title: Construction of an investment portfolio with minimal risk
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Окулов Виталий Леонидович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Okulov Vitalij Leonidovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Лущев Арсений Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Lusev Arsenij Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Березинец Ирина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Berezinec Irina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-07-31T18:26:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-07-31T18:26:52Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 063308
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/30539
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Данная работа посвящена построению инвестиционного портфеля с минимальным риском. Наиболее распространенной моделью оптимизации портфеля ценных бумаг является модель Гарри Марковица. Несмотря на свою популярность, данная модель имеет два существенных недостатка. Во-первых, в рамках модели Марковица риск измеряется как дисперсия, которая характеризует отклонение доходности от ожидаемой как в большую, так и в меньшую сторону. В то же время многие инвесторы заинтересованы в оценке риска убытков их портфеля. Для преодоления данного недостатка может использоваться альтернативная мера риска: CVaR (Conditional Value-at-Risk). Во-вторых, модель Марковица основана на гипотезе о многомерном нормальном распределении доходностей активов, входящих в портфель. Зачастую данное допущение не выполняется на практике. Для преодоления этого допущения может использоваться класс копула-GARCH моделей. Целью данной работы является построение инвестиционного портфеля с минимальным значением меры риска CVaR. Построение данного портфеля осуществлялось с использованием двух методов: при помощи копула-GARCH модели и на основе исторических данных соответственно. Причем построение портфеля осуществлялось для двух временных интервалов: когда доходности активов, входящих в портфель, были стационарными и нестационарными соответственно. Результаты исследования показали, что на стационарном интервале портфель с минимальным значением CVaR, построенный по историческим данным, был более предпочтительным в сравнении с портфелем, построенным с использованием копула-GARCH модели. Однако на нестационарном интервале уже более предпочтительным являлся портфель, построенный при помощи копула-GARCH модели. В связи с этим был сделан вывод, что в периоды высокой волатильности рынков портфель с минимальным значением CVaR, построенный с использованием копула-GARCH модели лучше защищает инвесторов от несения убытков, чем портфель, построенный по историческим данным.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: This paper focuses on the construction of an investment portfolio with minimal risk. The Markowitz model is the most common portfolio optimization model. Despite its popularity, the Markowitz model has two serious drawbacks. Firstly, within the framework of the Markowitz model, portfolio risk is measured as the variance of portfolio returns. Variance measures the deviation of returns from the expected return in both directions. However, many investors seek to measure the risk of portfolio losses. In order to overcome this drawback, CVaR (Conditional Value-at-Risk) risk measure could be used in portfolio optimization instead of variance. Secondly, the Markowitz model is based on the assumption of multivariate normality of assets’ returns. Multivariate normality assumption is often violated in practice. One can use copula-GARCH models in order to overcome this assumption. The goal of this paper is to construct an investment portfolio with minimal value of CVaR risk measure. The minimal-CVaR portfolio was constructed via two methods: the copula-GARCH model and historical data. Portfolio optimization was performed for two different time periods: when returns of the assets, included in the portfolio, were stationary and non-stationary respectively. The results of the research show that the portfolio built with the use of historical data outperformed the portfolio built via the copula-GARCH model during the period of assets’ returns stationarity. However, during the period of non-stationarity, the portfolio built with the use of the copula-GARCH model outperformed the portfolio built with the use of historical data. The conclusion made is that during highly volatile periods minimal-CVaR portfolio built via the copula-GARCH model protects investors from losses better than the portfolio built with the use of historical data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Инвестиционный портфель с минимальным риском
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: модели условной гетероскедастичности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: копулы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Investment portfolio with minimal risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: conditional heteroscedasticity models
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: copulas
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Construction of an investment portfolio with minimal risk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Построение инвестиционного портфеля с минимальным риском
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_LusevAC.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30539/1/VKR_LusevAC.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 929,34 kB
resources.filename: VKR_LusevAS.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30539/2/VKR_LusevAS.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,42 MB
resources.filename: reviewSV_Lusev_A._Otzyv_NR_Bakalavry_2021.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/30539/3/reviewSV_Lusev_A._Otzyv_NR_Bakalavry_2021.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 165,74 kB