Анализ и синтезинвестиционного портфеля в условиях риска и неопределённости тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Диссертация: текстпо экономике, кандидата экономических наук, Малахова, Анна Андреевна, София

4(s Q H

5 , /'

h

у/ц s?

У/

// л

г се/иг ex

d

62 11/40

СОФИЙСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ - ТУ-СОФИЯ

На правах рукописи

Малахова Анна Андреевна

АНАЛИЗ И СИНТЕЗ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ

В УСЛОВИЯХ РИСКА И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ /С ПРИЛОЖЕНИЕМ НА ПРИМЕРЕ НОВОЛИПЕЦКОГО МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОГО КОМБИНАТА/

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

(Управление инновациями и инвестиционной деятельностью: развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах)

ДИССЕРТАЦИЯ

на соискание ученой степени кандидата экономических наук

I С

.^ССсс&х^

/ ^

1иС

Р

Научные руководители: Профессор, доктор Гео Иванов Гатев Доцент, доктор Димитър Лозанов Дончев

Олу

■¿А"

София, 2008

Содержание

Введение 3

Глава 1. Теоретические основы анализа и синтеза инвестиционного портфеля 12

1.1. Место и роль формирования портфеля в инвестиционном процессе 12

1.2. Обзор моделей формирования инвестиционного портфеля 30

1.3. Анализ риска при формировании портфеля 45

1.4. Результаты литературного обзора и постановка задач диссертационного 54 исследования

Глава 2. Разработка процедуры диверсификации инвестиционного портфеля 58

2.1. Содержательное описание модели формирования портфеля 58

2.2. Разработка альтернативных мер риска (R- VaR) и (R- Riow ) для активов и 65 портфеля

2.3. Разработка критериев отбора активов для диверсификации портфеля, 75 основанных на соотношении «Доходность - Разброс» (Reward-to-Variability

Ratio)

Глава 3. Синтез инвестиционного портфеля 86

3.1. Разработка оптимизационных моделей синтеза инвестиционного портфеля 86

3.2. Разработка критериев выбора оптимального портфеля из эффективного 103 множества

3.3. Процедура формирования портфеля в условиях риска 115 Глава 4. Апробация разработанных моделей и алгоритмов для анализа и синтеза 119 портфеля

4.1. Диверсификация портфеля на основе экспериментальных данных фондовой 119 биржи «Российская Торговая Система»

4.2. Синтез портфеля на примере ОАО «Новолипецкий Металлургический 133 Комбинат»

4.2.1. Общая характеристика предприятия ОАО «НЛМК» 134

4.2.2. Формирование портфеля ОАО «НЛМК» с использованием 140 разработанных моделей оптимизации

4.2.3. Сравнение моделей и выбор оптимального портфеля ОАО «НЛМК» 157

4.3. Анализ полученных результатов 167 Заключение 172 Библиографический список использованной литературы 178 Приложения 187

Введение

Актуальность темы исследования. Одной из особенностей развития экономики многих развивающихся и бывших социалистических стран в последние десятилетия стало бурное развитие рынка ценных бумаг, в связи с чем особую актуальность приобретает вопрос управления финансовыми ресурсами на этих рынках.

Процесс инвестирования капитала в условиях рыночной экономики сопряжен с многовариантностью, альтернативностью и риском. Инвесторы, готовые вкладывать свои средства, озабочены оценками риска и перспектив инвестиций, гарантиями возврата основной суммы и получения дохода. На достаточно эффективных рынках, где инвесторы и кредиторы оперируют в информационно прозрачном пространстве и ясно понимают происходящие процессы, существует ясная взаимозависимость рисков и доходности. На развитых рынках возможно использование базовых технологий менеджмента инвестиционных портфелей и корпоративных финансов, таких как APT, САРМ и других, предполагающих наличие рыночной эффективности в качестве базового допущения [29].

На формирующихся фондовых рынках данные предпосылки большей частью несправедливы. Для этих рынков характерны отсутствие длительной истории и недостаток опыта проведения операций с ценными бумагами, непрозрачность информации, несовершенство законодательной базы. С технической точки зрения процесс управления инвестициями на формирующихся рынках осложняется такими проблемами, как отсутствие достаточной статистической базы, неразработанность математического аппарата, проблемы моделирования и прогнозирования, затруднение применения классических методик анализа, принятых на развитых рынках [29, 34]. Все это порождает необходимость разработки новых и совершенствования существующих аналитических процедур в области инвестиционного анализа с целью снижения риска и повышения эффективности вложений на формирующихся рынках ценных бумаг.

Вместе с тем, в развитых странах фондовый рынок приобретает ведущее значение в системе их финансовых рынков. В настоящее время большая часть финансовых активов этих стран воплощена в ценных бумагах. Развитие мирового финансового рынка повлекло глубокие изменения в институциональной структуре фондовых рынков развитых стран, увеличилось разнообразие их инструментов. Начиная с 80-ых годов, в развитых странах в рамках общих процессов либерализации экономики произошло дерегулирование финансовых, и, в том числе, фондовых рынков: упразднен контроль над процентными ставками, устраняются барьеры на пути движения капитала между странами, отменяются

ограничения на совмещение различных видов профессиональной деятельности на финансовом рынке [33].

На фоне глобализации и интеграции мирового хозяйства развитие фондовых рынков сопряжено с такими проблемами, как повышение риска проведения международных операций, уязвимость финансовых институтов, рост «волатильности» (неустойчивости цен или амплитуды колебаний курсов ценных бумаг в течение определенного периода времени). Возрастает зависимость отдельных рынков ценных бумаг от мирового финансового рынка. Существенные изменения в экономике одной из стабильных стран по цепочке затрагивают все другие, отражаясь в первую очередь на резких изменениях их фондовых индексов, и ведут к снижению рыночной капитализации ведущих национальных (транснациональных) компаний [3]. Таким образом, страны со «стабильной экономикой» также страдают от рыночной неопределенности. На фоне происходящих процессов одним из приоритетных направлений в развитии инвестиционного анализа данных стран становится разработка «робастных» методов и моделей (мало чувствительных к изменяющимся параметрам).

Проведенный автором критический анализ моделей инвестиционного портфеля позволил установить, что базовые модели современной теории портфеля [45, 53, 98] оставляют проблемы выбора подходящей меры риска, робастности оптимального решения, отбора активов для эффективной диверсификации. Спорным остается вопрос о форме эффективного множества и существования единственного касательного портфеля. Альтернативный подход к оценке параметров портфеля, основанный на применении коэффициента «бета» [5, 53, 75, 98, 118], оставляет проблемы неустойчивости оценок «бета» и неопределенности «истинного» рыночного портфеля. Группа моделей портфеля, основанных на выделении нескольких источников волатильности доходности, нуждаются в дальнейшем теоретическом обосновании выбора факторов [42, 45, 53, 75], в связи с чем их применение на практике в настоящий момент представляется затруднительным.

Анализ существующих мер риска [16, 17, 52] выявил, что ни одна из них не является универсальным способом его оценки: традиционные меры оценки риска могут недооценивать отрицательные отклонения от ожидаемой доходности и тем самым приводить к некорректным выводам. Важной проблемой, препятствующей использованию изученных моделей, является невыполнение на практике предположения о нормальности распределения доходности портфеля и входящих в него активов [53, 71, 75]. В свете современной концепции риска представляется целесообразным применение альтернативных показателей риска, принимающие во внимание отклонения наблюдаемых доходностей вниз от ожидаемой [53,127].

Общей проблемой моделей инвестиционного портфеля является отсутствие четкой схемы диверсификации портфеля. Инвестору важно диверсифицировать портфель таким образом, чтобы он не оказался перегружен, но и вместе с тем достичь наилучшего соотношения риск-доходность. Требуется разработка количественной процедуры диверсификации портфеля.

Ни одна модель не отвечает на вопрос об оптимальном составе портфеля. Частичное решение этих проблем представлено в алгоритме, предложенном Элтоном, Грубером и Падбергом [76]. Однако этот алгоритм действует при предположении о выполнении предпосылок модели Шарпа. Представляется, что для снятия этого ограничения требуется развитие критериев оценки активов для отбора наиболее эффективных из них и определения их оптимального количества в портфеле.

Нерешенным вопросом всех моделей остается проблема определения оптимального портфеля на эффективной границе. Автор считает наиболее целесообразным в этой связи использование показателей эффективности портфеля, основанных на соотношении риска и доходности [53, 127]. Этот критерий нуждается в развитии с точки зрения современной концепции теории риска.

Вышеизложенное позволяет заключить, что проблемы анализа и синтеза инвестиционных портфелей на современном этапе еще недостаточно решены как для развитых, так и для формирующихся рынков, и требуют активного внимания. Требуется доразвитие существующих моделей и методов анализа и синтеза инвестиционного портфеля, позволяющее снять некоторые ограничения и вместе с тем сохранить их основные преимущества. Сложность, многоаспектность и недостаточная разработанность количественных моделей и методов анализа инвестиций в ценные бумаги, объективная необходимость их совершенствования определили выбор цели и задач исследования.

Научная гипотеза диссертационной работы - эффективность процесса формирования и управления инвестиционным портфелем может быть повышена путем создания новых и развития существующих количественных моделей и методов анализа и синтеза портфеля.

Целью данной диссертации является повышение эффективности формирования и управления инвестиционным портфелем в условиях риска и неопределенности через усовершенствование процедуры диверсификации и развитие оптимизационных моделей формирования портфеля.

Для достижения поставленной цели ставятся следующие основные задачи:

1. Систематизация существующего опыта в области портфельного инвестирования и критический анализ моделей формирования портфеля акций в направлении выявления их преимуществ и недостатков;

2. Определение роли фактора риска и неопределенности при формировании портфеля и систематизация способов статистической оценки риска акций. Разработка альтернативных мер риска;

3. Разработка количественной процедуры диверсификации портфеля -формулирование критериев отбора активов и определения их оптимального числа для включения в портфель;

4. Разработка моделей оптимизации портфеля и критериев выбора оптимального портфеля из эффективного множества;

5. Получение экспериментальной оценки применения новых мер риска и критериев отбора активов и их сравнение с существующими на основе реальных экспериментальных данных, полученных в результате обработки и анализа ценных бумаг, торгуемых на бирже «Российская Торговая Система», а также апробация разработанных оптимизационных моделей на основе синтеза портфеля предприятия ОАО «Новолипецкий Металлургический Комбинат».

Объектом исследования является портфельный инвестор на рынке акций в условиях риска и неопределенности.

Предметом исследования являются модели и методы анализа и формирования инвестиционного портфеля, выступающего как инструмент повышения эффективности вложений и снижения риска на рынке ценных бумаг.

Наиболее существенные элементы новизны диссертационного исследования состоят в следующем:

- На основе систематизации существующего опыта в области портфельного инвестирования и проведенного критического анализа развития моделей формирования портфеля определены основные направления совершенствования процесса анализа и синтеза портфеля в условиях риска и неопределенности.

- Разработаны альтернативные меры риска, учитывающие левосторонние отклонения и асимметричность распределения доходности активов и портфеля. На базе введенных мер риска предложены модифицированные коэффициенты Шарпа как критерии оценки эффективности активов.

- Разработана процедура диверсификации портфеля с использованием классического и модифицированных коэффициентов Шарпа. Предложен критерий определения оптимального количества активов в портфеле на базе (квази)стабилизации

коэффициента Шарпа. Сформулирован алгоритм отбора активов для диверсификации портфеля.

- Предложены и разработаны модифицированные модели Марковича с использованием рыночной модели Шарпа, альтернативных мер риска, а также на основе подхода теории принятия решений.

- Предложен подход к оценке чувствительности модели Марковича в условиях параметрической неопределенности при помощи формулирования номинального, консервативного и оптимистического сценариев развития рынка. Составлен алгоритм определения исходных параметров для описания консервативной и оптимистической постановок задачи Марковица.

- Предложены подходы к выбору оптимального портфеля из эффективного множества, основанные на критерии максимизации коэффициента Шарпа для портфеля и на использовании предложенных критериев качества портфеля.

- Предложена комплексная усовершенствованная процедура формирования портфеля с включением в базовую процедуру введенных альтернативных мер риска, разработанной количественной процедуры отбора активов для эффективной диверсификации, предложенных критериев выбора оптимального портфеля из эффективного множества.

Теоретической и методологической основами исследования послужили труды западных, российских и болгарских авторов, исследующих проблемы портфельного инвестирования и управления рисками (Боди Э., Грубер М.Ж.., Дочев Д., Драганов X., Земба В.Т., Лобанов А., Люенбергер Д.Г., Кейн А., Копра В.К., Маренков Н.Л., Мишо P.O., Ненов Н., Николова Н., Феррандье Р., Фабоцци Ф.Дж., Чекулаев М.В., Шарп У.Ф., Шапкин A.C., Шилл М.Ж., Элтон Е.Ж. и др.), публикации в периодической печати, материалы научных и научно-практических конференций по проблематике управления инвестиционным риском, а также консультации с учеными и специалистами в области инвестиционного анализа, принятия решений, экономико-математического моделирования.

Проведенное исследование базируется на принципах системного и функционального подхода для анализа такого комплексного явления, как инвестиционный портфель. Необходимые для научной работы глубина исследований и достоверность выводов достигаются за счет использования различных научно-исследовательских методов. Критический анализ моделей формирования портфеля основывается на методе обобщения и сравнения. При решении конкретных проблем формирования портфеля используются методы экономико-математического моделирования, прикладной

статистики, эконометрики. Тестирование разработанных моделей и методов проводится с применением методов наблюдения, сравнения, логического анализа.

Информационной базой исследования послужили данные консолидированной финансовой отчетности ОАО «Новолипецкий Металлургический Комбинат», статистические данные торговых сессий фондовой биржи «Российская Торговая Система», различные статистические и справочные материалы, базы данных компьютерной сети Интернет, систематизированные и обработанные автором. Для обработки статистических данных использованы программные продукты «Excel», «VBA» «Statgraphics», «MatLab».

Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанных моделей и алгоритмов при формировании и управлении инвестиционным портфелем предприятия с целью снижения объективно существующих рисков в условиях повышенной рыночной неопределенности рынка ценных бумаг.

Целесообразность практического использования предлагаемых моделей и алгоритмов подтверждается при помощи проведенного эксперимента, доказавшего их эффективность, а в ряде случаев - превосходство над имеющимися аналогами. Результаты исследования использованы для оценки и анализа ценных бумаг, торгуемых на бирже «Российская Торговая Система», а также для анализа и синтеза портфеля ОАО «Новолипецкий Металлургический Комбинат». Показана возможность повысить эффективность формирования и управления портфелем предприятия, сформированного с использованием моделей, основанных на левосторонних мерах риска.

Результаты исследования могут быть использованы в преподавании курсов «Инвестиционная деятельность», «Финансовый менеджмент», «Анализ инвестиций», «Анализ финансовых рисков» и повышении квалификации инвестиционных менеджеров и специалистов рынка ценных бумаг. Разработанные алгоритмы могут использоваться в качестве э�