Эксперименттік қаржы: зертханалық тәжірибелер мен нарықтардың талдауы
Experimental finance
Эксперименттік қаржы: адам және нарық мінез-құлқына зерттеу. Қаржы теориясын тексеру, жаңа қағидалар табу, нарықтарды модельдеу және тәуекелді басқару.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Эксперименталды қаржының мақсаты – қаржы саласына қатысты жағдайларда адам және нарық мінез-құлқын түсіну. Эксперименттер – зерттеушілердің зерттеу сұрақтарына жауап беру үшін арнайы құрылған синтетикалық экономикалық орталар. Мысалы, бұл агенттердің мінез-құлқын, сауда ағындарының, ақпараттың таралуы мен жинақталуының, баға белгілеу механизмі мен табыс процестерінің нәтижесінде туындайтын ерекшеліктерін тәжірибелік түрде бақылау және талдау үшін әртүрлі нарық жағдайларын және орталарын құруды қамтиды. Эксперименталды әдістер қолданылған салалар: корпоративтік қаржы, активтерді бағалау, қаржылық эконометрия, халықаралық қаржы, жеке қаржылық шешімдерді қабылдау, макроқаржы, банк және қаржылық делдалдық, капитал нарықтары, тәуекелді басқару және сақтандыру, туынды құралдар, сандық қаржы, корпоративтік басқару және сыйақы, инвестициялар, нарық механизмдері, шағын және орта бизнес және микроқаржы, сондай-ақ кәсіпкерлік қаржы. Эксперименталды қаржы саласындағы зерттеушілер қазіргі қаржы-экономикалық теорияның қаншалықты дұрыс болжамдар жасап, жаңа принциптерді табуға тырысады, олар теорияны кеңейтуге мүмкіндік береді. Эксперименталды қаржы – эксперименталды экономиканың бір саласы және оның ең көп қолданылатын саласы – мінез-құлықтық қаржы.
The goals of experimental finance are to understand human and market behavior in settings relevant to finance. Experiments are synthetic economic environments created by researchers specifically to answer research questions. This might involve, for example, establishing different market settings and environments to observe experimentally and analyze agents' behavior and the resulting characteristics of trading flows, information diffusion and aggregation, price setting mechanism and returns processes. Fields to which experimental methods have been applied include corporate finance, asset pricing, financial econometrics, international finance, personal financial decision making, macro finance, banking and financial intermediation, capital markets, risk management and insurance, derivatives, quantitative finance, corporate governance and compensation, investments, market mechanisms, SME and microfinance and entrepreneurial finance. Researchers in experimental finance can study to what extent existing financial economics theory makes valid predictions and attempt to discover new principles on which theory can be extended. Experimental finance is a branch of experimental economics and its most common use lies in the field of behavioral finance.
Тарих
1948 жылы Чемберлин алғашқы нарықтық эксперименттің нәтижелерін баяндады. Одан бері тәжірибелік экономиканың қабылдану деңгейі, танымалдылығы, атқаратын рөлі және әдістері өзгеріп дамыды. 1980 жылдардың басынан бастап тәжірибелік қаржы саласында да ұқсас үрдіс байқалды. Тәжірибелік қаржының негізін қалаушы жұмыстар Форсайт, Палфри және Плот (1980), Плот және Сандер (1982) және Смит, Сучанек және Уильямс (1988) еңбектері болды.
In 1948, Chamberlin reported results of the first market experiment. Since then the acceptability, recognition, role, and methods of experimental economics have evolved. From the early 1980s on a similar pattern emerged in experimental finance. The foundational work in experimental finance was the work of Forsythe, Palfrey and Plott (1980), Plott and Sunder (1982), and Smith, Suchanek and Williams (1988).
Ғылыми құндылығы
Қаржылық экономика экономиканың барлық салаларындағы ең толық және жаңартылған деректерге ие. Сәйкесінше, қаржыға берік эмпирикалық дәстүрлер тән. Көптеген талдаулар қор биржаларынан алынған деректер негізінде жүргізіледі, оның ішінде сатып алу бағасы, сату бағасы, мәмілелердің бағасы, көлемі және т.б. Нарыққа әсер ететін оқиғалар мен шаралар туралы деректерді ақпараттық қызметтерден де алуға болады. Алайда, бұл дереккөздер қаржы нарықтарының теориясы негізделген күтулер туралы мәлімет бере алмайды. Эксперименттік нарықтарда зерттеуші күтулерді біле алады, сондай-ақ негізгі құндылықтарды, сауда институттарын және қолжетімділіктегі ақшалай қаражат сияқты нарық параметрлерін бақылай алады. Бұл зерттеушіге баға мен басқа да теориялардың болжамдарын білуге мүмкіндік береді. Бұл, өз кезегінде, теориялардың тұрақтылығын тексеруге қуатты мүмкіндіктер жасайды, мұндай тексерулер далалық деректерден мүмкін емес, себебі далалық деректерде параметрлер мен күтулер туралы білім шектеулі.
Financial economics has one of the most detailed and updated observational data available of all branches of economics. Consequently, finance is characterized by strong empirical traditions. Much analysis is done on data from stock exchanges including bids, asks, transaction prices, volume, etc. There is also data available from information services on actions and events that may influence markets. Data from these sources is not able to report on expectations, on which theory of financial markets is built. In experimental markets the researcher is able to know expectations, and control fundamental values, trading institutions, and market parameters such as available liquidity and the total stock of the asset. This gives the researcher the ability to know the price and other predictions of alternative theories. This creates the opportunity to do powerful tests on the robustness of theories which were not possible from field data, since there is little knowledge on the parameters and expectations from field data.
Артықшылықтар
Қаржылық деректерді талдау нақты зерттеу сұрағына жауап беруден өзге мақсатта жасалған жағдайлардан алынған деректерге негізделеді. Бұл нәтижелерді интерпретациялауға кез келген қарсылық тудыруы мүмкін, себебі басқа өзгерген факторлар ескерілмейді. Дәстүрлі деректерді талдау мәселелеріне қатысты айнымалыларды жіберудің ықпалы, өзіндік таңдаудың ықпалы, байқауға келмейтін тәуелсіз айнымалылар және байқауға келмейтін тәуелді айнымалылар жатады. Дұрыс жобаланған эксперименттер мұндай бірнеше проблеманы болдырмауға мүмкіндік береді: осындай эксперименттерде, экономикалық әрекеттер мен мінез-құлқының салыстыру үшін, емделмеген бақылау тобымен салыстырылатын адамдар тобына емдеу кездейсоқ түрде тағайындалады. Эксперименттегі айнымалыларды бақылау мүмкіндігі себеп-салдарлық байланысты дәлірек бағалауға жағдай жасайды. Қауіпсіздік нарықтары ақпаратты жинақтап, таратуға қабілетті (тиімді нарықтар бар), бірақ бұл процесс ақпараттың кеңінен таралмауымен және жинақталуы тиіс ақпарат компоненттерінің саны артуымен тиімділігі төмендейді. Бірақ бұл әрқашан осылай бола бермейді (кейбіреулері тиімсіз). Ақпарат тарату кезінде, ол сирек толық немесе жедел болады. Білім алу уақытты қажет етеді. Жеке трейдердің тұрғысынан қарағанда, көбірек ақпарат әрқашан жақсырақ емес. Тек басқалардан жақсы хабардар инсайдерлер ғана басқа трейдерлерден оқпандап кете алады. Ұзақ өмір сүретін активтер нарықтарында бағаның күрт өсуі мен құлауы, негізгі құндылықтардан ұзаққа созылған ауытқулар жиі кездеседі. Трейдерлердің эмоциялары тәжірибелік активтер нарығында көпіршіктердің пайда болуына ықпал етеді. Активтердің дұрыс бағаланбауы көбінесе трейдерлердің артық сенімділігімен байланысты. Бағалар, сондай-ақ ұсыныстар, уақыт және т.б. ақпаратты жеткізеді. Ақпарат ағыны үшін көптеген арналар бар. Жақсы жұмыс істейтін туынды нарықтар бастапқы нарықтардың тиімділігін арттыруға көмектеседі. Статистикалық тиімділік немесе өткен деректерді пайдаланып табыс табу мүмкін болмауы ақпараттық тиімділікті білдірмейді. Нарықтан қосымша табыс табу мүмкін болмауы бағаның дұрыс екенін білдірмейді.
Financial data analysis is based on data drawn from settings created for a purpose other than answering a specific research question. This results in the situation where any interpretation of the results may be challenged since it ignores other variables that have changed. Traditional data analysis issues include omitted variables biases, self selection biases, unobservable independent variables, and unobservable dependent variables. Properly designed experiments are able to avoid several problems: In this type of experiments, treatment is assigned randomly to a group of individuals in order to compare their economic actions and behavior to an untreated control group within the artificial laboratory environment. The ability to control the variables in the experiment provides for more accurate assessment of causality. Security markets can aggregate and disseminate information (there are efficient markets), but this process is less effective as the information becomes less widely held and the number of information components that must be aggregated increases. But this is not always the case (some of them are inefficient). When information dissemination occurs, it is rarely perfect or instantaneous. Learning takes time. More information is not always better from the point of view of the individual trader. Only those insiders who are much better informed than others can outperform other traders. Markets for longer lived assets have a strong tendency to generate price bubbles and crashes, prolonged deviations from fundamental values. Emotions of traders play a role in generating bubbles in experimental asset markets. Asset mispricing has been largely associated with trader overconfidence. Prices as well as bids, offers, timing, etc., convey information. There are many channels for information flow. Well functioning derivative markets can help to improve primary markets’ efficiency. Statistical efficiency or inability to make money using past data does not mean informational efficiency. Not being able to earn abnormal returns from the market does not mean that the price is right.