CC BY
68
В результате анализа обработанных данных выявлена зависимость величины ионных токов, работы цикла двигателя внутреннего сгорания и уровня турбулентных пульсаций в камере сгорания. Выявлена возможность определения энергетических параметров горелочных устройств с помощью одного ионизаци-.
Дальнейшее развитие программы направлено на быстрое трехзонное моделирование горения (оценка времени, объема и конфигурации зон нахождения газов при высоких температурах, а также расчетная оценка этих температур на основе закона сохранения энергии).
Использование полученной информации при управлении двигателем позволит снизить токсичность выхлопных газов и уменьшить расхода топлива.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Егоров А. Г. Организация рабочего процесса в камерах сгорания двигательных и энергетических установок нового поколения / АТ. Егоров, С.В. Пивнева // Вестник Самарского гос. аэрокосмического ун-та. № 2 (10). Ч. 1. - Самара: Изд-во СГАУ, 2006. - С. 104-110.
2. Melnikov B. Once more on the edge-minimization of nondeterministic finite automata and the connected problems // Fundamenta Informatica. - 2010. - P. 267-283.
Статью рекомендовал к опубликованию д.ф.-м.н. Б.Ф. Мельников.
Твердохлебов Андрей Яковлевич - Тольяттинский государственный университет; e-mail: [email protected]; 445667, Самарская область, г. Тольятти, ул. Белорусская 14; тел.: 89171385482; кафедра высшей математики и математического моделирования; аспирант.
Пивнева Светлана Валентиновна - e-mail: [email protected]; тел.: 89272093113; кафедра высшей математики и математического моделирования; к.п.н.; доцент.
Ивашин Павел Валентинович - e-mail: [email protected]; тел.: 89277707221; кафедра ; . . ., .
Tverdokhlebov Andrey Yakovlevitch - Togliatti State University; e-mail: [email protected]; 14, Belorusskaya street, Togliatti, Samara area, 445667, Russia; phone: +79171385482; the department of higher mathematics and mathematical modeling; postgraduate student.
Pivneva Svetlana Valentinovna, - e-mail: [email protected]; phone: +79272093113; the department of higher mathematics and mathematical modeling; cand. of ped. sc.; associate professor.
Ivashin Pavel Valenovitch - e-mail: [email protected], phone: +79277707221; the department of heat engines; cand of eng. sc.; associate professor.
УДК 004.891
А.Н. Целых, К.С. Чичерина
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОРТФЕЛЯ ЦЕННЫХ БУМАГ НА ОСНОВЕ ОЦЕНОК ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ АКЦИЙ В УСЛОВИЯХ
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Построение фондового портфеля - эта задача управления финансовой системой, куда финансовые подсистемы отдельных активов входят лишь составляющей, но не исключительной частью. Актуальность темы исследования подтверждается текущей ситуацией на фондовом рынке России. Сегодня банки, брокерские компании, частные инвесторы, интернет-трейдеры активизировали работу в области формирования и управления инве-, .
.
Тематический выпуск
Помимо исходных данных по финансовым инструментам, исследователь в ходе решения задачи оптимизации портфеля должен принимать во внимание данные о взаимосвязи отдельных классовых фондовых инструментов друг с другом, а также влияние на фон, , , макроэкономические надсистемы фондового рынка.
Фондовый портфель; ликвидные акции; нечеткие оценки; нечеткие множества; ; ;
.
A.N. Tselykh, K.S. Chicherina
STOCK PORTFOLIO MODELING BASED ON ESTIMATES OF INVESTMENT ATTRACTION OF SHARES UNDER UNCERTAINTY
The construction of of the stock portfolio - this problem is financial management system, where the financial assets of the individual subsystems are just part of, but not exclusive part. The relevance of the research topic is confirmed by the current situation on the Russian stock market. Today, banks, brokerage firms, private investors, online merchants have intensified work in the area of formation and management investment portfolios, in order to optimize the portfolio of the stock investor.
In addition to the the initial data for financial instruments, a researcher in the course of solving the problem of optimizing the portfolio should take into account the data on the relationship of separate class of stock instruments with each other, as well as the impact on the stock market, where investment is held, perturbations that are linked to macro-system of the stock market.
Stock portfolio; liquid stocks; the fuzzy evaluation; fuzzy sets; membership function; information uncertainty; optimization of the stock portfolio.
,
в себя несколько подзадач, а именно: выбор перечня модельных классов, в рамках которых будет проводиться инвестирование, и их конструктивное описание [2]. Под модельными классами или модельными активами (model assets) мы здесь понимаем совокупность ценных бумаг, сгуппированных по определенному класси-.
Определение оптимальной долевой пропорции между модельными класса-
(asset allocation).
мы понимаем совокупность модельных классов, суммарная доля которых в портфеле составляет 100 %.
Индекс можно рассматривать как сконструированный специальным образом регулярно ребаланс ируемый фондовый портфель, который характеризуется своей текущей рыночной оценкой [3]. Анализируя динамику индекса за продолжитель-,
выбранного модельного класса.
Чтобы повысить достоверность оценки доходности и риска индексов, необходимо перейти к нечеткой модели финальной доходности следующего вида:
S(t) = S(t0)x(l+r(t)x(t-t0)). (1)
, -
,
модельных активах. Применим метод Марковица - портфель, описанный системой статистически связанных случайных величин с нормальными законами распределения [5]. Тогда, согласно теории случайных величин, ожидаемая доходность
r
а стандартное отклонение портфеля а
О = Gf=i 27=1 Ч X Xj ХрцХЩХ Of)2 . (3)
,
, , согласованных с реальностью фондового рынка. Прежде всего, это отсутствие стационарности ценовых процессов, что не позволяет описывать доходность бумаги случайной величиной с известными параметрами. То же относится и корелляции [5]. Если же мы рассматриваем портфель из модельных классов, а ценовую предысторию индексов модельных классов - как квазистатистику, тогда следует моделировать эту квазистатистику многомерным нечетко-вероятностным распределением с параметрами в форме нечетких чисел. Тогда условия (2), (3) записываются в нечетко-множественной форме, и задача квадратичной оптимизации также решается в этой форме. Решением задачи является эффективная граница в виде нечеткой функции полосового вида [1].
Мы предложили здесь совершенно новый способ решения задачи портфель. , критические допущения о вероятностном распределении доходности активов. В ходе решения задачи Марковица в нечеткой постановке мы получаем оптималь-
.[4] ,
перемещения в пределах этих границ, но ничто уже не позволит нам улучшить , , неустранимая информационная неопределенность в части исходных данных.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. - 1978.
- Vol. 1, № 1.
2. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями. - Ми иск: Высшая школа, 1992.
3. . . . - .: ,
1981.
4. . ., . . - -
. - 2000.
5. . . .
- Аудит и финансовый анализ. - 1999. - № 3.
Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор В.П. Карелин
Целых Александр Николаевич - Технологический институт федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Южный федеральный университет» в г. Таганроге; e -mail: [email protected]; 347928, г. Таганрог, Некрасовский, 44, ГСП 17А; тел.: 88634371743; зам. руководителя по информатике; кафедра прикладной информатики; д.т.н.; профессор.
Чичерина Карина Сергеевна - e-mail: [email protected]; кафедра прикладной информатики; аспирантка.
Tselykh Alexander Nikolaevich - Taganrog Institute of Technology - Federal State-Owned Autonomy Educational Establishment of Higher Vocational Education “Southern Federal University”; e-mail: [email protected]; GSP 17A, 44, Nekrasovskiy, Taganrog, 347928, Russia; phone: +78634371743; deputy head of informatics; the department of applied informatics; dr. of eng. sc.; professor.
Chicherina Karina Sergeevna - e-mail: [email protected]; the department of applied informatics; postgraduate student.
