<< Пред.           стр. 5 (из 9)           След. >>

Список литературы по разделу

  Таблица 5.3 представляет собой нечто вроде фазового портрета сектора, подобие карты. Из нее видно, какие проблемы для сектора являются ключевыми. Во-первых, низкая прибыльность корпораций сектора, которая загоняет в красный угол сразу два фактора: P/E и ROE. Во-вторых, свыше 50% корпораций сектора обладают низкой капитализацией (менее 500 млн долл.), - а, следовательно, возникает повышенный риск инвестиций в акции этих эмитентов (на фоне продолжающейся рецессии экономики США). Правда, все карты может спутать специфика военного времени. Если компании, работающие на войну, оживятся, то это оживлдение по традиции почувствует весь рынок. Однако для мирных времен такая картина может спровоцировать лишь одну реакцию - вывод капиталов.
 
 
 
 6. Нечеткая оптимизация фондового портфеля
 
  Исторически первым методом оптимизации фондового портфеля был метод, предложенный в Марковицем в [Markowitz]. Суть его в следующем.
 
  Пусть портфель содержит N типов ценных бумаг (ЦБ), каждая из которых характеризуется пятью параметрами:
 
 - начальной ценой Wi0 одной бумаги перед помещением ее в портфель;
 - числом бумаг ni в портфеле;
 - начальными инвестициями Si0 в данный портфельный сегмент, причем
 
  Si0 = Wi0 ? ni; (6.1)
 
 - среднеожидаемой доходностью бумаги ri;
 - ее стандартным отклонением ?i от значения ri.
 
  Из перечисленных условий ясно, что случайная величина доходности бумаги имеет нормальное распределение с первым начальным моментом ri и вторым центральным моментом ?i. Это распределение не обязательно должно быть нормальным, но из условий винеровского случайного процесса нормальность вытекает автоматически.
 
  Сам портфель характеризуется:
 
 - суммарным объемом портфельных инвестиций S;
 - долевым ценовым распределением бумаг в портфеле {xi}, причем для исходного портфеля выполняется
 
  ; (6.2)
 - корреляционной матрицей {?ij}, коэффициенты которой характеризуют связь между доходностями i-ой и j-ой бумаг. Если ?ij = -1, то это означает полную отрицательную корреляцию, если ?ij = 1 - имеет место полно положительная корреляция. Всегда выполняется ?ii = 1, так как ценная бумага полно положительно коррелирует сама с собой.
 
  Таким образом, портфель описан системой статистически связанных случайных величин с нормальными законами распределения. Тогда, согласно теории случайных величин, ожидаемая доходность портфеля r находится по формуле
  , (6.3)
 а стандартное отклонение портфеля ? -
 
  . (6.4)
 
  Задача управления таким портфелем имеет следующее описание: определить вектор {xi}, максимизирующий целевую функцию r вида (6.3) при заданном ограничении на уровень риска ?, оцениваемый (6.4):
 
  =const ? ?M, (6.5)
 
 где ?M - риск бумаги с максимальной среднеожидаемой доходностью. Запись (6.5) есть не что иное, как классическая задача квадратичной оптимизации, которая может решаться любыми известными вычислительными методами.
 
  Замечание. В подходе Марковица к портфельному выбору под риском понимается не риск неэффективности инвестиций, а степень колеблемости ожидаемого дохода по портфелю, причем как в меньшую, так и в большую сторону. Можно без труда перейти от задачи вида (6.5) к задаче, где в качестве ограничения вместо фиксированного стандартного отклонения выступает вероятность того, что портфельная доходность окажется ниже заранее обусловленного уровня.
 
  Если задаваться различным уровнем ограничений по ?, решая задачу (6.5), то можно получить зависимость макимальной доходности от ? вида
 
  rmax = rmax (?) (6.6)
 
 Выражение (6.6), именуемое эффективной границей портфельного множества, в координатах "риск-доходность" является кусочно-параболической вогнутой функцией без разрывов. Правой точкой границы является точка, соответствующая тому случаю, когда в портфеле оказывается одна бумага с максимальной среднеожидаемой доходностью.
 
  Подход Марковица, получивший широчайшее распространение в практике управления портфелями, тем не менее имеет ряд модельных допущений, плохо согласованных с реальностью описываемого объекта - фондового рынка. Прежде всего это отсутствие стационарности ценовых процессов, что не позволяет описывать доходность бумаги случайной величиной с известными параметрами. То же относится и корелляции.
 
  Если же мы рассматриваем портфель из модельных классов, а ценовую предысторию индексов модельных классов - как квазистатистику, то нам следует моделировать эту квазистатистику многомерным нечетко-вероятностным распределением с параметрами в форме нечетких чисел. Тогда условия (6.3) - (6.4) запиываются в нечетко-множественной форме, и задача квадратичной оптимизации также решается в этой форме. Решением задачи является эффективная граница в виде нечеткой функции полосового вида. Ее следует привести к треугольному виду по обычным правилам.
 
  Каждому отрезку на эффективной границе, отвечающей абсциссе портфельного риска, соответствует нечеткий вектор оптимальных портфельных долей.
 
  И, наконец, если заданы контрольные нормативы по доходности и риску (бенчмарк модельного портфеля), которые следует соблюсти по результатам управления портфелем, и если бенчмарк попадает в полосу эффективной границы, то возникает риск того, что по фактору доходности модельный портфель "не переиграет" бенчмарк. Поскольку ожидаемая доходность портфеля - треугольное нечеткое число, то риск неэффективности портфеля можно оценить по той же формуле, что и риск неэффективности инвестиций (метод оценки риска инвестиций рассмотрен в главе 5 настоящей книги).
 
  Итак, изложение модифицированного подхода Марковица завершено. Далее по тексту монографии принимается, что метод имеет дело с квазистатистикой модельных индексов в портфеле, которая моделируется посредством N-мерного нечетко-вероятностного распределения. Оценив параметры этого распределения как нечеткие числа, мы решаем задачу квадратичной оптимизации в нечеткой постановке, получая эффективную границу в форме криволинейной полосы.
 
  Рассмотрим простейший пример американского модельного портфеля из двух модельных классов: правительственных долгосрочных облигаций (Класс 1, характеризующийся индексом LB Govt Bond) и высококапитализированных акций (Класс 2, характеризующийся индексом S&P500). Сводные данные по обоим индексам приведены в таблице 6.1.
 
 Таблица 6.1. Исходные данные по модельным классам
 Номер модельного класса Ожидаемая доходность r1,2 ,
  % год Ожидаемая волатильность ?1,2,
  % год мин средн макс мин средн макс 1 Облигации 6.0 6.1 6.2 0.6 0.7 0.8 2 Акции 10 12.5 15 20 25 30
  Следовало бы еще оценить корреляцию двух индексов. Но, как будет показано далее, здесь этого не потребуется. Пока же для общности обозначим коэффициент корреляции ?12.
 
  Надо сразу оговориться, что случай портфеля из двух компонент является вырожденным с точки зрения оптимизации. Здесь полное множество портфельных решений представляет собой участок в общем случае кривой линии на плоскости, и он же является эффективной границей. Так что в настоящем примере мы не сколько решаем оптимизационную задачу, сколько ищем аналитический вид эффективной границы в координатах "риск-доходность".
 
  Запишем (6.3) - (6.4) в частном виде
 
  (6.7)
  (6.8)
  x2 = 1- x1 (6.9)
 
  Все "постоянные" коэффициенты в (6.7) - (6.9) являются треугольными нечеткими числами, а операции сложения-умножения-вычитания определены в пространстве треугольных нечетких чисел. И, поскольку в нашем случае ?2 >> ?1, то имеет место приближенное равенство:
 
  , (6.10)
 
 и справедливо
 
  - (6.11)
 
 уравнение эффективной границы в виде полосы с прямолинейными границами (см. рис. 6.1).
 
 
 
 Рис. 6.1. Эффективная граница в виде полосы с линейными границами
 
  Коэффициент пропорциональности в (6.11) есть не что иное, как хорошо известный в портфельном менеджменте показатель Шарпа [Sharpe] - отношение доходности индекса (за вычетом безрисковой составляющей доходности) к волатильности индекса. Только в нашем случае он имеет нечеткий вид, сводимый к треугольному по правилу:
 
  (6.12)
 
  В таблицу 6.2 сведены границы для модельного класса облигаций в структуре модельного портфеля для различных уровней риска.
 
 Таблица 6.2. Оптимальная доля облигаций в портфеле
 Риск портфеля, % год 1 5 10 15 20 25 30 Доля облигаций в портфеле max 0.967 0.833 0.667 0.500 0.333 0.167 0.000 av 0.960 0.800 0.600 0.400 0.200 0.000 0 min 0.950 0.750 0.500 0.250 0.000 0 0 Разброс 0.067 0.083 0.167 0.250 0.333 0.167 0
  По краям полосы разброс портфельных границ ниже, чем в середине. Это объясняется тем, что на краях полосы эффективной границы портфель обладает вполне определенным стилем: большей доходности отвечает модельный класс акций, а меньшему риску - модельный класс облигаций.
 
  Также надо отметить, что разброс параметров доходностей и рисков влияет на решение задачи оптимизации фондового портфеля гораздо ощутимее, нежели разброс параметров корреляционной матрицы (это доказано в работе [Chopra V.K., Ziemba W.T]). Поэтому основной акцент при подготовке исходных данных для анализа портфеля следует сделать на минимизации разброса именно параметров доходности и риска входящих в протфель активов.
 
  Таким образом, по результатам нечетко-множественной оптимизации, мы получили оптимальное распределение модельных активов, но не сфиксированными, а с расплывчатыми границами. Это максимум того, что мы можем добиться в условиях существенной неопределенности.
 
 
 7. Прогнозирование фондовых индексов
 
  Оптимизация модельного фондового портфеля базируется на исходных данных по индексам, которые являются результатом научного прогнозирования. Прогнозирование фондовых индексов - это задача, которая перестает быть научной при том условии, когда к теории прогнозирования предъявляются завышенные требования предсказания вполне точных значений тех или иных параметров в будущем. Современная теория прогнозирования фондовых индексов базируется на том, что предсказанию подлежат не сами индексы, а их рациональные тенденции, обусловленные рациональным поведением коллективного инвестора в фондовые активы.
 
  Существует целый класс теорий прогнозирования, базирующихся на историческом анализе данных. Ни одна из этих теорий не контролирует состоятельность данных, поступающих на вход соответствующих методов. Однако в том случае, когда между историческими данными и будущим лежит парадигмальный эпистемологический разрыв, то соответствующая предыстория индексов существенно обесценивается, а базирующиеся на использовании этой статистики методы начинают давать ошибочные неверифицируемые прогнозы. Нынешний кризис фондового рынка был превосходным тестом для всех существовавших доныне методов прогнозирования, которые этот тест не прошли.
 
  Следовательно, перед наукой прогнозирования тенденций фондового рынка (если она признает себя таковой) встает задача смены основ, на которой базируется эта наука. И возможной новой основой для современной теории прогнозирования как раз и может стать теория рационального инвестиционного выбора. Доказательная база этой теории может быть собрана на материале фондового рынка США.
 
  Американский рынок, долгое время пребывавший в фазе эйфории относительно своих экономических возможностей, в настоящий момент, преодолевая рецессию и панические настроения инвесторов, ищет новые экономические ориентиры. Еще несколько лет потрясений нам обеспечены, полагаю, - но свет в конце тоннеля уже виден. Это - нарастающая рационализация инвестиционного выбора, и под этим флагом мировой фондовый рынок будет плавать еще не менее ближайших лет пяти. Шок от потрясения, вызванного сдуванием мыльного пузыря "новой экономики", еще должен быть хорошенько пережит, переосмыслен.
 
  Следствие: оптимальное управление фондовыми портфелями лиц и организаций постепенно приобретает черты активного, оперативного и алертного управления. Активное управление предполагает отказ от пассивных стратегий ведения портфеля (например, в привязке к рыночным индексам, по принципу балансовых фондов). Оперативное управление осуществляется в режиме реального времени, с непрерывной переоценкой уровня оптимальности портфеля (даже в рамках одного торгового дня, нынешние компьютерные программы это позволяют). Алертное управление предполагает наличие в системе установленных предупредительных сигналов, срабатывающих на изменение уставленных макроэкономических, финансовых, политических и иных параметров. Срабатывание алерта вызывает автоматическое выполение некоторой цепочки предустановленных решающих правил по ребалансингу фондового протфеля.
 
  Оптимальное управление на основе нечетких оценок факторов доходности и риска активов не может не брать в расчет обоснованные прогностические модели, принципы построения которых вкратце изложены в [Nedosekin]. Напрашивается мысль, что те группы рыночных субъектов, кто будет успешнее прогнозировать финансовые потоки и управлять ими, получит в условиях нового мирового порядка труднопереоцениваемые, эксклюзивные преимущества. Неспроста сказано: кто владеет информацией, тот владеет миром.
 
  И главный фактор успеха здесь - это понимание того, что такое рациональное инвестиционное поведение, плюс качественная и количественная математическая модель такого поведения. Много сил в науке было отдано тому, чтобы описать рациональный инвестиционный выбор (например, через функцию инвестиционной полезности, в том числе и в нечетком описании [Mathie-Nikot]). Однако, если исследование аспектов рационального инвестиционного поведения не опирается на детальный анализ фондового рынка и макроэкономической обстановки в стране, где осуществляются инвестиции, то такой анализ рационального инвестиционного поведения является бесполезным. А в такой постановке задача практически не звучит. Приятным исключением является подход, применяемый компанией Lattice Financial [Lattice Financial], где прослеживается детальная модельная связь между макроэкономическими факторами и количественными оценками тенденций фондового рынка. Но здесь другая крайность: слишком велика в моделях [Lattice Financial] доля механистического понимания связей на макро- и микроуровне, когда возникает прямой соблазн "рекурсивного прогнозирования", где будущее с точностью до вероятностно расределенного случайного сигнала определяется настоящим. Фактор рационализации выбора совершенно выпадает из моделей такого сорта.
 
  Следует восполнить этот пробел в теории фондовых инвестиций - и одновременно развить математическое оснащение моделей рационального инвестиционного выбора, введя в них формализмы теории нечетких множеств. Нечеткие описания естественны, т.к. ряд параметров моделей не может быть определен вполне точно, - потому что речь идет о субъективных человеческих предпочтениях, которые размыты не потому лишь, что мы не можем набрать правдоподобной статистики, а потому, что инвестор и сам иногда не до конца понимает, чего он хочет, и на каком основании он отделяет "хорошие" бумаги от "плохих". Осмыслить, что для инвестора "хорошо", а что "плохо" - это и есть цель настоящего исследования.
 
 
 7.1. Теоретические предпосылки для рационального инвестиционного выбора
 
  Самое простое и конструктивное определение рационального инвестиционного выбора: это такой выбор, который приносит доход в среднесрочной перспективе (при наличии возможности промежуточных убытков). Так, скажем, если рационально ожидаемая доходность по акциям за период 2-3 года является отрицательной, то такой выбор нельзя считать рациональным. Это означает, что инвестор чего-то не понимает в природе рынка, на котором он работает. Вся история последних двух лет - это история о том, как вкладчики в акции США теряли свои деньги, история иррациональных инвестиций. Здесь и далее мы исследуем именно рациональный инвестиционный выбор, т.е. выбор вложений в различные фондовые инструменты с научным расчетом на повышение капитализации вклада.
 
  Когда в экономической игре действуют несколько агентов, не образующих коалиций, обладающих равной информацией и действующих по одинаковым правилам, то мы приходим к гипотетической модели эффективного (равновесного, рационального) рынка. В реальности рационального рынка нет, потому что всегда есть недобросовестные инсайдеры, которые, создавая завесу информационного шума вокруг своей деятельности, получают выигрыши на волне иррациональных поступков других инвесторов. Это - недобросовестная деятельность, нечестная конкуренция, которая в ряде случаев преследуется по закону. Масла в огонь подливают те консультанты, которые, отчетливо понимая природу макроэкономических процессов, тем не менее дают советы, генерирующие массовый иррациональный инвестиционный выбор и приводящие к убыткам. К таким советам я, в частности, отношу советы одного из наиболее авторитетных консультантов США Эбби Дж. Коэн, которые она давала в 2001 году - инвесторам "сидеть ровно" (sit tight), копируя принцип балансовых индексных фондов, ничего не покупая и не продавая (подробно об этом в [Pundit Watch: Abby Cohen]). Убытки в сотни миллиардов долларов явились следствием этой "консультации".
 
  Но уже сам факт, что фондовый пузырь "новой экономики" лопнул (хотя и не до конца) - это характеристика того, то рынок, будучи доселе неэффективным, ищет нового равновесия, ищет новой эффективности и рациональности. И в нашу задачу входит определить эту гипотезу новой эффективности, сформулировать парадигму того рационального рынка, куда стремится теперь Америка - а вместе с нею и весь мир.
 
  Итак, рассмотрим поведение рационального инвестора (частного или институционального), который формирует свой обобщенный модельный инвестиционный портфель из ценностей трех базовых типов, эмитированных в одной стране:
 
 * Государственные и окологосударственные обязательства
 * Корпоративные обязательства
 * Корпоративные акции
 
  Замечание 1. Мы не относим к инвестициям денежный беспроцентный вклад в банк в валюте страны, потому что в долгосрочной перспективе деньги являются активом с отрицательной доходностью (вследствие инфляции). Поэтому такой инвестиционный выбор нельзя считать рациональным. Деньги в предпосылке рационального выбора являются не инвестиционным ресурсом, а средством неотложных расчетов за товары. Они становятся инвестиционным ресурсом только тогда, когда приносят доход, будучи вложенными куда-то и приносящими доход как плату за отложенный спрос на них в расчетах.
 
  Замечание 2. На этом этапе моделирования мы не рассматриваем отдельно поведение инвестора, связанное с хеджированием своих инвестиционных рисков при помощи производных ценных бумаг. Это - тема отдельного исследования.
 
  В момент старта инвестиций (t=0) мы предполагаем, что инвестор вкладывает в обобщенный инвестиционный портфель денежный капитал, условно равный равный единице, в валюте той страны, где осуществляются инвестиции.
 
  Анализируя рациональный инвестиционный выбор, мы берем во внимание макроэкономическую обстановку, сложившуюся в выбранной стране на момент принятия инвестиционного решения. Что это за условия, будет видно из дальнейшего.
 
  Наша научная задача состоит в том, чтобы определить причинно-следственную связь рационального инвестиционного выбора, т.е. ответить на вопрос: какие внешние макроэкономические факторы в количественном и качественном отношении заставят рационального инвестора так или иначе (в той или иной долевой пропорции) формировать свой обобщенный инвестиционный портфель. Понимая эту причинную связь количественно и качественно, мы можем перейти к построению прогностических моделей. При этом мы не ждем, что поведение реального рынка будет стопроцентно точно вписываться в наш прогноз (мы вообще не верим в точные прогнозы). Мы прогнозируем не само поведение рынка, а рациональный тренд этого поведения, предполагая в то же время, что реальный рынок ближайших пяти лет будет асимптотически приближаться к этому тренду, а колебания рынка относительно тренда мы списываем на иррациональный инвестиционный выбор, вызванный неверной (ненаучной) оценкой новостей, слухов и рыночных алертов, в том числе макроэкономических.
 
  Заявленная выше группировка активов является оправданной, потому что обязательства, безотносительно того, какую природу они имеют (природу ценных бумаг или природу денежных депозитов), выражают расчет инвестора на известный фиксированный доход в будущем. Критерии кластеризации - это доходность инвестиций в активы, надежность эмитента активов и характер волатильности активов (табл. 7.1):
 
 
 Таблица 7.1. Укрупненная классификация фондовых инвестиций
 Тип реального актива Доходность реального актива Надежность реального актива (риск 1) Волатильность реального актива (риск 2) Гособязательства Низкая Высокая Низкая Корпоративные обязательства Низкая и средняя Средняя и низкая Низкая и средняя Корпоративные акции Средняя и высокая Средняя и низкая Высокая
  Надежность и волатильность - это две стороны риска, связанные с вложениями в активы. Если свести эти две меры в одну, то можно утверждать, что риск инвестиций в гособязательства является низким, в корпоративные обязательства - средним, а в корпоративные акции - высоким.
 
  Если рассматривать выделенные типы активов как модельные классы, то каждому из классов можно сопоставить фондовый индекс, имеющий форму индекса кумулятивной финальной доходности в валюте страны, как это объясняется в предыдущем разделе настоящей диссертационной работы. Также мы считаем, что дефолтные риски реальных активов в структуре модельного актива элиминируются, и главную долю в рисках занимает прежде всего синхронная волатильность курсовой цены реальных активов (в силу почти полной корреляции реальных активов внутри одного модельного актива).
 
  Ясно, что можно выстроить точечные оценки доходности и риска по этим индексам, исследуя исторические данные, пользуясь экспертными соображениями или прогностическими моделями (таблица 7.2). На этом этапе рассмотрения, для простоты, мы считаем получаемые оценки неразмытыми.
 
 
 Таблица 7.2. Исходные данные по модельным активам
 Тип актива Доходность актива Риск актива Вес актива в портфеле Гособязательства r1 ?1 x1 Корпоративные обязательства r2 ?2 x2 Корпоративные акции r3 ?3 x3
 Сумма весов в портфеле равна единице. В зависимости от типа выбора (консервативный, промежуточный, агрессивный) инвестор увеличивает или уменьшает долю акций в противовес облигациям.
 
  Замечание 3. На начало исследования нам не известны точечные проогнозные оценки доходности и риска активов (тогда бы не было смысла ставить и решать нашу задачу). Зато нам известны отношения порядка доходностей и рисков, которые в последующем будут нами включены в математическую модель.
 
  Замечание 4. Еще раз повторимся, что рациональное инвестирование предполагает рациональные оценки доходности и риска активов. Здесь и далее, если не оговаривается особо, мы говорим о рациональных оценках для принятия рациональных инвестиционных решений. Как получить эти рациональные оценки - об этом речь впереди.
 
  Разумеется, построенный обобщенный инвестиционный портфель является монотонным (в смысле [Nedosekin]). То есть мы знаем, что монотонное убывание доходности от актива к активу сопровождается в нашей модели соответствующим монотонным убыванием риска вложений. Монотонность портфеля - это свойство, которое делает его сбалансированным (равновесным) и отвечающим золотому правилу инвестирования, причем в формировании эффективной границы портфельного множества непременно участвуют все модельные активы, входящие в монотонный портфель.
 
  Поэтому мы утверждаем, что вложения одновременно в три выделенных актива делают инвестиционный выбор инвестора рациональным, безотносительно долей этих активов в портфеле. Это следует и из тех простых соображений, что все перечисленные активы органично дополняют друг друга, создавая полный диверсифицированный набор фондовых инструментов. В списке из трех модельных активов нет ни одного лишнего, потому что в пространстве рациональных значений "риск-доходность" эти активы образуют полное перекрытие. Другое дело, что реальные активы, наполняющие те или иные модельные компоненты портфеля, могут превосходно вытеснять друг друг друга с эффективной границы, и тогда присутствие "отсталых" реальных активов делает портфель немонотонным.
 
  В самом общем случае эффективная граница портфельного множества на модельных активах является вогнутой функцией без разрывов в координатах "риск-доходность". Если нанести на график, наряду с эффективной границей, изолинии двумерной функции полезности инвестиционного предпочтения ([Sharpe], рис. 7.1), имеющие с эффективной границей общую касательную, то каждая изолиния будет соответствовать определенному типу инвестиционного поведения. Агрессивный рациональный инвестор соответствует изолинии с меньшими углами наклона касательной, консервативный рациональный инвестор - с большими углами наклона (он требует в качестве платы за прирост риска большей доходности, нежели агрессивный инвестор).
 
 Естественно, напрашивается традиционная или размытая классификация инвестиционных предпочтений по виду эффективной границы. Простейший способ классификации таков. Обозначим ?min - риск левой точки эффективной границы, ?max - риск правой точки эффективной границы, и ? = (?max - ?min )/3. Тогда инвестиционный выбор может быть привязан к степени риска фондового портфеля следующим образом:
 
 * Консервативный выбор - при риске портфеля от ?min до ?min +?;
 * Промежуточный выбор - при риске портфеля от ?min + ? до ?min +2?;
 * Агрессивный выбор - при риске портфеля от ?min + 2? до ?max
 
 
 Рис. 7.1. Эффективная граница и изолинии функции полезности
 
  На рис. 7.1 представлена эффективная граница портфеля самого общего вида. Как мы далее покажем, для обобщенного инвестиционного портфеля в нашей постановке эффективная граница вырождается к виду, близкому прямой линии. Докажем это утверждение, воспользовавшись результатами теории монотонного портфеля [Nedosekin]. Поскольку наш обобщенный инвестиционный портфель монотонен, то существует отношение порядка для доходностей и рисков активов портфеля. Простейшие рыночные исследования дают нам такое отношение порядка:
 
  r3 >> r2 ? r1
  ?3 >> ?2 ? ?1 (7.1)
 
  Соотношение (4.29) является общемировым и справедливо для всех обобщенных классов фондовых инструментов во всех странах и во все времена. В нем выражена суть важнейшего отличия бумаг с фиксированным доходом от бумаг с нефиксированным доходом: раз доход по бумаге заранее неизвестен (что есть существенный риск), то за это следует заплатить существенным приростом доходности. При этом на фоне риска и доходности акций риск по государственным и корпоративным бумагам является малоразличимым. Это же справедливо и для доходностей активов.
 
  Еще раз оговоримся: мы здесь исследуем поведение модельных, а не реальных бумаг. Например, хорошо известно, что так называемые "мусорные облигации" могут приносить доход, сопоставимый с доходом по акциям. Однако доля торговли такими облигациями столь мала, что ее вес в индексе облигаций оказывается крайне низким и не производит нарушения условия (4.29).
 
  Чтобы продемонстрировать правильность (7.1) количественно, построим российский портфель, в котором нечеткие экспертные оценки параметров на перспективу 2002 года следующие (таблица 7.4):
 
 Таблица 7.3. Данные по российскому фондовому портфелю на 2002 г.
 Тип актива Доходность актива, % год в рублях Риск актива, % год в рублях Вес актива в портфеле, % Гособязательства (16,17,18) (1,2,3) 25 Корпоративные обязательства (20,21, 22) (2,4,6) 25 Корпоративные акции (40,60,80) (20,30,40) 50
 Корреляционная матрица активов, построенная как точечная оценка за два последних года обработки исторических данных, сведена в таблицу 7.4:
 
 
 Таблица 7.4. Корреляционная матрица российских фондовых активов
 Тип актива Гособязательства Корпоративные обязательства Корпоративные акции Гособязательства 1 0.96 0.26 Корпоративные обязательства 0.96 1 0.02 Корпоративные акции 0.26 0.02 1
 
  На рис. 7.2 представлен результат моделирования с момощью программы SBS Portfolio Optimization System (об этой программе мы пишем в гл. 10 книги):
 
 
 
 Рис. 7.2. Результат моделирования обобщенного российского инвестиционного портфеля
 
  Видно, что эффективная граница у нас - это полоса с почти прямолинейными границами, которую можно легко интерполировать прямой без существенной погрешности. Это свойство полосы было продемонстрировано на примере в гл. 5 настоящей работы: для обобщенного портфеля из двух активов (акции и облигации), в силу выполнения (7.1) эффективная граница асимптотически преобразуется к полосовому виду с прямыми верхней и нижней линиями, что описывается формулой:
 
  - (7.2)
 
 где rA - доходность по акциям, rB - доходность по облигациям, ?A - риск по акциям, rB - риск по облигациям, все указанные показатели - треугольные нечеткие числа.
 
  Поскольку доходность и риск государственных и корпоративных обязательств близки (по сравнению с тем же для акций), и корреляция этих обязательств близка к единице (по понятным причинам, ибо все эти обязательства обращаются на внутристрановом рынке, в едином макроэкономическом окружении), то все обязательства могут быть объединены в один супер-класс активов. И тогда выполняется (7.2), и утверждение о том, что наш обобщенный инвестиционный портфель имеет эффективную границу полосового вида с линейными границами, доказано.
 
  Из этого можно сделать сразу три очень важных вывода:
 
  Вывод 1. Поскольку государственные и корпоративные обязательства являются трудноразличимыми в обобщенном инвестиционном портфеле, то оптимальным решением будет сделать доли этих компонент в портфеле равными. Это рациональное требование избавит нас от эффекта "дурной оптимизации", когда в оптимальном портфеле корпоративные облигации вытесняют государственные именно из-за пресловутой трудноразличимости (см. рис. 7.2, где нижняя круговая диаграмма, соответствующая долевому распределению в оптимальном портфеле, исключает государственные облигации).
 
  Вывод 2. Приведем уравнение прямой (7.2) к каноническому виду:
 
  . (7.3)
 
 Слева в (7.3) - показатель, примерно равный проказателю Шарпа по портфелю (если бы в числителе учитывались не просто облигации, а только государственные облигации). Видим, что на всех участках эффективной границы инвестиционный выбор инвестора, безотносительно его окраски (консервативный, промежуточный, агрессивный) обладает одной и той же степенью экономической эффективности (которую примерно можно оценить показателем Шарпа для индекса акций). Т.е. плата за риск в виде приращения доходности начисляется равномерно, и невозможно добиться особых условий инвестирования с максимумом экономического эффекта. Вот, например, для границы рис. 7.1 такой максимум существует, и он ложится в диапазон промежуточного типа инвестиционного выбора; соответственно, появляется экономическая предпочтительность этого вида выбора перед другими. В нашем случае этого нет.
 
  Вывод 3. Выбор из двух модельных активов всегда оптимален и рационален. Это вытекает из монотонности обобщенного портфеля, потому что подмножество активов монотонного портфеля также образует монотонный портфель.
 
  Все вышеизложенное говорит нам о том, что задача рационального выбора сводится к задаче определения соотношения между акциями и облигациями, с одной стороны, и фондовым и нефондовым рынками - с другой. Если акции "перегреты", то необходимо постепенно избавляться от них в пользу облигаций. Если "перегреты" облигации (низкий доход к погашению, высокая цена), то нужно избавляться уже от облигаций. Возможен и вариант, когда с фондового рынка надо уходить, полностью или частично. Главный вопрос тот же самый: в какой пропорции и в связи с чем это делать? Ответ на этот вопрос дает принцип инвестиционного равновесия.
 
 
 7.2. Принцип инвестиционного равновесия
 
  Инвестиционное равновесие - это основа основ рационального инвестиционного выбора. Этот принцип берет свое начало в математической теории игр (в частности, равновесной игрой является игра с нулевой суммой [Neumann - Morgenstern]). Принцип равновесия является аналогом закона сохранения энергии и вещества. Если капиталу где-то плохо лежится, он потечет туда, где ему будет лучше. Если капиталу будет плохо везде в пределах заданной своей формы, он сменит форму.
 
  Например, текущий американский фондовый кризис - кризис переоценки - это поиск и достижение нового уровня равновесия. Капиталу неспокойно в перегретых акциях, и он бежит оттуда. Пытается пристроиться в облигации, но там его, по большому счету, никто не ждет. Условия государственных займов неинтересны, условия корпоративных займов ненадежны (все эти выводы - в пределах сложившейся конъюнктуры фондового рынка США). И что делать капиталу? Он продолжает свое бегство - либо за границу, мобилизуясь на счетах в европейских банках, при этом меняя валюту, либо понемногу оседает в менее ликвидных формах (драгметаллы, антиквариат, недвижимость итд).
 
  Равновесие - это равнопредпочтительность. С точки зрения инвестиционного выбора это - безразличие. Мы только что показали, что эффективная граница обобщенного инвестиционного портфеля имеет вид, близкий к линейному. Ни в одной точке границы не достигается экономическое преимущество (дополнительный выигрыш) по критерию Шарпа. Нет экономического преимущества - следовательно, в игре с рынком не выигрывает никто (сумма игры нулевая). Если инвестор вкладывается в перегретые акции, он проигрывает. Если в недооцененные - выигрывает. Но, когда все игроки действуют рационально, то дополнительного выигрыша нет ни у кого, потому что все игроки одинаково эффективно распределяют базовый источник дохода - валовый внутренний продукт страны, на уровне отраслей и корпораций, куда идет инвестирование. Соответственно, рациональному инвестору все равно, как вкладываться на рациональном рынке. И, при отсутствии дополнительных соображений, он просто 50% размещает в акциях, а 50% - в облигациях, позиционируя свой инвестиционный выбор как промежуточный (под дополнительными соображениями здесь понимается, например, пожилой возраст инвестора, склоняющий его быть более консервативным). Назовем выбор 50:50 контрольной портфельной точкой.
 
  Еще важные приложения принципа равновесия. Монотонный портфель равновесен, потому что он построен по золотому правилу инвестирования, а само это правило интерпретирует принцип равновесия как принцип разумной диверсификации. Безотносительно типа моего выбора, разумный инвестор "никогда не кладет все яйца в одну корзину". Как бы беззаветно он не любил рисковать, у него должны быть отложены средства на черный день. И наоборот: пребывая в одних облигациях, богатства не наживешь и на пенсию не заработаешь, поэтому приходится рисковать. А факт неполной корреляции индексов акций и облигаций свидетельствует о взаимном элиминировании рисков этих индексов в диверсифицированном портфеле.
 
  Отметим здесь же, что бывает иррациональная (неразумная) диверсификация. Антинаучная формула "следования за рынком", незыблемая вера в то, что рынок всегда прав, порождают эффект ошибочного балансирования по схеме Эбби Коэн (о чем речь шла выше) - когда вместо того, чтобы немедленно уходить с рынка акций (потому что обвал уже неминуем, и все макроэкономические факторы говорят за это), превращать акции в доллары, а доллары - в евро (тут уж не до диверсификации, когда рынок обрушивается), нас заставляют "балансироваться", т.е. нести убытки.
 
  Построим количественную модель принципа равновесия. Для этого скорректируем свой обобщенный инвестиционный портфель и сформируем его следующим образом:
 
 * Модельный класс акций (rA - доходность по акциям, ?A - риск по акциям, xА(t=0) = xА0 - стартовая доля актива акций в портфеле).
 * Модельный класс облигаций (rB - доходность по облигациям, rB - риск по облигациям, xВ(t=0) = xВ0 - стартовая доля актива облигаций в портфеле).
 * Фиктивный модельный класс нефондовых активов, характеризующийся только размером доли отзываемого капитала xN(t) из фондовых активов акций (А) и облигаций (В). Перовначально xN(t=0) = 0, т.е. по условиям моделирования предполагается, что инвестор сначала формирует свой фондовый портфель.
 
  Суть коррекции в том, что мы решили объединить все облигации, т.к. они трудноразличимы на фоне акций, а также предусмотрели возможность увода капитала инвестором из фондовых ценностей в нефондовые. Остается справедливым для всех случаев уравнение баланса долей:
 
  xА(t) + xВ(t) + xN(t) = 1, (7.4)
 
  А в контрольной портфельной точке выполняется
 
  xА(t) = xВ(t) = (1- xN(t) )/2. (7.5)
 
  Введем в модель три дополнительных экзогенных макроэкономических фактора:
 * доходность rI и риск ?I по индексу инфляции страновой валюты. Сразу отметим, что параметры доходности и риска здесь являются близкими к тому же для облигаций. Государственные облигации могут несколько отставать от инфляции, а корпоративные - опережать, но все это несопоставимо с параметрами доходности и риска акций;
 * доходность rGDP и риск ?GDP по индексу темпов роста валового внутреннего продукта (ВВП) региона, где осуществляются инвестиции;
 * доходность rV и риск ?V по индексу кросс-курса валюты региона, где проводятся инвестиции, по отношению к рублю.
 
  Также в ходе прогнозирования фондовых индексов будем непрерывно наблюдать и прогнозировать (на основе всей вышеизложенной исходной информации) индекс PE Ratio (образованный: в числителе - ценовым индексом акций, в знаменателе - чистой прибылью корпораций в расчете на одну осредненную акцию, а эту прибыль по темпам роста можно оценить через темп роста ВВП и уровень инфляции).
 
 
 
 Рис. 7.3. Инфляция в США с 1971 по 2002 гг
 
 Рис. 7.4. Рентабельность капитала в США с 1946 по 2002 г (по фактору PE Ratio)
 
  Применительно к условиям США индекс инфляции (оцениваемый по фактору текущей доходности, по данным [USA CPI]) приведен на рис. 7.3, а индекс PE Ratio приведен на рис. 7.4 (данные из [Luskin]).
 
  Прежде чем разрабатывать модели инвестиционного равновесия, зададимся качественным вопросом: существует ли в целом равновесие между инфляцией и рентабельностью капитала, и если оно нарушается, то с чем это связано?
 
  Директор Федеральной Резервной Системы США Алан Гринспен так высказался в 1996 году [Greenspan]: "Ясно, что длительная низкая инфляция подразумевает меньшую неопределенность относительно будущего, и меньшие премии за риск вызывают более высокие цены акций и иных доходных активов. Мы можем видеть это в обратном отношении PE Ratio к уровню инфляции, что наблюдалось в прошлом."
 
  Премия за риск в случае акций - это и есть уровень рентабельности капитала, который мы исследуем. Здесь Гринспен прав. Например, в эру стагфляции (1975 - 1982 гг) высокие темпы инфляции провоцировали низкие значения PE Ratio. Объясняется это тем, что государственные и корпоративные долговые обязательства всегда выравнивались по инфляции, несколько опережая ее - и тем самым создавали привлекательную инвестиционную альтернативу для акций (убедиться в этом можно, посмотрев исторические данные по государственным облигациям с однолетней длительностью (maturity) [USA treasures]). И в этом смысле рынок всегда искал инвестиционного равновесия.
 
  Но однажды (после 1995 года) равновесие теряется, и Гринспен предсказывает это в той же речи [Greenspan], продолжая начатое выше: "Но откуда мы знаем, когда иррационально ведущее себя избыточное богатство чрезмерно взинтит цены на активы, не настанет ли тогда черед неожиданным и продолжительным финансовым стрессам, как это имеет место в Японии все последнее десятилетие? И как мы учтем эти факторы в монетарной политике? Нас - правительственных банкиров - не должна касаться ситуация, если коллапс финансовых рынков не угрожает ослаблению реальной экономики, продукции, рабочим местам и ценовой стабильности". Многие усмотрели в этом высказывании Гриспена пророчество, и, по сути дела, это так и есть. Гринспен указывает на то, что существует море "шальных денег", которое не хочет считаться с макроэкономикой, и именно эти деньги, перегревая фондовые ценности, создают инвестиционный диспаритет.
 
  Единственное, чего не хочет брать в расчет Алан Гринспен - это социальные последствия, вызванные кризисом масштабной переоценки фондовых ценностей. Сжатие пенсионных капиталов вызывает у людей отчетливую тревогу, недоверие к фондовому рынку и желание его покинуть. Трещина в пенсионной системе США в состоянии вызвать далеко идущие последствия, вплоть до частичного свертывания добровольной составляющей этой системы. Это - подрыв корпоративного инвестиционного механизма, который может привести к существенному торможению темпов экономического роста и кардинальному ухудшению финансового состояния корпораций. Обратным образом это приводит к падению прибылей и - как следствие - к еще большему падению котировок. Так работает спираль сжатия корпоративного финансирования, коллапсирующая экономику.
 
  Рассмотрим простой оценочный показатель диспаритета фондовых инвестиций, который получается по формуле:
 
  A_N Score (t) = I(t) * PE Ratio (t), (7.6)
 
 где I(t) - уровень инфляции в долевых единицах. Также имеем ввиду, что выполняется
 
  rB(t) = I(t) + ?(t), (7.7)
 
 где ?(t) - уровень премии за риск (сегодня для условий США этот фактор колеблется в районе 1-5% годовых, в зависимости от типа обязательств).
 
  Показатель диспаритета приведен на рис. 7.5.
 
 
 Рис. 7.5. Показатель инвестиционного диспаритета (США)
 
  Из анализа исторических данных по рис. 7.3 - 7.5 видно, что позитивный диспаритет достигается, когда A_N Score (t) < 0.5 (это ситуация 1994 - 1997 гг, когда PE Ratio колеблется в диапазоне от 17 до 22 при инфляции 2.5-3% годовых). Ясно, что облигации неинтересны, а рентабельность капитала на уровне 5% годовых (плюс ожидаемый курсовой рост) не могут никого оставить равнодушным. Ждут притока капиталов, роста, и рост наступает. При этом "ралли" (т.е. устойчивая "бычья" игра) сохраняет волатильность индекса акций на уровне "до подъема".
 
  Равновесие достигается при 0.6 < A_N Score (t) < 0.7 ((это ситуация 1994 - 1997 гг и 1998 - 1999 гг , когда PE Ratio колеблется в диапазоне от 24 до 28 при инфляции 2.5-3.5% годовых)
 

<< Пред.           стр. 5 (из 9)           След. >>

Список литературы по разделу