«Проведение корректировки формулы расчета риска актива (стандартное отклонение доходности). Определение последствий для capm»

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

им. М. В. Ломоносова

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ

Кафедра «Финансы и кредит»

КУРСОВАЯ РАБОТА

Тема: « Проведение корректировки формулы расчета риска актива (стандартное отклонение доходности).

Определение последствий для CAPM ».

Выполнена студенткой группы Э-31

Байтелесовой А.Д.

Научный руководитель: доцент

кафедры «финансы и кредит»,

к.э.н Яндиев М. И.

Москва

2008

Содержание

Введение ………………………………………………………………………………3

I Глава. Стандартное отклонение как показатель риска……………………...4

1.1 Стандартное отклонение в математической статистике………………………..4

1.2 Применение стандартного отклонения на финансовых рынках……………….4

1.3 Недостатки стандартного отклонения…………………………………………...7

1.4 Дополнение стандартного отклонения. Опыт предшественников. …………..10

II Глава. Корректировка стандартного отклонения и ее последствия………13

2.1 Метод корректировки стандартного отклонения………………………………13

2.2 Последствия корректировки стандартного отклонения в модели САРМ……15

Заключение…………………………………………………………………………..1 8

Список использованной литературы………………………………………………...19

Введение

Участник финансового рынка принимает решения о том или ином активе исходя из соотношения доходности и риска. В данной работе нас больше всего будет интересовать именно риск. Мерой риска актива является стандартное отклонение, которое широко применяется во многих моделях оценки стоимости финансовых активов.

С математической точки зрения стандартное отклонение показывает меру разброса значений от их среднего значения. Чем больше разброс, тем больше стандартное отклонение [1]. Однако формула стандартного отклонения показывает лишь среднее значение, не показывая при этом долю положительного и отрицательные значения. Также есть веростность влияния шумов на конечный результат, что на мой взгляд, не совсем правильно.

Принимать во внимание все значения разброса, как отрицательные, так и положительные, думаю, будет представлять для участника финансового рынка большую полезность: он сможет иметь более точную информацию и, соответственно, выводы и решения, которые он примет, будут более правильными.

Цель данной работы: Скорректировать стандартное отклонение и определить как повлияет данная корректировака на модель САРМ.

Задачи следующие:

1. Проанализировать стандартное отклонение: изучить историю, выяснить, где и кем применяется, что обозначает, выявить недостатки.
2. Узнать были ли попытки корректировки стандартного отклонения или его дополнения (если да, то изучить эти работы и проанализировать, определить полезные для себя моменты)
3. Предложение метода корректировки стандартного отклонения. Рассмотреть на примере. Доказательство действенности полученного результата.
4. Перспективы продолжения данного анализа, его применение в различных моделях. (К примеру, САРМ).

Глава I . Стандартное отклонение как показатель риска.

1.1. Стандартное отклонение в математической статистике.

Термин стандартное отклонение был впервые введен Пирсоном в 1894 году. Стандартное отклонение (стандартное квадратическое отклонение, среднеквадратическое отклонение или стандарт) - это широко используемая мера разброса или вариабельности (изменчивости) данных относительно средней величины [2]. В теории вероятности и статистике это наиболее распространенный показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания. Измеряется в единицах измерения самой случайной величины. Равно корню квадратному из дисперсии случайной величины.

где — стандарт, стандартное отклонение, несмещенная оценка среднеквадратического отклонения случайной величины X относительно её математического ожидания; — дисперсия; — i-й элемент выборки; — среднее арифметическое выборки; — объём выборки[3].

Стандартное отклонение используется для разных целей: с данного показателя можно определить вариация какого из данного набора рядов распределения больше; зная, например, значения средней и стандартного отклонения, можно определить положение различных наблюдений в нормальном распределении; используют при расчёте стандартной ошибки среднего арифметического; при построении доверительных интервалов; при статистической проверке гипотез; при измерении линейной взаимосвязи между случайными величинами.

Стандартное отклонение обладает всеми свойствами, присущими дисперсии.

Cчитается, что стандартное отклонение - показатель, упрощающий анализ дисперсии и поэтому чаще встречающийся. Т.к. дисперсия измеряется в процентах в квадрате, что очень непривычно и тяжело, стандартное отклонение упорядочивает дисперсию за счет взятия квадратного корня и

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать