Применение сетевого прикладного анализа к фондовому рынку

Рассмотрены возможности применения модернизированной меры близости между акциями для построения и анализа рыночного графа. Изучены характеристики предложенной модели, оценены состояния рынков, получено компактное описание процессов для принятия инвестиционных решений.Possibilities of application of modernized measure of proximity between shares for construction and analysis of market graph are considered. The characteristics of the proposed model have been studied, market conditions have been assessed, and a compact description of the processes for making investment decisions has been obtained

Survey of quantitative investment strategies in the Russian stock market : Special interest in tactical asset allocation

Russia’s financial markets have been an uncharted area when it comes to exploring the performance of investment strategies based on modern portfolio theory. In this thesis, we focus on the country’s stock market and study whether profitable investments can be made while at the same time taking uncertainties, risks, and dependencies into account. We also pay particular interest in tactical asset allocation. The benefit of this approach is that we can utilize time series forecasting methods to produce trading signals in addition to optimization methods. We use two datasets in our empirical applications. The first one consists of nine sectoral indices covering the period from 2008 to 2017, and the other includes altogether 42 stocks listed on the Moscow Exchange covering the years 2011 – 2017. The strategies considered have been divided into five sections. In the first part, we study classical and robust mean-risk portfolios and the modeling of transaction costs. We find that the expected return should be maximized per unit expected shortfall while simultaneously requiring that each asset contributes equally to the portfolio’s tail risk. Secondly, we show that using robust covariance estimators can improve the risk-adjusted returns of minimum variance portfolios. Thirdly, we note that robust optimization techniques are best suited for conservative investors due to the low volatility allocations they produce. In the second part, we employ statistical factor models to estimate higher-order comoments and demonstrate the benefit of the proposed method in constructing risk-optimal and expected utility-maximizing portfolios. In the third part, we utilize the Almgren–Chriss framework and sort the expected returns according to the assumed momentum anomaly. We discover that this method produces stable allocations performing exceptionally well in the market upturn. In the fourth part, we show that forecasts produced by VECM and GARCH models can be used profitably in optimizations based on the Black–Litterman, copula opinion pooling, and entropy pooling models. In the final part, we develop a wealth protection strategy capable of timing market changes thanks to the return predictions based on an ARIMA model. Therefore, it can be stated that it has been possible to make safe and profitable investments in the Russian stock market even when reasonable transaction costs have been taken into account. We also argue that market inefficiencies could have been exploited by structuring statistical arbitrage and other tactical asset allocation-related strategies.Venäjän rahoitusmarkkinat ovat olleet kartoittamatonta aluetta tutkittaessa moderniin portfolioteoriaan pohjautuvien sijoitusstrategioiden käyttäytymistä. Tässä tutkielmassa keskitymme maan osakemarkkinoihin ja tarkastelemme, voidaanko taloudellisesti kannattavia sijoituksia tehdä otettaessa samalla huomioon epävarmuudet, riskit ja riippuvuudet. Kiinnitämme erityistä huomiota myös taktiseen varojen kohdentamiseen. Tämän lähestymistavan etuna on, että optimointimenetelmien lisäksi voimme hyödyntää aikasarjaennustamisen menetelmiä kaupankäyntisignaalien tuottamiseksi. Empiirisissä sovelluksissa käytämme kahta data-aineistoa. Ensimmäinen koostuu yhdeksästä teollisuusindeksistä kattaen ajanjakson 2008–2017, ja toinen sisältää 42 Moskovan pörssiin listattua osaketta kattaen vuodet 2011–2017. Tarkasteltavat strategiat on puolestaan jaoteltu viiteen osioon. Ensimmäisessä osassa tarkastelemme klassisia ja robusteja riski-tuotto -portfolioita sekä kaupankäyntikustannusten mallintamista. Havaitsemme, että odotettua tuottoa on syytä maksimoida suhteessa odotettuun vajeeseen edellyttäen samalla, että jokainen osake lisää sijoitussalkun häntäriskiä yhtä suurella osuudella. Toiseksi osoitamme, että minimivarianssiportfolioiden riskikorjattuja tuottoja voidaan parantaa robusteilla kovarianssiestimaattoreilla. Kolmanneksi toteamme robustien optimointitekniikoiden soveltuvan parhaiten konservatiivisille sijoittajille niiden tuottamien matalan volatiliteetin allokaatioiden ansiosta. Toisessa osassa hyödynnämme tilastollisia faktorimalleja korkeampien yhteismomenttien estimoinnissa ja havainnollistamme ehdotetun metodin hyödyllisyyttä riskioptimaalisten sekä odotettua hyötyä maksimoivien salkkujen rakentamisessa. Kolmannessa osassa käytämme Almgren–Chrissin viitekehystä ja asetamme odotetut tuotot suuruusjärjestykseen oletetun momentum-anomalian mukaisesti. Havaitsemme, että menetelmä tuottaa vakaita allokaatioita menestyen erityisen hyvin noususuhdanteessa. Neljännessä osassa osoitamme, että VECM- että GARCH-mallien tuottamia ennusteita voidaan hyödyntää kannattavasti niin Black–Littermanin malliin kuin kopulanäkemysten ja entropian poolaukseenkin perustuvissa optimoinneissa. Viimeisessä osassa laadimme varallisuuden suojausstrategian, joka kykenee ajoittamaan markkinoiden muutoksia ARIMA-malliin perustuvien tuottoennusteiden ansiosta. Voidaan siis todeta, että Venäjän osakemarkkinoilla on ollut mahdollista tehdä turvallisia ja tuottavia sijoituksia myös silloin kun kohtuulliset kaupankäyntikustannukset on huomioitu. Toiseksi väitämme, että markkinoiden tehottomuutta on voitu hyödyntää suunnittelemalla tilastolliseen arbitraasiin ja muihin taktiseen varojen allokointiin pohjautuvia strategioita

Influence in economic and political systems: A network scientific approach

Complex social systems strive by exchanging information and resources. By means of the exchange, some actors in the system are able to at least partially determine the behaviour of another actor, thereby influencing it. Both the information exchange process and the degree of actors’ influence are latent, unobserved phenomena in many instances of real-world systems. This thesis presents a framework that intends to unearth the two hidden properties. It does so by introducing a Network Inference and Influence Framework (NIIF), which makes use of graph-based methods to derive a latent network in a social system, and measure the influence of its elements. The framework is applied on three case studies where the latency problem translates into research questions with importance for public policy making. The first case study uses NIIF to estimate the latent network of interdependency across financial institutions, and measures the extent to which a bank may negatively influence the system after an economic distress. In the second case study, a network of information diffusion is extracted from House of Commons parliamentary debates, testing the relation between the resulted metric of influence and speakers’ positions in government. The last case study builds a network of semantic and ideological affinity across UN General Assembly members, showing how graph-based methods can detect global political change. The thesis concludes with a discussion of potential future usages of the framework, as well as ameliorations