Заключение

В ходе исследования была создана база статистических данных о ходе торгов акциями на Московской межбанковской валютной бир­же (ММВБ). Стоит отметить, что накопление и обработка такой ин­формации требует колоссальной вычислительной мощности и надле­жащих устройств хранения и резервирования данных.

В результате проведенного исследования получены следующие результаты:

1. На основе анализа факторов и обстоятельств, которые долж­ны быть учтены при реструктуризации портфеля в условиях низкой и фрагментированной ликвидности, обоснована независимо от способа проведения реструктуризации необходимость использования потен­циальной ликвидационной стоимости портфеля в качестве бенчмарка (меры эффективности) для последующей оценки результативности^[73]перестройки или ликвидации портфеля.

2. На основе сравнительного анализа моделей риска рыночной ликвидности сделан вывод, что для проведения рациональным обра­зом сделок по покупке (продаже) значительных объемов ценных бу­маг необходимо использовать модели, допускающие возможность разбиения крупного пакета (блока) на отдельные части (при наличии доступа к высокочастотным данным о ходе торгов ценными бумага­ми). При этом должны оцениваться не только потенциальные тран­сакционные издержки, но и риски, связанные с неблагоприятным движением цены. Сделан вывод, что наиболее подходящей для реше­ния такого сорта задач является методология Альмгрена и Крисса.

3. На основе сравнительного анализа различных показателей трансакционных издержек обоснован выбор дефицита исполнения А.

Перольда в качестве ценового бенчмарка для оценки ликвидационной стоимости портфеля.

4. На основе учета различных аспектов микроструктуры рынка создана экономически обоснованная схема управления портфелем ак­тивов в условиях низкой ликвидности рынка. В рамках данной систе­мы особое внимание уделено оценке ликвидационной стоимости портфеля активов на реальных данных о ходе торгов акциями (на примере ММВБ).

5. Для определения ликвидационной стоимости в соответствии с предложенным способом построена модель с учетом глубины рынка, которая приводит к решению нелинейной оптимизационной задачи ликвидации портфеля. На выходе разработанной модели получается стратегия ликвидации портфеля в условиях ограниченной ликвидно­сти, которая для определенного уровня неприятия к риску задает объ­емы, которые инвестор должен ликвидировать внутри временных ин­тервалов, количество которых заранее фиксировано.

6. Для получения оценки минимального временного интервала между шагами, в течение которого должна проводиться ликвидации портфеля, разработан инженерный способ оценки релаксации рынка, основанный на исследовании поведения фазовой переменной, в каче­стве которой используется мера ликвидности XLM. Для периода в один торговый день было продемонстрировано, что для уровня зна­чимости 99,2% достаточно 50 секунд для восстановления рынка после шока ликвидности, характеризуемого как отклонение от «нормально­го» поведения данной фазовой переменной.

7. Предложена схема процесса управления портфелем на основе разработанного способа, позволяющая определять и связывать между

1 60

собой рациональные стратегии ликвидации на различных временных горизонтах, а также учитывать некоторые микроструктурные эффек­ты, такие как импульс волатильности, соответствующий перерывам между торгами, и сезонность во внутридневной динамике показателей ликвидности.

Возможные направления дальнейшего развития исследований:

1. Изучение возможностей хеджирования рыночного риска по­зиции производными финансовыми инструментами (например, фью­черсами на индекс) с целью снижения альтернативных издержек лик­видации портфеля при разбиении блока на части (на различных вре­менных горизонтах).

2. Поиск показателей ликвидности, построенных на основе дневных данных о ходе торговли, для использования в качестве на­дежных и эффективных прокси-заменителей показателей ликвидно­сти, рассчитываемых на основе высокочастотной информации о ходе торговли, с целью снижения требовательности разработанного подхо­да к данным.

1 61