4. оптимизация инвестиционного портфеля по методу шарпа

4. оптимизация инвестиционного портфеля по методу шарпа: Портфельные инвестиции, Аскинадзи В.М., 2005 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Настоящее пособие является кратким изложением основ портфельного инвестирования. В пособии рассматриваются проблемы формирования и управления портфелем ценных бумаг, методы его оптимизации с учетом соотношения доходности и риска портфеля.

4. оптимизация инвестиционного портфеля по методу шарпа

В 1963 г. американский экономист У. Шарп (William Sharpe) предложил новый метод построения границы эффективных портфелей, позволяющий существенно сократить объемы необходимых вычислений. В дальнейшем этот метод модифицировался и в настоящее время известен как одноиндексная модель Шарпа (Sharpe single-index model).

В основе модели Шарпа лежит метод линейного регрессионного анализа, позволяющий связать две переменные величины независимую Х и зависимую Y линейным выражением типа Y = а + в Х. В модели Шарпа независимой считается величина какого-то рыночного индекса. Таковыми могут быть, например, темпы роста валового внутреннего продукта, уровень инфляции, индекс цен потребительских товаров и т.п. Сам Шарп в качестве независимой переменной рассматривал норму отдачи rm, вычисленную на основе индекса Standart and Poor's (S&P500). В качестве зависимой переменной берется отдача ri какой-то i-ой ценной бумаги. Поскольку зачастую индекс S&P500 рассматривается как индекс, характеризующий рынок ценных бумаг в целом, то обычно модель Шарпа называют рыночной моделью (Market Model), а норму отдачи rm рыночной нормой отдачи.

Пусть норма отдачи rm принимает случайные значения и в течение N шагов расчета наблюдались величины rm1, rm2, ... , rmN. При этом доходность ri какой-то i-ой ценной бумаги имела значения ri1, ri2, ... , riN. В таком случае линейная регрессионная модель позволяет представить взаимосвязь между величинами rm и ri в любой наблюдаемый момент времени в виде:

Гц = ai + РіГшд + Ei,t (12)

где: rit доходность i-ой ценной бумаги в момент времени t;

ai параметр, постоянная составляющая линейной регрессии, показывающая, какая часть доходности i-ой ценной бумаги не связана с изменениями доходности рынка ценных бумаг rm ;

Pi параметр линейной регрессии, называемый бета, показывающий чувствительность доходности i-ой ценной бумаги к изменениям рыночной доходности;

rm,t доходность рыночного портфеля в момент t;

sit случайная ошибка, свидетельствующая о том, что реальные, действующие значения rit и rmt порою отклоняются от линейной зависимости.

Особое значение необходимо уделить параметру pi, поскольку он определяет чувствительность доходности i-ой ценной бумаги к изменениям рыночной доходности.

В общем случае, если pi>1, то доходность данной ценной бумаги более чувствительная, подвержена большим колебаниям, чем рыночная доходность rm. Соответственно, при Pj < 1 ценная бумага имеет меньший размах отклонений доходности rj от средней арифметической (ожидаемой) величины E(r)j, чем рыночная норма отдачи. В этой связи ценные бумаги с коэффициентом P > 1 классифицируются как более рискованные, чем рынок в целом, а с P < 1 менее рискованными.

Как показывают исследования, для большинства ценных бумаг P > 0, хотя могут встретиться ценные бумаги и с отрицательной величиной

P.

Портфельные инвестиции

Портфельные инвестиции

Обсуждение Портфельные инвестиции

Комментарии, рецензии и отзывы

4. оптимизация инвестиционного портфеля по методу шарпа: Портфельные инвестиции, Аскинадзи В.М., 2005 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Настоящее пособие является кратким изложением основ портфельного инвестирования. В пособии рассматриваются проблемы формирования и управления портфелем ценных бумаг, методы его оптимизации с учетом соотношения доходности и риска портфеля.