Author
Abstract
The paper investigates possible investment portfolio optimization considering behavioral errors. The research rationale is due to the adaption of the investment recommendations for unqualified investors on the Russian stock market. In economic literature, the consequences of behavioral effects are not detailed enough when making a portfolio of Russian securities. The aim of the article is to make the most optimal portfolio based on the risk/reward ratio. The author made a hypothesis on applying various periods of profitability analysis to improve profitability indicators and increase the subjective probability of its achievement. To build a portfolio model, the behavioral portfolio theory and its optimization through linear programming were used. The study was based on modeling the investment portfolio of the most liquid stocks on the Russian stock market. Modified elements of the cumulative prospect theory with behavioral coefficients were used as indicators of profitability and probability. Based on the analysis results, the model of semi-annual portfolio analysis was proposed as a tool for portfolio optimization. The investor review of the portfolio semi-annual rate of profitability led to its best final index of effectiveness. In the medium-term assessment of portfolio profitability, the influence of behavioral factors decreases while maximizing returns with medium high risk. The research result is consistent with the basics of behavioral economics as the prospect theory regarding risk and loss aversion. Moreover, the factor of frequency of access to information and the degree of naive portfolio diversification with high profitability are promising areas for the development of research in behavioral finance. However, determining by the investor the objective probability to achieve the expected return level by using specific benchmarks is controversial. В работе исследуется возможность оптимизации инвестиционного портфеля с учетом поведенческих ошибок. Актуальность темы обусловлена необходимостью адаптации инвестиционных рекомендаций на российском фондовом рынке для неквалифицированных инвесторов. В экономической литературе недостаточно подробно изложены последствия поведенческих эффектов при выборе портфеля из российских ценных бумаг. Целью статьи является построение наиболее оптимального варианта портфеля по соотношению риска и доходности. В работе высказана гипотеза о применении различных периодов анализа доходности для улучшения показателей доходности и увеличения субъективной вероятности ее достижения. При составлении модели портфеля использовалась поведенческая портфельная теория и ее оптимизация посредством линейного программирования. Исследование проводилось на основе моделирования инвестиционного портфеля из наиболее ликвидных акций на российском фондовом рынке. В качестве показателей доходности и вероятности использовались модифицированные элементы кумулятивной теории перспектив с применением поведенческих коэффициентов. В качестве инструмента оптимизации было предложено использовать модель полугодового анализа портфеля. Пересмотр инвестором раз в полгода доходности портфеля привел к наилучшему итоговому показателю его эффективности. При данном среднесрочном периоде оценки доходности портфеля уменьшается влияние поведенческих факторов при максимизации доходности с умеренно-высоким риском. Результат исследования согласуется с основами поведенческой экономики в виде теории перспектив в области избегания риска и потерь. Кроме того, фактор частоты обращения к информации и степень наивной диверсификации портфеля при высокой доходности являются перспективными направлениями развития исследования в области поведенческих финансов. Однако дискуссионным остается вопрос об использовании конкретных ориентиров для определения инвестором объективной вероятности достижения ожидаемого уровня доходности.
Suggested Citation
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:financ:y:2019:i:4:p:99-116. 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: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://financetp.fa.ru .
Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through
the various RePEc services.