Скользящая верификация модели «доходность-риск» фондового рынка США

Статья посвящена разработке и апробации модели «Доходность-риск», предназначенной для разработки инвестиционных стратегий, пригодных для нужд практики. В основу предлагаемой модели положены базовые положения портфельного анализа. Параметры модели: ожидаемая доходность и риск определяются по историческим данным, а величина обучающей выборки и размер временного интервала устанавливаются из требований практики, таким образом, чтобы обеспечить высокую эффективность и регулярный мониторинг состояния инвестиционного портфеля. Апробация модели на независимом материале (по данным 2017 г., которые не использовались для ее построения) показала: предложенный метод скользящей верификации позволяет улучшить качество прогнозирования доходности и риска портфеля инвестора и, как следствие, повысить качество принимаемых инвестиционных решений. Годовая доходность модели в режиме скользящей верификации — 25%, тогда как индекс S&P 500 показал годовую доходность только 15%, т.е. модель «Доходность-риск» значительно «обогнала рынок». Соотношение числа выигранных сделок (временных интервалов) к проигранным составляет 11:1.

1. Алексеев, М. Ю. (1992). Рынок ценных бумаг. Финансы и статистика.

2. Алексеев, М. Ю., & Миркин, Я. М. (1992). Технология операций с ценными бумагами. Перспектива.

3. Алехин, Б. И. (1992). Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции. СамВен.

4. Арнольд, Г. (2014). Великие инвесторы. Альпина Паблишер.

5. Боди, З., & Мертон, Р. (2007). Финансы. Вильямс.

6. Бочаров, В. В. (1993). Финансово-кредитные методы регулирования рынка инвестиций. Финансы и статистика.

7. Герцекович, Д. А. (2012). Финансовые рынки: система игры на противофазе. Издательство Иркутского государственного университета.

8. Герцекович, Д. А. (2017). Формирование оптимального инвестиционного портфеля по комплексу эффективных портфелей. Вестник Московского Университета. Серия 6: Экономика, 5, 86–101.

9. Герцекович, Д. А., & Бабушкин, Р. В. (2019). Динамический портфельный анализ мировых фондовых индексов. Мир экономики и управления, 19, 4, 14–30.

10. Герцекович, Д. А., Каэтано, Ж. С., & Змановская, О. С. (2020). Сравнительный анализ потенциальной предпочтительности различных направлений инвестирования. Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика, 2, 62–76.

11. Гибсон, Р. (2015). Формирование инвестиционного портфеля: Управление финансовыми рисками. Альпина Паблишер.

12. Дамодоран, А. (2007). Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов. Альпина Паблишер.

13. Дюран, Б., & Одедд, П. (1977). Кластерный анализ. УРСС.

14. Зинин, А. Н. (2003). Прогнозирование доходности валют на рынке FOREX. Экономические и институциональные исследования: Альманах научных трудов. 3(7). Издательство Ростовского университета, 38–46.

15. Ким, Дж.-О., Мьюллер, Ч. У. и др. (1989). Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Финансы и статистика.

16. ЛеБо Ч., & Лукас Д. В. (1999). Компьютерный анализ фьючерсных рынков. Альпина Паблишер.

17. Миркин, Я. М. (1995). Ценные бумаги и фондовый рынок. Перспектива.

18. Официальный сайт инвестиционной компании «ФИНАМ». Дата обращения 14.01.2018, http://www.fi nam.ru.

19. Первозванский, А. А., & Первозванская, Т. Н. (1994). Финансовый рынок: расчет и риск. Инфра-М.

20. Фельдман, А. А. (1995). Государственные ценные бумаги. Инфра-М.

21. Ходак, И. В. (1996). Инвестиционная политика коммерческого банка (информационно-аналитический обзор). Банковские услуги, 9, 42–50.

22. Холт, Р. Н. (1993). Основы финансового менеджмента. Дело.

23. Хорн, Ван Дж. К. (1996). Основы управления финансами. Финансы и статистика.

24. Чекулаев, М. (2002). Риск-менеджмент: управление финансовыми рисками на основе анализа волатильности. Альпина-Паблишер.

25. Чесноков, А. С. (1993). Инвестиционная стратегия, опционы и фьючерсы. Паимс.

26. Четыркин, Е. М. (1995). Методы финансовых и коммерческих расчетов. Дело ЛТД.

27. Шарп, У., Александер, Г., & Бэйли, Дж. (2016). Инвестиции. Инфра-М.

28. Baillie, R. T., & Bollerslev, T. (1991). Intra Day and Inter Day Volatility in Foreign Exchange Rates. Review of Economic Studies, 58, 565–585.

29. Berc, J., & DeMarzo, P. (2013). Corporate fi nance, Prentice Hall.

30. Black, F. (1976). Studies of Stock Price Volatility Changes. Proceedings from the American Statistical Association, Business and Economic. Statistics Section, 177–181.

31. Bollerslev, T. (1986) Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity. Journal of Econometrics, 31(3), 307–327.

32. DeBondt, W., & Thaler, R. (1985). Does the stock market overreact? Journal of Finance, 40, 793–805.

33. Engle, R. F. (1982). Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Infl ation. Econometrica, 50 (4), 987–1007.

34. Fama, E. F. (1984). Forward and spot exchange rates. Journal of Monetary Economics, 14 (3), 319–338.

35. Fama, E. F., & French, K. R. (1988). Permanent and temporary components. Journal of Political Economy, 96, 246–273.

36. Geweke, J., & Feige, E. (1979). Some joint tests of markets of forward exchange. Review of Economics and Statistics, 61, 334–341.

37. Hansen, L. P., & Hodrick, R. J. (1980). Forward exchange rate as optimal predictors of future spot rates: An econometric analysis. Journal of Political Economy, 88 (2), 829–853.

38. Harvey, C. R., & Huang, R. D. (1991).Volatility in the Foreign Currency Futures Market. Review of Financial Studies, 4, 543–569.

39. Jegadeesh, N., & Titman, S. (1993). Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market effi ciency. Journal of Finance, 48(1), 65–91.

40. Jones, С. К. (2001). Digital Portfolio Theory. Computational Economics, 18, 287–316.

41. Mandelbrot, B. (1963). The Variation of Certain Speculative Prices. Journal of Business, 36, 394–419.

42. Markovitz, H. M. (1952). Portfolio selection. Journal of Finance, 7, 1, 77–91.

43. O`Shaughnessy, J. (2005). What Works on Wall Street. McGraw-Hill, XVI, 273–295.