Preview

Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice

Расширенный поиск

Построение динамических портфельных моделей высокого порядка на основе VAR-ICA-MGARCH

https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-19-37

Аннотация

Целью исследования является доказательство того, что динамические портфели способны эффективно отражать временную динамику текущих рисков более высокого порядка, обеспечивая при этом более высокую надежность и стабильность по сравнению с традиционными портфелями. Предметом является экономическая асимметрия в портфельных моделях, которая возникает, когда разные участники обладают знаниями о рыночных условиях и показателях активов. В условиях, когда традиционные портфели демонстрируют низкие показатели доходности из-за ярко выраженных пиков и резких спадов доходности финансовых активов, а также из-за их неспособности учитывать динамические изменения финансовых рисков, данное исследование включает в традиционные портфели краткосрочные риски более высокого порядка, чтобы смягчить последствия отклонений от нормального распределения. Методология основана на концепции множественных финансовых временных рядов и модели VAR-ICA-MGARCH. Эта модель эффективно фиксирует условное среднее, ковариационную матрицу, матрицу взаимной асимметрии и матрицу взаимного эксцесса, тем самым характеризуя временные изменения в моменты более высокого порядка. Из-за присущих задачам оптимизации динамического портфеля нелинейностей мы используем генетический алгоритм для решения модели динамического портфеля. Результаты исследования показывают, что динамические портфели способны эффективно отражать временную динамику текущих рисков более высокого порядка, обеспечивая при этом более высокую надежность и стабильность по сравнению с традиционными портфелями, даже когда они подвержены таким сложным рискам. Практическая значимость исследования заключается в определении изменяющихся во времени весовых коэффициентов портфеля и проведении как имитационных экспериментов, так и эмпирического анализа.

Об авторах

А. Ю. Михайлов
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; Бакинский Евразийский университет
Россия

Алексей Юрьевич Михайлов — кандидат экономических наук, доцент, кафедра финансовых технологий; научный сотрудник

Москва

Баку


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



Н. Б.A. Юсиф
Колледж гуманитарных наук, Аджманский университет; Исследовательский центр гуманитарных и социальных наук (HSSRC), Аджманский университет
Объединенные Арабские Эмираты

Нагва Б. А. Юсиф — PhD, доцент, кафедра социологии

Аджман


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



Ю. Н. Сотсков
Объединенный институт проблем информатики, Национальная академия наук Беларуси
Беларусь

Юрий Николаевич Сотсков — доктор экономических наук, профессор

Минск


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



Л. И. Хомякова
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Россия

Любовь Игоревна Хомякова — кандидат экономических наук, доцент кафедры международной экономики

Москва


Конфликт интересов:

авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов



Список литературы

1. Lai T.-Y. Portfolio selection with skewness: A multiple-objective approach. Review of Quantitative Finance and Accounting. 1991;1(3):293-305. DOI: 10.1007/BF02408382

2. Chunhachinda P., Dandapani K., Hamid S., Prakash A. J. Portfolio selection and skewness: Evidence from international stock markets. Journal of Banking & Finance. 1997;21(2):143-167. DOI: 10.1016/S0378-4266(96)00032-5

3. Markowitz H. M. Portfolio selection. The Journal of Finance. 1952;7(1):77-91. DOI: 10.1111/j.1540-6261.1952.tb01525.x

4. Gu L., Sun L., Xue J. Basic statistical analysis of China’s stock market. Shùlǐ tǒngjì yù guǎnlǐ = Mathematical Statistics and Management. 2001;(1):54-58,62. (In Chin.).

5. Pi T., Li W. Discussion on the phenomenon of “peak and thick tail” of asset yield. Tǒngjì xué yǔ juécè = Statistics and Decision. 2004;(4):10-11. (In Chin.).

6. Bian K., Cheng B., Wang L. Statistical test for the yield distribution spike thick tail problem. Tǒngjì xué yǔ juécè = Statistics and Decision. 2009;(7):83-85. (In Chin.).

7. Chen Y., Yan X., Wang Y. An empirical study of equity portfolios. Shùxué lǐlùn yǔ yìngyòng = Mathematical Theory and Applications. 2010;30(1):110-115. (In Chin.).

8. Yang X. Peak and thick tail characteristics of securities market index and risk volume estimation. Shíjiàn yǔ rèn zhī zhōng de shùxué = Mathematics in Practice and Cognition. 2012;42(16):21-28. (In Chin.).

9. Yang J., Lin R. Research on high-order moment portfolio model based on genetic algorithm. Hénán kējì = Henan Science. 2014;32(5):697-702. (In Chin.).

10. Xu F., Jing K., Liang X. A class of sparse portfolio two-tier parameter estimation model and its application. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2019;27(9):15-25. (In Chin.).

11. Zhu P., Tang Y., Zhong L. Portfolio strategy based on wavelet-high-order moment model: A case study of international crude oil market. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2020;28(10):24-35. (In Chin.). DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.10.003

12. Song P., Liu C., Hu Y. Robust high-dimensional covariance matrix estimation and its portfolio application. Based on central regularization algorithm. Tǒngjì yánjiū = Statistical Research. 2020;37(7):116-128. (In Chin.).

13. Jin X., Chen N., Wang J. Cross-sector portfolio model and empirical evidence from the perspective of safe investment transfer. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2020;28(11):12-22. (In Chin.). DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.11.002

14. Li X., Wang B. Construction of robust Sharpe single-index model and its comparative study. Shùlǐ tǒngjì yù guǎnlǐ = Mathematical Statistics and Management. 2020;39(3):544-555. (In Chin.).

15. Almahdi S., Yang S. Y. A constrained portfolio trading system using particle swarm algorithm and recurrent reinforcement learning. Zhuānjiā xìtǒng jí qí yìngyòng = Expert Systems with Applications. 2019;130:145-156. (In Chin.). DOI: 10.1016/j.eswa.2019.03.063

16. Hou S., Guan Z., Dong X. Multi-objective portfolio model based on entropy and CVaR and empirical research. Xìtǒng kēxué yǔ shùxué = Systems Science and Mathematics. 2021;41(3):640-652. (In Chin.).

17. Deng X., Lin Y. Research on complex reality constraint portfolio based on improved particle swarm algorithm. Yùnchóu xué yù guǎnlǐ = Operations Research and Management. 2021;30(4):142-147. (In Chin.).

18. Zhou X., He Q., Huang X. Portfolio selection model and empirical evidence based on EEMD and fuzzy regression. Yùnchóu xué yù guǎnlǐ = Operations Research and Management. 2022;31(5):150-155. (In Chin.).

19. Li D., Ng W-L. Optimal dynamic portfolio selection: Multiperiod mean-variance formulation. Mathematical Finance. 2000;10(3):387-406. DOI: 10.1111/1467-9965.00100

20. Li B., Zhu Y., Sun Y., Aw G., Teo K. L. Multi-period portfolio selection problem under uncertain environment with bankruptcy constraint. Applied Mathematical Modelling. 2018;56:539-550. DOI: 10.1016/j.apm.2017.12.016

21. Li Z. F., Yang H., Deng X. T. Optimal dynamic portfolio selection with earnings-at-risk. Journal of Optimization Theory and Applications. 2007;132(3):459-473. DOI: 10.1007/s10957-007-9184-2

22. Barykin S., Shulga A., Dinets D., Mikhaylov A. Digital twin-enhanced credit risk prioritization in mortgage portfolios: A hybrid model approach. Quality and Quantity. 2026;60(2):7701-7723. DOI: 10.1007/s11135-026-02579-3

23. Jiang C., Xu Q., Zhang S. High-order moment risk and dynamic portfolio investment in financial market conditions. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2007;(1):27-33. (In Chin.).

24. Jiang C., Zhang S., Xu Q. Dynamic portfolio investment analysis based on “realized” high-order moment. Shānxī cáijīng dàxué xuébào = Academic Journal of Shanxi University of Finance and Economics. 2008;(6):96-103. (In Chin.).

25. Jiang C., Xu Q., Zhang S. High-order moment dynamic portfolio investment based on multi-objective optimization and utility theory. Tǒngjì yánjiū = Statistical Research. 2009;26(10):73-80. (In Chin.). 26. Peng S., Wang F. High-order dynamic portfolio research based on multi-financial asset yield distribution model. Jīnróng jīngjì xué zázhì = Journal of Financial Economics. 2013;28(2):54-65. (In Chin.).

26. Sui Y., Ma S., Fu Y. Interval-value portfolio model based on utility maximization and its application. Tǒngjì yǔ xìnxī lùntán = Statistics and Information Forum. 2018;33(2):80-86. (In Chin.).

27. Guo F., Pan H. Research on dynamic portfolio strategy based on β coefficient optimization. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2019;27(7):1-10. (In Chin.).

28. Wang Z., He Y. Robust portfolio model based on dynamic reference points and its extension. Yùnchóu xué yù guǎnlǐ = Operations Research and Management. 2021;30(6):124-131. (In Chin.).

29. Song H., Long X., He G., Peng Z. Fuzzy portfolio model considering background risk and liquidity. Yìngyòng shùxué yǔ lìxué zázhì = Journal of Applied Mathematics and Mechanics. 2021;42(2):212-220. (In Chin.).

30. Liu Y.-J., Zhang W.-G. Flexible time horizon project portfolio optimization with consumption and risk control. Applied Soft Computing. 2019;76:282-293. DOI: 10.1016/j.asoc.2018.12.017

31. Huang Z., Wang H., Wu Z. A kind of optimal investment problem under inflation and uncertain time horizon. Applied Mathematics and Computation. 2020;375:125084. DOI: 10.1016/j.amc.2020.125084

32. Liu Y., Wu J., Zhang W. Hybrid portfolio optimization model with flexible time period. Zhōngguó guǎnlǐ kēxué = Chinese Journal of Management Science. 2022;30:1-9. (In Chin.).

33. Feng J., Wang W., Chen Y. GDP prediction based on improved nonlinear tracking differentiator. Tǒngjì xué yǔ juécè = Statistics and Decision Making. 2019;35(14):65-67. (In Chin.).

34. Akhtaruzzaman M., Boubaker S., Sensoy A. Financial contagion during COVID‑19 crisis. Finance Research Letters. 2021;38:101604. DOI: 10.1016/j.frl.2020.101604

35. Boubaker S., Goodell J. W., Pandey D. K., Kumari V. Heterogeneous impacts of wars on global equity markets: Evidence from the invasion of Ukraine. Finance Research Letters. 2022;48:102934. DOI: 10.1016/j.frl.2022.102934

36. Akhtaruzzaman M., Boubaker S., Lucey B. M., Sensoy A. Is gold a hedge or safe haven asset during COVID‑19 crisis? Economic Modelling. 2021;102:105588. DOI: 10.1016/j.econmod.2021.105588

37. Qadeer A., Hunjra A. I., Sami M., De Moor L. Portfolio investment analysis and asymmetric shock transmission among green investment, fixed income, and commodity markets. The Journal of Economic Asymmetries. 2025;32: e00432. DOI: 10.1016/j.jeoa.2025.e00432

38. Onur E., Roberts J. S., Tuzun T. Trader positions and aggregate portfolio demand. The Journal of Economic Asymmetries. 2023;27: e00288. DOI: 10.1016/j.jeoa.2023.e00288

39. Huynh J., Dang V. D. Exploring the asymmetric effects of loan portfolio diversification on bank profitability. The Journal of Economic Asymmetries. 2022;26: e00250. DOI: 10.1016/j.jeoa.2022.e00250

40. Mikhaylov A.Yu., Yousif N. B., An J. How high efficiency of the Chilean stock market does impact on energy transition? Research using deep seek AI optimization. Finance: Theory and Practice. 2025;29(1):181-194. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-1-181-194

41. An J., Mikhaylov A.Yu., Yousif N. B. Financial and investment model for social security and sustainable economic growth. Finance: Theory and Practice. 2024;28(5):133-145. DOI: 10.26794/2587-5671-2024-28-5-133-145

42. An J., Mikhaylov A. Yu. Current waste management in banks from 11 Asian countries vs Sberbank ESG reporting. Finance: Theory and Practice. 2023;27(6):173-184. DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-6-173-184

43. An J., Mikhaylov A. Yu. Analysis of energy projects financial efficiency and renewable energy generation in Russia. Finance: Theory and Practice. 2021;25(5):79-91. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-5-79-91

44. Mikhaylov A. Yu. Cryptocurrency market development: Hurst method. Finance: Theory and Practice. 2020;24(3):81-91. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-3-81-9

45. Mulyaev K. N., Perekhod S. A. Deformation of volatility curves of the Russian stock market on the example of margined options on futures contracts on the RTS index. Ekonomika i matematicheskie metody = Economics and Mathematical Methods. 2024;60(3):118-128. DOI: 10.31857/S0424738824030104

46. Panova S. A., Kuimov D. L., Perekhod S. A. Pricing analysis of Russian mortgage-backed securities. Finance: Theory and Practice. 2025;29(4):163-176. DOI: 10.26794/2587-5671-2025-29-4-163-176

47. Perekhod S. A. Risk modeling of macroeconomic shocks and their effects on foreign debt of Russian companies. Voprosy ekonomiki. 2021;(5):57-73. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2021-5-57-73

48. Perekhod S. A. From the century of losses to the century of accumulation: Collective memory and rational distrust of Russians in the fi nancial market. Voprosy fi losofi i. 2026;(7):27-36. (In Russ.). DOI: 10.21146/0042-8744-2026-7-27-36

49. Perekhod S. A. Russian stock exchanges’ adaptation durin g military confl icts: A comparative historical analysis (1913-1919 and 2021-2026). Voprosy ekonomiki. 2026;(6):118-134. (In Russ.). DOI: 10.32609/0042-8736-2026-6-118-134

50. Perekhod S. A. Macroeconomic stability and macroprudential regulation of Russia’s foreign corporate debt. Finansovyi zhurnal = Financial Journal. 2020;12(3):102-113. (In Russ.). DOI: 10.31107/2075-1990-2020-3-102-113

51. Perekhod S. A., Babaev A. G. Determinants of foreign direct investment fl ows in the Eurasian Economic Union under conditions of global economic fragmentation. Ekonomicheskaya nauka sovremennoi Rossii = Economics of Contemporary Russia. 2026;29(1):73-88. (In Russ.). DOI: 10.33293/1609-1442-2026-29(1)-73-88

52. Perekhod S. A., Mkhitaryan A. V., Selifonkina D. S. International sanctions against Russia (2014-2024): Assessment and implications for the financial market. Vestnik Instituta ekonomiki Rossiiskoi akademii nauk = Bulletin of the Institute of Economics of the Russian Academy of Sciences. 2024;(4):116-138. (In Russ.). DOI: 10.52180/2073-6487_2024_4_116_138

53. Perekhod S. A., Stoljarov A. I., Semjashkin E. G., Pivnitskaja N. A. Impact of the debt sustainability of state-owned companies on Russia’s corporate external debt under sanctions. Finance: Theory and Practice. 2022;26(6):115-130. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-6-115-130

54. Tsiku S.Yu., Perekhod S. A. Market discipline vs. budget support: The dilemma of the effectiveness of sub-federal bonds in Russia. Finansovyi zhurnal = Financial Journal. 2026;18(2):64-81. (In Russ.). DOI: 10.31107/2075-1990-2026-2-64-81


Рецензия

Для цитирования:


Михайлов А.Ю., Юсиф Н.Б., Сотсков Ю.Н., Хомякова Л.И. Построение динамических портфельных моделей высокого порядка на основе VAR-ICA-MGARCH. Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice. 2026;30(4):19-37. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-19-37

For citation:


Mikhaylov A.Yu., Yousif N.B., Sotskov Yu.N., Khomyakova L.I. Construction of High-order Dynamic Portfolio Models Based on VAR-ICA-MGARCH. Finance: Theory and Practice. 2026;30(4):19-37. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2026-30-4-19-37

Просмотров: 100

JATS XML


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2587-5671 (Print)
ISSN 2587-7089 (Online)