Модель управления капиталом на основе использования синтезированных финансовых инструментов Луценко Алексей Викторович

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1. Характеристика современного экономико-математического и информацонно-компьютерного инструментария участников фондового рынка 10

1.1. Проблемы эффективности российского фондового рынка на современном этапе развития 10

1.2. Критический анализ современного математического инструментария поддержки деятельности инвестора на фондовом рынке 20

1.3. Активные стратегии управления капиталом на фондовом рынке 42

Глава 2. Конструирование и использование синтезированных финансовых инструментов 52

2.1. Синтезированные финансовые инструменты 52

2.2. Модель портфеля синтезированных финансовых инструментов 56

2.3. Оптимизация портфеля синтезированых инструментов 61

Глава 3. Применение синтезированных финансовых инструментов в условиях российского фондового рынка 78

3.1. Обзор рынка программных средств для создания аналитических систем принятия решений 78

3.2. Формирование синтезированных финансовых инструментов 86

3.3. Оценка эффективности различных методов анализа и создание системы рационального управления инвестиционным капиталом 106

Заключение 121

Литература 125

Приложение 134

• Критический анализ современного математического инструментария поддержки деятельности инвестора на фондовом рынке
• Активные стратегии управления капиталом на фондовом рынке
• Модель портфеля синтезированных финансовых инструментов
• Оценка эффективности различных методов анализа и создание системы рационального управления инвестиционным капиталом

Введение к работе

Актуальность исследования. Проблема эффективного и рационального управления капиталом возникла в России одновременно с появлением организованного фондового рынка, создание которого являлось одной из приоритетных задач при переходе в начале 90-х годов к рыночной системе экономических отношений. В период становления рыночных механизмов был запущен инвестиционный процесс, призванный регулировать нормальное развитие экономики путем создания эффективного механизма трансформации временно свободных финансовых средств в ссудный капитал, обращения сбережений в инвестиции.

В развитых странах основным инициатором активизации инвестиционного процесса служит институт профессиональных участников рынка ценных бумаг. Услуги взаимных фондов, доверительных управляющих, инвестиционных банков играют важнейшую роль в создании механизма привлечения капитала в инвестиции, и именно они имеют наибольший спрос со стороны частных инвесторов.

В отечественной модели фондового рынка подобные услуги не получили должного распространения, что обусловлено не только особенностями рыночной конъюнктуры, но и слабым уровнем применения на практике экономико-математических моделей управления капиталом.

Научные исследования в сфере фондового рынка всегда отличались повышенной сложностью. Это обусловлено особой спецификой фондовых инструментов, а также неоднозначностью причинно-следственных связей, действующих на рынке. Поэтому комплекс аналитического инструментария характеризуется множеством различных подходов к исследованию рыночных процессов, в котором трудно найти основные ориентиры. В этих условиях следует уделить особое внимание созданию эффективной системы рационального управления инвестиционным капиталом, которая основывалась бы на применении всего доступного арсенала перспективных аналитических технологий, и позволяла формировать комплекс услуг по управлению средствами для различных типов инвесторов.

Эффективная работа на организованном рынке ценных бумаг предполагает применение наукоемких технологий анализа и прогноза количественных характеристик фондовых инструментов, использование прикладного программного обеспечения, применения арсенала математических и информационно-аналитических технологий, ориентированных на формирование и рациональное управление инвестиционным портфелем. При повышающемся уровне организации рынка и жесткой конкурентной борьбе банков, инвестиционных фондов и компаний за клиента разработка и использование адекватных стратегий управления инвестиционным капиталом на фондовом рынке стало актуальной задачей.

Таким образом, актуальность темы диссертационного исследования определяется недостаточной разработкой проблемы организации эффективной системы управления инвестициями на российском фондовом рынке, необходимостью создания модели управления капиталом, которая сочетала бы различные подходы финансово-инвестиционного анализа применительно к инструментам рынка ценных бумаг.

Степень разработанности проблемы исследования. Одно из направлений современных исследований в области математического обеспечения финансового менеджмента относится к разработке активных стратегий и инструментальных средств управления вложениями в отдельные фондовые активы. Это направление включает методы технического анализа (Д. Дж. Мерфи, Т. Демарк, В. Меладзе), статистического анализа временных рядов (Бокс, Дженкинс, И. Фишер, С.А. Айвазян, В.П. Боровиков, Н.Ш. Кремер и др.), нейросетевого моделирования (Ф. Розенблатт, Дж. Хопфилд, И.В. Заенцев), а также математические модели эволюции финансовых индексов (Е. Элтон, Дж. Моссин). Перечисленные методы и модели используют различный аппарат прогнозирования рыночных процессов и направлены на повышение эффективности инвестиционной деятельности.

Другое направление относится к теории портфельных инвестиций, восходящей к работам Г. Марковича и Дж. Тобина, где цель исследования состоит в анализе совокупного эффекта от вложений в различные активы, с учетом их взаимовлияния. Аспекты моделирования динамического управления инвестиционным портфелем изучались в работах Р. Мертона, Р. Ролла, У. Шарпа, Б. Рязанова, А.А. Первозванского, Т.Н. Первозванской.

Несмотря на многообразие работ по совершенствованию механизма инвестирования на рынке ценных бумаг, проблема согласования различных подходов и создания комплексной системы управления капиталом "практически не решалась. В отдельных трудах (И. Фишер, С. Штейнхаус, М. Киселев) производится сопоставление и сравнительный анализ эффективности некоторых классов моделей, базирующихся на одном математическом аппарате, но объединение и согласование разнородных методов финансово-инвестиционного анализа остается определенной проблемой.

Объектами исследования являются экономико-математические модели управления капиталом.

Предметом исследования является процесс управления капиталом на рынке ценных бумаг, основанный на использовании активных инвестиционных стратегий и методов портфельного анализа.

Целью диссертационного исследования является создание эффективной модели управления капиталом, основанной на использовании инструментов фондового рынка и различных методов финансово-инветиционного анализа.

Задачи исследования. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

- анализ инфраструктуры и изучение проблем эффективности российского фондового рынка;

- критический анализ современных методов управления инвестиционным капиталом, исследование инвестиционных стратегий участников фондового рынка;

- анализ и совершенствование математических методов финансово-инвестиционного, портфельного анализа, использующихся для формирования активных инвестиционных стратегий;

- формирование синтезированных финансовых инструментов на основе сочетания инструментов рынка ценных бумаг с активными инвестиционными стратегиями;

- построение экономико-математической модели формирования и оптимизации портфеля синтезированных финансовых инструментов;

- разработка системы рационального управления инвестиционным капиталом с применением комплекса методов финансово инвестиционного анализа и модели портфеля синтезированных финансовых инструментов.

Теоретической и методологической основой исследования являются фундаментальные положения экономической теории, финансово-инвестиционного анализа, разработки отечественных и зарубежных экономистов, монографические работы, научные публикации в экономических, экономико-математических, финансовых периодических изданиях. Концептуальные аспекты диссертации были разработаны на основе использования взглядов и подходов Б.И. Алехина, М.Ю. Алексеева, Х.Н. Гизатуллина, В.П. Иваницкого, А. Илларионова, А.Ю. Казака, Н.В. Кириченко, В.В. Ковалева, Д.О. Крамкова, А.В. Мельникова, ЯМ. Миркина, О.И. Никонова, В.Н. Овчинникова, А.А. Первозванского, Т.Н. Первозванской, Е.В. Попова, А.И. Татаркина, Е.М. Четыркина, А.Н. Ширяева, А.Ф. Шорикова и других.

Значительное внимание было уделено изучению работ зарубежных авторов, среди которых О.Д. Андерсон, Л. Башелье, Д. Бокс, Д. Дженкинс, С. Доу, У. МакКаллох, Г. Маркович, Р. Мертон, Д. Дж. Мерфи, Дж. Моссин, Ф. Розенблатт, Р. Ролл, С. Росс, Дж. Тобин, И. Фишер, Дж. Хопфилд, У. Шарп.

Основными методами исследования являлись общенаучные методы экономико-математического моделирования, методы теории вероятностей и математической статистики, финансово-инвестиционного анализа.

Информационную базу исследования составили законодательные и нормативно-правовые акты Российской Федерации, Банка России, Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг, Национальной ассоциации участников фондового рынка, данные информационных агентств, фондовых бирж, инвестиционных компаний и фондов.

В результате проведенного научного исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:

- введено понятие синтезированного финансового инструмента, представляющего собой сочетание активной стратегии управления капиталом и фондового актива;

- предложена авторская модель формирования портфеля синтезированных финансовых инструментов, основанная на

возможности управления статистическими характеристиками доходности и риска его составляющих;

- сформулирована экономико-математическая задача оптимизации структуры портфеля синтезированных инструментов, использующая в качестве критерия эффективности коэффициент Шарпа, и предложены алгоритмы ее решения;

- предложен авторский подход к формированию системы рационального управления инвестиционным капиталом, основанный на использовании модели портфеля синтезированных финансовых инструментов и комплекса методов финансово-инвестиционного анализа.

В диссертационной работе автором получены следующие практические результаты:

- уточнены критерии и методы оптимизации прогнозирующих моделей, предназначенных для построения активных инвестиционных стратегий;

- произведен сравнительный анализ эффективности финансово-инструментальных средств при использовании их для управления капиталом в условиях российского фондового рынка;

- проведен обзор рынка программных средств финансово-инвестиционного анализа, доступных отечественным пользователям: частным инвесторам и профессиональным участникам рынка ценных бумаг.

Практическая значимость диссертационной работы обуславливается тем, что содержащиеся в ней выводы и предложения позволяют повысить эффективность управления инвестициями, сформировать комплекс услуг, востребованный потенциальными отечественными инвесторами, и как следствие, активизировать инвестиционный процесс в России. Полученные в ходе исследования результаты могут быть использованы инвестиционными компаниями, фондами, кредитными организациями и промышленными предприятиями.

Материалы диссертации могут быть использованы для преподавания в высших учебных заведениях таких экономических дисциплин, как: "Рынок ценных бумаг", "Информационные системы в экономике", "Финансовая математика".

Апробация работы осуществлялась в процессе обсуждения ее результатов на научно-практических конференциях, проводимых Главным управлением Банка России по Свердловской области: "Повышение эффективности управления банками: региональный и технологический аспекты" (1997), "Инвестиции - региональный аспект" (1999), "Концепция развития банковской системы Урала" (2000); научно-практической конференции "Человек -общество - окружающая среда" (г. Екатеринбург, 2001), Всероссийской научно-практической конференции "Проблемы экономического и социального развития России" (г. Пенза, 2001), научно-технической конференции "Экономико-аналитическое моделирование и проблемы создания единого информационного пространства стран СНГ" (г. Екатеринбург, 2002), конференциях проводимых Уральским государственным техническим университетом (УГТУ-УПИ), научных семинарах кафедры "Анализ систем и принятия решений" УГТУ-УПИ.

Результаты диссертационной работы нашли свое отражение в деятельности ряда инвестиционных компаний и кредитных организаций г. Екатеринбурга. Рекомендации и выводы диссертации использовались при формировании стратегии управления инвестиционным портфелем ОАО "Акционерный коммерческий банк содействия коммерции и бизнесу" (СКБ-Банк), при разработке комплекса услуг на российском фондовом рынке инвестиционной компании ООО "СКБ-инвест".

Отдельные положения диссертации излагались автором при проведении лекций и семинаров со студентами УГТУ-УПИ в рамках курсов "Рынок ценных бумаг", "Финансовая математика", "Информационные системы", читавшихся на факультете экономики и управления УГТУ-УПИ.

Основные положения диссертации отражены в восьми публикациях общим объемом 6,3 п.л.

Структура диссертационной работы. Логика и цель исследования определяют структуру работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 127 наименований, а также приложения. Основное содержание изложено на 133 страницах машинописного текста, работа включает 49 рисунков, 8 таблиц.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и основные задачи работы, определены объект и предмет исследования, обозначена научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе "Характеристика современного экономико-математического и информацонно-компьютерного инструментария участников фондового рынка" проанализированы проблемы эффективности современного российского рынка ценных бумаг. Приведен критический анализ математического инструментария повышения доходности инвестиций, методов портфельного анализа. Рассмотрены подходы к формированию активных стратегий управления инвестиционным капиталом с использованием информационно-аналитических методов и прогнозных моделей.

Во второй главе "Конструирование и использование синтезированных финансовых инструментов" введено понятие синтезированых финансовых инструментов, изучены их свойства. Предложена экономико-математическая модель формирования портфеля синтезированных финансовых инструментов, изучено влияние изменения их характеристик на параметры портфеля. Определена задача оптимизации структуры портфеля синтезированных инструментов и предложены алгоритмы ее численного решения для отдельных случаев.

В третьей главе "Применение синтезированных финансовых инструментов в условиях российского фондового рынка" представлен обзор рынка программных продуктов для создания аналитических систем принятия решений. Рассмотрены примеры формирования синтезированных финансовых инструментов, основанных на разных аналитических технологиях, проанализирована эффективность их использования для целей управления инвестиционным капиталом. Проведен сравнительный анализ эффективности различных методов анализа рынка и выявлена возможность создания системы рационального управления инвестиционным капиталом, основанной на применении модели портфеля синтезированных финансовых инструментов.

В заключении изложены и соотнесены с общей целью и задачами итоги диссертационного исследования.

Критический анализ современного математического инструментария поддержки деятельности инвестора на фондовом рынке

В современных условиях эффективная работа на организованном рынке ценных бумаг предполагает применение наукоемких технологий анализа и прогноза количественных характеристик фондовых инструментов, использование прикладного программного обеспечения, применения арсенала математических и информационно-аналитических технологий, ориентированных на формирование и эффективное управление инвестиционным портфелем. При повышающемся уровне организации рынка и жесткой конкурентной борьбе банков, инвестиционных фондов и компаний за клиента разработка и использование адекватных стратегий управления инвестиционным капиталом стало актуальной задачей.

Необходимость внедрения передовых технологий обусловлена также и тем, что вовлекая профессиональных инвесторов и финансовых управляющих, рынок ценных бумаг в последнее время является в значительной степени рынком ожиданий. Участники рынка гибко реагируют даже не на изменение конъюнктуры, а скорее на предпосылки изменений. Все это придает рынку повышенную динамику, в которой чрезвычайно сложно найти основные ориентиры.

Начало серьезных теоретических разработок в области математического обеспечения финансового менеджмента связывают с появлением в 1900 г. работы Л. Башелье [106], посвященной моделированию процессов изменения рыночных цен фондовых активов. Развитие теории вероятностей, математической статистики, формирование стохастического исчисления наряду с появлением и совершенствованием вычислительных средств и методов позволило во второй половине XX века рассматривать новые классы задач, связанных моделированием финансово-экономических процессов. К настоящему времени сформировался целый блок научных дисциплин, относящихся к финансовой проблематике и изучающих экономические, математические, информационно-аналитические и иные теоретические и прикладные аспекты данного круга вопросов. Получен ряд фундаментальных результатов, среди которых отметим работы [117,119,120,126], породивших новые научные направления, инициировавших создание новых научных школ и новые научно-прикладные исследования.

Совершенствование методов анализа и прогноза, разработка математических моделей происходили параллельно с развитием фондовых рынков, их организацией и взаимной интеграцией. Возникновение и бурный рост вычислительных средств, информационных технологий дало толчок как для повышения динамичности рынков ценных бумаг, так и для массового применения аналитического инструментария. Появилась индустрия разработки прикладного программного обеспечения для финансового анализа, обработки данных, расчетов высокой сложности и численных методов оптимизации.

Технологии анализа классифицируются, прежде всего, по различию научных методологий, лежащих в их основе. Так, различаются подходы, основанные на применении стохастических и детерминированных математических моделей, элементов логики, наборов эвристических методов. Другим признаком классификации служит характер анализа: количественный либо качественный. По широте охвата анализируемой информации методы относят к одномерному или многомерному анализу.

Мы рассмотрим проблемы применения в условиях российского фондового рынка основных методов анализа биржевой информации, направленных на построение прогнозных моделей для формирования инвестиционных стратегий.

Технический анализ включает в себя более десяти различных подходов к изучению рыночных закономерностей, которые взаимосвязаны между собой в рамках одной теории. Этот вид анализа заключается в исследовании ценовой динамики рынка с помощью анализа двух рыночных факторов: цен биржевых сделок pt и их объемов qt.

Первым, кто сформулировал основные постулаты технической теории, был Чарльз Доу, известный американский аналитик, первый редактор журнала The Wall Street Journal, основатель семейства индексов Dow Jones, считающийся основоположником современного технического анализа.

В своих работах Доу выдвинул ряд постулатов, на которых базируется современный технический анализ. В соответствии с теорией Доу технические аналитики выделяют два подхода к анализу рынка: 1. Концепция трендов. Для выявления трендов используется целый набор математических и визуально-графических средств, позволяющих оценить сам тренд и обнаружить моменты разворота тренда. [50, 52] 2. Волновая теория. Движение цены имеет циклический характер, причем частота и амплитуда колебаний может быть самой различной: от нескольких лет до нескольких минут. [36]

Визуально-графические методы технического анализа сводятся в основном к своевременному обнаружению на графиках движения цен фигур (сочетаний элементов) или сигналов, свидетельствующих о продолжении существующего тренда или его развороте. В литературе описаны классические фигуры (формации), называемые "голова и плечи", "треугольники", "флаги", "вымпелы", пересечение уровней поддержки и сопротивления. Для графического анализа применяется большое количество разнообразных типов диаграмм: "японские свечи", "крестики-нолики", гистограммы, линейные чарты и т.д. [52]

Численные методы анализа получили большое распространение одновременно с развитием вычислительной техники, когда выполнение большого количества однотипных математических операций перестало быть проблемой. Применение численных методов теханализа основывается на использовании т.н. технических индикаторов.

Технический индикатор - специальный инструмент технического анализа, который состоит из формулы функционального преобразования исходного временного ряда, а также набора правил, позволяющих формировать сигналы на покупку или продажу фондовых активов. Индикаторный анализ активно используется биржевыми игроками для реализации стратегии активного инвестирования. Существует большое количество технических индикаторов, которые условно можно разделить на три группы [50]: 1. Трендовые (трендследящие) индикаторы. С их помощью определяют момент аккумуляции, продолжения тенденции и распространения, точки разворота тренда. Однако, как показывает практика, лишь в немногих случаях удается фиксировать наличие определенной тенденции на рынке, в остальное же время долгосрочный тренд отсутствует. Чтобы успешно торговать при боковом долгосрочном (а также и среднесрочном) тренде, больше подходят осцилляторы. 2. Осцилляторы. Более чувствительные индикаторы, успешно применяемые при большой частоте ценовых колебаний. Оперируя понятиями "перекупленное" и "перепроданности" рынка, они точно определяют моменты ослабления бычьих или медвежьих настроений. 3. Характеристические индикаторы. Показывают напряженность рынка: внутреннее соотношение сил между покупателями и продавцами. Если это соотношение сильно различается, то на рынке присутствует тренд. Иными словами, характеристические индикаторы помогают выявить наличие тренда.

Активные стратегии управления капиталом на фондовом рынке

Рассматривая работу на фондовом рынке с точки зрения инвестора, можно выделить несколько целей вложения средств в ценные бумаги: сохранение или перераспределение собственности путем приобретения контрольных пакетов акций; обеспечение доступа к дефицитным видам продукции (услугам), имущественным и неимущественным правам; участие в управлении предприятием за счет приобретения крупных или блокирующих пакетов акций; защита инвестиций от инфляции;- сохранение и прирост капитала; получение регулярного текущего дохода.

Если первые три из вышеперечисленных глобальных целей определяют стратегический тип инвестора-собственника, то остальные характерны для портфельных инвесторов, которые не вмешиваются в оперативную деятельность предприятия-эмитента.

Инвестиционная стратегия зависит от миссии инвестора и определяет не только достижение долгосрочных целей, но и тактику вложения средств: в какие ценные бумаги, когда и через какие промежутки времени следует инвестировать. Помимо общей стратегии инвестирования иногда формируются частные субстратегии. Они носят, как правило, краткосрочный характер и разрабатываются как реализация основной стратегии для конкретного вида ценных бумаг.

В зависимости от целей инвестирования, типа управления, характера экономической ситуации и множества других факторов можно выделить большое число разнообразных стратегий, классификация которых приведена на Рис. 1.3.1.

В рамках настоящей работы мы рассматриваем активное управление, которое предполагает тщательный мониторинг рынка и оперативное приобретение финансовых инструментов, отвечающих целям инвестирования, а также быстрое изменение структуры портфеля. Главная особенность активного типа управления заключается в стремлении инвестора переиграть рынок и получить доходность, превышающую среднерыночную. Этот тип управления особенно наукоемок, требует значительных затрат, связанных с информационно-аналитической подготовкой решений, приобретением или разработкой собственного программно-технического и методического обеспечения. Такой тип управления может быть выбран только участниками, имеющими достаточный собственный капитал, высокопрофессиональный персонал, а также значительный опыт управления как собственным портфелем ценных бумаг, так и доверительного управления портфелем клиентов.

Термин активная стратегия мы далее будем использовать для обозначения системы поддержки принятия решений по вложению средств в определенный фондовый актив. Такая система предполагает анализ текущей рыночной информации и может представлять собой комплекс правил, базирующихся на математической или эвристической модели, реализованных, как правило, в виде программного продукта. Результатом работы системы в каждый момент времени является сигнал либо на покупку, либо на продажу актива, или на сохранение текущей позиции. Таким образом, применение конкретной активной стратегии предполагает, что инвестор действует в соответствии с получаемыми рекомендациями, изменяя или сохраняя позиции по рассматриваемому активу. Как отмечалось выше, прогнозная модель, лежащая в основе активной стратегии, может быть достаточно простой и представлять собой (автоматизированный) анализ геометрических фигур, отражающих историю цены актива. Более сложные индикаторы технического анализа, как правило, содержат один или несколько настроечных параметров, поэтому в контексте данной работы одному индикатору соответствует целое семейство активных стратегий, свойства которых зависят от соответствующих настроек. И наконец, в настоящее время широкую популярность приобрели весьма сложные и дорогостоящие нейросетевые пакеты, позволяющие с большей точностью прогнозировать динамику цены актива. Последние, разумеется, также можно рассматривать в качестве базисных элементов активной стратегии. Таким образом, набор существующих программно-аналитических средств для построения активных стратегий весьма широк.

Ниже будут приведены и проанализированы некоторые активные стратегии управления капиталом. Здесь отметим лишь, что термин активная стратегия может рассматриваться как антоним к термину пассивная стратегия, которая предполагает постоянное сохранение той позиции по выбранному активу, которая была определена на этапе предварительного (может быть, достаточно серьезного и сложного) анализа актива и рыночной ситуации в целом.

Выходя на организованный рынок, самостоятельно или через профессиональных посредников, участники рынка (инвесторы) заключают между собой сделки, параметрами которых являются: вид финансового инструмента, время заключения t, цена pt и объем qh выраженный в рублях, иных денежных единицах или стандартных биржевых лотах.

В математической интерпретации процесс заключения сделок можно рассматривать как непрерывный поток событий, происходящих в случайные моменты времени.

Подход большинства математических прогнозирующих моделей основан на анализе динамики изменения цен финансовых инструментов за прошедшие периоды времени, представленной в форме дискретного временного ряда, полученного в результате операции группировки (дискретизации) непрерывного потока сделок. Процедура группировки сделок позволяет сформировать временной ряд из исходного потока событий. При этом для каждого момента времени t = kh, где к є N, a h - произвольно заданная величина временного дискрета (минута, час, день и т.п.), как правило, фиксируется следующая информация

Модель портфеля синтезированных финансовых инструментов

Доходность синтезированного финансового инструмента, также как и доходность ценной бумаги, может трактоваться как случайная величина в математическом смысле этого термина. Изменяя настройки прогнозной модели, лежащей в основе синтезированного инструмента, мы управляем характеристиками этой случайной величины. Для того, чтобы количественно оценить качество синтезированного финансового инструмента, примем, следуя стандартной методике и выделив некоторый контрольный период Г, содержащий т интервалов принятия решений, предложить стандартные показатели: 1) доходность - оценка математического ожидания относительных изменений лимита LT за т базовых периодов Т: 2) риск - оценка среднеквадратичного отклонения относительных изменений лимита за m базовых периодов Т: В случае использования модели с настроечными параметрами показатели доходности и риска изменяются с изменением параметров. Обозначив через Q множество значений настроечных параметров прогнозирующей модели (которые могут быть действительными, целыми числами или логическими переменными), можно сформулировать несколько задач оптимизации: 1) Задача нахождения максимального значения средней доходности синтезированного инструмента: 2) Задача нахождения минимального значения риска синтезированного инструмента: 3) Двухкритериальная задача максимизации доходности и минимизации риска. Проиллюстрируем сказанное на примере. Рассмотрим историю торгов обыкновенными акциями РАО ЕЭС на ММВБ за период с 01.01.1999 по 01.01.2001 гг. Выберем интервал принятия решений равный 1 дню. В качестве цены для расчета выберем цену закрытия (последней сделки) торгового дня. Для построения синтезированного инструмента сформируем стратегию, основанную на применении технического индикатора RSI(n). В качестве базового периода для расчета приращений лимита инструмента возьмем 1 месяц (21 рабочий день).

На Рис. 2.2.1 яркой линией выделен индекс изменения капитала во времени, вложенного в акции РАО ЕЭС (пассивная стратегия), а тонкими линиями показаны индексы изменения капитала, вложенного в синтезированные финансовые инструметы, основанные на стратегии RSI(n), для различных значений п (окно расчета индикатора RSI). Мы видим, что при некоторых значениях п активная стратегия управления не дает преимуществ относительно пассивного вложения в ценную бумагу, в других же случаях наблюдается превышение индексом СФИ пассивной стратегии и снижение волатильности. Все финансовые инструменты, индексы которых представлены на Рис. 2.2.1, могут входить в инвестиционных портфель. При этом реальное инвестирование производится лишь в одну ценную бумагу - акцию РАО ЕЭС, и используется одна аналитичесая технология - стратегия технического анализа RSI. Таким образом при объединении фондового актива и активной стратегии управления им инвестиционные возможности значительно расширяются, а соответствующие математические построения позволяют сформулировать задачу комплексного рационального управления капиталом. Проанализируем зависимость показателя /І , а также о от параметра п. Задачи одномерной оптимизации заключаются в поиске значений п, при которых математическое ожидание доходности принимает наибольшее значение (« = 18 на Рис. 2.2.2.а), либо ее среднеквадратичное отклонение становится наименьшим (п = 50 на Рис. 2.2.2.6). Оптимальные по Парето решения задачи двухкритериальной оптимизации выделены на Рис. 2.2.3 темными точками из всего множества вариантов.

Параметры риска и доходности синтезированного финансового инструмента легко сравнить с аналогичными параметрами фондового актива, входящего в состав инструмента. Для этого достаточно взять временной ряд месячных доходностей акций РАО ЕЭС за тот же период времени и вычислить оценки математического ожидания ju и соответствующего среднеквадратичного отклонения а. Уровень /І показан на Рис. 2.2.2.а в виде горизонтальной линии, уровень а - также в виде горизонтальной линии на Рис. 2.2.2.6. Соответствующая точка {ju,o} отмечена на Рис. 2.2.3 пересечением горизонтального и вертикального отрезков. Мы видим, что значения доходности и риска в некоторых случаях (при некоторых значениях параметра п) оказываются хуже аналогичных значений исходной ценной бумаги. В этих случаях использование синтезированного финансового инструмента не дает преимуществ, и выбор его в качестве объекта инвестирования не представляется рациональным. Последнее не противоречит предлагаемой концепции, поскольку прогнозная модель содержит параметры, подлежащие предварительной настройке. Как правило, количество настроечных параметров инструмента достаточно велико, поэтому для оптимизации следует использовать численные методы (методы направленного поиска, случайного поиска, генетических алгоритмов [7], и др.). Значения коэффициентов корреляции доходностей различных синтезированных и реальных инструментов также зависят и от выбора активных стратегий и от настроечных параметров, если таковые имеются. Пример такого сорта представлен на Рис. 2.2.4.

Оценка эффективности различных методов анализа и создание системы рационального управления инвестиционным капиталом

Совершенно необходимо, чтобы аналитический пакет, в котором функционирует система принятия решений, мог "подхватывать" свежие данные "на лету", обрабатывать их, делать необходимые вычисления и формировать результат. 4. Удобство и дружественность интерфейса. Известны примеры, когда сравнительно мощные программные продукты отвергались пользователями только из-за негибкости интерфейса, сложности требуемых для аналитической работы манипуляций, запутанностью или перегруженностью данными. Впрочем, стандарт WYSIWYG ("what you see is what you get" - что вы видите на экране, то и имеете на самом деле), реализованный в форме окон диалога систем поколения Windows 95/98/2000/NTVXP и других ОС является в своем роде гарантией удобства программного интерфейса. Безусловно, для отечественных пользователей очень важна русификация интерфейса. 5. Наличие удобной справочной и обучающей системы. Мы говорили о том, что проблема выбора аналитической технологии зависит от времени овладения ее инструментарием. Это время должно расходоваться рационально, и комплекс обучающих модулей (tutorials) должен обеспечивать, с одной стороны, быстрое овладение технологией, а с другой, - поэтапное погружение в предметную область. 6. Тип "ящика". Все программные продукты классифицируют по этому признаку на три группы: - Набор инструментов или "белый ящик". Эти программы предлагают аналитику широкий спектр методов анализа и визуальных средств. Все методы анализа открыты для просмотра, доступны и хорошо задокументированы.

Как правило, существуют богатые возможности самостоятельного программирования на достаточно низком уровне. Однако, эти системы не берут на себя задачи автоматического выбора методов анализа, статистического исследования эффективности этих методов. - "Серый ящик". Производители закладывают в такие пакеты оригинальные методы и модели. Пользователь может конструировать с помощью визуальных средств свои системы, не имея представления о программной реализации. - "Черные ящики" предлагают минимум возможностей для модификаций. Все методы и алгоритмы зашиты в систему разработчиками, пользователь может повлиять на качество анализа лишь с помощью некоторых настроечных параметров. Эффективность применения системы гарантирует производитель. Для получения конечного результата достаточно заложить в программу исходные данные и выполнить несложные манипуляции. 7. Сопровождение. В условиях стремительного развития компьютерной техники важным фактором при выборе аналитической программы является наличие сопровождения ее со стороны производителя. Сейчас все менее популярными становятся "коробочные" решения, когда, например, переход на новую операционную систему требует покупки новой версии аналитического пакета. Сейчас хоршим стилем сопровождения является постоянная поддержка пользователей, предоставление upgrade-версий, дополнительных модулей. 8.

Стоимость. Фактор стоимости часто останавливает инвестора в процессе выбора программного продукта. К сожалению, при наличии желения использовать пакет, но отсутствии финансовых возможностей, он зачастую прибегает к услугам компьютерных пиратов, за бесценок распространяющих урезанные и некачественно "взломанные" версии. Применение таких программ в промышленных масштабах чревато значительными финансовыми потерями. Во 1 главе настоящего исследования мы рассмотрели ряд аналитических технологий, которые лежат в основе активных стратегий портфельного инвестирования. Кратко охарактеризуем рынок программых средств, позволяющих на практике реализовать описанные методы анализа. Статистический анализ.

Программ статистического анализа достаточно много [10]. Современные статистические пакеты предоставляют очень широкие возможности проведения всех видов статистического анализа, генерации отчетов и построения графиков, позволяют выполнять разнообразные операции с данными: выявлять взаимосвязи, анализировать образцы и тенденции, определять значимость и использовать средства прогнозирования. Однако следует отметить перегруженность многих пакетов методами анализа, и вызванную этим неопределенность выбора наилучшей модели. Использование пакетов зачастую предполагает владение статистической терминологией, поэтому их применение пользователем-новичком в статистике может быть затруднено. Разработчиками приводятся попытки автоматизировать процесс выбора модели при помощи навигаторов (например, в SPSS), кроме этого параллельно с дистрибутивами программ поставляется большое количество электронных и бумажных учебников по выбранной системе. К недостаткам некоторых статистических пакетов следует отнести отсутствие возможностей работы с данными в режиме он-лайн. Среди наиболее удачных систем следует отметить очень мощный пакет SPSS (фирмы SPSS), SAS (компании SAS Institute), Statgraphics (Statistical Graphics) и Statistica (StatSoft). Цена таких программ колеблется от 1000$ до 2000$. Неплохими отечественными разработками являются "Мезозавр" (Mesosaur, НПЦ ."СТАТ-ДИАЛОГ"), Forecast Expert (Про-Инвест), которые сравнительно дешевле зарубежных аналогов (500-1000$), но обладают более ограниченными возможностями. Технический анализ. К классу программных продуктов технического анализа относят MetaStock (Equis International), SuperCharts и интегрированный пакет ProSuite 2000І (Omega Research), а также Candlestick Forecaster (IPTC), Wall Street Money (Market Arts), TradeStation (Best Trading Software), OmniTrader (Nirvana System inc.), MESA 98 (MESA Software inc.).