
- •1.2. Онтологія та гносеологія ризику
- •1.3. Невизначеність в економіці
- •1.4. Конфлікт в економіці
- •1.5. Альтернативність
- •1.6. Концептуальні засади ризикології
- •1.8. Суспільство ризику
- •1.9. Актуальні проблеми ризикології
- •Системний аналіз ризику в економіці та підприємництві
- •2.1. Сутність і системні властивості ризику
- •2.2. Ризикотвірні чинники
- •2.3. Класифікація ризику
- •2.3.1. Методологічні та методичні підходи
- •2.3.2. Характеристика видів ризику в деяких сферах економічної діяльності
- •2.3.3. Необхідність урахування специфіки підприємницької діяльності в дослідженні ризику
- •2.4. Суб'єкти ризику
- •2. 5. Сприйняття ризику
- •2.5.1. Психологічне сприйняття ризику
- •2.5.2. Аспекти сприйняття ризику
- •2.5.3. Асиметрія сприйняття ризику
- •2.5.4. Соціальне підсилення ризику
- •2.5.5. Неадекватне сприйняття ймовірностей
- •2.6. Складність економічних систем та аналіз ризику
- •2.7. Кількісний аналіз ризику
- •2.7.1. Метод аналогій
- •2.7.2. Аналіз чутливості (вразливості)
- •2.7.3. Аналіз ризику методами імітаційного моделювання
- •2.7.4. Аналіз ризику можливих збитків
- •2.7.5. Наслідки кількісного аналізу ризику
- •3.1. Загальні підходи до кількісної оцінки ризику
- •3.2. Кількісні показники ступеня ризику в абсолютному вираженні
- •3.3. Ризик у відносному вираженні
- •3.4. Граничні межі ризику
- •3.5. Системні показники ступеня ризику
- •3.6. Міра відсоткового ризику
- •Експертні процедури та методи суб'єктивних оцінок у вимірюванні ризику
- •4.1. Здобуття інформації
- •4.2. Методи обробки експертної інформації
- •4.3. Узгодження та агрегування оцінок експертів з урахуванням компетентності
- •За ризиком на базі неиронних мереж
- •4.4.1. Виявлення переваг і нейронні мережі
- •4.4.2. Проблема узгодження пріоритетів (переваг) за ризиком
- •Теоретико-ігровий підхід до моделювання ризику
- •5.1. Теоретико-ігрова модель
- •5.1.1. Класифікація інформаційних ситуацій
- •5.1.2. Інгредієнт функціонала оцінювання. Функція ризику
- •5.1.3. Зведення економічних колізій до ігрових задач
- •5.2 Моделювання економічного ризику. Концепція теорії гри
- •Критерій Байєса та його модифікації
- •Критерії мінливості (варіації) значень елементів функціонала оцінювання
- •5.3.1. Приклади багатоцільових задач прийняття рішень
- •5.3.2. Теоретико-ігровий підхід з урахуванням множини цілей
- •5.3.3. Критерій мінімальної відстані між інформаційними кубами
- •5.3.4. Ієрархічна модель прийняття багатоцільових багатокритеріальних рішень
- •5.3.5. Аналіз ієрархій: теоретико-ігровий підхід
- •5.5. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі)
- •6.4. Класифікація підходів до управління ризиком
- •6.6. Загальні підходи до зниження ступеня ризику
- •7.1. Класична теорія портфеля
- •7.3. Теоретико-ігрова концепція вибору портфеля
- •7.3.1. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.3.2. Теоретико-ігрова модель вибору
- •7.4. Оптимізація структури портфеля
- •8.1. Вартість, час, ризик
7.1. Класична теорія портфеля
Менеджерам, більшості економістів (промисловців, фінансистів) відомо, що чим глибшою є спеціалізація підприємства, тим чіткіший ритм виробництва, вища його рентабельність, але при цьому гіршою є адаптивність цієї економічної системи, її еластичність, маневреність відносно змін зовнішнього стосовно неї економічного середовища (коливання попиту, цін на сировину, кінцеву продукцію тощо). Необхідна також і певна різноманітність (диверсифікація) інвестицій. У противному разі інвестор приречений або на низьку ефективність (норму прибутку), або на надто високий ступінь ризику. Власне тому досвідчений інвестор є власником не одного виду цінних паперів, а кількох. Сукупність цінних паперів у певного інвестора складає їх портфель.
Під портфелем цінних паперів розуміють розподіл коштів у певного інвестора між різними активами (акції, облігації тощо) в найбільш вигідній та безпечній пропорції. Такий розподіл інвестицій за різними «адресами» знижує ризик, забезпечує більшу стійкість доходів (прибутків) за будь-яких коливань дивідендів і ринкових цін на цінні папери.
Економіко-математична модель задачі вибору оптимальної структури портфеля вперше була запропонована Г. Марковіцем. Інший відомий американський вчений-економіст Д. Тобін узагальнив цю задачу, показавши, що оптимальна структура портфеля цінних паперів не залежить від схильності (несхильності) інвестора до ризику [330, 331, 349]. Ці вчені були відзначені Нобелівськими преміями з економіки, що свідчить про важливість проблеми оптимального портфеля для економічної науки й практики в цілому.
Аналізу і методам розрахунку оптимального портфеля, найбільш вигідному плану розподілу та перерозподілу інвестицій присвячена велика кількість досліджень, зокрема [210, 314, 350].
Теорію «селекції портфеля цінних паперів» широко використовують банки для підготовки фінансових операцій. За допомогою теорії портфеля на підприємствах менеджерами (управлінськими ко-
364
мандами) створюється «портфель надійності» матеріальних запасів, визначається їх оптимальний обсяг, що забезпечує допустимий ступінь ризику. Вона дає можливість здійснити багатостадійне планування, що забезпечує надійність й ефективність розподілу матеріальних запасів у системі виробництва (обсяг, терміни зберігання на складах і поставок безпосередньо в цехи) з урахуванням затрат на складування, постачання, транспортування тощо. Ця теорія дозволяє менеджерам, керівництву підприємств свідомо йти на певний (допустимий) ризик, прогнозувати кінцевий результат, знижувати собівартість продукції. На підставі економіко-математичних моделей і методів з використанням графіків і схем детально аналізують такі питання, як «портфель надійності» у системі забезпечення виробництва, співвідношення ризик і затрати, ефективні структури надійності. Теорія портфеля ґрунтується на принципах менеджменту ризику.
Узгодження максимізації норми прибутку та мінімізації ризику не є простим, бо на досить ефективному ринку цінні папери з високою нормою прибутку характеризуються відповідно високим ступенем ризику. Розсудливий інвестор шукає такі можливості для розміщення капіталу, за яких зі збільшенням норми прибутку одночасно зменшувався б ступінь ризику.
Розрізняють «наївну» та «розсудливу» диферсифікацію. Перша спирається на якомога більшу різноманітність залучених до портфеля різних видів цінних паперів без глибокого дослідження ступеня кореляції (зв'язку) між ними. Така диверсифікація, як правило, рідко призводить до значної редукції ризику. «Розсудлива» диверсифікація спирається на відповідні математичні методи.
Нехай маємо и різних видів цінних паперів, кожна пара яких пов'язана між собою певною кореляційною залежністю. Допустима множина портфелів, сформованих з цих цінних паперів, зображена на рис. 7.1. Дуга NM характеризує множину ефективних портфелів (ефективну множину).
Якщо, наприклад, для двох менеджерів (управлінських команд, інвесторів) побудовані відповідні функції корисності, криві ліній байдужості яких (І та II) зображені на рис. 7.1, то вибір найкращого портфеля з ефективної множини, що відповідає множині точок кривої MN, залежатиме від функцій корисності (схильності чи несхильності до ризику). Менеджер 1 обере портфель, позначений точкою N1, яка відповідає найбільшому значенню його корисності на ефективній множині портфелів. Менеджер 2, більш схильний до ризику, обере портфель з ефективної множини, позначений точкою N2
Рис. 7.1. Вибір портфеля менеджерами, які мають різні функції корисності
Подамо класичну постановку задачі.
Нехай
Ri
—
випадкова величина норми прибутку від
і-го
цінного
папера (виражена у відсотках),
—
кількість видів
цінних паперів, що розглядаються.
Тоді випадкова величина норми прибутку портфеля, сформованого з п видів цінних паперів, дорівнює:
(7.1)
де xi— частка (питома вага) інвестицій у і-й цінний папір, залучений до портфеля. Сума всіх часток дорівнює одиниці:
(7.2)
Сподіване значення (математичне сподівання) випадкової величини норми прибутку портфеля є середньозваженою очікуваної норми прибутку від окремих цінних паперів:
(7.3)
де mi=M(Ri) — сподіване значення (математичне сподівання) випадкової величини норми прибутку i-го цінного папера.
Ступінь
ризику портфеля оцінюється
середньоквадратичним відхиленням
,
яке обчислюється на підставі варіації
(дисперсії)
його норми прибутку:
(7.4)
де
—дисперсія
(варіація) норми прибутку i-го
цінного папера:
(7.5)
—
коваріація
між нормами прибутку і-го
та
j-го
цінних паперів:
(7.6)
або
(7.7)
де рij — коефіцієнт кореляції між нормами прибутку i-го та j-го цінних паперів.
Нехай
RF
—
норма прибутку майже безризикових
(державних)
цінних паперів з фіксованим відсотком.
Для цих паперів
.
Інвестуючи капітал у цінні папери,
обтяжені ризиком,
прагнуть отримати найкраще співвідношення
між додатковим
прибутком (премією за ризик) і зростаючим
ступенем ризику.
У
площині
(рис. 7.2) обирають на осі ординат точку,
яка
характеризує цінний папір з фіксованим
прибутком RF.
Рис. 7.2. Геометрична інтерпретація оптимального портфеля
Зрозуміло, що найкраще співвідношення між приростом норми прибутку і зростанням ризику забезпечує портфель цінних паперів, позначений на рис. 7.2 точкою Е, через яку проходить дотична до лінії ефективних портфелів MN, яка бере початок у точці RF.
Точку Е, що характеризує оптимальну структуру портфеля, знаходять, максимізуючи функцію (див. [80, 168, 210]):
(7-8)
за умови (7.2).
Введемо до цільової функції (7.8) обмеження (7.2). Для цього запишемо RF як
(7.9)
Зробивши підстановку, одержимо:
(7.10)
Отже,
для знаходження оптимальної структури
портфеля необхідно
визначити коефіцієнти хi*,
які
максимізують функцію (7.10).
Цього можна досягти, прирівнявши до
нуля перші частинні
похідні функціїф за шуканими параметрами
.
Матимемо
систему рівнянь:
Помноживши ліву та праву частини (7.11) на
одержимо:
(7.12)
Позначимо
вираз у квадратних дужках через
і перепишемо (7.12)
у вигляді:
(7.13)
Ця система складається з л неоднорідних рівнянь з (n + 1) невідомими:
.
Введемо нові змінні
(7.14)
Підставивши
їх у (7.13), одержимо систему n
лінійних
неоднорідних
рівнянь відносно невідомих ys.
Розв'язавши
її, визначимо
у],
а
знаючи їх, обчислимо хs*:
(7.15)
використовуючи (7.2).
Величини хs* визначають оптимальну структуру портфеля при заданому наборі цінних паперів.
Але може так статися, що в результаті розв'язку системи (7.13) частина коефіцієнтів хi* набере від'ємні значення.
Якщо коефіцієнти xi підкорити умовам невід'ємності, тобто:
(7.16)
то задачу знаходження максимуму (7.10) за умов (7.2) можна розв'язати одним з методів квадратичного програмування. Це пов'язано з тим, що цільова функція (7.10), яку необхідно макси-мізувати, нелінійна. Рішення легко знаходиться за наявності відповідного програмно-технічного комплексу. Якщо ж умови (7.16) не накладено, то від'ємне значення будь-якого з хi* означає, що
відповідні цінні папери необхідно продати на термін без покриття, тобто продати за їх відсутності у продавця на час продажу [321].
У загальному вигляді задача оптимального інвестування в цінні папери допускає як позичку, так і надання кредитів. Позичка збільшує ресурси для інвестування, а надання кредиту рівнозначно (в певному розумінні) інвестуванню за фіксованим відсотком. Для спрощення задачі вважають, що отримання позички та надання кредиту здійснюються за тим же фіксованим відсотком RF. Припустимо, що інвестор вирішив вкласти частину своїх коштів у певний портфель Е і, окрім цього, надати кредит чи взяти в борг за фіксованим відсотком RF. Дослідимо ці ситуації. Нехай х — частка від власного капіталу разом з позичкою, котру інвестор розмістив у вигляді портфеля Е. Величина х може бути більшою за одиницю, бо не важко допустити, що інвестор зможе скористатися позичкою та інвестувати більше, ніж величина його власного початкового капіталу. Сподівана норма прибутку від комбінації з позичково-кредитною операцією може бути визначена так:
. (7.17)
Ризик такої комбінації характеризується величиною:
(7.18)
де
,
отже,
,
тобто
(7.19)
Розв'язуючи рівняння (7.19) відносно х одержимо:
(7.20)
Підставляючи (7.20) у (7.17) маємо:
.
Після перетворення дістанемо:
(7.21)
Рівняння
(7.21) є рівнянням прямої у двовимірному
просторі
(ап
- тп).
Ця пряма називається лінією ринку
капіталів і характеризує
множину портфелів, які містять як
безризикові цінні па-
пери,
так і обтяжені ризиком. Необхідно
зауважити, що при х*
=
1 (тобто
коли відсутня позичково-кредитна
операція) маємо:
На
рис. 7.3 точка Е
лежить
на лінії MN
(множині
ефективних портфелів).
Ця точка також належить до прямої RF
L,
що є дотичною
до множини ефективних портфелів (кривої
МN).
Точку Е
з
координатами
називають
ринковим портфелем. Усі комбінації
ринкового портфеля Е
із
позичково-кредитними операціями за
фіксованим відсотком лежать вздовж
прямої RF
L
у
просторі
ризик — норма прибутку.
Рис. 7.3. Комбінація оптимального ринкового портфеля Е з кредитно-позичковими операціями
На рис. 7.3 пряма RF L являє собою множину оптимальних (ефективних) розв'язків, що характеризуються пропорційним (сталим) відношенням приросту норми прибутку до зростання ступеня ризику.
7.2. МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ ТА МОДЕЛІ НЕОКЛАСИЧНОЇ ТЕОРІЇ ПОРТФЕЛЯ
У рамках класичної теорії портфеля спираються, зокрема, на статистичну (вибіркову) сукупність даних, які характеризують динаміку відповідних економічних показників ефективності (наприклад, норми доходу, прибутку). Класичний підхід, як очевидно з викладеного, ґрунтується на гіпотезі стаціонарності норми доходу. Тобто вважають, що випадкова величина, якою є норма
доходу (прибуток чи інший базовий показник), має незмінне в часі математичне сподівання, а також що коливання норми доходу відносно сподіваної величини теж є стаціонарною величиною. Але ці гіпотези в загальному випадку, як уже зазначалося в розд. 1, далеко не завжди є правомірними (про це йдеться в ряді праць, зокрема в [73, 81, 168, 314, 339, 350]). Отже, рівень часового ряду постійно змінюється, змінними в часі є дисперсія, ко-варіація. Окрім того, використовувана в класичній теорії портфеля гіпотеза, що коливання норми доходу портфеля в обидві сторони від сподіваної величини однаково небажані, теж не є незаперечною. Цілком слушна, зокрема, така раціональна гіпотеза, згідно з якою власника портфеля цінних паперів не влаштовує лише зниження норми доходу відносно сподіваної величини (чи відносно іншої величини, обраної за базу). І власне це є одним з видів ризику, яким обтяжений інвестор. У літературі пропонується низка альтернативних оцінок (мір) ризику, деякі з них запропоновані в [53, 73, 78] та подані в розд. З цього дослідження.
Якщо, зокрема, за міру ризику портфеля обирається семіквад-ратичне відхилення норми доходу портфеля, то оптимальну структуру портфеля можна обчислити, максимізуючи функцію
(1.22)
при виконанні обмежень (7.2) і (7.16), де mп— сподівана величина норми доходу портфеля, RF — норма доходу цінних паперів з фіксованим відсотком, SSVп — семіквадратичне відхилення норми доходу портфеля.
Оптимізувати структуру портфеля можна, мінімізуючи також показник W, пов'язаний з асиметрією (а), який обчислюється за формулою:
W=l/m (7.23)
на базі величини l, де l розраховується за формулою:
(7.24)
Використовується також середньогеометрична норми доходу портфеля [73, 78]. Оптимальну структуру портфеля в цьому разі можна обчислити, максимізуючи функцію
(7.25)
при врахуванні обмежень (7.2) і (7.16), де RGn — середньогеометрична норми доходу портфеля, SSRGn — семіквадратичне відхилення норми доходу портфеля відносно середньогеометричної.
У [168] запропоновано кілька альтернативних підходів. Ризик рекомендується оцінювати показником, що виражається квадратним коренем з середнього квадрата сукупної (загальної) вартості (цінності) портфеля. Цей показник об'єктивніше характеризує нестаціонарні коливання норми доходу портфеля, ніж середньоквадратичне відхилення від сподіваного значення, що притаманне класичному підходу.
Середній квадрат різниці сусідніх у часі значень норми доходу портфеля W2 n можна подати за формулою:
де Т+ 1 — кількість минулих періодів (роки, місяці, дні), Rij, — норма доходу від г'-го виду цінних паперів, що мала місце у t-му періоді,
(7.27)
а риска вгорі означає усереднення за часом.
Функція, яку в [168] пропонується максимізувати, має вигляд:
(7.28)
де xi(i = 1,...,n) — шукані параметри щодо структури оптимального портфеля. Функція (7.28) аналогічна за своєю структурою до функції (7.10) і пошук оптимальної структури портфеля (ендогенних змінних xi, і = 1,..., n) здійснюється аналогічно тому, як це робилося в п. 7.1.
Показник ризику портфеля W2п , який обчислюється за формулою (7.26), не пов'язаний з математичним сподіванням норми доходу, але він спирається на операцію усереднення за часом. Слід зазначити, що в ряді випадків немає даних відносно стійкості (стаціонарності) середніх величин з плином часу.
Якщо усереднення квадратів приростів норми доходу та їх попа-рних добутків відбувається на певному часовому інтервалі, то при переміщенні по часовій Осі цей інтервал можна зсувати, відкидаючи найстарші (найвіддаленіші в часі) значення, залишаючи його ширину (вікно) постійною. Тож буде логічним, якщо поступово та невпинно знижувати питому вагу даних з урахуванням їх старіння, дисконтуючи їх. Величина, обчислювана за формулою
(7.29)
є
середньозваженою норми доходу i-го
цінного папера на момент t.
Тут
приймається, що
З [261] відомо, що експоненційну середню можна обчислити за формулою:
(7.30)
За міру ризику портфеля пропонується також обирати корінь квадратний з експоненційної середньої квадратів приростів норми доходу на момент t, яка обчислюється за формулою:
(7.31)
де
.
Параметр а, який фігурує в (7.29) та (7.30), і параметр а,, що фігурує в (7.31), пов'язують між собою таким співвідношенням:
(7.32)
Функція, яку необхідно максимізувати при оптимізації структури портфеля, має вигляд:
(7.33)
Якщо параметр адаптації (коефіцієнт дисконтування) а задано, то функція (7.33) залежить лише від коефіцієнтів хi (і = 1, ..., n).
На відміну від попереднього, позитивним у (7.33) є те, що експоненційні середні можна коригувати (поновлювати) при кожному збільшенні t на одиницю і цільова функція (7.33) оновлюється на кожному кроці у разі просування по осі часу (наявності нових даних) [168]. Відповідно модифікуються й оцінки структурних параметрів xi ,. Розглянуту процедуру можна назвати адаптивною оптимізацією структури портфеля.
Залишається
проблема з вибором параметра дисконтування
.
Англійський
вчений Р. Г. Браун як задовільний для
практичних цілей
компроміс пропонує обирати or
число,
що набуває значення на
відрізку
[261].
Вважаємо за доцільне обирати низку значень з цього відрізку і, надаючи їм відповідних вагових коефіцієнтів на підставі «м'якої» (експертної*) інформації (або, коли це має сенс, приймаючи їх вагові коефіцієнти однаковими), обчислювати інтегроване значення відповідних структурних параметрів xi (і = 1, ..., n). Обираючи низку значень а на відрізку 0,1 < < 0,3, можна застосувати описаний у п. 5.5 ІРМАІ, використовуючи при цьому різні доречні критерії, і таким способом обчислювати раціональну структуру портфеля, оптимізуючи ступінь ризику, яким цей портфель обтяжений.
Управління портфелем цінних паперів — це планування, аналіз і регулювання структури портфеля, його формування та підтримка з метою досягнення поставлених цілей при збереженні допустимого рівня його ризику та мінімізації витрат.
Конкретний перелік операцій, які входять у поняття «управління портфелем», наведений, зокрема, в [202, 275].
Основними цілями інвестування в цінні папери в класичному економічному аналізі є:
одержання прибутку;
збереження капіталу;
забезпечення приросту капіталу (на підставі зростання курсової вартості цінних паперів).
Розрізняють різні типи портфелів залежно від ступеня ризику. Наприклад, якщо метою є одержання якомога більшого відсотка, то пріоритет віддають «агресивним» портфелям, які складаються з низьколіквідних та високоризикованих цінних паперів молодих компаній і які здатні, якщо цьому сприятимуть обставини, принести високі відсотки. І, навпаки, якщо найважливішим для інвестора (менеджера) є забезпечити збереження і приріст капіталу, то
в портфель будуть залучені цінні папери, що мають вищу ліквідність, емітовані відомими фірмами та державою, з невеликими ризиками і заздалегідь очікуваними сподіваними (середніми), хоча й невеликими відсотковими сплатами (доходами).
За умов сучасного економічного стану в Україні система цілей портфеля може бути іншою, зокрема такою [275]:
збереження і приріст капіталу;
придбання цінних паперів, які за умовами обертання можуть замінити готівку;
доступ через придбання цінних паперів до дефіцитної продукції (сировини) та послуг, майнових і немайнових справ;
розширення сфери впливу та перерозподіл власності, створення холдингових і ланцюгових структур;
спекулятивна гра на коливаннях курсів в умовах нестабільного, ненасиченого ринку цінних паперів;
похідні цілі (зондування ринку, страхування від надлишкових ризиків тощо).
Ризик портфеля — це міра (ступінь) можливості того, що настануть обставини, за яких інвестор може понести збитки, спричинені інвестиціями в портфель, а також нераціональними операціями по залученню ресурсів до формування портфеля.
Портфельний ризик — агреговане об'єктивно-суб'єктивне поняття, яке, в свою чергу, містить багато видів ризиків: ліквідності, кредитний, капітальний, селекції тощо.
Зрозуміло, що кінцевою метою управління портфелем є прибутковість, тобто перевищення доходів від інвестицій у цінні папери над затратами на залучення грошових ресурсів, необхідних для цих вкладень, за умови забезпечення певного (оптимального) ступеня ліквідності та ризику портфеля. Як зазначається у ряді праць, зокрема в [81], однією з перших ознак збільшення ступеня ризику та руху до банкрутства є зниження прибутковості підприємства (компанії), яка стає нижчою від вартості його (її) капіталу. Може виникнути криза ліквідності, і компанія ввійде в стан «технічної неплатоспроможності». Цей рівень спаду може розглядатися як банкрутство. Зниження норми доходу, котра стає нижчою від суми зобов'язань перед кредиторами, означає, що акціонерний капітал зникає. Може статися, що ліквідація компанії стане доцільнішою, ніж її експлуатація. Таким чином, рух, який починається з відносного зниження норми доходу, може призвести певну компанію до банкрутства.
Динаміка рядів економічних показників у загальному випадку складається з чотирьох компонентів:
тенденції, яка характеризує довготривалу основну закономірність і яку можна подати у вигляді певної функції часу f(t) — тренду;
періодичного компонента, пов'язаного з впливом сезонності розвитку досліджуваних об'єктів (проектів, процесів);
циклічного компонента, котрий характеризує циклічні коливання, що притаманні багатьом економічним процесам (об'єктам);
випадкового компонента — наслідку впливу множини випадкових чинників.
Тенденцію норми доходу від i-го виду цінних паперів (діяльності) можна подати у вигляді функції fi (t). навколо якої розкидані фактичні значення норми доходу Rit. Існує ряд методів перевірки гіпотези щодо існування тенденції, найбільш відомий серед яких метод, розроблений Ф. Фостером і А. Стюартом [261]. Запропоновано також ряд способів, які дозволяють обрати криву, досить добре апроксимуючу дійсний розвиток. Це — поліноми різних степенів, експоненційні криві тощо.
Формуючи портфель, доречно розглядати його норму доходу в контексті майбутнього. Існує цілий ряд методів прогнозування (класифікація їх подана, зокрема, в [261]). Одним з найпоширеніших методів прогнозування економічних показників (процесів) є екстраполяція, тобто поширення на майбутнє минулих і теперішніх закономірностей розвитку, зв'язків і співвідношень.
Екстраполяцію норми доходу можна подати у вигляді функції
(7.34)
де Rt+l — значення ряду динаміки, яке прогнозується, L — період випередження, Rt — рівень ряду, взятий за базу екстраполяції, аk — параметр рівняння тренду.
Найефективнішими, на нашу думку, є адаптивні методи прогнозування, в яких значущість рівнів динаміки спадає в міру їх віддалення від теперішнього моменту. Послуговуючись наведеними вище міркуваннями, можна обчислити відповідні параметри й одержати модель прогнозу, тобто аналітичний вираз функції (7.34), на підставі якого, власне, здійснюється прогнозування. Як міру відхилення від середнього значення прогнозованих величин використовують довірче значення 8 відхилень від середнього прогнозованого (тренду):
(7.35)
де V
— вибіркова варіація (дисперсія);
—
значення коефіцієнта, пов'язане з
критерієм Стьюдента (обирається з
відповідних таблиць [261]), котре залежить
від кількості ступенів свободи v,
визначається
обсягом вибірки, величиною періоду
випередження, а також згідно з апріорно
заданим рівнем ризику (1-у) (довірчої
ймовірності). Як правило, у
вибирають
рівним 0,9 або 0,95, або 0,99, зважаючи на міру
несхильності суб'єктів прийняття рішень
до ризику, тощо.
Відтак,
для кожного i-го
виду цінних паперів, який може бути
залучений до портфеля, визначаються
згладжене значення теперішньої
величини норми доходу
та
спрогнозоване значення (норми доходу)
,
на L
періодів
(кроків) уперед, а
також
відповідні нижні і верхні межі довірчих
інтервалів. Тут у
виступає
одним з коефіцієнтів ризику (ризик, що
пов'язаний з межами довірчого інтервалу).
Далі можна діяти, використовуючи кілька способів. Наприклад, як у [7,3], користуючись обраним рівнянням тренду та довірчими інтервалами, можна обчислити песимістичні теоретичні (згладжені та прогнозовані) значення норм доходу цінних паперів .
У
двовимірному просторі (рис. 7.4), де по
осі абсцис відкладається час, а на
осі ординат — песимістичні (згладжені)
та спрог-нозовані значення норми доходу
,
слушно
розглядати
величину tgoc,, приймаючи довжину періоду прогнозування рівною L (L років, місяців, діб):
(7.36)
де
— кут нахилу градієнта між сусідніми
в часі прогнозованими та згладженими
(теоретичними) значеннями норми доходу
i-го
виду цінних паперів.
Очевидно,
що компанія (фірма) прагнутиме (див. рис.
7.4), щоб для сформованого портфеля кут
нахилу градієнта ап був би не меншим,
ніж
(задане
значення). Тобто, щоб виконувалась умова:
(7.37)
Рис. 7.4. Кут нахилу градієнта між сусідніми в часі нормами доходу портфеля
Далі, вилучаючи значення тренду з відповідних вибіркових значень, можна розглядати лише несприятливі відхилення dij від згладжених значень:
За міру
ризику можна обрати одну з величин,
поданих у розд. З, для кожного i-го
виду цінних паперів, наприклад
семі-квадратичне відхилення від
згладжених значень
:
Оптимальну (раціональну) структуру портфеля в такому разі можна знайти, максимізуючи функцію
(7.38)
при виконанні умов (7.2), (7.16) та (7.37).
Можуть застосовуватись також інші показники ступеня ризику, подані у п. 3.3.
Формування
структури портфеля цінних паперів можна
моделювати також на підставі
раціональної системи гіпотез, застосовуючи
спектральний аналіз часових рядів,
розкладаючи величини
в
ряд Фур'є. Тут додатково ще враховується
циклічний компонент тощо.
Раціональну структуру портфеля доцільно обирати, використовуючи сценарний аналіз щодо станів зовнішнього економічного середовища (його параметрів) при врахуванні кількох критеріїв оптимальності, та коли частково відсутня необхідна числова інформація, але є можливість використовувати «м'яку» (вербальну) інформацію, послуговуючись нечіткими (розпливчастими) оцінками [51, 73, 78]. Це можна здійснити, застосовуючи, зокрема, подану нижче багатокрокову процедуру [73].
Крок 1. Відбір (залучення) до портфеля тих видів цінних паперів, для яких:
(7.39)
(7.40)
де
(7.41)
(7.42)
Тут
—
гранична величина (поріг), вибір якої
здійснюється
на
підставі вербальних оцінок;
обчислюються
за
формулою
(7.36);
— задане значення кута нахилу, вибір
якого теж
здійснюється на підставі вербальних
(евристичних) правил.
Крок 2. Побудова множини ефективних портфелів за допомогою однієї з наведених моделей і критеріїв (без урахування без-ризикових паперів RF).
Крок 3. Розподіл множини ефективних портфелів на кілька підмножин (типів) [275]. Тут слушно застосувати один з методів багатовимірної класифікації, описаних, зокрема, в [261], а також запропонований у [78] та описаний у п. 5.5 ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ІРМАІ).
Крок 4. Відбір кількох портфелів (на підставі відповідних критеріїв, подібних до тих, що застосовуються на кроці 1) з вибраних на попередньому кроці підмножин ефективних портфелів.
Крок 5. Вибір оптимальної (раціональної) структури портфеля цінних паперів (видів діяльності, товарів) з множини альтернативних варіантів, одержаних на попередньому кроці, за допо-
могою відповідно побудованої ієрархічної структури критеріїв, застосовуючи методологію та алгоритм, запропоновані в [78].
Необхідно зазначити, що існує широке поле для подальшої розбудови неокласичної теорії портфеля та її використання в різних сферах фінансово-економічної діяльності. Може йтися також про розбудову аксіоматичної неокласичної теорії портфеля.