УПРАВЛІННЯ ПОРТФЕЛЯМИ ПРОЕКТІВ ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ МАРКОВІЦА
DOI:
https://doi.org/10.20998/2078-5364.2021.3.08Ключові слова:
енергозбереження, сучасна портфельна теорія, методи оптимізації, диверсифікація, ребалансування, портфель проектів, коефіцієнт Шарпа, волатильність портфелюАнотація
Метою роботи було: виявити, дослідити та порівняти методи управління портфелями проектів енергозбереження та розробити програмне забезпечення для оптимізації портфельних інвестицій за допомогою декількох методів. Розглянуто ключові елементи та стратегії створення ефективного інвестиційного портфелю: диверсифікація, ребалансування, активне управління портфелем, пасивне управління портфелем.
Враховуючи основні принципи інвестиційної теорії, задачею портфельного інвестування є формування інвестиційного портфелю з відомими частками певних активів для максимізації віддачі та мінімізації ризику. Для вирішення даної проблеми було обрано методику Гарі Марковіца, відомої як сучасна портфельна теорія. Це теорія фінансових інвестицій, у межах якої за допомогою статистичних методів здійснюють якомога вигідніший розподіл ризику портфеля цінних паперів і оцінювання доходу, складовими елементами її є оцінювання активів, прийняття інвестиційних рішень, оптимізація портфеля, оцінювання отриманих результатів. З математичної точки зору задача з формування оптимального портфеля є задачею оптимізації квадратичної функції (пошук мінімуму) при лінійних обмеженнях аргументів функції.
Проаналізовані методи оптимізації портфелів проектів енергозбереження з врахуванням специфіки предметної області. За результатами аналізу обрано методи пошуку максимального коефіцієнта Шарпа та мінімальної волатильності з випадково згенерованих портфелів.
Розроблено програмний застосунок, що дозволяє завантажити дані, згенерувати випадкові портфелі та оптимізувати їх обраними методами. Реалізовано також графічне відображення результатів оптимізації портфелів. Програма була протестована на даних про акції енергозберігаючих компаній. Побудовані програмою графіки дозволяють оператору краще оцінити створений портфель проекту енергозбереження.
Посилання
Hadarcev, O.V. (2018). Portfel'ni teorii' upravlinnja finansovymy investycijamy: navchal'nyj posibnyk. Poltava: PoltNTU, 94.
L'ovkin, V.M. (2013). Metody ta zasoby pryjnjattja investycijnyh rishen' v umovah nevyznachenosti: dissertation abstract ... candidate of technical sciences: 01.05.04 / Kh.: KhNURE, 20.
Burenin, A.N. (2008). Upravlenie portfelem cennyh bumag. М.: Nauchno-tehnicheskoe obshhestvo imeni akademika S.I. Vavilova 440.
Matveev, A.A., Novikov D.A., Cvetkov A.V. (2005). Modeli i metody upravlenija portfeljami proektov. M.: PMSOFT, 206.
Rebalancing [Electronic resource]. – Access mode: https://www.investopedia.com/terms/r/rebalancing.asp.
Brighem, Je. R. (1997). Osnovy finansovogo menedzhmentu. K.: Vazako, 1000.
Kamins'kyj, A.B. (2006). Modeljuvannja finansovyh ryzykiv : Monografija. K. : Vydavnycho-poligrafichnyj centr «Kyi'vs'-kyj universytet», 304.
Harry Markowitz’s Modern Portfolio Theory: The Efficient Frontier [Electronic resource]. – Access mode: https://www.guidedchoice.com/video/dr-harry-markowitz-father-of-modern-portfolio-theory/.
Markowitz’s Efficient Frontier in Python [Part 1/2] [Electronic resource]. – Access mode: https://medium.com/python-data/effient-frontier-in-python-34b0c3043314.
Efficient Frontier & Portfolio Optimization with Python [Part 2/2] [Electronic resource]. – Access mode: https://medium.com/python-data/efficient-frontier-portfolio-optimization-with-python-part-2-2-2fe23413ad94.
Efficient Frontier Portfolio Optimisation in Python [Electronic resource]. – Access mode: https://towardsdatascience.com/efficient-frontier-portfolio-optimisation-in-python-e7844051e7f.
Automating Portfolio Optimization and Allocation using Python [Electronic resource]. – Access mode: https://towardsdatascience.com/automating-portfolio-optimization-using-python-9f344b9380b9.
Portfolio Optimization with Python using Efficient Frontier with Practical Examples [Electronic resource]. – Access mode: https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/portfolio-optimization-python-example/#6-fundamental-terms-in-portfolio-optimization.
Variance & Standard Deviation [Electronic resource]. – Access mode: https://www.sciencebuddies.org/science-fair-projects/science-fair/variance-and-standard-deviation.
Portfolio Optimization with Python using Efficient Frontier with Practical Examples [Electronic resource]. – Access mode: https://www.machinelearningplus.com/machine-learning/portfolio-optimization-python-example/#6-fundamental-terms-in-portfolio-optimization.
Vitlins'kyj, V.V., Verchenko, P.I. (2000). Analiz, modeljuvannja ta upravlinnja ekonomichnym ryzykom: Navch.-metod. posibnyk dlja samost. vyvch. dysc. K. : KNEU, 292.
Yahoo Finance – Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News [Electronic resource]. – Access mode: https://finance.yahoo.com/.
