Author
Listed:
- БУЯНОВА Е.А.
(ВШЭ)
- САРКИСОВ А.Р.
(ВШЭ)
Abstract
Формирование инвестиционного портфеля является одним из ключевых вопросов современной теории финансов. Главной задачей в построении оптимального портфеля является создание модели, способной успешно прогнозировать поведение доходности актива. Однако построить такую модель далеко не просто во множестве эмпирических работ авторы сталкивались с ситуацией, когда модель успешно подходит для объяснения исторических данных, но не способна прогнозировать будущие показатели доходности. Одной из причин подобной проблемы является то, что порой в таких работах авторы имеют либо слишком короткие ряды данных, либо данные слишком «шумные». Поэтому, используя классические параметрические методы, авторы и сталкиваются с подобными трудностями. В данной работе был проведен анализ акций, входящих в базу расчета индекса ММВБ, при помощи непараметрического метода Classification and Regression Tree (CART),и на основе получившихся данных построить оптимальный портфель. Использование данного метода позволило анализировать не только детерминанты доходности акций, относящиеся к классу макроэкономических факторов или факторов технического анализа, но и факторы фундаментального анализа, по которым всегда присутствует ограниченное число наблюдений. При этом, в данной работе используется не вполне стандартное определение оптимального портфеля. Во многих работах под оптимальностью подразумевают превышение доходности построенного портфеля над доходностью рыночного портфеля. В общем случае данное определение некорректно, т.к. в виду большей диверсификации рыночный портфель обладает меньшим риском, и как следствие, меньшей доходностью. Поэтому в данной работе оптимальным портфелем называется портфель с заданным риском, доходность которого не ниже доходности рыночного портфеля с таким же параметром риска. Формулировка «не ниже» говорит о том, что в случае наличия слабой формы эффективности рынка оптимальный портфель должен совпасть с рыночным, если он будет базироваться лишь на исторических данных. Также в рамках данного исследования был проведен сравнительный анализ степени влияния того или иного фактора на доходность акций. Было выявлено, что российский рынок акций имеет признаки спекулятивного рынка, т.к. основными детерминантами доходности акций российских компаний является momentum, bid-ask spread и цена на нефть.
Suggested Citation
Буянова Е.А. & Саркисов А.Р., 2016.
"Формирование Инвестиционного Портфеля На Российском Рынке Акций При Помощи Непараметрического Метода - Дерева Решений,"
Journal of Corporate Finance Research Корпоративные финансы, CyberLeninka;Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», issue 1 (37), pages 46-58.
Handle:
RePEc:scn:026790:16937046
Download full text from publisher
Corrections
All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:026790:16937046. See general information about how to correct material in RePEc.
If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.
We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .
If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.
For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.