Модели и методы прогнозирования процентных ставок в информатизации управления ценными бумагами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Шкрапкин, Алексей Вадимович

• Шкрапкин, Алексей Вадимович
• кандидат экономических наук
• 2000

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Шкрапкин, Алексей Вадимович

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОРТФЕЛЬНОЕ ИНВЕСТИРОВАНИЕ. СОВРЕМЕННОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ПРОБЛЕМЫ.

Параграф 1.1. Инвесторы и их цели. Инвестиционные институты и процентные ставки.

1.1.1. Инвестиционные цели. Субъекты инвестиционной деятельности.

1.1.2. Этапы осуществления инвестиционной деятельности.

Параграф 1.2. Обзор ценных бумаг с фиксированным доходом.

1.2.1. Классификация ценных бумаг.

1.2.2. Бумаги, составляющие временную структуру процентных ставок.

Параграф 1.3. Обзор стратегий управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом. Смещения процентных ставок. Стратегии иммунизации.

1.3.1. Стратегии структурирования портфеля.

1.3.2. Классификация стратегий управления активами.

1.3.3. Виды смещений временной структуры процентных ставок.

1.3.4. Проблемы непараллельных смещений. Принятые решения проблемы.

Параграф 1.4. Методы анализа и прогнозирования финансовых рынков. Инструментарий прогнозирования финансовых рынков.

1.4.1. Виды анализа финансовых рынков.

1.4.2. Выбор вида анализа для решения задачи прогнозирования типов смещений кривой доходности.

1.4.3. Использующиеся модели временной структуры процентных ставок.

1.4.4. Прогнозирование финансовых рынков на основе использования методов индукции правил и нейронных сетей.

1.4.5. Системы, основанные на методах индукции правил.

1.4.6. Нейронные сети.

1.4.7. Особенности прогнозирования финансовых рынков с использованием нейронных сетей.

1.4.8. Выбранный инструментарий прогнозирования.

Параграф 1.5. Факторы, определяющие временную структуру процентных ставок.

1.5.1. Экономические и неэкономические факторы, влияющие на изменение временной структуры процентных ставок.

1.5.2. Наклон кривой доходности. Модель Франкеля.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ ЦЕННЫХ БУМАГ С ФИКСИРОВАННЫМ ДОХОДОМ.

Параграф 2.1. Общие принципы построения нейронных сетей при решении задачи прогнозирования уровня процентной ставки и непараллельного смещения.

Параграф 2.2. Моделирование связи основных фундаментальных факторов и уровня процентных ставок.

Параграф 2.3. Моделирование структуры процентных ставок.

Параграф 2.4. Разработка методики иммунизации портфеля ценных бумаг с фиксированным доходом.

Параграф 2.5. Прогнозирование непараллельных смещений.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО РАБОЧЕГО МЕСТА УПРАВЛЯЮЩЕГО ПОРТФЕЛЕМ ОБЛИГАЦИЙ.

ПараграфЗ.1. Концепция АРМ. Цели разработки АРМ.

Параграф 3.2. Технологическая архитектура АРМ.

Параграф 3.3. Функциональная структура АРМ.

3.3.1. Блок определения инвестиционных целей.

3.3.2. Блок подготовки информации о состоянии рынков и истории макроэкономических показателей.

3.3.3. Блок анализа данных о состоянии рынков и прогноза рынков.

3.3.4. Блок анализа текущей структуры портфеля, выбора инвестиционной стратегии и определения детальной структуры инвестиционного портфеля.

3.3.5. Блок оценки деятельности по управлению портфелем.

Параграф 3.4. Техническая и программная компонента АРМ.

Параграф 3.5. Нейронная сеть как компонент АРМ.

Параграф 3.6. Базовые регламенты и процедуры. Информационное обеспечение.

3.6.1. Регламент определения системы инвестиционных целей.

3.6.2. Регламент определения системы ограничений клиента/компании.

3.6.3. Регламент определения системы законодательных ограничений в отношении управления активами.

3.6.4. Регламент определения системы инфраструктурных ограничений.

3.6.5. Регламент информационно-аналитического обеспечения. Внешняя информация.

3.6.6. Регламент информационного обеспечения. Информация о структуре портфеля.

3.6.7. Регламенты разработки и сопровождения технологий.

3.6.8. Регламент формирования инвестиционной стратегии и определения детальной структуры портфеля.

3.6.9. Регламент оценки деятельности по управлению портфелем.

Параграф 3.7. Оценка эффективности функционирования АРМ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и методы прогнозирования процентных ставок в информатизации управления ценными бумагами»

Эффективное управление капиталом является важнейшей задачей предприятий и частных лиц. Значимое место в системе регулирования, контроля, повышения эффективности деятельности по управлению активами занимает государство. В том числе, повышение уровня социальной защищенности населения является одной из приоритетных задач любого государства. Реформирование существующей системы пенсионного обеспечения, создание с этой целью системы негосударственного пенсионного обеспечения призвано решить эту задачу в части улучшения социальной защиты пенсионеров. Этот подход доминирует вследствие объективно более эффективной работы негосударственных предприятий.

Важнейшей задачей негосударственных пенсионных фондов является в свою очередь повышение эффективности управления активами в целях достижения максимальной доходности при допустимом уровне риска на инвестируемые средства вкладчиков фондов. Поскольку эти цели достигаются при использовании технологий получения фиксированного дохода, то наибольшую важность приобретают задачи создания, внедрения и повышения эффективности технологий управления ценными бумагами с фиксированным доходом.

Вследствие короткой еще пока истории российского финансового рынка с одной стороны и большого опыта, накопленного западными финансовыми институтами, с другой стороны наибольших успехов в управлении активами добиваются те финансовые менеджеры, которые рационально используют этот опыт, перенося в Россию западные технологии управления активами, но при этом учитывают особенности российской экономики, менталитета и др.

К важнейшим особенностям российского финансового рынка, наблюдаемым в течение последних пяти лет его работы, можно отнести: • короткую историю;

• высокую подверженность влиянию внешних факторов (главный из которых - движение иностранного капитала);

• высокую степень влияния не формализуемых, и слабо прогнозируемых факторов;

• высокую изменчивость законодательной базы.

Эти особенности определяют некоторые проблемы анализа и прогноза финансовых рынков в РФ. Короткая история не позволяет адекватно обобщить и проанализировать пространство событий; неликвидный рынок позволяет одному крупному оператору случайным образом существенно влиять на ценовые уровни; изменчивость законодательства плохо прогнозируема и часто не соотносится с экономическими реалиями.

Поэтому применение большинства методов анализа и прогноза рынков ценных бумаг, в том числе и рынков ценных бумаг с фиксированным доходом, является практически невозможным. На неликвидных и слаболиквидных рынках, каким являлся до 1997 года и в 1998-1999 г. российский рынок ценных бумаг с фиксированным доходом, для целей среднесрочного прогнозирования невозможно применять ни классический технический анализ, ни классический фундаментальный факторный анализ из-за влияния имеющихся непрогнозируемых или слабо прогнозируемых факторов. Точность среднесрочного прогноза процентной ставки (на период больше 1 месяца) при прогнозировании с помощью наиболее современной технологии, основанной на использовании нейронных сетей, составляет менее 60%, что является неудовлетворительным показателем.

Понимая и принимая все обозначенные выше проблемы, присущие российскому финансовому рынку, правительство РФ постепенно законодательно либерализует деятельность внутренних финансовых институтов. Примером этого служит разрешение негосударственным пенсионным фондам размещать активы в высоконадежные инструменты западных финансовых рынков.

Поэтому анализ существующих технологий управления активами на западных финансовых рынках, выявление их недостатков, модифицирование этих технологий в целях повышения точности прогноза для дальнейшего применения на западных денежных рынках и рынках капитала, а также адаптации к российским условиям при улучшении инвестиционного климата является актуальнейшей современной задачей финансового менеджмента в России.

Несмотря на многообразие технологий, выработанных за многовековую историю западных финансовых рынков, в настоящее время продолжается развитие методов и теорий портфельного управления. Особенно мощный импульс развитию и совершенствованию технологий портфельного управления придал прорыв в области информационных технологий. Стал возможным факторный анализ больших объемов данных, основанных на использовании новейших технологий сбора, хранения и быстрой обработки данных; появление такого инструментария, как нейронные сети, сделало возможным выявление неочевидных закономерностей в экономике. Можно отметить, что и в настоящий момент развитие технологий управления активами существенно зависит от уровня развития информационных технологий. Поэтому, как и процесс совершенствования информационных технологий, процесс разработки новых технологий управления активами можно назвать непрерывным.

Необходимость совершенствования существующих инвестиционных технологий, моделей и методов прогнозирования в современных условиях и определило тему исследования, проводимого в работе.

Целью исследования является разработка моделей и методов прогнозирования процентных ставок и их применение в управлении портфелем ценных бумаг.

Целями разработки АРМ управляющего портфелем облигаций являются:

• повышение эффективности управления портфелями ценных бумаг с фиксированным доходом;

• повышение конкурентоспособности компании/фонда;

• формирование дерева возможных решений для управляющего портфелем облигаций на базе анализа всех типов инвестиционных стратегий;

• оценка эффективности реализации и возможность сравнения различных инвестиционных стратегий, в том числе классических и новейших;

• повышение квалификации управляющих портфелями активов.

Задачами исследования в соответствии с поставленной целью являются :

• Исследование природы инвестиционных целей финансовых институтов и частных лиц;

• Исследование типов ценных бумаг с фиксированным доходом, построение классификации ценных бумаг с фиксированным доходом;

• Исследование и классификация инвестиционных стратегий управления портфелем ценных бумаг;

• Определение принятых методов анализа и прогноза финансовых рынков;

• Выявление факторов, влияющих в наибольшей степени на динамику процентных ставок, определение значимости этих факторов на базе использования нейросетевых технологий;

• Моделирование структур процентных ставок;

• Построение модели зависимости процентных ставок от значимых факторов на базе использования нейросетевых технологий;

• Выявление рисков, сопутствующих применению технологий управления ценными бумагами с фиксированным доходом;

• Разработка методик снижения рисков применения технологий управления ценными бумагами с фиксированным доходом;

• Разработка и внедрение автоматизированного рабочего места (АРМ) управляющего портфелем облигаций;

• Проведение оценки эффективности работы созданной системы управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом.

Объектом исследования является рынок ценных бумаг с фиксированным доходом, эмитированных в долларах США. В работе исследуется динамика кривой доходности по обязательствам казначейства США (билеты, векселя и облигации казначейства США). Предметом исследования является задача эффективного управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом.

Объектом исследования является рынок ценных бумаг с фиксированным доходом, эмитированных в долларах США. В работе исследуется динамика кривой доходности по обязательствам казначейства США (билеты, векселя и облигации казначейства США). Предметом исследования является задача эффективного управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом.

Для проведения научного исследования в работе использовались методы статистического анализа, эмпирического исследования, численной оптимизации, методы теории нейронных сетей, методы решения минимаксных задач.

По мнению автора, научная новизна заключается в разработке и внедрении следующих технологий и методик управления активами:

1. Технологии прогнозирования уровней процентных ставок с помощью определения функциональных зависимостей между ключевыми макроэкономическими факторами, их усредненными прошлыми значениями и ожиданиями инвесторов относительно уровней процентных ставок с использованием инструментария нейронных сетей;

2. Технологии анализа значимости факторов для прогнозирования процентных ставок с использованием линейных однослойных нейронных сетей;

3. Технологии прогнозирования типа смещения (параллельного или непараллельного) кривой доходности с использованием многофакторной модели зависимости типа смещения от макроэкономических показателей (Франкеля) и использованием инструментария нейронных сетей;

4. Методе определения возможности использования стратегий иммунизации портфеля с использованием критерия иммунизации портфеля; разработка критерия иммунизации портфеля;

5. Технологии определения структуры иммунизированного портфеля при иммунизации на любой период.

Практическая ценность работы заключается в том, что разработанный аппарат решения задач управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом на практике используется управляющей компанией НПФ для прогнозирования одного из основных факторов, влияющих на российский рынок ценных бумаг - процентной ставки по облигациям казначейства США. Разработанные технологии могут быть задействованы при окончательном изменении законодательства о валютном контроле, после чего российским фондам можно будет российским фондам оперировать на международных рынках капитала. Эти технологии также могут быть адаптированы к российскому финансовому рынку после присвоения РФ инвестиционного рейтинга ведущими западными рейтинговыми агентствами, что будет означать приход новых инвесторов и капиталов и стабилизацию российского финансового рынка.

Необходимо отметить, что результаты, полученные в работе, могут быть использованы не только негосударственными пенсионными фондами, но также страховыми компаниями, инвестиционными компаниями, коммерческими банками а также частными инвесторами для целей управления портфелями ценных бумаг с фиксированным доходом.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Шкрапкин, Алексей Вадимович

Заключение.

В диссертации разработаны эффективные информационные технологии управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом. Эффективность доказана с помощью проведения тестирования на данных реального рынка.

В соответствии с поставленными целями исследования решены следующие задачи:

• Проведено исследование природы инвестиционных целей инвестиционных институтов и частных лиц; выявлены типы инвестиционных целей в зависимости от различных типов инвесторов.

• Проведено исследование типов ценных бумаг с фиксированным доходом, построена классификация ценных бумаг с фиксированным доходом; определены ценные бумаги, являющиеся объектом исследования;

• Исследована существующая классификация инвестиционных стратегий управления портфелем ценных бумаг;

• Выявлены и исследованы принятые методы анализа и прогноза финансовых рынков;

• Выявлены риски, сопутствующие применению технологий управления ценными бумагами с фиксированным доходом;

• Определены факторы, в наибольшей степени влияющие на динамику процентных ставок, произведен анализ значимости этих факторов на базе использования нейросетевых технологий;

• Определены существующие модели временных структур процентных ставок; дополнена одна из существующих моделей, вследствие чего возросла точность аппроксимации;

• Построена модель зависимости процентных ставок от значимых факторов на базе использования нейросетевых технологий;

• Разработаны методики снижения рисков применения технологий управления ценными бумагами с фиксированным доходом на базе использования модифицированных стратегий иммунизации с защитой от смещения наклона;

• Проведена разработка и внедрение автоматизированного рабочего места (АРМ) управляющего портфелем облигаций;

• Проведены оценки экономической эффективности работы созданной системы управления портфелем ценных бумаг с фиксированным доходом.

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что сделан еще один шаг в совершенствовании и разработке технологий управления портфелем активов с фиксированным доходом. Разработанные технологии позволят портфельным менеджерам Компании, использующей данные технологии, повысить эффективность управления активами.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Шкрапкин, Алексей Вадимович, 2000 год

1. Шарп У.Ф., Александер Г.Дж., Бэйли Дж.В. Инвестиции М. Инфра-М,1997.- 1024 с.

2. Frank J. Fabozzi Bond markets, analysis and strategies Prentice Hall, 1996.595 c.

3. Frank J. Fabozzi, Franco Modigliani, Capital Markets: Institutions and instruments- Prentice Hall, 1992

4. Frank J. Fabozzi Bond markets, analysis and participants Prentice Hall, 1994

5. F.M.Reddington Review of the principle of life office valuation Journal of institute of actuaries, 1952

6. G.O. Bierwag, George K. Kaufman, Alden Toevs Immunization strategies for funding multiple liabilities Journal of financial and quantitative analysis, 1983

7. Fong and Vasicek A risk minimizing strategy for multiple liability immunization -Journal of portfolio management, Spring 1987

8. Frank J.Jones Yield curve strategies Journal of fixed income, 1 - 1991

9. Robert R. Reitano A multivariate approach to immunization theory Acturial research clearing house, 1990

10. Robert R. Reitano Non-parallel yield curve shifts and immunization Journal of portfolio management, Spring 1992

11. J.A.Frankel Financial markets and monetary policy, MIT Press, Cambridge, 1995

12. I.T.Nabney P.G.Jenkins Rule induction in finance and marketing Conference on data mining in finance and marketing, 1992

13. G.Cybenko Approximation by superposition of a sigmoidal function Math. Control, signals and systems, 1989

14. C.Dunis Forecasting financial markets John Wiley"&Sons, 1997

15. J.M. Keynes The general theory of employment, interest and money Macmillan, London, 1936

16. W.Phoa Advanced fixed income analytics FJF, 1998

17. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. Москва. СП Параграф. 1990. — 160 с.18.2-ая Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2000". Сборник научных трудов. В 2-ч частях. М.: МИФИ, 2000. 284 с.

18. N. Anderson, F.Breedon Estimating and interpreting the yield curve Wiley, 1997 220 c.

19. Дж. В.Смит, Е.В.Кузнецова, Финансовое управление компанией Правовая культура, 1995 383 с.

20. Д.-Э. Бэстенс, В.-М. Ван ден берг, Д.Вуд Нейронный сети и финансовые рынки, Финансовая и страховая математика 1997 236 с.

21. Vasicek and Beyond Approaches to building and applying interest rate models -Financial Engineering ltd., 1996 367c.

22. G.O.Bierwag, Duration Analysis: Managing interest rate risk. Cambridge, MA: Ballinger Publishing Company, 1987

23. G.C. Kaufman Measuring and Managing interest rate risk: A Primer. Economic Perspective, Federal Reserve Bank of Chicago 1-2 1984

24. R.Litterman, J.Scheinkman Common factors affecting bond returns, Journal of fixed income, 6-1991

25. R.E. Dattatreya, F.J.Fabozzi Active total return management of fixed income portfolios, Probus Publishing, 1989

26. F.Modigliani, R.J.Shiller, Inflation, rational expectations and the term structure of interest rates, Econometrica, 1973

27. Т.Е. Messmore The duration of surplus. Journal of portfolio management, Winter 1990

28. Ф.Дж.Фабоззи Управление инвестициями, Инфра-М, 2000

29. K.J.Cohen, R.L.Kramer,W.H. Waugh Regression yield curves for US government securities, Management science, 14, 1966

30. W.T.Carleton, I.A.Cooper, Estimation and uses of the term structure of interest rates, Journal of finance, 4, 1976

31. De Boor, A practical guide to splines, Springer-Verlag, New York 1978

32. D.I.Meiselman The term structure of interest rates, Prentice hall, 1962

33. G.S.Shea, Interest rate term structure estimation with exponential splines: a note, Journal of finance, 1, 1985

34. A. Buhler, H.Zimmermann A statistical analysis of the term structure of interest rates in Switzerland and Germany. Journal of fixed income 12-1996.

35. A. Beja State preference and the riskless interest rate: a Markov model of capital markets. Review of economic studies 46, 1979

36. Шкрапкин A.B. Общие стратегии управления портфелем активов. Активные, пассивные и пассивно-активные портфельные стратегии./ Материалы научной конференции "Реформы в России и проблемы управления-97", вып.З М.: ГАУ 1997.

37. Шкрапкин А.В. Стратегии структурирования портфеля. / Рынок ценных бумаг, 2000, №19.

38. Шкрапкин А.В. Подходы к прогнозированию процентных ставок с использованием инструментария нейронных сетей. / Банковские технологии, 2000, №12.