WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 29 |

Недосекин А.О.

«Фондовый менеджмент в расплывчатых условиях» СанктПетербург, 2003 г.

Ключевые слова Накопительная составляющая трудовой пенсии, Пенсионный фонд Российской Федерации (ПФР), управляющие компании, модельные активы (модельные классы), индексы модельных активов, реальные активы, портфельная оптимизация, скоринг акций, рейтинг облигаций, эффективная граница портфельного множества, нечеткие множества, квазистатистика, нечеткие числа, функция принадлежности, нечеткая логика, оценки Фишберна.

Аннотация Монография посвящена специфике управления фондовыми активами в условиях существенной информационной неопределенности. Рассматриваются теоретические предпосылки оптимального инвестирования на уровне модельного и реального фондовых портфелей, авторские методики рейтинга акций и скоринга облигаций, приводятся расчетные данные и примеры оптимального инвестирования. В основу методов и стратегий оптимального инвестирования положены результаты теории нечетких множеств. Описано внедрение разработанных методов в практику Пенсионного фонда РФ.

Сведения об авторе Недосекин Алексей Олегович – старший консультант компании Сименс Бизнес Сервисез, кандидат технических наук. В настоящее время является соискателем ученой степени доктора экономических наук при СанктПетербургском университете экономики и финансов. Автор более 30 научных работ в области финансового менеджмента, в том числе одной монографии.

Электронная почта: sedok@mail.ru Домашняя страница в Интернете: http:/sedok.narod.ru/index.html Работа выполнена при поддержке Международного научного фонда экономических исследований академика Н.П. Федоренко. Проект № 2002036.

Содержание Введение Глава 1. Фондовый менеджмент как разновидность финансового менеджмента 1.1. Управление финансами на основе анализа, планирования и прогнозирования 1.1.1. Прогнозирование финансового состояния хозяйствующих субъектов и организованных рынков 1.1.2. Планирование и финансовые решения в рамках плана 1.1.3. Финансовый анализ и его роль в принятии решений 1.2. Информационная неопределенность как фактор риска при принятии финансовых решений. Квазистатистика 1.3. Модели и методы управления финансами. Адекватность методов управления финансами качеству исходной информации 1.4. Принципы оценки риска принятия финансовых решений 1.5. Роль предпочтений и ожиданий финансового менеджера, инвестора, эксперта в процессе принятия финансовых решений 1.6. Значимость нечетких описаний при принятии финансовых решений Глава 2. Оценка инвестиционной привлекательности фондовых активов 2.1. Недостаточность традиционных подходов к оценке инвестиционной привлекательности фондовых активов 2.2. Рейтинг долговых обязательств субъектов РФ на основе нечетких моделей 2.2.1. Критерии, определяющие финансовое состояние региона 2.2.2. Критерии, определяющие уровень экономического развития региона 2.2.3. Результаты рейтинга по AK&M 2.2.4. Методика рейтинга обязательств субъектов РФ с использованием нечетких описаний 2.2.5. Выводы по разделу 2.3. Скоринг российских акций на основе нечетких моделей 2.3.1. Качественное описание рынка акций 2.3.2. Фундаментальный подход к оценке рынка акций 2.3.3. Источник данных для анализа 2.3.4. Предпосылки для построения метода скоринга 2.3.5. Исходные данные для скоринга 2.3.6. Методика скоринга 2.3.7. Оценка полученных результатов 2.4. Рейтинг российских корпоративных облигаций на основе нечетких моделей 2.4.1. Фундаментальный подход к оценке рейтинга облигаций 2.4.2. Источник данных для анализа 2.4.3. Предпосылки для построения метода рейтинга 2.4.4. Исходные данные для рейтинга 2.4.5. Методика рейтинга 2.4.6. Оценка полученных результатов Глава 3. Нечеткомножественный подход к построению эффективных фондовых портфелей 3.1. Выбор модельных классов и их индексирование 3.2. Нечеткомножественная оценка доходности и риска индексов 3.3. Нечеткомножественная оптимизация модельного портфеля 3.4. Бенчмаркриск 3.5. Наполнение модельного портфеля реальными активами 3.6. Стратегии хеджирования модельного фондового портфеля 3.7. Выводы по главе Глава 4. Прогнозирование фондовых индексов 4.1. Введение в современную теорию рационального инвестиционного выбора 4.1.1. Теоретические предпосылки для рационального инвестиционного выбора 4.1.2. Принцип инвестиционного равновесия 4.1.3. Модель рациональной динамики инвестиций 4.1.4. Фазы прогнозирования 4.2. Модели и методы прогнозирования фондовых индексов 4.2.1. Классификация экономических регионов и индексов.



Обозначения 4.2.2. Модель и методика для фазы 1 (старт) 4.2.3. Модель и методика для фазы 2 4.2.4. Модель и методика для фазы 3 4.2.5. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу облигаций (фаза 4) 4.2.6. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу акций первого эшелона (фаза 4) 4.2.7. Модель и методика оценки расчетного коридора доходности по индексу акций второго эшелона (фаза 4) 4.2.8. Модели и методики для фазы 5 4.2.9. Модели и методики для фазы 6 4.2.10. Модель и методика для фазы 7 4.2.11. Модель и методика для фазы 8 4.2.12. Модель и методика для фазы 9 4.2.13. Модель и методика для фазы 10 4.2.14. Модель и методика для фазы 11 4.3. Пример прогноза (USA) 4.4. Заключение по главе Глава 5. Программная система оптимизации фондового портфеля 5.1. Постановка задачи 5.2. Модельные активы и портфели на их основе 5.3. Краткое описание программы «Система оптимизации фондового портфеля» 5.3.1. Модуль работы с инвестиционными профайлами 5.3.2. Модуль создания инвестиционного профайла и модельных портфелей 5.3.3. Модуль данных по индексам и модельным классам 5.3.4. Модуль работы с профайлами экономического региона 5.3.5. Модуль создания профайлов экономического региона Заключение Перечень цитируемых источников Приложения Приложение 1. Основы теории нечетких множеств П1.1. Носитель П1.2. Нечеткое множество П1.3. Функция принадлежности П1.4. Лингвистическая переменная П1.5. Операции над нечеткими подмножествами П1.6. Нечеткие числа и операции над ними П1.7. Нечеткие последовательности, нечеткие прямоугольные матрицы, нечеткие функции и операции над ними П1.8. Вероятностное распределение с нечеткими параметрами П1.9. Нечеткие знания Приложение 2. Справочные материалы для оценки реитинга долговых обязательств субъектов РФ Приложение 3. Справочные материалы для оценки скоринга акций российских эмитентов Приложение 4. Справочные материалы для оценки рейтинга корпоративных обязательств российских эмитентов Приложение 5. Краткий терминологический словарь Введение Написанию этой монографии предшествовало пять лет научных исследований [79] по применению теории нечетких множеств в финансовом и инвестиционном анализе.

Вероятности как инструмент моделирования финансовых процессов укоренились в экономическом анализе уже сравнительно давно (более полувека назад). Нечеткие же множества – инструмент для экономических исследований довольно непривычный и новый, причем это замечание справедливо не только для России (где рыночная экономика существует всего 20 лет, если не брать в расчет дореволюционную историю), но и для всего остального мира. Следует отметить, что 80е – 90е годы прошлого столетия были для экономической науки, и вообще для российской науки, весьма проблемными. Перед учеными встал вопрос об элементарном выживании, и они часто были вынуждены поставить меркантильные соображения по зарабатыванию денег во главу угла, в ущерб научным исследованиям. Многие специалисты эмигрировали. Наука о нечетких множествах не избежала общей участи.

После 1985 года исследования в этой области в России пошли на спад и практически прекратились до середины 90х годов.

За рубежом тем временем развитие не прерывалось. Начиная с конца 80х годов, нечеткомножественные приложения к экономическим исследованиям начали обособляться от общей теории нечетких множеств, как в свое время обособилось направление интеллектуальных компьютерных систем и систем, основанных на нечетких знаниях. Произошло это потому, что экономика – это не техника, это специфический объект научного исследования, включающий в себя «развивающуюся в рамках общественноисторической формации на базе сложившихся производительных сил и производственных отношений стратегию и тактику хозяйственной деятельности, что охватывают все звенья товарного производства, распределения, товародвижения и потребления материальных благ» [89].





Поэтому математики, развивающие методическую часть теории, вынуждены были получать дополнительную квалификацию экономистов, чтобы научиться детальным образом понимать процессы, протекающие в экономике и подлежащие научному анализу.

Здесь надо сказать, что нарастающее вовлечение математиков по первому образованию в российскую и мировую экономическую науку – это объективный процесс, свидетельствующий о непрерывном усложнении экономики. Так, один из моих учителей, профессор А.А.Первозванский успешно конвертировал свои навыки математика, специалиста общей теории управления, в навыки финансового аналитика [82]. Особенно тезис об усложнении экономики справедлив для самых динамичных ее секторов – банковского сектора и рынка ценных бумаг, где требуемая квалификация финансового менеджера (в части как экономической, так и общематематической, системной подготовки) является наивысшей.

Поток публикаций по применению нечетких множеств в экономическом и финансовом анализе за рубежом растет лавинообразно. Международная ассоциация International Association for FuzzySet Management & Economy (SIGEF) [149] регулярно апробирует новые результаты в области нечеткомножественных экономических исследований. Исследователями написано несколько сотен монографий. В России этот процесс только набирает обороты. Формируется международная научная школа на бывшем постсоветском пространстве, куда входят исследователи из Белоруссии, Украины, Москвы, СанктПетербурга, Тюмени, Казани. В октябре 2002 г. состоялась международная конференция NITE2002 в г. Минске [41], где целая секция была посвящена нечеткомножественным исследованиям в экономике. На своем персональном сайте в сети Интернет [79] я собираю работы по направлению «Нечеткие множества в экономике и финансах». Статей пока опубликовано немного (несколько десятков, включая мои собственные), но, как говорится, процесс пошел.

Мы наблюдаем оживление интереса к экономической науке и научным исследованиям в России. Это не случайно, т.к. после памятного августовского дефолта 1998 г., когда казалось, что на рыночных преобразованиях в РФ можно ставить крест, российская экономика все же оправилась и уверенно набирает темп. Собственники и менеджеры российских компаний получили неоценимый опыт выживания в экстремальных рыночных условиях. И теперь, желая сохранить свой бизнес, они учатся работать в новых условиях, при жесточайшей конкуренции, на низких уровнях маржинальной прибыли. А, чтобы научиться работать в таких условиях, без научной организации бизнеса не обойтись. Повсеместно на российских предприятиях внедряется бизнеспланирование, финансовый и инвестиционный анализ, процедуры управления проектами, с вычленением отдельных бизнесов и производств в самостоятельные центры прибыли, маркетинг. Возрос спрос на рыночные исследования, на финансовую и общеэкономическую информацию, поставляемую на регулярной основе в требуемом компьютерном формате.

Реорганизуется финансовый сектор. Банки, уцелевшие после дефолта, сделали свои выводы из случившегося и пересмотрели свою финансовую политику. Финансовый анализ состоятельности заемщика, анализ привлекательности фондовых инвестиций, кредитный менеджмент – теперь все это неотъемлемые стороны деятельности аналитического отдела любого банка. Оживляется деятельность инвестиционных компаний и негосударственных пенсионных фондов. Воскрес рынок ценных бумаг, в том числе производных финансовых инструментов.

Набирает обороты пенсионная реформа. Принят Федеральный Закон «Об инвестировании средств для финансирования накопительной части трудовой пенсии в РФ» [3]. Уже в 2004 на открытом фондовом рынке появится довольно мощный источник инвестиций в фондовые активы (поток составит от 2 до 4 млрд. долл в год). Этот ресурс исключительно важен не только для развития рынка корпоративных ценных бумаг, но явится источником недорогих заимствований для региональных бюджетов. Там, где этими средствами смогут по достоинству распорядиться, это будет означать расцвет социальноэкономической жизни региона, повышение уровня жизни граждан. Львиная часть средств (по оценкам – не менее 80%) будет управляться от имени и по поручению будущих пенсионеров Пенсионным Фондом РФ (ПФР) через государственную управляющую компанию.

Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 29 |










© 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.