Модель оценки эффективности каналов компании

Для управляющих фондами компаний создание научной системы оценки результатов деятельности фондов может помочь выявить недостатки инвестиционных планов, а также провести количественную оценку уровня эффективности управляющих фондами. Управляющие фондами компании могут использовать эту систему для анализа того, достигли ли результаты инвестиций поставленных целей, и для обобщения успешного опыта управления фондами, что способствует повышению уровня управления операциями компании. Кроме того, объективная и независимая оценка результатов деятельности фонда может создать сильные внешние ограничения и стимулы для управляющих фондами компаниями и управляющими фондами, заставляя их управлять фондами и принимать инвестиционные решения в интересах инвесторов, стремясь к максимальной доходности инвестиций.

Кроме того, для инвесторов анализ прошлых результатов деятельности различных типов фондов может помочь избежать потерь из-за следования недостоверной информации, а также способствовать укреплению доверия к отрасли фондов и уверенности инвесторов в фондах.

Анализ оболочки данных (DEA) и нейронные сети как методы оценки эффективности фондов

Анализ оболочки данных и нейронные сети широко используются в качестве методов оценки эффективности фондов. Однако оба метода имеют свои недостатки. Анализ оболочки данных основан на теории оптимизации линейного программирования, и его интерпретация реальных ситуаций может иметь значительные отклонения. Кроме того, эффективность анализа оболочки данных во многом зависит от количества переменных, то есть масштаба системы показателей: чем больше показателей используется для оценки, тем больше уравнений в модели и тем больше ограничений на проблему. Чтобы достичь эффекта анализа оболочки данных, необходимо уменьшить количество показателей, используя только несколько показателей для отражения общей эффективности фонда, что приводит к уменьшению учитываемых факторов при оценке и, следовательно, к искажению результатов оценки и ошибочным суждениям.

Нейронные сети, с другой стороны, оценивают эффективность путём постоянного обучения и корректировки на основе разницы между фактическим и целевым выходом, в конечном итоге уменьшая ошибку до разумного диапазона. Однако использование искусственно заданных методов для определения распределения целевого выхода имеет высокую степень субъективности и произвольности.

Применение DEA

Применение анализа оболочки данных для оценки эффективности инвестиционных фондов означает, что если фонд относительно эффективен, это указывает на то, что фонд не может получить более высокую доходность при дальнейшем снижении риска и затрат, поэтому фонд находится в состоянии эффективной работы. В противном случае, если фонд неэффективен, это означает, что у фонда относительно высокий риск или затраты, или низкая доходность, и можно улучшить доходность и распределение рисков через определённые корректировки.

Преимущества и недостатки DEA

Метод анализа оболочки данных позволяет оценить эффективность решений, и в случае неэффективности он также может определить степень неэффективности и причины, предоставляя руководству информацию и основания для принятия решений. Однако метод анализа оболочки данных имеет некоторые труднопреодолимые ограничения. Во-первых, поскольку метод анализа оболочки данных основан на теории оптимального линейного программирования, его интерпретация реальных ситуаций может быть сильно искажена. Во-вторых, эффективность метода анализа оболочки данных сильно зависит от количества используемых переменных. Чем больше показателей используется, тем больше будет уравнений в модели, что усложняет поиск решения. Поэтому для достижения эффекта анализа оболочки данных необходимо уменьшить количество используемых показателей, что может привести к снижению точности оценки.

В данном проекте, посвящённом комплексной оценке эффективности фондов, взаимодействие между показателями и временной фактор затрудняют простое использование линейных моделей для представления ситуации. Кроме того, из-за использования линейной оптимизации в методе анализа оболочки данных его эффективность сильно зависит от количества используемых показателей. Это ограничивает возможность получения точного решения и, следовательно, может привести к искажённым результатам оценки.