WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||

«1 САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ЭКОНОМИКИ И ФИНАНСОВ На правах рукописи Недосекин Алексей Олегович МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ФИНАНСОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ...»

-- [ Страница 5 ] --

Из формулы (П1.31) становится понятным назначение узловых точек в нечетком классификаторе. Эти точки выступают в качестве весов при агрегировании системы факторов на уровне их качественных состояний. Тем самым узловые точки осуществляют сведение набора нестандартных классификаторов (со своими нессиметрично расположенными узловыми точками) к единому классификатору стандартного вида, с одновременным переходом от набора нестандартных носителей отдельных факторов к стандартному 01-носителю.

Можно построить матрицу, где по строкам расположены факторы, а по столбцам – их качественные уровни. На пересечении строк и столбцов лежат значения функций принадлежности соответствующих качественных уровней. Дополним матрицу еще одним столбцом весов факторов в свертке pi и еще одной строкой с узловыми точками j. Тогда для расчета агрегированного показателя A_N по (П1.31) в полученной матрице собраны все необходимые исходные данные. Поэтому предлагаемую здесь схему агрегирования данных целесообразно назвать матричной.

Матричные схемы на основе пятиуровневых классификаторов уже давно и довольно успешно применяются для комплексной оценки уровня функционирования многофакторных систем, в том числе и финансовых (например, финансов корпорации). Об этом речь быдет идти в главах 3, 5 и 8 настоящей книги.

Все изложение данного параграфа базируется на пятиуровневом классификаторе.

На самом же деле, уровней в классификаторе может быть произвольное число, и все определяется лишь удобством моделирования. Простейший классификатор – бинарный (хорошо-плохо, высоко-низко), но он представляется слишком грубым, т.к. не фиксирует характерного среднего положения, вокруг которого и группируется большинство количественных состояний в реальной жизни. Поэтому целесообразно говорить о стандартном трехуровневом нечетком 01-классификаторе (состояния Низкий, Средний, Высокий) с функциями принадлежности следующего вида (рис. П1.7):

Рис. П1.7. Трехуровневая 01-классификация 1, 0 x 0. 5(0. µ1(x) - x), 0.2 x 0.4.(П1.32.1) 1, 0.4 x 0, 0 x 0. 5(x 0.2), 0.2 x 0. µ2 (x) 1, 0.4 x 0.6.(П1.32.2) 5(0.8 - x), 0.6 x 0. 0, 0.8 x 0, 0 x 0. 5(x µ3(x) 0.6), 0.6 x 0.8.(П1.32.3) 1, 0.8 x Аналогично, матричная схема агрегирования данных на основе трехуровневых классификаторов базируется на формуле:

N A_N µij (xi ).(П1.33) pi j i 1 j Итак, изложение базовых формализмов теории нечетких множеств завершено.

Приложение 2. Справочные материалы для оценки реитинга долговых обязательств субъектов РФ Таблица П2.1. Рейтинг относительной кредитоспособности субъектов РФ (AK&M) Сводный Сводный рейтинг рейтинг по Интегрированный Субъект РФ по экономическим финансовым рейтинг показателям показателям 1 Москва 92.48 99.06 94. 2 Санкт-Петербург 74.93 60.24 69. 3 Тюменская область 57.39 74.20 63. 4 Республика Татарстан 69.64 50.88 63. 5 Ханты-Мансийский АО 64.78 55.94 61. 6 Липецкая область 69.45 47.23 61. 7 Ямало-Ненецкий АО 68.86 47.39 61. 8 Свердловская область 69.14 42.38 59. 9 Пермская область 64.89 49.02 59. 10 Удмуртская Республика 64.09 47.87 58. 11 Московская область 59.95 51.93 57. 12 Астраханская область 59.17 50.49 56. 13 Ленинградская область 59.95 48.90 56. 14 Республика Саха (Якутия) 66.26 36.69 55. 15 Краснодарский край 56.07 54.55 55. 16 Ставропольский край 58.56 46.07 54. 17 Республика Башкортостан 56.86 44.24 52. 18 Республика Карелия 58.11 40.88 52. 19 Республика Коми 57.58 41.08 51. 20 Нижегородская область 58.54 38.54 51. 21 Республика Мордовия 54.10 46.23 51. 22 Волгоградская область 54.69 43.20 50. 23 Хабаровский край 54.73 43.02 50. 24 Саратовская область 55.67 39.28 49. 25 Ростовская область 51.77 46.26 49. 26 Калужская область 50.64 45.85 48. 27 Омская область 55.04 33.94 47. 28 Чувашская Республика 49.62 43.61 47. 29 Новгородская область 48.27 45.31 47. 30 Мурманская область 50.53 40.56 47. 31 Пензенская область 57.33 27.75 46. 32 Оренбургская область 48.99 41.81 46. 33 Вологодская область 43.51 51.11 46. 34 Иркутская область 53.25 32.95 46. 35 Смоленская область 53.68 31.21 45. 36 Псковская область 49.28 39.23 45. 37 Владимирская область 48.27 40.17 45. 38 Республика Алтай 47.74 39.65 44. 39 Тульская область 48.90 37.45 44. 40 Ярославская область 43.37 47.46 44. 41 Курская область 53.74 26.97 44. 42 Кировская область 50.33 32.22 43. 43 Белгородская область 46.02 39.87 43. 44 Приморский край 46.49 37.88 43. 45 Тамбовская область 50.20 29.94 43. 46 Новосибирская область 41.66 44.45 42. 47 Тверская область 48.29 31.94 42. 48 Воронежская область 48.69 30.69 42. 49 Красноярский край 40.24 46.03 42. Республика Северная Осетия 50 41.52 43.03 42. Алания 51 Брянская область 50.51 25.60 41. 52 Республика Дагестан 41.70 41.66 41. 53 Сахалинская область 43.75 36.00 41. 54 Архангельская область 44.35 34.32 40. 55 Ульяновская область 49.27 23.49 40. 56 Республика Калмыкия 46.18 29.14 40. 57 Республика Марий-Эл 46.46 26.93 39. 58 Калининградская область 37.18 42.26 38. 59 Амурская область 48.70 20.27 38. 60 Еврейская АО 44.90 26.41 38. 61 Ивановская область 46.32 23.42 38. 62 Республика Бурятия 41.84 31.22 38. Карачаево-Черкесская 63 41.67 30.63 37. Республика 64 Усть-Ордынский Бурятский АО 39.34 34.60 37. 65 Томская область 34.93 42.28 37. 66 Костромская область 44.38 22.46 36. Кабардино-Балкарская 67 48.41 10.77 35. Республика 68 Республика Тыва 36.87 25.17 32. 69 Курганская область 33.83 23.64 30. Табл. П2.2. Финансовые и экономические показатели субъектов РФ по состоянию но 01 января 2002 г.

Табл. П2.3. Кластеризация значений факторов X1 – X Показатель Уровень фактора:

всв с сн н Х1, % <15 15-22 22-36 36-50 > Х2, % < (-4) (-4) – (-2) (-2) - 2 2 - 8 > Х3, % >76 67-76 40-67 31-40 < Х4, млрд. руб >10 8 - 10 4-8 2-4 < Х5, % >5 3-5 1-3 0-1 < Х6, % <18 18-24 24-36 36-42 > Х7, % <(-4) (-4) – (-1) (-1) - 5 5 - 8 > Х8, % <17 17-26 26-44 44-50 > Х9, % >64 60-64 52-60 48-52 < Х10, млрд. руб >22 20-22 10-20 5-10 < Х11, тыс. руб. на >80 56-80 32-56 20-32 < жителя в год Табл. П2.4. Веса факторов в итоговой оценке Фактор Вес Фактор Вес Фактор Вес Х1 0.1 Х5 0.05 Х9 0. Х2 0.1 Х6 0.05 Х10 0. Х3 0.1 Х7 0.025 Х11 0. Х4 0.075 Х8 0.175 Всего Табл. П2.5. Результат распознавания уровней факторов Табл. П2.6. Финансовый, экономический и сводный рейтинги регионов Приложение 3. Справочные материалы для оценки скоринга акций российских эмитентов Таблица П3.1. Исходные данные по состоянию на 11.02. # Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 1AFLT 388.7 0.29 7.14 3.77 10.23 52.8 27.3 -0. 2AHTC 23.6 1.06 16.65 1.06 3.83 6.37 4.36 -1. 3ALCO 27.1 0.89 8.54 0.95 8.23 11.17 10.8 0. 4ARHE 13.7 0.11 -1.08 0.1 -4.66 -9.36 -7.87 0. 5ASRE 13.1 0.33 -5.02 0.12 -2.5 -3.07 -3.06 0. 6AVAZ 673.1 0.24 -4.84 0.8 -5.4 -16.4 -7.88 -0. 7BEGY 142.3 0.3 3.27 0.33 6.35 10.25 9.55 0. 8BISV 71.1 1.25 10.16 0.97 7.34 9.58 8.44 -0. 9BYCM 14.3 1.76 9.22 1.11 9.47 12.07 14.63 0. 10CHMF 1139 0.65 3.57 0.91 21.78 25.65 24.2 0. 11CHNG 4.6 0.02 -0.24 0.01 -3.08 -4.98 -4.91 -0. 12DGEN 17.7 0.71 -45.66 0.06 -0.13 -0.13 -0.13 0. 13EESR 6168.6 6.61 17.24 1.22 6.29 7.08 6.92 0. 14ELCH 4.8 0.45 12.09 0.53 3 4.35 3.62 0. 15ELRO 55.8 1.2 8.93 1.13 10.39 12.7 11.93 0. 16ENCO 53.5 1.35 10.55 1.3 9.26 12.32 10.71 0. 17ESBL 22.4 2.7 14.6 1.63 6.75 11.14 7.65 -1. 18ESIR 32.1 0.89 20.01 1.28 4.1 6.37 5.17 -0. 19ESKG 19.2 1.26 9.42 1 8.42 10.62 8.83 -0. 20ESKK 28.3 0.67 19.5 0.73 2.75 3.76 3.26 -0. 21ESKM 28 0.78 4.67 0.82 12.5 17.49 14.55 0. 22ESKU 11 1.05 11.4 0.89 6.25 7.78 7.21 0. 23ESLP 17 1.04 143.3 0.99 0.4 0.69 0.44 -1. 24ESMO 153.8 1.54 50.19 1.91 2.74 3.82 3.51 -0. 25ESOB 21.7 0.81 13.9 0.83 4.61 5.96 5.68 -0. 26ESOM 21 0.75 116.94 0.72 0.44 0.62 0.53 -0. 27ESOR 10.3 1.02 9.33 0.72 6.41 7.77 6.97 0. 28ESPK 23.5 0.61 4.73 0.75 10.21 15.94 13.73 -0. 29ESTB 17 1.21 10.95 1.92 8.49 17.5 9.74 - 30ESTU 24.8 1.04 -100.66 0.79 -0.56 -0.79 -0.61 -1. 31ESTV 22.3 1.55 9.36 1.04 9.35 11.14 13.8 0. 32ESUL 8.4 0.61 18.02 0.43 2.06 2.36 2.27 0. 33ESVD 17.7 0.9 7.7 1.06 8.98 13.8 11.03 -0. 34ESVL 7.1 0.59 5.16 0.54 8.41 10.56 9.36 -0. 35GAZA 140.5 0.15 -0.77 0.71 -20.57 -92.06 -33.59 -0. 36GAZP 14107.2 2.19 8.34 0.63 5.18 7.57 5.68 -0. 37GUMM 102 1.41 8.22 2.97 26.85 36.18 36.11 0. Продолжение таблицыП3. # Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 38HTCM 31.7 0.5 4.55 1.38 13.24 30.22 15.89 -0. 39IRGZ 381.3 1.29 13.34 0.58 3.58 4.38 4.05 0. 40IVTL 12.4 0.9 20.78 1.38 0.03 1.04 27.54 -0. 41KABB 4.9 0.68 6.16 0.72 8.57 11.69 11.07 0. 42KCHS 7.8 0.5 33.44 0.57 1.25 1.71 1.58 -0. 43KGTS 10.9 1.6 8.4 0.9 6.95 10.7 7.05 -0. 44KOEN 19.2 0.12 -5.12 0.12 -1.48 -2.38 -2.34 -0. 45KOLE 50.4 0.4 28.33 0.25 0.71 0.87 0.86 0. 46KRNG 62.7 0.22 6.33 0.18 1.92 2.82 2.78 0. 47KUBE 50 0.27 7.23 0.35 2.35 4.81 4.66 -0. 48KUBN 101.8 1.38 7.93 1.58 14.07 19.88 16.5 -1. 49KZBE 115.2 0.29 18.61 0.23 0.86 1.22 1.02 0. 50LKOH 12078 0.93 3.91 3.47 45.21 88.76 66.83 0. 51LNTC 23.9 0.94 12.89 0.82 5.33 6.35 5.96 0. 52LSNG 291.1 0.67 10.69 0.55 3.74 5.12 5.01 -0. 53MGTS 578.8 2.64 41.73 1.43 2.23 3.42 2.42 -1. 54MSNG 1144.8 0.92 17.86 0.65 2.79 3.66 3.27 0. 55MUEL 26.1 0.97 551.8 0.8 0.11 0.15 0.12 -0. 56NNGE 19.6 0.08 1.57 0.12 3.52 7.82 7.7 -0. 57NNSI 120.8 2.42 12.58 1.91 12.1 15.21 13.73 0. 58NVGT 8.7 0.85 6.72 0.87 10.73 12.78 12.16 0. 59NVNG 24.3 0.13 -1.63 0.13 -4.56 -7.73 -7.36 -0. 60PKBA 18.7 0.06 0.27 0.1 29.15 35.31 33.01 0. 61PMNG 71 0.23 2.76 0.23 4.78 8.33 8.29 0. 62PNZE 10 0.1 -11.51 0.12 -0.52 -1.08 -1.05 -0. 63PSEN 8.5 0.3 2.12 0.19 7.37 8.85 8.75 0. 64RTKM 832.2 1.4 15.75 1.75 4.23 11.14 5.14 -0. 65RTSE 53.2 0.32 48.05 0.21 0.32 0.43 0.35 0. 66SAGO 129.1 0.38 22.33 0.4 1.32 1.81 1.64 0. 67SARE 48.2 0.79 6.69 0.24 4.2 7.21 -0. 68SMSI 17.2 1.27 22.47 0.94 3.74 4.2 4.07 -0. 69SNGS 11846.8 2.54 5.51 2.08 35 37.78 37.47 0. 70SPTL 231.8 2.56 16.45 1.24 5.87 7.55 6.36 -0. 71SRES 30.1 1.17 21.23 1.45 4.88 6.83 5.6 -0. 72STRG 6 0.06 5.72 0.07 1.04 1.21 1.2 0. 73SVER 67.5 0.1 4.78 0.13 1.6 2.64 2.57 0. Окончание таблицы П3. # Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 74SVIC 83.4 1.63 52.24 0.92 1.38 1.75 1.65 -0. 75SVIM 4 0.45 150.22 0.49 0.23 0.32 0.31 0. 76SVLN 53.5 1.28 27.63 1.48 5.11 7.12 5.88 -0. 77SVPN 6.8 0.58 6.04 0.56 7.58 9.33 8.38 -0. 78SVZK 5.7 0.22 3.49 0.29 4.33 8.31 5.1 -0. 79TATN 1132.9 0.34 1.7 0.66 22.02 38.94 26.58 0. 80TLEN 44.7 0.22 5.64 0.29 3.38 5.14 5 0. 81TMTK 22.2 0.93 5.25 0.77 12.57 14.67 13.89 0. 82TOME 34.8 0.39 12.07 0.17 1.36 1.44 1.44 0. 83TUTE 56.1 2.14 35.27 1.29 2.99 3.66 3.25 -0. 84UDMN 200.4 0.44 4.6 0.77 13.79 16.74 16.64 0. 82TOME 34.8 0.39 12.07 0.17 1.36 1.44 1.44 0. 83TUTE 56.1 2.14 35.27 1.29 2.99 3.66 3.25 -0. 84UDMN 200.4 0.44 4.6 0.77 13.79 16.74 16.64 0. 85URSI 120.7 1.94 25.68 1.29 3.13 5.04 3.37 -1. 86URTC 74.6 0.84 5.46 1.24 16.56 22.72 19.3 -0. 87VGEN 32.1 0.16 -1.65 0.24 -7.5 -14.71 -13.8 -0. 88VZCM 44.7 1.45 9.94 0.98 7.4 9.87 8.19 1. 89YARE 18 0.14 2.46 0.12 3.92 5.01 4.99 0. 90YATK 36.5 1.36 8.89 1.17 10.77 13.13 12.24 -0. 91YUKO 14898.3 2.93 7.85 8.82 32.44 112.36 55.95 -0. Таблица П3.2. Классификация уровней факторов Наименова- Диапазон значений для уровня:

ние низкий низкий- cредний cредний- высокий фактора средний высокий Cap <50 50 - 100 100 - 300 300 - 500 > P/S >1.8 1 – 1.8 0.6 - 1 0.3 – 0.6 <0. P/E > 13 или <0 9-13 5-9 3-5 <3 и > P/B >1.4 1-1.4 0.8-1 0.2-0.8 <0. ROA <-5 -5 - 0 0 -7 7-13 > ROE <-5 -5 - 0 0 - 13 13-16 > ROIC <-5 -5 - 0 0-10 10-16 > Liquidity <-0.5 -0.5 - 0 0 – 0.2 0.2 - 0.4 >0. Таблица П3.3. Ранжирование для факторов Cap, P/S, P/E Cap P/S P/E Ticker НСрВ НСрВ НСрВ AFLT 0.000 0.557 0.444 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. AHTC 1.000 0.000 0.000 0.075 0.925 0.000 1.000 0.000 0. ALCO 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ARHE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. ASRE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.100 0.900 1.000 0.000 0. AVAZ 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. BEGY 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.135 0. BISV 0.578 0.422 0.000 0.313 0.688 0.000 0.290 0.710 0. BYCM 1.000 0.000 0.000 0.950 0.050 0.000 0.055 0.945 0. CHMF 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.285 0. CHNG 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. DGEN 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. EESR 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. ELCH 1.000 0.000 0.000 0.000 0.500 0.500 0.773 0.228 0. ELRO 0.884 0.116 0.000 0.250 0.750 0.000 0.000 1.000 0. ENCO 0.930 0.070 0.000 0.438 0.563 0.000 0.388 0.613 0. ESBL 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. ESIR 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESKG 1.000 0.000 0.000 0.325 0.675 0.000 0.105 0.895 0. ESKK 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESKM 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.835 0. ESKU 1.000 0.000 0.000 0.063 0.938 0.000 0.600 0.400 0. ESLP 1.000 0.000 0.000 0.050 0.950 0.000 1.000 0.000 0. ESMO 0.000 1.000 0.000 0.675 0.325 0.000 1.000 0.000 0. ESOB 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESOM 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESOR 1.000 0.000 0.000 0.025 0.975 0.000 0.083 0.918 0. ESPK 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.865 0. ESTB 1.000 0.000 0.000 0.263 0.738 0.000 0.488 0.513 0. ESTU 1.000 0.000 0.000 0.050 0.950 0.000 1.000 0.000 0. ESTV 1.000 0.000 0.000 0.688 0.313 0.000 0.090 0.910 0. ESUL 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESVD 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESVL 1.000 0.000 0.000 0.000 0.967 0.033 0.000 1.000 0. GAZA 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. GAZP 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0. GUMM 0.000 1.000 0.000 0.513 0.488 0.000 0.000 1.000 0. HTCM 1.000 0.000 0.000 0.000 0.667 0.333 0.000 0.775 0. IRGZ 0.000 0.594 0.407 0.363 0.638 0.000 1.000 0.000 0. IVTL 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. KABB 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KCHS 1.000 0.000 0.000 0.000 0.667 0.333 1.000 0.000 0. KGTS 1.000 0.000 0.000 0.750 0.250 0.000 0.000 1.000 0. KOEN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. Окончание таблицы П3. Cap P/S P/E Ticker НСр В НСр В НСр В KOLE 0.992 0.008 0.000 0.000 0.333 0.667 1.000 0.000 0. KRNG 0.746 0.254 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. KUBE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. KUBN 0.000 1.000 0.000 0.475 0.525 0.000 0.000 1.000 0. KZBE 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. LKOH 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.455 0. LNTC 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.973 0.027 0. LSNG 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.423 0.578 0. MGTS 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. MSNG 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. MUEL 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. NNGE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. NNSI 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 0.895 0.105 0. NVGT 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. NVNG 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.

000 1.000 0.000 0. PKBA 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. PMNG 0.580 0.420 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. PNZE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. PSEN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. RTKM 0.000 0.000 1.000 0.500 0.500 0.000 1.000 0.000 0. RTSE 0.936 0.064 0.000 0.000 0.067 0.933 1.000 0.000 0. SAGO 0.000 1.000 0.000 0.000 0.267 0.733 1.000 0.000 0. SARE 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SMSI 1.000 0.000 0.000 0.338 0.663 0.000 1.000 0.000 0. SNGS 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0. SPTL 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. SRES 1.000 0.000 0.000 0.213 0.788 0.000 1.000 0.000 0. STRG 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. SVER 0.650 0.350 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.890 0. SVIC 0.332 0.668 0.000 0.788 0.213 0.000 1.000 0.000 0. SVIM 1.000 0.000 0.000 0.000 0.500 0.500 1.000 0.000 0. SVLN 0.930 0.070 0.000 0.350 0.650 0.000 1.000 0.000 0. SVPN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.933 0.067 0.000 1.000 0. SVZK 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.245 0. TATN 0.000 0.000 1.000 0.000 0.133 0.867 0.000 0.000 1. TLEN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. TMTK 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. TOME 1.000 0.000 0.000 0.000 0.300 0.700 0.768 0.233 0. TUTE 0.878 0.122 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. UDMN 0.000 1.000 0.000 0.000 0.467 0.533 0.000 0.800 0. URSI 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. URTC 0.508 0.492 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. VGEN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. VZCM 1.000 0.000 0.000 0.563 0.438 0.000 0.235 0.765 0. YARE 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. YATK 1.000 0.000 0.000 0.450 0.550 0.000 0.000 1.000 0. YUKO 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0. Таблица П3.4. Ранжирование для факторов P/B, ROA, ROE P/B ROA ROE Ticker НСрВ НСрВ НСрВ AFLT 1.000 0.000 0.000 0.000 0.462 0.538 0.000 0.000 1. AHTC 0.150 0.850 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ALCO 0.000 1.000 0.000 0.000 0.795 0.205 0.000 1.000 0. ARHE 0.000 0.000 1.000 0.932 0.068 0.000 1.000 0.000 0. ASRE 0.000 0.000 1.000 0.500 0.500 0.000 0.614 0.386 0. AVAZ 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. BEGY 0.000 0.217 0.783 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. BISV 0.000 1.000 0.000 0.000 0.943 0.057 0.000 1.000 0. BYCM 0.275 0.725 0.000 0.000 0.588 0.412 0.000 1.000 0. CHMF 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. CHNG 0.000 0.000 1.000 0.616 0.384 0.000 0.996 0.004 0. DGEN 0.000 0.000 1.000 0.026 0.974 0.000 0.026 0.974 0. EESR 0.550 0.450 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ELCH 0.000 0.550 0.450 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ELRO 0.325 0.675 0.000 0.000 0.435 0.565 0.000 1.000 0. ENCO 0.750 0.250 0.000 0.000 0.623 0.377 0.000 1.000 0. ESBL 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESIR 0.700 0.300 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESKG 0.000 1.000 0.000 0.000 0.763 0.237 0.000 1.000 0. ESKK 0.000 0.883 0.117 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESKM 0.000 1.000 0.000 0.000 0.083 0.917 0.000 0.000 1. ESKU 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESLP 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESMO 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESOB 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESOM 0.000 0.867 0.133 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESOR 0.000 0.867 0.133 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESPK 0.000 0.917 0.083 0.000 0.465 0.535 0.000 0.020 0. ESTB 1.000 0.000 0.000 0.000 0.752 0.248 0.000 0.000 1. ESTU 0.000 0.983 0.017 0.112 0.888 0.000 0.158 0.842 0. ESTV 0.100 0.900 0.000 0.000 0.608 0.392 0.000 1.000 0. ESUL 0.000 0.383 0.617 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESVD 0.150 0.850 0.000 0.000 0.670 0.330 0.000 0.733 0. ESVL 0.000 0.567 0.433 0.000 0.765 0.235 0.000 1.000 0. GAZA 0.000 0.850 0.150 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. GAZP 0.000 0.717 0.283 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. GUMM 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. HTCM 0.950 0.050 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. IRGZ 0.000 0.633 0.367 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. IVTL 0.950 0.050 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KABB 0.000 0.867 0.133 0.000 0.738 0.262 0.000 1.000 0. KCHS 0.000 0.617 0.383 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KGTS 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. Окончание таблицы П3. P/B ROA ROE Ticker НСрВ НСрВ НСрВ KOEN 0.000 0.000 1.000 0.296 0.704 0.000 0.476 0.524 0. KOLE 0.000 0.083 0.917 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KRNG 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KUBE 0.000 0.250 0.750 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KUBN 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. KZBE 0.000 0.050 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. LKOH 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. LNTC 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. LSNG 0.000 0.583 0.417 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. MGTS 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. MSNG 0.000 0.750 0.250 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. MUEL 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. NNGE 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. NNSI 1.000 0.000 0.000 0.000 0.150 0.850 0.000 0.263 0. NVGT 0.000 1.000 0.000 0.000 0.378 0.622 0.000 1.000 0. NVNG 0.000 0.000 1.000 0.912 0.088 0.000 1.000 0.000 0. PKBA 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. PMNG 0.000 0.050 0.950 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. PNZE 0.000 0.000 1.000 0.104 0.896 0.000 0.216 0.784 0. PSEN 0.000 0.000 1.000 0.000 0.938 0.062 0.000 1.000 0. RTKM 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. RTSE 0.000 0.017 0.983 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SAGO 0.000 0.333 0.667 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SARE 0.000 0.067 0.933 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SMSI 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SNGS 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. SPTL 0.600 0.400 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SRES 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. STRG 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVER 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVIC 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVIM 0.000 0.483 0.517 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVLN 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVPN 0.000 0.600 0.400 0.000 0.903 0.097 0.000 1.000 0. SVZK 0.000 0.150 0.850 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. TATN 0.000 0.767 0.233 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. TLEN 0.000 0.150 0.850 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. TMTK 0.000 0.950 0.050 0.000 0.072 0.928 0.000 0.443 0. TOME 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. TUTE 0.725 0.275 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. UDMN 0.000 0.950 0.050 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. URSI 0.725 0.275 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. URTC 0.600 0.400 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. VGEN 0.000 0.067 0.933 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. VZCM 0.000 1.000 0.000 0.000 0.933 0.067 0.000 1.000 0. YARE 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. YATK 0.425 0.575 0.000 0.000 0.372 0.628 0.000 0.957 0. YUKO 1.000 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. Таблица П3.5. Ранжирование факторов ROIC, Liquidity ROIC Liquidity Ticker НСрВ НСрВ AFLT 0.000 0.000 1.000 0.420 0.580 0. AHTC 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ALCO 0.000 0.867 0.133 0.000 1.000 0. ARHE 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0. ASRE 0.612 0.388 0.000 0.000 0.100 0. AVAZ 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. BEGY 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. BISV 0.000 1.000 0.000 0.620 0.380 0. BYCM 0.000 0.228 0.772 0.000 1.000 0. CHMF 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. CHNG 0.982 0.018 0.000 0.100 0.900 0. DGEN 0.026 0.974 0.000 0.000 0.000 1. EESR 0.000 1.000 0.000 0.000 0.400 0. ELCH 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ELRO 0.000 0.678 0.322 0.000 1.000 0. ENCO 0.000 0.882 0.118 0.000 1.000 0. ESBL 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESIR 0.000 1.000 0.000 0.580 0.420 0. ESKG 0.000 1.000 0.000 0.040 0.960 0. ESKK 0.000 1.000 0.000 0.740 0.260 0. ESKM 0.000 0.242 0.758 0.000 1.000 0. ESKU 0.000 1.000 0.000 0.000 0.600 0. ESLP 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESMO 0.000 1.000 0.000 0.760 0.240 0. ESOB 0.000 1.000 0.000 0.420 0.580 0. ESOM 0.000 1.000 0.000 0.640 0.360 0. ESOR 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESPK 0.000 0.378 0.622 0.100 0.900 0. ESTB 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. ESTU 0.122 0.878 0.000 1.000 0.000 0. ESTV 0.000 0.367 0.633 0.000 0.850 0. ESUL 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. ESVD 0.000 0.828 0.172 1.000 0.000 0. ESVL 0.000 1.000 0.000 0.560 0.440 0. GAZA 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 0. GAZP 0.000 1.000 0.000 0.220 0.780 0. GUMM 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. HTCM 0.000 0.018 0.982 1.000 0.000 0. IRGZ 0.000 1.000 0.000 0.000 0.150 0. IVTL 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. KABB 0.000 0.822 0.178 0.000 1.000 0. KCHS 0.000 1.000 0.000 0.500 0.500 0. KGTS 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. Окончание таблицы П3. ROIC Liquidity Ticker НСрВ НСрВ KOEN 0.468 0.532 0.000 0.200 0.800 0. KOLE 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KRNG 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. KUBE 0.000 1.000 0.000 0.700 0.300 0. KUBN 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. KZBE 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. LKOH 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. LNTC 0.000 1.000 0.000 0.000 0.250 0. LSNG 0.000 1.000 0.000 0.300 0.700 0. MGTS 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. MSNG 0.000 1.000 0.000 0.000 0.900 0. MUEL 0.000 1.000 0.000 0.260 0.740 0. NNGE 0.000 1.000 0.000 0.080 0.920 0. NNSI 0.000 0.378 0.622 0.000 1.000 0. NVGT 0.000 0.640 0.360 0.000 0.250 0. NVNG 1.000 0.000 0.000 0.100 0.900 0. PKBA 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. PMNG 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. PNZE 0.210 0.790 0.000 0.020 0.980 0. PSEN 0.000 1.000 0.000 0.000 0.200 0. RTKM 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. RTSE 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SAGO 0.000 1.000 0.000 0.000 0.550 0. SARE 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. SMSI 0.000 1.000 0.000 0.040 0.960 0. SNGS 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. SPTL 0.000 1.000 0.000 0.580 0.420 0. SRES 0.000 1.000 0.000 0.560 0.440 0. STRG 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1. SVER 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. SVIC 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. SVIM 0.000 1.000 0.000 0.000 0.650 0. SVLN 0.000 1.000 0.000 0.840 0.160 0. SVPN 0.000 1.000 0.000 0.360 0.640 0. SVZK 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. TATN 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0. TLEN 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. TMTK 0.000 0.352 0.648 0.000 0.950 0. TOME 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1. TUTE 0.000 1.000 0.000 0.860 0.140 0. UDMN 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1. URSI 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0. URTC 0.000 0.000 1.000 0.260 0.740 0. VGEN 1.000 0.000 0.000 0.080 0.920 0. VZCM 0.000 1.000 0.000 0.000 0.000 1. YARE 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0. YATK 0.000 0.627 0.373 0.020 0.980 0. YUKO 0.000 0.000 1.000 1.000 0.000 0. Таблица П3.6. Функция принадлежности нечетко-множественной оценки бумаги Значение Значения функций принадлежности для подмножеств A_N переменной «Оценка бумаги»:

ОН Н Ср В ОВ 0-0.15 1 0 0 0 0.15-0.25 (0.25-A_N) (A_N-0.15) 0 0 0.25-0.35 0 1 0 0 0.35-0.45 0 (0.45-A_N) (A_N-0.35) 0 0.45-0.55 0 0 1 0 0.55-0.65 0 0 (0.65-A_N) (A_N-0.55) 0.65-0.75 0 0 0 1 0.75-0.85 0 0 0 (0.85-A_N) (A_N-0.75) 0.85-1.0 0 0 0 0 Таблица П3.7. Результирующая оценка бумаги Среднеожидаемый уровень факторов:

Оценка Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity A_N бумаги AFLT 0.633 0.800 0.500 0.200 0.662 0.800 0.800 0.374 0.562 В-СР AHTC 0.200 0.478 0.200 0.455 0.500 0.500 0.500 0.200 0.315 Н ALCO 0.200 0.500 0.500 0.500 0.562 0.500 0.540 0.500 0.463 СР ARHE 0.200 0.800 0.200 0.800 0.220 0.200 0.200 0.500 0.343 Н ASRE 0.200 0.770 0.200 0.800 0.350 0.316 0.316 0.770 0.410 СР-Н AVAZ 0.800 0.800 0.200 0.500 0.200 0.200 0.200 0.200 0.362 СР-Н BEGY 0.500 0.800 0.760 0.735 0.500 0.500 0.500 0.500 0.621 В-СР BISV 0.327 0.406 0.413 0.500 0.517 0.500 0.500 0.314 0.414 СР-Н BYCM 0.200 0.215 0.484 0.418 0.624 0.500 0.732 0.500 0.449 СР-Н CHMF 0.800 0.500 0.715 0.500 0.800 0.800 0.800 0.800 0.726 В CHNG 0.200 0.800 0.200 0.800 0.315 0.201 0.205 0.470 0.346 Н DGEN 0.200 0.500 0.200 0.800 0.492 0.492 0.492 0.800 0.432 СР-Н EESR 0.800 0.200 0.200 0.335 0.500 0.500 0.500 0.680 0.445 СР-Н ELCH 0.200 0.650 0.268 0.635 0.500 0.500 0.500 0.500 0.408 СР-Н ELRO 0.235 0.425 0.500 0.403 0.670 0.500 0.597 0.500 0.468 СР ENCO 0.221 0.369 0.384 0.275 0.613 0.500 0.536 0.500 0.407 СР-Н ESBL 0.200 0.200 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.200 0.272 Н ESIR 0.200 0.500 0.200 0.290 0.500 0.500 0.500 0.326 0.322 Н Продолжение таблицы П3. Среднеожидаемый уровень факторов: Оценка Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity A_N бумаги ESKG 0.200 0.403 0.469 0.500 0.571 0.500 0.500 0.488 0.442 СР-Н ESKK 0.200 0.500 0.200 0.535 0.500 0.500 0.500 0.278 0.335 Н ESKM 0.200 0.500 0.550 0.500 0.775 0.800 0.728 0.500 0.534 СР ESKU 0.200 0.481 0.320 0.500 0.500 0.500 0.500 0.620 0.418 СР-Н ESLP 0.200 0.485 0.200 0.500 0.500 0.500 0.500 0.200 0.319 Н ESMO 0.500 0.298 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.272 0.336 Н ESOB 0.200 0.500 0.200 0.500 0.500 0.500 0.500 0.374 0.346 Н ESOM 0.200 0.500 0.200 0.540 0.500 0.500 0.500 0.308 0.339 Н ESOR 0.200 0.493 0.475 0.540 0.500 0.500 0.500 0.500 0.450 СР ESPK 0.200 0.500 0.541 0.525 0.661 0.794 0.687 0.470 0.516 СР ESTB 0.200 0.421 0.354 0.200 0.575 0.800 0.500 0.200 0.366 СР-Н ESTU 0.200 0.485 0.200 0.505 0.466 0.453 0.463 0.200 0.310 Н ESTV 0.200 0.294 0.473 0.470 0.618 0.500 0.690 0.545 0.459 СР ESUL 0.200 0.500 0.200 0.685 0.500 0.500 0.500 0.500 0.380 СР-Н ESVD 0.200 0.500 0.500 0.455 0.599 0.580 0.552 0.200 0.425 СР-Н ESVL 0.200 0.510 0.500 0.630 0.571 0.500 0.500 0.332 0.447 СР-Н GAZA 0.500 0.800 0.200 0.545 0.200 0.200 0.200 0.200 0.321 Н GAZP 0.800 0.200 0.500 0.585 0.500 0.500 0.500 0.434 0.518 СР GUMM 0.500 0.346 0.500 0.200 0.800 0.800 0.800 0.800 0.581 В-СР HTCM 0.200 0.600 0.568 0.215 0.800 0.800 0.795 0.200 0.487 СР IRGZ 0.622 0.391 0.200 0.610 0.500 0.500 0.500 0.755 0.467 СР IVTL 0.200 0.500 0.200 0.215 0.500 0.500 0.800 0.200 0.321 Н KABB 0.200 0.500 0.500 0.540 0.579 0.500 0.554 0.500 0.469 СР KCHS 0.200 0.600 0.200 0.615 0.500 0.500 0.500 0.350 0.360 СР-Н KGTS 0.200 0.275 0.500 0.500 0.500 0.500 0.500 0.200 0.392 СР-Н KOEN 0.200 0.800 0.200 0.800 0.411 0.357 0.360 0.440 0.374 СР-Н KOLE 0.202 0.700 0.200 0.775 0.500 0.500 0.500 0.500 0.403 СР-Н KRNG 0.276 0.800 0.500 0.800 0.500 0.500 0.500 0.500 0.514 СР KUBE 0.200 0.800 0.500 0.725 0.500 0.500 0.500 0.290 0.466 СР KUBN 0.500 0.358 0.500 0.200 0.800 0.800 0.800 0.200 0.492 СР KZBE 0.500 0.800 0.200 0.785 0.500 0.500 0.500 0.500 0.457 СР LKOH 0.800 0.500 0.664 0.200 0.800 0.800 0.800 0.500 0.642 В-СР LNTC 0.200 0.500 0.208 0.500 0.500 0.500 0.500 0.725 0.401 СР-Н LSNG 0.500 0.500 0.373 0.625 0.500 0.500 0.500 0.410 0.458 СР MGTS 0.800 0.200 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.200 0.362 СР-Н MSNG 0.800 0.500 0.200 0.575 0.500 0.500 0.500 0.530 0.466 СР MUEL 0.200 0.500 0.200 0.500 0.500 0.500 0.500 0.422 0.353 СР-Н NNGE 0.200 0.800 0.800 0.800 0.500 0.500 0.500 0.476 0.589 В-СР NNSI 0.500 0.200 0.232 0.200 0.755 0.721 0.687 0.500 0.424 СР-Н NVGT 0.200 0.500 0.500 0.500 0.687 0.500 0.608 0.725 0.512 СР NVNG 0.200 0.800 0.200 0.800 0.226 0.200 0.200 0.470 0.339 Н PKBA 0.200 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.800 0.710 В PMNG 0.326 0.800 0.800 0.785 0.500 0.500 0.500 0.500 0.611 В-СР PNZE 0.200 0.800 0.200 0.800 0.469 0.435 0.437 0.494 0.399 СР-Н Окончание таблицы П3. Среднеожидаемый уровень факторов: Оценка Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity A_N бумаги PSEN 0.200 0.800 0.800 0.800 0.519 0.500 0.500 0.740 0.630 В-СР RTKM 0.800 0.350 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.200 0.374 СР-Н RTSE 0.219 0.780 0.200 0.795 0.500 0.500 0.500 0.500 0.414 СР-Н SAGO 0.500 0.720 0.200 0.700 0.500 0.500 0.500 0.635 0.464 СР SARE 0.200 0.500 0.500 0.780 0.500 0.500 0.800 0.200 0.456 СР SMSI 0.200 0.399 0.200 0.500 0.500 0.500 0.500 0.488 0.355 СР-Н SNGS 0.800 0.200 0.500 0.200 0.800 0.800 0.800 0.800 0.614 В-СР SPTL 0.500 0.200 0.200 0.320 0.500 0.500 0.500 0.326 0.346 Н SRES 0.200 0.436 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.332 0.311 Н STRG 0.200 0.800 0.500 0.800 0.500 0.500 0.500 0.800 0.548 СР SVER 0.305 0.800 0.533 0.800 0.500 0.500 0.500 0.500 0.529 СР SVIC 0.400 0.264 0.200 0.500 0.500 0.500 0.500 0.200 0.331 Н SVIM 0.200 0.650 0.200 0.655 0.500 0.500 0.500 0.605 0.405 СР-Н SVLN 0.221 0.395 0.200 0.200 0.500 0.500 0.500 0.248 0.298 Н SVPN 0.200 0.520 0.500 0.620 0.529 0.500 0.500 0.392 0.452 СР SVZK 0.200 0.800 0.727 0.755 0.500 0.500 0.500 0.200 0.522 СР TATN 0.800 0.760 0.800 0.570 0.800 0.800 0.800 0.500 0.733 В TLEN 0.200 0.800 0.500 0.755 0.500 0.500 0.500 0.500 0.499 СР TMTK 0.200 0.500 0.500 0.515 0.779 0.667 0.695 0.515 0.510 СР TOME 0.200 0.710 0.270 0.800 0.500 0.500 0.500 0.800 0.472 СР TUTE 0.237 0.200 0.200 0.283 0.500 0.500 0.500 0.242 0.290 Н UDMN 0.500 0.660 0.560 0.515 0.800 0.800 0.800 0.800 0.649 В-СР URSI 0.500 0.200 0.200 0.283 0.500 0.500 0.500 0.200 0.324 Н URTC 0.348 0.500 0.500 0.320 0.800 0.800 0.800 0.422 0.523 СР VGEN 0.200 0.800 0.200 0.780 0.200 0.200 0.200 0.476 0.336 Н VZCM 0.200 0.331 0.430 0.500 0.520 0.500 0.500 0.800 0.467 СР YARE 0.200 0.800 0.800 0.800 0.500 0.500 0.500 0.500 0.593 В-СР YATK 0.200 0.365 0.500 0.373 0.689 0.513 0.612 0.494 0.458 СР YUKO 0.800 0.200 0.500 0.200 0.800 0.800 0.800 0.200 0.524 СР Приложение 4. Справочные материалы для оценки реитинга корпоративных обязательств российских эмитентов Таблица П4.1. Исходные данные по состоянию на 11.02.2002 г.

Таблица П4.2. Уровни факторов Таблица П4.3. Классификатор уровней факторов Наименова- Диапазон значений для уровня:

ние Низкий(н) Низкий- Средний Средний- Высокий(в) фактора средний(сн) (с) высокий(св) Х1 <15% 15%-25% 25%-45% 45%-65% >65% Х2 <0% 0%-9% 9%-30% 30%-45% >45% Х3 <10% 10%-20% 20%-35% 35%-65% >65% Х4 <7% 7%-12% 12%-20% 20%-40% >40% Х5 <0% 0%-1% 1%-8% 8%-30% >30% Таблица П4.4. Нечеткое значение уровня факторов Таблица П4.5. Классификатор оценки рейтинга облигации Значение Значения функций принадлежности для подмножеств A_N переменной «Оценка бумаги»:

ОН Н Ср В ОВ 0-0.15 1 0 0 0 0.15-0.25 (0.25-A_N)*10 (A_N- 0.15)* 0.25-0.35 0 1 0 0 0.35-0.45 0 (0.45- (A_N-0.35)*10 0 A_N)* 0.45-0.55 0 0 1 0 0.55-0.65 0 0 (0.65-A_N)*10 (A_N-0.55)*10 0.65-0.75 0 0 0 1 0.75-0.85 0 0 0 (0.85-A_N)*10 (A_N-0.75)* 0.85-1.0 0 0 0 0 Таблица П4.6. Результаты рейтинга облигаций Приложение 5. Подробное изложение метода прогнозирования фондовых индексов на основе нечеткой модели П5.1. Классификация экономических регионов и индексов. Обозначения Все индексы, которые нам следует прогнозировать и наблюдать, подразделяются на три большие группы:

• Индексы долговых обязательств (к ним относим государственные облигации, облигации субъектов региона, банковские депозиты, корпоративные обязательства и эмиссионные ипотечные ценные бумаги);

• Индексы акций (к ним относим собственно акции с высокой и низкой капитализацией (1-ый и второй эшелоны соответственно), а также паи взаимных индексных фондов – разрешенные активы для пенсионных инвестиций по законодательству РФ);

• Индексы макроэкономических факторов (к ним относим валовый внутренний продукт, инфлятор, кросс-курс валюты по отношению к рублю, а также PE Ratio).

Также мы предполагаем, что существует взаимно однозначное соответствие между индексом и экономическим регионом, который мы далее будем называть держателем индекса. Предполагаем, что все бумаги или тенденции, участвующие в формировании того или иного индекса, выпущены или имеют место на географической территории региона – держателя индекса. Выделяем следующие регионы, представляющие интерес для исследований:

• США и Канада (US);

• Россия (RU);

• Европейский союз (EC);

• Англия (GB);

• Япония (JAP);

• Регион развивающихся стран (EMM).

В нашей диссертационной работе приводится пример прогнозирования индеков только для региона US.

В зависимости от типа индекса, варьируются применяемые модели и методики прогнозирования. Изложим эти модели и методики последовательно, от фазы к фазе процесса прогнозирования, как они перечислены в п. 4.1.4. настоящей диссертационной работы.

В процессе изложения математических соотношений будем применять следующие обозначения. Точка после символа ( A• ) означает, что рассматривается треугольное нечеткое число или нечеткая функция (последовательность). Во всех прочих случаях по умолчанию предполагаются действительные числа, функции, параметры. Для треугольного числа A• Аmin, Аav, Amax – минимальное, среднее и максимальное значения числа.

Также мы обозначаем:

• t – дискретное прогнозное время (где каждый отсчет соответствует временному интервалу – кванту дискретизации), tнач – начальный отсчет прогноза, tкон – конечный отсчет прогноза, T – размер кванта дискретизации (по умолчанию квартал);

• xA,B,N – доли активов акций облигаций и нефондовых активов в обобщенном инвестиционном портфеле соответственно;

x – размер ребалансирования доли соответствующего актива при переходе к следующему временному отсчету • прогноза;

K1•, K - нечеткие параметры в модели инвестиционной динамики, при оценке прогноза по x;

• r•, • - финальная (конечная) доходность по индексу и риск \ \ (среднеквадратическое отклонение) – треугольные нечеткие числа;

r•, • - то же, но то же, но в пересчете индекса с национальной валюты на рубли;

• R• (t) - расчетный коридор доходности по индексу – треугольная нечеткая последовательность;

• аi, bij – параметры модели рациональной динамики инвестиций (таблицы 4.10 и 4.11);

• r•ij - матрица расчетных премий за риск по всем перечисленным видам долговых обязательств – матрица треугольных нечетких чисел;

• P• (t +1) - прогнозное значение индекса – треугольная нечеткая функция;

\ P• (t +1) - то же, но в пересчете индекса с национальной валюты на рубли;

• E• (t +1) - прогнозное значение темпов роста объемов корпоративной прибыли из расчета на одну среднюю акцию, участвующую в формировании индекса акций первого эшелона (для США – S&P500, для России – RTS) – треугольная нечеткая функция;

• GDP• (t +1) - прогнозный размер темпа прироста валового внутреннего продукта – треугольная нечеткая функция;

• I• (t +1) - прогнозный размер темпа инфляции – треугольная нечеткая функция;

• J• (t +1) - прогнозный размер кросс-курса национальной валюты относительно рубля – треугольная нечеткая функция;

• PE• (t +1) - прогноз по индексу PE Ratio - треугольная нечеткая функция;

• (t +1) - прогнозный множитель для фактора PE Ratio;

PE - уставочное уст (рациональное) значение для индекса, определяемое по таблице 4.10;

• • •, • - нечеткие параметры в уравнении линейной регрессии f (t) • t + • ;

• • •, - нечеткие факторы эластичности одного параметра относительно другого;

• Z• - коэффициент приведения расчетной доходности инедса акций первого эшелона к тому же для второго эшелона – треугольное нечеткое число;

• Sh• (t +1) - прогнозное значение модифицированного показателя Шарпа по обобщенному инвестиционному портфелю из акций и облигаций – треугольная нечеткая функция.

П5.2. Модель и методика для фазы 1 (старт) Для этой фазы мы устанавливаем начальное и конечное прогнозное время (tнач и tкон соответственно), фиксируются известные действительные значения I(tнач), GDP(tнач), PE(tнач ), - и по таблице 4.10 принимается решение о стартовом размещении капитала:

xA(tнач) = xA0, xB(tнач) = xB0, xN(tнач) = xN0.(П5.1) В ходе моделирования обнаружилось, что когда на рынке доминируют отзывные тенденции, стартовое размещение активов вырождено, и невозможно отследить динамику портфеля, чувствительность его долей к колебаниям экзогенных факторов. Поэтому в модели нагляднее в любом случае стартовать с контрольной портфельной точки (по 50% акций и облигаций в портфеле). Если отзывные тенденции перетока капитала сохранятся, то портфель быстро выродится, и это можно будет наблюдать в динамике.

Для всех индексов, отвечающих данному экономическому региону, устанавливается их стартовое значение P(tнач).

Привязка дискретного времени к непрерывному осушествляется таким образом, что значения индексов и параметров для дискретного времени соответствуют значениям последнего торгового дня соответствующего квартала.

По обобщенному инвестиционному портфелю устанавливаются текущие значения доходностей и рисков модельных классов акций и облигаций r(tнач) и (tнач), а также значение модифицированного показателя Шарпа Sh(tнач) на основании анализа недавних исторических данных (достаточно последнего квартала истории перед прогнозом;

оценка Sh(tнач) берется тогда как среднее по трем месяцам предшествующей истории обобщенного инвестиционного портфеля).

Устанавливается текущее прогнозное время t = tнач, и процесс переходит на фазу – анализ макроэкономических тенденций.

П5.3. Модель и методика для фазы В силу существенной нестационарности макроэкономических процессов (допущение экспертной модели) мы не беремся прогнозировать их с помощью известных методов авторегрессионного анализа, как, скажем, в моделях ALM [266]. Взамен мы предлагаем искать их в форме полосы с прямолинейными границами вида.

• f (t) • (t - tнач ) / 4 + •, t [tнач+1, tкон](П5.2) При этом • и • выбираются на основе дополнительных соображений экспертной модели. В частности, ожидаемый рост инфляции в США на среднесрочную перспективу означает, что • > (0, 0, 0). В России, наоборот, • = (0, 0, 0), т.к. не ожидается роста темпов инфляции, но диапазон колебаний этих темпов достаточно широк.

По завершении этой фазы прогнозирования мы имеем оценки GDP• (t) (ВВП), I• (t) (инфляция), J• (t) (валюта), t [tнач, tкон]. Также мы прогнозируем E• (t) (корпоративный доход) по известной формуле Фишера для связи процентных ставок:

1+ E• (t) = (1 + GDP• (t) )(1+ I• (t) ), (П5.3) и процесс переходит на фазу 3 – анализ ожидаемой инвестиционной динамики.

П5.4. Модель и методика для фазы Для шага прогнозирования (t+1) мы должны на шаге (t) оценить инвестиционные тенденции по таблице 4.11, чтобы правильно определить направления перетока капитала за время [t, t+1]. При этом входом в таблицу служат значения Iav(t) и PEav (t). Таким образом, мы формируем упреждающее воздействие на инвестиционный портфель с упреждением на один шаг относительно плановой макроэкономической динамики.

Так, для входной ситуации №4, которую мы распознаем как призывно промежуточная при стартовом инвестировании и как призывную при перетоке капиталов, мы прогнозируем увеличение размера капиталов, инвестированных в акции и облигации, и соответствующий рост уровня кумулятивных индексов. Сразу же отметим, что уровень индекса облигаций является низкоэластичным фактором в отношении объемов операций, а уровень индекса акций – высокоэластичным фактором. Это обусловлено тем, что процентные ставки по облигациям колеблются в достаточно узких пределах;

снизу они ограничены уровнем инфляции (или предельно приближены к ней), а сверху – уровнем прибыльности корпораций, позволяющим надежно обслуживать накопленную кредиторскую задолженность без существенного ухудшения своего финансового состояния (при минимальном уровне риска банкротства). Хотя для справедливости отметим, что резкое падение курсов акций вызвало настолько мощный переток денег в облигации США, что столь низкого уровня процентных ставок не отмечалось с 1960 года.

Но эту тендженцию здесь мы рассматриваем как временную. Рано или поздно ставки выровняются, потому что большая часть капиталов, сейчас осевших в облигациях США, перетечет за рубеж.

Далее процесс прогнозирования переходит на фазу 4 – прогноз расчетного коридора доходности по индексу.

П5.5. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу облигаций (фаза 4) В силу низкой эластичности индекса облигаций к рыночным объемам торгов мы решаем пренебречь этой эластичностью в нашей модели и построить прогноз доходности по облигациям на базе матрицы премий за риск (таблица П5.1). Значения в матрице определяются нами на основе дополнительных макроэкономических сооброжений экспертной модели.

Таблица П5.1. Премии за инвестиционный риск по облигациям Экономический Валюта Размер премии за риск к уровню инфляции регион региона (измененный на базе национальной валюты) govt muni bank corp mortgage USA USD r• 11 r• r• r• r• RU RUR r• 21 r• r• r• r• EC E r• 31 r• r• r• r• GB GBP r• 41 r• r• r• r• JAP JPY r• 51 r• r• r• r• EMM USD r• 61 r• r• r• r• Приведенная модель премий за риск является стационарной и действует на всем интервале прогнозирования.

И расчетный коридор доходности по j-му типу обязательств, эмиттированных в i ом экономическом регионе, определяется формулой:

• R (t) I•ij (t) + r•ij.(П5.4) ij B П5.6. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу акций первого эшелона (фаза 4) Высокая эластичность фактора текущей доходности по акциям (на уровне торгового дня, недели итд) по фактору роста или спада объема торгов вызывает существенные ценовые колебания индекса. Однако при рассмотрении модели рационального поведения инвестора мы отмечаем, что бурная динамика котировок на уровне среднесрочной перспективе элиминируется тем, что вступает в действие фактор переоцененности/недооцененности акций. И, таки образом, индекс акций в среднесрочной перспективе формирует циклический тренд вокруг своих средних значений, обусловленных рациональным уровнем PE Ratio. Поэтому мы принимаем решение не моделировать объемную эластичность доходности индекса акций, а учесть ее в модели косвенно на уровне эластичности по фактору PE Ratio.

Упомянутая модель эластичности имеет вид:

(PEуст PEav (t)) 1•, при PE PEav (t) • уст R (t), (П5.5) A • (PEуст PEav (t)) 2, при PEуст PEav (t) где (b + b12 )/2, для ситуаций 1, 2, (b PE + b )/2, для ситуаций 4, 5,6 таблиц 4.10 и 4.11, уст 21 (b + b )/2, для ситуаций 7, 8, 31 (П5.6) 1,2• = 1,2 k • для к-ой ситуации таблиц 4.10 и 4.11, (П5.7) и эти параметры определяются на основе дополнительных соображений экспертной модели.

В том, что коэффициент эластичности скачкообразно изменяется при переходе PE через уставочное значение, мы отражаем ассиметричность инвестиционного выбора в преломлении на тип инвестора. Так, консервативный инвестор, почувствовав неладное и минимизируя риски, выводит активы быстрее, чем если бы он вводил их при улучшении инвестиционного климата. Наоборот, агресиивный инвестор будет быстрее покупать, чем продавать, т.е. не минимизировать риски, а максимизировать прибыль. В глазах же инвестора промежуточного типа рациональные темпы прилива-отлива капитала совпадают;

из контрольной портфельной точки он побежит влево или вправо по линии эффективной границы с одной и той же скоростью, если текущее значение PE Ratio будет симметрично ложиться справа или слева от уставки, соответственно.

Линейный вид модели (П5.5) по умолчанию предполагает отсутствие глубоких колебаний текущего PE Ratio от своего уставочного значения, т.к. при наличии эффективных средств распознавания рыночной ситуации (а у нас все эти средства описаны) инвестор будет оперативно корректировать свою инвестиционную стратегию, и колебания индекса PE Ratio не будут сильноволатильными.

То есть модель предполагает детальную настройку на инвестиционную ситуацию (инвестиционную тенденцию). Потому что в реальности рациональный инвестор очень пристально следит за макроэкономической ситуацией, и его решения по управлению фондовым капиталом являются точными (дифференцированными) и оперативными (алертными), что и отражено в модели.

Модель (П5.5) предполагает механизм саморегуляции рынка в режиме отрицательной обратной связи. Согласно соотношениям, переоценка индекса влечет отрицательную доходность и спад уровня, что, в свою очередь, приводит к недооценке и возникновению положительной доходности. Все вместе это порождает цикличное поведение, цикличный тренд.

П5.7. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу акций второго эшелона (фаза 4) На фондовых рынках наблюдается тенденция, когда акции с низкой капитализацией ориентируются на тенденции акций с высокой капитализацией. Особенно это справедливо для технически слабых фондовых рынков, когда обращающиеся на нем акции не имеют «собственного слова», то есть отвязаны от своих фундаментальных характеристик, и не существует на рынке игроков, которые могли бы привести в соответствие фундаментальные параметры акции и ее цену. Так, российский фондовый рынок живет и еще некоторое время будет жить с оглядкой на рынок американский, следуя в фарватере американской динамики, а акции, эмиттированные в российской глубинке, долго еще будут оглядываться на динамику акций гигантов отечественной индустрии.

Парадоксально, но в краткосрочной перспективе корреляция индексов акций первого и второго эшелона близка к нулю. Связано это с тем, что акции второго эшелона обращаются быстрее акций первого эшелона и также быстро изменяются в цене. Если рассмотреть корреляцию этих акций на долгосрочной основе, элиминировав низкопериодические колебания индексов, то такая корреляция будет стремиться к единице по тенденции.

Поэтому справедливо будет считать, что на уровне монотонного фондового портфеля в среднесрочной перспективе существует линейная зависимость между расчетной доходностью акций первого и второго эшелона:

• • R (t) R (t) Z•.(П5.8) A2 A Косвенно наш вывод подтверждают и результаты моделирования при помощи программы SBS Portfolio Optimization System (рис. П5.1). Видно, что кривизна параболы эффективной границы невилика (даже при нулевой корреляции), а по мере роста корреляции эта парабола будет только спрямляться.

Итак мы получили прогноз расчетного коридора доходности для всех типов фондовых индексов, и теперь процесс переходит на фазу 5 – оценка доходности и риска индексов и ребалансинг портфеля.

Рис. П5.1. Модельный портфель из акций первого и второго эшелонов П5.8. Модели и методики для фазы Мы ищем симметричные квазистатистические оценки для доходности и риска фондовых индексов, потому что в условиях существенной неопределенности и рационального инвестиционного выбора эти оценки являются наиболее правдоподобными (равновесными). Такие оценки говорят о том, что при инвестиционно равновесном выборе в оценках доходности и риска отсутствуют смещения, в противном случае (например, при несимметричном риске предполагается возможность переоценки (недооценки) индекса).

Расчетный коридор доходности в нашей модели связан с нечеткими оценками доходности и риска следующим простым соотношением упреждения:

• (t +1) R• (t) r• (t +1) +.(П5.9) Упреждение здесь в том, что мы на базе расчетного коридора, полученного на текущем интервале прогнозирования, формируем оценки уже для последующего интервала прогнозирования. Диапазон половинного среднеквадратического отклонения в (П5.9) – это диапазон рационального доверия к тем оценкам, которые попадают в соответствующий расчетный коридор (в предположении нормального распределения разброса с нечеткими параметрами распределения). Если уровень доверия ниже, то коридор шире, и им захватываются фактически неправдоподобные сценарии развития событий. Наоборот, если доверие выше, то коридор уже, и в него не попадают уже вполне правдоподобные оценки.

При переходе от (П5.9) к записи в действительных числах возникает система трех линейных алгебраических уравнений с тремя неизвестными (временно, для удобства представления, снимем в формулах зависимость от времени):

rmax + max/2 R max r max/2 R.(П5.10) min min rmax + rmin 2Rav Система (П5.10) является вырожденной и требует дополнительного условия для решения. Таким условием могут служить уравнения оценочной балансировки:

rmax rmin R max,(П5.11) max min R R max min для Rmax > 0, Rmin > 0, rmax rmin R min,(П5.12) min max R R max min для Rmax < 0, Rmin < 0, и rmax rmin R max,(П5.13) max min R R max min для смешанного случая Rmax > 0, Rmin < 0.

Соотношения (П5.11) - (П5.13) выражают ту суть, что соотношение доходности и риска по индексам в максимальном и минимальном варианте зависит только от соотношения максимума и минимума доходности в расчетном коридоре. Тогда все параметры модели находятся по формулам: для Rmax < 0 и Rmin < 2R min rmin 3R R min max rmax 2R rmin av rav R.(П5.14) av R R max min max rmin R min max min rmax rmin max + min av Для Rmax > 0 и Rmin > 2R max rmax 3R R max min rmin 2R rmax av rav R,(П5.15) av R R max min max rmax R max max min rmin rmax max + min av а для смешанного случая (Rmax > 0 и Rmin < 0) 2R max rmax 3R R max min rmin 2R rmax av rav R,(П5.16) av R R max min max rmax R max max min rmin rmax max + min av Таким образом, оценки r• (t +1) и • (t +1) по всем фондовым индексам экономического региона нами получены. Фактически это означает, что можно ежеквартально решать оптимизационную задачу для обобщенного инвестиционного портфеля из акций и облигаций и определять рациональную траекторию скольжения своей портфельной точки от границы к границе по ходу прогнозирования (фаза прогнозирования).

П5.9. Модели и методики для фазы Рассмотрим вариант скольжения эффективной границы обобщенного инвестиционного портфеля (отрисовывается только средняя линия границы) от шага к шагу прогноза в условиях ухудшения инвестиционной обстановки (рис. П5.2) Доходност ь rA (t) rA (t+ 1 ) rA (t+ 2) rB (t) rB (t+ 1 ) Правильная инвестиционная тактика rB (t+ 2 ) Неправиль ная инвестиционная тактика (a -la Эбби Коэн) Риск Рис. 5.2. Управление фондовым портфелем во времени Если действовать, как посоветовала в 2001 г. Эбби Коэн, то ничего делать не нужно, только поддерживать фиксированный баланс активов. Такая тактика на падающем рынке вызывает только дополнительные убытки, рост риска портфеля, и больше ничего.

Наоборот: следует освобождаться от акций в несколько раз быстрее, чем они падают, переливаясь в облигации или вообще уходя с рынка. Тем самым достигается опережающее снижение портфельного риска и реализуется консервативный инвестиционный выбор. Выбор Эбби Коэн в этом случае оказывается незаконно агрессивным, анти-оптимальным;

градиент ее выбора (приращение доходности к приращению риска) во всех точках ее инвестиционной траектории отрицателен. Наш градиент во всех точках положителен, и более того: он растет.

Эти соображения оперативного порядка зафиксированы нами в модели с помощью модифицированного показателя Шарпа:

rA • (t +1) rB• (t +1) Sh• (t +1).(П5.17) A • (t +1) Выражение (П5.17) - это не классический показатель Шарпа, потому что в числителе вычитается осредненная доходность по всему классу облигаций, а не доходность одних гособлигаций. Но смысл этого показателя очень значим: он выражает экономическую эффективность инвестиций в обобщенный инвестиционный портфель из всех акций и всех облигаций в пределах данного экономического региона. Мы говорим, что по мере снижения экономической эффективности портфеля (преимущественно за счет падения доходности акций) доля акций в портфеле должна снижаться опережающими темпами. То есть условие сохранения оптимальности при движении справа налево по границе – это условие положительного градиента (при движении слева направо градиент может быть любым):

rav (t) - r• (t +1) (0,0,0),(П5.18) av (t) - • (t +1) где r• (t) Sh• (t) • (t) + rB• (t) (rA • (t) - rB• (t)) x (t) + rB• (t) A. (П5.19) • (t) x (t) A • (t) A Из (П5.18) и (П5.19) прямиком следует:

A (t) (rAav (t) rBav (t)) xA (t) + (rBav (t) rBmax (t)) xA (t +1) min(xA (t),, xA (t) - xпл ), Amax (t +1) rAmax (t +1) rBmin (t +1) (П5.20) для сценариев вывода капитала из акций по отзывным тенденциям, и A (t) (rAav (t) rBav (t)) xA (t) + (rBav (t) rBmin (t)) xA (t +1) max(xA (t),, xA (t) + xпл ), Amin (t +1) rAmin (t +1) rBmax (t +1) (П5.21) для сценариев инвестирования капитала в акции по призывным тенденциям. По выжидательным тенденциям для акций изменения доли их в портфеле не происходит. В (П5.20) и (П5.21) xпл - это плановый приток или отток капитала, который вступает в действие, если остальные расчетные значения в формулах приобретают неоптимальные или недопустимые по граничным условиям значения.

Таким образом, мы получили целевое значение доли акций в портфеле на прогнозный период времени, определяемое по (П5.20) – (П5.21).

Рациональные размеры долей облигаций (B) и выводимого капитала (N) определяются на основании данных таблицы П5.2 о рациональных перетоках капитала (обозначения: |xA(t)| = |xA(t+1)- xA(t)|, |xB(t)| = |xB(t+1)- xB(t)| ). Из таблицы П5.2 видно, что когда перетока по акциям нет, то за основу при выборе очередного перетока берутся значения перетока по облигациям на предыдущем шаге моделирования. И, во избежание расходимости процесса формирования портфеля, всякий новый переток в таких случаях в два раза меньше предыдущего (поскольку доходность по облигациям низка, существенного изменения характеристик обобщенного инвестиционного портфеля ожидать не приходится). Такой способ организации перетоков обусловлен нестабильностью тенденций, связанных с выжидательным выбором по акциям, неустойчивым равновесием выжидательных состояний. А там, где нестабильность, там резкие движения недопустимы, потому что можно получить неожиданные чувствительные убытки.

Таблица П5.2. Схема инвестиционных переходов Номер Рациональные перетоки капитала: + приток, - отток, 0 – нет входной движения ситуа- AB N ции по табл.

4. 1 +|xA(t)| -|xA(t)| 20 0 3 -|xA(t)| +|xA(t)| +|xA(t)| +|xB(t-1)|/2 -|xA(t)|/2-|xB(t-1)|/ +|xB(t-1)|/2 -|xB(t-1)|/ 6 -|xA(t)| +|xA(t)| +|xB(t-1)|/2 -|xB(t-1)|/ 8 -|xA(t)| +|xA(t)| -|xA(t)| -|xB(t-1)|/2 +|xA(t)|+ |xB(t-1)|/ Итак, фаза 5 процесса завершена, и начинается фаза 6 – прогнозирование индексов и фактора PE Ratio.

П5.10. Модель и методика для фазы Прогноз индекса проводится по формуле • P• (t +1) Pav (t) (1+ R (t) T),(П5.22) а прогноз фактора PE Ratio – по формуле, в соответствии с (П5.3):

PE• (t +1) PEav (t) • (t),(П5.23) где • (1+ R (t) T) A • (t),(П5.24) (1+ GDP• (t)) (1+ I• (t)) • R (t) - расчетный коридор доходности по индексу акций.

A Особенностью формул (П5.22) - (П5.24) является элиминирование промежуточной неопределенности при построении прогнозной оценки, так как мы считаем, что на прогнозные величины влияют в первую очередь ожидаемые средние значения индексов, полученные на предыдущих временных интервалах прогнозирования. То есть в нашей экспертной модели прогнозная неопределенность имеет период действия (и влияния на оценки) ровно один прогнозный квартал. Если бы принцип элиминирования в оценках не соблюдался, то тогда наш прогноз оказался бы «зашумленным» накопленными размытыми оценками.

Также (П5.24) выражает самую суть наших модельных допущений о рациональном выборе. Рациональное значение • (t) 1, при совпадении текущего значения PE Ratio с уставочным, говорит нам о том, что система инвестиционного выбора находится в равновесии, и весь рост доходов по акциям обеспечен соответствующим ростом валового внутреннего регионального продукта. Если обеспечение прироста акций реальными ценностями (прибылью корпораций) не происходит в полном объеме, то акции начинают переоцениваться, «перегреваться», и запускается механизм снижения текущей доходности по индексу (через эластичность вида (П5.5)).

После реализации фазы 7 процесс переходит на техническую фазу 8 (ветвление процедуры прогнозирования).

П5.11. Модель и методика для фазы Прогнозное время увеличивается на единицу, и проверяется условие t > tкон. Если условие выполняется, то процесс собственно прогнозирования завершен, и начинается реализация фазы 9. Если прогнозирование не завершено, то оно возобновляется, начиная с фазы 3.

П5.12. Модель и методика для фазы На этой фазе полученный прогноз по индексам претерпевает поправку на кросс курс национальной валюты экономического региона по отношению к российскому рублю.

Эта коррекция проводится по формуле:

\ P• (t) P• (t) J• (t).(П5.25) П5.13. Модель и методика для фазы На этой фазе строится оценка расчетного коридора финальной доходности по индексу, скорректированному фазой выше. Соотношение для расчетного коридора финальной доходности:

\ \ \ P• (tкон ) - P• (tнач ) R•.(П5.26) \ P• (tнач ) (tкон tнач ) П5.14. Модель и методика для фазы На этой фазе получается итоговая оценка доходности и риска фондового индекса, которая может быть взята за основу в ходе портфельной оптимизации, если горизонт инвестирования совпадает с периодом прогнозирования. Все оценки получаются по \ • формулам (П5.9)-(П5.16), с заменой расчетного коридора R (t) на параметр R•.

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 ||



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.