Управление инвестиционным портфелем предприятия в условиях высокой ключевой ставки: анализ моделей, рисков (VaR) и стратегий на российском рынке

Введение

Начало 2025 года в российской экономике ознаменовалось периодом жесткой денежно-кредитной политики, что сделало вопрос эффективного управления инвестиционным портфелем не просто актуальным, а критически важным для финансовой устойчивости любого предприятия. В условиях, когда Ключевая ставка Банка России достигает 21% годовых, а эффективная доходность долгосрочных ОФЗ поднимается до 16,8%–18,55%, традиционные подходы к формированию портфеля требуют немедленной адаптации. Высокая стоимость фондирования и высокий уровень безрисковой доходности кардинально меняют критерии оценки эффективности инвестиций.

Целью настоящего исследования является всестороннее изучение теоретических основ, принципов формирования, методов и стилей эффективного управления инвестиционным портфелем предприятия, включая анализ рисков и разработку практических рекомендаций в современных экономических условиях Российской Федерации.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть экономическую сущность и принципы формирования инвестиционного портфеля, включая роль диверсификации.
2. Проанализировать фундаментальные теоретические модели оптимизации портфеля (Марковиц, САРМ) и оценить их применимость в российской практике.
3. Исследовать ключевые различия между активными и пассивными стратегиями управления и обосновать наиболее эффективный подход.
4. Классифицировать инвестиционные риски, детально описать методы их количественной оценки, включая метрику Value at Risk (VaR), и методы хеджирования.
5. Представить методику оценки эффективности управления портфелем на основе показателей, скорректированных на риск (Шарпа, Трейнора, Дженсена), с учетом актуального рыночного контекста РФ в 2025 году.

Структура работы включает теоретическую главу, посвященную основам портфельного инвестирования и его моделям; аналитическую главу, раскрывающую методы оценки риска и эффективности; и заключительную главу с практическими рекомендациями по оптимизации портфельной политики предприятия.

Глава 1. Теоретические основы и стратегии формирования инвестиционного портфеля предприятия

Экономическая сущность, цели и ключевые принципы портфельного инвестирования

Инвестиционный портфель (ИП) предприятия представляет собой сформированную в соответствии с инвестиционными целями инвестора совокупность объектов реального и финансового инвестирования, рассматриваемых как целостный объект управления. В контексте финансового менеджмента, управление ИП — это динамичный процесс, направленный на достижение оптимального баланса между ожидаемой доходностью, уровнем риска и ликвидностью активов.

Главной целью формирования инвестиционного портфеля является реализация долгосрочной инвестиционной стратегии предприятия. Эта генеральная цель декомпозируется на ряд частных задач:

1. Максимизация прибыли (доходности): Получение максимальной отдачи на вложенный капитал в рамках заданного уровня риска.
2. Возрастание стоимости бизнеса: Достижение роста рыночной капитализации за счет эффективного управления активами.
3. Минимизация инвестиционных рисков: Снижение вероятности финансовых потерь до приемлемого уровня.
4. Обеспечение ликвидности: Поддержание достаточной доли активов, которые могут быть быстро конвертированы в денежные средства без существенных потерь в стоимости.

Ключевым принципом, лежащим в основе построения эффективного портфеля, является диверсификация. Диверсификация — это процесс включения в портфель разнообразных инвестиционных объектов, имеющих слабую или отрицательную корреляцию, что позволяет снизить несистематический (специфический) риск. Классические исследования в области портфельной теории (например, работы Эванса и Арчера) показали, что для устранения значительной части несистематического риска достаточно включить в портфель 8–20 ценных бумаг.

Однако в современных условиях, характеризующихся высокой волатильностью отдельных бумаг и более сложными корреляционными связями, этот диапазон расширяется. Для достижения того же уровня диверсификации и эффективности современный портфель может потребовать включения 50–100+ различных ценных бумаг или инструментов. Это связано с тем, что рынки стали более глубокими, а взаимосвязи между активами, особенно на развивающихся рынках, могут быть менее предсказуемыми.

И что из этого следует? Чем больше активов, тем сложнее становится их мониторинг, но при этом управляющий получает более надежную защиту от банкротства отдельного эмитента, что особенно важно в условиях нестабильности.

Принцип	Содержание	Механизм реализации
Соответствие стратегии	Инструменты должны соответствовать общей инвестиционной политике предприятия (консервативной, умеренной, агрессивной).	Формирование "портфеля роста", "портфеля дохода" или "смешанного портфеля".
Диверсификация	Снижение несистематического риска за счет включения некоррелированных активов.	Включение бумаг из разных отраслей (IT, сырьевой сектор, финансы), различных классов активов (акции, облигации, недвижимость).
Управляемость	Портфель не должен быть чрезмерно сложным для мониторинга и оперативного принятия решений.	Ограничение количества инструментов и выбор инструментов с высокой ликвидностью.
Оптимизация	Достижение наилучшего соотношения "доходность-риск-ликвидность".	Применение математических моделей для распределения долей активов.

Фундаментальные модели оптимизации структуры портфеля

Теоретической основой современного портфельного инвестирования является работа лауреата Нобелевской премии Гарри Марковица (1952 г.), известная как Теория Марковица или Модель средней дисперсии (Modern Portfolio Theory, MPT).

Теория Марковица

Суть MPT заключается в том, что инвестор стремится максимизировать ожидаемую доходность портфеля при заданном уровне риска (измеряемом дисперсией или стандартным отклонением) или минимизировать риск при заданной доходности. Марковиц показал, что риск портфеля зависит не только от рисков отдельных активов, но и от ковариации (корреляции) между ними. MPT позволяет построить эффективную границу — множество портфелей, которые обеспечивают наивысшую ожидаемую доходность для каждого уровня риска. Портфели, лежащие ниже этой границы, считаются неэффективными.

Модель ценообразования капитальных активов (САРМ)

Модель САРМ (Capital Asset Pricing Model), разработанная Уильямом Шарпом, является логическим развитием MPT. Она предлагает линейную зависимость между требуемой доходностью инвестиции и ее систематическим риском. САРМ упрощает процесс принятия решений, сводя риск актива к одному параметру — Бета-коэффициенту ($\beta$), который измеряет чувствительность доходности актива к изменениям доходности рынка в целом.

Основная формула САРМ:

E(Rᵢ) = Rꜰ + βᵢ · (E(Rₘ) - Rꜰ)

Где:

• E(Rᵢ) — ожидаемая (требуемая) доходность актива/портфеля i.
• Rꜰ — безрисковая ставка доходности.
• βᵢ — Бета-коэффициент актива i, мера систематического риска.
• E(Rₘ) — ожидаемая доходность рыночного портфеля (бенчмарка).
• E(Rₘ) — Rꜰ — премия за рыночный риск.

САРМ позволяет определить, является ли актив переоцененным (если фактическая доходность ниже требуемой по САРМ) или недооцененным (если фактическая доходность выше требуемой).

Критический анализ применимости модели САРМ в российской практике

Несмотря на фундаментальную значимость, модель САРМ имеет ряд критических допущений, которые редко соблюдаются на практике, особенно на развивающихся рынках, таких как российский:

1. Идеальный (совершенный) рынок, отсутствие транзакционных издержек.
2. Возможность неограниченного заимствования и кредитования по безрисковой ставке (Rꜰ).
3. Рациональность инвесторов и идентичность их ожиданий.

Проблемы применения САРМ в РФ:

1. Ненадежность Бета-коэффициентов: Для многих российских компаний, особенно непубличных или узкоспециализированных, расчет достоверного Бета-коэффициента затруднен из-за недостаточной ликвидности акций, короткой истории торгов или высокой волатильности, что делает исторические Бета-значения нестабильными.
2. Учет Странового риска: Российский рынок традиционно относится к развивающимся, для которых характерны высокие геополитические и макроэкономические риски. Эти риски не охватываются стандартным рыночным портфелем и требуют введения корректирующего фактора — Страновой премии за риск (Country Risk Premium, CRP).

Расчет CRP позволяет скорректировать требуемую доходность с учетом специфических рисков, связанных с политической и экономической нестабильностью страны.

Формула расчета CRP в общем виде:

CRP = (1 + Rₚᵣ) / (1 + R₀) - 1

Где: Rₚᵣ — доходность долгосрочных государственных облигаций страны в валюте, торгующихся на международных рынках; R₀ — безрисковая ставка (например, доходность казначейских облигаций США).

В первом полугодии 2025 года, на фоне сохраняющейся геополитической напряженности, аналитические оценки премии за страновой риск для РФ составляли около 4,45%. Таким образом, при использовании САРМ для оценки требуемой доходности российских активов, к стандартной рыночной премии необходимо добавлять поправку на CRP.

Какой важный нюанс здесь упускается? Если не внести поправку на страновой риск, инвестор систематически недооценивает общую требуемую доходность, что приводит к неверной оценке стоимости активов и принятию решений о вложении средств в проекты, которые на самом деле не компенсируют весь спектр принимаемых на себя рисков.

Активные и пассивные стратегии управления инвестиционным портфелем

Управление инвестиционным портфелем осуществляется в рамках двух фундаментальных стратегий: активной и пассивной. Выбор стратегии определяется целями предприятия, горизонтом инвестирования и толерантностью к риску.

1. Пассивная стратегия

Пассивная стратегия основана на гипотезе эффективного рынка, которая утверждает, что цены активов мгновенно и полностью отражают всю доступную информацию. Следовательно, управляющий не может систематически превзойти рынок.

• Методы: «Купи и держи» (Buy and Hold), Индексное инвестирование (копирование структуры бенчмарка, например, Индекса МосБиржи, IMOEX).
• Преимущества: Низкие транзакционные издержки, низкие налоговые обязательства, минимальные затраты на аналитику.
• Недостатки: Невозможность реагировать на краткосрочные рыночные аномалии; привязка к средней рыночной доходности.

2. Активная стратегия

Активная стратегия нацелена на получение доходности, превышающей доходность рыночного бенчмарка. Она требует постоянного анализа рынка и принятия оперативных решений о покупке, продаже или реструктуризации активов.

• Методы: Фундаментальный анализ (поиск недооцененных активов), Технический анализ (использование графиков и индикаторов), отраслевая ротация.
• Преимущества: Возможность получения сверхдоходности (Альфа-доходности), гибкость в условиях нестабильности.
• Недостатки: Высокие транзакционные издержки (комиссии, налоги), риск ошибки управляющего, требуются значительные ресурсы на аналитику.

Обоснование комбинированного подхода для РФ

Практика показывает, что на длительном горизонте пассивные стратегии часто превосходят активные, особенно после учета комиссий и налогов. Однако российский рынок, будучи развивающимся и подверженным значительным информационным и регуляторным шокам, часто демонстрирует ценовые аномалии. В этих условиях наиболее обоснованным для предприятия является **комбинированный (ядерно-спутниковый)** подход, который мы рекомендуем к применению:

1. Ядро портфеля (60–80%): Управляется пассивно, вкладывается в надежные, высоколиквидные инструменты (индексные фонды, ОФЗ), обеспечивая минимальную, но стабильную доходность, и минимизируя систематический риск.
2. Спутники портфеля (20–40%): Управляется активно, используется для вложения в высокодоходные или узкоспециализированные инструменты (акции роста, венчурные инвестиции, инструменты хеджирования), позволяя получить дополнительную Альфа-доходность.

Глава 2. Методика анализа рисков, оценки доходности и эффективности управления портфелем

Классификация и количественная оценка рисков инвестиционного портфеля

Риск инвестиционного портфеля определяется как вероятность отклонения фактической доходности от ожидаемой. Для эффективного управления необходимо четкое разделение рисков на управляемые и неуправляемые.

1. Систематический риск (Rₛ)

Систематический (рыночный) риск обусловлен макроэкономическими факторами (инфляция, изменение ключевой ставки, политические кризисы) и затрагивает все активы на рынке. Этот риск не может быть устранен с помощью диверсификации.

• Мера: Бета-коэффициент ($\beta$). β > 1 означает, что актив более волатилен, чем рынок; β < 1 — менее волатилен.

2. Несистематический риск (Rₙ)

Несистематический (специфический) риск связан с конкретным эмитентом, отраслью или инструментом (риск менеджмента, забастовки, судебные иски). Этот риск может быть минимизирован посредством диверсификации.

• Мера: Стандартное отклонение ($\sigma$) доходности, которое отражает общую волатильность актива или портфеля.

Продвинутая метрика риска: Value at Risk (VaR)

Для предприятия, которому требуется точная оценка потенциальных потерь в денежном выражении, стандартное отклонение является недостаточным. Ключевой метрикой в финансовом риск-менеджменте является Value at Risk (VaR). VaR — это стоимостная мера риска, которая определяет максимальные ожидаемые убытки в денежном выражении, которые не превысят заданную величину с определенным уровнем доверия (например, 95% или 99%) за указанный временной интервал (например, 1 день, 1 неделя).

Например, VaR = 5 млн. руб. с уровнем доверия 99% означает, что в 99% случаев ожидаемые потери портфеля за заданный период не превысят 5 млн. руб. Разве это не важнейшая информация для принятия оперативных решений о необходимости страхования? Понимание этого числового лимита является основой для установления стоп-лоссов и лимитов риска.

Методы расчета VaR и хеджирование портфельных рисков

Для расчета VaR используются три основных метода, выбор которых зависит от имеющихся данных и предположений о распределении доходности.

Метод VaR	Описание	Достоинства	Недостатки
Параметрический (Вариационно-ковариационный)	Предполагает нормальное распределение доходности и использует статистические параметры (среднее, стандартное отклонение).	Прост в расчете, требует минимального объема данных.	Не подходит для активов с ненормальным распределением или "толстыми хвостами" (кризисные ситуации).
Исторический	Основан на анализе фактического распределения доходности за прошлый период. Рассчитывается путем сортировки исторической доходности и нахождения соответствующего перцентиля.	Не требует предположений о распределении.	Сильно зависит от выбранного исторического периода; не учитывает будущие изменения волатильности.
Метод Монте-Карло	Использует стохастическое моделирование для генерации тысяч случайных сценариев изменения рыночных факторов и оценки потенциальных результатов портфеля.	Наиболее гибкий, позволяет учесть сложные нелинейные зависимости.	Высокая вычислительная сложность и зависимость от точности входных данных и распределения.

Формула для Параметрического VaR:

VaR = α · σ · √t · V

Где:

• α — квантиль нормального распределения, соответствующий выбранному уровню доверия (например, для 99% α ≈ 2.33).
• σ — стандартное отклонение доходности портфеля.
• t — временной горизонт (например, 1/252 для однодневного VaR).
• V — текущая стоимость портфеля.

Хеджирование портфельных рисков

Хеджирование является основным методом активного управления риском. Оно заключается в страховании финансовых рисков путем открытия противоположной позиции по базовому активу с использованием производных финансовых инструментов (ПФИ).

• Фьючерсы и Форварды: Используются для фиксации будущей цены актива, защищая от ценовых колебаний.
• Опционы: Позволяют застраховаться от неблагоприятного движения цены (покупка опциона «пут») или зафиксировать минимальную цену продажи (покупка опциона «колл»).

Хеджирование может быть полным (покрывающим весь объем риска) или частичным (покрывающим только часть риска).

Оценка эффективности управления портфелем с учетом рыночного контекста РФ

Эффективность управления портфелем оценивается не только по абсолютной доходности, но и по доходности, скорректированной на принятый риск. Для этого используются три основных показателя, разработанных в рамках MPT и CAPM.

1. Коэффициент Шарпа (Sharpe Ratio, S)

Коэффициент Шарпа измеряет премию за риск (превышение доходности портфеля над безрисковой ставкой) на единицу общего риска (стандартного отклонения). Чем выше значение S, тем лучше, поскольку управляющий получает больше дополнительной доходности за ту же величину общей волатильности.

S = (Rₚ - Rꜰ) / σₚ

Где: Rₚ — доходность портфеля; Rꜰ — безрисковая доходность; σₚ — стандартное отклонение доходности портфеля.

2. Коэффициент Трейнора (Treynor Ratio, T)

Коэффициент Трейнора измеряет премию за риск на единицу систематического риска (Бета-коэффициента). Он полезен, когда портфель хорошо диверсифицирован и несистематический риск считается устраненным.

T = (Rₚ - Rꜰ) / βₚ

Где: βₚ — Бета-коэффициент портфеля.

3. Альфа Дженсена (Jensen’s Alpha, α)

Альфа Дженсена показывает, насколько фактическая доходность портфеля превышает ожидаемую доходность, рассчитанную по модели САРМ. Положительное значение α свидетельствует о том, что управляющий превзошел ожидания рынка, генерируя дополнительную стоимость. Это является прямым свидетельством эффективности активного управления.

α = Rₚ - [Rꜰ + βₚ · (Rₘ - Rꜰ)]

Где: Rₘ — доходность рыночного бенчмарка.

Практический расчет безрисковой доходности (Rꜰ) и бенчмарков в 2025 году

Корректное определение безрисковой ставки (Rꜰ) критически важно для всех вышеперечисленных показателей эффективности. В российской практике за Rꜰ обычно принимается доходность государственных облигаций (ОФЗ) или Ключевая ставка ЦБ РФ.

Актуальный контекст (Март 2025 года):

В условиях высокого инфляционного давления и жесткой ДКП, Ключевая ставка Банка России составляет 21% годовых. Это является верхним ориентиром для безрисковой ставки.

Однако, для долгосрочных инвестиций, более релевантным является доходность к погашению (YTM) долгосрочных ОФЗ.

• Актуальный Rꜰ (на основе ОФЗ): Эффективная доходность к погашению по отдельным длинным выпускам ОФЗ (например, ОФЗ-ПД) в марте 2025 года достигала 16.8% годовых.
• Рыночный Бенчмарк (Rₘ): В качестве бенчмарка для портфеля акций используется Индекс МосБиржи (IMOEX). Для портфеля облигаций — Индекс МосБиржи государственных облигаций (RGBITR).

Пример применения Альфа Дженсена:

Предположим, предприятие сформировало портфель (P) с годовой доходностью Rₚ = 25%. Бета-коэффициент портфеля βₚ = 1.1.

• Rꜰ (безрисковая ставка, на основе ОФЗ) = 16.8% (0.168).
• Rₘ (доходность рынка, IMOEX) = 20% (0.20).

Шаг 1. Расчет ожидаемой доходности E(Rₚ) по САРМ:

E(Rₚ) = Rꜰ + βₚ · (Rₘ - Rꜰ)

E(Rₚ) = 0.168 + 1.1 · (0.20 - 0.168)

E(Rₚ) = 0.168 + 1.1 · 0.032

E(Rₚ) = 0.168 + 0.0352 = 0.2032 (или 20.32%)

Шаг 2. Расчет Альфа Дженсена (α):

α = Rₚ - E(Rₚ)

α = 0.25 - 0.2032 = 0.0468 (или 4.68%)

Вывод: Поскольку Альфа Дженсена положительна ($\alpha = 4.68\%$), управляющий портфелем продемонстрировал высокую эффективность: он получил доходность на 4.68% выше той, которая ожидалась от портфеля с данным уровнем систематического риска.

Глава 3. Разработка портфельной политики и практические рекомендации для предприятия

Результаты анализа эффективности и доходности (по данным расчетной части)

На основе приведенного выше условного расчета (который является репрезентативным для анализа в текущих условиях), можно сделать вывод, что активное управление может генерировать существенную Альфа-доходность, даже при высоком уровне безрисковой ставки.

Ключевые выводы, основанные на рыночном контексте 2025 года:

1. Высокая Rꜰ как новый Бенчмарк: Уровень безрисковой доходности (16.8%–21%) стал чрезвычайно высоким. Это означает, что любое инвестиционное решение (акция, проект) должно давать доходность существенно выше этого порога, чтобы считаться привлекательным.
2. Привлекательность ОФЗ: Впервые за долгое время облигации федерального займа (ОФЗ) предлагают исторически высокую доходность, что делает их крайне привлекательным инструментом для пассивного ядра портфеля, обеспечивая защиту капитала от инфляции и предлагая доходность, превышающую средние исторические показатели рынка акций.
3. Роль Бета-коэффициента: При высоком уровне Rꜰ, активы с высокой Бета ($\beta > 1$) будут требовать существенно большей ожидаемой доходности. Это заставляет управляющего очень избирательно подходить к включению волатильных активов.

Рекомендации по оптимизации структуры портфеля и снижению рисков

Для повышения эффективности управления инвестиционным портфелем предприятия в условиях высокой ключевой ставки и нестабильности рынка рекомендуется придерживаться следующих практических шагов, основанных на комбинированном подходе:

1. Оптимизация структуры ядра портфеля (Пассивное управление):

• Увеличение доли облигаций: Предприятию следует увеличить долю долгосрочных государственных облигаций (ОФЗ) с фиксированным купоном (ОФЗ-ПД) или облигаций крупных эмитентов с высоким кредитным рейтингом. Текущий YTM (до 18,55% годовых) позволяет зафиксировать высокую безрисковую доходность на длительный срок, что служит прочным фундаментом для всего портфеля.
• Использование индексных фондов: Для снижения транзакционных издержек и обеспечения широкой диверсификации, основную долю акций в ядре следует формировать через ETF или БПИФы, отслеживающие индекс IMOEX.

2. Управление спутниками портфеля (Активное управление):

• Фокус на Альфа-генераторах: Активная часть портфеля должна быть сосредоточена на акциях компаний, способных генерировать Альфа-доходность, то есть обладающих конкурентными преимуществами, высокой эффективностью капитала и устойчивостью к макроэкономическим шокам.
• Оценка по САРМ с CRP: При отборе активов использовать модель САРМ, но с обязательной корректировкой требуемой доходности на Страновую премию за риск (CRP ≈ 4.45%), чтобы избежать недооценки общего уровня риска.

3. Усиление риск-менеджмента (Применение VaR и Хеджирование):

• Внедрение VaR: Переход от стандартного отклонения к регулярному расчету Value at Risk (VaR) (например, на 99% уровне доверия) с использованием исторического метода. Это позволит руководству предприятия четко понимать максимальные денежные потери, которые могут быть понесены в краткосрочной перспективе.
• Активное хеджирование: В условиях высокой волатильности, рекомендуется использовать производные инструменты. Например, для хеджирования валютного риска, присущего российским экспортерам, следует применять форвардные контракты или фьючерсы на валютные пары. Для защиты от падения ключевых акций в портфеле – приобретение опционов «пут».

4. Поддержание высокой ликвидности:

Учитывая высокую степень неопределенности, необходимо поддерживать долю высоколиквидных активов (например, краткосрочные депозиты, высоколиквидные ОФЗ-ПК) для оперативного реагирования на изменения ключевой ставки и возможности быстрого реинвестирования в случае возникновения привлекательных рыночных возможностей.

В условиях 2025 года, когда экономика демонстрирует такую высокую степень неопределенности, доля высоколиквидных активов должна быть не просто достаточной, а стратегически избыточной.

Заключение

Проведенное исследование подтвердило, что эффективное управление инвестиционным портфелем предприятия в современных экономических условиях требует глубокого понимания классических теоретических моделей и их критической адаптации к специфике российского финансового рынка, характеризующегося высокой волатильностью и высоким уровнем безрисковой доходности.

Основные выводы исследования:

1. Теоретическая основа: Инвестиционный портфель является ключевым инструментом реализации инвестиционной стратегии предприятия, а принципы диверсификации и оптимизации соотношения «доходность-риск-ликвидность» остаются фундаментальными. При этом, для эффективного устранения несистематического риска в современных условиях требуется значительно большая степень диверсификации, чем предполагали ранние модели.
2. Адаптация моделей: Классические модели (Марковиц, САРМ) сохраняют свою методологическую ценность, однако их прямое применение в РФ требует обязательной корректировки. В частности, для САРМ критически важно учитывать высокие значения безрисковой ставки (Rꜰ ≈ 16.8%) и введение Страновой премии за риск (CRP), что обеспечивает более реалистичную оценку требуемой доходности.
3. Управление риском: Помимо стандартного отклонения и Бета-коэффициента, ключевой метрикой для финансового менеджмента должна стать Value at Risk (VaR), позволяющая количественно оценить максимальные денежные потери с заданным уровнем вероятности, что является основой для принятия решений о хеджировании.
4. Стратегический выбор: В условиях высокой стоимости фондирования наиболее обоснованной является комбинированная (ядерно-спутниковая) стратегия. Пассивное ядро, сформированное на основе высокодоходных ОФЗ, обеспечивает стабильность и высокую базовую доходность, в то время как активные «спутники» позволяют генерировать Альфа-доходность, превышающую рыночные ожидания.

Таким образом, цель исследования — разработка рекомендаций по управлению инвестиционным портфелем, достигнута. Практическая значимость работы заключается в предоставлении руководству предприятия методологического аппарата для оценки эффективности портфеля (с помощью коэффициентов Шарпа, Трейнора и Альфа Дженсена) и конкретных шагов по его оптимизации, фокусирующихся на использовании высокодоходных инструментов с низким риском (ОФЗ) и активном хеджировании с использованием производных инструментов для защиты капитала в условиях современной макроэкономической нестабильности.

Список использованной литературы

1. Бланк И.А. Финансовый менеджмент. – К.: Ника-Центр, 1999. – 456 с.
2. Инвестиции: учебник / кол. авторов; под ред. Г.П. Подшиваленко. – М.: КНОРУС, 2008. – 480 с.
3. Пелих А.С. Экономика предприятия (фирмы). – М.: ИКЦ «МарТ», 2004. – 352 с.
4. Основные принципы и методы формирования инвестиционного портфеля предприятия [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-printsipy-i-metody-formirovaniya-investitsionnogo-portfelya-predpriyatiya (дата обращения: 23.10.2025).
5. СУЩНОСТЬ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ И ИНВЕСТИЦИОННЫЕ КАЧЕСТВА ЦЕННЫХ БУМАГ [Электронный ресурс] // Studme.org. URL: https://studme.org/218059/investitsii/suschnost_investitsionnogo_portfelya_tseli_printsipy_formirovaniya (дата обращения: 23.10.2025).
6. Формирование инвестиционного портфеля и оценка его эффективности [Электронный ресурс]. URL: https://www.urfu.ru/fileadmin/user_upload/common/InvestPortfolio_Ozenka_effektivnosti.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
7. Инвестиционный портфель: понятие, виды, цели и принципы формирования. Глава 5.1 [Электронный ресурс]. URL: https://monographies.ru/ru/book/view?id=45 (дата обращения: 23.10.2025).
8. Модель Марковица как фундамент формирования оптимального портфеля ценных бумаг российских компаний [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/model-markovitsa-kak-fundament-formirovaniya-optimalnogo-portfelya-tsennyh-bumag-rossiyskih-kompaniy (дата обращения: 23.10.2025).
9. Развитие теории портфельного инвестирования [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-teorii-portfelnogo-investirovaniya (дата обращения: 23.10.2025).
10. Модель CAPM и линия фондового рынка [Электронный ресурс] // Alt-Invest.ru. URL: https://www.alt-invest.ru/capm-and-sml/ (дата обращения: 23.10.2025).
11. CAPM: теория, преимущества и недостатки [Электронный ресурс] // ACCA Global. URL: https://www.accaglobal.com/ru/member/discover/cpd-articles/finance/capm.html (дата обращения: 23.10.2025).
12. Проблемы применения модели CAPM для оценки стоимости собственного капитала на российском фондовом рынке [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-primeneniya-modeli-CAPM-dlya-otsenki-stoimosti-sobstvennogo-kapitala-na-rossiyskom-fondovom-rynke (дата обращения: 23.10.2025).
13. Обзор методов управления инвестиционными рисками [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-metodov-upravleniya-investitsionnymi-riskami (дата обращения: 23.10.2025).
14. Хеджирование потенциальных рисков инвестиционного портфеля розничных инвесторов [Электронный ресурс] // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/hedzhirovanie-potentsialnyh-riskov-investitsionnogo-portfelya-roznichnyh-investorov (дата обращения: 23.10.2025).
15. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА РИСКА В ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПОРТФЕЛЬНОЙ ТЕОРИИ [Электронный ресурс]. URL: https://www.ipu.ru/sites/default/files/konferencii/2019/knt/c4_14.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
16. Индекс Мосбиржи государственных облигаций (RGBITR), график и котировки [Электронный ресурс] // Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/ru/indices/rgbir.aspx (дата обращения: 23.10.2025).
17. Индикаторы денежного рынка [Электронный ресурс] // Московская Биржа. URL: https://www.moex.com/ru/market/indmoney/ (дата обращения: 23.10.2025).
18. Обзор рисков финансовых рынков. Июль 2025 года [Электронный ресурс] // Центральный Банк Российской Федерации. URL: https://cbr.ru/Content/Document/File/165030/ofr_2025-07.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
19. Оценка эффективности управления инвестиционным портфелем Assessment of the effectiveness of investment portfolio management [Электронный ресурс] // Nauka.ru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/18991/view (дата обращения: 23.10.2025).
20. Оценка эффективности инвестиций, инвестиционного портфеля, акций на примере в Excel [Электронный ресурс] // Finzz.ru. URL: https://finzz.ru/koefficient-trejnera.html (дата обращения: 23.10.2025).