МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ ДОХОДНОСТІ ТА РИЗИКОВАНОСТІ ІНВЕСТИЦІЙ У КОНТЕКСТІ УПРАВЛІННЯ ПЕРСОНАЛЬНИМИ ФІНАНСАМИ
DOI:
https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2024.2.27Ключові слова:
моделювання, персональні фінанси, інвестиції, оптимізація портфелю, метод Монте-Карло.Анотація
Управління персональними фінансами є ключовим аспектом досягнення фінансової стабільності та добробуту і відіграє важливу роль у житті сучасної людини. Інвестиції є одним з інструментів персональних фінансів, що дозволяє зберігати і накопичувати кошти. Важливим фактором при виборі інвестиційних фінансових інструментів є знаходження збалансованого співвідношення дохідності і ризикованості. Дохідність визначає очікуваний майбутній прибуток від інвестицій, в той же час ризикованість характеризує ступінь невизначеності і ймовірність того, що реальні доходи будуть відрізнятися від очікуваних. В цій роботі розглянуто підходи вибору інвестиційного портфелю і покращення його дохідності та ризикованості шляхом диверсифікації ризикових активів. Можливість додавання безризикових активів у портфель значно розширює множину доступних ефективних портфелів. В роботі також проведений аналіз впливу дохідності та ризику інвестиційного портфелю на досягнення персональних фінансових цілей за допомогою моделювання методом Монте-Карло. Даний метод базується на використанні випадкових чисел для імітації реальних процесів. Вхідні параметри для розрахунків, такі як дохід за поточний період і значення інфляції, характеризуються ймовірнісними характеристиками. В результаті виконання великої кількості симуляцій отримується ймовірність досягнення фінансової цілі і середнє значення результату при заданих вхідних параметрах. На прикладі показано як збільшення дохідності впливає на накопичення, і відповідно збільшує середнє значення можливого прибутку. Ризик, в свою чергу, може зменшити ймовірність досягнення фінансової цілі в цілому. Показана необхідність зваженого підходу до вибору дохідності і ризику інвестицій. Цей вибір заснований на принципах компромісу і оптимальні значення можуть відрізнятись в залежності від поставленої мети. Збалансований підхід до вибору дохідності та ризикованості, а також моделювання їхнього впливу на кінцевий результат, забезпечує можливість оптимізації фінансових рішень для широкого спектру завдань у сфері персональних фінансів.
Посилання
Mangram, Myles E., A Simplified Perspective of the Markowitz Portfolio Theory (2013). Global Journal of Business Research, v. 7 (1) pp. 59-70, 2013, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2147880.
Вєтрова Г.В., Гужва В.О. 2018. Дослідження моделей Марковіца та Тобіна побудови портфеля цінних паперів. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналiз, управління та iнформацiйнi технологiї. 1320, 44 (Груд 2018), 36–41. DOI:https://doi.org/10.20998/2079-0023.2018.44.07.
Chen, Zeyi & Li, Hao & Li, Zeqing & Yin, Leiming. (2022). Analysis of Ten Stock Portfolios Using Markowitz and Single Index Models. http://dx.doi.org/10.2991/aebmr.k.220405.202.
Жовновач Р. І., Вишневська В. А., Шевчук М. О. Теорії диверсифікації в інвестиційному маркетингу підприємств. Державне управління: удосконалення та розвиток. 2020. № 3. – URL: http://www.dy.nayka.com.ua/?op=1&z=1689 DOI: 10.32702/2307-2156-2020.3.11
Мажара Г. А., Крикун Є. О. Моделювання оптимального інвестиційного портфеля орієнтованого на мінімізацію ризику. Modern Economics. 2023. № 38(2023). С. 69-75. DOI: https://doi.org/10.31521/modecon.V38(2023)-11.
Kahar, R. H., Kaerudin, N. P., & Vimelia, W. (2023). Optimal Portfolio Risk Analysis Using the Monte Carlo Method. In Operations Research: International Conference Series (Vol. 4, Issue 4, pp. 163–167). Indonesian Operations Research Association. https://doi.org/10.47194/orics.v4i4.276.
Ding, S. (2024). Portfolio Optimization Based on Markowitz Investment Theory and Monte Carlo Simulation. In A. Md Yassin (Ed.), SHS Web of Conferences (Vol. 188, p. 01009). EDP Sciences. https://doi.org/10.1051/shsconf/202418801009.
Chaweewanchon, Apichat, and Rujira Chaysiri. (2022). Markowitz Mean-Variance Portfolio Optimization with Predictive Stock Selection Using Machine Learning. International Journal of Financial Studies 10, no. 3: 64. https://doi.org/10.3390/ijfs10030064.
Efficient Frontier: What It Is and How Investors Use It. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www. investopedia.com/terms/e/efficientfrontier.asp.
Capital Allocation Line (CAL) and Optimal Portfolio. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://corporatefinanceinstitute.com/resources/career-map/sell-side/capital-markets/capital-allocation-line-cal-and-optimalportfolio/.