Алгоритм класифікації і впорядкування компаній нафтогазової галузі за рівнем інвестиційної привабливості

Abstract

Інвестиційний розвиток галузей є важливим фактором їх загального розвитку, тому питання класифікації і впорядкування компаній нафтогазової галузі за рівнем інвестиційної привабливості стає особливо актуальним. Метою роботи є побудова та практична реалізація алгоритму класифікації та впорядкування компаній нафтогазової галузі за рівнем інвестиційної привабливості, застосування якого підвищить ефективність рішень щодо формування відповідних інвестиційних портфелів. Запропонований алгоритм містить такі базові кроки: формування інформаційної бази дослідження; вибір і реалізація алгоритму класифікації; впорядкування об’єктів інвестування за рівнем інвестиційної привабливості; формування інвестиційного портфеля. Пропонується використовувати послідовно ієрархічні й агломеративні алгоритми класифікації. Ієрархічні алгоритми дозволяють попередньо провести аналіз системи об’єктів класифікації у багатовимірному просторі, оцінити щільність їх розташування та висунути попередню гіпотезу щодо ймовірної кількості гомогенних угруповань. Для отримання фінального розбиття об’єктів на задану кількість кластерів пропонується використовувати ітеративні алгоритми. Залежно від змістовної інтерпретації отриманих кластерів обирається той, об’єкти якого потенційно можуть бути включені у інвестиційний портфель. Залежно від конкретних вподобань інвестора обрані акції або формують самостійний портфель, або додаються як частина до вже існуючого. В обох випадках, якщо попередньо вже визначена структура портфеля, кількість акцій визначається залежно від відомої частки коштів, яку під них відведено; якщо ж сформовано лише перелік активів, які повинен містити портфель, додатково вирішується задача пошуку оптимальної структури портфеля із застосуванням алгоритмів нелінійної оптимізації. Алгоритм імплементовано для вихідної множини з двадцяти двох акцій компаній, які включено до складу енергетичного сектора фондового індексу SP500. Вихідний датасет містить інформацію щодо базових індикаторів ліквідності, платоспроможності, рентабельності та ринкової вартості зазначених компаній. Отримано розбиття вихідної сукупності багатовимірних об’єктів на однорідні групи, здійснено змістовний аналіз отриманих кластерів, за результатами якого висунуто рекомендації щодо включення акцій, що потрапили в певний кластер, до інвестиційного портфеля.

Investment development of industries is an important factor in their overall development, therefore the issue of classifiatin and ordering of companies in the oil and gas industry by the level of investment attactieness becomes partiularly relevant. The aim of the artile is the constructin and practial implementatin of an algorithm for the classifiatin and ordering of companies in the oil and gas industry according to the level of investment attactieness, the applicatin of which will increase the effiency of decisions regarding the formatin of appropriate investment portflios. The proposed algorithm includes the following basic steps: formatin of informatin base of research; selectin and implementatin of the classifiatin algorithm; arrangement of investment objects according to the level of investment attactieness; investment portflio formatin. It is proposed to consistently use hierarchical and agglomeratie classifiatin algorithms. Hierarchical algorithms make it possible to perform a preliminary analysis of the system of objects in a multiimensional space, to estiate the density of their locatin and to put forward a preliminary hypothesis regarding the possible number of homogeneous groups. To obtain the fial division of objects into a given number of clusters, it is suggested to use iteratie algorithms. Depending on the contentual interpretatin of the received clusters, one is chosen whose objects can potentilly be included in the investment portflio. Depending on the investor specifi preferences, the selected stocks either form an independent portflio, or are added as part of an already existig one. If the structure of the portflio has already been determined, the number of stocks is determined depending on the known share of funds allocated to them. If only the list of assets that the portflio should contain is formed, the task of fiding the optial portflio structure is additinally solved using nonlinear optiizatin algorithms. The algorithm is implemented for the initil set of twenty-two stocks of companies that are included in the energy sector of the SP500 stock index. The initil dataset contains informatin about basic indicators of liquidity, solvency, profiability and market value of the mentined companies. A division of the initil set of multiimensional objects into homogeneous groups was obtained, a contentual analysis of the obtained clusters was carried out, based on the results of which recommendatins were made regarding the stocks inclusion into the investment portflio.