Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Система поддержки принятия решений при формировании портфеля ценных бумаг на основе комплексных мер риска

Диссертация: Система поддержки принятия решений при формировании портфеля ценных бумаг на основе комплексных мер риска
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Разработана информационная система поддержки принятия решений в процессе формирования портфеля ценных бумаг, которая позволяет на основе ретроспективных данных о котировках ценных бумаг формировать оптимальные инвестиционные портфели и оценивать инвестиционный риск на основе различных подходов к оценке риска. Инвестор при работе с данной системой получает возможность выбрать наиболее эффективную… Читать ещё >

Содержание

  • Глава 1. Анализ проблемы формирования портфеля ценных бумаг в условиях неопределенности
    • 1. 1. Актуальность проблемы формирования портфеля ценных бумаг
    • 1. 2. Анализ проблемы оценки риска портфеля ценных бумаг
    • 1. 3. Цель и задачи исследования
  • Выводы по I главе
  • Глава 2. Разработка методов формирования оптимального инвестиционного портфеля на основе различных мер риска
    • 2. 1. Постановка задачи формирования оптимального инвестиционного портфеля
    • 2. 2. Анализ и разработка мер риска, используемых для оптимизации портфеля ценных бумаг
    • 2. 3. Разработка алгоритма оптимизации портфеля ценных бумаг на основе различных мер риска
  • Выводы по II главе
  • Глава 3. Разработка системы поддержки принятия решений «OptiRisk»
    • 3. 1. Модель процесса формирования инвестиционного портфеля как объекта управления
    • 3. 2. Анализ существующих информационных систем для формирования оптимального инвестиционного портфеля
    • 3. 3. Разработка системы поддержки принятия решений «OptiRisk»
  • Выводы по III главе
  • Глава 4. Проверка эффективности СППР «OptiRisk»
    • 4. 1. Описание методики проведения вычислительных экспериментов на основе ретроспективных данных
    • 4. 2. Анализ результатов оценки риска портфеля ценных бумаг
    • 4. 3. Анализ результатов оптимизации портфеля ценных бумаг
  • Выводы по IV главе

Система поддержки принятия решений при формировании портфеля ценных бумаг на основе комплексных мер риска (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования. В последние годы в нашей стране в связи с широкомасштабными изменениями экономики существенно повысился интерес к постановкам и решению задач теории инвестиций. Среди них значительное место занимают задачи оптимизации инвестиционных портфелей.

Проблема принятия решений при формировании инвестиционного портфеля постоянно находится в центре внимания. Действительно, выбирая из множества альтернатив распределения капитала между финансовыми активами, инвестор получит различные результаты, если под результатом понимать величину дохода, полученного в течение периода владения инвестиционным портфелем. Оптимальное распределение инвестируемого капитала должно обеспечивать в некотором смысле наилучший результат.

В то же время, решение о структуре распределения капитала принимается часто в условиях неопределенности, когда доходность от вложения капитала в объекты инвестирования носит случайный характер. Тем самым появляется риск вложения капитала и задача оптимизации портфеля инвестиций должна ставиться и решаться в условиях наличия риска. При этом эффективная инвестиционная деятельность невозможна без использования специализированных информационных средств поддержки принятия решений.

Значительный вклад в изучение проблем, связанных с формированием инвестиционного портфеля и методами оценки финансовых рисков, внесли такие отечественные исследователи, как А. А. Новоселов, А. В. Мельников, С. Я. Шоргин, А. И. Кибзун, Е. М. Бронштейн, А. О. Недосекин, А. Г. Шоломицкий, С. И. Спивак, И. С. Меньшиков, Д. А. Шелагин, А. Черный, А. Долматов, А. Шапкин, А. А. Лобанов и др., а также зарубежные авторыГ. Маркович, Дж. Тобин, У. Шарп, П. Артцнер, Ф. Дэлбэн, Ж.-М. Эбер, Д. Хит, Р. Т. Рокафеллар, С. Юрязев, М. Забаранкин, С. Рачев и др.

Еще в 1952 году Г. Марковиц впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля ценных бумаг на основе теоретико-вероятностной формализации понятия доходности и риска. Однако риск в модели Марковича оценивается при помощи стандартного отклонения, которое не учитывает асимметричность распределения доходности портфеля, а также «тяжелые хвосты». С тех пор было разработано много новых подходов к оценке риска. Однако и они вызывают споры, т.к. обладают своими особенностями и недостатками.

В данной диссертационной работе особое внимание уделено широко распространенным в настоящее время квантильным мерам риска Value-at-Risk, Conditional Value-at-Risk, их модификаций, а также разработке комплексных мер риска, которые объединяют в себе различные подходы к оценке риска.

Объектом исследования является инвестиционная деятельность инвестора на фондовом рынке.

Предметом исследования является поддержка принятия решений при формировании инвестором портфеля ценных бумаг.

Цель диссертационной работы состоит в разработке системы поддержки принятия решений при управлении инвестиционным портфелем, позволяющей формировать оптимальные портфели ценных бумаг на основе комплексных мер риска и подбирать характеристики мер, обеспечивающих наибольшую эффективность.

Задачи исследования. Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

1. Предложить комплексные меры риска, которые учитывали бы многообразие различных подходов к оценке риска и формированию оптимального инвестиционного портфеля.

2. Разработать алгоритм формирования оптимального портфеля на основе предложенных мер риска.

3. Разработать систему поддержки принятия решений при управлении инвестиционным портфелем, позволяющую вычислять различные меры риска, формировать оптимальные портфели ценных бумаг на основе этих мер риска, а также подбирать характеристики мер, обеспечивающих наибольшую эффективность.

4. Провести вычислительные эксперименты на базе статистических данных котировок ценных бумаг российского и мирового фондового рынка для анализа эффективности применения разработанной системы поддержки принятия решений на практике.

Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы теории вероятностей и математической статистики, теории принятия решений, экономико-математические методы, методы оптимизации.

На защиту выносятся:

1. Комплексные меры риска, используемые для формирования оптимального портфеля ценных бумаг.

2. Алгоритм формирования оптимального портфеля на основе различных мер риска.

3. Система поддержки принятия решений в процессе управления портфелем ценных бумаг.

4. Результаты исследования эффективности разработанной системы поддержки принятия решений в процессе управления инвестиционным портфелем.

Научная новизна:

1) Впервые предложены комплексные меры риска инвестиционного портфеля, отличающиеся тем, что интегрируют различные подходы к оценке риска — квантильные меры риска и меры рассеяния, что позволяет учесть различные характеристики распределения доходности.

2) Разработан алгоритм оптимизации структуры портфеля ценных бумаг, который отличается тем, что основан на методе стохастического моделирования и модификации метода Хука—Дживса, что позволяет формировать оптимальный портфель на основе различных мер риска.

3) Новизна системы поддержки принятия решений «OptiRisk» состоит в использовании разработанных мер риска, модели и алгоритмов, что позволяет.

• осуществлять поддержку принятия решений ЛПР по формированию оптимальной структуры портфелей ценных бумаг на основе комплексных мер риска;

• подбирать характеристики мер риска, при которых обеспечивается наибольшая эффективность оптимальных портфелей.

Практическая значимость:

1) Предложены новые меры риска инвестиционного портфеля ценных бумаг, в которых для повышения эффективности предусмотрен учет различных характеристик распределения доходности.

2) Предложен и реализован подход к вычислению оптимальных по мерам риска портфелей ценных бумаг на основе исторических данных, с использованием модифицированного метода Хука—Дживса.

3) Разработана информационная система поддержки принятия решений в процессе формирования портфеля ценных бумаг, которая позволяет на основе ретроспективных данных о котировках ценных бумаг формировать оптимальные инвестиционные портфели и оценивать инвестиционный риск на основе различных подходов к оценке риска. Инвестор при работе с данной системой получает возможность выбрать наиболее эффективную инвестиционную стратегию, а также проанализировать эффективность принятых решений о структуре портфеля.

4) Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований, которые показали эффективность предложенных мер риска и алгоритма формирования оптимальной структуры инвестиционного портфеля.

Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием различных мер риска».

Практическая значимость результатов подтверждается их внедрением в ОАО «Социнвестбанк», ООО «Росгосстрах Аккорд» и Банке «Национальная Факторинговая Компания» (ЗАО).

Апробация работы и публикации.

Основные научные результаты, полученные в диссертационной работе, обсуждались на научных семинарах Уфимского государственного авиационного технического университета и были представлены на следующих научных конференциях:

• Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки» (УГАТУ, 2003),.

• Международный симпозиум «Компьютерные науки и информационные технологии» (Венгрия, 2004),.

• VI Всероссийская конференция молодых ученых по математическому моделированию и информационным технологиям с участием иностранных ученых (Кемерово, 2005),.

• V Всероссийская конференция «Финансово-актуарная математика и смежные вопросы» (Красноярск, 2006),.

• Международный симпозиум «Компьютерные науки и информационные технологии» (Турция, 2008).

Основные положения, представленные в диссертации, опубликованы в 11 научных работах, в том числе в 2 рецензируемых журналах из списка ВАК. Разработанный алгоритм зарегистрирован в Роспатенте.

Структура и объем работы.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников из 121 наименований. Основное содержание работы изложено на 144 страницах.

Основные выводы и результаты работы.

1. Предложены комплексные меры риска, которые являются интеграцией различных подходов инвесторов к оценке рисков. Предложенные меры риска отличаются тем, что объединяют различные классы мер риска, что позволяет учесть различные характеристики распределения доходности портфеля.

2. Разработан алгоритм оптимизации портфеля ценных бумаг, отличающийся тем, что он основан на различных, в том числе предложенных, мерах риска, с использованием стохастического моделирования и модифицированного метода Хука—Дживса. Алгоритм позволяет оптимизировать инвестиционный портфель без привязки к конкретным теоретическим распределениям случайных величин, т.к. для оценки риска портфеля используется метод исторического моделирования.

3. Разработана система поддержки принятия решений «OptiRisk» при управлении портфелем ценных бумаг на основе предложенных мер риска и разработанного алгоритма формирования оптимального инвестиционного портфеля, которая реализована в среде Visual Basic 6.0. Предусмотрена информационная поддержка ЛПР:

• по оценке инвестиционного риска заданного портфеля для принятия решения о дальнейшей инвестиционной стратегии;

• по формированию оптимального инвестиционного портфеля;

• по подбору параметров формирования оптимального инвестиционного портфеля, обеспечивающих наибольшую эффективность.

4. Анализ результатов, полученных на основе статистических данных котировок ценных бумаг российского и мирового фондового рынка, показал эффективность разработанной СППР, которая заключается:

• в потенциально большем размере инвестиционного дохода, полученного при управлении портфелями ценных бумаг российского (среднее увеличение 2,55%) и мирового (среднее увеличение 1,44%) фондового рынка.

• в повышении эффективности применяемых комплексных мер риска за счет правильного подбора параметров.

Показать весь текст

Список литературы

  1. С.Б., Розанова Н. М. Теория организации отраслевых рынков / С. Б. Авдашева, Н. М. Розанова. М.: Магистр, 1998. — 312 с.
  2. Н.Е. Построение системы риск-менеджмента в финансовой компании / Н. Е. Балашова // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. -№ 4.-С. 104−111.
  3. Е.В., Порохня Т. А., Кукота С. И. Анализ существующих определений риска и подходов к его классификации / Е. В. Бережная, Т. А. Порохня, С. И. Кукота // Сборник научных трудов СевКавГТУ. Серия «Экономика». 2005. — № 2.
  4. П. Против богов: Укрощение риска / Пер. с англ. А. Маран-тиди- Под ред. Б. Пинскера. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес». — 2000. — 400 с. 5. 3. Боди, Р. Мертон. Финансы: Уч. пос. / Пер. с. англ. // М.: Издательский дом «Вильяме», 2007. 592 с.
  5. Боди 3., Кейн А., Маркус А. Принципы инвестиций, 4-е издание / 3. Боди., А. Кейн, А. Маркус, пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. — 984 с.
  6. Е.М. Основы финансовой математики / Е. М. Бронштейн. -Уфа: УГАТУ, 2000. 100 с.
  7. Е.М., Куреленкова Ю. В. Как измерять риск / Е. М. Бронштейн, Ю. В. Куреленкова // Рынок ценных бумаг. 2006. — № 12. — С. 69−72.
  8. Е.М., Куреленкова Ю. В. Оптимизация портфеля ценных бумаг на основе комплексных мер риска / Е. М. Бронштейн, Ю. В. Куреленкова // Управление риском. 2008. — С. 14 — 22.
  9. Е.М., Куреленкова Ю. В. Оптимизация портфеля ценных бумаг с использованием различных мер риска: свид. о гос. регистрации программы для ЭВМ № 2 008 615 666 // М.: Роспатент, 2008
  10. Е.М., Куреленкова Ю. В. Сравнение оптимальных инвестиционных портфелей, минимизирующих различные меры риска. / Е. М. Бронштейн, Ю. В. Куреленкова // Экономический анализ: теория и практика. -2006. № 3. — С. 8−12.
  11. Е.М., Куреленкова Ю. В. Сравнение оптимальных инвестиционных портфелей, минимизирующих различные меры риска/ Е. М. Бронштейн, Ю. В. Куреленкова // Обозрение прикладной и промышленной математики. 2005. Т. 12, № 3. С. 705 706.
  12. А.Н. Управление портфелем ценных бумаг / А. Н. Буренин. -М.: НТО им. академика С. И. Вавилова, 2008. 440 с.
  13. А.В., Сотникова Ю. Н. Рыночный риск: измерение и управление / А. В. Васютович, Ю. Н. Сотникова // Банковские технологии. 1998. -№ 1. — С. 60−64.
  14. . В., Кибзун А. И. Оптимизация двухшаговой модели изменения капитала по различным статистическим критериям / Б. В. Вишняков, А. И. Кибзун // Автоматика и телемеханика. — 2005. — № 7. — С. 126−143.
  15. С.Н. Современный риск-менеджмент с использованием методологии Value-at-Risk / С. Н. Волков // Бизнес и банки. 2000. — № 43. — С. 4−5.
  16. И., Грачева М. Вероятностные методы анализа рисков Электронный ресурс. // http://www.cfin.ru/fmanalysis/montecarlo2.shtml
  17. П.В., Кан Ю.С. Оптимальное управление по квантильному критерию портфелем ценных бумаг / П. В. Григорьев, Ю. С. Кан // Автоматика и телемеханика. 2004. — № 2. — С. 179−197.
  18. Ю.В. Введение в математическое программирование Электронный ресурс. // http://www. intu it.ru/department/mathematics/mathprog/10/
  19. А.С. Математические методы риск-менеджмента / А. С. Долматов. М.: Издательство «Экзамен», 2007. — 319 с.
  20. В.В., Егорычев Ф. Н. Сравнение стратегий управления портфелем ценных бумаг Электронный ресурс. // Томский государственный университет, 2000 //http://www^su.ru/webdesign/tsu/Library.nsf/designobiects/vestnik271/$file/Domb rovskyl38. pdf
  21. Индекс ММВБ Электронный ресурс. // www.micex.ru
  22. В.А., Тарасов А. В., Зубицкий А. Б. Модели формирования портфеля акций в современной теории инвестиций / В. А. Казаков, А. В. Тарасов, А. Б. Зубицкий // Финансы и кредит. 2006. — № 5. — С. 17−21.
  23. Е.И., Федоров А. Основные постулаты классической теории портфельных инвестиций Электронный ресурс. — Режим доступа: http://www.masters.domitu.edu.ua/2007/fvti/toiclikina/library/invest3.htm
  24. Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг / Ю. Ф. Касимов. М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2001. -144 с.
  25. А. И., Кузнецов Е. А. Оптимальное управление портфелем ценных бумаг / А. И. Кибзун, Е. А. Кузнецов // Автоматика и телемеханика. — 2001. —№ 9. —С. 101−113.
  26. А.И., Кузнецов Е. А. Сравнение критериев VaR и CVaR / А. И. Кибзун, Е. А. Кузнецов // Автоматика и телемеханика. 2003. — № 7. — С. 153 165.
  27. А., Порох А. Анализ применимости различных моделей расчета Value at risk на российском рынке акций / А. Лобанов, А. Порох // Рынок ценных бумаг. 2001. — № 2 (185). — С. 65−70.
  28. А. Проблема метода при расчете Value-at-Risk / А. Лобанов // Рынок ценных бумаг. 2000. — № 21. — С. 54 — 58.
  29. А. Чугунов А. Тенденции развития риск-менеджмента: мировой опыт / А. Лобанов, А. Чугунов // Рынок ценных бумаг. 1999. — № 18. —• С. 59−65.
  30. А.В. Риск-менеджмент / А. В. Лукашов // Управление корпоративными финансами. 2005. — № 5. — С. 62 — 66.
  31. И.С., Шелагин Д. А. Кооперативное распределение рискового капитала / И. С. Меньшиков, Д. А. Шелагин. М.: Вычислительный центр РАН, 2001.
  32. И.С., Шелагин Д. А. Рыночные риски: модели и методы / И. С. Меньшиков, Д. А. Шелагин. — М.: Вычислительный центр РАН, 2001.
  33. А.А., Герасимова Е. Б. Рыночные риски: формализация, моделирование, оценка качества моделей / А. А. Милосердов, Герасимова Е. Б. Тамбов: Изд-во Тамб. Гос. Техн. Ун-та, 2004. — 116 с.
  34. Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок / Я. М. Миркин. М.: Изд-во «Перспектива», 2000. — 550 с.
  35. А.А. Математическое моделирование финансовых рисков / А. А. Новоселов. Новосибирск: Наука, 2001. — 102 с.
  36. А.А. Основные понятия теории риска Электронный ресурс. // http://risktheory.ru/lectures/rtbas.pdf
  37. К. Айсберг риска. Рискованное путешествие в Теорию управления портфелем/ Кент Осбанд. — М.: Издательство Омега-Л: И-трейд., 2007. 442 с.
  38. Р.К. «Новая парадигма риск-менеджмента: стратегический подход» / Р. К. Поляков // Финансовый директор. 2003. — № 9. — С. 78−79.
  39. С.И. Что такое финансовая математика / С. И. Спивак // Соро-совский образовательный журнал. 1996. — № 8. — С. 123−127.
  40. Е.Б., Киселева И. А. Риск-практикум. Управление рыночным риском / Е. Б. Супрунович, И. А. Киселева // Банки Казахстана. — 2004. -№ 3. С. 46−51.
  41. O.JT. Предпринимательские риски: Основы теории, методология оценки и управление / O.JI. Устенко. Киев: Всеувито, 1996. -161 с.
  42. Э.А., Фролов Д. А. Управление рисками предприятия / Э. А. Уткин, Д. А. Фролов. М.: Издательство «ТЕИС», 2003. — 247 с.
  43. Ф. Управление инвестициями / Ф. Фабоцци, Пер. с. англ. -М.: ИНФРА-М, 2000. 648 с.
  44. Р.А. Управленческие решения: учебник / Р. А. Фатхутдинов. М.: ИНФРА-М, 2006. — 344 с.
  45. Г. В. Управление рисками: учеб. Пособие / Г. В. Чернова. М.: Проспект, 2008. — 160 с.
  46. А.С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций / А. С. Шапкин. — 6-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2007. 544 с.
  47. А.С., Шапкин В. А. Теория риска и моделирование рисковых ситуаций: Учебник / А. С. Шапкин, В. А. Шапкин. 2-е изд. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2007. — 880 с.
  48. А.С., Шапкин В. А. Управление портфелем инвестиций ценных бумаг / А. С. Шапкин, В. А. Шапкин. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К0», 2007. — 512 с.
  49. В. Как управлять рисками / В. Шаповалов // Финансовый директор. 2003. — № 9. — С. 12−25.
  50. Энциклопедия финансового риск-менеджмента // под ред. А. А. Лобанова, А. В. Чугунова. М.: Альпина-Паблишер, 2003. — 786 с.
  51. Acerbi С. Spectral measures of risk: a coherent representation of subjective risk aversion Electronic resource.: Working paper / C. Acerbi // http://www.gloriamundi.org/var/wps.html
  52. Acerbi C., Nordio C., Sirtori C. Expected Shortfall as a tool for financial risk management Electronic resource.: Working paper / C. Acerbi, C. Nordio, C. Sir-tori. 2001. // http://www.gloriamundi.org/picsresources/ncs.pdf
  53. Acerbi C., Simonetti P. Portfolio optimization with spectral measures of risk Electronic resourse. / C. Acerbi, P. Simonetti. 2002. // www.gloriamundi.org
  54. Acerbi C., Tasche D. On the coherence of expected shortfall / C. Acerbi, D. Tashe //'Journal of Banking and Finance. 2002. — № 26 (7). — P. 1487 — 1503.
  55. Albrecht P., Maurer R. Timpel M. A shortfall approach to the evaluation of risk and return of positions with options Electronic resourse. / P. Albrecht, R. Maurer, M. Timpel. // www.gloriamundi.org
  56. Albrecht P. Risk Measures Electronic resourse. / P. Albrecht. 2003. // www.gloriamundi.org
  57. Andersson F., Mausser H., Rosen D., Uryasev S. Credit risk optimization with Conditional Value-at-Risk criterion Electronic resourse. / F. Andersson, H. Mausser, D. Rosen, S. Uryasev // Math. Program, 2001. // www.gloriamundi.org
  58. Artzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heath D. Thinking coherently / P. Artzner, F. Delbaen, J.-M. Eber, D. Heath // Risk. 1997. — № 10. — P. 68−71.
  59. Artzner P., Delbaen F., Eber J.-M., Heath D. Coherent measures of risk / P. Artzner, F. Delbaen, J.-M. Eber, D. Heath // Mathematical Finance. 1999. -P. 203−228.
  60. Atkinson K., Papakokkinou M. Theory of optimal consumption and portfolio selection under a Capital-at-Risk (CaR) a Value-at-Risk (VaR) constraint / K. Atkinson, M. Papakokkinou // Journal of management mathematics. 2005. — № 16.-P. 37−70.
  61. Benninga S., Wiener Z. Value-at-Risk (VaR) / S. Benninga, Z. Wiener // Mathematica in Education and Research. 1998. — Vol. 7. — № 4.
  62. Brachinger H.W., Weber M. Risk as a primitive: a survey of measures of perceived risk Electronic resourse. / H.W. Brachinger, M. Weber // www.gloriamundi.org
  63. Bronshtein E.M., Kurelenkova Y.V. Complex risk measures in portfolio opxLtimization//Proceedings of the 10 International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2008. Antalia, Turkey. 2008. Vol. 2. P.206−208
  64. E.M., Kurelenkova Y.V. //Proceedings of the 6th International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2006. Budapest, Hungary. 2004. Vol.. P. 253−255
  65. Chekhlov A., Uryasev S., Zabarankin M. Portfolio optimization with drawdown constraints Electronic resourse. / A. Chekhlov, S. Uryasev, M. Zabarankin // www.gloriamundi.org
  66. Cheng S., Liu Y., Wang S. Progress in risk measurement / S. Cheng, Y. Liu, S. Wang // Advanced Modeling and Optimization. 2004. — Volume 6. — № 1.
  67. Cherny A.S., Madan D.B. Coherent measurement of factor risks Electronic resourse.: Preprint / A.S. Cherny, D.B. Madan // www.gloriamundi.org
  68. Connor G., Goldberg L., Korajczyk R. Portfolio risk management Electronic resourse. / G. Connor, L. Goldberg, R. Korajczyk. P. 369. // www.gloriamundi. org
  69. Cvitanic J., Karatzas I. On portfolio optimization under «Drawdown» constraints / J. Cvitanic, I. Karatzas // IMA Lecture Notes in Mathematics & Applications. 1995.-№ 65. — P. 77 — 88.
  70. Duffie D., Pan J. An overview of Value-at-Risk / D. Duffie, J. Pan // J.Deriv. 1997. — № 4. — P. 7.
  71. Gaivoronski A.A., Pflug G. Finding optimal portfolios with constraints of Value-at-Risk Electronic resourse. / A.A. Gaivoronski, G. Pflug // www.gloriamundi.org
  72. Herring R., Schuermann T. Capital regulation for position risk in banks, securities firms and insurance companies Electronic resourse. / R. Herring, T. Schuermann // www.gloriamundi.org
  73. Hickman A., Rich J., Tange C. A consistent framework for market and credit risk management / A. Hickman, J. Rich, C. Tange // The Risk Desk. 2002. -Volume 2. -№ 11.
  74. Holton G. A new position on risk / G. Holton // Futures and Options. 2004. — P. 44−45.
  75. Holton G. Defining risk / G. Holton // Financial Analysts Journal. 2004. -Volume 60. — № 6. — P. 19 — 25.
  76. Holton G. History of Value-at-Risk: 1922 1998: Working paper Electronic resourse. / G. Holton. — 2002. // www.gloriamundi.org
  77. Holton G. Subjective Value-at-Risk / G. Holton // Financial Engineering News. 1997. -№ l.-P. 8- 11.
  78. Holton G. The new climate of risk / G. Holton // Treasury Management International. 1998. — № 69. — P. 24 — 28.
  79. Inui K., Kijima M., Kitano A. VaR is subject to a significant positive bias / K. Inui, M. Kijima, A. Kitano // Statistics & Probability Letters. 2005. — № 72. -P. 299−311.
  80. Jones B.L., Zitikis R. Empirical estimation of risk measures and related quantiles / B.L. Jones, R. Zitikis // North american actuarial journal. Volume 7. -№ 4.-P. 44−54.
  81. Jorion Ph. Value at Risk: A new benchmark for measuring derivatives risk / Ph. Jorion // Irwin Professional Pub. 1996.
  82. Kalkbrener M. An axiomatic approach to capital allocation / M. Kalkbrener // Mathematical Finance. 2005. — Volume 15. — № 3. — P. 425 — 437.
  83. Кауе P. Risk measurement in insurance: a guide to risk measurement, capital allocation and related decision support issues / P. Kaye // Casualty Actuarial Society Discussion Paper Program. 2005.
  84. Konno H., Waki H., Yuuki A. Portfolio optimization under lower partial risk measures Electronic resourse. / H. Konno, H. Waki, A. Yuuki // www.gloriamundi.org
  85. Krokhmal P., Palmquist J., Uryasev S. Portfolio Optimization With Conditional Value-at-Risk Objective and Constraints Electronic resourse. / P. Krokhmal, J. Palmquist, S. Uryasev. 2001. // www.gloriamundi.org
  86. Larsen N., Mausser H., Uryasev S. Algorithms for optimization of Value-at-Risk Electronic resourse. / N. Larsen, H. Mausser, S. Uryasev // ww.gloriamundi.org
  87. Linsmeier T.J., Pearson N.D. Risk measurement: An introduction to Value-at-Risk / T.J. Linsmeier, N.D. Pearson // University of Illimois at Urbana Cham-pain. 1996.
  88. Longstraey J., Finger C.C., Howard S., Zangari P. RiskMetrics technical documentation, 4th ed. / J. Longstraey, C.C. Finger, S. Howard, P. Zangari. — New York: Morgan Guaranty Trust Company, 1996.
  89. Markowitz H.M. Portfolio selection / H.M. Markowitz // Journal of Finance. 1952.-№ 7(1).-P. 77−91.
  90. Mausser, H., Rosen, D. Applying Scenario Optimization to Portfolio Credit Risk / H. Mausser, D. Rosen 7/ ALGO Res.Quart. 1998. — № 2. — P. 19−33.
  91. Mausser, H., Rosen, D. Beyond VaR: From Measuring Risk to Managing Risk / H. Mausser, D. Rosen // Algo Research Quarterly. 1998. — Vol. 1. — № 5.t1. P. 5 20.
  92. Ogryczak W., Ruszczynski A. From Stochastic Dominance to Mean-Risk Models: Semideviations as Risk Measures / W. Ogryczak, A. Ruszczynski // European Journal of Operational Research. 1999. — № 116. — P. 33−50.
  93. Ortobelli S., Rachev S., Stoyanov S., Fabozzi F., Biglova A. The proper use of risk measures in portfolio theory Electronic resourse. / S. Ortobelli, S. Rachev, S. Stoyanov, F. Fabozzi, A. Biglova // www.gloriamundi.org
  94. Palmquist J., Uryasev S., Krokhmal P. Portfolio optimization with Conditional Value-at-Risk objective and constraints / J. Palmquist, S. Uryasev, P. Krokhmal // University of Florida, ISE Dept., Research Report 99−14. 1999.
  95. Pearson N., Ju X. Using Value-at Risk to control risk taking: how wrong can you be? / N. Pearson, X. Ju // Journal of Risk. 1999. — № 2. — P. 5−36.
  96. Pollatsek A., Tversky A. A Theory of Risk / A. Pollatsek, A. Tversky // Journal of Mathematical Psyhology. 1970. — № 7. — P. 540−553.
  97. Rachev S., Safronova N., Huber I. Portfolio optimization: distributional approach / S. Rachev, N. Safronova, I. Huber // Workshop on computer science and information technologies CSIT'2005, Ufa, Russia. 2005
  98. Rockafellar R.T., Uryasev S. Conditional Value-at-Risk for general loss distributions / R.T.Rockafellar, S. Uryasev // Journal of Banking and finance. 2002. -№ 26.-P. 1443−1471.
  99. Rockafellar R.T., Uryasev S. Optimization of Conditional Value-at-Risk / R.T.Rockafellar, S. Uryasev // J. Risk. 2000. — № 2. — P. 21 — 41.
  100. Rockafellar R.T., Uryasev S., Zabarankin M. Generalized deviations in risk analysis / R.T. Rockafellar, S. Uryasev, M. Zabarankin // Finance and Stochastics. 2006. — № 10.-P. 51−74.
  101. Rockafellar R.T., Uryasev S., Zabarankin M. Deviation Measures in Risk Analysis and Optimization: Research Report / R.T. Rockafellar, S. Uryasev, M. Zabarankin // University of Florida, Department of Industrial and Systems Engineering. 2002 — № 7.
  102. Rockafellar R.T., Uryasev S., Zabarankin M. Master funds in portfolio analysis with general deviation measures Electronic resourse. / R.T. Rockafellar, S. Uryasev, M. Zabarankin. 2004. // www.gloriamundi.org
  103. Rockafellar R.T., Uryasev S., Zabarankin M. Portfolio analysis with general deviation measures: Research report / R.T. Rockafellar, S. Uryasev, M. Zabarankin // University of Florida. 2003. — № 8.
  104. Rogachev A. Dinamic Value-at-Risk Electronic resourse. / A. Rogachev. -2002. // www.gloriamundi.org
  105. Ruszczynski A., Shapiro A. Optimization of risk measures Electronic resourse. / A. Ruszczynski, A. Shapiro // www.gloriamundi.org
  106. Sereda E.N., Rachev S.T., Bronshtein E.M., Sun W., Stoyanov S., Fabozzi F.J. Distortion Risk Measures in Portfolio Optimization / E.N. Sereda, S.T. Rachev, E.M. Bronshtein, W. Sun, S. Stoyanov, F.J. Fabozzi // University of Karlsruhe. 2008.
  107. Stoyanov S.V., Rachev S.T., Fabozzi FJ. Probability metrics applied to problems of portfolio theory Electronic resourse. / S.V. Stoyanov, S.T. Rachev, F.J. Fabozzi // www.gloriamundi.org
  108. Szego G. Risk measures for the 21sr century / G. Szego // Wiley & Son Chichester. 2004.
  109. Tschoegl A.E. The key to risk management: management Electronic resourse. / A.E. Tschoegl // www.gloriamundi.org
  110. Uryasev S. Conditional Value-at-Risk: Optimization Algorithms and Applications / S. Uryasev // Financial Eng. News. 2000. — № 14. — P. 1−5.
  111. Wang S. Aggregation of correlated risk portfolios: models and algorithms Electronic resourse. / S. Wang // www.gloriamundi.org
  112. Wang S. A set of new methods and tools for enterprise risk capital management and portfolio optimization Electronic resourse. / S. Wang // www.gloriamundi. org9 и
  113. Zhang Y., Rachev S. Risk attribution and portfolio performance measurement an overview Electronic resourse. / Y. Zhang, S. Rachev. — 2004. // www.gloriamundi.org
  114. К вопросу об управлении портфелем Electronic resourse. // http://www.intemettrading.ru/prog27.php7idjage=27
  115. Modern Portfolio Theory Electronic resourse. // http://en.wikipedia.org/.
  116. Post-Modern Portfolio Theory Electronic resourse. // http://en.wikipedia.org/
Заполнить форму текущей работой

На отлично!