Буквально все научные результаты, изложенные в настоящей монографии, получили свое внедрение в Пенсионном Фонде Российской Федерации (ПФР). Соответствующие работы были заказаны организации Siemens Business Services Russia в 2002-2003 г.г. и поставлены ПФР в виде научных методик и программных средств.
Потребность ПФР в средствах автоматизации управления фондовыми активами прямо вытекает из содержания Федерального Закона ФЗ-111 «Об инвестировании ...» (далее по тексту – Закона). Например, ст. 10 Закона возлагает на ПФР ответственность за надежность, доходность и сохранность аккумулированных пенсионных сбережений. При этом эта ответственность не снимается с ПФР и в ходе передачи средств в доверительное управление специализированным управляющим компаниям и негосударственным пенсионным фондам (НПФ) от лица граждан.
Как следует из главы 11 Закона, граждане имеют право на выбор управляющей компании или НПФ для инвестиций. В этом случае ПФР выполняет функции доверенного лица гражданина, выполняющего агентские функции по обслуживанию пенсионных накоплений. Также предусмотрена возможность отказа гражданина от услуг негосударственных организаций по управлению активами. В этом случае инвестиции управляются государственной специализированной инвестиционной компанией. В этом случае ПФР прямо выступает как учредитель траста и держатель консолидированного инвестиционного портфеля граждан.
Исполнение требований ст. 10 достигается со стороны ПФР путем тотального контроля за процессами инвестирования пенсионных накоплений. Контроль за инвестициями предполагает их моделирование, с определением ожидаемой эффективности и риска фондовых инвестиций. Причем оценка должна проводиться как на уровне модельных классов, так и реальных активов, с расчетом на перспективу, т.е. как по фактическим данным, так и прогнозно. Все эти возможности моделирования обоснованы мной в настоящей монографии.
Модельные активы и портфели на их основе
Согласно статье 26 Закона, пенсионные накопления могут быть размещены в: государственные ценные бумаги Российской Федерации; государственные ценные бумаги субъектов Российской Федерации; облигации...
Краткое описание программы «Система оптимизации фондового портфеля»
Назначение программы «Система оптимизации фондового портфеля» (далее СОФП), внедренной в ПФР, – это оптимизация модельного фондового портфеля на основе исторических и прогнозных данных по соответс...
Модуль работы с инвестиционными профайлами
Один из экранов модуля программы представлен на рис. 5.1. Рис. 5.1. Экран модуля работы с инвестиционными профайлами...
Модуль работы с инвестиционными профайлами 2
Инвестиционный профайл – это программная информационная конструкция, в которой сосредоточена вся история операций с инвестиционным портфелем. Под инвестиционным профайлом может пониматься управляю...
Модуль создания инвестиционного профайла и модельных портфелей
Один из экранов модуля программы представлен на рис. 5.2. Рис. 5.2. Экран модуля работы с инвестиционными профайлами...
Модуль создания инвестиционного профайла и модельных портфелей 2
Функциональность модуля позволяет: создавать инвестиционного профайла с указанием горизонта инвестирования и денежных средств, подлежащих инвестированию; проводить бенчмарк-разметку для инвестицио...
Модуль данных по индексам и модельным классам
Один из экранов модуля программы представлен на рис. 5.3. Рис. 5.3. Экран модуля данных по индексам и модельным классам...
Модуль данных по индексам и модельным классам 2
Функциональность модуля позволяет: обеспечить руководителю программы возможность корректировать число модельных классов и сопоставлять им новые индексы; обеспечить руководителю программы возможнос...
Модуль работы с профайлами экономического региона
Один из экранов модуля программы представлен на рис. 5.4. Рис. 5.4. Экран модуля работы с профайлами экономического региона Профайл экономического региона – это программная информационная конструк...
Модуль работы с профайлами экономического региона 2
Функциональность модуля позволяет: обеспечить табличный режим сводного представления всех созданных профайлов экономического региона с отображением профайлов экономического региона и даты создания...
Модуль создания профайлов экономического региона
Один из экранов модуля программы представлен на рис. 5.5. Рис. 5.5. Экран модуля создания профайлов экономического региона...
Модуль создания профайлов экономического региона 2
Функциональность модуля позволяет: создавать профайлы экономического региона с указанием региона, с возможностью распределения индексов по группам и контролем наличия индексов макроэкономических п...
Заключение
Моя книга посвящена исследованию операций фондового менеджмента, осуществляющихся в расплывчатых информационных условиях. Условия фондовой деятельности были и будут расплывчатыми всегда (надеюсь,...
Заключение 2
Очень часто практики финансового менеджмента, не доверяясь дискредетированным теориям, управляют вверенными им активами, что называется, «на глазок», базируясь на своей интуиции, которая очень час...
Основы теории нечетких множеств
Носитель Носитель U – это универсальное множество, к которому относятся все результаты наблюдений в рамках оцениваемой квазистатистики. Например, если мы наблюдаем возраст занятых в определенных о...
Нечеткое множество
Нечеткое множество А – это множество значений носителя, такое, что каждому значению носителя сопоставлена степень принадлежности этого значения множеству А. Например: буквы латинского алфавита X,...
Функция принадлежности
Функция принадлежности mА(u) – это функция, областью определения которой является носитель U, u U, а областью значений – единичный интервал [0,1]. Чем выше mА(u), тем выше оценивается степень прин...
Лингвистическая переменная
Заде определяет лингвистическую переменную так: W = , (П1.1) где w - название переменной, Т – терм-множество значений, т.е. совокупность ее лингвистических значений, U – носитель, G – синтаксическ...
Операции над нечеткими подмножествами
Для классических множеств вводятся операции: пересечение множеств – операция над множествами А и В, результатом которой является множество С = А В, которое содержит только те элементы, которые при...
Нечеткие числа и операции над ними
Нечеткое число – это нечеткое подмножество универсального множества действительных чисел, имеющее нормальную и выпуклую функцию принадлежности, то есть такую, что а) существует такое значение носи...
Трапециевидные (трапезоидные) нечеткие числа
Исследуем некоторую квазистатистику и зададим лингвистическую переменную W = «Значение параметра U», где U – множество значений носителя квазистатистики. Выделим два терм-множества значений: T1 =...
Трапециевидные (трапезоидные) нечеткие числа 2
Поскольку границы интервала заданы нечетко, то разумно ввести абсциссы вершин трапеции следующим образом: а = (а1+а2)/2, в = (в1+в2)/2, (П1.5) при этом отстояние вершин а1, а2 и в1, в2 соответстве...
Треугольные нечеткие числа
Теперь для той же лингвистической переменной зададим терм-множество Т1={U приблизительно равно а}. Ясно, что а ± d » а, причем по мере убывания d до нуля степень уверенности в оценке растет до еди...
Операции над нечеткими числами
Целый раздел теории нечетких множеств – мягкие вычисления (нечеткая арифметика) - вводит набор операций над нечеткими числами. Эти операции вводятся через операции над функциями принадлежности на...
Операции над нечеткими числами 2
Из существа операций с трапезоидными числами можно сделать ряд важных утверждений (без доказательства): действительное число есть частный случай треугольного нечеткого числа; сумма треугольных чис...
Нечеткие последовательности, нечеткие прямоугольные матрицы, нечеткие функции и операции над ними
Нечеткая последовательность – это пронумерованное счетное множество нечетких чисел. Нечеткая прямоугольная матрица – это дважды индексированное конечное множество нечетких чисел, причем первый инд...
Нечеткие последовательности 2
Тогда лингвистическая переменная «Прогноз продаж в момент Т» есть треугольное число ( f1(T), f2(T), f3(T) ), а все прогнозное поле есть треугольная нечеткая функция (рис. П1.4), имеющая вид кривол...
Нечеткие последовательности 3
Рассмотрим ряд операций над треугольными нечеткими функциями (утверждения приводятся без доказательства): сложение: сумма (разность) треугольных функций есть треугольная функция; умножение на числ...
Вероятностное распределение с нечеткими параметрами
Пусть имеется квазистатистика и ее гистограмма и пусть одна из возможных плотностей вероятностной функции распределения, приближающая квазистатистику, обозначается нами как p(u, ), где u – значени...
Вероятностное распределение с нечеткими параметрами 2
Тогда мы можем рассматривать числа (xi1, xiL, xi2) как треугольные нечеткие параметры плотности распределения, которая и сама в этом случае имеет вид нечеткой функции. А зона предельного правдопод...
Вероятностное распределение с нечеткими параметрами 3
Зато выполняется нормировочное условие: , (П1.17) где правая часть представляет собой нечеткое число с вырожденной в точку функцией принадлежности. Интеграл же, не определенный для не четких функц...
Вероятностное распределение с нечеткими параметрами 4
Задача (П1.19) – это задача нелинейной оптимизации, которое имеет решение , (П1.20) причем m0, s0 – аргументы максимума F(m,s), представляющие собой контрольную точку. Выберем уровень отсечения F1...
Нечеткие знания
Назовем формальным знанием высказывание естественного языка, обладающее следующей структурой: ЕСЛИ (A1Y1 A 2Y2... AN-1YN-1A N), ТО В, (П1.23) где {Ai}, В – атомарные высказывания (предикаты), Yi –...
Нечеткие знания 2
Введем следующий набор лингвистических переменных со своим терм-множеством значений: Q = Отношение принадлежности = {Принадлежит, Скорее всего принадлежит, Вероятно принадлежит,...., Вероятно не п...
Рейтинг относительной кредитоспособности субъектов РФ (AK&M)
Субъект РФ Сводный рейтинг по финансовым показателям Сводный рейтинг по экономическим показателям Интегрированный рейтинг 1 Москва 92.48 99.06 94.78 2 Санкт-Петербург 74.93 60.24 69.79 3 Тюменская...
Финансовые и экономические показатели субъектов РФ по состоянию но 01 января 2002 г.
Кластеризация значений факторов X1 – X11
Показатель Уровень фактора: в св с сн н Х1, % 15 15-22 22-36 36-50 50 Х2, % (-4) (-4) – (-2) (-2) - 2 2 - 8 8 Х3, % 76 67-76 40-67 31-40 31 Х4, млрд. руб 10 8 - 10 4-8 2-4 2 Х5, % 5 3-5 1-3 0-1 0...
Веса факторов в итоговой оценке
Фактор Вес Фактор Вес Фактор Вес Х1 0.1 Х5 0.05 Х9 0.125 Х2 0.1 Х6 0.05 Х10 0.125 Х3 0.1 Х7 0.025 Х11 0.075 Х4 0.075 Х8 0.175 Всего 1...
Результат распознавания уровней факторов
Финансовый, экономический и сводный рейтинги регионов
Гистограммы показателей Х1
Гистограммы показателей Х2
Гистограммы показателей Х3
Гистограммы показателей Х4
Гистограммы показателей Х5
Гистограммы показателей Х6
Гистограммы показателей Х7
Гистограммы показателей Х8
Гистограммы показателей Х9
Гистограммы показателей Х10
Гистограммы показателей Х11
Гистограммы распределения финансового, экономического и итогового рейтингов регионов
Исходные данные по состоянию на 11.02.2002
# Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 1 AFLT 388.7 0.29 7.14 3.77 10.23 52.8 27.3 -0.21 2 AHTC 23.6 1.06 16.65 1.06 3.83 6.37 4.36 -1.45 3 ALCO 27.1 0.89 8.54 0.95 8.23 11.17 10.8...
Исходные данные по состоянию на 11.02.2002 (2)
# Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 38 HTCM 31.7 0.5 4.55 1.38 13.24 30.22 15.89 -0.9 39 IRGZ 381.3 1.29 13.34 0.58 3.58 4.38 4.05 0.37 40 IVTL 12.4 0.9 20.78 1.38 0.03 1.04...
Исходные данные по состоянию на 11.02.2002 (3)
# Ticker Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity 74 SVIC 83.4 1.63 52.24 0.92 1.38 1.75 1.65 -0.62 75 SVIM 4 0.45 150.22 0.49 0.23 0.32 0.31 0.27 76 SVLN 53.5 1.28 27.63 1.48 5.11 7.12...
Гистограмма фактора Cap
Гистограмма фактора P/S
Гистограмма фактора P/E
Гистограмма фактора P/В
Гистограмма фактора ROA
Гистограмма фактора ROЕ
Гистограмма фактора ROIC
Гистограмма фактора Liquidity
Классификатция уровней факторов
Наименование фактора Диапазон значений для уровня: низкий низкий-средний cредний cредний-высокий высокий Cap 50 50 - 100 100 - 300 300 - 500 500 P/S 1.8 1 – 1.8 0.6 - 1 0.3 – 0.6 0.3 P/E 13 или 0...
Ранжирование для факторов Cap, P/S, P/E
Ticker Cap P/S P/E Н Ср В Н Ср В Н Ср В AFLT 0.000 0.557 0.444 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 AHTC 1.000 0.000 0.000 0.075 0.925 0.000 1.000 0.000 0.000 ALCO 1.000 0.000 0.000 0.000...
Ранжирование для факторов Cap, P/S, P/E 2
Ticker Cap P/S P/E Н Ср В Н Ср В Н Ср В KOLE 0.992 0.008 0.000 0.000 0.333 0.667 1.000 0.000 0.000 KRNG 0.746 0.254 0.000 0.000 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 KUBE 1.000 0.000 0.000...
Ранжирование для факторов P/B, ROA, ROE
Ticker P/B ROA ROE Н Ср В Н Ср В Н Ср В AFLT 1.000 0.000 0.000 0.000 0.462 0.538 0.000 0.000 1.000 AHTC 0.150 0.850 0.000 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 ALCO 0.000 1.000 0.000 0.000 0.795 0.2...
Ранжирование для факторов P/B, ROA, ROE (2)
Ticker P/B ROA ROE Н Ср В Н Ср В Н Ср В KOEN 0.000 0.000 1.000 0.296 0.704 0.000 0.476 0.524 0.000 KOLE 0.000 0.083 0.917 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 KRNG 0.000 0.000 1.000 0.000...
Ранжирование факторов ROIC, Liquidity
Ticker ROIC Liquidity Н Ср В Н Ср В AFLT 0.000 0.000 1.000 0.420 0.580 0.000 AHTC 0.000 1.000 0.000 1.000 0.000 0.000 ALCO 0.000 0.867 0.133 0.000 1.000 0.000 ARHE 1.000 0.000 0.000 0.000 1.000 0....
Ранжирование факторов ROIC, Liquidity (2)
Ticker ROIC Liquidity Н Ср В Н Ср В KOEN 0.468 0.532 0.000 0.200 0.800 0.000 KOLE 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 KRNG 0.000 1.000 0.000 0.000 1.000 0.000 KUBE 0.000 1.000 0.000 0.700 0.300 0....
Функция принадлежности нечетко-множественной оценки бумаги
Значение A_N Значения функций принадлежности для подмножеств переменной «Оценка бумаги»: ОН Н Ср В ОВ 0-0.15 1 0 0 0 0 0.15-0.25 (0.25-A_N) (A_N-0.15) 0 0 0 0.25-0.35 0 1 0 0 0 0.35-0.45 0 (0.45-A...
Функции принадлежности
Результирующая оценка бумаги
Ticker Среднеожидаемый уровень факторов: A_N Оценка бумаги Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity AFLT 0.633 0.800 0.500 0.200 0.662 0.800 0.800 0.374 0.562 В-СР AHTC 0.200 0.478 0.200 0.455 0.500...
Результирующая оценка бумаги 2
Ticker Среднеожидаемый уровень факторов: A_N Оценка бумаги Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity ESKG 0.200 0.403 0.469 0.500 0.571 0.500 0.500 0.488 0.442 СР-Н ESKK 0.200 0.500 0.200 0.535 0.500...
Результирующая оценка бумаги 3
Ticker Среднеожидаемый уровень факторов: A_N Оценка бумаги Cap P/S P/E P/B ROA ROE ROIC Liquidity PSEN 0.200 0.800 0.800 0.800 0.519 0.500 0.500 0.740 0.630 В-СР RTKM 0.800 0.350 0.200 0.200 0.500...
Исходные данные по состоянию на 11.02.2002 г.
Уровни факторов
Классификатор уровней факторов
Наименование фактора Диапазон значений для уровня: Низкий(н) Низкий-средний(сн) Средний (с) Средний-высокий(св) Высокий(в) Х1 15% 15%-25% 25%-45% 45%-65% 65% Х2 0% 0%-9% 9%-30% 30%-45% 45% Х3 10%...
Нечеткое значение уровня факторов
Классификатор оценки рейтинга облигации
Значение A_N Значения функций принадлежности для подмножеств переменной «Оценка бумаги»: ОН Н Ср В ОВ 0-0.15 1 0 0 0 0 0.15-0.25 (0.25-A_N)*10 (A_N-0.15)*10 0 0 0 0.25-0.35 0 1 0 0 0 0.35-0.45 0 (...
Функции принадлежности для переменной «Уровень фактора»
Результаты рейтинга облигаций
Краткий терминологический словарь
Агрессивный инвестиционный выбор - тип рационального инвестиционного выбора с повышенной долей акций в обобщенном инвестиционном портфеле. Активное управление портфелем - тип управления, характери...
Краткий терминологический словарь 2
Золотое правило инвестирования – «Большей доходности активов соответствует больший ожидаемый риск». Отвечает критерию безразличия. Активы, подобранные на основании ЗПИ, образуют монотонный инвести...
Краткий терминологический словарь 3
Невозможность прогнозирования - отсутствие достаточных научных осно-ваний для формирования прогноза. Справедливо в отношении долгосрочных прогнозов индексов. Недооценка - состояние рынка, при кото...
Краткий терминологический словарь 4
Равнопредпочтительность - см. безразличие. Разумная диверсификация - научно обоснованное включение в портфель активов с различными соотношениями доходности и риска индексов. В частности, монотонны...
Краткий терминологический словарь 5
Фундаментальный анализ - совокупность приемов, позволяющих оценить качество ценной бумаги на основе фундаментальных ее характеристик, включая соотношение цены и качества, а также данных по эмитент...