Ekonominių

Verslo ir teisės aktualijos / Current Issues of Business and Law 

ISSN 1822-9530 print / ISSN 2029-574X online 

2011, 6(2), 335–348 

http://dx.doi.org/10.5200/1822-9530.2011.19 

Ekonominių ir socialinių veiksnių įtakos investiciniams 

fondams vertinimo principai 

Izolda Jokšienė 1 , Algis Žvirblis 2 

1 

Socialinių mokslų daktarė 

Tarptautinės teisės ir verslo aukštosios mokyklos direktorės pavaduotoja 

Laisvės pr. 58, LT-05120 Vilnius, Lietuva 

El. p. izolda.joksiene@ttvam.lt; tel. +370 5 240 1050 

2 

Profesorius, habilituotas daktaras 

Vadybos fakultetas 

Tarptautinė teisės ir verslo aukštoji mokykla 

Laisvės pr. 58, LT-05120 Vilnius, Lietuva 

El. p. info@ttvam.lt; tel. +370 5 230 5403 

Įteikta 2011-08-16; priimta 2011-11-12 

Anotacija 

Straipsnyje pristatomi investicinių fondų, pirmiausia akcijų, mišrių ir fondų fondų, pagrindinių 

rodiklių ir makro aplinkos veiksnių, turinčių reikšmingą įtaką investicinių fondų 

veiklai, vertinimo principai. Apžvelgiama Lietuvos investicinių fondų rinkoje dinamika 

2004–2010 m. Pastaruoju metu ypač akcentuojamas daugiakriterio vertinimo metodų 

perspektyvumas, todėl aktualus jų taikymas ir vertinant investicinius fondus. Be tradicinių 

rodiklių (pirmiausia pajamingumo rodiklių atsižvelgiant į rizikos lygį) nustatymo, vertinant 

siūloma įtraukti ir esminių socioekonominės aplinkos veiksnių identifikaciją, kokybinę 

analizę bei jų kompleksinį kiekybinį vertinimą pateiktų modelių pagrindu. Taikant kriterijų 

reikšmių ir jų reikšmingumų sandaugų sumavimo metodą siūloma formuoti adekvačias situacijai 

(atvejo analizės pagrindu) pirminių ekonominių bei socialinių veiksnių grupes. Integruotas 

vertinimas itin aktualus kompleksiškai pagrindžiant investavimo sprendimus. 

Reikšminiai žodžiai: investicinis fondas, aplinkos veiksniai, kiekybinis vertinimas, 

veiksnių grupės, daugiakriterio vertinimo metodai. 

335

I. Jokšienė, A. Žvirblis 

Ekonominių ir socialinių veiksnių įtakos investiciniams fondams vertinimo principai 

Principles of evaluation of the impact of economic and 

social factors on investment funds 

Abstract 

The article discusses the principles of evaluation of the key indices of investment funds, 

primarily stock, fund of funds, and macro-environment factors influencing activity of the 

investment funds. A review of changes in Lithuania’s investment funds market over 2004– 

2010 is presented. The promising prospects of the methods of multi-criteria evaluation 

have recently been at the centre of the debate, hence their application is relevant also when 

evaluating investment funds. In addition to determination of traditional indices (primarily 

yields taking account of risk parameters), it is proposed to incorporate into evaluation also 

identification of the key socioeconomic factors, qualitative analysis and complex quantitative 

assessment of the factors on the basis of the given models. Formation of groups of 

primary economic and social factors corresponding to a specific situation (on the basis of a 

case study) is proposed according to the method of summing up the product of criteria values 

and their significances. Integral evaluation is particularly important for comprehensive 

validation of investment decisions. 

Keywords: investment fund, surrounding factors, quantitative evaluation, groups of factors, 

multi-criteria evaluation methods. 

Įvadas 

Finansų rinkose svarbų vaidmenį vaidina nebankinės finansinės institucijos 

– investicinės bendrovės, draudimo kompanijos, kiti finansiniai tarpininkai. 

Spartus investicinių fondų kaip kolektyvinio investavimo subjektų 

(KIS) paplitimas rodo, kad jie yra patraukli investavimo priemonė ir geba konkuruoti 

su vertybiniais popieriais, alternatyviomis investicijomis (investicijos 

į nekilnojamąjį turtą, į tauriuosius metalus) bei taupomaisiais indėliais bankuose. 

Sukaupus dideles lėšas sumažėja investavimo sąnaudos, be to, galima 

efektyviau valdyti riziką. Šis investavimo būdas pasižymi gana aukšta rizikos 

diversifikacija, taip pat ir tinkamu pelningumu. Visgi iškyla poreikis tobulinti 

investicinių fondų rezultatų ir apskritai jų patrauklumo vertinimo metodus, 

todėl šios srities tyrimai yra reikšmingi. Tai aktualu nagrinėjant valstybių, daugiausia 

naujųjų ES šalių, pereinamojo laikotarpio finansų sistemos plėtros teorinius 

bei taikomuosius klausimus. 

Nagrinėjant investicinių fondų efektyvumo klausimus pirmiausia tenka 

analizuoti jų klasifikaciją, kadangi ji padeda atskleisti investicinių fondų specifiką 

bei atsižvelgti į įvairius aspektus, kurie svarbūs vertinant bei priimant investavimo 

sprendimus. Pagal investavimo objektus (investicijų pobūdį) ski riamos 

336

Verslo ir teisės aktualijos / Current Issues of Business and Law, 2011, 6(2), 335–348 

keturios investicinių fondų rūšys: nuosavybės vertybinių popierių fondai (jų didžiąją 

investicijų portfelio dalį sudaro akcijos), skolos fondai (jų didžiąją portfelio 

dalį sudaro skolos vertybiniai popieriai), pinigų rinkos fondai (jų didžiąją 

investicijų portfelio dalį sudaro pinigų rinkos priemonės) ir subalansuoti arba 

mišrūs fondai, kurių investicijų portfelį sudaro nuosavybės, skolos ir pinigų 

rinkos priemonės (Mačerinskienė, Volodzkienė, 2006; Bivainis, Volodzkienė, 

2008; Teresienė, 2009). Iš jų išskirtini nekilnojamojo turto investiciniai fondai 

(angl. real estate investment trust), kurių didžioji dalis investicijų yra glaudžiai 

susijusi su nekilnojamuoju turtu ir atitinkamais finansiniais instrumentais. Šiame 

darbe, atsižvelgiant į investicinių fondų grupių specifiką, nagrinėjama tokių 

akcijų, obligacijų, iš dalies mišrių bei fondų fondų KIS vertinimo problematika. 

Moksliniuose šaltiniuose nemažai diskutuojama investicinių fondų efektyvumo 

vertinimo, taip pat investicinių akcijų bei obligacijų portfelių sudarymo, 

jų rezultatų vertinimo ir, be abejo, pelningumo ir rizikos matavimo tobulinimo 

klausimais (Čepinskis, Kuzmickas, 1997; Tvaronavičienė, Michailova, 

2004; Rutkauskas, 2005; Laurinavičius, 2008; Lakštutienė, 2008). Analizuojant 

investicinių fondų (kaip ir kitų finansinių priemonių) rizikingumą daugiausia 

išskiriamos šios rizikos rūšys: infliacijos, pasirinkimo, investavimo laiko pasirinkimo, 

perinvestavimo, rinkos, kredito, likvidumo, valiutos ir teisinio reguliavimo. 

Pabrėžiama, kad šiuolaikinėse finansų rinkose ypač daug dėmesio 

turi būti skiriama kredito rizikai mažinti, o praktiškai dažniausiai naudojamas 

tokios rizikos matas – standartinis nuokrypis arba funkcija VAR (angl. Value at 

Risk). Susieti investicinių priemonių pelningumą su rizika įgalina Sharpe rodiklis, 

kuris plačiai taikomas ir apskaičiuojamas iš pelningumo normos atimant 

nerizikingą pelningumo normą ir rezultatą padalijant iš investicijos rizikos 

mato – vidutinio standartinio nuokrypio (Artikis, 2004; Jasienė, Kočiūnaitė, 

2007; Rutkauskas, Miečinskienė, Stasytytė, 2008). 

Tačiau kiti aspektai retai aprėpiami vertinant investicinius fondus, todėl, 

remiantis išplėstiniu požiūriu į investicinių fondų funkcionavimo efektyvumą, 

parengti vertinimo principai, kurie numato esminių aplinkos veiksnių įtakos 

kiekybinį vertinimą. Tai leistų kompleksiškai pagrįsti investicinį sprendimą 

atsižvelgiant ne tik į tam tikrą rizikingumo laipsnį, bet ir į aplinkos veiksnių galimą 

poveikį. Darbo tikslas – parengti investicinių fondų (IF) aplinkos veiksnių 

įtakos vertinimo principus bei sukurti bazinius vertinimo modelius. Tyrimo 

objektas – investiciniai fondai. Tyrimo metodai – sisteminė mokslinės literatūros 

analizė, apibendrinimas, kriterijų reikšmių ir jų reikšmingumų sandaugų 

sumavimo metodas. 

337



1. Pokyčių Lietuvos investicinių fondų rinkoje tendencijos 

Nagrinėjant pastarojo meto pokyčius Lietuvos investicinių fondų rinkoje, pirmiausia 

aptartinos KIS skaičiaus augimo tendencijos, kurias atspindi 1 pav. 

Kaip matyti, sparčiausiai KIS skaičius augo 2004–2006 m., o vėliau jų augimas 

sulėtėjo. Kiekvienas investicinis fondas turi savo investavimo strategiją, pagal 

kurią pasirenkamos atitinkamos finansinės priemonės (daugiausia vertybiniai 

popieriai), o tai lemia ir investavimo rezultatus. Analizuoti duomenys (2 pav.) 

rodo, kad tiesioginės investicijos į akcijas sudarė ketvirtadalį (25,2 %) investicijų 

bendrame KIS portfelyje. 2010 m. nuo 18,2 % iki 15,3 % sumažėjo investicijų 

į vyriausybės vertybinius popierius dalis. Didžiausią dalį investicijų (45,5 

%) sudarė investicijos į kitus KIS (alternatyvūs, pinigų rinkos, akcijų, mišraus 

investavimo ir skolos vertybinių popierių KIS). 

45 

40 

35 

30 

25 

20 

15 

10 

5 

0 

39 

34 35 35 

28 

19 

10 

2004 m. 2005 m. 2006 m. 2007 m. 2008 m. 2009 m. 2010 m. 

1 pav. KIS skaičiaus dinamika 2004–2010 m. 

(šaltinis: sudaryta autorių, remiantis Vertybinių popierių komisijos duomenimis) 

NT, kita ir 

išvestinės FP 

5,0 % 

Akcijos 

25,20 % 

Kiti KIS 

45,50 % 

Vyriausybių VP 

15,30 % 

Indėliai 

2,10 % 

Įmonių skolos 

VP 2,60 % 

Pinigai 

4,30 % 

2 pav. KIS investicijų pasiskirstymas pagal finansines priemones 2010 m. 

(šaltinis: Vertybinių popierių komisijos Lietuvos KIS apžvalga) 

338


Lietuvoje valdymo įmonių, administruojamų KIS skaičius pagal jų grupes 

(skirstant pagal investavimo strategijas), KIS dalyvių skaičius ir bendra jų valdomo 

turto vertė pateikti 1 lentelėje. 

1 lentelė. KIS grupių pagal investavimo strategijas 2011 m. I pusmečio rodikliai 

(šaltinis: sudaryta autorių pagal Vertybinių popierių komisijos duomenis*) 

KIS grupės pagal 

Valdomo turto vertė, 

KIS skaičius Dalyvių skaičius 

investavimo strategijas 

mln. Lt 

Akcijų 17 17989 282,57 

Mišrūs 7 3810 154,82 

Obligacijų 2 651 30,04 

Pinigų rinkos 2 771 76,72 

Alternatyvaus investavimo 3 17 9,39 

Nekilnojamojo turto 2 60 56,58 

Rizikos kapitalo* - - - 

Iš viso 33 23298 610,12 

* 2010 m. pabaigoje Lietuvoje buvo įregistruotas 1 rizikos kapitalo fondas; jis turėjo 2 dalyvius 

ir valdė 19,0 mln. Lt vertės turtą. 

Matyti, kad 2011 m. birželio 30 d. 77 % visų KIS dalyvių investavo į akcijų 

KIS (jų buvo 17), kurių valdomas turtas sudarė 46,3 % viso KIS turto. Antroje 

vietoje pagal dalyvių skaičių (3810) ir valdomą turtą (154,82 mln. Lt) buvo 

mišraus investavimo KIS (jų buvo 7). Apibendrinant galima teigti, kad Lietuvoje 

investuotojai daugiausia rinkosi akcijų ir mišrius investicinius fondus, 

todėl plačiau nagrinėtini būtent šių fondų vertinimo klausimai. 

2. Investicinių fondų grąžos vertinimo metodų plėtojimas 

Investiciniai akcijų, obligacijų, mišrūs ir fondų fondai, kurių pajamingumą 

(grąžą) bei riziką sąlygoja daugelis veiksnių, pirmiausia vertintini pagal keletą 

pagrindinių rodiklių (Kwon, Shin, 1999; Artikis, 2004; Dritsaki, Dritsaki- 

Bargiota, 2005; Kurihara, Nezu, 2006; Mackevičius, Molienė, Poškutė, 2007; 

Samitas, Kenourgios, 2007; Jasienė, Kočiūnaitė, 2007; Ahmed, 2008; Chen, 

2009; Zhao, Shi, 2009). Pelningumo rodiklis nustatomas pagal vienai akcijai 

tenkančią grynojo turto vertę metų pabaigoje bei metų pradžioje, atsižvelgiant 

į dividendus, išmokėtus per nagrinėjamą laikotarpį. Paprastas vidutinis IF pelningumas 

per ilgesnį laikotarpį paprastai apskaičiuojamas pagal atskirų ketvirčių 

pelningumą. Vertinant IF, o ypač investicinius portfelius, atsižvelgiant ir į 

riziką daugiausia taikomas standartinis nuokrypis, kurio reikšmė parodo, kiek 

339



fondo pelningumas buvo nukrypęs nuo vidutinio, tam pasitelkiant finansinių 

instrumentų pelningumų kovariaciją. 

Vienas populiariausių investicinio portfelio rizikos valdymo būdų yra jo 

diversifikavimas, tačiau kaip jo trūkumą galima paminėti tai, kad išskaidant 

riziką ir taip ją sumažinant kartu sumažinama ir galimybė gauti didesnį pelningumą 

(Dudzevičiutė, 2004). Akcijų portfelio sudarymo principus, įvertinančius 

akcijų pajamingumą bei riziką, ir optimizavimo modelį, pritaikydamas 

matematinės statistikos metodus, sukūrė H. Markowitz. Taip pagrįsta ir 

šiuolaikinė efektyvaus portfelio (angl. efficient portfolio), kuris turi mažiausią 

riziką duotam pelningumui arba didžiausią pelningumą duotam rizikos lygiui, 

teorija (Dzikevičius 2004). Šią teoriją papildė J. Tobin, kuris į vertybinių popierių 

portfelį pasiūlė įtraukti ir nerizikingus aktyvus (pvz., vyriausybės vertybinius 

popierius) ir W. F. Sharpe, kurio pateiktas modelis paplito dėl savo 

paprastumo. Alfa koeficientas (charakterizuoja vertybinių popierių laukiamą 

pelningumą, kai rinkos pelningumas lygus nuliui) ir beta koeficientas 

(taikomas vertybinių popierių rinkos pelningumo indekso pokyčiams) yra 

tarp daugiausia naudojamų vertybinių popierių charakteristikų (Rutkauskas, 

2005; Jasienė, Kočiūnaitė, 2007; Thanou, 2008). Taigi įvertinant, kaip efektyviai 

vertybinių popierių pelningumas kompensuoja investuotojo prisiimtą riziką, 

daugiausia skaičiuojamas investicijų pelningumą ir riziką susiejantis Sharpe 

rodiklis SH: 

( Rf 

− Rb) 

SH = , (1) 

σ 

čia R f 

– investicinių fondų grupės vidutinis metinis pelningumas (kitaip vidutinė 

metų pelningumo norma, apskaičiuota kaip geometrinis metinių (pagal 

keleto metų duomenis) pelningumų vidurkis); R b 

– nerizikingos investicijos 

pelningumo norma; σ – fondo pelningumo vidutinės metų normos vidutinis 

standartinis nuokrypis. 

Taip pat pabrėžiama, kad tikslinga atlikti ir investicinio fondo vieneto vertės 

pokyčių daugiaaspektę analizę, atskleidžiant, kaip kito fondo vieneto vertė 

per ilgesnį laikotarpį: ar buvo tolygus fondo augimas, ar svyruojantis, jo charakteristikos, 

kritimo (jei buvo) charakteristikos (Talat Afza, Rauf, 2009). 

Vis tik konceptualiai nagrinėjant IF efektyvumą reikėtų orientuotis į finansinių 

investicijų portfelių apskritai vertinimo teorinius principus. Pasak 

A. V. Rutkausko (2006), finansinių investicijų grąžos užtikrinimo galimybės iš 

principo galėtų būti apibrėžiamos trimis integriniais parametrais: galimų in- 

340


vesticijos pelningumų aibe, pelningumų užtikrinimo rizikingumo parametru 

ir kiekvienos galimybės užtikrinimo patikimumu. Šiame kontekste siūloma 

remtis adekvačiuoju investavimo sprendimų valdymo portfeliu, kuris leidžia 

išplėsti moderniojo (Markowitzo) portfelio galimybes ir formuoti portfelius, 

užtikrinančius priimtinas investuotojui pelningumo, rizikingumo ir patikimumo 

kompozicijas. Nagrinėjant adekvačiojo investavimo portfelio anatomiją, 

pabrėžtina pelningumo, rizikingumo ir patikimumo parametrų sąveika. Tokiu 

būdu efektyvieji moderniojo investavimo portfelio sprendimai tampa atskaitos 

tašku adekvatiems investavimo sprendimams. Moderniojo ir adekvačiojo 

portfelių giminingumą iliustruoja sudaromos efektyviosios ir maksimaliosios 

zonos, apibrėžiamos taikant trimatę naudingumo funkciją. Adekvačiajam 

portfeliui sudaryti ir valdyti gali būti naudojama A. V. Rutkausko pasiūlyta 

imitacinių technologijų technika, įgalinanti tikslinį tokio portfelio formavimą 

spręsti kaip stochastinio programavimo uždavinį. Galima tokia šio uždavinio 

sprendimo formalizuota išraiška: 

Maksimizuoti galimų finansinių investicijų F 

ț 

ij generuojamų naudingumų 

P, P 

1 ,..., 

P 

n 

U U U sumą, t. y. rasti Max 

n 

∑ 

t= 

0 

u 

P 

ij , ( F 

ț 

ij ), kur u 

P 

ij , yra naudingumo, 

sukuriamo j-sios priemonės i-ajam investuotojui t + n metais, dabartinė (t-ųjų) 

metų reikšmė. 

Tad adaptuoto IF adekvačiojo investicinio portfelio modelio sukūrimą galima 

nurodyti kaip perspektyvinę tyrimų kryptį. 

3. Ekonominių ir socialinių veiksnių įtakos vertinimo principai ir 

baziniai modeliai 

Stiprėjant ekonominių ir socialinių aplinkos veiksnių įtakai investicinės veiklos 

rezultatams, aktualus ir jų įtakos IF funkcionavimui vertinimas. Bendroji 

aplinka pragmatiniu požiūriu nagrinėtina kaip išorinių objektų, jėgų ir veiksnių 

visuma, kuri nemažu laipsniu lemia investicinių fondų veiklos rezultatus. 

Aplinkos veiksniai iš principo nagrinėjami atliekant specifinę PEST analizę 

arba susiejant ją su SSGG analize, kurios metu atskleidžiamos galimybės ir 

grėsmės, susijusios su aplinkos veiksniais (Auškalnytė, Ginevičius, 2001; Tanzi, 

2008). Regresinė analizė, nors ir taikoma prognozuojant makroekonominės 

aplinkos veiksnių įtaką, vis tik negali būti pagrindiniu metodu kompleksiškai 

vertinant investicinių fondų aplinką, nes ji leidžia apimti tik kiekybinę išraišką 

turinčius makroekonominius rodiklius, kaip, pvz., BVP. Toliau nagrinėjant 

341



vertinimo metodus pabrėžtina, kad pastaruoju metu ypač akcentuojamas kiekybinio 

vertinimo metodų perspektyvumas, todėl tikslinga spręsti ir jų taikymo 

vertinant investicinių fondų aplinką uždavinius. Pabrėžtina, kad toks 

vertinimas (taikant atitinkamus metodus) turėtų būti integruotas ne tik į investicinių 

fondų vertinimo sistemą, bet (algoritmizavus šį vertinimo procesą) 

ir į bendrąją verslo vertinimo sistemą (Žvirblis, Buračas, 2009, 2010). Turimas 

teorinis potencialas gali būti pagrindas konceptualiai sprendžiant ir investicinių 

fondų aplinkos vertinimo principų bei atitinkamų vertinimo modelių 

sukūrimo uždavinius. 

Vieni iš perspektyviausių kiekybinio vertinimo metodų yra daugiakriterio 

vertinimo metodai. Šių metodų grupę sudaro pagrindinių kriterijų reikšmių ir 

jų reikšmingų sandaugų sumavimo (KRRSS) metodas (angl. Simple Additive 

Weighting – SAW), analitinės hierarchijos proceso metodas (angl. Analytical 

Hierarchy Process – AHP), artumo idealiam taškui nustatymo metodas (angl. 

Technique for Order Preference by Similar to Ideal Solution – TOPSIS) bei kompleksinis 

proporcingo įvertinimo metodas (angl. COmplex PRoportional ASsessment 

– COPRAS), detaliau nagrinėjami moksliniuose darbuose (Parkan, 

Wu, 2000; Zhang, 2003; Macharis et al., 2004; Ginevičius, Podvezko, 2005; 

Podvezko, 2006; Peldschus, 2007; Zavadskas et al., 2009; Jokšienė, Žvirblis, 

2010). Kaip pabrėžia, pvz., W. Zhang ir H. Yang (2001), Zopounidis ir Doumpos 

(2002), Ginevičius ir Podvezko (2009), KRRSS metodas leidžia sujungti 

iš principo skirtingo pobūdžio pirminius rodiklius (kriterijus) į apibendrinamąjį 

dydį. Jis taikytinas ir tuo atveju, kai rodikliai sistemoje yra tarpusavyje 

priklausomi, taip pat ir tuo atveju, kai rodiklių (veiksnių) sąveika sistemoje 

ir svarbiausia tos sąveikos įtaka apibendrinamajam dydžiui nėra reikšminga. 

Kadangi dažniausiai aprėpiami tiek maksimizuojantys, tiek ir minimizuojantys 

rodikliai (veiksniai), jie paprastai perskaičiuojami į normalizuotus dydžius. 

Pagal šiuo atveju sprendžiamo uždavinio pobūdį pagrįstas KRRSS metodo 

taikymas tiek nustatant grupių indeksus, tiek ir aplinkos lygio bendrąjį indeksą. 

Tokiu atveju tenka pasirinkti kiekvieno iš esminių veiksnių vertinimo matą ir 

siūloma 10 balų vertinimo sistema (10 balų atitiktų absoliučiai palankią konkretaus 

veiksnio įtaką), nors priimtina ir bedimensinė šio mato išraiška (vieneto 

dalimis). 

Vertinimas pirmojoje stadijoje apima esminių (kiekybinių ir kokybinių) socioekonominių 

indikatorių (įskaitant makroekonominius rodiklius) identifikaciją 

bei ekspertinį jų įvertinimą (kiekybinių reikšmių (balais) ir jų reikšmingumų įvertinimą). 

Tam turi būti formuojama specializuota 7–9 ekspertų grupė. Siekiant pakankamo 

ekspertų vertinimų suderinamumo, panaudotini papildomi metodiniai 

342


įrankiai, pvz., Delphi metodas priimant bendrą ekspertų išvadą, konkordancijos 

koeficiento bei konkordancijos koeficiento sklaidos parametro CHI kvadrato testo 

dydžių skaičiavimai. Tuo pagrindu, pagal toliau pateiktus modelius, yra nustatomi 

dalinių kriterijų indeksai bei aplinkos lygio bendrasis indeksas. 

Remiantis šiomis principinėmis nuostatomis, orientuojantis į investiciniams 

fondams būdingą dviejų komponentų (ekonominių bei socialinių 

veiksnių) aplinką ir adaptuojant autorių sukurtus bazinius modelius sudaryti 

vertinimo modeliai. Esminis jų bruožas yra tai, kad jie apima tiek kiekvieno 

iš nagrinėjamų veiksnių įvertinimus (jų reikšmes), tiek ir kiekvieno tam tikrą 

aplinką lemiančio veiksnio skirtingus įtakos reikšmingumo parametrus (Bowen 

ir Moesen, 2009). 

Šiuos bazinius modelius, skirtus aplinkos veiksniams vertinti daugiakriteriu 

KRRSS metodu, šiuo atveju galima išreikšti tokiu būdu. 

Ekonominės aplinkos veiksnių grupei vertinti: 

i= n i= 

n 

∑ 

∑ 

E( I) = bE; b = 1, 

(2) 

i i i 

i= 1 i= 

1 

čia E(I) − ekonominės aplinkos veiksnių lygio indeksas; E i 

− ekonominę aplinką 

lemiantys veiksniai; b i − veiksnių tiesioginės įtakos integriniam dydžiui 

E(I) reikšmingumo koeficientai; n – esminių veiksnių skaičius šioje grupėje. 

Socialinės aplinkos veiksnių grupei vertinti: 

i= m i= 

m 

∑ 

∑ 

S() I = cS; c = 1, (3) 

i i i 

i= 1 i= 

1 

čia S(I) – socialinės aplinkos veiksnių lygio indeksas; S i 

− socialinę aplinką 

lemiantys veiksniai; c i 

– veiksnių tiesioginės įtakos integriniam dydžiui S(I) 

reikšmingumo koeficientai; m − esminių veiksnių skaičius šioje grupėje. 

Socioekonominės aplinkos bendrasis indeksas A(I) gali būti nustatomas 

pagal tokį modelį: 

∑ m m e s ∑ m 

(4) 

AI () = k A = kEI () + kSI (); k = 1, 

čia ke 

, ks 

− komponentų E(I) ir S(I) svoriai nustatant indeksą A(I). 

Taikant pateiktus bazinius vertinimo modelius konkrečioje situacijoje turi 

būti formuojamos adekvačios pirminių ekonominių bei socialinių veiksnių grupės 

arba jungtinė esminių socioekonominių veiksnių grupė. Kaip rodo preliminarūs 

tyrimai, akcijų, obligacijų bei mišrių investicinių fondų atveju reikšmingą 

343



įtaką gali turėti šie nepriklausomi veiksniai: BVP, vidutinis metinis užimtųjų 

skaičius, vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis, perkamosios galios indeksas. 

Svarbus aspektas yra tai, kad jų prognozes keletui metų skelbia Lietuvos 

bankas, Lietuvos Respublikos finansų ministerija bei šalies komerciniai bankai. 

Be to, tikslinga aprėpti ir tokius integrinius indikatorius, kaip fiskalinės politikos 

palankumas, investicinis klimatas bei smulkaus ir vidutinio verslo skatinimo lygis, 

kurie turi būti įvertinti ekspertiniu būdu pagal aukščiau aptartą metodiką. 

Apibendrinant galima akcentuoti, kad suformuoti investicinių fondų vertinimo 

principai yra svarbūs pagrindžiant investicinius sprendimus. Diversifikuotus 

investicinius portfelius taip pat tikslinga formuoti atsižvelgiant ne tik į 

pajamingumą, susietą su rizikos parametrais, bet ir į aplinkos veiksnių įtakos 

vertinimo rezultatus. 

Pagrindines daugiakriterio aplinkos veiksnių vertinimo procedūras atspindi 

schema (3 pav.). 

Aplinkos veiksnių tyrimas ir identifikavimas 

Ekonominių ir socialinių veiksnių grupių 

formavimas 

Pirminių veiksnių ir indikatorių ekspertinis 

vertinimas (10 balų sistemoje) 

Pirminių veiksnių ir indikatorių reikšmingumo 

ekspertinis nustatymas 

Ekonominių veiksnių grupės daugiakriteris 

įvertinimas pagal (2) formulę 

Socialinių veiksnių grupės daugiakriteris 

įvertinimas pagal (3) formulę 

Socioekonominės aplinkos bendrojo 

indekso A(I) nustatymas pagal (4) formulę 

3 pav. Pagrindinės daugiakriterio vertinimo proceso procedūros 

Algoritmizavus šias vertinimo procedūras, jos gali būti inkorporuotos į 

perspektyvines kompiuterines investicinių sprendimų pagrindimo schemas. 

344


Išvados 

Investiciniai fondai yra patraukli investavimo priemonė dėl to, kad dėl sukauptų 

didelių lėšų sumažėja investavimo sąnaudos ir galima efektyviau valdyti 

rizikas; šis investavimo būdas pasižymi rizikos diversifikacija, taip pat ir 

tinkamu pelningumu. Taip pat itin aktuali išlieka investicinių fondų vertinimo 

problematika, ypač nagrinėjant pereinamojo laikotarpio valstybių, daugiausia naujųjų 

ES šalių, finansų sistemos teorinius bei taikomuosius aspektus. 

Analizuojant kolektyvinio investavimo subjektų (KIS) investicijų pasiskirstymą 

pagal finansines priemones nustatyta, kad Lietuvoje įsteigti KIS daugiausia, 

t. y. 45,5 %, turto investavo į kitus KIS ir į akcijas, o mažiausiai KIS turto 

buvo investuota į indėlius (2,1 %). Investicijos į įmonių skolos vertybinius 

popierius, pinigus bei nekilnojamąjį turtą bei išvestines finansines priemones 

sudarė nedidelę dalį (11,9 %) bendrajame KIS investiciniame portfelyje. 

Vertinant Lietuvoje registruotų akcijų investicinių fondų pajamingumą ir 

rizikingumą taikytini pelningumo, standartinio nuokrypio rodikliai, alfa, beta 

ir variacijos koeficientai. Vertinant investicijas į finansinių priemonių portfelį 

pagrindiniu išlieka Sharpe rodiklis, susiejantis pajamingumą su rizikos parametru. 

Konceptualiai vertinant finansines investicijas, taikytinas adaptuotas 

adekvačiojo investicinio portfelio modelis. 

Išanalizavus mokslinius šaltinius matyti, jog aplinkos veiksniai daro įtaką 

investicinių fondų veiklai, todėl į juos būtina atsižvelgti vertinant investicinių 

fondų perspektyvas, todėl siūloma taikyti integruotą vertinimą. Nors daugiausia 

taikoma kokybinė aplinkos komponentų analizė (PEST), tačiau tikslinga 

orientuotis į kiekybinio vertinimo, tarp jų daugiakriterio vertinimo, metodus. 

Darbe nagrinėjamu atveju tikslinga taikyti kriterijų reikšmių ir jų reikšmingumų 

sandaugų sumavimo metodą (KRRSS), nes šis metodas leidžia skirtingo 

pobūdžio indikatorius (tiek kiekybinius, tiek ir kokybinius) sujungti į apibendrinamąjį 

dydį, t. y. įvertinti pagal bendrą matą, be to, leidžia atsižvelgti į kiekvieno 

indikatoriaus reikšmingumą. 

Vertinimas gali būti atliekamas pasiūlytų vertinimo modelių pagrindu pagal 

suformuotas adekvačiai konkrečiai situacijai pirminių ekonominių bei socialinių 

veiksnių grupes. Kaip rodo preliminarūs tyrimai (atvejo analizė), akcijų, 

obligacijų bei mišrių IF atveju siūloma įtraukti šiuos nepriklausomus veiksnius: 

BVP, vidutinis metinis užimtųjų skaičius, vidutinis mėnesinis bruto darbo užmokestis, 

perkamosios galios indeksas. Svarbus aspektas yra tai, kad jų prognozes 

keletui metų į priekį skelbia Lietuvos bankas, Lietuvos Respublikos finansų 

ministerija bei šalies komerciniai bankai. Be to, tikslinga aprėpti ir tokius 

345



integrinius indikatorius, kaip fiskalinės politikos palankumas, investicinis klimatas 

bei smulkaus ir vidutinio verslo skatinimo lygis, įvertinamus ekspertiniu 

būdu. Formuojant diversifikuotus investicinius portfelius irgi turėtų būti atsižvelgiama 

į kompleksinio aplinkos veiksnių įtakos įvertinimo rezultatus. 

Siūlomą integruotą vertinimą tikslingai plėtoti ir taikyti pensijų fondams. 

Tam galėtų būti taikomi vertinimo modeliai, adaptuoti pagal identifikuotus 

pensijų fondų aplinkos indikatorius. 

Literatūra 

Ahmed, S. (2008). Aggregate economic variables and stock markets in India. International Research 

Journal of Finance and Economics, 14, 141–163. 

Artikis, G. P. (2004). Risk analysis: A case study of the Greek bond mutual funds. Managerial 

Finance, 30(10), 1–13. 

Auškalnytė, R.; Ginevičius, R. (2001). Konkurencinio pranašumo įvertinimas priimant strateginius 

sprendimus. Inžinerinė ekonomika, 2(22), 66–71. 

Bivainis, J.; Volodzkienė, L. (2008). Nekilnojamojo turto investiciniai fondai: vieta investicinių 

fondų įvairovėje. Verslas: teorija ir praktika, 9(3), 149–159. 

Bowen, H. P.; Moesen, W. (2009). Composite competitiveness indicators with endogenous versus 

predetermined weights: An application to the world economic forum’s global competitiveness 

index. Competitiveness Review: An International Business Journal Incorporating 

Journal of Global Competitiveness, 21(2), 129–151. 

Chen, S. S. (2009). Predicting the bear stock market: Macroeconomic variables as leading indicators. 

Journal of Banking and Finance, 33(2), 211–223. doi:10.1016/j.jbankfin.2008.07.013 

Čepinskis, J.; Kuzmickas, D. (1997). Investiciniai fondai ir finansų valdymas. Organizacijų vadyba: 

sisteminiai tyrimai, 4, 7–23. 

Dritsaki, C.; Dritsaki-Bargiota, M. (2005). A causal relationship between stock, credit market 

and economic development: An empirical evidence for Greece. Economic Change and Restructuring, 

Special Issue, 113–127. 

Dudzevičiūtė, G. (2004). Vertybinių popierių portfelio sudarymas ir vertinimas. Verslas: teorija 

ir praktika, 5(3), 116–124. 

Dzikevičius, A. (2004). Vertinimo, koreguoto pagal riziką, metodikų palyginamoji analizė. 

LŽŪU mokslo darbai, 64(17), 97–103. 

Ginevičius, R.; Podvezko, V. (2005). Daugiakriterinio vertinimo rodiklių sistemos formavimas. 

Verslas: teorija ir praktika, 6(4), 9–12. 

Ginevičius, R.; Podvezko, V. (2009). Evaluating the changes in economic and social development 

of Lithuanian counties by multiple criteria methods. Technological and Economic Development 

of Economy, 15(3), 418–436. doi:10.3846/1392-8619.2009.15.418-436 

Jasienė, M.; Kočiūnaitė, D. (2007). Investicijų grąžos įvertinimo atsižvelgiant į riziką problema ir 

jos sprendimo galimybė. Ekonomika, 79, 64–74. 

346


Jokšienė, I.; Žvirblis, A. (2010). Sophisticated evaluation of the efficiency of functioning 

of national commodity markets. Current Issues of Business and Law, 5(2), 328–340. 

doi:10.5200/1822-9530.2010.15 

Kurihara, Y.; Nezu, E. (2006). Recent stock price relationships between Japanese and US stock 

markets. Studies in Economics and Finance, 23(3), 211–226. doi:10.1108/10867370610711057 

Kwon, C. S.; Shin, T. S. (1999). Co-integration and causality between macroeconomic variables 

and stock exchange prices. Global Finance Journal, 10(1), 71–81. 

Lakštutienė, A. (2008). Correlation of the indicators of the financial system and gross domestic 

product in European Union countries. Engineering Economics, 3(58), 7–18. 

Laurinavičius, K. (2008). Nematerialių vertybinių popierių laikymas ir perleidimas: kai kurie 

privatinės teisės aspektai. Pinigų studijos, 2, 47–60. 

Macharis, C. et al. (2004). PROMETHEE and AHP. The design of operational synergies in multicriteria 

analysis. European Journal of Operational Research, 153(2), 307–317. 

Mackevičius, J.; Molienė, O.; Poškutė, D. (2007). Nuosavo kapitalo kompleksinės analizės metodika. 

Verslas: teorija ir praktika, 8(2), 73–81. 

Mačerinskienė, I.; Volodzkienė, L. (2006). Investicinių fondų klasifikavimo ypatumai. In the 

Scientific Proceedings: Business Development Possibilities in the New European Area, Part 

II (pp. 289–302). Vilnius: Vilniaus universiteto leidykla. 

Parkan, C.; Wu, M. L. (2000). Comparison of three modern multicriteria decision – making 

tools. International Journal of Systems Science, 31(4), 497–518. 

Peldschus, F. (2007). The effectiveness of assessment in multiple criteria decisions. International 

Journal of Management and Decision Making, 8(5–6), 519–526. 

Podvezko, V. (2006). Neapibrėžtumo įtaka daugiakriteriniams vertinimams. Verslas: teorija ir 

praktika, 8(2), 81–88. 

Rutkauskas, A. V. (2005). Portfelio sprendimai valiutų kursų ir kapitalo rinkose. Verslas: teorija 

ir praktika, 6(2), 107–116. 

Rutkauskas, A. V. (2006). Adekvačiojo investavimo portfelio anatomija ir sprendimai panaudojant 

imitacines technologijas. Ekonomika, 75, 52–76. 

Rutkauskas, A. V.; Miečinskienė, A.; Stasytytė, V. (2008). Investment decisions modeling along 

sustainable development concept on financial markets. Technological and Economic Development 

of Economy, 14(3), 417–427. doi:10.3846/1392-8619.2008.14.417-427 

Samitas, A.; Kenourgios, D. (2007). Macroeconomic factors’ influence on ‘new’ European countries’ 

stock returns: The case of four transition economies. International Journal of Financial 

Services Management, 2(1), 34–49. doi:10.1504/IJFSM.2007.011670. 

Tallat, A.; Rauf, A. (2009). Performance evaluation of Pakistani mutual funds. Pakistan Economic 

and Social Review, 47(2), 199–214. 

Tanzi, V. (2008). Future of fiscal federalism. European Journal of Political Economy, 24(3), 705– 

712. doi:10.1016/j.ejpoleco.2008.03.001 

Teresienė, D. (2009). Lithuanian stock market analysis using a set of Garch models. Journal of Business 

Economics and Management, 10(4), 349–360. doi:10.3846/1611-1699.2009.10.349-360 

347



Thanou, E. (2008). Mutual fund evaluation during up and down market conditions: The case of 

Greek equity mutual funds. International Research Journal of Finance and Economics, 13, 84–93. 

Tvaronavičienė, M.; Michailova, J. (2004). Optimalaus akcijų portfelio sudarymas, naudojantis 

H. Markowitz „Portfelio teorija“. Verslas: teorija ir praktika, 5(3), 135–143. 

Zapounidis, C.; Doumpos, M. (2002). Multicriteria classification and sorting methods: A literature 

review. European Journal of Operational Research, 138(2), 229–246. 

Zapounidis, C.; Doumpos, M. (2002). Multicriteria decision aid in financial decision making: Methodologies 

and literature review. Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, 11, 167–186. 

Zavadskas, E. K.; Kaklauskas, A.; Turskis, Z.; Tamošaitienė, J. (2009). Multi-attribute decision-making 

model by applying grey numbers. Informatica, 20(2), 305–320. 

Zhang, W. (2003). Pareto optimum sensitivity analysis in multicriteria optimization. Finite Elements 

in Analysis and Design, 39(5–6), 505–520. 

Zhang, W.; Yang, H. (2001). A study of the weighting method for a certain type of multicriteria 

optimization problem. Computers and Structures, 79(31), 2741–2749. 

Zhao, X.; Shi, J. (2009). Evaluation of mutual funds using multi-dimensional information. Frontiers 

of Computer Science in China, 4(2), 237–253. doi:10.1007/s11704-010-0503-7 

Žvirblis, A.; Buračas, A. (2009). Multiple criteria assessment of socioeconomic indicators influencing 

the company’s marketing decisions. Management of Organizations: Systematic Research, 

49, 137–153. 

Žvirblis, A.; Buračas, A. (2010). The consolidated measurement of the financial markets development: 

The case of transitional economies. Technological and Economic Development of 

Economy, 16(2), 266–279. doi:10.3846/tede.2010.17 

Informacija apie autorius 

Izolda Jokšienė 

socialinių mokslų daktarė,Tarptautinės teisės ir verslo aukštosios mokyklos direktorės pavaduotoja 

akademinei veiklai. Mokslinių interesų kryptys: verslo kiekybinis vertinimas, SVV aplinkos vertinimas, 

verslo plėtros tyrimai. 

Algis Žvirblis 

habilituotas daktaras, Tarptautinės teisės ir verslo aukštosios mokyklos Vadybos fakulteto profesorius, 

Mykolo Romerio universiteto Ekonomikos ir finansų valdymo fakulteto profesorius. 2 monografijų 

ir daugiau kaip 50 mokslo darbų autorius. Mokslinių interesų kryptys: ekonomikos ir 

finansų prognozavimo modeliai, marketingo efektyvumo teorija, socialinių procesų daugiakriteris 

vertinimas. 

348

Copyright of Current Issues of Business & Law is the property of International School of Law & Business and 

its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's 

express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use.

Ekonominių

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?