Управление финансовыми рисками: теория портфеля и модели оценки активов

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 05 Декабря 2010 в 23:41, курсовая работа

Краткое описание

Операциями с финансовыми активами в наибольшей степени свойственна рисковость, поскольку на финансовых рынках существенную роль играют факторы субъективности, ожидания, умения получать информацию и др. Это предопределяет высокую ценовую волатильность (ценовую изменчивость). В течение непродолжительного периода покупка финансового актива на рынке может обогатить инвестора, а может и разорить его. Степень рисковости финансового актива связана на прямую с доходностью.

Чем выше ожидаемая (или объявленная) доходность, тем выше риск ее неполучения. Основными показателями, характеризующими степень риска, являются дисперсия (мера разброса данной случайной величины, то есть её отклонения от математического ожидания), среднеквадратическое отклонение (Квадратный корень из дисперсии, равный ) и коэффициент вариации (показывает, какую долю среднего значения этой величины составляет ее средний разброс).

Содержание работы

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ.

1.1. Модель Г. Марковица

1.2. Модель CAРM и ее обобщение

ГЛАВА 2. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

2.1 Применение модели Г.Марковица на практике

2.2 Применение модели САРМ на практике

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ

Содержимое работы - 1 файл

курсовая фин мен(2).docx

— 352.89 Кб (Скачать файл)

     Рис.1.8 Линии капитала (СML) и ценных бумаг (SML) 

     Используя уравнение SML, можно  определить факт недооценки или переоценки ценной бумаги ( например, акции) не только по ее доходности, но и сравнением ее действительного курса и курса в соответствии с равновесной ценой риска, который обозначим через . Пусть ожидаемая в конце некоторого будущего периода цена акции (учитывая дивидентный доход) равна . Приравнивая выражения доходности по определению и по уравнению SML, получим:

                           

откуда следует известная формула  дисконтирования по безрисковой  доходности, увеличенной на рисковую надбавку:

               .           

     Обобщая изложенное,  можно считать САРМ  макроэкономическим обобщением теории Марковица, позволяющим установить соотношения между доходностью и риском актива для равновесного рынка. При этом важным оказывается тот факт, что при выборе оптимального портфеля инвестор должен учитывать не "весь" риск, связанный с активом (риск по Марковицу), а только недиверсифицируемую его часть. Эта часть риска актива тесно связана с общим риском рынка в целом и количественно представляется коэффициентом "бета", введенным Шарпом в его однофакторной модели. Остальная часть (несистематический, или диверсифицируемый риск) устраняется выбором соответствующего оптимального портфеля. Характер связи между доходностью и риском имеет вид линейной зависимости. Если инвесторы не располагают какой-либо дополнительной информацией, им следует держать такой же портфель акций, как и у других - т.е. рыночный портфель ценных бумаг.

     В 1977 г. эта теория подверглась  критике  в работах Ричарда Ролла. Ролл высказал мнение, что САРМ следует отвергнуть, поскольку она в принципе не допускает эмпирической проверки. Существует достаточно много возражений против обоснованности положений CAPM, самыми спорными из них считаются [4] предположения:

     1. Гипотеза эффективного рынка  и связанная с ней модель "случайного блуждания" рыночных цен активов;

     2. Возможность на практике определить  рыночный портфель, который по смыслу должен включать не только абсолютно все ценные бумаги, но и товары длительного пользования , инвестиции в образование (в "человеческий" капитал), недвижимость, драгоценные металлы  и другие ценности.

     3.Существование безрисковых активово и возможность неограниченного заимствования по ставке безрисковой доходности.

     Несмотря  на это, САРМ остается самой значительной и влиятельной современной финансовой теорией. Практические руководства по финансовому менеджменту в части выбора стратегии долгосрочного инвестирования основываются исключительно на САРМ, но используют различные приближения лежащих в ее основе понятий. Укажем два направления таких модификаций, которые в [4] названы обобщениями (обобщенными версиями) САРМ.

     Возможность получать кредит по безрисковой ставке на практике имеет только государство, для других  инвесторов эта ставка выше, поэтому эффективный фронт изменяется и приобретае вид кривой на рис.1.9, при этом участок соответствует распределению средств инвестора между портфелем А и безрисковым активом с доходностью , участок АВ - это участок эффективного фронта Марковица, а прямая BL означает получение кредита по ставке и инвестирование всех средств в портфель В. Существенно, что инвестор в этих случаях выбирает различные по структуре портфели рисковых активов. На практике вместо кривой используют прямую , где означает доходность гипотетического безрискового актива и определяется по специальным методикам. Новая имеет более пологий наклон , чем теоретическая, что означает меньшую цену среднерыночного риска.

                                  

      Рис.1.9 Эффективное множество при различных безрисковых ставках и его аппроксимация

     Другим  направлением модификаций САРМ для  практического применения являются различные представления рыночного портфеля совокупностью фондовых индексов и других факторов. Конечная цель построения таких моделей – получение коэффициентов активов, позволяющих по возможности точно описывать реальное поведение доходности ценных бумаг. Обзор методических подходов к решению этой задачи приводится в [4]. В западной практике такого рода деятельность осуществляется на коммерческой основе специальными службами, наиболее известны из них BARRA, R&R, Morningstar.

                                        
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Глава 2. Практическая часть.

               2.1 Применение модели Марковица.  

     На  сайтах www.RTS.ru и www.micex.ru возьмем по 35 наблюдений котировок акций компаний: ТАТНЕФТЬ, ЛУКОЙЛ, СБЕРБАНК, АЭРОФЛОТ, РАОЕЭС.

     Таблица 2.1 «Наблюдений котировок акций компаний: ТАТНЕФТЬ, ЛУКОЙЛ, СБЕРБАНК, АЭРОФЛОТ, РАОЕЭС.»

наблюдение ТАТНЕФТЬ ЛУКОЙЛ СБЕРБАНК АЭРОФЛОТ РАОЕЭС
     1 0,200 0,172 0,067 -0,158 0,349
     2 0,135 0,406 0,004 -0,178 -0,538
     3 0,083 0,212 0,042 -0,198 -0,045
     4 0,334 0,384 -0,064 -0,002 -0,263
     5 0,278 0,278 0,048 -0,117 -0,039
     6 0,223 0,436 -0,064 0,016 0,146
     7 0,366 0,393 0,166 -0,229 -0,096
     8 0,307 0,135 -0,077 -0,100 0,201
     9 0,161 0,289 -0,138 -0,113 0,071
     10 0,273 0,333 0,127 -0,074 -0,412
     11 0,051 0,293 0,002 -0,147 -0,769
     12 0,175 0,346 -0,083 -0,063 -0,192
     13 0,149 0,411 0,216 -0,055 0,329
     14 0,239 0,268 -0,076 -0,026 -0,594
     15 0,135 0,350 0,056 0,003 -0,432
     16 0,147 0,320 -0,059 -0,182 0,062
     17 -0,035 0,388 -0,168 -0,033 -0,815
     18 0,129 0,332 -0,094 -0,077 -0,329
     19 0,157 0,323 -0,004 -0,172 -0,269
     20 0,300 0,227 0,180 -0,092 -0,628
     21 0,116 0,442 -0,039 -0,194 -0,662
     22 -0,127 0,378 -0,143 -0,111 -0,114
     23 0,063 0,318 0,050 -0,225 -0,174
     24 0,030 0,179 0,037 0,001 -0,396
     25 -0,038 0,210 -0,048 -0,093 -0,210
     26 0,089 0,192 -0,013 -0,113 -0,168
     27 0,314 0,308 0,099 -0,158 0,115
     28 0,023 0,367 -0,133 0,109 0,102
     29 0,122 0,434 -0,075 -0,009 -0,186
     30 0,273 0,318 -0,095 -0,131 0,075
     31 0,425 0,427 0,055 -0,165 -0,097
     32 0,083 0,208 -0,080 -0,220 -0,258
     33 0,014 0,293 -0,113 -0,274 -0,035
     34 0,102 0,490 -0,058 -0,152 -0,295
     35 0,110 0,291 -0,138 -0,144 0,142

     Найдем  средние и дисперсии доходностей:

     Таблица 2.2. Средние и дисперсии доходностей  для Татнефти:

данные номер сортируем X |X-Xсреднее| (X-Xреднее)^2
0,200 1      -0,127 0,282 0,079
0,135 2      -0,038 0,193 0,037
0,083 3      -0,035 0,189 0,036
0,334 4      0,014 0,141 0,020
0,278 5      0,023 0,132  0,017
0,223 6      0,030 0,125  0,016
0,366 7      0,051 0,103  0,011
0,307 8      0,063 0,092  0,008
0,161 9      0,083 0,071  0,005
0,273 10      0,083 0,071  0,005
0,051 11      0,089 0,065  0,004
0,175 12      0,102 0,053  0,003
 «Продолжение  табл. 2.2»
0,149 13      0,110 0,045  0,002
0,239 14      0,116 0,039  0,001
0,135 15      0,122 0,032  0,001
0,147 16      0,129 0,026  0,001
-0,035 17      0,135 0,020  0,000
0,129 18      0,135 0,019  0,000
0,157 19      0,147 0,008  0,000
0,300 20      0,149 0,005  0,000
0,116 21      0,157 0,003  0,000
-0,127 22      0,161 0,007  0,000
0,063 23      0,175 0,020  0,000
0,030 24      0,200 0,046  0,002
-0,038 25      0,223 0,068  0,005
0,089 26      0,239 0,084  0,007
0,314 27      0,273 0,118  0,014
0,023 28      0,273 0,119  0,014
0,122 29      0,278 0,124  0,015
0,273 30      0,300 0,146  0,021
0,425 31      0,307 0,153  0,023
0,083 32      0,314 0,160  0,026
0,014 33      0,334 0,180  0,032
0,102 34      0,366 0,212  0,045
0,110 35      0,425 0,270  0,073
сумма        5,405 3,418  0,525
среднее             0,154 0,098  0,015
         сводка  параметров распределения 
         минимум      0,127301297
              максимум      0,424543709
              размах      0,551845005
              среднее      0,154
              дисперсия      0,015

     Таблица 2.3. Средние и дисперсии доходностей  для Лукойла::

данные номер сортируем X |X-Xсреднее| (X-Xреднее)^2
0,172 1 0,135 0,184 0,034
0,406 2 0,172 0,147 0,022
0,212 3 0,179 0,140 0,020
0,384 4 0,192 0,126 0,016
0,278 5 0,208 0,111 0,012
0,436 6 0,210 0,109 0,012
0,393 7 0,212 0,107 0,011
0,135 8 0,227 0,092 0,008
0,289 9 0,268 0,051 0,003
0,333 10 0,278 0,040 0,002
0,293 11 0,289 0,030 0,001
0,346 12 0,291 0,028 0,001
0,411 13 0,293 0,025 0,001
0,268 14 0,293 0,025 0,001
0,350 15 0,308 0,011 0,000
0,320 16 0,318 0,000 0,000
0,388 17 0,318 0,000 0,000
0,332 18 0,320 0,002 0,000
0,323 19 0,323 0,004 0,000
0,227 20 0,332 0,013 0,000
0,442 21 0,333 0,015 0,000
0,378 22 0,346 0,028 0,001
0,318 23 0,350 0,032 0,001
0,179 24 0,367 0,048 0,002
0,210 25 0,378 0,060 0,004
0,192 26 0,384 0,065 0,004
0,308 27 0,388 0,070 0,005
0,367 28 0,393 0,074 0,006
0,434 29 0,406 0,088 0,008
0,318 30 0,411 0,093 0,009
0,427 31 0,427 0,108 0,012
0,208 32 0,434 0,115 0,013
0,293 33 0,436 0,118 0,014
0,490 34 0,442 0,123 0,015
0,291 35 0,490 0,172 0,030
сумма   11,153 2,453 0,265
среднее   0,319 0,070 0,008
сводка  параметров распределения:
минимум 0,134549726 
максимум 0,490418177 
размах 0,355868451 
среднее 0,319 
дисперсия 0,008

Информация о работе Управление финансовыми рисками: теория портфеля и модели оценки активов