Адаптация инструментов оценки портфельного риска с учетом волатильности
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-12-154-161
Аннотация
Статья посвящена анализу корреляции активов на российском фондовом рынке. Цель исследования – выяснить, являются ли соответствующие коэффициенты корреляции постоянными. Результаты теста Дженнриха и проведенного корреляционного анализа свидетельствуют о том, что при разных уровнях волатильности коэффициенты корреляции существенно различаются: при высокой волатильности они в несколько раз больше, чем при низкой. Для оценки рисков представляет особую важность корреляция в условиях повышенной волатильности, поскольку подобная волатильность сопровождает негативные движения рынка. Использование обычных коэффициентов корреляции приводит к переоценке влияния диверсификации на снижение волатильности портфеля, содержащего акции российского фондового рынка, и, соответственно, к недооценке рисков портфеля. Более корректно риски можно оценить, применяя коэффициенты корреляции, соответствующие условиям высокой волатильности.
Об авторе
С. В. Коржнев
Государственный университет управления; Финансовый университет при Правительстве РФ
Россия
Россия
Коржнев Станислав Владимирович - Канд. экон. наук, ассист. каф. математических методов в экономике и управлении; ассист. деп. анализа данных и машинного обучения
г. Москва
Список литературы
1. Markowitz H. Portfolio selection. The journal of finance. 1952;7(1):77–91. https://doi.org/10.2307/2975974
2. Evans J.L., Archer S.H. Diversification and the reduction of dispersion: an empirical analysis. The journal of finance. 1968;23(5):761–767. https://doi.org/10.2307/2325905
3. Benjelloun H. Evans and Archer – forty years later. Investment management and financial innovations. 2010;7(1):98–104.
4. Elton E.J., Gruber M.J. Risk reduction and portfolio size: an analytical solution. The journal of business. 1977;50(4):415–437.
5. Campbell J.Y., Lettau M., Malkiel B.G., Xu Y. Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic risk. The journal of finance. 2001;56(1):1–43.
6. Асмакова Т.В., Корзоватых Ж.М. Диверсификация как метод управления инвестиционными рисками. В кн.: Вопросы современной экономики и менеджмента: свежий взгляд и новые решения: сб. науч. трудов по итогам Международ. науч.-практ. конф., Екатеринбург, 10 марта 2016 г. Н. Новгород;Екатеринбург: Инновационный центр развития образования и науки; 2016. С. 238–239.
7. Oskay B. The curious case of portfolio selection: analysis of correlations and diversification over time. Rotterdam: Erasmus University. Erasmus School of Economics; 2018.
8. Lee Ch.-J., Lai T.-N., Chiang Ch.-Ch., Yu H.-Ch. Dynamic conditional correlation and volatility distributions in Tokyo, London, and New York gold markets. Investment management and financial innovations. 2019;16(4):146–155. https://doi.org/10.21511/imfi.16(4).2019.13
9. Vodenska I., Chambers W.J. Understanding the relationship between VIX and the S&P 500 index volatility. В кн.: 26th Australasian Finance and Banking Conference 2013, Sydney, December 17–19, 2013. http://doi.org/10.2139/ssrn.2311964
10. Jennrich R.I. An asymptotic χ2 test for the equality of two correlation matrices. Journal of the American Statistical Association. 1970;65(330):904–912. https://doi.org/10.1080/01621459.1970.10481133
11. Atiany T.A.M., Shamshuritawite S. New statistical test for testing several correlation matrices. Global journal of pure and applied mathematics. 2016;12(5):4285–4298.
Рецензия
Для цитирования:
Коржнев С.В. Адаптация инструментов оценки портфельного риска с учетом волатильности. Вестник университета. 2022;1(12):154-161. https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-12-154-161
For citation:
Korzhnev S.V. Volatility-based adjustments to portfolio risk assessment tools. Vestnik Universiteta. 2022;1(12):154-161. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/1816-4277-2022-12-154-161
Просмотров:
263
Послать статью по эл. почте 