Учебная работа № 18545. «Курсовая Управление портфелем ценных бумаг

1 Звезда2 Звезды3 Звезды4 Звезды5 Звезд (Пока оценок нет)
Загрузка...

Учебная работа № 18545. «Курсовая Управление портфелем ценных бумаг

Количество страниц учебной работы: 58
Содержание:
«Введение 3
І. Теоретические основы управления портфелем ценных бумаг 5
1.1.Понятие портфеля ценных бумаг. Типы портфелей ценных бумаг 5
1.2 Понятие управления портфелем ценных бумаг. Этапы управления 14
ІІ. Формирование портфеля ценных бумаг 22
2.1 Принципы формирования инвестиционного портфеля 22
2.2 Этапы формирования портфеля ценных бумаг 26
2.3 Модели формирования портфеля ценных бумаг 29
ІІІ. Стратегии управления портфелем ценных бумаг 40
3.1 Активная стратегия 40
3.2 Пассивная стратегия 46
3.3 Особенности практики управления портфелями ценных бумаг в России 50
Заключение 52
Список используемой литературы 54
Приложение 57

Стоимость данной учебной работы: 1170 руб.Учебная работа №   18545.  "Курсовая Управление портфелем ценных бумаг
Форма заказа готовой работы

Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

Укажите № работы и вариант


Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.


Подтвердите, что Вы не бот

Выдержка из похожей работы

У,Шарп предложил свою описательную инвестиционную модель формирования цен на активы в русле позитивной экономической теории, В его модели предполагается, что все инвесторы при размещении капиталов используют методы, описанные выше, Наиболее важная черта этой модели заключается в том, что ожидаемая доходность актива увязывается со степенью рискованности этого актива, измеряемой коэффициентом «бета», Точный характер этой зависимости показан в модели оценки финансовых активов (Capital Asset Pricing Model, САРМ), которая служит теоретической основой ряда различных методов, применяемых в инвестиционной практике,
В модели Шарпа отыскание оптимальной структуры сводится к отысканию минимума риска при тех же ограничениях, что и у Марковица, Отличие в выражении риска портфеля, для выражения которого используется следующая формула:
(14)
В этом выражении первое слагаемое — это рыночный или систематический риск портфеля, второе слагаемое — остаточный или индивидуальный риск портфеля, который стремится к нулю, в случае если структура портфеля близка к «рыночному» портфелю, В этом и заключается главное ограничение данной модели при формировании портфеля, Преимуществом является то, что отпадает необходимость считать ковариационную матрицу доходностей, смеющую размерность NxN, где N — количество акций в портфеле,
Следует отметить, что единого подхода к исчислению в-коэффициентов, в частности в отношении количества и вида исходных наблюдений, не существует, С 1995 года начали публиковаться в-коэффициенты, рассчитанные для отечественного рынка ценных бумаг аналитическим агентством «Анализ, консультация и маркетинг» (АК&М),
Многошаговая модель динамического управления портфелем ценных бумаг CALM,
Модель CALM была разработана в 70-х годах ХХ века для учета влияния неопределенностей как на активы (и в самом портфеле, и на рынке), так и на пассивы (в форме зависящих от сценария платежей или стоимости займов), Портфельный менеджер, у которого имеется первоначальное богатство, изыскивает способы максимизации конечного богатства на горизонте планирования, причем доходы от инвестирования моделируются как случайные векторы в дискретных точках пространства состояний,
Модель CALM выросла из исследований по стохастическому динамическому программированию, которые начались свыше двух десятилетий тому назад,
Здесь рассматривается задача стохастического программирования в форме многошаговой рекуррентной задачи,
при условии
В этой записи слагаемые функционалы определяются для элементарных периодов, начиная с t= 1 вплоть до горизонта планирования T ; матрица и вектор определяют детерминированные ограничения на первом шаге решения, а для t =2,К,T , матрицы , матрицы и вектора определяют области стохастических ограничений для последовательно выбираемых решений , Через обозначаются условные математические ожидания функций от случайного вектора информационного процесса в момент времени t при заданной истории процесса до момента времени t , Из приведенной рекуррентной записи явно следует зависимость оптимальной политики, от реализаций векторного информационного процесса ,
Данная модель является стандартной задачей принятия решений в условиях неопределенности,
· Достижение цели при таком блочном представлении формализуется в виде последовательности оптимизационных задач, соответствующих различным шагам: в момент времени 1 лицо, принимающее решение, должно выбирать некое решение, последствия которого полностью зависят от будущих реализаций заданного многомерного стохастического информационного процесса,
· Соответственно для каждой реализации истории информационного процесса вплоть до времени t рассматривается рекуррентная задача, в которой искомым решениям является ,На каждом шаге предыдущие решения воздействуют на текущую задачу посредством матриц , t= 2,К,T , вместе с последовательностью решений: решение, наблюдение, наблюдение, решение ,
· Информационный процесс определен как векторный стохастический процесс с дискретным временем, Конечная выборка из его траекторий удобно представляется в виде дерева сценариев: каждый сценарий соответствует траектории процесса на горизонте T,
· В сформулированной задаче, как и вообще в задачах финансового планирования, ограничения сверху и снизу, зависят от сценариев, Корректное генерирование выборочных траекторий информационного процесса для данной задачи является решающим фактором надлежащей формулировки задачи стохастической оптимизации,
Динамические задачи управления портфелем ценных бумаг легко формулируются в виде динамических рекуррентных соотношений, Впервые этот подход был применен к управлению портфелем ценных бумаг с фиксированной доходностью,
Исходной задаче может быть придано более компактное представление с использованием схемы динамического программирования, которая применима вследствие принятой структуры матрицы ограничений,
Для каждого момента времени t=1,К,T-1 нам нужно найти
При этом , где выражает оптимальное ожидаемое значение критерия для шага t+1 при наличии истории решений и реализованной истории случайного процесса А именно,
Здесь минимизация проводится с учетом ряда ограничений»