Информационный подход к анализу инвестиционного портфеля

УДК 65.012 681.3

Е. В. Просиряк Астраханский государственный технический университет

ИНФОРМАЦИОННЫЙ подход К АНАЛИЗУ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ

Введение

Проблема инвестиций в России является одной из важных и сложных. Перед инвестором возникает проблема - как грамотно вложить капитал и как получить максимальную прибыль. А если инвестором выступает государство, то принципиально меняется и сам подход к инвестированию, - приходится решать вопрос о том, какие отрасли хозяйства или кластеры и в каком объеме инвестировать. Под кластером обычно понимается группа географически соседствующих, взаимосвязанных компаний различных отраслей, действующих в определённой сфере и взаимодополняющих друг друга.

Целью исследований являлась разработка подхода к формированию стратегии инвестирования региональной экономики, основанного на понятии неопределенности, с использованием понятийного аппарата теории информации.

Грамотная стратегия капиталовложений может:

- облегчить перестройку и развитие экономики;

- сократить масштабы безработицы;

- сохранить и развивать наукоёмкие производства;

- ускорить интеграцию России в сообщество развитых стран.

Инвестиции непосредственно связаны с увеличением валового национального продукта, а следовательно, и экономическим ростом страны.

Под инвестированием понимают любой процесс, целью которого является сохранение и увеличение стоимости денежных или иных средств.

Существует много возможных вариантов оценки инвестиций.

Совокупность методов, применяемых для оценки эффективности инвестиций, можно разбить на две группы: динамические и статические.

Наиболее важным статистическим методом является срок окупаемости инвестиций (PP), но он не учитывает фактор времени. Динамические, или дисконтные, методы отражают современные подходы к оценке инвестиций. К ним относятся: чистая приведенная прибыль (NPV), индекс рентабельности (PI), внутренняя норма прибыли инвестиций (IRR) и др. [1-2].

Портфель инвестиций

Так как инвестиции в народное хозяйство не ограничиваются капиталовложениями в отдельно взятую отрасль, возникает потребность в использовании экономических технологий, разработанных и испытанных в странах с развитыми рыночными отношениями. Одной из таких технологий является портфельное инвестирование.

Портфельное инвестирование позволяет оценивать, распределять, планировать результаты инвестиционной деятельности по кластерам промышленности.

Главная задача портфельного инвестирования - улучшить условия инвестирования, придав совокупности объектов инвестирования такие инвестиционные характеристики, которые недостижимы с позиции отдельно взятого экономического кластера и возможны только при их комбинации.

В экономической литературе предлагаются следующие рекомендации для формирования инвестиционного портфеля:

- безопасность вложений;

- стабильность получения дохода;

- ликвидность вложений, способность участвовать в немедленном приобретении товара или быстро и без потерь в цене превращаться в наличные деньги.

Ни одна из инвестиционных ценностей не обладает всеми перечисленными выше свойствами, поэтому неизбежен компромисс [3-6].

Энтропия

При оценке эффективности портфельного инвестирования мы сталкиваемся с проблемой распределения средств. В качестве меры неопределенности случайного объекта исследования с конечным множеством состояний используется энтропия Шеннона.

Имеется распределение портфеля инвестиций П в кластеры и коэффициент эффективности инвестиций (рентабельность) в кластеры х¡.

Портфель инвестиций

х1 х5

х2 / \х4

Овощной / хз Транспортный

кластер / \ кластер

Мясомолочный кластер Рыбохозяйственный кластер

Строительный

кластер

Распределение портфеля инвестиций

П П

Величину N (П/П) = -I х 1п х*, , где хг > 0 и I хг = 1, называют неопределенностью для

г =1 г =1

ситуации, когда истинное распределение есть П , а лицо, принимающее решение, думает, что оно есть П. Изменение неопределенности можно понимать как процесс накопления полезной информации. За нулевой уровень часто удобно принимать запас полезной информации при

хг = 1/п , г = 1, п . Если ничего не известно о распределении П*, то в некотором смысле предположение хг = 1/п является оптимальным: если нет сведений о событиях, объектах, то будем считать их равновероятными, имеющими одинаковые характеристики. При таком подходе запас полезной информации, содержащийся в гипотезе П относительно задачи с распределением ответа П* , дается соотношением 1П = 1og(n) — N (П/П*). Таким образом, полезная информация зависит не от точности, с которой известны П, а от того, насколько П соответствует П'.

Нижней границей неопределенности является энтропия распределения П , равная:

Н (П*) = —I хг 1п х*г .

1=1

Нормируя и модифицируя определение энтропии, получаем

Н(П) = 1 — Н(П) / 1п(п).

Величина Н'(П) принимает значения из интервала [0, 1), Н'(П) = 0 при хг = 1/п для г = 1, п. Ее значение можно рассматривать как меру риска портфеля вложений. Н'(П) показывает степень отклонения распределения П от равномерного распределения (1/п, 1/п, ..., 1/п). При равномерном распределении средств велика вероятность того, что выбор сделан неправильно, и чем меньше Н'(П), т. е. чем ближе распределение к равномерному, тем больше возможность ошибиться при наборе портфеля и тем больше риск. Мы перераспределяем инвестиции между кластерами для обеспечения надежности получения прибыли от инвестиций. Если необходимо,

учитывать только вероятность нежелательных результатов инвестирования, то простейшим способом его измерения является вероятность «недобора», измеряющая шансы на то, что доходность направления окажется ниже ожидаемой доходности [6-7].

Для определения прироста энтропии распределения инвестиций воспользуемся следующими формулами:

н Ш) = -£ г,_, 1п

, =1

нкон (П) =-Х Х,1он 1п Х

, =1

АН = Я - н

нач'

Если АН < 0 — вероятность ошибочного распределение портфеля инвестиций в процессе моделирования возрастает.

Если Ан > 0 — вероятность ошибочного распределение портфеля инвестиций в процессе моделирования убывает.

Н характеризует меру упорядоченности системы (состояние неопределенности). Если бы система всегда находилась в одном и том же состоянии, то Н равнялось бы 0.

В качестве меры упорядоченности можно использовать величину избыточности, введенную К. Шенноном: разность между величиной максимальной энтропии Нтах и реальной энтропии Нг соответствует количеству избыточной (предсказуемой ) информации 1п.

^-п Нтах Нг.

Если все состояния системы одинаково предпочтительны, т. е. х1 = х2 = ... = хп = 1/п, то 1п = 0.

Оценка упорядоченности с помощью энтропии имеет свои особенности, она оценивается здесь лишь в смысле однозначной определенности состояний [7].

Заключение

Действительное значение энтропийные оценки приобретают там, где к системам применяют статистические методы. В этом случае состояние системы, определяемое в терминах, описывающих систему параметров, приобретает неопределенность, которая может быть измерена при помощи энтропии.

Экономически энтропия зависит от изменения функции полезности. Если за временной интервал (цикл) изменение функции полезности происходит с положительным градиентом, то энтропия положительно растущая. Когда же изменение функции полезности приобретает отрицательный градиент роста, т. е. преобразуется в энтропию с противоположным знаком — отрицательную энтропию, последнее именуется негативной энтропией, сокращенно — негэнтропией (понятие введено Э. Шредингером). Негэнтропия характеризует собой снижение эффективности, ущербность, убыточность хозяйственной деятельности [8].

Информация, полученная при анализе, будет считаться полезной, если после ее применения были достигнуты более высокие результаты.

СПИСОК ЛИТЕРА ТУРЫ

1. Фабоцци Ф. Управление инвестициями. - М.: ИНФРА-М, 2000. - 932 с.

2. Лукашин Ю. П. Оптимизация структуры портфеля ценных бумаг // Экономика и математические методы. - 1995. - Т. 31, вып. 1. - С. 138-150.

3. Касимов Ю. Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. - М.: Филинъ, 1998. - 144 с.

4. Инвестиционно-финансовый портфель / Б. И. Алехин, К. В. Анисимов, И. И. Антонов и др. - М.: Со-минтек, 1993. - 749 с.

5. Крянев А. В. Основы финансового анализа и портфельного инвестирования в рыночной экономике. -М.: МИФИ, 2001. - 54 с.

6. РухловА. Принципы портфельного инвестирования. - М.: Финансы. Ценные бумаги, 1997.

7. Оптимизационные модели распределения инвестиций на предприятии по видам деятельности / С. А. Баркалов, О. Н. Бакунец, И. В. Гуреева и др. - М.: ИПУ РАН, 2002. - 68 с.

8. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: Иностр. лит., 1963. - 829 с.

9. Мурузян С. Г. О новой научной основе экономики / http://www.ptechno1ogy.ru/NewExper.htm1.

Получено 1.10.2006

THE INFORMATION APPROACH TO THE ANALYSIS OF AN INVESTMENT PORTFOLIO

E. V. Prossiryak

The purpose of topic is the development of the approach of formation of strategy of regional economy investment based on the concept of uncertainty using the conceptual device of the theory of the information. The task of the investment portfolio is to improve investment conditions, giving the set of investment objects such investment characteristics, which are unattainable from the position of a separately taken economic cluster, and are possible only in their combination. As a measure of definition of factor of funds distribution, Shannon entropy is used. During the even distribution of funds there is a great probability that the choice is made incorrectly, that is the closer is the distribution to uniform, the more mistakes can be made while setting a portfolio, and the higher risk is. The redistribution of the investments between clusters should ensure reliability of getting the profit from the investments.