Диссертация (Динамическая оптимизация стилизованных портфелей акций с применением копул), страница 21

По результатам исследования удалось показать для всехрассмотренных стилей преимущество предложенной методики как вотношении «бенчмарков» так и в отношении более традиционного подхода коптимизации инвестиционного портфеля, то есть гипотезы H2 и H3 принятыполностью. Гипотеза H1 принята частично, так как для стиля инвестированияв акции роста наивный подход к построению портфеля дал более высокиерезультаты, чем стилизованная оптимизации.Основнойвкладисследованияхарактеризуетсярасширениемтеориипортфеля путем комбинирования теории портфеля и концепции стилейинвестированиячерезразработкустилизованныхцелевыхфункцийоптимизации и их тестирования на примере отечественного рынка акций сдемонстрацией преимущества предложенных подходов.

Предложенноерешение проблемы стилизованной оптимизации оказалось по большей частиэффективнее рассмотренных альтернатив, о чем говорят подтвержденныегипотезы.Стилизованные портфели были также сопоставлены между собой. С точкизрения соотношения ожидаемой доходности к риску, наиболее успешнымина анализируемом периоде оказались портфели акций роста и портфелиакций моментум, хотя в период с 2007 по 2011 основным лидером былпортфель акций стоимости.

Эти результаты в целом совпадает с выводамисовременных исследований о поведении стилей в периоды кризисов,восстановления, роста и замедления рынков. Долгосрочное преимуществоакций роста и акций моментум может объясняться не только такимифакторами как завышенные ожидания и реакционное принятие решенийинвесторами на российском рынке, но и сильным дисбалансом ликвидности,то есть акции стоимости могут игнорироваться за счет того что недостаточноликвидны.131Отдельно был проведен анализ возможных издержек.

Даже с их учетом, всестилизованные портфели, оптимизированные по разработанной методике,существенно опережают «бенчмарки», за исключением наивного портфелядля акций роста.Результаты данной работы могут представлять практический интерес какпрофессиональным портфельным управляющим и риск-менеджерам, так ичастным инвесторам с математическим складом ума, так как управлениестилизованными портфелями по предложенной методике требует серьезныхвычислений. Однако, важно отметить, что данная процедура оптимизациискорее должна служить дополнительным инструментом в процессе принятияинвестиционных решений. Важные вопросы, которые не могут быть решеныисключительно предложенной методикой, включают, но не ограничиваютсяследующим – управление экспозицией на отдельные стили/классы активов,хеджирование отдельных рисков, ограничение убытков, тайминг и другое.Решение этих вопросов должно позволить среди прочего ограничить размермаксимальнойпросадки,которыйдляпредложенныхстилизованныхпортфелей довольно велик.Представляется несколько возможных развитий исследования.

Во-первых,имеет смысл рассмотреть более строгие критерии определения того илииного стиля, это может улучшить показатели стилизованного портфеля. Вовторых, проблемы, поднятые в предыдущем абзаце также достойныотдельного и детального рассмотрения. В-третьих, достаточно интереснопровести исследование, которые бы позволило разработать процедуруоптимизации портфеля не по классам активов, а по стилям, таким образом,что бы в каждый отдельный момент времени портфель был сконцентрированв наиболее перспективных стилях акций. В-четвертых, пример обратнойкопулы Гумбеля логично расширить до других моделей копулы, что бывыявить самую эффективную для целей стилизованной оптимизации.132ЛитератураАцканов И.

А. Стилизованная оптимизация портфелей акций с помощьюкопул//Финансовый Менеджмент, 2017, №5. C. 97-107.Ацканов И. А. Динамическая оптимизация инвестиционного портфеля сиспользованием парных копул на примере основных фондовых рынковЕвропы // Прикладная эконометрика. 2015. Т. 4. № 40.

С. 84-105.Ацканов И. А. Применение GAS-копул для оптимизации инвестиционногопортфеля акций российских компаний // Финансы и кредит. 2016. Т. 704. №32. С. 25-37.Пеникас Г.И., 2014. Иерархические копулы в моделировании рисковинвестиционного портфеля. Прикладная эконометрика, 35(3).

С. 18-38.Теплова Т. В., Микова Е. С., 2013. Особенности моментум-стратегий нароссийском фондовом рынке. Финансовые исследования, 4. С. 16-32.Травкин А. И., 2013. Конструкции из парных копул в задаче формированияпортфеля акций. Прикладная эконометрика, 32 (4), С. 110–133.Aas K., Czado C., Frigessi A., H. Bakken, 2009. Pair-copula constructions ofmultiple dependence. Insurance Math.

Econom. 44, pp. 182–198Ang A., Bekaert G., 2002. International Asset Allocation with Regime Shifts,Review of Financial Studies, 15 (4), pp. 1137-1187.Ang A., Chen J., 2002. Asymmetric Correlations of Equity Portfolios, Journal ofFinancial Economics, 63(3), pp. 443-494.Aloui C., Hamida H., 2014. Modeling and forecasting value at risk and expectedshortfall for GCC stock markets: Do long memory, structural breaks, asymmetry,and fat-tails matter? North American Journal of Economics and Finance, 29, pp.349-380133Ahsan F.M., 2011. Can ROE be used to predict portfolio performance? Master’sthesis. Texas University.Artzner P., Delbaen F., Erber J. M., Heath D., 1998.

Coherent measures of risk.Mathematical Finance, 9, pp. 203–228.Asness C., Frazzini A., Pedersen L., 2013. Quality Minus Junk. Draft. AQRCapital Management.Assaf A., 2014. Value-at-Risk analysis in the MENA equity markets: Fat tails andconditional asymmetries in return distributions. Journal of Multinational FinancialManagement, 29, pp. 30-45Athanassakos G., 2009. Value versus growth stock returns and the value Premium:The Canadian experience 1985-2005. Canadian Journal of AdministrativeSciences, 26, pp.

109-121.Ausin M. C., Lopes H. F., 2010. Time-varying joint distribution through copulas.The Fifth Special Issue on Computational Econometrics, Computational Statisticsand Data Analysis, 54(11), pp. 2383-2399Bae K.-H., Karolyi G.A., Stulz R.M., 2003. A New Approach to MeasuringFinancial Contagion. Review of Financial Studies, 16(3), pp. 717-764.Bay M., Sun L., 2007. Application of Copula and Copula-CVaR in theMultivariate Portfolio Optimization. ESCAPE, pp.

231–242.Barberis N., Shleifer A., 2003. Style investing. Journal of Financial Economics, 68(2), pp. 161-199.Balakrishnan A., 2016. Size, Value, and Momentum Effects in Stock Returns:Evidence from India, SAGE Publications, 20(1), pp. 1 – 8.Baumann P., Trautmann N., 2013. Portfolio-optimization models for smallinvestors. Mathematical Methods of Operations Research, 77(3), p. 345-356.134Basu S., 1977. The investment performance of common stocks in relation to theirprice-earnings ratios: a test of the efficient market hypothesis, Journal of Finance,32, pp. 663-682.Bedford T., Cooke R. M., 2001.

Probability density decomposition forconditionally dependent random variables modeled by vines. Annals ofMathematics and Artificial Intelligence, 32, pp. 245–268.Bedford T., Cooke R.M., 2002. Vines - a new graphical model for dependentrandom variables. Annals of Statistics, 30, pp. 1031–1068.Benati S., 2015. Using medians in portfolio optimization. Journal of theOperational Research Society, 66(5), pp. 720-731.Bernartzi S., Thaler R., 2001.

Naive diversification strategies in definedcontribution saving plans, American Economic Review, 91, pp. 79–98.Bird R., Casavecchia L., 2007. Sentiment and financial health indicators for valueand growth stocks: The European experience. The European Journal of Finance,13 (8), p.

769-793.Brealey R.A., Myers S.C., Allen F., 2007. Principles of corporate finance (7th ed.),McGraw-Hill, New York, NY, United States.Bodie Z., Kane A., Marcus A.J., 2009. Investments, 8th Ed., McGraw-Hill, NewYork, NY, United States.Bourguignon F., De Jong M., 2003. Value versus growth – investor styles andstock characteristics. Journal of Portfolio Management, 29 (4), pp. 71–79.Bouchaud J.P., Ciliberti S., Landier A., Simon G., Thesmar D., 2016.

The ExcessReturns of “Quality” Stocks: A Behavioral Anomaly. Working Paper. CFMImperial Institute of Quantitative Finance135Bird R., Casavecchia L., 2007. Sentiment and financial health indicators for valueand growth stocks: The European experience. The European Journal of Finance,13 (8), pp. 769-793.Black A.J., McMillan D.G., 2004. Non-linear predictability of value and growthstocks and economic activity. Journal of Business Finance & Accounting, 31 (3),pp. 439-474.Black A.J., McMillan D.G., 2006. Asymmetric risk premium in value and growthstocks.

International Review of Financial Analysis, 15, pp. 237-246.Blume M.E., 1980. Stock Returns and Dividend Yields: Some More Evidence.The Review of Economics and Statistics, 62(4), pp. 567-577Brechmann C., K Hendrich K., Czado C., 2013. Conditional copula simulation forsystemic risk stress testing. Insurance: Mathematics and Economics, 53(3), pp.722-732.Cahine S., 2008. Value versus growth stocks and earnings growth in styleinvesting strategies in Euro-markets, Journal of Asset Management, 9, pp. 347358.Cai Z., 2002. Regression quantiles for time series. Econometric Theory 18, pp.169–192.Cai Z., Wang X., 2008. Nonparametric estimation of conditional var and expectedshortfall. Journal of Econometrics 147, pp. 120–130.Capaul C., Rowley I.,Sharpe W.F.,1993.

International value and growth stockreturns. Financial Analysts Journal, pp. 27-36.Carhart, M. (1997). On persistence in Mutual Fund Performance. Journal ofFinancial Economics, 52(1), pp. 57-82.136Cesarone F., Scozzari A., Tardella F. 2013. A new method for mean-varianceportfolio optimization with cardinality constraints. Annals of Operations Research,205(1), pp. 213-234.Chan L.K.C., Lakonishok J., 2004. Value & growth investing: Review and Update.Financial Analysts Journal, 60 (1), pp. 71-86.Chekhlov A., Uryasev S. P., Zabarankin M., 2000.