Use of regression models in studying the efficiency of mutual investment fund
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu4-12021123-129Статья поступила в редакцию: 28.03.2021
Статья опубликована: 15.04.2021
Keywords:
mutual investment fund, net asset value, model, regression, correlation, method, prerequisitesAbstract
The tasks of analyzing financial efficiency are becoming more and more in demand in our time, with the growing influence of new collective investment instruments - in particular, such as mutual funds. Understanding the interrelationships of indicators that characterize the activities of mutual funds, assessing the influence of each factor on the resulting performance indicator is an important element of competent management and the key to the future development of the fund. On the other hand, citizens - as investors - are also interested in the issue of the effectiveness of a particular fund, which is a potential investment platform. In this regard, the development of a model that makes it possible to assess the effectiveness of a mutual investment fund is in great demand nowadays. As such a model, we propose a multiple regression model, which includes the main factors for assessing efficiency: the net asset value, Sharpe ratio, Beta ratio, the amount of funds of shareholders in the fund. The article describes in detail the stages of building such a model, its optimization, checking the quality features of the model and checking the fulfillment of the premises of the least squares method, which is used to build the model. The resulting model can be used to qualitatively and quantitatively assess the impact of the identified exogenous factors on the resulting performance indicator. Also, this model can be used for prognostic purposes to develop an optimal plan for the further development of a mutual investment fund.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Кислицын Е.В., Орехова С.В. Перспективы развития инструментов промышленной политики // В сборнике: Стратегические приоритеты и драйверы развития предприятия. сборник научных статей, приуроченный к 50-летию кафедры экономики предприятий Уральского государственного экономического университета. Екатеринбург, 2019. С. 112-126.
Молокова Е.Л. Научные подходы к исследованию региональной социально-экономической дифференциации пространства // Modern Science. 2019. № 12-3. С. 76-79.
Тырсин А.Н., Никулина Н.Л., Печеркина М.С. Оптимизационное моделирование как инструмент управления экономической безопасностью региона // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2018. № 4. С. 99-107.
Бегичева С.В. Моделирование эффективности по прибыли российских банков разных форм собственности // Наука и бизнес: пути развития. 2019. № 9 (99). С. 112-114.
Балдина Е.И., Шустова И.С., Иванов А.Л. Формирование инвестиционного портфеля ценных бумаг // Управленческий учет. 2021. № 2 ч. 2. С. 156-167.
Кислицын Е.В., Панова М.В., Чиркина Н.Г. Использование методов эконометрического моделирования в исследовании рынка ценных бумаг // Наука и бизнес: пути развития. 2017. № 11 (77). С. 106-110.
Наумов И.В. Роль финансовых ресурсов банковского сектора экономики в социально-экономическом развитии регионов России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 6. С. 152-168.
Радковская Е.В., Кочкина Е.М., Дроботун М.В., Фер Т.В., Попова Н.П., Иванов И.В. Эконометрика. Роли, Северная Каролина, США, 2019.
Иванов И.В. Особенности практического применения математических методов в управлении организацией // В сборнике: Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. Материалы 7-й научно-практической internet-конференции. отв. ред. Ю.C. Нагорнов. 2016. С. 263-266.
