Адаптивное моделирование инвестиционных решений на основе одноиндексной модели У. Шарпа тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Бахолдин, Сергей Владимирович

• Бахолдин, Сергей Владимирович
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бахолдин, Сергей Владимирович

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОИСХОЖДЕНИЕ И СУЩНОСТЬ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ

1.1. Неопределенность на фондовом рынке. Факторы, порождающие неопределенность

1.2. Сущность, механизмы и формы адаптации

1.3. Специфика адаптивного моделирования экономических процессов

2. АДАПТИВНЫЕ МОДЕЛИ ПОРТФЕЛЬНОГО ИНВЕСТИРОВАНИЯ

2.1. Основные идеи и подходы- к адаптивному моделированию портфельных решений на фондовом рынке

2.2. Одношаговые адаптивные модели портфельного инвестирования

2.3. Многошаговые адаптивные модели портфельного инвестирования .81.

3. ОБОБЩЕННЫЙ ПОДХОД К АДАПТИВНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ ИНВЕСТИЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ

3.1. Модели портфельного инвестирования с настраиваемой структурой адаптивного механизма

3.2. Вычислительные эксперименты с адаптивными моделями портфельного инвестирования

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Адаптивное моделирование инвестиционных решений на основе одноиндексной модели У. Шарпа»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современная финансовая теория не в полной мере отвечает требованию адекватного отображения реалий предметной области в некоторых аспектах. В частности это касается рынка акций. Мы склонны полагать, что большинство моделей финансовой теории полезны разве что для формирования некоторого непротиворечивого представления об объекте исследования и отдаленного представления о факторах, оказывающих влияние на его состояние. Использование их без существенных модификаций, способных повысить адекватность, вряд ли может принести пользу при обосновании стратегических и тактических решений на фондовом рынке. Правдоподобный прогноз рыночной динамики скорее является предпочтительным результатом моделирования, нежели ее описание.

В самой теории финансов очевиден определенный диссонанс: моделирование de facto нестационарных процессов фондового рынка осуществляет-. ся в предположении их стационарности. Этот вывод справедлив и для моделей портфельного инвестирования. В своей сущности нестационарность представляет собой не что иное, как результат влияния неопределенности, имманентной как процессам фондового рынка, так и любым недетерминированным рыночным процессам. Размышляя о вопросах моделирования процессов фондового рынка в условиях неопределенности, мы находим привлекательными решения, использующие адаптивный подход. В то же время мы не настаиваем на том, что адаптивный подход является единственно верным, но склонны считать, что аппарат, при разработке которого будут реализова-. ны принципы адаптации, будет более выигрышным.

Подтверждением нашей точки зрения является • практика организации торгов на фондовом рынке. Большинство фондовых бирж, будучи заинтересованными в перманентном притоке и обороте капитала на организуемом ими рынке, как правило, применяют модели, в которых в неявном виде используется адаптивный механизм (модель Блека-Шоулса-Мертона с подра-

зумеваемой волатильностью, ежедневный пересчет бета-коэффициентов модели Шарпа-Линтнера). Однако целью такой адаптации является иллюстрация практической значимости рекомендаций финансовой теории, а не забота о доходности инвестора. По-нашему мнению, инвесторам целесообразно проводить адаптивные расчеты, но исходя из собственных целевых установок. Будучи интуитивно понятной, идея портфельного инвестирования представляется нам в высшей степени привлекательной для изучения и включения в соответствующий математический аппарат адаптивных механизмов.

Степень разработанности проблемы. Проблема портфельного инвестирования было поставлена задолго до исследования Г. Марковича. В то же время стоит признать, что основу первого варианта завершенной научной теории портфеля составила именно его работа. Как и любое начинание, относительно молодая теория содержала некоторые поводы для критики. Однако это не помешало группе последователей, в частности У. Шарпу, Дж. Линтнеру, Ф. Блеку, Дж. Тобину, развивать предложенные Г. Марковичем идеи, тем самым формируя ядро современной теории портфельного инвестирования. В настоящий момент теория портфеля является высокодифференцированной. В значительной степени этому способствуют отечественные ученые: В.М. Аски-надзи, А.Н. Буренин, Е.М. Бронштейн, И.В. Волошин, A.B. Воронцовский, В.В. Давние, A.B. Мельников, И.А. Наталуха, И.Г. Наталуха, А.О. Недосекин, В.И. Тинякова, A.C. Шапкин, А.Н. Ширяев, Л.П. Яновский и другие.

Многообещающим направлением,' намеченным в современных работах, являются исследования, посвященные проблеме построения портфеля ценных бумаг с использованием возможностей эконометрического моделирования. Безусловно, результаты эмпирических исследований, полученных, в частности, в диссертационных работах Э.Р. Вартановой, Е.А. Ра-тушной, О.В. Тимченко, а также Е.А. Хлебниковой показали перспективность развиваемого ими направления.

Будет справедливо отметить, что настоящее диссертационное исследование, выполненное в рамках этого нового направления, вносит суще-

ственные изменения в понимание самого сути рыночного процесса как неоднородного, предлагая использование специальных адаптивных механизмов для некоторого обуздания неопределенности, присущей фондовому рынку, и повышения описывающих его моделей.

Объект исследования - портфель акций российских эмитентов.

Предмет исследования - математический аппарат формирования портфеля ценных бумаг.

Цель исследования - развитие математического аппарата формирования портфеля акций, позволяющего реализовывать адаптивные механизмы в моделях портфельных решений на фондовом рынке.

В соответствии с поставленной целью возникла необходимость в решении следующего комплекса задач, определивших логику диссертационного исследования:

• проанализировать сущность неопределенности, присущей экономической деятельности, а также выявить порождающие ее факторы;

• рассмотреть эволюцию взглядов на категорию «адаптация» в экономических и неэкономических науках, выявить возможности использования адаптивных механизмов в качестве инструмента преодоления неопределенности будущего в задачах прогнозирования;

• предложить принцип, способствующий распространению моделей эффективного рынка на случаи, нарушающие гипотезу о рыночной однородности; '

• разработать класс модифицированных моделей портфельного инвестирования У. Шарпа с фиксированной структурой адаптивного механизма;

• разработать класс модифицированных моделей портфельного инвестирования У. Шарпа с настраиваемой структурой адаптивного механизма;

• обосновать критерий оптимальности значения настраиваемых параметров адаптивного адаптивной модели портфельного инвестирования;

• осуществить полномасштабные вычислительные эксперименты с разработанными моделями.

Область исследования. Содержание диссертации соответствует п. 1.6 «Математический анализ и моделирование процессов в финансовом секторе экономики, развитие метода финансовой математики и актуарных расчетов» специальности 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики Паспорта специальностей ВАК РФ.

Теоретико-методологической основой исследования послужили разработки отечественных и зарубежных авторов в области обоснования инвестиционных решений в целом и портфельных инвестиций в частности, моделирования рыночного процесса, эконометрики.

Эмпирическая база исследования сформирована на основе архива котировок акций отечественных компаний первого эшелона и индекса РТС, доступ к которому предоставлен сайтом объединенной биржи ОАО ММВБ-РТС (http://rts.micex.ru/). Экспериментальные расчеты проводились в среде Microsoft Excel 2010.

Эмпирическая база исследования сформирована на основе архива котировок акций отечественных компаний первого эшелона и индекса РТС, доступ к которому предоставлен сайтом объединенной биржи ОАО ММВБ-РТС (http://rts.micex.ru/). Экспериментальные расчеты проводились в среде Microsoft Excel 2010. '

Научная новизна исследования состоит в разработке нового класса моделей портфельного инвестирования, отличающихся встроенным адаптивным механизмом и применимых в случаях нарушении основных гипотез теории эффективного рынка.

Научная новизна реализована в следующих результатах, полученных лично автором:

• предложен принцип адаптивного воспроизведения динамики неоднородного рынка на основе моделей эффективного рынка с инкорпорированным механизмом экспоненциального «старения» информационного потока биржевых торгов;

• разработана одношаговая адаптивная модель портфельного инвестирования с настраиваемым на тенденцию последних наблюдений ' параметром экспоненциального сглаживания, обеспечивающая эффективное вложение средств в краткосрочном периоде;

• разработана многошаговая, адаптивная модель портфельного инвестирования с параметром экспоненциального сглаживания, настраиваемым на тенденцию специально определенной группы последних наблюдений, обеспечивающая эффективное инвестирование в средне- , и долгосрочном периодах;

• предложен обобщенный вариант модели портфельного инвестирования^ адаптивный механизм которой за счет настраиваемой структуры обеспечивает возможность в процессе идентификации параметров сглаживания определять не только структуру портфеля, но и оптимальный горизонт инвестирования.

Теоретическая значимость исследования определяется обоснованием принципа адаптивного воспроизведения текущих рыночных ситуаций, разработкой класса модифицированных моделей портфельного инвестирования (модель портфеля У. Шарпа с одношаговым адаптивным механизмом, модель портфеля У. Шарпа с многошаговым адаптивным механизмом, модель портфеля У. Шарпа с настраиваемой структурой адаптивного механизма), формирующего теоретико-методологическую базу и развивающего математический аппарат обоснования портфельных инвестиций на фондовом рынке.

Практическая значимость исследования заключается в том, что его основные результаты, выводы и рекомендации могут быть использованы институциональными и частными инвесторами при формировании и реструкту-

ризации портфеля акций на российском фондовом рынке. Использование разработанных моделей в управлении активами существенно повышает вероятность устойчивого получения субъектом инвестиционной деятельности положительного финансового результата на упреждающем периоде.

Апробация и внедрение результатов исследования. Основные результаты работы прошли апробацию и получили положительную оценку на семинарах и научных сессиях в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет», международных научно-практических конференциях: «Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов» (Воронеж, 2010, 2011); «Финансовые рынки: модели, риски, решения» (Воронеж, 2010).

Работа выполнялась в соответствии с комплексной программой научных исследований кафедры информационных технологий и математических методов в экономике ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет»: «Математическое моделирование и информационные технологии в управлении экономическими процессами».

Математические модели, разработанные в ходе проведения исследования, используются в учебном процессе по подготовке магистров экономики в ФГБОУ ВПО «Воронежский государственный университет» при проведении занятий по дисциплинам: «Управление портфелем ценных бумаг», «Эконометрика финансовых рынков».

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 7 работ, в том числе 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК РФ. Список публикаций приведен в конце автореферата. В работах, выполненных в соавторстве, соискатель: обосновал необходимость применения адаптивного подхода при моделировании процессов фондового рынка, что легло в основу принципа адаптивного- воспроизведения динамики неоднородного рынка, предложил вариант модели портфельного инвестирования У. Шарпа усовершенствованную адаптивным механизмом, провел вычислительный эксперимент с предложенной моделью, обосновал критерий оптимальности значений настраиваемых параметров экспоненциального сглаживания.

Структура и содержание работы. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы из 138 источников, приложения.

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, определены предмет и объект исследования, сформулирована цель и поставлены задачи, решение которых необходимо для ее достижения, раскрыта научная новизна, теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

В первой главе «Происхождение и сущность адаптивного подхода в прогнозировании» рассмотрены проблемы исследования экономических процессов вообще, и процессов фондового рынка в частности, в условиях неопределенности, наряду с этим обоснована необходимость включения адаптивных механизмом и процедур в алгоритмы эконометрического моделирования. Рассматривается специфика природы неопределенности и порождающих ее факторов. Предпринимается попытка уточнить трактовку понятия «адаптация» с позиций решения риск-упреждающих задач на фондовом рынке. Анализируются особенности решения прогнозных задач в условиях, когда поведение процесса в прошлом не отличалось стабильностью.

Во второй главе «Адаптивные модели портфельного инвестирования» обсуждается специфика реального процесса фондового рынка, который, будучи неоднородным и как следствие нестационарным, не подлежит адекватному отображению посредством моделей эффективного рынка. Предлагается принцип адаптивного воспроизведения динамики неоднородного рынка. На основе данного принципа действие моделей эффективного рынка можно распространить на случаи неоднородного рынка, благодаря приведению моделей в соответствие изменяющему характеристики рыночному процессу с помощью встроенного адаптивного механизма. Разработаны варианты модели портфельного инвестирования У. Шарпа, расширенные действием адаптивного механизма. Показано, что модифицированные варианты не нарушают специфической структуры модели У. Шарпа. Кратко приводятся результаты вычислительных экспериментов, подтверждающие эффек-

тивность использования разработанных адаптивных моделей в практике портфельного управления активами.

В третьей главе «Обобщенный подход к адаптивному моделированию инвестиционных решений» изложены основные идеи построения моделей, портфельного инвестирования с настраиваемой структурой адаптивного механизма. Рассматриваются вопросы, построения моделей портфеля с более тонким механизмом настройки реакции на изменения в целях обеспечения адекватности вне зависимости от величины упреждающего периода. Дополнительно вводятся несколько настраиваемых параметров сглаживания. Обсуждается проблема выбора структуры- адаптивного из некоторого множества ее вариантов в ходе настройки параметров адаптации. Приводятся результаты полномасштабных вычислительных экспериментов с моделями портфельного инвестирования, где реализованы одношаговый и многошаго-. вый адаптивные механизмы настраиваемой структуры.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного исследования.

1. ПРОИСХОЖДЕНИЕ И СУЩНОСТЬ АДАПТИВНОГО ПОДХОДА В ПРОГНОЗИРОВАНИИ

1.1. Неопределенность на фондовом рынке.

Факторы, порождающие неопределенность.

Сегодня вряд ли вызовет сомнения тот факт, что субъекты фондового рынка испытывают значительные трудности при оценке надежности принимаемых ими решений. Построение надежных прогнозных оценок, предполагает понимание проблем, препятствующих их получению. Возникновение этих проблем обусловлено массой причин разного рода, в том числе объективных и субъективных, на которых подробно мы не имеем намерения останавливаться. Лишь признаем, что самая главной причиной является имманентная функционированию современной экономики неопределенность, реальность которой очевидна для всех. В связи с этим исследование основ прогнозирования социально-экономических процессов целесообразно начинать с изучения природы неопределенности и факторов, ее порождающих.

Несмотря на интуитивную ясность концепции неопределенности, научное общество обратило на нее внимание сравнительно недавно. Пионером в данной области выступил Ф. Найт. Он обратил внимание на проблему неопределенности в рамках теории управления. В своей статье «Риск, неопределенность и прибыль» [10] от 1921 г., он глубоко исследовал возможности использования аппарата теории вероятностей для описания ситуаций принятия решений в условиях риска. По состоянию на сегодняшний день этот класс задач достаточно хорошо исследован в [9, 49, 50, 90, 95, 96, 102, 129, 136], а также предложен ряд методов принятия решений в условиях риска, накоплен полезный опыт их практического применения.

В упомянутых выше классических работах по теории риска, как правило, рассматривались упрощенные ситуации, когда на протяжении всего рас-

сматриваемого периода вероятностное распределение альтернативных вариантов остается неизменным. Сравнительно недавние исследования показали, что сложные экономические системы, отличающиеся высокой динамичностью, скорее не удовлетворяют этому требованию. Оказалось, что с течением времени характеристики распределения изменяются, а само оно деформируются по неизвестному закону. Происходит перераспределение степени риска между альтернативами. Фактически, имеет место видоизменение условий риска в условия полной неопределенности.

Возможен и другой вариант, порождающий неопределенность, когда по принципиальным соображениям не удается получить даже отдаленное представление о распределении вероятностей альтернативных вариантов. Очевидно, что именно такие ситуации представляют наибольшую сложность при принятии управленческих решений. Они характеризуются разнообразием способов и вариантов превращения возможностей в действительность, многообразием различных состояний и обстоятельств реализации решений, в которых может оказаться экономический объект в будущем.

В целях преодоления (скорее частичного-, нежели полного) такого рода затруднений, мы считаем необходимым постижение. сущности категории «неопределенность», познания природы этого феномена, а также - выявление основных групп факторов, порождающих его.

Во многом понятие «неопределенность» раскрывается в философской системе И. Канта [84]. Размышляя об ограниченности человеческой способности познавать ноумены («вещи в себе») через опыт, он заключает, что неопределенность пропала бы, если человечество достигло бы абсолютного знания. Однако в сущности это невозможно.

Анализ некоторой научной литературы [1, 13, 23, 99, 101, 116], посвященной проблематике принятия решений в условиях неопределенности и риска, выявил отсутствие какой-либо единой точки зрения на дефиницию понятия «неопределенность» (см. табл. 1)

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Бахолдин, Сергей Владимирович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

На основе выполненных в диссертационной работе теоретических и прикладных исследований в области адаптивного моделирования портфельных инвестиционных решений сформулированы выводы, заключающиеся в следующем:

1. Принцип адаптивного воспроизведения динамики неоднородного рынка на основе аппарата эффективного рынка в диссертационной работе использован для модификации моделей портфельного инвестирования с целью повышения и расширения ее прикладных возможностей. Вопрос об универсальности данного принципа, позволяющей его применять в других моделях эффективного рынка, в диссертации не обсуждался. В то же время успех практического использования некоторых моделей эффективного рынка, как правило, связан с неявно присутствующими в расчетах элементами адаптации. Если согласиться с тем, что реальность лучше описывается гипотезами фрактального рынка, чем эффективного, то из логики наших рассуждений следует вывод, в соответствии с которым модели эффективного рынка с инкорпорированным адаптивным механизмом могут успешно использоваться в условиях фрактального рынка.

2. Модель портфельного инвестирования Шарпа имеет уникальные возможности, благодаря которым она легко модифицируется в зависимости от изменений ее образующей одноиндексной модели. Поэтому закономерно, что адаптивный вариант одноиндексной модели является основой для построения адаптивной модели портфельного инвестирования. Возникает закономерный вопрос: «Является ли модель портфельного инвестирования, построенная на основе адаптивных одноиндексных моделей сама адаптивной?» Результаты диссертационного исследования позволяют утверждать, что модель адаптивная, так как в ней предусмотрен механизм изменения коэффициентов в зависимости от настраиваемого по специальному критерию параметра адаптации. Модель, по сути, реализует подход, который можно рассматривать как пример адаптивного моделирования инвестиционных решений. С ее помощью можно осуществлять обоснование решений, принимаемых инвесторами с краткосрочным инвестиционным горизонтом.

3. Если согласиться с гипотезой фрактального рынка, постулирующей наличие на рынке инвесторов с различными инвестиционными горизонтами, то возникает вопрос построения адаптивных моделей, обеспечивающих обоснование инвестиционных решений, ориентированных на среднесрочный горизонт инвестирования. В диссертационной работе для построения таких моделей предлагается использовать многошаговую адаптивную процедуру. В отличие от одношаговой многошаговая адаптивная процедура позволяет в параметрах адаптивной модели концентрировать информацию, содержащуюся не в одном, а в целой группе последних наблюдений. Это позволяет надеяться на то, что подобную модель можно использовать для обоснования портфельных решений со среднесрочным инвестиционным горизонтом. Возможность построения адаптивных моделей портфельного инвестирования с различной целевой направленностью позволяет говорить о создании специального класса моделей обоснования решений, принимаемых на фрактальном рынке. В рассмотренных выше двух моделях возможности адаптивного подхода использованы не в полном объеме. Это модели с заранее определенной структурой адаптивного механизма. Понятно, что адаптация по заранее определенной схеме ограничена в способах, с помощью которых предусматривается корректировка параметров модели, Возможности адаптации расширяются, если способ корректировки определяется одновременно с настройкой параметров адаптации. Достигается это за счет введения дополнительных настраиваемых параметров адаптации. Применение процедуры с настраиваемой структурой адаптивного механизма обеспечивает построение обобщенного варианта адаптивной модели портфельного инвестирования, которая на данном этапе исследования завершает формирование нового класса адаптивных моделей портфельного инвестирования.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бахолдин, Сергей Владимирович, 2012 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

1. Chakravarthy B.S. Adaptation: a promising metaphor for strategic management / B.S. Chakravarthy // Academy of Management Review, 1982. - Vol. 7. -Pp. 35-44.

2. Engle R. Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: The "ARCH-M Model"/ R. Engle, D. Lilien, R. Robins // Econometrica. - 1987. - № 55.

3. Engle R. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U.K. Inflation / R. Engle // Econometrica. -1982. - № 50. - Pp. 987-1007.

4. Engle R. Modeling the Persistence of Conditional Variances / R. Engle, T. Bollerslev // Econometric Reviews. - 1986. -№ 5.

5. Green W.H. Econometric Analysis, 4th ed. / W.H. Green - New York: Macmillian Publishing Company, 2000. - 1004 p.

6. Haeckel S.H. Adaptive Enterprise: Creating and Leading Sense-and-Respond Organizations / S.H. Haeckel. - Boston, Massachusetts: Harvard Business School Press, 1999. - 295 p.

7. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems: An Introductory Analysis with Applications to Biology, Control, and Artificial Intelligence / J.H. Holland. - Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1995. - 212 p.

8. Hrebiniak L.K. Organizational adaptation: strategic choice and determinism / L.K. Hrebiniak, W.F. Joyce // Administrative Science Quarterly. - 1985. -Vol. 30,- Pp. 336-349.

9. Kahneman D. Prospect Theory: An Analysis of Decision Under the Risk / D.Kahneman, A. Tversky // Econometrica. - 1979. - Vol. 47. - №2. - Pp. 263-291.

10. Knight F. Risk, Uncertainty, and Profit / F. Knight. - Boston, Houghton MiffmCo. -1921.-p. 210-235.

11. Koberg Ch. Adaptive Latitude: Environment, Organization, and Individual Influences / Ch. Koberg, J. A. Chesley, K.A. Heppard // Journal of Business Research. - 2000. - № 50. - Pp. 259-272.

12. Lawson T. Adaptive Expectations and Uncertainty / T. Lawson // The Review of Economic Studies. - 1980. - Vol. 47. - № 2,- Pp. 305-320.

13. Machina M. J. Choice under Uncertainty: Problems Solved and Unsolved / M.J. Machina // Economic Perspectives. - 1987. - № 1. - Pp. 121-154.

14. Mavondo F.T. Marketing as a form of adaptation: empirical evidence from a developing economy / F.T. Mavondo // Marketing Intelligence & Planning. - 2000. - Vol. 18/5. - Pp. 256-272.

15. Shanken J. Multivariate Tests of the Zero-beta С АРМ / J. Shanken // Journal of Financial Economics. September 1985. - Pp. 327-348.

16. Shanken J. On the Estimation of Beta-pricing Models / J. Shanken // Review Financial Studies . - 1992. - Vol. 5. - №1. - Pp. 1-33.

17. Sharpe W.F. A Simplified Model for Portfolio Analysis / W.F. Sharpe // Management Science. - 1963. - Vol. 9. - №2. - Pp. 277-293.

18. Sharpe W.F. Capital Asset Price: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk / W.F. Sharpe // Journal of Finance. - 1964. - Vol. 19. -№3. - Pp. 425-442.

19. Shephard N. Statistical Aspects of ARCH and Stochastic Volatility / N. Shephard. - In Time Series Models in Econometrics, Finance and Other Fields. L.: Chapman&Hall, 1996.-Pp. 1-67.

20. Tushman M. Organization Evolution: A Metamorphosis Model of Convergence and Orientation / M. Tushman, E. Romanelli // Research in Organizational Behavior. - 1985. - Vol. 7. - Pp. 171-232.

21. Ungson G.R. The Effects of Regulatory Agencies on Organizations in Work Products and High Technology/Electronics Industries / G.R. Ungson, C. James, B.H. Spicer // Academy of Management Journal. - 1985. - Vol. 28(2). -Pp. 426-445.

22. Winters P.R. Forecasting Sales by Exponentially Weighted Moving Averages / P.R. Winters // Management Sciences, 1960. - V. 6. - № 3. - Pp. 68-79.

23. Zagonary F. Decision Making Process under Uncertainty: An Econometric Analysis / F. Zagonary // The Economic Journal. - 1995. - Vol. 105. - № 433.-Pp. 1403-1414.

24. Аведъян Э.Д. Обобщенный алгоритм Качмажа / Э.Д. Аведьян, Я.З. Цыпкин // Автоматика и телемеханика. - 1978. - № 5. - С. 72-78.

25. Адаптивное управление фирмой / B.C. Кудин, М.В. Лычагин, В.П. Ферапонтова и др. - Новосибирск: Изд-во НГАЭиУ, 1995. - 152с.

26. Адаптивные фильтры: Пер. с англ. / Под ред. К.Ф.Н. Коуэна и П.М. Гранта. - М.: Мир, 1988. - 388 с.

27. Азовцева И. К. Адаптивный механизм как основополагающий элемент концепции управления экономико-социальными системами / И.К. Азовцева // http ://www. aup.ru/arricies/management/6 .htm

28. Акопян E.A. Адаптивные стратегии портфельного инвестирования / E.A. Акопян, С.В. Бахолдин // Современная экономика. - 2012. - №1 (25).-С. 181-186.

29. Акофф Р. Искусство решения проблем. Пер. с англ. / Р. Акофф. -М.: Мир, 1982.-220 с.

30. Ансофф И. Стратегическое управление. Пер. с англ./ И. Ансофф -М.: Экономика, 1989. - 519 с.

31. Антонов В.Н. Адаптивное управление в технических системах /

B.Н. Антонов, В.А. Терехов, Ю.И. Тюкин. - СПб.: Изд-во С.-Петербург, унта, 2001.-244 с.

32. Аскинадзи В.М. Инвестиционное дело / В.М. Аскинадзи, В.Ф. Максимова, В.С. Петров. - М.: Маркет ДС, 2010. - 512 с.

33. Багриновский К.А. Моделирование процессов адаптации экономических систем / К.А. Багриновский, Н.Н. Тренев // Экономика и математические методы. - 1999. - Т. 35.-№2.-С. 138-150.

34. Бахолдин С.В. Адаптивные портфельные решения на фондовом рынке / С.В. Бахолдин // Финансовые рынки: модели, риски, решения: материалы I международной научно-практической интернет-конференции / под ред. В.И. Тиняковой. - Воронеж: ЦНТИ, 2011. - С. 7-9.

35. Бахолдин С.В. Адаптивный портфель ценных бумаг на основе модели Шарпа / С.В. Бахолдин // Современная экономика. - 2011. - №12 (24). -

C. 173-178.

36. Бахолдин С.В. О необходимости применения механизма адаптации при моделировании процессов фондового рынка / С.В. Бахолдин. В.В. Коротких // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы III международной научно-практической интернет-конференции / под ред. Л.Ю. Богачковой, В.В. Давниса. - Воронеж: ЦНТИ, 2011.-С. 42-44.

37. Бахолдин С.В. Одношаговая адаптивная модель портфельного инвестирования У. Шарпа / С.В. Бахолдин, В.В. Коротких // Современная экономика.- 2012. -№1 (25).-С. 187-192.

38. Беллман Р. Введение в теорию матриц. Пер. с англ. / Р. Беллман. -М.: Наука, 1969. -367 с.

39. Бернстайн П. Против богов. Укрощение риска / П. Бернстайн. - М.:

Олимп-Бизнес, 2008. - 400 с.

40. Богданов A.A. Тектология: (Всеобщая организационная наука) / A.A. Богданов. - Кн. 1. - М.: Экономика, 1989. - 304 е.; Кн. 2. - М.: Экономика, 1989.-352с.

41. Бодров В.А. Информационный стресс / В.А. Бодров. - М.: Современное образование, 2000. - 352 с.

42. Бокс Дж. Анализ временных рядов. Прогноз и управление / Дж. Бокс, Г. Дженкинс. - М.: Мир, 1974. - 408 с.

43. Большой экономический словарь / Под ред. А.Н. Азрилияна. - М.: Фонд «Правовая культура», 1994. - 528 с.

44. Валентинов В. А. Эконометрика: учебник / В.А. Валентинов. - М.: Дашков и К, 2006. - 448 с.

45. Венсель В. Адаптивные статистические модели и их применение: учеб. пособие / В. Венсель. - Таллин: Таллин, политехи, инст-т, 2004. - 104 с.

46. Винтизенко И.Г. Прогнозирование в моделях экономических систем / И.Г. Винтизенко, И.М. Колесников, М.Г. Шадуев. - Кисловодск: Изд. центр Кисловодского института экономики и права, 2001. - 100 с.

47. Виссема X. Стратегический менеджмент и предпринимательство /

X. Виссема. - М.: Финпресс, 2000. - 272 с.

48. Владимирова И.Г. Организационные структуры управления компаниями / И.Г. Владимирова // Менеджмент в России и за рубежом. - 1998. -№3. - С. 115-120.

49. Воронцовский А. В. Инвестиции и финансирование: Методы оценки и обоснования. - СПб.: Изд-во С.-Петербург, гос. ун-та, 2003. - 528 с.

50. Воронцовский А. В. Управление рисками: учеб. пособие / A.B. Воронцовский. - СПб.: Изд-во С.-Петербург, гос. ун-та, 2000. - 206 с.

51. Вулфел Ч. Энциклопедия банковского дела и финансов / Ч. Вулфел.

- М.: Корпорация «Федоров», 2003. - 1584 с.

52. Гантмахер Ф. Р. Теория матриц / Ф.Р. Гатмахер. - М.: Физматлит, 2004. - 560 с.

53. Глухов B.B. Менеджмент: учебник / B.B. Глухов. - СПб.: СпецЛит, 2000. - 700 с.

54. Головко В.А. Нейронные сети: обучение, организация и применение / В.А. Головко. - М.: ИПРЖР. - 2002. - 256 с.

55. Грачева М.В. Управление рисками в инновационной деятельности /

М.В. Грачева, С.Ю. Ляпина. - М.: Юнити-Дана, 2010. - 352 с.

56. Давние В.В. Адаптивная модель оценки и анализа финансовых активов / В. В. Давние, A.A. Нагин // Новые технологии в управлении, бизнесе и праве: Материалы V Междунар. науч.-практ. конф. - Невинномысск: Институт управления, бизнеса и права, 2005. - С. 42-45.

57. Давние В.В. Адаптивное прогнозирование: модели и методы: монография / В.В. Давние. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 1997. - 196 с.

58. Давние В.В. Адаптивные модели: анализ и прогноз в экономических системах / В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: Воронеж, гос. ун-т, 2006.-380 с.

59. Давние В.В. Адаптивный подход к обоснованию инвестиционных решений на фондовом рынке / В.В. Давние, C.B. Бахолдин // Современная экономика.-2011.-№5 (17).-С. 146-152.

60. Давние В.В. Основы эконометрического моделирования: учеб. пособие /В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: АОНО «ИММиФ», 2003. - 155 с.

61. Давние В.В. Прогноз и стратегический выбор: монография / В.В. Давние, Е.К. Нагина, В.И. Тинякова, В.А. Ищенко. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2004. - 216 с.

62. Давние В.В. Прогнозные модели экспертных предпочтений: монография / В.В. Давние, В.И. Тинякова. - Воронеж: Изд-во Воронеж, гос. ун-та, 2005. - 248 с.

63. Давние В.В., Бахолдин C.B. Адаптивный вариант одноиндексной модели Шарпа /В.В. Давние, C.B. Бахолдин // Анализ, моделирование и прогнозирование экономических процессов: материалы II международной научно-практической интернет-конференции / под ред. Л.Ю. Богачковой, В.В. Давниса. - Воронеж: ЦНТИ, 2010. - С 110-112.

64. Деревицкий Д.П. Прикладная теория дискретных адаптивных систем управления / Д.П. Деревицкий, А.Л. Фрадков. -М.: Наука, 1981. - 216 с.

65. Долгопятова Т.Г. Российские предприятия в переходной экономике: экономические проблемы и поведение / Т.Г. Долгопятова. - М.: Дело Лтд, 1995.-288 с.

66. Дорошенко C.B. Адаптация как стратегия / C.B. Дорошенко // Стратегическое планирование и развитие предприятий / Тез. докл. и со-общ. II Всерос. симпозиума. Под ред. проф. Б.Г. Клейнера. - М.: ЦЭМИ РАН, 2001.-С. 46.

67. Доугерти К. Введение в эконометрику: Учеб. / К. Доугерти. - М.: ИНФРА-М, 2004.-432 с.

68. Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: Учеб. пособие / Т.А. Дуброва. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. - 206 с.

69. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами / А.Г. Ивахненко. - Киев: Техника, 1975. - 312 с.

70. Иващенко П.А. Адаптация в экономике / П.А. Иващенко. - X.: Ви-ща шк. Изд-во при Харьк. ун-те, 1986. - 144 с.

71. Канторович Г.Г. Анализ временных рядов / Г.Г. Канторович // Экономический журнал ВШЭ. -2002. - Т.6. - № 1. - С. 85-116; №2. - С. 251-273; №3. - С. 379-401.

72. Кендалл М. Дж. Статистические выводы и связи / М. Дж. Кендалл, А. Стьюарт. - М.: Наука, 1973. - 900 с.

73. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. - 336 с.

74. Комашинский В.И. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / В.И. Комашинский, Д.А. Смирнов. - М.: Горячая линия-Телеком, 2002. - 96 с.

75. Корнюшин В.Ю. Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски /В.Ю. Корнюшин. - М.: МИЭМП, 2010. - 130 с.

76. Кундышева Е.С. Математическое моделирование в экономике: Учеб. пособие / Е.С. Кундышева / Под науч. ред. проф. Б.А. Суслакова. - М.: Дашков и К, 2004.-352 с.

77. Куропаткин П.В. Оптимальные и адаптивные системы: учеб. пособие / П.В. Куропаткин. -М.: Высш. школа, 1980. - 287с.

78. Ланкастер П. Теория матриц. Пер. с англ./ П. Ланкастер. - М.: Наука, 1978.-269 с.

79. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах: учебник / О.И. Ларичев - М.: Логос, 2002.-392 с.

80. Левицкий Е.М. Адаптация и моделирование экономических систем / Е.М. Левицкий. - Новосибирск: Наука, 1978. - 208 с.

81. Левицкий Е.М. Адаптивные эконометрические модели / Е.М. Левицкий. - Новосибирск: Наука, 1981. - 223 с.

82. Литвиненко A.M. Адаптивные системы управления: учеб. пособие / A.M. Литвиненко, A.A. Семынин. - Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т, 2006.- 136 с.

83. Литвинцева Г.П. Институциональная экономическая теория : Учебник / Т.П. Литвинцева. - Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2003. - 336 с.

84. Лось В.А. История и философия науки : учебное пособие / В.А. Лось. - М.: Дашков и Ко, 2004. - 404 с.

85. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования / Ю.П. Лукашин. - М.: Статистика, 1979. - 253 с.

86. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 416 с.

87. Лукашин Ю.П. Линейная регрессия с переменными параметрами / Ю.П. Лукашин. - М.: Финансы и статистика, 1992. - 256 с.

88. Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей / К.Д. Льюис. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 130 с.

89. Магнус Я.Р. Эконометрика: учеб. / Я.Р. Магнус, П.К. Катышев, A.A. Пересецкий. - М.: Дело, 2004. - 576 с.

90. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций / А.О. Недосекин. - СПб., 2002. - 182 с.

91. Нейман Дж. Теория игр и экономическое поведение / Дж. Нейман, О. Моргенштерн. - М.: Наука, 1970. - 708 с.

92. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных / Под ред. В.П. Боровикова. - М.: Горячая линия-Телеком, 2008. - 392 с.

93. Николис Г. Самоорганизация в неравновесных системах: от дисси-пативных структур к упорядоченности через флуктуации / Г. Николис, И. Пригожин. -М.: Мир, 1979. - 512 с.

94. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осов-ский. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 с.

95. Перепелица В.А. Математические модели и методы оценки рисков экономических, социальных и аграрных процессов: монография / В.А. Перепелица, Е.В. Попова. - Ростов н/Д.: Изд-во Ростов, ун-та, 2002. - 208 с.

96. Перепелица В.А. Математическое моделирование экономических и социально-экологических рисков: монография / В.А. Перепелица, Е.В. Попова. - Ростов н/Д.: Изд-во Ростов, ун-та, 2001. - 126 с.

97. Петере Э. Фрактальный анализ финансовых рынков. Применение теории хаоса в инвестициях и экономике / Э. Петере. - М.: Интернет-трейдинг, 2004. - 304 с.

98. Петере Э. Хаос и порядок на рынках капитала. Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. - М.: Мир, 2000. - 333 с.

99. Петраков Н.Я. Факторы неопределенности и управления экономическими системами / Н.Я. Петраков, В.И. Ротарь. - М.: Наука, 1985. - 191 с.

100. Предпринимательство / М. Г. Лапуста, А. Г. Поршнев, Ю. Л. Старостин, Л. Г. Скамай. - М.: Инфра-М, 2003. - 544 с.

101. Райфа Г. Анализ решений. Введение в проблему выбора в условиях неопределенности / Г. Райфа. - М.: Наука, 1977. - 408 с.

102. Ротарь В.И. Об оценивании риска в страховой деятельности / В.И Ротарь, А.Г. Шоломицкий // Экономика и математические методы. - 1996. -Т. 32.-№ 1. - С.96-105.

103. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 452 с.

104. Самуэльсон П. Экономика / П. Самуэльсон, В. Нордхауз. - М.:

Вильяме, 2003.-688 с.

105. Саридис Дж. Самоорганизующиеся стохастические системы управления. Пер. с англ. / Дж. Саридис - М.: Наука, 1980. - 400 с.

106. Светуньков С.Г. Количественные методы прогнозирования эволюционных составляющих экономической динамики / С.Г. Светуньков. - Ульяновск: Изд-во Ульянов, гос. ун-та, 1999. - 177 с.

107. Сергеева Л.Н. Нелинейная экономика: модели и методы: монография / Л.Н. Сергеева. - Запорожье: Полиграф, 2003. - 218 с.

108. Сивова С. Нуждается ли самоорганизация в управленческом обеспечении? (анализ актуальных направлений развития организационных структур) / С. Сивова // Проблемы теории и практики управления. - 1997. - №3. -С. 82-86.

109. Советский энциклопедический словарь. - М.: «Советская Энциклопедия», 1980.

110. Современный экономический словарь / Б.А. Райзберг, Л. Ш. Лозовский, Е. Б. Стародубцева. - М.: Инфра-М, 2007. - 496 с.

111. Сорвина Г.Н. История экономической мысли двадцатого столетия / Г.Н. Сорвина. - М.: РАГС, 2006. - 330 с.

112. Тейл Г. Экономические прогнозы и принятие решений / Г. Тейл. -М.: Статистика, 1971.-488 с.

113. Теория прогнозирования и принятия решений: учеб. пособие. Под ред. С.А. Саркисяна. -М: Высш. школа, 1977. - 351 с.

114. Тинякова В.И. Адаптивно-рациональное прогнозирование: сущность, этапы, модели переходных процессов / В.И. Тинякова // Вестник Ставропольского государственного университета. - 2006. - №44. - С. 93-103.

115. Тихомиров Н.П. Эконометрика / Н.П. Тихомиров, Е.Ю. Дорохина. -М.: Экзамен, 2003. - 512 с.

116. Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности / Р.И. Трухаев. - М.: Наука, 1981.-257 с.

117. Тычинский A.B. Управление инновационной деятельностью компаний: современные подходы, алгоритмы, опыт / A.B. Тычинский. - Таганрог: ТРТУ, 2006. http://www.aup.ru/books/m87/pril5.htm

118. Управление современной компанией: учебник / Под ред. проф. Б. Мильнера и проф. Ф. Лииса. - М.: ИНФРА-М, 2001. - 586 с.

119. Фомин В.Н. Адаптивное управление динамическими объектами / В.Н. Фомин, А.Л. Фрадков, В.А. Якубович. -М.: Наука, 1981. - 448 с.

120. Фомин В.Н. Рекуррентное оценивание и адаптивная фильтрация / В.Н. Фомин. - М.: Наука, 1984. - 286 с.

121. Френкель A.A. Математические методы анализа динамики и прогнозирования производительности труда / A.A. Френкель. - М.: Экономика, 1972.-205 с.

122. Фридман M. Методология позитивной экономической науки / М. Фридман // THESIS, 1994. Т.П. Вып.4. - С. 20-52.

123. Хорн Р. Матричный анализ. Пер. с англ. / Р. Хорн, Ч. Джонсон. -М.: Мир, 1989.-655 с.

124. Хьелл JI. Теории личности / JI. Хьелл, Д. Зиглер. - СПб: Питер, 2000. - 608 с.

125. Цыганов В.В. Адаптивные механизмы формирования промышленных объединений / В.В. Цыганов. - М., 2000. - 97 с. (Препринт/Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН).

126. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах / Я.З. Цыпкин. - М.: Наука, 1968. - 400 с.

127. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем / Я.З. Цыпкин. -М.: Наука, 1970.-252 с.

128. Чуличков А. И. Математические модели нелинейной динамики / А.И. Чуличков. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 296 с.

129. Шапкин A.C. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / A.C. Шапкин. - М.: Дашков и К, 2003. - 544 с.

130. Шарп У. Инвестиции / У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли. - М.: ИНФРА-М, 2006. - XII, 1028 с.

131. Шевелев А.Е. Риски в бухгалтерском учете / А.Е. Шевелев, Е.В.

Шевелева. - М.: КноРус, 2008. - 304 с.

132. Шильман C.B. Адаптивная фильтрация временных рядов: монография / C.B. Шильман. - Н. Новгород: Изд-во Нижегород. гос. ун-та, 1995. - 180 с.

133. Шильман C.B. Адаптивное предельно оптимальное прогнозирование временных рядов при неизвестных значениях ковариационных функций / C.B. Шильман// Доклады РАН. - 1993. - Т. 331. -№2. - С. 161-164.

134. Шильман C.B. Адаптивные фильтры Калмана / C.B. Шильман // Доклады РАН. - 1994. - Т. 331. - № 6. - С. 742-744.

135. Шишкин Г.Б. Механизмы адаптации предприятия на рынке / Г.Б. Шишкин, В.В. Цыганов. - М., 2000. - 58 с. (Препринт/Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН).

136. Шоломицкий А.Г. Теория риска. Выбор при неопределенности и моделирование риска: учеб. / А.Г. Шоломицкий; Гос. ун-т - Высшая школа экономики. - М.: ГУ-ВШЭ, 2005. - 400 с.

137. Шрайэгг Г. Изжила ли себя организационная структура? / Г. Шрайэгг, К. Носс // Проблемы теории и практики управления. - 1994. - №4. - С. 78-83.

138. Эконометрика: учеб. / Под ред. И.И. Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2005. - 576 с.