Структура инвестиционного портфеля на рынках с несимметричным распределением доходностей акций

Одним из ключевых вопросов финансовой сферы является влияние инвестиционного риска на ожидаемую доходность от вложений. Ответ на этот вопрос попытался дать У.Шарп, предложив в начале 60-х годов прошлого века модель ценообразования активов (САРМ). Данная модель действительно связывает инвестиционные риски и ожидаемую доходность, но с помощью предпосылок, не способных привести к точным выводам. Все предпосылки, используемые для САРМ, представляют собой математический идеал, пригодный, скорее, для теоретизации. Разумеется, предпосылки далёкие от жизни, не могли не стать предметом критики специалистов, как и вся модель. В данной работе произведено исследование ключевых идей модели ценообразования активов и развитие этих идей в историческом контексте. Также показана несомненная нужность подобной модели для фондового рынка. Основной особенностью работы является тестирование моделей одностороннего риска с использованием полудисперсии. Таким образом, исследование проводит параллель между традиционным подходом (CAPM) и односторонними подходами к оценке активов: моделью Хогана-Варрена (ES-CAPM), моделью Бавы-Линденберга (LPM-CAPM), моделью Харлоу-Рао (Harlow-Rao), моделью Эстрады (D-CAPM). Сочетание различных алгоритмов позволяет рассчитать бета-коэффициенты и оценить ожидаемый доход по каждому методу. Это необходимо для того, чтобы выбрать наилучшую модель, на базе которой можно формировать оптимальный инвестиционный портфель. Для анализа были использованы данные о ежедневных и ежемесячных доходностях наиболее ликвидных акций российского фондового рынка, которые входят в базу расчета рыночного индекса РТС. Исходные данные охватывали цены акций за период с января 2010 г. по январь 2017 г.. В результате была подтверждена гипотеза о наличии преимуществ у односторонних моделей CAPM перед традиционной. Эти преимущества сохраняются как при регрессионном анализе, так и при непосредственном формировании структуры инвестиционного портфеля.