CC BY
90
Фондовый рынок
оптимальные стратегии портфельных инвесторов
и.п. геращенко,
кандидат физико-математических наук, доцент омского государственного университета
В последнее время усилился интерес со стороны частных инвесторов к российскому фондовому рынку. В условиях повышенной неопределенности, свойственной всем финансовым рынкам, особое значение для поддержания стабильной инвестиционной активности приобретает использование современных технологий снижения совокупного инвестиционного риска. Это достигается за счет диверсификации вложений, рационального формирования портфеля ценных бумаг.
Следует отметить, что целью портфельных финансовых инвестиций является вложение средств инвесторов в ценные бумаги наиболее прибыльно работающих предприятий. Рассматривая вопрос о создании портфеля, инвестор должен определить для себя параметры, которыми он будет руководствоваться: необходимо выбрать оптимальный тип портфеля, оценить приемлемое для себя сочетание риска и доходности портфеля, определить удельный вес ценных бумаг с различными уровнями риска и доходности, определить первоначальный состав портфеля, выбрать схему дальнейшего управления портфелем.
Выбор стратегии и методов управления ценными бумагами производится каждым портфельным инвестором индивидуально. При этом существуют две основные формы управления портфелем ценных бумаг: активная и пассивная. Пассивная форма управления состоит в создании хорошо диверсифицированного портфеля с заранее определенным уровнем риска и продолжительным сохранением портфеля в неизменном состоянии. Методами пассивного управления являются: диверсификация; индексный метод; сохранение портфеля. Сущность активной формы управления состоит в постоянной работе с портфелем ценных бумаг. Базовыми характеристиками активного управления являются:
выбор определенных ценных бумаг; определение сроков покупки или продажи ценных бумаг; постоянная ротация ценных бумаг в портфеле.
Кроме этого, при формировании инвестиционного портфеля необходимо учитывать ряд негативных моментов, присущих российскому рынку ценных бумаг: низкий уровень развития общей конъюнктуры рынка, небольшой комплекс инвестиционно привлекательных экспортно ориентированных предприятий, высокий уровень монополизации рынка ценных бумаг. При выборе модели управления портфелем ценных бумаг, по мнению М. А. Лимитовского и С. Ф. Нуреева [1], необходимо учитывать и степень эффективности фондового рынка.
определение эффективности рынка. Гипотеза эффективности фондового рынка постоянно находится центре внимания [1 — 3]. В теории финансового анализа фондового рынка данная гипотеза рассматривается в трех проявлениях: сильная, квазисильная и слабая.
Гипотеза эффективности фондового рынка в своей сильной интерпретации означает, что рынок ведет себя «рационально» [4], т. е. мгновенно производится коррекция цен на изменение внешних условий, цены становятся опять «справедливыми», не оставляя участникам рынка чисто спекулятивных возможностей получения прибыли только за счет разницы в ценах. Следовательно, никто не в состоянии использовать информацию для получения систематического выигрыша, любая подобная информация уже отражена в ценах и тем самым не имеет дальнейшей ценности.
Формулировка гипотезы эффективности рынка в квазисильной интерпретации говорит, что в ценах отражается только вся общедоступная информация, и у участников рынка появляются до-
полнительные возможности увеличить доходность портфельных инвестиций за счет использования дополнительной информации.
Слабая форма эффективного рынка — рынок, на котором стоимость ценных бумаг отражает всю информацию о прошлых ценах. Именно эта гипотеза чаще всего тестируется на практике, если отвергается гипотеза о слабой форме, рынок признается неэффективным.
Таким образом, эффективность рынков в так называемой сильной форме сдерживает возможность получения избыточных доходов, так как приводит к тому, что применение методов активного управления портфелем, технического, фундаментального анализа превращается в пустую трату времени. С этой точки зрения, наилучшим состоянием финансового рынка для портфельного инвестора является слабая форма эффективности, позволяющая применять современные управленческие технологии и вместе с тем создающая ценовые иррациональности, на которых можно «делать деньги». Поэтому очевидно, что проблема уровня эффективности рынка является одной из ключевых для практики управления портфелем, ибо «иррациональность» как раз и позволяет реализовать концепцию активного менеджмента — получение дохода, не связанного с поведением рынка в целом.
Исключительная важность указанной характеристики объясняет интерес к данной проблеме российских исследователей. Наиболее часто используемые методы исследования эффективности фондового рынка можно разделить на две основные группы [2]. К первой группе относятся методы, базирующиеся на исследовании автокорреляции в характере изменения цен активов. Альтернативным подходом в этой же группе методов является построение авторегрессионного уравнения прогнозирования цены фондового инструмента. Если уравнение регрессии оказывается статистически незначимым, то делается вывод об эффективности фондового рынка. Ко второй группе относятся методы непараметрической статистики. В зависимости от того, возрастает или снижается по сравнению с предыдущим значением цена актива, делается вывод о наличии или отсутствии элемента случайности в изменениях цен.
На основе указанных методов проверим гипотезу эффективности российского фондового рынка за период с 1995 по 2006 г.. В качестве объекта исследования выбрана площадка РТС.
В первую очередь рассматривалась значимость авторегрессионных уравнений значений индек-
са РТС и некоторых цен корпоративных акций, наиболее ликвидных на российском рынке. Авторегрессионные уравнения строились для самих значений, их первых приростов и их доходностей. В расчет брались ежедневные значения индекса и цен акций.
Анализ авторегрессионных уравнений показал, что регрессионные уравнения, построенные для значений индексов и цен акций, являются статистически значимыми, а регрессионные уравнения для их первых приростов и доходностей статистически незначимыми, причем коэффициент детерминации авторегрессионных моделей доходностей индекса РТС увеличился с 9 — 16 % в 1995 — 2004 гг. до 51,9 % за 2005 г. и 46,1 % за 2006 г. Следовательно, если анализ авторегрессионных моделей и говорит в пользу гипотезы эффективного рынка, то только его слабой формы.
Расчет коэффициента автокорреляции проводился на основе коэффициента Дарбина-Уот-сона, полученного на остатках статистически значимой авторегрессионной модели значений индекса РТС и статистически незначимой авторегрессионной модели доходности индекса РТС (см. табл.). Значимая положительная или отрицательная автокорреляция свидетельствует о наличии в динамике индекса тренда, являющегося результатом постепенного установления новых равновесных цен после поступления неожиданной для инвесторов информации.
Нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции временного ряда принимается при значениях статистики Дарбина-Уотсона, лежащих в интервале от 1,8 до 2,2. Исходя из данных таблицы, видно, что все рассчитанные значения статистики Дар-бина-Уотсона попадают в этот интервал. Поэтому можно говорить о том, что автокорреляция между остатками индекса РТС и доходности индекса РТС отсутствует, т. е. приращения фондового индекса случайны во времени. Следовательно, российский рынок ценных бумаг, по всей видимости, обладает слабой формой эффективности.
Проверим этот результат, применив методы непараметрической статистики. Для каждого года вычислим значение Z-статистики [1]. Расчеты проведены как для значений индексов РТС так и для доходности индекса РТС ^2). Результаты вычисления представлены в таблице
При больших выборках распределение переменной Zв целом соответствует нормальному, и при уровне значимости 1 % критические значения распределения равны 2,58. Следовательно, если рас-
Показатели автокорреляции (О) и непараметрической статистики (X)
год 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
Л 1,87 2,02 2,01 1,97 1,93 2 1,97 1,97 1,96 1,98 1,95 1,97
»2 1,91 1,94 2 1,92 1,95 1,91 1,95 1,96 1,94 1,98 2 1,99
21 -1,89 -3,04 -6,12 -3,52 -4,07 -3,62 -4,36 -3 -1,85 -3,82 -5,88 -5,66
22 2,3 1,28 -1,24 2,47 2,4 4,57 3,73 3,68 2,16 1,91 0,13 1,87
считанные значения 2 попадают внутрь полосы от — 2,58 до +2,58, то нулевая гипотеза о случайности изменения значений принимается. В нашем случае при анализе значений самих индексов гипотеза о случайности знака приростов практически всегда отвергается. В случае анализа доходностей индекса РТС гипотеза принимается с 1995 по 1999 г. и с 2003 по 2006 г. В период же с 2000 по 2002 г. наблюдается неслучайная зависимость знака приростов доход-ностей индекса РТС.
Непараметрический метод определения эффективности рынка показывает, что гипотеза эффективности рынка выполняется не всегда, в период с 2000 по 2002 г. рынок ценных бумаг можно признать неэффективным, но последние тенденции свидетельствуют о наличии слабой формы эффективности на российском фондовом рынке.
Аналогичный анализ был проведен и для наиболее ликвидных акций российских компаний. Расчеты показывают, что данные по значениям индекса РТС совпадают с данными, полученными по значениям цен данных акций. Авторегрессионные уравнения на доходностях акций являются незначимыми, автокорреляция не показывает зависимости доходностей от времени, показатели непараметрической статистики не превышают критических, начиная в основном с 2003 г.
Следовательно, обобщая проведенный анализ эффективности рынка, можно отметить, что, начиная с 2003 г., российский рынок обладает слабой степенью эффективности.
Формирование оптимальных портфелей. Низкая степень эффективности российского фондового рынка позволяет выбрать оптимальные стратегии портфельных финансовых инвестиций. Наличие ценовых иррациональностей, арбитражных ситуаций, недооценка активов, сопутствующая слабоэффективному рынку, свидетельствует в пользу активной формы управления портфельными финансовыми инвестициями. Автор предлагает разбить стратегию активного управления на три типа: консервативно активная, умеренно активная и агрессивно активная.
Первая стратегия основана на предположении, что эффективность рынка постоянно растет вместе с экономической стабилизацией. Инвесторы, действующие исходя из данной стратегии, составляют портфель из перспективных акций, имеющих долгосрочную ценовую иррациональность, и держат их в портфеле, дожидаясь роста курсовой стоимости. Перспективность акций определяется исходя из технического анализа. Инвестор может менять структуру портфеля, но это может происходить не чаще трех — четырех раз в год.
Вторая стратегия основывается на краткосрочных прогнозах, в нашем случае в качестве периода упреждения выбран один месяц и одна неделя. Придерживаясь ее, инвестор пытается спрогнозировать объем потока инвестиций и уловить рыночную устойчивость, которая служит индикатором данного вида ценных бумаг. Для таких инвесторов по-прежнему основным объектом вложения капитала остаются «голубые фишки» и наиболее ликвидные акции второго эшелона. Именно они подвержены наиболее заметным колебаниям цен и обладают достаточно перспективной ликвидностью и доходностью.
Однако максимальную прибыль можно получить, используя третью стратегию — «поимки ликвидности». При продвижении акций вверх по уровню ликвидности все более высокая премия за ликвидность ценных бумаг входит в их цену. Поэтому ключевой проблемой является поиск акционерных компаний, находящихся на стадии превращения в наиболее ликвидные. Инвесторы, делающие ставку на рост ликвидности, стремятся опередить конъюнктуру рынка, находя предприятия, акции которых относительно недооценены. В каждой отрасли всегда найдутся предприятия с невысокой стоимостью капитала, но имеющие благоприятные возможности для реализации своей продукции и получения прибыли, а также располагающие сильной командой руководителей. Агрессивно-активную стратегию управления портфелем могут эффективно использовать на практике только профессиональные инвесторы, имеющие большой опыт работы на фондовом рынке.
50
финансы и кредит
Проанализируем возможности использования умеренно активной стратегии управления портфелем с помощью прогнозирования цен на акции, используя авторегрессиионные модели, трендовые модели временных рядов и модель Бокса-Дженкин-са. При формировании портфеля, построенного на основе умеренно-активной стратегии, использовалась модель Марковица максимальной доходности. Прогноз строился на значениях предшествующего периоду упреждения двухмесячному диапазону цен наиболее ликвидных акций площадки РТС. При формировании портфелей учитывались только акции, по которым прогнозировался прирост цен. Формирование портфелей проводилось один раз в месяц при месячном периоде упреждения, и один раз в неделю при недельном периоде упреждения. Годовая доходность портфеля рассчитывалась на основе фактических данных с учетом структуры сформированных портфелей.
Анализ доходностей портфелей, сформированных на основе данных 2006 г., показывает, что в случае прогнозирования с периодом упреждения один месяц по авторегрессионным моделям годовая доходность портфеля составила 28,21 %, по трендовым моделям — 12,12 %, по модели Бокса Дженкинса — 24,71 %. При прогнозировании с недельным периодом упреждения годовая доходность составила по авторегрессионным моделям — 44,52 %, по трендовым моделям временных рядов — 18,24 %, по модели Бокса-Дженкинса — 39,45 %.
Анализ полученных результатов свидетельствует в пользу авторегрессионных моделей и скользящего прогнозирования цен акций с недельным периодом, качество прогноза в этом случае выше по отношению к другим моделям и методам.
Таким образом, наличие слабой эффективности российского фондового рынка свидетельствует о преимуществе активной формы управления портфельными финансовыми инвестициями. Анализ возможностей умеренно активной стратегии управления портфелем, полученных на наиболее ликвидных акциях площадки РТС, позволяет сформулировать следующие требования к инвестиционному портфелю: краткосрочный настрой инвестиционного финансирования; регулярная реструктуризация инвестиционного портфеля с применением всего комплекса инструментального анализа; поиск наилучшей модели прогнозирования цен активов; присутствие компенсационных механизмов на случай кризисных тенденций; постоянный мониторинг общей ситуации на рынке и возможность быстрой реструктуризации портфеля. Как следствие — высокие требования к ликвидности портфеля ценных бумаг.
Литература
1. Лимитовский М. А, Нуреев С. Ф. Тестирование эффективности российских фондовых рынков и адекватность технологий активного управления портфелем // Корпоративный финансовый менеджмент. 2006. № 1. С. 25 — 35.
2. Наливайский В., Иванченко И. Исследование степени эффективности российского фондового рынка // РЦБ. 2004. № 15. С. 46 - 48.
3. Нилов И. Основной принцип ценообразования на фондовом рынке // РЦБ. 2006. № 3. С. 28 - 34.
4. О'Брайен Дж, Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. М.: Дело Лтд, 1995. С. 111 - 128.
НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЙ к —™ ИНФОРМАЦИОННО- LJIЧ И.1
АНАЛИТИЧЕСКИЙ СБОРНИК ''ВДИ1
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ
• Финансово-инвестиционная деятельное
I (1) январь 2008
ВНИМАНИЕ, НОВИНКА!!!
C января 2008 г. выходит новый ежемесячный журнал (сборник) Издательского дома «Финансы и Кредит»
«ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: ПРОБЛЕМЫ И РЕШЕНИЯ».
Подписные индексы: по каталогу агентства «Роспечать» - 80628; по каталогу агентства «Пресса России» - 44368.
Подписаться можно в редакции: тел. (495) 621-91-90, 621-69-49, e-mail: podpiska@fin-izdat.ru
ключевые факторы торговой стратегии на фондовом рынке
е.е. лещенко
Кафедра менеджмента инвестиций и инноваций Российской экономической академии им. Г. В. Плеханова
Успех трейдера на фондовом рынке сегодня, прежде всего, зависит от того, насколько продуманной и удачной окажется его стратегия торговли.
Торговая стратегия или торговая система — это перечень предписаний на открытие и закрытие торговых позиций, на основании результатов фундаментального или (и) технического анализа. В отличие от трейдера, торговой стратегии не присуща эмоциональность, что избавляет торговый процесс от хаотичности и в конечном счете повышает вероятность успешной торговли трейдера. Торговая стратегия включает в себя, также прогноз сроков, вероятности и размера возможного выигрыша и потерь.
В процессе разработки торговой стратегии трейдер должен определить несколько ключевых параметров, другими словами, ответить себе на несколько важных вопросов. Первый из них: где и чем торговать?.
На сегодняшний день мировая финансовая система является наиболее динамично развивающейся частью мировой экономики. В конце XX — начале XXI в. объемы торгов на ведущих финансовых рынках достигли рекордных показателей. В начале 2006 г мировой рынок облигаций составлял около 45 трлн долл. США, акций, приблизительно, 51 трлн долл.
31,88%
23,38%
44,74%
Рис. 1. Капитализация крупнейших фондовых бирж, в %, по регионам планеты в 2006 г.
США, а рынок производных финансовых инструментов достиг 480 трлн долл. США, что, по мнению специалистов, в 12 раз больше мирового валового продукта 2006 г. в долларовом выражении. Капитализация американских и европейских фондовых бирж, включая Россию, в первом полугодие 2007 г. составила 15,8 и 15,7 трлн долл. США соответственно. Ежедневный объем конверсионных операций на основном по объемам торгов мировом валютном рынке FOREX сегодня составляет порядка 2 трлн долл. США. Общая капитализация крупнейших мировых бирж в 2006 г. составила 50,635 трлн долл. США, на рис. 1 представлено процентное распределение капитализации фондовых бирж по основным регионам планеты в 2006 г.
На сегодняшний день в мире существует несколько мировых финансовых центров — это Нью-Йорк, Лондон, Гонконг, Цюрих, Сингапур
Лидирующее положение в мировой финансовой системе занимает Лондон. Здесь сосредоточено 70 % вторичного рынка облигаций и почти половина мирового рынка деривативов. Лидирует он и по торговле иностранной валютой, рост этого рынка составляет 39 % ежегодно. В Лондоне сосредоточено большинство европейских хэдж-фондов.
Лондонская фондовая биржа, официально открывшись в 1801 г., является одной из крупнейших в Европе и в мире. На бирже обращаются акции, облигации, варранты, фьючерсы, опционы. В 2006 г. капитализация биржи возросла по сравнению с 2005 г. на 24,1 % и составила 3,794 трлн долл. В листинге биржи на конец 2006 г. присутствовало 3 256 компаний, в том числе несколько известных российских компаний: «Роснефть», «ЛУКОЙЛ», «Черкизово».
Немного отстает от Лондонской фондовой биржи по капитализации другая недавно созданная
I Азия, страны Тихого океана
I Страны Северной и Южной Америки
Европа, Африка, Ближний Восток
52
финансы и кредит
