Вычисление ожидаемых доходностей и стандартных отклонений портфелей
Исходя из подхода Марковица к инвестициям, инвестор должен обратить особое внимание на конечное (в конце периода) благосостояние W1. Это означает, что, принимая решение, какой портфель приобрести, и используя свое начальное (в начале периода) благосостояние W0 инвестор должен обратить особое внимание на эффект, который различные портфели оказывают на W1. Этот эффект может быть выражен через ожидаемую доходность и стандартное отклонение каждого портфеля.
Как было отмечено ранее, портфель представляет собой набор различных ценных бумаг. Таким образом, кажется логически правильным, что ожидаемая доходность и стандартное отклонение портфеля должны зависеть от ожидаемой доходности и стандартного отклонения каждой ценной бумаги, входящей в портфель. Также кажется очевидным, что значительное влияние оказывает то, какая часть начального капитала была инвестирована в данную ценную бумагу.
Ожидаемая доходность равна:
Где, Xi – доля начальной стоимости портфеля, инвестированная в ценную бумагу i; ri – ожидаемая доходность ценной бумаги i.
Теперь рассмотрим как вычисляется отклонение. Для портфеля, состоящего из N ценных бумаг оно составит:
Где σij – ковариация доходности ценных бумаг i и j.
Ковариация – это статистическая мера взаимодействия двух случайных переменных. То есть это мера того, насколько две случайные переменные, такие, например, как доходности двух ценных бумаг i и j, зависят друг от друга. Положительное значение ковариации показывает, что доходности этих ценных бумаг имеют тенденцию изменяться в одну сторону, например лучшая, чем ожидаемая, доходность одной из ценных бумаг должна, вероятно, повлечь за собой лучшую, чем ожидаемая, доходность другой ценной бумаги. Отрицательная ковариация показывает, что доходности имеют тенденцию компенсировать друг друга, например лучшая, чем ожидаемая, доходность одной ценной бумаги сопровождается, как правило, худшей, чем ожидаемая, доходностью другой ценной бумаги. Относительно небольшое или нулевое значение ковариации показывает, что связь между доходностью этих ценных бумаг слаба либо отсутствует вообще. Очень близкой к ковариации является статистическая мера, известная как корреляция. На самом деле, ковариация двух случайных переменных равна корреляции между ними, умноженной на произведение их стандартных
отклонений:
|
|
Коэффициент корреляции всегда лежит в интервале между -1 и +1. Если он равен - 1, то это означает полную отрицательную корреляцию, если +1 — полную положительную корреляцию. В большинстве случаев он находится между этими двумя экстремальными значениями.
|
|
ПОРТФЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Дата добавления: 2015-12-20; просмотров: 22; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!