CC BY
56
Саморегулирование и индикаторы целостности финансового рынка
Ильин Е.В.
Преподаватель кафедры Международных валютно-финансовых отношений факультета
МЭиМП НИУ-ВШЭ
Аннотация
В статье рассматривается коллективное поведение профучастников финансового рынка на примере США и механизм агрегирования их предпочтений на основе голосования. На основе количественно выявленных предпочтений СРО в отношении неэффективности рынка вводятся и изучаются параметры деятельности СРО, а также их взаимосвязь с функциями коллективного неприятия риска. Показано, что введенные параметры могут выполнять роль индикаторов целостности финансовой системы.
Ключевые слова: саморегулирование, эффективность рынка, коллективные
предпочтения профучастников финансового рынка, правоприменение, параметры деятельности СРО.
Abstract
The paper deals with the collective behavior of the US financial industry professionals. A relative majority voting procedure is proposed as a means of their preferences aggregation. Parameters of the US SRO activity that are based on the quantitavely revealed SRO preferences with regard to market efficiency are introduced and studied. The relationship between these parameters and the functions of representative investor risk aversion is also considered. It was shown that the parameters can serve as market integrity indexes.
Keywords: self-regulation, financial market efficiency, collective financial industry professionals’ preferences, enforcement, parameters of SRO activity.
Введение
Основной проблемой построения современной архитектуры регулирования национального финансового рынка является проблема оптимального распределения полномочий между государственными органами и саморегулируемыми организациям финансового рынка (СРО)1 . Особенную остроту проблема приобрела после того, как ведущие мировые биржи провели коммерциализацию2 и многочисленные слияния и поглощения, которые привели к образованию транснациональных бирж3. Учитывая, что в новых условиях былая заинтересованность профучастников членов-СРО в надлежащем регулировании рынка оказалась в тени коммерческих интересов по максимизации их прибыли4, не совсем ясно, как СРО могут справиться с повышением эффективности финансового рынка и защитой инвесторов, в соответствии с требованиями суверенного регулятора и международных организаций5 (IOSCO).
1См. Gadinis, S., Jackson H. E. (2007), Markets as Regulators: A Survey // Southern California Law Review. Vol. 80. p. 1239.
^Коммерциализация представляет собой изменение организационной правовой формы биржи с некоммерческой (членской) на коммерческую.
3См. Aggarwal R. (2006), Demutualization and cross-country merger of exchanges // The journal of financial transformation. №18. P. 143-150; Carson J. W. (2003), Conflicts of Interest in Self-Regulation: Can Demutualized Exchanges Successfully Manage Them? // World Bank Policy Research. No. 3183. P. 75; Carson J. W. (2011), Self-Regulation in Securities Markets. // World Bank Policy Research. P. 201; Karmel R. S. (2002), Turning Seats Into Shares: Causes and Implications of Demutualization of Stock and Futures Exchanges. // Hastings Law Journal. Vol.53. P.367-401; Karmel R. S. (2007), Is the Financial Industry Regulatory Authority a Government Agency? // Brooklyn Law School. No. 86. P. 65; Lee R. (2010), The Governance of Financial Market Infrastructure. Oxford Finance Group.
4См. Mahoney P.G. (2003), Public and Private Rule Making in Securities Markets. // Policy Analysis. No. 498. P. 1-16;Karmel R. S. (2007), Is the Financial Industry Regulatory Authority a Government Agency? // Brooklyn Law School. No. 86. P. 65.
5 Objectives and Principles of Securities Regulation (2003). IOSCO. Электронный ресурс: http://www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/IOSCOPD154.pdf.
Актуальности этого вопроса также послужил и мировой финансовый кризис 2010
года, до которого крупнейшие банки США испытывали на себе минимальный уровень 6 ^ внешнего контроля , что и привело в итоге к существенной недооценке риска по занятым
позициям на рынке ипотечных облигаций и банкротству некоторых из них. Тем не менее,
принятый впоследствии закон Додда - Франка практически не затронул саморегулируемые
организации7.
В работе Ильина8 (2012) был предложен метод определения индивидуальных предпочтений в отношении эффективности финансового рынка профучастников СРО. Было показано, что в среднем профучастники на индивидуальном уровне не заинтересованы в повышении эффективности рынка, поскольку повышение информационной эффективности рынка сверх определенного уровня приводит к снижению стоимости портфеля среднего профучастника на конец календарного года. Предпочтения профучастников в отношении систематических отклонений распределений доходности от нормальной формы означали существование угрозы конфликта интересов и невыполнения регулятивной функции со стороны СРО с должной ответственностью перед инвесторами.
Чтобы выявить существование конфликта интересов на более высоком, коллективном уровне СРО, в данной работе предлагается механизм агрегирования предпочтений СРО на основе демократического голосования относительным большинством голосов. В этой связи важно выяснить, насколько возможно, что конфликт интересов на коллективном уровне отсутствует, а СРО является оптимальным институтом, в котором коммерческие интересы не мешают регулятивным, ориентированным на эффективность рынка и защиту инвестора.
С целью изучения этого вопроса в статье ставится задача по выявлению коллективных предпочтений неэффективности рынка СРО, проведению проверки их соответствия цели повышения эффективности рынка, требуемой суверенным регулятором, а также по проведению независимой оценки обоснованности введения параметров поведения СРО в качестве индикаторов целостности рынка с помощью восстановления вмененных рыночных функций неприятия риска. Оценки параметров СРО проводятся на примере американского рынка и соотносятся с основными событиями регулятивной практики США9.
В первом разделе предлагается метод выявления коллективных предпочтений неэффективности рынка СРО на основе механизма голосования относительным большинством голосов. Во втором разделе изучается связь параметров коллективных предпочтений СРО с основными событиями регулятивной практики финансового рынка США, а также с обобщенными рыночными функциями неприятия риска. Итоги подведены в заключении.
1. Агрегирование предпочтений профучастников
Рассмотрим метод выявления предпочтений СРО в отношении неэффективности финансового рынкана основе механизма агрегирования путем голосованияотносительным большинством голосов. Предположим, что финансовый рынок в каждый момент времени находится в состоянии, которому соответствует некоторый уровень неэффективности10. Уровень неэффективности является необходимым условием, при котором профучастники рынка получают доходность от управления собственными портфелями. В этих условиях состояние рынка и его профучастников в каждый момент времени t характеризуется
6 Balleisen E.J., Eisner M. (2009), The Promise and Pitfalls of Co-Regulation: How Governments Can Draw on Private Governance for Public Purpose. New Perspectives on Regulation. Cambridge, MA; The Tobin Project. P.127-149.
7 Schneider J. (2011), Dodd Frank Act Will Transform the Investment Management Industry in Coming Years. // Harvard Business Rev. Электронный ресурс:http://www.hblr.org/wp-content/uploads/2011/07/KPMG_Schneider.pdf.
8Ильин Е.В. (2012), Конфликт интересов в саморегулируемых организациях США и неэффективность финансового рынка. // Экономический журнал Высшей школы экономики. №2. С. 264-278.
9Юрисдикция США выбрана по той причине, что это крупнейший на сегодняшний день рынок, который составляет 30,4% (по данным Международной федерации бирж) мировой капитализации и регулируется системой, предусматривающей широкие полномочия саморегулируемых организаций, членство в которых увязано с получением лицензии профучастника финансового рынка.
10Соответственно, эффективность рынка - это состояние его минимальной неэффективности.
вектором параметров , где компонента означает текущий уровень
неэффективности рынка, а , при , - доходности портфелей профучастников11,
- количество профучастников, входящих в СРО. Моменты времени исчисляются днями.
Состояния неэффективности рынка могут быть рассчитаны на основе индекса S&P500, который является наиболее информативным с этой точки зрения. В качестве меры неэффективности рынка предложена относительная энтропия Кульбака - Лейблера (информационное расстояние) между текущим эмпирически наблюдаемым распределением доходности индекса , оцениваемым непараметрически12, и соответствующим ему нормальным распределением 13:
где - доходности (или логарифмические приросты цен) индекса.
На рис. 1 приведены примеры распределений плотности вероятности и . Случай малого отклонения от нормальности представлен на рис. 1а. Скос этого распределения близок к нулю (-0,052), есть небольшой отрицательный эксцесс (-0,812). В целом, распределение весьма близко по форме к нормальному. На рис. 1б представлен случай большего отличия эмпирического распределения от нормальной формы.
Доходность, Доходность,
а б
Рис. 1. Распределение с малым (а) и большим (б) расстоянием Кульбака
от нормальной формы
Лейблера
Как и на индивидуальном уровне, так и на уровне СРО («коллективный» профучастник), профучастники не могут быть удовлетворены всеми без исключения
Институциональные перемены, связанные с ростом индустрии по управлению активами, привели к изменению структуры доходов профучастников-членов СРО. В этом можно убедиться, проанализировав отчеты о результатах деятельности финансовых компаний США. Более половины доходов этих компаний в последнее время поступает от деятельности по управлению активами на открытом рынке. Поэтому считается, что в результате произошло изменение коммерческих приоритетов с максимизации брокерских комиссий в пользу максимизации стоимости собственных портфелей под управлением, при этом благосостояние профучастника отождествляется со стоимостью его портфеля.
12См. Ильин Е.В. (2012), Конфликт интересов в саморегулируемых организациях США и неэффективность финансового рынка. // Экономический журнал Высшей школы экономики. №2. С. 264-278.
13 Предложенная мера отражает общепринятое понимание того, что сильной форме эффективности рынка в соответствии с гипотезой эффективности рынка соответствует нормальное распределение доходности индекса (Fama E.F., Roll R. (1971): Parameter Estimates for Symmetric Stable Distributions // Journal of American Statistical Association. P. 331-338).
состояниями рынка, поскольку, с одной стороны, существуют собственные регулятивные интересы и интересы суверенного регулятора, подталкивающие к снижению неэффективности рынка, а с другой стороны, профучастники заинтересованы в реализации собственных коммерческих интересов на рынке. Предполагается, что предпочтения СРО определяются исключительно индивидуальными предпочтениями профучастников в отношении состояний рынка, а вес предпочтений инвесторов в функции полезности СРО пренебрежимо мал.
Предполагается также, что профучастники рациональны. Их предпочтениям соответствуют такие состояния рынка, которые максимизируют стоимости их портфелей на определенный период, в качестве которого выбран операционный год, т.е. 252 дня. Функция полезности к-го профучастника ик^) монотонно возрастает на всей области определения и имеет стандартный вид с постоянной относительной (СЯЛА) величиной неприятия риска14:
uk(w)
w'-Yk
------, еслиу^ Ф І
г~Ук , Гк (2)
lnw , если Yk = І,
где Ук - постоянный коэффициент неприятия риска (относительной несклонности к риску)&-го профучастника, № - стоимость его портфеля под его управлением.
Значение полезности профучастника на конец года зависит от предпочитаемого им
набора векторов из реализованных состояний рынкау(£). Оптимальный набор векторов у*(£), максимизирующий полезность к-го профучастника, определяет его предпочтения в отношении неэффективности рынка.
Для выявления индивидуальных предпочтений профучастников в отношении неэффективности рынка используется метод фильтрации, при котором фильтрация векторов
у(£) проводится по компоненте й векторов у(£) (т.е. по критерию неэффективности рынка). Требуется найти точные спектры состояний неэффективности рынка, заключенные в соответствующих границах отсечения состояний15 Л^], которые максимизировали бы
полезность профучастников на конец года, где 0^сош и - нижняя и верхняя границы интервалов отсечения неэффективности к -го профучастника. Границы отсечения в таком случае характеризуют индивидуальные предпочтения профучастников в отношении неэффективности рынка.
Учитывая, что функция полезности (2) является монотонно возрастающей на всей области определения, максимизация полезности к -го профучастника при фильтрации исторического потока векторов у(£) 16 для заданных границ состояний неэффективности [01ож, рир] эквивалентна максимизации стоимости портфеля под его управлением Шкф1°™, Оир) в заданных границах фильтрации на конец года:
Wi
(DlowDup) = exp(flfc(Di0W,DuP)),
(3)
где
14См. Shefrin H. (2008): A Behavioral Approach to Asset Pricing. Academic Press. Ch. 12.
15Разным значениям границ отсечения, очевидно, соответствует разная полезность.
1бНаиболее точного соответствия доходностей портфелей и состояний неэффективности рынка друг другу можно добиться за счет фиксирования периода измерения параметров вектора состояния рынкау. Если значение текущей неэффективности D измеряется на определенном периоде (например, одна торговаянеделя), то в качестве текущих доходностей портфелей ук рассчитываются средние доходности портфелей за тот же период.
Rk(Dl0W,Dup) = ^yk(t) • I(Dl0W <D(t)< Dup). (4)
t=o
Rk(Dlow,Dup) - накопленная на конец того же года доходность портфеля к -го профучастника, I(Dl0W < D(t) < Dup) - индикаторная функция, означающая
принадлежность текущего уровня эффективности рынка D возможным предпочтениям профучастника [Dl0W,Dup] . Тогда индивидуальные предпочтения в отношении
неэффективности рынка определяются как оптимальные границы [qIow*,qup*] , максимизирующие стоимость портфеля профучастника в определенном году . Этот набор состояний неэффективности составляетинтервал предпочтений неэффективности^-го профучастника.
Поскольку количество возможных сочетаний границ отсечения olow,Dup в случае непрерывной функции (3) очень велико, для снижения размерности перейдем к дискретному виду функции стоимости портфеля. Поиск оптимальных границ отсечения осуществляется в матричной форме с помощью численной максимизации индивидуальной функции стоимости портфеля17^ (Diow, Dup).
С точки зрения регулятивной политики СРО, особый интерес представляет относительнаяудаленность границ интервалов индивидуальных предпочтений [qIow*,qup*] от области наивысшей эффективности рынка (эмпирического минимума неэффективности в определенном году, min D 18). Это оправдывает введение относительных параметров предпочтений профучастников RE и IRE19:
_ Dlkow* — min(D) max(D) — min(D),
_ — min(D)
max(D) — min(D) .
Выявлениеагрегированных предпочтений СРО проводитсяна основе механизма голосования относительным большинством голосов20. Это возможно в силу того, что в процессе поиска оптимальных границ отсечения в матричной форме задается линейныйпорядок на множестве подматриц матрицы структуры предпочтений профучастника.В результате дляиндивидуальных предпочтений профучастников в отношении неэффективности рынка справедливыотношения предпочтений: REk > RE и ШЕк^ШЕ для любых значений RE и ШЕ , т.е. интервал предпочтений [дг°^,диР*] -наилучшая альтернатива профучастника.Также предположим, что выявленные предпочтения профучастников в отношении неэффективности RE и ШЕ защищены от манипулирования21
17 Подробнее о методе численной оптимизации см. Ильин Е.В. (2012), Конфликт интересов в саморегулируемых организациях США и неэффективность финансового рынка. // Экономический журнал Высшей школы экономики. №2. С. 264-278.
18 Возникновение минимального и максимального состояний неэффективности рынка является следствием многих причин, которые могут быть или не быть связаны с намеренными действиями СРО или ее профучастников.
19 См. Ильин Е.В. (2012б), Саморегулируемые организации финансового рынка и их влияние на качество институционального устройства экономики США. // Журнал Новой экономической ассоциации. Г отовится к публикации.
20См. Алескеров, Ф.Т. Хабина, Э.Л., Шварц Д.А. Бинарные отношения, графы и коллективные решения.М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2006. - 300 с.
21Принимаемые внутри СРО решения носят несколько иной характер по сравнению с решениямигосударственных ведомств. Поскольку профучастники нацелены на максимизацию своего финансового выигрыша, вполне логично предположить, что каждый профучастник действует только в собственных интересах, и в этом независим от других профучастников. В таком случае мнения профучастников о принимаемых мерах регулирования защищены от манипуляций. Изменение собственного
и один профучастник не может вступать в коалиции, которые приводят к изменению его позиции на голосовании, т.е. не существует такой компенсационной выплаты, которая могла бы заставить профучастника изменить свою позицию.
В этих условиях механизм голосования относительным большинством голосов приводит к тому, что в качестве коллективных предпочтений принимаются наилучшие альтернативы относительного большинства профучастников-членов СРО. Это означает необходимость отыскания моды предпочтений профучастников СРОв исследуемом году:
RE
SRO
Mod RE-,
к ,
(7)
IREsro = ModIREk. (8)
где REk и lREk - этоотносительные параметры предпочтений к -го профучастника в определенном году. С вычислительной точки зрения они определяется следующим образом. Каждой паре границ присваивается уникальное число на действительной оси. Совпадающимпо значениям границ парам присваиваются при этомодинаковые кодовые числа. Мода интервалов предпочтений находится как мода присвоенных значений.
Полученные параметры коллективных предпочтений (REsro и IREsro ) в отношении неэффективности рынка опосредованно отражают степень конфликта интересов в СРО, поскольку характеризуют степень расхождения между регулятивными интересами СРО и коммерческими интересами ее профучастников-членов в целом. Введенные индикаторы, таким образом, выполняют роль индексов целостности финансового рынка. Чем более неэффективный рынок предпочитают профучастники и выше показатели предпочтений СРО, тем ниже степень целостности рынка.
Проверка метода выявления предпочтений СРО в отношении неэффективности рынка проводилась на основании данных финансового рынка США со 2 января 1991 года по 31 декабря 2010 года, при этом динамика собственных портфелей профучастников-членов СРО ук отождествлялась с динамикой взаимных фондов под их управлением.
Выборка профучастников включала N = 109 профучастников, в которую вошли ведущие (“bulge bracket”) банки США Goldman Sachs, JP Morgan и Morgan Stanley, а также крупнейшие игроки на рынке управления активами Fidelity Investments, Vanguard Group и American Funds. Все профучастники выборки являлись действующими членами национальных СРО США на протяжении исследуемого периода.
Выборка по индексу и каждому фонду включала 5041 ежедневных наблюдений и разбивалась на 20 лет. Предпочтения СРО вычислялись отдельно для каждого года исследуемого периода. Уровни неэффективности D и доходности портфелей профучастников ук оценивались на скользящем базисном периоде длиной в одну торговую неделю (пять дней).
2. Индексы целостности рынка и коллективное неприятие риска.
Интервалы индивидуальных предпочтений неэффективности рынка [Огош*, Лир*]были оценены для каждого профучастника выборки с помощью максимизации N функций Rk(Dl0W,Dup) в рамках каждого года исследуемого периода. Усредненные за 20 лет исследуемого периода (по выборке профучастников) оптимальные параметры отсечения
решения и отказ от наилучшей альтернативы снижал бы выигрыш профучастника, за что он просил бы соответствующую компенсационную плату.
состояний неэффективности рынка представлены на рис. 2 в виде разброса
точек в координатах скос, - эксцесс, - уровень неэффективности рынка, (на рис. 2а представлен разброс без предпочтений, на рис. 2б - с предпочтениями).
Точка на графике разброса характеризует текущее распределение рынка с соответствующими статистическими и информационными (отклонение по Кульбаку -Лейблеру от нормальной формы) характеристиками. На рис. 2анаблюдается возможнаяаналитическая зависимость между параметрами эксцесса и уровнем неэффективности рынка (в плоскости ), имеющая вид сложной функции, а также
между скосом и уровнем неэффективности (в плоскости ), имеющая вид квадратичной функции.В плоскости по мере увеличения эксцесса уровень неэффективности резко
снижается и достигает минимума, отражающего минимальное отклонение от нормальности, при дальнейшем нарастании эксцесса неэффективность снова нарастает, но меньшими темпами. Необходимо отметить, что минимум значений неэффективности не соответствует нулевому (нормальному) значению эксцесса. В плоскости , наоборот, минимальные отклонения от нормальности соответствуют низким значениям скоса .
Также было установлено 22 , что границы индивидуальных предпочтений неэффективности рынка большинства профучастников достоверно не равны нулю. Гипотеза о равенстве средней нижней границы предпочтений эмпирическому минимуму
состояний неэффективности рынка 23 была отвергнута на уровне значимости 1%.
Гипотеза о равенстве средней верхней границы предпочтений эмпирическому
максимуму состояний неэффективности рынка в данном году также не подтвердилась
на уровне значимости 1%, за исключением 2003 года, когда гипотезу отвергнуть не удалось по причине фактического совпадения верхней границы предпочтений с максимальным состоянием неэффективности (подробнее этот случай будет разобран ниже).
Рис. 2. Разброс характеристик распределений (а) и индивидуальных предпочтений профучастников(б) рынка в среднем за 20 лет в пространстве скос - эксцесс -уровень неэффективности(точки, отвечающие предпочтениям профучастников,
выделены черным цветом)
Результаты (рис. 2б) позволили заключить, что большинство профучастников зарабатывает в основном на распределенном по неэффективности рынка, т.е. в области
22Ильин Е.В. (2012а), Конфликт интересов в саморегулируемых организациях США и неэффективность финансового рынка. // Экономический журнал Высшей школы экономики. №2. С. 264-278.
23 и - это эмпирические минимальный и максимальныйуровни неэффективности рынка в данном году,
Возникновение минимального и максимального состояний неэффективности рынка является следствием различных факторов, которые могут быть как связаны, так и не связаны с намеренными действиями СРО или ее профучастников.
систематических отклонений рынка от нормальности(точки на графике, предпочитаемые в среднем профучастниками, выделены черным цветом).
Максимумы стоимости портфелей не достижимы на высокоэффективном рынке для среднего профучастника, т.е. угроза конфликта между регулятивными интересами СРО и коммерческими интересами ее профучастников-членов СРО действительно существует и в среднем профучастники на индивидуальном уровне не заинтересованы в повышении эффективности рынка, как того требует суверенный регулятор.
Рассмотрим теперь коллективные предпочтения профучастников-членов СРО (ЙЕ5К0, /ЙЕ5К0) , рассчитанные на основе механизма голосования относительным большинством голосов, которые представлены в табл.1 и рис.3.
Таблица 1
Результаты агрегирования предпочтений профучастников СРО
Год 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000
ЯЕ,% 0,05 0,19 1,45 7,05 10,82 11,36 2,35 1,15 0,60 1,26
ШЕ, % 51,15 23,48 19,00 16,66 100 17,35 16,81 77,45 72,48 8,01
Год 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
ЯЕ,% 23,48 10,12 0,03 15,50 15,99 18,80 16,56 23,45 5,82 8,21
ШЕ, % 59,28 15,68 100 78,67 23,92 21,81 18,17 23,59 21,94 31,55
Среднее значение: ЯЕ =8,71; ШЕ =39, ,85
На рис.3 можно видеть, что коллективные предпочтения так же, как и усредненные, не соответствуют цели повышения эффективности рынка. На рисунке явно прослеживается удаленность предпочтений от эмпирического годового минимума состояний неэффективности. При этом также наблюдается и удаленность от эмпирического годового максимума состояний неэффективности, кроме 1995 и 2003 (о причине будет сказано ниже).
а
^ \ О 1
££
I! &
к
и н р о с « и & с
X
Л
ч
и
н
к
о
о
К
н
о
"!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!!#$ "!! # $
%-°/ %-8$ %-' $ %-($ %-)$ %-*$ %-+$ %-, $ %--$ 8! !!$&!!%$&!! 8$ &!!'$&!!($&!!)$&!!*$&!!+$&!!,$&!!-$ &!%!$
Год
Распределенность предпочтений профучастников по шкале неэффективности наблюдается не всегда. Например, в 2008 году визуально интервал предпочтений выглядит вырожденным. Однако проверка гипотезы о равенстве средних границ предпочтений
друг другу показала, что это не соответствует
гои/*
и
£)ир*
профучастников Г)
действительности. Причиной узости интервала, скорее всего, послужили кризисные явления, когда рынок на протяжении операционного года имел понижательный тренд.
+
Только за два года исследуемого периода нижние границы предпочтений совпали с эмпирическим минимумом неэффективности. Это подтверждает, что конфликт интересов является естественной проблемой СРО, что, очевидно, отражается на целостности финансового рынка США. Удаленность IRE на протяжении 18 из 20 лет свидетельствует о том, что в условиях высоко неэффективных состояний рынка стоимости портфелей профучастников также снижаются, а значит, сильная неэффективность не отвечает их предпочтениям так же, как и крайне высокая эффективность.
Рассмотрим особые случаи на рис.3, когда предпочтения профучастников были распределены по всей области неэффективности - это 1995, 2003 год. Причины такой «аномалии»1995 годамогут заключаться в том, что в этом году на бирже NASDAQ, находившейся в то время под юрисдикцией СРО, Национальной ассоциации дилеров ценных бумаг (NASD), ее профучастниками-членами были неоднократно нарушены нормы текущего законодательства США, что было установлено в ходе специального расследования 1995-1996
24
года .
В 2003 году на Нью-Йоркской фондовой бирже ее специалистами были нарушены правила проведения торгов и предоставления отчетности25. В этом отношении также было проведено расследование. Расследования, 1995 и 2003 года показали, что в обоих случаях СРО практически не пытались пресечь неправомерную практику собственных членов.После этих случаев на СРО и ее профучастников суверенным регулятором США SEC26 были наложены санкции, что привело (на рис. 3 направление изменения ситуации обозначено стрелками) к изменению предпочтений СРО в сторону снижения остроты конфликта интересов в последующие годы (например, в течение 1997 года СРО была обязана
27
восстановить нормальную рыночную практику , в результате чего параметр ЙЕснизился с 10,82% до 2,3%, а IRE - со 100% до 16,81%).
Событие 2002 года, также обозначенное на рис. 3,произошло в области нормотворчества и связано с принятием закона Сарбейнса - Оксли. Закон был принят в ответ на противоправную практику в области аудита и ведения отчетности компаний-эмитентов, которые размещались на крупнейших биржевых СРО США (как биржи, так и аудит в те годы находились под регулятивной ответственностью СРО). Таким образом, зачастую предпочтения СРО изменяются под воздействием внешних событий28.
Учитывая, что параметр RE отражает предпочтения СРО в области более «чувствительной» к малым отклонениям рынка от эффективности, определим егокак склонность СРО к ограничению эффективности рынка. Изменение этого показателя, возможно, косвенно взаимосвязано с «тонкой настройкой» регулирования, проводимой
24Report Pursuant to Section 21(a) of the Securities Exchange Act of 1934 Regarding the NASD and the NASDAQ Market. (1995). Электронный ресурс: http://www.sec.gov/litigation/investreport/nd21a-report.txt; Lofchie S. D. (2008): Securities Self-Regulatory Organizations. Электронный
ресурс:http://www.cadwalader.com/assets/article/050108LofchieMessulanSelfRegOrg.pdf.Расследование установило, что
профучастники намеренно завышали бид-аск спреды активов, что является грубым нарушением закона США «О ценных бумагах», а также ряда внутренних правил СРО. Сама NASD обвинялась в том, что своевременно не обеспечила соблюдение законодательства со стороны собственных профучастников, намеренно избегала мер правоприменения в отношении нарушителей, противоправные действия которых сказались отрицательно на эффективности рынка. Профучастники СРО неоднократно вводили инвесторов в заблуждение путем ценового сговора, выставляя котировки только но четным восьмым долям доллара (even-eighth prices). Цены, нанример, выставлялись с интервалами $20 % , $20 ,
$20 % и $21, а нечетные восьмые доли цены $20 1/8, $20 3/8, $20 5/8 и $20 7/8 пропускались. Инвесторы нри этом были вынуждены нести более высокие транзакционные издержки. Искажение и задержка отчетов, дезинформация инвесторов и манипулирование ценами лишили инвесторов возможности получать информацию о справедливой стоимости торгуемых бумаг.
25Ellis N.S., Fairchild L.M., Fletcher H.D The NYSE Response to Specialist Misconduct: An Example of the Failure of SelfRegulation" 2009. ^Available at: http://works.bepress.com/nan_ellis/1
26Комиссия но ценным бумагам и биржам (Securitiesand Exchange Commission).
27 В рамках обязательств но «нормализации» ситуации на рынке NASDв 1997 году нровела реорганизацию совета директоров, создала дочернюю компанию по независимому регулированию рынка NASDAQ, расширила кадровый состав, ответственный за правоприменение, модернизировала систему аудита и мониторинга рынка.
28В работе Beardsley C., O'Brien J. R. (2003): Measuring the Impact of Regulation on Market Stability: Evidence from the US Markets. // Tepper School of Business. Paper 345,можно найти аналогичное эмпирическое подтверждение тому, что закон Сарбейнса - Оксли оказал положительный эффект на финансовый рынок, повысив стабильность и доверие инвесторов.
преимущественно путем разработки стандартов наилучшей практики и стандартов профессиональной этики, новых законов и правил, т.е. посредством выполнения
Показатель IRE характеризует коллективные предпочтения профучастников СРО в области, существенно менее «чувствительной» к малым отклонениям рынка от эффективности. Предпочтения СРО в этой области неэффективности, возможно, связаны с грубым нарушением закона и правил со стороны СРО и ее профучастников (манипулирование рынком, инсайдерская торговля). Поэтому в этом случае для снижения показателя требуются более «жесткие» регулятивные решения преимущественно правоприменительного характера (штрафы, заключение под стражу и т.д.)30. С этой точки зрения определим параметр IRE как склонность СРО к ограничению интенсивности правоприменения. Значение этого показателя отражает насколько СРО предпочитает повышать интенсивность правоприменения, косвенно сдерживая, таким образом, высоко неэффективные состояния рынка.
Рост RE и IRE показателей говорит о росте несоответствия между регулятивными интересами СРО и коммерческими интересами ее профучастников, т.е. о снижении степени целостности рынка,снижение - о большей склонности СРО к оптимальному регулированию в смысле общественного благосостояния, т.е. о росте степени целостности рынка.
Как удалось убедиться, показатели коллективных предпочтений профучастников СРО изменяются в результате воздействий на СРО со стороны регулятора, а также после принятия новых законов. В результате этих событий, особенно правоприменительного характера,стоит ожидать изменения предпочтений профучастников по отношению к риску, хотя бы в краткосрочной перспективе. Наложение санкций на профучастников и СРО после нарушений 1995-1996 гг.должно было снизитьколлективную склонность к риску в 1997 году, а также - в 2004-2005 гг. после нарушений 2003 года на Нью-Йоркской бирже. Принятие закона Сарбейнса - Оксли также могло повлиять на снижение коллективной склонности рынка к риску в последующие (после принятия в 2002) годы.
Коллективное неприятие риска репрезентативного инвестора (в состав которого входят все профучастники СРО США) можно восстановить с помощью обобщенных рыночных функций неприятия риска. Это можно осуществить с помощью метода Аит-Сахалии - Ло -Джекверта 31 по восстановлению вмененной функции несклонности к риску репрезентативного инвестора из цен опционов. Функция имеет следующий вид:
где @^) и @'(^) - субъективное распределение и его первая производная, оцениваемое непараметрически на основе исторической выборки индекса, Р(ш) и Р'(№) - риск-нейтральное распределение и его первая производная, оцениваемое по формуле Бридена -Литценбергера:
29Cm. Shleifer A. Understanding Regulation. / A. Shleifer// European Financial Management.— Vol. 11.—No. 4.— 2005.— pp.439-451; IOSCO. Model for effective self—regulation. / The International Organization of Securities Commissions (IOSCO) // United nations conference on trade and development . — 2007 . — September . — 16 p; CFA Institute Centre for Financial Market Integrity. Self—Regulation in Today’s Securities Markets. Outdated System or Work in Progress?/ CFA// CFA Institute. — 2007.
30Cm. Gadinis, S., Jackson H. E. (2007): Markets as Regulators: A Survey // Southern California Law Review. Vol. 80. P. 12391382; Jackson H., Roe M. (2009): Public and Private Enforcement of Securities Laws: Resource-Based Evidence // Journal of Financial Economics. Vol. 93. P. 61; Lee R. The Governance of Financial Market Infrastructure. / R. Lee // Oxford Finance Group. — 2010. — January. — 569 p.
31Cm. Jackwerth J. (2000): Recovering Risk Aversion from Option Prices and Realized Returns // Review of Financial Studies 13.
No. 2. P. 433-451; Ait-Sahalia, Y., and A. W. Lo, 2000, “Nonparametric Risk Management and Implied Risk Aversion” Journal of Econometrics, 94, 9-51.
нормотворческой функции29.
(9)
PbsA™t) = ert’rT
d2C dX2
X=Wj
w-
’V2
exp
V
2а2т
1(10)
Формула (10) представляет собой вторую частную производную цены колл-опциона С цене исполнения X с точностью до постоянного сомножителя, возникающего по причине оценки на определенный момент в будущем. Входящая в формулу риск-нейтрального распределения вмененная волатильность оценивается на основе непараметрической регрессии Надарая - Уотсона:
d(Ft'T,X, т) =
(11)
Оцененные по данному методу функции отражают обобщенное неприятие риска репрезентативного инвестора, т.е. обобщенно характеризуютколлективные предпочтения профучастников-членов СРО в отношении риска при управлении портфелями активов.
Основные этапы восстановления вмененных функций неприятия риска для одного года
32
исследуемого периода приведены на рис. 4. Поверхность вмененной волатильности рис.4а, оцененная непараметрическим способом, как правило,является убывающей по оси срока окончания действия опциона т. Это отражено на рис. 4б в виде срезов сечений поверхности вмененной волатильности для разных значений параметрах. На рис. 4в приведен пример субъективного и риск-нейтрального распределений, наоснове которых затем восстанавливалисьвмененные функции неприятия риска, пример которых приведен на рис. 4г. Для получения сравнимых показателей эти функции рассчитывались на принятом ранее горизонте инвестирования, равном одному году.
Функции неприятия риска были восстановлены в периоды до и после рассмотренных событий на ежегодной основе, с 1994 по 1997 и с 2000 по 2005 год, и представлены на рис. 5. Кривизна функции свидетельствует о величине неприятия риска коллективного инвестора: чем больше кривизна, тем осторожнее коллективный инвестор при принятии своих инвестиционных решений. Полученный вид функций на рис. 5 а косвенно подтверждает, что санкции, наложенные на СРО NASD и ее профучастников, благотворно повлияли на характеристики их поведения. В 1997 году кривизна функции вернулась к тому же уровню, который существовал в 1994 году до массовых завышений спредов на рынке. Подобный эффект произошел и с параметрами деятельности СРО (рис.3): ее профучастники стали коллективно предпочитать более эффективный рынок, поэтому склонности СРО к ограничению неэффективности рынка и к ограничению интенсивности правоприменения вернулись к уровням 1994 года.
В 2001и 2002 году функции становятся более пологими, их кривизна уменьшается, что свидетельствует о нарастании коллективной склонности к риску на рынке в те годы. Предпочтения в отношении неэффективности рынка профучастников находились также на весьма высоком уровне по сравнению со средними историческими значениями. Это можно объяснить тем, что количество правонарушений в эти годы несколько возросло.
32 Для проведения расчетов использовалась официальная база данных CBOE по опционам на индекс S&P500, предоставленная компанией “Historical Option Data”.
к
н
о
о
X
л
ч
к
£
ч
о
и
л
н
о
о
X
X
л
и
ю
о
с
Срок окончания, а
Денежность опциона, б
и
0 X л ч
СЗ
Л £ щ §
1 к
и Й
2 ч
Я 1Ц Л Ч
- <и я л <и X О о щ ев
(5 л к
!2
и
ьО
ю
О
«
О
X
л
ч
и
н
к
о
о
X
13
ч
к
а
и
х
О
о
К
Л
Стоимость портфеля, Стоимость портфеля,
в г
Рис. 4. Этапы оценки вмененных функций несклонности к риску:
поверхность вмененной волатильности (а), функция волатильности для различных инвестиционных горизонтов (б), риск-нейтральное и субъективное распределения (в), вмененная функция относительной несклонности к риску (г).
С учетом кривизны функции, 2003 году коллективно профучастники рынка были наиболее склонны к риску, по крайней мере при снижении стоимости их портфелей (часть кривой в области меньшей единицы). Санкции, наложенные в связи с нарушениями специалистов на Нью-Йоркской бирже, привели, вероятно, к изменению их стратегий, что отразилось в росте кривизны функций неприятия риска в 2004-2005 годах.
Принятие закона Сарбейнса - Оксли, как и ожидалось, оказало благотворное влияние на рынок в целом, а также на поведение профучастников СРО: кривизна кривой неприятия риска увеличилась, превысив в некоторых точках первоначальные значения 2000 года. Склонность к ограничению рынка упала до минимума, по крайней мере в 2003 году, а склонность к ограничению интенсивности правоприменения вернулась к историческим средним значениям.
Заключение
В работе предложен метод оценки коллективных предпочтений профучастников-членов СРО в отношении неэффективности рынка. Проведенный анализ позволяет заключить, что предпочтения профучастников в отношении неэффективности рынка и их
предпочтения риска существенно взаимосвязаны. Вопрос о том, какие из предпочтений являются первопричиной их поведения, требует проведения дополнительного исследования.
ев
и
о
к
Л
«
к
Ё
§ *
S с £ ° 0 о
^ К л
ч
(U
н
К
о
о
к
н
о
Стоимость портфеля, а
Стоимость портфеля, б
Рис. 5. Вмененные рыночные функции несклонности к риску в период с 1994 по 1997 год(а) и
с 2000 по 2005 год (б)
Полученные расчеты на примере СРО США показали, что введенные параметры деятельности СРО отражали основные события неправомерной практики профучастников на рынке США за последние 20 лет. Взаимовлияние предпочтений риска и предпочтений неэффективности рынка, а также их изменение под воздействием как противоправных событий, так исобытий нормотворческого и правоприменительного характера, позволяет заключить, что предложенные показатели склонности к ограничению эффективности рынка и склонности к ограничению интенсивности правоприменения могут выполнять роль индикаторов целостности финансового рынка. Внимание суверенного регулятора должно быть обращено на то, что источником снижения целостности рынка может быть недостаточная приверженность СРО целям регулирования и ее потворство противоправной практикесвоих членов.
Литература
Алескеров, Ф.Т. Хабина, Э.Л., Шварц Д.А. Бинарные отношения, графы и коллективные решения. М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2006. - 300 с.
Ильин Е.В. (2010), Механизмы саморегулирования на финансовых рынках развитых стран // Лизинг. №12. С.6-22.
Ильин Е.В. (2012а), Конфликт интересов в саморегулируемых организациях США и неэффективность финансового рынка. // Экономический журнал Высшей школы экономики. №2. С. 264-278.
Ильин Е.В. (2012б), Саморегулируемые организации финансового рынка и их влияние на качество институционального устройства экономики США. Готовится к публикации. Aggarwal R. (2006): Demutualization and cross-country merger of exchanges // The journal of financial transformation. №18. P. 143-150.
Beardsley C., O'Brien J. R. (2003): Measuring the Impact of Regulation on Market Stability: Evidence from the US Markets. // Tepper School of Business. Paper 345.
Carson J. W. (2003): Conflicts of Interest in Self-Regulation: Can Demutualized Exchanges Successfully Manage Them? // World Bank Policy Research. No. 3183. P. 75.
Carson J. W. (2011): Self-Regulation in Securities Markets. // World Bank Policy Research. P. 201.
Fama E.F., Roll R. (1971): Parameter Estimates for Symmetric Stable Distributions // Journal of American Statistical Association. P. 331-338.
Gadinis, S., Jackson H. E. (2007): Markets as Regulators: A Survey // Southern California Law Review. Vol. 80. P. 1239-1382.
Jackson H., Roe M. (2009): Public and Private Enforcement of Securities Laws: Resource-Based Evidence // Journal of Financial Economics. Vol. 93. Р. 61.
Jackwerth J. (2000): Recovering Risk Aversion from Option Prices and Realized Returns // Review of Financial Studies 13. No. 2. P. 433-451.
Karmel R. S. (2002): Turning Seats Into Shares: Causes and Implications of Demutualization of Stock and Futures Exchanges. // Hastings Law Journal. Vol.53. P.367-401.
Karmel R. S. (2007): Is the Financial Industry Regulatory Authority a Government Agency? // Brooklyn Law School. No. 86. P. 65.
Kullback, S., Leibler R.A. (1951): On Information and Sufficiency // Annals of Mathematical Statistics. № 22(1). P.79-86.
Lee R. (2010): The Governance of Financial Market Infrastructure. Oxford Finance Group.
Lofchie S. D. (2008): Securities Self-Regulatory Organizations. [Электронный ресурс] Режим доступа:
http://www.cadwalader.com/assets/article/050108LofchieMessulanSelfRegOrg.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ.
Mahoney P.G. (2003): Public and Private Rule Making in Securities Markets. // Policy Analysis. No. 498. P. 1-16.
Objectives and Principles of Securities Regulation (2003). IOSCO [Электронный ресурс] Режим доступа:http://www.iosco.org/library/pubdocs/pdf/ЮSCOPD154.pdf, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ.
Report Pursuant to Section 21(a) of the Securities Exchange Act of 1934 Regarding the NASD and the NASDAQ Market. (1995). [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.sec.gov/litigation/investreport/nd21a-report.txt, свободный. Яз. англ.
Shefrin H. (2008): A Behavioral Approach to Asset Pricing. Academic Press. Ch. 12.
