Некоторые проблемы построения экспертных рейтингов финансовых рынков

НЕКОТОРЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ РЕЙТИНГОВ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

УДК 621.031.406

Христофоров А.В.

канд. техн. наук, аспирант ХГЭУ

На этапе становления рыночных отношений в экономике Украины большое значение приобретает разработка корректных методик построения экспертных рейтингов различных секторов рынка. Это связано с рядом причин: информационной закрытостью исследуемых рынков; трудностями формальной оценки некоторых критериев рейтингования; сложностями переноса западных методик рейтингования в украинские условия; отсутствием рыночного опыта и т.д. Однако, существующие в Украине экспертные методики рейтингования являются довольно упрощенными и не совсем корректными.

Наиболее известной в Украине экспертной методикой рейтингования операторов фондового рынка (ОФР), эмитентов ЦБ и регистраторов является методика информационно-аналитического центра "Д.А.Р." (Дослідження, Аналіз, Рейтинги), результаты которой регулярно публикуются в экономических изданиях. Данная методика является украинским аналогом российской методики известного рейтингового агентства AK&M. Суть методики заключается в следующем. Экспертный лист содержал перечень из шести критериев; два относятся к эмитентам, три — к самим операторам, а один — к регистраторам.

Критерии для оценки операторов:

1) надежность операторов в деловых взаимоотношениях;

2) компетентность и профессионализм ведущих специалистов;

3) степень рыночной устойчивости.

Критерии, использованные в опросе для оценок эмитентов ЦБ, являющихся приватизированными предприятиями:

1) информационная открытость эмитента;

2) привлекательность ЦБ для потенциального инвестора.

Критерий для оценки регистраторов: удобство перерегистрации владельцев акций.

Каждому эксперту предлагалось разместить на местах (с первого по пятое) субъектов фондового рынка по степени соответствия их конкретному критерию. При обработке результатов присваивались такие баллы: за 1-е место — 25, за 2-е — 20, за 3-е — 15, за 4-е — 10, за 5-е — 5. Итоговая оценка, которая и определяла место компании, вычислялась путем суммирования всех таких оценок, полученных по данному критерию (без учета оценок по другим критериям).

Нетрудно убедиться в том, что задача ранжирования экспертами объектов (в нашем случае субъектов ФР) в рассмотренной методике производится в порядковой (или ранговой) шкале. Напомним, что данный класс шкал появляется, если, кроме аксиом тождества, объекты удовлетворяют аксиомам упорядоченности. Характерной особенностью порядковых шкал является то, что отношение порядка ничего не говорит о расстоянии между сравниваемыми объектами. Поэтому порядковые экспертные данные, даже если они изображены цифрами, нельзя рассматривать как числа; над ними нельзя выполнять действия, которые приводят к получению разных результатов, не нарушающих порядка, при преобразовании шкалы. Однако допустима операция, позволяющая установить, какое из двух экспертных ранжированный, x_i или x_j, предпочтительнее, хотя формально эту операцию можно выразить через разность x_i–x_j. Введем индикатор положительных чисел – функцию С ( t)={1: t (0; 0: t (0}. Тогда если x_i (x_j и мы ввели цифровую шкалу порядка, то С (x_i–x_j)=1, а С (x_i–x_j)=0, что и позволяет установить предпочтительность x_i перед x_j. Число , где n — число сравниваемых объектов (в нашем случае субъектов ФР) (1 (R_i (n), называется рангом i‑го объекта. Отсюда происходит другое название порядковых шкал — ранговые. Таким образом, при измерениях в порядковых шкалах обработка данных должна основываться только на допустимых для этих шкал операциях — вычислении (_ij (символ Кронекера) и R_i. С этими числами можно "работать" дальше уже произвольным образом: кроме нахождения частот и мод, появляется возможность определить выборочную медиану (т.е. наблюдение с рангом R_i, ближайшим к числу n/2); можно разбить всю выборку на части в любой пропорции, находя выборочные квантили любого уровня p, 0 ( p ( 1; можно определить коэффициенты ранговой корреляции между двумя сериями порядковых наблюдений (r_s Спирмена, ( Кендалла); строить с помощью полученных величин другие статистические процедуры.