Научная статья на тему 'Мировой кризис и эффективность финансовых рынков'

Мировой кризис и эффективность финансовых рынков Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
436
91
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Журнал
Финансы: теория и практика
Scopus
ВАК
RSCI
Область наук
Ключевые слова
ФИНАНСОВЫЙ КРИЗИС / ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ / ДЕНЕЖНЫЙ ПУЗЫРЬ / ИНДЕКСЫ РЫНКОВ ЦЕННЫХ БУМАГ / FINANCIAL CRISIS / FINANCIAL MARKET EFFICIENCY / MONETARY BUBBLE / STOCK MARKET INDEXES

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Жуков Павел Евгеньевич

В статье обосновано новое понятие меры эффективности финансовых рынков на основе корреляции рыночного индекса и ВВП. На основании статистических данных доказывается высокая эффективность российского рынка ценных бумаг и его зависимость от мировых финансовых индексов в период до кризиса и после. Показано, что зависимость индекса РТС от M2 соответствует модели М. Фридмана вначале растёт M2, затем, примерно через 1 мес., ВВП, а индекс РТС опережает ВВП на 3-4 мес. В опровержение тезиса Н. Рубини о денежном пузыре на фондовом рынке, показано, что инвесторы на мировых рынках следуют, в основном, модели САРМ.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Measure of financial market efficiency as maximal correlation of GDP and market index is proposed and argued. Its high measure of efficiency during the crisis and dependence on world financial indexes during the period before crisis and after are proved using the statistics of Russian index RTS. It is shown that dependence of an index of RTS from M2 corresponds to M. Friedmans model in the beginning grows M2, then, approximately in 1 month, gross national product, and RTS index advances gross national product for 3-4 months. In a refutation of the thesis of N. Rubini about a monetary bubble in stock market, it is shown that investors in the world markets follow, basically, model САРМ.

Текст научной работы на тему «Мировой кризис и эффективность финансовых рынков»

Ф АКТУАЛЬНАЯ ТЕМА

ВАК 08.00.10 П.Е. ЖУКОВ

к.э.н., доцент кафедры «Финансовый менеджмент» Финансового университета МИРОВОЙ КРИЗИС И ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФИНАНСОВЫХ РЫНКОВ

К вопросу о второй волне финансового кризиса

К концу 2009 г. финансовые рынки вышли из кризисного состояния и практически достигли докризисного уровня. При этом обозначилась тенденция к росту ВВП в США и Европе. Однако в феврале 2010 г. на финансовых рынках вновь возобладали «медвежьи» настроения и мы снова видим длительное падение биржевых индексов, хотя пока и не столь быстрое и глубокое, чтобы можно было говорить о второй волне кризиса.

Основными игроками на повышение в октябре - декабре 2009 г. стали наиболее информированные профессиональные инвесторы, а основу подъёма составили не государственные средства, а приток иностранных и российских частных средств, в том числе, ранее выведенных из России в США и Европу и вложенных в безрисковые активы [7].

Теория оптимального портфеля САРМ У. Шарпа [1] утверждает, что оптимальный портфель должен состоять из комбинации рискованных активов (акций и рискованных облигаций) и безрисковых активов (государственных облигаций США и других активов с рейтингом ААА+).

На практике, при краткосрочном горизонте инвестирования, к рискованным активам чаще всего относят только акции и облигации с рейтингом ВВВ и ВВ по шкале S&P (А, Ваа и Ва по шкале Moody S), а облигации с рейтингом А и выше считаются практически безрисковыми (хотя они не-

ожиданно могут стать рискованными в период кризиса из-за риска снижения рейтинга). К тому же, облигации с рейтингом ниже А редко бывают достаточно ликвидными для краткосрочных инвестиций. Таким образом, вопрос о выборе пропорций оптимального портфеля чаще всего сводится к выбору пропорций между портфелем акций и надёжных облигаций [8, 9].

В периоды падения рынка и роста волатиль-ности (то есть снижения ожидаемой доходности и увеличения риска индексного портфеля) лучшей стратегией формирования оптимального портфеля по У. Шарпу считается увеличение вложений в безрисковые активы и надёжные облигации, а в период подъёма рынка и снижения волатиль-ности (повышения ожидаемой доходности и снижения риска индексного портфеля) - увеличение доли рискованных активов - акций.

Многие зарубежные эксперты (Дж. Сорос) и некоторые российские эксперты инвестиционных компаний (например, «Тройка-Диалог») настаивают на том, что нас ожидает сценарий с двумя минимумами, при котором график ВВП будет иметь вид буквы Ж (два минимума), а не V (один минимум). Дж. Сорос [3] при этом отмечает, что финансовые рынки тяготеют вовсе не к равновесию (предположение, лежащее в основе теории портфеля Г. Марковича и У. Шарпа), а к образованию ценовых пузырей. Трудно оспаривать такое суждение Дж. Сороса, учитывая, что хедж-фонды активно участвуют в процессе создания пузырей, зарабатывая на этом высокую прибыль.

Один из наиболее авторитетных и популярных экономических экспертов, профессор университета Нью-Йорка Нуриэль Рубини (известный тем, что предсказывал мировой финансовый кризис ещё в 2006 г.) высказывает точку зрения, что инвесторы всего мира занимают доллары для приобретения активов (акций, сырья), что раздувает «огромные» пузыри, которые могут привести к образованию очередного финансового кризиса [6, 15]. Ещё в начале 2009 г. он полагал, что выход из кризиса будет иметь форму U (долгая стагнация и медленный выход из кризиса), а не W (вторая волна кризиса) и не V (быстрый подъём после спада).

В анализе рисков, приведённом в докладе Мирового экономического форума [10], вероятность сценария W оценивается примерно в 20%, с учётом разнообразных рисков, ведущих к этому сценарию. Сегодня наиболее важные риски - это риски суверенного долга таких стран, как Греция, Португалия, Испания и Италия (некоторые европейские журналисты уже окрестили это проблемой PIG - Португалии, Испании и Греции). Собственно, именно эти проблемы, последовавшие за проблемами облигаций Дубая, привели к падению рынков в январе-феврале 2010 г., равно как и к падению евро. Очевидно, что снижение рейтингов суверенного долга крупнейших стран ЕС уже привело к общему повышению уровня рисков [10].

Но значит ли это, что финансовые рынки доказали свою неэффективность в ходе финансового кризиса, и в какой мере для преодоления кризиса необходимо отказаться в отношении них от принципа «leissez fair» в пользу более строгого государственного регулирования? Насколько рынки сами способны определять истинную цену финансовых активов?

Основной постулат, лежащий в основе гипотезы эффективности рынков - о рациональном поведении участников рынка [2]. Он кажется самым очевидным (очевидно, что инвесторы действуют в своих интересах, исходя из имеющейся информации), но именно он подвергается наибольшему сомнению. Из этого постулата обычно выводится, что рынки стремятся к равновесию, что иногда формулируется в качестве отдельного постулата [1].

Особенно большие сомнения в эффективности финансовых рынков возникают в период финансового кризиса, который мы сегодня переживаем, поскольку в это время резко возрастает волатиль-ность рынков, проявляются эффекты биржевой паники и биржевой эйфории, а также склонность рынка к созданию ценовых пузырей. Многие [3, 6, 15] считают, что финансовые рынки России и всего мира настроены излишне оптимистично в отношении сроков преодоления последствий фи-

нансового кризиса и, следовательно, цены акций сегодня завышены в отношении их справедливых значений.

Соответственно, если бы финансовые рынки были столь склонны к иррациональному поведению и созданию пузырей, то, в целях преодоления финансового кризиса, следовало бы ужесточить политику государственного регулирования финансовых рынков и даже сделать это ужесточение постоянным элементом государственного регулирования.

В настоящей работе будет показано, что, несмотря на все скептические замечания и сомнения в эффективности финансовых рынков, они всё же демонстрируют эффективность в средней форме даже в условиях кризиса, а значит, меры их государственного регулирования ни в коем случае не должны нарушать этой эффективности, а наоборот, должны содействовать ей.

Цены на акции, риски и прибыли компаний

Рассмотрим следующий вопрос - если цена на некоторый финансовый актив является справедливой, то есть определяется приведённой стоимостью денежных потоков, создаваемых активом (что соответствует, как минимум, гипотезе эффективности в средней форме), то как это можно установить, исходя из статистических данных?

Как известно [6], существуют два основных подхода к определению стоимости собственного капитала методом дисконтированных денежных потоков - дисконтирование денежных потоков на собственный капитал с вычислением цены собственного капитала (обыкновенных акций) УЕ, либо дисконтирование денежных потоков на фирму и вычисление полной цены компании Ур, с последующим вычитанием цены долга (приведённой стоимости денежных потоков кредиторам).

Наиболее последовательным и обоснованным подходом к денежным потокам на капитал является формула дисконтирования дивидендов Виль-ямса, в соответствии с которой цена акции равна приведённой стоимости дивидендов за бесконечный период времени.

Уе = 2,=!,„ ^ / (1+*)' . (1)

У этой общеизвестной модели есть две почти неразрешимые проблемы: во-первых, сложно определить единый коэффициент дисконтирования * (теоретически для каждого года должен быть свой коэффициент к); во-вторых, невозможно определить дивиденды I за бесконечно удалённые периоды времени '. Обычно эти проблемы [4] «решают» так - в качестве к принимается требуемая доходность капитала, а неопределённость будущих потоков считается несущественной, ввиду

того, что при сходимости бесконечного ряда их вклад стремится к нулю. Однако, это хорошо только в теории.

Для практических целей обычно, с учётом ограниченности периода прогнозирования, эту модель используют в двухступенчатом виде - для оценки приведённого дохода от дивидендов на прогнозный период N лет используют формулу дисконтирования дивидендов, а для оценки цены акций в первый год постпрогнозного периода применяют какие-то иные оценки (формулу Гордона, либо какой-то вариант сравнительного анализа)

VE = Р0 = ^ / (1+*) + Р^ / (ШГ1, (2)

где Р^+1 - цена акций компании в первый год постпрогнозного периода.

Однако задача оценки Рьг+1 - цены акций компании в первый год постпрогнозного периода -ничуть не проще (и даже сложнее, в силу большей неопределённости) задачи оценки её сегодня. При этом очевидно, что постоянный рост прибыли компании в постпрогнозный период, заложенный в формулу Гордона, практически никогда не наблюдается на практике. Заметим также, что любая подобная модель исходит, по крайней мере, из определённости и постоянства дивидендной политики компании, что далеко не всегда верно. Кроме того, почему-то не обращают должного внимания на очевидный парадокс: дивиденды за прогнозируемый период времени отражают только текущую доходность инвестора, игнорируя капитальную доходность, которая чаще всего играет главную роль на практике. Как правило, в период бурного развития компания вообще не платит дивидендов, но её стоимость растёт, а в период стабилизации роста происходит ровно обратное.

Хорошо известный теоретический вывод этой формулы [1, 4, 5] позволяет обойти этот парадокс, поскольку при условии сходимости бесконечного ряда капитальный остаток Рьг+1 / (1+*)^ стремится к нулю. Парадокс возникает, если принять во внимание то, что бесконечный срок прогнозирования редко используется инвесторами, мнение которых и определяет цену компании на рынке. На практике чаще применяется альтернативный подход, основанный на рассмотрении деятельности компании, как одного инвестиционного проекта и в котором вместо дивидендов фигурируют чистые денежные потоки NCFt по операционной деятельности, а вместо цены акций компании Рт1 - общая стоимость компании VF т1, как терминальный денежный поток по завершении проекта. В этом подходе мы вычисляем полную стоимость фирмы, из которой ещё необходимо вычесть общий долг компании От1 (доля кредиторов),

то есть ^ N+1 = Р^1 +

VF = 2=1, N NCFt / (1+*) + VF N+1 / (1+кГ1, (3)

Данный подход, несомненно, ближе к практическому применению, чем модели дисконтирования дивидендов, но у него также есть ряд важных недостатков. Прежде всего, при анализе эффективности инвестиционных проектов денежный поток NCFt обычно определяется как чистый денежный поток по операционной деятельности, а все отрицательные денежные потоки по инвестиционной деятельности учитываются отдельно, как первоначальные инвестиции, хотя способы их отражения и учёта могут отличаться. Денежные потоки кредиторов (денежные потоки по финансовой деятельности) могут учитываться либо как внешние отрицательные денежные потоки (в этом случае при дисконтировании применяется требуемая доходность собственного капитала), либо могут частично учитываться в операционных денежных потоках (проценты), а частично в первоначальных инвестициях (в этом случае применяется дисконтирование по ЖАСС).

Аналогичное раздельное прогнозирование денежных потоков действующей компании (которые уже отражаются в отчётности) может быть неоднозначным и приводить к неверным результатам.

Более того, если следовать традиционному подходу (изложенному, в частности А. Дамодара-ном [5]) и включать в чистый денежный поток на капитал чистого сальдо внешних заимствований, то это фактически означает, что в каждый момент времени, когда осуществляются заимствования, заёмные средства трактуются как выгоды собственников компании, что неверно. Это противоречие снимается, если предположить, что компания поддерживает постоянное соотношение заёмных и собственных ресурсов, но такое предположение носит характер теоретического упрощения, поскольку на практике это соотношение не является постоянным.

Для целей определения справедливой стоимости компании предлагается применять подход, исходящий из чистой прибыли. При этом подходе делаются два важных допущения (в дальнейшем будет добавлено ещё одно).

1. Начисляемая амортизация в целом по компании адекватно отражает снижение стоимости основных активов и необходимый размер накоплений для их восстановления и поддержания производственных мощностей на действующем уровне выпуска.

2. Чистая прибыль компании отражает экономические выгоды акционеров (собственников), поскольку она максимально эффективно направляется на увеличение богатства акционеров либо через дивиденды (текущий доход), либо через

капитализацию (капитальный доход) путём реинвестирования в компанию, если эти реинвестиции более эффективны с точки зрения акционеров, чем выплата дивидендов.

Таким образом, стоимость акций компании может быть рассчитана как Eq - собственный капитал в настоящий момент (первоначальные инвестиции I0 собственников в компанию, как инвестиционный проект), плюс прирост этого капитала (NPV компании, как инвестиционного проекта). Прирост капитала будем рассчитывать как чистую прибыль за период E, за вычетом альтернативных издержек.

При этом альтернативные издержки включают в себя не только требуемую доходность денежных потоков, которая учитывается путём дисконтирования, но и требуемую доходность вложенного капитала At, которая учитывается путём вычитания из денежных потоков требуемой доходности вложенного капитала. Прирост капитала собственников представляет собой дисконтированную величину чистой прибыли за всё время существования компании (это совпадает с экономической добавленной стоимостью EVA).

Следовательно, можно записать для бесконечного периода времени:

VE = Eq + PV(EVA), (4)

где PV(EVA) = 2t=1,„(Et - At) / (1 + k)t может быть положительным, если компания приносит положительную экономическую добавленную стоимость, в противном случае PV(EVA) будет отрицательным. Заметим, что если альтернативные издержки на собственный капитал обычно оцениваются как At = Eq * к, то

/ (1 + к)1 = Eq и VE = / (1 + к). (5)

Однако, как уже отмечалось ранее, бесконечный характер этого ряда вряд ли является хорошей аппроксимацией оценки акционеров - инвестиционный горизонт инвесторов, как правило, ограничен, а даже если он и безграничен, невозможно прогнозировать прибыли компании на бесконечный период времени. В связи с этим предлагается ввести, наряду с понятием «инвестиционный горизонт», понятие «горизонт прогнозирования», соответствующий числу лет N, на который инвестор способен прогнозировать прибыли компании (а не её дивиденды!) и, соответственно, числу лет N, на основе которых инвестор определяет стоимость компании.

В этой модели устраняется зависимость от дивидендной политики компании, и справедливая стоимость акций оценивается как приведённая (путём дисконтирования) к настоящей дате чистая прибыль за будущие периоды деятельности ком-

пании в прогнозном периоде, плюс приведённая стоимость «терминального» денежного потока (прогнозируемые чистые активы компании на конец прогнозного периода):

VE = Et / (1 + к) + EqN / (1 + kf+ (6)

Применяя далее эту модель, отметим, что цена компании, определяемая по формуле (3), либо по формуле (6), будет зависеть от двух факторов:

- размеры прогнозируемых прибылей компании (линейная зависимость);

- коэффициент дисконтирования прибылей компании, зависящий от систематического и индивидуального рисков.

Таким образом, в условиях финансового кризиса цены финансовых активов снижаются по следующим трём причинам:

- снижаются прогнозируемые прибыли (и денежные потоки) компаний из-за снижения объёма потребительского рынка;

- снижаются прогнозируемые прибыли (и денежные потоки) компаний из-за снижения объёма рынка инвестиционных товаров и услуг в результате того, что инвестиционная активность населения и компаний падает;

- увеличиваются систематические и индивидуальные риски, что ведёт к повышению (снижению) коэффициента дисконтирования к.

При этом важно отметить, что цены компании линейно зависят от прибыли (6), либо денежных потоков (3), и нелинейно - от рисков, определяющих коэффициент дисконтирования прибылей (6), либо денежных потоков (3).

Корреляция, как мера эффективности финансовых рынков

Как известно, процентный рост прибыли АЕ/Е в определённых границах равен процентному росту выпуска AS/S , умноженному на общий леверидж DTL (произведение операционного ле-вериджа DOL = (EBIT + FC) / EBIT и финансового левериджа DFL = EBIT / (EBIT-In)).

Из этого следует, что чистая прибыль каждой отдельной компании квазилинейно зависит от её выпуска. Если доля стоимости комплектующих и работ в выпуске примерно постоянна, то чистая прибыль каждой отдельной компании будет квазилинейно зависеть также и от добавленной стоимости её выпуска продукции. Как было показано ранее, при заданном неизменном уровне рисков справедливая стоимость компании будет линейно зависеть от оценки её прибылей на прогнозируемый период. Следовательно, приходим к выводу, что при неизменном уровне макроэкономических рисков должна наблюдаться линейная зависимость между изменениями цены компании и изменения-

ми добавленной стоимости её продуктов и услуг.

Однако добавленная стоимость выпуска всех компаний страны (совместно с добавленной стоимостью объёма работ и услуг, производимых населением) составляет объём ВВП.

Предположим, что изменение добавленной стоимости всех публичных компаний, акции которых продаются на бирже, соответствует общему изменению добавленной стоимости в экономике в целом (хотя публичные компании производят менее половины ВВП, структура их выпуска должна примерно соответствовать структуре ВВП).

Следовательно, на макроэкономическом уровне, при условии постоянства макроэкономических рисков, должна существовать линейная зависимость между изменением ВВП за прогнозируемый период и изменением общей стоимости акций, торгуемых на бирже - биржевым индексом. Естественно, что при резком изменении риска (как это произошло в момент начала финансового кризиса осенью 2008 г.), риски резко возрастают и линейная зависимость нарушается. В целом можно утверждать, что в период кризиса действуют иные экономические закономерности, обусловленные иным уровнем экономических рисков, чем в докризисный период [8, 9].

При этом следует учитывать, что рыночный индекс является опережающим индикатором в отношении ВВП, то есть он должен положительно коррелировать со значениями ВВП, взятыми с определённым временным лагом, отражающим средний горизонт прогнозирования инвесторов.

Заметим также, что оценки инвесторов зависят от прогнозируемых значений ВВП в течении нескольких лет (длительного периода времени).

Теперь сделаем третье важное допущение, лежащее в основе предлагаемой модели.

3. Предположим, что инвесторы оценивают предполагаемые будущие значения ВВП, привязывая их к своему горизонту прогнозирования в виде ВВП( = ВВП0 (1+£) таким образом, что при неизменном темпе роста g все последующие значения линейно зависят от значения ВВП0, предполагаемого на горизонте прогнозирования. Собственно, это допущение означает, что мы переходим от линейной зависимости от вектора прогнозируемых значений ВВП в будущие моменты времени к зависимости от величины ВВП0 в настоящий период времени с ростом в виде (1 + g)t.

При этом темп роста g определяется оценками инвесторов того, в какой стадии экономического цикла находится экономика России и длительности этой стадии экономического цикла. Далее, отметим, что макроэкономические риски определяют коэффициенты дисконтирования (1 + к)', а (1 + g)í определяет рост прогнозируемых объёмов

рынка, а значит, можно определить скорректированный коэффициент дисконтирования к,, определяемый из условия (1 + g)í / (1 + к)' = 1 / (1 + к,)'.

Заметим, что из предположений 1 и 2 следует, что цена актива при неизменных систематических рисках будет линейно зависеть от вектора прибылей компании за прогнозируемый момент времени. Из предположения 3 следует, что рыночный индекс в целом должен линейно зависеть от скалярных (точечных) значений ВВП в будущие периоды времени, соответствующие прогнозированию инвесторов.

Эти три допущения позволяют дать следующие определения.

Определение 1. Мерой эффективности финансового рынка будем называть максимальный по возможным временным лагам коэффициент корреляции между изменением широкого рыночного индекса акций отдельной страны и изменением её ВВП (в определённый период относительной неизменности уровня макроэкономических рисков).

Определение 2. Средним горизонтом прогнозирования инвесторов будем называть временной лаг, при котором наблюдается максимальная корреляция изменения ВВП и рыночного индекса (в определённый период относительной неизменности уровня макроэкономических рисков).

Определение 3. Множество временных лагов, при которых наблюдаются высокие коэффициенты корреляции роста ВВП и биржевого индекса (соответствующие высокой зависимости) будем называть множеством характерных горизонтов прогнозирования инвесторов (в определённый период относительной неизменности уровня макроэкономических рисков).

Отметим, что понятие горизонта прогнозирования инвесторов по существу близко к понятию инвестиционного горизонта, но отличается тем, что оно связано не с инвестиционной политикой инвестора (как инвестиционный горизонт), а с возможностями инвестора по прогнозированию ситуации на рынке в период относительной неизменности уровня макроэкономических рисков. Естественно предположить, что при изменении этого уровня горизонт прогнозирования инвесторов также изменится.

Эффективность российского рынка ценных бумаг в докризисный и послекризисный периоды

Большинство современных исследований эффективности рынка проводится на основе поиска коинтеграционных зависимостей, в соответствии с теорией Клайва Грейнджера [11], иногда совместно с анализом систематических рисков, в соответствии с теорией Роберта Энгла [12, 13]. Однако

эти исследования (например, [14]) часто уходят от поиска экономических закономерностей, подменяя его статистическим анализом. Если бы весь поиск экономических закономерностей сводился к коинтеграционным связям, то экономика уступила бы место статистике. Думается, что это пока преждевременно.

В соответствии с изложенным выше подходом к определению эффективности российского рынка ценных бумаг, в кризисный и докризисный периоды действуют различные уровни рисков, и их необходимо анализировать раздельно. Более того, необходимо учитывать эффекты различий в уровне систематического риска и при анализе в обычные периоды.

В соответствии с этим подходом, автором была поставлена задача проверки степени зависимости индекса РТС от макроэкономических показателей раздельно в докризисный и посткризисный периоды с различными временными лагами. Эта задача была успешно решена аспирантом Ованесом Иса-акяном в его диссертационной работе «Многофакторный анализ российского рынка ценных бумаг» под научным руководством автора. В этой работе проводился корреляционный анализ взаимосвязей среднемесячных значений индекса РТС с важнейшими макроэкономическими показателями. Для периода кризиса оценка уровня значимости (вероятность ошибки первого типа) полученных результатов колеблется от 0,05 до 0,001, что означает уровень достоверности более 95% во всех случаях (вероятность наличия зависимости). Погрешность измерения коэффициентов корреляции также небольшая (менее 10% от полученных значений).

Рассмотрим важнейшие выводы, полученные в результате исследования зависимостей индекса РТС, мировых финансовых индексов и макроэкономических показателей России.

Первый и главный вывод - мера эффективности рынка ценных бумаг России оказалась весьма

высокой (0,7 для докризисного периода и 0,94 для кризисного периода). Таким образом, финансовый рынок России был и остаётся весьма эффективным в том смысле, что он заблаговременно прогнозирует уровень прибылей компаний. При этом эффективность наблюдается в отношении средних значений за месяц, что не исключает возможностей для краткосрочных спекуляций и арбитража и требует рассмотрения данных с учётом временного лага, поскольку показатели фондового рынка, как известно из экономической теории, являются опережающими в отношении ВВП.

Второй вывод - в период кризиса, в полном соответствии с изложенной теорией, характер зависимости резко изменился. Степень эффективности рынка ценных бумаг существенно повысилась - мера эффективности рынка достигла 0,94. Однако, в условиях высоких рисков, характерные горизонты прогнозирования инвесторов сузились до 2-3 мес.

Это говорит о том, что инвесторы, несмотря на все риски, связанные с кризисом, примерно за 23 месяца предвидят изменения выпуска (а значит, и прибыли) предприятий и практически не корректируют свои ожидания в момент выхода макроэкономической статистики (коэффициент корреляции для ВВП с лагом 0 месяцев равен -0,026). В кризисных условиях инвесторы вынуждены резко сокращать горизонт планирования: с долгосрочного, на краткосрочный (до одного квартала). Таким образом, можно сделать вывод о том, что даже в условиях кризиса, несмотря на крайне высокую волатильность, рынок акций России сохраняет достаточно высокую степень эффективности.

До кризиса (январь 2005 г. - сентябрь 2008 г.) мера эффективности также была высокой - выше 0,7, но множество инвестиционных горизонтов инвесторов было значительно более размытым (от 1 до 12 мес. и, возможно, более), что и обусловило меньшую меру эффективности рынка. Это объ-

Таблица 1

Коэффициент корреляции индекса РТС с макроэкономическими показателями, взятыми с временными лагами от 1 до 12 месяцев в период кризиса [16]

Лаг (мес.) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

ВВП -0,03 0,43 0,79 0,94 0,89 0,7 0,43 0,17 -0,06 -0,23 -0,33 -0,33 -0,24

Безработица 0,15 -0,41 -0,84 -0,95 -0,89 -0,75 -0,53 -0,29 -0,08 0,05 0,12 0,14 0,12

Инвестиции 0,74 0,44 0,09 -0,09 -0,39 -0,58 -0,67 -0,73 -0,74 -0,68 -0,61 -0,48 -0,24

Ден. масса М2 0,14 0,66 0,85 0,85 0,75 0,5 0,24 0,01 -0,19 -0,31 -0,30 -0,26 -0,13

Объём пр. пр-ва 0,23 0,48 0,64 0,7 0,47 0,25 0,01 -0,05 -0,18 -0,19 -0,15 -0,19 -0,18

Объём экспорта 0,53 0,82 0,88 0,77 0,46 0,15 -0,13 -0,34 -0,48 -0,49 -0,42 -0,34 -0,23

Таблица 2

Связь индекса РТС с ведущими мировыми индексами в период кризиса [16]

Индикатор Коэффициент корреляции Степень тесноты связи (по шкале Чеддока)

S&P 500 0,6967 заметная

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

NIKKEI 225 0,7096 высокая

DAX 0,9394 весьма высокая

FTSE 100 0,8044 высокая

BOVESPA 0,7770 высокая

SSEC 0,7324 высокая

BSE 30 0,8645 высокая

NYMEX CL 0,7239 высокая

CDS -0,3154 умеренная

ясняется тем, что в докризисный период инвесторы не слишком обеспокоены незначительными сезонными и иными колебаниями ВВП, поскольку уверены в общей возрастающей тенденции. В то же время, наличие связи говорит о том, что инвесторы на основании данных фундаментального анализа предвидят изменения выпуска значений макроэкономических показателей и реагируют на них заблаговременно, а далее постоянно корректируют свои ожидания в соответствии с макроэкономическими сигналами.

Весьма важными представляются и выводы, касающиеся связи индекса РТС с ведущими мировыми индексами (см. табл. 2). Высокие коэффициенты корреляции индекса РТС этим индексам (причём самые высокие значения 0,94 и 0,8 наблюдаются не с американскими, а с европейскими индексами БАХ и FTSE) говорят о том, что инвесторы не перекладывают средства с одного рынка на другой (в этом случае наблюдались бы отрицательные коэффициенты корреляции), а одновременно вкладывают средства в рискованные активы на всех рынках и одновременно выходят из рискованных активов на всех рынках.

Итак, третий важнейший вывод состоит в том, что инвесторы в период кризиса, в основном, руководствуются теорией САРМ и составляют квазиоптимальный (близкий по свойствам к оптимальному) портфель из части безрисковых или почти безрисковых облигаций, и другой части - диверсифицированного по эмитентам и странам рискованных активов (в первую очередь, акций и деривативов). При этом, в случае увеличения

систематических рисков, инвесторы пропорционально уменьшают долю рискованных активов по всему миру и повышают долю безрисковых активов.

Четвёртый важнейший вывод относится к связи индекса РТС и денежной массы (табл. 1). Существует гипотеза (в частности, выдвигаемая Н. Рубини [5]) о том, что рост на рынках акций в значительной мере спровоцирован увеличением денежной массы, которую банки, вместо кредитования реального сектора, направляют на финансовые рынки. Однако результаты нашего исследования (табл. 1) показывают, что хотя рост денежной массы и связан с ростом на рынках, эта связь опосредованная, поскольку характерные для посткризисного периода лаги между ростом денежной массы и ростом индекса РТС составляют 1-4 мес., при лагах 2-5 мес. между ростом индекса РТС и ВВП.

То есть, в полном соответствии с теорией Мил-тона Фридмана о связи между денежной массой и ВВП, вначале растёт денежная масса, затем (с задержкой в 1 мес.) начинает расти ВВП, а рост индекса РТС опережает рост денежной массы М2 на 1-4 мес. и рост ВВП - на 2-5 мес. Если бы рост денежной массы прямо приводил бы к росту индекса РТС, то при лаге 0 мес. корреляция была бы максимальной (а на самом деле она незначительна - всего лишь 0,14). Таким образом, гипотеза Н. Рубини о возникновении пузырей на финансовых рынках представляется несостоятельной, что имеет важное значение для макроэкономической политики.

ЛИТЕРАТУРА

1. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции. - М. : Инфра-М, 2006.

2. Экономическая теория / под ред. Дж. Итуэлла, М. Милгейта, П. Ньюмена. - М. : Инфра-М, 2004.

3. Сорос Дж. Будущее в форме буквы W // Ведомости, 16.01.2010.

4. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов. - М. : «Олимп-бизнес», 1997.

5. Дамодоран А. Инвестиционная оценка. - М. : Альпина Бизнес Букс, 2008.

6. Рубини Н. Монетарная политика ФРС приведет к тяжелому кризису во всем мире // Ведомости, 02.11.2009.

7. OECD. Экономический Обзор по Российской Федерации, 2009, www.oecd.org.

8. Жуков П.Е. Финансовый кризис в российской банковской системе и меры по его преодолению // Финансы, деньги, инвестиции, 2008. - № 4. - С. 20-22.

9. Жуков П.Е. Финансовый кризис и стагфляция в России. - Академия бюджета и казначейства Минфина России: Финансовый журнал, 2009. - № 1. - С. 35-42.

10. Global risks 2010. The global risk network report, A World Economic Forume report, 2010.

11. Granger C, HatanakaM. Spectral Analysis of Economic Time Series. Princeton University Press, 1964.

12. Granger C., Engl R. Cointegration and Error Correction: Representation, Estimation and Testing // Econometrica, 1987. - Vol. 55.

13. Granger C, Terasvirta T. Modelling Nonlinear Dynamic Relationships. Oxford University Press, 1993.

14. R.L.D'Ecclessia, Costtantini M. Comovements and correlations in international stock markets. The European Journal of Finance, v.12, 2006.

15. Rubini N. Financial Times, 16.12.2009.

16. Исаакян О.А. Многофакторный анализ российского рынка ценных бумаг. - Вестник Финансовой академии, 2010. - №4.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.