Ульяновский Государственный Технический Университет Институт авиационных технологий и управления Кафедра экономики, управления и информатики Кунец Николай Львович КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В ПОРТФЕЛЬНОМ ИНВЕСТИРОВАНИИ Курсовая работа Специальность 061100 Менеджмент Предмет Инвестирование Группа АМд - 52 Руководитель Богданова Л.С. Допущен к, экзамену Оценка Ульяновск 2003 иОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ 1. Понятие кластерного анализа.2. Кластерный анализ в портфельном инвестировании 3. Алгоритм оптимизации портфеля с применением кластерного анализа.4. Кластеризация голубых фишек российского фондового рынка 22 ЗАКЛЮЧЕНИЕ.25 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.27 ВВЕДЕНИЕ Огромное множество инвестиционных инструментов, предоставляемых современным финансовым рынком, заставляет корпоративных инвесторов с каждым днем анализировать все большее количество финансовой информации.
Подчас успех инвестирования зависит от объема анализируемых финансовых данных, времени, затраченного на анализ, и вида, в котором представлены результаты.
Больше, быстрее, удобнее - вот основные требования, предъявляемые постоянно меняющимся финансовым рынком к методам анализа финансовых данных. При составлении больших диверсифицированных портфелей необходимо анализировать сотни финансовых инструментов по десяткам показателей за несколько прошлых лет. Это миллионы чисел, между которыми нужно выявить взаимосвязь и которые надо расположить в определенном порядке.
Ситуация на финансовом рынке меняется настолько быстро, что для поддержания оптимального соотношения доходность-риск анализ финансовых активов приходится проводить по несколько раз в день. При этом счет может идти если не на секунды, то на минуты. Результаты финансового анализа, представленные в виде больших массивов чисел, не сильно упрощают процесс принятия решений. Можно сгруппировать результаты в таком виде, чтобы процесс принятия решений стал более эффективным.
Можно визуализировать данные и результаты анализа так, чтобы аналитик разом мог охватить их взглядом. Процедура кластеризации решает вопрос о сходстве финансовых активов, характеризуемых значениями многих параметров, на основе формальных математических критериев. Это позволяет заменить длительный и трудоемкий процесс изучения и сравнения активов более быстрым вычислительным алгоритмом. Кроме того, будучи средством анализа многомерных данных, кластеризация позволяет выделить активы с близкими значениями всех параметров.
Объектом исследования данной курсовой работы являются РАО ЕЭС EESR, Мосэнерго MSNG, Сургутнефтегаз SNGS, Газпром GSPBEX и Татнефть TATN, Сибнефть SIBN и Ростелеком RTKM, а предметом исследования определение наиболее ликвидных акций российского рынка. Целью данной курсовой является исследование акций российского рынка. Для достижения цели в работе решаются следующие задачи анализ акций и выбор наиболее наджного кластера.
Для решения поставленных задач в работе используются следующие методы аналитические, графические, сравнительные. 1.
2. . Главное назначение кластерного анализа разбиение множества исследуемых... Понятие кластерного анализа. Название кластерный анализ происходит от английского слова cluster гро...
Кластерный анализ в портфельном инвестировании. Общеизвестно, что изменение курсовой стоимости и дивидендов различных ... Критическая величина разбиения предполагается равной квадратному корню... Пусть имеются N факторов X1 XN, предположительно влияющих на доходност... Как правило, от выявленных главных компонент зависит не менее 85 общей...
Предлагаемый алгоритм можно условно разбить на четыре основные стадии ... 2. При этом величина T должна значительно не менее чем в пять раз превыша... 3. Прогнозирование динамики выбранных факторов Результатом вышеуказанных ...
Кластеризация голубых фишек российского фондового рынка. В данном разделе проведен анализ наличия кластеров наиболее ликвидных ... данный анализ построен на корреляции переменных, то мы видим, что наиб... То есть на протяжении больше чем одного года, котировки данных акций к... Рис.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ Кластерный анализ включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры.
В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать горы информации к пригодным для дальнейшей обработки группам, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным. Кластерный анализ необходим для классификации информации, с его помощью можно определенным образом структурировать переменные и узнать, какие переменные объединяются в первую очередь, а какие следует рассматривать отдельно.
Большое достоинство кластерного анализа в том, что он позволяет производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математико-статистических методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов, и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы. Это имеет большое значение, например, для прогнозирования конъюнктуры, когда показатели имеют разнообразный вид, затрудняющий применение традиционных эконометрических подходов.
Как и любой другой метод, кластерный анализ имеет определенные недостатки и ограничения В частности, состав и количество кластеров зависит от выбираемых критериев разбиения. При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения, а также могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластера.
При проведении классификации объектов игнорируется очень часто возможность отсутствия в рассматриваемой совокупности каких-либо значений кластеров. Первоначально неизвестно число кластеров, на которое необходимо разбить исходную совокупность элементов, и визуальные наблюдения в многомерном случае просто не приводят к успеху. Описанная методика позволяет оптимально решить сразу две важнейшие проблемы разбиение множества ценных бумаг на отдельные однородные группы, а также выявление факторов воздействия внешней среды, влияющих на данные группы с последующим нахождением факторных весов.
Это позволяет избежать искусственной дискретности, возникающей при жестком выборе факторов внешней среды и сортировке компаний исключительно по отраслям например, с использованием сектор-факторов. Технология портфельной оптимизации позволяет формировать инвестиционный портфель на основе выбранного инвестором степени риска и прогнозов изменения макроэкономических факторов, выполненных экспертами инвестиционной компании или государственными органами регулирования экономики.
Не меньший практический интерес представляет сравнение имеющегося инвестиционного портфеля с эталонным портфелем в разрезе выбранных факторов, что позволяет выявить и оценить преимущества и недостатки исследуемого набора ценных бумаг, имея при этом количественные критерии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. А. Витин, Мобилизация финансовых ресурсов для инвестиций, Вопросы Экономики, 7. 1994. 2. Бажилина Э. Инвестициям - новые цели Экономика и жизнь 1998 13. 3. В. Фельзенбаум, Иностранные инвестиции в России, Вопросы Экономики, 8. 1994. 4. В. Филатов, Проблемы инвестиционной политики в индустриальной экономике переходного типа, Вопросы Экономики, 7 1994. 5. Вардуль Н. Предварительный диагноз асфиксия Коммерсантъ. 24 октября 1995. 6. Витин А. Мобилизация финансовых ресурсов для инвестиций Вопросы экономики. 1994. 7. 7. Воскресенский Г. Российский рынок глазами иностранцев Инвестиции в России 1998 2. 8. Е. Кондратенко.
Инвестиционные ресурсы - проблемы аккумуляции М Ж. Экономист, 7. 1997. 9. Еще один способ привлечения иностранных инвестиций Коммерсантъ. 24 октября 1995. 10. Зубакин В. Инвестиции в приватизированные предприятия Вопросы экономики. 1994. 7. 11. Касаткин Г. Инвестиционный климат в России лучше не стало Рынок ценных бумаг. 1995. 12. 12. Кошкин В. К эффективной приватизационно-инвестиционной модели Российский экономический журнал. 1995. 1. 13. Красавина Л. Н. Международные валютно-кредитные и финансовые отношения.
М. 1994. Гл. 9. 14. Лавровский Б Рыбакова Т. О пределах спада в российской экономике хроника инвестиционного процесса Вопросы экономики. 1994. 7. 15. Мартынов А. Активизация инвестиционной политики М Ж. Экономист, 9, 1997. 16. Миловидов В. Иностранные инвестиционные фонды в России первые итоги деятельности Рынок ценных бумаг. 1995. 13. 17. Милюков А. Сначала туда, где есть деньги, идут товары.
За ними - иностранный инвестор Деловое Поволжье. -1997 44. 18. Минеев А. Активизация притока иностранных инвестиций в регионы РФ Инвестиции в России 1998 1. 19. Мухетдинова Н. Иностранные инвестиции в России Российский экономический журнал. 1994. 2. 20. Основы внешнеэкономических знаний.
М. 1994. Гл. 24. 21. П. Самуэльсон. Экономика, 1 т М 1992. 22. Пичугин Б. Иностранные частные инвестиции в России Мировая экономика и международные отношения. 1994. 11. 23. Россия внешнеэкономические связи в условиях перехода к рынку. М. 1993. Гл. 16. 24. С. Глазьев.
Стабилизация и экономический рост М Ж. Вопросы экономики, 1,1997. 25. С. Фишер. Экономика, M 1997. 26. Сейфульмулюков И. Иностранные инвестиции в добывающих отраслях Российский экономический журнал. 1992. 11. 27. Смородинская Н Капустин А. Свободные экономические зоны мировой опыт и российские перспективы Вопросы экономики. 1994. 12. 28. Фадеев А Рукин А. Инвестиционные портфели Рынок ценных бумаг. 1995. 14. 29. Филатов В. Проблемы инвестиционной политики в индустриальной экономике переходного типа Вопросы экономики. 1994. 7. 30. Цакунов С. Привлечение иностранных инвестиций в экономику России новые ориентиры Рынок ценных бумаг. 1995. 9. 31. Цветков Н. На мировом рынке инвестиционных капиталов Инвестиции в России. -1997 11-12. 32. Я. Уринсон.
О мерах по оживлению инвестиционного процесса в России М Ж. Вопросы экономики, 1, 1997.