Управление волатильностью инвестиционного портфеля с учетом риска потери капитала на основе интервальных данных 
Выгодчикова И.Ю.

1
Эконометрика
Введение

2
Инвестор, волатильность, капитал
Суть метода, допущения и ограничения

3
Модель распределения долей портфеля и алгоритм анализа данных
Расчет волатильности

4
Вычислительный эксперимент

11
Рис. 1. Доли инвестирования компаний согласно формуле (3), период 5 (активация деятельности инвестора по покупке акций)
Обсуждение
Заключение

12
Рис. 2. Сигналы (периоды 5 и 6), «Газпром» и Сбербанк

13
Рис. 3. Сигналы (периоды 5 и 22), «Норникель» и «ЛУКОЙЛ»
Рис. 4. Доли инвестирования согласно формуле (3), период 45 (завершающий)

14
Литература

Ключевые слова: инвестиционный портфель, оценка риска, волатильность, минимакс, принятие решений

Аннотация

В статье представлена модель оптимизации долевой структуры инвестиционного портфеля с использованием минимаксной задачи, графического инструментария фондового рынка и интервальных данных. Для вычисления долей инвестирования в акции автор применяет модель формирования инвестиционного портфеля с фиксированной доходностью и параметрической шкалой риска потери капитала, а также предлагает новую оценку риска активов, связанную с волатильностью цен акций по длине тела и фитиля «японской свечи».

Журнал: «Управление финансовыми рисками» — №1, 2022 (© Издательский дом Гребенников)
Объем в страницах: 14

DOI

10.36627/2221-7541-2022-1-1-30-43 — https://doi.org/10.36627/2221-7541-2022-1-1-30-43

* Деятельность Meta (соцсети Facebook и Instagram) запрещена в России как экстремистская.

1. Бухгалтерская отчетность ПАО «ГАЗПРОМ» ИНН 7736050003 по годам. — Подробнее .

2. Бухгалтерская (финансовая) отчетность предприятий. — Подробнее .

3. Выгодчикова И.Ю. Оценка инвестиционных рисков на основе эффективного индексирования финансового состояния компаний по ключевым показателям // Управление финансовыми рисками. — 2021. — №1. — С. 60–67.

4. Выгодчикова И.Ю. Построение рейтинга инвестиционной привлекательности крупнейших российских компаний с использованием минимаксного подхода // Статистика и экономика. — 2020. — Т.17. — №2. — С. 82–93. — Подробнее .

5. Выгодчикова И.Ю., Гусятников В.Н. Инструментарий принятия решений на основе применения минимаксного индикатора для интервальных данных динамики фондового рынка // Прикладная информатика. — 2018. — Т.13. — №2(74). — С. 109–119.

6. Горский М.А., Сокерин П.О., Юркевич Е.А. Особенности применения моделей оптимальных портфелей на развивающихся фондовых рынках (продолжение) // Вестник Алтайской академии экономики и права. — 2020. — №7-2. — С. 40–55.

7. Кудлаев Э.М., Орлов А.И. Вероятностно-статистические методы исследования в работах А.Н. Колмогорова // Заводская лаборатория. — 2003. — Т.69. — №5. — С. 55–61.

8. Орлов А.И. Непараметрическое точечное и интервальное оценивание характеристик распределения // Заводская лаборатория. — 2004. — Т.70. — №5. — С. 65–70.

9. Халиков М.А., Максимов Д.А. Многошаговая оптимизация портфеля финансовых активов неинституционального инвестора // Путеводитель предпринимателя. — 2017. — №33. — С. 211–219.

10. Borodin А. et al. Improving the Development Technology of an Oil and Gas Company Using the Minimax Optimality Criterion. — Подробнее .

11.Подробнее . — Подробнее .

12. Mamedov Z. et al. Modeling Multivalued Dynamic Series of Financial Indexes on the Basis of Minimax Approximation. — Подробнее .

13. Markowitz H.M. (2002). «Efficient portfolios, sparse matrices, and entities: a retrospective». Operations Research, Vol. 50(1), pp. 154–160.

14. Markovitz H.M. (1952). «Portfolio selection». Journal of Finances, Vol. 7(1), pp. 77–91.

15. Pham H. (2002). «Smooth solutions to optimal investment models with stochastic volatilities and portfolio constraints». Applied Mathematics and Optimization, Vol. 46(1), pp. 55–78.

16. Polak G.G., Rogers D.F., Sweeney D.J. (2010). «Risk management strategies via minimax portfolio optimization». European Journal of Operational Research, Vol. 207, pp. 409–419.17. Smart-lab. — Подробнее .

18. Vygodchikova I. et al. (2022). Assessment and Integral Indexing of the Main Indicators of Oil and Gas Companies by Circular Convolution. — Подробнее .

Выгодчикова Ирина Юрьевна

Выгодчикова Ирина Юрьевна
к. ф.-м. н.
доцент

Доцент кафедры дифференциальных уравнений и математической экономики Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского.

г. Саратов

Другие статьи автора 9