Диссертация (1138720), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Упорядочить теоретические и эмпирические исследования,посвященныевопросуотборуактивовприпомощипараметрических и непараметрических методов.2. Сформироватьсистемуфундаментальных,техническихимакроэкономических факторов, при помощи которых будутпостроены портфели с использованием непараметрическихметодов.3.
Разработатьалгоритмпостроенияиребалансировкиинвестиционного портфеля при помощи методов CART, ANN иметода ядерного сглаживания.4. Построить инвестиционные портфели на основе разработанныхалгоритмов и сравнить полученные результаты доходности срыночными показателями, а также с показателями портфеля,составленногоприпомощипараметрическогометода.Осуществить данную проверку на периоде стабильного рынка ина кризисном периоде.95.
Осуществить выявление основных детерминант измененийроссийского фондового индекса. Проверить отобранные факторына наличие экономической интерпретации.6. Сравнить эффективность непараметрических методов междусобой. Решить задачу максимизации полезности инвестора дляразличных уровней степени несклонности к риску.7.
Протестироватьразработанныеалгоритмыналожнуюзначимость на рядах случайного блуждания.Теоретическая и методологическая основа. Теоретическойосновой данного исследования являются работы отечественных изарубежных авторов, посвященные формированию инвестиционногопортфеля, а также применению непараметрических методов какинструмента отбора финансовых активов. Для расчетов использованопрограммное обеспечение: Matlab, SPSS, Statistica, Microsoft Excel.Информационная база. Информация для расчетов взята из базданных Bloomberg и Thomson Reuters Eikon, ресурсов Международноговалютного фонда, Московской Биржи, Росстата. Часть данных быласобрана вручную из ежеквартальных отчетов эмитентов по российскимстандартам, отчетов об аффилированных лицах и отчетности поМСФО.Научная новизна работы заключается в следующем:1.Впервыеразработаныалгоритмыпостроенияинвестиционного портфеля, состоящего из акций российскихкомпаний,торгуемыхнаММВБ,припомощитрехнепараметрических методов: CART, ANN и метода ядерногосглаживания.2.
Эмпирически доказана эффективность данных методовпутем сравнения полученной доходности по портфелям,10построенным на их основе, с рыночной доходностью идоходностьюпортфеля,составленногоприпомощипараметрического метода, на горизонте стабильного рынка(январь 2016 – декабрь 2016) и на горизонте кризисного рынка(январь 2008 – декабрь 2008).3. Выделен уникальный набор факторов, определяющихдинамику российского фондового индекса и, следовательно,его доходность, а также подтверждающих спекулятивнуюприроду российского фондового рынка.4.
Впервые проведен сравнительный анализ эффективностииспользованиянароссийскомфондовомрынкенепараметрических методов между собой.Положения, выносимые на защиту:1. Обосновананеобходимостьиспользованиянепараметрических методов в качестве инструмента дляпостроения инвестиционного портфеля. Влияние выбораданного типа инструментария было показано на примересравнения доходности портфелей, составленных при помощинепараметрических методов, с доходностью рыночногопортфеля, а также портфеля, построенного при помощипараметрического метода.2. Показано, что основными детерминантами российскогофондового рынка являются переменные Momentum, величинаBid-Ask Spread, а также цена на нефть марки Brent. Данныйрезультат является устойчивым, т.к.
был подтвержден прианализе всеми тремя рассматриваемыми непараметрическимиметодами как при осуществлении прогноза на 2016 г., так ипри осуществлении прогноза на 2008 г.113. Доказано, что портфель, построенный при помощи методаядерного сглаживания показал не только наибольшуюдоходность на временных горизонтах январь 2016 – декабрь2016 и январь 2008 – декабрь 2008, но также и строго большуюдоходность чем портфели, построенные при помощи другихметодов, при решении задачи максимизации полезностиинвестораприразличныхзначенияхкоэффициентанесклонности к риску.4. Было показано, что при тестировании разработанныхалгоритмов на рядах случайного блуждания не достигаетсяположительных результатов доходности, что свидетельствуето статистической значимости результатов.Теоретическая и практическая значимость исследования.Врамкахисследованияпроведенсравнительныйанализэффективности трех непараметрических методов как инструментапостроения инвестиционного портфеля на российском фондовомрынке.
Выделен набор факторов, на основе которых можно строитьэффективные торговые стратегии в рамках процесса управленияпортфелем. Был проведен сравнительный анализ эффективностинепараметрических методов, а также степень соответствия портфелей,построенных данными методами тому или иному виду инвесторов взависимости от значения коэффициента несклонности к риску.Практическая значимость данного исследования состоит вразработке алгоритмов построения портфелей акций на российскомфондовом рынке при помощи непараметрических методов, которыедают возможность получать доходность систематически выше чемдоходность рынка. Эмпирически было показано, что на временныхгоризонтах январь 2016 – декабрь 2016 и январь 2008 – декабрь 200812при помощи непараметрических были построены торговые стратегии,позволяющие получать доходность выше рынка.Апробация результатов исследования.
Основные положенияработы обсуждались на следующих конференциях:- 13-я межвузовская научная конференция «Современноесостояние, инструменты и тенденции развития фондовогорынкаОсновные результаты диссертационного исследования опубликованы в4работах.Изних4статьиопубликованывжурналах,рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.Структура диссертации. Работа состоит из введения, 3 глав,заключения, списка литературы, содержащего 140 источников, и 5приложений.
Основная часть работы занимает 137 страниц и содержит5 таблиц и 16 рисунков.13Глава 1. Теории построения инвестиционныхпортфелей и отбора активовФормирование инвестиционного портфеля является одним изключевыхвопросовсовременнойтеориифинансов.Понятияформирования портфеля и отбора в него активов достаточно широки, вчастности, под ними может пониматься формирование портфеля сразличнымигоризонтамиинвестирования,атакжецелямиинвестирования.
В данной работе преимущественно рассматривалсявопрос формирования спекулятивного портфеля, основной доход откоторого приходится на изменение цен активов, в него входящих. Подоптимальной торговой стратегией будет пониматься стратегия,позволяющая составить вектор торговых операций, порождающий рядпортфелей с наивысшим совокупным доходом с учетом риска заизучаемый период.В данной главе представлен обзор основных теоретических иэмпирических работ, посвященных построению инвестиционногопортфеля. Показан путь развития инструментария, использовавшегосяпри построении портфелей: от простых параметрических методов доболее сложных непараметрических оценок.1.1.Основы современной портфельной теорииВ основу современной теории управления портфелем леглиработы Маковица (Markowitz, 1952, 1959), в которых проблемасоставленияинвестиционногопортфелявпервыебыласформулирована как выбор среднего значения и дисперсии портфеля.Марковицсформулировалзадачимаксимизацииожидаемойдоходности портфеля при заданной дисперсии как мере риска, а такжеминимизации дисперсии портфеля при заданной минимальной14требуемой доходности портфеля.
Данные 2 задачи легли в определениеэффективной границы распределения активов, на которой инвестор взависимости от своей склонности к риску выбирает оптимальноераспределение.ВажныммоментомтеорииМарковицабылоневозможность составления эффективного портфеля на основе лишьиндивидуальных характеристик актива. Для того чтобы инвестор могсоставить эффективный портфель, необходимо было рассматриватьтакже совместные эффекты активов на характеристики портфеля.Более того, учитывая данное взаимное воздействие, инвестор могсконструировать портфель с меньшей дисперсией, чем рыночный, но стакой же ожидаемой доходностью.Теорияформированияпортфеля,основаннаялишьнапоказателях ожидаемой (средней доходности) и дисперсии портфеля,естественно, являлась упрощенной версией по сравнению с моделями,в которых большее внимание уделялось распределению доходностипортфеля.
Тобин (Tobin, 1958) дополнил в своей работе стандартнуюмодель Марковица условием максимизации функции полезностиинвестора. Ли (Lee, 1977) и Краус и Лиценбергер (Kraus & Litzenberger,1976) предложили альтернативную теорию формирования портфеля,дополнив ее условиями, которые накладывались на параметрыраспределения доходности (параметры ассимитричности и эксцеса).Шарп (Sharpe, 1964) описал частный случай теории Марковица,получивший название Capital Asset Pricing Model (CAPM). Шарппоказал, что для каждого заданного уровня доходности возможносоставить портфель с минимальной дисперсией как мерой риска.
ВсвоейработеШарпразделяетпонятиясистематическогоинесистематического риска. Систематический риск – это риск,связанный с рынком в целом, несистематический – связанный с15отдельным финансовым инструментом. На основе этих определений,вводится понятие премии за риск, которая порождается толькосистематическим риском, т.к. несистематический риск в модели Шарпаможет быть полностью диверсифицирован. В качестве коэффициента,связывающего рыночную премию за риск с требуемой доходностьюконкретного актива был введен коэффициент бета, как отношениековариации доходности рыночного индекса и доходности бумаги кдисперсии индекса.Модель Шарпа явилась практической инструкцией применениятеории Марковица для построения оптимального инвестиционногопортфеля.
Однако, как и модель Марковица, модель Шарпа имела ряднедостатков, которые крылись в предпосылках модели. Главнымнедостатком моделей как Марковица, так и Шарпа являлось то, чтоинвестор, выбирая оптимальный портфель, решает однопериоднуюзадачу максимизации полезности, в то время как в реальности инвесторрешает многопериодную задачу оптимизации. В работах Фамы (Fama,1970), Хаканссона (Hakansson, 1974), Мертона (Merton, 1990)рассматривалисьразличныевариантымногопериоднойоптимизациипортфеляприведениязадачиинвесторомкпоследовательности однопериодных оптимизаций. Действительно, привыполнении ряда предпосылок подобная трансформация задачиинвестора возможна, однако в любом случае, вектор оптимальныходнопериодных портфелей в рамках решения задачи многопериоднойоптимизации будет отличаться от портфелей, которые являютсярешением задачи оптимизации в каждый период времени в теорияхМарковица и Шарпа.Следующей важной работой в развитии портфельной теорииявляется исследование Росс (Rose, 1976), в котором он сформулировал16свою теорию арбитражного ценообразования (APT).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
