+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Экономический анализ: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Оптимизация портфеля на основе меры риска Value At Risk

т. 14, вып. 35, сентябрь 2015

PDF  PDF-версия статьи

Получена: 21.05.2015

Одобрена: 08.07.2015

Доступна онлайн: 07.10.2015

Рубрика: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ

Страницы: 54-64

Колясникова Е.Р. кандидат физико-математических наук, доцент кафедры математических методов в экономике, Башкирский государственный университет, Уфа, Российская Федерация 
len82@yandex.ru

Гелемянова Д.А. студентка института экономики, финансов и бизнеса, Башкирский государственный университет, Уфа, Российская Федерация 
gelemyanovadiana@mail.ru

Предмет и тема. При формировании портфеля инвестор чаще всего принимает решение в условиях неопределенности и риска. Рассматриваются вопросы формирования и оптимизации параметрических портфелей ценных бумаг на основе меры риска Value At Risk, проводится обзор существующих методик. Предлагается трехшаговая модель формирования оптимального портфеля на основе следующих мер риска: стоимости под риском Value At Risk, стандартного отклонения и полуотклонения. Отличительной чертой предлагаемой модели является выраженная практическая направленность.
     Цели и задачи. Предложить трехшаговую модель для решения задачи формирования оптимального портфеля на фондовом рынке. Провести вычислительный эксперимент, реализующий предложенную модель, с учетом реальных данных на рынке ценных бумаг. Дать рекомендации инвестору по составлению оптимального портфеля.
     Методология. Исследование проводилось на основе статистического и портфельного анализа с применением оптимизационных методов. Обработка статистической информации осуществлялась в программах MS Excel и STATISTICA 10, оптимизационные задачи реализованы в MS Excel.
     Результаты. Рассмотрена задача формирования портфеля на фондовом рынке, учитывающая следующие меры риска: стоимость под риском Value At Risk, стандартное отклонение, полуотклонение.
     Область применения. Работа адресована широкому кругу экономистов, работникам банков, аналитикам, инвесторам, работающим на финансовых рынках и желающим сформировать оптимальный портфель из финансовых инструментов.
     Выводы и значимость. В результате проведенного исследования сформирован портфель по предложенной трехшаговой модели. Модель позволяет дать рекомендации инвестору, как оптимально распределить денежные средства по ценным бумагам.

Ключевые слова: стоимость, риск, Value At Risk, портфель ценных бумаг, полуотклонение, стандартное отклонение

Список литературы:

  1. Danielsson J., De Vries C.G., Jørgensen B.N. The Value of Value at Risk: Statistical, Financial, and Regulatory Considerations // FRBNY Economic Policy Review. October 1998. P. 107–108.
  2. Меньшиков И.С., Шелагин Д.А. Рыночные риски: модели и методы. М.: Вычислительный центр РАН, 2006. 55 c.
  3. Демкин И.В. Оценка интегрированного инновационного риска на основе методологии Value At Risk // Проблемы анализа риска. 2006. № 4. С. 362–378.
  4. Ткаченко Т.С. Использование методов имитационного моделирования в оценке валютного риска // Регион: экономика и социология. 2007. № 2. С. 80–89.
  5. Уфимцев А.А. Измерение валютных рисков с помощью методологии Value At Risk // Вестник Челябинского государственного университета. 2012. № 8. С. 137–142.
  6. Никонов О.И., Фирсов А.А. Регрессионная модель фондового рынка в коммерческом банке на основе GARCH-процесса для двух временных рядов // Вестник УГТУ. 2007. № 4. С. 70–75.
  7. Кадников А.А. VаR портфеля, содержащего инструменты с короткой историей торгов // Вестник Новосибирского государственного университета. Сер.: Социально-экономические науки. 2009. Т. 9. № 3. С. 39–52.
  8. Хорева О.А. Использование методологии VаR при измерении контрагентного риска для форвардных фрахтовых соглашений // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2009. № 2. С. 169–170.
  9. Лобанов А., Порох А. Анализ применимости различных моделей расчета VаR на российском рынке акций // Рынок ценных бумаг. 2001. № 2. С. 65–70.
  10. Кайнова Е.А., Лобанов А.А. Сравнительный анализ методов расчета VаR лимитов с учетом модельного риска на примере российского рынка акций // Управление финансовыми рисками. 2005. № 1. С. 44–55.
  11. Колясникова Е.Р., Скороспелова Н.А. Формирование портфеля на финансовом рынке. Алгоритм, методика, модели. Saarbrücken: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. 80 с.
  12. Колясникова Е.Р., Скороспелова Н.А. Формирование портфеля с учетом различных мер риска // Управление финансовыми рисками. 2013. № 3. С. 204–220.
  13. Бронштейн Е.М., Шапошникова А.Г. Проблемы инвестирования // Аудит и финансовый анализ. 2010. № 5. С. 1–5.
  14. Markowitz H. Portfolio selection: Efficient diversification of investments. New York: John Wiley & Sons, Inc., London: Chapman & Hall, Limited, 1959. 344 p.
  15. Лобанов А. Проблема метода при расчете Value At Risk // Рынок ценных бумаг. 2000. № 21. С. 54–58.
  16. Liang B., Park H. Risk Measures for Hedge Funds: A Cross-Sectional Approach. // European Financial Management. 2007. № 13. P. 333–370.
  17. Garp P.J. Financial risk manager handbook. New Jersey: John Wiley & Sons. 2007. 714 p.

Посмотреть другие статьи номера »

 

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

Свежий номер журнала

т. 21, вып. 9, сентябрь 2022

Другие номера журнала