Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Математическое моделирование и анализ инвестиционной деятельности предприятия на основе реальных опционов

Диссертация: Математическое моделирование и анализ инвестиционной деятельности предприятия на основе реальных опционов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: Научно-технической конференции ИжГТУ, посвященной 50-летию образования ИжГТУ (Ижевск, 2002), VI Международном Конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, 2004), Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Методика оценки инвестиционных проектов на основе реальных опционов
    • 1. 1. Понятие инвестиционного проекта
    • 1. 2. Классические модели оценки инвестиционных проектов
    • 1. 3. Релевантность денежных потоков от активов
    • 1. 4. Методика оценки инвестиционных решений, основанная на анализе реальных опционов
    • 1. 5. Основные понятия опционов
    • 1. 6. Реальные опционы в инвестиционных проектах
    • 1. 7. Полученные результаты и
  • выводы
  • 2. Методы оценивания и математическое моделирование финансового риска в условиях неопределенности
    • 2. 1. Эконометрическое оценивание уровня волатильности
      • 2. 1. 1. Модели процессов с резкими изменениями вариации
      • 2. 1. 2. Модели процессов с детерминированной вариацией
      • 2. 1. 3. Оценивание параметров моделей с изменяющейся вариацией
    • 2. 2. Непараметрические методы оценки возможных финансовых потерь
    • 2. 3. Параметрический метод расчета возможных финансовых потерь
    • 2. 4. Полученные результаты и
  • выводы
  • 3. Экономико-математические модели управления инвестиционными проектами
    • 3. 1. Математическая модель волатильности акционерного капитала
      • 3. 1. 1. Основная модель оценки стоимости капитала
      • 3. 1. 2. Аппроксимация волатильности собственного капитала
      • 3. 1. 3. Волатилъностъ активов фирмы, финансируемой за счет выпуска акций и долговых обязательств
      • 3. 1. 4. Волатилъностъ акционерного капитала в случае, когда фирма финансируется за счет выпуска акций и варрантов
      • 3. 1. 5. Волатилъностъ акционерного капитала в случае, когда фирма финансируется за счет выпуска акции, варрантов и долговых обязательств
    • 3. 2. Математическая модель оптимизации портфеля опционов в условиях ограниченной информационной среды
      • 3. 2. 1. Постановка задачи
      • 3. 2. 2. Проблема оптимального инвестирования
      • 3. 2. 3. Ограничения, накладываемые на предпочтения
      • 3. 2. 4. Оптимальное инвестирование в условиях частичного равновесия
    • 3. 3. Полученные результаты и
  • выводы
  • 4. Методика оценки инвестиционных проектов, интегрированных в производственное предприятие
    • 4. 1. Оценка интегрированных инвестиционных проектов
    • 4. 2. Информационная база для оценки основных характеристик эффективности инвестиций в производственное предприятие
    • 4. 3. Полученные результаты и
  • выводы

Математическое моделирование и анализ инвестиционной деятельности предприятия на основе реальных опционов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

исследования. Сегодня рост прямых инвестиций в производственный сектор в России сдерживается неблагоприятным инвестиционным климатом, одной из составляющих которого является отсутствие моделей, позволяющих дать адекватную оценку доходности проекта и возникающим при его реализации рискам. Следует признать, что в настоящее время не существует общей теоретической модели инвестиционного проекта, которая бы давала возможность описать механизм управления инвестициями в общем случае.

Традиционный подход к формированию корпоративной стратегии предполагает следующее. Имея в своем распоряжении совокупность действенных аналитических методов, топ-менеджеры способны составить прогноз развития любой отрасли бизнеса с точностью, достаточной для выбора конкретного стратегического направления. Однако анализ дисконтированных денежных потоков требует, чтобы представление о будущем оказалось достаточно четким, а для этого часто приходится жертвовать таким фактором, как неопределенность. Если же будущее туманно, то подобный подход становится, в лучшем случае, лишь минимально полезным, а в худшем — просто опасным. Недооценка фактора неопределенности может привести к выбору стратегии, не позволяющей компании ни защититься от угроз со стороны конкурентов, ни воспользоваться теми уникальными возможностями, которые открываются в ситуации высокой неопределенности. Опасна и другая крайность: будучи не в состоянии разработать стратегию, базирующуюся на традиционном анализе, некоторые менеджеры полностью отказываются от строгих рамок планирования и начинают принимать сугубо интуитивные решения.

Компаниям, постоянно вынужденным предпринимать те или иные стратегические шаги в условиях неопределенности, нужен подход, свободный от обеих крайностей. Как правило, даже в ситуации чрезвычайно высокой неопределенности менеджеры имеют некое общее представление о стратегических приоритетах фирмы. Поэтому существует потребность в концепции, позволяющей разработать стратегию эффективного управления компанией, соответствующую тем условиях неопределенности, в которых приходится функционировать фирме, и доступной менеджменту информации.

При этом в последние годы была предпринята попытка расширить рамки традиционного подхода дисконтирования денежных потоков путем использования в анализе так называемых «реальных опционов». Хотя такой подход позволил учесть ряд важных моментов, например, возможность менеджмента гибко реагировать на наступление (или ненаступление) некоторого события в будущем, привлечение аппарата, разработанного для финансовых опционов, определило его недостатки: во-первых, многогранность инвестиционных проектов в реальной экономике не позволяет обойтись стандартными математическими моделями колли пут-опционов, во-вторых, повсеместное использование формулы Блэка-Шоулза даже в ситуациях, когда она неприменима в силу предпосылок модели, дискредитировало саму идею «реальных опционов» в глазах специалистов. В связи с этим построение математической модели, позволяющей соединить существующие подходы в единую общую концепцию, дополненную адекватными реальйой экономике возможностями управления, видится крайне интересной и актуальной задачей.

Степень научной разработанности проблемы. Значительный вклад в развитие теории инвестиций и инвестиционного менеджмента внесли, прежде всего, лауреаты Нобелевских премий по экономике П. Самуэльсон (1970), Дж. Тобин (1981), Ф. Модильяни (1985), М. Миллер, Г. Маркович, У. Шарп (1990), Р. Мертон, М. Шоулс (1997), Р. Ингл (2003).

Вопросы теории инвестиционного проектирования и построение экономико-математических моделей и методов для оценки и управления инвестиционными рисками рассматривались в работах многих отечественных и зарубежных специалистов. Среди научных трудов по этой проблематике необходимо отметить работы JI.O. Бабешко, A.B. Воронцовского, Д. А. Ендовицкого,.

М.А. Лимитовского, Ю. П. Лукашина, A.B. Мельникова, Я. М. Миркина, Д. М. Михайлова, Т. Н. Первозванской, A.A. Первозванского, М. М. Рогова, Е. М. Четыркина, Г. Александера, Ю. Бригхейма, Дж. Бэйли, Г. Дженкинса, Дж. Линтнера, О. Моргенштерна, С. Майерса, Дж. Маршалла, Ф. Найта, К. Паррамоу, Р. Смита, А. Фишера и др. Вклад всех этих ученых в создание и развитие количественной теории управления инвестициями, несомненно, огромен. Однако следует признать, что современные развитие финансового рынка и глобализация экономики ставят перед научными исследованиями в области инвестиционного проектирования новые задачи, требующие оригинальных решений и быстрого применения на практике.

Целью диссертационной работы является разработка и научное обоснование экономических и методических решений, направленных на построение математических моделей и оценок инвестиционных проектов на базе реальных опционов, позволяющих принимать оптимальные решения по снижению рисков финансовой деятельности хозяйствующих субъектов, а также на создание технологий эффективного управления капиталом в условиях российского финансового рынка, что будет способствовать устойчивости осуществления трансакций субъектами рынков и стабилизации экономической ситуации в стране в целом.

Достижение поставленной цели потребовало решения следующих задач:

— анализ классических моделей оценки экономической эффективности инвестиционных проектов;

— исследование методологических подходов к оценке эффективности инвестиционного проекта на базе реальных опционов;

— разработка методов оценивания инвестиционных проектов, связанных с возникновением значительных убытков в условиях высокой волатильности показателей финансового рынка;

— построение динамической модели гибридного финансирования инвестиционного проекта за счет выпуска акций, варрантов и долговых обязательств;

— построение математической модели оптимизации стратегии управления портфелем опционов, учитывающей имеющуюся у инвестора информацию о финансовом рынке.

Объектом исследования являются производственные предприятия и их инвестиционная деятельность.

Предметом исследования являются математические методы и модели оценивания и управления инвестиционными проектами.

Теоретическая и методологическая основа исследования. Методологической и теоретической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых по финансовому менеджменту, теории рисков, теории вероятностей, статистики, случайных процессов и эконометрики. В процессе работы над диссертацией использовались методы теории экстремальных величин, прикладной статистики. Использовались также основные законодательные и нормативные акты, постановления Правительства РФ, регулирующие функционирование фондового рынка в РФ, а также методические материалы, регламентирующие выбор методов ведения деятельности на финансовых рынках.

Научная новизна результатов диссертации состоит в следующем:

— выделены проблемы оценки и управления инвестиционными проектами, решаемые с помощью технологии реальных опционов;

— с помощью индикаторов событий, соответствующих реальным опционам, модифицирована формула расчета чистой приведенной стоимости, лежащая в основе классического БСР-анализа эффективности инвестиционного проекта;

— разработана новая математическая модель финансовых рисков возникновения существенных убытков при экстремальных изменениях стоимости финансовых активов;

— построена эконометрическая модель для оценивания изменчивой вола-тильности, использующая в качестве модели функции распределения инноваций обобщенное распределение Парето;

— в рамках построенной модели гибридного финансирования за счет выпуска акций, варрантов и долговых обязательств выведено уравнение, устанавливающее критическую точку номинальной стоимости активов, при которой происходит исполнение варранта;

— выведена аналитическая аппроксимация волатильности акционерного капитала в случае, когда фирма финансируется за счет выпуска акций, варрантов и долговых обязательств;

— построена модель оптимизации стратегии управления портфелем дери-вативов, состоящих из опционов колл и пут с различной ценой исполнения.

Практическая значимость работы. Предложенные в диссертации рекомендации в обобщенном виде обосновывают модели поведения инвестиционных компаний и производственных предприятий, занимающихся инвестиционной деятельностью. Теоретические положения, рекомендации и выводы работы использованы в учебном процессе по дисциплинам: «Теория риска», «Стохастическая финансовая математика» в ГОУ ВПО «Удмуртский государственный университет.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на: Научно-технической конференции ИжГТУ, посвященной 50-летию образования ИжГТУ (Ижевск, 2002), VI Международном Конгрессе по математическому моделированию (Нижний Новгород, 2004), Международной научно-технической конференции «Информационные технологии в инновационных проектах» (Ижевск, 2004, 2005), Международной конференции Российской научной школы «Инноватика-2005» (Сочи, 2005), V Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и перспективы российской экономики» (Пенза, 2005), Международных конференциях «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007).

Реализация в производственных условиях. Положения, разработки и рекомендации диссертационной работы внедрены в ОАО «Элеконд».

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 работ общим объемом 7,25 п.л., в том числе 6 единолично. Автор имеет 6 научных трудов в изданиях, выпускаемых в РФ и рекомендуемых ВАКом для публикации основных результатов диссертаций.

Структура диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка литературы и 7 приложений. Основное содержание работы изложено на 185 страницах. В работе содержатся 15 таблиц и 8 рисунков. Список использованной литературы включает 162 источника.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В результате проведенных комплексных исследований по анализу и математическому моделированию управления инвестиционными проектами можно сделать следующие выводы.

1. Обосновано, что инвестирование представляет собой воздействие финансовых отношений на хозяйственный процесс между субъектами инвестиционной деятельности, для которых долгосрочное инвестирование (в частности, его интенсивность, качество, доступность и безопасность) является фундаментальной основой активного развития.

2. Для оценки инвестиционного проекта, не имеющего выделенного коммерческого результата, предложена методика, основанная на дифференциальном денежном потоке, определяемом как разность между релевантными затратами по базисному и по анализируемому вариантам.

3. Установлено, что реальные опционы, применяемые для оценки соотношения обязательств и собственного капитала, дают возможность решить следующие три проблемы. Во-первых, реальные опционы позволяют оценить стоимость капитала для гибридных форм финансирования таких, как конвертируемые облигации, долг с правом участия в акционировании, долг с варрантом или обеспечением активами компании, конвертируемые привилегированные акции, облигации с правом их отзыва эмитентом. Во-вторых, данный метод дает уточнение структуры капитала и финансового рычага. В-третьих, реальные опционы дают оценку схем финансирования проектов и сделок с привлечением большого количества заемного капитала.

4. Формула расчета чистой приведенной стоимости, лежащая в основе классического ВСБ-анализа эффективности инвестиционного проекта, модифицирована с помощью индикаторов событий, соответствующих реальным опционам. На основе этого, инвестиционный проект представляется как портфель реальных опционов пут и колл с разными ценами исполнения и временами исполнения. Все это позволяет применять широко известную технику расчета цены опционов с помощью формулы Блэка-Шоулза к решению проблем, неразрешимых стандартным БСР-анализом.

5. Предложена математическая модель, описывающая статистические свойства экстремальных изменений стоимости финансовых показателей рынков капитала, которая позволяет решать задачи, возникающие в области финансового менеджмента. Методика, использующая данную модель, дает возможность проводить оценивание потенциального ущерба в случае наступления экстремальных событий, являющихся редкими событиями, но наносящих значительный финансовый ущерб.

6. Разработана модифицированная эконометрическая модель оценивания изменчивой волатильности, использующая в качестве модели функции распределения инноваций обобщенное распределение Парето. Выявлено, что наилучшее приближение к исходным данным обеспечивают параметрическая модель ОАЯСН{, 1).

7. В рамках построенной модели гибридного финансирования за счет выпуска акций, варрантов и долговых обязательств выведено уравнение, устанавливающее критическую точку номинальной стоимости активов, при которой происходит исполнение варранта, и проведено исследование зависимости величины акционерного капитала от стоимости активов вблизи критической точки.

8. В результате проведенных исследований получена аналитическая аппроксимация волатильности акционерного капитала в случае, когда фирма финансируется за счет выпуска акций, варрантов и долговых обязательств. Выписанная формула позволила сделать вывод, что выпуск в обращение производных ценных бумаг типа варрантов приводит к существенному снижению волатильности капитала.

9. В работе построена модель оптимизации стратегии управления портфелем деривативов, состоящих из опционов колл и пут с различной ценой исполнения, но с одним периодом жизни. Для данной модели получен явный вид платежной функции оптимального портфеля, позволяющий на практике строить оптимальный портфель инвестиций в зависимости от существующей у инвестора информации.

Показать весь текст

Список литературы

  1. М.Ю. Рынок ценных бумаг-М.: Финансы и статистика, 1992.
  2. .И. Рынок ценных бумаг. Введение в фондовые операции-М.:Финансыи статистика, 1991.
  3. И.Т. Риск-менеджмент. М.: «Финансы и статистика», 1996.
  4. Э.А., Хмыз О. В. Рынки: валютные и ценных бумаг. М.: «Экзакмен», 2001.
  5. Боди 3., Мертон Р. Финансы. Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2000, 592 с.
  6. Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М.: Олимп-Бизнес, 1997. — 1120 с.
  7. О’Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами: Пер. с англ. М.: Дело Лтд, 1995
  8. Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: Полный курс: В 2-х т. СПб.: Экономическая школа, 1997.
  9. М. Анализ экономической эффективности капиталовложений: Пер. с англ. -М.: Инфра-М, 1996.
  10. А.Н. Рынки производных финансовых инструментов. М.: Инфра-М, 1996.
  11. Ван Хорн Дж. К. Основы управления финансами: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1996.
  12. В.А., Летчиков A.B. Управление финансовыми рисками: основные понятия и математические модели. Екатеринбург-Ижевск: Изд-во Института Экономики УрО РАН, 2004. — 104 с.
  13. П. Л., Лившиц В. Н., Смоляк С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов: Учебное практическое пособие. М.: Дело, 2001- 832с.
  14. Воронцовский А. В- Инвестиции и финансирование: методы оценки и обоснования. СПб.:.изд. С.-Петеррбург, ун-та, 1998.
  15. A.B. Основы теории выбора портфеля ценных бумаг // Вести. С.-Петербург, ун-та. Сер. 5. 1995. Вып. 1. С. 83−94.
  16. JI. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. -М.: ТВП, 1998.
  17. . Природа риска. // Страховое дело, № 6, 1994. с.41−44.
  18. Гурьев И.В., A.B. Лётчиков, Т. Ю. Фёдоров. Математические методы риск-менеджмента инвестиционных проектов. Екатеринбург — Ижевск: Изд-во ИЭ УРО РАН, 2007.- 59 с.
  19. А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки любых активов- Пер. с англ. 3-е изд. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2006.-1341 с.
  20. О.И., Кандидская O.A. Биржевое дело. Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ, 1997.'
  21. A.M., Лагоша Б. А., Хрусталев Е. Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. М.: Финансы и статистика, 1999.
  22. Л.Г. Анализ рисков операций с облигациями на рынке ценных бумаг. М.: «Филинъ», 1998.
  23. O.A. Управление финансовыми рисками: поиск оптимальной стратегии. М.: Издательство АО «Консалтбанкир», 2000.
  24. Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг.-М.: «Филинъ», 1998.
  25. В. В., Ковалев Вит. В. Учет, анализ и финансовый менеджмент: Учеб.-метод. пособие. М.: Финансы и статистика, 2006. — 688 е.: ил.
  26. A.A., Посредников В. К. Экономика поисково-разведочного бурения на нефть и газ. М.: Недра, 1985. — 186 с.
  27. Количественные методы финансового анализа, (под ред. Брауна С.Дж., Крицмена М.П.) М.: Инфра-М, 1996.
  28. Л. Узкий коридор для спасения отечества // Эксперт Урал. 2007. — № 10 (273), стр. 8 — 11.
  29. Т., Колер Т., Мурин Дж. Стоимость компании: оценка и управление / Пер. с англ. 2-го издания. М.: Олимп-Бизнес, 1999. — 565 с.
  30. В.Е. Измерение финансовых рисков // Банковские технологии. 1997. — № 7. — с. 74−81.
  31. М.В., Овчинников A.C. Технический анализ рынка ценных бумаг. М.: Инфра-М, 1996.
  32. Е., Алексеев А. Процентные деривативы и страхование рисков // Рынок ценных бумаг. 2001 — № 1. — с. 76−78.
  33. А. В. Лекции по финансовой математике. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004, 240 с.
  34. М. А. Инвестиционные проекты и реальные опционы на развивающихся рынках: Учеб.-практич. пособие. М.: Дело, 2004, — 528 с.
  35. А. Проблема метода при расчете value at risk // Рынок ценных бумаг. 2000 — № 21. — с. 54−58.
  36. А. Регулирование рыночных рисков банков на основе внутренних моделей расчета VaR // Рынок ценных бумаг. 2001 — № 2. — с. 65−70.
  37. А., Порох А. Анализ применимости различных моделей расчета value at risk на российском рынке акций // Рынок ценных бумаг. -2001 -№ 2.-с. 65−70.
  38. А., Филин С., Чугунов А. Риск-менеджмент. Ч. 1 // РИСК. № 4. 1999. С. 43−52.
  39. Ю.П. Оптимизация структуры портфеля ценных бумаг // Экономика и математические методы. 1995. Т. 31. Вып. 1. С. 138−150.
  40. Ю.П. Статистические методы изучения фондового рынка //Вопросы статистики. 1995. № 7. С. 14−21.
  41. К. Р., Брю С. Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика: Пер. с 13-го англ. изд. -М.: ИНФРА-М, 1999. -XXXIV, 974 с.
  42. В.И. Финансовая математика: Учеб. Пособие для вузов. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.
  43. Дж. Ф., Бансал В. К. Финансовая инженерия: полное руководство по финансовым нововведениям. М.: Инфра-М, 1998.
  44. Я.М. Управление рисками брокеров/дилеров // Рынок ценных бумаг. 2000. — № 23, с. 35−40.
  45. Я.М. Ценные бумаги и фондовый рынок. М.: Перспектива, фирма «Вестник», 1995.
  46. Д.М. Мировой финансовый рынок: тенденции развития и инструменты. М.: «Экзамен», 2000.
  47. Н. Г. Принципы экономике. СПб: Питер Ком, 1999. — 784 с.
  48. Ф. Понятия риска и неопределенности: Пер с англ. // THESIS. 1994. Вып.5 С. 12−28.
  49. Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер. с англ. М.: Наука, 1970.
  50. . Управление международными денежными потоками. -М.: Финансы и статистика, 1998.
  51. A.A., Первозванская Т. Н. Финансовый рынок: расчет и риск. М.: Инфра-М, 1994, 240 с.
  52. М.А. И прибыли, и убытки от неопределенности. Системный подход к проблеме управления экономическим риском. // РИСК, № 3−4, 1994.-с. 83−88.
  53. М.А. Иммунизация портфеля фирмы. // РИСК № 10−12, 1996. с. 50−57.
  54. М.А. Как обеспечить иммунитет портфеля к изменению процентной ставки. // Пенсионные фонды, № 2, 1996. с. 12−16.
  55. М.А. Консалтинг как бизнес. Системный подход к проблеме управления экономическим риском. //РИСК, «1, 1995. с. 36−39.
  56. М.А. Проблема выявления предпочтений в системе управления риском. //Portfolio, № 1, 1995. 11−12.
  57. М.А. Управление портфельным риском. // РИСК, № 4−5, 1995. с.53−55.
  58. М.А. Управление риском. Разбор зарубежных теорий с прицелом на их применение в условиях российского рынка. // РИСК, № 4, 1995. -с. 54−56.
  59. М.А. Если оценки не совпадают. Применение нейронных сетей для моделирований и согласования индивидуальных предпочтений по риску при управлении портфелем предприятия. //РИСК, № 5, 1997.
  60. М.А. Методика расчета оценки возможных потерь (Value at Risk, VaR) по открытым валютным позициям в условиях рисков российского валютного рынка. // Portfolio, v.3, 1997.
  61. М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001.
  62. К., Хьюс С. Управление финансовыми рисками. Пер. с. Англ. — М.: ИНФРА-М, 1996.
  63. Рэй Кристина И. Рынок облигаций: торговля и управление рисками. -М.: Дело, 1999.
  64. П. Экономика. Том 1. -М. НПО «Алгон», 1993.
  65. Е., Суховарова Е. Модули управления инвестиционным портфелем в современных АБС. Структура, реализация, сравнительный анализ // Бухгалтерия и банки. 1999. № 12. С. 39−50.
  66. С. А. Оценка эффективности инвестиционных проектов в условиях риска и неопределенности. (Теория ожидаемого эффекта). М.: Наука, 2002, 182 с.
  67. Дж., Паррамоу К. Количественные методы в финансах. -М.: Юнити, 1999.
  68. М., Сэвэдж JI Анализ выбора в условиях риска. // Российский экономический журнал. М.: Финансы и статистика, № 9,1993. с. 107−118.
  69. И.Ф., Чистов В. П., Лукьянов А. И. Оптимизация финансовых портфелей банков, страховых компаний, пенсионных фондов. М.: Дело, 1998.
  70. Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов. -М.: Дело Лтд. 1995.
  71. Е. В. Как оценить бизнес по аналогии: Методическое пособие по использованию сравнительных рыночных коэффициентов при оценке бизнеса и ценных бумаг / Е. В. Чиркова. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. — 190 с.
  72. У., Александер Г., Бэйли Дж. Ивестиции: Пер. с англ. -М.: ИНФРА-М, 2006. -XII, 1028 с.
  73. П. Модель ожидаемой полезности: разновидности, подходы, результаты, пределы возможностей. // THESIS, № 5, 1994. с. 29−80.
  74. Л., Бойд Б. Как покупать акции: Пер. с англ. М.: ПАИМС, 1992.
  75. А.А. Технический анализ товарного и финансового рынков. -М.: Инфра-М, 1996.
  76. К. Восприятие риска в психологии и экономической науке. // THESIS, № 5, 1994. с.81−90.
  77. Alexander С. Risk Management and Analysis, Measurement and Management. John Wiley&Sons, Inc. 1998.
  78. Amendment to Capital Accord to Incorporate Market Risks. Bank for International Settlements Basle Committee. January 1996.
  79. Amendment to the capital accord to incorporate market risks. Basle Committee on Banking Supervision. January 1996.
  80. Arditti F., John К Spanning the state space with options // J. Financial Quantitative Anal. 1980 V. 15. P. 1−9.
  81. Bangia Anil, Diebold Francis X., Schuermann T., Stroughair John D. Modeling Liquidity Risks, With Implications for Traditional Market Risk Measurement and Management, the Wharton financial institutions center working paper. 1999.
  82. Beeck H., Johannirig L., Rudolf B. Value-at-Risk-Limitstrukturen zur Steuerung und Begrenzung von Marktrisiken im Aktienbereich. Nr. 97/02.
  83. Benninga S., Blume M On the optimality of portfolio insurance. \ J. Finance 1985, V. 40. P. 1341−1352.
  84. Benninga S., Mayshar J. Heterogeneity and option pricing. \ Rev. Derivatives Res. 2000, V. 4. P. 7−27
  85. Bensoussan A., Crouhy M., Galai D. Black-Schoules approximation of complex option values: the cases of European compound call options and equity warrant. Working paper. НЕС School of Management, 1993.
  86. Bick A On the consistency of the Black-Scholes model with a general equilibrium framework. W.J. Financial Quantitative Anal. 1987, V. 22. P. 259−276.
  87. Black F., Sholes M. The pricing of options and corporate liabilities. \ Journal of Political Economy. 1973. Vol. 81. P. 637--659
  88. Blanco C. Component VaR, VaRdelta and Varbeta in Risk Management. (Paper presented at the UNICOM Risk&Return'99 Conference, London, 9−12 November 1999.)
  89. Bollerslev Т., Chou Ray Y., Kroner K.F. ARCH modeling in finance: a review of the theory and empirical evidence. J. Econometrics, 1992, v. 52, p. 5−59.
  90. Brealey R., Myers S. Principles of corporate finance. 6th edition. McGraw-Hill Higher Education. 2000.
  91. Breeden D., Litzenberger R. Prices of state contingent claims implicit in option pricesW J. Business 1978, V. 51. P. 621−651.
  92. Brehmer B. The Psychology of Risk. // В сборнике: Risk and Decisions. Edited by W.T. Singleton and J. Hovden, Wiley, 1987.
  93. Brennan M J. The pricing of contingent claims in discrete time models \ J. Finance 1979, V. 34. P. 53−68.
  94. Brennan M J., Solanki R. Optimal portfolio insurance \ J. Financial Quantitative Anal. 1981, V. 16. P. 279−300.
  95. Campbell J.V.,' Lo A.W., MacKinley A.C. The Econometrics of Financial Markets. Princeton Un. Press, 1997.
  96. Caouette J.B., Altman E.I., Narayanan P. Managing Credit Risk: The Next Great Financial Challenge. N.Y.: John Wiley&Sons, 1998.
  97. Capital adequacy directive (CAD). European Union. March 1993.
  98. Cass D., Stiglitz J. The structure of investor preferences and asset returns and separability in portfolio allocation \ J. Econ. Theory 1970, V. 2, P. 122−160.
  99. Cox J С., Huang С F. Optimum consumption and portfolio policies when asset prices follow a diffusion process \ J. Econ. Theory 1989, V. 49. P. 33−83
  100. Crnkovic C., Drachman J. A universal tool to discriminate among risk measurement techniques. Mimeo. Corporate Risk Management Group, J.P. Morgan. 1995.
  101. Cuthbertson K. Quantitative Financial Economics: Stocks, Bonds and Foreign Exchange. John Wiley&Sons, Inc. 1996.
  102. Doherty N.A. Integrated Risk Management: Techniques and Strategies for Reducing Risk. N.Y.: McGraw-Hill, 2000.
  103. Dowd K. Beyond Value at Risk: The New Science of Risk Management. Chichester: John Wiley&Sons, 1998.
  104. Downes J., Goodman J.E. Dictionary of finance and investment terms. 4th ed. N.Y.: Barron’s, 1995,
  105. Duffie D. Security Makets Stochastic Models. New York: Academic Press, 1988.
  106. Duffie D., Jackson M. Optimal innovation of futures contracts \ Rev. Financial Studies 1989, V. 2. P. 275−296.
  107. Dybvig P H., Ingersoll J E Mean-variance theory in complete markets \ J. Business 1982, V. 55. P. 233−252.
  108. Elton E.J., Gruber MJ. Modern Portfolio Theory and Investment Analyses. Fith Edition, N.Y., 1995.
  109. F.J. (ed.) Advances in fixed income valuation, modeling and risk management. Pennsylvania: Associates New Hope, 1997.
  110. Fabozzi F.J. Fixed income mathematics. 3rd ed. NY: McGraw-Hill. 1997.
  111. Fixed Income Mathematics: Analytical & Statistical Techniques (October 1996), by Frank J. Fabozzi.
  112. Franke G, Stapleton R., Subrahmanyam M. Who buys and who sells options: the role of options in an economy with background risk \ J. Econ. Theory 1998, V. 82. P. 89−109.
  113. Franke G, Stapleton R., Subrahmanyam M. When are options overpriced? The Black Scholes model and alternative characterizations of the pricing kernel Euro. Finance Rev. 2000, V. 3. P. 79−102.
  114. Friesen P. The Arrow Debreu model extended to financial markets \ Econometrica 1979, V. 47. P. 689−707.
  115. Frost C., Allen D., Porter J., Bloodworth P. Operational Risk and Resilience: Understanding and Minimizing Operational Risk to Secure Shareholder Value. Butterworth-Heinemann, 2000.
  116. Galai D., Masulis R. The option pricing model and the risk factor of stock. J. Financial Economics, 1976, v, 3, p. 53−81.
  117. Galai D., Schneller M. Pricing of warrants and the value of the firm. -J. Finance, 1978, v. 33, p'. 1333−1342.
  118. Gastineau G.L., Kritzman M.P. Dictionary of Financial Risk Management. -F.J. Fabozzi Associates, 1999.
  119. Geske R. The valuation of corporate liabilities as compound options. J. Financial and Quantitative Anal., 1977, v. 12, p. 541−552.
  120. Gibson L. Implementing the SEC risk requirements to improve shareholder value. Working paper. 1998.
  121. R. (ed.) Model Risk: Concepts, Calibration and Pricing. Risk Publications, 2000.
  122. Gitman L. J. Basic Managerial Finance, 2nd ed. Harper & Row, 1989. — P. 4.
  123. Hagan P. S., Woodward D.E., Caflisch R.E., Keller J.B. Optimal pricing, use and exploration of uncertain natural resources. Applied Mathematical Finance, 1994, vol. l, p. 87−108.
  124. Hakansson N. Welfare aspects of options and supershares \ J. Finance 1978, V. 33. P. 759−776.
  125. Не Н., Leland Н. On equilibrium asset price processes \ Rev. Financial Studies 1993, V. 6. P. 593−617.
  126. Huang Chi-fii, Litzenberger R.H. Foundations for financial economics. McGrow Hill, 1987. 225 p.
  127. Hull J.C., White A. The pricing of options on assets with stochastic volatilities. J. Finance, .1987, v. 42, p. 281−300.
  128. Jackson P., Maule D.J., Perraudin W. Bank capital and value-at-risk. // Journal of derivatives 4 (Spring). 1997. P.73−90.
  129. James Engle, Marianne Gizicki. Conservatism, Accuracy and Efficiency: comparing Value-at-Risk Methods / Working Paper / Australian Prudential Regulation Authority, Reserve Bank of Australia / Март, 1999.
  130. Johnston L., McConnell J. Requiem for a market: an analysis of the rise and fall of a financial futures contract \ Rev. Financial Studies 1989, V. 2, P. 1−24.
  131. Jorion P. Financial Risk Manager. Carli Management Corporation. 2000.
  132. Kimball R.C.'Economic profit and performance measurement in banking // New England Economic Review. 1998. July / August. P.35−53.
  133. King J. Operational Risk: Measurement and Modeling. John Wiley&Sons, Inc. 2001.
  134. Kreps D Multiperiod Securities and the Efficient Allocation of Risk: A Comment on the Black-Scholes Option Pricing Model (Chicago, IL: University of Chicago Press, 1982) chapter 6 pp 203−232.
  135. Kupiec P.C., O’Brien J.M. The pre-commitment approach: using incentives to set market risk capital requirements. Board of Governors of the Federal Reserve System. March 1997.
  136. Leibowitz, Martin L., Lawrence N., Bader, and Stanley Kogelman (1996): Return targets and shortfall risks.
  137. Leland H. Who should buy portfolio insurance \ J. Finance 1980, V. 35. P. 581−94
  138. Leonard M. Malz. Liquidity Risk Management. Sheshunoff Information Services, 1999.
  139. Linsmeier T.J., Pearson N.D. Risk Measurement: An Introduction to Value-at-Risk. University of Illinois at Urbana-Champaign. 1996.
  140. M., Borodovsky L. (eds.) The professional’s handbook of Financial Risk Management. Reed Educational and Professional Publishing Ltd. 2000.
  141. Managing Financial Risk: A Guide to Derivative Products, Financial Engineering and Value (3rd edition, July 1998), by Charles W. Smithson and Clifford W. Smith.
  142. H. Markowitz. Portfolio selection. \ Journal of Finance. 1952. V. 7.P.77.91.
  143. Marshall J. Measuring and Managing Operational Risk. John Wiley & Sons, Inc, 2000.
  144. Matten C. Managing Bank Capital. N.Y.: John Wiley & Sons. 1996.
  145. Mausser H., Rosen D. Beyond Var: From Measuring Risk to Managing Risk. // Algo Research Quarterly. Dec. 98. Vol. 1. No.5. P. 5−20.
  146. Merton R C. Optimum consumption and portfolio rules in a continuous time model \ J. Econ. Theory, 1971, V. 3. P. 373−413.
  147. Merton R.C. Theory of rational option pricing. Bell J. Econom. Manag. Sci., 1973, v. 4, p. 141−183.
  148. Mishra B. An introduction to Risk and Return. Course readings. WHU-Koblenz, Fall 2000.
  149. Munier B.R. A Guide to Decision-Making Under Uncertainty. // В сборнике Risk, decision and rationality., Dordrecht: D. Reidel Publishing Company, 1998.
  150. Peters E. Complexity, Risk and Financial Markets. John Wiley & Sons, Inc. 1999.
  151. Pliska S. A stochastic calculus model of continuous trading: optimal portfolios \ Math. Operations Res. 1986, V. 11. P. 371−382.
  152. Ross S. Options and efficiency \ Q. J. Econ. 1976, V. 90. P. 75−89.
  153. Rubinstein M. The valuation of uncertain income streams and the pricing of options \ Bell J. Econ. 1976, V. 7. P. 407−425.185
  154. Saunders A. Credit Risk Measurement: New Approaches to Value at Risk and Other Paradigm. John Wiley & Sons, Inc. 1999.
  155. Schwartz R.J., Smith C.M., Jr. (eds.) Derivatives Handbook: Risk Management and Control. N.Y.: John Wiley &Sons, 1997.
  156. Scott L.O. Option pricing when the variance changes randomly: theory, estimation, and applications. J. Financial and Quantitative Anal., 1987, v. 22, p. 419−438.
  157. Shimko D. A tail of two distributions \ Risk 1994, V. 7. P. 123−130.
  158. Smithson W., Smith C.W., Wilford Jr. D.S. Managing Financial Risk. A Guide to Derivative Products, Financial Engineering and Value Maximization. N.Y.: McGraw-Hill, 1998.
  159. Stapleton R., Subrahmanyam M. The valuation of options when asset returns are generated by a binomial process \ J. Finance 1984, V. 39. P. 1525−1539.
  160. Vaughan E. Risk Management. John Wiley & Sons, Inc. 1996.186
Заполнить форму текущей работой

На отлично!