доцент кафедры экономико-математического моделирования,
Москва
Associate Professor of Mathematical Economic Modeling Department,
Moscow
доцент кафедры прикладной математики,
Москва
Associate Professor of Chair of Data Analysis, Decision Making Theory and Financial Technology,
Moscow
Рассмотрена задача динамического управления риском инвестиционного портфеля с использованием фьючерсных контрактов. Управление основано на понятии эффективного портфеля, содержащего помимо базовых активов фьючерсные контракты на них. Эффективные портфели определяются как портфели минимальной дисперсии с ожидаемым доходом не ниже заданного. Динамическое управление портфеля предполагает выбор эффективного портфеля на каждом шаге, исходя из прогнозов изменений цен и их стандартных отклонений. Риск портфеля оценивается вероятностью потери определенной части стоимости портфеля. Управляющими параметрами является число фьючерсных контрактов по каждому активу портфеля, которое определяется из условия эффективности портфеля и приемлемости риска на каждом шаге.В работе приводятся эффективные стратегии адаптивного управления риском портфеля с учетом ожидаемого дохода и проведен их сравнительный анализ на конкретном примере. Сущность предлагаемого подхода является выделение кластеров волатильности изменения цен на горизонте инвестирования и адаптивная оценка корреляционных связей между изменениями цен активов.
The article considers the problem of the dynamic risk management of the investment portfolio using future contracts. The management starts with the concept of effective inhomogeneous portfolios, which contain futures together with underlying asserts. The effective portfolios are defined as the ones of the minimal dispersion with the expected return greater or equal to the specified value. Risk is measured by the probability of losing of a certain part of the portfolio value. The control parameters are the number of futures for each asset of portfolio, which is defined from the condition of effectiveness of portfolio and risk acceptability on each step.The effective adaptive strategies of portfolio risk management together with comparative analysis on a concrete example are presented. The proposed approach provides the forecast correction of the expected income and its variance for the assets with the emergence of new data. The financial time series are determined by volatility clustering, i.e. relative or absolute price changes tend to keep high or low magnitude for some time, with the result that clusters are created - periods of high or low volatility. Then adaptive estimate of correlational relationships between asset prices are essential because the degree of correlational relationship also changes in time. So the correlation of future and spot price changes considerably increases while approaching to performance of contracts. For taking into account of data instability of dispersion and correlation simple methods of volatility forecasting and correlation of relative changes of price data based on exponential smoothing are implemented.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.