- •Экономико-математические методы и модели в социально-экономических исследованиях
- •Экономико-математические методы и модели в социально-экономических исследованиях
- •Информационные ресурсы дисциплины
- •Модель границы производственных возможностей
- •Возможности и потребности. Модели и реальность
- •1.2. Альтернативная стоимость. Издержки и выбор
- •1.3. Экономический рост и эффективность
- •Графы, сети и их применение в экономике
- •Основные определения и характеристики графов. Плоские графы
- •2.2. Ориентированные графы. Построение минимального остовного дерева сети
- •2.3. Задача нахождения кратчайшего пути. Дерево решений
- •2.4. Сетевые графики
- •3. Управление запасами
- •3.1. Вводные замечания и основная модель
- •3.2. Модель производственных поставок. Модель поставок со скидкой
- •3.3. Модель управления запасами, включающая штрафы
- •3.4. Обобщенная модель определения оптимального размера партии
- •4. Распределение ресурсов
- •4.1. Постановка задачи распределения ресурсов. Механизм прямых приоритетов
- •4.2. Механизм обратных приоритетов. Конкурсный механизм
- •4.3. Механизм открытого управления
- •4.4. Открытое управление и экспертный опрос
- •5. Математические модели в финансовых операциях
- •5.1. Простые проценты. Сложные проценты
- •5.2 Начисление процентов в условиях инфляции.
- •5.3. Погашение кредита. Балансовое равенство
- •5.4. Балансовое уравнение
- •Иерархии и приоритеты
- •6.1. Приоритеты. Измерения и согласованность. Идеальные измерения
- •6.2. Обратно-симметричные и согласованные матрицы. Индекс согласованности
- •6.3. Вычисление собственных характеристик обратно-симметричной матрицы
- •6.4. Проблема сравнения. Построение шкал. Иерархии
- •7. Методы прогнозирования
- •7.1. Анализ временных рядов. Метод подвижного (скользящего) среднего.
- •7.2. Метод проецирования тренда
- •7.3. Прогнозирование с учетом сезонной вариации. Аддитивная модель
- •7.4. Мультипликативная модель. Каузальные методы прогнозирования. Качественные методы прогнозирования
- •8. Основы управления рисками в экономике
- •8.1. Риски в экономике. Оптимизация портфелей банка
- •8.2. Диверсификация портфеля
- •8.3. Достижимое и эффективное множества
- •8.4. Выбор оптимального портфеля
- •9. Динамические модели
- •9.1. Модель народонаселения
- •9.2. Модель мобилизации
- •9.3. Модель гонки вооружений
- •9.4. Модель хищник – жертва
- •Глоссарий
- •Библиографический список
- •Порядковые номера дней в невисокосном году
- •Порядковые номера дней в високосном году
- •Предметный указатель
- •Оглавление
8.2. Диверсификация портфеля
Рассмотрим пример.
Пример 8.3. Найти ожидаемую доходность и стандартное отклонение доходности портфеля, состоящего из 30 % акций компании А и 70 % акций компании В, если доходности акций этих компаний некоррелированы и равны соответственно 25 и 10 %, а стандартные отклонения – 15 и 8 %.
Решение. По формуле (8.8) получаем: rp = 0,3·25 % + 0,7·10 % = 14,5 %. Поскольку доходности бумаг некоррелированы, μij = 0 при i j и тогда из формулы (8.9) следует:
D(rp) = , σ(rp)= ≈ 7,2 %.
Приведенный пример показывает, что риск портфеля ценных бумаг не превосходит отдельных рисков составляющих его бумаг. Это свойство портфеля называется диверсификацией (от англ. diverse, что означает разнообразный): увеличение количества видов ценных бумаг при одновременном сокращении их долей в общей ожидаемой доходности уменьшает риск портфеля. Проиллюстрируем это еще на одном примере.
Пример 8.4. Найти ожидаемую доходность и ее стандартное отклонение для портфеля, состоящего из 10 пакетов ценных бумаг с некоррелированными доходностями. Доли пакета ценных бумаг xi в портфеле, их доходности ri и стандартные отклонения σi приведены в табл. 8.3.
|
Таблица 8.3 |
|||||||||
Параметры, % |
Номер пакета ценных бумаг |
|||||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
xi |
5 |
5 |
10 |
20 |
5 |
5 |
20 |
10 |
10 |
10 |
ri |
12 |
12 |
20 |
15 |
15 |
20 |
20 |
30 |
30 |
35 |
σi |
9 |
9 |
12 |
12 |
10 |
11 |
12 |
20 |
15 |
25 |
Решение. Вычисляем ожидаемую доходность портфеля:
rр = 0,05 · 12 + 0,05 · 12 + 0,1 ·20 + 0,2 · 15 + 0,05 · 15 +
+ 0,05 · 20 + 0,2 · 20 + 0,1 · 30 + 0,1 · 30 + 0,1 · 35 = 21,45 %.
Так как случайные величины доходностей бумаг являются независимыми, дисперсия доходности портфеля равна:
D(rp) = 0,0025 · 81 + 0,0025 · 81 + 0,01 · 144 + 0,04 · 144 + 0,0025 · 100 +
+ 0,0025 · 121 + 0,04 · 144 + 0,01 · 400 + 0,01 · 225 + 0,01 · 625 = 26,42.
Тогда σ(rp) = = 5,14 %. Отсюда видно, что среднее квадратическое отклонение доходности портфеля оказалось ниже минимального значения для пакетов ценных бумаг с номерами 1 и 2, а максимальные значения средних квадратических отклонений пакетов ценных бумаг с номерами 8 и 10 стали незаметны в общей величине σ(гр).
8.3. Достижимое и эффективное множества
На рис. 8.1 показано достижимое множество, представляющее собой все портфели, которые можно сформировать из n видов ценных бумаг. Множество портфелей, обеспечивающих минимальный риск при меняющемся уровне ожидаемой доходности, находится на левой части границы достижимого множества, расположенной между точками А и С (касательная к кривой АС в точке А параллельна оси Oσр, касательная в точке C параллельна оси Оrр). Справедлива теорема об эффективном множестве портфелей: инвестор выбирает свой оптимальный портфель из такого множества портфелей, каждый из которых:
максимизирует ожидаемую доходность для некоторого уровня риска;
минимизирует риск для некоторого уровня ожидаемой доходности.
Согласно этой теореме инвестора удовлетворяют только портфели, находящиеся на верхней и левой границе достижимого множества, т. е. эффективное множество портфелей представляет собой участок границы АВ. На этом множестве инвестор будет выбирать свой оптимальный портфель.