ОПТИМІЗАЦІЯ ЗА ДИСПЕРСІЄЮ ТА СЕРЕДНІМ ЗНАЧЕННЯМ: МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЯ В ТЕХНОЛОГІЧНОМУ СЕКТОРІ США

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15407/scine21.02.101

Ключові слова:

оптимізація, лінія розподілу капіталу, ефективний кордон, програмування на Python

Анотація

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

Дані завантаження ще не доступні.

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

2025-04-12

Як цитувати

Шолопак, В., & Третяк, Д. (2025). ОПТИМІЗАЦІЯ ЗА ДИСПЕРСІЄЮ ТА СЕРЕДНІМ ЗНАЧЕННЯМ: МОДЕЛЮВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЯ В ТЕХНОЛОГІЧНОМУ СЕКТОРІ США. Science and Innovation, 21(2), 101–114. https://doi.org/10.15407/scine21.02.101

Номер

Розділ

Наукові основи інноваційної діяльності