Имитационное моделирование эффективности инвестиционных проектов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Имитационное моделирование эффективности инвестиционных проектов"

На правах рукописи

ОД

; 8 А9Г 1598

а Лебедев Сергей Аркадьевич

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Специальность 08.00.13 - Экономико-математические методы

. ■ 1

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 1999

Работа выполнена на кафедре математических методов в экономике Российской Экономической Академии им. Г. В. Плеханова.

Научный руководитель - кандидат экономических наук, профессор

А. В. АЛЕШИН

Официальные оппоненты:

- доктор экономических наук, профессор

Ю.Н. ЧЕРЕМНЫХ

- кандидат технических наук, доцент

П.Е. КОВАЛЬ

Ведущая организация - Центральный экономико-математический институт РАН

Защита состоится 9 г. в /У~с часов на заседании дис-

сертационного совета К 063.62.05. в Российской Экономической Академии им. Г. В. Плеханова по адресу: 113054, г. Москва, Стремянный переулок д. 36.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Академии.

Автореферат разослан "_

Ученый секретарь диссертационного совета К.063.62.05. к.э.н., доцент, Серов Г.Д.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования по теме "Имитационное моделирование эффективности инвестиционных проектов" определяется существенно возросшим уровнем внедрения в российскую экономику рыночных отношений, что неизбежно приводит к необходимости учета риска прежде всего в случаях, когда речь идет о протяженных во времени мероприятиях, таких как инвестиционная деятельность хозяйствующих субъектов.

Деятельность в условиях стихийно изменяющейся среды экономики переходного периода потребовала проведения анализа основных элементов рынка, механизма их взаимодействия в условиях риска и неопределенности, построения моделей поведения в условиях стохастичносги рынка.

Цель исследования заключается в том, чтобы на основе последних достижений экономической теории и использования информационных технологий, разработать и обосновать методику решения проблемы управления инвестиционными рисками, обеспечивающую решение важных прикладных задач по планированию инвестиций.

В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи:

- анализ риска в инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов;

- анализ эффективности инвестиций в условиях риска и неопределенности рынка;

- сравнительный анализ методов имитационного моделирования в процессе планирования инвестиций;

- совершенствование методики анализа эффективности инвестиций;

- разработка методов обучения планированию инвестиций при подготовке и переподготовке специалистов.

Методология и источники исследования. В процессе исследования, наряду с общим диалекгико-материалистическим методом познания, использованы также такие чисто-научные методы как логический, исторический, комплексного и сравнительного исследования, которые позволяют не только теоретически осмыслить исследуемую проблему, но и разработать практический инструментарий ее реализации.

Теоретической основой работы явились исследования и научные выводы российских и зарубежных ученых в области экономической теории, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, финансового менеджмента и инвестиций, Аленичева В.В., Алешина А.В., Балабанова И.Т.,

Валдайцева C.B., Вентцель Е.С., Винера H., Гранберга А.Г., Грэхэма Б., Дженсена М., Ершова Э.Б., Идрисова А.Б., Кейнса Дж. М., Кендапла М., Ковалева В.В., Колемаева В.А., Крамера Г., Лаврушина О.И., Лингаера Д., Марковича Г., Моргенштерна О., Мос-сена Д., Первозванского A.A., Первозванской Т.Н., Попова В.А, Робертса Г., Самуэль-сона П., Смирнова А.Д., Соколинской Н.Э., Стояновой Е.С., Тихомирова Н.П., Фейма Е-, Фишера Л., Холта Р., Четьгркина Е.М., Шарпа У., Шеннона К. и других.

Выводы, сделанные в работе, основываются на анализе обширного научно-практического материала.

Объектом исследования является финансово-экономическая деятельность инвестиционных компаний и прочих хозяйствующих субъектов.

Научная новизна исследования. В процессе выполнения диссертационного исследования автором были получены следующие новые научные результаты:

1. Обобщены и систематизированы понятия финансовых рисков и проведена структуризация их классификаций.

2. Составлено структурированное описание методов оценки финансовых рисков.

3. Проведепа структуризация различных классификаций инвестиций для анализа и учета инвестиционных рисков.

4. Обобщены методы учета инвестиционных рисков в условиях неопределенности.

5. Проведен анализ методов использования имитационного моделирования в процессе планирования инвестиций, в частности при формировании инвестиционного портфеля.

6. Представлены предложения относительно возможности использования зарубежного опыта в области финансового менеджмента и планирования инвестиционных процессов применительно к деятельности финансово-инвестиционных компаний.

7. Разработана методика анализа инвестиционного риска, остающегося после диверсификации портфеля ценных бумаг и на ее основе построена имитационная модель для изучения поведения институциональных инвесторов на рынке ценных бумаг с целью проведения анализа и оценки перспектив развития фондового рынка России.

8. Разработаны методические указания по анализу эффективности инвестиционных проектов.

9. Систематизированы методы правовой и информационной поддержки процессов планирования и реализации инвестиционных проектов.

10. Разработаны методы обучения персонала планированию инвестиций в процессе подготовки и профессиональной переподготовки специалистов.

Практическая н теоретическая ценность результатов исследований заключается в том, что в диссертации показана возможность и эффективность применения современных экономико-математических методов в совокупности с информационными технологиями для управления инвестиционными проектами в финансовой деятельности реальных российских компаний. Применение указанных методических подходов позволило получить более детальную информацию для изучения поведения инвесторов на рынке ценных бумаг, а также моделировать их реакцию в условиях нестабильности экономики переходного периода.

Внедрение и апробация результатов диссертационного исследования осуществлялось на практической базе в МИПК РЭА им. Г. В. Плеханова, где в течение ряда лет осуществлялась подготовка специалистов с применением разработанной и представленной в диссертации методики обучения по программам профессиональной переподготовки

Результаты диссертационного исследования в части методики анализа риска диверсифицированного портфеля ценных бумаг и имитационной модели для изучения поведения институциональных инвесторов на рынке ценных бумаг были использованы в Сводном экономическом департаменте Центрального Банка Российской Федерации при проведении анализа и оценки перспектив развития фондового рынка России.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, включающих девять параграфов, заключения и библиографического списка, изложенных на 159 страницах машинописного текста, а также приложения с результатами проведенного исследования.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, определяется цель, задачи, методология и источники исследования, объект исследования, научная новизна и практическая ценность полученных результатов, излагаются основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе ("Риск как категория рыночной экономики") рассматривается понятие риска, различные классификации рисков в инвестиционной деятельности, развитие концепций и методов планирования инвестиций, а также направления анализа рисков при инвестировании.

В русском языке "рисковать" означает действовать предприимчиво. В.И. Даль так и определял риск: "предприимчивость, действие наудачу в надежде на счастливый исход". Риск определяют также как опасность, угрожающая успешному результату. Действительно, выступая на рынке предприниматель действует на свой страх и риск, риск является вероятностной категорией. В наиболее общем виде под риском понимают вероятность возникновения убытков или недополучения доходов по сравнению с прогнозируемым вариантом. Его измеряют как распределение вероятностей того, что потери окажутся не ниже, или не выше некоторого уровня.

В частности, риск может быть определен как вероятность определеных финансовых потерь, выражающихся:

- в возможности не достичь поставленной цели;

- неопределенности прогнозируемого результата;

- субъективности оценки прогнозируемого результата.

При этом, различая риски по степени потерь, можно выделить:

- допустимый риск, когда имеет место угроза потерял, часть прибыль;

- критический риск, когда создается угроза не только потери прибыли, но и возмещения затрат (недополучения предполагаемой выручки). В этом случае компенсировать затраты приходится за свой счет;

- катастрофический риск, когда создается угроза банкротства предприятия и даже потеря личного имущества предпринимателя.

Классификация рисков создает возможности для эффективного применения соответствующих методов, приемов управления риском. Каждому риску соответствует своя система приемов управления риском.

При оценке финансовых инвестиционных проектов наиболее существенными представляются следующие виды неопределенности и рисков:

- риск, связанный с нестабильностью экономического законодательства и текущей экономической ситуации, условий инвестирования и использования прибыли;

- внешнеэкономический риск;

- неопределенность политической ситуации, риск неблагоприятных социально-политических изменений в стране или регионе;

- неполнота или неточность информация о динамике технико-экономических показателей, параметрах новой техники и технологии;

- колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов и т.п.;

неопределенность природно-климатических условий, возможность стихийных бедствий;

- производственно-технологический риск;

- неопределенность целей, интересов и поведения участников;

- неполнота или неточность информации о финансовом положении и деловой репутации предприятий-участников.

Риски также могут быть обусловлены различными иными обстоятельствами: источниками опасности, зонами возникновения риска, сферами влияния, распределением риска во времени. В работе приводятся классификации рисков по зонам возникновения, а также по принадлежности к категориям "чистых" и "спекулятивных". В предложенных в работе классификациях так и не определено место страховых рисков (рисков социального страхования). Этот вид рисков относится как к чистым, так и к спекулятивным рискам. В связи с этим, данная специфическая группа рисков не является предметом исследования в работе.

Далее в работе рассматриваются различные понятия инвестиций, а также их классификации:

- относительно объекта приложения;

- с точки зрения направленности действий;

- по видам используемых для инвестиций редких ресурсов;

- по требуемой сумме вложений капитала;

- по степени зависимости получения доходов от инвестиций данного инвестиционного проекта от других возможных инвестиций;

- по форме получения доходов;

- по признаку, действительно ли дополнительные доходы являются результатом снижения затрат (повышения эффективности) или увеличения продаж, или инвестиции просто предотвратили снижение продаж или уменьшение доли рынка;

- по функциональной деятельности, с которой наиболее тесно связаны инвестиции,

- по отраслевой принадлежности;

- по степени обязательности осуществления;

- по степени организации капитала.

В соответствии с представленными классификациями, основными инвестиционными целями являются обеспечение по возможности наиболее надежной защиты капи-

тала от обесценения, получение высокого текущего дохода, стремление выгодно инвестировать средства с расчетом на длительную перспективу, а также попытка в короткий срок достичь максимального прироста инвестированных средств или намерение обеспечить одновременное достижение перечисленных выше целей в разных комбинациях с неодинаковыми приоритетами, отдаваемыми каждой из них.

Принятие решения об инвестициях является стратегической, одной из наиболее важных и сложных задач управления. При этом в сфере интересов инвестора оказываются практически все аспекты экономической деятельности предприятия, начиная от окружающей социально-экономической среды, состояния банковской сферы, показателей инфляции, налоговых условий, состояния и перспектив развития рынка, наличия производственных мощностей, материальных ресурсов и заканчивая стратегией финансирования проекта. Комплексность задачи предъявляет особые требования к разработке стратегического плана проекта, процедурам подготовки данных и проведению финансового' анализа инвестиционного проекта.

В настоящее время используются общепринятые для всех развитых стран методы анализа и критерии оценки эффективности инвестиций. Все эти методы базируются на классических принципах инвестиционного анализа, построенных на основе анализа денежных потоков с применением методов имитационного моделирования. При этом, анализ эффективности инвестиций проводится как на основе выработанных практикой количественных показателей, так и на основе качественных методов. Все количественные характеристики эффективности инвестиционного процесса позволяют предварительно оценить альтернативные инвестиционные проекты. На полученных результатах базируется качественный анализ эффективности инвестиций в условиях риска отклонения реального потока денежных средств от спрогнозированного на первом этапе количественного анализа.

Во второй главе ("Планирование и анализ эффективности инвестиций в условиях риска"), на основе изложенных понятий и классификаций рисков, возникающих при инвестиционной деятельности, а также концепций планирования инвестиций, представлена методика анализа инвестиционных рисков. На основе представленной методики построена имитационная модель для изучения поведения институциональных инвесторов на рынке ценных бумаг в контексте оценки перспектив развития фондового рынка России. В частности, эта модель опирается на следующие основные этапы технического анализа инвестиционного процесса:

определение закономерностей движения курсов ценных бумаг;

к

- изучение тенденций биржевой конъюнктуры и прогнозирование ее на будущее;

- предсказание направления изменения и величины курсов отдельных выпусков ценных бумаг,

- выработка рыночной тактики и стратегии для держателей ценных бумаг.

Для того, чтобы из всего многообразия возможных направлений инвестирования средств в различные виды фондовых инструментов выбрать те, которые являются наиболее эффективными с точки зрения инвестиционных целей, необходимо обстоятельно их проанализировать. Решение о покупке тех или иных акций должно вытекать из фундаментального анализа, а выбор момента покупки - из технического анализа.

Полный фундаментальный анализ проводится на трех уровнях. Первоначально рассматривается состояние экономики и фондового рынка в целом. Это позволяет выяснить, насколько общая ситуация благоприятна для инвестирования и выявить основные факторы, определяющие указанную ситуацию. После изучения конъюнктуры в целом осуществляется анализ отдельных сфер рынка ценных бумаг, отраслей и подотраслей экономики, представленных на фондовом рынке, в целях выявления тех из них, которые в сложившихся общеэкономических условиях наиболее благоприятны для помещения средств с точки зрения выбранных инвестиционных целей. Прежде всего отбираются те отрасли, которые могут дать наилучшие результаты 1-2 года, что создает основу для выбора в их рамках конкретных видов наиболее предпочтительных ценных бумаг. Поэтому на третьем уровне фундаментального анализа устанавливаются компании - лидеры отраслей, подробно освещается состояние отдельных фирм и компаний, чьи долевые и долговые фондовые инструменты обращаются на рынке.

Изучение общеэкономической ситуации на первом уровне фундаментального анализа основано на рассмотрении статистических показателей динамики производства, уровня экономической активности, потребления и накопления, развитости инфляционных процессов, финансового состояния государства. При этом предпринимаются попытки установить конкретные механизмы воздействия на положение дел в экономике важнейших политических и социальных событий, выявить факторы, детерминирующие хозяйственную ситуацию в целом и непосредственно отражающиеся на фондовом рынке.

Для отраслевого этапа фундаментального анализа большое значение имеет наличие принимаемой достаточно широким кругом субъектов четкой классификации отраслей и подотраслей, отражающей их технологические особенности. Без такой классифи-

9

кации результаты исследований, выполненных одними аналитиками, становятся несопоставимы с выводами, сделанными другими, затрудняется использование статистической базы, применение интегрированных отраслевых показателей и статистических индексов. Поэтому, особенно в условиях нашей страны, где в последнее время прежняя отраслевая структура полностью модифицирована, прежде всего необходимо четко определить, с каким крутом предприятий или фирм связан анализ.

После отраслевого анализа, когда определены наиболее подходящие отрасли для помещения средств, из всего многообразия входящих в ее состав компаний, необходимо обследовать все крупнейшие компании, чтобы выбрать те, чьи ценные бумаги в наибольшей степени позволяют реализовать поставленные инвестиционные цели. Этот этап фундаментального анализа отличается наибольшей сложностью и трудоемкостью. Многие разработки в этой сфере носят конфиденциальный характер.

Одним из ключевых факторов, влияющих на стоимость ценных бумаг какой-либо компании, является ее текущее финансово-хозяйственное положение и перспективы развития. Поэтому фундаментальный анализ на его завершающей стадии концентрируется прежде всего на изучении положения дел у эмитента и базируется на показателях финансового анализа и бухгалтерской отчетности.

Следует однако заметить, что некоторые из этих показателей имеют самостоятельное назначение, являясь определяющими условиями для принятия решения об инвестировании в те или иные ценные бумаги. Поэтому знание особенностей их расчета важно с точки зрения анализа их динамики, взаимосвязи с другими микро- и макроэкономическими индикаторами и построения на их основе обобщающих индикаторов фондового рынка.

В качестве основных источников информации для третьего этапа фундаментального анализа используются данные годовых и квартальных отчетов о деятельности фирм, материалы, которые компания публикует о себе, сведения, сообщаемые в публичных выступлениях руководства акционерного общества, а также прочие исследования, публикации, материалы информационных систем.

Конкретная схема анализа результатов финансово-хозяйственной деятельности компаний предопределяется полнотой имеющейся информации, особенностями действующей в той или иной стране системы учета и отчетности, отраслевой спецификой фирмы и задачами исследования. Представленная в работе методика исчисления ключевых показателей, определяемых в ходе такого анализа, применительно к особенностям конкретных секторов рынка может существенно корректироваться и дополняться.

10

Для технического анализа рыночной конъюнктуры существенное значение имеет целый ряд показателей. Для анализа динамики акций на макроуровне принято исчислять показатели объема акций в обращении и среднего дневного оборота акций. Важным макроэкономическим показателем является отношение изменения курсов акций к изменению ВВП за период. Рост фиктивного капитала по отношению к стоимости реальных активов может говорить о подъеме в экономике. Отношение воспроизводственной стоимости активов к рыночной стоимости акций - показатель, используемый как для отдельных корпораций, так и на макроуровне.

Ключевыми показателями для статистического измерения, исследования и прогнозирования общего положения в фондовой торговле и положения в отдельных отраслях являются биржевые индексы или индексы фондового рынка. Изучение динамики фондового индекса позволяет судшъ о текущей конъюнктуре фондового рынка и инвестиционной привлекательности тех или иных ценных бумаг. Отмечено, что колебания доходов по отдельным ценным бумагам в значительной степени зависят от колебаний средней рыночной нормы доходности.

Проведенные западными экономистами исследования показали, что колебания дохода на обыкновенные акции в среднем на 35-40% связаны с соответствующими колебаниями на рынке ценных бумаг в целом. Разумеется, в широко диверсифицированных портфелях эта доля значительно выше, что позволяет использовать индексы в качестве критериев оценки управления портфелем ценных бумаг, то есть для сравнения изменения стоимости конкретного портфеля с изменениями стоимости максимально диверсифицированного портфеля, каким является весь рынок.

Более того, сами индексы являются инструментами биржевой игры. В западных странах с начала 80-х годов, а в России в последние несколько лет, многие индексы выступают самостоятельным объектом фондовой торговли. Обычной практикой является, например, заключение фьючерсных и опционных контрактов на значение того или иного фондового индекса. В России, однако, фондовые индексы можно использовать пока только в качестве финансового индикатора, потому что попытка внедрить такую практику на российский фондовый рынок породила систему финансовых пирамид, негативно отражающуюся на развитии всей экономике в целом.

Для целей технического анализа обстановки на фондовых рынках биржевые индексы содержат достаточно ценную информацию. Обычно значение биржевых индексов анализируется в динамике, за период от нескольких недель до нескольких лет. Как показали исследования, наибольший интерес для специалистов по анализу фондовых

11

рынков обычно представляют либо устойчивые тенденции на протяжении достаточно длительного периода времени (к росту ми снижению индекса), либо резкие единовременные (например, в течение одного дня) изменения в их значении.

В частности, из чисто биржевой сводной информации большое значение имеет показатель объема торговли на биржах. Обычно между изменением этого показателя и значением биржевого индекса прослеживается определенная статистическая взаимосвязь. Например, в случае резкого падения величины биржевого индекса (в основе которого лежит падение курсов составляющих его акций) довольно резко увеличивается объем продаж, что объясняется стремлением инвесторов в условиях понижательной тенденции избавиться от обесценивающихся акций. Даже на такой информации можно делать определенные предварительные заключения и строить некоторые прогнозы.

Чрезвычайно важно, чтобы методика построения индекса адекватно отражала особенности изучаемого рынка. Например, в индексе, исчисляемом по методу средней арифметической, большую значимость имеют "дорогие" акции: чем выше их цена, тем сильнее изменение их курса влияет на величину индекса. В индексе, рассчитываемом как средневзвешенная величина, большую значимость имеют акции крупных корпораций: влияние их курсов на величину индекса зависит от суммы акционерного капитала корпорации, т.е. ее размеров. Кроме того, при капитализационном взвешивании в вес также будет входить текущая рыночная стоимость акций. Таким образом, она учитывается дважды - в качестве основного объекта суммирования и при взвешивании. Э70 приводит к некоторым неблагоприятным эффектам. Например, если текущая цена акций компании повышается, то одновременно возрастает значение веса этой компании, а повышение самой котировки становится более значимым для индекса. При такой особой чувствительности снижение курса акций крупной компании на фоне общей спокойной ситуации может привести к резкому снижению значения индекса.

Один из методов определения цели принятия инвестиционного решения - представить его как стремление увеличить рыночную стоимость акционерного капитала компании. Хотя это и не вполне адекватный критерий (например, он не поможет в выборе между проектом, который характеризуется ростом стоимости акции в настоящем при условии ее падения в будущем, и проектом, который предполагает падение стоимости акции в настоящем и ее рост в будущем), увеличение акционерной стоимости -достаточно разумное определение, удовлетворяющее нашим требованиям к критериям эффективности инвестиций.

Важнейшей особенностью предложенной в работе модели заключается то, что описание на ее основе денежных потоков за счет активов (продажи или покупки активов), стоимость которых мы пытаемся определить (будь то инвестиционный проект или ценная бумага), можно редуцировать в модель формирования портфелей вполне реальных активов и ценных бумаг, рыночная стоимость которых известна. Причем портфель может состоять из краткосрочных или долгосрочных долговых бумаг и обыкновенных акций, пропорция между которыми непрерывно меняется по мере изменения стоимости акций.

Структура инвестиционного портфеля должна отражать определенное согласование целей инвестора, с учетом консолидированного риска по отдельным активам, ценным бумагам.

Теоретической базой, на которой основывается современная практика подбора портфелей, служит методика формирования оптимального портфеля Г. Марковича и "модель оценки капитальных активов" (САРМ). Эта концепция появилась в 60-х годах, ее разработали У.Шарп, Д.Линтнер и Д.Моссен. САРМ - пример равновесной модели, в которой цены активов связаны с экзогенными данными о предложении активов, склон-' ностями и способностями инвесторов.

Исходные предположения данной модели сводятся к тому, что все инвесторы имеют одинаковые предположения о совместном распределении ожидаемых доходов от ценных бумаг, а значит, имеют одинаковый портфель рискованных активов. ; .

Что касается ожидаемой доходности ценной бумаги, то, во-первых, она находится в линейной зависимости от тесноты корреляционной связи между этой доходностью и средней доходностью ценных бумаг, обращающихся на рьгаке. Во-вторых, ожидаемая доходность акции или облигации равняется доходности бумаг, инвестиции в которые лишены риска, плюс надбавка, которая пропорциональна риску, связанному с вложением в эту акцию или облигацию

Задача, стоящая при формировании портфеля ценных бумаг, состоит в уменьшении степени несистематического риска путем такой диверсификации инвестиций, при которой факторы, специфичные для отдельных корпораций, уравновешивают друг друга. Благодаря этому доходность портфеля приближается к средней для всего рынка.

Следует отметить, что достигнуть средней рыночной доходности довольно сложно и удается лишь небольшому числу кредитно-финансовых учреждений. Конечно, всегда есть институциональные инвесторы, которым удается существенно превзойти средний уровень, однако мало кто оказывается способным добиваться этого несколько

13

лет подряд. Правда, институциональные инвесторы на деле не ставят перед собой задачу выхода на средние показатели - они ожидают результатов, превосходящих средний уровень. Особенно сложно обеспечить рост рыночной стоимости портфеля в ситуации, когда идет затяжное падение биржевых курсов. Поэтому фактически инвестиционные институты всегда ориентированы на портфель с более высокой степенью риска, чем та, которая требуется для обеспечения средней для рынка доходности.

Любые инвестиционные решения связаны с тем, что инвестор принимает на себя ту или иную величину инвестиционных рисков. Ожидание потерь, соизмерение вероятности их появления с ожидаемой выгодой составляют основу инвестиционных решений. Таким образом, при изучении поведения инвесторов на рынке ценных бумаг ключевым моментом является разработка и проведение такой стратегии при формировании портфеля, которая обеспечивает гарантированный поток платежей, а также допустимый уровень риска для ожидаемой доходности.

Исходная информация для расчета эффективного портфеля ценных бумаг представлена данными за период Т о котировках (Р,') N наиболее ликвидных корпоративных ценных бумаг, где I - номер акции, 1 = 1 ... N. I - моменты времени, 1=1... Т. На основе

данных рядов рассчитываются доходности этих активов (1^) следующим образом:

р/-1 р/-1

где Р;4 - текущая цена акции; Р/"1 - цена в предыдущий момент времени; <1' - сумма дивидендных выплат на момент времени I

Величину легко рассчитать по итогам некоторого периода времени. Однако при принятии решения об инвестировании приходится делать выводы о будущей доходности инвестиций, полагаясь на информацию о прошлом. Поэтому инвесторам целесообразно ориентироваться на величину ожидаемой нормы прибыли. Поскольку ситуация в экономике может бьпъ многовариантной - от фантастического бума до глубокой рецессии, - и существует множество определяющих курс ценной бумаги параметров, то в полном соответствии с теорией эффективного рынка, ожидаемая цена, а следовательно и доходность ценной бумаги, рассматриваются как случайные величины с определенным вероятностным распределением, которое в ближайшем будущем предполагается неизменным.

Исходя из этого, мы рассматриваем набор доходностей как реализацию в момент I векторной случайной величины 6. = (Я, ...Й-л). Основываясь на предположе-

нии о неизменности характера распределения векторной случайной величины можно вычислить ее статистические характеристики: математическое ожидание доходности ¡-й акции, дисперсию доходности ьй акции и ковариацию доходностей 1-й и ]-й акций.

Определяющими параметрами структуры портфеля ценных бумаг являются доли ценных бумаг в портфеле. В общем случае портфель представляет собой Ы-мерный

, N

вектор и = такой, что =1. Причем совсем необязательным является ус-

1=1

ловие неотрицательности

Отрицательное значение может означать ситуацию "продажи без покрытия", т.е. продажу взятых в долг ценных бумаг в расчете на снижение их курса и возвращение долга за счет их покупки по снизившемуся курсу. Другими словами, речь идет об игре на понижение курсов ценных бумаг, или продаже их при отсутствии у продавца в момент продажи. Как показали исследования, такая ситуация характерна лишь для отечественного рынка ценных бумаг. За рубежом подобные операции не осуществляются из-за институциональных ограничений или прямых законодательных запретов.

Математически задача расчета эффективного портфеля ставится так, чтобы найти оптимальные удельные веса инвестиций в различные активы в портфеле инвестора. Оптимизация структуры портфеля определяется соотношением его доходности и риска, и обычно в качестве критерия эффективности портфеля, не зависящего от индивидуального отношения к риску, выдвигается минимальная его вариация при заданном уровне доходности. Поэтому для нахождения эффективного портфеля, т.е. параметров {у/1,...,\у\г}, необходимо определить общую доходность портфеля и его вариацию и затем решить задачу минимизации дисперсии.

Отдача от портфеля равна средневзвешенной доходности ценных бумаг портфеля, где весами выступают их доли:

1=1

Аналогично, вариация портфеля (дисперсия его доходности) равна:

¡=1 I*]

Портфель V/* = (ш*1,...,у/к)т, удовлетворяющий требованию минимальной вариации его доходности при заданном уровне последней или максимальной доходности при заданной дисперсии портфеля, называется эффективным. Для его нахождения необходимо решить следующую задачу минимизации дисперсии портфеля:

15

min i-VarR, при двух ограничениях. Первое представляет условие сбалансированно-

N N

сти портфеля = 1, а второе задает его ожидаемую доходность е, w; = е. i=t i—1

Решение этой квадратичной задачи на условный экстремум приводит к нахождению седловой точки функции Лагранжа:

J N N к

min L(w1,...,wN,yA) = шш-(2]о>? + у(1 Wi) + Це - Xе,wi).

"■тЛ ",7Л 1 ы iij ¡=i 1=1

где у - множитель Лагранжа, относящийся к первому ограничению, а \ - аналогичный множитель для второго ограничения.

Весовые коэффициенты эффективного портфеля находятся из линейной комбина-

и

ции множителей Лагранжа X и у W; =^)iii(Xei +у) и равны

j=i >i j=i

2 д'

NN NN NN

где А=]Г£е^й, , ц^, Д = ВС - А2, щ - элементы обрат-

Ы >1 »1 ¡>1 >1

ной ковариационной матрицы V1 (матрица V содержит показатели ковариации активов портфеля). Дисперсия эффективного портфеля составляет

<у2 = Ае+у=—(Се2 - 2Ае+В) Д

Заметим, что минимальная дисперсия эффективного портфеля, равная 1/С, соответствует его минимальной доходности, равной А/С. Множество точек этой кривой образует т.н. линию граничных портфелей. Граничный портфель считается эффективным, когда его доходность больше А/С. Все точки эффективных портфелей расположены на "северо-западной", положительно наклоненной ветви кривой. Портфели, соответствующие точкам на кривой, для которых доходность ниже А/С, не являются эффективными, так как не обеспечивают максимальной доходности при заданном уровне дисперсии. Таким образом, коэффициент А/С показывает тот минимальный уровень доходности, начиная с которого инвестирование в портфель рискованных активов имеет смысл.

Верхняя ветвь кривой зависимости доходности эффективного портфеля от его

среднего квадратического отклонения, на которой расположены все эффективные

портфели сходится с увеличением доходности-вариации к линейной асимптоте, кото-

16

рая задается уравнением: е = Коэффициентл/Л /С характеризует минималь-

ную цену риска. Увеличение рискованности портфеля (ст) на 1% должно сопровождаться приростом ожидаемой доходности портфеля не менее чем на

Рассмотрим теперь случай, когда финансовый портфель включает помимо N рискованных активов еще И+1-й безрисковый актив. В представленной в работе модели в качестве безрискового актива был взят валютный депозит с фиксированной доходностью Т[ процентов за определенный период в банке высшей категории надежности. Теперь задача распределения средств в портфеле с минимальной дисперсией приобретает новую модификацию, учитывающую специфику расчета доходности и дисперсии портфеля, содержащего безрисковый актив. Принимая во внимание, что теперь условие

N

сбалансированности портфеля имеет вид + =1, где WN+l - доля безрискового

и

N N

актива, то ожидаемая доходность портфеля определяется как е = + (1 - ^ .

1«1 1=1

Весовые коэффициенты для эффективного портфеля рассчитываются как

где V"1 - обратная ковариационная матрица, I - единичный вектор, Н=(е-гД)тУ ^(е-гД),

N

Доля вложений в безрисковый портфель составит = 1 - \у *.

¡»1

Из этого следует, что все эффективные портфели представлены верхней ветвью параболы а2=(е-г£)2/Н в плоскости "дисперсия-доходность". Откуда следует: е = Т[ +-УНсг. Это уравнение задает линейную границу эффективных портфелей, сформированных из N+1 актива, в плоскости (а,е).

Структура рискованной части портфеля, включающего N активов, не изменяется, если варьируется ожидаемая доходность портфеля из N+1 актива (е). Однако ожидаемая доходность (е) однозначно задает значение суммы вложений в рискованные акти-

N

вы: ^ . Поэтому увеличивая значения ожидаемой доходности (е) с минимального

1=1

уровня, равного безрисковому проценту гг, можно найти единственное значение е , при котором выполнено условие ■щ'еИ. При этом портфель, состоящий из рискованных активов, будет сбалансированным, то есть таким, что ничего не вкладывается и не зани-

17

мается под фиксированный процент гг. Значение е* определяет однозначным образом такой рискованный портфель. Тем самым показано, что линейная граница эффективных портфелей из N+1 актива касается гиперболы эффективных портфелей из N рискованных активов, причем ожидаемая доходность в точке касания равна е*.

Полученный результат является частным случаем общего утверждения, известного как теорема о раздельном формировании портфелей. В данном случае получается, что любой эффективный портфель, сформированный из N рискованных активов и одного безрискового, формируется как портфель, состоящий из двух активов. Первый представлен портфелем из N рискованных активов, а второй - безрисковым активом. Коэффициенты линейной комбинации этих двух активов определяются уровнем ожидаемой доходности е.

Третья глава ("Особенности применения имитационного моделирования при планировании инвестиций") посвящена организации расчетов по представленной модели и методике анализа результатов расчетов.

Диверсификация позволяет снижать риск инвестиций при сравнительно небольшом количестве ценных бумаг в портфеле. Начиная с некоторого момента, влияние дополнительной диверсификации на дисперсию портфеля становится весьма незначительным, поскольку благодаря диверсификации потенциально может быть устранен только риск несистематический, присущий отдельным компаниям и выпускаемым ими ценным бумагам.

От рыночного риска, вызываемого воздействием на состояние фондового рынка макроэкономических причин и глобальных факторов, избавиться невозможно. Поэтому риск хорошо диверсифицированного портфеля складывается исключительно из рыночного риска его активов. А значит, при формировании портфеля очень важно иметь представление о том, какова чувствительность (эластичность) доходности и риска портфеля к изменениям в нем доли 1-й ценной бумаги, то есть к малым приростам коэффициента \Уь

С позиции инвестора колебания цены на отдельную ценную бумагу не представляют особой важности. Гораздо более важен доход на его портфель и риск портфеля, то есть риск и доходность ценной бумаги следует рассматривать с точки зрения их влияния на риск и полную доходность всего портфеля. Вопрос о том, насколько сильно связана доходность ¡-й ценной бумаги с конъюнктурными колебаниями фондового рынка, т.е. какой вклад в рискованность портфеля вносит рыночный риск, присущий тому или иному активу портфеля, и исследует представленная в работе модель.

18

В основе модели лежат два основных предположения. Первое из них касается характера потребительского поведения инвесторов на рынке ценных бумаг. Рациональное поведение инвесторов в условиях неопределенности выражается максимизацией функции ожидаемой полезности будущих доходов, получаемых от портфеля ценных бумаг. Наиболее типичной функцией полезности в исследованиях финансовых рынков является экспоненциальная функция полезности дохода U(W) с постоянной мерой неприятия риска: U (W) = -e"lW. Согласно второй предпосылке модели САРМ, рыночное предложение по каждой акции положительно, и при этом спрос на ценные бумаги равен их предложению. Таким образом, модель исследует состояние рыночного равновесия, при котором фактические биржевые курсы или рыночные котировки обращающихся ценных бумаг принимаются за цены равновесия.

Основное уравнение представленной модели для i-й ценной бумаги записывается

П / \ О cov( R j, R ) 2 как е; - rf = Pm,(em - ii), где (Зщ,=--—-—, стт , ет - соответственно дисперсия и ожидаемая доходность рыночного портфеля; R; - i - ый компонент вектора R.

В качестве показателей доходности рыночного портфеля в работе используются темпы прироста промышленного индекса АК&М.

Коэффициент Pim в этом уравнении представляет собой тесноту связи, с которой цена акции колеблется вместе с ценами всего рынка ценных бумаг. Иными словами, он измеряет риск портфеля ценных бумаг, остающийся после диверсификации портфеля, поэтому являются ключевым элементом модели.

На последнем этапе исследования, проведенного с помощью имитационной модели, необходимо оценить параметры основного уравнения модели ei - rf = Pim(em - if) как для i-й ценной бумаги, так и для составленных портфелей.

Для проведения исследования по изложенной модели использовались данные о котировках наиболее ликвидных ценных бумаг российских приватизированных предприятий за полугодовой период (с марта по август 1997 г.). Расчеты проводились для портфелей из 8-ми и 15-ти ценных бумаг эмитентов, представляющих различные отрасли российской промышленности: нефтегазовую, металлургическую, энергетику, транспорт и связь, машиностроение и деревообрабатывающую промышленность.

Наиболее правильный и комплексный подход к отбору ценных бумаг для формирования портфеля опирается на заключения, сделанные в ходе фундаментально-технического анализа эмитентов и выпущенных ими акций. Однако в настоящий мо-

мент его реализация затруднительна из-за информационной "непрозрачности" фондового рынка, которая может быть преодолена по мере развития его инфраструктуры, в частности единой торговой системы, института независимого аудита финансовой отчетности, а также законодательной базы рынка. Пока же при отборе ценных бумаг для наших расчетов будем исходить из принципов диверсификации вложений и возможно большей надежности эмитентов, руководствуясь критериями ликвидности акций различных эмитентов и разной их отраслевой принадлежности.

В частности, при выборе наиболее ликвидных ценных бумаг был проведен внутриотраслевой анаши акций предприятий российской электросвязи. Эти акции включены практически в любой инвестиционный портфель участников российского фондового рынка. Методика внутриотраслевого анализа заключалась в составлении рейтинга для выявления наиболее ликвидных акций. В представленной в работе таблице собраны ряд общедоступных финансово-экономических показателей деятельности и оценка ликвидности рынка акций компании. Ликвидность рынка акций оценивалась экспертным путем по 5-ти бальной шкале трейдерами, специализирующимися на операциях с акциями электросвязи различных эшелонов. В зависимости от степени важности, для портфельного менеджера той или иной группы риска устанавливаются весовые коэффициенты.

После этого получают рейтинговые оценки риска для акции каждой компании. Далее рассчитывают потенциальные значения фондовых мультипликаторов. Расчетные значения последних взвешиваются и делятся на свои текущие значения. Таким образом находятся потенциалы роста акций каждой компании. Потенциал роста пересчиты-вается в доходность через величину прироста отраслевого индекса Аналогичным образом был проведен анализ в других отраслях д ля выявления наиболее ликвидных акций.

Расчеты по модели ведутся в долларах США, поскольку большинство операторов рынка выставляет свои котировки акций именно в долларовом выражении. По данным о котировках, собранных в приложении, рассчитываются средние доходности рассматриваемых акций в процентах за недельный период. Затем рассчитываются весовые коэффициенты (\у0 ценных бумаг в портфеле с заданной доходностью (е) и соответствующей ей минимальной дисперсией доходности портфеля.

Рассчитывая параметры модели по выборочным данным, необходимо оценить их ошибки и степень значимости. Для этого используются статистические оценки надежности коэффициентов корреляции и регрессии и стандартные процедуры проверки статистических гипотез.

При оценке Рш, t-статистиха служит для проверки нулевой гипотезы, что Pim=0, против альтернативной, что pim*0. Иногда также бывает полезно посмотреть, насколько существенно Р отличается от 1. Для того чтобы провести проверку такой гипотезы, необходимо на основе стандартной ошибки оценки и принятого доверительного уровня (95% или 99%) построить доверительный интервал. Если единица попадает внутрь этого интервала, то нулевая гипотеза (Рт=0) не отвергается, в противном случае можно высказать предположение, что значение Рь,, близкое к 1, было получено случайно. На практике величина Pim дает возможность вычислить, каким может быть доход от конкретной ценной бумаги при данной конъюнктуре рынка.

Таким же образом необходимо оценить и другой параметр основного уравнения модели - aim. Если взять портфель, полностью совпадающий с рыночным портфелем, то, очевидно, что aim должен быть равен нулю. Поэтому следует ожидать, что его оценка в среднем будет близка к нулю, что и подтверждается обычно в практических расчетах на основе t-статистики.

Особое значение параметру aim часто придается в связи с его интерпретацией в качестве меры успешной деятельности менеджеров инвестиционных компаний по управлению портфелем ценных бумаг. Вычитая из фактической доходности портфеля прогнозную доходность, рассчитываемую по известным pim, получают оценку а портфеля. Если фактическая доходность больше предсказанной с помощью коэффициента Р, характеризующего весь портфель, то положительное а приписывают усилиям менеджера. Положительная оценка параметра а в уравнении регрессии для доходности какой-либо ценной бумаги означает, что даже тогда, когда доходность рынка в целом равна нулю (т.е. когда е^, - rf = 0), доходность данной ценной бумаги больше нуля.

Эндогенная переменная в уравнении регрессии (Rjt - rf) содержит влияние на ценные бумаги компании i ка?'специфических (несистематических) факторов, так и фондового рынка в целом (систематических факторов). Значение Pimfemt - rr) отражает только воздействие рыночного риска. А ошибки уравнения являются мерой специфического риска, т.е. риска портфеля, не связанного с конъюнктурой рынка, и большая их величина означает, что существенную долю изменений премии за риск ценной бумаги i или портфеля нельзя объяснить изменениями в премии за риск, присущий рынку.

Значение коэффициента детерминации R2, исчисляемого как соотношение фактической дисперсии i-й ценной бумаги и ее дисперсии, рассчитанной на основе модели, указывает на долю вариации в эндогенной переменной, объясняемую вариацией неза-

21

внсимой переменной. Следовательно, К2 можно интерпретировать как долю вариации доходности ценной бумаги i или портфеля, порожденную систематическими рыночными причинами. И наоборот, (1 - Я2) - доля специфической вариации. При диверсификации портфеля эта величина растет по мере устранения специфического риска.

Для некоторых ценных бумаг с большой дисперсией (ст2) Я2 может быть низким, даже если оценка (Зт имеет высокое значение. В подобных случаях реакция отдельной ценной бумаги (или портфеля) на рыночные колебания будет резкой, однако рыночной конъюнктурой можно объяснить лишь малую долю колеблемости доходности ценной бумаги. Уравнения регрессии для других ценных бумаг могут иметь высокий коэффициент детерминации, но низкое значение оценки рь- Это может произойти, когда вариация премии за риск ценной бумаги (или портфеля) мала по сравнению с аналогичной вариацией рынка, т.е. когда отношение выборочных дисперсий в уравнении велико. Кроме того, очень низкий К2 не означает плохого качества модели, а указывает на то, что весь риск ценной бумаги конкретной компании почти целиком является специфическим, присущим только данной компании и не связан с колебаниями рынка.

Поскольку в течение рассматриваемого периода российский рынок корпоративных ценных бумаг переживал стадию преимущественного падения котировок акций большинства эмитентов, связанную с окончанием зимнего вялого подъема котировок, низкой активностью иностранных инвесторов, а также нестабильностью банковской сферы, динамика фондовых индексов, описывающих основные тенденции рынка, отражает явно выраженную понижательную тенденцию с небольшими всплесками краткосрочного характера. В этих условиях результаты расчетов эффективных портфелей из 8-ми и 15-ти акций для различных уровней ожидаемой доходности, представленные в работе, демонстрируют целесообразность стратегии игры на понижение с использованием сделок без покрытия. Эта стратегия применима для краткосрочных спекулятивных сделок. Причем доли таких сделок тем больше, чем большим уровнем ожидаемой доходности задается инвестор. Скорее всего, згу стратегию на российском фондовом рынке пока трудно осуществить, т.к. поведение финансовых институтов определяется в настоящий момент не только экономической целесообразностью, но и ограничениями институционального и инфраструктурного характера. В числе ценных бумаг с преимущественно положительными весовыми коэффициентами в портфеле - акции "ГАЗ", "Мосэнерго" и "Ростелеком". Что же касается ценных бумаг с весовыми коэффициентами, большими 1 (как, например, акции "Ростелеком" в портфелях из 8-ми и 15-ти ак-

ций или акции "НК Лукойл" в портфеле с 5% доходностью в неделю из 15-ти акций и безрискового вложения доходностью 0.2% в неделю), то, согласно расчетам, для достижения заданного ориентира доходности при минимальном риске в эти акции необходимо вложить средства, полученные от продажи акций с отрицательными весовыми коэффициентами. Предыдущий вывод подтверждается соответствующими расчетами.

Таким образом, общие тенденции, присущие динамике российского рынка корпоративных акций, довольно существенно воздействуют как на доходность и вариацию отдельных ценных бумаг, так и на показатели портфелей.

В заключении, согласно представленным расчетам и проведенному анализу по модели, полученные данные можно интерпретировать следующим образом. Как объект для инвестирования российский фондовый рынок пока весьма нестабилен и подвержен довольно значительному риску. Причем на рынке акций при достаточно согласованной ценовой динамике ценные бумаги различаются между собой уровнем сопряженного с ними конъюнктурного риска. К примеру, у акций риск напрямую связан с уровнем ликвидности: чем более ликвидна ценная бумага, тем энергичнее ценовая динамика и выше риск.

Применение модели дает важную информацию даже на основе небольших статистических рядов, т.е. уже имеется достаточно оснований для использования данной модели в процессе инвестирования на фондовом рынке.

Для более успешного использования моделей требуется исходить из рядов данных, накопленных за более длительный промежуток времени. В этой связи необходим постоянный мониторинг ситуации как на первичном, так и на вторичном рынке, а также экономически обоснованная и статистически достоверная информация о доходности рыночного портфеля, т.е. динамике фондовых индексов, и о средних процентных ставках финансового рынка. Следует заметить, что в западных странах статистический анализ фондового рынка совершенствуется на базе информации, накопленной за многие десятилетия. В этой связи созданная в ходе настоящего исследования база данных о котировках внебиржевого фондового рынка может служить началом для сбора полноценной информации для его статистического анализа.

Изложенная имитационная модель и методика анализа риска портфелей ценных бумаг могут найти практическое применение в деятельности фондовых бирж, инвестиционных фондов, пенсионных фондов и частных лиц России. Но для этого требуется развитый фондовый рынок и соответствующая инфраструктура, хорошая и регулярная информированность всех заинтересованных участников этого рынка. Указанные в ра-

23

боте методы анализа рисков адаптируются к условиям отдельно взятой фирмы, отрасли, а также на общегосударственном уровне.

По теме диссертации опубликованы следующие работы:

1. Лебедев С.А О моделировании макроэкономических отношений. // Восьмые Плехановские чтения. Экономическое возрождение России: Тезисы докладов аспирантов и научных сотрудников (17-21 апреля 1995г.). - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1995.

2. Лебедев С.А. Некоторые вопросы регулирования банковских рисков. // Студенчество и бизнес: Тезисы докладов международной конференции (24-26 мая 1995г.). - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1995.

3. Лебедев С.А. Вопросы регулирования экономического риска. II Экономика и технология: Межвузовский сборник научных трудов /Под ред. В.Г. Князева. - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1995.

4. Лебедев CA. Информационный аспект банковских рисков. // Девятые международные Плехановские чтения. Творческое наследие Г.В. Плеханова и социально-экономические проблемы современной России: Тезисы докладов аспирантов и научных сотрудников (16-19 апреля 1996г.) Ч. 1. - М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1996.

5. Лебедев С.А, Кредитно-банковская система и управление кредитными рисками. // Экономика и технология: Межвузовский сборник научных трудов. Ч. 1. -М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1996.

6. Лебедев С.А. Об особенностях управления риском портфеля ценных бумаг. // Десятые Международные Плехановские чтения. Структурная перестройка и экономический рост: Тезисы докладов аспирантов и научных сотрудников (15-18 апреля 1997г.). -М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1997.

7. Лебедев С.А, Лебедев В.А Этапы развития банковской системы России. // Десятые Международные Плехановские чтения. Структурная перестройка и экономический рост: Тезисы докладов аспирантов и научных сотрудников (15-18 апреля 1997г.). М.: Изд-во Рос. экоа акад., 1997 (в соавторстве). Соискателю принадлежат тезисы о современном развитии банковской системы в контексте инвестиционной деятельности.

8. Лебедев С.А. Некоторые аспекты финансовых рынков. // Экономика и технология: Межвузовский сборник научных трудов. М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1997.

9. Лебедев С.А., Светушкин А.К. Информационные технологии в образовании. // Современное предпринимательство в России и пути его развития. Межвузовский

24

сборник научных трудов / Под общей ред. А.А. Говорила. М.: Изд-во Рос. экон. акад., 1997. (в соавторстве). Соискателю принадлежит классификация информационных средств и систем для обеспечения процесса профессиональной переподготовки специалистов.

10. Лебедев С.А. Вопросы применения современных информационных технологий в профессиональной переподготовке незанятого населения. // Тезисы докладов Международной научно-практической конференции (17-19 марта 1997г.) "Социальная защита и профессиональная переподготовка незанятого населения в России", М.: Изд-во Рос. экон. акад. 1997.

11. Лебедев С.А. Некоторые вопросы управления человеческими ресурсами в банковской сфере. // Персонал: проблемы становления и развития в современной России. Межвузовский сборник научных трудов. Рос. экон. акад., М., 1998.

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Лебедев, Сергей Аркадьевич

Введение

Глава 1. РИСК КАК КАТЕГОРИЯ РЫНОЧНОЙ ЭКОНОМИКИ.

1.1. Понятие риска. Классификация рисков

1.2. Развитие концепций и методов планирования инвестиций.

1.3. Направления анализа рисков при инвестировании

Глава 2. ПЛАНИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИЙ В УСЛОВИЯХ РИСКА.

2.1. Методы анализа эффективности инвестиций.

2.2. Методы учета инвестиционных рисков.

2.3. Информационно-правовые средства регулирования рисков в инвестиционной деятельности.

Глава 3. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИМР1ТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРИ ПЛАНИРОВАНИИ ИНВЕСТИЦИЙ.

3.1. Имитационная модель формирования портфеля ценных бумаг.

3.2. Организация расчетов по имитационной модели.

3.3. Методика анализа результатов расчетов. Заключение

Диссертация: введение по экономике, на тему "Имитационное моделирование эффективности инвестиционных проектов"

Актуальность исследования по теме "Имитационное моделирование эффективности инвестиционных проектов" определяется существенно возросшим уровнем внедрения в российскую экономику рыночных отношений, что неизбежно приводит к необходимости учета риска прежде всего в случаях, когда речь идет о протяженных во времени мероприятиях, таких как инвестиционная деятельность хозяйствующих субъектов.

Рыночная модель экономики характеризуется высокой степенью неопределенности и вместе с тем обладает неоспоримыми преимуществами, состоящими в предельной экономической свободе, защищенности от незаконного вмешательства государства в деятельность предпринимателя, в приоритете частного интереса и инициативы. Отказ от прежней экономической модели, основанной на огосударствлении всех сфер хозяйствования, потребовал формирования новых механизмов экономического развития.

Функционирование рыночной экономики в настоящее время происходит в условиях деформации традиционных структур, изменения сложившихся стереотипов поведения хозяйствующих субъектов.

В течение многих лет проблемы рынка рассматривались в отечественной экономической литературе преимущественно с теоретических позиций, разработанных в "Капитале" К. Маркса. При этом, многочисленные проявления рыночных отношений исследовались исключительно в аспекте жесткого государственного регулирования экономикой. Совокупность же нерегулируемых, "стихийных", проявлений рыночных отношений оценивалась либо как недостаток и временное явление, либо как проявление чуждой социалистическому хозяйству природы. В связи с этим, вопросы методологии исследования рынка, его экономической природы, а также совокупности приемов управления рыночными отношениями в ограниченной сфере не были достаточно разработаны.

Деятельность в условиях стихийно изменяющейся среды экономики переходного периода потребовала проведения анализа основных элементов рынка, механизма их взаимодействия в условиях риска и неопределенности, построения моделей поведения в условиях стохас-тичности рынка.

Цель исследования заключается в том, чтобы на основе последних достижений экономической теории и использования информационных технологий, разработать и обосновать методику решения проблемы управления инвестиционными рисками, обеспечивающую решение важных прикладных задач по планированию инвестиций.

В соответствии с поставленной целью в работе решались следующие задачи:

- анализ риска в инвестиционной деятельности хозяйствующих субъектов;

- анализ эффективности инвестиций в условиях риска и неопределенности рынка;

- сравнительный анализ методов имитационного моделирования в процессе планирования инвестиций,

- совершенствование методики анализа эффективности инвестиций;

- разработка методов обучения планированию инвестиций при подготовке и переподготовке специалистов.

Методология и источники исследования. В процессе исследования, наряду с общим диалектико-материалистическим методом познания, использованы также такие частно-научные методы как логический, исторический, комплексного и сравнительного исследования, которые позволяют не только теоретически осмыслить исследуемую проблему, но и разработать практический инструментарий ее реализации.

Теоретической основой работы явились исследования и научные выводы российских и зарубежных ученых в области экономической теории, экономико-математического моделирования, социально-экономического прогнозирования, финансового менеджмента и инвестиций, информационных технологий Аленичева В.В., Алешина А.В., Балабанова И.Т., Валдайцева С.В., Вентцель Е.С., Винера Н., Гранбер-га А.Г., Грэхэма Б., Дженсена М., Ершова Э.Б., Идрисова А.Б., Кейнса Дж. М., Кендалла М., Ковалева В.В., Колемаева В.А., Крамера Г., Лаврушина О.И., Линтнера Д., Марковича Г., Моргенштерна О., Мос-сена Д., Первозванского А.А., Первозванской Т.Н., Попова В.А., Ро-бертса Г., Самуэльсона П., Смирнова А.Д., Соколинской Н.Э., Стояновой Е.С., Тихомирова Н.П., Фейма Е., Фишера Л., Холта Р., Четыр-кина Е.М., Шарпа У., Шеннона К. и других.

Выводы, сделанные в работе, основываются на анализе обширного научно-практического материала.

Объектом исследования является финансово-экономическая деятельность инвестиционных компаний и прочих хозяйствующих субъектов.

Научная новизна исследования. В процессе выполнения диссертационного исследования автором были получены следующие новые научные результаты:

1. Проведена структуризация различных классификаций инвестиций для анализа и учета инвестиционных рисков.

2. Представлены предложения относительно возможности использования зарубежного опыта в области финансового менеджмента и планирования инвестиционных процессов применительно к деятельности финансово-инвестиционных компаний.

3. Обобщены и систематизированы различные понятия финансовых рисков.

4. Проведена структуризация различных классификаций финансовых рисков.

5. Составлено структурированное описание методов оценки финансовых рисков.

6. Обобщены методы учета инвестиционных рисков в условиях неопределенности.

7. Проведен анализ методов использования имитационного моделирования в процессе планирования инвестиций, в частности при формировании инвестиционного портфеля.

8. Разработана методика анализа инвестиционного риска, остающегося после диверсификации портфеля ценных бумаг и имитационная модель для изучения поведения институциональных инвесторов на рынке ценных бумаг с целью проведения анализа и оценки перспектив развития фондового рынка России.

9. Разработаны методические указания по анализу эффективности инвестиционных проектов.

10. Систематизированы методы правовой и информационной поддержки процессов планирования и реализации инвестиционных проектов.

11. Разработаны методы обучения персонала планированию инвестиций в процессе подготовки и профессиональной переподготовки специалистов.

Практическая и теоретическая ценность результатов исследований заключается в том, что в диссертации показана возможность и эффективность применения современных экономико-математических методов в совокупности с информационными технологиями для управления инвестиционными проектами в финансовой деятельности реальных российских компаний. Применение указанных методических подходов позволило получить более детальную информацию для изучения поведения инвесторов на рынке ценных бумаг, а также моделировать их реакцию в условиях нестабильности экономики переходного периода. Рассмотренные в работе методы и модели могут использоваться в качестве инструмента для подготовки и профессиональной переподготовки специалистов в области финансового менеджмента.

Внедрение и апробация результатов диссертационного исследования осуществлялось на практической базе в МИПК РЭА им. Г. В. Плеханова, где в течение ряда лет осуществлялась подготовка специалистов с применением разработанной и представленной в диссертации методики обучения по программам профессиональной переподготовки

Результаты диссертационного исследования в части методики анализа риска диверсифицированного портфеля ценных бумаг и имитационной модели для изучения поведения институциональных инвесторов на рынке ценных бумаг были использованы в Сводном экономическом департаменте Центрального Банка Российской Федерации при проведении анализа и оценки перспектив развития фондового рынка России.

Достоверность результатов диссертационного исследования вытекает из научной обоснованности изложенных положений, внутренней непротиворечивости основных положений работы, а также подтверждается расчетами, согласованностью со статистической информацией, а также справками о внедрении.

Основные выводы и положения работы отражены в опубликованных автором статьях и учебно-методических работах, изданных для применения в учебном процессе академии.

Полученные результаты исследования апробированы в выступлениях на ежегодных (с 1994 г. по 1997 г.) научно-практических конференциях, проводимых в РЭА им. Г.В. Плеханова, в том числе в докладе на Международной конференции (март 1997 г.) МИПК РЭА им. Г.В. Плеханова.

По теме диссертации опубликовано 10 печатных работ, содержащие результаты проведенных исследований.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, включающих девять параграфов, заключения и списка литературы, изложенных на 159 страницах машинописного текста.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Лебедев, Сергей Аркадьевич

Заключение

Таким образом, в диссертации показана возможность и эффективность применения современных экономико-математических методов для управления инвестиционными проектами в финансовой деятельности реальных российских компаний. Применение указанных методических подходов позволило получить более детальную информацию для изучения поведения инвесторов на рынке ценных бумаг, а также моделировать их реакцию в условиях нестабильности экономики переходного периода. Указанные в работе методы анализа рисков адаптируются к условиям отдельно взятой фирмы, отрасли, а также на общегосударственном уровне. Рассмотренные в работе методы и модели могут использоваться в качестве инструмента для подготовки и профессиональной переподготовки специалистов в области финансового менеджмента.

Согласно расчетам по представленной модели, полученные данные можно интерпретировать следующим образом. Как объект для инвестирования российский фондовый рынок пока весьма нестабилен и подвержен довольно значительному риску. Причем на рынке акций при достаточно согласованной ценовой динамике ценные бумаги различаются между собой уровнем сопряженного с ними конъюнктурного риска. К примеру, у акций риск напрямую связан с уровнем ликвидности: чем более ликвидная ценная бумага, тем энергичнее ценовая динамика и выше риск.

Применение модели дает важную информацию даже на основе небольших статистических рядов, т.е. уже имеется достаточно оснований для использования данной модели в процессе инвестирования на фондовом рынке.

Для более успешного использования моделей требуется исходить из рядов данных, накопленных за более длительный промежуток времени. В этой связи необходим постоянный мониторинг ситуации как на первичном, так и на вторичном рынке, а также экономически обоснованная и статистически достоверная информация о доходности рыночного портфеля, т.е. динамике фондовых индексов, и о средних процентных ставках финансового рынка. Следует заметить, что в западных странах экономический анализ фондового рынка совершенствуется на базе информации, накопленной за многие десятилетия. В этой связи созданная в ходе настоящего исследования база данных о котировках рынка корпоративных ценных бумаг может служить началом для сбора полноценной информации для его последующего экономико-математического анализа.

Изложенные методы имитационного моделирования и методика анализа риска портфелей ценных бумаг могут найти практическое применение в деятельности (фондовых бирж, инвестиционных фондов, пенсионных фондов и частных лиц России. Но для этого требуется развитый фондовый рынок и соответствующая инфраструктура, хорошая и регулярная информированность всех заинтересованных участников этого рынка.