Дмитрий Анатольевич Власов, к.п.н., доцент, доцент кафедры математических методов в экономике,
Москва.
Dmitry A. Vlasov, Cand. Sc. (Pedagogy), Associate Professor at the Department of Mathematical Methods of Economics,
Moscow.
Петр Александрович Карасев, к.э.н., доцент кафедры Высшей математики,
Москва.
Petr A. Karasev, Cand. Sc. (Economics), Associate Professor at the Department of Higher Mathematics,
Moscow.
Александр Валерьевич Синчуков, к.п.н., доцент департамента математики,
Москва.
Alexander V. Sinchukov, Cand. Sc. (Pedagogy), Associate Professor at the Department of Mathematics,
Moscow.
В данной статье уровень доверия инвестора к информации рассматривается в качестве основного фактора, влияющего на выбор оптимального портфеля финансовых инструментов в условиях неопределённости и определяющего поведение инвестора. В качестве проблемы современной портфельной теории указывается недостаточное внимание к учёту индивидуальных предпочтений инвесторов.
Цель исследования заключается в пересмотре традиционной концепции оценки портфелей финансовых инструментов на основе подхода, разработанного Г. Марковицем. Предметом исследования является поведение инвестора, складывающиеся в процессе конструирования портфелей финансовых инструментов, оценки их рискового компонента в виде коэффициента У. Шарпа, а также в процессе последующей модификации портфеля, вызванной изменениями на финансовом рынке или изменением индивидуальных предпочтений инвестора.
Материалы и методы. Теоретико-методологической основой исследования являются подходы, разработанные отечественными и зарубежными авторами, рассматривающими вопросы в области портфельной теории и теоретико-игрового моделирования. Первой процедурой является оценка коэффициентов Шарпа финансовых инструментов на основе реальных данных для принятия решения о включении в портфель. Второй – кластеризация альтернативных финансовых инструментов (низкие, средние и высокие значения коэффициентов Шарпа). В рамках третьей процедуры выполняется анализ стратегий конструирования портфелей финансовых инструментов на основе коэффициентов Шарпа. Четвертая процедура подразумевает конструирование нескольких альтернативных портфелей в соответствии с представленными стратегиями инвестора. На пятой процедуре осуществляется выбор и описание нескольких возможных состояний финансового рынка, определяемых рыночным индексом. Следующая процедура подразумевает построение матрицы доходностей, каждый элемент которой представляет собой накопленную доходность, получаемую инвестором при условии размещения денежных средств в один из альтернативных портфелей если финансовый рынок реализует одно из возможных состояний. Реализация седьмой процедуры требует определения вероятностей состояний финансового рынка, определяемых рыночным индексом, для снижения степени неопределенности. Последняя процедура заключается нахождении оптимального портфеля финансовых инструментов с учётом уровня доверия инвестора к информации (относительно ранее построенной матрицы доходностей и матрицы рисков, однозначно порождаемой ею).
Результаты исследования. Результатом исследования является процедурная схема, реализация которой позволяет по-новому подойти к конструированию портфелей финансовых инструментов, выбору оптимального портфеля с учётом уровня доверия инвестора к информации, а также раскрыть исследовательский потенциал игрового анализа влияния уровня доверия инвестора к информации на выбор оптимального портфеля финансовых инструментов в условиях неопределённости, характерной для финансового рынка.
Заключение. Полученные авторами результаты в виде двух игровых моделей взаимодействия инвестора с финансовым рынком могут быть полезны для проведения дальнейших исследований в области финансовой математики. Материал статьи может быть полезен для развития содержания профессиональной подготовки будущих аналитиков в системе высшего экономического образования.
In this article, investor confidence in information is considered to be the main factor affecting the choice of an optimal portfolio of financial instruments under conditions of uncertainty, and determining investor behavior. A problem with modern portfolio theory is that it does not consider individual investor preferences.
The purpose of this study is to revise the traditional concept of evaluating portfolios of financial instruments based on G. Markowitz’s approach. The subject matter is investor behavior that develops in the context of constructing portfolios, evaluating risk components using the W. Sharpe coefficient, and subsequent portfolio modifications due to changes in financial markets or individual investor preferences.
Materials and methods. The theoretical and methodological basis of the research are the approaches developed by domestic and foreign authors, who consider issues in the field of portfolio theory and game-theoretical modelling. The first step is to evaluate Sharpe ratios of financial assets based on real-world data in order to decide whether or not to include them in a portfolio. The second step is clustering alternative financial instruments (low, medium, and high Sharpe ratio values). The third procedure analyzes strategies for constructing portfolios of financial instruments based on Sharpe coefficients. The fourth procedure involves constructing several alternative portfolios in accordance with the presented strategies of the investor. The fifth procedure selects and describes several possible financial market conditions determined by the market index. Following this, the procedure involves constructing a yield matrix, each element of which represents the accumulated return received by the investor if funds are placed in one of the alternative portfolios if financial market implements one of possible conditions. Finally, implementation of the seventh procedure requires determining probabilities of financial market condition determined by market index in order to reduce degree of uncertainty. The last step is to find the optimal portfolio of financial instruments considering the level of investor’s confidence in information, relative to the yield matrix previously constructed and the matrix of risks uniquely generated by it.
Results of the research. The result of the study is a procedural scheme that allows a new approach to designing portfolios of financial instruments and choosing the optimal one, considering the level of investor’s confidence in information. This scheme also reveals the potential for game analysis of how an investor’s confidence in information affects the choice of a financial instrument portfolio in uncertain market conditions.
Conclusion. The results obtained by the author in the form of two games models of interaction between investors and the financial market are useful for further research in financial mathematics. This material can be used for the development of content for professional training of analysts in higher economic education system.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.