Анализ и использование обобщенных показателей классов акций при формировании портфеля корпоративных ценных бумаг тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Розов, Александр Альбертович
- Место защиты
- Москва
- Год
- 1998
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Автореферат диссертации по теме "Анализ и использование обобщенных показателей классов акций при формировании портфеля корпоративных ценных бумаг"
од
НА ПРАВАХ РУКОПИСИ УДК 519.865.5
РОЗОВ АЛЕКСАНДР АЛЬБЕРТОВИЧ
АНАЛИЗ И ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОБОБЩЕННЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КЛАССОВ АКЦИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ПОРТФЕЛЯ КОРПОРАТИВНЫХ ЦЕННЫХ БУМАГ
Специальность: 08.00.13 - Экономико-математические методы
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Москва 1998
Работа выполнена на кафедре Прикладной математики Московского государственного университета экономики, статистики и информатики.
Научный руководитель
- кандидат технических наук, профессор Мастиева Ирина Николаевна
Официальные оппоненты
- доктор экономических наук, профессор Лебедев Валерий Викторович
- кандидат экономических наук, доцент Дуброва Татьяна Абрамовна
Ведущая организация
Центр международного банковского развития, инвестиционного и кредитного сотрудничества Всероссийского научно-исследовательского института внешних связей Министерства экономики РФ (ВНИИВС)
г. в //
с*
часов на Московском
Защита состоится "<Л 7" ^СОЦсМ- |998 заседании диссертационного совета К.053.19.03 в государственном университете экономики, статистики и информатики по адресу: 119501, г. Москва,ул. Нежинская, д. 7.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета.
Автореферат разослан 1998 Г.
/
Ученый секретарь диссертационного совета
кандидат экономических наук, доцент ' ^ ' Киселева И. А.
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Переходные процессы преобразования национальной экономики предопределили развитие фондового рынка России и создали условия ддя появления новых экономических структур - инвестиционных институтов, основными видами профессиональной деятельности которых являются организация и информационно-аналитическая поддержка торговли финансовыми активами. С целью обеспечения функционирования этого сектора отечественной экономики была разработана правовая база и сформирована инфраструктура рынка, включающая широкую сеть депозитарно-клиринговых организаций, а также торговых систем и площадок. Наряду с этим появилась потребность в разработке специальных экономико-математических методов, направленных на повышение эффективности инвестиций.
Стремительное возрастание и дифференциация спроса на высокодоходные финансовые инструменты (корпоративные ценные бумаги, государственные и муниципальные облигации, банковские векселя и др.) привели к необходимости адаптирования методов оценки и диверсификации инвестиций, применяемых на развитых рынках других стран, к условиям российского фондового рынка. Вместе с тем возникла задача разработки новых методов оптимизации финансовых вложений, учитывающих все особенности отечественного рынка ценных бумаг. Одной из основных задач при этом явилась разработка методов формирования инвестиционного портфеля -оптимальной в заданных условиях комбинации финансовых активов, позволяющей, с одной стороны, снизить уровень риска и, с другой стороны, повысить доходность инвестиций.
В последнее время появилось много новых разработок в области методов формирования инвестиционного портфеля. Во многих предлагаемых моделях рассматривается включение в портфель корпоративных ценных бумаг (в частности, акций приватизированных предприятий), которые являются самыми высокодоходными и, вместе с тем, самыми высокорисковыми финансовыми инструментами
фондового рынка. Однако создатели ряда методик не всегда учитывают основную особенность российского рынка корпоративных ценных ценных бумаг - недостаточно высокую ликвидность подавляющего большинства бумаг. Под недостаточно высокой ликвидностью подразумевается практическая невозможность в любой момент купить или продать по текущим ценам любое, даже очень малое, количество заданных ценных бумаг. Действительно, даже считающиеся высоколиквидными корпоративные бумаги (например, акции НК ЛУКойл, ЕЭС России, Мосэнерго, Ростелекома и др.) не являются таковыми хотя бы потому, что при необходимости приобрести или продать пакет этих бумаг, включающий несколько акций и значительно меньший стандартного размера лотов, торгуемых на торговых площадках, трейдер сталкивается со значительными трудностями.
Кроме того, многие разработчики методик не считают необходимым учитывать в своих моделях фундаментальные положения теории инвестиционного портфеля. Тем самым зачастую предлагаемые концепции' и методы являются по сути малоэффективными, так как позволяют решать
узкоспециализиованные задачи при большом количестве исходных ограничений.
В связи с этим крайне актуальной становится разработка принципов и инструментов формирования инвестиционного портфеля, основанных на фундаментальных теоретических концепциях и учитывающих специфику российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг.
Цели и задачи исследования. Целью данной работы является исследование классической теории и моделей инвестиционного портфеля, разработка механизма анализа рыночных характеристик корпоративных ценных бумаг, построение модели инвестиционного портфеля, учитывающей как фундаментальные положения теории портфеля ценных бумаг, так и особенности российского фондового рынка.
В соответствии с поставленной целью основными задачами работы являются:
выявление особенностей российского внебиржевого рынка ' корпоративных ценных бумаг;
изучение теоретических основ и моделей формирования инвестиционного портфеля;
- обобщение сведений о рыночных характеристиках корпоративных ценных бумаг;
- разработка методики предварительной обработки информации о ценных бумагах для последующего ее использования при формировании портфеля акций российских эмитентов;
- модификация классических моделей инвестиционного портфеля с учетом специфики российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг;
- обзор наиболее эффективных в условиях российского внебиржевого фондового рынка методов технического анализа для определения оптимальных стратегий при формировании инвестиционного портфеля;
- разработка программного обеспечения решения задачи определения структуры инвестиционного портфеля.
Объект исследования. Объектом исследования диссертационной работы является внебиржевой рынок корпоративных ценных бумаг, представленный Российской торговой системой (РТС), а также информационными базами данных АК&М-!^!, Финмаркет и другими.
Методика_исследования. Методологическую основу
исследования составили труды зарубежных и отечественных ученых, специалистов в области финансового и инвестиционного анализа, экономико-математических методов, математической статистики, исследования операций. При решении конкретных задач применялись элементы- теории информационных систем и баз данных, моделирования экономических процессов.
Научна» новизна. В диссертации поставлена и решена новая актуальная задача разработки методологических положений и инструментальных средств анализа и классификации корпоративных ценных бумаг и формирования инвестиционного портфеля с учетом специфики фондового рынка России.
В рамках решения этой задачи новыми в диссертации являются следующие положения:
использование показателей ликвидности для формирования листинга корпоративных ценных бумаг;
- классификация ценных бумаг, представленных в листинге, по степени рыночного риска;
- определение обобщенных показателей классов акций - индексов классов;
- применение теории и моделей инвестиционного портфеля для классов акций;
- выделение наиболее эффективных методов технического анализа на российском рынке корпоративных ценных бумаг;
разработка программного обеспечения автоматизированного решения задачи анализа и классификации корпоративных ценных бумаг и формирования портфеля ценных бумаг.
Практическая значимость, апробация и внедрение результатов работы. Диссертация направлена на теоретическое обоснование и практическое решение задачи формирования инвестиционного портфеля в условиях российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг. Практическая значимость работы заключается в том, что разработанная модель и алгоритм позволяют производить определение структуры портфеля с учетом специфики российского фондового рынка и могут быть использованы широким кругом профессиональных участников рынка для управления как собственными, так и клиентскими портфелями.
Основные положения диссертационной работы апробированы в ОАО "Инвестиционная компания "Вашъ Финансовый Попечитель" и использовались в процессе функционирования информационно-
торгоной системы указанной компании. Результаты апробации покапали практическую значимость и эффективность предложенных актором модели и алгоритма.
Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 3 работы общим объемом 1.2 п.л.
Состав и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы (57 наименований) и трех приложений. Общий объем работы составляет 153 страницы текста, в том числе 9 таблиц и 21 рисунок.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цель и задачи исследования, выявлены научная новизна и практическая значимость полученных результатов, а также приведено краткое изложение глав диссертации.
В главе I приводятся основополагающие понятия фондового рынка, определяются особенности отечественного рынка корпоративных ценных бумаг, рассматриваются фундаментальные положения теории инвестиционного портфеля, исследуются классические модели инвестиционного портфеля, определяются основные особенности применения существующих моделей портфеля ценных бумаг на российском внебиржевом фондовом рынке.
Проведенный анализ развития и функционирования российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг позволил сделать вывод о значительных позитивных изменениях, произошедших с момента начала реформ национальной экономики. Важнейшими из них являются:
появление информационно-торговых систем на базе ряда консультационных компаний (АК&М, Финмаркет и др.), включающих информацию о ценах покупки и продажи нескольких сотен видов корпоративных ценных бумаг, а также количестве операторов соответствующих сегментов рынка:
- организация Российской Торговой Системы (РТС), представляющей из себя автоматизированную коммуникационную сеть, охватывающую все регионы России. Участники РТС выставляют в системе только "твердые" котировки (цены покупки и продажи акций, по которым операторы обязаны совершить сделки в случае возникновения соответствующих предложения или спроса);
- улучшились показатели ликвидности многих ценных бумаг, что свидетельствует о повышении эффективности рынка;
- в торговый оборот постепенно были вовлечены акции самых разных эмитентов: относящихся к различным отраслям экономики, расположенных в различных регионах страны, представляющих
интерес со стороны как стратегического, так и спекулятивного инвестора.
Наряду с перечисленными обстоятельствами выявлены негативные особенности российского рынка корпоративных ценных бумаг, одной из которых является низкая ликвидность мелких пакетов акций (меньших по размеру, чем стандартные торгопые лоты соответствующих бумаг) большинства эмитентов. После исследования фундаментальной теории и моделей инвестиционного портфеля был сделан вывод о том, что ни одна из классических моделей не применима на отечественном рынке в связи с указанным недостатком последнего. Кроме того, анализ модели "простой диверсификации" показал, что на практике увеличение числа различных активов в портфеле, начиная с некоторого уровня (десяти-пятнадцати видов ценных бумаг) не приводит к дальнейшему улучшению рыночных характеристик портфеля. В реальных же условиях листинг акций для включения их в портфель, как правило, насчитывает несколько десятков видов ценных бумаг. Непосредственное применение к подобному листингу классических методов формирования портфеля (Марковица или Шарпа) в большинстве случаев приводит к высокой степени диверсификации последнего. В этом случае значительно возрастает трудоемкость практического формирования портфеля и накладные расходы, связанные с его управлением, тогда как эффективность портфеля повышается незначительно.
На основании проведенного автором комплексного изучения аспектов отечественного фондового рынка, теории и моделей инвестиционного портфеля предложена новая стратегия формирования портфеля, базирующаяся на классификации корпоративных ценных бумаг по показателям риска с целью выявления групп сходных по рыночным качествам, акций, вычислении обобщенных показателей классов акций - индексов классов, являющихся агрегированными показателями доходности классов, построение на основе индексов модели инвестиционного портфеля. Данный подход к формированию портфеля позволяет, с
одной стороны, укрупнись пакеты акций, »ходящие и портфель, и с другой стороны, регулировать степень его диверсификации.
Глава II посвящена исследованию способов оценки инвестиционной привлекательности и перспективности корпоративных ценных бумаг, разработке метода формирования листинга акций для включения в портфель, формулированию способа оценки рыночных качеств акций на основе результатов регрессионного анализа их ценовых показателей, разработке метода объединения корпоративных бумаг, имеющих сходные рыночные характеристики, в классы, определению основных обобщенных показателей полученных классов и способов их расчета.
В результате исследования рыночных характеристик корпоративных ценных бумаг - показателей доходности и риска инвестиций в них, а также ликвидности - выявлен критерий формирования листинга акций для включения в портфель. На основании анализа перечисленных характеристик сделан вывод о целесообразности использования в качестве этого критерия показателей текущей рыночной ликвидности ценных бумаг, а именно спрэдов цен покупки и продажи акций:
5_(с.(„рОлус(по«).1)м00%1 (1)
где - спрэд цен покупки и продажи акций ¡-того вида;
с!<"0"', С|(|фм) - цены покупки и продажи акций ¡-того вида,
соответственно.
Данный выбор обусловлен следующими обстоятельствами. Во-первых, даже при отрицательной доходности ликвидные бумаги потенциально пригодны для вложения в них средств: изменения конъюнктуры рынка в любой момент может повлечь увеличение их доходности. Во-вторых, при включении в портфель только ликвидных бумаг всегда есть возможность без существенных потерь продать их в дальнейшем в случае ухудшения их рыночных характеристик.
В работе предложено произвести разбивку листинга на несколько классов таким образом, чтобы каждый класс включал в себя акции, имеющие сходные рыночные характеристики
показатели риска. Автором разработана методика классификации ценных бумаг по показателям риска инвестирования в них -коэффициентам р и г2. Основанием для выбора в качестве критерия классификации характеристик риска послужили следующие обстоятельства. Во-первых, показатели риска более стабильны по сравнению с показателями доходности. Во-вторых, коэффициенты р и г2 отражают взаимосвязь динамики курсовой стоимости конкретных акций с основным индикатором рынка - фондовым индексом. Следовательно, эти показатели позволяют выделить акции, не только имеющие похожие ценовые тенденции в анализируемый период (что можно сделать и на основании показателей доходности), но и аналогичную взаимосвязь с общерыночными тенденциями.
Анализ рыночных характеристик риска инвестиций в акции -коэффициентов р и г2 - с целью выявления среди них критериальных показателей для классификации ценных бумаг листинга привел к необходимости введения нового показателя, являющегося обобщенной мерой нерискованности инвестиций в акции. В качестве такого показателя автором предложен следующий коэффициент:
У=г2/1Р|- (2)
Классификация акций листинга производится следующим
образом. Инвестором или управляющим портфелем задается максимальная степень диверсификации портфеля, представляющая максимальное количество п различных активов в нем. Листинг разбивается на п классов. Для этого весь диапазон изменения коэффициента у для ценных бумаг данного листинга делится на п отрезков равной длины. По принадлежности значений коэффициента у для акций каждого вида к одному из полученных отрезков формируются классы.
В диссертации определены обобщенные показатели классов акций - индексы классов и разработана методика их расчета. Индексы являются агрегированными показателями доходности классов и вычисляются как взвешенные средние доходности ценных бумаг классов. Весовые коэффициенты представляют из себя
функции меры торговой активности рынков соответствующих акций, что отражается в уровне ликвидности бумаг (спрэдах цен их покупки и продажи). Действительно, вполне закономерным является тот факт, что чем чаще осуществляются операции с конкретными акциями, тем меньше численный рызрыв между ценами их покупки и продажи. В результате определен способ вычисления индексов классов как взвешенных средних, смещенных к значениям доходности самых ликвидных бумаг классов.
Весовой коэффициент для доходности акций .¡-того вида, входящих в ¡-тый класс, выбран обратно пропорциональным спрэду цен покупки и продажи бумаги:
wч=.s1/l/¿s„'l , (3)
где у/,, - вес доходности акций ]-того вида, входящих в ¡-тый класс, в индексе (¡=1, ..., п; 1, ..., Ц);
1 - величина, обратная спрэду цен покупки и продажи акций ^того
вида, входящих в ¡-тый класс ................. ..., Ц);
Ц - количество видов акций в ¡-том классе (¡=1, ..., п).
Индекс ¡-того класса имеет вид:
1Ы01=1р,^|) , (4)
г* |
где - индекс ¡-того класса акций (¡=1, ..., п);
р,; - доходность акций ^того вида, входящих в ¡-тый класс (¡=1, ..., и;
и).
В результате анализа введенных обобщенных показателей классов акций - индексов классов - сделаны следующие заключения. Индекс представляет средний темп роста курсов бумаг класса. Показатели доходности акций каждого вида, входящих в класс, постоянно меняются, особенно это касается наиболее ликвидных бумаг. Средние же темпы изменения курсовой стоимости всех акций класса менее изменчивы, так как сильный рост цены одних бумаг компенсируется менее значительным изменением стоимости других. Данное обстоятельство позволило автору сделать вывод о том, что в качестве предполагаемой средней доходности акций класса на период
формирования портфеля целесообразно использовать величину математического ожидания индекса, а в качестве меры риска инвестиций в акции класса - стандартное отклонение индекса.
Кроме того, в диссертации предложена линейная регрессионная модель, на основании которой определяются рыночные характеристики классов - коэффициенты а;, [3, и коэффициент детерминации г,2 (¡=1, ..., п):
INDi=ß,pI+ai+E„ (5)
где pl - вектор доходности фондового индекса за периоды, равные по продолжительности сроку, на который формируется портфель; е, - случайная ошибка, характеризующаяся нулевым математическим ожиданием M(ei), постоянным среднеквадратическим отклонением ап и независимыми друг от друга значениями.
Указанные характеристики класса позволяют оценивать его рыночные качества аналогично тому, как это делается для отдельных видов ценных бумаг.
Таким образом, предложенный метод классификации позволяет:
- объединять акции, имеющие сходные рыночные качества, а именно показатели риска инвестиций;
- регулировать степень классификации путем задания количества классов, на которое делится листинг;
- определять обобщенные показатели классов, которые позволяют оценить ожидаемые доходности классов и стандартные отклонения доходностей классов, а также рыночные характеристики классов.
Глава III включает в себя построение модели инвестиционного портфеля, использующей в качестве показателей эффективности обобщенные показатели классов акций, разработку метода решения оптимизационной задачи определения долей классов в портфеле, обоснование способов выбора наиболее привлекательных для инвестора акций внутри классов посредством проведения технического анализа и определение доли безрискового актива в портфеле.
В диссертации на базе модели Шарпа разработана модель инвестиционного портфеля, использующая обобщенные показатели классов акций. Выбор модели Шарпа в качестве базовой обусловлен следующими обстоятельствами. Во-первых, данная модель разработана с учетом основных положений фундаментальной теории инвестиционного портфеля. Во-вторых, при практическом формировании инвестиционного портфеля в него, как правило, включают безрисковый актив (будь то государственные облигации или банковские векселя), а модель Шарпа предполагает именно такой путь создания портфеля.
В качестве управляемых переменных оптимизационной задачи формирования портфеля в диссертации используются классы акций. Структура оптимального портфеля представляет из себя вектор
весовых коэффициентов ........ х„), с которыми классы включаются в
портфель. Определение данного вектора производится методом, предложенным Элтоном, Грубером и Падбергом и получившим в литературе название ЕСР-метода. Данный метод модифицирован автором с целью использования его для классов акций.
Задача отыскания оптимального портфеля сводится к максимизации целевой функции:
(М(р)-рО/о -»" шах, при линейном ограничении:
(6)
(7)
где рГ - доходность безрискового актива;
М(р) - математическое ожидание доходности портфеля:
М(р)=||х,М(ШО|);
(В)
о - стандартное отклонение доходности портфеля:
а!=£ £Х,Х,соу(1ЫО„ 1ЫО,); /=1
(9)
х, - доля ¡-того класса в портфеле (¡=1, ..., п); 1ЫО| - индекс ¡-того класса (¡=1, ..., п); п - количество классов.
Алгоритм модифицированного ЕСР-метода заключается в следующем:
1. Составляется таблица классов, в которой последние ранжируются в порядке убывания отношений:
КУОЦ=(М(1ЫО|)-рО/Р|, (Ю)
где (5, - коэффициент р для ¡-того класса (¡=1, ..., п).
2. Начиная с верхней строки получившейся после ранжирования таблицы классы добавляются во множество V/ классов, включаемых и портфель (первоначально У^О). Причем после добавления ¡-того класса ............. вычисляется соотношение:
где аР| - стандартное отклонение доходности выбранного для анализа фондового индекса;
Оц - показатель несистематического риска класса, определяемый из выражения для дисперсии индеса класса:
а,2=р,2ар,!+о^. (12)
Каждый раз после добавления ¡-того класса во множество V/ соответствующее значение КУОЦ сравнивается со значением Ф(\У). Если
Ф(\У)<ЯУОЦ, (13)
то соответствующий класс включается в портфель и остается во множестве V/. Далее производится переход к следующей строке таблицы.
Если на очередном шаге для .¡-того класса'неравенство (13) не выполняется, то .¡-тый класс и все классы, расположенные в последующих строках таблицы, не включаются в портфель, ^тый класс при этом исключается из множества V/. Рассчитанное на предыдущем шаге значение Ф(\У) фиксируется:
Ф*=Ф(У/), (14)
и вычисляются доли классов х, в портфеле (1 е V/):
х^г./Гг,, (15)
где
I (М(• N О,)-рГ)/ф. - Ф*|. (16)
В работе сформулирован принцип комбинирования в портфеле безрискового актива с корпоративными бумагами. Основным критерием определения пропорций безрисковой и рисковой частей портфеля служат предпочтения инвестора относительно уровня риска, который он готов принять, чтобы увеличить ожидаемый доход. В зависимости от степени неприятия инвестором риска формируется итоговый портфель, состоящий из корпоративных ценных бумаг и безрискового актива.
В диссертации также предложены способы выбора акций внутри классов для непосредственного включения в инвестиционный портфель (каждый класс в портфеле должен быть представлен одним видом ценных бумаг). В качестве критериев выбора предложено использовать сравнительные оценки предстоящих изменений стоимости бумаг. Такие оценки получаются на основании методов технического анализа, среди которых выделены наиболее эффективные в условиях российского фондового рынка. К их числу отнесены методы технического анализа курсовой стоимости акций на основе следующих индикаторов:
- простых, взвешенных и экспоненциальных скользящих средних с порядками, равными пяти, восьми, четырнадцати или двадцати одному дню или числу дней, на которое производится формирование портфеля;
- осцилляторов Дивергенции-Конвергенции скользящих средних, Индекса товарного канала, Нормы изменения, Момента и некоторых других.
В главе IV рассмотрена конкретная задача формирования портфеля корпоративных ценных бумаг на российском внебиржевом фондовом рынке, а также алгоритм ее решения, приведены описание разработанного программного обеспечения решения задачи формирования инвестиционного портфеля, практический пример
использования предложенных методов и программных инструментов, а также анализ полученных результатов.
В диссертации разработан алгоритм решения задачи формирования инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акции. Алгоритм включает а себя следующие этапы.
1. Формирование листинга корпоративных ценных бумаг для включения в портфель.
Критерием включения тех или иных акций в листинг являются их соответствие заданному уровню ликвидности и предпочтениям инвестора. Для формирования листинга необходимо задать предельную величину спрэда цен покупки и продажи акций, при превышении которой соответствующие бумаги не включаются в листинг, как не удовлетворяющие требуемому уровню ликвидности.
2. Разбиение листинга на классы.
Для того, чтобы сформировать^ классы акций, необходимо рассчитать коэффициенты 0, г2 и у для ценных бумаг, включенных в листинг. Коэффициенты гг для акций листинга проверяются на значимость. Бумаги, имеющие незначимые коэффициенты гг, исключаются из листинга, так как характеризуются очень высоким систематическим риском. Далее задается количество п классов, на которое делится листинг.
3. Вычисление индексов классов.
Индексы классов являются обобщенными показателями классов акций и рассчитываются на основании доходностей ценных бумаг, включенных в соответствующие классы, и спрэдов их цен покупки и продажи. Наряду со значениями индексов вычисляются их статистические характеристики: математические ожидания и стандартные отклонения. Также рассчитываются коэффициенты р для индексов.
4. Определение долей классов в портфеле.
Расчет проводится по модифицированному алгоритму ЕСР-метода. Для вычислений задается размер доходности безрискового актива, который будет включен в портфель.
5. Выбор акций внугри каждого класса для включения их в портфель.
Выбор акций производится на основании сравнительных оценок предстоящего изменения курсовой стоимости акций. Данные оценки получаются с использованием методов технического анализа.
6. Определение долей безрисковой и рисковой частей портфеля.
Соотношение безрисковой и рисковой частей портфеля
определяется в зависимости от предпочтений инвестора.
В рамках диссертации разработано программное обеспечение решения задачи определения структуры инвестиционного портфеля, которое состоит из пяти следующих основных блоков (рис. I).
1. Ввод исходной информации (значений фондового индекса, цен покупки и продажи акций на каждый день заданного периода).
Данный раздел программного обеспечения предназначен для автоматизации ввода исходной информации и проверки корректности ее задания.
2. Формирование листинга ценных бумаг.
Этот блок программного обеспечения предназначен для выбора из всего списка ценных бумаг, информация о которых содержится в базе данных, тех акций, которые удовлетворяют требуемому уровню ликвидности и индивидуальным предпочтениям инвестора.
3. Расчет коэффициентов р, г2, у.
Данный раздел программного обеспечения разработан для определения рыночных коэффициентов р, г2, у ценных бумаг листинга по предложенной в работе методике и проверки коэффициента г2 на значимость.
4. Формирование классов акций и вычисление их индексов.
Рассматриваемый блок программы служит для
автоматизированного формирования классов акций и определения их обобщенных показателей - индексов классов.
Рис.1 Основные блоки программного обеспечения решения задачи формирования инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций
5. Определение структуры инвестиционного портфеля.
Данный раздел программного обеспечения предназначен для определения долей классов акций в инвестиционном портфеле, а также вычисления ожидаемой доходности и стандартного отклонения полученного портфеля.
В заключении подводятся итоги проделанной работы, определяются результаты проведенных исследований, а также рассматриваются перспективы развития методов классификации корпоративных ценных бумаг и моделей инвестиционного портфеля.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
1. Проведен комплексный анализ российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг, а также теоретических положений и моделей формирования инвестиционного портфеля. В результате выявлены специфические особенности отечественного фондового рынка, главная из которых - крайне низкая ликвидность мелких пакетов акций российских эмитентов - делает практическое использование классических моделей портфеля малоэффективным.
Сделан вывод о нецелесообразности сильного увеличения степени диверсификации портфеля (более 10-15 различных активов в портфеле), так как при этом повышается трудоемкость практического формирования портфеля, тогда как его характеристики улучшаются незначительно.
Предложена стратегия формирования портфеля, учитывающая указанные аспекты и заключающаяся в объединении ценных бумаг, имеющих сходные рыночные характеристики, в классы и определении долей классов в портфеле.
2. Определен метод составления листинга корпоративных ценных бумаг для формирования инвестиционного портфеля. В качестве критерия включения бумаг в листинг предложено использовать уровень их ликвидности. В результате исследования различных показателей ликвидности акций (количество бумаг, прошедших перерегистрацию в реестре акционеров, объемы торгов ценными бумагами на внебиржевом рыке, спрэды цен покупки и продажи акций) сделан вывод о том, что при формировании листинга целесообразно использовать спрэды цен покупки и продажи ценных бумаг. Данные показатели адекватно отражают уровень ликвидности акций. Информация же о количественных характеристиках объемов сделок, в отличие от ценовой информации, не всегда является общедоступной на внебиржевом фондовом рынке (исключением является РТС, в которой эта информация представлена).
3. Разработана модель классификации ценных бумаг листинга. На основе анализа рыночных характеристик акций определены
критериальные показатели для классификации - характеристики риска инвестиций. Для классификации предложен новый показатель - коэффициент у, являющийся сводным показателем риска инвестиций.
4. Предложены обобщенные показатели полученных классов акций - индексы классов. Определена методика их расчета. Индексы классов представляют собой средневзвешенные показатели доходности акций классов и позволяют рассматривать классы как самостоятельные объекты для инвестирования.
Сформулирована линейная регрессионная модель, позволяющая определить рыночные характеристики классов на основе значений индексов классов.
5. Разработана модель инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций - индексов классов, построенная на базе модели инвестиционного портфеля Шарпа. Она позволяет определить оптимальную структуру портфеля корпоративных ценных бумаг, а затем путем комбинации полученного портфеля с безрисковым активом добиться соответствия предпочтениям инвестора относительно соотношения "риск-доходность" портфеля.
6. Предложен алгоритм решения задачи формирования инвестиционного портфеля на основе разработанной модели. Данный алгоритм позволяет определить структуру портфеля корпоративных ценных бумаг в виде долей классов акций в нем.
7. Разработано и реализовано программное обеспечение решения задачи формирования инвестиционного портфеля в условиях российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг на основе обобщенных показателей классов акций.
8. В результате исследования различных методов технического анализа рынка ценных бумаг выявлены наиболее эффективные методы в условиях российского внебиржевого фондового рынка. Данные методы предложено использовать для определения акций внутри классов, обладающих наибольшим потенциалом роста
курсовой стоимости. Выбранные таким образом бумаги (внутри каждого класса выбираются акции одного вида) включаются в портфель в тех пропорциях, которые вычисляются на стадии определения структуры портфеля в терминах классов акций.
Г-'.'ультаты, полученные в ходе исследования, могут быть рекомендованы к практическому использованию
информационно-аналитическими, торговыми и клиентскими службами инвестиционных и брокерских компаний, а также других инвестиционных институтов - профессиональных участников фондового рынка России.
Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:
1. Использование линейной регрессионной модели для определения рыночных характеристик акций/ М.; МЭСИ, ¡998. Рукопись деп. в ИНИОН РАН № 53436 13.04.98, 0.5 п.л.
2. Классификация корпоративных ценных бумаг по рыночным характеристикам/ М.: МЭСИ, 1998. Рукопись деп. в ИНИОН РАН № 53437 13.04.98, 0.4 п.л.
3. Анализ рынка акций на основе коэффициентов/ Статья в еженедельнике "Деловой Мир (Проблемы. Анализ. Прогноз)", №30(94), М.: Изд. "Деловой Мир", 1995, 0.3 п.л.
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Розов, Александр Альбертович
Введение
Глава I. Математическое моделирование портфеля ценных бумаг на вторичном фондовом рынке
1.1. Особенности рынка корпоративных ценных бумаг на примере российского фондового рынка)
1.2. Методологические аспекты определения структуры портфеля акций
1.3. Методы математического моделирования инвестиционного портфеля и условия их применения
1.3.1. Модель Марковица
1.3.2. Модель Шарпа
1.4. Особенности применения моделей определения структуры и управления инвестиционным портфелем в условиях российского фондового рынка
Выводы по главе I
Глава II. Классификация корпоративных ценных бумаг и определение обобщенных показателей классов акций
2.1. Рыночные характеристики дохода, риска и ликвидности корпоративных ценных бумаг
2.2. Использование линейной регрессионной модели для определения рыночных характеристик акций
2.3. Классификация корпоративных ценных бумаг по рыночным характеристикам
2.4. Обобщенные показатели классов акций 81 Выводы по главе II
Глава III. Использоание обобщенных показателей классов акций для определения структуры инвестиционного портфеля
3.1. Модель инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций
3.2. Применение методов технического анализа для определения инвестиционной привлекательности ценных бумаг
3.3. Определение структуры инвестиционного портфеля в рамках классов ценных бумаг
Выводы по главе III
Глава IV. Формирование портфеля акций в условиях российского внебиржевого фондового рынка с использованием модели инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций
4.1. Постановка задачи формирования инвестиционного портфеля и метод ее решения
4.2. Состав и структура алгоритмического и программного обеспечения
4.3. Процесс решения задачи и анализ результатов на конкретном примере)
Выводы по главе ГУ
Диссертация: введение по экономике, на тему "Анализ и использование обобщенных показателей классов акций при формировании портфеля корпоративных ценных бумаг"
Переходные процессы преобразования национальной экономики предопределили развитие фондового рынка России и создали условия для появления новых экономических структур -инвестиционных институтов, основными видами профессиональной деятельности которых являются организация и информационно-аналитическая поддержка торговли финансовыми активами. С целью обеспечения функционирования этого сектора отечественной экономики была разработана правовая база и сформирована инфраструктура рынка, включающая широкую сеть депозитарно-клиринговых организаций, а также торговых систем и площадок. Наряду с этим появилась потребность в разработке специальных экономико-математических методов, направленных на повышение эффективности инвестиций.
Стремительное возрастание и дифференциация спроса на высокодоходные финансовые инструменты (корпоративные ценные бумаги, государственные и муниципальные облигации, банковские векселя и др.) привели к необходимости адаптирования методов оценки и диверсификации инвестиций, применяемых на развитых рынках других стран, к условиям российского фондового рынка. Вместе с тем возникла задача разработки новых методов оптимизации финансовых вложений, учитывающих все особенности отечественного рынка ценных бумаг. Одной из основных задач при этом явилась разработка методов формирования инвестиционного портфеля -оптимальной в заданных условиях комбинации финансовых активов, позволяющей, с одной стороны, снизить уровень риска и, с другой стороны, повысить доходность инвестиций.
В последнее время появилось много новых разработок в области методов формирования инвестиционного портфеля. Во многих предлагаемых моделях рассматривается включение в портфель корпоративных ценных бумаг (в частности, акций приватизированных предприятий), которые являются самыми высокодоходными и, вместе с тем, самыми высокорисковыми финансовыми инструментами фондового рынка [45, 52, 53]. Однако создатели ряда методик не всегда учитывают основную особенность российского рынка корпоративных ценных ценных бумаг - недостаточно высокую ликвидность подавляющего большинства бумаг. Под недостаточно высокой ликвидностью мы подразумеваем практическую невозможность в любой момент купить или продать по текущим ценам любое, даже очень малое, количество заданных ценных бумаг. Действительно, даже считающиеся высоколиквидными корпоративные бумаги (например, акции НК ЛУКойл, ЕЭС России, Мосэнерго, Ростелекома и др.) не являются таковыми хотя бы потому, что при необходимости приобрести или продать пакет этих бумаг, включаю щии несколько акции и значительно менынии стандартного размера лотов, торгуемых на торговых площадках, трейдер сталкивается со значительными трудностями.
Кроме того, многие разработчики методик не считают необходимым учитывать в своих моделях фундаментальные положения теории инвестиционного портфеля. Тем самым зачастую предлагаемые концепции и методы являются по сути малоэффективными, так как позволяют решать узкоспециализиованные задачи при большом количестве исходных ограничений.
Целью данной работы является исследование классической теории и моделей инвестиционного портфеля, разработка механизма анализа рыночных характеристик корпоративных ценных бумаг, построение модели инвестиционного портфеля, учитывающей как фундаментальные положения теории портфеля ценных бумаг, так и особенности российского фондового рынка.
В соответствии с поставленной целью основными задачами работы являются: выявление особенностей российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг;
- изучение теоретических основ и моделей инвестиционного портфеля;
- обобщение сведений о рыночных характеристиках корпоративных ценных бумаг;
- разработка методики предварительной обработки информации о ценных бумагах для последующего ее использования при формировании портфеля акций российских эмитентов;
- модификация классических моделей инвестиционного портфеля с учетом специфики российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг;
- обзор наиболее эффективных в условиях российского внебиржевого фондового рынка методов технического анализа для определения оптимальных стратегий при формировании инвестиционного портфеля;
- разработка программного обеспечения решения задачи определения структуры инвестиционного портфеля.
Объектом исследования диссертационной работы является внебиржевой рынок корпоративных ценных бумаг, представленный Российской торговой системой (РТС), а также информационными базами данных AK&M-List, Финмаркет и другими.
Методологическую основу исследования составили труды зарубежных и отечественных ученых, специалистов в области финансового и инвестиционного анализа, экономико-математических методов, математической статистики, исследования операций. При решении конкретных задач применялись элементы теории информационных систем и баз данных, моделирования экономических процессов.
В диссертации поставлена и решена новая актуальная задача разработки методологических положений и инструментальных средств анализа и классификации корпоративных ценных бумаг и формирования инвестиционного портфеля с учетом специфики фондового рынка России.
В рамках решения этой задачи новыми в диссертации являются следующие положения:
- использование показателей ликвидности для формирования листинга корпоративных ценных бумаг;
- классификация ценных бумаг, представленных в листинге, по степени рыночного риска;
- определение обобщенных показателей классов акций - индексов классов;
- применение теории и моделей инвестиционного портфеля для классов акций;
- выделение наиболее эффективных методов технического анализа на российском рынке корпоративных ценных бумаг; разработка программного обеспечения автоматизированного решения задачи анализа и классификации корпоративных ценных бумаг и формирования портфеля ценных бумаг.
Сформулированные выше задачи диктуют следующее логическое построение работы.
В главе I приводятся основополагающие понятия фондового рынка, определяются отличия отечественного рынка корпоративных ценных бумаг от аналогичных рынков развитых капиталистических стран, рассматриваются фундаментальные положения теории инвестиционного портфеля, исследуются классические модели инвестиционного портфеля, определяются основные особенности применения существующих моделей портфеля ценных бумаг на российском внебиржевом фондовом рынке.
Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Розов, Александр Альбертович
Выводы по главе IV.
В главе IV мы подробно рассмотрели все аспекты практического применения предложенной нами методики формирования инвестиционного портфеля в условиях российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг. Мы детально сформулировали условия и алгоритм решения задачи определения структуры портфеля ценных бумаг. В данной главе также приведено описание разработанного нами программного обеспечения, позволяющего автоматизировать процесс решения задачи. Мы выделили основные блоки программы и определили их функциональное назначение. На конкретном примере нами продемонстрирована работа программного обеспечения и получены результаты, свидетельствующие о целесообразности практического использования предложенной модели.
Заключение
В диссертационной работе мы исследовали аспекты формирования инвестиционного портфеля в условиях российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг. Обратимся теперь к теоретическим и практическим результатам проведенных исследований.
Одним из основных достижений зарубежных ученых в области экономического анализа и экономико-математических методов является разработка фундаментальной теории инвестиционного портфеля, которая выявила основные закономерности фондового рынка и позволила моделировать портфель ценных бумаг. Выдающиеся ученые в данной области - Марковиц, Шарп, Тобин, Александер и другие - разработали модели инвестиционного портфеля, которые успешно применяются за рубежом.
С развитием фондового рынка в России перед отечественными финансовыми аналитиками встала задача экономико-математического моделирования и прогнозирования инвестиционных процессов и обеспечения профессиональных участников рынка методологическими инструментами, в том числе для формирования портфеля ценных бумаг. Очевидно, при решении данной задачи целесообразно руководствоваться следующими соображениями. Во-первых, при моделировании процессов рынка ценных бумаг необходимо учесть и по-возможности использовать фундаментальные разработки и опыт исследователей фондовых рынков других стран. Во-вторых, следует исходить из особенностей и условий отечественного рынка ценных бумаг.
В данной работе мы постарались учесть перечисленные аспекты. С одной стороны, мы исследовали и проанализировали фундаментальные положения западной теории и практики формирования инвестиционного портфеля. С другой - выявили и учли особенности внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг России. Результатом явилась модель инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций. Данная модель построена на базе фундаментальной теории Марковича и модели портфеля ценных бумаг Шарпа. Но в отличие от модели Шарпа предлагаемая методика позволяет определить структуру инвестиционного портфеля, составными элементами которого являются не отдельные виды акций, а группы сходных по рыночным качествам ценных бумаг, полученных в результате классификации акций по показателям рыночного риска. Наша модель позволяет получить доли классов акций в инвестиционном портфеле. При этом предполагается, что каждый класс будет представлен в портфеле лишь одним видом ценных бумаг из числа входящих в него. Выбор акций в рамках классов для последующего включения их в портфель производится управляющим портфелем на основе как прогнозных оценок их курсовой стоимости (в том числе, экспертных), так и конкретных условий, в которых ведется формирование портфеля (текущей конъюнктуры рынка, трудоемкости формирования пакетов заданного размера различных акций и т.п.).
Преимуществами использования предлагаемой методики являются следующие факторы:
1. Инвестор и управляющий портфелем имеют возможность определять уровень диверсификации портфеля путем задания количества формируемых классов соответствующего максимальному числу различных видов акций в портфеле. Таким образом, достигается снижение трудоемкости практического формирования и последующих модификаций портфеля, в то время, как его рыночные характеристики, вообще говоря, практически не ухудшаются по сравнению с портфелями, диверсифицированными в большей степени (об этом говорилось в разделе 1.3). И кроме того, снижение уровня диверсификации портфеля влечет за собой укрупнение пакетов различных видов акций, входящих в него. Следовательно, при формировании портфеля учитывается основная особенность российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг -низкая ликвидность мелких пакетов акций.
2. Разработанная нами модель базируется на результатах многолетних исследований фондового рынка, проводимых зарубежными учеными. Таким образом, мы предлагаем методику, учитывающую накопленный к настоящему времени западный опыт формирования инвестиционного портфеля.
3. Сформулированная нами модель портфеля ценных бумаг позволяет учесть экспертные мнения непосредственных участников рынка - фондовых брокеров - относительно структуры формируемого портфеля. Действительно, как уже было сказано, предложенная в данной работе модель инвестиционного портфеля позволяет определить его структуру в виде долей входящих в него классов акций. А при выборе ценных бумаг внутри классов предполагается использование не только математических прогнозов, сделанных аналитиками, но и экспертных оценок брокеров, весьма полезных при всестороннем анализе рынка.
Практическое применение разработанной нами модели позволило сделать вывод об эффективности формируемого с помощью нее инвестиционного портфеля, удобстве ее использования, адаптированное™ к условиям российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг. Данная методика определения структуры портфеля отвечает всем требованиям инвестора и позволяет учесть его индивидуальные предпочтения. Многократные практические исследования сформулированной нами модели привели к выводу о том, что максимальная ее эффективность достигается при формировании портфеля на сумму, превышающую $300 тыс., и на срок, составляющий две-три недели. Однако применение на практике данной модели при определении структуры портфеля, формируемого на меньшие суммы и на другие сроки, также дало полжительный результат.
В качестве перспектив развития методов классификации ценных бумаг и формирования инвестиционного портфеля можно указать следующие направления:
- разработка методики многофактороной классификации акций как по показателям риска, так и по другим критериям (к примеру, степени недооцененности бумаг, емкости соответствующего сегмента рынка и др.); выявление устойчивых диапазонов изменения рыночных показателей акций различных категорий (1-го, 2-го и т.д. эшелонов), что позволит производить формирование классов по принадлежности значений рыночных характеристик акций к одному из устойчивых диапазонов;
- вычисление индексов классов с учетом объемов сделок с ценными бумагами, входящими в классы;
- разработка прогнозных моделей курсовой стоимости акций для более эффективного выбора акций внутри классов для включения их в портфель.
Таким образом, основными результатами проведенного нами исследования являются следующие положения.
1. Проведен комплексный анализ российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг, а также теоретических положений и моделей формирования инвестиционного портфеля. В результате выявлены специфические особенности отечественного фондового рынка, главная из которых - крайне низкая ликвидность мелких пакетов акций российских эмитентов - делает практическое использование классических моделей портфеля малоэффективным.
Сделан вывод о нецелесообразности сильного увеличения степени диверсификации портфеля (более 10-15 различных активов в портфеле), так как при этом повышается трудоемкость практического формирования портфеля, тогда как его характеристики улучшаются незначительно.
Предложена стратегия формирования портфеля, учитывающая указанные аспекты и заключающаяся в объединении ценных бумаг, имеющих сходные рыночные характеристики, в классы и определении долей классов в портфеле.
2. Определен метод составления листинга корпоративных ценных бумаг для формирования инвестиционного портфеля. В качестве критерия включения бумаг в листинг предложено использовать уровень их ликвидности. В результате исследования различных показателей ликвидности акций (количество бумаг, прошедших перерегистрацию в реестре акционеров, объемы торгов ценными бумагами на внебиржевом рыке, спрэды цен покупки и продажи акций) сделан вывод о том, что при формировании листинга целесообразно использовать спрэды цен покупки и продажи ценных бумаг. Данные показатели адекватно отражают уровень ликвидности акций. Информация же о количественных характеристиках объемов сделок, в отличие от ценовой информации, не всегда является общедоступной на внебиржевом фондовом рынке (исключением является РТС, в которой эта информация представлена).
3. Разработана модель классификации ценных бумаг листинга. На основе анализа рыночных характеристик акций определены критериальные показатели для классификации - характеристики риска инвестиций. Для классификации предложен новый показатель -коэффициент у, являющийся сводным показателем риска инвестиций.
4. Предложены обобщенные показатели полученных классов акций - индексы классов. Определена методика их расчета. Индексы классов представляют собой средневзвешенные показатели доходности акций классов и позволяют рассматривать классы как самостоятельные объекты для инвестирования.
Сформулирована линейная регрессионная модель, позволяющая определить рыночные характеристики классов на основе значений индексов классов.
5. Разработана модель инвестиционного портфеля на основе обобщенных показателей классов акций - индексов классов, построенная на базе модели инвестиционного портфеля Шарпа. Она позволяет определить оптимальную структуру портфеля корпоративных ценных бумаг, а затем путем комбинации полученного портфеля с безрисковым активом добиться соответствия предпочтениям инвестора относительно соотношения "риск-доходность" портфеля.
6. Предложен алгоритм решения задачи формирования инвестиционного портфеля на основе разработанной модели. Данный алгоритм позволяет определить структуру портфеля корпоративных ценных бумаг в виде долей классов акций в нем.
7. Разработано и реализовано программное обеспечение решения задачи формирования инвестиционного портфеля в условиях российского внебиржевого рынка корпоративных ценных бумаг на основе обобщенных показателей классов акций.
8. В результате исследования различных методов технического анализа рынка ценных бумаг выявлены наиболее эффективные методы в условиях российского внебиржевого фондового рынка. Данные методы предложено использовать для определения акций внутри классов, обладающих наибольшим потенциалом роста курсовой стоимости. Выбранные таким образом бумаги (внутри каждого класса выбираются акции одного вида) включаются в портфель в тех пропорциях, которые вычисляются на стадии определения структуры портфеля в терминах классов акций.
Результаты, полученные в ходе исследования, могут быть рекомендованы к практическому использованию информационно-аналитическими, торговыми и клиентскими службами инвестиционных и брокерских компаний, а также других инвестиционных институтов - профессиональных участников фондового рынка России.
Диссертация: библиография по экономике, кандидата экономических наук, Розов, Александр Альбертович, Москва
1. Alexander Gordon J. Short Selling and Efficient Sets/ Journal of Finance, 48, no. 4 (September 1993), pp. 1497-1506
2. Alexander Gordon J., Bailey Jeffery V., Sharpe William F. Investments/ New Jersey: Prentice Hall Inc., 1995
3. Alexander Gordon J., Francis Jack Clark Portfolio Analysis/ Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986
4. Archer S. H., Evans J. H. Diversification and the Reduction of Dispersion: An Empirical Analysis/ Journal of Finance, 23, no. 4 (December 1968), pp. 761-767
5. Arrow Kenneth J. Mathematical Economic Texts/ Edinburgh-London-San Francisco, 1969
6. Arrow Kenneth J., Karlin Samuel Studies in the Mathematical Theory of Investory and Production/ Stanford (Calif.): Stanford Univ. Press., 1958
7. Barber Brad M., Loeffler Douglas The "Dartboard" Column: Second-Hand Information and Price Pressure/ Journal of Financial and Quantitative Analysis, 28, no. 2 (June 1993), pp. 273-284
8. Blume Marshall On the Assessment of Risk/ Journal of Finance, 26, no. 1 (March 1971), pp. 1-10
9. Blume Marshall, Crocket J., Friend I. Stock Ownership in the United States: Characteristics and Trends/ Survey of Current Bussiness, 54, no. 4 (November 1974), pp. 16-40
10. Blume Marshall, Friend I. The Asset Structure of Individual Portfolios and Some Implications for Utility Function/ Journal of Finance, 30, no. 2 (May 1975), pp. 585-603
11. Chamberlain Gary, Rothschild Michael Arbitrage, Factor Structure and Mean-Variance Analysis on Large Asset Markets/ Econometrica, 51, no. 5 (September 1983), pp. 1281-1304
12. Clark Charles Т., Schkade Lawrence L. Statistical Methods for Business Decisions/ Cincinnati: South-Western Publ. Co, 1969
13. Clark Colin Growthmanship: A Study in the Mythology of Investment/ S.I.: Barrie a. Rockliff, 1961
14. Edwards Robert D., Magee John Technical Analysis of Stock Trends/ Boston: John Magee, 1966
15. Elton Edwin J., Gruber Martin J. Modern Portfolio Theory and Investment Analysis/ New York: Wiley, 1991
16. Elton Edwin J., Gruber Martin J. Risk Reduction and Portfolio Size: An Analitical Solution/ Journal of Business, 50, no. 4 (October 1977), pp. 415-437
17. Elton Edwin J., Gruber Martin J., Padberg Manfred D. Simple Criteria for Optimal Portfolio Selection/ Journal of Finance, 31, no. 5 (December 1976), pp. 1341-1357
18. Farrely Gail, LeBaron Dean Assessing Risk Tolerance Levels: A Prerequisite for Personalizing and Managing Portfolios/ Financial Analysts Journal, 46, no. 6 (November/December 1990), pp. 50-62
19. Foster DeWitt M. The Stockbroker's Manual/ Miami: Pass, 1990
20. Foster George Financial Statement Analysis/ Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986
21. Francis Jack Clark Investments. Analysis and Management/ New York: McGraw-Hill Book Co., 1976
22. Herbst Anthony F. Analyzing and Forecasting Futures Prices/ New York: Wiley, 1992
23. Huberman Gur A Simple Approach to Arbitrage Pricing Theory/ Journal of Economic Theory, 28, no. 1 (October 1982), pp. 183-191
24. Jegadeesh Narasimhan Evidence of Predictable Behavior of Security Returns/ Journal of Finance, 45, no. 3 (July 1990), pp. 881-898
25. Jegadeesh Narasimhan, Titman Sheridan Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implication for Stock Market Efficiency/ Journal of Finance, 48, no. 1 (March 1993), pp. 65-91
26. King M. A., Leape J. I. Wealth and Portfolio Composition: Theory and Evidence/ #1468, NBER Working Paper Series, Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research (September 1984)
27. Latane Henry A., Tuttle Donald L. Criteria for Portfolio Building/ Journal of Finance, 22, no. 3 (September 1967), pp. 123-130
28. Markowitz Harry M. Portfolio Selections. Efficient Diversification of Investments/ New York: Wiley; London: Chapman & Hall, 1959
29. Merton Robert C. On Market Timing and Investment Performance. An Equilibrium Theory of Value for Market Forecasts/ Journal of Business, 54, no. 3 (July 1981), pp. 363-406
30. MetaStock for Windows (User's Manual Version 5.1)/ Salt Lake City, UT: EQUIS International Inc., 1996
31. Rosenberg Barr Prediction of Common Stock Betas/ Journal of Portfolio Management, 11, no. 2 (Winter 1985), pp. 5-14
32. Schwert G. William Indexes of U.S. Stock Prices from 1802 to 1987/ Journal of Business, 63, no. 3 (July 1990), pp. 399-426
33. Sharpe William F. Asset Allocation Tools/ Redwood City, CA: Scientific Press, 1987
34. Sharpe William F. Introduction to Managerial Economics/ New York -London: Columbia Univ. Press, 1973
35. Sharpe William F. Portfolio Theory and Capital Markets/ New York, 1970
36. Statman Meir How Many Stocks Make a Diversified Portfolio?/ Journal of Financial and Quantitative Analysis, 22, no. 3 (September 1987), pp. 353-363
37. Tobin James Liquidity Preference as Behavior Towards Risk/ Review of Economic Studies, 26, no. 1 (February 1958), pp. 65-86
38. Tobin James The Theory of Portfolio Selection/ London: Macmillan and Co., 1965
39. Рынок акций приватизированных предприятий/ М.: АО "АК&М", 1997, №№ 218-230
40. Бояджирова Л., Вучков И., Салаков Е. Прикладной регрессионный анализ/ М.: Финансы и статистика, 1987
41. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ (том 1, 2)/ М.: Финансы и статистика, 1986, 1987
42. Евтушенко Ю. Методы решения экстремальных задач и их применение в системах оптимизации/ М.: Наука, 1982
43. Карманов В. Математическое программирование/ М.: Наука, 1986
44. Колемаев В., Староверов О., Турундаевский В. Теория вероятностей и математическая статистика/ М.: Высшая школа, 1991
45. Кудрявцев А., Морозов А. Равновесие на рынке петербургских акций/ Рынок ценных бумаг, №1, 1998, стр. 9-11
46. Ларен Б. Филипе, Сакс Джеффри Д. Макроэкономика. Глобальный подход/ М.: Дело Лтд., 1996
47. Моисеев Н. и др. Методы оптимизации/ М.: Наука, 1978
48. О'Брайн Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами/ М.: Дело Лтд., 1995
49. Пакеты прикладных программ. Методы оптимизации (Сб. статей)/ М.: Наука, 1984
50. Первозванкский А., Первозванская Т. Финансовый рынок: расчет и риск/ М.: Инфра-М, 1994
51. Руководство пользователя Microsoft Access/ Ирландия: Microsoft Corporation, 1994
52. Рязанов Б. Теории портфельного инвестирования и их применение в условиях российского рынка/ Рынок ценных бумаг, №2, 1998, стр. 74-76, №3, 1998, стр. 42-45
53. Саксонов Д. В инвестиционном портфеле корпоративные ценные бумаги/ Рынок ценных бумаг, №1, 1998, стр. 12-14
54. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ/ М.: Мир, 1980
55. Экономикс: теория и практика (том 1, 2)/ СПб.: АО "Дорваль", АО "Лига", 1993
56. Электронные таблицы Excell 5.0 для квалифицированных пользователей/ М.: ЭКОМ, 1995
57. Эрлих А. Технический анализ товарных и финансовых рынков/ М.: Финансист, 1996