Модели управления активами институциональных инвесторов в условиях высокой волатильности 2022–2024 годов

Предмет. В статье рассматриваются портфельные модели управления активами институциональных инвесторов, применяемые в условиях высокой волатильности на финансовых рынках в период 2022–2024 гг. Макроэкономическая нестабильность, повсеместный рост инфляции, обострение геополитических рисков, а также повышение процентных ставок центральными банками разных стран мира привели к увеличению в портфелях доли облигаций, защитных активов (золото, сырьевые товары) и инструментов хеджирования. Цель работы — выявить факторы, повлиявшие на пересмотр инвестиционных стратегий крупнейших хедж-фондов, инвестиционных банков, а также пенсионных, суверенных и эндаумент-фондов. Результаты. Авторы осуществили типологизацию современных инвестиционных стратегий и показали, как институциональные инвесторы применяли различные подходы к контролю ликвидности и уровню экспозиции портфеля в периоды резких колебаний рыночных цен. На конкретных примерах крупнейших хедж-фондов и инвестиционных банков продемонстрировано, что использование квантовых стратегий и алгоритмических моделей, наряду с фундаментальным анализом, позволяет добиваться высокой доходности при одновременном контроле рисков. Научная значимость. Представленные результаты могут служить ориентиром для институциональных инвесторов, формирующих портфели в условиях высокой рыночной неопределенности.

1. Pound J., Subin S. Stocks fall to end Wall Street’s worst year since 2008, S&P 500 finishes 2022 down nearly 20%. CNBC. Dec. 31, 2022. URL: https://www.cnbc.com/2022/12/29/stock-market-futures-open-to-close-news. html#:~:text=Major%20U.S.%20indexes%20post%20their%20worst%20year%20since%202008&text=The%20 Dow%20fared%20the%20best,%2Dheavy%20Nasdaq%20tumbled%2033.1%25

2. Древинг С.Р., Швелидзе А.М. Влияние санкционного давления на функционирование рынка акций: опыт Ирана. Вестник евразийской науки. 2023;15(2):65.

3. Al-Qadasi A.A. The power of institutional investors: Empirical evidence on their role in investment in internal audit function. Managerial Auditing Journal. 2024,39(2):166–190. DOI: 10.1108/MAJ 04-2023-3882

4. Нэвэла А.Ю., Лапшин В.А. Модельный риск и базовые подходы к его численному измерению на примере моделей оценки рыночного риска. Финансовый журнал. 2022;14(2):91–112. DOI: 10.31107/2075-1990-2022-2-91-112

5. Berk C., Tutarli B. Dead or alive: Modern portfolio theory based on financial analysis. Universal Journal of Accounting and Finance. 2020:8(4):83–91. DOI: 10.13189/ujaf.2020.080401

6. Ararat Ç., Cesarone F., Pınar M.Ç., Ricci J.M. MAD risk parity portfolios. Annals of Operations Research. 2024;336(1):899–924. DOI: 10.1007/s10479-023-05797-2

7. Al Janabi M.A. Navigating liquidity waves: Practical applications of liquidity risk management and investable portfolio optimization in financial markets. In: Liquidity dynamics and risk modeling. Cham: Palgrave Macmillan; 2024:305–358. DOI: 10.1007/978–3–031–71503–7_5

8. Drissi F. Models of market liquidity: Applications to traditional markets and automated market makers. 2023. DOI: 10.2139/ssrn.4424010

9. Соколовский М.В., Батиевская В.Б. Теоретико-методологические основы формирования портфеля ценных бумаг частного инвестора. Вестник общественных и гуманитарных наук. 2024;5(2):44–49.

10. Элдер А. Как играть и выигрывать на бирже в XXI веке. Психология. Дисциплина. Торговые инструменты и системы. Контроль над рисками. Управление трейдингом. Пер. с англ. М.: Альпина ПРО; 2023. 332 с.

11. Peng F., Yan M., Zhang S. Optimal investment of defined contribution pension plan with environmental, social, and governance (ESG) factors in regime-switching jump diffusion models. Communications in Statistics — Theory and Methods. 2025;54(12):3529–3555. DOI: 10.1080/03610926.2024.2395883

12. Krause D. The rise of spot cryptocurrency ETFs: Implications for institutional investors. 2024. DOI: 10.2139/ssrn.4868157

13. Prabhakaran S.P. Evaluating wealth management firms using grey relational analysis: A comparative study. International Journal of Computer Science and Data Engineering. 2025;2(1):70–87. DOI: 10.55124/csdb.v2i1.243

14. Lamina I.A. Diversification and risks management: A comparative analysis of Norway’s government pension fund and China investment corporation. Master’s thesis. Stavanger: University of Stavanger; 2024. 59 p. URL: https://uis.brage.unit.no/uis-xmlui/bitstream/handle/11250/3151951/no.uis%3Ainspera%3A237470718%3A244577638.pdf?sequence=1&isAllowed=y

15. Higgins M. The unexpected legacy of a prudent man. Financial History. 2024;(148):16–19.

16. Singh S., Yadav S. S. Diversification of risk. In: Security analysis and portfolio management: A primer. Singapore: Springer; 2021:255–294. DOI: 10.1007/978-981-16-2520-6_8

17. Trainor W.J., Wampler E. B. Leveraged ETF option barbells. The Journal of Beta Investment Strategies. 2022;13(3):66–75. DOI: 10.3905/jbis.2022.1.011

18. Fan Z., Marmolejo-Cossio F., Moroz D.J., et al. Strategic liquidity provision in uniswap v3. arXiv:2106.12033. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2106.12033