Автореферат (1138260), страница 5
Текст из файла (страница 5)
Сравнительный анализ эффективности стратегий на основе индексаволатильности (IV) и на основе функции (RAa)Итоговая доходностьКоэффициент ШарпаСтратегияна RAa88%0,20Стратегия на IV«Открытия»21%0,04Стратегия на IV Индекс«Опциона»РТС83%-16%0,010,27Коэффициент ТрейнораКоэффициент Трейнора(полубета)-0,130,02-0,620,00-0,270,05-1,170,00M2M2 (полудисперсия)0,030,010,040,010,060,020,130,010,01Альфа Йенсена0,010,000,020,550,180,000,310,040,010,020,001,750,320,010,020,0139%24%29%Альфа Йенсена(полубета)Коэффициент СортиноИндекс ШтуцераАльфа ЛеландаВероятностьотрицательныхдоходностей-39%Было проведено сравнение эффективности RAa с альтернативнымиинструментами анализа рыночных настроений (таблицы 4, 5). Сравнениеосновывалось на оценке эффективности стратегий, построенных на выявленных23сигналах изучаемых показателей. В качестве методики инвестирования на основесигналов показателя put/call и индекса волатильности использовалась торговаясистема Squeeze 1, разработанная Summa (2004), являющая частным примеромподобных инвестиционных стратегий.Таблица 5.
Сравнительный анализ эффективности стратегий на основеиндикатора Put/Call и на основе функции RAaСтратегияна RAaИтоговая доходностьКоэффициент ШарпаКоэффициент ТрейнораИндексРТС0,20-0,14-50%-0,474,93-12%-0,080,04-24%-0,01-0,00-0,305,79-0,10-0,000,03-0,06-0,010,00Альфа ЙенсенаАльфа Йенсена (полубета)0,060,020,02-0,04-0,02-0,02-0,01-0,01-0,000,000,000,00Коэффициент СортиноИндекс Штуцера0,580,22-0,40-0,67-0,04-0,080,040,01Альфа ЛеландаВероятность отрицательныхдоходностей0,02-0,02-0,010,0038%30%32%41%Коэффициент Трейнора(полубета)M2M2 (полудисперсия)90%Стратегия на Стратегия наPCRoiPCRvБыло выявлено, что показатель RAa является более сильным инструментоманализа рыночной динамики и построения инвестиционных стратегий. Если вотношении индикатора Put/Call преимущество было несомненным, то вотношении индекса волатильности полученный результат во многом основывалсяна противоречивости результатов анализа индексов волатильности предлагаемыхразными инвестиционными компаниями.
В то же время функция RAa благодарястрогости построения и интерпретации позволяет получать однозначные выводы.III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ1. Существующие методы оценки настроений инвесторов имеют ряднедостатков связанных как с использованием ограниченного объема имеющейсяинформации, так и со сложностью их построения частным инвестором.Эмпирическая функция абсолютного неприятия риска (RAa), используя болееполный массив данных об опционных торгах, и являясь относительно простой для24построения,представляетсобойболеекачественный инструмент оценкирыночных настроений.2.
При построении функции абсолютного неприятия риска (RAa) на основереальных данных необходимо оценивать виртуальные внебиржевые опционыпутем интерполирования значений опционной волатильности на возможные ценыисполнения,находящиесямеждуреальноторгуемымистрайками.Интерполирование осуществляется путем подбора наилучшей аппроксимирующейфункции многочлена n-го порядка, что обеспечивает соответствие построеннойфункции реальным данным и наиболее полно учитывает поведенческиеособенности инвесторов.3. Значение безрисковой ставки процента, необходимое для оценкиопционной волатильности, рассчитывается путем сопоставления текущих ценфьючерсов и их базовых активов, что гарантирует соответствие полученныхзначений тем, которые использует массовый инвестор.4.
Способ построения, основанный на сопоставлении действительногоисторического и риск-нейтрального распределений, позволяет функции RAa иметьмножество возможных форм, зависящих от соотношений центральных моментовраспределений, которые явным образом отражают поведенческие характеристикиинвесторов. Математические ожидания определяют общий уровень значений RAa,дисперсии влияют на угол ее наклона, ассиметрии образуют нарушениямонотонности.5.
Форма функции RAa косвенным образом отражает зависимость спросана рисковый актив от уровня его возможной доходности. Чем ниже значениефункции RAa, тем менее рискованной данная котировка выглядит дляинвестирования и тем выше на нее спрос. Сравнение значений функции RAaпозволяет определить предпочтения инвесторов к любой возможной динамикерыночных котировок.6. Инвесторы двигают котировки финансовых активов в сторону наиболееблагоприятных для себя исходов, что позволяет на основе выявленныхпредпочтений определять их будущую динамику и создавать инвестиционныестратегии. Убывающая форма кривой RAa, свидетельствующая о том, что каждая25более высокая цена изучаемого актива рассматривается рыночными инвесторамикак более предпочтительная, сигнализирует о вероятном будущем ростекотировок, и требует открытия длинной позиции.
Возрастающая форма кривойRAa, говорит о возможной коррекции на рынке, и подразумевает открытиекороткой позиции.7. Для наиболее полного учета предпочтений инвесторов, выраженных вструктурной форме кривой RAa, при построении инвестиционной стратегиинеобходимоиспользоватьсистемулинейныхограничений,описывающихинтервалы возможного возрастания и убывания цены изучаемого актива, наиболеевероятные будущие значение его котировки, а также защиту от возможныхошибочных сигналов индикатора.8. Показатель RAa доказал свою эффективность на основе данных сроссийского рынка.
За период с января 2007 по февраль 2010 доля его точныхсигналов составила 61%, с июля 2008 по февраль 2010 точность индикаторавозросла до 75%. Расхождения в значениях эффективности связаны с тем, чтопредлагаемый показатель предсказал кризис уже за год до его фактическогонаступления, что привело к ошибкам в масштабе месяцев 2007 года.9.
Инвестиционные стратегии, построенные на основе сигналов функцииRAa, за исследуемый период позволили переиграть рынок, и удвоитьинвестированный капитал. Эффективность подобногоспособа построенияпортфелей была подтверждена как на основе классических показателейинвестирования,такииндикаторов,учитывающихвысшиемоментыраспределений и поведенческие особенности инвесторов.10.Использование функции RAa позволило повысить точность прогнозоврыночной динамики и построить более эффективные стратегии инвестирования посравнению с показателем Put/Call и индексом волатильности в терминахдоходности и риска за счет более полного описания структуры настроенийинвесторов и строгой методики построения и интерпретации данных.26III. СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИРаботы, опубликованные автором в ведущих рецензируемых научныхизданиях и журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования и наукиРФ.1.
Гордейчук, Е.Н. Методика оценки динамики риск-предпочтений нароссийском фондовом рынке и ее применение в биржевой торговле. //Экономический анализ: Теория и практика. – 2009. – №36. – с. 54-62 (1 пл.)2. Гордейчук, Е.Н. Сравнение эффективности использования индикатораабсолютного неприятия риска с наиболее распространенными показателямирыночных настроений инвесторов при построении торговых стратегий.
//Экономический анализ: Теория и практика. – 2010. – №34, с. 48-60 (1,6 пл.)Другиеработы,опубликованныеавторомпотемекандидатскойдиссертации.3. Гордейчук, Е.Н. Оценка риск-предпочтений инвесторов на основеопционных цен. // Фондовый рынок России: современное состояние, инструментыи тенденции развития.
М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2009 – с. 87-97 (0,65 пл.)Лицензия ЛР № 020832 от 15 октября 1993 г.Подписано в печать « »2010 г. Формат 60х84/16Бумага офсетная. Печать офсетная.Усл. печ. л. ___Тираж 100 экз. Заказ №____Типография издательства ГУ - ВШЭ, 125319, г. Москва, Кочновский пр-д., д. 327.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
