d9e5a92d

Фондовый менеджмент. Вероятности как инструмент моделирования

Вероятности как инструмент моделирования финансовых процессов укоренились в экономическом анализе уже сравнительно давно (более полувека назад). Нечеткие же множества – инструмент для экономических исследований довольно непривычный и новый, причем это замечание справедливо не только для России (где рыночная экономика существует всего 20 лет, если не брать в расчет дореволюционную историю), но и для всего остального мира. Следует отметить, что 80-е – 90-е годы прошлого столетия были для экономической науки, и вообще для российской науки, весьма проблемными. Перед учеными встал вопрос об элементарном выживании, и они часто были вынуждены поставить меркантильные соображения по зарабатыванию денег во главу угла, в ущерб научным исследованиям. Многие специалисты эмигрировали. Наука о нечетких множествах не избежала общей участи. После 1985 года исследования в этой области в России пошли на спад и практически прекратились до середины 90-х годов.

За рубежом тем временем развитие не прерывалось. Начиная с конца 80-х годов, нечетко-множественные приложения к экономическим исследованиям начали обособляться от общей теории нечетких множеств, как в свое время обособилось направление интеллектуальных компьютерных систем и систем, основанных на нечетких знаниях. Произошло это потому, что экономика – это не техника, это специфический объект научного исследования, включающий в себя «развивающуюся в рамках общественно-исторической формации на базе сложившихся производительных сил и производственных отношений стратегию и тактику хозяйственной деятельности, что охватывают все звенья товарного производства, распределения, товародвижения и потребления материальных благ»  . Поэтому математики, развивающие методическую часть теории, вынуждены были получать дополнительную квалификацию экономистов, чтобы научиться детальным образом понимать процессы, протекающие в экономике и подлежащие научному анализу.

Здесь надо сказать, что нарастающее вовлечение математиков по первому образованию в российскую и мировую экономическую науку – это объективный процесс, свидетельствующий о непрерывном усложнении экономики. Так, один из моих учителей, профессор А.А.Первозванский успешно конвертировал свои навыки математика, специалиста общей теории управления, в навыки финансового аналитика . Особенно тезис об усложнении экономики справедлив для самых динамичных ее секторов  – банковского сектора и рынка ценных бумаг, где требуемая квалификация финансового менеджера (в части как экономической, так и общематематической, системной подготовки) является наивысшей.


Вероятности как инструмент моделирования
Управление финансами на основе анализа, планирования и прогнозирования
Прогнозирование финансового состояния хозяйствующих субъектов и организованных рынков
Методы ситуационного анализа
Планирование и финансовые решения в рамках плана

Финансовый анализ и его роль в принятии решений
Информационная неопределенность как фактор риска при принятии финансовых решений
Квазистатистика
Модели и методы управления финансами.
Стратегический финансовый менеджмент
Тактический финансовый менеджмент
Принципы оценки риска принятия финансовых решений
Роль предпочтений и ожиданий финансового менеджера, инвестора, эксперта в процессе принятия финансовых решений

Значимость нечетких описаний при принятии финансовых решений
Значимость нечетких описаний 2
Недостаточность традиционных подходов к оценке инвестиционной привлекательности фондовых активов

Рейтинг долговых обязательств субъектов РФ на основе нечетких моделей


Критерии, определяющие финансовое состояние региона
Критерии, определяющие уровень экономического развития региона
Результаты рейтинга по AK&M
Методика рейтинга обязательств субъектов РФ с использованием нечетких описаний

Выводы по разделу
Скоринг российских акций на основе нечетких моделей
Качественное описание рынка акций
Фундаментальный подход к оценке рынка акций
Источник данных для анализа

Предпосылки для построения метода скоринга
Построение гистограмм распределений факторов
Нечеткий классификатор уровня факторов
Классификация факторов с оценкой рангов

Комплексная оценка инвестиционного качества ценной бумаги
Оценка полученных результатов
Рейтинг российских корпоративных облигаций на основе нечетких моделей
Фундаментальный подход к оценке рейтинга облигаций
Предпосылки для построения метода рейтинга
Исходные данные для рейтинга

Нечеткий классификатор уровня факторов
Оценка полученных результатов
Нечетко-множественный подход к построению эффективных фондовых портфелей
Выбор модельных классов и их индексирование
Нечетко-множественная оценка доходности и риска индексов

Нечетко-множественная оптимизация модельного портфеля
Бенчмарк-риск
Наполнение модельного портфеля реальными активами
Стратегии хеджирования модельного фондового портфеля
Выводы по главе

Введение в современную теорию рационального инвестиционного выбора
Теоретические предпосылки для рационального инвестиционного выбора
Принцип инвестиционного равновесия
Модель рациональной динамики инвестиций
Фазы прогнозирования

Классификация экономических регионов и индексов. Обозначения
Модель и методика для фазы 1 (старт)
Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу облигаций (фаза 4)

Модель и методика оценки расчетного коридора 2
Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу акций второго эшелона (фаза 4)
Модель и методика оценки расчетного коридора 2
Модели и методики для фазы 5

Модели и методики для фазы 6
Модель и методика для фазы 7
Модель и методика для фазы 8
Модель и методика для фазы 9
Модель и методика для фазы 10
Модель и методика для фазы 11

Пример прогноза (USA)
Заключение по главе

Программная система оптимизации фондового портфеля

Буквально все научные результаты, изложенные в настоящей монографии, получили свое  внедрение в Пенсионном Фонде Российской Федерации (ПФР). Соответствующие работы были заказаны организации Siemens Business Services Russia в 2002-2003 г.г. и поставлены ПФР в виде научных методик и программных средств.

Потребность ПФР в средствах автоматизации управления фондовыми активами прямо вытекает из содержания Федерального Закона ФЗ-111 «Об инвестировании ...»  (далее по тексту – Закона). Например, ст. 10 Закона возлагает на ПФР ответственность за надежность, доходность и сохранность аккумулированных пенсионных сбережений. При этом эта ответственность не снимается с ПФР и в ходе передачи средств в доверительное управление специализированным управляющим компаниям и негосударственным пенсионным фондам (НПФ) от лица граждан.

Как следует из главы 11 Закона, граждане имеют право на выбор управляющей компании или НПФ для инвестиций. В этом случае ПФР выполняет функции доверенного лица гражданина, выполняющего агентские функции по обслуживанию пенсионных накоплений. Также предусмотрена возможность отказа гражданина от услуг негосударственных организаций по управлению активами. В этом случае инвестиции управляются государственной специализированной инвестиционной компанией. В этом случае ПФР прямо выступает как учредитель траста и держатель консолидированного инвестиционного портфеля граждан.

Исполнение требований ст. 10 достигается со стороны ПФР путем тотального контроля за процессами  инвестирования пенсионных накоплений. Контроль за инвестициями предполагает их моделирование, с определением ожидаемой эффективности и риска фондовых инвестиций. Причем оценка должна проводиться как на уровне модельных классов, так и реальных активов, с расчетом на перспективу, т.е. как по фактическим данным, так и прогнозно. Все эти возможности моделирования обоснованы мной в настоящей монографии.


Модельные активы и портфели на их основе
Краткое описание программы «Система оптимизации фондового портфеля»
Модуль работы с инвестиционными профайлами
Модуль создания инвестиционного профайла и модельных портфелей
Модуль данных по индексам и модельным классам

Модуль работы с профайлами экономического региона
Модуль создания профайлов экономического региона
Заключение

Основы теории нечетких множеств
Нечеткое множество
Функция принадлежности
Лингвистическая переменная
Операции над нечеткими подмножествами
Нечеткие числа и операции над ними

Трапециевидные (трапезоидные) нечеткие числа
Треугольные нечеткие числа
Операции над нечеткими числами
Нечеткие последовательности, нечеткие прямоугольные матрицы, нечеткие функции и операции над ними

Вероятностное распределение с нечеткими параметрами
Нечеткие знания

Рейтинг относительной кредитоспособности субъектов РФ (AK&M)
Финансовые и экономические показатели субъектов РФ по состоянию но 01 января 2002 г.
Кластеризация значений факторов X1 – X11
Веса факторов в итоговой оценке
Результат распознавания уровней факторов
Финансовый, экономический и сводный рейтинги регионов

Гистограммы распределения финансового, экономического и итогового рейтингов регионов
Исходные данные по состоянию на 11.02.2002

Гистограмма фактора Cap
Гистограмма фактора P/S
Гистограмма фактора P/E
Гистограмма фактора P/В
Гистограмма фактора ROA
Гистограмма фактора ROЕ
Гистограмма фактора ROIC

Гистограмма фактора Liquidity
Классификатция уровней факторов
Ранжирование для факторов Cap, P/S, P/E
Ранжирование для факторов P/B, ROA, ROE
Ранжирование факторов ROIC, Liquidity

Функция принадлежности нечетко-множественной оценки бумаги
Функции принадлежности
Результирующая оценка бумаги

Исходные данные по состоянию на 11.02.2002 г.
Уровни факторов
Классификатор уровней факторов
Нечеткое значение уровня факторов
Классификатор оценки рейтинга облигации
Функции принадлежности для переменной «Уровень фактора»
Результаты рейтинга облигаций

Краткий терминологический словарь

там
Самоучитель по Adobe Photoshop 5.5 там





Содержание