- •1. Теория вероятностей и математическая статистика
- •Теория вероятностей и математическая статистика являются основными источниками математического инструментария для прикладной статистики и эконометрики.
- •2.1. Математическая модель
- •2.2. Этапы вероятностно-статистического моделирования
- •3. Сравнение процессов моделирования
- •3.1. Случайные процессы
- •3.2. Марковские случайные процессы и варианты их практического применения
- •3.3. Регрессионный анализ
- •3.4. Множественный регрессионный анализ
- •3.5. Временные ряды
- •3.7.1. Сравнительный анализ пассивного и активного эксперимента
- •3.7.2. Требования к факторам, предъявляемые активным экспериментом
- •3.7.3. Математические модели, используемые при описании объектов методами планирования активного эксперимента
- •3.7.4. Основные концепции в теории планирования эксперимента
- •3.8. Метод главных компонент
- •4.1. Рыночная модель
- •4.2. Модели зависимости от касательного портфеля
- •4.3. Равновесные, неравновесные и многофакторные модели
- •4.4. Метод Монте-Карло
4.1. Рыночная модель
Одна из самых
распространенных моделей использует
в качестве фактора F
доходность рыночного индекса
.
«Рыночным индексом называется
взвешенная сумма курсов акций наиболее
значительных эмитентов финансового
рынка». [3] Например, в
США наиболее распространены следующие
индексы:
DJ (индекс Доу-Джонса) – рассчитывается по 30 наиболее значимым корпорациям, например Microsoft, Coca Cola, General Motors и другие;
индекс S&P 500 (Standard and Poor's) – рассчитывается по 500 наиболее крупным компаниям;
сводный индекс NYSE – для его расчета используются курсы акций, зарегистрированных на Нью-Йоркской фондовой бирже.
Вполне очевидно, что рыночный индекс в определенной степени отражает состояние экономики в целом. Так что рыночная модель показывает, насколько доходность ценной бумаги соответствует экономической динамике страны (или даже сообщества стран).
Случайная величина
отражает зависимость доходности ценной
бумаги от обстоятельств, специфических
именно для ее эмитента. Смысл коэффициентов
и
в случае рыночной модели рассматривается
следующим образом. Доходность рыночного
индекса представляет собой усредненную
доходность различных ценных бумаг. Если
рассматривать множество всех ценных
бумаг, фигурирующих на рынке, то
коэффициент
случайно выбранной ценной бумаги
представляет собой значение случайной
величины. Если данная бумага включена
в интересующий нас индекс, то
.
Если наблюдаемое значение ценной бумаги
больше единицы, то ее доходность растет
в среднем быстрее, чем рынок в целом.
Такие бумаги называются «агрессивными»,
бумаги с коэффициентом
меньшим единицы называются «оборонительными».
Интересно отметить, что на финансовом
рынке могут быть также представлены
бумаги с нулевым коэффициентом
.
Такая ситуация характерна, например,
для облигаций.
4.2. Модели зависимости от касательного портфеля
Другим фактором, часто используемым в линейных регрессионных моделях, является доходность некоторого выделенного портфеля ценных бумаг, который носит название касательного. Пусть на финансовом рынке обращается п ценных бумаг и капитал, равный единице, инвестируется в эти бумаги так, что хi – капитал, инвестируемый в каждую i-ю бумагу. Набор чисел р=x1,x2,...,xп, удовлетворяющий условию х1,+х2+…+хп =1, называется портфелем ценных бумаг. При этом подразумевается, что некоторые числа {xi} могут быть нулевыми.
Каждому портфелю
р должна соответствовать случайная
величина rр
– доходность. Если взглянуть на
координатную плоскость, на которой по
оси ординат отложить математическое
ожидание доходности, a
по оси абсцисс – стандартное
отклонение доходности,
.
При этом величина
называется риском портфеля. На рис.
4.2.1. каждому портфелю может быть поставлена
в соответствие точка на координатной
плоскости, а все множество допустимых
портфелей представляют собой некоторую
двумерную фигуру, называемую допустимым
множеством.
Рис. 4.2.1. Допустимое множество портфелей
Инвестор обычно
предпочитает получать большую
доходность с наименьшим риском, таким
образом, из двух портфелей с одинаковым
значением
он выберет тот, значение
которого меньше. Это значит, что
наиболее предпочтительному портфелю
соответствует точка на границе АВ
(см. рис. 4.2.1.). Линия АВ называется
эффективным множеством.
Проблема выбора точки эффективного множества решается каждым инвестором индивидуально и, казалось бы, зависит от его склонности к риску (или, наоборот – к избеганию риска). Оказывается, что эффективному множеству принадлежит точка, которая является выделенной для всех инвесторов.
Предположим, что
кроме приобретения ценных бумаг инвестор
имеет возможность безрискового
предоставления и получения займов,
например, инвестор может иметь возможность
покупать государственные облигации
и брать кредит. Можно сделать еще одно
предположение, что безрисковое
предоставление и получение займов
происходит с одной и той же процентной
ставкой
,
которая называется безрисковой ставкой.
Рис 4.2.2. Определение безрискового портфеля
Очевидно, что при наличии возможности безрискового предоставления и получения займов допустимое множество расширяется, а эффективным множеством становится прямая l.
Портфель, который соответствует точке касания М (рис. 4.2.2), называется касательным портфелем.
Необходимо отметить, что оптимальной для любого инвестора стратегией оказывается инвестирование части средств в касательный портфель, а части – в безрисковые облигации. Либо наоборот: получение займа для дополнительного инвестирования в касательный портфель.
Разумеется, на практике точное нахождение касательного портфеля невозможно. Но для многих практических целей оказывается полезной модель, в которой в качестве фактора выбрана доходность касательного портфеля, а точнее – разница между и безрисковой ставкой . Таким образом, модель имеет вид:
где i – номер ценной бумаги.
