Россохин В.В.доцент кафедры финансового менеджмента, Нижегородский филиал Национального исследовательского университета Высшей школы экономики, Нижний Новгород, Российская Федерация vrossohin@hse.ru; holdmaer@inbox.ru
Чапрак Н.В.преподаватель кафедры финансового менеджмента, Нижегородский филиал Национального исследовательского университета Высшей школы экономики, Нижний Новгород, Российская Федерация nchaprak@hse.ru
Предмет. В современной теории управления финансами концепция риска и доходности занимает краеугольное место. Это обусловливает развитие методик оценки рисков, построение моделей, связывающих риск и доходность, а также необходимость их применения при решении прикладных задач. Крайне большое значение упомянутая концепция приобретает при инвестировании на финансовых рынках. Цели и задачи. В работе ставится цель разработать методику оценки риска инвестирования на основе показателя, отличного от используемых на настоящем этапе. Для достижения цели был решен ряд задач. Это анализ существующих методик оценки рисков инвестирования, выявление недостатков и общих свойств, анализ прогнозных свойств данных моделей. Следующим этапом было решение задачи разработки показателя, не связанного с оценкой отклонения случайной величины от ее среднего значения. При этом условиями, накладываемыми на него, были его прогностические свойства и возможность оценки вероятности неблагоприятного результата. Методология. В исследовании была проведена имитация торговли с использованием исторических данных динамики цен на разные активы. Далее с помощью статистических методов была проанализирована результативность внутридневной торговли на рынке ценных бумаг одновременно с оценкой дневного диапазона. Результаты. Результатом исследований явилась разработка показателя на базе относительного колебания цены актива. Данный показатель имеет прямое отношение к возможности оценки вероятности получения убытков в результате инвестиционной деятельности, а также возможности его прогнозирования. Также представлены рекомендации по повышению доходности инвестирования с использованием приведенной методики. Область применения результатов. Полученные результаты могут быть использованы для оценки вероятности неблагоприятных периодов в инвестиционном процессе и повышения эффективности биржевой торговли финансовыми активами на организованных рынках. Выводы. Сделан вывод о прикладной значимости полученного результата, а также необходимости дальнейшей разработки методик оценки рисков с его использованием.
Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции. М.: ИНФРА-М, 2001. 1028 c.
Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. 4-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2007. 1340 с.
Шапкин А.С., Шапкин В.А. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. 7-е изд. М.: Дашков и Ко, 2009. 544 с.
Друри К. Управленческий учет для бизнес-решений: учеб. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2012. 655 с.
Лобанов А.А., Каинова Е.И. Сравнительный анализ методов расчета VaR-лимитов с учетом модельного риска на примере российского рынка акций // Управление финансовыми рисками. 2005. № 1. С. 44–55.
Мандельброт Б., Хадсон Р.Л. (Не)послушные рынки: фрактальная революция в финансах. М.: Вильямс, 2006. 400 с.
Энциклопедия финансового риск-менеджмента / под ред. А.А. Лобанова и А.В. Чугунова. М.: Альпина Паблишер, 2003. 786 с.
Cont R. Empirical Properties of Asset Returns: Stylized Facts and Statistical Issues // Quantitative Finance. 2001. № 1. P. 223–236.
Халл Дж.К. Опционы, фьючерсы другие производные финансовые инструменты, 6-е изд. М.: Вильямс, 2007. 1056 с.
Engle R. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. 1982. № 50. Iss. 4. P. 987–1008.
Bollerslev T. Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity // Journal of Econometrics. 1986. № 31. P. 307–327.
Figlewski S. Forecasting volatility // Financial Markets, Institutions, and Instruments. 1997. № 6. Iss. 1. P. 1–88.
Poon S.H., Granger C.W.J. Forecasting volatility in Financial markets: a review // Journal of Economic Literature. 2003. № 41. P. 478–539.
Лебо Ч., Лукас Д.В. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. 2-е изд. М.: Альпина, 2006. 264 с.
