Диссертация (1137945), страница 2
Текст из файла (страница 2)
С другойстороны,применениеконкретногостиляинвестированияврамкахуправления ПИФов добавит прозрачности в отношении ожидаемых действийуправляющего, что также повысит его привлекательность в сравнении сПИФами без конкретной прозрачной стратегии.В настоящий момент ПИФы могут прибрести дополнительную популярностьне только за счет появления Индивидуальных Инвестиционных Счетов(ИИС), предлагающих инвесторам налоговые льготы, но еще и за счетснижения ставок по банковским депозитам и вкладам, являющимся основнойи наиболее предпочитаемой альтернативой ПИФам. Снижение ставок можетвызвать переток денежных средств из банковских депозитов на фондовыйрынок.
В свете этого важно отметить необходимость роста компетенций всфере управления активами, и результаты данного исследования могут статьодним из ключевых дополнений в инструментарий трейдеров, управляющихактивами и риск-менеджеров как профессиональных, так и частных.Применениерассматриваемыхоптимизациистилизованныхвданноминвестиционныхисследованиипортфелейпроцедурврамкахуправления ОПИФом акций позволит сделать более гибкие в отношении6предпочтений инвесторов инвестиционные продукты, а значит, и обеспечитьдополнительное конкурентное преимущество ПИФов в отношении другихвариантов финансовых вложений.
В приложении приводится графикизменения стоимости чистых активов в ПИФах с 2012 года по даннымinvestfunds.ru (рисунок 15).Если говорить об актуальности исследования с академической точки зрения,уместно отметить ряд моментов. Первое – это проблема оптимизацииинвестиционного портфеля, которая была решена в общем виде в рамкахтеории портфеля Markowitz (1952). В данной работе предлагалось составлятьинвестиционные портфели с определенной ожидаемой доходностью призаданном уровне риска (и наоборот).
Вопрос относительно конкретныхметодов оценки при этом вынесен за рамки работы. Наиболее известноерешение этого вопроса описано в частности в Sharpe (1978) и заключается виспользованиистатистическихпоказателейдоходностиактивов,составляющих портфель, в частности ковариации активов и математическоможидании доходности. Такой вариант оптимизации портфеля довольно частообозначается в литературе как портфель Марковица. Отдельные работыпоказали преимущество такого подхода перед наивным подходом, которыйсоставляет портфель акций с равными весами (Bernartzi & Thaler (2001),DeMiguel et al. (2009) и Windcliff & Boyle (2004)). Ряд исследователей(Haugen & Baker (1996), Pástor & Stambaugh (2000), Chou et al.
(2006) средипрочих)поднялвопросприменимостидругиххарактеристикакций/эмитентов, не основанных на изменении цен активов, (например,рыночнаякапитализация,различныемультипликаторы,моментум)сопоставляя их с традиционным подходом оптимизации на основестатистических показателей. Между тем, в большинстве из них нетконкретной методики, которая бы связывала веса в портфеле с конкретнымихарактеристиками акций. Решение данного вопроса появилось несколькопозже в работах Brandt et al(2009), Hjalmarsson & Manchev (2012), Flieberg et7al. (2016), Fletcher (2017). В то время как эти работы достаточно близкиидейно данному исследованию, имеет смысл выделить его преимущества всравнении с предшественниками. Во-первых, хотя данные исследователипредложили свои подходы к построению портфеля, веса активов в которомзависели бы от характеристик компаний/акции, учет риска отдельногоактивов произведен только в Flieberg et al. (2016), Fletcher (2017).
В то жевремя, последние исследуют только риск каждого актива в отдельности, непринимая во внимание возможное наличие взаимосвязи между разнымиактивами, что может привести к серьезным недочетам при оценке рискавсего портфеля. Данное исследование оценивает совместный риск активов, ане только отдельный риск каждого актива, позволяя, таким образом, точнееоценивать риск портфеля и соответствующим образом его оптимизировать.Для оценки совместного риска используются копулы. Копулы, по сути,являются функциями совместного распределения случайных величин,которыми в случае данного исследования выступают доходности акций.Использование копул обосновано целым рядом преимуществ.
Во-первых,копулы не накладывают никаких ограничений на распределение случайныхвеличин, что важно при анализе доходностей активов. Во-вторых, копулыпозволяют среди прочего также найти нелинейную взаимосвязь, что выгодновыделяет их на фоне линейных моделей. Это дает возможность болеекачественной оценки совместного риска активов и, как следствие, болеетщательной оптимизации.
В-третьих, при использовании так называемыхVine-копул (или конструкций парных копул - КПК) значительно упрощаетсямоделирование совместного распределения для большого количестваслучайныхвеличин.Важноотметить,чторешениезадачданногоисследования приводится на примере одной модели копулы – обратнойкопулыГумбеля.рассматриваютсязаключаетсяДругиедетально,именновмоделитаккакупоминаютсяосновнойвтексте,фокуснонеисследованиястилизованной оптимизации инвестиционного8портфеля. Вопрос сравнения различных копул оставлен за рамкамиисследования.Второй момент актуальности исследования с теоретической точки зренияможно связать с тем, что упомянутые исследования не рассматриваютоптимизацию портфеля в рамках какого-либо стиля, а лишь исследуют наборхарактеристик,приглянувшихсяавторам.Всветеэтогоразумнымпредставляется несколько более систематичный подход, который бы отражалконкретнуюхарактеристику(илинаборхарактеристик)акций,соответствующую определенному стилю инвестирования, и выстраивалинвестиционный портфель, веса которого зависят от этой характеристики –по сути, стилизованный портфель акций, то есть, инвестиционный портфель,оптимальносоответствующийконкретномуинвестиционномустилю.Понятие оптимальности в данном случае привязано не напрямую кожидаемой доходности, а к численной характеристике стиля как к проксиожидаемой доходности.
Инвестор, выбирая между различными стилями,предполагает, что тот или иной стиль принесет большую доходность втекущих условиях. Вообще говоря, разграничение акций по стиляминвестирования обосновано тем, что различные группы по стилям приносятразную доходность в разных фазах экономического цикла (работе LakosBujas et al (2015)). Таким образом, в зависимости от видения инвестораотносительно текущей фазы цикла, он может отдавать предпочтение томуилииномустилю.Поведениестилейинвестированиядостаточноосновательно изучено в работе Lakos-Bujas et al (2015). Другие аспектывыбора конкретного стиля инвестирования могут быть связаны с личнымипредпочтениями инвестора, его мировоззрением и т.д. Таким образом, вданномисследованиипредполагается,чтоинвесторвидитпрямуювзаимосвязь между характеристикой конкретного стиля и ожидаемойдоходностью.
Это допущение позволяет моделировать стилизованнуюцелевую функцию, принимающую в качестве аргумента характеристики9стиля в качестве прокси ожидаемой доходности. В данном исследованиирассматриваютсяследующиестили–акциистоимости,роста,рентабельности, моментум и акции с высокими дивидендами.Еще один момент актуальности исследования с академической точки зрениязаключается в основном инструменте исследования – копулах. Актуальностьприменения копул в отношении оптимизации инвестиционного портфеляможно обосновать с одной стороны большим количеством новых работ,предлагающих различные модификации копул, а с другой стороны все ещепродолжающимися исследованиями на тему его применений в различныхобластях, включая финансы и портфельный менеджмент в частности.Наличие большого количества современных исследований в областифинансов с применением копул можно обосновать рядом причин.
Во-первых,как показал ряд исследований (Erb et al. (1994), Longin и Solnik (2001), Ang иBekaert (2002), Ang и Chen (2002), Bae et al. (2003)) временные ряды,отображающие изменение цен активов в общем случае не имеютэллиптическую форму распределения. Это ограничивает применимостьнекоторых альтернативных моделей, в частности, моделей, в основе которыхлежит предположение о нормальном распределении. В тоже время, в случаекопул никаких требований к исходному распределению данных невыдвигается, что делает их гораздо более гибкими. Во-вторых, копулыпозволяют отслеживать нелинейную взаимосвязь временных рядов, чтозначительно увеличивает их объясняющую силу в сравнении с линейнымимоделями (Patton(2006), Patton(2012), Creal et al.
(2013)). Кроме того, копулыпереносят вопрос взаимосвязи доходностей активов в область теориивероятности, что позволяет оперировать такими понятиями как Value-at-Risk,который широко применяется при оценке риска инвестиционного портфеля(Kakouris & Rustem (2014)). Другой важный аспект данного исследования этопостроением многомерной копулы с использованием конструкции на основепарных копул (КПК). Такой подход использовался в ряде работ, в том числе10Joe (1996), Bedford & Cooke (2001, 2002) и Kurowicka & Cooke (2006),Пеникас (2014), Травкин(2013) и другие. КПК существенно упрощаютрасчеты при построении многомерной копулы.Наконец, хотя вопрос выбора инвестиционного стиля скорее подразумеваетпредпочтения инвестора и его ожидания по поводу этого стиля, можно такжепровести некоторую параллель с многофакторными моделями Fama & French(1993), Carhart (1997), где рассматриваются такие факторы как Price-to-Book,рыночнаякапитализация,моментум.Сэтойточкизрения,данноеисследование вычленяет отдельные факторы, делая их характеристикамиинвестиционных стилей, и изучает их поведение.Объект и предмет исследованияВ качестве объекта исследования выступают акции и депозитарные распискиэмитентов, преимущественно оперирующих в РФ, а также стилизованныеинвестиционные портфели, составляемыми из них в рамках ограничений,накладываемых на открытые ПИФы акций.Предметомисследованияявляетсяоптимизациястилизованногоинвестиционного портфеля при заданных ограничениях, а также применениекопул для этих целей.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
