УПРАВЛІННЯ ПОРТФЕЛЕМ ЦІННИХ ПАПЕРІВ ЗА ДОПОМОГОЮ МЕТОДІВ АНАЛІЗУ ЧАСОВИХ РЯДІВ
DOI:
https://doi.org/10.20535/2307-5651.29.2024.308835Ключові слова:
управління портфелем, часові ряди, коваріаційна матриця, динамічне моделювання, інвестуванняАнотація
Складання оптимального портфеля акцій є важливою задачею для інвесторів, які бажають досягти максимальної доходності при певному рівні ризику. Оптимальний портфель акцій може бути складений згідно з пасивним підходом до інвестування, який передбачає реплікацію показників ринку або використання індексних фондів. Цей підхід базується на припущенні, що ринок в цілому дає прибуток з часом, тому інвестор просто намагається отримати частку цього прибутку, розподіляючи свої інвестиції між різними акціями згідно з ваговими коефіцієнтами індексу. Метою даного дослідження є огляд та узагальнення теоретико-методологічних засад портфельної теорії, методичних положень щодо моделювання оптимального портфеля з використанням часових рядів. Вивчення моделі оптимального портфеля цінних паперів набуває особливої актуальності в контексті соціальних та поведінкових змін. У той час як традиційні моделі оптимізації портфеля цінних паперів зосереджуються переважно на фінансових факторах, таких як очікувана дохідність та ризик, врахування соціальної та поведінкової динаміки дає більш повне розуміння інвестиційного ландшафту. Для досягнення поставленої мети в статті використано сучасну портфельну теорію Гаррі Марковіца (MPT), яка підкреслює важливість диверсифікації та кількісної оцінки ризиків і дохідності. Дослідження також є адаптацію моделей ARIMA та GARCH для прогнозування матриць ризиків, пропонуючи деталізований підхід до прогнозування та використання ринкових коливань для досягнення оптимальної продуктивності портфеля. Результати дослідження не тільки підтверджують актуальність фундаментальних теорій портфельного управління в сучасних умовах, але й розширюють інструментарій інвесторів завдяки практичному застосуванню передових методологій аналізу часових рядів. Практичне значення дослідження полягає в наданні інвесторам надійних стратегій, які допоможуть їм орієнтуватися і отримувати вигоду від динаміки ринку, тим самим максимізуючи результати інвестування в умовах невизначеності, притаманної фінансовим ринкам. Дана модель портфелю не залежить від суми інвестування, а отже, вона може підходити як для індивідуальних інвесторів з невеликим капіталом, так і для інвестиційних компаній з великими фінансовими ресурсами.
Посилання
Mazhara G. A., Krykun Y. O. (2023). Modeling of the Optimal Investment Portfolio Focused on Risk Minimization. Modern Economics, (38), 69–75. DOI: https://doi.org/10.31521/modecon.V38(2023)-11
Modern portfolio theory. Available at: https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_theory
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Prediction Model. Available at: https://www.investopedia.com/terms/a/autoregressive-integrated-moving-average-arima.asp
AR, MA, and ARIMA Models: A Comprehensive Guide. Available at: https://medium.com/srijit-mukherjee/ar-ma-and-arima-models-a-comprehensive-guide-46b1db00083
What Is the GARCH Process? How It's Used in Different Forms. Available at: https://www.investopedia.com/terms/g/generalalizedautogregressiveconditionalheteroskedasticity.asp
11.1 ARCH/GARCH Models. Available at: https://online.stat.psu.edu/stat510/lesson/11/11.1
Models for Forecasting the Variance-covariance Matrix. Available at: https://www.rba.gov.au/publications/rdp/1999/1999-04/models-for-forecasting-the-variance-covariance-matrix.html
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторські права належать авторам статей.
Розміщуючи матеріали у збірнику наукових праць, автори погоджуються з правом редакції збірника розміщувати матеріали збірника в електронному вигляді на офіційному сайті збірника та інших електронних ресурсах відповідно до законодавства України.