Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методологические проблемы применения количественных методов оптимизации портфеля ценных бумаг
1.1 Теоретические основы учета риска и неопределенности при портфельном инвестировании: обзор терминологии; цели инвестирования в ценные бумаги 13
1.2 Задача оптимизации портфеля ценных бумаг: постановки и решения 22
1.3 Поведенческие финансы и критика количественных подходов 45
1.4 Динамическая постановка задачи оптимизации портфеля с учетом неопределенности 49
Глава 2. Динамическая реструктуризация инвестиционного портфеля и индексы устойчивости фондового рынка
2.1 Содержательная постановка задачи 52
2.2 Задача о рациональном поведении инвестора на фондовом рынке и ее формализация в терминах теории гарантированного управления 56
2.3 Стратегия управления инвестиционным портфелем, обеспечивающая заданные уровни риска и доходности 62
2.4 Постановка вычислительной задачи. Методика формирования информации к расчетам. Оценивание параметров динамических моделей 67
2.5 Индексы устойчивости инвестиционного портфеля, построенные как характеристики интенсивности динамической реструктуризации. Типовой анализ выходных данных 79
Глава 3. Анализ российского фондового рынка, с использованием комплекса программ "Моделирование инвестиционного портфеля"
3.1 Основные инструменты российского фондового рынка и их характеристики. Этапы развития российского рынка ценных бумаг 85
3.2 Описание I комплекса программ - "Моделирование инвестиционного портфеля" 96
3.3 Результаты вычислительных экспериментов на данных российского и зарубежных фондовых рынков 106
Заключение 125
Список литературы 127
Приложения 134
- Задача оптимизации портфеля ценных бумаг: постановки и решения
- Динамическая постановка задачи оптимизации портфеля с учетом неопределенности
- Задача о рациональном поведении инвестора на фондовом рынке и ее формализация в терминах теории гарантированного управления
- Описание I комплекса программ - "Моделирование инвестиционного портфеля"
Введение к работе
Переходные процессы в экономике России, затрагивающие все сферы жизни общества, сложность происходящих перемен и специфика развития российской экономической системы требуют разработки новых методических подходов и нового инструментария, как для анализа экономической динамики, так и для разработки стратегий управления экономическими процессами.
В настоящее время идет процесс становления и роста российского рынка ценных бумаг и его инфраструктуры. Растет число участников торгов, особенно мелких, что наглядно демонстрируется фактом активного распространения и внедрения систем интернет-трейдинга. В связи с неразвитостью рынка и его ярко выраженным спекулятивным характером, многими участниками их действия на фондовом рынке воспринимаются как игра в рулетку, лотерея, их решения основываются практически исключительно на интуиции или на следовании за поведением других игроков.
Между тем, уже достаточное время существуют и действуют теории и методы, которые позволяют формализовать действия инвестора. Данная работа посвящена одной из таких областей: портфельным теориям.
Изначально понятие портфельного подхода появилось в работах известного американского экономиста первой половины XX века Дж. М. Кейнса "Общая теория занятости, процента и денег". Использовалась она в отдельных главах работы для доказательства тезиса Кейнса о необходимости усиления активного государственного вмешательства в экономику. В последствии портфельный подход неоднократно использовался в экономической науке.
Тем не менее, данная работа не ставит перед собой целью углубленно рассматривать те или иные аспекты применения портфельной теории в
экономической науке (при этом, разумеется, отнюдь не отрицая весьма важной роли, которую она в науке играет). Прежде всего, нас интересует возможность применения портфельной теории в той области, где она и получила наибольшее развитие, достигла максимального расцвета (по состоянию на сегодняшний день) - а именно на рынке ценных бумаг. Не существует ни малейшего сомнения в том, что портфельная теория оказала поистине системообразующее влияние на фондовые рынки абсолютно всех без исключения западных государств. До ее широкого распространения в теории и практике участников биржевой торговли рынки были несовершенны, а успех или неудача инвестиций зависели практически всегда исключительно от везения игрока, либо от его возможности манипулировать рынком. Тогда как после активного проникновения теории формирования портфелей в практическую деятельность инвесторов уже достаточно сложно встретить на фондовом рынке человека или институт, желающих инвестировать свои средства и не имеющих представления о существе портфельной теории.
Многообразие существующих на сегодняшний день портфельных теорий таково, что они не только используют разные методы для проведения анализа и формирования оптимального портфеля активов, но и зачастую используя совершенно одинаковые исходные данные, приходят к прямо противоположным результатам. Тому причиной, во-первых, постоянное появление критических взглядов на уже существующие теории и, как прямое следствие, появление теорий новых. И, во-вторых, на наш взгляд, наиболее сильно способствует изменению методов портфельного анализа и появлению новых само изменение существа предмета, то есть фондового рынка. На самом деле, за последние несколько десятилетий существенно изменились не только форма торговли на фондовых рынках, но и сама ее суть - в частности, широкое распространение получили так называемые производные ценные бумаги (фьючерсы, опционы, варранты), оборот которых на развитых
фондовых рынках существенно превышает оборот самих первичных ценных бумаг (в частности, акций, облигаций). А специфика производных бумаг заставляет искать новые методы их анализа для теории портфеля. Помимо этого появились так называемые "новые (развивающиеся) рынки" - "emerging markets", к которым относят и российский рынок ценных бумаг. Подобные рынки зачастую малоликвидны, основной оборот на них осуществляется по крайне незначительному (менее десятка) числу так называемых "голубых фишек" - наиболее ликвидных ценных бумаг, по которым, собственно, единственным и можно осуществлять процедуру пересмотра структуры портфеля практически ежедневно (если это предусматривает выбранная стратегия инвестирования) без существенных потерь на спрэдах. Именно к такому типу рынков относится и современный российский рынок ценных бумаг.
Традиционный математический и информационно-аналитический аппарат, базирующийся на использовании теоретико-вероятностных методов с при достаточной статистике с устойчивыми характеристиками, едва ли « применим в современных российских условиях, характеризующихся . неполнотой и неточностью статистической информации, неустойчивостью ' статистических характеристик и другими особенностями, характерными для развивающихся рынков вообще и для российского финансового рынка, в частности.
В работе предлагается подход, основанный на сочетании известных теоретико-вероятностных методов анализа отдельных финансовых инструментов, финансовых индексов и сегментов рынка с подходами и методами математической теории гарантированного управления. Применение названной теории, предполагающей отсутствие статистического описания неопределенности, в сочетании с традиционными подходами, позволяет на наш взгляд более адекватно формализовать и решить ряд актуальных задач, стоящих перед инвесторами и регулирующими
структурами российского фондового рынка. В условиях развивающегося рынка задачи рационального управления портфельными инвестициями и анализ сопутствующих вопросов, связанных с моделированием эволюции финансовых индексов и развитием новых методов оценки устойчивости финансового рынка и его сегментов в сочетании с использованием современных информационно-компьютерных технологий может служить основой разработки современных систем поддержки принятия управленческих решений в области финансового менеджмента.
Тематика и методы исследований, проведенных в работе, восходят к трудам известных экономистов и математиков: Л.Башелье, П. Самуэльсона, Г. Марковица, В. Шарпа, С. Росса, Ф. Блэка, М. Шоулса, Р. Мертона, И. Фишера, Ф. Модильяни, М. Миллера, Дж. Тобина, опираются на методические подходы и результаты специалистов в области математической теории управления и финансовой математики: Л.С.Понтрягина, Н.Н.Красовского, Ю.С.Осипова, Б.Н.Пшеничного, А.И.Субботина, Р.В.Гамкрелидзе, В.Ф.Демьянова, Е.Ф.Мищенко, А.Б.Куржанского, А.Н.Ширяева, В.Ф.Кротова, Ю.М.Кабанова, Д.О.Крамкова, А.В.Мельникова, О.И. Никонова.
Целью исследования является разработка модельно-методического инструментария решения задач финансового менеджмента, основанного на сочетании традиционных вероятностных методов управления портфельными инвестициями и результатов математической теории гарантированного управления и оценивания. Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:
Систематизация разработанных западными и российскими экономистами методов управления портфелем активов и оценка их применимости.
Разработка математической модели управления инвестиционным портфелем в условиях, когда динамика неизвестных априори статистических параметров финансовых инструментов описывается в терминах дифференциальных включений.
Анализ и уточнение параметров модели на реальных данных российского и зарубежных фондовых рынков.
Формализованная постановка и решение специальной задачи
гарантированного управления, позволяющей определить
инвестиционные стратегии, обеспечивающие заданные значения оценки риска и ожидаемой доходности инвестиционного портфеля.
Разработка индексов устойчивости инвестиционного портфеля и косвенной оценки фондового рынка и его сегментов, основанных на показателях интенсивности реструктуризации портфеля, необходимой для обеспечения его заданных характеристик по критериям оценка риска и доходность.
Апробация и верификация процедур управления, построенных на основе применяемого подхода на данных российского и зарубежных фондовых рынков.
Разработка программного продукта с удобным интерфейсом для использования, как для исследовательских целей, так и для применения в работе финансовых институтов.
Объектом исследования является инвестиционный портфель ценных бумаг.
Предметом исследования - процесс формирования структуры инвестиционного портфеля в условиях неопределенности и недостаточного статистического описания характеристик финансовых инструментов.
Основу исследования составляет классическая теория портфеля - широко используемый инструмент теоретических и прикладных работ по изучению фондового рынка. Базовыми здесь являются результаты, полученные Г. Марковицом и Дж. Тобиным [21,41]. Дальнейшее развитие теоретико-вероятностный подход получил в работах Самуэльсона, Мертона, А.Н.Ширяева и его школы, а также других авторов.
Наряду с данным подходом используются результаты и методы математической теории гарантированного управления. В уральской школе по теории управления развивались направления, связанные с решением управленческих задач для систем, описываемых дифференциальными уравнениями и функционирующих в условиях неопределенности, неполной и неточной информации. Здесь были получены серьезные результаты, относящиеся к решению задач гарантированного управления, теоретико-игровых задач, задач наблюдения и оценивания. Подходы и методы названного направления используются в настоящей работе.
Значимость данной работы состоит, прежде всего, в развитии теоретических вопросов связанных с портфельными инвестициями. В работе сочетаются традиционные вероятностные подходы и результаты специальной математической теории гарантированного управления. Применение результатов данной теории позволяет решать специальные задачи предполагающие наличие неопределенности в изменении параметров модели.
Формализация задачи в терминах предложенной теории позволит описать алгоритмы и разработать на их базе программный продукт, обеспечивающий поддержку финансовых решений менеджерам, работающим на современном фондовом рынке. В отличие от существующих, данный программный комплекс позволит, сформировать инвестиционный портфель, обеспечивающий заданные уровень доходности и оценку риска, при отсутствии достаточного статистического описания поведения параметров модели. Несмотря на достаточно распространенные попытки применить многие из разработанных западных теорий на практике, именно на российском рынке все-таки существуют достаточно большие расхождения между исследователями в трактовке получаемых результатов.
Актуальность данного подхода заключается в возможности учесть
указанную ранее специфику российского фондового рынка. ЛЬ
Научная новизна работы состоит в том, что:
Предлагается новый подход к задаче управления инвестиционным портфелем, состоящий в сочетании теоретико-вероятностных методов с подходами и методами математической теории гарантированного управления и позволяющий получить достаточно точные характеристики эффективного портфеля при условии относительной стабильности фондового рынка.
Разработана математическая модель эволюции характеристик финансовых инструментов, основанная на использовании аппарата теории дифференциальных включений и апробированная на данных российского и зарубежных фондовых рынков.
В терминах математической теории гарантированного управления сформулирована динамическая модель оптимизации структуры инвестиционного портфеля, обеспечивающая заданные оценки риска и уровень ожидаемой доходности, и предложен алгоритм ее решения.
4. Предложен авторский подход к формированию системы индексов устойчивости инвестиционного портфеля, позволяющей косвенно оценить устойчивость соответствующих сегментов фондового рынка. Данная система основана на показателях интенсивности реструктуризации портфеля, необходимой для обеспечения его заданных характеристик по критериям оценка риска - доходность.
В работе автором получен следующий практический результат: Разработан комплекс программ «Моделирование инвестиционного портфеля (МИП)», предназначенный для решения практических задач финансового менеджмента и исследовательских целей.
Результаты работы обсуждались на расширенных семинарах кафедры анализа систем и принятия решений факультета экономики и управления УГТУ-УПИ с участием ведущих специалистов Института математики и механики УрО РАН, доложены и получили одобрение на следующих международных, российских и региональных конференциях:
Multiple criteria and game problems under uncertainty, Moscow. 1996.
Повышение эффективности управления банками: региональный и технологический аспекты, Екатеринбург, 1997.
Непрерывные и смежные логики в информатике, экономике и социологии, Пенза, 1997.
Актуальные проблемы экономики и управления. Екатеринбург: УГТУ, 1998.
Проблемы интернационализма образовательных программ подготовки специалистов в сфере экономики для создания сети международных студенческих обменов. Екатеринбург: УГППУ, 2001.
По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объемом 3,1 печатных листа (авторских - 1,8 п. л.).
Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложения.
Задача оптимизации портфеля ценных бумаг: постановки и решения
Проведем обзор основных постановок задач портфельного инвестирования и рассмотрим существующие подходы к их решению.
Основным подходом, который развивается в работе, является подход Г.Марковица. В 1952 Г. Марковиц [21] опубликовал фундаментальную работу, которая является основой подхода к инвестициям с точки зрения современной теории формирования портфеля. Подход Марковица начинается с предположения, что инвестор в настоящий момент времени имеет конкретную сумму денег для инвестирования. Эти деньги будут инвестированы на определенный промежуток времени, который называется периодом владения. В конце периода владения инвестор продает ценные бумаги, которые были куплены в начале периода, после чего использует полученный доход на потребление, либо реинвестирует доход в различные ценные бумаги (либо делает и то и другое одновременно). Таким образом, подход Марковица может быть рассмотрен как дискретный подход, при котором начало периода обозначается t=0, а конец периода t=l. Поскольку портфель представляет собой набор различных ценных бумаг, это решение эквивалентно выбору оптимального портфеля из набора портфелей. Поэтому подобную проблему часто называют проблемой выбора инвестиционного портфеля.
Принимая решение в момент t=0, инвестор должен иметь в виду, что доходность ценных бумаг в предстоящий период владения неизвестна. Однако инвестор может оценить ожидаемую доходность различных ценных бумаг, основываясь на некоторых предположениях, а затем инвестировать средства в бумагу с наибольшей ожидаемой доходностью. Марковиц отмечает, что это будет в общем неразумным решением, так как типичный инвестор хотя и желает, чтобы доходность была высокой, но одновременно хочет, чтобы доходность была более определенной, насколько это возможно. Это означает что инвестор, стремясь одновременно максимизировать ожидаемую доходность и минимизировать неопределенность, т.е. риск, имеет две противоречащие друг другу цели, которые должны быть сбалансированы при принятии решения о покупке в момент t=0. Подход Марковица к принятию решения дает возможность адекватно учесть обе эти цели.
Инвестор должен принять решение относительно того, какой портфель покупать в момент t=0. Делая это, инвестор не знает, каким будет предположительное значение величины для большинства различных альтернативных портфелей, так как он не знает, каким будет уровень доходности большинства этих портфелей. Таким образом, по Марковицу, инвестор должен считать уровень доходности, связанный с любым из этих портфелей, случайной переменой. Такие переменные имеют свои характеристики, одна из них - ожидаемое значение, другая - стандартное отклонение.
Маркович утверждает, что инвестор должен основывать свое решение по выбору портфеля исключительно на ожидаемой доходности и стандартом среднеквадратичном отклонении. Это означает, что инвестор должен оценить ожидаемую доходность и стандартное отклонение каждого портфеля, а затем выбрать лучший из них, основываясь на соотношении двух параметров. Интуиция (здесь - предпочтения соотношения «риск-доходность») при этом играет определяющую роль. Ожидаемая доходность может быть представлена как мера потенциального вознаграждения, связанная с конкретным портфелем. Таким образом, после того, как каждый портфель был исследован в смысле потенциального вознаграждения и риска, инвестор должен выбрать портфель, который является для него наиболее подходящим.
Исходя из подхода Марковица к инвестициям, инвестор должен обратить особое внимание на конечное благосостояние W. Это означает, что, принимая решение, какой портфель приобрести, и используя свое начальное благосостояние Wo , инвестор должен обратить особое внимание на эффект, который различные портфели оказывают на W. этот эффект может быть выражен через ожидаемую доходность и стандартное отклонение каждого портфеля.
Как уже было отмечено, портфель представляет собой набор различных ценных бумаг. Таким образом, ожидаемая доходность и стандартное отклонение портфеля должны зависеть от ожидаемой доходности и стандартного отклонения каждой ценной бумаги, входящей в портфель. Также кажется очевидным, что значительное влияние оказывает то, какая часть начального капитала была инвестирована в данную ценную бумагу.
В общем виде ожидаемая доходность может быть вычислена по формуле:
Так как ожидаемая доходность портфеля представляет собой средневзвешенные ожидаемые доходности ценных бумаг, то вклад каждой ценной бумаги в ожидаемую доходность портфеля зависит от ее ожидаемой доходности, а также от доли начальной рыночной стоимости портфеля, вложенной в данную ценную бумагу. Из формулы следует, что инвестор, который просто желает получить наибольшую возможную ожидаемую доходность, должен иметь портфель, состоящий из одной ценной бумаги, той самой, у которой ожидаемая доходность наибольшая. Очень небольшое число инвесторов поступает таким образом, и очень небольшое число консультантов по инвестициям посоветует проводить такую экстремальную политику. Вместо этого инвесторы должны диверсифицировать портфель, т.е. их портфель должен содержать более одной ценной бумаги. Это имеет смысл, так как диверсификация может снизить риск, измеряемый стандартным отклонением.
Даже при незначительной диверсификации может существенно уменьшиться изменчивость.
Полезная мера риска должна некоторым образом учитывать вероятность возможных «плохих» результатов и их величину. Вместо того чтобы измерять вероятности различных результатов, мера риска должна некоторым образом оценивать степень возможного отклонения действительного результата от ожидаемого. Стандартное отклонение -мера, позволяющая это сделать, так как она является оценкой вероятного отклонения фактической доходности от ожидаемой.
Стандартное отклонение является наиболее простым в вычислении, чем любая альтернативная мера. Формирование и исследование различных принципов инвестиционного риска и доходности обычно проще проводить, используя стандартное отклонение как меру риска. Г. Марковиц изначально предполагал, что мера риска включает в себя только негативные результаты. В дальнейшем он отказался от этого подхода в пользу стандартного отклонения, для того чтобы упростить вычисления.
Динамическая постановка задачи оптимизации портфеля с учетом неопределенности
В предыдущих частях данной главы были рассмотрены существующие подходы к проблеме портфельных инвестиций и обсуждены вопросы, возникающие в связи с использованием различных теорий.
Как мы уже отмечали ранее, традиционные математические постановки задачи об эффективности инвестиционного портфеля предполагают наличие достаточного количества статистической информации о поведении характеристик портфеля (доходности и риска) и их устойчивости во времени. Однако на практике мы убеждаемся, что современный российский рынок ценных бумаг характеризуется неполнотой и неточностью статистической информации, а характеристики инвестиционных портфелей неустойчивы во времени. С нашей точки зрения, вопрос о применении указанных количественных моделей в современных условиях работы рынка ценных бумаг требует дальнейшего исследования и проработки.
Ранее нами обсуждалась модель CAMP, главным недостатком которой является предположение об отсутствии неопределенности в оценке параметров модели, в нашей работе предлагается учесть неопределенность в поведении характеристик инвестиционного портфеля.
В качестве базовой модели мы выбрали модель Марковица — Тобина так как эта классическая постановка имеет хорошо описанное математическое решение и результаты этой теории применяются на практике работы Западных инвестиционных институтов. Однако в нашей работе мы предлагаем не дискретную модель, а непрерывно меняющуюся во времени. Дискретная модель позволяет осуществлять реструктуризацию портфеля лишь через определенные промежутки времени, тогда как на практике удобнее осуществлять эту процедуру непрерывно, в любой момент времени. Это позволяет учитывать непрерывное изменение цен на финансовые инструменты и пересматривать портфель по мере необходимости, непрерывно отслеживая его структуру. Непрерывная процедура управления позволяет поддерживать структуру портфеля эффективной по критерию риск - доходность в каждый момент времени. Создание алгоритма непрерывной процедуры управления существенно поможет инвесторам практикам.
В качестве математической теории решающей поставленную задачу создания непрерывной модели с учетом неопределенности в оценке параметров мы выбрали математическую теорию гарантированного управления. Применение этой теории предполагает отсутствие статистического описания параметров и наличие неопределенности в их изменении. В сочетании с традиционными подходами, применение данной теории позволит более адекватно формализовать и решить задачи формирования инвестиционного портфеля.
Значимость данной работы состоит, прежде всего, в развитии теоретических вопросов связанных с портфельными инвестициями. В работе сочетаются традиционные вероятностные подходы и результаты специальной математической теории гарантированного управления. Применение результатов данной теории позволяет решать специальные задачи предполагающие наличие неопределенности в изменении параметров модели. В уральской школе по теории управления получены результаты и разработаны алгоритмы, связанные с решением управленческих задач для систем, описываемых дифференциальными уравнениями и функционирующих в условиях неопределенности, неполной и неточной информации. Формализация задачи в терминах предложенной теории, на наш взгляд, позволит описать алгоритм и разработать на базе предложенных алгоритмов программный продукт, обеспечивающий поддержку финансовых решений менеджерам, работающим на современном фондовом рынке. Предложенный программный продукт позволит в режиме непрерывного времени поддерживать характеристики инвестиционного портфеля на эффективном множестве по критерию риск - доходность.
Актуальность данного подхода заключается в возможности учесть указанную ранее специфику российского фондового рынка.
Мы предлагаем в дальнейшем развивать количественный подход, но подход, исследуемые в настоящей работе, основаны на сочетании теоретико-вероятностных методов с применением теории гарантированного управления и оценивания в динамической постановке.
Задача о рациональном поведении инвестора на фондовом рынке и ее формализация в терминах теории гарантированного управления
Начальная структура портфеля (возможно задание произвольной структуры или расчет оптимальной структуры на основе заданной модели и величины риска или доходности)
С помощью пакета прикладных программ Microsoft Excel считается матрица ковариации, которая берется постоянной на исследуемый промежуток времени.
Основными параметрами задачи динамической реструктуризации портфеля являются параметры доходности х и ковариации V, характеризующие случайные доходности активов.
Проблема оценки ожидаемой доходности и степени риска вложений в конкретный инструмент является одной из основных проблем формирования портфеля. Решение усложняется некоторыми особенностями каждого конкретного инструмента и определенными проблемами функционирования рынка вообще.
Задача прогноза доходности инструмента заключается в предсказании состояния рынка в целом на основании тех или иных происходящих в настоящее время событий. Таким образом, подразумевается существование на рынке некоторых закономерностей, влияющих в той или иной степени на будущее.
От степени информированности аналитика о законах рынка зависит качество предполагаемого прогноза. Классические методологии оценки рынка являются неким универсальным и сконцентрированным опытом, применение которого должно носить осознанный характер.
Существует два основных источника, на основании которых может быть построен полноценный прогноз: 1.Информационный канал. Это достаточно общее понятие, заключающее в себе комплекс политической и экономической информации, оценка которой в числовом виде явно затруднена. Как правило, эффективность ее использования зависит от опыта аналитика. Причем обычно, этот канал либо определяет долгосрочную динамику развития, либо является сопутствующим (дополнительно подтверждающим выводы, полученные иными способами). Числовое представление возможно при достаточно продолжительном анализе, в частности, в форме построения экспертных систем. 2.Аналитичесикй источник. Построение, анализ, верификация и компьютерная реализация экономико-математических моделей, предполагающих, в том числе поиск числовых либо графических закономерностей развития, представление числовой информации в определенном виде. Первым и наиболее распространенным инструментарием прогноза является технический анализ. Графический анализ представляет собой изучение развития рыночной ситуации на основании представления биржевой информации в графическом виде. Основная идея метода - устойчивость развития в среднесрочной перспективе. Самым простым примером использования метода является построение линейной регрессии по существующим данным. Построение трендов является одним из основных методов прогноза в техническом анализе. Отметим еще одно направление технического анализа -построение осцилляторов. В данном случае источником для анализа служат чисто рыночные факторы. Основным постулатом данной методики (как, впрочем, и всего технического анализа) является утверждение: все источники, начиная со свойств конкретного инструмента, внутриэкономической ситуации и кончая глобальными экономическими факторами, представлены в оперативной торговой информации. В динамике рынка отражены все происходящие изменения. Поэтому не нужно расчленять информацию на блоки и анализировать каждый из них. Достаточно изучить законы движения конечного результата. Примером рыночных законов можно считать такие классические постулаты, как определенная инертность рынка или объемная поддержка движения индекса. Фундаментальный анализ применим, в основном, для акций. В основе лежит сравнительный анализ фундаментальных оценочных параметров эмитентов. Как правило, используется для построения рейтинга. Однако возможно использование фундаментального анализа для оценки вероятной рыночной цены акции путем настройки некоторых параметров фондового рынка анализируемого эмитента под параметры некоторого эталонного эмитента. В качестве эталонного (эмитент, на которого настраиваются остальные эмитенты) необходимо взять наиболее влиятельного эмитента группы из отрасли. Примером формирования группы и выбора эталонного эмитента можно считать группировку десятки крупнейших эмитентов энергетики, где на сегодняшний день безусловным эталоном будет являться РАО ЕЭС (однако, поскольку эмитент относится к разряду естественных монополий, можно принять в качестве эталона второго по масштабности и ликвидности эмитента энергетики - Мосэнерго). Фактором к группировке может служить либо характеристики внутриотраслевые, характеризующие производственные мощности и прибыльность, либо межотраслевые, характеризующие кроме параметров прибыльности кредитоспособность и ликвидность на рынке (рейтинг эмитента на фондовом рынке). Нейронные сети являются достаточно новым инструментом анализа рынка, основанном на моделировании отдельных функций человеческого мозга. В нейросетях на основании предложенной матрицы данных за определенный период прогнозируется абсолютное значение ряда. Прогноз осуществляется на основании распознавания уже существующих ранее ситуаций. Иначе говоря, происходит процесс построения некоторой универсальной функции, которая, основываясь на значении предложенных факторов, ранжирует их по степени влияния на прогнозируемый ряд. Качество прогноза при этом зависит от характера предложенных данных и степени их обработки для сети. По настоящему эффективное использование возможно, когда оператор нейросети осознает скрытые связи каждого вида данных с анализируемым рядом и способен обработать их в максимально коррелируемой форме. Выход же методики достаточно удобен для модели построения портфеля. Особенным преимуществом является возможность использования в качестве анализируемых параметров представленные в числовом виде политические и экономические факторы.
Описание I комплекса программ - "Моделирование инвестиционного портфеля"
В процессе работы были проведены серии вычислительных экспериментов на данных российского и зарубежного финансовых рынках: государственных, корпоративных и областных облигациях, акциях различных компаний. Графики результатов приведены в приложении 6.
Приведем описание нескольких вычислительных экспериментов, иллюстрирующих возможности разработанных алгоритмов и компьютерной программы.
Опишем результаты моделирования на примере наиболее ликвидных акций с оптимальными инвестиционными свойствами, "голубых фишек" российского рынка РАО "ЕЭС России", "Ростелеком", "І Іорильский никель", "Мосэнерго", "ЛУКойл", Сбербанк, Сургутнефтегаз.
Первый цикл экспериментов проводился на данных по торгам указанных активов с начала 1998г. но конец июня 1998г. Данный период является информативным с точки зрения модели, так как охватывает предкризисный и кризисный этапы. Решается задача удержание параметров портфеля на оптимальном множестве, при условии поддержания постоянного риска портфеля.
К 1998 г. на рынке государственных облигаций восстановилось нарушенное в октябре 1997 г. равновесие, однако в начале года ситуация опять изменилась. Экономическая обстановка в странах Юго-Восточной Азии продолжала ухудшаться. Среди внутренних факторов, повлиявших на конъюнктуру рынка, следует выделить прекращение операций по хеджированию валютных рисков нерезидентов Банком России. До 1 января 1998 г. ЦБ РФ заключал с российскими коммерческими банками, уполномоченными на ведение счетов типа "С , срочные контракты (как правило, форвардные), частично или полностью компенсирующие обязательства коммерческого банка перед нерезидентом по аналогичному контракту. Банк России фактически брал на себя валютный риск, который нес иностранный инвестор при вложении в рублевые бумаги. Поскольку Банк России перестал заключать компенсирующие срочные сделки с уполномоченными банками, те вынуждены были самостоятельно хеджировать вложения клиентов-иностранцев. Для последних в связи с этим резко возрос риск контрагента, так что некоторые из них предпочли уйти с рынка, а прочие вынуждены были повысить требования к рублевой доходности ГКО. В это же время по причине повышения темпов роста курса доллара форвардные контракты, заключенные с учетом низких темпов роста валютного курса, начали приносить убытки российским банкам, результатом чего стал уход многих из них с форвардного рынка. Потребность же иностранных инвесторов в хеджировании в связи с нестабильностью развивающихся рынков сильно возросла. Все это привело к выводу средств нерезидентов с рынка ГКО-ОФЗ. Все выше изложенные обстоятельства отражены на рисунках 1 и 6 приложения 6 (ГКО - верхняя линия).
В итоге в первой половине 1998 г. развитие рынка ГКО-ОФЗ носило волнообразный характер (рисунок 1 приложения 6). Периоды снижения доходности сменялись новыми кризисами. В конце января на ситуацию на российском рынке повлиял очередной обвал на рынках стран Юго-Восточной Азии, повлекший за собой резкое снижение фондовых индексов по всему миру. Доходность ГКО в конце января возросла до 50 % годовых (рисунок 2 приложения 6 жирная линия). Начавшийся в феврале период стабилизации рынка и снижения доходности продолжался до конца первой декады марта (рисунок 2 приложения 6), когда ставки российских облигаций опустились до уровня конца 1997 г. Затем вновь последовал затяжной период роста доходности, связанный с неожиданным снижением рейтинга России агентством Moody s, и к началу лета ситуация, в которой оказался рынок ГКО-ОФЗ, вновь оказалась нестабильной. В это же время правительство продолжало проводить крайне неблагоприятную политику заимствований. Средства на рынке привлекались по высоким процентным ставкам, и значимость ГКО как источника финансирования бюджетного дефицита постепенно снижалась. Проблему не удавалось решить с помощью роста внешних заимствований, постепенного увеличения сроков государственного долга, привлечения иностранных инвесторов. Доходы бюджета снизились до крайне низкого уровня, обслуживание государственного долга превратилось в крупнейшую статью расходов, а рынок ГКО в связи с высокими процентными ставками превратился из источника покрытия бюджетного дефицита в средство его увеличения. "Сальдо операций Министерства финансов за период с 1 января по 20 июня 1998 г. оказалось отрицательным(-6,84 млрд. руб.). Вместо чистой выручки Минфин получил чистый убыток" [46].
В июле была предпринята попытка изменения структуры государственного долга по срочности. Механизмом стала конвертация с 14 по 24 июля части ГКО в валютные облигации.
Ситуация на рынке акций в первые месяцы 1998 г. (рисунок I приложения 6) складывалась не лучшим образом. Рынок акций фактически утратил ликвидность, цены вернулись к уровню 1996 г., обороты резко снизились, крупные брокеры свернули операции. Финансовый кризис, затронувший в январе и мае практически все развивающиеся рынки, и непрерывно ухудшающаяся рыночная конъюнктура стали причиной резкого сокращения активности операторов корпоративного рынка.
Несмотря на то, что за рассматриваемый период в листинг РТС было дополнительно введено 26 компаний, отраслевая структура российского рынка корпоративных ценных бумаг практически не изменилась. Как и прежде, наибольшим спросом пользовались акции компаний нефтегазового комплекса, энергетики и связи. Суммарная капитализация этих трех отраслей (без учета РАО "Газпром") составляла почти 85 % от капитализации всего российского рынка. В условиях постоянного снижения котировок рекордсменом по темпам снижения стали акции компаний нефтегазового комплекса, что было связано с затяжным нефтяным кризисом. Цены акций этих компаний в периоды общего снижения демонстрировали устойчивое опережающее падение, а в периоды некоторого подъема рынка росли медленнее остальных. Сложной была ситуация и на рынке акций предприятий связи. Снижение их котировок оказалось даже более существенным, чем в среднем по рынку. Акции энергетических компаний, традиционно считавшиеся наиболее устойчивыми в моменты общего снижения котировок, осенью 1997 г. стали рекордсменами падения, и в течение последующего времени величины падения индексов нефтяной и энергетической отраслей практически совпадали. Это объясняли рядом внутренних причин, в частности, принятием закона об ограничении доли нерезидентов в уставном капитале РАО "ЕЭС России", вызвавшем крупномасштабный сброс ценных бумаг компании и повлекшем падение курсов акций других предприятий отрасли.
