ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ ДОХОДНОСТІ ФІНАНСОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ ДЛЯ РОЗРОБКИ ФІНАНСОВИХ РІШЕНЬ ІНВЕСТОРАМ З РІЗНОЮ СХИЛЬНІСТЮ ДО РИЗИКУ

  • В.М. Кобець
Ключові слова: автоматизовані фінансові консультанти, модель Марковіца і Тобіна, аналіз даних, кластерний аналіз, інвестиційний ризик

Анотація

У статті пропонується розробка нових фінансових сервісів, таких як автоматизовані фінансові консультанти, які поширені у США та ЄС, але не застосовуються в Україні, що дозволяє збільшити доходи інвесторів у довгостроковому періоді. У дослідженні продемонстрована розробка інвестиційного плану для інвесторів із різною схильністю до ризику за допомогою сервісів робо-едвайзингу. Здійснена класифікація інвестиційних портфелів для клієнтів з різною схильністю до ризику, побудова моделей Марковіца й Тобіна для прийняття інвестиційних рішень за критерієм «доходність-ризикованість», сформовані інвестиційні портфелі з фінансових інструментів засобами робо-едвайзерів та проведений кластерний аналіз характеристик клієнтів для розробки репрезентативних інвестиційних планів. Використовуючи відкриті дані про курс фінансових інструментів на прикладі криптовалют ми виділили 3 основних типи інвесторів за рівнем щорічної доходності: несхильний до ризику інвестор отримує рентабельність 24,5%; схильний до ризику інвестор має дохід 31,6%; гібридний тип одержує дохід 16,5%.

Посилання

1. Kashner E. Ghosts In The Robo Advisor Machine. URL: http://www.etf.com/sections/blog/22973-ghosts-in-the-roboadvisor-machine.html (дата звернення: 12.01.2019).
2. Lam J.W. Robo-Advisors: A Portfolio Management Perspective. New Haven, Connecticut : Yale College, 2016. 108 p.
3. Настоящий робо-эдвайзинг – это не о роботах. Финансовый Автопилот. 2018. URL: https://finance-autopilot.ru/blog/nastoyashchiyrobo-edvayzing-eto-ne-o-robotakh/ (дата звернення: 12.01.2019).
4. The Rise of Robo-Advice Changing the Concept of Wealth Management. Accenture, 2015. URL: https://www.accenture.com/_acnmedia/PDF-2/Accenture-Wealth-Management-Rise- ofRobo-Advice.pdf (дата звернення: 12.01.2019).
5. Emotional Neutrality. Investopedia. 2018. URL: https:// www.investopedia.com/terms/e/emotional-neutrality.asp (дата звернення: 12.01.2019).
6. Data analysis of private investment deci-sion making using tools of Robo-advisers in long-run period / V. Kobets, V. Yatsenko, A. Mazur, M. Zubrii. ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer : Proceedings of the 14th Inter-national Conference, Kyiv, Ukraine, 2018, May 14–17. Kyiv, 2018. Vol. 2104. P. 144–159.
7. Ivanon O., Snihovyi O., Kobets V. Implementation of RoboAdvisors Tools for Different Risk Attitude Invesment Decisions. ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer : Proceedings of the 14th Inter-national Conference, Kyiv, Ukraine, 2018, May 14–17. Kyiv, 2018. Vol. 2104. P. 195–206.
8. Ivanov O., Snihovyi O., Kobets V. Cryptocurrencies Prices Forecasting With Anaconda Tool Using Machine Learning Techniques. ICT in Education, Research and Industrial Applications. Integration, Harmonization and Knowledge Transfer : Proceedings of the 14th Inter-national Conference, Kyiv, Ukraine, 2018, May 14–17. Kyiv, 2018. Vol. 2105. P. 453–456.
Опубліковано
2019-03-25
Сторінки
247-251
Розділ
СЕКЦІЯ 9 МАТЕМАТИЧНІ МЕТОДИ, МОДЕЛІ ТА ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ В ЕКОНОМІЦІ