Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Приведем пример формирования инвестиционного портфеля по модели Г. Марковица с помощью программы Excel, разберем достоинства и недостатки данной модели в современной экономике и пути их решения.

Инвестиционный портфель – это совокупность различных финансовых инструментов, удовлетворяющих цели инвестора и, как правило, заключается в создании таких комбинаций активов, которые бы обеспечили максимальную доходность при минимальном уровне риска.

Модель Марковица

Г. Марковиц в 1952 году впервые предложил математическую модель формирования инвестиционного портфеля. В основе его модели лежат два ключевых показателя любого финансового инструмента: доходность и риск, которые были количественно измерены. Доходность по модели представляет собой математическое ожидание доходностей, а риск определяется как разброс доходностей возле математического ожидания и рассчитывается через стандартное отклонение.

До модели Г. Марковица инвестирование происходило, как правило, в выборочные активы или финансовые инструменты, предложенная же им модель позволила снизить систематические (рыночные) риски за счет группировки активов с отрицательной корреляцией доходностей.

Следует заметить универсальность модели, так инвестиционный портфель может быть технически составлен для любых видов финансовых инструментов и активов: акций, облигаций, фьючерсов, индексов, недвижимости и т.д.

Цели формирования инвестиционного портфеля

Выделяют две инвестиционные стратегии при формировании портфеля:

Максимизации доходности инвестиционного портфеля при ограниченном уровне риск.

Минимизация риска инвестиционного портфеля при минимально допустимом уровне доходности.

Расчет доходности инвестиционного портфеля Марковица

Общая доходность портфеля будут представлять собой взвешенную сумму доходностей каждого отдельного финансового инструмента (актива):

где:

r p – доходность инвестиционного портфеля;

w – доля i-го финансового инструмента в портфеле;

r i – доходность i-го финансового инструмента.

Оценка риска инвестиционного портфеля Марковица

В модели Г. Марковица риск отдельно взятого финансового инструмента рассчитывается как стандартное отклонение доходностей. Для расчета общего риска портфеля необходимо отразить их совокупное изменение и взаимное влияние (через ковариацию), для этого воспользуемся следующей формулой:

σp – риск инвестиционного портфеля;

σ i – стандартное отклонение доходностей i-го финансового инструмента;

k ij – коэффициент корреляции между I,j-м финансовым инструментом;

w i – доля i-го финансового инструмента (акций) в портфеле;

V ij – ковариация доходностей i-го и j-го финансового инструмента;

n – количество финансовых инструментов инвестиционного портфеля.

Эконометрический вид модели Марковица

Для того чтобы сформировать инвестиционный портфель необходимо решить оптимизационную задачу. Существует два вида задач: поиск долей акций в портфеле для достижения максимальной эффективности при заданном уровне риска (σ p) и минимизация риска при заданном уровне доходности портфеля (r p). Помимо этого на уравнения накладываются дополнительные очевидные ограничения: сумма долей активов должна быть равна 1 и сами доли активов должны быть положительными.

В таблице ниже показаны формулы и наложенные на них ограничения для поиска оптимальных долей финансовых инструментов (акций).

Портфель Марковица минимального риска	Портфель Марковица максимальной эффективности

Пример формирования инвестиционного портфеля Марковица в Excel

Рассмотрим наглядный пример формирования инвестиционного портфеля по модели Г. Марковица в программе Excel. Наш портфель будет состоять из четырех отечественных акций: ОАО «Газпром» (GAZP), ОАО «Норильский никель» (GMKN), ОАО «Мечел» (MTLR) и ОАО «Сбербанк» (SBER). Были взяты акции различных секторов: нефтегазового, промышленного и финансового, такой выбор увеличивает диверсификацию портфеля и снижает его рыночный риск.

Рекомендуется брать период рассмотрения динамики изменения стоимости акций минимум один год. Это позволяет сделать более точный долгосрочный прогноз доходности и риска портфеля. На рисунке ниже показана ежемесячная стоимость акций за период с 01.02.2014 – 01.02.2015г.

Котировки акций Газпрома, ГМКНорНикеля, Мечела и Сбербанка

На следующем этапе формирования портфеля необходимо рассчитать ежемесячные доходности по каждой акции. Для этого воспользуемся формулой процентов в Excel:

Доходность Газпром =LN(B6/B5)

Доходность ГМКНорНикель =LN(C6/C5)

Доходность Мечел =LN(D6/D5)

Доходность Сбербанк =LN(E6/E5)

Расчет ежемесячных доходностей акций для модели Марковица в Excel

Ожидаемая доходность Газпром =СРЗНАЧ(F5:F17)

Ожидаемая доходность ГМКНорНикель =СРЗНАЧ(G5:G17)

Ожидаемая доходность Мечел =СРЗНАЧ(H5:H17)

Ожидаемая доходность Сбербанк =СРЗНАЧ(I5:I17)

Оценка ожидаемой доходности акций портфеля в Excel

Доходность акции ОАО «Сбербанк» имеет отрицательное ожидание доходности, поэтому ее следует исключить из портфеля. Оценка риска каждой акции – это ее изменчивость (волатильность) по отношению к математическому ожиданию доходностей.

Формула расчета риска акций следующая:

Риск Газпром =СТАНДОТКЛОН(F5:F17)

Риск ГМКНорНикель =СТАНДОТКЛОН(G5:G17)

Риск Мечел =СТАНДОТКЛОН(H5:H17)

Мы получили первоначальные необходимые данные для оценки долей данных акций в инвестиционном портфеле. Для оценки уровня риска всего инвестиционного портфеля воспользуемся надстройкой в Excel. Для этого зайдем в Главном меню → «Данные» → «Анализ данных» → «Ковариация».

Результатом будет таблица ковариаций доходностей акций между собой. Расположим ее ниже под таблицей. Можно заметить, что диагональные значения представляют собой дисперсию доходностей акций.

Пример расчета ковариационной матрицы для инвестиционного портфеля Марковица в Excel.

Для расчета общего риска портфеля воспользуемся формулой рассмотренной выше и для этого нам необходимо перемножить доли весов акций между собой и значения ковариаций этих акций. Для того чтобы понять принцип расчета, установим доли акций 0.3, 0.3 и 0.4 и рассчитаем общий риск портфеля. Доходность портфеля рассчитывается как средневзвешенная сумма доходностей отдельных акций. Так как мы будем перемножать матрицы необходимо транспонировать столбец с долям (wT). Формула расчета риска инвестиционного портфеля будет иметь следующий вид:

Общий риск инвестиционного портфеля =КОРЕНЬ(МУМНОЖ(МУМНОЖ(F26:H26;F23:H25);D23:D25))

Общая доходность инвестиционного портфеля =F18*F26+G18*G26+H18*H26

Формирование инвестиционного портфеля минимального риска

Для данной задачи необходимо определить минимальный уровень допустимой доходности портфеля (r p). Возьмем r p ≥ 4%. При оценке долей акций воспользуемся надстройкой в Excel «Поиск решений», для этого выбираем Главное меню Excel → «Данные» → «Поиск решений», а также введем ограничения на весовые значения коэффициентов у акций: сумма долей акций должна быть равна 1 и сами доли должны иметь положительный знак.

В надстройке «Поиск решений» необходимо ввести ссылку на ячейку, которую следует оптимизировать (общий риск портфеля), ввести, какие параметры необходимо изменять (доли акций) и текущие ограничения. Целевая ячейка – это ячейка с формулой общего риска инвестиционного портфеля. Программа будет изменять значения долей акций при выставленных ограничениях. Формула ограничения размера доли в портфеле будет иметь следующий вид:

Ограничение на сумму долей акций (F30) =СУММ(F26:H26)

Расчет долей акций в инвестиционном портфеле в Excel

В результате мы получаем следующий расчет общего риска и доходности портфеля. Общий риск портфеля составил 8,7%, тогда как общая доходность 4%. Доли акций Газпрома получились равными 27%, доли ГМКНорНикель 73% и Мечела 0%. При заданных условиях эффективнее будет формирование портфеля из двух акций ОАО «Газпром» и ОАО «ГМКНорНикель».

Формирование инвестиционного портфеля Марковица в Excel. Пример расчета для минимального риска

Визуально доли портфеля будут соотноситься следующим образом.

Формирование эффективного инвестиционного портфеля

Вторая задача, которая решается на основе модели Г. Марковица – посторонние портфеля с максимальным уровнем доходности и ограниченным уровнем риска. Разберем на примере данную задачу. Установим максимально допустимый уровень риска портфеля σ p ≤10%. С помощью надстройки «Поиск решений» определим доли акций в данной интерпретации задачи. Целевая ячейка будет ячейка с формулой доходности портфеля, ее следует максимизировать, изменяя значения долей акций при ограничениях по риску. На рисунке ниже показаны основные параметры для формирования портфеля с максимальной доходностью.

Оптимизация инвестиционного портфеля для максимизации доходности

В результате мы получили доли акций в инвестиционном портфеле: 9% акций ОАО «Газпром», 88% акций ОАО «ГМКНорНикель» и 2% акций ОАО «Мечел». Общий риск портфеля не превысил 10%, а доходность составила 4,82%.

Визуально доли инвестиционного портфеля будут соотноситься следующим образом.

Достоинства и недостатки модели Г. Марковица

Рассмотрим ряд недостатков присущих модели Г. Марковица.

• Данная модель была разработана для эффективных рынков капитала, на которых наблюдается постоянный рост стоимости активов и отсутствуют резкие колебания курсов, что было в большей степени характерно для экономики развитых стран 50-80-х годов. Корреляция между акциями не постоянна и меняется со временем, в итоге в будущем это не уменьшает систематический риск инвестиционного портфеля.
• Будущая доходность финансовых инструментов (акций) определяется как среднеарифметическое. Данный прогноз основывается только на историческом значении доходностей акции и не включает влияние макроэкономических (уровень ВВП, инфляции, безработицы, отраслевые индексы цен на сырье и материалы и т.д.) и микроэкономических факторов (ликвидность, рентабельность, финансовая устойчивость, деловая активность компании).
• Риск финансового инструмента оценивается с помощью меры изменчивости доходности относительно среднеарифметического, но изменение доходности выше не является риском, а представляет собой сверхдоходность акции.

Многие из данных недостатков модели были решены последователями: прогнозирование доходности с помощью многофакторных моделей (Ю. Фама, К. Френч, Росс и др.), нейронных сетей; оценка риска на основе моделей ARCH, GARCH и т.д. Следует отметить одно из главных достоинств модели Г. Марковица: систематизация подхода к формированию инвестиционного портфеля и управление его доходностью и риском.

Резюме

В данной статье мы рассмотрели, как с помощью Excel можно сформировать инвестиционный портфель по модели Г. Марковица и решить две классические задачи: максимизация доходности портфеля при минимальном риске и минимизация риска при заданной доходности. Портфель Марковица позволяет снизить систематические риски за счет комбинации различных активов. Несмотря на сложности использования данной модели в современной экономике данная модель применима для таких низковолатильных активов как недвижимость, облигации товарные фьючерсы и т.д. В настоящее время сократился срок пересмотра активов в портфеле, так если раньше он мог составлять год, то сейчас это 2-6 месяцев. С вами был Иван Жданов, спасибо за внимание.

Раздел III. Основы портфельного инвестирования

Тема 8. Теория портфельного инвестирования

8.2. Ожидаемая доходность актива и портфеля

8.3. Ожидаемый риск актива и портфеля

8. 4. Риск портфеля, состоящего из двух активов

8.5. Риск портфеля, состоящего из нескольких активов

8.6. Эффективный набор портфелей

8.7. Портфель, состоящий из актива без риска и рискованного актива.

Кредитный и заёмный портфели

Термины

1. Портфель – это набор финансовых активов, которыми располагает инвестор.

2 . Цель формирования портфеля – состоит в стремлении получить требуемый уровень ожидаемой доходности при более низком значении ожидаемого риска.

3. Ожидаемая доходность портфеля оценивается как среднеарифметическая взвешенная доходностей входящих в него активов.

4. Риск актива (портфеля) определяется показателями стандартного отклонения или дисперсии его доходности.

5. Риск портфеля зависит от корреляции доходностей входящих в него активов.

6. Доминирующий портфель – это портфель, который имеет самый высокий уровень доходности для данного уровня риска или наименьшее значение риска для данного значения доходности.

7. Эффективный набор портфелей – это набор доминирующих портфелей. Его также называют эффективной границей.

8. Кредитным портфелем называют портфель, состоящий из рискованного актива и актива без риска.

9. Заёмный портфель – это портфель, который формируется вкладчиком за счёт средств займа, инвестируемого в рискованный актив.

8.1. Необходимость формирования портфелей ценных бумаг

В зависимости от объектов вложения капитала выделяют реальные и финансовые инвестиции. Если инвестор осуществляет реальные инвестиции, т. е. создаёт какое-либо предприятие или приобретает контрольный пакет акций акционерного общества, то его непосредственной задачей является обеспечение эффективной работы предприятия, так как от этого будет зависеть его прибыль.

Однако имеется большое количество инвесторов как индивидуальных (граждан), так и институциональных (паевые и пенсионные фонды, страховые компании и др.), которые не создают собственных предприятий, не имеют контрольных пакетов акций, а вкладывают свои средства в ценные бумаги (акции, облигации, производные финансовые инструменты), а также на банковские счета и вклады. Доходность и надёжность таких вложений не зависит от деятельности самого инвестора, поэтому инвестор должен самым тщательным образом подходить к отбору таких финансовых инструментов с учётом их доходности и степени риска.

Для достижения поставленных целей инвесторы обычно прибегают к дифференциации своих вложений, т. е. формируют инвестиционный портфель.

Инвестиционный портфель – это набор инвестиционных инструментов, которые служат достижению поставленных целей. Распределяя свои вложения по различным направлениям, инвестор может достичь более высокого уровня доходности своих вложений либо снизить степень их риска. Характерной особенностью портфеля является то, что риск портфеля может быть значительно меньше, чем риск отдельных инвестиционных инструментов, входящих в состав портфеля.

Главная цель формирования портфеля состоит в стремлении получить требуемый уровень ожидаемой доходности при более низком уровне ожидаемого риска. Данная цель достигается,

во-первых, за счёт диверсификации портфеля, т. е. распределения средств инвестора между различными активами, и;

во-вторых, тщательного подбора финансовых инструментов.

В теории и практике управления портфелем существуют два подхода: традиционный и современный.

Традиционный подход основывается на фундаментальном и техническом анализе. Он делает акцент на широкую диверсификацию ценных бумаг по отраслям. В основном приобретаются бумаги известных компаний, имеющих хорошие производственные и финансовые показатели. Кроме того, учитывается их более высокая ликвидность, возможность приобретать и продавать в больших количествах и экономить на комиссионных.

Развитие широкого и эффективного рынка, статистической базы, а также быстрый прогресс в области вычислительной техники привели к возникновению современной теории и практики управления портфелем финансовых инструментов. Она основана на использовании статистических и математических методов подбора финансовых инструментов в портфель, а также на ряде новых концептуальных подходов.

Главными параметрами при управлении портфелем, которые необходимо определить менеджеру, являются его ожидаемая доходность и риск. Формируя портфель, менеджер не может точно определить будущую динамику его доходности и риска. Поэтому свой инвестиционный выбор он строит на ожидаемых значениях доходности и риска. Данные величины оцениваются, в первую очередь, на основе статистических отчётов за предыдущие периоды времени. Поскольку будущее вряд ли повторит прошлое со стопроцентной вероятностью, то полученные оценки менеджер может корректировать согласно своим ожиданиям развития будущей конъюнктуры.

В качестве инвестиционных инструментов могут выступать ценные бумаги, недвижимость, драгоценные металлы и камни, антиквариат, предметы коллекционирования. Однако следует иметь в виду, что имущественные вложения имеют свою специфику; Так, вложения в недвижимость являются нередко значительными по размеру и могут оказаться довольно рисковыми из-за падения цен на недвижимость. Кроме того, у инвестора могут возникнуть затруднения в поиске покупателя в случае продажи недвижимости. Поэтому инвестиции в недвижимость, вероятно, следует рассматривать как особый вид вложений, а не как одну из составляющих инвестиционного портфеля.

Ожидаемая доходность актива и портфеля

При наличии достаточного объёма статистических данных ожидаемая доходность актива принимается равной средней доходности.

В условиях неопределённости менеджер полагает, что рискованный актив, например акция, может принести ему различные результаты, о которых в момент формирования портфеля можно судить только с некоторой долей вероятности, как представлено в табл. 8.1.

Таблица 8.1. Доходность акции с учётом вероятности

Доходность (%) Вероятность (%)

В сумме все возможные варианты событий должны составлять 100% вероятности, как и показано в табл. 8.1. Ожидаемая доходность актива определяется как среднеарифметическая взвешенная, где весами выступают вероятности каждого исхода события.

В нашем случае ожидаемая доходность актива равна:

10% ∙ 0,3 + 13% ∙ 0,3 + 18% ∙ 0,2 + 24% ∙ 0,2 = 15%.

(В формуле ожидаемой доходности значения вероятности берут в десятичных величинах, и соответственно вероятность всех возможных вариантов событий равна единице.)

Запишем формулу определения ожидаемой доходности актива в общем виде:

где: Е(r) - ожидаемая доходность актива;

E(r i) - ожидаемая доходность актива в i-м случае;

π i - вероятность получения доходности в i-м случае.

Портфель, формируемый инвестором, состоит из нескольких активов, каждый из которых обладает своей ожидаемой доходностью. Ожидаемая доходность портфеля определяется как средневзвешенная ожидаемая доходность входящих в него активов, а именно:

E(r p) = E(r 1)d 1 +E(r 2)d 2 +…...+ E(r n)d n (8.2)

где: Е(r p) - ожидаемая доходность портфеля;

Е(r 1); Е(r 2); Е(r n) – ожидаемая доходность соответственно первого, второго и n -го активов;

d 1 ; d 2 ; d n – удельный вес в портфеле первого, второго и n -го активов.

Запишем формулу (8.2) в более компактном виде, воспользовавшись знаком суммы, тогда: (8.3)

Удельный вес актива в портфеле рассчитывается как отношение его стоимости к стоимости всего портфеля или:

d i = (8.4)

где: di – удельный вес i -го актива;

P i – стоимость i -го актива;

Р p – стоимость портфеля.

Сумма всех удельных весов, входящих в портфель активов, всегда равна единице.

Пример 8.1.

Портфель состоит из двух активов А и В. Е(r a) = 15%, Е(r B) = 10%.

Стоимость актива А – 300 тыс. руб., актива В – 700 тыс. руб. Необходимо определить ожидаемую доходность портфеля.

Стоимость портфеля равна: 300 тыс.+ 700 тыс. =1000 тыс. руб.

Удельные веса активов равны:

d 1 = d 2 =

Для определения ожидаемой доходности портфеля на основе ожидаемой доходности активов воспользуемся формулой 8.3:

E(r p) =15% ∙ 0,3 +10% ∙ 0,7 =11,5%.

Ответ: доходность портфеля составит 11,5%.

При оценке связи между показателями доходности ценных бумаг различных эмитентов предполагают, что эта связь моделируется с помощью линейной однофакторной зависимости. Данные о доходности одного из эмитентов будем называть «показатель» и обозначим его Y i , а данные другого эмитента будем называть «фактор» и обозначим его Х i .

Простейшей мерой тесноты связи между показателем и фактором является функция S , которая используется в методе наименьших квадратов для получения статистических коэффициентов уравнения регрессии а 0 и a 1 . Чем «плотнее» точки, образованные парами наблюдений у i и x i лежат в районе линии регрессии, тем ближе связь между показателем Y и фактором X к функциональной (рис.1). Поскольку линия регрессии как бы вписывается в
«облако» точек, сумма квадратов остатков е i 2 =(у i – y ip) 2 будет тем
меньшей, чем ближе статистическая связь к функциональной.

Рис. 1. Остатки однофакторной регрессии

Для проверки наличия корреляции при парной связи используется коэффициент ковариации (корреляционный момент) К ух, который вычисляется по формуле

Если между Y и X связь отсутствует, то К yx = 0; если связь есть,
то Кух ≠ 0. Проиллюстрируем данное утверждение на примере. Найдём коэффициенты ковариации (корреляционные моменты) для следующих пар наблюдений (рис.2):

первый случай – (1,1); (5,1); (5,5); (1,5);

второй случай – (1,1); (2,2); (3,3); (4,4); (5,5).

Рис.2. Корреляция между Y и X

а – отсутствие корреляции; б – полная корреляция

В первом случае очевидно отсутствие корреляционной связи между Y и X, во втором – связь носит функциональный характер.

В первом случае = = 3; = = 3;

Во втором случае = = 3; = = 3;

Таким образом, анализ очевидных примеров показал справедливость утверждения о том, что при отсутствии связи (первый случай) К = 0, при функциональной связи К ух ≠ 0.

Поскольку размерность коэффициента ковариации (корреляционного момента) зависит от размерности величин У и X, для оценки тесноты линейной связи используется безразмерная величина, называемая коэффициентом
парной корреляции (r ух) и представляющая собой отношение корреляционного момента K vx к произведению средних квадратических отклонений показателя и фактора σ у и σ x: = .

В первом случае = = 2;

= = 2.

Тогда: = .

Во втором случае также одинаковы и равны:

Следовательно, = .

Если рассмотреть функциональную убывающую связь пар наблюдений (5,1); (4,2); (3,3); (2,4); (1,5), то К ух = -2, a r yx = -1.

Полученные результаты позволяют сделать два вывода:

1) коэффициент парной корреляции изменяется в пределах от -1 (при функциональной убывающей связи) до +1 (при функциональной возрастающей связи);

2) коэффициент парной корреляции равен нулю при отсутствии
линейной связи между У и X.

Коэффициент парной корреляции является мерой приближения к линейной функциональной связи. Поэтому, если между У и X имеется функциональная связь, но она имеет нелинейный характер, то r ух не будет равным единице.

Дисперсия определяется по формуле

(8.5)

где: σ 2 - дисперсия доходности актива;

n - число периодов наблюдения;

r – средняя доходность актива; она определяется как средняя арифметическая

доходностей актива за периоды наблюдения, а именно:

где: ri - доходность актива в i -м периоде.

Стандартное отклонение определяется как квадратный корень из дисперсии σ = (8.7)

где: σ- стандартное отклонение доходности актива.

Пример 8.2.

Допустим, что доходность актива в каждом году за четыре года составила следующие значения:

1-й год – 20%. 2-й год – 25%, 3-й год – 18%, 4-й год – 21 %.

1-й шаг. Определяем среднюю доходность актива за период.

=

2-й шаг. Определяем отклонение величины доходности в каждом периоде от её среднего значения.

20% – 21% = – 1%

25% – 21% = 4%

18% – 21% = – 3%

21% – 21% = 0%

3-й шаг. Возводим в квадрат полученные отклонения и суммируем их

1 +16 + 9 + 0 = 26

4-й шаг. Определяем дисперсию.

(Если имеется небольшое число наблюдений, как в нашем примере, то по правилам статистики в формуле определения дисперсии (8.5) в знаменателе вместо п - 1 берут просто значение п.)

5-й шаг. Определяем стандартное отклонение.

Стандартное отклонение говорит о величине и вероятности отклонения доходности актива от её средней величины за определённый период времени. В нашем примере мы получили отклонение доходности актива за год, равное 2, 55%.

Доходность актива в том или ином году – это случайная величина. Массовые случайные процессы подчиняются закону нормального распределения. Поэтому с вероятностью 68,3% можно ожидать, что через год доходность актива будет лежать в пределах одного стандартного отклонения от средней доходности, т. е. в диапазоне 21% ± 2,55%. С вероятностью 95, 5% этот диапазон составит два стандартных отклонения, т. е. 21% ± 2 х 2,55%; и с вероятностью 99, 7% диапазон составит три стандартных отклонения, то есть 21% ± 3 х 2,55%.

Поскольку доходность актива – случайная величина, которая зависит от различных факторов, то остаётся 0,3% вероятности, что она выйдет за рамки трёх стандартных отклонений, т. е. может, как упасть до нуля, так и вырасти до очень большой величины.

Рис.8.1. Нормальное распределение доходности актива

График нормального распределения представлен на рис.8.1. Чем больше стандартное отклонение доходности актива, тем больше его риск. Например, два актива имеют одинаковую ожидаемую доходность, которая равна 50%. Однако стандартное отклонение первого актива составляет 5%, а второго – 10%. Это говорит о том, что второй актив рискованнее первого, так как существует 68,3% вероятности, что через год доходность первого актива может составить от 45% до 55%, а второго – от 40% до 60% и т. д.

В таблице 8.1 представлены три варианта (сценария) возможного развития событий: пессимистический, средний и оптимистический . Определена также вероятность их наступления. Сумма вероятностей равна единице. Вероятность наступления какого-либо события менеджер оценивает на основе статистических данных за прошедший период с учетом мнений экспертов или опираясь на собственные прогнозы. Так, если прогнозируется событие, которое уже имело место в прошлом, менеджер, руководствуясь статистическими материалами, может довольно точно определить вероятность его наступления. Взять, к примеру, компанию, которая страхует клиентов от несчастного случая. Если в прошлом на 1000 застрахованных было зафиксировано 25 несчастных случаев, то вероятность этого события можно оценить как 2,5%.

При прогнозировании сложных экономических ситуаций или при оценке принципиально новых инвестиционных проектов статистика отсутствует. В этих случаях менеджеры вынуждены прибегать к оценкам экспертов, финансовых консультантов, к результатам научных исследований и собственного опыта. В этом случае чрезвычайно важен квалифицированный отбор экспертов и корректная обработка их мнений. Только так можно получить объективный результат.

Имея экспертную оценку вероятности по каждому из сценариев, можно определить наиболее вероятный исход по каждому из проектов. Для этого рассчитывается ожидаемая доходность (В ). Это делается по формуле:

где Д i - доходность по сценарию i ;

p i - вероятность развития событий по сценарию i ;

n - общее число возможных сценариев.

Наиболее вероятный результат, исходя из возможных сценариев, для каждого из проектов составит:

Д А = 0,25· 20 + 0,5 · 30 + 0,25 · 40 = 30% ;

Д B = 0,25 · 10 + 0,5 · 30 + 0,25 · 50 = 30% .

Итак, наиболее вероятная доходность по проекту А и проекту В будет одинаковой, и составит 30%. Однако разброс (вариация) ожидаемых доходностей по проекту В больше. Он колеблется от 10 до 50%. По проекту А разброс доходностей ниже: от 20 до 40%. Уже на основе этих данных можно сделать предварительный вывод, что проект В является более рискованным. Здесь отклонение ожидаемых доходностей от наиболее вероятного результата значимее.

Но как оценить степень риска? Для этого необязательно строить графики оцениваемых показателей для всех проектов. Достаточно использовать такие измерители, как дисперсия, среднеквадратическое (стандартное) отклонение, коэффициент вариации.

Дисперсия характеризует степень разброса возможных результатов от наиболее вероятного значения, присущего проекту. Дисперсия (δ 2) дискретного распределения рассчитывается по формуле:

,

На основе данных, представленных в таблице 8.1, определим дисперсию для проектов А и В :

Как видим, проект В имеет более высокое значение дисперсии, и его поэтому можно оценить как более рискованный. Если менеджеры не склонны рисковать, то они отдадут предпочтение проекту А .

На основе показателя дисперсии рассчитывают среднеквадратическое (стандартное) отклонение - статистическую меру вариации или широты распределения:

.

Стандартное отклонение измеряется в тех же единицах, что и оцениваемый показатель. Если мы пытаемся оценить доходность в процентах, то и стандартное отклонение также будет измеряться в процентах. В нашем примере стандартное отклонение для проекта А равно = 7,07%, а для проекта В = = 14,1%, что вновь подтверждает более высокий риск проекта В .

Итак, на основе показателей дисперсии и стандартного отклонения можно сделать вывод о большей рискованности проекта В . Данный вывод абсолютно справедлив, поскольку наиболее вероятная доходность по обоим рассматриваемым проектам одинакова и составляет 30%. А как быть в том случае, если по одному из проектов доходность и стандартное отклонение выше, чем по другому. Рассмотрим пример данных по проекту I и проекту II (табл. 8.2).

Таблица 8.2

Риск и доходность по проектам (цифры условные), %

Проект I является более доходным по сравнению с проектом II, но одновременно он имеет и большую степень риска. Стандартное отклонение по проекту составляет 7,5%, а по проекту II - только 6,1%. Для принятия решения в данном случае необходимо рассчитать коэффициент вариации.

Коэффициент вариации показывает меру относительной рискованности и характеризует риск на единицу наиболее вероятного результата. Коэффициент вариации (CV) рассчитывается как отношение стандартного отклонения к ожидаемому результату:

В рассматриваемом примере коэффициент вариации для проекта I равен 7,5: 30 = 0,25. Для проекта II характерна иная цифра: 6,1: 25 = 0,24. Чем выше коэффициент вариации, тем больше степень риска на единицу результата. Следовательно, проект I, имеющий более высокий коэффициент вариации, является более рискованным. Несмотря на то, что проект I предполагает более высокую доходность, грамотный финансист предпочтет проект II. Здесь относительный риск (на единицу доходности) все-таки ниже.

Древо вероятностей

Измерение риска на основе дисперсии базируется на показателях вероятности наступления события по каждому из рассматриваемых сценариев. Однако оценка события и вероятность его наступления со временем меняются, поскольку трансформируются и внутренние факторы, оказывающие влияние на деятельность компании. По прошествии нескольких этапов появляются промежуточные результаты. Это позволяет более точно оценивать вероятность наступления последующих событий. Как правило, результат, полученных на первом этапе, оказывает влияние на итоги всех последующих. Словом, существует определенная зависимость между результатами, полученными в разные периоды осуществления проекта.

Понятно, что результат первого периода неизбежно обусловливает ряд возможных вариантов развития событий в следующем периоде. Если же в ходе первого периода будет достигнут другой результат из-за развития событий по иному сценарию, то в дальнейшем появится другое множество вариантов. Для оценки временного фактора, когда меняется математическое ожидание и дисперсия вероятного распределения по мере перехода от одного этапа к другому, строится древо вероятностей, где:

1, 2 - исходные вероятности, соответственно, лучшая и худшая;

1.1, 2.1 - условные лучшие вероятности;

1.2, 2.2 - условные худшие вероятности.

По оси ординат показывается результирующий показатель проекта, в качестве которого может выступать доходность, денежный поток и т.п. На рис. 8.1 в качестве результирующего показателя рассматривается денежный поток: чем он больше, тем эффективнее проект. На рисунке представлены денежные потоки в течение трех периодов .

По истечении первого периода могут быть достигнуты два результата: лучший - верхняя ветвь и худший - нижняя ветвь. Каждый из полученных результатов, в свою очередь, дает несколько последующих вариантов, так как при достижении лучшего варианта по итогам первого периода развитие будет осуществляться по одному сценарию, а в случае получения худшего результата - по другому. Аналогичная картина наблюдается при завершении второго периода и переходе к третьему периоду .

В рассматриваемом примере начало первого периода не зависит от событий, которые были прежде. Вероятные результаты получаются при завершении первого периода (первые две ветви). Их называют исходными вероятностями. Для всех последующих периодов результаты зависят от развития предыдущих событий. Поэтому вероятности, соответствующие в нашем примере второму и третьему периодам, называют условными. Следовательно, если изучить цепочку исходной и условных вероятностей в их единстве, то получим совместную вероятность развития событий.

Пример 8.1

Рассмотрим пример расчета чистых денежных потоков по проекту для двух периодов. Первоначальные вложения составили 20 млн руб. в период 0. В результате этих вложений возможны два варианта денежных потоков в 1-м периоде. С вероятностью 0,4 будет получен убыток в 10 млн руб. и с вероятностью 0,6 - положительный денежный поток, равный 15 млн руб.

Отрицательный поток на 1-м периоде в размере 10 млн руб. вызывает во 2-м периоде с вероятностью 0,3 денежный поток, равный 12 млн руб., и с вероятностью 0,7 - поток, равный 22 млн руб. Положительный поток в размере 15 млн р., в свою очередь, на втором этапе с вероятностью 0,4 вызывает денежный поток в сумме 30 млн руб. и с вероятностью 0,6 - денежный поток, равный 40 млн руб. Таким образом, исходная вероятность в размере 0,4 разделяется на совместные вероятности 0,12 и 0,28, а исходная вероятность 0,6 - на 0,24 и 0,36.

Учитывает все возможные доходы и определяет весомость того дохода, получение которого имеет наибольшую вероятность . В основу ожидаемой доходности положено понятие математического ожидания .

Ожидаемая доходность вычисляется по формуле:

M ⁡ (R) = ∑ i = 1 n P i ∗ R i {\displaystyle \operatorname {M} (R)=\sum _{i=1}^{n}P_{i}*R_{i}} ,

Значение i {\displaystyle i} доходности (окупаемость инвестиций),

- вероятность получения доходности R i {\displaystyle R_{i}} ,

N {\displaystyle n}

Например, если известно, что инвестиция даёт 50 % вероятности получения 10 % доходности, 25 % вероятности получения 20 % доходности, 25 % вероятности получения −10 % доходности, ожидаемая доходность будет равна 7,5 %

= (0,5) (0,1) + (0,25) (0,2) + (0,25) (-0,1) = 0,075 = 7,5 %

Фактическая доходность может отличаться от полученного значения ожидаемой доходности. Статистический метод вычисления дисперсии случайной величины позволяет измерить вероятность отклонения фактической доходности от ожидаемой доходности. Чем выше дисперсия доходности у финансового инструмента, тем больше неопределённость у инвестора о будущих доходах. Следовательно инструмент с большей величиной дисперсии доходности является более рискованным финансовым инструментом.

Дисперсия

M (R) {\displaystyle M(R)} - ожидаемая доходность,

P i {\displaystyle P_{i}} вероятность получения доходности R i {\displaystyle R_{i}} ,

N {\displaystyle n} - количество потенциальных значений доходности.

Для приведённого выше примера дисперсия будет равна 0,011875:

= (0,1-0,075)² * (0,5) + (0,2-0,075)² * (0,25) + (-0,1-0,075)² * (0,25) = 0,011875

Понятие инвестиционного портфеля.

Инвестиционный портфель представляет собой целенаправленно сформированную в соответствии с определённой инвестиционной политикой и выбранной управленческой стратегией совокупность вложений в различные инвестиционные объекты.

Процесс формирования эффективного портфеля инвестиций, отвечающего возложенным на него ожиданиям, состоит из шести основных этапов.

• Первый этап, заключается в формулировании чётких инвестиционных целей, относительно совокупной ожидаемой и желаемой доходности инвестиционных вложений, максимально допустимого и предпочтительного уровня инвестиционного риска, а также требуемой ликвидности инвестиционных объектов. Альтернативность рассмотренных целей обуславливает выбор приоритетных или сбалансированных показателей служащих критерием при выборе инвестиционных инструментов.
• Второй этап направлен на формирование инвестиционной политики фиксирующей предпочтения относительно типов ценных бумаг, из которых предполагается формирование портфеля, секторов к которым должны относить приобретаемые бумаги, учёт действующих законодательных ограничений и прочих факторов.
• Третий этап заключается в выборе активной или пассивной модели управления инвестиционным портфелем исходя из наиболее приоритетных целей.
• Четвёртый этап подразумевает основывающийся на фундаментальном, техническом и портфельном анализе, подбор ценных бумаг, отвечающих определённым в процессе первого этапа критериям.
• Пятый этап предусматривает деятельность по управлению уже сформированным инвестиционным портфелем, направленную на сохранение первоначальных вложений и обеспечение общей целевой направленности портфеля.
• Шестой этап ориентирован на оценку эффективности управления портфелем инвестиций одним из наиболее объективных методов.

Доходность инвестиционного портфеля.

Главными параметрами при формировании и управлении инвестиционным портфелем, являются его ожидаемая доходность и риск. В связи с отсутствием возможности точного определения бедующей динамики вышеуказанных параметров, данные величины оцениваются, в первую очередь, на основе статистической информации за предыдущие периоды времени.

Ожидаемая доходность портфеля рассчитывается на основе ожидаемой доходности содержащихся в нём активов двумя способами.

Первый состоит в том, чтобы на основе прошлых статистических данных доходности актива рассчитать её среднеарифметическое значение по следующей формуле:

В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности для 4 ценных бумаг входящих в состав «голубых фишек» российского фондового рынка, на основании их ежемесячных доходностей за последние три года.

Из полученных значений следует, что наиболее привлекательной ценной бумагой являются обыкновенные акции ОАО НК «Лукойл», с ожидаемой доходностью в расчёте на месяц в 0,42%.

Второй заключается в учёте возможного будущего вероятностного распределения доходности актива. Ожидаемая доходность актива определяется как среднеарифметическая взвешенная, где весами являются вероятности каждого события, которые в сумме должны составлять 100% и рассчитывается по следующей формуле:

В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности несуществующей ценной бумаги.

Из полученного значения следует, сто ожидаемая доходность ОА ОАО «АлмаЗ», равна 0%.

Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля при невозможности заимствования средств или осуществления коротких продаж.

Формируемый инвестиционный портфель состоит из нескольких ценных бумаг, каждая из которых обладает своей ожидаемой доходностью, среднеарифметическая ожидаемая доходность которых, является ожидаемой доходностью инвестиционного портфеля и рассчитывается по следующей формуле:


Удельный вес n-ой бумаги в портфеле рассчитывается, как отношение её стоимости к стоимости всего портфеля по следующей формуле:


В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности инвестиционного портфеля состоящего из 4 ценных бумаг входящих в состав «голубых фишек» российского фондового рынка, на основании их ежемесячных доходностей за последние три года.

Из полученного в ходе расчётов значения следует, что ожидаемая доходность состоящего из вышеуказанных 4 ценных бумаг инвестиционного портфеля, равна 0,23%.

Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля при возможности заимствования средств.

Формирование инвестиционного портфеля может осуществляться не только на собственные средства, но и на заёмные, в результате чего, возникает эффект финансового рычага и увеличивается ожидаемая доходность портфеля. В этом случае, денежные средства занимаются под более низкую процентную ставку и размещаются в потенциально более доходный актив, образуя портфель, состоящий фактически из двух активов, приобретаемой ценной бумаги и заимствованных средств. Ожидаемая доходность портфеля рассчитывается по следующей формуле:


В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности инвестиционного портфеля состоящего из 4 ценных бумаг входящих в состав «голубых фишек» российского фондового рынка, на основании их ежемесячных доходностей за последние три года. В качестве заёмных средств будем использовать краткосрочный кредит (сроком на 1 месяц) с простой процентной ставкой заимствований, равной 12 процентам годовым.

Из полученных в ходе расчётов значений следует, что ожидаемая доходность инвестиционного портфеля составила 1,74 процента. За счёт привлечения заёмных финансовых ресурсов, доходность портфеля была увеличена на 0,8 процента, что говорит об эффективности использования заёмных средств, в формировании инвестиционного портфеля.

Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля при использовании только заёмных средств.

Формирование инвестиционного портфеля может осуществляться исключительно за счёт заёмных средств, что имеет только теоретическое значение, поскольку получение кредита связано с определённым обеспечением полученных средств. Поэтому ожидаемый результат необходимо оценивать относительно тех средств, которые в этом случае блокируются.

Ожидаемая доходность портфеля с использованием только заёмных средств рассчитывается по следующей формуле:


В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности инвестиционного портфеля состоящего из 3 ценных бумаг входящих в состав «голубых фишек» российского фондового рынка. Расчёт будет вестись на основании их ежемесячных доходностей за последние три года, а доля заёмных средств в инвестиционном портфеле, будет составлять 100 процентов.

Из полученных в ходе расчётов значений следует, что путём выбора инвестиционных объектов с наибольшими ожидаемыми доходностями возможно формирование инвестиционного портфеля за счёт только заёмных средств, а также рассчитывать на получение дохода от подобной операции. Так, ожидаемая доходность используемого в данном примере инвестиционного портфеля, составила 1,6 процента.

Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля при возможности коротких продаж.

Формирование инвестиционного портфеля может осуществляться с использованием короткой продажи занятого у брокера актива без процентов и резервирования средств, по обеспечение другими активами, находящимися в инвестиционном портфеле. Ожидаемая доходность портфеля в данном случае, будет рассчитываться по следующей формуле:


В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемой доходности инвестиционного портфеля состоящего из 4 ценных бумаг входящих в состав «голубых фишек» российского фондового рынка. Расчёт будет вестись на основании их ежемесячных доходностей за последние три года, а доля занятых у брокера ценных бумаг будет равна 30% стоимости портфеля. Также, в данном примере, брокер не взимает процентов за предоставленные ценные бумаги и не резервирует часть средств, в качестве их обеспечения.

Из полученных в ходе расчёта значений следует, что использование занятых у брокера и предназначенных для продажи ценных бумаг, позволило увеличить ожидаемую доходность инвестиционного портфеля до 5,63 процентов. На практике, допускается продажа заёмных ценных бумаг в том случае, если их ожидаемая доходность не превышает доходности приобретаемых ценных бумаг. В противном случае, велик риск получения убытков от данной операции.

Риск инвестиционного портфеля

Основополагающими мерами риска финансового актива являются такие показатели как стандартное отклонение (волатильность) и дисперсия его доходности, которые говорят о степени возможного разброса фактической доходности вокруг его средней доходности. Данные показатели можно определить на основе прошлых статистических данных доходности актива.

Дисперсия является показателем рассеяния фактических значений доходности акции вокруг её средней доходности и рассчитывается по следующей формуле:


Однако, размерность дисперсии представляет собой квадрат доходности ценной бумаги. Если в формуле учитывается доходность в процентах, а размерность дисперсии, это процент в квадрате, поэтому показателем такой размерности не всегда удобно пользоваться. Поэтому из дисперсии извлекают корень и получают стандартное отклонение последующей формуле:
В отличие от ожидаемой доходности инвестиционного портфеля его риск не является средневзвешенной величиной стандартных отклонений доходностей содержащихся в нем ценных бумаг. Данное несоответствие связанно с различной реакцией ценных бумаг на изменение рыночной конъюктуры, в результате чего, стандартные отклонения доходности различных ценных бумаг в ряде случаев будут погашать друг друга, что приведёт к снижению риска инвестиционного портфеля. В связи с этим, при подборе ценных бумаг в портфель инвестиций принято определять степень их взаимосвязи на основании значений ковариации и коэффициента корреляции.

Ковариация показывает зависимость между двумя ценными бумагами и может быть:

• положительной - характеризующейся однонаправленным изменением доходностей ценных бумаг;
• отрицательной - говорящей о противоположном изменении доходностей ценных бумаг;
• нулевой - отражающей отсутствие зависимости между ценными бумагами.

Расчёт ковариации осуществляется по следующе формуле:


В качестве примера определения ковариации между ценными бумагами осуществим расчёт помесячной ковариации между 2 ценными бумагами российского фондового рынка. Расчёт проводится на их доходности за последние 8 лет, т.е. с 2006 года. Полный список возможных значений ковариации для ключевых ценных бумаг РФР.

Из полученных значений можно сделать следующие выводы: во всех рассматриваемых временных окнах наблюдается положительная ковариация, свидетельствующая об однонаправленном движении рассматриваемых ценных бумаг.

Коэффициент корреляции отражает степень зависимости двух ценных бумаг. В отличие от ковариации, данный показатель не зависит от единиц измерения доходностей ценных бумаг и не характеризует рассеяние доходностей вокруг средних значений. В результате чего ковариация не позволяет получить наглядное отражение степени взаимосвязи между инструментами.

Данный коэффициент имеет значения в диапазоне от -1 до +1 и рассчитывается по следующей формуле:


В качестве примера, осуществим расчёт данного коэффициента на аналогичных условиях с теми, что использовались при определении ковариации.

Из полученных в ходе расчёта значений следует, что в 91% случаев корреляция является положительной, следовательно, динамика доходностей ценных бумаг является зависимой. В случае снижения котировок одной ценной бумаги, вторая будет следовать за ней.

После определения взаимосвязи меду ценными бумагами путём расчёта ковариации и коэффициента корреляции можно приступить к подбору инвестиционных объектов и определению совокупного риска портфеля, рассчитываемого несколькими способами, ключевые из которых будут далее рассмотрены.

Риск портфеля состоящего из двух активов определяется на основании их ковариации, удельных весов и стандартных отклонений по следующей формуле:


В качестве примера определения риска инвестиционного портфеля состоящего из 2 ценных бумаг, осуществим расчёт риска портфеля состоящего из ОА ОАО «Газпром» и ОА ОАО «Лукойл». Расчёт ожидаемого риска будет проводиться на их ежемесячных доходностях за последние восемь лет.

Из полученных значений можно сделать следующие выводы. Первый, наименьший риск инвестиционного портфеля показывают декабрьские вложения (порядка 3 процентов), майские наибольший (10,5 процентов). Второй, наибольшее влияние на риск портфеля оказывает волатильность содержащихся в нём инструментов.

Другой способ расчёта риска портфеля из двух ценных бумаг , применяется в том случае, если корреляция их доходностей равна или близка к значению +1. Таким образом, риск инвестиционного портфеля представляет собой средневзвешенный риск входящих в него ценных бумаг и рассчитывается по следующей формуле:


В качестве примера использования данного способа, осуществим расчёт ожидаемого риска на основании доходностей обыкновенных акций ОАО «Банк ВТБ» и ОАО «Сбербанк России», являющихся представителями одного сектора с наибольшей корреляцией доходностей (0,835).

Из полученных значений следует, что в данном случае диверсификация портфеля не привела к сокращению совокупного риска инвестиционного портфеля, а только усреднила его. Следственно, при изменении рыночной конъюктуры доходности ценных бумаг будут изменяться в прямой зависимости в одном и том же направлении.

Третий способ расчёта риска портфеля из двух ценных бумаг применяется в том случае, если значение корреляции их доходностей равно -1 или незначительно больше.

В данном случае, формула расчёта риска портфеля из двух активов с корреляцией + 1 трансформируется в формулу разницы и выглядит следующим образом:

На практике, к тому же на российском фондовом рынке найти инструменты с близкой к -1 отрицательной корреляцией тяжело, а в составе «голубых фишек» таких инструментов вовсе нет, чего нельзя сказать про валютный рынок. Примером подобной отрицательной корреляции может служить валюта США и Японии. За десятилетний период, корреляция между этими валютами составила -0,85.

Объединив в определённой пропорции данные валюты в инвестиционном портфеле, можно добиться безрисковых вложений, также не приносящих инвестиционного дохода и направленных на сохранение капитала и его защиту от валютных рисков.

Наиболее эффективным способом формирования хорошо диверсифицированного инвестиционного портфеля, является распределение капитала между ценными бумагами, значение корреляции между которыми наиболее близко к нейтральному значению.

Риск портфеля из двух активов с отсутствием корреляции между ними , определяется по следующей формуле:

В качестве примера использования данного метода, осуществим расчёт риска инвестиционного портфеля, состоящего из 2 ценных бумаг с наиболее близким к 0 значением корреляции их доходностей. Наиболее подходящими для поставленной задачи, являются обыкновенные акции ОАО «Ростелеком» и ОАО «Северсталь». Совокупная корреляция между их ежемесячными доходностями за последние восемь лет, равна 0,15.

Из полученных в ходе расчётов значений, можно сделать следующий вывод, риск сформированного нами инвестиционного портфеля находится в диапазоне от 5,3% до 14,9%, в зависимости от месяца его ориентировочного формирования. Однако сказать, как на практике поведёт себя одна бумага, по отношению к другой не представляется возможным.

Риск инвестиционного портфеля из нескольких ценных бумаг.

В заключение отражения способов определения риска портфеля, осуществим расчёт риска для инвестиционного портфеля из нескольких ценных бумаг. Осуществлять оценку данного показателя будем на основе ежемесячных доходностей ценных бумаг трёх крупнейших эмитентов. А именно, обыкновенных акций ОАО «Банк ВТБ», ОАО НК «Лукойл» и ОАО «Сбербанк России».

Следует заметить, что приведённые способы оценки таких основополагающих характеристик любого инвестиционного портфеля, как его риск и ожидаемая доходность, являются основополагающими, а не общепринятыми и наиболее эффективными. Как правило, в любой крупной компании, осуществляющей инвестиционную деятельность на рынке ценных бумаг, для оценки этих неотъемлемых качеств портфеля используются собственные методики, характеризующиеся наибольшей точностью оценки.

--------База для осуществления расчётов в следующем посте (не вместилась)---------

Опираясь на полученные в ходе расчётов значения данных показателей, перед управляющим стоит задача подбора инвестиционных объектов с целью формирования эффективного и целесообразного портфеля. Главной ориентацией которого, является наибольшая ожидаемая доходность при наименьшем или допустимом уровне риска.

Исходя из преследуемых управляющим целей и его отношения к риску, принято классифицировать инвестиционные портфели следующим образом:

• Агрессивные портфели, нацелены на получение наибольшего инвестиционного дохода от операций с ценными бумагами, характеризующимися высоким уровнем ожидаемого риска. В качестве примера можно привести ОПИФ «Газпромбанк – Акции».
• Умеренные портфели, характеризуются среднерыночными значениями ожидаемого риска и ожидаемой доходности. В качестве примера можно привести ОПИФ «Газпромбанк – Сбалансированный».
• Консервативные портфели, отличаются высоким уровнем надёжности инвестиционных вложений. В качестве примера можно привести ОПИФ «Газпромбанк – Казначейский».

Управление инвестиционным портфелем.

Управление инвестиционным портфелем представляет собой совокупность методов и технологических возможностей, применяемых к различным ценным бумагам, и направленных на сохранение первоначальных стоимости инвестиционных вложений, достижение максимального уровня дохода при наименьшем уровне риска и обеспечение общей инвестиционной направленности портфеля.

Управление портфелем инвестиций может быть представлено в качестве активной или пассивной моделей, применяемых исходя из определённой инвестиционной направленности портфеля.

Активная модель управления инвестиционным портфелем предполагает постоянную систематическую работу инвестиционных менеджеров, направленную на повышение эффективности инвестиционной деятельности, путём подбора ценных бумаг с наибольшими ожидаемыми доходностями при допустимом уровне риска. Точное выявление и своевременная покупка недооценённых рынком ценных бумаг, позволяют получить гораздо более высокие результаты, по сравнению с пассивной моделью.

Пассивная модель управления инвестиционным портфелем заключается в формировании хорошо диверсифицированного рыночного портфеля, с заранее фиксированным уровнем риска, рассчитанным на длительный период времени. Данная модель управления является наиболее привлекательной на развитых фондовых рынках с относительно стабильной конъюнктурой в условиях умеренного экономического роста.

Наиболее распространёнными стратегиями управления портфелем ценных бумаг пассивной модели являются:

1) Стратегия копирования индекса – заключается в формировании портфеля, состав, структура и характеристики которого максимально схожи с составом, структурой и характеристиками выбранного фондового индекса. Основной задачей данной стратегии является минимизация стандартного отклонения разности между доходностями сформированного портфеля и копируемого индекса.
Использование стратегии копирования фондового индекса сопряжённо с высокими транзакционными издержками, возникающими в процессе формирования портфеля и связанными с приобретением большого количества содержащихся в выбранном индексе ценных бумаг. Управляющие, с целью минимизации вышеуказанных издержек прибегают к частичному копированию индекса, путём вложений в ценные бумаги, динамика которых наиболее схожа с динамикой фондового индекса.

2) Стратегия скольжения по кривой доходности – представляет собой краткосрочные вложения в долгосрочные долговые ценные бумаги (облигации), характеризующиеся наибольшей годовой доходностью по сравнению с их краткосрочными аналогами. Данная стратегия применяется управляющими с ограниченными инвестиционными горизонтами, предполагающими сохранение восходящей формы кривой доходности в будущем.

3)Стратегия иммунизации инвестиционного портфеля – заключается в выборе долговых ценных бумаг (облигаций) с таким инвестиционным горизонтом, в течение которого на финансовом рынке прогнозируется стабильная процентная ставка, не приводящая к изменению стоимости подобранных ценных бумаг. Так же, в процессе управления сформированным портфелем происходит реинвестирование купонных доходов, позволяющее застраховать портфель от изменения стоимости содержащихся в нём облигаций, вызванного незначительным изменением процентной ставки.

Традиционные механические схемы управления портфелем ценных бумаг имеют следующие основные разновидности:

1) Схема дополнительной фиксированной суммы – характеризуется фиксированной суммой вложений в ценные бумаги через фиксированные временные интервалы. Цикличность колебаний курсов ценных бумаг позволяет получать прибыль за счёт прироста их курсовой стоимости. Реализуется путём приобретения наибольшего количества ценных бумаг при значительном понижении их котировок, и наименьшего количества при повышении соответственно.
Данная схема управления является крайне пассивной и наиболее рискованной в периоды экономической нестабильности, подразумевая усреднение позиций в ценных бумагах с отрицательной доходностью, что приводит к потере значительной стоимости портфеля при наступлении экономического кризиса.

2) Схема фиксированной спекулятивной суммы – подразумевает разделение портфеля ценных бумаг на консервативную и спекулятивную части. Величина спекулятивной части формируется из высокорискованных ценных бумаг и поддерживается на изначально установленном уровне.

3) Схема фиксированной пропорции – так же, как и схема фиксированной спекулятивной суммы подразумевает разделение портфеля на две части, первая из которых должна находиться в заданной пропорции по отношению ко второй.

4) Схема плавающих пропорций – заключается в формировании портфеля ценных бумаг с рядом установленных взаимосвязанных соотношений между спекулятивной и консервативной частью.

Материал из главы моей дипломной работы, пользуйтесь на здоровье.
Продолжение следует, удачной торговли!

PS- Гусев КОНЬ !=)