Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2026
Ключевые слова: institutional investor, investment portfolio management, managementtheory in organizational systems, agent center, machine learning, институциональный инвестор, управление инвестиционным портфелем, теория управления в организационных системах, центр-агент, машинное обучение
Аннотация: Актуальность исследования. Современные институты коллективного инвестирования (управляющие компании, банки, пенсионные и страховые фонды) функционируют в условиях высокой волатильности финансовых рынков и постоянного потока данных. Основой их деятельности является формирование инвестиционного портфеля, требующее непрерывного анализПоказать полностьюа и быстрого принятия решений. В этих условиях традиционное управление только силами человека становится недостаточно эффективным, что обусловливает необходимость интеграции в процессы управления алгоритмов сбора данных, аналитики и машинного обучения (элемент «Машина»). Необходимость формализации роли «Машины» как полноправного субъекта управления для повышения адаптивности и доходности инвестиционных процессов. Цель исследования. Повышение эффективности управления инвестиционным портфелем института коллективного инвестирования путем делегирования управленческих функций между элементом «Человек» в качестве центра целеполагания и элементом «Машина» в качестве агента, отбирающего активы в портфель. Задачи исследования. Анализ текущих функций алгоритмов в деятельности институционального инвестора (сбор данных, распределение активов, исполнение сделок), разработка формальной модели распределения управленческих функций между элементами организационной системы институционального инвестора «Человек» и «Машина». Результаты исследования. С использованием методологии теории управления в организационных системах в работе разработана математическая модель организационной системы институционального инвестора, в которой «Человек» (центр) отвечает за целеполагание, определение стратегии и ограничений, а «Машина» (агент) выполняет отбор активов в портфель, их мониторинг и корректировку. Формализованы параметры системы: состав участников, их функции, допустимые стратегии и структура связей. Определен вектор управляющих воздействий центра на агента, включающий постановку задачи машинного обучения, задание функции выигрыша (целевой метрики) и управление входными данными, что позволяет гибко подстраиваться под изменения рынка и достигать требуемой доходности. The relevance of research. Modern collective investment institutions (management companies, banks, pension and Insurance funds) operate in conditions of high volatility of financial markets and constant data flow.The basis of their activity is the formation of an investment portfolio, which requires continuous analysis and rapiet decision - making. Under these conditions, traditional human - only management becomes insufficiently effective, which necessitates the integration of data collection, analyties, and machine learning algorithms (the "Machine"element) into management processes. The need to formalize the role of the "Machine"as a fuil - fledged management entity in order to increase the adaptability and profitability of investment processes. Thepurpose ofthe study. Improving the efficiency of managing the investment portfolio of the institute of collective investment by delegating managerial functions between the"Human" element as the goal - setting center and the "Machine" element as the agent selecting assets in the portfolio. Research objectives. Analysis ofthe current functions of algorithms in the activities ofan institutional investor (data collection, asset allocation, transaction exeeution), development of a formal model for the distribution of managerial functions between the elements ofthe organizational system of an institutional investor"Human"and "Machine". Theresults ofthestudy. Using the methodology of management theory in organizational systems, a mathematical model ofthe organizational system of an institutional investor has been developed in which a "Person" (center) is responsible for setting goals, defming strategies and constraints, and a "Machine"(agent) selects assets in the portfolio, monitors and adjusts them. The system parameters are formalized: the compositiori of participants, their functions, acceptable strategies, and the structure of relationships. The vector of the centehs control actions on the agent is defined, including setting the machine learning task, setting the winning function (target metric) and managing input data, which allows you to flexibly adjust to market changes and achieve the reguired profitability.
Журнал: Проблемы теории и практики управления
Выпуск журнала: № 3
Номера страниц: 192-201
ISSN журнала: 02344505
Место издания: Москва
Издатель: ООО "Международная медиа группа"