Управление портфелем в системе Thomson Reuters

УПРАВЛЕНИЕ ПОРТФЕЛЕМ 

В СИСТЕМЕ THOMSON 

REUTERS

А.Ю. МИХАЙЛОВ

Москва

ИНФРА-М

2020

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ

Рекомендовано Межрегиональным учебно-методическим советом 

профессионального образования в качестве учебного пособия для студентов

 высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 

38.04.02 «Менеджмент» (квалификация (степень) «магистр») 

(протокол № 5 от 26.03.2020)

УДК [336+004.9](075.8)
ББК 65.050.0я73
 
М69

Михайлов А.Ю.
М69  
Управление портфелем в системе Thomson Reuters : учебное пособие / А.Ю. Михайлов. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 104 с. — (Высшее образование: Магистратура). — DOI 10.12737/997026.

ISBN 978-5-16-014672-0 (print)
ISBN 978-5-16-108680-3 (online)

Учебное пособие включает в себя организацию самостоятельной работы c системой Thomson Reuters студентов, изучающих дисциплины, 
связанные с управлением портфелем финансовых активов. Приведена 
теоретическая и практическая информация, а также предложен алгоритм 
работы c системой Thomson Reuters для решения учебных и научных задач. 
В конце учебного пособия приведен библиографический список.
Соответствует требованиям федеральных государственных образовательных стандартов высшего образования последнего поколения.
Предназначено для студентов, обучающихся по направлению подготовки 38.04.02 «Менеджмент» (магистерская программа «Инвестиционный 
менеджмент в инновационной экономике»).

УДК [336+004.9](075.8)
ББК 65.050.0я73

Р е ц е н з е н т ы:
Кочетков Е.П., кандидат экономических наук (Министерство экономического развития Российской Федерации);
Варьяш И.Ю., доктор экономических наук (Научно-исследовательский финансовый институт Министерства финансов Российской Федерации)

ISBN 978-5-16-014672-0 (print)
ISBN 978-5-16-108680-3 (online)
© Михайлов А.Ю., 2020

ВВЕДЕНИЕ

Современная теория портфеля (Modern Portfolio Theory, 
MPT) является математической основой для формирования 
портфеля активов таким образом, что ожидаемая доходность 
максимизируется для данного уровня риска. Идея состоит в том, 
что владение различными видами финансовых активов менее 
рискованно, чем владение только одним типом. Риск и доходность актива должны оцениваться не сами по себе, а в комплексе 
в зависимости от того, как они способствуют общему риску и доходности портфеля.
Безрисковый актив — это актив (гипотетический), владение 
которым не может привести к убытку. На практике краткосрочные государственные ценные бумаги (например, казначейские векселя США) используются в качестве безрисковых 
активов, поскольку они дают фиксированную процентную 
ставку и имеют низкий риск дефолта. Безрисковый актив 
имеет нулевую дисперсию доходности, он также не связан 
с любым другим активом (по определению, поскольку его 
дисперсия равна нулю). В результате, когда он объединяется 
с любым другим активом или портфелем активов, доходность 
портфеля становится линейно связанной с изменением риска, 
поскольку пропорции в комбинации варьируются.
Ожидаемая доходность портфеля

 
Е(
)
Е(
)
p
i
i
i
R
w
R
= ∑
. 
 (1)

Вариация доходности портфеля

 
2
2
2
,
p
i
i
i
j
i
j
ij
i
i
j i
w
w w
p

≠

σ
=
σ +
σ σ
∑
∑∑
 
 (2)

где

 
2
,
p
i
j
i
j
w w
ij
σ
=
σ
∑∑
 
(3)

Введение

где

 
ij
i
j
ij
p
σ = σ σ
. 
 (4)

Специфический риск — это риск, связанный с отдельными 
активами — в портфеле эти риски могут быть снижены за счет 
диверсификации. Специфический риск также называют диверсифицируемым, уникальным, бессистемным или своеобразным риском. Систематический риск относится к риску, общему для всех ценных бумаг. Систематический риск не может 
быть диверсифицирован (в пределах одного рынка). В рамках 
рыночного портфеля риск по конкретным активам может 
быть диверсифицирован по мере возможности. Поэтому систематический риск приравнивается к риску (стандартное отклонение) рыночного портфеля.
Поскольку ценная бумага будет приобретаться только 
в том случае, если она улучшает характеристики ожидаемой 
доходности рыночного портфеля, соответствующей мерой 
риска ценной бумаги является риск, который она добавляет 
к рыночному портфелю, а не ее риск в изоляции. В этом контексте волатильность актива и его корреляция с рыночным 
портфелем исторически наблюдаются. Существует несколько 
подходов к ценообразованию активов, которые пытаются оценить активы путем моделирования стохастических свойств 
момен тов доходности активов. Они называются условными 
моделями ценообразования активов.
Систематическими рисками в рамках одного рынка можно 
управлять с помощью стратегии использования как длинных, 
так и коротких позиций в рамках одного портфеля, создавая 
«рыночно нейтральный» портфель. Рыночно нейтральные 
портфели, следовательно, будут иметь нулевые корреляции.
Несмотря на свою теоретическую значимость, критики 
MPT задаются вопросом, является ли он идеальным инвестиционным инструментом, поскольку его модель финансовых 
рынков во многом не соответствует реальному миру.

Введение

Меры риска, доходности и корреляции, используемые 
MPT, основаны на ожидаемых значениях. Это означает, что 
они являются математическими утверждениями о будущем 
(ожидаемое значение доходности является явным в приведенных выше уравнениях и неявным в определениях дисперсии и ковариации). На практике инвесторы должны заменять эти значения в уравнениях прогнозами, основанными 
на исторических измерениях доходности активов и волатильности. Очень часто такие ожидаемые значения не учитывают 
новые обстоятельства, которые не существовали при создании 
исторических данных.
MPT пытается смоделировать риск с точки зрения вероятности потерь, но ничего не говорит о том, почему эти потери 
могут произойти. Используемые измерения риска носят вероятностный характер, а не структурный. Это существенное 
отличие от многих инженерных подходов к управлению рисками.
Математические измерения риска также полезны только 
в той степени, в какой они отражают истинные проблемы инвесторов — нет смысла минимизировать переменную, о которой никто не заботится на практике. В частности, дисперсия 
является симметричной мерой, которая считает аномально 
высокие доходы столь же рискованными, как и аномально 
низкие. Психологический феномен неприятия потерь заключается в том, что инвесторы больше заботятся о потерях, чем 
о прибылях, а это означает, что наша интуитивная концепция 
риска носит принципиально асимметричный характер. Там 
многие другие меры риска (например, согласованные меры 
риска) могут лучше отражать истинные предпочтения инвесторов.
Современная теория портфеля также подверглась критике, 
поскольку она предполагает, что доходы следуют гауссовскому распределению. Уже в 1960-х годах Бенуа Мандельброт 
и Юджин Фама показали неадекватность этого предполо

Введение

жения и предложили использовать вместо него стабильные 
распределения.
Пост-современная портфельная теория (Post-Modern 
Portfolio Theory, PMPT) расширяет МPТ путем принятия 
асимметричных мер риска.
Термин пост-современной портфельной теории был создан 
в 1991 году Брайаном М. Ромом и Кэтлин Фергюсон. Впервые 
он появился в литературе в 1993 году в статье Рома и Фергюсон. PMPT измеряет риск и вознаграждение относительно 
внутренней нормы прибыли (internal rate of return, IRR), 
в то время как MPT игнорирует IRR и измеряет риск как дисперсию средней доходности. В результате получаются существенно различные портфельные конструкции.
Эмпирические исследования начались в 1981 году в Институте пенсионных исследований (PRI) при Университете 
штата Сан-Франциско. Доктор Хэл Форси и доктор Фрэнк 
Сортино пытались применить теорию Питера Фишберна, 
опуб ликованную в 1977 году, к управлению Пенсионным 
фондом. Результатом стала модель распределения активов.
Сортино утверждает, что основной вклад в теорию внесли 
следующие исследователи:
1. Питер Фишберн из Университета Пенсильвании, который 
разработал математические уравнения для снижения риска.
2. Atchison & Brown в Кембриджском университете, который разработал трехпараметрическое логнормальное распределение.
3. Брэдли Эфрон из Стэнфордского университета, который 
разработал процедуру бутстрапа для лучшего описания природы неопределенности на финансовых рынках.
4. Уильям Шарп из Стэнфордского университета, который 
разработал более точные оценки риска и прибыли.
5. Даниэль Канеман и Амос Тверски, которые были пионерами в области поведенческих финансов.
Двумя основными ограничениями MPT являются предположения о том, что дисперсия доходности портфеля является 

Введение

правильной мерой инвестиционного риска и инвестиционная 
доходность всех ценных бумаг и портфелей может быть адекватно представлена совместным эллиптическим распределением, таким как нормальное распределение.
Риск снижения (Downside Risk) измеряется целевым полуотклонением (квадратный корень целевой вариации). 
Интуитивно понятный способ оценки риска снижения — 
это ежегодное стандартное отклонение доходности ниже цели:

 
2
(
)
( )
t
d
t
r
f r dr
−∞
=
−
∫
,  
(5)

где d — отрицательное отклонение (широко известно в финансовых кругах как риск снижения); t — годовой целевой 
доход, первоначально называемый минимально приемлемым 
доходом (MAR), r — случайная переменная, представляющая 
доходность для распределения годовой доходности f(r); f(r) — 
распределение годовой прибыли, например, трехпараметрическое логнормальное распределение.
По причинам, приведенным ниже, эта непрерывная формула предпочтительнее более простой дискретной версии, которая определяет стандартное отклонение.
1. Непрерывная форма позволяет производить все последующие расчеты с использованием годовой прибыли, что является естественным способом для инвесторов, чтобы определить свои инвестиционные цели. Дискретная форма требует ежемесячной прибыли для того, чтобы было достаточно 
точек данных для значимого расчета, который, в свою очередь, 
требует преобразовать годовой целевой показатель в ежемесячный целевой показатель. Это существенно влияет на величину выявленного риска. Например, цель заработать 1% 
в каждом месяце одного года приводит к большему риску, чем, 
казалось бы, эквивалентная цель заработать 12% в один год.
2. Вторая причина для сильного предпочтения непрерывной формы дискретной форме была предложена Sortino & 

Введение

Forsey (1996). Если посмотреть только на дискретные месячные или годовые значения, это не расскажет всей истории.
Использование наблюдаемых точек для создания распределения является основным элементом обычного измерения 
производительности. Например, ежемесячные доходы используются для расчета среднего и стандартного отклонения 
фонда. Используя эти значения и свойства нормального распределения, мы можем оценить вероятность потери денег 
(даже при том, что отрицательных результатов на самом деле 
не наблюдалось). Наша способность делать эти заявления исходит из принятия непрерывной формы нормального распределения и некоторых его известных свойств.
В следующих разделах учебного пособия показано, как применять эти теории для управления портфелем финансовых 
инструмен тов. Книга состоит из пяти разделов: первый раздел 
описывает создание портфеля в системе Thomson Reuters 
Eikon, второй раздел — применение межрыночного анализа 
при управлении портфелем, третий раздел показывает, как 
формировать статистику управления портфелем, четвертый 
раздел показывает расчет доходности управления портфелем, 
пятый раздел сосредоточен на оценке рисков управления 
портфелем.

1. СОЗДАНИЕ ПОРТФЕЛЯ

Чтобы импортировать массив в портфель, необходимо создать электронную таблицу Microsoft Excel (файл .xls или 
.xlsx) (табл. 1).

Таблица 1 
Импорт портфеля

Столбец / 
заголовки
Тип значения
Описание

Символ
Любой текст
Тикер, SEDOL, RIC, CUSIP, код 
ISIN

Массив
Номер
Массив каждого актива в портфеле

Дата
YYYY/MM/DD
MM/DD/YYYY
DD/MM/YYYY
MM/DD/YY
DD/MM/YY

Дата установки

Символы могут меняться со временем. Например, в случае 
слияния и поглощения символ приобретающей компании присваивается приобретаемой компании, а устаревший символ 
переназначается другой компании.
Чтобы убедиться, что символ после слияния и поглощения 
до сих пор принадлежит компании, выберите опцию Symbols 
are as of Holdings Date в Import Data wizard.
Для большей информативности актива в файл массива 
можно включить дополнительный необязательный столбец 
Asset class (класс активов). Этот столбец позволит вам убедится, что NOK относится к Nokia, а не к норвежской кроне, 
и определить правильный идентификатор, если есть дубликаты (табл. 2).

1. Создание портфеля

Таблица 2
Типы активов в портфеле 

Столбец / 
заголовки
Тип 
значения
Описание

Класс 
активов
• EQ
• FI
• CA
• MI

• Equity (акции)
• Fixed Income (облигации)
• Cash (деньги)
•  Miscellaneous derivatives (прочие производные) 

1. Создайте файл импорта в формате .xls или .xlsx и сохраните его на ваш компьютер.
2. Откройте портфели и список приложений.
3. В разделе «Портфели и списки» наведите курсор мыши 
на имя портфеля, куда требуется импортировать массив, 
и щелкните Import. Если портфель уже открыт, перейдите 
на вкладку позиции и нажмите на знак синей стрелки, повернуто вправо, вверху вкладки.
4. В поле Type выберите Weights и нажмите кнопку Brows, 
чтобы выбрать нужный файл массива импорта.
5. В окне Column Mappings щелкните код столбца и замените его соответствующим заголовком столбца. Например, 
нажмите клавишу F1 и выберите Symbol из выпадающего 
списка.
6. В поле Initial Value щелкните значение по умолчанию 
(установленное в 1 миллион) и введите глобальную стоимость 
активов. Затем весы применяются к исходному значению 
для вычисления количества акций, которые будут добавлены 
в портфель, следующим образом.

Количество  (Начальная стоимость в валюте / 100  вес акций) /
  
/ цена за акцию. 
(6)

7. Выберите валюту и нажмите кнопку Next.