Моделювання ризику альтернативних інвестиційних активів

Робота присвячена дослідженню теоретичних та практичних особливостей використання альтернативних інвестиційних активів в сучасному інвестиційному менеджменті. Здійснено аналіз, оцінку та моделювання ринкових ризиків інвестування в такі активи, побудовані економіко-математичні моделі створення та оптимізації інвестиційних портфелів традиційних та альтернативних активів. Розроблено методику практичного застосування побудованих моделей для визначення величини капіталу для покриття ризиків інституційних інвесторів, які інвестують в альтернативні активи.
У наш час на фондовому ринку спостерігається постійне зростання різноманітності інвестиційних інструментів, що є, великою мірою, реакцією на зростаючі потреби інвесторів. Драйвером цієї динаміки є ринковий попит, оскільки, інвестори все частіше прагнуть розширити свої портфелі за рахунок не традиційних активів для досягнення ефекту диверсифікації та управління інвестиційним ризиком. Додатковим фактором розвитку такої тенденції є фактори нестабільності на ринках традиційних активів, зокрема, вираженої у вигляді шоків, таких як пандемія COVID-19. Ці умови спонукають інвесторів до пошуку нових методів оптимізації своїх інвестиційних стратегій. Це стало можливим і завдяки запровадженню, швидкому розвитку та доступності біржових інвестиційних фондів, які дозволяють інвестувати в альтернативні активи без необхідності володіння фізичними активами, тим самим розширюючи можливості для інвесторів. Проте, дана тенденція породжує невизначеність, яка пов’язана з інвестиціями в ці активи, та виникає потреба в перегляді існуючих та розробці нових методів для оцінки і моделювання їх ризиків. Досить широкий спектр та інноваційність альтернативних інвестиційних активів, а також непередбачуваність реакцій ринку, ускладнює процес виявлення залежностей між різними класами, що, в свою чергу, може призвести до не завжди коректної оцінки портфельного ризику (недооцінки або переоцінки). Складність задач з ідентифікації нелінійних взаємозв’язків між дохідностями складових портфелю з традиційних та альтернативних активів, обумовлюють актуальність використання економіко-математичного моделювання ризику інвестування як в самі альтернативні активи, так і в комбіновані портфелі.
Запропоновано авторський підхід до класифікації альтернативних інвестиційних активів з точки зору їх різного економічного виміру, походження та їх якісних ознак. На відміну від існуючих, у цьому підході враховано основні характеристики окремих активів, через природу базових активів або застосовних до них стратегій, а також типологізацію активів на ринкові та позаринкові. Одним з результатів застосування запропонованого підходу стало виокремлення та комплексна характеристика окремих класів альтернативних інвестиційних активів з точки зору їх практичного представлення.
Виявлено, що домінантою інвестування на фондовому ринку в альтернативні інвестиційні активи є інвестування через біржові інвестиційні фонди (ETFs). Розроблено методичні підходи до аналізу та оцінки ризику альтернативних інвестиційних активів на основі покрокового багатокритеріального відбору ETFs, який на відміну від розроблених раніше підходів, передбачає уніфікацію вхідних даних, формування вибірок альтернативних інвестиційних активів із схожими характеристиками на основі часових рядів однакової частоти та періодів котирування, вимог до капіталізації ETF, обсягів торгів та належності до відповідного класу. Розвиток ETF відображає відповідь ринку на постійне прагнення інвесторів до розширення спектру наявних інструментів при збереженні звичних підходів до інвестування за принципами фондового ринку, а запропоновані підходи до формування вибірок, що представляють доступні ринкові альтернативні інвестиційні активи, сприяють стандартизації підходів та точності оцінки ризику окремих біржових інвестиційних фондів, класів альтернативних інвестиційних активів, які вони репрезентують та інвестиційних портфелів за їх участі.
Проаналізовано підходи до вимірювання інвестиційного ризику та його важливість у фінансовому управлінні і прийнятті управлінських рішень. Водночас, виявлено низку обмежень класичних мір ризику, що підкреслює потребу глибокого розуміння можливості їх застосування у різних інвестиційних контекстах. Акцентовано увагу на необхідності комплексного врахування різних аспектів ризику для формуванні більш повного розуміння ринкових умов та інвестиційних стратегій та визначення інвестиційних профілів активів не на основі належності до певного класу активів, а через особливості ризику. Таким чином, набули подальшого розвитку моделі кластеризації біржових інвестиційних фондів, що репрезентують окремі альтернативні інвестиційні активи та класи загалом на основі спеціально побудованої інтегральної оцінки ризику, що включає чотирнадцять слабокорельованих мір ризику. Їх вибір здійснювався на основі комплексного підходу до оцінки ризиків, з урахуванням переваг та недоліків, та різних підходів до представлення ризику (на основі волатильності, асиметрії, можливих збитків, чутливості, ліквідності, довготривалої пам’яті, кросс-залежності та співвідношення «ризик-дохідність) та ставлення інвестора до ризику. Визначено, що кластеризація за таким підходом дозволяє реалізувати більш комплексний підхід до представлення якісних та кількісних характеристик окремих альтернативних інвестиційних активів, які найкраще відповідають цілям та стратегіям інвесторів.
Досліджено характеристики статистичних розподілів дохідностей різних класів альтернативних інвестиційних активів. Аргументовано висновок про відсутність нормального розподілу дохідностей у більшості аналізованих біржових інвестиційних фондів, що не дозволяє повною мірою застосувати підходи класичної портфельної теорії. Проведена систематизація типів ймовірнісних розподілів дохідності різних класів альтернативних інвестиційних активів, виражених через біржові інвестиційні фонди. За методом рангової оцінки встановлено, що альтернативні інвестиційні активи здебільшого характеризуються багатопараметричними розподілами дохідності, що на відмінну від існуючих підходів, передбачає складніший характер взаємозв’язків між ними та з традиційними активами. Результати таких досліджень виступають обґрунтуванням для застосування нами копул для моделювання взаємозв’язку між дохідностями активів у комбінованих портфелях.
З огляду на основне використання альтернативних інвестиційних активів для диверсифікації інвестиційних портфелів, проаналізовано реакції даного сегменту на ринкові кризи. Підкреслено важливість розуміння впливу економічних і геополітичних шоків на ринок та виявлення можливостей до використання альтернативних активів у якості інструментів диверсифікації портфелів у такі періоди. Зокрема, набула подальшого розвитку комплексна оцінка ступеня реагування окремих класів альтернативних інвестиційних активів на шоки різної природи, що використовуються для прийняття управлінських рішень. На відміну від класичного підходу, заснованого на гіпотезі ринкової ефективності, запропоновано враховувати поведінкові показники щодо реакції на шок у розрізі природи шоку та якісних характеристик активів, що обґрунтовує підходи до реструктуризації інвестиційного портфеля.
Встановлено, що умовна вартість під ризиком (CVaR) має суттєві переваги порівняно альтернативними мірами, оскільки надає інформацію не тільки про поріг ризику, але й про його потенційний діапазон у випадку найгірших сценаріїв. Це забезпечує більш виважену оцінку ризиків, зосереджуючись на «хвості» розподілу збитків. Акцентовано увагу на розгляді ролі саме інституційних інвесторів у контексті глобальних фінансових ринків, а також на аналізі вимог до капіталу, які впливають на їхні інвестиційні стратегії та прийняття рішень, тому аргументовано використання CVaR, як інструмента визначення та управління потенційними екстремальними ризиками.
Здійснено кореляційний аналіз з рухомим вікном між традиційними активами з одного боку та альтернативними і криптовалютами з іншого. Встановлено низький зв'язок між часовими рядами дохідностей всіх класів активів. Це підтверджує можливості для диверсифікації інвестиційних портфелів через комбінування активів різних типів та аргументує розгляд криптовалют, як окремого специфічного класу альтернативних активів при управлінні інвестиційним портфелем.
Розглянуто обмеження лінійної кореляції, такі як неврахування нелінійних залежностей, нездатність виявити повну структуру взаємодії між активами, а також взаємозв’язків в окремих частинах розподілу. Це підтверджує необхідність використання при управлінні портфелем більш комплексних інструментів для аналізу пов’язаності між його елементами, що сприяє точнішій оцінці ризику та диверсифікації. Таким чином, вперше розроблено систему економіко-математичних моделей, через поєднання класичних економіко-математичних підходів (на основі асиметрії, регресійного аналізу, тощо) та підходів на основі лозових копул до оцінки ризику комбінованих портфелів з традиційних та альтернативних активів (у тому числі криптовалют, як специфічного класу альтернативних активів на основі фондових індексів біткоіну та ефіріуму), що дозволило сформулювати концептуальні положення для визначення величини капіталу для покриття інвестиційних ризиків інституціональних інвесторів шляхом вибору найбільш ефективного методу урахування потреб інвестора, його схильності до ризику, ринкових умов та рівня надійності. Аргументовано вибір типу обраної копули з точки зору її динамічності та характеру взаємозв’язків окремих елементів. Доведено переваги застосування методу на основі лозових копул з використанням ARMA-GARCH моделей, як такого, що демонструє стабільно високу точність оцінки капіталу для покриття можливих ризиків, однак в той же час, акцентовано увагу на різноманітності доступних варіантів в залежності від початкових даних про структуру портфеля. Удосконалено методику розрахунку величини капіталу для покриття можливих ризиків із застосуванням лозових копул за допомогою програмного коду, що на відміну від розроблених раніше передбачає її застосування для вирішення оптимізаційної задачі побудови інвестиційних портфелів із заданими цільовими показниками.


Ключові слова: Альтернативні інвестиційні активи, ризик, управління ризиком, управління портфелем, фондовий ринок, біржовий інвестиційний фонд, криптовалюти, біткоін, копули, регресійний аналіз, часові ряди, міра ризику, кореляція, ARMA-GARCH-моделі, фондові індекси.

This work is dedicated to the study of theoretical and practical aspects of using alternative investment assets in contemporary investment management. It includes analysis, assessment, and modeling of market risks associated with investing in such assets, along with the development of economic-mathematical models for the creation and optimization of investment portfolios containing both traditional and alternative assets. A methodology for the practical application of these models has been developed to determine the amount of capital required to cover the risks of institutional investors investing in alternative assets.
In today's stock market, there is a constant increase in the diversity of investment instruments, largely in response to the growing needs of investors. This dynamic is driven by market demand, as investors increasingly seek to expand their portfolios with non-traditional assets for diversification and investment risk management purposes. An additional factor in this trend is the instability in traditional asset markets, exemplified by shocks such as the COVID-19 pandemic. These conditions prompt investors to seek new methods to optimize their investment strategies, made possible by the introduction, rapid development, and accessibility of Exchange-Traded Funds (ETFs), which allow investment in alternative assets without the need to own physical assets, thereby expanding opportunities for investors. However, this trend generates uncertainty related to investments in these assets and necessitates a review of existing methods and the development of new ones for assessing and modeling their risks. The wide range and innovativeness of alternative investment assets, along with the unpredictability of market reactions, complicate the process of identifying dependencies between different classes, which could lead to incorrect assessment of portfolio risk (either underestimation or overestimation). The complexity of tasks involving the identification of nonlinear relationships between the returns of portfolio components from traditional and alternative assets underscores the relevance of using economic-mathematical modeling for risk assessment in investing both in alternative assets and in combined portfolios.
An original approach to classifying alternative investment assets from the perspective of their different economic dimensions, origins, and qualitative characteristics is proposed. Unlike existing approaches, this method considers the main characteristics of individual assets, based on the nature of the underlying assets or the strategies applied to them, as well as classifying assets into marketable and non-marketable types. One of the results of applying this approach has been the identification and comprehensive characterization of individual classes of alternative investment assets in terms of their practical representation.
It was found that investing in alternative investment assets on the stock market is predominantly done through Exchange-Traded Funds (ETFs). Methodological approaches to analyzing and assessing the risk of alternative investment assets based on a step-by-step multi-criteria selection of ETFs have been developed, which, unlike previously developed approaches, presupposes the unification of input data, the formation of samples of alternative investment assets with similar characteristics based on time series of identical frequency and quoting periods, requirements for ETF capitalization, trading volumes, and class affiliation. The development of ETFs reflects the market's response to the constant desire of investors to expand the spectrum of available instruments while maintaining traditional investment approaches based on stock market principles. The proposed approaches to forming samples that represent available market alternative investment assets facilitate the standardization of approaches and the accuracy of risk assessment for individual Exchange-Traded Funds, classes of alternative investment assets they represent, and investment portfolios involving them.
Approaches to measuring investment risk and its importance in financial management and decision-making have been analyzed. At the same time, several limitations of classical risk measures have been identified, highlighting the need for a deep understanding of their applicability in different investment contexts. The necessity of comprehensively considering various aspects of risk to form a more complete understanding of market conditions, investment strategies, and defining investment asset profiles not based on their class membership but through risk characteristics has been emphasized. Thus, models for clustering exchange-traded investment funds representing individual alternative investment assets and classes in general based on a specially constructed integral risk assessment, including fourteen weakly correlated risk measures, have been further developed. Their selection was based on a comprehensive approach to risk assessment, taking into account the advantages and disadvantages of different risk representation approaches (based on volatility, asymmetry, potential losses, sensitivity, liquidity, long-term memory, cross-dependence, and the risk-return ratio) and investors' risk attitudes. It was determined that clustering according to this approach allows for a more complex approach to representing the qualitative and quantitative characteristics of individual alternative investment assets that best meet the goals and strategies of investors.
The characteristics of statistical distributions of returns of various classes of alternative investment assets have been explored. The conclusion that the majority of analyzed exchange-traded investment funds do not exhibit a normal distribution of returns, which limits the full application of classical portfolio theory approaches, has been substantiated. A systematization of the types of probability distributions of returns for different classes of alternative investment assets, represented through ETFs, has been conducted. Using a ranking assessment method, it was established that alternative investment assets are mostly characterized by multiparametric distributions of returns, which, unlike existing approaches, implies a more complex nature of relationships between them and traditional assets. The results of such studies justify the use of copulas for modeling the relationship between asset returns in combined portfolios.
Considering the primary use of alternative investment assets for diversifying investment portfolios, the reaction of this segment to market crises has been analyzed. The importance of understanding the impact of economic and geopolitical shocks on the market and identifying opportunities to use alternative assets as portfolio diversification tools during such periods has been emphasized. In particular, a comprehensive assessment of the response of individual classes of alternative investment assets to shocks of different nature, which are used for decision-making, has been further developed. Unlike the classical approach based on the market efficiency hypothesis, it is proposed to consider behavioral indicators regarding shock reaction in terms of the nature of the shock and the qualitative characteristics of the assets, justifying approaches to investment portfolio restructuring.
It has been established that Conditional Value at Risk (CVaR) has significant advantages compared to alternative measures, as it provides information not only about the risk threshold but also about its potential range in the worst-case scenarios. This ensures a more balanced assessment of risks, focusing on the "tail" of the loss distribution. Attention has been focused on the role of institutional investors in the context of global financial markets and the analysis of capital requirements that affect their investment strategies and decision-making, thus substantiating the use of CVaR as a tool for identifying and managing potential extreme risks.
A correlation analysis with a moving window between traditional assets on one side and alternative and cryptocurrencies on the other has been conducted. A low correlation between the time series of returns of all asset classes has been established, confirming the possibilities for diversifying investment portfolios through combining assets of different types and arguing for considering cryptocurrencies as a specific class of alternative assets in investment portfolio management.
The limitations of linear correlation, such as not accounting for non-linear dependencies, the inability to detect the full structure of interaction between assets, and relationships in specific parts of the distribution, have been considered. This confirms the necessity of using more complex tools for analyzing the connectedness between portfolio elements in portfolio management, which facilitates a more accurate risk assessment and diversification. Thus, for the first time, a system of economic-mathematical models has been developed, combining classical economic-mathematical approaches (based on asymmetry, regression analysis, etc.) and vine copula-based approaches for risk assessment of combined portfolios with traditional and alternative assets (including cryptocurrencies as a specific class of alternative assets based on Bitcoin and Ethereum stock indexes). This has allowed for the formulation of conceptual positions for determining the amount of capital to cover investment risks of institutional investors by selecting the most effective method considering the investor's needs, risk appetite, market conditions, and reliability level. The choice of the type of copula in terms of its dynamics and the nature of relationships between individual elements has been substantiated. The advantages of using the method based on vine copulas with ARMA-GARCH models, which demonstrate consistently high accuracy in capital assessment for covering potential risks, have been proven, while also highlighting the diversity of available options depending on the initial data about the portfolio structure. The methodology for calculating (using programming code) the amount of capital to cover potential risks using vine copulas has been refined, unlike previously developed approaches, it anticipates its application for solving the optimization problem of constructing investment portfolios with specified target indicators.

Keywords: Alternative investment assets, risk, risk management, portfolio management, stock market, exchange-traded fund, cryptocurrencies, bitcoin, copulas, regression data analysis, time series, risk measure, correlation, ARMA-GARCH-models, stock indices.

Бутило Д. В. Моделювання ризику альтернативних інвестиційних активів : дис. ... д-ра філос. : 051 Економіка / Бутило Денис Вікторович. - Київ, 2024. - 294 с.