Курсовая работа: Методы управления рисками в ЗАО Альфа-Банк

Однако такой подход трудно соотнести с традиционными способами построения оптимального рыночного портфеля, которые, в силу использования в своей основе средних значений доходности, рассчитаны на долгосрочные инвестиции (пассивную стратегию управления портфелем). В связи с этим возникает необходимость в разработке стратегий для краткосрочных портфельных инвестиций, по возможности свободных от предположений о рыночной эффективности, которая в последнее время очевидным образом нарушается.

Учитывая недостатки методологии VaR, изложенные в разделе 1.3 данной работы, мы рекомендуем пересмотр стратегии управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк». Было бы целесообразным диверсифицировать стратегию с использованием как долгосрочных, так и краткосрочных портфельных инвестиций.

Изложим предлагаемую методику.

Расширим понятие риска как вероятности недополучения планируемых доходов в условиях неопределенности, сопутствующей деятельности, используя системный подход.

Итак, представим, что портфель ценных бумаг - это некоторая система переменной структуры, а управление портфелем - это процесс контроля за данной системой. Целью такого управления будет являться получение запланированного дохода за определенный инвестиционный период. Риск, в свою очередь, определим как степень угрозы недостижения поставленной цели и сделаем его переменной величиной - функцией относительно текущего положения системы. Для количественной оценки степени угрозы недостижения цели используем D-оценки Руссмана. [3]

Интуитивно ясно, что тем труднее достичь поставленной цели, чем меньше запас наших возможностей по отношению к тем требованиям, которые диктует желаемая цель, т.е. угроза недостижения цели связана - и концептуально и формально - с изменяющимися во времени «трудностями», возникающими при её достижении и вызванными сопротивлением внешней среды, неидеальным качеством используемых ресурсов и собственными ограниченными возможностями. (В случае управления портфелем ценных бумаг под ресурсами мы будем понимать текущий состав портфеля, обеспечивающий ему определенную доходность.)

При этом количественная шкала оценки «трудностей» уже содержится в семантике: мы говорим, что цели достичь невозможно, если качество и количество наших ресурсов меньше требуемого; мы говорим, что цели достичь очень трудно, если этот запас лишь незначительно превышает требования и т.д.

Таким образом, основное условие, которому должна удовлетворять оценка «трудности», состоит в том, что «трудность» монотонно убывает при возрастании «расстояния» между оценками требований и ресурсной обеспеченности. Понятно также, что качество результата (цели) и качество ресурсов - это понятия комплексные, зависящие от многих факторов.

Итогом исследования такой многофакторной характеристики является введенная И.Б. Руссманом оценка «трудности достижения цели». D-оценка Руссмана - это изменяемая во времени (зависящая от положения системы) величина, которую можно трактовать как степень угрозы недостижения поставленной цели. Поскольку в нашем случае целью является получение запланированной прибыли, угрозу недостижения этой цели можно напрямую увязать с портфельным риском.

Поскольку такая оценка риска меняется во времени, она может быть использована и при краткосрочном портфельном инвестировании. Однако недостатком данного подхода является то, что для вычисления риска предстоящего периода необходимо иметь представление о поведении системы в этот период, т.е., в нашем случае, по крайней мере, иметь оценки (верхнюю и нижнюю) доходности акций, которые могут быть включены в портфель, для чего нам понадобится аппарат прогнозирования.

Современный финансовый рынок характеризуется высокой динамичностью происходящих процессов, наличием огромного числа объективных и субъективных факторов, взаимообусловливающих друг друга, относительной скудностью априорной информации о среде. В такой ситуации процесс принятия эффективного решения для большинства экономических агентов крайне затруднен. Инвестор зачастую вынужден реагировать на субъективные показатели.

Возникает необходимость выработки эффективного метода моделирования инвестиционного портфеля, формируемого экономическим агентом, определения адекватности и возможности его практического использования. В частности, для решения указанной проблемы целесообразно применять модели, основанные на применении нейросетевых технологий как инструмента прогнозирования курсовой стоимости ценных бумаг.

Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможность применять нейронные сети для решения широкого класса финансовых задач. В последние годы на основе нейронных сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.

Нейронная сеть - компьютерный алгоритм, построенный по принципу человеческого мозга и обладающий способностью к обучению. Использование компьютерной реализации моделей значительно увеличивает оперативность получения аналитического материала для принятия решений.

Следовательно, выполняются такие основные свойства управления, как эффективность, непрерывность и оперативность. Все это дает основание предполагать возможность их эффективного использования для решения различного рода финансовых задач.

Задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимум трудности достижения цели этого портфеля, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью в данном случае является получение дохода А_р1 за время t_pl.

Можно дать следующие рекомендации для выбора траектории планового периода. Как показывает анализ рыночной статистики, итог дневной торговой сессий в 75-80 процентах случаях совпадает с итогом первых трех часов торговли. Это означает, что в случае, если плановый период равен одному дню, траектория движения системы к цели должна быстрее расти в начале дня, чем в конце. Это может быть отражено с использованием траекторий вида , а также двухзвенных ломаных. Наилучших результатов при ежедневном пересмотре портфеля позволяет добиться использование траектории вида . [7]

Если плановый период составляет несколько дней, то наиболее простым предположением является равномерное движение системы к цели, т.е. траектория вида f (t) = t. Отдельного рассмотрения, конечно, заслуживают функции, составленные из n участков кривых вида , где n - количество дней, составляющих плановый период.

Для оценки риска в плановом периоде продолжительностью в несколько недель также можно рассматривать, что система движется к цели равномерно. Во-первых, относительно короткая длительность периода позволяет не предполагать, что траектория системы будет сложной. Во-вторых, это удобно с точки зрения облегчения вычислений, и для оценки риска в этом случае используется прогноз только на конец планового периода, а использование одного прогнозного значения вместо нескольких позволяет снизить погрешности оценок.

Таким образом, для перехода к следующему этапу формирования портфеля активов необходим разработанный аппарат прогнозирования коридора значений доходности для каждой акции, которая может быть включена в портфель. Предлагается использовать подход, основанный на нейросетевом прогнозировании. Как известно из практики нейросетевого моделирования, максимальную (High) и минимальную (Low) цену акции в будущем периоде на основании данных прошлых периодов удается прогнозировать со значительно более высокой точностью, чем итоговую цену (Close). [8]

Для оценки предполагаемого коридора значений курса акций предлагается использовать пятидневные скользящие средние High(5) и Low(5), которые, как показывает практика, воплощают разумный компромисс между сохранением точности исходных данных и уменьшением уровня шума.

Когда имеются оценки на конец планового периода интервалов возможных значений курсов каждой ценной бумаги, которая может быть включена в портфель, следующим шагом является формирование оптимального портфеля при помощи аппарата D-оценок Руссмана, используемого для оценки риска.

Таким образом, для каждой акции мы имеем:

1) цену закрытия перед началом планового периода, обозначим ее Close_нач;

2) прогноз ее максимального возможного значения цены в конце планового периода, пусть это Max_кон;

3) прогноз ее минимального возможного значения цены в конце планового периода - Min_кон.

Исходя из этих величин, для каждой рассматриваемой ценной бумаги определяются параметры V_min и V_max. Эти параметры соответствуют минимальному и максимальному приросту стоимости акции, для их определения используются формулы:

(3.1)

(3.2)

Далее исходя из соотношения V_min и V_max с A_pl рассчитываются необходимые для дальнейших вычислений коэффициенты k_min и k_max. Прежде чем привести формулы для них, остановимся подробнее на выборе целевого уровня прибыли портфеля A_pl.

При выборе A_pl следует иметь в виду, что если взять в качестве желаемого уровня прибыли величину больше максимального прогнозируемого изменения стоимости любой из акций, то сформировать портфель будет невозможно. Если же A_pl будет больше, чем предполагаемые значения изменений стоимостей достаточно большого числа рассматриваемых активов, то большая часть из них не будут включены в портфель, т.е. риск будет связан с небольшим числом акций, что в принципе противоречит соображениям диверсификации рисков и не согласуется с самой целью формирования инвестиционного портфеля. Также не следует выбирать целевой уровень прибыли слишком низким, иначе, если для какой-либо акции окажется V_mint_pl > A_pl, то задача поиска оптимального портфеля не будет иметь смысла. Практическое тестирование метода показало, что следует выбирать A_pl на уровне 60-70% от максимального возможного уровня прибыли, который может быть получен, если предполагать, что все активы входят в портфель в равных пропорциях. Формула для определения этого уровня следующая:

(3.3)

Теперь разъясним смысл коэффициентов k_max и k_min и приведем формулы их расчета. Также как и V_max и V_min они рассчитываются отдельно для каждой акции. Однако они не являются просто нормированными на целевой уровень A_pl показателями V_max и V_min. Параметрам k_max и k_min соответствует именно изменение стоимости, т.е. не важно, прирост или снижение. k_min соответствует меньшее по модулю изменение, а k_max - большее.

(3.4)

, (3.5)

где - функция, возвращающая знак числа t.

Заметим, что k_max всегда больше нуля, в то время как значение k_min будет положительно, если Max_кон и Min_кон одновременно больше либо одновременно меньше, чем Close_нач, и будет меньше нуля, если одно из значений Max_кон и Min_кон больше, чем цена закрытия акции на начало планового периода, а другое меньше. На самом деле, риск неполучения запланированной прибыли зависит только от величины возможного колебания цен, а не от направления колебаний. Знак большего по модулю возможного изменения цены указывает нам только на позицию, которую следует открыть по данной ценной бумаге. Если, согласно прогнозу нейрокомитета, большее возможное изменение имеет отрицательный знак, т.е. произойдет в сторону снижения курса, то открываем короткую позицию (продажа), если же большее изменение соответствует росту стоимости - длинную (покупка).

Теперь рассмотрим непосредственно этап формирования оптимального инвестиционного портфеля. Лучше всего для рассматриваемого краткосрочного периода принять предположение о равномерном движении к цели.

Пусть для возможного включения в портфель рассматривалось n различных акций. Для каждой i-й акции к данному этапу уже известны значения Close_{нач i}, Max_{кон i} и Min_{кон i}, также выбран целевой уровень прибыли A_pl. Суть формирования портфеля состоит в том, чтобы равномерно распределить риск между всеми входящими в него активами, т.е. добиться того, чтобы d_i=d_j для любых i и j, где i, j = 1,…,n, i ? j, чтобы при этом суммарный риск был минимален. Так как d_i зависит только от k_{max i} и k_{min i}, которые зависят целевого уровня прибыли A_pl, то чтобы добиться равенства трудностей по всем активам, необходимо для каждой акции выбрать свой целевой уровень A_{pl i}.

Уровень прибыли портфеля является линейной комбинацией уровней прибыли акций, входящих в его состав, т.е., если обозначить долю i-й акции как x_i (), то можно записать следующее необходимое условие: