![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Для формирования портфеля инвестиций в условиях риска (задача Марковица) необходима информация об ожидаемой доходности и матрице ковариаций. Предполагается, что условия на период прогнозирования остаются неизменными.
Если эти предпосылки не выполняются, и требуется учесть не формализуемую информацию, можно воспользоваться данными экспертизы.
Рассмотрим задачу использования экспертной информации в случае, когда эксперты попарно сравнивают различные ценные бумаги (далее объекты).
Номер эксперта обозначим . Эксперт
сравнивает каждую пару объектов
и
. Его оценка может выражать:
а) просто факт предпочтения объекта по сравнению с объектом
:
. Если наоборот, то
.
б) балльную оценку предпочтения: .
в) долю суммарной интенсивности предпочтения, приходящуюся на объект :
.
г) во сколько раз один объект важнее другого: .
По результатам экспертизы определяют средние арифметические оценки по всем экспертам:
: например,
, где
число экспертов.
Случай а) сводится к случаю в), если трактовать как долю экспертов, предпочитающих объект
перед объектом
.
Случай б) сводится к в) после введения таких оценок: .
Случай в) сводится к г) при использовании оценок: .
Поэтому рассмотрим обработку результатов экспертизы применительно к случаю г).
Ясно, что в идеальном случае должно выполняться условие транзитивности:
, (6.19)
в частности , откуда
, т.е. в матрице
на диагоналях стоят 1.
Если условие (6.19) выполняется, то существует такой положительный вектор , что
, где
число объектов. Компоненты вектора
это идеальные оценки объектов (количественные характеристики ценности или важности объектов).
Реальная матрица условию (6.19) обычно не удовлетворяет, и ее приходится аппроксимировать идеальной матрицей, используя, например, следующие соображения.
Для идеальной матрицы справедливы равенства для любого :
. (6.20)
Эти равенства можно записать так:
. (6.21)
Собственный вектор матрицы – это такой, который при умножении на матрицу направления не меняет, а меняет только свою величину. Изменение величины называется собственным числом матрицы. Для идеальной (состоятельной) матрицы собственное число равно .
Для матрицы, удовлетворяющей условию (6.19), число является наибольшим характеристическим числом, а искомый вектор
собственным вектором (6.21).
Из теоремы Перрона-Фробениуса следует, что любая матрица имеет наибольшее характеристическое число
. Поэтому для матрицы, не удовлетворяющей условию (6.19), вектор
ищется путем решения уравнения:
, (6.22)
причем все компоненты такого вектора обязательно оказываются положительными.
Существуют специальные методы решения уравнения (6.22). Мы воспользуемся итеративным методом, суть которого заключается в последовательном приближении
и
.
и
получаются на
й итерации в соответствии с формулой
, (6.23)
где сумма всех компонент вектора
, а в качестве
можно взять любой положительный вектор, например,
.
Итеративный процесс заканчивается, когда вектор перестает изменяться для заданной точности. Величина
характеризует степень близости матрицы
к идеальной (состоятельной), т.е. удовлетворяющей условию (6.19).
Дата публикования: 2014-11-19; Прочитано: 281 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!