МОДЕЛИРОВАНИЕ ДОХОДНОСТИ АКЦИЙ КОМПАНИЙ РАЗЛИЧНОЙ СТРАНОВОЙ И ОТРАСЛЕВОЙ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ

Дмитрий Владимирович Кандауров

Аннотация


В статье рассматривается способ моделирования доходности портфеля акций, предполагающий выделение отраслевого и систематического риска на глобальном и национальном уровне. Выделение различных видов риска осуществляется путем внедрения в структуру модели конструкции из парных копул отраслевых и страновых фондовых индексов. Предлагаемый метод позволяет совместить преимущества традиционной CAPM и конструкций из парных копул. В рамках решения задачи оптимизации инвестиционного портфеля были протестированы два метода формирования структуры конструкции из парных копул: традиционный, обеспечивающий максимум суммы коэффициентов корреляции между доходностями активов, и способ структурирования по отраслевому и страновому принципу с введением в модель фондовых индексов. В качестве критериев оптимальности инвестиционного портфеля рассматривались минимум риска и максимум коэффициента Шарпа. Для обоих показателей модель, структурированная по отраслевому и страновому принципу, продемонстрировала больший прирост капитала. Предложенный способ учета отраслевого и систематического риска будет полезен профессиональным управляющим при формировании портфеля ценных бумаг и повышении его доходности.

Ключевые слова


управление риском и доходностью портфеля акций; отраслевой и систематический риск; международная диверсификация.

Полный текст:

PDF

Литература


Aas K., Czado C., Frigessi, A., Bakken H. Pair-сopula constructions of multiple dependence. Insurance: Mathematics and Economics, 2009, no. 2(44), pp. 182–198. DOI: 10.1016/j.insmatheco.2007.02.001

Bedford T., Cooke R. M. Probability density decomposition for conditionally dependent random variables modeled by vines. Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. – 2001, vol. 32, pp. 245–268.

Bedford T., Cooke R. M. Vines – a new graphical model for dependent random variables. Annals of Statistics, 2002, vol. 30, pp. 1031–1068. DOI: 10.1214/aos/1031689016

Brechmann E.C., Czado C. Risk management with high-dimensional vine copulas: An analysis of the Euro Stoxx 50. Statistics and Risk Modeling, 2013, vol. 30, iss. 4, pp. 307–342. DOI: 10.1524/strm.2013.2002

Christoffersen P., Errunza V., Jacobs K., Langlois H. Is the potential for international diversification disappearing? A dynamic copula approach. Review of financial studies, 2012, vol. 25, no. 12, pp. 3711–3751. DOI: 10.1093/rfs/hhs104

Dissman J., Brechmann E. C., Czado C., Kurowicka D. Selecting and estimating regular vine copulae and application to financial returns. Computational Statistics and Data Analysis, 2013, no. 59, pp. 52–69. DOI: 10.1016/j.csda.2012.08.010

Joe H. Families of m-variate distributions with given margins and m(m-1)/2 bivariate dependence parameters. Institute of Mathematical Statistics Lecture Notes – Monograph Series. Distributions with fixed marginals and related topics. Institute of Mathematical Statistics, Hayward, CA., 1996, pp. 120–141. DOI: 10.1214/lnms/1215452614

Lintner J. The valuation of risky assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. Review of Economics and Statistics, 1965, vol. 47, pp. 13–37. DOI: 10.2307/1924119

Nelsen R.B. An introduction to copulas. Lecture Notes in Statistics. 2nd ed. Springer-Verlag, New York, 2006.

Patton A. Modelling asymmetric exchange rate dependence. International Economic Review, 2006, vol. 47, iss. 2, pp. 527–556. DOI: 10.1111/j.1468-2354.2006.00387.x

Sharpe W.F. Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk. Journal of Finance, 1964, vol. 45, pp. 425–442. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x

Schepsmeier U., Stoeber J., Brechmann E.C., Graeler B., Nagler T., Erhardt T. VineCopula: Statistical Inference of Vine Copulas. R package version 2.1.5. Available at: https://CRAN.R-project.org/ package=VineCopula (accessed 2 October 2018).


Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.