Економіко-математичне моделювання
Економіко-математичне моделювання Економіко-математичне моделювання
кожним видом цінних паперів, які входять у його структуру. Ваговими коефіцієнтами виступають значення aj. Для оцінки ризику портфеля цінних паперів використаємо середнє квадратичне відхилення розподілу прогнозних приростів доходів портфеля. Отже, ризик портфеля, який містить n видів цінних паперів, оцінюється за формулою m ∑ П j j j= 1 ( ) 2 П П σ = P y − y 366 , (12.25) де σП – ризик портфеля акцій. Розглянемо випадок, коли n=2, тобто портфель складається з двох видів цінних паперів, і структура його буде характеризуватися числами a1 і a2. Таким чином, ризик портфеля оцінимо за формулою: m 2 2 2 m ⎛ ⎞ σ П = j⎜ i⋅ ij − i i⎟ = j⎣j + j− i+ ⎦ j= 1 ⎝ i= 1 i= 1 ⎠ j= 1 Виконаємо відповідні перетворення для підкореневого виразу, в результаті чого отримаємо: 2 ∑P∑ay∑ay ∑ P⎡ay 1 1 ay 2 2 ( ay 1 ay 2 2) ⎤ . (12.26) m m ( ) ( ) ( ) 2 2 ∑Pj ⎡a1y1j a2y2 j a1y1 a2y2 ⎤ ∑P ⎡ j a1 y1j y1 a2 y2 j y ⎤ 2 ⎣ + − + ⎦ = ⎣ − + − ⎦ = j= 1 j= 1 m 2 P ⎡ j ⎢ a1 ( y1j ⎣ j= 1 2 y1) 2aa 1 2( y1j y1)( y2 j y2) 2 a2( y2 j 2 y2) ⎤ ⎥⎦ 2 a1 m Pj( y1j 2 y1) 2aa 1 2 m Pj( y1j y1)( y2 j y2) 2 a2 m Pj( y2 j 2 y2) j= 1 j= 1 j= 1 = ∑ − + − − + − = (12.27) ∑ ∑ ∑ . = − + − − + − Для одержання кінцевого результату введемо величини дисперсії розподілу приростів доходів за акціями першого і другого видів: ( ) 2 2 i m ∑ j j= 1 ij i а також коефіцієнт коваріації: σ = P y − y ,i = 12 , , (12.28) m ∑ ( )( ) σ = P y − y y − y 12 j 1 j 1 2 j 2 j= 1 . (12.29) Як бачимо, коваріація двох випадкових величин становить математичне сподівання добутку відхилення прогнозних приростів доходів за акціями кожного виду від їх сподіваного значення і виражає щільність зв’язку між розподілом приростів доходів за акціями обох видів.
Враховуючи формули (12.27)-(12.29), оцінка ризику портфеля з двох видів цінних паперів матиме вигляд: 2 2 2 2 σ П = a1σ 1 + a2σ 2 + 2a1a 2σ . (12.30) 12 Для аналізу тісноти зв’язку надалі використовуватимемо коефіцієнт кореляції (rij), який у нашому випадку буде виражатися з допомогою формули: σ 12 r 12 = , r12 ∈ [-1; 1] . (12.31) σ ⋅σ 1 2 З формули (12.31) отримаємо: σ = r ⋅σ ⋅σ . (12.32) 12 12 1 2 Остаточно одержимо формулу для обчислення ризику портфеля з двох видів акцій: 2 2 2 2 σ П = a1σ 1 + a2σ 2 + 2a1 ⋅ a2 ⋅ r12 ⋅σ 1 ⋅σ 2 . (12.33) Розглянемо кількісний аналіз зв’язку між коефіцієнтом кореляції та приростами доходів. Чим ближче наближається r12 до +1, тим більша залежність між приростами доходів з обох видів акцій, і навпаки, чим ближче це значення до нуля, тим вона менша. Якщо r12=0, тоді має місце повна незалежність прогнозних приростів з обох видів акцій. Якщо r12>0, тоді значення приростів доходів з акцій одночасно або перевищують сподівання значення приростів доходів, або мають значення менше, ніж сподівані прирости доходів з відповідних акцій, тобто є одночасно або порівняно високими, або порівняно низькими. Якщо r12
- Page 315 and 316: Розрізняють такі м
- Page 317 and 318: виконавцем проекту
- Page 319 and 320: Розділ 11. Система п
- Page 321 and 322: Наприклад, нехай пр
- Page 323 and 324: Рис. 11.2.1. Діаграма в
- Page 325 and 326: або планові сумарн
- Page 327 and 328: Середнє сподіване
- Page 329 and 330: D 1 D 2 2 2 2 2 = ( 18 − 9, 5)
- Page 331 and 332: 2 2 2 2 ( ( −2, 2) ⋅ 0, 2 + (
- Page 333 and 334: SSV A = 8, 70%. Аналогічн
- Page 335 and 336: Позначимо: S - почат
- Page 337 and 338: Р Ймовірність отри
- Page 339 and 340: За допомогою криво
- Page 341 and 342: 11.6. Систематичний і
- Page 343 and 344: Таблиця 11.6 Класифі
- Page 345 and 346: фінансових інструм
- Page 347 and 348: вийде із ладу в пер
- Page 349 and 350: 12.2. Критерій «споді
- Page 351 and 352: в подальшому можли
- Page 353 and 354: 12.4. Кількісний анал
- Page 355 and 356: ринковий попит. Ная
- Page 357 and 358: наявності успіху; -1
- Page 359 and 360: Розраховані значен
- Page 361 and 362: Етап 3. Для кожного
- Page 363 and 364: математичне сподів
- Page 365: Оцінюючи необхідну
- Page 369 and 370: Перейдемо до розгл
- Page 371 and 372: Припустимо, що інве
- Page 373 and 374: Розділ 13. Прийняття
- Page 375 and 376: початкову задачу м
- Page 377 and 378: { } R2= min 29; 26; 24; 30; 30 = 24
- Page 379 and 380: Аналогічно для най
- Page 381 and 382: Існування закону р
- Page 383 and 384: 383
- Page 385 and 386: 3. Які критерії покл
- Page 387 and 388: опис існуючих кіль
- Page 389 and 390: За кінцевими прикл
- Page 391 and 392: Е К О Н О М Е Т Р І Я М
- Page 393 and 394: y = ˆy+ u, тобто y = f ( x) +
- Page 395 and 396: q q2t-1 q0 q2t попит А D Рt-
- Page 397 and 398: схема переважно ви
- Page 399 and 400: Восьмий етап (вериф
- Page 401 and 402: Більшість економіч
- Page 403 and 404: Побудуємо діаграму
- Page 405 and 406: 4) усі параметри отр
- Page 407 and 408: Збурення є стохаст
- Page 409 and 410: які є в блоці редак
- Page 411 and 412: для входу в екранни
- Page 413 and 414: спеціально індивід
- Page 415 and 416: Розділ 15. Моделі па
кожним видом цінних паперів, які входять у його структуру.<br />
Ваговими коефіцієнтами виступають значення aj.<br />
Для оцінки ризику портфеля цінних паперів використаємо<br />
середнє квадратичне відхилення розподілу прогнозних приростів<br />
доходів портфеля. Отже, ризик портфеля, який містить n видів цінних<br />
паперів, оцінюється за формулою<br />
m<br />
∑<br />
П j j<br />
j=<br />
1<br />
( ) 2<br />
П П<br />
σ = P y − y<br />
366<br />
, (12.25)<br />
де σП – ризик портфеля акцій.<br />
Розглянемо випадок, коли n=2, тобто портфель складається з<br />
двох видів цінних паперів, і структура його буде характеризуватися<br />
числами a1 і a2. Таким чином, ризик портфеля оцінимо за формулою:<br />
m 2 2<br />
2<br />
m<br />
⎛ ⎞<br />
σ П = j⎜ i⋅ ij − i i⎟ = j⎣j + j− i+<br />
⎦<br />
j= 1 ⎝ i= 1 i= 1 ⎠ j=<br />
1<br />
Виконаємо відповідні перетворення для підкореневого виразу, в<br />
результаті чого отримаємо:<br />
2<br />
∑P∑ay∑ay ∑ P⎡ay 1 1 ay 2 2 ( ay 1 ay 2 2)<br />
⎤ . (12.26)<br />
m m<br />
( ) ( ) ( ) 2<br />
2<br />
∑Pj ⎡a1y1j a2y2 j a1y1 a2y2 ⎤ ∑P<br />
⎡ j a1 y1j y1 a2 y2 j y ⎤ 2<br />
⎣ + − + ⎦ =<br />
⎣<br />
− + −<br />
⎦<br />
=<br />
j= 1 j=<br />
1<br />
m<br />
2<br />
P ⎡<br />
j ⎢<br />
a1 ( y1j ⎣ j=<br />
1<br />
2<br />
y1) 2aa<br />
1 2( y1j y1)( y2 j y2) 2<br />
a2( y2 j<br />
2<br />
y2)<br />
⎤<br />
⎥⎦<br />
2<br />
a1 m<br />
Pj( y1j 2<br />
y1) 2aa<br />
1 2<br />
m<br />
Pj( y1j y1)( y2 j y2) 2<br />
a2 m<br />
Pj( y2 j<br />
2<br />
y2)<br />
j= 1 j= 1 j=<br />
1<br />
= ∑ − + − − + − = (12.27)<br />
∑ ∑ ∑ .<br />
= − + − − + −<br />
Для одержання кінцевого результату введемо величини<br />
дисперсії розподілу приростів доходів за акціями першого і другого<br />
видів:<br />
( ) 2<br />
2<br />
i<br />
m<br />
∑ j<br />
j=<br />
1<br />
ij i<br />
а також коефіцієнт коваріації:<br />
σ = P y − y ,i = 12 , , (12.28)<br />
m<br />
∑<br />
( )( )<br />
σ = P y − y y − y<br />
12 j 1 j 1 2 j 2<br />
j=<br />
1<br />
. (12.29)<br />
Як бачимо, коваріація двох випадкових величин становить<br />
<strong>математичне</strong> сподівання добутку відхилення прогнозних приростів<br />
доходів за акціями кожного виду від їх сподіваного значення і<br />
виражає щільність зв’язку між розподілом приростів доходів за<br />
акціями обох видів.