Адаптивное моделирование инвестиционных решений на основе одноиндексной модели У. Шарпа

• Автор: Бахолдин, Сергей Владимирович
• Шифр специальности: 08.00.13
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 140 с.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. ПРОИСХОЖДЕНИЕ И СУЩНОСТЬ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ
1.1. Неопределенность на фондовом рынке. Факторы, порождающие неопределенность
1.2. Сущность, механизмы и формы адаптации
1.3. Специфика адаптивного моделирования экономических процессов
2. АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ ПОРТФЕЛЬНОГО ИНВЕСТИРОВАНИЯ
2.1. Основные идеи и подходы- к адаптивному моделированию портфельных решений на фондовом рынке
2.2. Одношаговые адаптивные модели портфельного инвестирования
2.3. Многошаговые адаптивные модели портфельного инвестирования
3. ОБОБЩЕННЫЙ ПОДХОД К АДАПТИВНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ
3.1. Модели портфельного инвестирования с настраиваемой структурой адаптивного механизма
3.2. Вычислительные эксперименты с адаптивными моделями портфельного инвестирования ;
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. Современная финансовая теория не в полной мере отвечает требованию адекватного отображения реалий предметной области в некоторых аспектах. В частности это касается рынка акций. Мы склонны полагать, что большинство моделей финансовой теории полезны разве что для формирования некоторого непротиворечивого представления об объекте исследования и отдаленного представления о факторах, оказывающих влияние на его состояние. Использование их без существенных модификаций, способных повысить адекватность, вряд ли может принести пользу при обосновании стратегических и тактических решений на фондовом рынке. Правдоподооный прогноз рыночной динамики скорее является предпочтительным результатом моделирования, нежели ее описание.
В самой теории финансов очевиден определенный диссонанс: моделирование de facto нестационарных процессов фондового рынка осуществляется в предположении их стационарности. Этот вывод справедлив и для моделей портфельного инвестирования. В своей сущности нестационарность представляет собой не что иное, как результат влияния неопределенности, имманентной как процессам фондового рынка, так и любым недетерминированным рыночным процессам. Размышляя о вопросах моделирования процессов фондового рынка в условиях неопределенности, мы находим привлекательными решения, использующие адаптивный подход. В то же время мы не настаиваем на том, что адаптивный подход является единственно верным, но склонны считать, что аппарат, при разработке которого будут реализованы принципы адаптации, будет более выигрышным.
Подтверждением нашей точки зрения является практика организации торгов на фондовом рынке. Большинство фондовых бирж, будучи заинтересованными в перманентном притоке и обороте капитала на организуемом ими рынке, как правило, применяют модели, в которых в неявном виде используется адаптивный механизм (модель Блека-Шоулса-Мертона с подра-

зумеваемой волатильностью, ежедневный пересчет бета-коэффициентов модели Шарпа-Линтнера). Однако целью такой адаптации является иллюстрация практической значимости рекомендаций финансовой теории, а не забота о доходности инвестора. По-нашему мнению, инвесторам целесообразно проводить адаптивные расчеты, но исходя из собственных целевых установок. Будучи интуитивно понятной, идея портфельного инвестирования представляется нам в высшей степени привлекательной для изучения и включения в соответствующий математический аппарат адаптивных механизмов.
Степень разработанности проблемы. Проблема портфельного инвестирования было поставлена задолго до исследования Г. Марковица. В то же время стоит признать, что основу первого варианта завершенной научной теории портфеля составила именно его работа. Как и любое начинание, относительно молодая теория содержала некоторые поводы для критики. Однако это не помешало группе последователей, в частности У. Шарпу, Дж. Линтнеру, Ф. Блеку, Дж. Тобину, развивать предложенные Г. Марковицем идеи, тем самым формируя ядро современной теории портфельного инвестирования. В настоящий момент теория портфеля является .высокодифференцированной. В значительной степени этому способствуют отечественные ученые: В.М. Аски-надзи, А.Н. Буренин, Е.М. Бронштейн, И.В. Волошин, A.B. Воронцовский,
В.В. Давние, A.B. Мельников, И.А. Наталуха, И.Г. Наталуха, А.О. Недосекин,
В И. Тинякова, A.C. Шапкин, А.Н. Ширяев, Л.П. Яновский и другие.
Многообещающим направлением, намеченным в современных работах, являются исследования, посвященные проблеме построения портфеля ценных бумаг с использованием возможностей эконометрического моделирования, Безусловно, результаты эмпирических исследований, полученных, в частности, в диссертационных работах Э.Р. Вартановой, Е.А. Ратушной, О.В. Тимченко, а также Е.А. Хлебниковой показали перспективность развиваемого ими направления.
Будет справедливо отметить, что настоящее диссертационное исследование, выполненное в рамках этого нового направления, вносит суще-
Рис. 3. Механизм адаптации Таким образом, механизм адаптации представляет собой циклическое повторение триады: вариация - отбор - сохранение. Каждое повторение цикла, по сути, является очередным шагом в направлении .усиления или закрепления полезных признаков объекта. Однако сам характер этих шагов может быть различным в зависимости от ситуации и решаемых задач, стоящих перед объектом на данном этапе. Например, для приспособления в одних ситуациях объект вынужден изменять свои структурные элементы, в других - параметры и т.д. В зависимости от этого выделяют три формы адаптации: самоорганизацию, самонастройку и самообучение.
Важно отметить, что в настоящий момент научная литература не содержит точных определений, позволяющих достаточно четко уяснить содержательный смысл этих форм. Проблемой уточнения смысла, как отмечается в [105], занимался в 1973г. Подкомитет стандартов и определений в области адаптивного обучения и распознавания образов Научного общества по системам управления Института электротехники и электроники. В опубликованном им докладе о новых определениях «самоорганизующихся процессов и самообучающихся систем» определение самообучающихся