voprecotestВопросы экономикиVoprosy Ekonomiki0042-8736Voprosy Ekonomiki, NP10.32609/0042-8736-2014-5-66-83voprecotest-642Research ArticleФИНАНСОВАЯ ЭКОНОМИКАFINANCIAL ECONOMICSКак участники валютного рынка строят субъективную картину будущегоSubjective Image of the Forthcoming - How FX Marketparticipants Construct Their prospects on the Nearest futureЕвстигнеевВ. Р.EvstigneevV.

д.  э.  н., профессор, завкафедрой МВФО НИУ ВШЭ (Москва)

incomes@inbox.ruМВФО НИУ ВШЭ (Москва)РоссияNational Research University Higher School of Economics (Moscow, Russia)Russian Federation201420052014056683Copyright © Voprosy Ekonomiki, NP, 20142014Voprosy Ekonomiki, NPVoprosy Ekonomiki, NPhttps://www.vopreco.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.vopreco.ru/jour/article/view/642

В статье предложен формальный метод для моделирования эволюции во времени ожиданий участников валютного рынка и получено эмпирическое подтверждение его эффективности. Утверждается, что участники валютного рынка формируют вероятностную картину следующего периода по принципу наискорейшего роста субъективной неопределенности и максимального контраста в терминах относительной энтропии по сравнению с вероятностной картиной мира базисного периода. Модель основана на построении ядра интегрального уравнения Фредгольмова типа. Предложен подход к реконструкции спектра, необходимого для построения эволюционного оператора в терминах теоремы Мерсера.

A formalism is developed to model time evolution of traders’ expectations in the FX market. The paper proves that the next-period probabilistic perspective follows the path of the fastest growth of subjective uncertainty and new information embodied in the next-period distribution. Time evolution is modeled in terms of a Fredholm-type integral equation. A technique is suggested to recover the spectrum of an unknown second-order differential operator.

субъективная вероятностьэволюция функций плотно- сти вероятностиуравнение Фредгольматеорема Мерсераинвестиционные ожиданиявалютный рынокsubjective probabilitytime evolution of probability density functionFredholm equationMercer theoreminvestors’ expectationsforex marketReferencesАхиезер А. И., Пелетминский С. В. (1977). Методы статистической физики. М.: НаукаAkhiezer A. I., Peletminsky S. V. (1977). Methods of Statistical Physics. Moscow: Nauka.Ежов А. А., Шумский С. А. (1998). Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе. М.: МИФИEzhov A. A., Shumsky S. A. (1998). Neurocomputing and Its Application in Economy and Business. Moscow: MIFI.Barberis N., Thaler R. (2005). A Survey of Behavioral Finance // Advances in Behavioral Finance. Vol. II. / R. H. Thaler (ed.). Princeton, NJ: Princeton University Press.Barberis N., Thaler R. (2005). A Survey of Behavioral Finance // Advances in Behavioral Finance. Vol. II. / R. H. Thaler (ed.). Princeton, NJ: Princeton University Press.Bjoerk T. (2009). Arbitrage Theory in Continuous Time. 3rd ed. Oxford, etc.: Oxford University Press.Bjoerk T. (2009). Arbitrage Theory in Continuous Time. 3rd ed. Oxford, etc.: Oxford University Press.Campbell J. Y., Polk Ch., Vuolteenaho T. (2010). Growth or Glamour? Fundamentals and Systematic Risk in Stock Returns // Review of Financial Studies. Vol. 23. P. 305-344.Campbell J. Y., Polk Ch., Vuolteenaho T. (2010). Growth or Glamour? Fundamentals and Systematic Risk in Stock Returns // Review of Financial Studies. Vol. 23. P. 305-344.Fama E. F., French K.R. (1992). The Cross-Section of Expected Stock Returns // Journal of Finance. Vol. 47, No 2. P. 427-465.Fama E. F., French K.R. (1992). The Cross-Section of Expected Stock Returns // Journal of Finance. Vol. 47, No 2. P. 427-465.Kargin V., Onatski A. (2008). Curve Forecasting by Functional Autoregression // Journal of Multivariate Analysis. Vol. 99, No 10. P. 2508-2526.Kargin V., Onatski A. (2008). Curve Forecasting by Functional Autoregression // Journal of Multivariate Analysis. Vol. 99, No 10. P. 2508-2526.Merton R. C. (1973). An Intertemporal Capital Asset Pricing Model // Econometrica. Vol. 41, No 5. P. 867-887.Merton R. C. (1973). An Intertemporal Capital Asset Pricing Model // Econometrica. Vol. 41, No 5. P. 867-887.Stiglitz J., Gale I. (1989). A Simple Proof that Futures Markets Are Almost Always Informationally Inefficient // NBER Working Paper. No 3209.Stiglitz J., Gale I. (1989). A Simple Proof that Futures Markets Are Almost Always Informationally Inefficient // NBER Working Paper. No 3209.Cambridge, MA. Voit J. (2005). The Statistical Mechanics of Financial Markets. 3rd ed. Berlin; N. Y.: Springer.Cambridge, MA. Voit J. (2005). The Statistical Mechanics of Financial Markets. 3rd ed. Berlin; N. Y.: Springer.Cambridge, MA. Voit J. (2005). The Statistical Mechanics of Financial Markets. 3rd ed. Berlin; N. Y.: Springer.Cambridge, MA. Voit J. (2005). The Statistical Mechanics of Financial Markets. 3rd ed. Berlin; N. Y.: Springer.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.