Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата
технических наук. Москва, Институт системного анализа Российской
академии наук, 2007. — 24 стр.
Специальность 05 13 01 — Системный анализ, управление и обработка
информации.
Научный руководитель: к. ф.-м. н. Швецов В.И.
Целью диссертационной работы является разработка модели
инвестиционного портфеля, учитывающей поведение инвестора на
финансовом рынке.
Научная новизна диссертационной работы состоит в следующем:
1. Разработана энтропийная модель инвестиционного портфеля, учитывающая поведение инвестора при вложении денег в финансовые активы. Определены основные стратегии извлечения дохода, а именно
«ни больше, ни меньше» — цель инвестора состоит в обеспечении некоторого уровня дохода на всех этапах временного профиля,
«гарантированный минимум» — цель инвестора состоит в обеспечении дохода не меньше некоторого уровня на всех этапах временного профиля,
«смешанное поведение» — цель инвестора состоит в обеспечении некоторого уровня дохода на одних этапах и не меньше некоторого уровня — на других.
Получены условия оптимальности разработанной модели при использовании различных стратегий извлечения дохода.
2 Предложена модификация мультипликативных алгоритмов, реализованная в адаптации параметра шага алгоритма к характеру итерационного процесса. Метод использует квадратичную аппроксимацию невязки для вычисления оптимального значения шага. Это
позволяет не производить дополнительных вычислений для оптимизации шага на каждой итерации вычислительного процесса.
1. Разработана энтропийная модель инвестиционного портфеля, учитывающая поведение инвестора при вложении денег в финансовые активы. Определены основные стратегии извлечения дохода, а именно
«ни больше, ни меньше» — цель инвестора состоит в обеспечении некоторого уровня дохода на всех этапах временного профиля,
«гарантированный минимум» — цель инвестора состоит в обеспечении дохода не меньше некоторого уровня на всех этапах временного профиля,
«смешанное поведение» — цель инвестора состоит в обеспечении некоторого уровня дохода на одних этапах и не меньше некоторого уровня — на других.
Получены условия оптимальности разработанной модели при использовании различных стратегий извлечения дохода.
2 Предложена модификация мультипликативных алгоритмов, реализованная в адаптации параметра шага алгоритма к характеру итерационного процесса. Метод использует квадратичную аппроксимацию невязки для вычисления оптимального значения шага. Это
позволяет не производить дополнительных вычислений для оптимизации шага на каждой итерации вычислительного процесса.