Развитие пенсионной системы, основной компонентой которой является обязательное пенсионное страхование, представляет собой ключевую гарантию общества. В связи с увеличением совокупного объема средств пенсионных накоплений, переданных в доверительное управление уполномоченным институтам; нестабильностью финансового рынка и т.п. возникает необходимость развития альтернативных методик и моделей инвестирования средств пенсионных накоплений, которые позволили бы повысить эффективность накопительной компоненты пенсионной системы России. В данной работе авторами предложена модель формирования инвестиционного портфеля пенсионных накоплений с линейным критерием качества и получено ее решение. Предложенная модель проверена на реальных данных.
Постановка задачи
Рассмотрим портфель, состоящий из 
 рисковых активов и 
 безрисковых активов. Обозначим объемы вложений в момент времени 
 в рисковые активы 
 (
), а в безрисковые активы – 
(
). 
Задача управления заключается в перераспределении капитала между включенными в портфель активами таким образом, чтобы сформированный портфель следовал капиталу эталонного инвестиционного портфеля на горизонте управления 
. 
Стоимость инвестиционного портфеля 
 в момент времени 
 равна 
. (1) 
Заметим, что доля вложения в 
-й рисковый актив в момент времени 
 равна 
, а в безрисковый актив 
. 
Динамику капитала рисковой части инвестиционного портфеля в дискретном времени можно описать уравнением [1]
 (2) 
Здесь 
 – капитал, вкладываемый в покупку рискового актива (
) либо вырученный от продажи рискового актива (
); 
 – среднее значение ставки 
-й рисковой ценной бумаги; 
 – случайная составляющая ставки рисковой ценной бумаги с параметрами 
, где 
 – матрица ковариации доходностей рисковых ценных активов; 
 – ставка 
-го безрискового актива. Безрисковая часть портфеля в работе [1] представлена одним активом. 
В отличие от работы [1] безрисковый актив мы представляем в виде подпортфеля. Кроме того, предполагаем, что рыночная ставка доходности безрисковых ценных бумаг может изменяться мгновенно для всех периодов на одну и ту же величину. Это обстоятельство приводит к необходимости иммунизации безрискового подпортфеля.
Динамику капитала безрисковой части инвестиционного портфеля в дискретном времени будем описывать уравнением
 (3) 
Уравнение эталонного портфеля определим уравнением:
 (4) 
где 
 - заданная ставка эталонного портфеля, 
 . 
Введем векторы 
и 
. Тогда уравнения (2), (3) и (4) можно переписать в виде 
, (5) 
где 
; 
 – диагональные матрицы размерности 
 с элементами 

 (6) 
Матрица 
 размерности 
 имеет структуру 
. (7) 
В качестве целевой функции выберем линейный функционал
, (8) 
где 
. 
Используя 
, перепишем 
 в форме 
, где 
. Критерий качества 
 примет вид 
. (9) 
Итак, имеем задачу оптимального управления, в которой уравнение состояния описывается многошаговым процессом (5), а функционал качества – выражением (9). Управление задается вектором 
. Задача решается при ограничении 
 или 
. (10) 
Ограничение, связанное с запретом продажи без покрытия, имеет вид
. (11) 
В терминах 
 ограничение (7) имеет вид 
, (12) 
где 
 – матрица диагональная размерности 
 с единичными элементами на главной диагонали и нулевой последней строкой. 
Введем ограничения на объёмы вложений в ценные бумаги, определяемые законодательством [5; 6]
 (13) 
Здесь
– максимально допустимый объем вложений в ценные бумаги; 
 – ограничение на объем вложений в рисковые ценные бумаги. 
Перепишем эти ограничения в терминах 
, получим 
 (14) 
где 
; 
 – диагональная матрица размерности 
 с элементами: 
 
Для иммунизации подпортфеля безрисковых ценных бумаг введем ограничение
, (15) 
где 
 – дюрация 
-й безрисковой ценной бумаги. 
Перепишем (15) через 
 
, (16) 
где 
  диагональная матрица размерности 
 с элементами: 
 
Для решения задачи слежения необходимо задать начальное состояние системы 
. Стоимость эталонного портфеля в начальный момент времени считаем известной 
. В качестве 
 используем решение задачи [3] 
, (17) 
 (18) 
где 
 – желаемая доходность портфеля; 
 – дюрация безрисковой ценной бумаги. 
Итак, сформулируем окончательно задачу управления портфелем.
, (19) 
, (20) 
 (21) 
. (22) 
Решение задачи
Имеем линейную задачу динамического программирования. Ее можно решать методом Беллмана. Однако численная реализация этого метода достаточно трудоемкая задача. Мы будем решать ее другим способом.
Преобразуем нашу задачу к эквивалентной задаче линейного программирования. Подставим (20) в (19) и (21)-(22). Целевая функция примет форму
, (23) 
где
, (24) 
 (25) 
В результате задача слежения примет вид
 (26) 
Здесь 
: 
; 
; 

; 
; 
. 
; 
; 
; 
. 

; 
. 
 
, 
; 
 
; 
; 
; 
 
Здесь 
 – вектор ограничений на объемы вложений (
). 
Итак, мы имеем стохастическую задачу, так как в ограничениях (26) матрицы 
 и 
 случайны. Поэтому оптимальное управление будет также случайным. На практике, как правило, именно такая ситуация имеет место. 
Алгоритм решения задачи
Задача (26) может быть решена стандартным симплекс-методом с помощью любого математического пакета (например, Mathcad) или компьютерной программы, написанной на языке, например, Fortran, С++, С#. Однако следует отметить, что на практике задачи линейного программирования большой размерности решаются очень плохо. В нашем случае размерность задачи составляет 
, и при 
 и 
 получим число переменных 100. Для преодоления этой трудности воспользуемся методом управления с прогнозирующей моделью [1]. 
Суть метода состоит в следующем. Задается горизонт прогнозирования 
. Для заданного начального состояния 
 вычисляется последовательность управляющих воздействий 
. На следующем шаге горизонт управления сдвигается на один шаг (
), а в качестве начального состояния берется 
, найденное на предыдущем шаге. Процедура повторяется до тех пор, пока 
, где 
 – число шагов. Размерность каждой подзадачи равна 
. 
Учет волатильности рисковых ценных бумаг
Волатильность рисковых ценных бумаг будем учитывать с помощью ограничений рискового подпортфеля
. (27) 
Введем следующую блочную матрицу
 размерности 
. 
Здесь 
 – матрица ковариации доходностей рисковых активов размерности 
; 
 – нулевая матрица размерности 
. Тогда ограничение (27) можно записать в форме 
. (28) 
Прежде чем решать задачу с учетом ограничения (28), проверяем их выполнение с найденным решением задачи (26). Если ограничения (28) выполняются для всех 
, то в качестве решения оставляем найденное решение задачи (26). Если ограничения (28) для некоторых 
 не выполняются, то решаем задачу (26) заново с учетом ограничения (28). 
Для сохранения линейности задачи представим 
, где 
 – начальное приближение управления, найденное при решении задачи (24) без ограничения (26); 
 – добавка. При каждом значении 
 будем линеаризировать ограничение (26). В результате получим 
, (29) 
где 
; 
; 
; 
; 
; 
 
; 
; 
Численное моделирование
Получим стратегию управления инвестиционным портфелем пенсионных накоплений, состоящим из облигаций 3 эмитентов: ОАО «АКБ Связь-банк», Самарская область, Министерство финансов РФ; и акций 10 эмитентов: ОАО «ВТБ», ОАО «Сбербанк России», ОАО «Лукойл», ОАО «Газпром», ОАО «Северсталь», ОАО «РусГидро», ОАО «Интер РАО ЕС», ОАО «ФСК ЕС», ОАО «Аэрофлот» ОАО «НК «Роснефть»» [2; 3]. Горизонт инвестирования: с 1 октября 2013 года по 1 октября 2014 года. Шаг пересмотра инвестиционного портфеля выбирается равным одному месяцу. Ниже введем начальные условия.
В начальный момент времени 
 руб. Примем дневную доходность эталонного портфеля 
 на всем горизонте инвестирования неизменной 
; дюрации облигаций 
, вектор ограничений 
; 
- сводный вектор доходностей ценных бумаг; матрица 
. 
В результате моделирования получили следующие результаты по управляемому и эталонному инвестиционным портфелям (рис. 1). На оси абсцисс отмечены моменты переформирования портфеля; на оси ординат – совокупный объем портфелей.
 
Рис. 1. Динамика управляемого (синяя линия) и эталонного (красная линия) инвестиционных портфелей
По результатам численного моделирования отмечаем, что капитал управляемого портфеля хорошо отслеживает рост капитала эталонного портфеля и преимущественно превосходит его.
Рецензенты:
Арефьев К.П., д.ф-м.н., профессор кафедры высшей математики Томского политехнического университета, г. Томск;
Катаев М.Ю., д.т.н., профессор кафедры АСУ Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, г. Томск.
Библиографическая ссылка
Мицель А.А., Мицель А.А., Мицель А.А., Рекундаль О.И., Золтоев А.Б. ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ ПЕНСИОННЫХ НАКОПЛЕНИЙ // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. ;URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=17416 (дата обращения: 04.11.2025).



