Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ инвестиционного портфеля банка и задачи его моделирования 10
1.1. Место и роль инвестиционного портфеля в деятельности коммерческого банка. 10
1.2. Модели банковской фирмы: подходы к моделированию и структура инвестиционного портфеля банка 27
1.3. Информативные технологии фондового рынка и информационное обеспечение моделирования инвестиционного портфеля 61
1.4. Задачи совершенствования экономико-организационного, математического и информационного обеспечения моделирования инвестиционного портфеля банка 74
1.5. Выводы 85
Глава 2. Разработка математических моделей формирования и управления инвестиционньім портфелем банка 88
2.1. Диалоговая модель процесса принятия решений по управлению инвестиционным портфелем банка 88
2.2. Анализ показателей инвестиционного портфеля 90
2.3. Анализ показателей ценных бумаг, входящих в состав инвестиционного портфеля 93
2.4. Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при согласованных во времени потоках активов 97
2.5. Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при несогласованных во времени денежных потоках 102
2.6. Модели распределения фонда инвестиционного портфеля банка по основным классам портфелей 104
2.7. Модели формирования инвестиционного портфеля банка по видам ценных бумаг 106
2.8. Выводы 114
Глава 3. Организация и эффективность автоматизации процесса моделирования и управления инвестиционным портфелем банка 115
3.1. Разработка банковской интегрированной системы формирования и управления инвестиционным портфелем 115
3.2. Экспериментальные расчеты и эффективность моделирования инвестиционного портфеля банка 133
3.3. Выводы 143
Заключение 144
Приложения 145
Список литературы 153
- Модели банковской фирмы: подходы к моделированию и структура инвестиционного портфеля банка
- Информативные технологии фондового рынка и информационное обеспечение моделирования инвестиционного портфеля
- Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при согласованных во времени потоках активов
- Экспериментальные расчеты и эффективность моделирования инвестиционного портфеля банка
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Становление экономики переходного периода в стране связано с созданием фондового рынка» который служит не только спекулятивным целям хозяйствующих субъектов, но и является важным инструментом создания как собственного, так и заемного капитала в реальном секторе экономики.
Если в экономически развитых странах теория и практика портфельных инвестиций привычна и хорошо разработана, то применительно к условиям отечественной экономики она проходит процесс адаптации, так как различия между западным и развивающимся российским фондовым рынком еще слишком велики. Это обусловливается целым рядом отличительных особенностей экономики переходного периода в нашей стране: нестабильная политическая и экономическая обстановка; спад производства и критическое финансовое состояние предприятий; опасность возникновения значительных инфляционных процессов; нестабильность и недостаточная разработанность правовой базы; отсутствие развитой инфраструктуры фондового рынка, в особенности его информационной части (недостаточная разработанность информационных систем фондового рынка); отсутствие теоретических знаний, практического опыта работы, а также необходимой квалификации и навыков у участников фондового рынка.
Основными участниками фондового рынка являются коммерческие банки. Используя инструменты фондового рынка, они формируют инвестиционные портфели, преследуя цель не только получить прибыль, но и обеспечить наиболее важный и один из основных показателей своей деятельности - платежеспособность через ликвидность инвестиционного портфеля. Под инвестиционным портфелем в работе понимается портфель ценных бумаг в структуре активов коммерческого банка.
Удельный вес ценных бумаг в структуре активов банка составляет сегодня в среднем от 15 до 40 % в зависимости от специфики деятельности банка и его инвестиционной политики.
Вопросам теории портфеля посвящено большое количество работ как зарубежных, так и отечественных авторов. Марковиц Г, и Тобин Д. удостоены Нобелевской премии за достижения в этой области. Среди отечественных авторов это работы Лукашина Ю.П., Львова Ю.А., Первозванского А.А и Первозванской Т.Н., и других.
В то же время, ряд вопросов теории и практики управления портфельными шгаестициями банка требует дальнейшей разработки и совершенствования, прежде всего, в части учета нормативных требований к банковской деятельности, неформализованных обстоятельств и разработки банковской интегрированной системы информационной поддержки формирования и управления инвестиционным портфелем.
Проведенный анализ опубликованных материалов, посвященных проблемам портфельных инвестиций, свидетельствует о том, что в большинстве работ рассматриваются общие подходы к вопросу портфельных инвестиций, что не полностью раскрывает проблему формирования и управления инвестиционным портфелем применительно к коммерческим банкам, а именно: методологии создания портфеля не предусматривают учета особенностей производственно-хозяйственной деятельности инвестора (хозяйствующего субъекта), в нашем случае - банка; недостаточно раскрыты вопросы информационной поддержки управления инвестициями с использованием глобальных информационных сетей; между одинаковыми или близкими понятиями существуют значительные различия в терминологии; - многие публикации являются проблемно-рекламными, т.е. направлены на привлечение потенциальных клиентов, а для достижения этой цели дается простое указание максимально возможной доходности за прошедший период
6 без проведения подробного анализа всех составляющих доходности, риска и ликвидности. . Целью диссертационного исследования является построение системы математических моделей формирования и управления инвестиционным портфелем банка и информационной поддержки принятия решений в процессе моделирования.
Достижение поставленной цели требует решения ряда взаимосвязанных задач, к числу которых относятся следующие:
Анализ предметной области и обоснование состава задач совершенствования экономико-организационного, математического и информационного обеспечения моделирования инвестиционного портфеля банка;
Постановка многокритериальной задачи и выбор стратегии формирования портфеля;
3. Разработка диалоговой иерархической модели выработки решений по управлению инвестиционным портфелем с учетом особенностей коммерческих банков и ориентацией на их потребности;
4. Разработка иерархической системы математических моделей формирования и управления инвестиционным портфелем, включающей в себя:
Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при согласованных денежных потоках.
Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при несогласованных денежных потоках.
Модель распределения фонда инвестиционного портфеля банка по классам портфелей.
Г Анализ предметной области
Обоснование состава задач совершенствования эконом ико-организационного j математического и информационного обеспечения V моделирования инвестиционного портфеля банка f Постановка многокритериальной задачи формирования \ порт<Ьеля ^ : ^ f Разработка диалоговой модели выработки решения по | | управлению инвестиционным портфелем банка [Разработка системы математических моделей формирования! ! и управления инвестиционным портфелем банка 1 V ' ' І 'Разработка методических основ создания интегрированной | информационной банковской системы моделирования | ^ инвестиционного портфеля ^
Проверка математических моделей формирования и || управления инвестиционным портфелем на практике работы | коммерческого банка J [ Оценка экономической эффективности управления | і инвестиционным портфелем банка на основе моделирования 1 ^ ; —і
Рис. 1. Последовательность проведения исследования.
4.4. Модели формирования инвестиционного портфеля по видам ценных бумаг. . 5. Разработка методических основ создания интегрированной информационной банковской системы моделирования инвестиционного портфеля;
6. Проверка предлагаемой интегрированной информационной системы моделирования инвестиционного портфеля банка на практике работы коммерческого банка и оценка экономической эффективности управления инвестиционным портфелем банка на основе моделирования.
Предметом исследования в диссертации является инвестиционный портфель коммерческого банка.
В качестве объекта исследования выбраны фондовые управления и отделы коммерческих банков.
Методика исследования . Методологической и теоретической основой диссертации послужили труды отечественных и зарубежных экономистов, математиков-финансистов и работников банковской сферы. В работе использованы материалы Центрального банка Российской Федерации, а также крупнейших российских коммерческих банков ("Империал", "Инкомбанк", "Онэксимбанк", "Пpoмpaдтexбaнк,'), конференций и семинаров банковских работников. В качестве метода исследования применены математические методы оптимизации, методы теории принятия решений, элементы теории риска, статистические методы и имитационное моделирование. В качестве инструмента исследования использована ПЭВМ.
Научная новизна исследования заключается в следующем:
1. Разработана диалоговая иерархическая модель выработки решений по управлению инвестиционным портфелем банка, обеспечивающая учет неформализованных факторов, подбор ограничений математических моделях и последовательную конкретизацию решений по составу портфеля.
Предложены математические модели механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при согласованных и несогласованных во времени денежных потоках с учетом конъюнктуры финансовых рынков.
Систематизированы различные подходы к оценке параметров ценных бумаг, в том числе, ликвидности и риска.
Разработана математическая модель распределения фонда инвестиционного портфеля по основным классам портфеля, отличающаяся учетом нормативных требований к ликвидности баланса банка.
Предложены математические модели распределения фонда инвестиционного портфеля банка по видам ценных бумаг, подготавливающие для ЛПР паретооптимальные варианты структуры портфеля по показателям ликвидности, доходности и риска.
6. разработаны методические основы интегрированной банковской системы моделирования инвестиционного портфеля.
Практическая значимость работы.
Предложенная методика формирования и управления инвестиционным портфелем банка на основе моделирования позволяет обеспечить заданный уровень ликвидности баланса коммерческого банка, повысить доходность портфеля и оценить риск портфельных инвестиций, упорядочив выработку управленческих решений путем последовательной конкретизации выбора ценных бумаг.
Реализация работы. Результаты диссертационного исследования использованы в работе фондового отдела петербургского филиала ОАО АБ "Промрадтехбанк".
Структура и содержание работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения.
По результатам исследования опубликовано 3 работы общим объемом 1,8 п.л.
Модели банковской фирмы: подходы к моделированию и структура инвестиционного портфеля банка
Осуществляя инвестиции в ценные бумаги, инвестиционным институтам необходимо учитывать целый ряд факторов, влияющих на принятие решение о структуре и составе инвестиционного портфеля. К их числу относятся:: - ожидаемая и фактическая доходность; - системный (рыночный) и диверсифицируемый риски, - риск включения в состав диверсифицированного портфеля новой ценной бумаги; - дисперсия ожидаемой доходности; - среднеквадратическое отклонение ожидаемой доходности; - корреляция ценных бумаг и др. Принятие оптимального решения невозможно себе представить без осуществления последовательных действий и применения определенного рода моделей учитывающих вышеперечисленные факторы.
Коммерческий банк, как и любой другой хозяйствующий субъект экономики, нуждается в моделировании, как отдельных направлений своей деятельности, так и всей деятельности в целом для эффективного ведения бизнеса.
Поскольку подход к теории моделей ("мини-теории") банковской фирмы постоянно меняется [2,3,231, а сама область моделирования четко не определена, то целесообразна постановка задачи и разработка модели формирования и управления инвестиционным портфелем применительно к условиям коммерческого банка. В западной теории моделирования банковской фирмы различают полные и частичные модели [23].
С точки зрения финансового менеджмента, полные модели банковской фирмы обеспечивают интегрированный подход к рассмотрению реальных и финансовых аспектов банковского поведения. Полная модель банковской фирмы должна объяснить решения об активах и обязательствах банка (и их взаимодействие, если оно есть), размер фирмы. Размер банковской фирмы может быть объяснен рыночными условиями, избеганием риска или реальными ресурсными издержками.
Частичные модели, или, как их еще называют, портфельно-теоретические модели (portfolioheoretic models), разделяются на модели управления активами и модели управления обязательствами. Они являются частичными, потому что анализируют только часть поведения банковской фирмы. Что касается моделей управления активами, то большинство из них концентрируется на управлении банковскими резервами и ликвидностью.
Процесс формирования и управления инвестиционным портфелем коммерческого банка можно отнести к частичным портфельно-теоретическим моделям банковской фирмы, так как в основном он направлен на управление ликвидностью и поддержку платежеспособности банка.
В ходе проведенного нами исследования было выявлено существование полных и частичных моделей банковской фирмы. В представленной ниже таблице содержится перечень существующих полньгх и частичных моделей, широко применяемых в деятельности развитой западной банковской системы (табл. 3) [2,3,23].
Таким образом, из таблицы видно, что к вопросам портфельного инвестирования, в том или ином виде, неоднократно обращались многие авторы на всем протяжении процесса эволюции и развития теории банковской фирмы.
Среди них можно отметить работы относящиеся к частичным моделям банковской фирмы, тем или иным образом затрагивающие вопросы формирования и управления инвестиционным портфелем банка. Это работы следующих авторов: Портер (1961 год), Коэн и Хэммер (1967 год), Паркин (1970 год), Клейн (1971 год), Пайл (1971 год), Броддас (1972 год), Хэрт и Джефи (1974 год), Вуд (1975 год), Кейн и Бассер (1979 год), Дэймонд и Дибвиг (1983 год).
Все модели выделенных из вышеперечисленных авторов рассматривают проблему формирования портфеля с какой-либо одной стороны и ориентированы на конкретные ситуации, либо описаны полные модели без охвата всего спектра узких вопросов, без рассмотрения в рамках обсуждаемых проблем сугубо конкретных. Кроме того, существующие подходы могут дать положительный результат при моделировании на развитых финансовых рынках. Относительно экономики переходного периода в нашей стране и в силу неразвитости российского фондового рынка, применение классических подходов может быть существенно затруднено.
Рассмотреть проблему моделирования инвестиционного портфеля коммерческого банка в целом и, детализировав ее, дать практические рекомендации представляется достаточно сложным. Следует согласиться с утверждением [9,13,43], что сфера коммерческих банков очень интересна, потому что, трудно создать интегрированную теорию банковской фирмы, которая одновременно охватывала бы управление ликвидностью, выбор портфеля активов, политику ценообразования и физический процесс производства.
Необходима адаптация существующих методов и моделей к условиям отечественной экономики, а также разработка новых подходов к моделированию инвестиционных портфелей коммерческих банков. В ходе проводимого исследования были изучены и проанализированы существуют подходы и модели формирования и управления инвестиционными портфелями хозяйствующих субъектов, а также их структура.
Являясь привычным и хорошо разработанным финансовым инструментом на Западе портфельные инвестиции основываются на житейской мудрости: «Ни когда не клади все яйца в одну корзину». Это означает, что инвестор не должен приобретать ценные бумаги только одного вида. Необходимы разнообразие, диверсификация вклада» [12,42]. В противном случае, инвестор обрекает себя либо на низкую эффективность вклада, либо на излишне высокий риск. Таким образом, инвестор ставит своей целью определение оптимальной структуры портфеля ценных бумаг, т.е. критерия оптимальности. В качестве такого критерия часто используют интегрированный показатель, представляющий собой отношение доходности к риску [1].
Информативные технологии фондового рынка и информационное обеспечение моделирования инвестиционного портфеля
Как и во всем мире, так и в России, фондовый рынок по организационным формам разделяется на два сектора ведения операций с ценными бумагами - это биржевой и внебиржевой рынки.[12]
Новые биржевые технологии, возникшие в 70-е годы как системы электронных торгов, позволили их участникам значительно повысить торговые обороты. Российские, как и некоторые новые европейские и азиатские биржи, даже не осваивали традиционных торгов в зале, а сразу внедряли автоматизированные системы электронных торгов.
Степень автоматизации торгов на мировых биржах и внебиржевых системах различна. Например, фондовая биржа во Франкфурте-на-Майне использует компьютерную систему только для накопления, анализа и предоставления информации о сделках. Данные вводятся в згу систему по результатам уже заключенных и зарегистрированных сделок [66].
Ввод заявок и их обработка с целью выявления встречных предложений - более высокий уровень автоматизации. В различных системах такой ввод осуществляется с бумажных носителей, с клавиатуры, с сенсорных экранов или даже с голоса посредством синтезатора. Заявка, посланная в систему, возвращается к дилеру для контроля, потом подтверждается или корректируется.
Форматы сообщения в системе стандартизированы. Международная организация по стандартам (ISO) разработала стандартный формат для всех возможных сообщений по сделкам в ходе торгов. Участники торгов на американских биржах руководствуются не только складывающимися котировками на данной торговой площадке, но имеют возможность следить за курсом ценных бумаг на других площадках. Эта информация доставляется ITS (Международная торговая система).
Способ "сцепления" встречных заявок происходит посредством двойного аукциона, при котором заявки систематизируются по ценам или при равенстве цен по времени поступления. В области перекрытия предложений курс рассчитывается так, чтобы число реализованных по такому курсу бумаг было максимальным. Как правило, после этого у брокеров есть возможность подтвердить желание заключить сделку, а после ее подтверждения оба участника производят расчеты в расчетно-клиринговой палате и депозитарии торговой площадки, где пересчитывается позиции клиентов. Может быть принят регламент, при котором не требуется подтверждения сделок. Они заключаются при удовлетворении всех условий заявки или по обоюдному согласию отменяются. Расчеты между участниками осуществляются по принципу "поставка против платежа", т.е. расчет по деньгам, безусловно, приводит к расчету по бумагам. Брокеры имеют возможность по запросу получить информацию о состоянии счета-депо и отчеты о транзакциях.
Основополагающей системой в данной технологии была всеамериканская система NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations), созданная в рамках NASD (Национальная ассоциация дилеров). Эта организация, хоть и является саморегулируемой, по сути является правительственным органом,, в работе своей тесным образом связана с Комиссией по ценным бумагам (SEC).
Система NASDAQ условно может быть разделена на три уровня. На первом поступает информация о котировках ценных бумаг в системе. Эти котировки основываются на реально совершенных сделках. На втором уровне дилеры получают информацию по предложениям на покупку или продажу. Уже к 1975 году система насчитывала более 120.000 терминалов первого уровня. В 1985 году она позволяла обслуживать объемы по сделкам с оборотами 125.000.000 акций в день. Огромный успех NASDAQ основан не только на заложенных перспективных технических, но и на организационных решениях.
При разработке на Лондонской бирже ISE (International Stock Exchange) собственной системы SEAC (Stock Exchange Quotation Sistem) в основу была положена модель NASDAQ. В системе предусмотрены терминалы двух уровней. Клиентам разрешено пользоваться информацией с брокерских терминалов только первого уровня. Эта информация содержит типичные цены спроса и предложения без данных о брокере, выдвинувшем предложение. Информация второго уровня, доступная только членам биржи, содержит необходимые сведения обо всех предложениях, стоящих в очереди, о деталях последних шести сделок, о самой высокой и низкой ценах в течении дня и пр. Для расчетов используется депозитарный комплекс TALISMAN. Сейчас этот комплекс интегрирован в систему расчетов с другими институтами фондового рынка.
В табл. 7 перечислены адреса мировых бирж и торговых систем в компьютерной сети Internet.
Системы SWIFT (The Society for Worldwide Interbank Financial Telecommtmication) и SIC (Schweizer Interbanken Clearing) обеспечивают быстрое прохождение (час в час) платежей, т.е. перевод кредитно-финансовых ресурсов со счета плательщика на счет получателя. SWIFT обеспечивает международные и национальные расчеты и другие виды банковских операций путем обмена стандартизированными с высокой скоростью и надежностью. В настоящее время членами SWIFT являются более 3000 финансовых институтов во всем мире.
Значимость системы SWIFT определяется не только тем, что она предоставляет весь комплекс услуг, включая телекоммуникационные средства, программное обеспечение, разработанные стандарты сообщений, но и тем, что система выступает третьей стороной, протоколирующей все сообщения в рамках сообщества членов. До недавнего времени SWIFT не предполагала расчетов по ценным бумагам, сегодня стандарты расширены на эту сферу, и она наиболее быстро развивается.
Система SIC обеспечивает клиринговые расчеты между участниками. Она более дешевая и относится к быстродействующим системам на основе расчетных палат. С ее помощью осуществляются платежи методом погашения взаимных задолженностей, что считается необходимым условием для работы с часовыми кредитами.
Система TELEKURS обеспечивает доступ к краткосрочным кредитно-финансовым ресурсам в режиме реального времени {on-line}. Под краткосрочными кредитно-финансовыми ресурсами понимаются часовые, суточные и другие кредиты, предлагаемые под различные формы гарантий.
Система INVESTDATA обеспечивает доступ к предложениям долгосрочных (от месяца) кредитов, а также к информации по гарантиям (страховкам) для финансовых операций.
Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля банка при согласованных во времени потоках активов
Поскольку коммерческий банк является одним из основных инвестиционных институтов рыночной экономики, финансовое состояние которого характеризуется рядом специфических показателей и критериев, необходимо провести анализ и оценку денежных потоков, являющихся основным элементом анализа финансовой деятельности банка, который связан с поступлением и выбытием денежных средств со счетов клиентов, а также с размещением свободных денежных средств и собственного капитала банка в различного рода активы, в том числе и ценные бумаги.
Поток денежных платежей банка следует рассматривать в динамике и генерировать его в течении ряда временных периодов, в том числе и будущих. С учетом списаний и поступлений денежных средств на корреспондентский счет банка в будущий интервал времени рассчитывается дисбаланс списаний и поступлений, который позволяет планировать и управлять денежными потоками. На рис.13 представлен график дисбаланса планируемых поступлений и списаний денежных средств банка.
Инвестиционный портфель банка не находится в неподвижном состоянии. Его состав постоянно меняется в зависимости от складывающейся ситуации, как в структуре баланса банка, так и изменений, происходящих непосредственно на рынке ценных бумаг.
Учитывая вышеперечисленные факторы, приходится, либо пополнять портфель ценными бумагами, либо реализовывать некоторую их часть так, чтобы платежеспособность банка находилась вне опасности.
Назовем сумму активов банка, инвестированных в ценные бумаги данного портфеля - фонд инвестиционного портфеля банка. Фонд инвестиционного портфеля банка оценивается как по состоянию на определенный момент времени, так и в динамике (в различные периоды времени).
Эффективность моделирования инвестиционного портфеля банка во многом определяется согласованностью во времени его входных и выходных потоков активов, которые оказывают влияние на состояние сЬонда инвестиционного портфеля. Согласованности во времени входных и выходных потоков активов не всегда удается достичь на практике.
Рассмотрим задачу принятия оперативных решений, стоящих перед управляющим портфелем и менеджером банка, т.е. ЛПР (лицами принимающими решение). Необходимо так определить количество взятых кредитов на рынке межбанковских кредитов (МБК ) либо иных рынках (например депозитный рынок) и продаж ценных, бумаг из портфеля, уровни процентных ставок (для кредитов) и доходности (для ценных бумаг) при заданном предложении и спросе рынка на денежные ресурсы, чтобы обеспечить, по крайней мере не отрицательное значение процентной маржи -являющейся целевой функцией или количественным критерием экономических интересов банка.
В общем случае величина процентной маржи зависит от сроков привлекаемых ресурсов и доходности от операций с ценными бумагами, а также от объемов привлекаемых ресурсов. Рыночные процентные ставки и доходность определяются совокупным спросом и предложением всех банков и участников фондового рынка на денежные ресурсы, поэтому отдельный банк воспринимает процентные ставки и доходность как заданные из внешней финансовой среды и его решение на рынке сводится к выбору объемов вовлеченных в оборот ресурсов.
Моделирование этих процессов важно, так как не правильная реализация таких операций может привести к снижению ликвидности, финансовой устойчивости и появлению у банка отрицательной разницы от проводимых операций.
Модель механизма формирования фонда инвестиционного портфеля при согласованных денежных потоках сводится к следующему.
Предположим, что сроки привлеченных депозитов взятых для формирования фонда инвестиционного портфеля совпадают по времени со сроками погашения или планируемой продажи ценных бумаг, приобретенных на активы фонда (депозиты) инвестиционного портфеля, и равны Т = %ЛЛ (где X - длительность срока в днях). Тогда целевая функция, т.е. процентная маржа будет иметь вид:
Результат данной модели зависит от процентных ставок и одной переменной - объема фонда инвестиционного портфеля Аф, который не должен превышать минимальную из двух величин: спроса на ценные бумаги в конце планового периода с учетом роста стоимости портфеля и предложения денежных ресурсов в начале планового периода.
Модель отражают стремление ЛПР получить максимальную величину процентной маржи и позволяет обосновать принятое им решение относительно оптимальных стратегий в формировании совместной политики как на рынке денежных ресурсов, так и на рынке ценных бумаг в рассматриваемой ситуации.
Экспериментальные расчеты и эффективность моделирования инвестиционного портфеля банка
В рамках использования результатов диссертационного исследования в практической деятельности фондового управления петербургского филиала ОАО АБ "Промрадтехбанк" были проведены экспериментальные расчеты по моделям формирования портфеля. Порядок проведения расчетов представлен на рис.22.
На первом этапе проведенного эксперимента необходимо сетевое информационное обеспечение моделирования исходными данными. Для этого, путем обращения к базам данных торговых систем и бирж по сети Internet , были получены которовкйценных бумаг и другая информация по результатам торгов представленная в приложении № 2.
На следующем этапе, путем статистической обработки исходных данных были рассчитаны показатели доходности, риска и ликвидности по видам ценных бумаг. В табл. 19 приведены расчеты коэффициента вариации на примере обыкновенных акций РАО "ЕЭС России".
Этапы 3, 4 и 5 предусматривают расчеты, соответствующие последовательности формирования инвестиционного портфеля на основе иерархической модели.
В расчетах предусматривается обратная связь заключительного - 6 этапа, позволяющего получить окончательные результаты и оценив полученные показатели вернуться к 3,4, или 5 этапам, в соответствии с решением принятым ЛПР. В табл. 15,16,17 даны расчеты и результаты полученные при моделировании. В табл. 18 обобщенно представлены полученные результаты проведенных расчетов.
При проведении расчетов показатель ликвидности ценных бумаг измерялся как отношение количества заявок, по данной бумаге. Показатель доходности - в процентах годовых. Показатель риска - как коэффициент вариации. Экспериментальные расчеты дали положительный результат по всем критериям оптимальности выбираемых стратегий управляющим ивестиционным портфелем банка.
Экономическое содержание факторов эффективности, связаных с оптимизацией структуры инвестиционного портфеля банка на примере моделирования портфеля акций заключается в следующем.
Изначально, путем экспертных оценок управляющего, был сформирован инвестиционный портфель акций, рассчитанный на период 9 дней. Как видно из табл.14, показатель доходности портфеля в этом случае был равен 171% годовых, показатель ликвидности 0,63, показатель риска 69 %. Портфель состоял из акций 29 эмитентов, сумма инвестиций, направленная на формирование портфеля, составила 2,5 млн. долларов.
Были проведены расчеты показателей портфелей сформированных на такую же сумму денежных средств (2,5 млн. долларов), но с использованием математической модели линейного программирования
При выборе в качестве критерия оптимальности максимизацию доходности - результативный показатель доходности моделируемого портфеля составил 355% годовых на тот же период 9 дней, ликвидности 0,57, риска 76 %. Количество эмитентов в составе портфеля изменилось как качественно, так и количественно, их стало 27 (см. табл.15).
При выборе в качестве критерия оптимальности минимизацию риска портфеля -показатели так же изменились. Доходность портфеля составила 107 % годовых, ликвидность 0,72, риск 23%. Изменились как сами эмитенты, так и их количество - 26. Низкий показатель доходности говорит о том, что бьши выбраны более надежные и стабильные ценные бумаги. В состав портфеля вошли, практически акции, относящиеся к категории blue chips (см. табл.16).
При выборе критерия оптимальности максимизацию ликвидности -доходность портфеля составила 182 % годовых, ликвидность 0,84, риска 37 %, также изменился качественный и количественный состав эмитентов - 18 (см. табл.17).
