ЦИФРОВЫЕ ФИНАНСЫ И УПРАВЛЕНИЕ ПОРТФЕЛЬНЫМИ РИСКАМИ НА ГЛОБАЛЬНЫХ ФОНДОВЫХ РЫНКАХ

DIGITAL FINANCE AND PORTFOLIO RISK MANAGEMENT IN GLOBAL STOCK MARKETS

Zhang Wenyi

Student, СПбПУ,

Russia, Saint Petersburg

АННОТАЦИЯ

Цифровая финансовая сфера значительно повысила эффективность управления рисками портфеля на международном фондовом рынке с помощью блокчейн-технологии, анализа больших данных и искусственного интеллекта. В этом исследовании анализируется роль цифровой финансовой сферы в идентификации, оценке и контроле рисков, а также выявляется механизм снижения информационной асимметрии и повышения способности к реагированию на риски посредством анализа реального времени и оптимизации алгоритмов. В сочетании с современной теорией портфелей в данной статье подтверждается эффективность цифровых инструментов в рассеянии системных и нессистемных рисков и указывается на их потенциал в повышении устойчивости инвестиций.

Ключевые слова: Цифровое финансирование; Глобальные фондовые рынки; Управление портфельными рисками; блокчейн; Искусственный интеллект.

Keywords: Digital finance; Global stock markets; Portfolio risk management; Blockchain; Artificial intelligence.

Рост цифрового финансирования изменил традиционную финансовую модель, особенно сыграл ключевую роль в управлении портфельными рисками на международном фондовом рынке. Блокчейн, искусственный интеллект и другие технологии позволяют инвесторам получать доступ к рыночной информации в режиме реального времени, сокращать операционные издержки и оптимизировать процесс принятия решений [1-2] посредством моделирования данных. Исследования показывают, что цифровые финансовые инструменты не только повышают точность прогнозирования рисков, но и повышают адаптируемость инвесторов к рыночным колебаниям [3]. В настоящем документе систематически обсуждается фактическое воздействие цифрового финансирования на управление рисками и приводятся ориентиры для будущих исследований и практики.

Цель этой работы. Цель настоящего исследования заключается в систематическом анализе механизма воздействия цифровых финансовых технологий (таких, как блокчейн, искусственный интеллект и анализ больших данных) на управление портфельными рисками на международных фондовых рынках.

Метод исследования. Метод анализа литературы и метод анализа данных

Вот и результат. Процесс развития цифрового финансирования. Технический прогресс является одним из важных факторов, способствующих развитию цифрового финансирования. С быстрым развитием компьютерной науки и сетевых технологий, особенно применения больших данных, блокчейна и искусственного интеллекта, это заложило основу для роста цифрового финансирования. [7].

Рисунок 1. Коэффициент использования основной технологии цифрового финансирования

Data sources:Gartner. (2023). *Hype Cycle for Digital Banking Transformation*.

Как видно из диаграммы 1, цифровые финансовые технологии глубоко интегрированы в практику управления рисками. Высокая доля анализа больших данных свидетельствует о его ключевой роли в обработке данных в режиме реального времени и прогнозировании рисков, в то время как блокцепь и искусственный интеллект дополнительно оптимизируют эффективность выявления рисков и контроля за ними путем повышения транспарентности операций и умственных возможностей принятия решений.

Влияние цифрового финансирования на управление портфельными рисками. В сегодняшней быстро развивающейся финансовой среде цифровое финансирование оказывает глубокое влияние на управление портфельными рисками на международных фондовых рынках [4].

Управление портфельными рисками означает процесс [5] снижения общего инвестиционного риска за счет различных комбинаций активов. Традиционные методы управления рисками опираются на исторические данные и гипотетические модели, в то время как появление цифрового финансирования позволяет инвесторам использовать высокочастотные торговые операции, алгоритмы машинного обучения и анализ больших данных для оценки рисков в режиме реального времени и принятия более оперативных решений. Инвесторы могут использовать цифровые финансовые инструменты для анализа волатильности доходности активов для расчета рисков и ожидаемой доходности своего портфеля.

Рисунок 2. Доля структуры портфельных рисков

Data sources:MSCI. (2023). *Global Equity Risk Model Report*. 

Системный риск (60%) значительно выше несистемного риска (40%), что отражает общие рыночные колебания (такие как экономический цикл, изменения в политике) является основным источником портфельного риска. Благодаря мониторингу макроэкономических показателей в режиме реального времени и межрыночной корреляции цифровое финансирование помогает инвесторам более точно справляться с системными рисками, одновременно уменьшая влияние несистемных рисков на местном уровне с помощью диверсифицированных инструментов.

Таблица 1.

Сопоставление некоторых индексов с максимальным корректировкой

Data sources:Wind Financial Terminal, 2018-2022 historical data

Как видно из диаграммы, максимальная вычитаемая разница CSI 300 (33,35%), China Securities Medical (45,88%) и GEM 50 (59,48%) свидетельствует о чувствительности различных секторов рынка к рискам. Цифровые финансовые инструменты (такие как модели волатильности и системы раннего предупреждения о промышленных рисках) могут помочь инвесторам заранее скорректировать распределение своих активов и избежать экстремальных рыночных потрясений путем анализа причин исторического ухода (таких как глобальные экономические колебания и изменения в промышленной политике).

Цифровые инструменты и технологии управления рисками. В новую эру цифрового финансирования постоянное внедрение цифровых инструментов и технологий управления рисками оказало значительное влияние на [6] управление портфельными рисками на международном фондовом рынке. В этом разделе будут систематически описываться современные популярные цифровые инструменты и технологии управления рисками, включая программное обеспечение для анализа данных, алгоритмы искусственного интеллекта (ии), блокчейн-технологии и т.д. Благодаря применению этих технологий значительно повысилась эффективность и точность управления рисками, что отразилось на общей эффективности портфеля [7].

Что касается применения программного обеспечения для анализа данных, то в последние годы все больше и больше руководителей фондов стали полагаться на профессиональные инструменты анализа данных для оценки характеристик рисков и отдачи от их портфелей. Например, анализ коэффициента < < шарп > > (коэффициент < < шарп > >) может четко отражать скорректированную на риск прибыль руководителей фондов. В ходе этого обследования было установлено, что в прошлом году насчитывалось 143 управляющих фондами с резким соотношением, превышающим 1, что свидетельствует о Том, что в нынешних рыночных условиях многие управляющие фондами могут эффективно контролировать риск фишек и получать прибыль лучше, чем в среднем по рынку. Данные показывают, что по мере развития инструментов анализа данных управляющие фондами могут более точно оценивать и оптимизировать свои инвестиционные стратегии.

Рисунок 3. Тенденция к повышению эффективности управления рисками, достигнутая с помощью цифровых средств

Data source: Bloomberg Barclays Risk Analysis Library, Hedge fund data for 2018-2023*

Эффективность управления рисками возросла с 40% в 2018 году до 75% в 2023 году, что свидетельствует о Том, что популярность цифровых инструментов (таких как алгоритмы ии и платформы для анализа данных в режиме реального времени) значительно расширила возможности реагирования на риски. Постоянный рост эффективности подтверждает вспомогательную роль итерации цифровых финансовых технологий в динамической оптимизации инвестиционного портфеля. Главным преимуществом управления рисками, особенно в контексте растущей волатильности рынков, стало оперативное принятие решений на основе технологий.

Быстрое развитие цифрового финансирования меняет модель управления портфельными рисками на международных фондовых рынках. Благодаря анализу больших данных, искусственному интеллекту и блокчейн-технологиям инвесторы могут получать рыночную информацию в режиме реального времени, оптимизировать процесс принятия решений и точно выявлять риски. Алгоритмы машинного обучения динамически корректируют портфели с целью сокращения потенциальных потерь за счет изучения данных за прошлые периоды, а технология блокчейн повышает прозрачность и безопасность операций за счет децентрализованных функций. Повышение ликвидности на глобальном рынке создало новые возможности для транснациональных инвестиций, а постепенное открытие политических условий способствовало дальнейшему расширению международных потоков капитала

Вместе с тем расширение цифрового финансирования также сталкивается с такими проблемами, как безопасность частной жизни, чрезмерная зависимость от технологий и неопределенность регулирования. В будущем для обеспечения стабильности рынка необходим баланс между инновациями и регулированием. Благодаря постоянной итерации технологий цифровое финансирование углубит трансформацию традиционных финансовых услуг и будет стимулировать большее число учреждений и инвесторов к внедрению интеллектуальных инструментов. Понимание их роли в международном управлении рисками крайне важно для того, чтобы практические работники адаптировались к сложным условиям и добивались эффективной отдачи.

Список литературы:

1. Wang Mingfu,Ku Hyejin.Risk-sensitive policies for portfolio management[J].Expert Systems With Applications,2022,198
2. Cheng Longsheng,Shadabfar Mahboubeh,Sioofy Khoojine Arash.A State-of-the-Art Review of Probabilistic Portfolio Management for Future Stock Markets[J].Mathematics,2023,11(5):
3. Cao Xiao. Impact of digital finance use on household portfolio effectiveness [D]. Tutor: Zhang Longyao; Wang Shuyang. Nanjing Agricultural University, 2021.
4. Hejing Sun.Risk analysis of financial portfolio based on behavioral finance[A].2022:
5. Li Jiaying, Chen Yan. How does digital finance affect corporate capital investment?[J]. Financial Research, 2022, (05): 64-78.
6. He Liang. Financial risk management in the exchange stock market [J]. Modern Business, 2023, (05): 113-116.
7. Mensi Walid,Rehman Mobeen Ur,Maitra Debasish,Al-Yahyaee Khamis Hamed,Vo Xuan Vinh.Frequency spillovers and portfolio risk implications between Sukuk, Islamic stock and emerging stock markets[J].Quarterly Review of Economics and Finance,2023,91