Агуулга
I. ОРШИЛ
II. ШИНЖИЛГЭЭНИЙ ХЭСЭГ
III. ДҮГНЭЛТ
ЗУРГАН МЭДЭЭЛЛИЙН ЖАГСААЛТ
Зураг 1. Бином загвар
Зураг 2. Броуны хөдөлгөөний загвар
I. ОРШИЛ
Энэхүү бие даалтын ажлын зорилго нь сонгосон үнэт цаасны ирээдүйн үнийг стохастик загварууд ашиглан таамаглах явдал юм. Тодруулбал: • Үнийн хөдөлгөөнийг бином загвараар симуляци хийж таамаглах • Үнийн хөдөлгөөнийг Броуны хөдөлгөөний загвараар (Geometric Brownian Motion) симуляци хийх • Симуляцийн үр дүнг MS Excel болон R программ дээр гүйцэтгэн харьцуулах • Хоёр загварын онолын ялгаа болон практик үр дүнг үнэлэх
II. Шинжилгээний хэсэг
Зураг 1. Бином загвар
## [1] 0.02111154## [1] -0.01643803## [1] 17## [1] 17669229208
## date forecast_price
## 1 2026-03-01 175593.4
## 2 2026-03-02 172707.0
## 3 2026-03-03 169868.0
## 4 2026-03-04 167075.7
## 5 2026-03-05 170603.0
## 6 2026-03-06 167798.6
## 7 2026-03-07 171341.1
## 8 2026-03-08 174958.3
## 9 2026-03-09 178652.0
## 10 2026-03-10 182423.6
## 11 2026-03-11 186274.8
## 12 2026-03-12 183212.9
## 13 2026-03-13 187080.8
## 14 2026-03-14 191030.3
## 15 2026-03-15 195063.3
## 16 2026-03-16 199181.3
## 17 2026-03-17 203386.4
## 18 2026-03-18 200043.1
## 19 2026-03-19 196754.8
## 20 2026-03-20 193520.5
## 21 2026-03-21 197606.0
## 22 2026-03-22 201777.8
## 23 2026-03-23 206037.6
## 24 2026-03-24 210387.4
## 25 2026-03-25 214829.0
## 26 2026-03-26 211297.7
## 27 2026-03-27 215758.5
## 28 2026-03-28 220313.5
## 29 2026-03-29 224964.6
## 30 2026-03-30 221266.6
## 31 2026-03-31 225937.9## Warning: Using `size` aesthetic for lines was deprecated in ggplot2 3.4.0.
## ℹ Please use `linewidth` instead.
## This warning is displayed once every 8 hours.
## Call `lifecycle::last_lifecycle_warnings()` to see where this warning was
## generated.
Графикаас харахад бодит үнэ болон биномиаль симуляц хоорондоо тодорхой хамааралтай байна. Simulation шугам нь observed trend-ийг сайн барьж байгаа нь загварын тохиромжийг илтгэнэ. Forecast хэсэг нь ирээдүйн боломжит хөдөлгөөнийг харуулж байгаа боловч зах зээлийн гэнэтийн шок, макро хүчин зүйлсийг тооцоогүй гэдгийг тэмдэглэх хэрэгтэй.
Зураг 2. Броуны хөдөлгөөний загвар
## [1] 0.005665023## [1] 0.02450914## [1] 29## [1] 0.2582686
Brownian motion simulation нь хувьцааны санамсаргүй хэлбэлзлийг загварчлахад ашиглагддаг. Графикаас харахад simulation шугам бодит trend-ийг тодорхой хэмжээнд дагаж байгаа боловч forecast хэсэг нь зах зээлийн гэнэтийн өөрчлөлтийг тооцоогүй тул зөвхөн боломжит чиг хандлагыг илтгэнэ.
Brownian simulation нь санамсаргүй алхалтын (random walk) зарчимд суурилдаг
Үнэ тасралтгүй хөдөлж, жижиг өөрчлөлтүүд нийлж trend үүсгэдэг гэж үздэг
Simulation шугам observed-ийг тодорхой хэмжээнд дагаж байгаа нь загварын тохиромжийг харуулна
Forecast хэсэг нь таамаг бөгөөд бодит үр дүн өөр байж болно.
III. ДҮГНЭЛТ
Энэхүү судалгааны хүрээнд Samsung Electronics компанийн хувьцааны үнийн хөдөлгөөнийг бином загвар болон Броуны хөдөлгөөний загвар ашиглан симуляци хийж, ирээдүйн боломжит үнийг таамаглах судалгаа хийлээ. Шинжилгээний үр дүнгээс харахад бином загвар нь үнийн хөдөлгөөнийг энгийн дискрет хэлбэрээр илэрхийлдэг бөгөөд зах зээлийн ерөнхий чиг хандлагыг тодорхой хэмжээнд тайлбарлах боломжтой байв. Харин Броуны хөдөлгөөний загвар нь санамсаргүй хэлбэлзлийг тасралтгүй процессоор илэрхийлдэг тул бодит үнийн динамиктай илүү ойролцоо үр дүн үзүүлэх хандлагатай байгааг ажигласан. Загваруудын тохиромжтой байдлыг үлдэгдлийн квадратын нийлбэрээр үнэлж, хамгийн бага утгатай загварыг сонгосноор бодит өгөгдөлд илүү нийцсэн таамаглал гаргах боломжтой боллоо. Ийнхүү симуляцийн аргуудыг ашигласнаар үнэт цаасны үнийн ирээдүйн боломжит хөдөлгөөнийг тооцоолох, үнийн динамикийг ойлгох болон зах зээлийн тодорхой бус байдлыг үнэлэхэд чухал ач холбогдолтой болохыг энэхүү судалгааны үр дүн харуулж байна. Мөн симуляцийн тоо болон ашигласан параметрүүдийн нарийвчлал нь таамаглалын үр дүнд чухал нөлөө үзүүлдэг тул илүү олон ажиглалт болон симуляци ашиглах нь судалгааны найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэх боломжтой гэж дүгнэж байна. Энэ бие даалт нь санхүүгийн экономиксийн онолын ойлголтыг практикт хэрэгжүүлэх чадамжийг дээшлүүлж, цаашдын судалгааны ажилд хэрэг болох суурь мэдлэгийг бэхжүүлэхэд чухал хувь нэмэр оруулсан гэдэгт итгэлтэй байна.