CC BY
34
9
С 1b G X U/ в химии и химической технологии. Том XXIV. 2010. Ns10(115)
Библиографические ссылки
1. Мешалкин В.П. Принципы промышленной логистики /В.П. Мешалкин, В. До-ви, А. Марсанич. М. : Рос. хим.-технол. ун-т им. Д.И. Менделеева, 2002. 722с.
2. Alan Harrison, Remko van Hoek Logistics management and strategy. Edinburgh Gate, Harlow, Essex: Pearson Education Limited, 2002.
3. 3. Общая информация о компании ООО «Гофрокомбинат-Рустара» [Электронный ресурс]. // URL:.// http://gk-rustara.ru/index.php?option=com_ content&task=view&id=4&Itemid=4 (Дата обращения 15.04.2010).
4. Мешалкин В.П. Рациональная организация логистики снабжения предприятия по производству биодизеля в Татарстане / В.П. Мешалкин, А.С. Швец, Ю.Г. Краев // Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности - ЛЭРЭП-2008: Сб. науч. трудов III Между-народн. науч.-практ. конф.[Казань, РФ, 16-18 сентября 2008]/КГТУ. Казань: Изд-во КГТУ, 2008. С.155-156.
УДК 502.7+51(075.8)
М.Р. Нигматулин, A.B. Смоллер
Московский государственный университет инженерной экологии, Москва, Россия
МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОХОДНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ФОНДОВ
The mathematical methods and computer model for mathematical analysis of different joint investment funds (JIF) choice criteria had been developed. Systematical analysis of advantages and disadvantages of different JIF decision strategies had been carried out.
Разработаны математические методы и компьютерная модель для математического анализа различных критериев выбора паевых инвестиционных фондов (ПИФ). Проведен системный анализ преимуществ и недостатков различных стратегий принятия решений по выбору ПИФ.
В России насчитывается более одной тысячи ПИФов и потенциальным пайщикам не так просто сделать правильный выбор. Для исследования были рассмотрены фонды за период с 01.07.2005 по 01.07.2007, когда влияние глобального финансового кризиса не охватило все сферы экономической деятельности.
Один из критериев, который может рассматривать инвестор - это показатель доходности прошлого периода, что может показаться отличным индикатором будущего успеха. Другой вариант - ориентироваться исключительно на размер фонда по стоимости чистых активов (СЧА). Логика такова: чем больше в этот фонд уже принесли денег, тем он лучше, а значит: он -эффективен.
Разумеется, обе вышеуказанные стратегии достаточно примитивны и имеют ряд недостатков. Размер вложений не всегда имеет значение, а высо-
9
С 1h 6 X Uz в химии и химической технологии. Том XXIV. 2010. № 10 (115)
кая доходность в прошлом вовсе не гарантирует аналогичного успеха в будущем. К тому же до сих пор российские управляющие компании (УК) за редким исключением не придерживаются глобальных стандартов раскрытия информации (GIPS), поэтому и доходность в рекламе может быть указана некорректно.
Более продвинутый инвестор может взять на вооружение коэффициенты оценки оптимального сочетания риска и доходности инвестиций. Если риск измерять стандартным отклонением доходности от владения паем, а под доходностью понимать ее математическое ожидание с момента формирования фонда и по сегодняшний день в процентах годовых, то мы получим достаточно известный коэффициент Шарпа [1].
E\R-Rf]
Sharp ratio = —---
cj (1)
где R - доходность портфеля (актива), Rf - доходность безрискового актива, ] - математическое ожидание, g - стандартное отклонение
доходности портфеля (актива).
Коэффициент Шарпа показывает доходность фонда, взвешенную по риску. Этот показатель используется для оценки эффективности инвестирования в фонды. Коэффициент Шарпа для фонда надо сравнивать с этим показателям для других фондов и выбирать тот фонд, у кого коэффициент Шарпа выше.
Специально для требовательных инвесторов был предложен принципиально иной показатель - коэффициент «Омега», который учитывает соответствие фактической доходности вложений в ПИФ и ожидаемую доходность инвестора [2].
ъ
J[l-F(x)]ö5r = - (2)
^F^x^dx
х - доход от инвестиций, Р{у) = Р{х < у} - интегральная функция распределения, Ь - пороговая величина (выбирается инвестором).
Коэффициент Омега показывает, во сколько раз вероятность получения требуемой доходности или доходности выше заданного уровня больше вероятности того, что доходность будет ниже заданного уровня.
В реальных условиях инвестор интуитивно ориентирован на получение доходности не ниже определенного уровня. Для этих целей используется коэффициент Омега, который учитывает более адекватное представление риска - условное математическое ожидание [2]. Этот коэффициент показывает, во сколько раз вероятность получения требуемой доходности или доходности выше заданного уровня больше вероятности того, что доходность будет ниже заданного уровня.
С 1Ь 6 X № в химии и химической технологии. Том XXIV. 2010. № 10 (115)
Таким образом, покупая паи ПИФа, инвестор должен понимать, что он зависит как от рыночной конъюнктуры, так и от внутренних рисков управляющей компании, о которых неплохо бы знать заранее. Во-вторых, важно изучить возможности и инструменты по получению дополнительного дохода и возможности по диверсификации (возможности разложить активы по разным инструментам с целью минимизации риска). В-третьих, проанализировать эффективность управления активами на длительном отрезке времени. Особое внимание следует уделить длительным периодам падения рынка, а именно, глубину просадки стоимости пая, как быстро управляющий смог отыграть падение. Также обратить внимание следует на условия инвестирования (минимальный порог вхождения, комиссия управляющего, условия ввода-вывода средств) выбранного паевого фонда.
В настоящее время наряду с традиционными методами прогнозирования временных рядов широко используются методы, основанные на применении искусственных нейронных сетей, которые хорошо зарекомендовали себя в области управления и искусственного интеллекта и, в частности, при решении задач прогнозирования [3].
Истинные значения ПИФа ♦ Результаты прогноза
Рис.1. Зависимость стоимости ПИФа от времени
Для решения задачи прогнозирования использован метод "скользящего окна". Метод "скользящего окна" позволяет выявить закономерности во временном ряде на основе сведения анализа временного ряда к задаче распознавания образов и последующего ее решения с помощью нейронной сети. Основная идея метода заключается в следующем: вводится два окна фиксированного размера, одно из которых входное, второе - выходное. Окна способны перемещаться вдоль графика временного ряда с некоторым шагом. В результате получаем некоторую последовательность образов, которая составляет обучающее множество. Графический образ входного скользящего окна подается на вход нейросети. При этом выходному окну присваивается один из двоичных идентификаторов.
9
С 11 6 X Uz в химии и химической технологии. Том XXIV. 2010. № 10 (115)
Результаты прогнозирования временного ряда доходности ПИФа представлены на рис.1 в виде графиков зависимость стоимости ПИФа от времени. Как следует из рис.1, исходные данные и результаты прогноза находятся в удовлетворительном соответствии.
Библиографические ссылки
1. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции /пер. с англ. М.: Издательский дом «ИНФРА-М», 2007. XII, 1028с. [ISBN 978-5-16-002595-7].
2. A Universal Performance Measure / Con Keating, William F. Shadwick // The Journal of Performance Measurement, 2002. 6(3). 33p.
3. Нейроинформатика / А.Н.Горбань, В.Л.Дунин-Барковский, A.H. Кирдин [и др.]; Новосибирск: Наука. Сибирское предприятие РАН, 1998. - 296с.
УДК: 656.025.4:667.6 Е.Н. Чаусова
Международный институт логистики ресурсосбережения и технологической инноватики Российского химико-технологического университета им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия
ОРГАНИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ЛОГИСТИКИ ЗАПАСОВ СЫРЬЯ НА ОСНОВЕ АНАЛИЗА ПОСТАВЩИКОВ ЛАКОКРАСОЧНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ *
An analysis of the material inventory management system for paint and varnish enterprise allowed to detect several factors and criteria for achievement the optimal raw material reserves. One of the main factors is effective communication with suppliers, therefore an analysis of suppliers is need to organize effective inventory logistics. This is required for relationship developing with suppliers, as well as for risk assessment of the company during an external environment communication. We have made suppliers analysis for paint and varnish enterprise and on the base of it we have built a Boston matrix.
Анализ системы управления запасами сырья лакокрасочного предприятия выявил факторы и критерии достижения оптимальных запасов сырья. Одним из важных критериев является эффективная работа с поставщиками, поэтому для организации логистики запасов сырья необходимо проводить анализ поставщиков. Это необходимо как для разработки политики взаимоотношения с поставщиками, так и для оценки рисков предприятия при взаимодействии с внешней средой. Мы провели анализ поставщиков лакокрасочного предприятия и на их основе построили Бостонскую матрицу.
Состояние производства лакокрасочных материалов является одним из индикаторов состояния различных отраслей промышленности, так как лакокрасочные материалы (ЛКМ) наиболее близки к реальному рынку товаров. Поэтому очень важным является организация и управление эффективностью логистики предприятия по производству ЛКМ. При этом управление запасами сырья является важнейшим бизнес-процессом предприятия, так как именно он определяет стабильность качества закупаемого сырья, не-
