Вход

Модель прогнозирования параметров финансовых рынков и оптимального управления инвестиционными портфелями

Реферат по экономике и финансам
Дата добавления: 20 марта 2002
Язык реферата: Русский
Word, rtf, 192 кб (архив zip, 21 кб)
Реферат можно скачать бесплатно
Скачать
Не подходит данная работа?
Вы можете заказать написание любой учебной работы на любую тему.
Заказать новую работу



МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ





















МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ И ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ.















Выполнил:


Проверил:

















г.Пермь 2000.


Построение математической модели прогнозирования поведения является трудной задачей в связи с сильным влиянием политических и других проблем (выборы, природные катаклизмы, спекуляции крупных участников рынка…).

В основе модели лежит анализ некоторых критериев с последующим выводом о поведении доходности и ценовых показателей. В набор критериев входят различные макро- и микроэкономические показатели, информация с торговых площадок, экспертные оценки специалистов. Процедура прогнозирования состоит из этапов:

  1. Подготовка и предварительная фильтрация данных;

  2. Аппроксимация искомой зависимости линейной функцией;

  3. Моделирование погрешности с помощью линейной сети.

Но для повышения точности модели практикуется нелинейный анализ с использованием многослойной однородной нейронной сети. Этапы проведения нелинейного анализа в системе совпадают со стандартными шагами при работе с нейросетями.

1-й этап. Подготовка выходных данных.

Выходными данными являются zi = yi-pi, где yi - реальное значение прогнозируемой величины на некоторую дату, pi - рассчитанное на эту дату с помощью линейного анализа.

2-й этап. Нормирование входных сигналов.

(1)

где xij - j-я координата некоторого критерия Xi, M[Xi] - выборочная оценка среднего квадратичного отклонения.

3-й этап. Выбор функции активации и архитектуры нейронной сети.

Используются функции активации стандартного вида (сигмоидная, ступенчатая), а также следующего вида:

(2)


(3)


(4)


(5)


Архитектура нейронной сети представлена на рисунке:


1

f1


вектор

входных

сигналов вектор



выходн.

Вектор сигналов

m

f1

входных

сигналов


Введены следующие обозначения: j - линейные сумматоры; fj - нелинейные функции; используемые для аппроксимации;  - итоговый сумматор.


4-й этап. Выбор алгоритма обучения нейронной сети, основанного на одном из следующих методов: обратного распространения ошибки, градиентного спуска, метода сопряженных градиентов, методе Ньютона, квазиньютоновском. Методы оцениваются по времени, затрачиваемому на обучение и по величине погрешности.

5-й этап. Итоговые вычисления границ прогнозируемого значения:

P=PлиннелинЕнелин

где Р — итоговое прогнозируемое значение, Рлин и Рнелин значение линейного и нелинейного анализов. Енелин — погрешность полученная на этапе нелинейного анализа.

Результаты задачи прогнозирования используются в построенной на ее основе задаче оптимального управления инвестиционным портфелем. В основе разработанной задачи управления идея минимизации трансакционных издержек по переводу портфеля в класс оптимальных.

Используемый поход основан на предположениях, что эффективность инвестирования в некий набор активов является реализацией многомерной случайной величины, математическое ожидание которой характеризует доходность (m={mi}i=1..n, где mi=M[Ri], i=1..n), матрица ковариаций — риск (V=(Vij), i,j=1..n, где Vij=M[(Ri-mi)(Rj-mj)],i,j=1..n). Описанные параметры (m,V) представляют собой оценку рынка и являются либо прогнозируемой величиной, либо задаются экспертно. Каждому вектору Х, описывающему относительное распределение средств в портфеле, можно поставить в соответствие пару оценок: mx=(m,x), Vx=(Vx,x). Величина mx представляет собой средневзвешенную доходность портфеля, распределение средств в котором описывается вектором Х величина Vх (вариация портфеля [3,5]) является количественной характеристикой риска портфеля х. Введем в рассмотрение оператор Q, действующий из пространства Rn в пространство R2 (критериальная плоскость [3]), который ставит в соответствие вектору х пару чисел (mx, Vx):

Q: Rn-R2  xRn, x((m,x),(Vx,x)). (7)

В задаче управления допустимыми считаются только стандартные портфели, т.е. так называемые портфели без коротких позиций. Правда это накладывает на вектор х два ограничения: нормирующее условие (е,х)=1, где е – единичный вектор размерности n, и условие неотрицательности доли в портфеле, х>=0. Точки удовлетворяющие этим условиям образуют dв пространствеRn так называемый стандартный (n-1)-мерный симплекс. Обозначим его .

={xRn(e,x)=1, x0}

Образом симплекса в критериальной плоскости будет являться замкнутое ограниченное множество оценок допустимых портфелей. Нижняя граница этого множества представляет собой выпуклую вниз кривую, которая характеризует Парето – эффективный с точки зрения критериев выбор инвестора (эффективная граница [3], [5]). Прообразом эффективной границы в пространстве Rn будет эффективное множество портфелей [5]. Обозначим его как . Данное множество является выпуклым: линейная комбинация эффективных портфелей также представляет собой эффективный портфель [3].

Пусть в некоторый момент времени у нас имеется портфель, распределение средств в котором описывается вектором х. Тогда задачу управления можно сформулировать в следующем виде: найти такой элемент y, принадлежащий , что (y,x). Иными словами, для заданной точки х требуется найти ближайший элемент y, принадлежащий множеству . В пространстве Rn справедлива теорема, доказывающая существование и единственность элемента наилучшего приближения х элементами множества [6]. Метрика (понятие расстояния) может быть введена следующим образом:

(x,y)=i=1,nsup(yi-xi,0)+i=1..nsup(xi-yi,0), (9)


где >0 — относительная величина издержек при покупке, >0 — относительная величина издержек при продаже актива.












Литература

  1. Сборник статей к 30-ти летию кафедры ЭК. ПГУ.

  2. Ивлиев СВ Модель прогнозирования рынка ценных бумаг. 6-я Всероссийская студенческая конференция “Актуальные проблемы экономики России”: Сб.тез.докл. Воронеж, 2000.

  3. Ивлиев СВ Модель оптимального управления портфелем ценных бумаг. Там же.

© Рефератбанк, 2002 - 2017