Помощничек
Главная | Обратная связь


Археология
Архитектура
Астрономия
Аудит
Биология
Ботаника
Бухгалтерский учёт
Войное дело
Генетика
География
Геология
Дизайн
Искусство
История
Кино
Кулинария
Культура
Литература
Математика
Медицина
Металлургия
Мифология
Музыка
Психология
Религия
Спорт
Строительство
Техника
Транспорт
Туризм
Усадьба
Физика
Фотография
Химия
Экология
Электричество
Электроника
Энергетика

СРЕДНЕЕ КВАДРАТИЧЕСКОЕ ОТКЛОНЕНИЕ КАК МЕРА РИСКА



Рассмотрим оценку риска, предложенную для простейшей инвестиционной модели. Пусть, как и ранее,предполагаемый доход (убыток) D является функцией от резервного капитала K и некоторой случайной величины h :

D = h(h ,K ) .

Зная функцию распределения Fh ( x ) случайной величины h , нетрудно получить числовые характеристики дохода D – математическое ожидание d = M[D] и дисперсию s 2 = D[D]

Поскольку риск обусловлен неопределенностью исхода, то, чем меньше разброс (дисперсия) возможных значений случайной величины, тем более предсказуемо ее значение, а, следователь-

но, меньше риск Такого рода рассуждения привели к широкому распространению точки зрения, согласно которой мерой риска инвестиционного проекта считается среднее квадратическое отклонение его доходности.

МЕТОД ЭКВИВАЛЕНТНОГО ФИНАНСОВОГО ИНСТРУМЕНТА

Наиболее понятной для инвестора моделью оценки финансового риска является метод эквивалентного финансового инструмента. Суть этого метода состоит в том, что если некоторая финансовая стратегия (финансовый инструмент) полностью страхует от риска, то приведенная стоимость текущих затрат по обслуживанию стратегии и есть цена риска, которую необходимо

вычислить. Более того, если сам инструмент торгуется на соответствующем рынке, то его рыночная цена определяет рыночную меру того финансового риска, который страхуется данным финансовым инструментом.

Наиболее полно такая теория получила применение на рынке опционов. Так, например, пут-опцион со временем исполнения T и ценой исполнения X на некоторую акцию полностью страхует обладателя такой акцией от риска, состоящего в том, что цена акции T в момент времени T будет меньше благоприятного для инвестора уровня X . Поэтому рациональная цена пут-опциона T P оценивает риск, который она страхует.

Математические модели управления

Финансовым риском

МОДЕЛИ ЭВОЛЮЦИИ ЦЕНЫ АКЦИИ

Если взглянуть на графики цен акций, то нетрудно заметить, что их поведение носит хаотический характер. Поэтому значение цены акции T S в момент времени T принято считать случайной величиной. Если к тому же рассмотреть эволюцию цены акции во времени t S , t Î [0,T ] , то она определяет некоторый случайный процесс

СТРАХОВАНИЕ ФИНАНСОВЫХ РИСКОВ С ПОМОЩЬЮ ИСКУССТВЕННЫХ

ОПЦИОНОВ

В отличие от развитых стран мира и особенно США в нашей стране еще не сложилась широкая практика торговли опционными контрактами. Существует несколько акций белорусских, российских корпораций, опционами на которые торгуют на бирже, и объемы этих торгов настолько незначительны, что говорить о возможности свободного приобретения опционного контракта на любой срок и любого номинала не приходится.

Создание искусственного (или синтетического) опциона.

Под ним принято понимать портфель из безрискового актива и соответствующего этому опциону рискового актива. Для того, чтобы создать динамическое управление портфелем, эквивалентным по своим платежам опциону, необходимо обратиться к уже построенным ма-

тематическим моделям эволюции цены на акцию.

ВЛИЯНИЕ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ НА РЕЗУЛЬТАТЫ УПРАВЛЕНИЯ РИСКОМ

ВВЕДЕНИЕ В GARCH-МОДЕЛИ

Сокращение GARCH означает Generalized Autoregressive Conditional Heterockedasticity (Обобщенная Авторегрессионная Условная Гетероскедастичность).

Гетероскедастичность подразумевает нестационарную дисперсию (волатильность), т.е. зависящую от времени. Условность предполагает зависимость наблюдений от недавнего прошлого, а авторегрессия описывает механизм, связывающий настоящие наблюдения с

прошлыми . Таким образом, GARCH – это метод моделирования финансовых временных рядов, использующий прошлые значения дисперсии в объяснение будущих значений дисперсии.

 

ЛИТЕРАТУРА

1. Васильев В.А., Летчиков А.В. Управление финансовыми рисками: основные понятия и математические модели. – Екатеринбург–Ижевск: Изд-во Института Экономики УрОРАН, 2004. – 104 с.

2. Винс Р. Математика управления капиталом. Методы анализа рисков для трэйдеров и портфельных менеджеров. –М: Альпина Паблишер, 2001. – 400 с.

3. Кочетыгов А.А. Финансовая математика: Серия «Учебники, учебные пособия». – Ростов на Дону: Изд-во «Феникс», 2004. – 480 с.

4. Кочович Е. Финансовая математика. Теория и практика финансово – банковских расчетов: Пер. с серб./Предисловие Е.М. Четыркина. – М.: Финансы и статистика, 1994. – 268 с.

5. Крейнина М.Н. Финансовый менеджмент: Учебное пособие. – М.: Изд – во «Дело и сервис», 2001. – 400 с.

6. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. – М.: «Дело ЛТД», 1995. – 320 с.

7. Четыркин Е.М. Финансовая математика: Учебник. – М.: «Дело ЛТД», 2002. – 400 с.




©2015 studopedya.ru Все права принадлежат авторам размещенных материалов.