Научная статья на тему 'Теории формирования эффективного инвестиционного портфеля'

Теории формирования эффективного инвестиционного портфеля Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
5207
772
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Journal of new economy
ВАК
Область наук
Ключевые слова
ИНВЕСТИЦИИ / ПОРТФЕЛЬ / ЦЕННЫЕ БУМАГИ / ЭФФЕКТИВНОСТЬ / РЫНОК ЦЕННЫХ БУМАГ / INVESTMENT / PORTFOLIO / SECURITIES / EFFICIENCY / EQUITY MARKET

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Коноплева Юлия Александровна

Рассмотрена эволюция взглядов на формирование эффективного инвестиционного портфеля. Приведены классические теории формирования эффективного портфеля ценных бумаг: Г. Марковитца, У. Шарпа, CAPM и арбитражная теория ценообразования. Описаны преимущества и недостатки данных теорий. Начало решению проблемы оптимального распределения долей капитала между ценными бумагами, сводящего общий риск к минимальному уровню, и составлению оптимального портфеля было положено в 50е годы XX века Г. Марковитцем. В 1963 г. У. Шарп продолжил анализ эффективности функционирования рынка ценных бумаг. Развитием его модели является теория CAPM, созданная в 70х годах прошлого столетия У. Шарпом, Дж. Линтнером и Я. Моссиным и предназначенная для определения цены акции или стоимости компании в будущем. Еще одним достижением в сфере портфельного инвестирования стала разработанная в 70е годы XX столетия С. Россом арбитражная ценовая теория.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Theories of Formation of Effective Investment Portfolio

The article deals with the evolution of views on the formation of effective investment portfolio. The paper discusses classic theories of the formation of effective portfolio of securities, namely the theories developed by H. Markowitz, W. Sharpe, CAPM and arbitrage pricing theory. The advantages and disadvantages of the theories are described. H. Markowitz laid the foundations for solving the problem of optimal allocation of capital shares between securities helping to keep overall risk to a minimum and formation of optimal portfolio in the 1950s. In 1963, W. Sharpe continued analysis of the efficiency of securities market. In the 1970s he, J. Lintner and Ya. Mossin developed CAPM theory to determine the share price or company value in the future. Another achievement in the field of portfolio investment was arbitrage pricing theory formulated by S. Ross in the 1970s.

Текст научной работы на тему «Теории формирования эффективного инвестиционного портфеля»

КОНОПЛЕВА Юлия Александровна

Кандидат экономических наук, доцент кафедры денежного обращения и кредита

Северо-Кавказский федеральный университет

355000, РФ, г. Ставрополь, ул. Маршала Жукова, 9 Контактный телефон: (8652) 23-58-39 e-mail: ylia-konopleva733@mail.ru

Теории формирования эффективного инвестиционного портфеля

Рассмотрена эволюция взглядов на формирование эффективного инвестиционного портфеля. Приведены классические теории формирования эффективного портфеля ценных бумаг: Г. Марковитца, У. Шарпа, CAPM и арбитражная теория ценообразования. Описаны преимущества и недостатки данных теорий. Начало решению проблемы оптимального распределения долей капитала между ценными бумагами, сводящего общий риск к минимальному уровню, и составлению оптимального портфеля было положено в 50-е годы XX века Г. Марковитцем. В 1963 г. У. Шарп продолжил анализ эффективности функционирования рынка ценных бумаг. Развитием его модели является теория CAPM, созданная в 70-х годах прошлого столетия У. Шарпом, Дж. Линтнером и Я. Моссиным и предназначенная для определения цены акции или стоимости компании в будущем. Еще одним достижением в сфере портфельного инвестирования стала разработанная в 70-е годы XX столетия С. Россом арбитражная ценовая теория.

JEL classification: G1.11

Ключевые слова: инвестиции; портфель; ценные бумаги; эффективность; рынок ценных бумаг.

Как известно, в условиях развитого рынка новая поступившая информация находит быстрое отражение в курсовой стоимости финансового актива, что в свою очередь способствует разработке модели, которая удовлетворительно описывает взаимосвязь между риском, ликвидностью и ожидаемой доходностью выбранных инструментов. Для получения количественных характеристик инвестиционного портфеля используются различные подходы. Так, решение проблемы оптимального распределения долей капитала между ценными бумагами, сводящего общий риск к минимальному уровню, было предложено в 50-е годы XX века американским ученым Г. Марковитцем в статье «Portfolio selection: efficient diversification of investments», которая легла в основу теории инвестиционного портфеля [9; 13]. Марковитц исходил из предположения, что инвестирование это однопериодный процесс, т. е. полученный в результате инвестирования доход не реинвестируется, а также полагал, что рынок ценных бумаг является эффективным и мгновенно реагирует на появление новой информации изменением котировок ценных бумаг [8].

Основная идея модели Г. Марковитца заключается в статистическом рассмотрении 3 будущего дохода, приносимого финансовым инструментом, как случайной перемена ной, т. е. доходы по отдельным инвестиционным объектам случайно изменяются в не-q которых пределах. Тогда, если неким образом установить по каждому активу вполне и определенные вероятности наступления, можно получить распределение вероятностей | получения дохода по каждой альтернативе вложения средства.

§ По данной модели определяются показатели, характеризующие объем инвестиций

© и риск, что позволяет сравнить между собой альтернативы вложения капитала с точки

зрения поставленных целей и тем самым создать масштаб для оценки различных комбинаций [4].

В своих теоретических исследованиях Г. Марковитц предположил, что значение доходности ценных бумаг является случайной величиной, распределенной по нормальному закону, которая оценивается как ожидаемая доходность (Е(г)). Так, в качестве масштаба ожидаемого дохода из ряда возможных доходов на практике используют наиболее вероятное значение, которое в случае нормального распределения совпадает с математическим ожиданием. А риск, согласно данной теории, является мерой неопределенности этой случайной величины, которая рассчитывается как стандартное отклонение возможных значений его доходности (а). Инвестору необходимо учитывать данный показатель рассеивания: чем больше разброс величин возможных доходов, тем больше опасность, что ожидаемый доход не будет получен. Также при определении риска конкретного портфеля ценных бумаг необходимо учитывать корреляцию курсов акций. В качестве корреляции Марковитц предлагает использовать ковариацию Скк между изменениями курсов отдельных ценных бумаг. Если рассматривать предельный случай, когда в портфель может быть включено бесконечное количество ценных бумаг, дисперсия асимптотически будет приближаться к среднему значения ковариации С (рис. 1).

Рис. 1. Возможность уменьшения риска при помощи управления портфелем ценных бумаг

Г. Марковитц разработал важное для современной теории управления портфелем ценных бумаг положение. Оно заключается в следующем: совокупный риск портфеля можно разложить на две части. Первая часть - систематический риск, который нельзя исключить, ему подвержены все ценные бумаги в равной степени. Вторая составляющая - специфический риск, который присущ конкретной ценной бумаге, и его можно избежать, управляя портфелем ценных бумаг. При этом сумма вложенных средств по всем активам должна быть равна общему объему инвестиционных вложений, т. е. сумма относительных долей в общем объеме должна равняться единице. Однако существует проблема определения относительных долей в портфеле акций и облигаций, которые наиболее выгодны для владельца. В связи с этим автор модели ограничивает решение тем, что из всего множества «допустимых» портфелей, т. е. удовлетворяющих ограничениям, необходимо выделить наиболее рискованные, характеризующиеся при одинаковом доходе большим риском по сравнению с другими или меньшим доходом при одинаковом уровне риска [1].

Так, при помощи разработанного Г. Марковитцем метода критических линий можно определить область допустимых портфелей и при этом выделить неперспективные, не удовлетворяющие ограничениям. В итоге остаются эффективные портфели,

Риск портфеля | Общий риск

Систематический

10 20

Количество ценных бумаг в портфеле

которые подвержены минимальному риску при заданном доходе или приносят максимально возможный доход при максимальном уровне риска, на который может пойти инвестор (рис. 2).

Рис. 2. Критические линии выбора инвестиционного портфеля

На рис. 2 представлены недопустимые, допустимые и эффективные портфели. Портфель является эффективным, если он удовлетворяет ограничениям для заданного дохода, например Е1, содержит меньший риск ^ по сравнению с другими портфелями, приносящими такой же доход Е1, или при определенном риске Л2 приносит более высокий доход Е2 по сравнению с другими комбинациями с Л2.

Отсюда следует, что инвестор должен оценить доходность и стандартное отклонение каждого портфеля и выбрать наилучший, который будет удовлетворять его желаниям и при этом обеспечивать максимальную доходность при допустимом значении риска. Какой портфель выберет инвестор, зависит от его предпочтений и оценки соотношения «доходность - риск» [7].

Также следует отметить, что инвестиционный портфель будет являться эффективным, если никакой другой портфель не обеспечивает более высокую ожидаемую доходность при выбранном уровне ожидаемого риска или более низкий уровень риск при том же уровне доходности.

По теории Г. Марковитца, инвесторы стремятся сформировать портфель ценных бумаг так, чтобы максимизировать получаемую для себя полезность с ограничивающими обстоятельствами ожидаемой доходности и уровнем риска, но выбор будет являться сугубо индивидуальным [10].

Из вышесказанного можно сделать вывод, что предлагаемая Г. Марковитцем теория дает возможность оценить уровень риска и требуемую доходность, однако не конкретизирует их взаимосвязь. Она позволяет находить оптимальный инвестиционный портфель для любого количества ценных бумаг, но при ее применении существуют свои сложности, заключающиеся в большом объеме вычислений, необходимых для определения весов каждого актива.

С методологической точки зрения модель можно определить как практически нормативную. Но это не означает навязывания инвестору определенного стиля поведения на фондовом рынке, а лишь способствует определению и оценке достижимости поставленной цели.

Анализ эффективности функционирования рынка ценных бумаг был продолжен американским экономистом У Шарпом. В 1963 г. он предложил индексную модель построения границы эффективных портфелей, основанную на модели Г. Марковитца [2; 3; 16].

В модели Шарпа представлена зависимость между ожидаемой доходностью актива и доходностью рынка, в основе которой лежит метод линейного регрессионного анализа, позволяющий связать две случайные переменные величины - независимую (например, величина какого-либо рыночного индекса) и зависимую - линейным выражением. При этом регрессионное уравнение можно применить к широкодиверсифицируемому портфелю. Значения случайных переменных способны гасить друг друга, поскольку могут быть как положительными, так и отрицательными, в этом случае величина случайной переменной для всего портфеля может стремиться к нулю. У Шарп предложил использовать ^-фактор, который играет особую роль в современной теории портфеля. Данный показатель характеризует степень риска бумаги и показывает, во сколько раз изменение цены актива превышает изменение рынка в целом. Так, если в > 1, то бумагу можно отнести к инструментам повышенной степени риска, поскольку ее цена движется в среднем быстрее рынка; если в < 1, то степень риска актива относительно низка, поскольку в течение расчетного периода его цена изменялась медленнее, чем рынок. Если в < 0, то в среднем движение бумаги было противоположно движению рынка в течение анализируемого периода. При в = 1 доходность актива будет соответствовать доходности рынка, за исключением случайной переменной, характеризующей специфический риск. Следует отметить, что истинное значение коэффициента «бета» ценной бумаги установить невозможно, можно лишь оценить это значение [17].

Кроме того, данная модель позволяет разделить весь риск актива на диверсифицируемый и недиверсифицируемый.

Также автор в своей модели предлагает использовать показатель «альфа», который характеризует сдвиг и определяет составляющую доходность бумаги, не зависящую от движения рынка. В соответствии с одной из точек зрения данный показатель является своего рода мерой недо- или переоценки рынком ценной бумаги. Так, положительное значение показателя «альфа» свидетельствует о переоценке финансового актива, отрицательное - о недооценке. Случайная погрешность показывает, что индексная модель Шарпа не очень точно объясняет доходность ценной бумаги, при этом разность между действительным и ожидаемым значениями при известной доходности рыночного индекса приписывается случайной погрешности, имеющей распределение вероятностей с нулевым математическим ожиданием и стандартным отклонением. Аналогично стандартная ошибка для коэффициента «альфа» дает оценку величины отклонения прогнозируемого значения от «истинного» [14].

Для характеристики ценной бумаги У. Шарп предлагает использовать коэффициент детерминации, который равен квадрату коэффициента корреляции активов и рынка и изменяется от нуля до единицы. Данный коэффициент необходим для определения степени согласованности движения рынка и бумаги. Коэффициент детерминации представляет собой пропорцию, в которой изменение доходности ценной бумаги связано с изменением доходности рыночного индекса, т. е. он показывает, в какой степени колебания доходности актива зависят от колебаний рыночного индекса: если коэффициент равен единице, то выбранная бумага полностью коррелирует с рынком; если равен нулю, то движение рынка и бумаги абсолютно независимы.

Таким образом, с помощью данной модели и сравнительно простого уравнения устанавливается: во-первых, связь между эффективностью рыночного портфеля и доходностью актива, при этом приближенным рыночным портфелем могут служить фондовые индексы, например ММВБ; во-вторых, влияние рынка ценных бумаг на доходность и риски формируемого портфеля инвестора. Основное допущение модели заключается в предположении, что доходность отдельной ценной бумаги зависит в основном от доходности рынка в целом [5]. Одно из главных достоинств модели Шарпа - возможность сократить объемы вычислений при определении оптимального портфеля; при этом результаты расчетов близки к полученным по модели Марковитца.

Развитием модели У Шарпа является теория CAPM (Capital Asset Pricing Model), созданная в 70-х годах прошлого столетия У Шарпом, Дж. Линтнером и Я. Моссиным и предназначенная для определения цены акции или стоимости компании в будущем, т. е. для оценки перекупленности или перепроданности компании [15].

Модель часто используется как дополнение к теории Г. Марковитца, с ее помощью производится выбор активов в инвестиционный портфель, а затем, уже по методики Марковитца, формируется оптимальный портфель.

Отличие данной модели от индексной модели У. Шарпа в том, что она включает безрисковые активы, которые изменяют сущность инвестиционного портфеля и повышают его эффективность. Оновная идея заключается в описании и установлении соотношения между доходностью и риском для равновесного рынка и базируется на следующих допущениях: наличие идеальных рынков капитала; отсутствие налогов и операционных издержек; одинаковый временной горизонт активности инвесторов; однородность ожиданий относительно будущих доходностей, среднеквадратических отклонений и ковариаций доходностей активов на рынке; одинаковая структура информационного поля для всех инвесторов.

Согласно модели CAPM, требуемая доходность для любого вида рисковых активов представляет собой функцию трех переменных: безрисковой доходности, средней доходности на фондовом рынке и индекса колеблемости доходности выбранного финансового актива по отношению к доходности на рынке в целом. Инвестиционное решение принимается под воздействием ожидаемой доходности и риска, при этом доходность ценной бумаги предлагается отсчитывать от доходности безрискового вклада. Доходность безрискового актива принимается равной сумме государственных обязательств и произведения коэффициента Шарпа на стандартное отклонение доходности портфеля. Например, в качестве меры безрисковой доходности в США принята доходность государственных среднесрочных облигаций, причем приоритет отдается 10-летним облигациям.

При применении этой модели и выборе оптимального портфеля необходимо учитывать не весь риск, связанный с активом, как это предлагается в модели Марковитца, а только его часть - систематический или недиверсифицируемый риск. Данная часть риска инструмента тесно связана с общим рыночным риском и количественно выражается в коэффициенте «бета», введенном Шарпом в индексной модели, при этом остальная часть риска устраняется выбором оптимального инвестиционного портфеля.

Модель CAPM [9; 12] можно использовать для оценки долгосрочных активов, при этом она базируется на предположении, что на конкурентном рынке ожидаемая премия за риск прямо пропорциональна коэффициенту «бета», который является мерой инвестиционного риска финансового актива и рассчитывается как отношение кова-риации доходности актива и рыночного портфеля к дисперсии рыночного портфеля, показывая чувствительность изменения доходности актива к среднерыночной доходности. Например, в США премия за риск определяется большинством экспертов для долгосрочных инвестиций в диапазоне 5-6%, и эти данные служат для оценок прогнозных значений премии за риск. В Российской Федерации премия за риск определяется как премия для рынка США, умноженная на повышающий коэффициент, отражающий более высокую волатильность российского рынка ценных бумаг. Это связано с тем, что фондовый рынок РФ имеет короткую историю существования. В разных источниках этот коэффициент оценивается в широком диапазоне - от 1 до 5. Как видно, разброс очень велик, в связи с чем снижается достоверность оценок.

При применении данной модели управления портфелем необходимо учитывать трендовое движение рынка, например, при ожидании на рынке спада следует в первую очередь продавать финансовые инструменты с высокими «бета», и наоборот. Это пока наиболее эффективный и распространенный способ активного управления риском

портфеля. Однако следует отметить, что оценка «исторических» «бета» достаточно сложна, поэтому для России рассчитывать коэффициенты «бета»приходится по чужой статистике, что не добавляет им достоверности.

В итоге в модели САРМ были предложены четыре основных принципа выбора портфелей. Во-первых, инвесторы, предпочитающие высокую ожидаемую доходность инвестиций и низкое стандартное отклонение, должны формировать портфели, состоящие из обыкновенных акций, которые обеспечат ожидаемую доходность при данном стандартном отклонении, что и будет являться эффективным портфелем. Во-вторых, чтобы знать предельное влияние акций на риск портфеля, необходимо учитывать не риск акции самой по себе, а ее вклад в риск портфеля, данный вклад будет зависеть от чувствительности бумаги к изменению стоимости портфеля. В-третьих, чувствительность акций определяется коэффициентом «бета», который характеризует предельный вклад акции в риск рыночного портфеля. В-четвертых, если инвесторы могут брать займы или предоставлять кредиты по безрисковой ставке процента, то в портфеле необходимо сочетать безрисковые инвестиции и обыкновенные акции.

Одним из важнейших условий модели САРМ является конкурентный характер рынка и доступность информации для инвесторов и профессиональных участников рынка, в противном случае фондовый рынок функционирует на волюнтаристских, субъективных началах, следовательно, к нему плохо применимы рыночные теории, поскольку в данном случае в реальности рынка как такового нет [6].

Итак, главный результат САРМ - создание теории о разделении, которая показывает оптимальную комбинацию активов в портфеле и определяет отношение риска и доходности инвестиций без учета субъективных предпочтений инвестора1.

Относительно данной модели существуют различные точки зрения. Некоторые ученые одобряют данную концепцию и отмечают, что она полезна и имеет фундаментальное значение в концептуальном плане определения рыночного риска, а также дает однозначное и хорошо интерпретированное представление о взаимосвязи между риском и требуемой доходностью. Однако она предполагает использование априорного значения переменных, тогда как в распоряжении аналитика имеются лишь апостериорные фактические данные, что свидетельствует о потенциальной ошибке в области нахождения и оценки доходности финансового актива. Другие авторы критикуют эту модель, так как некоторые исследования, посвященные эмпирической проверке модели, показали значительные расхождения между фактическими и расчетными данными. Так, Ю. Фама и К. Френч критикуют САРМ в области зависимости между коэффициентом «бета» и доходностью. Ю. Бригхем и Л. Гапенски напоминают, что модель описывает взаимосвязи именно между ожидаемыми величинами, и поэтому любые выводы, основанные на эмпирической проверке статистических данных, неправомочны и не могут опровергнуть теорию. Р. Леви и М. Блюма акцентируют внимание на проблеме ключевого параметра САРМ - коэффициента «бета», делая вывод о том, что для любой акции данный коэффициент не является устойчивым во времени и поэтому не может служить точной оценкой будущего риска [14].

Однако, несмотря на критику данной модели, можно отметить ее существенный вклад в развитие портфельной теории. Так, если сравнить область применения модели Г. Марковитца и модели САРМ, то первая, как правило, используется на первом этапе формирования портфеля ценных бумаг, при распределении инвестиционного капитала по их различным типам, а вторая рекомендуется к использованию на втором этапе, когда капитал, инвестированный в определенный сегмент рынка финансовых инструментов, распределяется между конкретными активами, составляющими выбранный сегмент.

1 Российская торговая система. Режим доступа: http://www.rts.ru.

Главным достижением портфельного инвестирования в 70-х годах XX столетия является разработанная С. Россом арбитражная ценовая теория (APT - Arbitrage Pricing Theory). Основное ее отличие от CAPM состоит в использовании не однофакторной модели, основанной на одном факторе риска ^-коэффициента, выражающего зависимость между доходностью ценной бумаги и риском, а во включении любого количества факторов риска [11].

Как известно, сутью арбитражной модели является использование различий в цене на ценные бумаги одного или однородных типов на разных сегментах или рынках с целью получения прибыли. Тем самым создается возможность при помощи арбитража избежать неравновесия на рынках наличных денег и в отношениях между рынками наличных и фьючерсов. При этом арбитраж будет выступать выравнивающим элементом для образования наиболее эффективных рынков капитала. Как отмечалось, отличие данной модели от предыдущей заключается в том, что в ней учитывается множество факторов (например, развитие экономики, инфляция), воздействующих на курсовую стоимость финансового инструмента, также вместо дохода по всему рынку рассчитывается доля каждого фактора в отдельности, при этом исходным моментом является то, что средняя чувствительность соответствующего фактора принимается равной единице. В зависимости от восприимчивости каждой акции к различным факторам изменяются соответствующие доли дохода, в совокупности они определяют общий доход бумаги. Согласно модели, в условиях равновесия, обеспечиваемого при помощи арбитражных стратегий, ожидаемый доход будет складываться из процентов по вкладу без риска и определенного количества воздействующих факторов, проявляющихся на всем рынке в целом, с соответствующими премиями за риск, которые при этом имеют чувствительность относительно различных ценных бумаг. Например, если возникает ситуация, при которой акция сильнее связана с изменением конкретного фактора, что будет свидетельствовать в положительном случае о большей прибыли.

Достоинство данной модели - простота расчетов: в ней не рассчитывается рыночный портфель и индекс. Недостаток модели - трудоемкость определения конкретных факторов риска, которые нужно включать в модель.

Таким образом, можно сделать вывод, что в каждой из классических моделей существует ряд недостатков, в основе которых лежат следующие предположения: во-первых, стационарность поведения случайных величин на фондовом рынке; во-вторых, некоррелированность последовательных значений случайных величин при сколь угодно малом шаге дискретности, при этом для получения лучшего варианта для оценки математического ожидания и дисперсии необходимо рассматривать большие временные интервалы, но в этом случае может быть нарушено условие стационарности.

Кроме того, для описанных выше моделей характерен один общий недостаток, заключающийся в равновероятном учете как положительных, так и отрицательных колебаний, хотя в действительности инвестора волнует лишь риск снижения доходности. Например, если доходность всех активов за весь период инвестиционных вложений возрастает, то риск потери вложений будет равен нулю. В этом случае при нахождении оптимального инвестиционного портфеля с применением классических методов дисперсия отклонений от среднего будет тем выше, чем значительнее темпы роста доходности, а отсюда следует, что наиболее доходные ценные бумаги получат заниженный вес, а могут быть совсем исключены из портфеля. Хотя на практике рассмотренная ситуация крайне маловероятно.

В настоящее время исследователи рынка ценных бумаг отмечают, что линейная парадигма анализа рынка становится все более неадекватной для описания и моделирования быстрых изменений, непредсказуемых скачков курсов ценных бумаг, неожиданных качественных проявлений и сложных взаимодействий отдельных составляющих современного мирового рыночного процесса, что и привело к созданию альтернативных нелинейных методов для анализа финансовых рынков.

Источники

1. Абрамов А. Е. Инвестиционные фонды: доходность и риски, стратегии управления портфелем, объекты инвестирования в России. М. : Альпина Бизнес Бук, 2005.

2. Абуздин И. С. К вопросу о проблеме выбора оптимального портфеля ценных бумаг // Финансовый менеджмент журнал. 2007. № 4.

3. Бочаров В. В. Современный финансовый менеджмент. СПб. : Питер, 2006.

4. Бурков В. Н., Коргин Н. А., Новиков Д. А. Введение в теорию управления организационными системами : учебник / под ред. Д. А. Новикова. М. : Либроком, 2009.

5. Быстров О. Ф. Управление инвестиционной деятельностью в регионах Российской Федерации. М. : ИНФРА-М, 2010.

6. Грэхем Б., Додд Д. Анализ ценных бумаг : пер. с англ. М. : Вильямс, 2012.

7. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и техника оценки любых активов. М. : Альпина Паблишер, 2014

8. Коноплева Ю. А. Методика выбора финансового актива для формирования инвестиционного портфеля // Финансы и кредит. 2014. № 24 (600).

9. Корчагин Ю. А. Рынок ценных бумаг. Ростов н/Д : Феникс, 2007.

10. О'Нил У Как делать деньги на фондовом рынке. Стратегия торговли на росте и падении : пер. с англ. М. : Альпина Паблишер, 2011.

11. Пайк Р., Нил Б. Корпоративные финансы и инвестирование. СПб. : Питер, 2006.

12. Поляков Р. К. Новая парадигма риск-менеджмента: стратегический подход // Экономика и менеджмент - 2004 : сб. науч. тр. Междунар. науч. конф. (11 апреля 2004 г.) : в 3 ч. Kaunas: Kaunas technological university, 2004. Ч. 1.

13. Риск-менеджмент инвестиционного проекта : учебник / под ред. М. В. Грачевой, А. Б. Секерина. М. : Юнити-Дана, 2012.

14. Самаров К. Л. Финансовая математика : учеб.-метод. пособие. М. : ООО «Резольвента», 2010.

15. Теплова Т. В. Инвестиции : учебник. М. : Юрайт, 2011.

16. Ферри Р. Все о распределении активов : пер. с англ. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2013

17. Шарп У Ф., Александер Г. Д., Бэйли Дж. Инвестиции : пер. с англ. М. : ИНФРА-М, 2010.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.