
- •Работа №14. Квадратичные модели в экономике.
- •14.1. Основные элементы теории выпуклого программирования
- •14.1.1. Выпуклые множества и выпуклые функции
- •14.1.2. Экстремумы выпуклых функций
- •14.1.3. Постановка задачи выпуклого программирования
- •14.2. Применение теории выпуклого программирования для решения задачи формирования портфеля ценных бумаг
- •14.2.1. Основные характеристики портфеля ценных бумаг
- •Дисперсию доходности портфеля можно вычислить по формулам
- •14.2.2. Задача минимизации риска портфеля при заданном уровне доходности
- •Введем обозначения
- •Составим функцию Лагранжа
- •14.2.3. Задача максимизации доходности портфеля при заданном уровне риска
- •Составим функцию Лагранжа
- •14.3. Варианты заданий
- •14.4. Пример выполнения и оформления задания
- •14.4.1. Задача минимизации риска портфеля при заданном уровне доходности
- •14.4.2. Задача максимизации доходности портфеля при заданном уровне риска
- •Литература
14.4. Пример выполнения и оформления задания
Пусть даны доходности и ковариационная матрица индексов
-
Индекс
Ожидаемая
доходность
Среднее квадратическое
Отклонение
NASDAQ BANK
0.117
0.176
NASDAQ INDUSTRIAL
0.181
0.277
NASDAQ TELECOMMUNICATIONS
0.273
0.534
NASDAQ COMPOSITE
0.172
0.358
Замечание. Доходность и дисперсию четвертого индекса будем использовать как заданные уровни доходности и риска.
Ковариационная матрица доходностей имеет вид:
-
bank
industrial
telecomm
bank
0.031
-0.007
-0.007
industrial
-0.007
0.077
0.125
telecomm
-0.007
0.125
0.285
14.4.1. Задача минимизации риска портфеля при заданном уровне доходности
1.1. Задача отыскания портфеля из трех ценных бумаг с минимальным риском будет иметь вид
или в векторно-матричной форме
1.2. Для использования пакета Поиск решения надо ввести данные в соответствующие ячейки, например, как показано ниже
матрица |
|
bank |
industrial |
telecomm |
ковариации |
bank |
0.031 |
-0.007 |
-0.007 |
|
industrial |
-0.007 |
0.077 |
0.125 |
|
telecomm |
-0.007 |
0.125 |
0.285 |
доходности |
0.117 |
0.181 |
0.273 |
0.172 |
|
|
|
|
Минимум риска портфеля |
ячейки |
0 |
B8 |
B9 |
|
переменных |
0 |
|
|
|
задачи |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
вычисление значения целевой функции |
|
|
|
|
М |
|
||
|
ячейка целевой функции |
|
||
|
М |
|
|
|
|
я |
|||
|
E5-МУМНОЖ(B5:D5,B7:B9) |
|
|
|
|
ограничение на доли ценных бумаг |
|||
|
СУММ(B7:B9)-1 |
|
|
|
|
доходность портфеля |
|
|
|
|
МУМНОЖ(B5:D5,B7:B9) |
|
|
|
|
среднеквадратическое отклонение портфеля |
|
|
|
|
КОРЕНЬ(B14) |
|
|
|
NASDAQ COMPOSITE |
0.172 |
0.358 |
0.128 |
|
Теперь следует войти в меню Сервис, вызвать Поиск решения и ввести ячейки переменных и целевой функции в соответствующие поля. Также необходимо ввести ограничения задачи. Для этого около поля ограничений следует нажать кнопку «добавить». При этом откроется новое окно, где слева вводятся ячейки ограничений, а справа значения этих ограничений. Для введения каждого ограничения следует нажимать кнопку «добавить». После введения всех ограничений следует нажать кнопку «OK».
Замечание. Не забудьте ввести ограничения на неотрицательность переменных задачи.
Мы возвратились в предыдущее меню, где следует нажать кнопку «выполнить». После чего получаем решение задачи.
матрица |
|
bank |
industrial |
telecomm |
|
|
ковариации |
bank |
0.031 |
-0.007 |
-0.007 |
|
|
|
industrial |
-0.007 |
0.077 |
0.125 |
|
|
|
telecomm |
-0.007 |
0.125 |
0.285 |
|
|
доходности |
0.117 |
0.181 |
0.273 |
0.172 |
|
|
|
|
|
|
минимум риска портфеля |
||
ячейки |
0.489271 |
0.268192 |
0.242537 |
|
|
|
переменных |
0.268192 |
|
|
|
|
|
задачи |
0.242537 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
вычисление значения целевой функции |
|
|
|
|
|
|
0.011592 |
0.047543 |
0.099222 |
|
|
|
|
ячейка целевой функции |
|
|
|
||
|
0.042487 |
|
|
|
|
|
|
я |
|
|
|||
|
4.69E-11 |
|
|
|
|
|
|
ограничение на доли ценных бумаг |
|
|
|||
|
0 |
|
|
|
|
|
|
доходность портфеля |
|
|
|
||
|
0.172 |
|
|
|
|
|
|
среднеквадратическое отклонение |
|
|
|||
|
0.206125 |
|
|
|
|
|
NASDAQ COMPOSITE |
0.172 |
0.358 |
0.128 |
|
|
|
Таким образом, доли ценных бумаг, входящих в портфель, распределяются следующим образом
Индекс |
Доля в портфеле |
NASDAQ BANK |
0,489 |
NASDAQ INDUSTRIAL |
0,268 |
NASDAQ TELECOMMUNICATIONS |
0,243 |
Доходность портфеля 0, 172; дисперсия 0,042; среднее квадратическое отклонение 0,206. Таким образом, портфель имеет доходность как у индекса NASDAQ COMPOSITE, но нам удалось снизить риск.
1.3. Функция Лагранжа для отыскания оптимального решения будет иметь вид
1.4. Система уравнений для отыскания оптимального решения будет иметь вид
или в векторном виде
Эту систему также можно решить с помощью процедуры Поиск решения, сведя ее к следующей задаче линейного программирования с дополнительными условиями на переменные:
Здесь
- искусственные
переменные,
- дополнительная переменная.
1.5. Применив поиск решения, получим следующие результаты:
матрица |
|
bank |
industrial |
telecomm |
ковариации |
bank |
0.031 |
-0.007 |
-0.007 |
|
industrial |
-0.007 |
0.077 |
0.125 |
|
telecomm |
-0.007 |
0.125 |
0.285 |
доходности |
0.117 |
0.181 |
0.273 |
0.172 |
ячейки |
|
|
|
минимум |
переменных |
|
|
|
риска |
|
0.4892713 |
|
|
портфеля |
|
0.2681922 |
|
|
|
|
0.2425365 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
1.1234581 |
|
|
|
|
0.10826 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
ячейка целевой функции |
|
||
|
0 |
|
|
|
|
линейные уравнения |
|
||
|
-3.39E-14 |
|
|
|
|
-1.47E-13 |
|
|
|
|
-4.1E-13 |
|
|
|
|
условия на переменные |
|
||
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
ограничение на доли |
|
||
|
0 |
|
|
|
|
ограничения на дох |
|
||
|
5.398E-14 |
|
|
|
|
доходность портфеля |
|
||
|
0.172 |
|
|
|
|
вычисление дисперсии портфеля |
|||
|
0.4892713 |
0.2682 |
0.2425 |
|
|
0.0115923 |
0.0475 |
0.0992 |
|
|
дисперсия портфеля |
|
||
|
0.0424874 |
|
|
|
|
ско |
|
|
|
|
0.2061247 |
|
|
|
1.6.. Таким образом, результаты решения задачи двумя способами совпадают.