К вопросу оптимизации портфельных инвестиций : научное издание | Научно-инновационный портал СФУ

К вопросу оптимизации портфельных инвестиций : научное издание

Тип публикации: статья из журнала

Год издания: 2021

Идентификатор DOI: 10.24411/2072-5833-2020-10097

Ключевые слова: utility function, Markowitz model, investment portfolio, return-scatter approach, risk avoidance, функция полезности, модель Марковица, инвестиционный портфель, подход «доходность-разброс», избегание риска

Аннотация: В данном исследовании проблема выбора инвестиционного портфеля рассматривается на основе предположения, что существует два основных подхода к определению оптимального портфеля: (1) подход «ожидаемое среднее -разброс», реализованный в модели Марковица; и (2) концепция полезности, которая в современной портфельной теории формулируется в терминах риска и доходности портфеля. В настоящей статье основное внимание уделяется этим двум подходам, показано, как они могут быть применимы к решению задачи однопериодных инвестиций и как их совместное использование позволяет добиться надежных оценок портфеля. Предложена модификация функции полезности с использованием модели Марковица, на основе которой разработан алгоритм оптимизации инвестиционного портфеля. Модифицированная модель максимизации полезности сформулирована в терминах дисперсии портфеля и стандартного отклонения. Экспериментальное исследование для апробации предложенной модели проводилось на основе ценных бумаг, котируемых у организатора торгов «Московская Биржа». Инвестиционный портфель оптимизирован на основе модифицированной модели максимизации полезности в режиме реального времени. Показано, что введенный k-коэффициент в целевой функции полезности можно рассматривать как коэффициент избегания риска. Сделан вывод о том, что в отличие от традиционной модели Марковица предлагаемый подход, основанный на функции полезности, учитывает предпочтения инвестора к риску и углубляет наше понимание о местоположении эффективной границы с учетом параметров, устанавливаемых для инвестора. In this study, the problem of choosing an investment portfolio is considered on the basis of the assumption that there are two main approaches to determining the optimal portfolio: (1) the “expected mean - spread” approach implemented in the Markowitz model; and (2) the concept of utility, which in modern portfolio theory is formulated in terms of portfolio risk and return. This article focuses on these two approaches, shows how they can be applied to solving the one-period investment problem, and how they can be used together to achieve reliable portfolio estimates.A modification of the utility function using the Markowitz model is proposed, on the basis of which an investment portfolio optimization algorithm has been developed. The modified utility maximization model is formulated in terms of portfolio variance and standard deviation. An experimental study to test the proposed model was carried out on the basis of securities quoted by the trading organizer Moscow Exchange.The investment portfolio is optimized based on a modified real-time utility maximization model. It is shown that the introduced k-coefficient in the objective utility function can be considered as the coefficient of risk avoidance. It is concluded that, in contrast to the traditional Markowitz model, the proposed approach based on the utility function takes into account the investor's risk preferences and deepens our understanding of the location of the effective frontier, taking into account the parameters set for the investor.

Ссылки на полный текст

Издание

Журнал: Вестник Университета Российской академии образования

Выпуск журнала: 4

Номера страниц: 123-136

ISSN журнала: 20725833

Место издания: Москва

Издатель: Университет Российского инновационного образования

Персоны

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.