Научный журнал НИУ ИТМО
Серия "Экономика и экологический менеджмент"
Свидетельство о регистрации ЭЛ № ФС 77 – 55411 от 17.09.2013
зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
ISSN:2310-1172
О номере
Публикации
2026 2025 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007
Партнеры














Июнь 2026 (опубликовано: 29.05.2026)

Выпуск 2(65)

Главная > Содержание > Модель оптимизации международного инвестиционного портфеля на примере компаний сектора Pharma 4.0

УДК 336.767, 519.86, 330.322

DOI 10.17586/2310-1172-2026-19-2-13-22

Модель оптимизации международного инвестиционного портфеля на примере компаний сектора Pharma 4.0

Копылова Е.В. , Степченкова О.С.

Язык статьи - русский
Ссылка для цитирования: Копылова Е.В., Степченкова О.С. Модель оптимизации международного инвестиционного портфеля на примере компаний сектора Pharma 4.0 // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент». 2026. № 2. С. 13-22. DOI: 10.17586/2310-1172-2026-19-2-13-22.

Аннотация. Целью данной статьи является разработка пошагового алгоритма оптимизации международного инвестиционного портфеля на основе классической теории Гарри Марковица и его апробация на примере четырех публичных компаний сектора Pharma 4.0 – Microsoft, Roche, Novartis, AstraZeneca, представляющих ключевые сегменты цифровой трансформации фармацевтической отрасли. В качестве статистической выборки использованы помесячные котировки акций указанных фирм за период 2024–2025 годов, приведенные к единой базовой валюте. Для достижения поставленной цели был проведен расчет среднемесячных доходностей, стандартных отклонений – волатильности – и ковариационной матрицы, отражающей взаимосвязи между доходностями активов. На основе полученных данных построен касательный портфель с максимальным коэффициентом Шарпа, для чего использовались методы матричного исчисления (обращение ковариационной матрицы), а оценка эффективности полученного портфеля производилась путем сравнения его характеристик с равновзвешенным портфелем. Проведенные расчеты показали, что предложенный подход доступен в реализации, не требует специализированного программного обеспечения и демонстрирует статистически значимое улучшение соотношения риск-доходность. В ходе исследования была выявлена отрицательная ковариация между технологической компанией Microsoft и европейскими фармацевтическими гигантами Roche и Novartis, что указывает на наличие естественного хеджирующего эффекта внутри экосистемы Pharma 4.0 и подтверждает гипотезу о возможности эффективной диверсификации даже в рамках одной отрасли при корректном учете внутренних взаимосвязей. Определены оптимальные веса активов, ожидаемая месячная доходность и риск портфеля; установлено, что оптимизированный портфель существенно превосходит равновзвешенный по коэффициенту Шарпа. Полученные результаты исследования могут быть использованы частными инвесторами для самостоятельного формирования инвестиционного портфеля на основе любых исторических данных, а также служить методической основой для дальнейших исследований в области портфельной оптимизации применительно к высокотехнологичным секторам экономики.

Читать статью полностью 


Ключевые слова: инвестиционный портфель, теория Марковица, касательный портфель, коэффициент Шарпа, Pharma 4.0, персонализированная медицина, диверсификация портфеля.

Список литературы:
  1. Скрипниченко М.В. Портфельные инвестиции: Учебное пособие. - СПб: Университет ИТМО, 2016 – 40 с.
  2. Andreas M. Fischer, Rafael P. Greminger, Christian Grisse, Sylvia Kaufmann,Portfolio rebalancing in times of stress, Journal of International Money and Finance, Volume 113, 2021, 102360, ISSN 0261-5606.
  3. Bannier C.E., Bofinger Y. & RockB. The risk-return tradeoff: are sustainable investors compensated adequately?. J Asset Manag 24, 165–172 (2023).
  4. Brar J., Braun J., Hare W., & Wang, D.(2025). A simulation analysis of returns-risk portfolio optimization models // Communications in Statistics-Simulation and Computation, 1–28.
  5. Sangyup Choi, Jiri Havel, Geopolitical risk and U.S. foreign portfolio investment: A tale of advanced and emerging markets // Journal of International Money and Finance, Volume 151, 2025, 103253, ISSN 0261-5606.
  6. James N., Menzies M., & Chin E.(2022). On financial market correlation structures and diversification benefits across and within equity sectors.
  7. Morandi Stagni R., & Santaló J. (2025). Investors' attention and the paradox of technologically related diversification: Evidence of stock market mispricing. Strategic Management Journal, 46(10), 2432–2466.
  8. Luo J., Guo J., & Li H.(2021). An Analysis of Cross-sectional Investment Portfolio with the Consideration of Risk and Return. E3S Web of Conferences 235, 01036 (2021).
  9. Доржиева В.В.Цифровая трансформация промышленности в условиях внешних ограничений (на примере фармацевтической промышленности): Научный доклад. – М.: Институт экономики РАН, 2023. – 54 с.
  10. Baoyang Ding, Pharma Industry 4.0: Literature review and research opportunities in sustainable pharmaceutical supply chains, Process Safety and Environmental Protection, Volume 119, 2018, P. 115-130, ISSN 0957-5820.
  11. Mastrantonas A., Kokkas P., ChatzopoulosA. et al. Identifying the effects of Industry 4.0 in the pharmaceutical sector: achieving the sustainable development goals. Discov Sustain 5, 460 (2024).
  12. Vincent Junior Phiri, Ilham Battas, Atae Semmar, Hicham Medromi, Fouad Moutaouakkil, Towards enterprise-wide pharma 4.0 adoption, Scientific African, Volume 28, 2025, e02771, ISSN 2468-2276.
  13. TechSci Research. Pharma 4.0 Market – Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, 2021-2031F [Электронныйресурс] / TechSci Research. 2026. 186 p. URL: https://www.giiresearch.com/report/tsci1961334-pharma-market-global-industry-size-share-trends.html(датаобращения: 10.03.2026).
  14. The Business Research Company. Pharma 4.0 Global Market Report 2026 [Электронныйресурс] / The Business Research Company. 2026. 250 p. URL: https://www.giiresearch.com/report/tbrc1957612-pharma-global-market-report.html(датаобращения: 07.03.2026).
  15. Value Market Research. Global Personalized Medicine Market Size, Share, Trends & Growth Analysis Report 2026-2034 [Электронныйресурс] / Value Market Research. 2026. 176 p. URL: https://www.giiresearch.com/report/vmr1949077-global-personalized-medicine-market-size-share.html(датаобращения: 07.03.2026).
  16. Macrotrends. Microsoft – 40 Year Stock Price History [Электронныйресурс] / Macrotrends. 2026. URL: https://www.macrotrends.net/stocks/charts/MSFT/microsoft/stock-price-history(датаобращения: 06.03.2026).
  17. OnVista. AktuelleKennzahlenRocheAktie[Электронныйресурс] / OnVista. 2026. URL: https://www.onvista.de/aktien/kennzahlen/Roche-Aktie-CH0012032048 (датаобращения: 06.03.2026).
  18. OnVista. AktuelleKennzahlenNovartisAktie[Электронныйресурс] / OnVista. 2026. URL: https://www.onvista.de/aktien/kennzahlen/Novartis-Aktie-CH0012005267 (датаобращения: 06.03.2026).
  19. Macrotrends. AstraZeneca – 33 Year Stock Price History [Электронныйресурс] / Macrotrends. 2026. URL: https://www.macrotrends.net/stocks/charts/AZN/astrazeneca/stock-price-history(датаобращения: 06.03.2026).
  20.  Беширов М.Д. Диверсификация как инструмент управления рисками инвестиционного портфеля / М.Д. Беширов // Московский экономический журнал. – 2020. № 4. С. 66. DOI 10.24411/2413-046X-2020-10252.
  21. Мартемьянова К. Д. Формирование инвестиционного портфеля методом дж. Тобина // Хроноэкономика.  2017. №6 (8).
  22. Chen S., Yang R., Hou X. & Zhao J.(2024). Global Value Chain and the Changing Roles of Country and Industry Effects in International Portfolio Diversification. Complexity, 2024, Article ID 5530604. DOI:1155/2024/5530604.
  23. Huynh T.L.D., Hille E. & Nasir M.A.(2020). Diversification in the Age of the 4th Industrial Revolution: The Role of Artificial Intelligence, Green Bonds and Cryptocurrencies. Technological Forecasting and Social Change, 159, 120188.
  24. Elsayed A.H., Billah M., Goodell J.W. & Hadhri S. (2024). Examining connections between the fourth industrial revolution and energy markets. Energy Economics, 133, 107476.
  25. El Khoury R., Alshater M.M. & Yoon S.M. (2023). Multidimensional connectedness among the fourth industrial revolution assets. Borsa Istanbul Review, 23(4), 776–789.
  26. Demiralay S., Gencer H.G. & Bayraci S. (2021). How do Artificial Intelligence and Robotics Stocks co-move with traditional and alternative assets in the age of the 4th industrial revolution? Implications and Insights for the COVID-19 period. Technological Forecasting and Social Change, 171, 120989.
creative commons logo
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License

Адрес редакции:
191002, Санкт-Петербург г., ул. Ломоносова, д. 9, литер А, офис 2138 тел. (812)480-02-71,
e-mail: economics@itmo.ru

Правила использования информации в доменной зоне ИТМО
Политика по обработке Персональных данных

Информация 2007-2026, все права защищены
Разработка © 2013 Отдел разработки Интернет-решений НИУ ИТМО
Яндекс.Метрика