Фондовый менеджмент
В качестве аналитика фондового рынка я работаю последние четыре года. Поэтому все мои основные научные результаты (как я их сам оцениваю) получены именно в области фондового менеджмента
После августовского кризиса 1998 года спрос на научные работы в области фондового менеджмента в России исходил исключительно от западных компаний. При этом этот спрос был целевым и подразумевал большей частью исследования практического характера, направленные на разработку специализированных программ для работы на фондовом рынке, в том числе портфолио-менеджеров.
Во время работы в компании Artificial Life Rus наше подразделение работало над портфолио-проектами для крупнейших мировых финансовых организаций, к которым относятся банк Credit Suisse First Boston, страховые компании LGT и UBS. Демонстрационная версия разработанного нами продукта находится на сайте . Это поддержанный роботом (smart bot) портфолио-менеджер с широкой функциональностью.
Работы над фондовыми компьютерными программами проходил в атмосфере того, что я склонен называть мировой NASDAQ-эйфорией, когда курсы акций высокотехнологичных компаний взлетали до заоблачных высот, акции традиционных отраслей стабильно росли до 30% в год в валюте, и ничто, казалось бы, не предвещало близкого краха. Но эта ситуация очень схожа с той, которая развивалась в России в 1994 году, во времена бурного роста акций АО «МММ». Никто, кроме самых осторожных аналитиков, не предвещал скорого краха рынка бумаг этой компании. Казалось, что в эту игру можно играть вечно. И точно так же иногда казалось, что акции высокотехнологичного сектора, в силу их необычайной привлекательности и перспективности, могут занять место альтернативной меры стоимости, выступить чуть ли не в качестве американской резервной валюты. Действительность быстро свела на нет эти химеры.
Недостаточность традиционных подходов 2
В тон рынку выступала и наука. Большинству фондовых аналитиков виделось, что наступила эра процветания, базирующаяся на ценностях новой экономики. Все усматривали в неуклонном многолетнем росте фо
Недостаточность традиционных подходов 3
Стало вдруг ясно, что наступил масштабный кризис представлений о фондовом рынке. Рынок потерял привычное обличье, картина мира обновилась, новая непредсказуемость рынка вызвала потребность в ревиз
Рейтинг долговых обязательств субъектов РФ на основе нечетких моделей
Применим то, что сделано нами к исследованию кредито-способности субъектов Росиийской Федерации. С недавних пор этот вопрос получил дополнительную актуальность. Дело в том, что с 2004 года накопит
Критерии, определяющие финансовое состояние региона
В эту группу критериев входят: X1 -Отношение государственного долга к доходам бюджета. Объем государственного долга по отношению к доходам бюджета является наиболее значимым критерием, определяющи
Критерии, определяющие уровень экономического развития региона
В эту группу критериев входят: X8 - Отношение задолженности по налогам к объему налоговых платежей. Отношение задолженности по налогам к общему объему налоговых платежей является наиболее важным ф
Результаты рейтинга по AKM
Первое место в рейтинге AKM занимают Москва и Санкт-Петербург, которые по формальным показателям среди других проанализированных субъектов федерации имеют наиболее высокую способность расплачивать
Результаты рейтинга по AKM 2
Навосьмом месте- Свердловская область. В течение 2001года область погашала свои обязательства в большем объеме, чем занимала вновь. Об этом свидетельствует отрицательное значение отношения заемных
Методика рейтинга обязательств субъектов РФ с использованием нечетких описаний
Этап 1. Выделим 11 факторов для анализа кредитоспособности региона, пометив их с Х1 по Х11. Этап 2. Воспроизведем значения факторов по состоянию на 01 января 2002 года Этап 3. Проанализируем гисто
Методика рейтинга обязательств 2
Однако скорректируем соотношение предпочтений групп факторов от 2:1 к 1:1. Эта корректировка вызвана учетом печального опыта Ульяновской области. Мы устанавливаем, что параметры экономического раз
Методика рейтинга обязательств 3
А сводный рейтинг по факторам 8 – 11 (экономический рейтинг региона) оценивается по формуле: . (2.5) Результирующий же интегральный рейтинг кредитоспособности имеет вид: . (2.6) Все полученные рей
Методика рейтинга обязательств 4
На основании полученных количественных оценок рейтингов и гистограмм рис. П2.3 приложения 2 сформулируем решающие правила для установления торговых рекомендаций по обязательствам региона: Определе
Выводы по разделу
Мы разработали методику оценки кредитоспособности субъектов РФ, которая учитывает все лучшее, что сделано в методике рейтингового агентства AKM, но идет значительно дальше в плане дифференцированн
Скоринг российских акций на основе нечетких моделей
Под скорингом здесь и далее мы понимаем комплексную оценку инвестиционного качества акций. Год-два отделяют нас от того момента, когда пенсионная реформа в России выйдет на новый виток, и на росси
Качественное описание рынка акций
Низкая капитализация. Суммарная капитализация акционерных обществ, чьи акции обращаются на столичных биржах, не превышает 75 млрд долларов. Для сравнения: в США существует свыше 40 компаний, чья к
Фундаментальный подход к оценке рынка акций
Отмеченные особенности российского рынка акций не позволяют проводить его оценку и прогнозирование традиционными методами технического и корреляционного анализа, в силу непредсказуемости рынка каж
Источник данных для анализа
Постепенно в России начинают появляться полноценные онлайн-ресурсы, на которых сосредоточена более-менее полная информация о субъектах фондового рынка и исторические данные о торгах по акциям росс
Предпосылки для построения метода скоринга
Как и в , необходимо предварить описание метода скоринга качественной экспертной моделью российского рынка, на основании которой будет совершаться выбор показателей для оценки и их ранжирование. В
Предпосылки для построения метода скоринга 2
Тем не менее, фактор надежности не сбрасывается со счетов вовсе. Переходя от странового риска к частному риску дефолта эмитента, инвестор предпочтет иметь дело с компаниями, которые находятся на п
Построение гистограмм распределений факторов
Построенные на основании данных таблицы П3.1 гистограммы распределения факторов скоринга представлены на рис П3.1– П3.8. Построенные гистограммы не отображают статистику факторов, в силу существен
Нечеткий классификатор уровня факторов
По аналогии с тем, как это сделано в предыдущем разделе работы, проведем нечеткую классификацию параметров. Для этого введем лингвистическую переменную «Уровень фактора Х» с терм-множеством значен
Классификация факторов с оценкой рангов
Проведем классификацию полученных значений факторов, т.е. сверим таблицы П3.1 и П3.2. При этом ранг показателя вычисляется следующим образом: если значения фактора точно попадают в выбранный интер
Комплексная оценка инвестиционного качества ценной бумаги
В полном соответствии, определим лингвистическую переменную «Оценка бумаги» с терм-множеством значений «Очень низкая (О), Низкая (Н), Средняя (Ср), Высокая (В), Очень высокая (ОВ)». Чтобы конструк
Комплексная оценка 2
Тогда среднеожидаемый ранг j-го уровня, взвешенный по всем N показателям, оценивается формулой , (2.15) и справедливо . (2.16) И наоборот, если по каждому фактору определять средний его уровень
Из таблицы П3.7 видно, что всего 12 акций из 91 рассматриваемой обладают инвестиционным качеством не хуже «В-СР», то есть промежуточным между средним и высоким и выше. Показатель отношения доли ин
Рейтинг российских корпоративных облигаций на основе нечетких моделей
В работе мы произвели финансовый экспресс-анализ рынка российских акций (она составила содержание предыдущего раздела данной книги). Анализ состоялся в феврале 2002 года, и приятно осознавать, что
Фундаментальный подход к оценке рейтинга облигаций
Главные риски, определяющие рейтинг облигации - это процентный и дефолтный риски. Под процентным риском мы понимаем риск эмитента привлечь средства под высокий процент, когда в последующем на рынк
Предпосылки для построения метода рейтинга
Как и в , необходимо предварить описание метода рейтинга облигаций качественной экспертной моделью российского рынка, на основании которой будет совершаться выбор показателей для оценки и их ранжи
Исходные данные для рейтинга
В таблицу П4.1 Приложения 4 к настоящей книге сведены значения анализируемых факторов по состоянию на конец 2 квартала 2002 года, по ряду эмитентов первого и второго эшелонов. Названия эмитентов в
Нечеткий классификатор уровня факторов
Проведем нечеткую классификацию параметров. Для этого введем лингвистическую переменную «Уровень фактора Х» с терм-множеством значений «Высокий уровень фактора», «Средний уровень фактора», «Низкий
Нечеткий классификатор уровня факторов 2
Тогда получем комплексный показатель A_N для каждой бумаги методом двойной свертки: , (2.23) где i – индекс отдельного показателя для их общего числа N=8, j – индекс уровня показателя для общего ч
Нечеткий классификатор уровня факторов 3
И наоборот, если по каждому фактору определять средний его уровень , (2.27) то справедливо . (2.28) Именно формулы (4.27) и (4.28) мы берем за основу при расчетов. Результаты расчетов по этим форм
Оценка полученных результатов
Из таблицы П4.6 видно, что облигации всего трех эмитентов (EESR, LKOH, SGNS) из 13 рассматриваемых стоит покупать, и то следует проводить дополнительное углубленное исследование перед покупкой. По
