EON Investment-ის შემეცნებითი ჩანაწერები
„ხშირად ვხედავ, როგორ აღწევენ ადამიანები წარმატებას, რომლებიც არც ყველაზე ჭკვიანები არიან და ზოგჯერ არც ყველაზე შრომისმოყვარე — მაგრამ ისინი მოსწავლე მანქანები არიან.“ — ჩარლი მანგერი
ცოდნის ბიბლიოთეკა
მოძებნე სტატიები ან გააერთიანე დონის, იდეის, ქვეთავისა და წყაროს ფილტრები.
წინა ჩანაწერში განვიხილეთ Gaussian Copula-ს მოდელის ძირითადი იდეა, – მოდელი პირდაპირ დეფოლტების კორელაციას არ ახდენს. ამის ნაცვლად, ის თითოეული კომპანიისთვის ქმნის ფარულ საკრედიტო ქულას (Hidden Credit Score) და სწორედ ამ ქულებს შორის […]
წინა ჩანაწერებში განვიხილე დეფოლტების კორელაციების ამხსნელი დეფოლტის ინტენსივობაზე დაფუძნებული მოდელი, რომელიც კორელაციას ხსნის Hazard Rate-ებიდან გამომდინარე, მაგრამ ვერ ითვალისწინებს კომპანიებს შორის კავშირს. როგორც მაშინ ვთქვი არსებობს სტრუქტურული მოდელები რომლებიც, დეოფლტის კორელაციას ხსნიან […]
საკრედიტო რისკების დივერსიფიკაცია იოლი არ არის, რადგან დეფოლტები კორელაციაშია. ორი ტიპის ჩარჩო გამოიყენება ამ კორელაციების ასახსნელად, – დეფოლტის ინტენსივობაზე დაფუძნებული და სტრუქტურული მოდელები. კიდევ არსებოს, სტრუტურული მოდელის საინტერესო კერძო ვერსია Gaussian copula-ს […]
დერვივატივებსაც აქვთ საკრედიტო რისკი, და მისი ფასში გათვალისწინება შედარებით რთულია, ვიდრე ეს აქციების ან ობლიგაციების შემთხვევაში ხდება. როცა სავაჭრო პლატფორმებით ხდება ოფციებით ან ფიუჩერსებით ვაჭრობა, აქ საკრედიტო რისკზე ნაკლებად ფიქრობენ, რადგან Clearinghouse-ები, […]
🎯 საკრედიტო რეიტინგების ნაკლოვანი მხარე იმაშია რომ მათი განახლება ხდება დაბალი სიხშირით, მაშინ როცა საკრედიტო რისკები შეიძლება მოკლევადიან პერიოდში მნიშვნელოვნად შეიცვალოს. როგორც აღმოჩნდა აქციის ფასებს შეუძლიათ დეფოლტის წინასწარმეტყველება. აქ იდეა იმაში მდგომარეობს, […]
ობლიგაციის ამონაგების შედარებით მაღალი განაკვეთი მიუთითებს დეფოლტის რისკის ალბათობაზე. თუ ვიტყვით, რომ ნაღები (spread) წარმოადგენს დეფოლტის რისკისა და დეფოლტის შემთხვევაში დანაკარგის ნამრავლს s≈λ∗(1−R)s≈λ*(1−R) მაშინ მივიღებთ, λ≈s1−R\lambda \approx \frac{s}{1-R} s – ნაღები/spread ურისკო […]
საკრედიტო რეიტინგი (AAA, BBB…) არის შედარებითი საკრედიტო რისკის კომპაქტური საზომი. ის აჩვენებს, რამდენად რისკიანია ერთი დებიტორი მეორესთან შედარებით. ამიტომ ანალიტიკურად გამოსადეგი რომ გახდეს, ის უნდა დავაკავშიროთ დეფოლტის ისტორიულ მონაცემებთან. დეფოლტის კუმულაციური განაკვეთი […]
სტანდარტული დივერსიფიკაციის მოდელების პრობლემა იმაშია, რომ დიდი რყევებისა და კრიზისების პერიოდში ისტორიული მათემატიკა აღარ მუშაობს, რადგან იზრდება კორელაცია აქტივებს შორის… ამ პრობლემის გადასაწყვეტად იყენებენ ისეთი დინამიური კოვარიაციის მოდელებს როგორიცაა EWMA ან GARCH-ი. […]
McKinsey & Company-ის წიგნში Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies მოცემული კორპორაციული ღირებულების ფორმულა (Tao of Corporate Finance) ასეთია: Value=NOPAT×(1−g/ROIC)WACC−gValue = \frac{NOPAT \times (1 – g/ROIC)}{WACC – g} სადაც: NOPAT […]
🎯 GARCH-ი არ არის მხოლოდ აღწერითი მოდელი, მისი დანიშნულება ინვესტირებულ კაპიტალზე მომავალი ამონაგების მერყეობის (volatility) პროგნოზირებაა. წინა პოსტებში ჩვენ: ავხსენით GARCH მოდელი დავთვალეთ პარამეტრები მაქსიმალური ალბათობის მეთოდით (MLE) გადავამოწმეთ მოდელის ხარისხი კლასტერიზაციის […]
1. Second-Level Thinking Successful investing begins where obvious thinking ends. It is not enough to say that an asset, company, or market is good. The real question is […]
ამონაგების მერყეობის ისეთი მოდელები, როგორიცაა EWMA და GARCH, ცდილობენ ახსნან მერყეობის კლასტერიზაცია. რეალურ ბაზარზე მშვიდ პერიოდებს მოყვება მშვიდი პერიოდები, ხოლო მაღალი მერყეობის პერიოდებს — მაღალი მერყეობის პერიოდები. რაც უკეთესად ახსნის მოდელი კლასტერიზაციას, […]
მაქსიმალური ალბათობის მეთოდი გამოიყენება მოდელირებაში, ისტორიული მოვლენების მოხდენის ალბათობის პარამეტრების გამოსაყვანად. დავუშვათ მოვლენა მოხდა, თუ დავუშვებთ რომ ეს მოვლენა მოხდა ალბათური მოლოდინის შესაბამისად, მაშინ გვჭირდება ვიცოდეთ რამდენია ეს ალბათობა. (MLE = choose […]
ფინანსურ ბაზრებს ერთი მნიშვნელოვანი თვისება ახასიათებთ: მერყეობის კლასტერიზაცია (Volatility Clustering), და გრძევალდიანი საშუალოსკენ რევერსია. ანუ, დიდ რყევებს მოჰყვება დიდი რყევები, მშვიდ პერიოდებს – მშვიდი პერიოდები, მაგრამ საერთო დონე საშუალოსკენ მიისწრაფის. ამ მომენტის […]
მერყეობა (Volatility) ისე გაცვეთილი ტერმინია, რომ შეიძლება დაგვავიწყდეს რამდენად მნიშნელოვანია დაშვებები, რომლითაც საბოლოო ციფრი მიიღება. დავიწყოთ იმით რომ, როცა მერყეობაზე ვსაუბრობთ ვგულისხმობთ ამონაგების მერყეობას და არა თვითონ აქტივის ფასისას. შემდეგ, – მერყეობა […]
📘 რატომ არის საინტერესო საკითხავი: 📖 ავტორი: პიტერ თილი💳 PayPal-ის თანადამფუძნებელი📱 Facebook-ის ერთ-ერთი პირველი ინვესტორი💼 სილიკონ ველის ერთ-ერთი ყველაზე გავლენიანი ვენჩურული კაპიტალისტი ეს არ არის სამოტივაციო ლიტერატურა, უფრო […]
წინა ჩანაწერები გავაკეთე პორთფელის Value at Risk-ისა და Expected Shortfall-ის გაანგარიშების ისტორიული სიმულაციისა და წრფივი მოდელირების მეთოდების შესახებ, ეხლა თემის ჩახურვის მიზნით შევეხები დამატებით საინტერესო საკითხებს. ობლიგაციების პორთფელი – საპროცენტო რისკი წინა […]
VaR-ის შესახებ წინა ჩანაწერში ვისაუბრე, და ვაჩვენე როგორ ხდება მისი დაანგარიშება ისტორიული ციფრების სიმულაციით, ახლა ვაჩვენებ როგორ ხდება დაანგარიშება წრფივი მოდელირებით. პირველ რიგში ისევ დგება ისტორიული ციფრების სტატისტიკა: შემდეგ ვანგარიშობთ ფასების ცვლილებით […]
