Үнэт цаасны багц бүрдүүлэлтэд өгөгдөл олборлолтыг ашиглах нь

Abstract

Сүүлийн жилүүдэд Монгол улсын хөрөнгийн зах зээлийн өсөлт идэвхжиж байгаатай холбогдуулан хөрөнгийн зах зээлд оролцогчид болох хөрөнгө оруулагчид үнэт цаасны багцыг оновчтой бүрдүүлэх асуудалтай тулгарсаар байна. Боломжит эрсдэлийн түвшинд хамгийн их өгөөжийг өгч чадах багцын оновчлол, тэдгээр оновчлолыг хийхэд ямар хувьцаагаар багцыг бүрдүүлэх зэрэг асуудлыг 2000 оноос хойш дэлхий нийт өгөгдөл олборлолтын арга зүйтэй уялдуулан судалсаар ирсэн. Тэгвэл өгөгдөл олборлох арга зүйг ашиглан монголын хөрөнгийн зах зээлд үнэт цаасны багц бүрдүүлэлт, багцын оновчлолыг хийх боломжтой эсэхийг уг судалгааны ажлаар дамжуулан мэдэхийг зорин уламжлалт багцын онолоос илүү боловсронгуй багцыг монголын хувьцаат компаниудын өгөгдөлд суурилан шинжлэхийг зорилоо. Зорилгын хүрээнд багцын онол болон өгөгдөл олборлолтын арга зүйг хамтад нь судлан монголын өгөгдөлд тохирох арга зүйг олж эмпирик шинжилгээ хийн судалгааны эхэнд дэвшүүлсэн таамаглалаа баталсан. Арга зүйн хувьд к дунджийн кластер аргыг ашиглан хувьцаануудыг багцлан тодорхой санхүүгийн шалгуур үзүүлэлтүүдээр эрэмбэлэн сонгож оновчтой багц бүрдүүлсэн бол генетик алгоритмын аргаар бүрдүүлсэн багцын оновчлолыг уламжлалт марковицын онолыг ашигласан багцын оновчлолтой харьцуулан дүгнэв. Судалгааны үр дүнд дөрвөн төрлийн багцыг бүрдүүлсэн бөгөөд бүгд өгөгдөл олборлолтын аргыг ашиглан бүрдүүлсэн багцууд юм. Харин эдгээр багцын оновчлолын хувьд генетик алгоритм болон марковицын аргыг тус бүр ашиглан өгөөж, эрсдэл, хөрөнгө оруулалтын эцсийн үр дүнг тодорхойлсон. Үр дүнд генетик алгоритмын аргаар оновчилсон гурван төрлийн хувьцаатай багцын хүлээгдэж буй өгөөжийн түвшин, харгалзах эрсдэлийн түвшин зэрэг нь бусад багцуудаас илүү сайн үзүүлэлттэй, оновчтой байсан нь back-testing буюу буцаах тестийн аргаар батлагдсан.