|
A |
B |
C |
D |
E |
F |
G |
H |
I |
J |
K |
1 |
Задача2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
Имеются
данные, которые представлены в виде временных
рядов за 10 кварталов |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3 |
о доходности
(в %) по облигациям Y(t) и по акциям X(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
t |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
5 |
Y(t) |
2.11 |
2.16 |
2.34 |
2.44 |
2.40 |
1.89 |
1.94 |
1.72 |
1.75 |
2.01 |
6 |
X(t) |
0.27 |
-3.08 |
-6.72 |
8.58 |
1.15 |
7.87 |
5.92 |
-3.10 |
13.61 |
-5.86 |
7 |
Акционерное
общество А предполагает разместить |
|
|
|
|
|
75 |
% своех ресурсов
в облигациях и |
|
|
|
8 |
25 |
% - в акциях. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
9 |
Акционерное
общество В предполагает разместить |
|
|
|
|
|
25 |
% своех ресурсов
в облигациях и |
|
|
|
10 |
75 |
% - в акциях. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
11 |
ТРЕБУЕТСЯ |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
1) определить
возможную доходность каждого из акционерных
обществ в 11 и 12 кварталах, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
13 |
подобрав
для этого для каждого временного ряда
наилучшую аппроксимирующую кривую: |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14 |
2) для
11 и 12 кварталов для каждого из акционерных
обзеств определить вероятность получения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
15 |
|
а) положительного
дохода |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
16 |
|
б) дохода,
превышающего доход по облигациям. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
17 |
Решение |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
18 |
|
1. Линейная
модель |
|
|
имеет вид |
|
|
|
|
|
|
19 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.0 |
|
20 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
21 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
22 |
Метод наименьших квадратов дает возможность
определить коэффициенты линейного |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
23 |
уравнения
a1 и a0 по формулам 1.1-.1.4 : |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
24 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
26 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
27 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
28 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1.1) |
|
29 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
31 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
32 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
33 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1.2) |
|
34 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
35 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
36 |
где |
|
|
|
|
|
|
|
|
(1.3) |
|
37 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
38 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
39 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1.4) |
|
40 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
41 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
42 |
|
Промежуточные
вычисления значений переменных и математических
выражений, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
43 |
необходимых
для расчетов по формулам 1.1-1.4 приведены
в табл. 1.1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
44 |
Таблица
1.1 Промежуточные вычисления, необходимые
для оценки параметров модели |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
45 |
t |
Факт |
Отклон |
(t-tср)^2 |
Y(t)-Yср |
(t-tср)* |
Расч |
Отклон |
E(t)-Ecp |
|
|
46 |
|
Y(t) |
t-tср |
|
|
(Y(t)-Yср) |
Yp(t) |
E(t) |
в квадр |
|
|
47 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
48 |
1 |
2.11 |
-4.50 |
20.25 |
0.03 |
-0.135 |
2.33 |
-0.22 |
0.05 |
|
|
49 |
2 |
2.16 |
-3.50 |
12.25 |
0.08 |
-0.280 |
2.27 |
-0.11 |
0.01 |
|
|
50 |
3 |
2.34 |
-2.50 |
6.25 |
0.26 |
-0.650 |
2.22 |
0.12 |
0.01 |
|
|
51 |
4 |
2.44 |
-1.50 |
2.25 |
0.36 |
-0.540 |
2.16 |
0.28 |
0.08 |
|
|
52 |
5 |
2.40 |
-0.50 |
0.25 |
0.32 |
-0.160 |
2.11 |
0.29 |
0.08 |
|
|
53 |
6 |
1.89 |
0.50 |
0.25 |
-0.19 |
-0.095 |
2.06 |
-0.17 |
0.03 |
|
|
54 |
7 |
1.94 |
1.50 |
2.25 |
-0.14 |
-0.210 |
2.00 |
-0.06 |
0.00 |
|
|
55 |
8 |
1.72 |
2.50 |
6.25 |
-0.36 |
-0.900 |
1.95 |
-0.23 |
0.05 |
|
|
56 |
9 |
1.75 |
3.50 |
12.25 |
-0.33 |
-1.155 |
1.89 |
-0.14 |
0.02 |
|
|
57 |
10 |
2.01 |
4.50 |
20.25 |
-0.07 |
-0.315 |
1.84 |
0.17 |
0.03 |
|
|
58 |
55 |
20.76 |
0.00 |
82.50 |
-0.04 |
-4.440 |
20.83 |
-0.07 |
0.36 |
|
|
59 |
Используя
данные итоговой строки таблицы и учитывая,
что N = |
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
60 |
по ф-лам
1.3 и 1.4 находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
61 |
|
tcp= |
5.50 |
Ycp = |
2.08 |
|
|
|
|
|
|
62 |
Зная tcp и
Ycp рассчитываем графы 3-6 табл. 1.1 , а
затем , используя значения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
63 |
итоговой
строки стролбцов 4 и 6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
64 |
по формулам
1.1 и 1.2 находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
65 |
a1= |
-4.44 |
/ |
82.50 |
= |
-0.054 |
|
|
|
|
|
66 |
a0 = |
2.08 |
- ( |
-0.05 |
* |
5.50 |
)
= |
2.38 |
|
|
|
67 |
Затем по
формуле |
|
|
|
рассчитываем
значения Yр(t) и заносим в столбец 7
табл.1.1 |
|
|
|
|
|
|
68 |
а столбец
8 заполняем как разность столбцов
2 и 7 - т.е. находим остаточную компоненту. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
69 |
необходимую
для определения среднего квадратического
отклонения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
70 |
Sy
- CКОy (средн. квадр.
Отклонение от линии тренда) рассчитывают
по формуле |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
71 |
Sy= корень[E(t)2 / (N-1)] = |
|
|
|
0.36 |
/ |
9.00 |
= |
0.20 |
|
|
72 |
Точечный
прогноз на k шагов вперед |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
73 |
Точечный
прогноз на k шагов вперед делаем с использованием
ф-лы 1.0, учитывая ,что |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
74 |
для одного
шага |
|
|
k=1, t=11 ,
а для |
|
двух шагов |
|
k=2, t=12 |
|
|
|
75 |
Yp(11) =
a0+a1*11 = |
|
|
2.38 |
+ |
-0.054 |
* |
11 |
= |
1.79 |
|
76 |
Yp(12) =
a0+a1*12 = |
|
|
2.38 |
+ |
-0.054 |
* |
12 |
= |
1.73 |
|
77 |
Аналогично
находим Xp(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
78 |
Таблица
1.2 Промежуточные вычисления, необходимые
для оценки параметров модели |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
79 |
t |
Факт |
Отклон |
(t-tср)^2 |
X(t)-Xср |
(t-tср)* |
Расч |
Отклон |
E(t)-Ecp |
|
|
80 |
|
X(t) |
t-tср |
|
|
(X(t)-Xср) |
Xp(t) |
E(t) |
в квадр |
|
|
81 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
|
82 |
1 |
0.27 |
-4.50 |
20.25 |
-1.59 |
7.155 |
-0.27 |
0.54 |
0.29 |
|
|
83 |
2 |
-3.08 |
-3.50 |
12.25 |
-4.94 |
17.290 |
0.20 |
-3.28 |
10.76 |
|
|
84 |
3 |
-6.72 |
-2.50 |
6.25 |
-8.58 |
21.450 |
0.68 |
-7.40 |
54.76 |
|
|
85 |
4 |
8.58 |
-1.50 |
2.25 |
6.72 |
-10.080 |
1.15 |
7.43 |
55.20 |
|
|
86 |
5 |
1.15 |
-0.50 |
0.25 |
-0.71 |
0.355 |
1.63 |
-0.48 |
0.23 |
|
|
87 |
6 |
7.87 |
0.50 |
0.25 |
6.01 |
3.005 |
2.11 |
5.76 |
33.18 |
|
|
88 |
7 |
5.92 |
1.50 |
2.25 |
4.06 |
6.090 |
2.58 |
3.34 |
11.16 |
|
|
89 |
8 |
-3.10 |
2.50 |
6.25 |
-4.96 |
-12.400 |
3.06 |
-6.16 |
37.95 |
|
|
90 |
9 |
13.61 |
3.50 |
12.25 |
11.75 |
41.125 |
3.53 |
10.08 |
101.61 |
|
|
91 |
10 |
-5.86 |
4.50 |
20.25 |
-7.72 |
-34.740 |
4.01 |
-9.87 |
97.42 |
|
|
92 |
55 |
18.64 |
0.00 |
82.50 |
0.04 |
39.250 |
18.68 |
-0.04 |
402.56 |
|
|
93 |
Используя
данные итоговой строки таблицы и учитывая,
что N = |
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
94 |
по ф-лам
1.3 и 1.4 находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
95 |
|
tcp= |
5.50 |
Ycp = |
1.86 |
|
|
|
|
|
|
96 |
Зная tcp и
Ycp рассчитываем графы 3-6 табл. 1.1 , а
затем , используя значения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
97 |
итоговой
строки стролбцов 4 и 6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
98 |
по формулам
1.1 и 1.2 находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
99 |
a1= |
39.25 |
/ |
82.50 |
= |
0.476 |
|
|
|
|
|
100 |
a0 = |
1.86 |
- ( |
0.48 |
* |
5.50 |
)
= |
-0.75 |
|
|
|
101 |
Затем по
формуле |
|
|
|
|
рассчитываем
значения Xр(t) и заносим в столбец 7 |
|
|
|
|
|
102 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
103 |
табл.1.2 |
а столбец
8 заполняем как разность столбцов
2 и 7 - т.е. находим остаточную компоненту. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
104 |
необходимую
для определения среднего квадратического
отклонения |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
105 |
Sx
- CКОx (средн. квадр.
Отклонение от линии тренда) рассчитывают
по формуле |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
106 |
Sx= корень[E(t)2 / (N-1)] = |
|
|
|
402.56 |
/ |
9.00 |
= |
6.69 |
|
|
107 |
Точечный
прогноз на k шагов вперед |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
108 |
Точечный
прогноз на k шагов вперед делаем с использованием
ф-лы 1.0, учитывая ,что |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
109 |
для одного
шага |
|
|
k=1, t=11 ,
а для |
|
двух шагов |
|
k=2, t=12 |
|
|
|
110 |
Хp(11)
= a0+a1*11 = |
|
|
-0.75 |
+ |
0.476 |
* |
11 |
= |
4.49 |
|
111 |
Хp(12)
= a0+a1*12 = |
|
|
-0.75 |
+ |
0.48 |
* |
12 |
= |
4.96 |
|
112 |
Определим
для t=11 СКО переменных X(t) и У(t) по
формуле |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
113 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
114 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
115 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
116 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
117 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
118 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
119 |
где m - число
ценных бумаг, в нашем случае = 2, N=10, k = 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
120 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
121 |
Найдем Sу11 |
|
и Sх11 |
Учитывая,
что |
|
|
|
|
|
|
|
122 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
123 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
124 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
125 |
для t=11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
1.28 |
|
126 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
127 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
128 |
для t=12 этот
множитель равен |
|
|
|
1.26 |
|
|
|
|
|
|
129 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
130 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
131 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
132 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
133 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1.21 |
|
134 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
135 |
для t=12 этот
множитель равен |
|
|
|
1.27 |
|
|
|
|
|
|
136 |
находим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
137 |
Sу11
= 1.28*1.21*0.20= |
|
|
0.31 |
|
|
Sх11
= 1.28*1.21*5.40= |
|
|
10.36 |
|
138 |
Sу12
= 1.26*1.27*0.20= |
|
|
0.32 |
|
|
Sх12
= 1.26*1.27*5.40= |
|
|
10.71 |
|
139 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
140 |
Рассчитаем
коэффициент корреляции между X(t) и У(t) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
141 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
142 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
143 |
Таблица
1.3 |
|
Расчет коэффициента
корреляции |
|
|
|
|
|
|
|
|
144 |
Y(t)-Ycp |
X(t)-Xcp |
Y(t)-Ycp |
X(t)-Xcp |
(Y(t)-Ycp)* |
|
|
|
|
|
|
145 |
|
|
в квадр. |
в квадр. |
(X1(t)-X1cp) |
|
|
|
|
|
|
146 |
1 |
2 |
4 |
5 |
7 |
|
|
|
|
|
|
147 |
0.03 |
-1.59 |
0 |
2.53 |
-0.05 |
|
|
|
|
|
|
148 |
0.08 |
-4.94 |
0.01 |
24.4 |
-0.4 |
|
|
|
|
|
|
149 |
0.26 |
-8.58 |
0.07 |
73.62 |
-2.23 |
|
|
|
|
|
|
150 |
0.36 |
6.72 |
0.13 |
45.16 |
2.42 |
|
|
|
|
|
|
151 |
0.32 |
-0.71 |
0.1 |
0.5 |
-0.23 |
|
|
|
|
|
|
152 |
-0.19 |
6.01 |
0.04 |
36.12 |
-1.14 |
|
|
|
|
|
|
153 |
-0.14 |
4.06 |
0.02 |
16.48 |
-0.57 |
|
|
|
|
|
|
154 |
-0.36 |
-4.96 |
0.13 |
24.6 |
1.79 |
|
|
|
|
|
|
155 |
-0.33 |
11.75 |
0.11 |
138.06 |
-3.88 |
|
|
|
|
|
|
156 |
-0.07 |
-7.72 |
0 |
59.6 |
0.54 |
|
|
|
|
|
|
157 |
|
Сумма |
0.61 |
421.07 |
-3.75 |
|
|
|
|
|
|
158 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
159 |
rx.y
= |
-3.75 |
/ ( |
0.61 |
* |
421.07 |
) ^ 0.5 = |
-0.23 |
|
|
|
160 |
Для решения
задачи нам понадобится таблица значений
интеграла вероятностей Ф(z), |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
161 |
более точные
значения можно найти линейной экстраполяцией |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
162 |
z |
Ф(z) |
z |
Ф(z) |
z |
Ф(z) |
|
|
|
|
|
163 |
0.0 |
0.0000 |
1.0 |
0.6827 |
2.0 |
0.9643 |
|
|
|
|
|
164 |
0.1 |
0.0797 |
1.1 |
0.7287 |
2.1 |
0.9722 |
|
|
|
|
|
165 |
0.2 |
0.1585 |
1.2 |
0.7699 |
2.2 |
0.9786 |
|
|
|
|
|
166 |
0.3 |
0.2368 |
1.3 |
0.8064 |
2.3 |
0.9836 |
|
|
|
|
|
167 |
0.4 |
0.3108 |
1.4 |
0.8385 |
2.4 |
0.9876 |
|
|
|
|
|
168 |
0.5 |
0.3829 |
1.5 |
0.8664 |
2.5 |
0.9907 |
|
|
|
|
|
169 |
0.6 |
0.4515 |
1.6 |
0.8994 |
2.6 |
0.9931 |
|
|
|
|
|
170 |
0.7 |
0.5161 |
1.7 |
0.9104 |
2.7 |
0.9949 |
|
|
|
|
|
171 |
0.8 |
0.5763 |
1.8 |
0.9281 |
2.8 |
0.9963 |
|
|
|
|
|
172 |
0.9 |
0.6319 |
1.9 |
0.9545 |
2.9 |
0.9973 |
|
|
|
|
|
173 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
174 |
Для
t = 11 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
175 |
Акционерное
общество А |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
176 |
Sy |
Sx |
ky |
kx |
rxy |
Yp(11) |
Хp(11) |
|
|
|
|
177 |
0.31 |
10.36 |
0.75 |
0.25 |
-0.23 |
1.79 |
4.49 |
|
|
|
|
178 |
Доля облигаций ky
= |
|
|
|
0.75 |
Доля акций kx = |
|
|
0.25 |
|
|
179 |
Ожидаемая
доходность равна |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
180 |
d=Y(11)*ky
+ X(11)*kx |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
181 |
1.79 |
* |
0.75 |
+ |
4.49 |
* |
0.25 |
= |
2.47 |
|
|
182 |
Среднее
квадратическое отклонение S= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
183 |
КОРЕНЬ[ (Sy*ky)^2 + 2*kx*ky*rxy*Sx*Sy
+ (Sx*kx)^2 ] = |
|
|
|
|
|
|
2.55 |
|
|
|
184 |
Оценим вероятность
положительного дохода |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
185 |
z= ( |
2.4700 |
- |
0 |
) / |
2.5500 |
= |
0.9686 |
|
|
|
186 |
Для z= |
0.9000 |
Ф(z)= |
0.63191 |
Для
z= |
1.0000 |
Ф(z)= |
0.6827 |
|
|
|
187 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.9686 |
Ф(z )= |
0.66677 |
|
|
188 |
Пример линейной
экстраполяции |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
189 |
Допустим
z= |
|
1.06991 |
|
|
|
|
|
|
|
|
190 |
Для z= |
1.0000 |
Ф(1.0)= |
0.68271 |
Для
z= |
1.1000 |
Ф(1.1)= |
0.72871 |
|
|
|
191 |
Следовательно
Ф(1.06991)=Ф(1.0)+(Ф(1.1)-Ф(1.0))*(1.06991-1.0)/(1.1-1.0)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
192 |
= |
0.6827 |
+ |
0.0460 |
* |
0.06991 |
/ |
0.1000 |
= |
0.71487 |
|
193 |
Вероятность
того, что доходность будет больше 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
194 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
195 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.66677 |
= |
0.83339 |
|
|
|
|
196 |
Оценим вероятность
того, что случайное занчение доходности
при t=11 будет больше |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
197 |
чем доходность
облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
198 |
z= ( |
2.4700 |
- |
1.79 |
) / |
2.5500 |
= |
0.2667 |
|
|
|
199 |
Для z= |
0.2000 |
Ф(z)= |
0.15851 |
Для
z= |
0.3000 |
Ф(z)= |
0.2368 |
|
|
|
200 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.2667 |
Ф(z)= |
0.21071 |
|
|
201 |
Вероятность
того, что доходность будет больше 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
202 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
203 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.21071 |
= |
0.60535 |
|
|
|
|
204 |
Акционерное
общество В |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
205 |
Sy |
Sx |
ky |
kx |
rxy |
Yp(11) |
Хp(11) |
|
|
|
|
206 |
0.31 |
10.36 |
0.25 |
0.75 |
-0.23 |
1.79 |
4.49 |
|
|
|
|
207 |
Доля облигаций ky
= |
|
|
|
0.25 |
Доля акций kx = |
|
|
0.75 |
|
|
208 |
Ожидаемая
доходность равна |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
209 |
d=Y(11)*ky
+ X(11)*kx |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
210 |
1.79 |
* |
0.25 |
+ |
4.49 |
* |
0.75 |
= |
3.82 |
|
|
211 |
Среднее
квадратическое отклонение S= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
212 |
КОРЕНЬ[ (Sy*ky)^2 + 2*kx*ky*rxy*Sx*Sy
+ (Sx*kx)^2 ] = |
|
|
|
|
|
|
7.75 |
|
|
|
213 |
Оценим вероятность
положительного дохода |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
214 |
z= ( |
3.8200 |
- |
0 |
) / |
7.7500 |
= |
0.4929 |
|
|
|
215 |
Для z= |
0.4000 |
Ф(z)= |
0.31081 |
Для
z= |
0.5000 |
Ф(z)= |
0.3829 |
|
|
|
216 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.4929 |
Ф(z)= |
0.37779 |
|
|
217 |
Вероятность
того, что доходность будет больше 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
218 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
219 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.37779 |
= |
0.68890 |
|
|
|
|
220 |
Оценим вероятность
того, что случайное занчение доходности
при t=11 будет больше |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
221 |
чем доходность
облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
222 |
z= ( |
3.8200 |
- |
1.79 |
) / |
7.7500 |
= |
0.2619 |
|
|
|
223 |
Для z= |
0.2000 |
Ф(z)= |
0.15851 |
Для
z= |
0.3000 |
Ф(z)= |
0.2368 |
|
|
|
224 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.26194 |
Ф(z)= |
0.20700 |
|
|
225 |
Вероятность
того, что доходность будет больше чем
доходность облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
226 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
227 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.20700 |
= |
0.60350 |
|
|
|
|
228 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
229 |
Для
t = 12 проведем аналогичные расчеты |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
230 |
Акционерное
общество А |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
231 |
Sy |
Sx |
ky |
kx |
rxy |
Yp(12) |
Хp(12) |
|
|
|
|
232 |
0.32 |
10.71 |
0.75 |
0.25 |
-0.23 |
1.73 |
4.96 |
|
|
|
|
233 |
Доля облигаций ky
= |
|
|
|
0.75 |
Доля акций kx = |
|
|
0.25 |
|
|
234 |
Ожидаемая
доходность равна |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
235 |
d=Y(12)*ky
+ X(12)*kx |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
236 |
1.73 |
* |
0.75 |
+ |
4.96 |
* |
0.25 |
= |
2.54 |
|
|
237 |
Среднее
квадратическое отклонение S= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
238 |
КОРЕНЬ[ (Sy*ky)^2 + 2*kx*ky*rxy*Sx*Sy
+ (Sx*kx)^2 ] = |
|
|
|
|
|
|
2.63 |
|
|
|
239 |
Оценим вероятность
положительного дохода |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
240 |
z= ( |
2.5400 |
- |
0 |
) / |
2.6300 |
= |
0.9658 |
|
|
|
241 |
Для z= |
0.9000 |
Ф(z)= |
0.63191 |
Для
z= |
1.0000 |
Ф(z)= |
0.6827 |
|
|
|
242 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.9658 |
Ф(z )= |
0.66532 |
|
|
243 |
Вероятность
того, что доходность будет больше 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
244 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
245 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.66532 |
= |
0.83266 |
|
|
|
|
246 |
Оценим вероятность
того, что случайное занчение доходности
при t=12 будет больше |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
247 |
чем доходность
облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
248 |
z= ( |
2.5400 |
- |
1.73 |
) / |
2.6300 |
= |
0.3080 |
|
|
|
249 |
Для z= |
0.3000 |
Ф(z)= |
0.23681 |
Для
z= |
0.4000 |
Ф(z)= |
0.3108 |
|
|
|
250 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.3080 |
Ф(z)= |
0.24272 |
|
|
251 |
Вероятность
того, что доходность будет больше
чем доходность облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
252 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
253 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.24272 |
= |
0.62136 |
|
|
|
|
254 |
Акционерное
общество В |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
255 |
Sy |
Sx |
ky |
kx |
rxy |
Yp(12) |
Хp(12) |
|
|
|
|
256 |
0.32 |
10.71 |
0.25 |
0.75 |
-0.23 |
1.73 |
4.96 |
|
|
|
|
257 |
Доля облигаций ky
= |
|
|
|
0.25 |
Доля акций kx = |
|
|
0.75 |
|
|
258 |
Ожидаемая
доходность равна |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
259 |
d=Y(11)*ky
+ X(11)*kx |
|
|
= |
|
|
|
|
|
|
|
260 |
1.73 |
* |
0.25 |
+ |
4.96 |
* |
0.75 |
= |
4.15 |
|
|
261 |
Среднее
квадратическое отклонение S= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
262 |
КОРЕНЬ[ (Sy*ky)^2 + 2*kx*ky*rxy*Sx*Sy
+ (Sx*kx)^2 ] = |
|
|
|
|
|
|
8.01 |
|
|
|
263 |
Оценим вероятность
положительного дохода |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
264 |
z= ( |
4.1500 |
- |
0 |
) / |
8.0100 |
= |
0.5181 |
|
|
|
265 |
Для z= |
0.5000 |
Ф(z)= |
0.38291 |
Для
z= |
0.6000 |
Ф(z)= |
0.4515 |
|
|
|
266 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.5181 |
Ф(z)= |
0.39533 |
|
|
267 |
Вероятность
того, что доходность будет больше 0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
268 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
269 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.39533 |
= |
0.69766 |
|
|
|
|
270 |
Оценим вероятность
того, что случайное занчение доходности
при t=12 будет больше |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
271 |
чем доходность
облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
272 |
z= ( |
4.1500 |
- |
1.73 |
) / |
8.0100 |
= |
0.3021 |
|
|
|
273 |
Для z= |
0.3000 |
Ф(z)= |
0.23681 |
Для
z= |
0.4000 |
Ф(z)= |
0.3108 |
|
|
|
274 |
Линейной экстраполяцией находим, что
для z= |
|
|
|
|
|
0.30212 |
Ф(z)= |
0.23838 |
|
|
275 |
Вероятность
того, что доходность будет больше
чем доходность облигации |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
276 |
P(d>0)=0.5+0.5*Ф(z)= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
277 |
0.5 |
+ |
0.5 |
* |
0.23838 |
= |
0.61919 |
|
|
|
|