WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |

Максимальные потери(drawdown) с учетом вязкости и глубинырынка

Минимальный дневной оборот vдн*,

млн руб.

Максимальные потери (drawdown), % отстоимости портфеля

Безучета издержек и вязкости

Сучетом издержек, без учета вязкости

Сучетом издержек и вязкости

Объемпортфеля

100 000 р.

Объемпортфеля

1 000 000 р.

Объемпортфеля

10 000 000 р.

30

50,1

51,0

51,4

70,3

100,0

100

54,7

56,3

56,6

66,6

100,0

300

54,0

54,7

54,8

59,6

99,9

1000

61,2

65,2

65,5

68,1

99,5

Заключение

1. Без учета вязкости иглубины рынка наилучшие показатели какдоходности, так и возможных потерьпоказывает портфель с наиболее мягкимограничением по ликвидности, включающий ЦБс оборотом не менее 30 млн рублей в день.Мягкое ограничение позволяет более полноиспользовать возможности, предоставляемыерынком. С ужесточением ограничений(увеличением vдн*) часть возможностейизвлечения прибыли, связанных снизколиквидными ЦБ, теряется. Из-за этогодоходность монотонно снижается, авозможные потери увеличиваются.

2. При учете вязкости иглубины рынка для каждого объема портфелявыявляется максимум зависимостидоходности от vдн*. Для объема портфеля,равного 1 млн рублей, максимальнаядоходность соответствует vдн*300 млн рублей. Болеежесткое ограничение приводит к пропускупотенциально выгодных сделок, болеемягкое – кнедостаточной ликвидности покупаемыхЦБ.

3. Для небольшогопортфеля с объемом около 100 000 рублейнаибольшее значение доходности полученопри минимальном исследованном значенииvдн* = 30 млн рублей.

4. Единовременныеоперации объемом 10 млн руб. не позволяютсистематически получать прибыль приежедневном пересмотре портфеля даже приочень жестких рассмотренных ограниченияхна ликвидность (vдн* = 1000 млн рублей).Оптимальное значение vдн* для такого объемапортфеля превышает средние объемы самыхликвидных ЦБ российского фондового рынка.Инвестор с таким объемом портфеля долженлибо проводить диверсификацию (включая впортфель ценные бумаги большего числаэмитентов), либо распределять своиоперации во времени (с целью избежатьсильного единовременного влияния нацену).

5. Предлагаемаяметодика позволяет корректнопротестировать возможности алгоритмауправления инвестиционным портфелем,оптимизировать объем единовременнопроводимых операций, производить выбор ЦБс учетом их ликвидности и объемаформируемого портфеля.

Библиографическийсписок

  1. Положение о критериях ликвидностиценных бумаг от 07.03.2006 N 06-25/пз-н (в ред.Приказа ФСФР РФ от 09.10.2007 N 07-102/пз-н).
  2. Kyle A.S. Continuous Auctions andInsider Trading. Econometrica 53. Рp. 1315-1335. 1985.
  3. Саркисов В.Г., Саркисов Г.А. Методология синтеза структурыдинамического инвестиционного портфеля //Вестник СамГТУ. Сер. Математическая. – 2009. – №1(9). – С. 57-67.

Статья поступила вредакцию 21 октября 2009 г.

UDK 007, 336.76

A METHOD OF TAKING INTO ACCOUNTSECURITIES’ LIQUIDITY

IN DYNAMIC INVESTMENT PORTFOLIOMANAGEMENT

V.G. Sarkisov

14

Samara State Technical University

244, Molodogvardeyskaya st., Samara,443100

The influence of securities’ liquidity on the investmentportfolio management results is considered. A method of estimating and takinginto account the liquidity in dynamic investment portfolio management algorithmdesign, testing and optimization is offered.

Key words:liquidity, investment portfolio, algorithm, optimization, yield, market depth,market viscosity, costs.

УДК519.1

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИСТЕМЫНАГЛЯДНОЙ КОМПЬЮТЕРНОЙ

АЛГЕБРЫ ДЛЯ АНАЛИЗАСВОЙСТВ МАТЕМАТИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ

А.С. Храмцев

15

ОАО КБ«Солидарность»

443099, Самара, ул.Куйбышева, 90

Статья посвященаиспользованию решетчатых моделей системдля анализа свойств математическихобъектов. Разработан программный комплекс,позволяющий проводить анализ свойствматематических объектов: разбиенийнатуральных чисел, упорядоченныхалфавитов и последовательностейФибоначчи. На практике предложенныйпрограммный комплекс может использоватьсядля анализа информационных и управляющихсистем различного назначения.

Ключевые слова: математический объект,алгебраическая модель, система, решеткаразбиений, разбиения целого числа,упорядоченные алфавиты, целочисленныепоследовательности, обобщеннаяпоследовательность Фибоначчи.

Введение

В настоящее времяактуальными становятся методы системногоанализа, основанные на использованиимоделей, отражающих свойства структурысистемы и протекающих в ней процессов.Исследования, проведенные в работах [1-3],показали, что для описания свойств системэффективным является использованиеалгебраических моделей, опирающихся наматематические объекты: различного видарешетки, алгебры, отношения частичного иполного порядка, ряды специальных чисел. Вработах [4-6] исследование свойств системпредлагается проводить на основематематических расчетов и наглядногоанализа алгебраических моделей,построенных с использованиемаксиоматических методов наглядности. Длярешения задач анализа и синтеза структуринформационных систем эффективнымиявляются методы наглядного комбинаторногоанализа [2].

Данная статья посвященаиспользованию решетчатых моделей дляанализа свойств математических объектов.Разработанный программный комплекс«Система наглядной компьютерной алгебры»реализует построение решетчатых моделейприменительно к разбиениям натуральныхчисел, упорядоченным алфавитам ипоследовательностям Фибоначчи.Программный комплекс позволяет пополученным решетчатым моделям выявить иисследовать такие свойства математическихобъектов, как иерархичность, соотношениечасти и целого, множественнаясимметричность, структурированность,целостность, отношения с объектами одногоуровня, с объектами верхних и нижнихуровней, которые необходимы дляпоследующего анализа. Использованиерешетчатых моделей математическихобъектов позволяет ответить на вопросы:как будет развиваться система и какие шагинеобходимо предпринять для ее управления вкаждый определенный момент времени.

Система наглядной компьютернойалгебры

Программный комплексвключает в себя следующие разделы:«Разбиения с повторением», «Упорядоченныеалфавиты», «Графы алгебраическихуравнений».

Раздел «Разбиения сповторением» позволяет проводитьпостроение решетки разбиений, числовогообраза решетки разбиений, а такжеследующих графиков:

– графикраспределения количества вершин длясоответствующих уровней решеткиразбиений;

– графикраспределения количества вершин длясоответствующих уровней семейства N решеток разбиений(N – количество решетокразбиений);

– графикфункции плотности вероятностилогнормального распределения;

– графики абсолютных и относительныхразностей для функции плотностивероятности логнормального распределенияи распределения семейства N решеток разбиений.

В данном разделеэкспериментально подтверждается гипотеза:распределение уровневых чисел решеткиразбиений аппроксимируется логнормальнымраспределением.

Решетка разбиенийстроится с использованием следующихправил:

  1. каждой вершине графасоответствует одно разбиение натуральногочисла n, гдеi – номер вершины графа[7];
  2. две вершины и графа находятся на одном уровне, если причем ;
  3. наклон осей, по которым строитсяразбиение, выбирается таким образом, чтобыпри каждом построении очередной осивершины графа сохраняли планарностьразмещения на плоскости [8].

Решетка разбиений сповторением для натурального числа представлена на рис. 1, где k – уровень вершины,l – расстояние междувершинами.

Таблица1     

Таблица2     

Ширинаподмножеств

Количествовершин подмножеств

0

0

1

0

1

5

0

1

4

13

0

1

4

8

20

0

1

3

7

7

2

0

1

3

7

2

1

1

0

1

2

2

1

1

0

1

2

1

1

0

1

1

1

0

1

1

0

1

1

0

0

1

0

1

5

0

1

4

7

0

1

4

5

5

0

1

3

4

3

2

0

1

3

3

Pages:     | 1 |   ...   | 8 | 9 || 11 | 12 |






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