Автореферат (Межвременной систематический риск определение детерминант и портфельная оптимизация)

На правах рукописиАсатуров Константин ГарриевичМЕЖВРЕМЕННОЙ СИСТЕМАТИЧЕСКИЙ РИСК: ОПРЕДЕЛЕНИЕДЕТЕРМИНАНТ И ПОРТФЕЛЬНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯСпециальность:08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредитАВТОРЕФЕРАТДиссертации на соискание ученой степеникандидата экономических наукМосква – 2017Работа выполнена в департаменте финансов факультета экономических наукфедерального государственного автономного образовательного учреждениявысшего образования «Национальный исследовательский университет«Высшая школа экономики»Научный руководитель:Теплова Тамара Викторовна,доктор экономических наук, профессорОфициальные оппоненты:Лукасевич Игорь Ярославович,доктор экономических наук, профессор,профессор департамента корпоративныхфинансов и корпоративного управленияФГОБУ ВО «Финансовый университет приПравительстве Российской Федерации»Акимов Олег Михайлович,кандидат экономических наук, доцент,доцент кафедры банковского дела ипредпринимательстваФГБОУВО«Государственный университет управления»Ведущая организация:ФГБОУ ВО «Российская академия народногохозяйства и государственной службы приПрезиденте Российской Федерации»Защита состоится 23 января 2018 года в 14:00 на заседании диссертационногосовета Д 212.048.07 на базе Национального исследовательского университета«Высшая школа экономики» по адресу: 101000, г.

Москва, ул. Мясницкая, д. 20,ауд. 309.С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Национальногоисследовательского университета «Высшая школа экономики» и на сайтеhttps://www.hse.ru/sci/diss/210995117.Автореферат разослан _______________2017 г.И.о. ученого секретарядиссертационного советад.э.н., профессорАрхипова Марина Юрьевна21.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫАктуальность темы исследования. Исследованию систематическогориска посвящено большое число академических работ. Систематический рискотражает изменения конъюнктуры всего финансового рынка под влияниеммакроэкономических факторов, а его уровень фактически показывает,насколько определенный актив, отраслевой индекс или инвестиционныйпортфель чувствителен к рынку в целом. Учет этой чувствительности позволяеткорректно выстраивать инвестиционную стратегию, минимизировать риски, адля регулятора грамотно проводить монетарную и фискальную политику.В классической модели CAPM [Sharpe, 1964; Lintner, 1965] мерасистематического риска (коэффициент бета) предполагалась постоянной.Общепринятооцениватьбетаактиварегрессионнымметодом,когдадоходность акции является объясняемой переменной, а доходность рыночногопортфеля (индекса) - объясняющей.

Однако регрессионный метод нахожденияпостоянных бета имеет существенные недостатки. Ранее уже было показано,что дисперсия финансовых активов и рыночных индексов изменчивы вовремени [Bollerslev et al., 1992], а это напрямую влияет на значения бета.В этой связи динамические модели систематического риска получилиширокое распространение. Фабоцци и Фрэнсис [Fabozzi, Francis, 1978] и Бос иНьюболд [Bos, Newbold, 1984] одни из первых доказали, что мерасистематического риска (бета) нестабильна и предложили пересмотретьконструкцию CAPM с динамическими коэффициентами бета.

Сандер [Sunder,1980] подтвердил нестационарность бета для американского рынка, Ким [Kim,1993] – для гонконгского рынка, Вэллс [Wells, 1994] – для шведского рынка,Фафф с соавторами [Faff et al., 1992] – для австралийского рынка. Однако дляроссийского рынка подобный анализ не проводился, что делает представленноеисследование актуальным. Более того, подобно прошлым трудам по даннойтематике [Abell, Krueger, 1989; Erb et al., 1996; Oetzel et al., 2000; Gangemi et al.,2000] в работе впервые изучаются детерминанты систематического риска3российского фондового рынка, в том числе и в отдельности для основныхсекторов.

Это позволяет учесть и выявить вклад не только глобальной илокальной, но и секторальной составляющей в систематический риск.Открытие нестационарного характера бета имело важное прикладноезначение и для контроля инвестиционного риска портфеля. В условияхменяющегося во времени уровня систематического риска и других рыночныхметрик стандартные подходы для оптимизации портфеля теряют своюэффективность и уступают многопериодным моделям [Klaassen, 1998; Mulvey,Shetty, 2004]. Так, в качестве решения этой проблемы в работе предлагаетсяоригинальнаямодификациястандартногоподходаМарковицадлямногопериодной оптимизации инвестиционного портфеля.

Кроме того, чтопоказаннаяоптимизационнаязадачаотражаетдинамическуюприродупоказателя бета, она также предполагает декомпозицию общего рискапортфеля, что позволяет контролировать как систематический, так испецифический риски. Для целей построения данного портфеля используютсяданные по австралийскому рынку акций в виду того, что на нем представленыакции компаний из всех крупных мировых отраслей и по ним достаточно многонаблюдений для проведения такого исследования.

Предложенная модификацияпредоставляет инвесторам большую гибкость в регулировании рисков, нежеликлассический подход.Степень проработанности проблемы. Первые работы, посвященныетестированию стационарности меры систематического риска (бета) появились в90-е годы [Kok, 1993; Bos, Fetherston, 1992; Bos et al., 1995]. Однако вбольшинстве указанных работ представлены тесты на нестабильность бета,авторы не моделировали его динамическое поведение. С появлением различныхподходов и совершенствованием эконометрики эта область исследованияполучила свое развитие, и на текущий момент предложено нескольконаправлений оценки динамических коэффициентов бета. К ним относятсяБайесовские модели [Jostova, Philipov, 2005], модели SV [Johansson, 2009],4фильтр Калмана [Li, 2003; He, Kryzanowski, 2008], модели класса GARCH[Schwert, Seguin, 1990; Yun, 2002], полупараметрические моделиManadaluniz,2010;Ang,Kristensen,2012],модельс[Orbe-Марковскимипереключениями [Huang, 2000; Chen, Huang, 2007].

Некоторые работы поданной тематике были посвящены сравнению различных методик для оценкидинамических бета, включая указанные выше подходы [Choudhry, Wu, 2008;Brooks et al.,1998; Mergner, Bulla, 2008]. Был сделан вывод о том, что фильтрКалмана является более точным инструментом для оценки динамических бета,хотя и с исключениями для отдельных бумаг.В меньшей степени проработана тематика детерминант систематическогориска [Patro et al., 2002; Verma, Soydemir, 2006; Ulku, Baker, 2014].

Подобныйанализ для российского рынка был проведен только в двух исследованиях. Вболее раннем Телес и Андраде [Teles, Andrade, 2008], исследуя зависимостьсистематического риска от цен на нефть, номинальной процентной ставки,уровня резервов и бюджетного профицита, пришли к выводу, что ни один изэтих факторов не значим для российского рынка. В второй работе Маршалла ссоавторами [Marshall et al., 2009] показано влияние макроиндикаторов настрановой бета 20 развивающих рынков капитала, включая Россию. С помощьюпанельной модели с фиксированными эффектами авторы выявили, чтолокальная процентная ставка, доходность казначейских векселей США,локальная инфляция и валютный курсявляются значимыми факторамисистематического риска, в то время как предложение денег M1 и индекспромышленного производства не влияют на него.По нашему мнению, пробелом в существующей литературе является то,что анализ странового систематического риска проводился без какого-либоучета секторальной составляющей национальных фондовых индексов.

Впервую очередь, это касается развивающихся рынков, не обладающих широкойдиверсификацией экономики и, как правило, имеющих высокую концентрациюв определенных отраслях.5Появившиеся методы для оценки и прогноза динамических альфа и бетатакже открыли и прикладные возможности для инвесторов. В рамкахпортфельной оптимизации эти методы позволяют разделить общий рискпортфелянасистематический,выраженныйпоказателембета,испецифический. Похожую задачу описали в своей работе Якобс с соавторами[Jacobs et al., 1998], где инвестор выбирает уровень бета и остаточного риска(определяется дисперсией остатков в модели CAPM) и максимизирует своюполезность.

Но в их работе инвестор строго придерживается заданного уровнябета и остаточного дохода, что сильно ограничивает его возможностиаллокации средств. Предложенный авторами подход требует развития черезрасширение инвестиционных возможностей.Объектомисследованияявляетсяповедениедоходностиакцийкомпаний двух рынков капитала и их национальных и отраслевых фондовыхиндексов на временном отрезке с 2000 по 2016 гг.Предметом исследования являются характеристики систематическогориска рынка акций, методы построения оптимальной портфельной стратегии сдекомпозицией риска.Цельдиссертационногоисследования–разработкаподходовприкладного использования динамических моделей систематического рискадля оценки, прогноза и анализа показателей альфа и бета и их применения врамкахпортфельнойоптимизации.Всоответствиисэтойцельювисследовании ставятся следующие задачи:1.

Сравнить современные методы оценки и прогноза систематическогориска с традиционным регрессионным подходом.2. Протестировать стационарность уровнясистематического рискароссийских компаний и отраслевых индексов.3. Определить детерминанты странового риска российского фондовогорынка и его отраслей.64. Выявить и сравнить влияние глобальных, локальных и секторальныхфакторов на систематический риск отраслевых фондовых индексовРоссии.5.