Диссертация (793627), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Выделяются исследования, в которыхописываются методы измерения систематического портфельного риска (Ф.Блэк [35], М. Трейнор [167, 168, 169], Ю. Фама [64, 65, 66], К. Френч [65, 66],М. Шоулз [145], Р. Мертон [92] и др.), моделирование риска черезотрицательные отклонения (Ф. Сортино [154, 155, 156, 157, 158] и др.),использование квантильных мер риска (К. Дауд [59, 60], Ф.
Артцнер [28], С.Рачев [141], А. Биглова [34], С. Мыттник [141], С. Ортобелли [34], С. Стоянов[34] и др.).В целом можно констатировать, что единая точка зрения по поводу видафункции полезности инвестора отсутствует. На практике чаще всегоиспользуются стандартизированные показатели (коэффициент Шарпа ианалогичные ему), не учитывающие предпочтения инвесторов. Те жепоказатели, которые предусматривают возможность учета предпочтений,сложны для практического применения.6Цели и задачи исследованияЦелью диссертационного исследования является разработка и апробацияметодики подбора портфеля для частного непрофессионального инвестора сучетом его предпочтений, выраженных через функцию полезности.Исходя из поставленной цели, были сформулированы следующие задачиисследования: определитьграницыприменениятеорииполезностиприформировании портфеля частного инвестора; провести сравнительный анализ различных видов функцииполезности и методов моделирования предпочтений инвесторовдля выявления их типичных инвестиционных профилей; разработатьалгоритммоделированияфункцииполезностиинвестора на основе кусочно-линейной аппроксимации; апробировать разработанную методику на данных о существующихинвестиционныхрешенияхдлячастныхинвесторовипротестировать ее устойчивость в современных российскихусловиях.Объект исследования – операции частных инвесторов на фондовомрынке.Предмет исследования – принятие инвестиционных решений нафондовом рынке с учетом понимания частным непрофессиональныминвестором оптимального соотношения потенциальной доходности и риска.Гипотеза исследования.
Предполагается, что использование кусочнолинейной аппроксимации в моделировании полезности инвестора нафондовом рынке позволит, при сравнительной простоте, добиться достаточноточного отражения предпочтений инвестора относительно доходности ириска.Теоретическаяиметодологическаяосноваисследования.Теоретической основой исследования послужили труды российских и7зарубежных авторов по теме операций с ценными бумагами, деятельностидоверительных управляющих на рынке ценных бумаг, оценке риска портфеляценных бумаг, определению предпочтений инвесторов на фондовом рынке,поведенческих финансов. При этом автором используется кардиналистский(количественный) подход к анализу полезности инвестора. В основепредлагаемой модели лежит теория перспектив Д. Канемана и А.
Тверски[103].Методологическую основу исследования составляют общенаучныеметоды познания (анализ, синтез, аналогия), методы математического иэкономико-статистического моделирования. Для оценки качества моделииспользовался метод ранговой корреляции Спирмена, метод множественной(линейной и нелинейной) регрессии, фиктивных переменных, численныеметоды.Информационнаябазаисследования.Информационнуюбазуисследования составляют российские и зарубежные публикации по темеисследования, статистические данные и аналитические материалы БанкаРоссии, Московской Биржи, НАУФОР, Национальной лиги управляющих,международных рейтинговых агентств. Апробация модели проводилась наматериале данных о доходности паевых инвестиционных фондов.
Паевыеинвестиционные фонды наилучшим образом подходят для тестированияметодикипоследующимпричинам.Во-первых,вкладчикамиибенефициарами паевых фондов являются именно частные инвесторы, приэтомданнаяформачастногоинвестированияявляетсянаиболеераспространенной.
Во-вторых, паевой фонд представляет собой достаточнодиверсифицированный портфель активов. В-третьих, инвесторы паевыхфондов чаще всего непрофессиональны, их предпочтения описываютсяисключительно в терминах доходности, риска и горизонта инвестирования,иными словами, их профиль можно описать через функцию полезности,стабильную во времени.8Научная новизна Предложена типология профилей частных инвесторов на фондовомрынке,позволяющаяболееточноотразитьпредпочтенияразличных инвесторов относительно доходности и риска. Определенаобластьпрактическогопримененияфункцииполезности инвестора на основе кусочно-линейной аппроксимации. Введены в научный оборот понятия воспринимаемый потенциал,понимаемый как ожидаемое значение положительной полезностидоходности, полученной от инвестирования, и воспринимаемыйриск – ожидаемое значение отрицательной полезности потерь. Разработана методика формирования портфеля для частногонеквалифицированногоинвестора,основаннаянакусочно-линейной аппроксимации функции полезности. Предложен ряд показателей, позволяющих оценить полезностьпортфеля ценных бумаг для частного инвестора с учетом егопрофиля, а именно, коэффициенты воспринимаемого риска(Perceived Downside Risk), воспринимаемого потенциала (PerceivedPotential Ratio), модифицированный коэффициент Шарпа (Utilitybased Sharpe), ожидаемая полезность (Expected Utility of Return).Положения, выносимые на защиту1.
Предпочтения частных инвесторов в отношении доходности и рискапортфеля характеризуются асимметричностью и нелинейностью. Перваясвязана с различным отношением к положительным и отрицательнымотклонениямрезультатовинвестированияотожидаемых:зачастуюнеквалифицированный инвестор не ассоциирует доходность сверх ожидаемойс увеличением уровня риска портфеля.
Нелинейность выражается в изменениисклонностикрискувзависимостиотполученныхрезультатовинвестирования: при разном уровне достигнутых результатов инвестор можетменять поведение от консервативного до агрессивного. Обозначенные9характеристики усложняют процесс выявления профиля инвестора и требуютразработки новых подходов к его моделированию. Асимметричность инелинейность предпочтений может быть учтена при использованииинструментария функций полезности в моделировании профиля инвестора.Однако практическое применение функций полезности затруднено попричине сложности их идентификации и чаще всего сводится к расчетуразличных показателей RAPM (Risk Adjusted Performance Measures), прямозависящих от потенциальной доходности портфеля и обратно – от риска.2.Использованиекусочно-линейнойаппроксимациипозволитупростить процесс моделирования функций полезности инвестора напрактике.
Правомерность предлагаемого метода объясняется тем, что врезультате проявления дискретности восприятия у инвестора на определенныхотрезках предельная полезность дохода и риска не изменяется. Достоинствамиметода кусочно-линейной аппроксимации являются простота и применимостьнапрактике,потенциалувозможностьириску,отдельногогибкостьмоделированияучетаотношенияпредпочтений,котсутствиенереалистичных предпосылок относительно распределения доходности.3. Количество типов функций полезности ограничено и, по нашемумнению, не превышает двадцати. Это количество является достаточным длямоделирования всех описанных в литературе функциональных форм, исходяиз возможного количества точек перелома.
На каждой полуоси динамикапредельной полезности может быть неизменной, возрастающей, убывающей,либо единожды менять монотонность.4. Модель кусочно-линейной аппроксимации обладает высокойселективностью, т.е. возможностью учитывать предпочтения инвестора,заложенные в функции полезности.
В пользу этого свидетельствуют низкиепоказатели ранговой корреляции между оценками ожидаемой полезности дляинвесторов с различным профилем. Кусочно-линейная аппроксимациядоказывает жизнеспособность в сравнении с прочими методиками.105. Методика кусочно-линейной аппроксимации функции полезностиприменима в условиях неэффективного управления портфелями. Былодоказано, что предложенная методика позволяет учесть при выборе портфелятакие характеристики, как качество управления, волатильность, а такжеасимметрию и эксцесс доходности. При общем низком уровне качествауправления оценка ожидаемой полезности приводит к выбору эффективныхпортфелей с позиции соотношения риска и доходности.Теоретическая значимость результатов исследования определяетсяновизнойпредложенногосуществующиеметодыподхода,выбораразвивающегопортфелянаидополняющегоосновеопределенияпредпочтений частных неквалифицированных инвесторов. Были проведенысистематизация и обобщение подходов к моделированию предпочтенийиндивидуального инвестора с новых методических позиций.
Автор расширилпонятийный аппарат, используемый в оценке стратегий инвестирования, введятермины«воспринимаемыйпотенциал»и«воспринимаемыйриск».Разработанная автором методика кусочно-линейной аппроксимации функцииполезности инвестора является новым подходом к формированию стратегийчастного инвестирования.Практическая значимость исследования определяется возможностьюприменения рассмотренных положений в практической деятельностиуправляющих компаний на рынке ценных бумаг. Усовершенствованныеметодикианализаполезностипозволятулучшитькачествоуслуг,предоставляемых управляющими компаниями и повысить удовлетворенностьчастных инвесторов.
В процессе исследования проведена апробацияпредложенной методики и доказана ее достоверность и высокая селективностьв отношении учета предпочтений инвесторов в сравнении с существующимиметодами. Предложенная методика определения инвестиционного профилятакже может быть использована в работе робо-эдвайзеров.11Отдельные положения диссертационного исследования могут бытьиспользованы в рамках преподавания дисциплин «Рынок ценных бумаг»,«Управление портфелем ценных бумаг» и др.Апробация результатов исследованияПо теме диссертации автором опубликовано 7 статей в рецензируемыхнаучных журналах (в т.ч.
5 статей в журналах, рекомендованных ВАК) общимобъемом 5,5 п.л.Статьи в журналах перечня ВАК:1. Олькова А.Е. Методики оценки инвестиционного портфеля сучетом риска. Научное обозрение. 2015, № 24, с. 289-295.2. Олькова А.Е. Использование инструментария функций полезностивоперацияхнафондовомрынке.Экономикаипредпринимательство. 2016, №12 (3), с.
500-506.3. Олькова А.Е. Квантильные методы оценки рисков в портфельноминвестировании. Экономика и предпринимательство. 2017, №2 (1),с. 1207-1214.4. Олькова А.Е. Тестирование методики определения профиляинвестора в современных российских условиях. Финансовыйменеджмент, 2017, №3, с. 67-75.5.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
