Построение устойчивого к модельному риску портфеля акций на российском рынке

Данная работа посвящена решению задачи оптимизации инвестиционного портфеля по Марковица. Результат модели сильно зависит от входных параметров. В целях снижения чувствительности к ним и для того, чтобы избежать экстремальные значения весовых коэффициентов активов в портфеле, используется регуляризация. Для анализа того, как влияет введение регуляризации в задачу, используется две методологии. Первая основана исключительно на исторических данных. В общем виде происходит оценка по модели с различными типами ковариационных матриц и двумя видами регуляризирующих алгоритмов, а затем рассчитываются метрики результативности портфеля на тестовой выборке. Модель переоценивается и использованием скользящего окна. Агрегированные результаты подвергаются статистическому тесту Уилкоксона. Второй метод может быть использован при управлении рисками в разрезе портфельного инвестирования. В работе используется копулярный подход для симуляции данных. Это позволяет проанализировать распределение метрик. Оба анализа ведут к тому, что использование регуляризации способно снизить ошибку – отклонение реализованной доходности от целевой. В то же время использование AR-GARCH модели до расчета входных параметров позволяет снизить ошибку без использования регуляризации значительно больше, чем при использовании других типов ковариационных матриц. В случае подхода, основанного на симуляциях, наблюдается некий уровень целевой доходности, при котором портфель с регуляризацией оказывается эффективнее, чем портфель без нее.