Задача оптимизации портфеля

Численное решение задачи оптимизации портфеля с учетом лимитов методом Монте-Карло.  [c.231]


Алгоритм численного решения задачи оптимизации портфеля по соотношению математического ожидания дохода и среднеквадратичного отклонения дохода приведен в главе 15 параграфе 15.7 этой книги. Введение в рассмотрение мер риска портфеля VAR и SAR лишь дополняет этот алгоритм. Выбор конкретного решения из множества решений задачи оптимизации портфеля (то есть оптимальное соотношение величин //,  [c.243]

Задача оптимизации портфеля  [c.444]

Теперь, понимая взаимосвязь между риском и доходом и влияние ко вариации, мы можем определить задачу оптимизации портфеля. Задача оптимизации портфеля заключается в том,  [c.444]

Теперь, понимая взаимосвязь между риском и доходом и влияние ковариации, мы можем определить задачу оптимизации портфеля. Задача оптимизации портфеля заключается в том, чтобы определить, какая доля портфеля должна быть отведена для каждой из инвестиций так, чтобы величина ожидаемого дохода и уровень риска оптимально соответствовали целям инвесторов. Предположим, что цель инвестора состоит в минимизации риска портфеля, где риск измеряется дисперсией портфеля.  [c.431]


Покажем теперь, что в одно-шаговой задаче оптимизации портфеля ценных бумаг можно вместо величин (Si(Ai),..., Si(Apf)) оперировать непосредственно с процентными ставками (p(yli),..., p(Aff)), подразумевая под этим следующее.  [c.59]

ЗАДАЧА ОПТИМИЗАЦИИ ПОРТФЕЛЯ  [c.389]

Классические постановки задач оптимизации портфеля ценных бумаг  [c.132]

С учетом терминологии (см. выше раздел 6.4.3), определяющей количественные характеристики портфеля ценных бумаг в виде математического ожидания эффективности портфеля (6.4.9) и дисперсии эффективности портфеля(6.4.12), формулировка задачи оптимизации портфеля выглядит следующим образом.  [c.132]

С учетом этого, постановку задачи оптимизации портфеля с использованием стратегии Келли можно представить в виде[19]  [c.136]

Рассмотрим далее связь между оптимизацией и управлением применительно к портфелю финансовых инструментов. Если задача оптимизации портфеля осуществляется ежеквартально на начало планируемого периода, и по результатам её выполнения принимаются или же не принимаются какие-либо действия по реструктуризации портфеля (отсутствие действий рассматривается как нулевое управление), то такая стратегия эквивалентна управлению портфелем, осуществляемым один раз в квартал. При N-кратном решении задач оптимизации и N-кратном принятии решений в планируемом периоде реализуется стратегия дискретного (N раз) управления портфелем. Увеличивая количество указанных выше управлений, в пределе можем получить управление портфелем в непрерывном времени в виде некоторой траектории управляющих воздействий.  [c.147]

Основная решаемая задача - оптимизация портфеля финансовых инструментов по критерию минимизация риска портфеля при заданной его доходности. Выходной результат методологии оптимизации - это выдача рекомендаций по формированию портфеля.  [c.214]


В данном модуле решается задача оптимизации портфеля на основе алгоритмов динамического программирования Р. Беллмана. Входной информацией для алгоритмов оптимизации являются результаты прогнозирования эффективности финансовых инструментов, а на выходе процедуры оптимизации пользователь получает информацию о пропорциональных долях финансовых инструментов, из которых должен состоять оптимальный портфель.  [c.228]

Субъект риска — это экономический агент, представленный одним лицом или группой лиц, характеризующийся индивидуальными предпочтениями и возможностями. Субъект риска решает некоторую многокритериальную задачу оптимизации портфеля, одним из критериев которой выступают предпочтения по риску.  [c.205]

В качестве цели задачи оптимизации портфеля в модели AIM, как прави-  [c.727]

Теперь, когда мы научились получать достоверные оценки доходности и риска фондовых индексов, можно переходить к решению задачи оптимизации портфеля на модельных активах.  [c.82]

Финансовый менеджер задачу оптимизации портфеля (т.е. д жения требуемого уровня доходности и рискованности) план] решать с помощью модели Марковича.  [c.346]

Линейное и целочисленное программирование используется для принятия управленческих решений в таких областях, как планирование и составление графиков производства, создание и расходование складских запасов, финансовое планирование, отбор портфеля заказов, маркетинг и реклама товаров компаний и т. п. Тем не менее при всей своей прогностической способности линейное и целочисленное программирование не отличается высокой степенью предвидения элементов неоднозначности. Уже давно концептуально решена задача оптимизации поставленной цели, зависящей от ряда ограничительных факторов. Интуиция и здравый смысл являются серьезными помощниками при решении довольно простых задач и позволяют оптимизировать результат решения задачи без специальных знаний и сложных методик количественной оценки. Однако при решении сложных задач, включающих сотни переменных и ограничителей, интуиция и здравый смысл помогают мало.  [c.254]

Примеры использования ГА для оптимизации портфеля, генерации правил в финансовых задачах, составления расписаний и т.д.  [c.146]

В 15-й главе рассматриваются вопросы, связанные с оптимизацией портфеля активов. Изучается влияние корреляции между отдельными парами активов на общий риск портфеля, при этом в качестве меры риска принимается дисперсия (или среднеквадратичное отклонение). Рассказано о том, что такое эффективная диверсификация и как общий риск портфеля, составленного из произвольного количества активов, можно разделить на несистематический (диверсифицируемый) риск и рыночный (не диверсифицируемый) риск. Поставлена задача по оптимизации портфеля с учетом ограничений на состав и веса активов в портфеле (лимитов), и приведен алгоритм поиска решений этой задачи методом Монте-Карло.  [c.12]

В этой главе рассматриваются вопросы, связанные с оптимизацией портфеля активов. Изучается влияние корреляции между отдельными парами активов на общий риск портфеля, при этом в качестве меры риска принимается дисперсия (или среднеквадратичное отклонение). Рассказано о том, что такое эффективная диверсификация и как общий риск портфеля, составленного из произвольного количества активов, можно разделить на несистематический (диверсифицируемый) риск и рыночный (недиверсифицируемый) риск. Дано понятие границы эффективности на примере портфеля из двух активов и приведены формулы, которые позволяют выбрать на границе эффективности портфель с минимальным ожидаемым риском и портфель с максимальным отношением ожидаемого дохода к ожидаемому риску. Поставлена задача по оптимизации портфеля из произвольного количества активов с учетом ограничений на состав и веса активов в портфеле (лимитов), и приведен алгоритм поиска решений этой задачи методом Монте-Карло.  [c.222]

Постановка задачи по оптимизации портфеля.  [c.229]

В постановке задачи по оптимизации портфеля активов, сделанной в предыдущем параграфе, неявным образом предполагалось, что  [c.230]

Итак, задачу об оптимизации портфеля активов с учетом лимитов можно сформулировать в виде  [c.231]

Разумеется, в конечной последовательности розыгрышей (генераций наборов весов) скорее всего не удастся найти все решения задачи оптимизации. Однако, каждое найденное решение будет удовлетворять всем условиям задачи, то есть портфель, построенный с помощью этого набора весов будет "достаточно оптимальным". Если решений будет несколько, из них можно выбрать то, при котором отношение ожидаемого дохода портфеля к ожидаемому риску будет максимальным.  [c.232]

Рассмотрим теперь задачу оптимизации портфеля ценных бумаг. Пусть у инвестора есть портфель из п активов, и W — доля средств, вложенных в актив г. Мы предполагаем, что го может быть отрицательно4. Будем рассматривать только два момента времени t = 0 и t = 1. Обозначим через г — (Ri,...,Rn) вектор доходностей активов за рассматриваемый период времени, а w = (го1,. . . , гоп) — вектор, определяющий структуру портфеля X)7=i wi — го/г — I-5 В момент t — 0 доходность портфеля за один период является случайной величиной  [c.446]

Голембиовский Д. Ю., Долматов А. С. Решение задачи оптимизации портфеля производных финансовых инструментов с учетом залоговых ограни-чений/УГеория и системы управления. 2001. №4. С. 69-77.  [c.731]

После того, как решена задача оценки инвестиционной привлекательности отдельных активов, можно перейти к решению задачи формирования фондовых портфелей на этих активов. Построение фондового портфеля - эта задача управления финансовой системой, куда финансовые подсистемы отдельных активов входят лишь составляющей, но не исключительной частью. Помимо исходных данных по финансовым инструментам, исследователь в ходе решения задачи оптимизации портфеля должен принимать во внимание данные о взаимосвязи отдельных классовых фондовых инструментов друг с другом, а также влияние на фондовый рынок, где проводится инвестирование, возмущений, источником которых являются макроэкономические надсистемы фондового рынка.  [c.72]

В практике стратегического управления компаниями постоянно возникает задача оптимизации портфеля бизнесов по направлениям деятельности. Эта задача по смыслу аналогична задаче оптимизации фондового портфеля, но должна решаться на иной научной основе. Несовпадение заключается в том, что если в случае фондового портфеля мы можем допускать статистическую или квазистатистическую природу фондовых индексов и связи этих случайных процессов, то в корпоративном бизнесе на такую статистику (и на отвечающие ей вероятностные распределения) рассчитывать не приходится. Возможно лишь говорить об определенных ожиданиях, связанных с доходностью и риском соответствующих бизнес-проектов.  [c.89]

Задача оптимизации портфеля может быть сформулирована следующим образом необходимо определить доли ценных бумаг различных типов, включаемых в инвестиционный портфель, обеспечивающие миними-  [c.90]

Консультационная группа Вили-Макен имеет головную контору в Лондоне, а также филиалы в Бонне и Милане. Группа проводит консультации и выдает рекомендации по различным финансовым вопросам, в частности по вопросам инвестиций, налогообложения, страхования и заработной платы, а также оформляет юридические документы по финансовой деятельности. Обычная задача, которую ставят перед ней клиенты, — это оценка инвестиционного портфеля с целью максимизации возможного дохода и одновременной минимизации связанных с этим рисков. Эти две цели часто несовместимы, и поэтому необходимо найти компромиссное решение, а также согласовать его с клиентом, исходя из пожеланий последнего относительно уровня риска. Простые задачи могут состоять в анализе небольшого числа вариантов вложений в акции. Клиенту необходим совет, вкладывать ли деньги в определенные акции, и если да, то сколько. По акции каждого наименования имеется информация, в частности вероятный годовой доход (на основе текущей цены) и риск возникновения убытков (с точки зрения вероятности). Возможно, клиент уже решил для себя, в какие акции и сколько вложить. В любом случае, Вили-Макен посоветует, сколько и каких акций купить, с тем чтобы максимизировать достижение выбранной цели. Для решения таких задач оптимизации можно использовать линейное программирование.  [c.262]

В этом разделе мы рассмотрим решение задачи линейного программирования с помощью графических методов. Необходимо отметить, что такой метод имеет практический смысл только при рассмотрении двух неизвестных переменных (например, х и у), и он непригоден при решении задач с более, чем двумя неизвестными. Так, если руководитель производства Стенлюкс захочет определиться по количеству трех и более различных моделей холодильников, то в этом случае графический метод применять нельзя. Аналогично, аналитик по инвестициям Вили-Макен не сможет пользоваться графическим методом при оптимизации портфеля из более чем двух акций. То есть вы видите, что графический метод крайне ограничен. Однако он дает полезное представление о том, как вести поиск оптимальных решений, что может оказать помощь при анализе более сложных задач с большим количеством переменных.  [c.266]

Современная портфельная теория возникла в США ещё в 50-х годах XX века. Одним из основоположников СПТ считается нобелевский лауреат Гарри Марковитц. Большой вклад в развитие этой теории внесли американские экономисты Шарп и Тобин. СПТ возникла на основе традиционного подхода к портфельному инвестированию. Задачи оптимизации инвестиционного портфеля сводятся в СПТ либо к специально разработанным, либо к уже известным алгоритмам. Ядро метода Марковитца, например, - алгоритм квадратической оптимизации при линейных ограничениях, который может быстро и эффективно решаться на ЭВМ.  [c.7]