Ранговые решения в портфельном анализе

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2019, Т. 18, № 11, С. 2172 – 2186

Автор(ы): Левшук Д.Г.

Рубрика: Математические методы и модели

Аннотация

Предмет. Фондовый рынок отличается значительным многообразием протекающих на нем процессов. Классические методы моделирования временных рядов для анализа и прогнозирования процессов, протекающих на фондовом рынке, не всегда дают удовлетворительные результаты. Можно констатировать некое несоответствие между реальными экономическими условиями и моделями фондового рынка. Одной из проблем является утрата в периоде тестирования свойства оптимальности портфеля ценных бумаг, достигаемого в историческом периоде. По этой причине основные допущения портфельного анализа требуют регулярной актуализации, основной целью которой является повышение эффективности его результатов. В частности, стоит принять во внимание разработки, полученные в рамках многовариантных подходов, способствующих сокращению уровня риска принимаемых инвестиционных решений. В связи с этим исследование и развитие новых подходов к получению прогнозных решений на фондовом рынке в условиях неопределенности является крайне актуальной задачей.

Цели. Разработка аппарата анализа ранговых решений в портфельном анализе.

Методология. В процессе исследования использовались методы анализа данных и машинного обучения.

Результаты. Рассмотрена возможность формирования ранговых портфельных решений, при формировании которых оптимизация заменена процедурой предпочтений, обычно используемой в обработке экспертных данных. Обоснованность такой замены связана с зависимостью доходности и риска, определяемых с помощью специального регрессионного уравнения с единственной характеристикой – вероятностью положительной доходности, предпочтения по которой одновременно приводят к росту доходности и снижению риска.

Выводы. На основе автопредикторной модели вместо оптимизационного подхода для обоснования портфельных решений предложено использовать инструмент вероятностных предпочтений, с помощью которого формируются ранговые портфели, значительно расширяющие возможности портфельного анализа.

Ключевые слова: вероятность, портфель, бинарный выбор