CC BY
89тенденция во многом связана с процессом огосударствления крупных частных банков для поддержания большей стабильности банковской системы России. Именно в связи с этим необходим тщательный внутренний финансовый анализ частных банков для преждевременного нахождения наиболее уязвимых проблем и скорейшего их устранения. Использование предложенного в исследовании метода «исключения квазинеизменных переменных» является одним из самых простых и нетрудозаёмких способов для финансовой оценки кредитных учреждений, что в значительной степени упрощает процесс обработки финансовой отчётности банков.
Список используемых источников
1. Пухов В. Факторы, влияющие на финансовую устойчивость коммерческого банка // Вестник института Экономики российской академии наук. - 2012. - №4. - С. 106-112
2. Щеглов С.В. Система управления финансовой устойчивостью коммерческого банка и критерии её эффективности // Банковские услуги. - 2013. - №8. - С.032-037
3. Ведерникова Т.В. Управление финансовой устойчивостью на основе данных отчётности
коммерческого банка // Инновационное развитие экономики.- 2013. - №6. - С.71-74.
4. Тарханова Е.А. Финансовая устойчивость коммерческого банка: сущность и факторы её определяющие // Экономика и предпринимательство. - 2014.- №10.- С.559-564
5. Официальный сайт АО Русский Стандарт. -URL: https://www.rsb.ru (Дата обращения: 10.12.17)
6. Официальный сайт banki.ru. - URL: http://www.banki.ru/banks/ratings (Дата обращения: 12.12.17)
7. Официальный сайт Анализ банков, портал банковского аналитика. - URL: http: //analizbankov.ru/bank .php?BankId=promsvyaz -bank-3251&BankMenu=likvidnost (Дата обращения: 13.12.17)
8. Официальный сайт АО «Альфа- Банк». -URL: https://alfabank.ru/ (Дата обращения: 14.12.17)
9. Официальный сайт ПАО «Промсвязьбанк». - URL: https://www.psbank.ru (Дата обращения: 15.12.17)
10. Невежин В.П. Подходы к формированию инвестиционной привлекательности / журнал «Хроноэкономика», №5(7), 2017, с. 11-16
V V
УДК:330.322:336.76(045)
ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ ПО МОДЕЛИ ШАРПА
Есенгулова Д.Т., студентка Научный руководитель: Невежин В.П., профессор, к.т.н.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (Финуниверситет), Москва
Аннотация. В работе рассматривается анализ результативности составления инвестиционного портфеля и торговой стратегии с использованием модели Шарпа. Изложен алгоритм оценки портфеля с применением табличного процессора MS Excel. На примере ценных бумаг пяти крупных российских банков показан анализ и формирование инвестиционного портфеля с помощью коэффициента Шарпа.
Ключевые слова: инвестиционный портфель, инвестиционная стратегия, ценные бумаги, коэффициент (индекс) Шарпа, инвестор, инвестиции, анализ, банк.
ESTIMATION OF THE INVESTMENT PORTFOLIO BY THE SHARP MODEL
Esengulova D.T., the student Scientific adviser: Nevezhin V.P., Professor, Ph.D tehn. Sciences.
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
Abstract. In this study, we analyze the effectiveness of compiling an investment portfolio and a trading strategy using the Sharp model. A detailed algorithm for estimating the portfolio using the MS Excel program is also presented. The analysis and formation of the investment portfolio are shown on the example of securities offive large Russian banks.
Key words: an investment portfolio, an investment strategy, securities, a Sharp ratio (index), investor, investment, analysis, bank.
Основной целью любого инвестора
является
получение прибыли. Однако, чтобы достичь эту цель, следует грамотно составить инвестиционный портфель. Для начала необходимо иметь четко представление, что из себя представляет инвестиционный портфель. Прежде всего, это набор, совокупность ценных бумаг, приобретаемых инвестором в ходе активных операций по вложению капитала в прибыльные объекты [1]. Инвестиционные активы могут быть разными: начиная от акций и облигаций, заканчивая недвижимостью и драгоценными металлами. Каждый инвестор самостоятельно выбирает свою инвестиционную стратегию. Кто-то вкладывается в проверенные и менее рискованные проекты, жертвуя высокой прибыльностью. Другие же, наоборот, предпочитают вкладывать свои средства в краткосрочные и прибыльные дела, рискуя потерять их в случае провала.
Многие начинающие инвесторы задаются вопросом, из каких ценных бумаг можно сформировать свой инвестиционный портфель и каким образом оценить правильность этого составления. В данной работе рассматривается способ оценки инвестиционного портфеля с помощью модели Шарпа.
Как известно, чем выше риск, тем выше прибыльность от использования инвестиционной стратегии. Иногда существует грань, за которой риск получить убыток выше вероятности получения прибыли. Именно для этого и применяют модель Шарпа. Коэффициент Шарпа
— это параметр, который показывает насколько доход от стратегии соотносится к потенциальному риску [2].
где Гр - доход за фиксированный период, - безрисковый доход, ор — стандартное отклонение.
Доходность портфеля представляет собой взвешенную сумму среднеарифметических дневных доходностей, а риск портфеля равен взвешенной сумме стандартных отклонений доходностей акций. Безрисковая доходность может определяться, как средняя годовая процентная ставка по депозиту в банке. Используя эти показатели, можно определить коэффициент Шарпа. Если значение данного индекса больше 1, то делается вывод, что выбранная стратегия является хорошей, а результативность управления портфелем -высокой. Если же значение показателя Шарпа колеблется в интервале от 0 до 1, то уровень риска выше, чем достаточная доходность. Инвестировать в такой проект можно, но он не принесет достаточной прибыльности. И, наконец, если значение показателя Шарпа будет меньше 0, то целесообразнее пересмотреть активы в инвестиционном портфеле или вложить их в безрисковый актив, например, банковский депозит.
Чтобы оценить применение модели Шарпа, для конкретного примера был составлен инвестиционный портфель из ценных бумаг пяти известных российских банков: ОАО «Сбербанк», ПАО «Банк ВТБ», ПАО «Промсвязьбанк», ПАО «Росбанк», ПАО «Московский кредитный банк». Через интернет ресурс «Финам» можно загрузить
данные за несколько лет в MS Excel [3]. Для (табл.1). анализа были взяты данные за 12 месяцев
Таблица 1. Формирование инвестиционного портфеля
Дата Сбербанк (SBER) ВТБ (VTBR) МКБ (CBOM) Промсвязьбанк (PSBR) Росбанк (ROSB)
01.11.2016 158,7 0,0694 4,275 0,0696 56,1
01.12.2016 173,25 0,074 4,3 0,075 60,9
01.01.2017 172,2 0,06897 4,262 0,0712 67
01.02.2017 156 0,06608 4,231 0,0723 63
01.03.2017 159,8 0,06625 4,39 0,0744 62,9
01.04.2017 165,2 0,06671 4,414 0,0735 56,9
01.05.2017 155,93 0,06615 4,24 0,0733 51,3
01.06.2017 145,59 0,064 4,5 0,074 51,6
01.07.2017 164,53 0,05969 4,436 0,0726 50,9
01.08.2017 183,51 0,06456 4,58 0,0739 56,1
01.09.2017 192,33 0,06159 4,599 0,0763 58
01.10.2017 196,48 0,061 4,517 0,0765 56,8
Далее необходимо рассчитать доли акций каждого банка в общем портфеле (табл. 2).
Таблица 2 - Доли ценных бумаг
A B C D E F
1 Дата Сбербанк (SBER) ВТБ (VTBR) МКБ (CBOM) Промсвязьбанк (PSBR) Росбанк (ROSB)
2 01.11.2016 158,7 0,0694 4,275 0,0696 56,1
3 01.12.2016 173,25 0,074 4,3 0,075 60,9
4 01.01.2017 172,2 0,06897 4,262 0,0712 67
5 01.02.2017 156 0,06608 4,231 0,0723 63
6 01.03.2017 159,8 0,06625 4,39 0,0744 62,9
7 01.04.2017 165,2 0,06671 4,414 0,0735 56,9
8 01.05.2017 155,93 0,06615 4,24 0,0733 51,3
9 01.06.2017 145,59 0,064 4,5 0,074 51,6
10 01.07.2017 164,53 0,05969 4,436 0,0726 50,9
11 01.08.2017 183,51 0,06456 4,58 0,0739 56,1
12 01.09.2017 192,33 0,06159 4,599 0,0763 58
13 01.10.2017 196,48 0,061 4,517 0,0765 56,8
14 Доли в портфеле 73,07% 0,03% 1,90% 0,03% 24,97%
Затем следует рассчитать доходность по каждой ценной бумаге портфеля (табл.3). Для этого следует воспользоваться формулой в Excel: Доходность акции Сбербанка = LN(B3/B2) = 8,8%
Доходность акции ВТБ = LN(C3/C2) = 6,4% Доходность акции МКБ = LN(D3/D2) = 0,6% Доходность акции ПСБ = LN(E3/E2) = 7,5% Доходность акции Росбанка = LN(F3/F2) = 8,2%
Доходность портфеля =
После этого были рассчитаны необходимые показатели, такие как: доходность портфеля, риск портфеля и безрисковая доходность (табл.4). Безрисковая доходность была взята как годовая процентная ставка по депозиту в банке в размере 9%. Для расчета использованы следующие формулы:
CP3HA4(G3:G13)*B14+CP3HA4(H3:H13)*C14+
+CP3HA4(I3:I13)*D14+CP3HA4(J3 :J13)*E14+CP3HA4(K3 :K13)*F14
Риск портфеля = СТАНДОТКЛОН^3^13)*В14+СТАНДОТКЛОЩШ:Ш3)*С14+ +СТАНДОТКЛОЩ13:П3^14+СТАНДОТКЛОНд3^13)*Е14+СТАНДОТКЛОЩК3:Ю3^14
Таблица 3 - Доходность ценных бумаг
A B C D E F G H I J K
1 Дата Сбербан к (SBER) ВТБ (VTBR) МКБ (CBO ОД Промсв язьбанк (PSBR) Росбанк (ROSB) Доходность
Сбербанк ВТБ ВТБ ПСБ ПСБ
2 01.11.2016 158,7 0,0694 4,275 0,0696 56,1
3 01.12.2016 173,25 0,074 4,3 0,075 60,9 8,8% 6,4% 0,6% 7,5% 8,2%
4 01.01.2017 172,2 0,06897 4,262 0,0712 67 -0,6% -7,0% -0,9% -5,2% 9,5%
5 01.02.2017 156 0,06608 4,231 0,0723 63 -9,9% -4,3% -0,7% 1,5% -6,2%
6 01.03.2017 159,8 0,06625 4,39 0,0744 62,9 2,4% 0,3% 3,7% 2,9% -0,2%
7 01.04.2017 165,2 0,06671 4,414 0,0735 56,9 3,3% 0,7% 0,5% -1,2% -10,0%
8 01.05.2017 155,93 0,06615 4,24 0,0733 51,3 -5,8% -0,8% -4,0% -0,3% -10,4%
9 01.06.2017 145,59 0,064 4,5 0,074 51,6 -6,9% -3,3% 6,0% 1,0% 0,6%
10 01.07.2017 164,53 0,05969 4,436 0,0726 50,9 12,2% -7,0% -1,4% -1,9% -1,4%
11 01.08.2017 183,51 0,06456 4,58 0,0739 56,1 10,9% 7,8% 3,2% 1,8% 9,7%
12 01.09.2017 192,33 0,06159 4,599 0,0763 58 4,7% -4,7% 0,4% 3,2% 3,3%
13 01.10.2017 196,48 0,061 4,517 0,0765 56,8 2,1% -1,0% -1,8% 0,3% -2,1%
14 Доли в портфеле 73,07% 0,03% 1,90% 0,03% 24,97%
Доходность портфеля = СРЗНАЧ^3^13)*В14+СРЗНАЧ(Н3:Ш3)*С14+ +СРЗНАЧ(В:П3^14+СРЗНАЧд3 :Л3)*Е14+СРЗНАЧ(К3 :К13^14
Риск портфеля = СТАНДОТКЛОН^3^13)*В14+СТАНДОТКЛОЩШ:Ш3)*С14 +СТАНДОТКЛОЩВ:П3^14+СТАНДОТКЛОНСШ13)*Е14+СТАНДОТКЛОЩК3:Ю3^14
Коэффициент Шарпа =
Доходность портфеля - Безрисковая доходность
Коэффициент Шарпа = (С16-С18)/С17 Таблица 23. Результаты расчета показателей
Доходность портфеля 0,014561
Риск портфеля 0,071504
Безрисковая доходность 0,09
Коэффициент Шарпа -1,05504
Оценивая привлекательность выбранного инвестиционного портфеля, получено значение коэффициента Шарпа, равное -1,055 (-105,5%). Данный показатель является чрезвычайно низким. Таким образом, основываясь на полученном результате, следует пересмотреть состав ценный бумаг, либо инвестировать в банковский депозит. Следует заметить, что
Риск портфеля
индекс получился отрицательным за счет того, что доходность каждой ценной бумаги, а, следовательно, и самого портфеля, намного меньше безрисковой доходности. Для получения положительного показателя Шарпа следует на ранней стадии выбора состава инвестиционного портфеля отобрать такие ценные бумаги, чтобы уровень доходности портфеля превышал безрисковую доходность. Также, для более точного анализа следует взять котировки акций за большой промежуток времени и периодичность. В этом случае можно в полной мере выявить эффективность инвестиционного портфеля.
«Хроноэкономика» № 6 (8). Декабрь 2017 www.hronoeconomics.ru
58
Список использованных источников
1. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б.. Современный экономический словарь. — 2-е изд., испр. М.: ИНФРА-М. 479 с.. 1999. (Дата обращения: 14.12.2017)
2. Блог ленивого инвестора. «Оценка торговой стратегии с помощью коэффициента Шарпа». -URL: http://smfanton.ru/forex/koefficient-sharpa.html (Дата обращения: 23.11.2017)
3. «ФИНАМ». - URL: https://www.finam.ru/ (Дата обращения: 23.11.2017)
4. TradeLikeaPro.ru. Алексей Вергунов «Коэффициент Шарпа — оцениваем
эффективность вашей стратегии» [Электронный ресурс]: - URL: http://tradelikeapro.ru/koeffitsient-sharpa/ (Дата обращения: 23.11.2017)
5. Жданов И.Ю. «Коэффициент Шарпа. Формула расчета. Пример в Excel» [Электронный ресурс]: - URL: http: //finzz .ru/koefficient-sharpa-formula-rascheta-primer.html (Дата обращения: 23.11.2017)
6. Невежин В.П. Подходы к формированию инвестиционной привлекательности / журнал «Хроноэкономика», №5(7), 2017, с. 11-16
V V
УДК: 519.862
ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ПАНЕЛЬНЫХ ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ СТРУКТУРЫ КАПИТАЛА РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ ПО ВИДАМ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ «СТРОИТЕЛЬСТВО» И «ОПЕРАЦИИ С НЕДВИЖИМОСТЬЮ»
Зинатулин К.Р., студент магистратуры Научный руководитель: профессор Орлова И.В. Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
Аннотация. В статье производится выбор оптимальной эконометрической модели для исследования влияния различных факторов на коэффициент структуры капитала компании, определяемый балансовым методом, для крупных российских фирм по видам деятельности ОКВЭД-2 «Строительство» и «Операции с недвижимостью». Наряду с этим произведен отбор ключевых детерминантов для каждой отрасли. Приведено разъяснение различий в структуре источников финансирования в указанных выше отраслях.
Ключевые слова: структура капитала, источники финансирования, строительство, операции с недвижимостью, финансовый рычаг.
THE CAPITAL STRUCTURE OF THE LARGEST RUSSIAN CONSTRUCTION AND REAL ESTATE COMPANIES: OPTIMAL PANEL DATA ECONOMETRIC MODEL
K.R. Zinatulin, master's degree student Supervisor: Professor Orlovа I.V.
Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow
Abstract. The present article could provide useful guidance for choosing an appropriate econometric model for the investigation of the influence of the key determinants on the capital structure ratio of the largest Russian construction and real estate companies.
Key words: capital structure determinants, financial leverage, panel data econometric model.
Введение между доходностью и рисками, позволяющими
В современной теории корпоративных максимизировать стоимость компании на рынке. финансов определение структуры капитала В общем смысле структура капитала объясняет играет важную роль для принятия эффективных соотношение между заемным и собственным стратегических решений, поддержания баланса капиталом компании.
