Матвійчук Андрій Вікторович. Оптимізаційне управління структурою портфеля цінних паперів

Краткое описание

Матвійчук Андрій Вікторович. Оптимізаційне управління структурою портфеля цінних паперів: Дис... канд. екон. наук: 08.03.02 / Вінницький держ. технічний ун-т. - Вінниця, 2002. - 220арк. - Бібліогр.: арк. 164-172

Матвійчук А. В. Оптимізаційне управління структурою портфеля цінних паперів. Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук за спеціальністю 08.03.02 економіко-математичне моделювання. Технологічний університет Поділля, Хмельницький, 2003.
Дисертацію присвячено вирішенню проблеми ефективного розміщення фінансових ресурсів, що полягає в оптимізації розподілу коштів між різними цінними паперами і безризиковими активами, які складають інвестиційний портфель, та управління структурою даного портфеля в часі з метою максимізації очікуваного прибутку при дотриманні прийнятних меж ризику. Розроблено нові функції ризику, критерії ефективності, які дозволяють враховувати фактор старіння показників ряду прибутковості цінних паперів з часом та несхильність інвестора до від'ємних відхилень прибутковості при достатній диверсифікації ризику між різними фінансовими інструментами. Побудовані математичні моделі, які дають змогу проводити оптимізацію структури портфеля цінних паперів та управління ним в часі із врахуванням цілей інвестиційної діяльності і ступеня її агресивності. Розроблено адаптивні процедури прогнозування курсів цінних паперів при використанні методів нейронних мереж. Основними результатами роботи є науково обґрунтовані і програмно реалізовані теоретичні та практичні методи прийняття оптимальних рішень у сфері фінансових інвестицій.

У дисертації наведено теоретичне узагальнення і нове вирішення наукової задачі ефективного розміщення фінансових ресурсів, що виявляється в оптимізації розподілу коштів між різними цінними паперами і безризиковими активами та управління даним процесом в часі з метою максимізації очікуваного прибутку при дотриманні прийнятних меж ризику. Основні наукові і практичні результати роботи полягають у наступному:

Розроблено методику перетворення ряду прибутковості цінного паперу при застосуванні принципу компаундування. Використання запропонованого підходу при побудові математичної моделі дозволяє враховувати фактор часу і робити ефективність інвестицій різних періодів у різні фінансові інструменти порівнювальною. При використанні даної методики з'являється також можливість уникнення необхідності видалення тренду при прогнозуванні курсів цінних паперів на протязі великого періоду часу.
Обрано і обґрунтовано підхід до побудови критерію ефективності портфеля цінних паперів на основі головних положень моделі оцінки капітальних активів та нових функцій ризику. Побудовані функції оцінки ризику інвестиційного портфеля, на відміну від класичного підходу та інших відомих методик, дозволяють враховувати фактор старіння показників ряду прибутковості цінних паперів з часом та несхильність інвестора до від'ємних відхилень прибутковості при достатній диверсифікації ризику між різними фінансовими інструментами. Створено метод знаходження найкращих моментів для переключення з поточного портфеля на новий, який є оптимальним для даного моменту.
Запропоновано підхід до вирішення задачі короткострокового та довгострокового активного та пасивного управління інвестиційним портфелем на основі нової методики прогнозування курсу цінних паперів, що полягає в поєднанні інформаційного підходу і моделі оцінки капітальних активів з можливістю автоматичного регулювання глибини перебору статистичного ряду прибутковості цінних паперів. Даний підхід дозволяє обирати до портфеля такі цінні папери, які є добре прогнозованими та мають достатні показники від'ємної кореляції між собою. В залежності від величини помилки прогнозу для кожного конкретного виду цінних паперів автоматично підбирається найкраща процедура прогнозування.
Утворено адаптивні процедури прогнозування курсу цінних паперів на основі авторегресійних моделей з можливістю гнучкого вибору глибини вибірки ряду прибутковості і параметру адаптації та методів нейронних мереж з властивістю автоматичної настройки внутрішніх параметрів при застосуванні методу зворотного поширення помилки. Даний підхід дозволяє враховувати тенденції і основні характеристики поведінки кожного окремого виду фінансових інструментів і володіє великою гнучкістю та адаптивними властивостями. Застосування ефективних адаптивних процедур прогнозування, на відміну від класичного підходу, дає можливість використовувати таку властивість цінних паперів, як сильні коливання їхніх курсів.
На основі результатів проведеного аналізу результатів роботи системи прогнозування курсів цінних паперів на нейронних мережах були зроблені висновки і пропозиції щодо найкращої топологічної структури і внутрішніх параметрів нейронної мережі та форми подання даних на її входи.
Побудовано математичну модель оптимального короткострокового та довгострокового, активного та пасивного управління інвестиційним портфелем, що призначена забезпечувати розрахунок значень часток різних фінансових інструментів, з яких складається оптимальний портфель, із врахуванням заданих обмежень на них і на такі критерії, як прибутковість, ризик і термін дії по кожному виду цінних паперів і для портфеля в цілому. Дані обмеження дають змогу проводити оптимізацію структури портфеля цінних паперів із врахуванням цілей проведення інвестиційної діяльності і ступеня її агресивності.
Сформовано алгоритм оптимізації функціоналу та побудови ефективної множини портфелів за один прохід на основі комплексного підходу з теорії обчислювальних методів, який полягає в комбінованому застосуванні методів градієнтного підйому і Ньютона.
Розроблено спеціалізоване програмне забезпечення і проведено комп'ютерні експерименти по перевірці запропонованих критеріїв ефективності та методів управління портфелем цінних паперів з урахуванням визначеної структури бази знань та пред'явлених до неї вимог. Також створено експертну систему прогнозування курсів цінних паперів на основі сформованих рівнянь, математичних моделей та алгоритмів. Програму написано з використанням сучасного програмного середовища Microsoft Visual C++. Побудована прогнозуюча система здатна самонавчатися, а саме, адаптуватись відповідно до функціонування ринку в часі, тобто враховувати нову базу статистичних даних, які відображають реальний стан обраного об'єкту дослідження. Проведений якісний аналіз результатів роботи експертної системи підтвердив достовірність запропонованих математичних перетворень.