Диссертация (Биржевые фонды (ETF) и скрытые индексные стратегии российских паевых инвестиционных фондов (ПИФ)), страница 11

эффектыНетГодКварталГод, фондКварт., фондСтанд. ошибкиРобаст.Робаст.Робаст.Робаст.Робаст.Constant-0.0149(-0.60)-0.0714***(-2.88)0.0074(0.32)-0.1140(-1.29)0.0073(0.08)1,1830.061,1830.271,1830.371,1830.34591,1830.4759-0.00500.00-0.00450.00-0.00460.00-0.00130.15-0.00160.10ПеременныеАЧАЧ * ИндексИндекс_даммиLn(СЧА)ObservationsR-squaredКол-во фондовТаблица БАЧ + АЧ * ИндексP-value (=0)Примечание: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1Источник: Иноземцев, Тарасов (2018)Независимо от спецификации коэффициент при переменной АЧотрицателен и значим.

Увеличение АЧ на 1 стандартное отклонение (26.8)приводиткуменьшениюдоходностина11%(26.8*(-0.0006)/0.14)69стандартного отклонения альфы при прочих равных (спецификация 1-3).Таким образом, чем активнее менеджеры активных фондов, тем хужескорректированная на систематический риск доходность фондов. Этотрезультат свидетельствует о том, что усилия портфельных менеджеров,характеризуемые степенью их активности относительно базового индекса,лишь ухудшают положение пайщиков. Активность управляющих ИФ ещеболее негативным образом сказывается на их доходности (Таблица 10Б).Увеличение АЧ среднего ИФ на 1 стандартное отклонение приводит кпадению доходности на 26.8*(-0.0046)/0.14=86% своего стандартногоотклонения (спецификация 3).Результаты о том, что активность фондов (величина АЧ) приводят кхудшим результатам, противоречат выводам Cremers and Petajisto (2009) порынку США и Cremers et al.

(2016) по широкой выборке стран: активностьфондов(АЧ)положительнокоррелируетсболеевысокойчистойдоходностью.Возможно, существуют другие, не наблюдаемые факторы, которыевлияют на результат регрессионного анализа.55 Для минимизации эффектаэндогенности в модель включаются фиксированные эффекты. Например, вспецификации 5 контролируются отдельные кварталы и отдельные фонды.Так как результат отрицателен и значим во всех пяти спецификациях, можноговорить, что ненаблюдаемые различия между фондами не являютсяключевыми в данном случае.

Среди многих проведенных тестов, был такжетест, где период времени был ограничен 2014 годом, после которого возниклизаметные геополитические риски для российского рынка. Однако, и в этомПоскольку полученные результаты не совпадают ни с мировой практикой, ни сэлементарной логикой, дальнейший анализ отрицательного влияния высоты АЧ на альфу,вероятно, следует рассмотреть в отдельном исследовании.5570случае, во всех спецификациях, включая пятую, эффект также отрицателен изначим.2.2.4. Скрытый индексинг и размер комиссийТак как размер комиссионных платежей фонда является одной изключевых характеристик фонда, влияющих на финансовый результатинвестора, было проведено также исследование связи скрытого индексинга(высоты АЧ) и высоты комиссий ПИФов.Корана, Серваес и Туфано (Khorana, Servaes and Tufano, 2009), изучиврынки 18 развитых стран, показали, что размер комиссий существенноварьируется как между странами, так и между фондами одной страны.Согласно результатам авторов, следующие группы фондов и управляющихкомпаний характеризуются меньшими комиссионными издержками: большиепо СЧА фонды и УК, индексные фонды и фонды фондов, а такжеинституциональные фонды.

Среди других факторов, способствующихснижению расходов пайщиков, Корана и др. (2009) отметили, например, болеевысокий уровень финансовой состоятельности и образованности населения,высокую степень юридической защиты инвесторов, а также низкуюконцентрацию банковского сектора или вообще запрет банкам участвовать виндустрии управляющих компаний. К таким же выводам пришли и Кремерс,Феррейра, Матос и Старкс (Cremers, Ferreira, Matos, Starks, 2016), проведяанализ 32 европейских стран. Эти же авторы, а также Кремерс и Петажисто(Cremers and Petajisto, 2009), показали статистически значимую корреляциюАЧ фондов и размером их комиссий.Абрамов и Акшенцева (Abramov, Akshentseva, 2015), показывают, чторазмер комиссий российских ПИФов несоизмеримо превосходит размеркомиссий ПИФов в развитых стран и в последнее десятилетие практически неменяется.71В данном разделе исследуется связь между несколькими показателями,включая уровень пассивности ПИФа (величина АЧ), и ПРП.

В таблице 11приведен сравнительный анализ ПРП и АЧ для АФ и ИФ. Для сравнениясредних значений был использован t-test, для медиан – точный тест Фишера.56АФ характеризуются более высоким уровнем комиссии по сравнению синдексными, в среднем 5.58% и 3.60% соответственно.Таблица 11. Сравнительный анализ активных и индексных фондов по размерукомиссий и активной части.Сравнение ПРПСравнение АЧСреднее, %Медина, %в годв годNСреднееМединаNАктивные5.585.204855.7957.2148Пассивные3.603.351412.029.1514P-value0.000.040.000.00Источник: Иноземцев, Тарасов (2018)В таблице 12 приведена подробная описательная статистика выборки,отдельно для АФ и ИФ. Коэффициент Шарпа оценивается на годовом окне надневныхданныхизбыточнойдоходностифондасиспользованиембескупонной ставки ГКО-ОФЗ со сроком погашения 1 год.

Величинарыночного риска вычисляется как стандартное отклонение дневнойдоходности фонда на годовом окне. CAPM бета и альфа также былирассчитаны на годовом окне на дневных данных, используя упомянутую вышеставку ГКО-ОФЗ и дневную доходность индекса MCFTR, учитывающуюВ рамках этого теста тестируется гипотеза о том, что пропорции наблюдений выше общеймедианы равны на двух подвыборках. Тест хорошо работает на малых выборках.5672дивидендные выплаты. Используемые данные представляют собой кросссекцию индустрии, взятой на конец июня 2016 года.57Таблица 12.

Описательная статистикаПеременнаяСреднее Медиана Ст. откл. 5%25%75%95%NПРП, % в год5.135.101.872.90 4.105.707.9062АЧ, 2016q246.0151.7427.483.81 19.90 63.8090.00 62АЧ, долг. сред., все45.9149.5024.424.55 27.63 61.2487.47 62АЧ, долг. сред., активн.55.7957.2117.4227.63 42.44 64.9189.64 48АЧ, долг. сред., индекс.12.029.1510.272.84 4.55 15.8839.82 14СЧА, 2016q2, млн. руб.309.7581.57560.71 14.63 32.64 325.06 1615.36 62Ln(СЧА)4.634.401.442.68 3.495.787.3962Доходность, год.0.230.200.120.05 0.170.290.4561Приток активов, год.-0.03-0.100.40-0.38 -0.200.030.5261Дамми, индек.

фонд0.230.000.420.00 0.000.001.0062Коэф. Шарпа, год. окно0.050.040.04-0.01 0.030.080.1459Рыночный риск, год.0.010.010.000.01 0.010.010.0159CAPM бетта, год. окно0.600.610.170.35 0.430.780.8259CAPM альфа, год. окно0.110.080.10-0.05 0.060.170.3359Источник: Иноземцев, Тарасов (2018)В таблице 13 представлены результаты регрессионного анализа.Оцениваемая регрессия (формула 7):(7)ПРП = + + ,где – индекс фонда, – набор независимых переменных, включающих всебя: исторически среднюю АЧ, фиктивная переменная индексного фонда иих взаимодействие, Ln(СЧА), годовую доходность, рыночный риск, CAPMДанный анализ строится на основе линейной регрессии: кроме того, что Абрамов иАкшенцева (Abramov, Akshentseva, 2015), базируясь на собственных многолетнихнаблюдениях, указывают на практическое отсутствие изменений размеров комиссийроссийских ПИФов, автору не удалось найти многолетние данные для их всестороннегоанализа.

С другой стороны, «ручной» анализ опубликованных документов 20 крупнейшихфондов из выборки за изучаемый период показал отсутствие изменений ежегодныхкомиссий и только 5 небольших изменений в разовых (скидки и надбавки). Этот анализ,согласующиеся и с личным опытом автора в индустрии, и с наблюдениями Абрамова иАкшенцевой, позволили допустить, что использование кросс-секции в данном случаеоправдано.5773альфу, коэффициент Шарпа и годовой приток активов. Используютсяробастные стандартные ошибки.Таблица 13.

Линейный регрессионный анализ размера комиссионныхплатежей. Выявление различий между индексными и активными фондами.Робастные t-статистики в скобках.Таблица А(1)(2)(3)(4)(5)ПеременныеПРППРППРППРППРПАЧ, долг. Среднее0.0110.033***0.0190.029**0.031**(1.23)(3.01)(1.42)(2.45)(2.46)АЧ * Индекс-0.038-0.047*-0.044*-0.049*-0.054**(-1.17)(-1.86)(-1.77)(-2.00)(-2.21)-1.069-0.241-0.436-0.334-0.232Индекс_дамми(-1.45)Ln(СЧА)Доходность, год.(-0.35)(-0.62)(-0.48)(-0.33)-0.476***-0.387***-0.463***-0.485***(-3.31)(-3.18)(-3.08)(-3.06)-3.339**-1.574(-2.08)(-1.02)Рыночный риск, год.-278.2(-1.04)CAPM альфа, год.-2.688(-1.38)Коэф.

Шарпа-7.632(-1.44)Приток активовСтанд. ошибкиConstantObservationsR-squared0.016-0.326-0.139-0.079(0.02)(-0.55)(-0.22)(-0.12)Робаст.Робаст.Робаст.Робаст.Робаст.4.992***6.778***9.237***6.333***6.527***(10.01)(7.85)(3.00)(8.14)(7.94)62605858580.210.350.340.330.33-0.027-0.014-0.025-0.021-0.0230.600.330.420.35Таблица БТестАЧ + АЧ * ИндексP-value (=0)0.39Примечание: *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1Источник: Иноземцев, Тарасов (2018)74Как видно из полученных результатов, степень активности (АЧ)положительно коррелирует с размером ПРП для активных фондов.Увеличение размера активной части на 1 стандартное отклонение (24.42)приводиткувеличениюкомиссиина24.42*0.033/1.87=43%своегостандартного отклонения (спецификация 2).Стоит отметить отрицательную корреляцию размера фонда и егокомиссии, что полностью согласуется с существующей иностраннойлитературой (Khorana, Servaes, Tufano, 2009), но, при этом, идет в разрез слитературой по России (Абрамов, Акшенцева, 2015).

Возможно, опять же, попричине отличий в выборке.2.3. ВыводыВ данном исследовании делается допущение, что у большинствауправляющих нет каких-либо других причин отклоняться от индекса, кромеактивной попытки этой индекс обогнать. Нахождение других причин,возможно, сместило бы акцент с вопросов о мастерстве управляющих навопрос об их добросовестности как агента. Это только добавило быаргументов в пользу негативной оценки качества услуги активногоуправления в России.Полученные результаты говорят об удручающем уровне управленияоткрытыми инвестиционными фондами, являющимся во многих развитыхстранах для индивидуальных инвесторов самым массовым продуктом, как длярешения среднесрочных задач, так и для пенсионных накоплений.

Очевидно,что негативные результаты от вложений в российские активные фонды могутвызывать отрицательную реакцию инвесторов. Не повышает уровень доверияк рынку и тот факт, что чем выше уровень активности менеджеров (величинаАЧ) российских ПИФов, тем хуже чистый финансовый результат инвестора,скорректированного на риск.