A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Hasonló dokumentumok
A Markowitz modell: kvadratikus programozás

Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Kockázatos pénzügyi eszközök

Nem-lineáris programozási feladatok

A vállalati pénzügyi döntések fajtái

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

A befektetési eszközalap portfolió teljesítményét bemutató grafikonok

A befektetési eszközalap portfolió teljesítményét bemutató grafikonok


14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

Budapest Pénzpiaci Tőkevédett Alap FÉLÉVES JELENTÉS 2013

A maximum likelihood becslésről

Vállalati pénzügyek alapjai. 2.DCF alapú döntések

MELLÉKLETEK. a következőhöz: A BIZOTTSÁG (EU).../... FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ RENDELETE

Társaságok pénzügyei kollokvium

A portfólió elmélet általánosításai és következményei

11. Előadás. 11. előadás Bevezetés a lineáris programozásba

Az élet Jeremie nélkül

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

HÁROM MODELL PORTFÓLIÓ. Készítette: Alkér Orsolya Dátum: MODELL PORTFÓLIÓ

Differenciaegyenletek

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

ALLIANZ BÓNUSZ ÉLETPROGRAM-EURÓ

Ügyfélminősítés lakossági ügyfélnek minősülő társaságok részére

Hírlevél ERGO Befektetési egységekhez kötött életbiztosítás eszközalapjainak teljesítményéről

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Első Országos Iparszövetségi Nyugdíjpénztár A PÉNZTÁR BEFEKTETÉSI POLITIKÁJÁRA VONATKOZÓ SZABÁLYZAT

Nemlineáris programozás 2.

K&H HOZAMLÁNC ÉLETBIZTOSÍTÁSHOZ VÁLASZTHATÓ NYÍLTVÉGŰ ESZKÖZALAPOK

A pénzügyi kockázat elmélete

ALKALMASSÁGI TESZT. magánszemély részére

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Mátrixjátékok tiszta nyeregponttal

10. Előadás. 1. Feltétel nélküli optimalizálás: Az eljárás alapjai

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása IV. negyedév 1

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Biztosítási Eszközalapok brosúrája

a = 2 + [ i] b = ahol 1 i 162 a hallgató sorszáma a csatolt névsorban, [x] az x szám

TELJESÍTMÉNY-FORGATÓKÖNYVEK. Éves átlagos hozam -8,21% -1,56% -1,41% Ezt az összeget kaphatja vissza a költségek levonása után

Érzékenységvizsgálat

ALLIANZ GONDOSKODÁS PROGRAM PLUSZ

Biztosítási Eszközalapok brosúrája

Vállalati pénzügyi döntések Finanszírozási döntések

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

ALLIANZ BÓNUSZ ÉLETPROGRAM NYUGDÍJBIZTOSÍTÁSI ZÁRADÉKKAL

1. Előadás Lineáris programozás

Money és Risk Management

1. számú melléklet: A választható eszközalapok befektetési politikái. Érvényes: november 8-tól

Mérnökgazdasági számítások. Dr. Mályusz Levente Építéskivitelezési Tanszék

Fontosabb tudnivalók. Számonkérés és értékelés Kis- és középvállalkozások finanszírozása

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Honics István CFA befektetési igazgató

TERMÉKTÁJÉKOZTATÓ ÉRTÉKPAPÍR ADÁS-VÉTEL MEGÁLLAPODÁSOKHOZ

Definíciószerűen az átlagidő a kötvény hátralévő pénzáramlásainak, a pénzáramlás jelenértékével súlyozott átlagos futamideje. A duration képlete:

ALLIANZ.HU ALLIANZ ÉLETPROGRAM ÉLET- ÉS SZEMÉLYBIZTOSÍTÁS. Az eszközalapokra vonatkozó konkrét információk AHE-21286/E1 1/37

Az OTP Bank Rt I. félévi összefoglaló nem konszolidált, nem auditált IAS pénzügyi adatai A Bank I. félévi fejlõdése

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása II. negyedév 1

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása II. negyedév 1

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Lineáris regressziós modellek 1

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

EGYSZERI DÍJFIZETÉSŰ ALLIANZ ÉLETPROGRAM NYUGDÍJBIZTOSÍTÁSI ZÁRADÉKKAL

Budapest Ingatlan Alapok Alapja FÉLÉVES JELENTÉS 2013

Mikroökonómia II. B. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 6. hét AZ IDŽ KÖZGAZDASÁGTANA, 1. rész

Kiemelt Befektetői Információk. Trend Lekötött Betét

4 Kamatlábak. Options, Futures, and Other Derivatives 8th Edition, Copyright John C. Hull

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

OPTIMÁLIS PORTFÓLIÓK KIALAKÍTÁSA

Értékpapír-állományok tulajdonosi megoszlása IV. negyedév 1

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Budapest Abszolút Hozam Származtatott Alap FÉLÉVES JELENTÉS 2013

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

ZMAX Index február 04.

Az eszközalap árfolyamokat és hozamokat folyamatosan nyomon követheti a oldalunkon.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Branch-and-Bound. 1. Az egészértéketű programozás. a korlátozás és szétválasztás módszere Bevezető Definíció. 11.

Intelligent investment for Individual investors. TREND Optimum. Abszolút Hozamú Portfólió

INFORMÁCIÓ.... mint a GLOBAL MARKETS Ltd. ügyfelének részéről a.sz. Szerződés alapján, Ügyfélszám:..

FORINT KAMATVÁLTOZTATÁSI MUTATÓ. (Hatályos: január 7-től)

Esettanulmányok és modellek 3

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Jelentés január QUAESTOR Befektetési Alapok

CEBS Consultative Paper 10 (folytatás) Krekó Béla PSZÁF, szeptember 15.

Matematikai geodéziai számítások 6.

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Módszertani hozzájárulás a Szegénység

E x μ x μ K I. és 1. osztály. pontokként), valamint a bayesi döntést megvalósító szeparáló görbét (kék egyenes)

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

A pénzügyi számítások alapjai II. Az értékpapírok csoportosítása. Az értékpapírok csoportosítása. értékpapírok

MAX Index. A MAX CA IB Értékpapír Rt. TV3 Profitvadász Magyar Államkötvény Index

Egyéb előterjesztés Békés Város Képviselő-testülete október 28-i ülésére

Kiből lehet milliomos? Körséta a befektetések világában

KÉRDİÍV. A Raiffeisen Bank Zrt évi CXXXVIII. törvényben foglalt tájékozódási kötelezettsége alapján, ügyfelei

Az eszközalap befektetéseinek jellemző földrajzi és szektoriális kitettsége: amerikai dollárban jegyzett pénzpiaci eszközök.

VÁLLALKOZÁSOK PÉNZÜGYI ALAPJAI

Átírás:

A Markowitz modell: kvadratikus programozás Losonczi László Debreceni Egyetem, Közgazdaság- és Gazdaságtudományi Kar Debrecen, 2011/12 tanév, II. félév Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 1 / 16

Portfolió Harry Markowitz 1990-ben kapott Közgazdasági Nobel díjat a portfolió optimalizálási modelljéért. Ennek a legegyszerűbb változatát ismertetjük (irodalom: Robert J. Vanderbei, Linear Programing, Foundations and Extensions). Adott n db. potenciális befektetés, jelölje R i (i = 1,..., n) a i-edik befektetés értékét (tőke+ kamat) a következő időperiódusban. Ekkor R i -t valószínűségi változónak tekinthetjük, jóllehet, bizonyos befektetések esetén ez determinisztikus is lehet. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 2 / 16

Portfolió alatt nemnegatív x i (i = 1,..., n) számok összességét értjük, melyek összege éppen 1. Most x i azt mutatja meg, hogy egységnyi tőkének mely részéért vásároltunk az i-edik befektetésből. Így portfoliónk (egységnyi befektetésre eső) értéke a következő időperiódusban R = x i R i. A portfolió várható értéke: E R = x i E R i. Ha ezt akarjuk maximalizálni, akkor a helyzet egyszerű, teljes tőkénket a legnagyobb várható értékű befektetésbe fektetjük. De sajnos, a magas nyereségű befektetések egyúttal magas kockázatúak is. Azaz hosszú távon jól teljesítenek, de rövid távon nagyon nagy az ingadozásuk. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 3 / 16

Markowitz egy portfolió kockázatát annak varianciájaként definiálta: var R = E(R E R) 2 ( ) 2 = E x i (R i E R i ) ( ) 2 = E x i Ri ahol R i = R i E R i. A várható értéket maximalizálni a kockázatot minimalizálni kellene. Ez két ellenkező irányú cél, melyet egyszerre nem teljesíthetünk. A Markowitz modellben arra törekszünk, hogy a várható értéket úgy maximalizáljuk, hogy közben a kockázat ne legyen túl nagy. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 4 / 16

Markowitz egy µ pozitív paramétert vezetett be (kockázat elkerülési paraméter), és a következő optimalizálási problémát veti fel: maximalizálja feltéve, hogy ( ) 2 x i E R i µ E x i Ri x i = 1 (1) x i 0 (i = 1,..., n). A µ kockázat elkerülési paraméter a kockázat fontosságát jelzi a várható értékkel szemben, ha értéke nagy, akkor a kockázatot csökkentjük, a várható érték ellenében, míg kis értékénél magas kockázatot vállalunk a magas várható érték érdekében. Pédául, ha µ = 0 akkor a várható értéket maximalizáljuk, és a kockázatot figyelmen kívül hagyjuk. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 5 / 16

Az (1) maximalizálási optimum problémával egyenértékű az alábbi minimalizálási optimum probléma: minimalizálja feltéve, hogy n x i = 1 ( ) 2 x i E R i + µ E x i Ri (2) x i 0 (i = 1,..., n). A célfüggvény alakjából kiolvasható, hogy annak kvadratikus része pozitív szemidefinít. (2) egy kvadratikus programozási minimumprobléma. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 6 / 16

A varianciát tovább alakítva kapjuk, hogy ( ) 2 ( ) ( ) ( E x i Ri = E x i Ri x j Rj = E j=1 ahol = n j=1 x i x j E( R i Rj ) = n C ij = E( R i Rj ) j=1 j=1 x i x j C ij ) x i x j Ri Rj a kovariancia mátrix. Bevezetve a r i = E R i jelölést, optimalizálási problémánk átírható a következő alakba: minimalizálja n r i x i + µ n x i x j C ij j=1 feltéve, hogy x i = 1 (3) x i 0 (i = 1,..., n) Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 7 / 16

Látható, hogy a megoldáshoz szükségünk van minden befektetés nyereségének és a kovariancia mátrixnak a becslésére. Ezeket azonban nem ismerjük, viszont a múltbeli adatok alapján becsülhetők. Táblázatunk nyolc különböző lehetséges befektetésre: 1 3 hónapos US kincstárjegy, 2 US hosszú lejáratú kötvény, 3 S& P 500, 4 Wilshire 500 (kis cégek részvényeinek összessége), 5 NASDAQ Composite, 6 Lehman Brothers Corporate Bonds Index, 7 EAFE (index Európa, Ázsia, Távolkelet befektetéseire), 8 arany nézve mutatja az évenkénti értékeket az 1973-1994 időszakra 1$ befektetett összegre nézve. Így pl. 1$ 1973. január 1-én 3 hónapos US kincstárjegybe fektetve, ugyanezen év december 31-én 1, 075$-re nőtt. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 8 / 16

Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 9 / 16

Legyen R i (t) (i = 1,..., n) a i-edik befektetés értéke az 1972 + t évben. Egy egyszerű becslés ennek E R i várható értékére, a múltbeli értékek átlaga (számtani közepe): r i = E R i = 1 T T R i (t). Ennek az egyszerű képletnek két hátránya van. Az első az, hogy ami 1973-ban történt, az bizonyára kevésbbé van hatással a jövőre, mint az, ami 1994-ben történt. Így, ha ugyanolyan súllyal vesszük figyelembe a múltbeli éveket, akkor a régi eseményeknek túl nagy jelentőséget tulajdonítunk, a közelmúltbeli események rovására. Egy jobb becslést kaphatunk, ha a E R i = t=1 T p T t R i (t) t=1 T p T t t=1 diszkontált összeget számoljuk, ahol p a diszkontálási faktor. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 10 / 16

A p = 0, 9 értéket véve a súlyozott átlag nagyobb súlyt ad a közelmúlt éveinek. Például arany esetén az átlagos érték 1,129, míg a súlyozott 1,053. Legtöbb szakértő 1995-ben úgy gondolta, hogy az 5, 3%-os növekedés reálisabb, mint a 12, 9%. Az alábbi számításokban a becslések p = 0, 9 súllyal lettek kiszámolva. A második probléma az átlag kiszámítási módja. Egy befektetésnek melynek értéke az első évben 1,1, a másodikban 0,9 az átlagértéke 1,0, vagyis nincs se növekedés, se veszteség. Azonban 1$ így befektetve a második év végén 1, 1 0, 9 = 0, 99$ lesz, vagyis 1%-kal kisebb mint az átlag. Ez nem nagy eltérés, de ha pl. az érték az első évben 2, a másodikban 0,5 az átlagértéke 1,25, viszont az érték a második év végén 2 0, 5 = 1$ lesz ami már 25%-kal kisebb mint az átlag, azaz jelentős az eltérés. Ez már egy olyan hatás amit korrigálni kell. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 11 / 16

Ennek eszköze a súlyozott geometriai középpel képezett átlag: T p T t ln R i (t) ( T ) 1 t=1 E R i = exp T = T R i (t) (pt t p ) T t t=1 p T t t=1 Ez a becslés pl. aranyra 2, 9%-ot ad ami sokkal jobban összhangban van a szakértők véleményével (legalábbis 1995-ben). Hasonlóan lehet a kovariancia mátrix C ij elemeit is becsülni a múltbeli adatok alapján, például azok számtani közepével: C ij = 1 T 2 T t=1 s=1 t=1 T (R i (t) r i )(R j (s) r j ) (i, j = 1,..., n). Az r i, C ij értékeket ismerve, adott µ mellett a (3) kvadratikus programozási feladat megoldható. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 12 / 16

A következő táblázat az optimális portfoliókat adja meg a µ paraméter több értékénél (az 1995 évre vonatkozóan). Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 13 / 16

Látható, hogy µ = 0-nál a portfoliónk egyetlen befektetést tartalmaz EAFE-t, mert ennek a legmagasabb a várható értéke a múltbeli adatok alapján. Nagyon magas, pl. µ = 1024 esetén, portfoliónk 93, 3%-ban hosszú lejáratú US államkötvényt tartalmaz, és csak 2, 2%nyi EAFE-t, mert az előzőnek kicsi, utóbbinak nagy a varianciája (a múltbeli adatokból becsülve). A µ értékét folytonosan változtatva, az optimális portfolió várható értékét (középérték) és varianciáját ábrázolva egy görbét kapunk, melyet esetünkben az alábbi ábra mutat: Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 14 / 16

Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 15 / 16

Itt a vízszintes tengelyen az optimális portfolió várható értékei, a függőleges tengelyen a varianciák (100-zal szorozva) vannak feltüntetve, a µ értékek a megfelelő pontoknál be vannak írva. Ugyancsak be vannak jelölve az egyes befektetések adatai. A kapott görbét efficient frontier -nek nevezzük (magyarul kb. hatékonysági határgörbe). E görbe felett (vagy rajta) van az összes (az optimális portfolió meghatározásánál) figyelembevett befektetés. Minden olyan portfolió, melynek várható értéke és varianciája nem erre a görbére esik (felette van) javítható, így csak olyan portfolióba szabad befektetni, mely a hatékonysági határgörbén van. Losonczi László (DE) A Markowitz modell 2011/12 tanév, II. félév 16 / 16