CC BY
69
ВЕСТНИК УДМУРТСКОГО УНИВЕРСИТЕТА
105
УДК 336.776 В.А. Родина
НАБЛЮДАЕМАЯ И НЕНАБЛЮДАЕМАЯ ЛИКВИДНОСТЬ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ АКЦИЙ
Предпринята попытка выявления явной (наблюдаемой) и неявной (ненаблюдаемой) ликвидности на российском рынке акций и оценки влияния ликвидности на формирование ожидаемой доходности по акции. Явная ликвидность аппроксимируется по двум проекциям: торговые издержки и торговая активность. Скрытая ликвидность закладывается в такой параметр как размер компании; предполагается, что чувствительность ожидаемой доходности к изменению состояния ликвидности прослеживается менее четко (имеет меньший коэффициент наклона) для эмитентов крупной рыночной капитализации. Полученные результаты по перекрестным данным со спецификацией регрессионной модели ex ante свидетельствуют в пользу состоятельности предположения об объясняющей способности ликвидности; вместе с тем показано, что направление влияния ликвидности на формирование ожидаемой доходности по акции отличается от теоретически обоснованных предположений.
Ключевые слова: явная ликвидность, неявная ликвидность, торговые издержки, торговая активность, эффект размера компании.
Одним из основных вопросов, лежащих в плоскости исследований ликвидности финансовых активов, является определение степени ассоциации ликвидности и ожидаемой доходности. В соответствии с теоретическими рассуждениями наличествует обратная связь между ликвидностью и ожидаемой доходностью: чем меньшую ликвидность имеет финансовый актив, тем большую ожидаемую доходность он предлагает. Требование большей ожидаемой доходности обосновано тем, что при прочих равных условиях управление позициями по неликвидным финансовым активам связано с вероятностью несвоевременного совершения сделок и с высокими транзакционными издержками. Следовательно, инвесторы закладывают в ожидаемую доходность дополнительно компенсацию рисков, относящихся к неликвидности финансового актива.
Одна из первых попыток формализации связи ликвидности и ожидаемой доходности - исследование Amihud и Mendelson, в котором была разработана теоретическая модель установления цены финансового актива на фондовом рынке (торговой площадке дилерского типа) в зависимости от ликвидности (под которой понималась величина явных и неявных транзакционных издержек, заложенных в спреде цен на покупку и продажу) [1]. Авторы вывели вогнутую функциональную зависимость ожидаемой доходности от ликвидности финансового актива. Эмпирическое тестирование на исторических данных торгов акциями на Нью-Йоркской фондовой бирже с годовой частотой подтвердило состоятельность теоретической модели наряду с тем, что существует эффект клиентской базы по длительности инвестиционной стратегии - неликвидные акции с высокой ожидаемой доходностью соответствуют предпочтениям долгосрочного инвестирования, поскольку на долгосрочном временном интервале транзакционные издержки становятся относительно невелики.
Существует ряд работ, в которых ликвидность ассоциируется с размером компании (эмитента финансового актива), в том числе в совместном формировании ожидаемой доходности. Размер компании, который для эмитентов на фондовом рынке определяется параметром рыночной капитализации, представляет определенный интерес для тестирования гипотез, поскольку выявлена его ассоциация со многими качественными и количественными характеристиками, важными с точки зрения принятия инвестиционных решений. Так, в исследованиях Ang et al. и Berryman показана связь между размером компании и вероятностью финансовой несостоятельности [4; 5]. В работах Titman et al. и Yue выявлена связь между размером компании и структурой компании [13; 14].
Что касается ассоциации ликвидности и размера компании, то она рассматривается в контексте так называемого эффекта размера (size effect) - обратного соотношения между размером компании и ожидаемой доходностью. Ликвидность предлагается в качестве возможного (частичного) объяснения такого эффекта, поскольку компании с большей рыночной капитализацией характеризуются более высокой ликвидностью, следовательно, и менее высокой ожидаемой доходностью. Работы Beedlers et al. и Amihud подтвердили наличие положительной корреляции между ликвидностью акций и рыночной капитализацией эмитентов на австралийском и американском рынках соответственно [2]. Вместе с тем в работе Anderson et al. не выявлена статистическая значимость ликвидности в объясне-
106 В.А. Родина
2014. Вып. 3 ЭКОНОМИКА И ПРАВО
нии эффекта размера [3]. Подобный вывод сделан и в работе Bollen et al., что «плоское» соотношение (flat relationship) между ликвидностью и размером компании не нивелирует обратную связь между размером компании и ожидаемой доходностью [6].
В рассмотрении вопроса ассоциации ликвидности и размера компании наиболее приемлемым представляется интерпретировать подобную ассоциацию как «поглощение» части объясняющей способности ликвидности размером компании в формировании ожидаемой доходности. Другими словами, риск неликвидности, возможно, интегрирован в риск инвестирования в компании малой рыночной капитализации. Менее приемлемым вариантом является полная аппроксимация ликвидности финансового актива рыночной капитализацией компании-эмитента, хотя теоретически для такой метрики ликвидности имеется обоснование, для эмпирического тестирования гипотезы рыночная капитализация редко бывает подходящей ввиду ограниченности вариаций в наблюдениях во времени (для тестирования гипотезы по пространственным наблюдениям рыночная капитализация более подходит).
Следовательно, ликвидность условно разбивается на две составляющие: фактическая (явная, наблюдаемая) ликвидность, рассчитываемая по одному или по совокупности имеющегося множества метрик ликвидности, и субъективно воспринимаемая (неявная, ненаблюдаемая) ликвидность, выражаемая в предпочтениях инвестирования в компании большой рыночной капитализации. В настоящем исследовании предпринята попытка выяснить, состоятельно ли предположение о существовании субъективно воспринимаемой ликвидности для акций российского фондового рынка.
В настоящем исследовании предложены две метрики наблюдаемой ликвидности для оценивания коэффициентов регрессионного уравнения: объем торгов и спред цен на покупку и продажу акций (bid-ask spread). Первая метрика относится к такой проекции ликвидности на фондовый рынок, как торговая активность, вторая - торговые издержки. Данные метрики ликвидности используются для тестирования базовой и дополнительной гипотез влияния ликвидности на формирование ожидаемой доходности.
Базовая гипотеза: повышение ликвидности акции (повышение объема торгов / понижение спре-да цен) ассоциируется с понижением ожидаемой доходности по акции.
Дополнительная гипотеза: для компаний крупной рыночной капитализации ожидаемая доходность менее чувствительна к изменению состояния ликвидности.
Другими словами, если параметр размера компании (частично) «поглощает» параметр ликвидности, то есть инвесторы субъективно воспринимают компании крупной рыночной капитализации как обладающие большей ликвидностью, то, очевидно, для компаний крупной рыночной капитализации изменения состояния ликвидности в меньшей степени влияют на ожидаемую доходность.
В настоящем исследовании используется регрессионная модель ANCOVA (Analysis of Covari-ance Model), включающая качественную переменную (dummy variable), которая позволяет осуществлять статистический контроль над дополнительной характеристикой количественной переменной. Качественная переменная Di равна 1, если компания принадлежит группе компаний крупной рыночной капитализации; так статистически контролируется поведение ликвидности именно для данной группы компаний. Поскольку в настоящем исследовании используются две метрики ликвидности, предложены две многофакторные модели со следующей спецификацией:
Ri,t = ai + a2Rt-i,i + азВ-и+ aSt-i,i + 05(St-i,i x Di) + s¡, Rit = pi + P2R-U + РзВ-1.,+ faSt-ii + p5(Vt-ii x Di) + er где Ri - доходность по акции i, Bi - коэффициент бета компании i (коэффициент систематического риска), Si - относительный спред цен на покупку и продажу по акции i, Vi - абсолютный объем торгов по акции i, si и di - ошибки регрессионного уравнения. Такая спецификация регрессионной модели указывает на три аспекта.
Во-первых, объясняющей способностью для поведения ожидаемой доходности по акции, возможно, обладают в дополнение к метрикам ликвидности доходность предшествующего периода и систематический риск. Доходность предшествующего периода, в случае отрицательного коэффициента регрессии, определяет возвратный ценовой тренд (price reversal), в случае положительного коэффициента регрессии - ценовой момент (price momentum). Коэффициент бета (систематический риск) определяет соответствие реалий фондового рынка в период времени t теоретической Модели рынка (Market Model) Портфельной теории через коэффициент наклона (а3, р3), обозначающий рыночную премию за риск, и коэффициент пересечения (а1, р1), обозначающий безрисковую ставку процента [8].
Наблюдаемая и ненаблюдаемая ликвидность на российском рынке акций
107
Во-вторых, в хронологическом отношении тестируемые гипотезы вида ex ante, то есть наблюдения по объясняемой переменной периода t, ассоциируются с наблюдениями по объясняющим переменным, сформированным в предшествующий период t-1. Гипотеза вида ex ante соответствует реалиям инвестиционной практики, когда инвестиционные решения по составу портфеля ценных бумаг принимаются исходя из оценки ожидаемой доходности портфеля ценных бумаг, сделанной на основе консолидированных данных предшествующего периода.
В-третьих, включение в регрессионную модель объясняющей переменной в мультипликативной форме (SjxDj, VjxDj) позволяет отследить, изменяется ли структура взаимосвязи ликвидности и ожидаемой доходности в зависимости от размера компании. Если предположить, что чувствительность ожидаемой доходности к изменению состояния ликвидности для компаний крупной рыночной капитализации меньше (ситуация сходящихся прямых, как показано на рис. 1), то регрессионный коэффициент мультипликативной объясняющей переменной будет иметь противоположное направление регрессионному коэффициенту ликвидности.
Рис. 1. Чувствительность доходности к изменению ликвидности (угол наклона) в зависимости
от размера компании
Следует подчеркнуть, что предложенные выше две регрессионные модели не являются альтернативными - они включают проекции ликвидности, которые дополняют друг друга и не всегда пересекаются.1 Следовательно, не предполагается, что результаты регрессионного анализа будут схожи для обоих регрессионных уравнений, хотя такое не исключено.
Исходными данными, формирующими наблюдения для регрессионных моделей, стали перекрестные данные по совокупному рынку акций 2013 г. (объясняемая переменная) и 2010-2012 гг. (объясняющие переменные) Московской биржи / ММВБ. Выборка, сформированная для оценки влияния явной и неявной ликвидности на доходность по акции, характеризуется значительной неоднородностью, включая все непрерывно торгуемые в 2010-2013 гг. акции, прошедшие фильтр по двум критериям:
1) имеется достаточное количество рыночных данных для формирования наблюдений, в том числе для выявления коэффициента бета в течение двухлетнего периода - по меньшей мере по 18 месяцам;
2) Состояние рыночной капитализации эмитента определяется только динамикой цены акции, то есть исключены эмитенты, которые в 2012 г. проводили дополнительную эмиссию / выкуп акций.
1 Хотя на зрелых фондовых рынках выделяются подвыборки финансовых активов, для которых справедливо синхронное улучшение ликвидности по двум метрикам; в целом объем торгов и спред цен на покупку и продажу не являются строго взаимно заменяемыми метриками ликвидности.
108_В.А. Родина_
2014. Вып. 3 ЭКОНОМИКА И ПРАВО
Подобный метод формирования выборки позволяет аппроксимировать совокупный рынок акций, не фокусируясь на отдельной его части (например, на акциях в составе фондовых индексов).
Таблица 1
Описательная статистика по выборке и по сформированным наблюдениям
А а min max
R2013, % -17,23 31,69 -80,90 77,68
R2012, % -3,65 30,18 -72,90 119,23
Beta* 0,81 0,50 -1,22 1,94
S** 2,80 3,67 0,05 18,59
V*** 65 771х106 320 203 х106 1 813х103 2 868 456х106
MC**** 164 766х106 508 856х106 166х106 3 803 387х106
Примечание: Количество акций в выборке - 113.
Среднее значение коэффициентов бета, рассчитанных в течение двухлетнего периода, предшествующего двум временным точкам - началу и концу 2012 г.
Средний по 2012 г. относительный спред цен на покупку и продажу на момент окончания торговой сессии.
Совокупный объем торгов в 2012 г.
Среднее значение рыночной капитализации, рассчитанной по двум временным точкам - началу и концу 2012 г.
Выборка была ранжирована в нисходящем порядке по рыночной капитализации. Максимальное соотношение эмитентов по рыночной капитализации в выборке составило почти 23 000 -3 803 386 582 514 руб. (ОАО «Газпром», GAZP) и 165 555 931 руб. (ОАО «УК "Арсагера"», ARSA). Принадлежность эмитента к компании крупной рыночной капитализации определена положительно ф = 1), если рыночная капитализация эмитента превышает 1 трлн руб. и (дополнительно включена компания ОАО «Сургутнефтегаз», SNGS), рыночная капитализация которой близка к 1 трлн руб. В группу компаний крупной рыночной капитализации включены восемь эмитентов, суммарная рыночная капитализация которых превышает таковую у остальных эмитентов почти в 2 раза (12,9 трлн руб. и 5,6 трлн руб. соответственно).
Результаты регрессионного анализа и их интерпретация
Ниже представлены результаты регрессионного анализа по двум регрессионным моделям, с включением в качестве прокси ликвидности оценки торговых издержек и торговой активности.2
Таблица 2
Результаты регрессионного анализа (торговые издержки)
Модель 1: использованы наблюдения 1-113
Зависимая переменная: Return 2013
Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
constant -1,4787 6,62273 -0,2233 0,82374
Return_2012 0,3881 0,08619 4,5028 0,00002 ***
Beta -12,354 6,62246 -1,8654 0,06483 *
Average_Spread -1,473 0,73566 -2,0022 0,04777 **
Average_Spread_Dummy 88,5754 80,9353 1,0944 0,27622
R-квадрат 0,25405
Испр. R-квадрат 0,22642
2 Учитывая, что перекрестные регрессии, в которых сведены вместе наблюдения по компаниям малой, средней и крупной рыночной капитализации, могут иметь непостоянные дисперсии случайной ошибки, была проведена коррекция на гетероскедастичность.
Наблюдаемая и ненаблюдаемая ликвидность на российском рынке акций 109
ЭКОНОМИКА И ПРАВО 2014. Вып. 3
Таблица 3
Результаты регрессионного анализа (торговая активность)
Модель 2: использованы наблюдения 1-113
Зависимая переменная: Return 2013
Коэффициент Ст. ошибка t-статистика P-значение
constant -17,575 3,98612 -4,4091 0,00002 ***
Return_2012 0,52422 0,0761 6,8888 <0,00001 ***
Beta 1,91952 3,72065 0,5159 0,60697
Total_Volume 0,0739х109 2,81E-11 2,5742 0,0114 **
Total_Volume_Dummy -0,0629х109 2,65E-11 -2,374 0,01936 **
R-квадрат 0,50671
Испр. R-квадрат 0,48844
Из табл. 2 и 3 видно, что коэффициент доходности предшествующего периода статистически значим на высоком уровне статистической значимости (а < 0,002 % для обоих случаев). Коэффициент доходности предшествующего периода с рассмотрением торговых издержек равен 0,4; с рассмотрением торговой активности чуть выше - 0,5. Положительные значения свидетельствуют в пользу преобладания ценового момента, а не возвратного ценового тренда на российском рынке акций в среднесрочной перспективе (на интервале в 1 год). Так, был выявлен статистически значимый ценовой момент на интервале в 100 дней и 1 год для американского фондового рынка [2]. В работе Li et al. выявлен статистически значимый возвратный ценовой тренд на интервале в 1 квартал для японского фондового рынка [11]. В настоящем исследовании интерпретацию положительного значения следует проводить с осторожностью, поскольку среднесрочная перспектива, скрывающая краткосрочные флуктуации, возможно, подводит данный регрессионный коэффициент под общий макроэкономический тренд посткризисного периода.
В отличие от коэффициента доходности коэффициент систематического риска (коэффициента бета) и коэффициент пересечения демонстрируют противоположную динамику для двух регрессионных моделей. При рассмотрении торговых издержек пересечение статистически не значимо, а наклон отрицателен и статистически значим (а = 6,5 %). При рассмотрении торговой активности пересечение отрицательно и статистически значимо (а = 0,002 %), а наклон статистически не значим. Отрицательное или «плоское» соотношение (flat relationship) между доходностью и коэффициентом бета, очевидно, не соответствует установкам теоретической Модели рынка (Market Model), в которой безрисковая ставка процента и ожидаемая премия за риск являются положительными. По мнению Hodoshima, подобное несоответствие объясняется тем, что теоретическая модель с положительными ожидаемыми значениями накладывается на тестируемые ретроспективные данные с отрицательными наблюдаемыми значениями [9]. Действительно, в 2013 г. акции в составе фондового индекса MICEX демонстрировали горизонтальный тренд и нулевую среднюю доходность, а на совокупном российском рынке акций наблюдался спад в среднем на 16,6 %.
Эмпирические исследования Pettengill, Grundy et al. показывают, что Модель рынка состоятельна, если тестируемые ретроспективные данные группируются в подвыборки в зависимости от значения премии за риск (Rm- Rf > 0 и Rm - Rf > 0) [7; 12]. Однако в настоящем исследовании данный подход не применяется ввиду того, что это повлекло бы отклонение от первоначальной установки на аппроксимацию совокупного рынка акций для тестирования гипотез.
Коэффициент ликвидности статистически значим для двух регрессионных уравнений (а < 5 % для обоих случаев); это означает, что обе проекции ликвидности, торговые издержки и торговая активность влияют на формирование ожидаемой доходности. Однако направления влияния регрессионных коэффициентов противоположны первоначальным предположениям, изложенным выше. Регрессионный коэффициент модели 1 а4 = -1,47 интерпретируется как понижение доходности в среднем на 1,5 % при увеличении относительного спреда на 1 %. Регрессионный коэффициент модели 2 р4 = 0,07х109 интерпретируется как повышение доходности в среднем на 0,07х109 при увеличении объема торгов на 1 руб. Таким образом, улучшение состояния ликвидности (понижение торговых издержек / повышение объема торгов) на российском рынке акций ассоциируется с улучшением до-
110_В.А. Родина_
2014. Вып. 3 ЭКОНОМИКА И ПРАВО
ходности по акции. Данные эмпирические результаты, очевидно, не соответствуют логике формирования ожидаемой доходности по финансовому активу, включающей требование дополнительной премии за риск неликвидности.
1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0
* б>е
о-
Г
О^ О"
/
Рис. 2. Горизонтальный тренд фондового индекса М1СЕХ, 2013 г. (по данным торгов с сайта Московской биржи www.moex.com)
Оценка эмпирических результатов тестирования дополнительной гипотезы (чувствительность ожидаемой доходности к изменению состояния ликвидности в зависимости от размера компаний) выявляет, что для такой проекции ликвидности как торговая активность предположение об изменении структуры взаимосвязей ожидаемой доходности и ликвидности для компаний крупной рыночной капитализации является состоятельным. Для семи эмитентов с наибольшей рыночной капитализацией по тестируемой выборке увеличение объема торгов на 1 руб. в среднем ассоциируется с увеличением доходности на 0,01 х109, что меньше среднего значения по выборке в 7,6 раз.
На российском рынке акций действуют устойчивые взаимосвязи ожидаемой доходности и ликвидности, то есть ликвидность участвует в формировании премии за риск. Вместе с тем, направление этих связей таково, что улучшение состояния ликвидности, вопреки логике формирования компенсации за риск неликвидности, ассоциируется с улучшением доходности по акции. Подобные наблюдения, выявленные на синхронных данных, подтвердили бы выводы исследования Кг^ег об обратимости причинно-следственных связей в процессе ценообразования на рынках финансовых активов с ас-симетричной информацией (акции, опционы на акции, корпоративные облигации) [1о]. Имеется в виду, что нередко детерминирующим фактором в принятии инвестиционных решений является наблюдаемая доходность по финансовому активу. Ориентация инвесторов исключительно на данный параметр, получившая название «чрезмерный оптимизм» (оуегсоп1Мепсе), способствует улучшению состояния ликвидности. Однако спецификация регрессионных моделей в настоящем исследовании не вполне позволяет применить подобное объяснение, поскольку на последовательных данных обратить причинно-следственные связи, строго говоря, невозможно.
По такой проекции ликвидности как торговая активность параметр размера компании интегрирует влияние ликвидности на формирование доходности по акции - для компаний крупной рыночной капитализации взаимосвязь между ликвидностью и ожидаемой доходностью является более сглаженной (оставаясь вместе с тем статистически значимой). Учитывая, что направление коэффициента ликвидности противоположно ожидаемому направлению, не исключено, что коэффициент мультипликативной объясняющей переменной свидетельствует в пользу существования корректирующих тенденций в сегменте компаний крупной рыночной капитализации.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Amihud Y., Mendelson H. Asset Pricing and the Bid-Ask Spread // Journal of Financial Economics. 1986. No. 17. P. 223-249.
Наблюдаемая и ненаблюдаемая ликвидность на российском рынке акций
111
2. Amihud Y. Illiquidity and Stock Returns: Cross-section and Time-series Effects // Journal of Financial Markets. 2002. No. 5. P. 31-56.
3. Anderson D., Clarkson P., Moran S. The Association Between Information, Liquidity and Two Stock Market Anomalies: the Size Effect and Seasonalities in Equity Returns // Accounting Research Journal. 1997. No. 10. P. 6-19.
4. Ang J., McConnel J. The Administrative Cost of Corporate Bankruptcy: a Note // Journal of Finance. 1982. No. 37. P. 219-26.
5. Berryman J. Small Business Uniqueness and the Theory of Financial Management// Journal of Small Business Finance. 1982. No. 25. P. 43-59.
6. Bollen B., Clayton L., Dempsey M., Veeraraghavan M. Are Company Size and Stock Beta, Liquidity and Idiosyncratic Volatility Related to Stock Returns? Australian Evidence // Investment Management and Financial Innovations. 2008. No. 5 (4). P.143-156.
7. Grundy K., Malkiel B. Reports of Beta's Death Have Been Greatly Exaggerated // Journal of Portfolio Management. 1996. No. 22 (3). P. 36-44.
8. Harrington D. Modern Portfolio Theory and the Capital Asset Pricing Model: A User's Guide. Prentice Hall, Englewood Cliffs, 1983.
9. Hodoshima J., Garza-Gomez X., Kunimura M. Cross-sectional Regression Analysis of Return and Beta in Japan // Journal of Economics and Business. 2000. No. 52. P. 515-533.
10. Kruger S. 2013. Disagreement and Liquidity. Harvard University. URL: http://scholar.harvard.edu/skruger/publica-tions/disagreement-and-liquidity.
11. Li B., Sun Q., Wang C. Liquidity, Liquidity Risk and Stock Returns: Evidence from Japan // European Financial Management. 2011. No. 20 (1). P. 126-151.
12. Pettengill G., Sundaram S., Mathur I. The Conditional Relation Between Beta and Returns // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1995. No. 30 (1). P. 101-116.
13. Titman S., Wessels R. The Determinants of Capital Structure Choice // Journal of Finance. 1988. No. 43. P. 1-19.
14. Yue H.Y. Determinants of Corporate Capital Structure Under Different Debt Maturities // International Research Journal of Finance and Economics. 2011. No. 66. P. 99-106.
Поступила в редакцию 05.05.14
V.A. Rodina
EXPLICIT AND IMPLICIT LIQUIDITY IN THE RUSSIAN STOCK MARKET
The present study attempts to identify explicit and implicit liquidity in the Russian stock market and to assess its impact on a stock's expected returns. Explicit liquidity is approximated along two projections which are trading costs and trading activity. Implicit liquidity is seen as embedded in such a parameter as a company's size. It is assumed that the sensitivity of expected returns to changes in the state of liquidity is lower (has a lower coefficient of slope of regression) for large caps. The results obtained for an ex ante cross-sectional regression model evidence in favor of explanatory power of liquidity. However, the direction of its impact on a stock's expected returns is diametrically opposite to the one suggested by the theory.
Keywords: explicit liquidity, implicit liquidity, trading costs, trading activity, company size effect.
Родина Виктория Алексеевна, аспирант кафедры Фондового рынка и рынка инвестиций факультета экономики, аналитик Лаборатории анализа финансовых рынков
Национальный исследовательский университет -Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) 119049, Россия, г. Москва, ул. Шаболовка, 26, (корп. 3) E-mail: victoriarodina@gmail.com
Rodina V.A., postgraduate student in Department of Finance of Faculty of Economics, analyst in Laboratory of Financial Markets Analysis
National Research University -Higher School of Economics (NRU-HSE) 119049, Russia, Moscow, Shabolovka st., 26/3 E-mail: victoriarodina@gmail.com
