Активное управление коллективными инвестициями на основе оценок робастности тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.10, кандидат наук Шарипова, Алия Маратовна

• Шарипова, Алия Маратовна
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Шарипова, Алия Маратовна

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОЛЛЕКТИВНЫМИ ИНВЕСТИЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ РОССИЙСКОГО ФОНДОВОГО РЫНКА

1.1 Проблемы управления пенсионными накоплениями и коллективными инвестициями

1.2 Активное управление инвестиционным портфелем с использованием методов оптимизации

1.3 Сравнительный анализ подходов к оценке робастности

1.4 Цель и задачи диссертационного исследования

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА ОЦЕНОК РОБАСТНОСТИ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА СВОЙСТВ ЦЕЛЕВОЙ ФУНКЦИИ

2.1 Выбор варьируемых параметров торговых систем для решения задачи оптимизации

2.2 Анализ формы целевой функции при оптимизации торговой системы

2.3 Разработка оценок робастности торговой системы в форме ограничений на свойства целевой функции

2.4 Анализ оценок робастности применительно к управлению инвестициями

Выводы по второй главе

ГЛАВА 3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОПТИМИЗАЦИИ ТОРГОВОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ ОЦЕНОК РОБАСТНОСТИ

3.1 Постановка задачи оптимизации торговой системы

3.2 Решение задач оптимизации торговой системы

3.3 Методика оптимизации на основе оценок робастности

Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4 РАЗРАБОТКА МЕТОДА И АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ КОЛЛЕКТИВНЫМИ ИНВЕСТИЦИЯМИ НА ОСНОВЕ ОЦЕНОК РОБАСТНОСТИ

4.1 Разработка алгоритма управления коллективными инвестициями на основе

оценок робастности

4.2 Оценка эффективности алгоритма управления коллективными инвестициями

4.3 Разработка метода «доверительного трейдинга» с использованием предложенных оценок робастности

4.4 Оценка эффективности метода «доверительного трейдинга»

Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основные сокращения

Список терминов

Литература

ПРИЛОЖЕНИЕ А Ценные бумаги для совершения маржинальных сделок

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Ценные бумаги для совершения необеспеченных сделок по продаже

ПРИЛОЖЕНИЕ В Объем средств пенсионных накоплений в управляющих компаниях

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Активное управление коллективными инвестициями на основе оценок робастности»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современная система пенсионных накоплений предоставляет возможности для увеличения суммы будущих выплат. С другой стороны, это приводит к необходимости уделять больше внимания эффективности управления пенсионными накоплениями и приводит к поиску альтернативных методов, позволяющих опередить уровень инфляции. Инвестиционные возможности фондового рынка все чаще используются управляющими компаниями и частными инвесторами, в том числе в области управления пенсионными накоплениями.

В последнее десятилетие инвестиционные стратегии создания портфеля ценных бумаг показали свою действенность на растущем рынке. Доходность многих паевых инвестиционных фондов росла во многом не столько благодаря действиям управляющих компаний, а благодаря росту цен акций. В условиях финансового кризиса проявилась необходимость осуществления более активного управления инвестиционным портфелем для получения прибыли на падающем тренде или при отсутствии направленного движения рынка. В результате, в сложившейся финансовой ситуации подходы к процессу инвестирования изменились. Если раньше были эффективны стратегии управления портфелем «купил и держи», использующиеся большинством управляющих компаний, то на сегодняшний день такой подход малоэффективен и даже показывает отрицательный результат деятельности по управлению портфелем. Фондовый рынок, динамично изменяющийся в том и другом направлении движения цен на финансовые инструменты, стал более спекулятивным. Для того чтобы управление было эффективным, необходимо использование активных стратегий управления инвестиционным портфелем. Современный подход к управлению коллективными инвестициями, в том числе и пенсионными накоплениями, неэффективен в условиях падающего и «бокового» трендов. Таким образом, повышение эффективности управления инвестициями остается актуальной задачей в области теории управления.

Степень разработанности темы

Проблемы формирования инвестиционного портфеля и методы оптимизации портфеля исследуются в работах Г. Марковича, У. Шарпа, S. Rachev, F. Fabozzi, Е. М. Бронштейна, А. А. Мусаева, А. Г. Исавнина и других. Проблемам разработки инвестиционных стратегий с использованием технического анализа и оценки эффективности торговых систем посвящены работы J. Katz, L. McCormick, J. Murphy, A. Naiman, R. Pardo, А. Элдера, D. Lucas.

Основная сложность в портфельном менеджменте заключается в обеспечении стабильной положительной доходности. Решение данной проблемы может быть найдено за счет дополнительного учета требования робастности. Исследованию робастности и методов ее оценивания посвящены работы в прикладной статистике - J. Huber, F. Xampel, J. Tukey, Ю.С. Харина, в теории автоматического управления - Б.Т. Поляка, Я.З. Цыпкина, К. А. Пупкова, Н. Д. Егупова, в социально-экономических системах - Е. Д. Соложенцева, V. Gabrel, A. Jensen, V. Goldfarb и других. Как показывает анализ международных баз данных по журнальным публикациям, начиная с начала 90-х гг., наблюдается экспоненциальный рост числа публикаций, касающихся исследования робастности, в том числе, применительно к портфельному менеджменту.

Однако, несмотря на целый ряд существенных результатов, полученных в этих областях, вопросы количественной оценки робастности инвестиционных стратегий остаются недостаточно исследованными. Таким образом, повышение эффективности активного управления инвестиционным портфелем на основе использования торговых систем и технического анализа применительно к коллективным инвестициям является актуальной задачей.

Объектом исследования является управление коллективными инвестициями, в том числе портфельный менеджмент, связанный с вложением средств в различные активы фондового рынка.

Предметом исследования является разработка методов оптимизации торговых систем с учетом оценок робастности.

Целью работы является повышение эффективности управления коллективными инвестициями на основе анализа результатов инвестирования с использованием оценок робастности.

Задачи исследования:

1. Разработать оценки робастности торговой системы на основе анализа результатов управления портфелем и результатов тестирования и оптимизации параметров торговой системы.

2. Разработать методику оптимизации торговой системы на основе оценок робастности оптимальных параметров торговых систем.

3. Разработать алгоритм управления коллективными инвестициями на основе оценок робастности для получения стабильной положительной доходности.

4. Разработать метод «доверительного трейдинга» как инструмент коллективных инвестиций и управления портфелем частного инвестора.

5. Оценить эффективность предлагаемых методов управления коллективными инвестициями.

Научная новизна работы

1. Новизна разработанных оценок робастности торговой системы заключается в том, что в отличие от известных подходов в теории автоматического управления и статистики, в качестве количественных показателей используются степень «стабильности» расположения области оптимальных параметров и степень «гладкости» целевой функции.

2. Новизна разработанной методики оптимизации торговой системы заключается в том, что она отличается от известных методик дополнительным учетом оценок робастности при отборе класса торговых систем.

3. Новизна разработанного алгоритма управления коллективными инвестициями заключается в том, что он отличается дополнительными ограничениями по оценкам робастности и формированием вознаграждения управляющей компании в зависимости от конечного результата.

4. Новизна разработанного метода «доверительного трейдинга» заключается в том, что он отличается от известных методов доверительного управления и «автоследования» использованием оценок робастности, открытостью информации о параметрах торговой системы, результатах текущих операций и формированием вознаграждения трейдера по конечному результату за фиксированный период.

Теоретическая и практическая ценность

1. Оценки робастности торговой системы позволяют количественно оценивать свойства торговых систем^необходимые-для достижения стабильной-положительной доходности.

2. Методика оптимизации торговой системы с учетом оценок робастности позволяет ограничить класс систем, характеризующихся большей степенью робастности.

3. Алгоритм управления коллективными инвестициями с формированием вознаграждения управляющей компании в зависимости от конечного результата позволяет повысить заинтересованность управляющих в стабильной положительной доходности.

4. Предложенный метод «доверительного трейдинга» позволяет снизить размер пороговой суммы передаваемых в управлении средств и повысить ответственность управляющего за результаты инвестирования.

Методология и методы исследования. Результаты работы получены с использованием теории управления и принятия решений, теории автоматического управления и теории оптимизации. Применены методы имитационного моделирования, искусственного интеллекта. Для проведения численного эксперимента и оценки эффективности были использованы программные средства Horns Business Modeler, Neuroshell Day Trader Professional, Metastock, MATLAB.

Положения, выносимые на защиту:

1. Оценки робастности торговой системы, представляющие собой степень «стабильности» расположения области оптимальных параметров и степень «гладкости» целевой функции.

2. Методика оптимизации торговой системы, включающая в себя поиск оптимальных решений целевой функции с учетом оценок робастности.

3. Алгоритм управления коллективными инвестициями, включающий оценку робастности применяемых торговых систем, обоснование эффективности торговой системы и получение вознаграждения по конечному результату инвестирования.

4. Метод «доверительного трейдинга», заключающийся в согласовании с инвестором торговой системы и демонстрации стабильной положительной доходности, индивидуальном выставлении заявок и получении вознаграждения по конечному результату в виде процента от прибыли.

5. Результаты моделирования, демонстрирующие эффективность предложенных метода «доверительного трейдинга» и алгоритма управления коллективными инвестициями, основанных на разработанных оценках робастности и методике оптимизации.

Достоверность полученных результатов основана на использовании в теоретических исследованиях известных законов и подходов, а также использовании апробированного математического аппарата и достижений в теории управления и в области портфельного менеджмента. Достоверность полученных теоретических положений подтверждается корректными аналитическими и экспертными оценками и результатами численного эксперимента на ЭВМ с использованием фактических данных о котировках российских ценных бумаг.

Основные положения, представленные в диссертации, обсуждались на конференциях всероссийского и международного уровня: 12-й Международной конференции IEEE по вычислительному интеллекту и информатике CINTI (Будапешт, 2011), 7-й конференции IF АС по математическому моделированию MATHMOD (Вена, 2012), международных конференциях «Компьютерные науки и информационные технологии» CSIT (Крит, 2009; Санкт-Петербург, 2010), Всероссийской зимней школе-семинаре аспирантов и молодых ученых (Уфа, 2010, 2013), Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (Уфа, 2010), Международной молодежной научной конференции «XXXVI

Гагаринские чтения» (Москва, 2011). Работа выполнена на кафедре автоматизированных систем управления УГАТУ при поддержке грантов DAAD № ИФ-АС-02-13-ПГ, № ИФ-АС-07-11-ПГ и гранта IBM № ИФ-АС-01-12-ГИ.

Публикации

Основные положения и результаты диссертационного исследования опубликованы в 18 работах, включающих 3 статьи в рецензируемых журналах из списка ВАК. Получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Работа изложена на 156 страницах машинописного текста. Библиографический список включает 119 наименований.

ГЛАВА 1 АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ КОЛЛЕКТИВНЫМИ ИНВЕСТИЦИЯМИ В УСЛОВИЯХ РОССИЙСКОГО

ФОНДОВОГО РЫНКА 1.1 Проблемы управления пенсионными накоплениями и коллективными инвестициями Фондовый рынок предоставляет возможности инвестирования, которые могут быть использованы для сохранения и преумножения пенсионных накоплений граждан. Однако, итоги управления многих инвестиционных фондов в условиях финансового кризиса показали свою несостоятельность для обеспечения положительного инвестиционного результата на падающем рынке. В данной работе рассматриваются проблемы управления коллективными инвестициями применительно к паевым инвестиционным фондам и пенсионным накоплениям граждан в рамках формирования накопительной части пенсии.

Пенсионная система представлена в большинстве стран, при этом в некоторых странах основу пенсионных выплат составляет государственное финансирование, в ряде других стран - это накопления самих граждан. В настоящее время в РФ пенсионные выплаты граждан состоят из трех частей: базовой, формируемой государственным финансированием, страховой и накопительной. По накопительной части пенсии решение принимает будущий пенсионер, выбирая тот или иной пенсионный фонд или управляющую компанию. Несмотря на резкий рост доходов от инвестиционной деятельности в первом полугодии 2009, по итогам более длительных сроков некоторые управляющие компании по-прежнему демонстрируют убытки в области управления пенсионными накоплениями [24].

Падение российского фондового рынка в 2008 г. на 72,4% и 67,2% по индексам РТС и ММВБ соответственно и, как следствие, снижение рыночной стоимости части активов, находящихся в портфелях управляющих компаний, негосударственных пенсионных фондов и Пенсионного фонда РФ, сыграло главную роль в фиксации отрицательных результатов управления пенсионными накоплениями [34]. По итогам 2008 г. управление средствами накопительной части пенсий привело к убыткам управления пенсионными накоплениями граждан. Основ-

ная причина демонстрации большинством управляющих компаний отрицательных результатов управления пенсионными накоплениями заключается в падении котировок ценных бумаг, особенно в тех портфелях, где высока доля акций, представленных на фондовом рынке.

В таблице 1.1 приведены результаты управления пенсионными накоплениями граждан различными управляющими компаниями за 2008-2012 гг. [49].

Таблица 1.1- Доходность УК по управлению пенсионными накоплениями

за 2008-2012 гг.

Управляющие компании 2008 2009 2010 2011 2012 Средняя доходность, % 2008-2012 Средняя ДОХОДНОСТЬ, % 2009-2012

Агана УК (сбалансированный) -44,18 55,56 24,93 0,81 6,29 3,06 20,13

Ак барс капитал -38,5 36,6 18,5 -8,39 3,83 1,09 11,39

БКС (доходный) -28,86 45,26 19,21 -3,17 9,4 -5,47 16,38

ВЭБ УК (расширенный) -0,46 9,52 7,62 5,47 9,21 -6,21 7,94

Доверие (перспективный) -36,69 26,7 9,9 1,38 4,07 1,44 10,09

Ермак УК -44,68 85,81 23,81 13,7 8,12 -9,36 29,68

Ингосстрах-инвестиции -30,46 19,79 11,59 7,34 7,83 -1,47 11,53

Интерфин Капитал УК -24,77 27,15 19,31 -12,96 1,77 -0,22 7,67

Капиталь -24,2 35,67 12,49 1,48 9,08 -5,07 14,01

Лидер УК -14,53 14,39 11,77 4,1 9,41 -4,47 9,85

МДМ УК -23,88 41,15 17,47 2,39 8,04 -6,90 16,38

Открытие -3,75 36,52 17,36 1,91 0,95 -9,67 13,31

Паллада -34,79 31,02 12,23 3,43 7,52 -1,29 13,08

Солид менеджмент УК -43,96 59,73 20,67 7,69 10,78 -5,20 23,14

Тринфико УК (долгосрочный) -47,59 110,48 15,63 -17,31 -0,66 -0,94 18,91

Тринфико УК (консервативный) -0,45 22,05 8,43 4,63 6,58 -8 10,22

Тройка Диалог -52,64 93,76 22,72 -6,84 9,21 -2,76 24,71

Уралсиб УК -22,36 26,6 14,74 -0,58 8,23 -3,95 11,81

Финам менеджмент -10,46 12,55 22,24 -17,83 0,23 -0,29 3,17

Энергокапитал УК 0,01 0,01 16,69 0,24 4,47 -4,10 5,14

В 2008 году практически все УК показали отрицательную доходность, однако анализировать доходность УК необходимо в целом по учетным периодам. Для оценки эффективности управления портфелем УК была рассчитана средняя

доходность за учетные периоды в процентах годовых. При этом использовалось среднее геометрическое для учета среднего значения во временных диапазонах:

0(х,, х2х„) = + -1) ■ 100%, (1.1)

где доходность УК в каждом году рассматриваемого периода, п - число УК. Среднее геометрическое С используется при вычислении среднего значения относительных показателей, заданных через равные промежутки времени (доходности УК за год), и позволяет вычислить нарастание доходности в указанном выше временном диапазоне.

На рисунке 1.1 продемонстрирована средняя доходность по управлению пенсионными накоплениями УК за 2008-2012 гг. В качестве примера того, как могут отличаться доходности различных компаний в области управления коллективными инвестициями в рамках одного периода, приведены доходности УК за 2011 год (рисунок 1.2).

4 ]

I

2

I

о +

# !

£ -И

и !

о

§ -4-!

% \

о

^ -6

I

!

-10 н

-12

Рисунок 1.1- Средняя доходность УК по итогам управления пенсионными

накоплениями (2008-2012 гг.)

Рисунок 1.2 - Годовая доходность управления пенсионными накоплениями

УК (2011 г.)

Анализ графиков позволяет сделать вывод о том, что доходность управления пенсионными накоплениями большинства УК не превышает уровня инфляции, и в ряде случаев даже является отрицательной. Например, годовая доходность УК по управлению пенсионными накоплениями составляет в среднем в пределах [-1% —10%]. В основном, управляющие компании демонстрируют те периоды инвестирования, где наблюдается положительный результат. В качестве примера такого подхода можно привести следующий рекламный прием: компания предоставляет потенциальному клиенту информацию по доходности за достаточно длительный промежуток времени (2009-2012), исключая результат управления пенсионными накоплениями в 2008 г. В результате средняя доходность за 20092012 гг. положительная, или выше чем средняя доходность с учетом кризисного года (см. таблицу 1.1).

Доходность управления пенсионными накоплениями с 2014 года будет учитываться Центральным банком России. Результаты управляющих компаний по управлению пенсионными накоплениями будут анализироваться с учетом средней доходности управления. Одним из важнейших требований к управляющим ком-

паниям со стороны ПФР, передающего средства накопительной части пенсии в доверительное управление, считается доходность. В связи с появлением нового регулятора в виде контроля со стороны ЦБ, будут сформированы новые требования к управляющим компаниям. Если раньше формирование списка УК, допускаемых к управлению пенсионными накоплениями, преимущественно оценивалось с точки зрения непосредственной работы этих компаний, то в будущем доходность с учетом соотношения к средней доходности управления пенсионными накоплениями будет являться основным критерием эффективности УК. Прежние требования, предъявляемые к УК по управлению средствами пенсионеров, заключались в следующем:

- отсутствие убытков за два предшествующих финансовых года до подачи заявки на управление пенсионными накоплениями;

- размер собственного капитала не менее 100 млн. рублей;

- опыт компании в работе с инвестиционными и пенсионными фондами;

- сумма активов, находящихся в управлении, должна составлять не менее 1 млрд. рублей за год до подачи заявки.

Деятельность управляющих компаний должна осуществляться с учетом последних изменений финансового рынка для достижения положительного результата управления активами фондов. Так, например, в последние годы были зарегистрированы иски к управляющим компаниям по возмещениям убытков от неэффективного управления их активами. НПФ Сбербанка подал иск к управляющей компании и НПФ «ТНК-Владимир» с требованием возмещения более 300 млн. рублей. Однако УК «Пиоглобал», объявившая себя банкротом, не возместила убытки НПФ по решению суда. Также суд удовлетворил требования по иску крупного НПФ «Сургутнефтегаз» к компании «Дворцовая площадь» [35]. Судебная практика по рассмотрению исков НПФ к управляющим компаниям о неэффективном управлении пенсионными активами, говорит о том, что управляющим компаниям приходиться отвечать за свои инвестиционные решения в условиях падающего фондового рынка. Отрицательные показатели управления пенсион-

ными накоплениями говорят об отсутствии механизмов работы в условиях падения рынка ценных бумаг.

На сегодняшний день, постоянно изменяющиеся условия в законодательстве управления пенсионными накоплениями свидетельствует об отсутствии четкой и определенной позиции регулирующих органов в отношении оценки деятельности УК, НПФ и ПФР, а также о влиянии сопутствующих экономических проблем в рамках решения задачи пенсионных выплат пенсионерам в настоящее время. По данным о результатах инвестирования пенсионных накоплений граждан, не все частные управляющие компании продолжили работу по управлению пенсионными накоплениями, причем 17 из 51 УК были объявлены не соответствующими требованиям управления пенсионными активам в 2013 году [65]. Учитывая, что многие НПФ и УК показали отрицательную доходность управления пенсионными накоплениями в неблагоприятных финансовых условиях, можно говорить о несостоятельности механизмов сохранности и накопления будущих пенсионных выплат гражданам. Одним из предложений правительства РФ является приостановка на 2014 год отчислений в накопительную часть пенсии, направляемых в пенсионные фонды и управляющие компании. Средства накопительной части пенсии, переданные в управление НПФ и УК, будут перенаправлены в управлении ВЭБа с компенсацией в размере 4% годовых [41].

В настоящее время, контроль за деятельностью НПФ и УК по управлению пенсионными резервами осуществляется в соответствии с законодательством РФ и заключается в требованиях к минимальному размеру учредительного капитала, к отчетности управления пенсионными накоплениями, размещению средств пенсионных резервов. Однако при этом остается недостаточно определенной ответственность ПФР за результаты управления пенсионными средствами, переданными управляющим компаниям и государственной управляющей компании ВЭБ. Средства, формируемые в ПФР, защищены ответственностью государства, при этом не определены источники покрытия убытков в случае получения отрицательных результатов управления пенсионными накоплениями, показанными различными УК и НПФ. В соответствии с действующим законодательством, НПФ и

УК не имеют права показывать отрицательную доходность на счетах клиентов [13]. Таким образом, меры, направленные на повышение эффективности деятельности УК и НПФ, не учитывают реальных рисков, связанных с формированием объема средств пенсионных накоплений и выбором стратегий управления в условиях экономического кризиса и иных неблагоприятных факторов. В результате, проявляется необходимость дополнить инструменты формирования портфеля механизмами обеспечения сохранности средств накопительной части пенсии, находящихся в управлении.

В ряде европейских стран, в случае отрицательного результата управления, показанного пенсионными фондами, гарантийный фонд предоставляет средства для покрытия убытков и выполнения обязательств перед клиентами. Средства гарантийного фонда формируются из обязательных отчислений от пенсионных фондов. При этом в большинстве стран (Швейцария, Венгрия) гарантируется минимальная доходность, источниками обеспечения которой являются средства гарантийного пенсионного фонда и минимальный уровень резервов пенсионных фондов. В большинстве стран Латинской Америки государство полностью возмещает убытки по управлению пенсионными средствами граждан в случае банкротства пенсионного фонда [55].

Размеры будущей пенсии и принципы формирования пенсионных выплат остаются неясным для большинства российских граждан. Это приводит к тому, что человек, заинтересованный в получении большей выплаты, должен сам принимать решение об инвестировании средств в различные коллективные инструменты. Одним из самых популярных остается сохранение денежных средств с помощью банковского депозита. Кроме того, небольшая часть населения РФ предпочитает инвестирование денежных средств в паевые инвестиционные фонды (ПИФ), либо передает их в доверительное управление управляющей компании. На сегодняшний день можно отметить тенденцию повышения интереса со стороны потенциальных инвесторов в данном инструменте коллективного инвестирования. Происходит повышение внимания к ПИФам, в том числе, и благодаря

снижению процентных ставок по банковским депозитам. В 2013 году приток средств в открытые ПИФы составил более 7 млрд. рублей [65].

Паевые инвестиционные фонды представляют собой механизм коллективного инвестирования. Управляющие менеджеры на средства пайщиков покупают акции определенных компаний, согласно инвестиционной стратегии ПИФа. Результат управления паями, приобретенными на денежные средства пайщиков, делится пропорционально количеству пайщиков. При этом требование к размеру свободного капитала инвестора весьма невелико и составляет приблизительно пять тысяч рублей. Инвестор не должен обладать специальными навыками управлениями ценными бумагами или затрачивать время на принятие инвестиционных решений.

Требования к портфельному управляющему тем выше, чем более рискованными являются инструменты и стратегии управления портфелем. Особенно актуально это в условиях высокой волатильности рынка ценных бумаг [16]. Следует отметить, что российский рынок корпоративных акций характеризуется высокой волатильностью (резкими колебаниями цен на краткосрочных промежутках), и обновление портфеля необходимо проводить более активно. Таким образом, на текущий момент, взаимодействие управляющих компаний и различных фондов должно происходить с учетом этих возможностей. Существуют разновидности фондов (государственные и частные пенсионные фонды), организации и частные инвесторы, которые обращаются к управляющим компаниям с целью последующего прибыльного инвестирования в различные финансовые инструменты.

Далее в работе рассматриваются ПИФы открытого типа, работающие с ценными бумагами российского фондового рынка. В таблице 1.2 приведены результаты управления средствами инвесторов различных паевых инвестиционных фондов за 2008-2012 гг. и средняя доходность ПИФов за тот же период (рисунок 1.3).

На рисунке 1.3 приведена средняя доходность ряда открытых ПИФов (фонды акций) за 2008-2009 гг. Для демонстрации существенных изменений результатов управления фондом акций различных ПИФ приведены годовые доходности данных фондов за 2008 и 2009 гг. (рисунок 1.4).

Таблица 1.2 - Доходность ПИФ за 2008-2012 гг.

Управляющие компании 2008 2009 2010 2011 2012 Средняя доходность, % 2008-2012 Средняя доходность, % 2009-2012

АГАНА - Нефтегаз -61,03 105,38 27,34 -2,05 17,23 3,20 31,64

КапиталЪ-Энергетический -64,4 124,08 20,88 -51,44 -16,64 -17,15 2,33

ОТКРЫТИЕ - Акции -58,92 108,17 14,61 -20,09 -3,62 -5,47 16,43

Интерфин Телеком -65,74 249,19 45,88 9,84 1,75 14,30 54,47

Паллада - Энергетика -64,39 61,73 22,74 -33,79 -19,37 -17,71 1,46

Площадь Победы -53,89 97,27 30,9 -40,97 3,33 -6,20 12,03

Сбербанк - Потребительский сектор -78,25 236,58 76,33 -42,14 26,97 -1,06 44,50

Сбербанк - Фонд акций «Добрыня Никитич» -71,05 137,77 26,85 -26,84 7,32 -7,27 24,05

Солид-Инвест -74,74 144,61 21,06 -18,53 11,73 -7,40 28,13

УРАЛСИБ Первый -46,18 107,82 23,79 -26,74 1,80 0,64 17,69

я * 0

■ .

/ л

«Г

£

f

л

/

/ А

' У

у

Рисунок 1.3 - Средняя доходность ПИФ по итогам управления

По диаграмме 1.4 можно сделать вывод о несостоятельности механизмов управления коллективными инвестициями в условиях финансового кризиса и резкого продолжительного падения российского фондового рынка; в этих условиях все ПИФы показали отрицательную доходность, в частности, приведенные в таблице 1.2.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Шарипова, Алия Маратовна, 2014 год

Литература

1. Агафонов, С. А. Дифференциальные уравнения / С. А .Агафонов, А. Д.Герман, Т. В. Муратова. - 3-е изд., стер. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 352 с.

2. Али, Р. С. Теория автоматического управления. Синтез робастных систем методами Н2 и Нго - теорий: учебное пособие / Р. С. Али. - СПб.: Изд-во СПбПУ, 2003. - 95 с.

3. Арьков, В. Ю. Автоматизированная торговля на фондовом рынке в условиях глобализации / А. М. Шамсиева, В. Ю. Арьков // Сборник научных трудов международной конференции «Глобализация экономики и образования: перспективы России и Германии».-Уфа: Уфимский институт РГТЭУ, 2010- С. 200206.

4. Арьков, В.Ю. Инвестиционная стратегия в условиях необходимости активного управления ценными бумагами / В. Ю. Арьков, А. М. Шамсиева // Управление в сложных системах: межвуз. науч. сб. Уфа: УГАТУ, 2010. С. 95-101.

5. Арьков, В. Ю. Инвестиционная стратегия в условиях необходимости активного управления ценными бумагами / В. Ю. Арьков, А. М. Шамсиева // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2011. - N 40 (82). - С. 17-22.

6. Арьков, В. Ю. Использование свободного программного обеспечения для автоматизированной разработки торговой стратегии / В. Ю. Арьков, А. М. Шамсиева, 3. К. Валитова // Сборник трудов всероссийской конференции «Свободный полет-2009». - Уфа:УГАТУ, 2009. - С. 291 - 298.

7. Арьков, В. Ю. / К вопросу об устойчивости алгоритмической торговой системы / В. Ю. Арьков, А. М. Шамсиева // Финансовая аналитика: проблемы и решения. - 2011. - N 29 (71). - С. 22-27.

8. Арьков, В. Ю. / Применение нейронных сетей при оптимизации инвестиционных стратегий / В. Ю. Арьков, А. М. Шамсиева // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. -2013.-№3.-С. 63-67.

9. Артемьев, С. С. Математическое и статистическое моделирование на фондовых рынках / С. С. Артемьев, М. А. Якунин. - Новосибирск: Изд-во ИВ-МиМГ, 2008. -175 с.

10. Баландин, Д. В. Алгоритмы синтеза робастного управления динамическими системами / Д. В. Баландин, М. М. Коган: учеб. метод, пособие. - Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2007. - 88 с.

11. Бестенс, Д. Нейронные сети и финансовые рынки / Д. Бестенс, В. Ван ден Берг, Д., Вудд.- М.: ТВП, 1997. - 254 с.

12. Бояршинов, А. М. Критерии оптимальности в задаче управления инвестиционным портфелем / А. М.Бояршинов, И. Н.Бояршинова // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. - 2012. - Т. 3. - № 149. - С. 97-99.

13. Вавулин, Д. А. Пенсионная система российской федерации: проблема выбора управляющего средствами накопительной части трудовой пенсии / Д. А. Вавулин // Финансы и кредит. - 2008. - № 48. - С. 47-54.

14. Веремей, Е. И. Введение в анализ и синтез робастных систем управления [Электронный ресурс] / Е. И. Веремей // Центр компетенций МаИшогкз. - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/optimrobast/book2/index.php

15. Вине, Р. Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров: Пер. с англ. - М.: Альпина Паблишер, 2001.-400 с.

16. Галанова, В. А. Рынок ценных бумаг: учебник / Под ред. В. А. Галанова, А. И. Басова. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 448 с.

17. Глебов, Н. И. Методы оптимизации: учебное пособие / Н. И. Глебов, Ю. А. Кочетов, А. В. Плясунов. - Новосибирск: Изд-во Новосибирского государственного университета, 2000. - 105 с.

18. Горяинов, В. Б.Робастность оценки коэффициентов уравнения пространственной авторегрессии, основанной на знаковых критериях / В. Б. Горяинов, Е. Р. Горяинова // Наука и образование: электронное научно-техническое издание. - 2013. - № 04. - С. 91-106.

19. Демарк, Т. Р. Технический анализ - новая наука: [пер. с англ.]. - М.: Евро, 2008. - 288 с.

20. Домбровский, В. В. Линейно-квадратичное управление дискретными системами со случайными параметрами и мультипликативными шумами с применением к оптимизации инвестиционного портфеля / В. В. Домбровский, Е.А. Ля-шенко // Автоматика и телемеханика. - 2003. - № 10. - С. 50-65.

21. Домбровский, В. В. Управление с прогнозирующей моделью системами со случайными зависимыми параметрами при ограничениях и применение к оптимизации инвестиционного портфеля // В. В. Домбровский, Е.А. Ляшенко // Автоматика и телемеханика. - 2006. - № 12. - С. 71-85.

22. Ерешко, А. Ф. Методы декомпозиции и локально-оптимальные стратегии в задачах управления портфелем ценных бумаг // Сообщения по прикладной математике. - М.: Вычислительный центр РАН, 2002. - 80 с.

23. Куликов, Г.Г., Перспективы нейросетевой настройки процедуры спектрального анализа при идентификации динамических моделей / Г.Г. Куликов,

B.Ю. Арьков, А.И. Абдулнагимов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2007. - № 10. -С.42-46.

24. Залуговский, С. Судьба пенсионных накоплений // Газета «Деловая неделя». - 2009.

25. Исавнин, А. Г. Использование библиотеки SEDUMI для робастной оптимизации инвестиционного портфеля / А. Г. Исавнин, Д. Р. Галиев // Бизнес-информатика. - 2011. - № 4 (18). - С. 47-53.

26. Ишматов, 3. Ш. Коэффициентные методы оценки робастности линейных непрерывных систем управления / 3. Ш. Ишматов // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. - 2006. - № 2. -

C. 40

27. Кантор, О. Г. Классификация методов количественной оценки экономического риска / О. Г. Кантор // Вестник УГАТУ. - 2013. - Т. 17. - № 7(60). - С. 34-39.

28. Караткевич С. Г. Интеллектуальные системы управления, и проектирование самоорганизующихся робастных баз знаний в непредвиденных ситуациях управления / С. Г.Караткевич, JI. В.Литвинцева, С. В. Ульянов // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2011. - № 2. - С. 74-115.

29. Кац, Дж. Энциклопедия торговых стратегий: [пер. с англ.] / Дж. Кац, Д., МаКкормик. - М.: Альпина Паблишер, 2002. - 400 с.

30. Кургузкин, A.A. Биржевой трейдинг: системный подход [Электронный ресурс] / A.A. Кургузкин. -Режим доступа: http://www. stockinfocus.ru.

31. Лебо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков: [пер. с англ.] / В.Д. Гибенко. - М.: Альпина Паблишер, 1998. - 304 с.

32. Лотов, А. В. Многокритериальные задачи принятия решений: учебное пособие / А. В. Лотов, И.И. Поспелова. - М.:МАКС Пресс, 2008 - 197 с.

33. Маевский, В. В. Робастность регрессионного прогнозирования при наличии функциональных искажений модели / В. В. Маевский, Ю. С. Харин // Автоматика и телемеханика. - 2002. - № 11. - С. 118-137.

34. Мазунин А. Акции в пользу управляющих // Газета «Коммерсантъ». -2009.-№ 143 (4198).

35. Мазунин А., Плешанова О. «Пиоглобал» испускает коллективный дух. Управляющая компания ответит за риски инвесторов // Газета «Коммерсантъ». - 2009. - № 120(4175).

36. Михалева, М.Ю. Разработка динамической многокритериальной модели оптимизации портфеля инвестиционных проектов: дисс. канд. экон. наук: 08.00.13 / Михалева Мария Юрьевна- М., 2008. - 127 с.

37. Монахов, О. Г. Параллельный генетический алгоритм для оптимизации торговых стратегий / О. Г. Монахов // Сиб. журн. вычисл. математики. - Новосибирск: РАН. Сиб. отд-ние, 2008. - Т. 11. - № 4. - С. 423^132.

38. Московская биржа [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://moex.com.

39. Мусаев А. А. Методы построения робастифицированных систем анализа торговых ситуаций / А. А. Мусаев // Труды СПИИРАН, 2010. -№. 3(14). - С. 187-215.

40. Мухлисуллина, Д. Т. Анализ эффективности различных сверток критериев оптимальности в задаче многокритериальной оптимизации / Д. Т. Мухлисуллина, Д. А. Моор // Наука и образование. - 2010. -№. 77. -20 с.

41. Навигатор пенсионного рынка [Электронный ресурс]. - Режим дос-Tyna:http://www.pensiamarket.ru.

42. Невельсон, М. Б. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание / М. Б. Невельсон, Р. 3. Хасьминский. - М.: Наука, 1972. - 304 с.

43. Некрасова, И. В. Оценка эффективности управления портфелем в условиях финансового кризиса / И. В.Некрасова, А. Ю. Маликова // Terra Economicus. - 2009. - Т. 7. - № 4. - С. 68-76.

44. Никифоров, В. О. Адаптивное и робастное управление с компенсацией возмущений / В. О. Никифоров. - СПб.: Наука, 2003. - 282 с.

45. Об утверждении стратегии развития финансового рынка на 20062008 годы: распоряжение от 01.06.2006 № 793-р // Собрание законодательства РФ. - 2006. - № 24. - Ст. 2620.

46. Околелова, Э. Ю. Оценка рисков на основе теории робастности / Э. Ю. Околелова // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета организация и управление в строительстве. -2008. -№6.-С. 18-20.

47. Охорзин, В. А. Оптимизация экономических систем / В. А. Охорзин. -М.: Финансы и статистика, 2005. - 144 с.

48. Пар до, Р. Разработка, тестирование, оптимизация торговых систем для биржевого трейдера: [пер. с англ.].- М.: Минакс, 2002. - 224 с.

49. Пенсионный фонд России [Электронный ресурс]. - Режим flocTyna:http://www.pfrf.ru.

50. Погорелова, М. В. Анализ робастности портфельных моделей / М. В. Погорелова, В. Н. Михно // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Прикладная математика. - 2005. - № 2. - С. 126-130.

51. Поляк, Б. Т., Цыпкин Помехоустойчивая идентификация / Б. Т. Поляк, Я. 3. Цыпкин // Тр. 4-го симп. ИФАК Идентификация и оценка параметров систем. -Ч. 1. Тбилиси, 1976. - С. 190-213.

52. Поляк, Б. Т. Робастная устойчивость и управление / Б. Т. Поляк, П. С. Щербаков. - М.: Наука, 2002. -303 с.

53. Поляк Б. Т. Стабильное оценивание в условиях неполной информации / Б. Т. Поляк, Я. 3. Цыпкин // Вопросы кибернетики. Адаптивные системы управления. - М.: Наука, 1977. - С. 20-58.

54. Пупков, К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления: учебник в 5-и тт.; 2-е изд., перераб. и доп. Т.1 / под ред. К.

A. Пупкова, Н. Д. Егупова. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. -656 с.

55. РосФинКом [Электронный ресурс]. НАПФ представила концепцию создания механизмов обеспечения сохранности пенсионных накоплений,- 2009. -Режим доступа: http://rosfincom.ru/market/pensions/allanalytics/46126.html.

56. Рутковская, Д., Пильнский М., Рутковский JI. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: [пер. с польского] / И.Д. Рудинский. -М.: Телеком, 2008. - 452 с.

57. Сафин, В. И. Создание и оптимизация торговых систем в Metastock /

B. И. Сафин. - М.: FX-Club, 2004. - 179 с.

58. Семенкова, Е. В. Операции с ценными бумагами: российская практика / Е. В. Семенкова. - М.: Перспектива, ИНФРА-М, 2008. - 328 с.

59. Сирунян, М. Л.Рыночная эффективность в условиях российского фондового рынка / М. Л. Сирунян // Новые технологии. - 2011. - № 3. - С. 166-170.

60. Соложенцев, Е. Д. Сценарное логико-вероятностное управление риском в бизнесе и технике / Е. Д. Соложенцев. - изд. 2-е. - СПб.: Издательский дом, 2006. -530 с.

61. Соложенцев, Е. Д. Логико-вероятностные модели риска в многоком-панентных системах с группами несовместимых событий для задач классификации, инвестирования, эффективности и менеджмента / Е. Д. Соложенцев, Н. А. Махутов // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. - 2006. - № 3. - С. 30-52.

62. Стогов, Г. В. Устойчивые методы обработки результатов измерений / Г. В. Стогов, А. В. Макшанов, А. А. Мусаев // Зарубежная радиоэлектроника. -1982.-№9.- С. 3-46.

63. Сю, Д., Мейер А. Современная теория автоматического управления и ее применение: [пер. с англ.] / B.C. Бочкова и др. - М.: Машиностроение, 1972. -545 с.

64. Тарасенко, Ф. П. Непараметрическая статистика / Ф. П. Тарасенко. -Томск: Изд-во ТГУ, 1976. - 292 с.

65. Трегуб, А. Я. Российский фондовый рынок: первое полугодие 2013 года. События и факты / А. Я. Трегуб, И. Ю. Грабуча, А. В. Тимофеев и др. // Аналитический сборник, 2013. - 54 с.

66. Трифонов, А. Г. Многокритериальная оптимизация / А. Г. Трифонов // Центр компетенций Mathworks [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru/optimiz/book_l/16.php

67. Тыртышников, Е. Е. Методы численного анализа / Е. Е. Тартышников. - М.: Академия, 2006. - 291 с.

68. Тьюки, Дж. Анализ результатов наблюдений: [пер. с англ] / В.Ф. Пи-саренко. - М.:Мир, 1981. - 693 с.

69. Тятюшкина, О. Ю. Проектирование баз знаний робастных нечетких регуляторов в непредвиденных ситуациях управления: продукционные правила вывода с учетом информационной оценки приращения риска / О. Ю.Тятюшкина, С. В. Ульянов // Системный анализ в науке и образовании. - 2013. - № 1. - С. 113143.

70. Федеральный закон от 17.12.2001 N 17Э-ФЗ (ред. от 02.07.2013) О трудовых пенсиях в Российской Федерации [Электронный ресурс]. -2013. - Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_148787/

71. Фейс, К. Путь Черепах: Из дилетантов в легендарные трейдеры: [пер. с англ.] / П. П. Миронов. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2008. - 304 с.

72. Филиппов, К. В. Оптимизация структуры инвестиционного портфеля ценных бумаг на базе генетического алгоритма / К. В. Филлипов // Горный информационно-аналитический бюллетень. -2008. -№ 2-2. -С. 280-288.

73. Халил, К. Нелинейные системы / X. К. Халил [пер. с англ.] / И. А. Макаров; ред. А. JI. Фрадков. - 3-е изд. - Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика: Ин-т компьютер, исслед., 2009. - 812 с.

74. Хампель, Ф. В. Робастность в статистике. Подход на основе функций влияния: [пер. с англ.] / под ред. В. М. Золоторева. -М.: Мир, 1989. - 512 с.

75. Харин, Ю. С. Оптимальность и робастность в статистическом прогнозировании / Ю. С. Харин. - Минск: БГУ, 2008. - 263 с.

76. Хьюбер, Дж. П. Робастность в статистике: [пер. с англ.] / И.А. Махо-ва, В.И. Хохлова. - М.: Мир, 1984. -304 с.

77. Черноруцкий, И. Г. Методы принятия решений: учебное пособие / И. Г. Черноруцкий. - СПб. : БХВ-Петербург, 2005. - 416 с.

78. Чечурин, JT. С. Метод гармонической стационаризации и оценка ро-бастности периодически нестационарных систем управления / J1. С. Чечурин // Управление большими системами. - 2008. - № 22. - С. 70-85.

79. Шамсиева, А. М. Автоматизация оптимальной настройки торговой стратегии / А. М. Шамсиева // Мавлютовские чтения: Всерос. молодеж. конф.: сб. тр. М: МАТИ, 2010. - Т.4. -С. 232-233.

80. Шамсиева, А. М. Автоматизированная оптимизация торговой стратегии / А. М. Шамсиева, В. Ю. Арьков // Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT'2009): матер. 11-го Междунар. науч. сем. Уфа, 2009. - Т.З. - С. 118-122.

81. Шамсиева, А. М. Исследование робастности автоматизированной торговой системы / А. М. Шамсиева // Информатика, управление и компьютерные науки: сб. ст. 5-ой всероссийской зимней шк.-сем. аспирантов и молодых ученых, Уфа: УГАТУ, 2010. - Т. 1. - С.241-244.

82. Шамсиева, А. М. К вопросу о робастном управлении пенсионными накоплениями / А. М. Шамсиева// Актуальные проблемы науки и техники: сб. ст. 8-й Всерос. зимн. шк.-см. аспирантов и молодых ученых. Уфа: УГАТУ, 2013. Т. 1. С. 245-248.

83. Шамсиева, А. М. Методы создания и оценивания робастных автоматизированных торговых систем / А. М. Шамсиева // Мавлютовские чтения: Всерос. молодеж. конф.: сб. тр. М: МАТИ, 2010. - С. 164-165.

84. Шамсиева, А. М. Применение программ технического анализа при разработке алгоритма автоматизированной торговой стратегии / А. М. Шамсиева, М. В. Шабаева // Мавлютовские чтения: Всерос. молодеж. конф.: сб. тр. М: МАТИ, 2010.-С. 166-167.

85. Шамсиева, А. М. Применение торговой системы при активном управлении инвестиционным портфелем / А. М. Шамсиева // Информатика, управление и компьютерные науки: сб. ст. 5-ой всероссийской зимней шк.-сем. аспирантов и молодых ученых, Уфа: УГАТУ, 2010. - Т.1.- С.245-248.

86. Шамсиева, А. М. Разработка торговой стратегии с применением генетических алгоритмов / А. М. Шамсиева, В. Ю. Арьков // Компьютерные науки и технологии CSIT'2010. Уфа: УГАТУ, 2010. Т. 3. С. 163-169.

87. Шамсиева, А. М. Эволюционные методы разработки алгоритма торговой стратегии / А. М. Шамсиева // Гагаринские чтения: тез. докл. междунар. молодежи. конф. М.: МАТИ, 2011. -Т.4. - С. 119-121.

88. Шахназарян, А. А. Модели и методы оптимизации торговых систем: дисс. канд. техн. наук: 05.13.10 / Шахназарян Армен Авинерович. -М., 2006. - 165 с.

89. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. Теория, вычисления и приложения: [пер. с англ]. - М.: Радио и связь, 1992. - 504 е..

90. Шуленин, В. П. Эффективные и робастные md-оценки крамера-мизеса / В. П. Шуленин // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. -2010. - № 3-12. - С. 107-121.

91. Элдер, А. Основы биржевой торговли / А. Элдер. - М.: Диаграмма, 2003.-303 с.

92. Элдер, А. Трейдинг с доктором Элдером. Энциклопедия биржевой игры / А. Элдер. - М.: Диаграмма, 2003. - 167 с.

93. Achelis, S. В. Technical Analysis from A to Z / S. В. Achelis. - Chicago: McGraw-Hall, 2003. - 355 p.

94. Blau, W. Momentum, Direction and Divergence / W. Blau. New Jersey: John Wiley and Sons,Inc., 2001. -142 p.

95. Borgatti, S. P. On the robustness of centrality measures under conditions of imperfect data / S. P. Borgatti, , К. M. Carley, D. Krackhardt // Social Networks. -2006.-№ 28.-P. 124-136.

96. Ceria, S., Stubbs R. Incorporating Estimation Errors into Portfolio Selection: Robust Portfolio Construction // Axioma Research Paper. - 2006. - № 3. - P. 19

97. Cont, R. Robustness and sensitivity analysis of risk measurement procedures / R. Cont, R. Deguest, G. Scandolo // Financial engineering report. Center for financial engineering. Columbia University, 2007. -34 p.

98. Contab, R. Robustness and sensitivity analysis of risk measurement procedures / R. Contab, R. Deguesta, G. Scandoloc // Quantitative Finance. - 2010. -Vol. 10. № 6. -P. 593-606

99. Djennas, M. A neural network and genetic algorithm hybrid model for modeling exchange rate: the dollar - Kuwaiti dinar case / M. Djennas, M. Benbouziane, M. Djennas // International Research Journal of Finance and Economics. - 2012. - N 92.-P. 141-162.

100. Dullerud, G., Paganini F. A Course in Robust Control Theory: A Convex Approach / G. Dullerud, F. Paganini // Texts in Applied Mathematics. Springer, 2010. -419 p.

101. Fabozzi, F. J. Market experience with modelling for defined-benefit pension funds: evidence form four countries / F.J. Fabozzi // Journal of Pension Economics and Finance. - 2005. - № 4. - P. 313-327.

102. Gabrel, V. Recent Advances in Robust Optimization and Robustness: An Overview: Technical report / V. Gabrel, C. Murat, A. Thiele // Paris: LAMSADE, Universite Paris-Dauphine, 2012. - 25 p.

103. Goldfarb, D. Robust portfolio selection problems / D. Goldfarb, G. Iyengar. // Mathematics of operations research. - 2003. -Vol. 28. - № 1. - P. 1-38

104. Gu, D.-W. Robust Control Design with MATLAB / D.-W. Gu, Hr. Petkov, M. Konstantinov // Advanced textbooks in control and signal processing. Springer, 2005. -389 p.

105. Guastaroba, G. Investigating the effectiveness of robust portfolio optimization techniques / G. Guastaroba, G. Mitra, M. G. Speranza, // Journal of Asset Management. - 2011. № 12. - P. 260-268

106. Jensen, A. V. Appraisal of Transport Projects: Assessing Robustness in Decision Making: PhD Thesis / A. V. Jensen - Kongens Lyngby, 2012 - 186 p.

107. Karthik, N. Constructing risk measures from uncertainty sets / N. Karthik, A. Dessislava, M. Pachamanova // Operations research. - 2009. - Vol.57. - № 5. - P. 1129-1141

108. Lin, L. Genetic Algorithms for Robust Optimization in Financial Applications / L. Lin, C. Longbing, Zh. Chengqi // Proceeding of IASTED Int. Conf. on Computational Intelligence. Calgary, 2005. - P.387-391

109. Pachamanova, D. A robust optimization approach to finance: PhD thesis / Dessislava A. Pachamanova. Massachusetts, 2002. - 141 p.

110. Rey, W. J. Robust statistical methods / W. J. Rey // Lect. Notes. Math. -1978.-№680.-291 p.

111. Rieder, U. Robust consumption-investment problems with random market coefficients / U. Rieder, C. Wopperer // Mathematics and Financial Economics. -2012. -№ 4. - P. 295-311.

112. Salov, V. Modeling Maximum Trading Profits with C++: New Trading and Money Management Concepts / V. Salov //. New Jersey: John Wiley and Sons, Inc., 2007. - 233 p.

113. Shamsieva, A. M. Validation of optimal strategy for portfolio management using technical analysis / A. M. Shamsieva // Preprints abstract vol. of 7th Conf. on Mathematical Modeling. Vienna: Vienna University of Technology, 2012. -P. 422.

114. Shamsieva, A. M. On genetic algorithm methodology for system robust design / A. M. Shamsieva, Arkov V. U. // 12th IEEE Int. Symp. on Computational Intelligence and Informatics CINTI 2011. Budapest: Obuda University, 2011. - P.421-426 .

115. Staudte, R. Robust estimation / R. Staudte, // Queen's Pap. Pure Appl. Math.-1980.-N43.-107 p.

116. Shushang, Zh., Fukushima M. Worst-Case Conditional Value-at-Risk with Application to Robust Portfolio Management / Zh. Shushang, M. Fukushima // Operations Research. -2009. - Vol. 57. - P. 1155-1168

117. Tobelem-Foldvari, S. Robust Asset Allocation Under Model Ambiguity: PhD thesis / S. Tobelem-Foldvari. London, 2010. - 205 p.

118. Wei, N. Ch. Robust portfolio optimization using conditional value at risk: Final report. London, 2008. - 67 p.

119. Weissman, R. L. Mechanical Trading Systems / R. L. Weissman. - New Jersey: John Wiley and Sons,Inc., 2005.

ПРИЛОЖЕНИЕ А Ценные бумаги для совершения маржинальных сделок

Таблица П1

№ Наименование эмитента Тип ценных бумаг Код в системе торгов ФБ ММВБ

1 ОАО «Сбербанк России» АО SBER

2 ОАО «Сбербанк России» АП SBERP

3 ОАО Банк ВТБ АО VTBR

4 ОАО «ЛУКОЙЛ» АО LKOH

5 ОАО «НК "Роснефть» АО ROSN

6 ОАО «Татнефть» АО TATN

7 ОАО «АК Транснефть» АП TRNFP

8 ОАО «Газпром» АО GAZPM

9 ОАО «Сургутнефтегаз» АО SNGS

10 ОАО «Сургутнефтегаз» АП SNGSP

11 ОАО «ГМК «Норильский никель» АО GMKN

12 ОАО «НЛМК» АО NLMK

13 ОАО «ММК» АО MAGN

14 ОАО «Северсталь» АО CHMF

15 ОАО «Ростелеком» АО RTKM

16 ОАО «Мобильные ТелеСистемы» АО MTSS

17 ОАО «ФСК ЕЭС» АО FEES

18 ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС» АО IRAO

19 ОАО «РусГидро» АО HYDR

20 ОАО «ОГК-2» АО OGKB

21 ОАО «НОВАТЭК» АО NVTK

22 ОАО «Уралкалий» АО URKA

23 ОАО «Холдинг МРСК» АО MRKH

24 ОАО «Распадская» АО RASP

25 ОАО «Аэрофлот» АО AFLT

ПРИЛОЖЕНИЕ Б Ценные бумаги для совершения необеспеченных сделок по продаже

Таблица П2

№ Наименование эмитента Тип ценных бумаг Код в системе торгов ФБ ММВБ

1 ОАО «Сбербанк России» АО SBER

2 ОАО «Сбербанк России» АП SBERP

3 ОАО Банк ВТБ АО VTBR

4 ОАО «ЛУКОЙЛ» АО LKOH

5 ОАО «НК Роснефть» АО ROSN

6 ОАО «Газпром» АО GAZPM

7 ОАО «Сургутнефтегаз» АО SNGS

8 ОАО «Сургутнефтегаз» АП SNGSP

9 ОАО «ГМК «Норильский никель» АО GMKN

10 ОАО «РусГидро» АО HYDR

11 ОАО «Северсталь» АО CHMF

12 ОАО «ФСК ЕЭС» АО FEES

13 ОАО «ИНТЕР РАО ЕЭС» АО IRAO

С159

ПРИЛОЖЕНИЕ В Объем средств пенсионных накоплений в управляющих компаниях

Таблица ПЗ

№ Наименование УК Совокупный объем средств пенсионных накоплений в управлении, млн. руб.

1 ТКБ БНП Париба Инвестмент Партнере 87 292,08

2 ВТБ Капитал Управление активами 68 330,4

3 КапиталЪ 56 740,74

4 Лидер 56 640,22

5 РЕГИОН ЭсМ, ЗАО 31 077,92

6 Пенсионная сберегательная компания 29 689,99

7 УРАЛСИБ 14 735,8

8 Интерфин Капитал 13 643,31

9 ТРИНФИКО 12 786, 83

10 Национальная управляющая компания 12 550,69

11 Ингосстрах - Инвестиции 11 854,37

12 Сбербанк Управление Активами И 602,91

13 Паллада Эссет Менеджмент 11 253,18

14 БИН ФИНАМ Групп 10 183,97

15 АК БАРС КАПИТАЛ 8 125,66

16 ВТБ Капитал Пенсионный резерв 6 729,49

17 ОТКРЫТИЕ 5 750,78

18 Инвестиционный стандарт 5 537,96

19 Атон-менеджмент 4 129,23

20 РЕГИОН Портфельные инвестиции, ООО 3 810,43

21 Аналитический центр 3 615,21

22 РЕГИОН Траст, ООО 3 595,38

23 АГАНА 3 561,73

24 ОФГ ИНВЕСТ (UFG Capital Management) 3 487,57

25 Allianz Investments 3 184,96

26 Альфа-Капитал 2 744,85

27 Металлинвесттраст 2 395,03

28 УНИВЕР Менеджмент 2 343,08

29 СОЛИД Менеджмент 1 971,68

30 РФЦ-Капитал 1 441,74

31 БФА 1 269,79

32 Промышленные традиции 1 053,36

33 Брокеркредитсервис 685,78

34 ИДжи Кэпитал Партнере 664,47

35 ИНТЕРФИНАНС 629,3

36 Ростовская трастовая компания 494,94

37 Метрополь 362,68

38 Промсвязь 221,04

39 Регионгазфинанс 203,05

40 УК МДМ 194,11

41 Центральная Управляющая Компания 154,3

42 Доверие Капитал 143,69

43 Алемар 108,36

44 Базис-Инвест 80,02

45 Ермак 72,75

46 Финансовый брокер «Август» 50,16