Диссертация (Межвременной систематический риск определение детерминант и портфельная оптимизация)
Описание файла
Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Межвременной систематический риск определение детерминант и портфельная оптимизация". PDF-файл из архива "Межвременной систематический риск определение детерминант и портфельная оптимизация", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата экономических наук.
Просмотр PDF-файла онлайн
Текст из PDF
Федеральное государственное автономное образовательное учреждениевысшего образования «Национальный исследовательский университет«Высшая школа экономики»На правах рукописиАсатуров Константин ГарриевичМежвременной систематический риск: определение детерминант ипортфельная оптимизацияСпециальность: 08.00.10 – финансы, денежное обращение и кредитДиссертацияна соискание ученой степеникандидата экономических наукНаучный руководитель:д.э.н., профессорТеплова Тамара ВикторовнаМосква – 20172ОГЛАВЛЕНИЕВВЕДЕНИЕ.......................................................................................................... 4ГЛАВА 1 ДИНАМИЧЕСКИЕ БЕТА РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ ..........................
131.1 СУЩЕСТВУЮЩИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ И ПРОГНОЗА ДИНАМИЧЕСКИХ БЕТА..................... 131.2 ПОСТАВЛЕННЫЕ ГИПОТЕЗЫ И ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ ......................................... 171.3 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА .......................................... 201.3.1 Классическая регрессионная рыночная модель .............................. 211.3.2 Фильтр Калмана ............................................................................... 221.3.3 Многомерные GARCH модели ........................................................... 241.3.4 Полупараметрическая регрессия .................................................... 291.3.5 Модель с Марковскими переключениями........................................ 311.3.6 Выбор наилучшей модели .................................................................
331.4 ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА ПРИМЕНИТЕЛЬНО К АКЦИЯМРОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА .......................................................................... 341.5 АНАЛИЗ БЕТА РОССИЙСКИХ АКЦИЙ И ТЕСТИРОВАНИЕ ИХ СТАЦИОНАРНОСТИ ............... 391.6 ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПЕРВОЙ ГЛАВЫ .................................................................. 48ГЛАВА 2 ДЕТЕРМИНАНТЫ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА: АНАЛИЗ НА ОСНОВЕРОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА ............................................................. 502.1 АНАЛИЗ ФАКТОРОВ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА В СУЩЕСТВУЮЩЕЙ ЛИТЕРАТУРЕ.........
502.2 ПОСТАВЛЕННЫЕ ГИПОТЕЗЫ И ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ ......................................... 572.3 МЕТОДОЛОГИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФАКТОРОВ СИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА ..................... 702.3.1 Оценка динамических бета .............................................................. 702.3.2 Нахождение детерминант показателя бета ............................... 732.4 РЕЗУЛЬТАТЫ ОЦЕНКИ ДЕТЕРМИНАНТОВ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА ............... 742.5 ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ВТОРОЙ ГЛАВЫ ..................................................................
923ГЛАВА 3 ОПТИМИЗАЦИЯ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ СДЕКОМПОЗИЦИЕЙ РИСКА .............................................................................. 943.1 ОПТИМИЗАЦИЯ ПОРТФЕЛЯ В ЛИТЕРАТУРЕ ............................................................ 953.2 ПОСТАВЛЕННЫЕ ГИПОТЕЗЫ И ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ДАННЫЕ ......................................... 983.3 ПОСТРОЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПОРТФЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙСИСТЕМАТИЧЕСКОГО РИСКА .................................................................................. 1013.3.1 Построение портфеля по Марковицу с короткими позициями . 1023.3.2 Построение портфеля с декомпозицией риска ........................... 1093.3.3 Построение бета-нейтрального портфеля................................
1123.4 ВЫБОР НАИЛУЧШЕЙ МОДЕЛИ ДЛЯ КАЖДОГО АКТИВА .......................................... 1133.5 АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ БЕТА-НЕЙТРАЛЬНЫХ ПОРТФЕЛЕЙ ....................................... 1153.6 АНАЛИЗ СФОРМИРОВАННЫХ ПОРТФЕЛЕЙ С ДЕКОМПОЗИЦИЕЙ РИСКА ..................... 1173.7 СРАВНЕНИЕ ПОРТФЕЛЕЙ С ДЕКОМПОЗИЦИЙ РИСКА И ПОРТФЕЛЯ, МИНИМИЗИРУЮЩЕГООБЩИЙ РИСК ..................................................................................................... 1263.8 ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ТРЕТЬЕЙ ГЛАВЫ ................................................................ 131ЗАКЛЮЧЕНИЕ ................................................................................................
133СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ................................................................................... 139СПИСОК ТАБЛИЦ ........................................................................................... 151СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ .............................................................................. 154ПРИЛОЖЕНИЕ A. ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА ПО АНАЛИЗИРУЕМЫМДАННЫМ И ИСПОЛЬЗУЕМЫМ МОДЕЛЯМ. ..................................................
1554ВВЕДЕНИЕАктуальность темы исследования. Исследованию систематическогориска посвящено много работ в академической литературе, так как этотпоказатель отражает риск всего рынка и тем самым представляет интерес дляширокого круга инвесторов. Систематический риск связан с изменениемконъюнктуры всего финансового рынка под влиянием макроэкономическихфакторов, а его уровень фактически показывает, насколько определенныйактив, отраслевой индекс или инвестиционный портфель чувствителен крынку в целом. Понимание этого фактора позволяет корректно выстраиватьинвестиционную стратегию, минимизировать риски, а для регулятораграмотно проводить монетарную и фискальную политику.В классической рыночной модели и модели CAPM [Sharpe, 1964;Lintner,1965]мерасистематическогориска(коэффициентбета)предполагалась постоянной. Общепринято оценивать бета с помощьюрегрессии, где доходность актива является объясняемой переменной, адоходность рыночного портфеля - объясняющей.
Однако регрессионныйметод нахождения постоянных бета неоднократно подвергался критике.Было обнаружено, что дисперсия финансовых активов и рыночных индексовизменчивы во времени [Bollerslev et al., 1992], а это напрямую влияет назначения бета.В этой связи динамические модели систематического риска получилиширокое распространение. Так, в своих работах Фабоцци и Фрэнсис [Fabozzi,Francis, 1978] и Бос и Ньюболд [Bos, Newbold, 1984] одни из первыхпредложили, что бета может меняться во времени в рамках модели CAPM, идоказали, что мера систематического риска (бета) нестабильна. Так, Сандер[Sunder, 1980] подтвердил нестационарность бета для американского рынка,5Ким [Kim, 1993] – для гонконгского рынка, Вэллс [Wells, 1994] – дляшведского рынка, Фафф [Faff et al., 1992] – для австралийского рынка.Однако для российского рынка подобный анализ никогда не проводился,что делает это исследование особенно актуальным.
Более того, подобнопрошлым трудам по данной тематике [Abell, Krueger, 1989; Erb et al., 1996;Oetzel et al., 2000; Gangemi et al., 2000] в работе впервые изучаютсядетерминанты систематического риска российского фондового рынка, в томчисле и в отдельности для основных секторов. Это позволяет учесть ивыявить вклад не только глобальной и локальной, но и секторальнойсоставляющей в систематический риск.Открытие нестационарного характера бета имело важное прикладноезначение и для контроля инвестиционного риска портфеля. В условияхменяющегося во времени уровня систематического риска и других рыночныхметрик стандартные подходы для оптимизации портфеля теряют своюэффективность и уступают многопериодным моделям по эффективности[Klaassen, 1998; Mulvey, Shetty, 2004]. Так, в качестве решения этойпроблемы в работе предлагается оригинальная модификация стандартногоподхода Марковица для многопериодной оптимизации инвестиционногопортфеля.
Кроме того, что показанная оптимизационная задача отражаетдинамическуюприродупоказателябета,онатакжепредполагаетдекомпозицию общего риска портфеля, что позволяет контролировать каксистематический, так и специфический риск. Для целей построения данногопортфеля используются данные по австралийскому рынку акций в виду того,чтона нем представлены акции компаний из всех крупных мировыхотраслей и по ним достаточно много наблюдений для проведения такогоисследования.Предложеннаямодификацияпредоставляетинвесторамбольшую гибкость в регулировании рисков, нежели классический подход.6Степень проработанности проблемы. Первые работы, посвященныетестированиюстационарностимерысистематическогориска(бета)появились в 90-е годы [Kok, 1993; Bos, Fetherston, 1992; Bos et al., 1995].Однако в большинстве указанных работ были только проделаны тесты нанестабильность бета, авторы не моделировали его динамическое поведение.Споявлениемразличныхподходовисовершенствованиемэконометрики эта область исследования получила свое развитие.
Сегодняесть несколько направлений данной тематики, в основе которых лежитопределенный метод оценки динамических бета. К ним относятсяБайесовские модели [Jostova, Philipov, 2005], модели SV [Johansson, 2009],фильтр Калмана [Li, 2003; He, Kryzanowski, 2008], модели класса GARCH[Schwert, Seguin, 1990; Yun, 2002], полупараметрические моделиManadaluniz,2010;Ang,Kristensen,2012],модельс[Orbe-Марковскимипереключениями [Huang, 2000; Chen, Huang, 2007]. Некоторые работы поданной тематике были посвящены сравнению различных методик для оценкидинамических бета, включая указанные выше подходы [Choudhry, Wu, 2008;Brooks et al.,1998; Mergner, Bulla, 2008]. В данных работах был сделан выводо том, что фильтр Калмана наиболее точный инструмент для оценкидинамических бета, хотя и с исключениями для отдельных бумаг.Вменьшейстепенипроработанатематикадетерминантовсистематического риска, хотя и такие труды, где анализируются факторы,влияющие на показатель бета, встречаются [Patro et al., 2002; Verma,Soydemir, 2006; Ulku, Baker, 2014].
