Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

ВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ

Методические указания по выполнению лабораторной работы на ПЭВМ

ОЦЕНКА И АНАЛИЗ РИСКОВ

Москва - 2008 г.

Методические указания по выполнению лабораторной работы на ПЭВМ

Для самостоятельной работы студентов YI курса (первое высшее образование) и Y курса (второе высшее образование) по специальности 060400 «Финансы и кредит» специализации «Финансовый менеджмент».

Факультет «Финансы и кредит»

Кафедра экономико-математических методов и моделей

Задания для лабораторной работы» подготовили:

доктор физико-математических наук, профессор Габескерия В.Я.;

кандидат экономических наук, доцент Концевая Н.В;

доктор экономических наук, профессор Половников В.А.;

доктор педагогических наук, профессор Пилипенко А.И.

Задания для выполнения лабораторной работы

Лабораторная работа выполняется и защищается в соответствии с утвержденным расписанием занятий.

Порядок выполнения и оформления лабораторной работы

В ходе выполнения лабораторной работы требуется:

разработать экономико-математическую модель задачи;

получить решение задачи (реализовать ЭММ) с помощью надстройки Поиск решения (Excel);

распечатать протокол решения (экспресс-отчет).

Протокол решения должен содержать:

Фрагмент исходного рабочего листа Excel.

Диалоговое окно Поиск решения.

Фрагмент рабочего листа Excel, содержащий результаты решения и(или) фрагмент Отчета по результатам.

Кроме того, желательно включение в Протокол диалоговых окон: Параметры поиска решения и Результаты поиска решения.

При решении приведенных типовых задач оптимизации средствами Microsoft Excel могут использоваться разнообразные подходы к оформлению рабочей таблицы Excel и результатов решения. В каждой конкретной ситуации студенты вольны выбрать свой подход - с позиций содержательности, наглядности, удобства, дизайна. Результаты сохраняются в рабочей таблице и дополнительно могут быть представлены Отчетом по результатам или его фрагментом.

Оформление лабораторной работы в полном объеме проводится студентом самостоятельно во время или после занятий в установленные преподавателем сроки, файл с префиксом «лр» (книга Excel) сохраняется на сетевом диске в папке с номером группы. Структура имени файла: лрИвановИИ.

Полный отчет по лабораторной работе должен содержать:

титульный лист (с указанием всех необходимых реквизитов);

постановку экономической задачи;

экономико-математическую модель с необходимыми комментариями по ее элементам;

описание компьютерной информационной технологии получения оптимального решения;

предложения (рекомендации) лицу, ответственному за принятие решений, по оптимальному управленческому поведению.

Желательный объем указанного отчета - 3-7 страниц. При отсутствии необходимого объема учебного времени по указанию преподавателя возможен экспресс-отчет (для студентов, посетивших все занятия и выполнивших аудиторную работу в присутствии преподавателя).

К зачету допускаются студенты, выполнившие все пункты задания и оформившие результаты в установленном порядке.

Зачет по лабораторной работе каждый студент сдает персонально преподавателю, ведущему занятия в данной группе.

Для получения зачета студент должен:

- знать теоретические основы тематики лабораторной работы в объеме содержания материалов учебного пособия и лекций;

- уметь ответить на конкретные вопросы по содержанию выполненной лабораторной работы.

Номер Вашего варианта соответствует последней цифре зачетной книжки (если преподавателем не задан другой порядок выбора варианта).

Пояснения к решению задачи Марковица о формировании портфеля заданной доходности с учетом ведущего фактора рынка средствами EXCEL

На фондовом рынке объектами купли-продажи являются акции большого числа эмитентов, имеющие разную степень доходности. В странах с развитым рынком ценных бумаг для определения общей тенденции в изменении курсов акций применяются специальные индикаторы - фондовые индексы (индекс Доу-Джонса, Standard & Poors, индекс РТС). При работе на фондовом рынке инвесторы формируют портфель из обращающихся на рынке ценных бумаг и других биржевых активов. Для обеспечения ликвидности в портфель, как правило, включают "голубые фишки" входящие в расчет биржевых индексов РТС или ММВБ. В этом случае стоимость портфеля, его доходность и риск близки к аналогичным параметрам указанных индексов.

За последние годы капитализация отечественного рынка существенно выросла, многие акции вошли в состав «голубых фишек» или приблизились к ним по своей ликвидности. Это позволило создать в начале 2005г. семь новых отраслевых индексов российской торговой системы (РТС): нефть и газ (RTSog); электроэнергетика (RTSeu); финансы (RTSfn); телекоммуникации (RTStl); металлы и добыча (RTSmm); промышленность (RTSin); потребительские товары и розничная торговля (RTScr). Эти индексы отражают рост капитализации акций различных отраслей экономики и дают представление о динамике развития той или иной отрасли.

Предположим, что доходности всех ценных бумаг (отраслевых индексов) за определенный период времени связаны с доходностью рынка за данный период линейно:

mi = ai + imr + i (1)

где mi - доходность ценной бумаги i за определенный период (зависимая переменная);

mr - доходность на рыночный индекс за этот же период (независимая, объясняющая переменная);

ai -постоянная составляющая модели линейной регрессии, показывающая какая часть доходности i ценной бумаги не связана с изменением доходности на рыночный индекс, коэффициент смещения;

i - параметр линейной регрессии, называемый бета, коэффициент наклона, измеряет чувствительность доходности бумаги к доходности на рыночный индекс.;

i - случайная погрешность.

Оценку параметров регрессионной модели (1) получим с помощью МНК:

= ; i = (2)

где mr2- дисперсия доходности на индекс.

Бета-коэффициент оценивает изменения в доходности отдельных акций в сопоставлении с динамикой рыночного дохода. Исходя из рыночной модели (1), общий риск ценной бумаги i, измеряемый ее дисперсией i2= Var(mi), состоит из двух частей: (1) рыночный (или систематический) риск (market risk); (2) собственный (или несистематический) риск (unique risk).

i2 = i2mr2+2, (3)

где , = ,

imr обозначает рыночный риск ценной бумаги i (измеренный в СКО), а собственный риск ценной бумаги i, мерой которого является среднее квадратическое отклонение (СКО) случайной погрешности i из уравнения (1).

Отношение i2mr2/i2 обозначается Ri2 и называется R-squared (коэффициент детерминации) и характеризует долю риска данных ценных бумаг, вносимую рынком. Те бумаги, для которых R-squared велико, в каком-то смысле предпочтительнее, так как их поведение более предсказуемо.

Таким образом, коэффициент регрессии в служит количественным измерителем систематического риска, не поддающегося диверсификации. Ценная бумага, имеющая в - коэффициент, равный 1, копирует поведение рынка в целом. Если значение коэффициента выше 1, реакция ценной бумаги опережает изменение рынка как в одну, так и в другую сторону. Систематический риск такого финансового актива выше среднего. Менее рисковыми являются активы, в-коэффициенты которых ниже 1.

Рассмотрим в этой ситуации портфель ценных бумаг. Доходность портфеля с зафиксированными долями бумаг также линейно зависит от доходности рынка. В самом деле, пусть доля i-й ценной бумаги есть xi, тогда доходность портфеля:

mp = xi(i + i mr + ) (4)

Аналогично общему риску отдельной бумаги (3), совокупный риск портфеля тоже можно разложить на две составные части: рыночный риск и собственный риск. При этом сумма сложенных средств по всем объектам должна быть равна общему объему инвестиционных вложений (например, часть средств на банковском счете вводится в модель как инвестиция с нулевым риском).

p2 = p2mr2+2 (5)

где ,

Задача формирования портфеля заданной эффективности с учетом ведущего фактора и минимального риска может быть сформулирована следующим образом: необходимо найти вектор Х= (х1, х2,… хn), минимизирующий риск портфеля p:

p =

При ограничениях:

-доходность портфеля должна быть не менее заданной m0

-весь капитал должен быть вложен в биржевые активы

-допускаются только длинные позиции

х1, х2,…,хn >= 0

Основные этапы, которые необходимо выполнить для построения оптимального портфеля в этой задаче:

Выбрать n ценных бумаг, из которых формируется портфель, и определить исторический промежуток в N шагов расчета, за который будут наблюдаться значения доходности каждой ценной бумаги.

По рыночному индексу (например, РТС) выбрать рыночные доходности mr для того же промежутка времени.

Найти ожидаемые доходности каждой ценной бумаги в зависимости от рыночной доходности (от индекса рынка).

Построить линию рынка ценных бумаг и сравнить доходность каждой ценной бумаги с рыночной, при соответствующей степени риска.

Определить величину дисперсии рыночного показателя mr2, а также и найти величины .

Вычислить дисперсии ошибок регрессионной модели.

Подставить эти значения в соответствующие уравнения.

После такой подстановки выяснится, что неизвестными величинами являются веса xi ценных бумаг. Выбрав определенную величину ожидаемой доходности портфеля mp, можно найти веса ценных бумаг в портфеле, построить границу эффективных портфелей и определить оптимальный портфель.

Обобщая теорию Марковица на случай формирования портфелей из биржевых активов - отраслевых индексов рассмотрим задачу Марковица о формировании портфеля заданной доходности с учетом ведущего фактора рынка.

Требуется.

определить характеристики каждой ценной бумаги: a, , рыночный (или систематический) риск и собственный (или несистематический) риск, R2;

сформировать портфель минимального риска из двух отраслевых индексов при условии, что обеспечивается доходность портфеля (mp) не менее чем по безрисковым ценным бумагам (доходность ОФЗ) 0,5% с учетом индекса рынка (индекс РТС);

построить линию рынка ценных бумаг (SML).

Табл. 1.

месяц	индекс РТС	RTSfn(финансы)	RTSmm(металлы)
Январь 2007	-5,055	-3,066	4,152
Февраль 2007	4,456	9,051	6,275
Март 2007	1,555	-1,923	2,674
Апрель 2007	-0,011	10,966	-1,518
Май 2007	-8,018	-10,223	-5,809
Июнь 2007	6,593	7,449	10,016
Июль 2007	5,072	4,093	6,839
Август 2007	-3,715	-9,206	-1,634
Сентябрь 2007	7,912	2,678	13,068
Октябрь 2007	7,301	2,592	14,660
Ноябрь 2007	-0,133	-1,030	-1,917
Декабрь 2007	3,171	4,496	-0,733

В табл.1. представлена информация по месячным доходностям двух российских отраслевых индексов: финансового сектора (RTStl) и металлов и их добычи (RTSmm) за 2007 г., а также динамика месячной доходности одного из индексов Российского фондового рынка (индекса РТС) за тот же период. Для построения модели Марковица на первом этапе необходимо представить исходные данные в excele в виде следующей таблицы на рис.1:

Рис. 1. Ввод исходных данных

доходность марковиц индекс рынок

Применение регрессионного анализа

Построим модель зависимости доходности индекса металлов и их добычи (RTSmm) от индекса рынка. Параметры модели найдем с помощью инструмента Регрессия Пакет анализа EXCEL.

Для проведения регрессионного анализа выполните следующие действия:

1) Выберите команду ДанныеАнализ данных. (Рис. 2)

2) В диалоговом окне Анализ данных выберите инструмент Регрессия (рис. 3), а затем щелкните на кнопке ОК

3) В диалоговом окне Регрессия в поле Входной интервал Y введите адрес одного диапазона ячеек, который представляет зависимую переменную. В поле Входной интервал Х введите адреса одного или нескольких диапазонов, которые содержат значения независимых переменных (Рис.4).

4) Если выделены и заголовки столбцов, то установить флажок Метки в первой строке.

5) Выберите параметры вывода. В данном примере Новая рабочая книга

6) В поле Остатки поставьте необходимые флажки.

7) ОК.

Рис.2. Запуск анализа данных



Рис.3. Выбор инструмента Регрессия

Рис.4. Заданы интервалы входных данных. ОК

Результаты регрессионного анализа

Результат регрессионного анализа содержится в следующих трех таблицах. Рассмотрим содержание этих таблиц. Во втором столбце таблицы 2 содержатся коэффициенты уравнения регрессии a0, a1. В третьем столбце содержатся стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии, а в четвертом - t-статистика, используемая для проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии.

Табл.2

	Коэффициенты	Стандартная ошибка	t-статистика
Y-пересечение	2,20	1,19	1,84
Индекс РТС	1,03	0,23	4,48

Уравнение регрессии зависимости доходности отраслевого индекса RTSmm (m1 ) от индекса рынка от индекса рынка РTC ( mr ) имеет вид:

m2 = 2,20 + 1,03 mr

Табл.3

Регрессионная статистика
Множественный R	0,82
R-квадрат	0,67
Нормированный R-квадрат	0,63
Стандартная ошибка	3,92
Наблюдения	12,00

Дисперсионный анализ
	df	SS	MS	F	Значимость F
Регрессия	1,00	308,54	308,54	20,03	0,00
Остаток	10,00	154,04	15,40
Итого	11,00	462,58

Собственный (или несистематический) риск отраслевого индекса RTSmm (m1 ) равен

12 = 2/(N-1) = 154,04/11 = 14,00

Аналогично построим модель зависимости доходности отраслевого индекса RTSfn (m2 ) от индекса рынка.

m2 = -0,15 + 0,92 mr

22 = 2/(N-1) = 243,85/11 = 22,17, R2 = 0,50

Решение оптимизационной задачи

Необходимо найти вектор Х= (x1, x2), минимизирующий риск портфеля p. решение задачи можно получить в среде EXCEL с помощью надстройки Поиск решения.

Экономико-математическая модель задачи.

X1 - доля в портфеле отраслевого индекса RTSmm;

X2 - доля в портфеле отраслевого индекса RTStl.

В нашей задаче задана эффективность портфеля не ниже, чем в среднем по облигациям, т.е. 0,5% в месяц.

p== min

x1 + x2 = 1

0,5

x1 , x2 0

Рис.5. Подготовлена форма для ввода данных



Рис.6. Введены исходные данные. В ячейках D5 и E5 будут находиться значения неизвестных Х1 и Х2 (эти ячейки называются изменяемыми)

Рис.7. Для ввода формулы для расчета целевой функции воспользуемся функцией КОРЕНЬ. (шаг 1)

Рис.8. Далее вводим подкоренное выражение (шаг 2)



Рис.9. Введем левую часть системы ограничений (здесь - доход портфеля)

Рис.10. Введем левую часть системы ограничений по долям бумаг

Запускаем Поиск решения:

Рис.11. Указываем целевую ячейку (H3), изменяемые ячейки (D5:E5), и добавляем ограничения (рис.12)



Рис.12. Добавляем ограничения

Рис.13. Указываем параметры

Рис.14. Решение найдено

Ответ: Минимальный риск портфеля равный 5,85% будет достигнут, если доля отраслевого индекса металлов и их добычи (RTSmm) составит 55,53%, а доля отраслевого финансового индекса (RTSfn) - 46,47%. Полученные результаты можно представить в графическом виде, используя линию рынка ценных бумаг

Рис.15. Зависимость индекса металлов от общего индекса рынка

Рис.16. Линия рынка ценных бумаг

Задачи для самостоятельной лабораторной работы

Номер вашего варианта соответствует последней цифре зачетной книжки.

В таблице (табл.*) приведена информация по месячным доходностям за 2007г. индекса РТС и по 5 доходностям новых отраслевых индексов российской торговой системы (РТС): нефть и газ (RTSog); электроэнергетика (RTSeu); телекоммуникации (RTStl); промышленность (RTSin); потребительские товары и розничная торговля (RTScr).

Требуется.

1) определить характеристики каждой ценной бумаги: a, , рыночный (или систематический) риск, собственный (или несистематический) риск, R2;

2) сформировать портфель минимального риска из двух видов отраслевых индексов (табл.**) при условии, что обеспечивается доходность портфеля (mp) не менее чем по безрисковым ценным бумагам (облигациям) 0,5% с учетом общего индекса рынка.

3) построить линию рынка капитала (СML);

4) построить линию рынка ценных бумаг (SML).

Табл.

Месяц	Доходности индексов за месяц (%)
	RTS	1	2	3	4	5
		RTStl	RTSog	RTSin	RTScr	RTSeu
Январь 2007	-5,055	4,406	-9,839	2,121	-1,511	9,360
Февраль 2007	4,456	-3,918	-3,285	5,737	4,212	7,660
Март 2007	1,555	7,600	3,853	1,915	9,241	9,332
Апрель 2007	-0,011	4,144	-2,913	2,080	2,595	-3,013
Май 2007	-8,018	-6,413	-9,633	3,039	-4,965	-4,490
Июнь 2007	6,593	1,843	4,751	7,145	4,553	6,897
Июль 2007	5,072	0,604	4,853	12,003	3,406	-0,714
Август 2007	-3,715	-1,157	-3,349	4,415	-2,282	-6,487
Сентябрь 2007	7,912	6,070	7,624	-0,059	0,700	2,514
Октябрь 2007	7,301	5,223	6,746	-0,251	5,521	3,915
Ноябрь 2007	-0,133	3,506	0,371	2,529	0,778	-0,580
Декабрь 2007	3,171	4,042	3,896	12,414	4,491	5,218

Каждому варианту соответствуют следующие номера отраслевых индексов Таблица

Номер варианта	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Номера ценных бумаг для включения в портфель	1;2	1;3	1;4	1;5	2;3	2;4	2;5	3;4	3;5	4;5

Список литературы

Половников В.А., Пилипенко А.И. Финансовая математика. Математическое моделирование финансового рынка: Учебное пособие. -- М.: Издательство «Вузовский учебник», 2004. -- 360 стр.

Малыхин В.И. Финансовая математика: Учеб. пособие для вузов. М.: Юнити-дана, 1999. - 247 стр.

Орлова И.В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде ЕХСЕL / Практикум: Учебное пособие для вузов. - М.:ЗАО Финстатинформ, 2000.

Дополнительная

К.Рэдхэд, С.Хьюс Управление финансовыми рисками, Москва, Инфра-М, 1996 г.

Ю.Ф. Касимов Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг -М.: ИИД "Филинъ", 1998

Цисарь И.Ф., Чистов В.П., Лукьянов А.И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. - М., Изд. "Дело". 1998.

Количественные методы финансового анализа / Под ред. С. Дж. Брауна и Крицмена М.: ИНФРА-М, 1996

И.С. Меньшиков Финансовый анализ ценных бумаг. Курс лекций -М.: "Финансы и статистика", 1998

Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х томах / Пер. с англ. под ред. Ковалева В.В. СПб.: Экономическая школа, 1997.

Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском.--Москва:ТВП,1998.--576. с.

Рогов М.А. Риск-менеджмент -М.: Финансы и статистика, 2001.120 с.

Размещено на Allbest.ru