ОПТИМІЗАЦІЯ ЗА ДИСПЕРСІЄЮ ТА СЕРЕДНІМ ЗНАЧЕННЯМ: МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЯ В ТЕХНОЛОГІЧНОМУ СЕКТОРІ США
DOI:
https://doi.org/10.15407/scine21.02.101Ключові слова:
оптимізація, лінія розподілу капіталу, ефективний кордон, програмування на PythonАнотація
Вступ. Сучасна портфельна теорія (СПТ) забезпечує кількісну основу для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень. Нестабільний та непередбачуваний технологічний сектор США ставить під сумнів традиційні інвестиційні підходи, що робить необхідним дослідження методів, які краще враховують його унікальні співвідношення ризику та дохідності.
Проблематика. Традиційні інвестиційні стратегії часто не здатні адекватно врахувати динамічну природу технологічного ринку, оскільки вони покладаються на обмежену кількість даних і неефективні процеси розрахунків, що призводить до неоптимального розподілу активів. Одним із прогресивних методів вдосконалення стратегій формування портфеля, адаптованих до технологічного ринку, є метод оптимізації за дисперсією та середнім значення (MVO).
Мета. Оптимізація MVO для формування оптимальних портфелів у технологічному секторі США з використанням внесків СПТ, оптимізаційних технік Шарпа та моделі розподілу активів Тобіна.
Матеріали й методи. Використовуючи історичні дані про акції, MVO реалізовано за допомогою Python для формування портфелів, які включають безризиковий актив для розрахунку лінії розподілу капіталу (CAL) та верхньої ефективної межі. Геометричне середнє використано для оцінки очікуваної дохідності, що підвищує довгострокову прогнозованість і порівнянність портфелів, тоді як щоденні дохідності підвищують чутливість моделі.
Результати. Оптимізовані портфелі продемонстрували вищі коефіцієнти Шарпа та кращі характеристики ризику та дохідності, перевершуючи бенчмарки завдяки ефективним обчисленням.
Висновки. MVO є ефективним інструментом для інвестування в технологічному секторі, дозволяючи проводити інформований вибір активів і формування портфеля. Дослідження також підкреслює важливість інтеграції ітеративних процесів розрахунків та сучасних обчислювальних технік для адаптації традиційних інвестиційних стратегій до великих обсягів даних у сучасних ринкових умовах.
Завантаження
Посилання
Contributors to Wikimedia projects. Modern portfolio theory. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Modern_portfolio_ theory (Last accessed: 25.01.2024).
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of Finance, 7(1), 77. https://doi.org/10.2307/2975974
Tobin, J. (1958). Portfolio Selection. Liquidity Preference as Behavior Towards Risk. The Review of Economic Studies, 25(2), 65—86. URL: https://www.jstor.org/stable/2296205 (Last accessed: 23.02.2024). https://doi.org/10.2307/2296205
Balvers, J. R. (2001). Foundations of asset pricing. Virginia.
Lintner, J. (1965). The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portfolios and Capital Budgets. The Review of Economics and Statistics, 47(1), 13. https://doi.org/10.2307/1924119
Myers, S., Allen, F., Brealey, R. (2011). Principles of Corporate Finance. McGraw-Hill/Irwin.
Sharpe, W. F. (1964). Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. The Journal of Finance, 19(3), 425. https://doi.org/10.2307/2977928
Ahmadi, S. A., Peivandizadeh, A. (2022). Sustainable Portfolio Optimization Model Using PROMETHEE Ranking: A Case Study of Palm Oil Buyer Companies. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2022, 1—11. https://doi.org/10.1155/2022/8935213
Mossin, J. (1966). Equilibrium in a Capital Asset Market. Econometrica, 34(4), 768. https://doi.org/10.2307/1910098
Bauer, G. H., Vorkink, K. (2011). Forecasting multivariate realized stock market volatility. Journal of Econometrics, 160(1), 93—101. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2010.03.021
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Положення про авторські права Автори, які публікуються у журналі «Наука та інновації», погоджуються на такі умови: Автори зберігають авторські права та надають журналу право першої публікації. Автори можуть вступати в окремі, додаткові договірні угоди для не ексклюзивного розповсюдження надрукованої у журналі «Наука та інновації» версії своєї роботи (статті) (наприклад, розмістити її в інституційному сховищі або опублікувати в своїй книзі), із підтвердженням її первинної публікації у журналі «Наука та інновації». Авторам дозволено розміщувати свою роботу в Інтернеті (наприклад, в інституційних сховищах або на їх веб-сайті).

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.