Автореферат (1137717)
Текст из файла
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.
Характеристики
Тип файла PDF
PDF-формат наиболее широко используется для просмотра любого типа файлов на любом устройстве. В него можно сохранить документ, таблицы, презентацию, текст, чертежи, вычисления, графики и всё остальное, что можно показать на экране любого устройства. Именно его лучше всего использовать для печати.
Например, если Вам нужно распечатать чертёж из автокада, Вы сохраните чертёж на флешку, но будет ли автокад в пункте печати? А если будет, то нужная версия с нужными библиотеками? Именно для этого и нужен формат PDF - в нём точно будет показано верно вне зависимости от того, в какой программе создали PDF-файл и есть ли нужная программа для его просмотра.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
