Управление портфелем рисковых активов (теория Г. Марковица)
Вообще говоря, случайная величина не определяется полностью своими математическим ожиданием и стандартным отклонением. Однако, случайные величины, значения которой являются следствием большого числа не связанных между собой случайных обстоятельств, в силу фундаментального результата теории вероятностей — центральной предельной теоремы (ЦПТ) — имеют распределения, весьма близкие к так называемому… Читать ещё >
Управление портфелем рисковых активов (теория Г. Марковица) (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Начиная с 1950;х гг., в работах нобелевского лауреата Г. Марковица и ряда других исследователей был разработан научный подход к задаче нахождения оптимального портфеля ценных бумаг в условиях риска с учетом предпочтений инвестора. В настоящее время эта совокупность результатов представляет собой классический раздел теории финансов и одновременно широко используется практиками.
Формализация понятия риска
Рассмотрим ситуацию однопериодного инвестирования, когда инвестор приобретает некоторый актив (например, акцию) по цене Р0 с целью держать его до момента времени Т и затем продать по цене РT, которая к тому времени сложится на рынке. Для простоты дивиденды и другие выплаты не учитываются. Инвестора интересует доходность.
которая будет достигнута за период владения. Таким образом, финансовый результат инвестирования неизвестен заранее. Как и во многих других областях человеческой деятельности, для анализа неопределенности используются понятие случайной величины и методы теории вероятностей и математической статистики.
В анализе случайных величин используются две их важнейшие характеристики:
- 1) математическое ожидание (применительно к инвестированию — средняя ожидаемая доходность): ;
- 2) дисперсия, а также корень квадратный из дисперсии — стандартное отклонение (риск) :
Среди различных предлагавшихся количественных мер риска именно стандартное отклонение оказалось наиболее практически полезным. Основные причины этого следующие:
¦ риск портфеля можно найти по характеристикам риска и долям бумаг, составляющих портфель, с помощью несложной формулы. Это дает возможность целенаправленно формировать портфель с контролируемым уровнем риска;
¦ вообще говоря, случайная величина не определяется полностью своими математическим ожиданием и стандартным отклонением. Однако, случайные величины, значения которой являются следствием большого числа не связанных между собой случайных обстоятельств, в силу фундаментального результата теории вероятностей — центральной предельной теоремы (ЦПТ) — имеют распределения, весьма близкие к так называемому нормальному распределению, которое уже полностью задается двумя указанными параметрами. Для доходностей таких активов, как акции, паи ПИФов, индексы, валюты и т. п., условия ЦПТ по существу выполняются, и их распределения действительно достаточно близки к нормальным. Поэтому подход, основанные на оценке риска через стандартное отклонение, является оправданным и общепринят на практике, а использование других (например, односторонних) мер риска имеет смысл только в тех случаях, когда сознательно ставится задача учесть отличия распределения от нормального. В то же время для оценки риска активов другой природы, например инвестиционных проектов, стандартное отклонение может оказаться неподходящим средством.
Оценка (приближенное нахождение, прогнозирование) величин и? для конкретного актива осуществляется одним из двух способов:
1) статистически (по прошлым данным):
где rt — доходности, достигнутые за предыдущие N периодов инвестирования.
Пример 11.2
Рассчитаем по данным таблицы выборочное стандартное отклонение доходности акции за период с 1997 по 2002 г.
Годы | ||||||
Доходность, %. | -20. |
Средняя доходность равна: (20 — 20 + 5 + 10 + 22 + 25): 6 = 10,33%. Выборочная дисперсия равна: [(20 — 10,33)2 + (- 20 -10,33)2 + (5 — 10,33)2 + (10 — 10,33)2 + (22 — 10,33)2 + (25 — 10,33)2]: 5 = 278,7.
Выборочное стандартное отклонение: 16,7.
Путем прогноза, в частности по сценариям и ?, вычисляются по значениям r для каждого сценария и их вероятностям:
где rk -доходность актива при k-м сценарии; рк — вероятность этого сценария.
Пример 11.3
Прогноз инвестора относительно возможных сценариев доходности акций компаний A и В с учетом их вероятностей в следующем периоде представлен в таблице:
Показатель | rВ = 10% | rВ = 20% |
rA = 10%. | р1 = 20%. | р3 = 30%. |
rA = 40%. | р2 = 40%. | р4 = 10%. |
Определить ожидаемую доходность портфеля, если удельные веса акций компаний А и В в портфеле составляют соответственно 30 и 70%. Решение:
Для справки: в табл. 11.1 представлены данные о годовой доходности и риске различных классов активов на рынке США (статистика за 1926−2008 гг., источник — компания Morningstar).
Таблица 11.1. Доходность и риск различных классов активов на рынке США.
Класс активов | Средняя доходность, % | Стандартное отклонение, % |
Акции крупных компаний. | 11,7. | 20,6. |
Акции мелких компаний. | 16,4. | 33,0. |
Корпоративные облигации. | 6,2. | 8,4. |
Государственные облигации (T-Bonds). | 6,1. | 9,4. |
Краткосрочные государственные облигации (T-Bills). | 3,8. | 3,1. |
Инфляция. | 3,1. | 4,2. |