- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа 10
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации 31
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях 76
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды 170
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска 206
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации 230
- •7. Стоимость, время, риск 311
- •Введение
- •1. Риск в менеджменте, основные принципы его анализа
- •Понятие риска и задача принятия решений
- •1.2. Причины риска
- •1.3. Классификация экономических рисков
- •Общие принципы анализа риска
- •2. Принятие решений в условиях стохастической информации
- •2.1. Оценка риска
- •2.2. Использование неравенства Чебышева для оценки риска
- •2.3. Диверсификация как способ снижения риска
- •2.4. Коэффициент чувствительности “бета”
- •2.5. Хеджирование
- •2.6. Оптимизация риска
- •2.7. Оценка риска на основе показателей финансового состояния субъектов экономической деятельности
- •2.7.3. Алгоритм составления z-модели для субъекта предпринимательской деятельности
- •3. Принятие решений в конфликтных ситуациях
- •3.1. Предмет и задачи теории игр
- •3.2. Примеры игр Игра 1. Зачет
- •Игра 2. Игра Морра
- •Игра 3. Борьба за рынки
- •3.3. Матричные игры
- •3.3.1. Описание матричной игры
- •Игра 1. Вариант игры “Морра”
- •Игра 2. Борьба за рынки
- •3.3.2. Принцип максимина в антагонистических играх. Седловая точка
- •3.3.3. Чистые и смешанные стратегии
- •3.3.4. Основные теоремы матричных игр
- •3.3.5. Решение матричной игры (22)
- •3.3.6. Упрощение матричных игр
- •3.3.7. Решение игр 2n и m2
- •3.3.8. Решение игр mn. Эквивалентные задачи линейного программирования
- •3.3.9. Приближенный метод решения матричных игр mn
- •3.3.10. Качественная оценка элементов платёжной матрицы
- •3.3.11. Способы реализации случайного механизма выбора стратегий
- •3.4. Позиционные игры
- •3.4.1. Общие сведения
- •3.4.2. Задание позиционной игры в виде дерева
- •3.4.3. Решение позиционной игры с полной информацией
- •3.4.4. Нормализация позиционной игры
- •3.5. Бескоалиционные игры
- •3.5.1. Общие сведения
- •Ситуации, оптимальные по Паретто
- •3.5.3. Состояние равновесия по Нэшу
- •3.5.4. Описание биматричных игр
- •3.5.5. Решение биматричных игр
- •3.5.6. Пример решения биматричной игры Формулировка игры “Борьба за рынки”
- •Решение игры
- •3.5.7. Метастратегии и метарасширения
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.1. Математическая модель задачи принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2. Критерии для принятия решений в условиях неопределенности состояний среды
- •4.2.1. Критерий Лапласа
- •Клиенты
- •4.2.2. Максиминный (минимаксный) критерий Вальда
- •4.2.3. Критерий минимаксного риска Сэвиджа
- •4.2.4. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица
- •4.2.5. Критерий Ходжа-Лемона
- •4.2.6. Критерий Гермейера
- •4.3. Рекомендации по принятию решений в условиях неопределенности состояния среды
- •4.4. Принятие решений по критерию Байеса с возможностью проведения эксперимента
- •5. Многокритериальная задача принятия решений в условиях риска
- •5.1. Общий подход к принятию многокритериальных решений
- •5.2. Многокритериальные решения, оптимальные по Парето
- •5.3. Методы определения коэффициентов приоритетности частных критериев
- •А. Вычисление коэффициентов приоритетности по формуле Фишберна
- •Б. Метод Уэя
- •5.4. Нормализация значений критериев
- •5.5. Аддитивный обобщенный критерий
- •5.6. Неоднозначность оптимальных решений по аддитивному и мультипликативному обобщенным критериям
- •5.7. Другие методы решения многокритериальной задачи
- •5.7.1. Оптимизация доминирующего частного критерия при ограничениях на значения доминируемых критериев
- •5.7.2. Метод последовательных уступок
- •6. Принятие решений на основе нечёткой информации
- •6.1. Неопределённость и неточность
- •6.2. Основные понятия теории нечётких множеств
- •6.3. Методы нахождения функций принадлежности
- •6.4. Операции над нечёткими множествами
- •6.5. Сравнение нечётких величин
- •6.6. Сравнение конечных нечётких множеств
- •6.7. Нечёткие отношения
- •6.8. Примеры использования теории нечётких множеств в задачах принятия решений
- •6.9. Нечёткие игры
- •6.10. Методика оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.1. Проблема оценки качества объекта исследования
- •6.10.2. Определение лингвистической переменной “качество”
- •6.10.3. Определение частных показателей лп “качество”
- •6.10.4. Определение коэффициентов приоритетности частных показателей
- •6.10.5. Нахождение комплексного показателя
- •6.10.6. Алгоритм оценки качества на основе лингвистических переменных
- •6.10.7. Достоинства рассматриваемой методики оценки качества
- •6.11. Анализ чувствительности и стабильности нечётких систем принятия решений
- •7. Стоимость, время, риск
- •7.1. Взаимосвязь между стоимостью, временем и риском
- •7.2. Продолжительность как характеристика риска операций
- •7.3. Продолжительность портфеля ценных бумаг
- •Заключение
- •Литература
2.3. Диверсификация как способ снижения риска
Не клади яйца в одну корзину.
Народная мудрость
Диверсификация заключается в формировании инвестиционного портфеля, который обеспечивает заданную доходность при минимальном риске или заданный риск при максимальной доходности. Формирование портфеля (portfolio construction) представляет собой процесс:
определения конкретных активов для вложения средств;
распределение инвестируемого капитала между активами.
Портфель описывается вектором
Χ = │х1, х2,…, хn│,
,
где
доля
исходящего капитала, инвестируемая в
і-й
актив;
капитал,
инвестируемый в і-й
актив;
– суммарный
инвестируемый капитал.
Для портфеля из двух активов х1 + х2 = 1, множество допустимых портфелей изобразится прямой на двумерной плоскости (рис.2.2).
Рис.2.2. Множество допустимых портфелей из двух активов
Если
считать, что все хі
(инвестор по каждому активу находится
в длинной (long) позиции, то множество
допустимых портфелей соответствует
отрезку этой прямой. Длинная позиция –
это обычная покупка актива с намерением
его последующей продажи (закрытие
позиции). Портфель данного вида называется
стандартным.
Отрицательное значение хі соответствует сделке, которая называется короткой продажей (short sale). В этом случае инвестор берет данный актив взаймы у другого инвестора (кредитора) и, рассчитывая на понижение стоимости этого актива, сразу же его продает, а впоследствии покупает этот актив на рынке по сниженной цене и возвращает его своему кредитору. При этом он обязан выплатить кредитору текущий доход по активу за время сделки и некоторый процент за предоставление кредита. Одновременно инвестор осуществив короткую продажу, может купить на вырученные деньги другие активы.
При трех активах множество допустимых стандартных портфелей представляет собой равносторонний треугольник с вершинами в единичных точках (рис.2.3).
Рис.2.3. Множество допустимых стандартных портфелей из трех активов
Любая точка этого треугольника соответствует конкретному портфелю
.
Множество допустимых портфелей из n-активов соответствует гиперплоскости, проходящей через единичные точки.
Доходность
і-го
актива
за конкретный период t
равна
,
где Полный доход за период Текущий доход за период + Прирост стоимости актива;
Прирост стоимости актива Конечная стоимость актива Начальная стоимость актива.
Доходность портфеля rp за период t определяется по формуле
. (2.30)
Как правило, доходность выражают в процентах.
Пример. Инвестор сформировал портфель из четырех активов, стоимость которых равна с1 2 млн. грн.; с2 10 млн. грн.; с3 4 млн. грн.; с4 4 млн. грн., а доходность активов r1 30%; r2 8%; r3 10%; r4 15%. Определить доходность портфеля.
Решение. В соответствии с выражением (2.30) имеем:
.
Поскольку,
как правило, ri
– случайные величины, то доходность
портфеля также является случайной
величиной, которую оценивают математическим
ожиданием
и дисперсией доходности портфеля
.
Используя свойства математического ожидания и дисперсии, получаем:
, (2.31)
где
– математическое ожидание доходности
і-го
актива;
, (2.32)
где
– дисперсия доходности і-го
актива;
ij – коэффициент корреляции между i-м и j-м активами.
Суть диверсификации – это разделение риска по принципу: “Не держи деньги в одном кармане” или, что то же самое, “Не клади яйца в одну корзину”, поскольку вероятность одновременного свершения нескольких нежелательных событий меньше, чем вероятность свершения одного из них. Продемонстрируем эффект диверсификации для случая, когда активы некоррелированы (ij 0).
Пусть
и
,
а
,
тогда ожидаемая доходность портфеля
; (2.33)
. (2.34)
Таким
образом, при увеличении числа N
активов в портфеле к ,
получаем, что
стремится к нулю (2.34).
В
теории портфеля инвестиционный риск R
определяется как изменчивость доходности,
которая измеряется её дисперсией
,
или среднеквадратическим отклонением
.
Итак, инвестиционный риск в теории современного портфеля [18 ]
. (2.35)
Основные недостатки выбора дисперсии в качестве меры риска указывались выше.
Пример. Имеются два актива с m1 = 10%, m2 = 20%; 1 = 20%, 2 = 30% и 12 = 0,5. Требуется найти множество оценок допустимых портфелей mp и p.
Решение. Задавая значение х1 от 0 до 1 (х2=1–х1), рассчитаем mp и p по формуле
; (2.36)
. (2.37)
Расчетные данные сведем в следующую таблицу:
Портфель, № |
Доля капитала, вложенного в первый актив, x1 |
Доля капитала, вложенного во второй актив, x2 |
mp, % |
p, % |
1 |
1 |
0 |
10 |
20 |
2 |
¾ |
¼ |
12,5 |
13 |
3 |
½ |
½ |
15 |
13,2 |
4 |
¼ |
¾ |
17,5 |
20,2 |
5 |
0 |
1 |
20 |
30 |
График оценок портфеля приведен на рис. 2.4.
Под эффективным (Парето-оптимальным) понимается портфель, имеющий максимальную ожидаемую доходность среди всех портфелей с данным уровнем риска. Таким образом, для каждого уровня риска имеется свой эффективный портфель (на рис. 2.4 – это портфели, соответствующие дуге 2 – 3 – 4 – 5). Портфели, соответствующие дуге 1 – 2 не являются эффективными.
При числе входящих в портфель активов больше двух множество оценок допустимых портфелей имеет вид представленный на рис. 2.5.
Рис. 2.4. Множество оценок портфелей из двух активов
Рис. 2.5. Множество оценок допустимых портфелей при числе активов больше двух
Но и в этом случае эффективные портфели соответствуют только дуге АВ.
Диверсификация портфеля может устранить риск (дисперсию доходности портфеля) для случая, если бы все активы были некоррелированны. В реальности практически все активы (ценные бумаги), присутствующие на фондовых рынках, испытывают воздействие общеэкономических факторов. При этом их взаимная корреляция является вполне заметной величиной.
В общем случае, когда активы являются коррелированными, N-мерная система случайных доходностей активов описывается корреляционной матрицей
,
или матрицей коэффициентов корреляции
.
Учитывая,
что дисперсия суммы случайных величин
равна сумме всех элементов их корреляционной
матрицы, а
Kij
Kji;
Kii
,
а также то,
что в доходность портфеля доходность
актива входит с коэффициентом x,
получаем:
Если
;
,
то
При
N
,
получаем
.
Таким образом, взаимная корреляция не
позволяет полностью устранить риск
путем диверсификации, даже при N
.
Она обуславливает так называемый
недиверсифицируемый (рыночный или
систематический) риск портфеля (рис
2.6).
Рис. 2.6. Зависимость риска портфеля p от числа активов
Таким образом, общий риск (ОР) портфеля равен сумме недиверсифицируемого (НДР) и диверсифицируемого (ДР), который называется также нерыночным или несистематическим риском:
.
Опыт показывает, что достаточно правильно отобрать 8 – 15 активов для того, чтобы практически устранить диверсифицируемый риск и, следовательно, уменьшить общий риск портфеля.
