Возможна ли работа аналитика без математики?

Dasha1992

Сам пока не работаю, представление имею небольшое, вопрос в том, есть ли предел развития в аналитике без математики?

lodi2

работаю, представление имею небольшое, вопрос в том, есть ли предел развития в аналитике без математики?
аналитике чего?

selena12

и что ты имеешь в виду под "математикой"?

Dasha1992

допустим бизнес аналитика, а математика - статистика, тервер

redtress

можно, но сейчас таких на улице много

Dasha1992

насколько я понял, финансовому аналитику без математики никуда, а системному - пох

bulgar

смотря что ты считаешь математикой...
Аналитик в некоторых областях похож на игрока в шахматы - нужно много чего держать в голове и просчитывать варианты, и не обязательно знать теорию меры и интеграла (что, по моему мнению, должен знать математик)

algraf

знавали мы таких в нефтянки выпускников юрфака, в 30ку цитируемых аналитиков входили

Hippo

Главное не знание формул (хотя полезно), а логическое мышление, для поиска формул и теории google в помощь...

toni_ga

Бизнес-аналитик в твоем понимании это кто? В какой области он работает?
Должности с похожими названиями есть в консалтинговых компаниях, инвестбанках (и в corporate finance и в research), в коммерческих банках  и в IT-компаниях. 
Понятно,что и работа у "аналитиков" из различных областей будет совершенно разной.
 Про финансовую аналитику: 
и в corporate finance и в research нужно неплохо знать математику на школьном уровне. Если точнее, нужно хорошо ладить с числами, быстро соображать и уметь структурировать большие объемы информации.. Так же необходимы так называемые soft skills - умение делать презентации, вести переговоры и убеждать собеседника. С этой точки зрения излишее знание математики даже вредно.
Если попытаться объяснить неподготовленному собеседнику (например менеджеру Газпрома) что потери кредитного портфеля моделируются с помощью Гауссовской копулы, то он будет немного шокирован.
Вообще в финансовой аналитике достаточно много людей с чисто гуманитарным образованием (историки, филологи и т.д) - у них обычно лучше развиты soft skills.

stm767951122

что потери кредитного портфеля моделируются с помощью Гауссовской копулы, то он будет немного шокирован.
ОПА!
Про Гауссовскую копулу в этом году не пишет только Комсомольская правда, все остальные отписались. Но ладно, этого ты можешь не знать.
Так что еще раз - ОПА!
Финансоваая аналитика и "убеждать собеседника"? Buy-side вообще никого не убеждает, аналитика нужна для того, чтобы на ее основании принимать решения. На sell-side аналитики и сейлзы - тоже люди, которые занимаются несколько разными вещами.
Ну и еще раз - ОПА!
Менеджеру Газпрома про потери кредитного портфеля знать зачем? Газпром - не инвестиционная компания, если менеджер будет работать с финансовым аналитиком, речь будет идти о том, чтобы получить финансирование.

AmiD

лучшие аналитики - географы. :cool:
системный подход с привязкой к территории.

lena1978

нужно учить виндоуз и программу компьютера!

FieryRush

Вообще в финансовой аналитике достаточно много людей с чисто гуманитарным образованием (историки, филологи и т.д) - у них обычно лучше развиты soft skills.
Оно и видно, больших клоунов чем финансовые аналитики еще поискать.

toni_ga

to ОПА 1
Не понял комментария. В чем противоречие?Ты хочешь сказать, что менеджер Газпрома уже прочитал про копулу в газете Московский комсомолец, и теперь она ему как родная? 
to - ОПА2
Зачем по твоему нужны аналитики на sell-side'е? 
Насколько я знаю buy-side, решение о покупке-продаже там принимает портфельный менеджер. Аналитики лишь строят модели. Поэтому если аналитик не может нормально объяснить менеджеру, почему надо покупать именно эту команию, то долго он на работе не задержится.  
to last ОПА
Можно сделать замену Газпром -> Газпромбанк
А можно предположить, что менеджер работает в казначействе Газпрома. 

Dasha1992

какие-нибудь компании еще могут взять стажера аналитика без з/п и эконом/it образования?

Ola-la

Большая часть операций, которые среднестатистический инвестиционный/финансовый аналитик совершает с числами - это четыре арифметических действия, а также возведение в степень и извлечение корня с помощью ms excel. Т.е. надо знать математику на уровне 8го класса общеобразовательной школы.
Знание статистики и теории вероятности не повредит, но в наших реалиях возможность применить их на такой работе появляется крайне редко - слишком тяжело найти выборку достоверных данных, достаточную для получения статистически значимого результата.
В любом случае, это не ключевой вопрос, на который обращают внимание при приеме на работу.
С "квантами" (quantitative analysts) - другая история. Но туда, как правило, берут целенаправленно людей с "математическим" бэкграундом.

algraf

1) ты аналитик ?
2) ищешь работу?

Ola-la

1) уже нет, хотя часть функционала осталась
2) нет

stm767951122

Возможно, это специфика российских компаний, в которых вы работаете (вы - люди, которые говорят про восьмой класс).

lordkay

Возможно, это специфика российских компаний, в которых вы работаете (вы - люди, которые говорят про восьмой класс).
рассмотрим венчурные фонды, которые инвестируют в ИТ, там есть аналитики
вот приходят в такой фонд ребята с проектом, говорят мы сделали такую программку, которая позволяет обмениваться текстовыми сообщениями, назвали ее icq, дайте денег на сервера
в каком месте для оценки этого проекта аналитику нужна высшая математика?

speaker

Анекдот от Капитана
- Ну как работа аналитиком? Пригодилась тебе математика?
- Ну, разве, что один раз...
- О! Расскажи. Я буду этот случай приводить в качестве примера. Пусть знают, что математика не такая уж бесполезная наука.
- Зашел я как-то в туалет и вдруг у меня часы соскочили и прямо в унитаз упали. Ну я не растерялся, вспомнил чему нас в институте учили, согнул кусок проволоки в форме интеграла и достал часы.

stm767951122

Ну хотя бы в месте, где они должны вспомнить, не дали ли они уже денег на другие сервера для примерно той же цели. Пояснять?
Повторюсь, я хорошо понимаю, что чем менее развит рынок, чем более на пальцах строится аналитика. Это не означает, что она такой и должна быть.

stm767951122

Копула ему не как родная, он в ней ничего не понимает. Но уже не будет делать удивленные глаза, а будет кивать "да-да, копула", потому что это актуальная тема, и конечно он в ней очень хорошо разбирается.

Patrikeevna

рассмотрим венчурные фонды, которые инвестируют в ИТ, там есть аналитики
вот приходят в такой фонд ребята с проектом, говорят мы сделали такую программку, которая позволяет обмениваться текстовыми сообщениями, назвали ее icq, дайте денег на сервера
в каком месте для оценки этого проекта аналитику нужна высшая математика?
1) Для оценки выручки нужно оценить скорость распространения сети и ее потенциальную долю рынка. Задача похожа на распространение телефонной сети (полезность для пользователя зависит от количества его "знакомых" пользователей, которые уже в сети). Есть модели для таких оценок - используется теория графов/теория игр. Подозреваю, что численные методы тоже используются.
2) Для того же самого - как минимум показать демо-версию продукта большой, репрезентативной выборке людей, опросить их относительно простоты использования и оцениваемой полезности продукта. На основе статистики откалибровать модель из п.1., оценить параметры целевой группы продукта и оценить статистическую значимость оценок (матстат)
3) Оценить встроенные в проект реальные опционы. Понятно же, что в конечном итоге проект должен за счет чего-то окупаться - например, в будущем можно будет включить рекламу, или добавить платные сервисы (например, видео-конференции). Эти опционы можно оценивать через симуляции "траекторий" проекта методом монте-карло (теорвер).
4) Для определения размера инвестиций нужно посмотреть, как проект вписывается в портфель проектов фонда с точки зрения диверсификации рисков (по сути, опять теорвер/матстат).
А вот если аналитик ничего из этого не делает, то непонятно зачем он вообще нужен.

lordkay

Леш, ты все правильно пишешь, но ты пишешь теорию или практику?
ты уверен, что это делали мангрув и аси, когда давали денег скайпу?
что это делали не важно кто, когда давали денег моемукругу?
в проектах, которые каким-то образом получают десятки миллионов пользователей за 1-2 года все это очень плохо работает

Для того же самого - как минимум показать демо-версию продукта большой, репрезентативной выборке людей, опросить их относительно простоты использования и оцениваемой полезности продукта.

ну какая может быть репрезентативная выборка для чего-то нового, если люди непонимают сразу что это такое и для чего?
выборки работают когда кока-кола решает поменять содержание сахара в напитке, но совершенно не работают когда придумывают сделать максимально кастрированные блоги типа твиттера

stm767951122

в проектах, которые каким-то образом получают десятки миллионов пользователей за 1-2 года все это очень плохо работает
Вовсе нет.
Просто венчурные фонды принимают то, что они сделают кучу Type I errors.

lordkay

Вовсе нет.
ты знаешь конкретные примеры, типа был проект, который стал потом революционным и что его обсчитывали привлекая тервер/мастат и все прочее, и эти расчеты хоть как-то совпали с тем, что получилось в итоге?

stm767951122

Повторюсь: для венчурных фондов расчеты по успешным проектам не будут совпадать с реальными результатами. Зато они будут совпадать для провальных проектов.

lordkay

какие венчурные фонды ты знаешь, которые уделяют значительное внимание высшей математике при оценки проектов и какие проекты они так оценивали?

stm767951122

Я уже и так довольно много написал в рамках "докажи очевидное".
Почему бы тебе не привести примеры, где суперуспешные проекты выстрерили без аналитики.

Ola-la

Я уже и так довольно много написал в рамках "докажи очевидное".
Почему бы тебе не привести примеры, где суперуспешные проекты выстрерили без аналитики.

классический пример - выход компании Honda на американский рынок мотоциклов.

Ola-la

 
3) Оценить встроенные в проект реальные опционы.
Для того, чтобы осуществить это на практике, используя математический инструментарий, придется использовать целый ряд предположений, которые, скорее всего, будут взяты из головы. В таком случае целесообразность всего упражнения оказывается под вопросом :)
 
А вот если аналитик ничего из этого не делает, то непонятно зачем он вообще нужен.

Мне кажется, самое главное, что должен уметь аналитик венчурного фонда - адекватно оценивать команду управленцев и принимаемые ими решения. Для этого он сам должен уметь это делать (принимать управленческие решения). А если мы обратимся к исследованиям (например, проведенные Минцбергом), окажется, что подавляющее большинство успешных управленцев принимают решения, основываясь на непосредственных впечатлениях, интуиции, общении с людьми и меньше уделяют внимания формальной аналитике.
P.S.
I used to tell my traders, 'If you guys weren't trading bonds, you'd be driving a truck. Don't try to get intellectual in the marketplace. Just trade.' "
:grin:
Майкл Льюис, Покер Лжецов

lordkay

Я уже и так довольно много написал в рамках "докажи очевидное".
Почему бы тебе не привести примеры, где суперуспешные проекты выстрерили без аналитики.
я не могу 100% отвечать за суперуспешные проекты, про них уже тяжело узнать что-то достоверное
из моего опыта общения с людьми, которые занимаются этим, я ни разу не слышал, чтобы для оценки новых проектов, которые находятся на уровне идей/прототипов/ранней стадии применялись какие-либо сложные матметоды
если ты знаешь такие примеры, то было бы интересно их услышать
я же не кричу, что я прав, а все идиоты, мое представление основано на общении с людьми, которые этим деньги зарабатывают, тогда как твое, как мне кажется, больше основано на теории, что типа так правильно и так и должно быть, я хочу понять, как же оно на самом деле

Patrikeevna

Леш, ты все правильно пишешь, но ты пишешь теорию или практику?
ты уверен, что это делали мангрув и аси, когда давали денег скайпу?
что это делали не важно кто, когда давали денег моемукругу?
в проектах, которые каким-то образом получают десятки миллионов пользователей за 1-2 года все это очень плохо работает
 
В ответ на:
Для того же самого - как минимум показать демо-версию продукта большой, репрезентативной выборке людей, опросить их относительно простоты использования и оцениваемой полезности продукта.
ну какая может быть репрезентативная выборка для чего-то нового, если люди непонимают сразу что это такое и для чего?
выборки работают когда кока-кола решает поменять содержание сахара в напитке, но совершенно не работают когда придумывают сделать максимально кастрированные блоги типа твиттера
Я думаю, что при вложении во что-то новое нужно как можно более хорошо понимать, какой у этого потенциал. Изначально, конечно, это будет грубая оценка (в любом случае, я бы как менеджер предпочел бы иметь ее, чем не иметь ничего).
Но рассмотрим ситуацию - фонд вложился в какой-нибудь проект, проект относительно успешно проработал год-два и встает вопрос - что делать дальше? Если какие-то матмодели его развития существуют, то можно:
- во-первых, точнее эти модели откалибровать, используя реальную информацию "из жизни";
- во-вторых, гораздо быстрее оценивать возможности по выходу из проекта (продажа), или расширения проекта (например, запуск платных Value-added services)
Т.е., управленческие решения будут приниматься точнее и быстрее (а это важная часть деятельности прайват эквити фонда)

Patrikeevna

Для того, чтобы осуществить это на практике, используя математический инструментарий, придется использовать целый ряд предположений, которые, скорее всего, будут взяты из головы. В таком случае целесообразность всего упражнения оказывается под вопросом
См.выше - даже если изначальные предпосылки были неточны, некоторый период развития проекта позволит их уточнить и сделать более точную их оценку. На основе этой оценки проектом можно будет управлять или его продавать.

lordkay

Я думаю, что при вложении во что-то новое нужно как можно более хорошо понимать, какой у этого потенциал. Изначально, конечно, это будет грубая оценка (в любом случае, я бы как менеджер предпочел бы иметь ее, чем не иметь ничего).
Но рассмотрим ситуацию - фонд вложился в какой-нибудь проект, проект относительно успешно проработал год-два и встает вопрос - что делать дальше? Если какие-то матмодели его развития существуют, то можно:
- во-первых, точнее эти модели откалибровать, используя реальную информацию "из жизни";
- во-вторых, гораздо быстрее оценивать возможности по выходу из проекта (продажа), или расширения проекта (например, запуск платных Value-added services)
Т.е., управленческие решения будут приниматься точнее и быстрее (а это важная часть деятельности прайват эквити фонда)
первоначальная грубая оценка обычно не требует высшей математики, а нормальную модель скорее не калибруют через 2 года успешной работы, а только начинают строить в тот момент, т.к. модель построенная на ранней стадии не будет иметь ничего общего с тем, что получится через 2 года успешной работы
я не буду спорить с тем, что сейчас про ютуб, твиттер, фейсбук и т.д. можно строить много разных сложных моделей, т.к. уже есть многомиллионная (даже сотнимиллионная) база пользователей из которых можно делать выборки, проверять новые фичи на них, но я не верю в то, что кто-то строил сложные модели когда эти проекты только начинались

Kraft1

в финансовой аналитике достаточно много людей с чисто гуманитарным образованием (историки, филологи и т.д)
лол
россия

Patrikeevna

Что касается вопроса теория/практика. Могу привести пару примеров из своей практики.
Пример 1. Пару лет назад я был аналитиком по акциям в одном европейском банке и занимался электроэнергетикой (российской и немного зарубежной). Если кто помнит, тогда это была достаточно популярная отрасль среди инвесторов в России - реформа РАО, приватизация-либерализация и т.д.
Когда меня брали на работу, предполагалось, что я буду заниматься не энергетикой, а другими вещами. Однако по выходу на работу меня поставили перед фактом: нужно анализировать энергетику (в которой я ничего не понимал) и нужно делать это быстро.
Что я сделал:
- прочитал несколько книг и несколько десятков академических (!) статей по экономике на тему развития рынков электроэнергии в разных странах, о том, как проходили процессы реструктуризации и либерализации и т.д. и экстраполировал мировой опыт на Россию, чтобы понять, к какой модели мы придем.
- написал на VBA простенькую (немного матанализа, немного ЧМов) модель рынка электроэнергии в РФ, которая свои результаты выгружала напрямую в финмодели компаний.
В результате у меня из 11 рекомендаций по российским энергетическим акциям 10 было "продавать" и 1 - "держать" (это в тот момент, когда все без исключения аналитики придерживались мега-оптимистичных взглядов).
Что мы имеем сейчас - энергетика оказалась худшей отраслью для инвесторов в России (сопоставимо только с банковской). Акции ОГК и ТГК свалились в 10 раз и более с 2007 года (по сравнению с падением рынка в целом в 2,5-3 раза). Теперь аналитики пишут про "проваленные реформы" и т.д.
Вывод - научный подход к анализу позволил мне, не имея опыта в отрасли, правильно оценить ситуацию, а все остальные аналитики дружно сели в лужу.

Patrikeevna

Пример 2. По опыту работы в крупной производственной компании могу сказать, что существенная часть программы мехмата вплоть до 4 курса востребована. Конечно, алгебра оказалась по большому счету бесполезной в жизни. Но, например, я лично использовал:
- ЧМы (логистическая оптимизация производства/перевозок и моделирование рынков)
- матстат/теорвер (управление рисками и аллокация инвестиций, оценка реальных опционов)
- простой матанализ/ОПУ (оптимизация производственных процессов)
По опыту могу сказать, что на многие "производственные" вопросы есть строго математические ответы, причем далеко не на уровне 8 класса. Если менеджер не понимает высшую математику, он просто не сможет принять верные решения.

lordkay

с этим никто не спорит, понятно, что чем старше и больше отрасль, чем больше ее исследовали, то тем больше становиться роль математики в понимании того, как же все это работает и развивается
но вот как применять те же подходы при оценке чего-то совсем нового, типа венчурных ИТ проектов на ранних стадиях, я не очень понимаю, и насколько я знаю, никто особо и не применяет
если ты что-то знаешь в этой области, то расскажи, очень интересно

toni_ga

Прочитал твой пост про моделирование рынка электроэнергии. Возникло несколько вопросов.
1. Сталкивался ли ты с такой ситуацией:В нескольких академических статьях моделируется одно и тоже явление. На первый взгляд все модели разумны. Однако при применении их к конкретному случаю получаются результаты которые сильно отличаются друг от друга.
 
2. Наверняка, когда ты экстраполировал иностранный опыт на ситуацию в РФ было несколько возможных вариантов экстраполяции. Также нужно было сделать предположения о действиях правительства. Когда ты получил результаты, которые сильно отличались от рыночных, не возникло ли у тебя желания перекалибровать модель? 
3. Насколько я зная рекомендация "продавать" дается аналитиками достаточно редко. Как отреагировало начальство, после того как ты дал такие рекомендации?

Patrikeevna

с этим никто не спорит, понятно, что чем старше и больше отрасль, чем больше ее исследовали, то тем больше становиться роль математики в понимании того, как же все это работает и развивается
но вот как применять те же подходы при оценке чего-то совсем нового, типа венчурных ИТ проектов на ранних стадиях, я не очень понимаю, и насколько я знаю, никто особо и не применяет
если ты что-то знаешь в этой области, то расскажи, очень интересно
Ну во-первых, инвестиции венчурных фондов - это капля в море даже по сравнению с обычным прайват эквити (не говоря уже о прочих источниках инвестиций). Поэтому я бы не придавал особенного значения венчуру вообще как образцу принятия инвестиционных решений.
Во-вторых, поищи, например, в гугле по словам "real options venture capital". Я посмотрел несколько линков - есть академичные статьи, с серьезной математикой.

Patrikeevna

Прочитал твой пост про моделирование рынка электроэнергии. Возникло несколько вопросов.
1. Сталкивался ли ты с такой ситуацией:В нескольких академических статьях моделируется одно и тоже явление. На первый взгляд все модели разумны. Однако при применении их к конкретному случаю получаются результаты которые сильно отличаются друг от друга.
 
2. Наверняка, когда ты экстраполировал иностранный опыт на ситуацию в РФ было несколько возможных вариантов экстраполяции. Также нужно было сделать предположения о действиях правительства. Когда ты получил результаты, которые сильно отличались от рыночных, не возникло ли у тебя желания перекалибровать модель? 
3. Насколько я зная рекомендация "продавать" дается аналитиками достаточно редко. Как отреагировало начальство, после того как ты дал такие рекомендации?
1. Да, сталкивался. Однако, рынки электроэнергии - достаточно узкая область, там почти по всем основным вопросам наблюдается консенсус экономистов.
2. Действия правительства в контексте реформ тоже изучаются и анализируются. Желания перекалибровать модель не возникло - во многом из-за того, что я с течением времени видел всё больше подтверждений своей правоты.
3. Нормально отреагировало. В упомянутом банке был жесткий внутренний комплаенс. Один мой намек на то, что начальство оказывало на меня давление, мог бы легко стоить этому начальству работы (не говоря уже о варианте настучать регулятору - Financial Services Authority, тогда одним начальством бы не ограничилось).

Ola-la

Что мы имеем сейчас - энергетика оказалась худшей отраслью для инвесторов в России (сопоставимо только с банковской). Акции ОГК и ТГК свалились в 10 раз и более с 2007 года (по сравнению с падением рынка в целом в 2,5-3 раза).

два вопроса (если есть такие данные):
1) после выхода твоего отчета продолжали ли какое-то время котировки рассматриваемых энергетических компаний расти (если да, то на протяжении какого времени и на сколько, по сравнению с "таргет прайсами )?
2) насколько выше/ниже котировки сейчас по сравнению с теми таргетами?

bdv13

Падение котировок акций энергокомпаний было обусловлено в том числе и чисто техническими моментами: после разделения РАО появилась корзина из нелеквидных дочек, от акций которых избавлялись фонды и иные институционалы именно в силу их неликвидности.

Отсюда и степень падения падения котировок (в том числе).

Patrikeevna

Мне кажется, что твои вопросы говорят от том, что ты, скорее всего, не понимаешь, в чем состоит работа аналитика, но я откопал свои ресерчи и могу на них ответить.
1) По-разному, но если взять РАО как самую ликвидную бумагу - цена росла еще примерно 4 месяца, после этого - только вниз.
2) И сейчас, всё, кончено, намного ниже таргет прайсов (от 2 до 5 раз).

Patrikeevna

Падение котировок акций энергокомпаний было обусловлено в том числе и чисто техническими моментами: после разделения РАО появилась корзина из нелеквидных дочек, от акций которых избавлялись фонды и иные институционалы именно в силу их неликвидности.

Отсюда и степень падения падения котировок (в том числе).
Вот что я писал в своем отчете в мае 2007 года:
It looks like UES shareholders will only be able to realise the value of the underlying gencos after UES has been broken up. By then, gencos’ valuations should be substantially lower, as privatisations will be completed, M&A premiums will be gone, and earnings growth will be too sluggish to support stellar share prices. In addition, the UES break-up is likely to augment the problem by creating a stock overhang, as some investors may want or be obliged to sell shares of gencos. We believe that aside from fundamental downside and numerous regulatory risks, there is now no ‘technical’ upside coming from a contraction in the discount to NAV.

Фишка в том, что я это понимал за год до того, как РАО развалилось, а остальным аналитикам потребовалось несколько месяцев и существенное снижение котировок, чтобы дойти до этой идеи.

selena12

кстати, интересно, а финансовые результаты компаний насколько с твоими прогнозами совпали?

Ola-la

Мне кажется, что твои вопросы говорят от том, что ты, скорее всего, не понимаешь, в чем состоит работа аналитика,

смелое заявление. :grin:
по теме: точность твоих прогнозов не выше аналогичных, сделанных на основе common wisdom

DANA1

Фишка в том, что я это понимал за год до того, как РАО развалилось, а остальным аналитикам потребовалось несколько месяцев и существенное снижение котировок, чтобы дойти до этой идеи.
Я бы насчет всех не обобщал ... есть большая разница между buy side analyst and sell side ... результаты работы первых недоступны широкой публике ... а задача вторых манипулировать инвесторами в интересах ИБ на который они работают (обычно, стараться сделать чтобы люди больше торговали, чтобы собрать комиссию)... и как следствие, эта группа аналитиков просто обязана была дать buy рекомендации по всему энергетическому мусору ... за модель тебе конечно респект жалко что иногда рынок забивает на мат модели
если по теме, то автору треда, если он хочет работать аля финансовым аналитиком (sell side) стоит прочитать штук 10 отчетов и посмотреть какая математика там используется ... как правило, там ее немного и она весьма специфична и 70% ее можно описать тремя буквами DCF ... т.е. если вы пробежитесь по какой-нить базовой книжке типа Дамодерана ... то на большинство позиций в России этого будет более чем достаточно

olegikristina

А где ты работаешь, скажи, пожалуйста?

olegikristina

Попалась на глаза презентация Ренессанс Капитала. Там слайд: оценка премии за ликвидность. Оценка проводится следующим образом. В России уже были две аналогичные сделки, премия составила 2 и 58% соответственно. Откуда делается вывод, что для данной сделки она должна составить 30% как среднее. :D Вот тебе и реальный опцион, вот тебе и монте карло.
То что твоя модель показала продавать и что сейчас котировки упали еще ни о чем не говорит. Сейчас все в ж"пе. И даже если бы твои прогнозы сбылись вне кризиса, это не обязательно означало бы, что это модель такая хорошая. Все мы знаем, что такое эффективность рынка и что лишь на большом промежутке времени можно судить о качестве прогнозов аналитика.
Ты рассуждаешь как раз так, как математик/финансист рассуждать не имеет права, имхо. Вот я создал модель и вот акции упали - значит модель отличная! Поделай прогнозов лет 5 и посмотри, как она будет зарабатывать деньги. Если бы она была столь хороша, то что помешало бы тебе разбогатеть за неделю?
Кто-то кто написал простую модель мог получить еще более точные результаты, чем твои - неужели отсюда стоит сделать вывод, что лучше пользоваться простой моделью?

Patrikeevna

А где ты работаешь, скажи, пожалуйста?

А я как раз сейчас собираюсь менять работу. Буду начальником управления корпоративных финансов в Государственной Корпорации "Росатом". А ты где работаешь?

Patrikeevna

Попалась на глаза презентация Ренессанс Капитала. Там слайд: оценка премии за ликвидность. Оценка проводится следующим образом. В России уже были две аналогичные сделки, премия составила 2 и 58% соответственно. Откуда делается вывод, что для данной сделки она должна составить 30% как среднее. Вот тебе и реальный опцион, вот тебе и монте карло.
Во-первых, не совсем понимаю, что такое премия за ликвидность, обычно говорят о дисконте за неликвидность. Во-вторых, глядя на такие презентации нужно задать себе вопрос - кто целевая аудитория и зачем вообще эта презентация была сделана? Решение о сделке и ее цене принимается, как правило, в процессе переговоров больших дядек. А то, что написал Ренессанс Капитал, может быть а) аргументацией к какой-то начальной переговорной позиции одного из дядек; б) если решение о сделке уже принято - обоснованием размера премии для акционеров или совета директоров; в) еще чем-то. Короче говоря, не стоит воспринимать такого рода презентации как какой-то показатель уровня/качества работы аналитиков, сколько нужно - столько и написали.
То что твоя модель показала продавать и что сейчас котировки упали еще ни о чем не говорит. Сейчас все в ж"пе. И даже если бы твои прогнозы сбылись вне кризиса, это не обязательно означало бы, что это модель такая хорошая. Все мы знаем, что такое эффективность рынка и что лишь на большом промежутке времени можно судить о качестве прогнозов аналитика.
Во-первых, клиенты аналитика, как правило, это инвестиционные фонды, цель которых - показать результат выше какого-то индекса (бенчмарка). Это делается за счет того, что в портфеле какие-то бумаги участвуют с весом большим, чем в индексе, а какие-то - с меньшим. Именно поэтому, ряд банков дает рекомендации не покупать/продавать, а "перевзвесить/недовзвесить" (overweight/underweight). Соответственно, оценивая рекомендации аналитика, нужно смотреть не на абсолютный результат ("все в жопе") а на результат бумаг относительно индекса. Энергетика была и есть существенно хуже индекса в последние пару лет.
Во-вторых, модель - это, во многом, способ в какой-то элегантной форме изложить взгляд аналитика на те или иные тенденции развития отрасли. Например, я в своих отчетах "угадал", что государство а) кинет инвесторов в ОГК/ТГК с либерализацией рынка мощности; б) заставит их построить заведомо неокупаемые новые электростанции; в) будет сдерживать цены на рынке электроэнергии. Когда я заложил это в модель и посчитал этот сценарий, получилось, что при таком развитии событий активы должны стоить гораздо меньше, что мы и наблюдаем сейчас.
Ты рассуждаешь как раз так, как математик/финансист рассуждать не имеет права, имхо. Вот я создал модель и вот акции упали - значит модель отличная! Поделай прогнозов лет 5 и посмотри, как она будет зарабатывать деньги. Если бы она была столь хороша, то что помешало бы тебе разбогатеть за неделю?
Мне кажется, ты не вполне понимаешь, о чем речь. Каким образом можно разбогатеть инвестициями за неделю, если модель денежных потоков априори долгосрочная? Каким образом можно зарабатывать на модели, если акции компаний неликвидны и зашортить их практически невозможно?
Кто-то кто написал простую модель мог получить еще более точные результаты, чем твои - неужели отсюда стоит сделать вывод, что лучше пользоваться простой моделью?

Мне это пофиг. Я привел пример, где математика была востребована, и всё.

olegikristina

А я в CS в Лондоне собираюсь поработать в equity research.
Я общался с несколькими аналитиками из ib и секьюритиз и все они говорили, что оценка в принципе ограничивается Дамодараном. Я знаю, что в разных derivatives trading нужно на скорость программировать в матлабе, что в квантах используют стохастические интегралы и все.
В каком смысле модель долгосрочная? В том что ты дисконтируешь до бесконечности? Я думал смысл DCF и заключается в том, что ты стоимость всех будущих денежных потоков приводишь к настоящему моменту времени и в цене они должны отразиться уже сейчас ну или по крайней мере в среднесрочной перспективе. Да, в данном случае не зашортишь... Ну может кто-нибудь согласился встать в длинную позицию на беспоставочный форвард?
Согласен, только бенчмарк должен быть подходящий и учитывать нужно бету бумаги. Я видел, что обычно для бумаг схожего типа дают относительные прогнозы out/underperform.
Интересно, я, к сожалению, слышал только buy-hold-sell. Это наверное, когда "рекомендуют наращивать долю в портфеле"?
Ну раз пофиг, так пофиг. :)

lordkay

Буду начальником управления корпоративных финансов в Государственной Корпорации "Росатом"

крут!
а ты где будешь в этой структуре? http://www.rosatom.ru/ru/about/structure/

Patrikeevna

Структура на сайте неактуальна, она переделывается в части финансового блока, где будет создан новый департамент казначейства и корпоративных финансов - я в нём в должности замдиректора департамента/начальника управления.

olegikristina

Во истину крут. А в Англии ты где работал?

katrinmania

А из реальных английских пацанов кого знаешь?
А что по семкам?
Оставить комментарий
Имя или ник:
Комментарий: