РАЛЬФ РАЛЬФ ВИНС - Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров

Прежде чем решать систему уравнений, необходимо задать уровень ожидаемой прибыли Е. Решением будет комбинация весов, которая даст искомое Е при наименьшей дисперсии. После того как вы определитесь с выбором Е, у вас бу­дут все входные переменные, необходимые для построения матрицы коэффи­циентов.

Переменная Е в правой части первого уравнения — это значение прибыли. для которой вы хотите определить комбинацию ценных бумаг в портфеле. Первое уравнение говорит о том, что сумма всех ожидаемых прибылей, умноженных на

соответствующие веса, должна равняться заданному Е. Второе уравнение отража­ет тот факт, что сумма весов должна быть равна 1. Была показана матрица для слу­чая с тремя ценными бумагами, но вы можете использовать обобщенную форму для N ценных бумаг.

Возьмем ожидаемые прибыли и ковариации из уже известной таблицы ковариаций и подставим коэффициенты в обобщенную форму. Таким образом из ко­эффициентов обобщенной формы можно создать матрицу. В случае четырех ком­понентов (N = 4) мы получим 6 рядов (N + 2):

X1 X2 X3 X4 L1 L2 Ответ 0,095 0,13 0,21 0,085 Е 1 1 1 1 1 0,1 - 0,0237 0,01 0 0,095 1 0 - 0,0237 0,25 0,079 0 0,13 1 0 0,01 0,079 0,4 0 0,21 1 0 0 0 0 0 0,085 1 0

Отметьте, что мы получили 6 столбцов коэффициентов. Если добавить столбец свободных членов к матрице коэффициентов, мы получим расширенную матрицу.

Заметьте, что коэффициенты в матрице соответствуют нашей обобщенной форме:

Матрица является удобным представлением этих уравнений. Чтобы решить сис­тему уравнений, необходимо задать Е. Ответы, полученные при решении этой

системы уравнений, дадут оптимальные веса, минимизирующие дисперсию при­были всего портфеля для выбранного уровня Е.

Допустим, мы хотим найти решение для Е = 0,14, что соответствует прибыли в 14%. Подставив в матрицу 0,14 для Е и нули для переменных L1 и L2 в первых двух строках, мы получим следующую матрицу:

X1 X2 Х3 X4 L1 L2 Ответ 0,095 0,13 0,21 0,085 0 0 0,14 1 1 1 1 0 0 1 0,1 - 0,0237 0,01 0 0,095 1 0 - 0,0237 0,25 0,079 0 0,13 1 0 0,01 0,079 0,4 0 0,21 1 0 0 0 0 0 0,085 1 0

Необходимо найти N + 2 неизвестных с помощью N + 2 уравнений.

Решение систем линейных уравнений с использованием матриц-строк.

Многочлен — это алгебраическое выражение, которое является суммой опреде­ленного количества элементов. Многочлен с одним элементом называется одно­членом, с двумя элементами — двучленом, с тремя — трехчленом и т.д. Выраже­ние 4 * А ^ 3 + А ^ 2 +А+2 является многочленом, имеющим четыре члена. Члены отделены знаком (+).

Многочлены имеют различные степени. Степень многочлена определяется зна­чением наибольшей степени любого из элементов. Степенью элемента является сумма показателей переменных, содержащихся в элементе. Показанное выше вы­ражение является многочленом третьей степени, так как элемент 4 * А^ 3 имеет третью степень, и это наивысшая степень среди всех элементов многочлена. Если бы элемент был равен 4*A^З*B^62*C, мы бы получили многочлен шестой степени, так как сумма показателей переменных (3+2+1) равна 6.

Многочлен первой степени называется также линейным уравнением и графи­чески задается прямой линией. Многочлен второй степени называется квадрат­ным уравнением и на графике представляет собой параболу. Многочлены третьей, четвертой и пятой степени называются соответственно кубическим уравнением, уравнением четвертой степени, уравнением пятой степени и т.д. Графики много­членов третьей степени и выше довольно сложны. Многочлены могут иметь лю­бое число элементов и любую степень, мы будем работать только с линейными уравнениями, т.е. многочленами первой степени. Решить систему линейных уравнений можно с помощью процедуры Гаусса-Жордана, или, что то же самое, метода гауссовского исключения. Чтобы использовать этот метод, мы должны сначала создать расширен­ную матрицу, объединив матрицу коэффициентов и столбец свободных чле­нов. Затем следует произвести элементарные преобразования для получения единичной матрицы. С помощью элементарных преобразований мы получаем более простую, но эквивалентную первоначальной, матрицу. Элементарные преобразования производятся посредством построчных операций (мы опи­шем их ниже). Единичная матрица является квадратной матрицей коэффициентов, где все элементы равны нулю, кроме диагональной линии элементов, которая начинает­ся в верхнем левом углу. Для матрицы коэффициентов «шесть на шесть» единич­ная матрица будет выглядеть следующим образом:

1 0 0 0 0 о 0 1 0 0 0 о 0 0 1 0 0 о 0 0 0 1 0 о 0 0 0 0 1 о 0 0 0 0 о 1

Матрица, где число строк равно числу столбцов, называется квадратной матри­цей. Благодаря обобщенной форме задачи минимизации V для данного Е, мы все­гда будем иметь дело с квадратными матрицами коэффициентов. Единичная матрица, полученная с помощью построчных операций, эквива­лентна первоначальной матрице коэффициентов. Ответы для нашей системы уравнений можно получить из крайнего правого вектора-столбца. Единица в пер­вой строке единичной матрицы соответствует переменной X,, поэтому значение на пересечении крайнего правого столбца и первой строки будет ответом для X1 Таким же образом на пересечении крайнего правого столбца и второй строки со­держится ответ для Х2 так как единица во второй строке соответствует Х2 Ис­пользуя построчные операции, мы можем совершать элементарные преобразова­ния в первоначальной матрице, пока не получим единичную матрицу. Из единич­ной матрицы можно получить ответы для весов X1 ... ХN—компонентов портфеля. Найденные веса дадут портфель с минимальной дисперсией V для дан­ного уровня ожидаемой прибыли Е[26].

.

Можно проводить три типа построчных операций:

1. Поменять местами любые две строки.

2. Умножить любую строку на ненулевую постоянную.

3. Любую строку умножить на ненулевую постоянную и прибавить к любой другой строке.

С помощью этих трех операций мы попытаемся преобразовать исходную матрицу коэффициентов в единичную матрицу

В расширенной матрице проведем элементарное преобразование номер 1, ис­пользуя правило номер 2 построчных операций. Мы возьмем значение на пересече­нии первой строки и первого столбца (оно равно 0,095) и преобразуем его в едини­цу. Для этого умножим первую строку на 1/0,095. В результате, значение на пересе­чении первой строки и первого столбца станет равно единице. Остальные значения в первой сроке изменятся соответствующим образом.

Проведем элементарное преобразование номер 2. Для этого задействуем прави­ло номер 3 построчных операций (для всех строк, кроме первой). Предварительно для всех строк проведем элементарное преобразование номер 1, преобразовав чис­ло, стоящее в первом столбце каждой строки, в единицу. Затем все числа матрицы, кроме чисел первой строки, умножим на -1. После этого можно перейти к непос­редственному применению правила номер 3. Для этого прибавим первую строку к каждой строке матрицы: первое число первой строки прибавим к первому числу второй строки, второе число первой строки ко второму числу второй строки и так далее. После этого преобразования мы получим нули в первом столбце (во всех строках, кроме первой).