Оптимізація за дисперсією та середнім значенням: моделювання оптимального інвестиційного портфеля в технологічному секторі США
| dc.contributor.author | Шолопак, В. А. | |
| dc.contributor.author | Третяк, Д. Д. | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-27T12:57:42Z | |
| dc.date.available | 2026-05-27T12:57:42Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Вступ. Сучасна портфельна теорія (СПТ) забезпечує кількісну основу для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень. Нестабільний та непередбачуваний технологічний сектор США ставить під сумнів традиційні інвестиційні підходи, що робить необхідним дослідження методів, які краще враховують його унікальні співвідношення ризику та дохідності. Проблематика. Традиційні інвестиційні стратегії часто не здатні адекватно врахувати динамічну природу технологічного ринку, оскільки вони покладаються на обмежену кількість даних і неефективні процеси розрахунків, що призводить до неоптимального розподілу активів. Одним із прогресивних методів вдосконалення стратегій формування портфеля, адаптованих до технологічного ринку, є метод оптимізації за дисперсією та середнім значення (MVO). Мета. Оптимізація MVO для формування оптимальних портфелів у технологічному секторі США з використанням внесків СПТ, оптимізаційних технік Шарпа та моделі розподілу активів Тобіна. Матеріали й методи. Використовуючи історичні дані про акції, MVO реалізовано за допомогою Python для формування портфелів, які включають безризиковий актив для розрахунку лінії розподілу капіталу (CAL) та верхньої ефективної межі. Геометричне середнє використано для оцінки очікуваної дохідності, що підвищує довгострокову прогнозованість і порівнянність портфелів, тоді як щоденні дохідності підвищують чутливість моделі. Результати. Оптимізовані портфелі продемонстрували вищі коефіцієнти Шарпа та кращі характеристики ризику та дохідності, перевершуючи бенчмарки завдяки ефективним обчисленням. Висновки. MVO є ефективним інструментом для інвестування в технологічному секторі, дозволяючи проводити інформований вибір активів і формування портфеля. Дослідження також підкреслює важливість інтеграції ітеративних процесів розрахунків та сучасних обчислювальних технік для адаптації традиційних інвестиційних стратегій до великих обсягів даних у сучасних ринкових умовах. | |
| dc.identifier.citation | Шолопак, В., & Третяк, Д. (2025). Оптимізація за дисперсією та середнім значенням: моделювання оптимального інвестиційного портфеля в технологічному секторі США. Science and Innovation, 21(2), 101–114. https://doi.org/10.15407/scine21.02.101 | |
| dc.identifier.uri | https://scinn-eng.org.ua/ojs/index.php/ni/article/view/773 | |
| dc.identifier.uri | https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2182 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Національна академія наук України, Видавничий дім «Академперіодика» | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Economics | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studies | |
| dc.subject | TECHNOLOGY | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geography::Economic geography | |
| dc.subject | SOCIAL SCIENCES::Business and economics::Human geography, economic geography | |
| dc.title | Оптимізація за дисперсією та середнім значенням: моделювання оптимального інвестиційного портфеля в технологічному секторі США | |
| dc.title.alternative | Mean-Variance Optimization: Modeling an Optimal Investment Portfolio in the U.S. Tech Sector | |
| dc.type | Article |