- •1. Развитие математической модели нечеткой случайной величины для решения задач портфельного анализа.
- •1.1. Определение нечеткой случайной величины.
- •1.2. Определение числовых характеристик нечеткой случайной величины.
- •1.3. Расчет числовых характеристик нечетких случайных величин в классах параметризованных распределений.
- •1.4. Взвешенная сумма нечетких случайных величин.
- •1.5. Выводы по первой главе диссертации.
- •2. Постановки задач портфельного анализа в условиях нечетких случайных данных и методы их решения.
- •2.1. Доходность портфеля в условиях нечетких случайных данных.
- •2.2.2. Модель максимизации возможности (необходимости) достижения нечеткого уровня ожидаемой доходности при фиксированном уровне риска.
- •2.2. Модели портфельного анализа в условиях нечетких случайных данных.
- •2.2.3. Модель максимизации с заданной возможностью (необходимостью) ожидаемого дохода при фиксированном уровне возможного риска.
- •Теорема доказана.
- •2.2.4. Модель минимизации возможного риска при заданном уровне возможного дохода.
- •2.3. Обобщение двумерного портфеля на случай нечетких случайных данных.
- •2.3. Выводы по второй главе диссертации.
2.2.4. Модель минимизации возможного риска при заданном уровне возможного дохода.
Модель имеет следующий вид:
, (2.4.1)
(2.4.2)
где
есть заданный уровень возможного дохода.
Данная задача может быть решена с помощью метода множителей Лагранжа.
Сделаем некоторые преобразования.
Пусть
,
где
- модальные значения
.
Тогда задача (2.4.1)-(2.4.2) принимает следующий вид:
, (2.4.3)
(2.4.4)
Будем решать задачу (2.4.3)-(2.4.4) с помощью метода множителей Лагранжа. Функция Лагранжа в данном случае имеет вид:
.
Запишем в функции
Лагранжа дисперсию в явном виде. В
результате получаем:
![]()
.
Далее возьмем
производные по всем
,
по
и по
.
Получим следующие соотношения:

,
.
Присоединяя ограничение (2.4.2) мы приходим к системе уравнений:

где
,
.
Запишем полученные уравнения в матричной форме с использованием следующих обозначений:

Тогда наша система примет следующий вид:

Предполагаем, что
ковариационная матрица С
невырождена (
),
следовательно, существует обратная
матрица
.
Тогда:
.
Подставляя это
решение во второе и третье уравнения
системы, получим уравнения для нахождения
и
.
Итак, получили:

Решим эту систему с помощью метода Крамера. Имеем:
,
![]()
.
Далее подставив
и
в выражение для
,
получаем:
.
2.3. Обобщение двумерного портфеля на случай нечетких случайных данных.
Обобщим двумерный портфель на случай нечетких случайных данных.
Доли капитала,
вкладываемые в первый и второй активы
обозначим
,
соответственно.
Будем рассматривать случай, когда доходности активов представляются нечеткими случайными величинами. При этом доходность портфеля будет также являться нечеткой случайной величиной:
,
а ожидаемая доходность портфеля будет нечеткой величиной:
,
где
.
Рассматриваем
случай, когда
,
где
,
,
- ожидаемые значения случайных величин
,
,
.
Не нарушая общности,
можно считать, что
,
.
Исследуем множество
инвестиционных возможностей
,
где
есть риск портфеля:
.
В соответствии с результатами, полученными в первой главе:



Ввиду того, что
параметр
есть нечеткая величина, множество
инвестиционных возможностей можно
представить системой:
(2.5.1)
Здесь
есть параметр со степенью возможности
,
представляющий
.
Основываясь на [94] можно показать, что система (2.5.1) эквивалента следующей системе:

где
,
,
есть границы
–уровневых
множеств соответствующих нечетких
величин.
Из соотношений
(3.2.1)–(3.2.4) следует, что риск портфеля в
конечном итоге определен на множестве
значений доходности портфеля (замкнутом
интервале) при каждом конечном
фиксированном
.
Таким образом,
и
удовлетворяет (3.2.1.), (3.2.2).
В результате мы
можем констатировать, что множество
инвестиционных возможностей есть
«множественнозначная» кривая. При
обозначениях
,
в
соответствии
с [3],
.
Ясно, что
эта кривая может быть построена с
использованием «граничных» кривых,
которые определяются посредством
решения систем вида:
(3.3)
Решая систему
(3.3) относительно переменных
,
в первом и во втором предельных случаях,
после подстановки решений в (3.2.3), получаем
две «граничные» параболы.

.
Оптимальные
портфели
могут быть получены путем решения
уравнения
.
Имеем:
,
,
.
В пределе при
можно считать, что
.
И мы приходим, фактически, к классической
модели портфельного анализа по Марковицу
[85] с параметрами:
– вектор ожидаемых доходностей активов;
– ковариационная матрица,
.
На рисунке, приводимом ниже (рис.2.), представлено множество инвестиционных возможностей.

Рис.2. Множество инвестиционных возможностей
