Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решенийТекст

3
Отзывы
Читать фрагмент
Как читать книгу после покупки
Шрифт:Меньше АаБольше Аа

2. Проблемы теорий, господствующих в сфере финансов

Теория эффективного рынка

Основополагающей концепцией, принятой в академическом мире для объяснения взаимодействия информации и цен, является теория эффективного рынка («efficient market theory», также известная как «efficient capital market theory»), в том числе более ранняя версия – «random walk theory». Коротко об их истории. Л. Башелье (Bachelier) в своей диссертации «Теория спекуляции» в 1900 г. обосновал случайный характер блуждания цен. Башелье показал, что рыночные цены отражают мнение спекулянтов. Он также высказал предположение, что текущая цена является наилучшим предсказателем будущей, так как, если бы существовали предсказания, еще больше заслуживающие доверия, она бы немедленно их отразила. Поскольку, следуя этой логике, можно утверждать, что цена отражает всю известную информацию, то математическое ожидание прибыли спекулянта равно нулю. Работа Башелье была малоизвестна, пока ее не популяризировал П. Самуэльсон (Samuelson) в 1950-е гг. Х. Уоркинг (Working, 1934) впервые доказал случайность движения цен акций путем нанесения на график данных об их изменении, а не исследуя динамику абсолютного изменения цен. К этому же выводу независимо от своих малоизвестных предшественников пришел М. Кендалл (Kendall, 1953), проанализировав не только акции, но и ряд сырьевых групп, включая пшеницу и хлопок. М. Осборн (Osborn, 1959) опубликовал исследование, которое во многом сходится с выводами Башелье (предполагается, что к моменту публикации Осборн о нем не знал). Так, в числе прочего его выводы гласят, что изменения цен акций описываются броуновским движением и их разброс увеличивается по мере увеличения времени блуждания (пропорционально квадратному корню из времени). В 1961 г. Д. Мут (Muth) обосновал гипотезу рациональных ожиданий, которая гласит, что участники рынка используют всю доступную информацию и не делают системных ошибок при принятии решений. В 1965 г. Е. Фама (Fama) впервые ввел в финансовый обиход термин «случайное блуждание» (привнесенный в статистику К. Пирсоном в 1905 г.). Этот термин восходит к статистическому выводу, что группа пьяных, каждый из которых начнет блуждание из одной точки, будет делать несколько шагов, падать, засыпать и после пробуждения продолжать движение в непредсказуемом направлении, в результате окажется недалеко от исходной точки. Иными словами, как и в случае с броуновским движением, площадь блуждания увеличивается по мере увеличения времени блуждания (т. е. пропорционально квадратному корню от количества времени блуждания). В том же 1965 г. Самуэльсон обосновал теорию эффективного рынка. К моменту его публикации некоторые экономисты считали, что случайный характер поведения цен на рынке акций не позволяет определить их справедливую цену, а потому не подчиняется экономическим законам, а потому является иррациональным. Самуэльсон выдвинул предположение, что случайность поведения (randomness) цен не является признаком иррациональности и что цены акций отражают их реальную стоимость в каждый момент времени. В своей статье в 1967 гг. Робертс (Roberts) привнес классификацию трех форм информационной эффективности. Все мысли своих современников в отношении рынка обосновал Е. Фама в 1970 г. Фама фактически создал теорию эффективного рынка, в том числе дал ей имя. Его вывод заключается в том, что нет информации, которая обеспечивает инвесторам возможность получения доходности выше рыночной в долгосрочной перспективе. Этот вывод Фамы (и близкий к нему вывод Самуэльсона) основан на простой логике, заключающейся в том, что в поиске всех типов информации инвесторы проводят исчерпывающий анализ, поэтому любая возможность сверхприбыли исчезает, как только информация становится доступной.

Теория эффективного рынка сыграла важную роль в объяснении влияния информации на цены отдельных американских акций. Концепция исходит из допущений о рациональности инвесторов; об обоснованном характере их ожиданий; о присутствии арбитража – рыночной силы, приводящей цены активов к равновесию риска и доходности. Ей удается связать оценку активов (модель CAPM) и теорию структуры капитала (модель Модиглиани – Миллера), т. е. доминирующие финансовые теории, исходящие из тех же допущений.

Допущение об обоснованных ожиданиях инвесторов (homogeneous expectations, consistent beliefs) сводится к тому, что распределение исходов данного явления, ожидаемое участниками рынка, совпадает с реальным. Если суммировать допущения о рациональности инвесторов и об обоснованности их ожиданий, получается, что участники рынка (рынок в целом) не только мгновенно и правильно оценивают информацию, касающуюся конкретного рынка, но и правы в отношении всего происходящего в экономике в целом.

Фама исходит из того, что эмпирически нельзя подтвердить мысль о том, что цены отражают всю информацию, и поэтому невозможно получить сверхдоходность в длительной перспективе. Он тестирует эту идею на основе трех разных типов информации. Так, Фама доказывает, что на основании известных исторических данных по ценам и объемам торгов надеяться на супердоходность не приходится. Иными словами, технический анализ не позволит использующему его инвестору превзойти среднерыночные показатели в долгосрочной перспективе. Этот вывод Фама считает доказательством эффективности рынка в его слабой форме или «слабой формой эффективности».

Если вся доступная для участников рынка информация отражена в ценах, то рынок характеризуется «полусильной формой эффективности». В этом случае самостоятельный фундаментальный анализ не даст инвестору идей, достаточных для того, чтобы побить рынок. Наконец, Фама рассматривает, может ли достичь оптимальных результатов инвестор, который способен разобраться в информации лучше, чем большинство его коллег, и который даже имеет доступ к инсайдерской информации. Из ряда существовавших исследований Фама делает вывод, что однозначного подтверждения этому нет, а потому, как он считает, можно утверждать, что рынок обладает «сильной формой эффективности».

Таким образом, на каждом уровне доступа к информации невозможно получать доход, превышающий среднерыночный[14]. Следовательно, как фундаментальный, так и технический анализ не являются ключом к сверхрезультатам.

Следовательно, как фундаментальный, так и технический анализ не являются ключом к сверхрезультатам. Теория эффективного рынка в настоящее время используется для объяснения цен на многие активы, причем не только в США, но и в мировом масштабе. Однако, несмотря на популярность, в последние 20 лет отмечались ее слабые места. Но именно после кризиса 2007–2009 гг. по поводу этой теории возникли серьезные сомнения. Сегодня есть исследования, которые показывают, что, например, китайские акции не всегда следуют принципу «случайного блуждания» так же, как и американские индексы акций, что отмечал еще Самуэльсон. После каждого кризиса, включая последний (2007–2009 гг.), появляются сомневающиеся в способности теории объяснить аномалии резкого изменения цен, т. е. «справедливой оценки» стоимости активов финансовыми рынками. Критики также указывают, что теория исходит из дохода всех активов, торгуемых на рынке («рыночного портфеля»), а не, например, нормального дохода для данной группы риска, или для данной отрасли, или для данного класса активов[15]. Терминология, используемая в теории, недостаточно строга. Так, не определено значение термина «нормальный» доход. Теория игнорирует тот факт, что человек в силу ограниченности своего сознания не способен разобраться во всем объеме информации и всех ее взаимосвязях. Неудивительно, что ее оказалось сложно доказать эмпирически.

Сторонники теории поведенческих финансов (behavior finance) указывают на неоправданность предположения об индивидуальной рациональности, лежащего в основании теории эффективного рынка. Выделяются четыре типа возможных причин неэффективности арбитража[16], связанных с нерациональностью поведения участников: фундаментальный риск, институциональные ограничения, риск нерациональных трейдеров, подверженность профессиональных трейдеров общечеловеческим недостаткам.

Фундаментальный риск заключается в том, что во избежание последствий ошибочных суждений рациональные трейдеры хеджируются посредством аналогичного «справедливо» оцененного актива (так называемый «спред-трейдинг»). При таком подходе они сталкиваются с риском, что хеджирующий актив следует не только общерыночной, но и собственной динамике[17]. Кроме того, рациональные трейдеры могут не обладать средствами, достаточными для противодействия нерациональным трейдерам, хотя это и предполагается моделью[18].

 

Ограничения институциональных инвесторов можно разделить на связанные с законодательством и мотивационные. Например, ограничение на продажу одолженных акций (short sale) не позволяет арбитражерам продавать акции переоцененных дорогих компаний, что может быть причиной «эффекта малых фирм» – феномена, который не объясняется теорией CAPM. Его мы обсудим ниже. К данной категории относится и отсутствие кредитных линий, и высокие маржинальные требования, существующие в России.

К институциональным ограничениям можно отнести и мотивационные факторы. Так, «январский эффект», который описывает избыточную доходность акций американских компаний в декабре – январе каждого года, можно объяснить поведением сотрудников инвестиционных компаний в период уплаты бонусов. Они, как правило, предпочитают не рисковать в последний месяц бюджетного года до момента выплаты годового бонуса. Так, календарный год взаимных фондов начинается в ноябре, и в течение месяца управляющим фондами выплачивают бонусы за предыдущий год. В середине декабря они начинают работать на бонус следующего года, но в это время аппетит к риску пропадает у маркетмейкеров, чей бонусный период заканчивается в середине января. Вследствие неликвидности, возникающей в этот момент, рынок акций растет на небольших объемах[19].

Даже если исключить аномалии, такие как коррупция[20] и фальсификация отчетности, связанные с непрозрачностью и прочими особенностями компенсационных схем, следует обратить внимание на то, что, ожидая значительный приток денег от нерациональных источников, рациональные трейдеры часто объединяются с ними с целью заработать, вместо того чтобы им противостоять.

Арбитраж на рынках может быть лимитирован и в силу того, что рациональные трейдеры не могут откорректировать поведение менее опытных и менее рациональных участников рынка (noise traders – от англ. noise, означающего «шум». Имеются в виду колебания цен из-за действий нерациональных трейдеров)[21].

Следовательно, неэффективность, возникающая на рынках, не корректируется арбитражем, и поэтому цены отличаются от «рациональных»[22], а значит, должна быть возможность зарабатывать благодаря пониманию рынка. Возможно, лучшей иллюстрацией этого вывода является кризис LTCM[23] в 1998 г., когда на одной стороне рынка оказался фонд, а на другой – несколько ведущих банков. Фонд заявил о банкротстве и должен был распродать огромное количество активов, тем самым дестабилизировав несколько рынков. В результате «рациональная» цена откорректировалась на размер премии из-за недостаточной ликвидности продаваемого объема.

Приверженцы обоих направлений финансовой мысли могут считать, что они правы, поскольку если рассматривать короткий период, то часто подтверждается верность теории поведенческих финансов, а если взять в расчет более длительный период – то теории эффективного рынка. Но именно игнорирование значительных аномалий делает последнюю концепцию практически бесполезной для участников рынка. Утверждение о том, что «в конечном итоге вся информация будет отражена в ценах», имеет такую же практическую ценность, как сентенция «в конечном итоге мы все умрем».

Сторонники теории эффективного рынка считают, что она остается основной, так как не имеет альтернатив, и что вклад поведенческих финансов в лучшем случае полезен для объяснения ограничений, накладываемых институтами на абсолютность механизма арбитража. При этом они считают, что поведенческие предрасположенности людей не столь важны, так как балансируют друг друга (Гилсон, Краакман, 2003)[24].

На наш взгляд, теория эффективного рынка – ценный «принцип» (в понимании Хайека) и методическая база именно для малоопытных трейдеров, так как описывает основные взаимосвязи на рынке и предостерегает от неосмотрительных действий из-за якобы «обладания ценной идеей». Информация, известная рынку, постоянно переоценивается[25]. Этот процесс требует быстроты реакции и расслаивает участников рынка на опытных и малоопытных. Поскольку первые приобретают возможность получения доходов, превышающих средние, за счет вторых, будет правильно заменить категорию «опытные» на «успешные»[26]. Последние, как правило, лучше понимают изменения информации и быстро находят алгоритмы прибыльной деятельности. Для них теория эффективного рынка не представляет особой ценности.

Реально ли создать рыночную модель, которая поможет предсказывать будущее, а не только опишет прошлое? Представим себе, что такая модель появилась и стала известна участникам рынка. Предположим, она точно взвешивает влияние новой информации на изменение соотношения всех элементов, составляющих экономику, предсказывает коэффициент риска по активам и эмитентам и, следовательно, поведение рынка. Тогда на основании модели будет происходить мгновенное перенастраивание цен в оптимальные. Она станет практическим олицетворением теории эффективного рынка.

Итак, «принцип», предлагаемый теорией эффективного рынка, полезен, но сама по себе она не представляет особой ценности для прогнозирования. Насколько способны помочь инвесторам модели, определяющие отдельные области финансов и отдельные сегменты финансового рынка, невзирая на проблемы с общетеоретической базой? Ответы на этот вопрос рассмотрим ниже.

Теории управления портфелем

Современная теория управления портфелем (Modern Portfolio Theory – MPT), созданная Г. Марковицем, отделяет оценку риска отдельной акции от оценки риска портфеля в целом. Она утверждает, что при включении в портфель большого количества малокоррелирующих активов его риск снижается. При этом риск определяется как стандартное отклонение ожидаемой прибыли (волатильность, или variability of returns). При подборе акций в портфель их ковариация с другими акциями в портфеле важна в большей степени, чем индивидуальная волатильность. Практическая суть теории сводится к тому, что все, что им нужно знать, добавляя акцию в портфель, – сколько она добавит к риску портфеля в целом. Иными словами, цены акций, входящих в портфель, должны зависеть от разных экономико-политических факторов. Особенно хорошо подбирать в портфель акции, имеющие негативную ковариацию. Однако даже успешная диверсификация не исключает влияния на портфель общерыночных явлений.

Представляется, что эта теория малоприменима для большинства инвесторов, поскольку создать портфель из тысяч или даже сотен акций не представляется возможным. Ценность диверсификации не доказывается во время кризисов, так как последние из них подтвердили «кризисную» динамику, когда активы, не коррелирующие в обычное время, коррелируют во время кризисов, т. е. эффект, ожидаемый от диверсификации, резко снижается именно в те моменты, когда он наиболее важен. Что же касается международной диверсификации, то ее эффект тоже ниже ожидаемого[27]. В периоды, когда новые рынки (типа украинского) отсутствуют, все международные рынки коррелируют, как это было в конце XIX и XX вв.[28]

 

Существует также и ряд психологических проблем, связанных с диверсификацией: большинство инвесторов не могут одновременно и одинаково хорошо уследить за десятками акций. Более того, начиная терять деньги на части инвестиций, инвесторы частенько закрывают более прибыльные, чтобы не понести потери и на них, и тем самым снижают ожидаемый эффект от диверсификации. В результате теория стала хрестоматийной, но применять ее по-прежнему очень сложно[29].

Марковиц исходил из того, что портфель должен характеризоваться ожидаемым уровнем доходности, статистической дисперсией и корреляцией каждой пары активов, входящих в портфель. Поскольку учесть такое количество взаимосвязей не представляется возможным, У. Шарп, ученик Марковица[30], упростил задачу, заменив корреляции между активами на корреляцию каждого актива с рынком в целом. Теория оценки активов на рынках капитала (Capital Asset Pricing Market, CAPM), созданная одновременно и независимо У. Шарпом и Д. Линтнером[31], разделяет доходность акций на три составляющих: безрисковая доходность (доходность казначейских облигаций), премия за вложения в рынок акций (за систематический / недиверсифицируемый / рыночный риск) и премия за вложение в данную акцию (за несистематический / специфический / диверсифицируемый / уникальный риск). Движение рынка оказывает воздействие на цены каждого актива[32]. Систематический риск обозначается буквой «b» (впоследствии ее назвали греческой буквой бета). Бета компании – это отношение волатильности акций к волатильности рынка. По словам Шарпа, это «риск плохих результатов в плохие времена»[33]. Активы будут следовать за рынком в любом случае, поэтому от этого риска нельзя захеджироваться путем диверсификации, и он называется недиверсифицируемым. От активов, которые сложно захеджировать (с большой бетой), инвесторы требуют большей доходности. Формула СAPM может быть записана следующим образом:

Ожидаемая доходность = Безрисковая доходность + β × (Ожидаемая премия за рыночный риск),

или

r = Rf + β × (Rm − Rf)
[другая версия: r − Rf = β × (Rm − Rf)],

где

r – ожидаемая доходность данного актива;

Rf – безрисковая доходность;

Rm – доходность рынка.

Таким образом, доходность акции должна состоять из безрисковой доходности (риск процентной ставки с нулевой бетой[34]), доходности рынка над безрисковой доходностью и, наконец, доходности, соответствующей бете. Интересно, что из этой формулы следует, что у всех акций одинаковая ожидаемая доходность, соответствующая определенному уровню риска. Поэтому, как и предсказывает теория эффективного рынка, инвестор в среднем не сможет заработать больше, изменяя свой профиль риска.

Очевидно, что этот вывод игнорирует тот факт, что покупка акции тоже содержит элемент риска, который уникален для нее и не зависит от рынка. Однако теория Шарпа предполагает, что от специфического / несистемного / уникального / остаточного риска данной акции можно застраховаться путем диверсификации, т. е. подбора в портфель акций с разным уровнем стандартного отклонения цен. Более того, Шарп считает, что, поскольку такие риски могут быть снижены путем правильного подбора акций в портфель, инвесторы не будут требовать за них дополнительной компенсации[35].

Кроме того, из идей Шарпа следует, что доходность каждой акции также можно реплицировать комбинацией безрискового актива и другой акции. Поэтому сторонники CAPM предпочитают инвестировать в индексные фонды данных классов активов, а не в отдельные акции[36].

CAPM предоставила математическое обоснование разным составляющим риска, и благодаря этому сегодня определяет мышление на рынках. Однако несмотря на методологическую ценность CAPM и получение практического подтверждения того, что активы с малой бетой меньше зарабатывают на подъеме рынка и меньше теряют на его падении, чем активы с большей бетой, в целом многие из ее практических аспектов вызывают вопросы.

К недостаткам CAPM можно отнести сложность ее тестирования. Она исходит из линейной взаимосвязи между системным риском и доходностью рыночного портфеля (индекс типа S&P 500), но большинство портфелей содержат не только акции, а потому предполагаемая взаимосвязь зачастую отсутствует. Более того, утверждение, что более высокий риск соответствует более высокой доходности, не подтверждается при тестировании, да и активы с нулевой бетой имеют доходность выше казначейских облигаций США, принимаемых за безрисковый актив[37].

Поскольку бета является важным элементом современной финансовой теории, следует отметить несколько ее недостатков. Использование беты усложняется тем, что она часто изменяется в зависимости от периода (годовые и недельные беты одной акции не совпадают) и плохо функционирует для краткосрочных инвестиций[38]. Кроме того, в странах, в которых капитализация рынков состоит из небольшого количества крупных акций, бета излишне коррелирует с их поведением. Так, в Финляндии акция Nokia составляет 75 % капитализации рынка, а потому бета других компаний не отражает их риск. На бету также оказывают сильное влияние модификация стратегии компаний, их слияния, поглощения и разделение; изменения в составе индекса рынка и т. д. Таким образом, историческая бета данной компании – понятие весьма условное.

В результате теоретические и эмпирические проблемы CAPM (и в той же мере теории эффективного рынка) были сведены к нескольким необъяснимым феноменам, среди которых наиболее известными являются: «загадочная премии за риск», «эффект малых фирм», «эффект выходных» и «январский эффект»[39]. Первая проблема сводится к тому, что, как показывает тестирование, доходность акций оказывается выше риска[40].

Вторая проблема заключается в том, что модель не объясняет, почему доходность акций малокапитализированных компаний значительно превышает этот показатель для компаний с большой капитализацией[41]. Этот момент имеет большое практическое значение для российских компаний, размещающих акции на западных рынках. По международным стандартам большинство российских компаний подпадает под категории небольших и растущих. Следовательно, финансовые блоки компаний должны с особым вниманием подходить к выбору моделей, используемых для их оценки, иначе они окажутся недооцененными, как предполагают основные модели, построенные на базе CAPM.

В третью проблему можно объединить целую группу наблюдений, которые не может объяснить САРМ. Например, «эффект выходных» приводит к тому, что доходность в выходные дни является предсказуемо негативной. «Январский эффект» выражается в предсказуемо высокой доходности рынка акций в конце декабря – начале января.

В целом оказывается, что предположения о нормальном распределении доходов[42] и о стремлении доходности к среднему значению не подтверждаются[43]. Все эти четыре проблемы указывают на невозможность описания средней доходности, что статистически объясняется проблемой плохих моделей (bad-model problem). Так, если настроить CАPM на решение «эффекта малых фирм», она перестает описывать доходность компаний с высокой капитализацией. Аналогично модели, описывающие доходность для длительного временно́го периода, не могут описать ее на коротких отрезках времени, и наоборот[44].

Значительное число недостатков модели делает невыгодным ее практическое применение, что признается даже сторонниками теории эффективного рынка[45]. В качестве альтернативы CAPM Е. Фама и К. Френч в 1993 г. предложили трехфакторную модель. В соответствии с ней портфель подбирают исходя из размера компании (капитализация), соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости (book-to-market) и поведения рынка акций[46]. Однако, как и CAPM, эта модель не смогла описать среднюю доходность, поэтому использовать ее для прогнозирования доходности по «рыночному» портфелю не представляется возможным, даже притом, что она лучше, чем CAPM, описывает поведение цен малокапитализированных компаний. Кроме того, если портфель акций сформирован по принципу величины капитализации, соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости, а также соотношения доходности и цены, то он больше соответствует долгосрочной фактической доходности как в США, так и на рынках акций двенадцати других стран[47].

В 1997 г. Даниель и Титман предложили характеристическую модель (characteristics model), где доходность определяется в соответствии с категорией компании – растущей или недооцененной (growth; distress). Они пришли к выводу, что излишняя уверенность инвесторов может привести к инерционным тенденциям, особенно в отношении акций, по которым требуется интерпретация неясной информации. Это особенно характерно для акций растущих компаний[48].

Они рассматривают высокий уровень соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости как свидетельство плохого экономического состояния компании, а низкий – хорошего. Это предположение подменяет собой необходимость делать допущение о рискованности компании, в чем состоит принципиальное отличие от подхода CAPM, где делается допущение о риске и игнорируется соотношение бухгалтерской и рыночной стоимости. Тестирование этой модели, проведенное в период 1973–1993 гг., подтвердило ее преимущество над CAPM, но последняя показала лучшие результаты за 1929–1997 гг.[49] Такая непоследовательность в качестве результатов исчезает при включении транзакционных издержек. В этом случае сравнение моделей Даниеля – Титмана и Фамы – Френча приводит к аналогичным результатам[50].

Следует отметить, что хотя и МРТ и САРМ появились до создания теории эффективного рынка, в целом все три теории исходят из похожих допусков и не противоречат друг другу. Однако Маркович и Шарп исходят из того, что на рынке есть комбинации активов в портфеле, которые позволят инвестору найти доходность, соответствующую его аппетиту на риск. Идеи Фамы и Самуэльсона относятся больше к отдельным активам, и на успех в угадывании динамики конкретных активов авторы этих теорий смотрят скептически, как бы также рекомендуя портфельный подход.

Итак, рассмотренные модели установили некие «принципы», которые удобны для объяснения сложных явлений на рынках акций в определенные периоды. Внедрение их в практику заняло очень долгие годы, но и по сей день следование им опасно и ненадежно. Однако других моделей на сегодняшний момент просто не существует, и это вынуждает нас помнить об их выводах в нашей практической деятельности.

14В исследовании, проведенном Joshua D. Coval, David Hirshleifer, Tyler Shumway (Can Individual Investors Beat the Market? Working Paper, December 2002), сделан вывод о том, что 10 % лучших трейдеров стабильно получают прибыль, превышающую среднюю рыночную величину. Сорос указывает, что теория предполагает невозможность индивидуума предсказать будущее лучше, чем другие, однако результаты его инвестиционной деятельности показывают, что это возможно, причем на протяжении десятков лет.
15Bauer R. J. Jr. Genetic Algorithms and Investment Strategies, John Wiley & Sons, Inc. 1994.
16Gilson R. J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias, Columbia Law and Economics Working Paper, No. 240, October 2003.
17Такой риск называют базисным риском (basis risk).
18На валютных рынках недостаточность ресурсов рациональных трейдеров особенно очевидна в моменты интервенции центральных банков. Они успешно противостоят рыночным силам, пытающимся привести валютные курсы в соответствие с соотношениями цен за одинаковую корзину продуктов в разных странах. При этом центральные банки преследуют вполне рациональные цели, но в рамках экономики данной страны, а не международного рынка в целом.
19Другим примером мотивации, влияющей на рынок в целом, является поведение фонд-менеджеров. Поскольку контракты на управление деньгами заключаются на год, менеджеры не заинтересованы в долгосрочных вложениях, опасаясь краткосрочной волатильности. Stein J. Why are Most Funds Open-ended? Competition and The Limits of Arbitrage, Working Paper, No. 10259, National Bureau of Economic Research, February 2004.
20Неутешительным является отчет о коррупции среди японских борцов сумо. Надежда на «прозрачность» финансовых институтов меркнет, если даже вид спорта с двухтысячелетней историей и строгим кодексом этики пропитан коррупцией. Duggan M., Levitt St. Winning Isn’t Everything: Corruption in Sumo Wrestling, American Economic Review, Vol. 92, No. 3, 2003.
21Э. Тверски и Д. Канеман уточнили: люди предпочитают неизвестные вероятности в тех областях, где чувствуют себя хорошо осведомленными, и известность в областях, в которых они некомпетентны. На практике это ведет не только к разному уровню рациональности участников, но и к различной степени их вовлеченности на разных стадиях рынка.
22Barberis N., Thaler R. A Survey of Behavioral Finance, Working Paper, No. 9222, Sept. 2002.
23Два нобелевских лауреата, работавшие в нем, были известными сторонниками теории эффективного рынка.
24Gilson R. J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias, Columbia Law and Economics Working Paper, No. 240, October 2003.
25Как отмечает П. Бернстайн, информация, как правило, становится доступной всем одновременно, все понимают ее одинаково и реагируют на нее, как только она появляется. Кроме того, в мире, где будущая цена денег неизвестна, сложно определить безрисковую ставку, а потому многие расчеты на базе одной и той же информации изначально расходятся. Peter L. Bernstein. Capital Ideas: the Improbable Ideas of Modern Wall Street. John Wiley & Sons, 2005.
26Старая уолл-стритовская поговорка гласит: «Есть трейдеры с пятилетним опытом, и есть трейдеры, которые получили годовой опыт пять раз».
27Goetzmann W. N., Li L., Rouwenhorst R. G. Long-Term Global Market Correlations, Working Paper, No. W8612, NBER, November 2001. Campbell J. Y., Lettau M., Malkiel B. G., Xu Y. Have Individual Stocks Become More Volatile? An Empirical Exploration of Idiosyncratic Risk, Journal of Finance 61 (1): ввиду роста волатильности индивидуальных акций по отношению к волатильности рынка для снижения волатильности портфеля требуется диверсифицироваться в большее количество акций, чем во времена создания теории диверсификации.
28Рассматривая ценность международной диверсификации, следует отметить, что уровень корреляции рынков разных развивающихся стран с рынками развитых стран очень различен. Так, аналитики Deutsche Bank установили, что динамика индекса китайских акций в последние годы более чем на 80 % коррелирует с американским рынком, в то время как российский и бразильский рынки – на 25 %. При этом бразильский рынок примерно на 40 % коррелирует еще и с динамикой развивающихся рынков в целом. Для России этот фактор составляет около 15 %, а для Китая он неважен. Таким образом, динамика внутреннего рынка, объясняемая сугубо внутренними факторами, составляет в Китае меньше 20 %, в Бразилии не более 40 %, в то время как в России она близка к 60 %, а на Украине достигает 75 %. Deutsche Bank, EM Special Publication, Dissecting Returns in Search of the EM Factor, 9 November 2007.
29Так, Уильям Гетцманн (William Goetzmann) и Адок Кумар (Adok Kumar), проанализировав поведение 40 000 индивидуальных инвестиционных счетов за период 1991–1996 гг. в США, установили, что большинство инвесторов недиверсифицированны. Goetzmann W., Kumar A. Equity Portfolio Diversification, Yale ICF Working Paper, No. 00–59, November 2002.
  Amstrong F. Capital Asset Pricing Model, www.investorsolutions.com/ArticleShow.com.
31Ее можно резюмировать высказыванием, что «инвесторы делятся на тех, кто любит хорошо покушать, и тех, кто любит хорошо поспать».
32Шарп использует доминирующую «комбинацию». Чаще всего под ней предполагают рынок в целом.
33Sharpe W. F. Investment Strategy for the long term, UBS Wealth Management magazine, 2nd quarter 2004.
34В качестве международной «безрисковой» (без кредитного риска) процентной ставки в мире де-факто принимают ставку долгосрочных казначейских обязательств США, хотя начиная с августа 2008 г. рынок кредитных деривативов оценивает ее в отличную от нуля. Применительно к конкретной стране «безрисковой» ставкой является ставка долгосрочных долговых обязательств правительства данной страны. Одно из объяснений того факта, что средняя доходность акций в течение последних 50 лет была значительно выше, чем облигаций, заключается в реакции на те или иные события, вызвавшие шок, а не на собственно фундаментальную информацию. Fama E., French K. The Equity Premium, The Journal of Finance, April 2002.
35На практике инвестиционные компании содержат огромные аналитические подразделения, основной работой которых остается фундаментальный анализ именно этого типа риска.
36Sharpe W. F. Indexed Investing: A Prosaic Way to Beat the Average Investor. Презентация Monterey Institute of International Studies, May 1, 2002.
37Malkiel B. G. A Random Walk Down Wall Street, WW Norton & Company, 1973, p. 234.
38Пабло Фернандес в исследовании Are Calculated Betas Worth for Anything? (IESE Business School, Working paper) изучил беты 3813 компаний за 60 месяцев, по январь 2002 г. В среднем максимальная бета каждой акции в 15,7 раза превосходила ее минимальную величину. Максимальная бета в каждой отрасли также оказалась в среднем в 2,7 раза выше ее минимальной величины. Дамодаран также показал, что беты данной акции, подсчитанные за разные периоды (месячные или годовые), значительно различаются.
39Список необъясненных феноменов можно дополнить рядом других наблюдений. Например, доходность рынков акций 36 стран, включая развивающиеся рынки, между ноябрем и апрелем выше, чем в период с мая по октябрь. На английском рынке этот эффект существует с 1694 г. Вторым примером является рост акций в момент включения их в рыночный индекс (в США этот показатель составляет примерно 3,5 %).
40Мехра и Прескотт сформулировали этот вопрос следующим образом: «Почему в условиях маловолатильного роста потребления население не вкладывает в высокодоходные активы, притом что ковариация потребления и поведения рынка акций незначительна?» Бенартци и Талер из школы поведенческих финансов предполагают, что это явление можно объяснить с точки зрения феномена «близорукого отрицания риска» (myopic aversion): инвесторы предпочитают устойчивый доход и требуют премию за дополнительный риск. К другим объяснениям относится то, что они: а) считают это необъясняемой аномалией; б) компенсацией за риск; в) переоценивают фирмы, показывающие хорошие результаты, и недооценивают компании с плохими показателями; г) инвесторы предпочитают растущие компании недооцененным.
41Olsen R.A. Are Risk Premium Anomalies Caused by Ambiguity? Financial Analysts Journal, March/April 2000, Vol. 56, No. 2.
42Shalit H. and Yitzhaki Sh. Estimating Beta, Review of Quantitative Finance and Accounting, vol. 18, No. 2 (March 2002).
43Квартальная, полугодовая и годовая средняя доходность демонстрирует моментум, а не стремление к средней. Heston St.L., Sadka R. The Periodic Term Structure of Stock Momentum. Working Paper, July 5, 2002.
44Fama E.F. Market Efficiency, Long-Term Returns, and Behavioral Finance, Working Paper, June 1997.
45Fama E.F., French K.R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence, CRSP Working Paper, No. 550, August 2003.
46Известный инвестор Баффетт (Warren Baffett) считает, что, если цена бизнеса падает в два раза, он становится более интересным. Такой подход противоречит теории эффективных рынков, согласно которой падение цены отражает информацию, что с бизнесом не все в порядке. Кроме того, оказывается, что недооцененные акции менее волатильны, чем рынок в целом, а это противоречит идее, что более рисковые активы должны быть более волатильными. Меньшая волатильность, в свою очередь, может объясняться тем, что инвесторы, вкладывающие в недооцененные компании, редко меняют позиции, а это искусственно снижает волатильность.
47Fama E.F., French K.R. Value Versus Growth: The International Evidence. Working Paper, Social Science Research Network Electronic Library.
48Daniel К., Titman Sh. Market Efficiency In an Irrational World. Financial Analysis Journal, November/December 1999, Vol. 55, No. 6.
49Davis J.L., Fama E.F., French K.R. Characteristics, Covariances, and Average Returns: 1929–1997, The Center for Research in Security Prices, Working Paper, No. 471, February 1999.
50Pastor L., Stambaugh R.F. Comparing Asset Pricing Models: An Investment Perspective. Working Paper, July 1999.
Бесплатный фрагмент закончился. Хотите читать дальше?
Купите 3 книги одновременно и выберите четвёртую в подарок!

Чтобы воспользоваться акцией, добавьте нужные книги в корзину. Сделать это можно на странице каждой книги, либо в общем списке:

  1. Нажмите на многоточие
    рядом с книгой
  2. Выберите пункт
    «Добавить в корзину»