УДК 669+621+519.6

Шевченко А.В., Шевченко Н.Ю., Гореславець А.М.

ФОРМУВАННЯ ОПТИМАЛЬНОГО ІНВЕСТИЦІЙНОГО ПОРТФЕЛЯ НА ОСНОВІ МОДЕЛІ СКОРИНГу

Донбаська державна машинобудівна академія

 

This article considers the need for decision support system for the analysis of portfolio investments of industrial enterprises. The model scoring securities for portfolio optimization, which allowed consideration of risk, return and liquidity of investment projects.

Key words: scoring, investment, portfolio investment, decision support system.

В даній роботі розглянуто необхідність створення системи підтримки прийняття рішень при формуванні портфеля інвестицій промислового підприємства. Використано модель скорингу цінних паперів для портфельної оптимізації, що дозволило врахувати ризик, доходність та ліквідність інвестиційних проектів.

Ключові слова: скоринг, інвестиції, портфель інвестицій, система підтримки прийняття рішень.

Формування ринкового механізму в Україні, як і в розвинених європейських країнах, має кредитний характер. Більшість ринкових суб'єктів, що діють на основі ділових контактів, приймають на себе зобов’язання у формі цінних паперів. Саме взаємні зобов'язання підприємців гарантують стабільність економічної системи суспільства. Значимі цінні папери й у платіжному обігу кожної країни. За допомогою цінних паперів здійснюється інвестиційний процес, коли інвестиції автоматично спрямовуються в найефективніші сфери економіки, а отже їх одержують найбільш життєздатні ринкові структури. Хоча ринок цінних паперів (фондовий ринок) виступає складовою частиною фінансової системи країни, але в Україні знаходиться скоріше на стадії становлення, ніж активного функціонування.

Активність українського фондового ринку спостерігалася в період приватизації, коли за допомогою цінних паперів власність держави перетворювалася у власність акціонерних товариств. На даний момент ринок цінних паперів з відповідною йому системою фінансових інститутів повинен стати сферою, де формуються фінансові джерела економічного зростання, концентруються і розподіляються інвестиційні ресурси, формується оптимальний інвестиційний портфель.

Працюючи на ринку цінних паперів, інвестор повинен дотримуватися принципу диверсифікованості внесків: прагнути до розмаїтості фінансових активів з метою зменшення ризику втрати внесків. Основною задачею інвестора є виявлення серед множини цінних паперів такої їхньої сукупності, у яку можна інвестувати кошти, не піддаючи свої вкладення високому ризику.

Основоположником теорії оптимального портфеля є Г. Марковіц, суть моделі якого полягає у трактуванні очікуваної прибутковості цінного паперу як середньої величини часового ряду попередніх значень її прибутковості, а ризику – як середньоквадратичного відхилення цього ряду [1–4].

Спроби розвитку і поліпшення моделі Марковіца стали поштовхом для серйозних наукових результатів у сфері вивчення ризику та прибутковості економічних об'єктів і диверсифікованості інвестиційних стратегій. В останнє десятиліття при аналізі фондових ринків, у тому числі для рішення задач портфельної оптимізації, почали використовуватися елементи штучного інтелекту (теорія нечітких множин і нечітка логіка, нейроні мережі, генетичні алгоритми і т.д.) [2–3]. Це дозволило не тільки враховувати при розрахунках невизначеність зовнішнього середовища, але й одержувати в прийнятний термін рішення для оптимізаційних задач великої розмірності з досить високою точністю.

У більшості відомих моделей портфельної оптимізації вихідними даними виступають прибутковості цінних паперів (розраховані за історичними даними, чи представлені у вигляді експертних оцінок, або отримані з одночасним врахуванням статистики і думок експертів). Ризик, як правило, вважається функцією прибутковості, причому форми цієї функції можуть бути різноманітні. При цьому інші фактори в цих моделях не враховуються, через високу складність і розмірність задач, що обумовлює формування портфеля тільки за результатами аналізу і прогнозування прибутковості.

Деякі дослідники вважають за доцільне враховувати в моделі портфельної оптимізації третій важливий критерій привабливості цінних паперів – їхню ліквідність. Були розроблені моделі, у яких використовуються альтернативні критерії оптимізації, наприклад, модель мінімізації терпимості інвестора [4].

Іншим напрямком вдосконалення теорії Г. Марковіца є модель скорингу цінних паперів, яка дозволяє враховувати вплив фундаментальних і цінових факторів, особливостей зовнішнього середовища на оптимальність портфеля і незалежний розгляд прибутковості, ризику і ліквідності [5]. Тобто актуальним стає створення системи підтримки прийняття рішень для формування оптимального інвестиційного портфеля на основі методу скорингу.

Скоринг – це процес оцінювання, побудови рейтингу і виділення рейтингових класів деяких об'єктів у межах однорідної групи на основі розрахунку комплексного оціночного показника для кожного об'єкта, з врахуванням кількісних і якісних факторів, що впливають на якість об'єкта, і значимості даних факторів для експертів [5]. В якості об’єктів аналізу будемо використовувати інвестиційні та інноваційні проекти промислового підприємства.

У загальному виді математична модель скорингу формулюється так:

,                         (1)

де J – показник інвестиційної привабливості проекту; pret , prisk , pi – степені значимості для інвестора відповідно прибутковості, ризику і ліквідності; , ,  – нормовані значення показників, що впливають відповідно на прибутковість, ризик, ліквідність; Nret, Nrisk, NL – кількість показників, що впливають відповідно на прибутковість, ризик, ліквідність; , ,  степені значимості i-го показника відповідної групи.

Одержаний у результаті скорингу показник інвестиційної привабливості може бути основою побудови рейтингу проектів, виділення в ньому інвестиційних і неінвестиційних класів для портфельної оптимізації.

Для консервативного інвестора, що надає перевагу вкладанню коштів з меншим ризиком, але й у менш дохідні проекти, модель скорингу має наступний вигляд (prisk>pі>pret):

.                                    (2)

Для агресивного інвестора прибутковість має більше значення ніж ризик, а також підвищується значимість ліквідності, і модель трансформується (pret>pі>prisk):

.                       (3)

Наведена математична модель дозволяє розраховувати рейтинги привабливості проектів в залежності від типу інвестора.

При автоматизації наведеного алгоритму слід враховувати, що дана методика забезпечує лише підтримку прийняття рішень, а отримані результати повинні бути переглянуті особою, що приймає рішення. Крім того, необхідно враховувати розмір суми грошей, виділених на інвестування.

Порівняння оптимальних портфелів для різних типів інвесторів можна представити графічно (умовний приклад) (рис. 1).

Що стосується перспективи подальшого удосконалення створеної СППР для оптимізації портфеля цінних паперів, то можливе введення нових методів оптимізації в існуючу систему (наприклад, оптимізацію на основі генетичного алгоритму), що дасть можливість у залежності від зовнішніх факторів здійснювати вибір методу оптимізації і проводити аналіз на основі впровадженої моделі цього методу.

Таким чином, створений програмний продукт як основа для побудови методики оптимізації портфеля інвестицій дозволяє враховувати в узагальненому агрегованому показнику, поряд із прибутковістю і ризиком, фактор ліквідності, досліджувати ризик незалежно від прибутковості цінних паперів, інтерпретувати терпимість інвестора до ризику за допомогою ступеня значимості прибутковості, ризику і ліквідності. При цьому слід зазначити, що запропонована система може використовуватися як для формування оптимального портфеля цінних паперів, так і для інвестиційно-інноваційних портфелів підприємств.

 

Рис. 1. Візуалізація вихідних даних

 

Література:

1.                Кудрявцева М.Г. Оценка ценовых рисков на основе индивидуальных стратегий: дис. канд. экон. наук: 08.00.10: защищена в 2004 г. / Кудрявцева М.Г. – Москва, 2004. – 131 с.

2.                Перепелица В.А. Управление институциональными инвесторами Республики Беларусь портфелем ценных бумаг: автореф.  дис. канд. экон. наук: 08.00.10 / В.А. Перепелица. – БГЭУ. – Мн., 2004. – 21 с.

3.                Скоринг оценка заемщиковфизических лиц [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.franklin-grant.ru/ru/services/banks-scoring-consumer.asp.

4.                Синявская О.А. Совершенствование методики оценки инвестиционной привлекательности эмитентов ценных бумаг // Экономический механизм формирования национальной модели развития экономики Республики Беларусь [Текст]: материалы науч.-практ. конф. (Минск, 22-23 февр. 2005 г.). – Мн.: БГЭУ, 2005. – 76 с.

5.                Железко Б., Синявская О. Скоринг ценных бумаг как способ оптимизации инвестиционных решений // Финансовый директор. – 2005. – №5 – 71 с.