- •Оглавление
- •Введение
- •Раздел 1 информационная поддержка принятия инвестиционных решений на малом предприятии. Постановка научной задачи
- •1.1. Определение, функции и классификация инвестиций
- •1.2. Управление финансовыми инвестициями
- •1.3. Классификация общих управленческих решений
- •1.4. Классификация инвестиционных управленческих решений
- •1.5. Характеристика технологического процесса принятия управленческих решений на малом предприятии
- •1.6. Требования, предъявляемые к системе поддержки принятия инвестиционных решений
- •1.7. Определение критериев оптимизации функционирования системы поддержки принятия инвестиционных решений. Постановка научной задачи
- •1.8. Общая схема решения задачи
- •Раздел 2 оценка экономической эффективности облигаций и определение их параметров
- •2.1. Общие принципы оценки эффективности финансовых инвестиций
- •2.2. Классификация облигаций
- •2.3. Оценка эффективности облигаций
- •2.4. Определение параметров облигаций
- •Раздел 3
- •3.2. Модели оптимизации распределения финансовых инвестиций
- •3.2.1. Геометрическая интерпретация модели Марковица
- •3.2.2. Постановка задачи определения распределения финансовых ресурсов в оптимальном портфеле Марковица
- •3.2.3. Обобщенный алгоритм реализации модели Марковица
- •3.2.4. Одноиндексная модель Шарпа
- •3.2.5. Нейромодифированная одноиндексная модель Шарпа
- •Раздел 4
- •Разработка автоматизированного рабочего места
- •Поддержки принятия инвестиционных решений
- •Малого предприятия
- •4.1. Состав и структура автоматизированного рабочего места поддержки принятия инвестиционных решений малого предприятия
- •4.2. Характеристика аппаратной платформы, общего программного обеспечения, технологической среды реализации и среды разработки автоматизированного рабочего места
- •4.2.1. Выбор операционной системы
- •4.2.2. Выбор технологической среды реализации
- •4.2.3. Выбор среды разработки программного обеспечения
- •4.3. Выбор системы управления базой данных автоматизированного рабочего места
- •4.4. Алгоритм обмена данными между бд
- •4.5. Эвристическая оптимизация структуры базы данных
- •4.6. Обоснование методов и инструментов архивации данных
- •4.7. Резервное копирование данных
- •4.7.1. Требования, предъявляемые к резервному копированию данных
- •4.7.2. Классификация типов резервного копирования
- •4.7.3. Реализация резервного копирования данных
- •4.8. Типизация искусственных нейронных сетей
- •4.9. Анализ методов и алгоритмов адаптации архитектуры искусственной нейронной сети
- •4.9.1. Предварительный подбор архитектуры сети
- •4.9.2. Подбор оптимальной архитектуры сети
- •4.9.3. Алгоритм каскадной корреляции Фальмана
- •4.9.4. Методы редукции сети с учетом чувствительности
- •4.9.5. Методы редукции сети с использованием штрафной функции
- •4.10. Совершенствование технологии моделирования искусственных нейронных сетей на основе визуального контактора
- •4.11. Модификация алгоритма обратного распространения ошибки
- •4.12. Эвристическая оптимизация функционирования алгоритма обратного распространения ошибки
- •4.13. Порядок функционирования автоматизированного рабочего места
- •Заключение
- •Библиографический список
- •394006 Воронеж, ул. 20-Летия Октября, 84
3.2.2. Постановка задачи определения распределения финансовых ресурсов в оптимальном портфеле Марковица
Пусть vi, i=1,…,n есть доля ЦБ Аi в произвольном портфеле П: П=v1A1+…+vnAn. Основные параметры портфеля определяются в соответствии с выражениями (3.3) и (3.4).
Необходимо выбрать доли v1+…+vn таким образом, чтобы значение функции U для результирующего портфеля П=( , ) было максимальным:
. (3.7)
Ограничениями в задаче выступают условия (3.6) и (3.7):
v1+…+vn=1, (3.8)
. (3.9)
Условие (3.8) показывает, что доли в сумме должны составлять единицу, а условие (3.9) говорит о том, что ЦБ нельзя брать взаймы и давать в долг. Применительно к безрисковой бумаге условие не учитывается.
Данная задача (3.7) – (3.9) определения условного экстремума решается известными методами математического анализа (например, методом множителей Лагранжа, сводящей задачу на условный экстремум к задаче на безусловный экстремум). Для получения конкретных результатов важно знать вид функции полезности. Наименее сложна задача определения портфеля с заданной доходностью и минимизацией риска. Доли риска в данном случае будут определяться в соответствии с выражением
(3.10)
где - вектор долей рисковых активов в портфеле; - матрица ковариаций случайных величин Ri, - ожидаемые доходности рисковых активов, r0 – доходность безрискового актива, - вектор-столбец, все координаты которого равны единице.
Рассмотрим демонстрационный пример определения долей облигаций в инвестиционном портфеле.
Дано: сформирован оптимальный портфель, состоящий из облигаций трех эмитентов: Авангард, ВТБ, Газпром. Число временных интервалов наблюдения равно 3. Доходности облигаций в заданных временных интервалах наблюдения распределены следующим образом: Авангард: 0,175; 0,169; 0,178; ВТБ - 0,189; 0,195; 0,197; Газпром - 0,167; 0,171; 0,163.
Найти: доли облигаций в портфеле.
Решение. Среднее значение доходностей облигаций найдем по формуле (3.3):
,
,
.
Получим вектор средних доходностей:
Матрица ковариаций определяется следующим образом:
,
Аналогично вычисляем остальные значения. Получаем:
Обратная матрица к матрице ковариаций равна:
Доли облигаций в портфеле найдем по формуле (3.10). Получим:
Общая доходность портфеля, рассчитываемая по формуле (3.3), составит:
.
3.2.3. Обобщенный алгоритм реализации модели Марковица
Блок-схема обобщенного алгоритма реализации модели Марковица представлена на рис. 3.5 [80].
Блоки 1, 10 реализуют начало и конец алгоритма.
Блок 2 используется для ввода ряда исходных данных: типа облигаций; временных интервалов наблюдений; доходности облигаций к погашению.
В блоке 3 реализован расчет математического ожидания доходностей облигаций. Расчет ведется по формуле
, (3.11)
где rit – эффективная доходность i-й облигации в период времени t;
t – номер периода диапазона накопления информации; T – длительность периода накопления информации.
Блок 4 обеспечивает проверку условия определения математического ожидания доходностей для всех типов облигаций. Если условие выполнено, то управление передается в блок 5. В противном случае управление передается в блок 3.
Рис. 3.5. Блок-схема обобщенного алгоритма реализации модели Марковица
Блок 5 рассчитывает матрицу ковариаций доходностей облигаций.
Ковариация между эффективными доходностями i-й и j-й облигаций (ij) определяется по формуле
, (3.12)
где rit и rjt – эффективные доходности, соответственно, i-й и j-й облигации в период времени t, %; ri и rj – соответственно, математические ожидания эффективных доходностей i-й и j-й облигации.
В блоке 6 проверяется условие перебора всех пар облигаций. Если условие выполнено, то управление передается в блок 7. В противном случае управление передается в блок 5.
В блоке 7 определяется обратная ковариационная матрица.
В блоке 8 реализовано определение долей облигаций в портфеле по формуле
(3.13)
где - вектор долей облигаций в портфеле; - обратная ковариационная матрица; e - единичный вектор; - транспонированный единичный вектор.
Кроме того, в данном блоке определяется доходность портфеля по формуле
, (3.14)
где - вектор математических ожиданий доходностей облигаций;
- вектор долей облигаций в портфеле;
N - количество облигаций в портфеле;
mp - доходность портфеля.
Блок 9 обеспечивает вывод результирующей информации.