pl ixi ? Apl
Таким образом, для определения оптимальной структуры инвестиционного портфеля требуется решить следующую задачу линейного программирования:
i = 1,…,n
xi, Apl i - изменяемые переменные
Ограничения:
xi, Apl i ? 0
kmax i > 1, kmin i ? 1
d1 = d2 = … =dn
pl ixi ? Apl
В полученном решении нас интересуют непосредственно доли каждой акции в портфеле - xi, а Apl i представляют лишь исследовательский интерес, т.к. при практическом применении методики они не задействуются.
Сформированный подобным образом оптимальный инвестиционный портфель должен регулярно пересматриваться исходя из ситуации на фондовом рынке для обеспечения наилучшей доходности за длительный период.
По итогам практического тестирования изложенной методики высокая относительная доходность позволяет утверждать, что представленная методика формирования инвестиционного портфеля является эффективной.
На основе вышеизложенного сделаем следующие выводы.
В связи с тем, что в последнее время рынки акций являются весьма нестабильными, предлагаем диверсифицировать стратегию управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк» с помощью методики краткосрочного портфельного инвестирования. Однако традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики. Поэтому возникает необходимость в разработке подходов к определению оценок риска и доходности портфельных инвестиций для краткосрочных стратегий (а также долгосрочных, но подразумевающих частый пересмотр портфеля).
В качестве основы для получения оценок риска могут быть выбраны D-оценки Руссмана, позволяющие трактовать риск как степень угрозы неполучения заявленной доходности в течение инвестиционного периода. Риск при этом становится переменной величиной и зависит от текущей доходности портфеля. С использованием аппарата D-оценок Руссмана управление портфелем ценных бумаг может рассматриваться как процесс достижения цели системой переменной структуры.
На основе полученных оценок риска можно сформировать новую краткосрочную стратегию управления инвестиционным портфелем. При этом задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимальная степень угрозы неполучения запланированной доходности, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью управления в данном случае является получение дохода Аpl за время tpl.
Оценки коридора значений доходности портфеля в предстоящем краткосрочном периоде могут быть получены с помощью нейросетевого моделирования, поскольку нейронные сети на сегодняшний день являются одним из самых эффективных инструментов в области краткосрочного прогнозирования.
Задача краткосрочного управления портфелем активов с использованием представленной методики может быть формализована в виде задачи линейного программирования.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для современных экономических систем характерным является повышение неопределенности их поведения в силу усложнения и ускорения протекающих в них процессов и увеличения масштабов последствий принимаемых решений.
Риск - это деятельность, связанная с преодолением неопределенности в ситуации неизбежного выбора, в процессе которой имеется возможность количественно и качественно оценить вероятность достижения предполагаемого результата, неудачи и отклонения от цели. В общем случае под риском понимают возможность наступления некоторого неблагоприятного события, влекущего за собой различного рода потери.
Управлять рисками - значит выполнять действия, связанные с идентификацией, анализом рисков и принятием решений, которые включают максимизацию положительных и минимизацию отрицательных последствий наступления рисковых событий.
Существующий уровень теоретических и прикладных разработок в области управления рисками не всегда может использоваться в менеджменте в силу специфики деятельности того или иного предприятия, и, следовательно, необходимо постоянное совершенствование и развитие методов управления рисками.
Система управления риском может обеспечивать выполнение целого ряда управленческих целей организации. Она может выступать в качестве основы всей управленческой деятельности, на ее базе строится управленческая стратегия и система контроля. Система управления рисками прежде всего предполагает их оценку, результаты которой позволяют в дальнейшем выбрать наиболее оптимальный способ снижения рисков. В предпринимательской деятельности наиболее часто используются следующие пути снижения рисков: приобретение дополнительных фирм, компаний с хорошо налаженной системой внедрения новых технологий; привлечение внешних конкурентов-экспертов с узкой специализацией; внедрение нововведений; максимальное использование прошлого опыта; диверсификация; лимитирование; страхование; страхование ответственности; сострахование и перестраховании; резервирование средств.
Традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики.
Управление рисками в ЗАО «Альфа-Банк» основано на использовании четырех основных методов: отказ, снижение, передача, принятие. Данные методы реализуются через следующие инструменты:
- регламентирование процессов и процедур банка, закрепление порядков проведения операций и ответственных за их проведение в локальных нормативных актах банка;
- использование системы лимитов;
- формирование резервов для покрытия возможных потерь;
- страхование рисков;
- хеджирование рисков;
- диверсификация активов и пассивов банка;
- повышение уровня автоматизации банковских процессов.
В банке происходит регулярный пересмотр и оценка эффективности системы управления рисками, что позволяет поддерживать ее в актуальном состоянии, своевременно учитывая возникающие угрозы, используя новые и совершенствуя существующие методы выявления, оценки и управления рисками.
В области управления торговым портфелем ценных бумаг банк опирается на оценку процентного риска по ценным бумагам с фиксированным доходом, на основании которой оценивается Value at Risk по портфелю ценных бумаг с активным рынком. Таким образом, используется достаточно консервативная система управления рисками.
В связи с тем, что в последнее время рынки акций являются весьма нестабильными, предлагаем диверсифицировать стратегию управления рисками торгового портфеля ценных бумаг для ЗАО «Альфа-Банк» с помощью методики краткосрочного портфельного инвестирования. Однако традиционные подходы к формированию оптимальных портфелей финансовых активов рассчитаны на долгосрочное инвестирование, так как для оценок риска и доходности они используют усредненные по большому промежутку времени характеристики. Поэтому возникает необходимость в разработке подходов к определению оценок риска и доходности портфельных инвестиций для краткосрочных стратегий (а также долгосрочных, но подразумевающих частый пересмотр портфеля).
В качестве основы для получения оценок риска могут быть выбраны D-оценки Руссмана, позволяющие трактовать риск как степень угрозы неполучения заявленной доходности в течение инвестиционного периода. Риск при этом становится переменной величиной и зависит от текущей доходности портфеля. С использованием аппарата D-оценок Руссмана управление портфелем ценных бумаг может рассматриваться как процесс достижения цели системой переменной структуры.
На основе полученных оценок риска можно сформировать новую краткосрочную стратегию управления инвестиционным портфелем. При этом задача управления портфелем ставится следующим образом: сформировать портфель таким образом, чтобы риск, трактуемый как максимальная степень угрозы неполучения запланированной доходности, при движении системы вдоль некоторой предполагаемой траектории A = f (t) был минимален. Целью управления в данном случае является получение дохода Аpl за время tpl.
Оценки коридора значений доходности портфеля в предстоящем краткосрочном периоде могут быть получены с помощью нейросетевого моделирования, поскольку нейронные сети на сегодняшний день являются одним из самых эффективных инструментов в области краткосрочного прогнозирования.
Задача краткосрочного управления портфелем активов с использованием представленной методики может быть формализована в виде задачи линейного программирования. Практическое тестирование методики подтвердило ее эффективность, и она может позволить повысить доходность инвестиционного портфеля банка при сохранении прежнего уровня риска (как при долгосрочной стратегии).
Таким образом, на любом предприятии проблема управления рисками является одной из важнейших. В банковской деятельности эта проблема также чрезвычайно актуальна, и подразумевает оценку рисков и управление ими практически в каждом из направлений работы банка. Информационно развитая и гибкая система управления рисками позволяет значительно снизить возможные потери а также затраты на управление рисками, однако никакая подобная система не может являться законченным продуктом, и нуждается в постоянной доработке и усовершенствовании. Предлагаемая в работе методика управления портфельным риском может служить примером необходимости и целесообразности подобных инноваций для системы управления риском ЗАО «Альфа-Банк».
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. CAPM // Википедия [Электронный ресурс]. - 2009. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/CAPM. - Дата доступа: 25.11.2017.
2. Альфа-Банк сегодня // Официальный сайт ЗАО «Альфа-Банк» [Электронный ресурс]. - 2017. - Режим доступа: https://www.alfabank.by/o_banke/about/. - Дата доступа: 22.11.2017.
3. Берколайко, М.З. О некоторых методах формирования и управления портфелем активов. Часть 1 / М.З Берколайко, И.Б. Руссман // Экономическая наука современной России. - 2004. - №1. - С. 18-32.
4. Берколайко, М.З. Управление портфелем ценных бумаг, основанное на системном подходе и нейросетевом моделировании / М.З. Берколайко, К.Г. Иванова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского политехнического университета. - 2008. - №6. - C. 241-245.
5. Валинурова, Л.С., Казакова, О.Б. Инвестирование: учебник для ВУЗов / Л.С. Валинурова, О.Б. Казакова. - М.: Волтерс Клувер, 2010. - 448 с.
6. Иванова К.Г. Анализ некоторых закономерностей временных рядов на рынке ценных бумаг / К.Г. Иванова //Экономическое прогнозирование: модели и методы: материалы IV междунар. науч.-практ. конф. / под ред. проф. В.В. Давниса - Воронеж: Воронеж. гос. ун-т, 2008. - С. 49-53.
7. Иванова, К.Г. Управление портфелем ценных бумаг на основе D-оценок Руссмана и нейросетевого моделирования: дис. канд. экон. наук: 08.00.13 / К.Г. Иванова. - Воронеж, 2009. - 129 л.
8. Каширина, И.Л. Методы повышения качества обучения нейронных сетей в задачах прогнозирования / И.Л. Каширина, К.Г. Иванова // Системы управления и информационные технологии. - 2007. - №4. - C. 31-36.
9. Костюченко, Н.С. Анализ кредитных рисков / Н.С. Костюченко. - М.: Атмосфера, 2010. - 406 с.
10. Лиховидов, В.Н. Фундаментальный анализ мировых валютных рынков: методы прогнозирования и принятия решений / В.Н. Лиховидов - Владивосток: Forexclub, 2010. - 234 с.
11. Лытнев, О. Основы финансового менеджмента / О. Лытнев // Курс лекций [Электронный ресурс]. - 2016. - Режим доступа: http://www.cfin.ru/finanalysis/lytnev/5-6.shtml. - Дата доступа: 22.11.2017.
12. Модель оценки риска CAPM // Информационный ресурс "Финансовые инструменты бизнеса" [Электронный ресурс]. - 2000. - Режим доступа: http://www.fintools.ru/content/document_r_6970CE48-08CC-44DC-8603-E508F3F186B4.html. - Дата доступа: 14.11.2017.
13. Ретунских, Д. Методы оценки рыночных рисков / Д. Ретунских // Финансовый спекулянт [Электронный ресурс]. - 2006. - Режим доступа: http://speculator-fin.ru/page-id-333.html. - Дата доступа: 19.10.2017.
14. Система управления рисками // Официальный сайт ЗАО «Альфа-Банк» [Электронный ресурс]. - 2015. - Режим доступа: https://www.alfabank.by/o_banke/press-center/instrukcija_o_raskrytii_informacii/standarty_raboty_banka/sistema_upravlenija_riskami/. - Дата доступа: 10.11.2017.
15. Шапкин, А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций: Монография / А.С. Шапкин. - М.: Издательско-торговая компания «Дашков и К?», 2003. - 544 с.