Управление риском инвестиционного портфеля фьючерсными контрактами

Рассмотрена задача динамического управления риском инвестиционного портфеля с использованием фью- черсных контрактов. Управление основано на понятии эффективного портфеля, содержащего помимо базовых ак- тивов фьючерсные контракты на них. Эффективные портфели определяются как портфели минимальной диспер- сии с ожидаемым доходом не ниже заданного. Динамическое управление портфеля предполагает выбор эффектив- ного портфеля на каждом шаге, исходя из прогнозов изменений цен и их стандартных отклонений. Риск портфеля оценивается вероятностью потери определенной части стоимости портфеля. Управляющими параметрами является число фьючерсных контрактов по каждому активу портфеля, которое определяется из условия эффективности портфеля и приемлемости риска на каждом шаге.В работе приводятся эффективные стратегии адаптивного управления риском портфеля с учетом ожидаемого дохода и проведен их сравнительный анализ на конкретном примере. Сущность предлагаемого подхо- да является выделение кластеров волатильности изменения цен на горизонте инвестирования и адаптивная оценка корреляционных связей между изменениями цен активов.

The article considers the problem of the dynamic risk management of the investment portfolio using future con- tracts. The management starts with the concept of effective inhomogeneous portfolios, which contain futures together with underlying asserts. The effective portfolios are defined as the ones of the minimal dispersion with the expected return greater or equal to the specified value. Risk is measured by the probability of losing of a certain part of the portfolio value. The control parameters are the number of futures for each asset of portfolio, which is defined from the condition of effec- tiveness of portfolio and risk acceptability on each step.The effective adaptive strategies of portfolio risk management together with comparative analysis on a concrete example are presented. The proposed approach provides the forecast correction of the expected income and its variance for the assets with the emergence of new data. The financial time series are determined by volatility clustering, i.e. relative or absolute price changes tend to keep high or low magnitude for some time, with the result that clusters are created - periods of high or low volatility. Then adaptive estimate of correlational relationships between asset prices are essential because the degree of correlational relationship also changes in time. So the correlation of future and spot price changes considerably increases while approaching to performance of contracts. For taking into account of data instability of dispersion and correlation simple methods of volatility forecasting and correlation of relative changes of price data based on exponential smoothing are implemented.