Кластерный анализ

Таким образом, при оптимизации  структуры портфеля, можно объединить некоторые акции в отдельные кластеры, что при большом количестве активов существенно упрощает расчеты.

Заключение

Кластерный анализ включает в себя набор различных алгоритмов классификации. Общий вопрос, задаваемый исследователями  во многих областях, состоит в том, как организовать наблюдаемые данные в наглядные структуры. В общем, всякий раз, когда необходимо классифицировать "горы" информации к пригодным для дальнейшей обработки группам, кластерный анализ оказывается весьма полезным и эффективным. Кластерный анализ необходим для классификации информации, с его помощью можно определенным образом структурировать переменные и узнать, какие переменные объединяются в первую очередь, а какие следует рассматривать отдельно.

Большое достоинство кластерного  анализа в том, что он позволяет  производить разбиение объектов не по одному параметру, а по целому набору признаков. Кроме того, кластерный анализ в отличие от большинства математико-статистических методов не накладывает никаких ограничений на вид рассматриваемых объектов, и позволяет рассматривать множество исходных данных практически произвольной природы. Это имеет большое значение, например, для прогнозирования конъюнктуры, когда показатели имеют разнообразный вид, затрудняющий применение традиционных эконометрических подходов.

Как и любой другой метод, кластерный анализ имеет определенные недостатки  и ограничения: В частности, состав  и количество кластеров зависит от  выбираемых критериев разбиения. При сведении исходного массива данных к более компактному виду могут возникать определенные искажения, а также могут теряться индивидуальные черты отдельных объектов за счет  замены их характеристиками обобщенных значений параметров кластера. При проведении классификации объектов игнорируется очень часто возможность отсутствия в рассматриваемой совокупности каких-либо значений кластеров. Первоначально неизвестно число кластеров, на которое необходимо разбить исходную совокупность элементов, и визуальные наблюдения в многомерном случае просто не приводят к успеху.

Описанная методика позволяет оптимально решить сразу две важнейшие проблемы: разбиение множества ценных бумаг на отдельные однородные группы, а также выявление факторов воздействия внешней среды, влияющих на данные группы с последующим нахождением факторных весов. Это позволяет избежать искусственной дискретности, возникающей при жестком выборе факторов внешней среды и сортировке компаний исключительно по отраслям (например, с использованием сектор-факторов).

Технология портфельной оптимизации  позволяет формировать инвестиционный портфель на основе выбранного инвестором степени риска и прогнозов изменения макроэкономических факторов, выполненных экспертами инвестиционной компании или государственными органами регулирования экономики. Не меньший практический интерес представляет сравнение имеющегося инвестиционного портфеля с эталонным портфелем в разрезе выбранных факторов, что позволяет выявить и оценить преимущества и недостатки исследуемого набора ценных бумаг, имея при этом количественные критерии.

Список  литературы

1. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. – М.: ИНФРА-М, 2001. – XII, 1028 с.
2. Севриновский В.Д. Методика формирования инвестиционного портфеля с использованием факторного и кластерного анализа.
3. Никифорова Н.С. Кластерный анализ в задачах социально-экономического прогнозирования.