Результаты регрессионного анализа

Рис.3.

Рис.2.



Рис.4. Заданы интервалы входных данных. ОК.

Результат регрессионного анализа содержится в таблицах 1-4. Рассмотрим содержание этих таблиц.

Во втором столбце таблицы 3 содержатся коэффициенты уравнения регрессии a0, a1. В третьем столбце содержатся стандартные ошибки коэффициентов уравнения регрессии, а в четвертом - t-статистика, используемая для проверки значимости коэффициентов уравнения регрессии.

  Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика
Y-пересечение -1.633 2.412 -0.677
индекс(mf) 1.583 0.240 6.605

Уравнение регрессии зависимости доходности ценной бумаги TRUW (m2) от индекса рынкаот индекса рынка mr имеет вид

m2 = - 1.63 + 1.58´mr

Регрессионная статистика
Множественный R 0.919
R-квадрат 0.845
Нормированный R-квадрат 0.826
Стандартная ошибка 0.830
Наблюдения  
     
Дисперсионный анализ          
  df SS MS F Значимость F
Регрессия   30.083 30.083 43.625 0.000
Остаток   5.517 0.690    
Итого   35.6      

Собственный (или несистематический) риск ценной бумаги TRUWравен

se22 = Se2/N = 5.517/10 = 0.5517

Аналогично построим модель зависимости доходности ценной бумаги GLSYTR от индекса рынка.

m1 = 4.667 + 1.833 ´mr se12 = Se2/N = 7.667/10 = 0.767

Решение оптимизационной задачи. Необходимо найти вектор Х= (X1, X2), минимизирующий риск портфеля sp. решение задачи можно получить в среде EXCEL с помощью надстройки Поиск решения.

Задача Марковица о формировании портфеля заданной эффективности с учетом ведущего фактора и минимального риска может быть сформулирована следующим образом:

Необходимо найти вектор Х= (X1, X2,… Xn), минимизирующий риск портфеля sp.

sp =

Экономико-математическая модель задачи.

X1 - доля в портфеле ценных бумаг GLSYTr;

X2 - доля в портфеле ценных бумаг Truw.

В нашей задаче задана эффективность портфеля не ниже, чем в среднем по облигациям, т.е. 6% (60/10=6%).

sp == Þmin

x1 + x2 = 1

³ 6

x1, x2³ 0


Рис.5. Подготовлена форма для ввода данных


Рис.6. Введены исходные данные. В ячейках D25 и E25 будут находиться значения неизвестных Х1 и Х2 (эти ячейки называются изменяемыми).

Целевая функция имеет вид:

sp==

Рис.7. Для вычисления дисперсии воспользуемся функцией ДИСПР. Результат в ячейке А19.

Для ввода формулы воспользуемся функцией КОРЕНЬ.

Рис.8. Ввод выражения для целевой функции (шаг1).


Рис.9. Далее вводим подкоренное выражение:

(D25*D25*B24*B24+2*B24*B25*E25*D25*+E25*E25*B25*B25)*A19+D25*D25*B27+E25*E25*B28) (шаг 2).

Рис.10. Введем зависимость для левых частей ограничений


Рис.11. Указываем целевую ячейку (G27), изменяемые ячейки (D25:E25), и добавляем ограничения (рис.12)

Рис.12. Добавляем ограничения


Рис.13. Указываем параметры.


Рис.14. Решение найдено.

Решение оптимизационной задачи          
               
b1 1.83   X1 X2      
b2 1.58   0.056 0.944      
            Целевая функция
Собств. риск 1 0.767         1.88  
Собств. риск 2 0.552            
               
a01 4.67       1.000    
a02 -1.63     14.2 14.692    
               
m(без риск)              
               
               
                     

Ответ: Минимальный риск портфеля равный 1.88 % будет достигнут, если доля акций GLSYTr составит 5.6%, а доля акций Truw – 94.4%.


Задания для аудиторной работы с применением ПЭВМ.

Номер вашего варианта соответствует последней цифре зачетной книжки.


Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:  



double arrow