Введение 8
1 Теоретическая часть 9
1.1 Входные параметры и условные обозначения 9
1.2 Математический инструментарий формирования опционных портфелей 14
1.3 Методика построения портфеля «бычий» структурированный коллар 18
1.4 Методика построения портфеля «медвежий» коллар 20
1.5 Методика построения портфеля «структурированная бабочка» 22
2 Расчетная часть 25
2.1 Построение опционного продукта «бычий» коллар 25
2.2 Построение опционного продукта «медвежий» коллар 29
2.3 Построение опционного продукта «структурированная бабочка» 31
2.4 Используемые методы решения задачи линейного программирования 33
2.5 Результаты формирования портфеля 35
2.6 Апробация комбинаторной модели 38
3 Финансовый менеджмент, ресурсоэффективность и ресурсосбережение 44
3.1 Оценка коммерческого потенциала научных исследований 44
3.2 Планирование научно-исследовательских работ 49
3.3 Бюджет научно-технического исследования 54
3.4 Оценка сравнительной эффективности проекта 60
4 Социальная ответственность 62
4.1 Анализ вредных производственных факторов 63
4.2 Анализ опасных производственных факторов 69
4.2 Пожарная и взрывная безопасность 74
4.4 Выводы и рекомендации 76
Заключение 77
Список публикаций 79
Список использованных источников 85
Anhang А. Die Definition und die Haupttypen der Option 90
Приложение B. Часть кода программы решения ЗЛП симплекс-методом
Многие авторы современных работ рассматривают вопрос конструирования опционных продуктов (ОП), учитывая различные факторы: размер инвестируемого капитала, уровень допустимого риска, предпочтения и цели инвестора [1-11]. Данная работа является развитием исследования [12], в котором производилось построение ОП, рассчитанного на рост базового актива (БА). В работе [12] решение задачи оптимизации находилось без условия целочисленности решения, которая достигалась путем округления полученного решения до целых чисел. В данной работе практическая новизна состоит в том, что задача оптимизации решается сразу как задача целочисленного программирования для трех стратегий формирования опционного портфеля, рассчитанных на рост, падение и колебание цены БА.
Целью данной работы является развитие комбинаторной модели для формирования опционных портфелей. Для достижения данной цели были поставлены следующие задачи: 1) реализовать алгоритмы целочисленного и нецелочисленного решения задачи линейного программирования (ЗЛП) комбинаторной модели опционного портфеля; 2) сформировать портфели опционов с различными инвестиционными целями; 3) провести апробацию предложенной модели в режиме реального времени.
Объектом исследования являются инструменты срочного рынка для построения финансовых портфелей. Предмет исследования - комбинаторная модель опционного портфеля.
Практическая значимость работы заключается в использовании результатов моделирования для создания механических торговых систем, а также портфелей деривативов в финансовых компаниях, банках, инвестиционных фондах.
Апробация работы проведена в торговом терминале Quik. На основании полученных оптимальных планов комбинаций опционов «call» и «put» сформирован портфель, достигнуто максимальное значение функции прибыли.
В работе проведено описание методики конструирования сложных портфелей биржевых опционов с учетом целей инвестора: ограничение максимального убытка, денежная выплата в момент формирования продукта и сценарий поведения базового актива. Сформированы опционные портфели: «бычий» структурированный коллар (рост цены актива) «медвежий» структурированный коллар (падение цены актива) и «портфель структурированная бабочка» (колебание цены актива).
Для получения опционных портфелей с заданными свойствами сформулирована задача линейного программирования с определенным набором ограничений в виде неравенств и равенств. Решения данной задачи найдено в пакете Matlab с использованием: симплекс метода и метода Монте-Карло.
Для «бычьего» структурированного коллара симплекс-методом найден нецелочисленный оптимальный план X0pt = (-0,67; -1,2;10; 1,87; -10;0;0; 0,67; 10; -10; 9,33; -10), значение целевой функции F0pt (Me = 15500) = 8795,2 руб., метод Монте-Карло привел к целочисленному оптимальному плану X0pt = (2;1;3;2;-7;-1;2;-2;7;2;-5;-4)
и Fopt (Me = 15500) = 10500 руб.
Для «медвежьего» структурированного коллара симплекс-методом найден нецелочисленный оптимальный план
X0pt = (-10;9,33;-10;10;0,67;0;0;-10;-1,55;10;2,22;-0,67), значение целевой функции F0pt (Me = 12500) = 12223 руб., метод Монте-Карло привел к целочисленному оптимальному плану X0pt = (-2; - 4; - 2; 0; 6; 2; 0; - 2; 0; - 4; -1; 7)
и F0pt (Me = 12500) = 13000 руб.
Стратегия портфеля «структурированная бабочка» подразумевает колебание цены актива в определенном интервале. Симплекс-методом были получены: значение целевой функции F0pt (Me = 14000) = 50000 руб. и
Таким образом, в данной работе достигнута цель исследования и решены следующие задачи: 1) реализованы алгоритмы целочисленного и нецелочисленного решения задачи линейного программирования комбинаторной модели опционного портфеля двумя методами: симплекс и Монте-Карло; 2) сформированы портфели опционов с различными инвестиционными целями: «бычий» и «медвежий» коллары и «структурированная бабочка»; 3) проведена апробация предложенной модели в торговом терминале Quik.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
