«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Моделирование портфельных решений в случайной среде альтернативных возможностей рынка

Купить электронную версию статьи

Получена: 01.10.2019

Получена в доработанном виде: 11.10.2019

Одобрена: 23.10.2019

Доступна онлайн: 25.12.2019

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Коды JEL: C25, C32, C61

Страницы: 2356–2370

https://doi.org/10.24891/ea.18.12.2356

Журнал «Экономический анализ: теория и практика»
т. 18, вып. 12, декабрь 2019

Бауманис В.И. кандидат экономических наук, профессор факультета непрерывного образования, Рижский университет имени Паула Страдиня, Рига, Латвийская Республика 
baumanis83@rambler.ru

https://orcid.org/0000-0002-3594-2642
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Одной из проблем, нередко обсуждаемых специалистами в рамках теории портфельного инвестирования, является недостаточная размерность пространства инвестиционных возможностей. Для описания портфельного инвестирования считается достаточным всего два измерения: доходность и риск. С одной стороны, сложившаяся практика использования этих двух характеристик отвечает цели снижения вычислительной сложности процедур портфельного анализа и способствует упрощению формализации ряда смежных задач. С другой стороны, вынужденный отказ от воспроизведения реальной многомерности процессов рынка акций явно сдерживает приложение методов, которые значительно расширили бы возможности современного портфельного анализа.
Цели. Разработка эконометрического аналога модели случайного блуждания и приложение в задаче выбора эффективного портфеля Марковица.
Методология. В процессе исследования использовались методы анализа данных и машинного обучения.
Результаты. Представлены результаты формирования портфельных решений в случайной среде альтернативных возможностей рынка акций. Реализовать такую замену удалось благодаря приему, при котором линейный характер связи доходности акции и доходности рынка заменен на нелинейный, воспроизводимый с помощью отдельной регрессионной модели с дискретной зависимой переменной. На ее основе представлена эконометрическая модель доходности акции, в которой в качестве регрессанта используется вероятность положительной доходности, предпочтения по которой могут одновременно приводить к росту доходности и снижению риска.
Выводы. Представленные результаты эмпирической верификации убедительно демонстрируют возможности описания рыночных процессов с помощью вероятностных регрессионных моделей. Применение модели регрессии случайного блуждания в портфельном анализе может существенно повысить эффективность портфельных решений.

Ключевые слова: риск, случайная величина, распределение Бернулли

Список литературы:

  1. Markowitz H.M. Portfolio Selection. The Journal of Finance, 1952, vol. 7, no. 1, pp. 77–91. URL: Link
  2. Black F., Scholes M. The Pricing of Options and Corporate Liabilities. Journal of Political Economy, 1973, vol. 81, iss. 3, pp. 637–654. URL: Link
  3. Merton R.C. Theory of Rational Option Pricing. Bell Journal of Economics and Management Science, 1973, vol. 4, iss. 1, pp. 141–183. URL: Link
  4. Балынин И.В. Оптимизация инвестиционного портфеля в контексте практической реализации риск-ориентированного подхода: многообразие методов и принципов // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 10. С. 79–92. URL: Link
  5. Борочкин А.А. Управление рисками волатильности фондового рынка и неопределенности экономической политики государства при международных портфельных инвестициях // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. Вып. 7. С. 790–804. URL: Link
  6. Малеева Е.А., Бельснер О.А., Крицкий О.Л. Формирование портфеля ценных бумаг с использованием предельной величины риска // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. Вып. 12. С. 2708–2720. URL: Link
  7. Tobin J. The Theory of Portfolio Selection. In: F.H. Hahn and F.P.R. Brechling (eds) The Theory of Interest Rates. London, MacMillan, 1965.
  8. Колясникова Е.Р. Формирование портфеля с учетом различных мер риска и индивидуального отношения инвестора к риску // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 8. С. 1583–1596. URL: Link
  9. Kroll Y., Levy H., Markowitz H.M. Mean‐Variance versus Direct Utility Maximization. The Journal of Finance, 1984, vol. 39, no. 1, pp. 47–61. URL: Link
  10. Sharpe W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis. Management Science, 1963, vol. 9, iss. 2, pp. 277–293. URL: Link
  11. Barros A.J.D., Hirakata V.N. Alternatives for Logistic Regression in Cross-Sectional Studies: An Empirical Comparison of Models That Directly Estimate the Prevalence Ratio. BMC Medical Research Methodology, 2000, vol. 3, pp. 1–13. URL: Link
  12. Федорова Е.А., Гузовский Я.Е., Лукашенко И.В. Оценка применимости модифицированного бета-коэффициента на российском фондовом рынке // Экономический анализ: теория и практика. 2017. Т. 16. Вып. 11. С. 2163–2176. URL: Link
  13. Elton E.J., Gruber M.J., Urich T.J. Are Betas Best? The Journal of Finance, 1978, vol. 33, iss. 5, pp. 1375–1384. URL: Link
  14. Lee L. Identification and Estimation in Binary Choice Models with Limited (Censored) Dependent Variables. Econometrica, 1979, vol. 47, no. 4, pp. 977–996. URL: Link
  15. Cheng P.L., Deets M.K. Portfolio Returns and the Random Walk Theory. The Journal of Finance, 1971, vol. 26, iss. 1, pp. 11–30. URL: Link
  16. Evans J.L. The Random Walk Hypothesis, Portfolio Analysis and the Buy-and-Hold Criterion. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 1968, vol. 3, iss. 3, pp. 327–342. URL: Link
  17. Cohen K.J., Pogue J.A. An Empirical Evaluation of Alternative Portfolio-Selection Models. The Journal of Business, 1967, vol. 40, iss. 2, pp. 166–193. URL: Link
  18. Асатуров К.Г. Детерминанты систематического риска: анализ на основе российского фондового рынка // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. Вып. 23. С. 1343–1363. URL: Link
  19. Негомедзянов Ю.А., Негомедзянов Г.Ю. Углубление функциональности концепции VaR // Финансы и кредит. 2016. № 2. С. 2–8. URL: Link
  20. Head K., Mayer T. Market Potential and the Location of Japanese Investment in the European Union. Review of Economics and Statistics, 2004, vol. 86, iss. 4, pp. 959–972. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8725 (Online)
ISSN 2073-039X (Print)

Свежий номер журнала

т. , вып. ,

Другие номера журнала