Экономико-математические подходы к разработке модели управления финансовыми активами ЕНПФ

Данное исследование посвящено оптимизации инвестиционных портфелей в рамках Единого накопительного пенсионного фонда (далее - ЕНПФ) Казахстана с использованием квази-модели Sharp в качестве ключевого инструмента. На основе тщательного анализа эволюции инвестиционного портфеля ЕНПФ в этом исследовании рассматриваются изменения в распределении активов и их влияние на доходность инвестиций. Для определения оптимального соотношения между доходностью и риском при управлении пенсионными активами используется квази-модель Шарпа, специально адаптированная к модели Шарпа. Для расчета показателей использовалась программа STATA. Результаты свидетельствуют о важной роли диверсификации по различным классам активов в снижении рисков при максимизации доходности. Оптимальные инвестиционные портфели составляются тщательно с учетом широкого спектра финансовых инструментов, таких как акции, облигации и банковские депозиты. Результаты исследования подчеркивают, что, в то время как акции предлагают более высокую потенциальную доходность, облигации обеспечивают стабильность и снижают риск. Кроме того, банковские депозиты демонстрируют стабильную доходность, хотя и с ограниченными перспективами роста. Исследование показало, что максимальную ожидаемую доходность при лимите риска менее 5% может обеспечить портфель, включающий акции Народного сберегательного банка Казахстана, Kcell и КазТрансОйла в соотношении 57%, 32% и 11% соответственно. Основные рекомендации для инвесторов включают регулярный мониторинг динамики рынка, тщательную оценку толерантности к риску и обращение к профессиональным консультациям, когда это оправдано. Это исследование дает бесценную информацию управляющим пенсионными фондами и инвесторам, стремящимся повысить эффективность портфеля при умелом управлении рисками в условиях казахстанского рынка.

1. Abbas Mirakhor, Noureddine Krichene (2014). Introductory Mathematics and Statistics for Islamic Finance. Wiley. https://doi.org/10.1002/9781118779712

2. Bikker, J., & de Dreu, J. (2006). Pension fund efficiency: the impact of scale, governance and plan design. De Nederlandsche Bank (DNB) Working Paper, (109). Avaliable at: https://vgacordis.nl/2006-12-26%20Kosten%20pensioenfondsen%20(engels).pdf

3. Asher, A. (2013). Pension Finance: Putting the Risks and Costs of Defined Benefit Plans Back Under Your Control. Journal of Pension Economics and Finance, /3(01), 113-116. https://doi.org/10.1017/S1474747213000243

4. Plummer, T. (2009). Forecasting Financial Markets. Kogan Page Publishers.

5. Wang, Q. (2023). Research on the pension investment and asset management. In Proceedings of the 2nd International Conference on Financial Technology and Business Analysis, 177-181. https://doi.org/10.54254/2754-1169/64/20231528

6. Aljifri, R. (2023). Investor psychology in the stock market: An empirical study of the impact of overconfidence on firm valuation. Borsa Istanbul Review, 23(1), 93-112. https://doi.org/10.1016/j.bir.2022.09.010

7. Garbacz, W., Vilalta, D., & Moller, L. (2021). The role of guarantees in blended finance. OECD Development Cooperation Working Papers 97, OECD Publish-ing. https://doi.org/10.1787/730e1498-en

8. Randall, J., & Satchell, S. (1997). An analysis of the hedging approach to modelling pension fund lia-bilities (Pensions Institute Discussion Paper PI-9714). Birkbeck College, University of London, London, England.

9. Saadeldin, S., Zaher, H., Ragaa, N., & Sayed, H. (2021). Artificial intelligence approach to secure pension fund. Journal of University of Shanghai for Science and Technology, 23(7), 110-120. https://doi.org/10.51201/JUSST/21/06510

10. Sakalauskas, V., Kriksciuniene, D., & Imbrazas, A. (2023). Stock portfolio risk-return ratio optimisation using grey wolf model. In Data Science in Applications, /084, 211-232. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-031-24453-7_10

11. Shiller, R. J. (2003). From efficient markets theory to behavioral finance. Journal of Economic Perspectives, 17(1), 83-104. https://doi.org/10.1257/089533003321164967

12. Simons, R. V., Merton, R. C., & Wilkie, A. D. (1994). Influence of mathematical models in finance on practice: Past, present and future. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series A: Physical and Engineering Sciences, 347, 451-463. https://doi.org/10.1098/rsta.1994.0055

13. Tang, M. L., Wu, T. P., & Hung, M. C. (2022). Optimal pension fund management with foreign investment in a stochastic environment. Mathematics, 10(14), 2468. https://doi.org/10.3390/math10142468

14. Yang, A., Li, W., Teo, B. S. X., & Othman, J. (2023). The impact of financial derivatives on the enterprise value of Chinese listed companies: Moderating effects of managerial characteristics. International Journal of Financial Studies, 11(2),2. https://doi.org/10.3390/ijfs11010002

15. Yessentay, A., Kireyeva, A. A., Khalitova, M., & Abilkayir, N. A. (2020). Financing of healthcare facilities in pension system assets of ecologically problematic regions in Kazakhstan. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(7), 531-541. https://doi.org/10.13106/jafeb.2020.vol7.no7.531

16. Zhantayeva, A. A., Bakhat, M. K., Assylkhanova, Z. K., Turumbetova, L. K., & Satylkhan, M. (2016). Evaluation of management of the UAPF pension assets based on the method of multidimensional clustering. Journal of Advanced Research in Law and Economics, 6(20), 1540-1558. https://doi.org/10.14505/jarle.v7.6(20).36

17. Zhantayeva, A. A. (2013). The computational model of financial portfolios in the CAPM. World Applied Sciences Journal, 22(12), 1801-1805. https://doi.org/10.5829/idosi

18. KASE (2023). Tickers. Available at: https://kase.kz/ru/tickers (Accessed June 2, 2024)

19. National Bank (2023). Investment Portfolio Structure. Available at: https://www.nationalbank.kz/kz/news/investicionnaya-struktura-portfelya-ps/rubrics/2131 (Accessed June 2, 2024)

20. OECD (2023). Available at: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/3cf7fe38-en/index.html?itemId=/content/component/3cf7fe38-en (Accessed June 2, 2024)