Диссертация (1138003), страница 21
Текст из файла (страница 21)
Кроме того,результатырегрессий2-5показываютодинаковыйнаборинтеллектуальных драйверов стоимости. Это говорит о том, что вданном случае наиболее сильное влияние на коэффициент M/Bоказывают именно докризисные связи.Результаты тестированиясвидетельствуют о необходимости анализа докризисного, кризисного ипосткризисного периодов отдельно друг от друга. Влияние изменений,связанных с кризисом и периодом восстановления на фондовых рынках,оказалось настолько сильным, что их не смогло элиминировать дажеиспользование фиксированных эффектов по времени.Результаты проведенного эконометрического анализа позволяютпостроитьсистему«интеллектуальныхфильтров»,спомощьюалгоритма, представленного выше на Рисунке 3.2. Определенныефильтры описаны в Таблице 3.9.Каждая ячейка таблицы представляет собой «интеллектуальныйфильтр», который говорит о том, какие компании отбираются врезультате его применения.128Таблица 3.9.Система «интеллектуальных фильтров», построенных длякомпаний выборкиФильтрНабор 1Набор 2Набор 3Компании, участвующие вбизнес-ассоциацияхКомпании с прибылью наработника выше 0,007млн.евроКомпании, имеющиенаграды заинновационнуюактивностьСтратегическиориентированныекомпании№1№2№3Компании, имеющие НМАна сумму более, чем 0,13центов на 1 евроинвестированногокапиталаКомпании с долейакционеров в составеСовета Директоров более21%Компании, имеющиепатентыИндекс инновационногоразвития выше 4,6Компании, внедрившиеERP-системы№4№5Следующий этап применения предложенного алгоритма отбораакций в портфель будет заключаться в формировании портфелей наоснованиитестированияследующиерегрессий.характеристикитестированиярегрессии,ВТаблицесформированныхнабазе2перечисленыпортфелей:которойбылипериодопределеныинтеллектуальные драйверы стоимости; количество драйверов (Таблица1); период тестирования инвестиционной привлекательности набораакций;количествокомпаний,отобранныхизобщейвыборки,составляющей 1696 компаний.Таблица 3.10.Характеристики сформированных наборов акцийНаборакцийПериод определенияинтеллектуальныхдрайверовстоимостиКол-водрайверовКол-воотобранныхкомпанийПериод тестированияинвестиционнойпривлекательностинабора12004-2007 гг.21701.01.2008–31.12.201222008-2009 гг.45601.01.2010 –31.12.201232010-2011 гг.56101.01.2012 –31.12.2012129Таким образом, эконометрический анализ позволил подтвердитьгипотезу о том, что прокси-показатели ИК, представляющие собойчеловеческий, отношенческий и структурный капитал, способныобъяснять динамику коэффициента M/B.
На составленной выборкеевропейскихкомпанийбылапримененаразработаннаясистемаинтеллектуальных фильтров, и определен перечень компаний, акциикоторых являются наиболее привлекательными для инвесторов. Далеебудет рассмотрен третий этап предложенного алгоритма отбора акций впортфель–проверкастатистическойзначимостипревышениякоэффициента Шарпа сформированного набора акций над бенчмарками.3.3.Ранжирование компаний по инвестиционнойпривлекательности на базе интеллектуального капиталаЦель этого раздела – протестировать предложенный способпостроения рейтинга компаний по инвестиционной привлекательности свведением в рассмотрение такого фактора, как интеллектуальногокапитала.
Проведенный анализ показал наличие значимой связи междуинтеллектуальными драйверами стоимости и коэффициентом M/B, чтоговорит о способности ИК к созданию рыночной капитализации.Поэтому показатели ИК, показавшие свою значимость на тестируемыхвыборках,могутбытьиспользованыинвесторамидлявыбораинвестиционного объекта. На основе полученных регрессионныхзависимостейбылифильтров»полученыисформированынаборысистемыкомпаний,«интеллектуальныхвакциикоторыхцелесообразно инвестировать рыночному инвестору, признающемузначимостьинтеллектуальногокапиталадляцелейувеличенияинвестиционной привлекательности компаний.Применим предложенную методику для формирования набораценных бумаг внешними инвесторами. Рассмотрим выборку компаний,протестированных выше (критерии включения в выборку описаны в130разделе 3.2.2).
Формирование набора акций происходит в начале 2008года. Для этого используются результаты тестирования выборки запериод с 2004 по 2007 г. Затем в 2010-2012 гг. анализируется набор,составленный на базе анализа кризисных лет (2008-2009). И наконец, в2012 г. рассматривается набор, составленный на базе анализапосткризисного периодо (2010-2011 гг.). Анализ наборов акцийосуществлялся на базе дневных данных относительно цен акций ивыплат дивидендов агентства Bloomberg.
Все используемые величиныизмерялись в евро.Отметим,чтонайденныезначениякоэффициентовШарпапортфелей сравнивались на один и тот же момент времени (к примеру,производилось сравнение к-тов Шарпа всех анализируемых портфелейна 02.01.2008, но не сравнение коэффициентов Шарпа одного портфеляна 02.01.2008 и на 02.01.2009, поскольку для расчета стандартныхотклонений используется различное количество данных).Портфель,сформированныйнабазеприменениясистемы«интеллектуальных фильтров», будет далее назван «IC набор», индексMSCI – «MXEU Index», набор-бенчмарк, составленный на основе акций,имеющих низкое значение коэффициента M/B – «MB набор».Динамика показателя TSR для портфеля №1 приведена на Рисунке3.7.131Рис.
3.7. Динамика доходности набора №1, индекса MSCI и MBнабораРезультаты анализа говорят о том, что на протяжении всегорассматриваемого периода (с 01.01.08 по 31.01.12) первый наборпоказывает лучший результаты, при этом MB-набор также превосходитиндексMSCI.Обапортфелядемонстрировалиотрицательнуюдоходность во время кризиса и небольшой спад в конце 2011 – начале2012года.Отметим,чтопервыйнаборакцийдемонстрируетпревышение над бенчмарками по доходности, начиная с первого годапосле момента инвестирования.Однако, как уже отмечалось ранее, наряду с доходностьюпортфелей, необходимо также рассматривать их риск.
На Рисунке 3.8представлена динамика коэффициента Шарпа рассматриваемого набора,а также бенчмарков, за период с 01.06.08 по 31.12.12. Отметим, чтодоходность наборов рассматривалась со 1 января 2008 г., однако длянахождения корректного значения стандартного отклонения необходимонакопить большее количество наблюдений.В качестве безрисковой доходности использовалась доходностьказначейских векселей США [Damodaran, 2012]. Далее долларовая132доходность была переведена в евро в соответствии с формулой паритетапроцентных ставок:reuro (1 eu ) (1 rus ), где(1 us )reuro – доходность, выраженная в евро;rus – доходность, выраженная в долларах;πus – инфляция в США;πeu – инфляция в Европе (соответственно, в Великобритании,Германии, Франции, Италии и Испании).Рис.3.8. Динамика коэффициента Шарпа набора №1, индекса MSCIи MB-набораДневные значения коэффициента Шарпа для каждого набораакций были статистически протестированы на предмет того, как частонабор является лидирующим, то есть превышает коэффициенты Шарпаиндекса MSCI Europe и MB-набора, рассчитанных на тот же день.Статистика приведена в Таблице 3.11.
Помимо анализа абсолютныхзначенийкоэффициентаШарпанаборовииндексабылипроанализированы 95 %-ные доверительные интервалы. Если нижняя133граница доверительного интервала рассматриваемого набора акцийоказывалась выше верхней границы доверительного интервала индексаи MB-набора, мы могли на 5 -%ном уровне значимости утверждать олидерстве этого набора.Таблица 3.11.Результаты инвестирования в набор №1, индекс MSCI и MBнаборЛидерство над индексомЛидерство над MB-наборомMSCI EuropeНа 5 %-номНа 5 %-номАбсолютноеАбсолютноеуровнеуровнезначениезначениезначимостизначимостиНабор акций 199,95%99,45%99,94%99,94%И рассматриваемый набор, и бенчмарки в кризисный периодхарактеризуютсярезкимснижениемкоэффициентаШарпаиотрицательными его значениями.
Однако сформированный наборостается наиболее выгодным объектом инвестирования. Заметим, чтонабор является более волатильным по сравнению с набором MB.Поэтому инвесторы, нацеленные на минимизацию риска, могутпредпочесть MB-набор. Однако и в абсолютном выражении, и на 5 %ном уровне значимости наиболее целесообразным объектом вложенияявляется 1-й набор.Посколькурегрессионныйанализпоказализменениеинтеллектуальных драйверов стоимости в период кризиса, на базекризисного периода был сформирован отдельный набор акций.Динамика его доходности и доходности бенчмарков представлена наРисунке 3.9.134Рис.3.9.
Динамика доходности набора №2, индекса MSCI и MBнабораМы видим, что в течение первой половины анализируемогопромежутка доходность второго набора практически совпадает сдоходностью MB-набора. Оба этих набора существенно обгоняютиндекс и имеют только положительное значение доходности на всеманализируемом промежутке.
Рассмотрим динамику коэффициентаШарпа наборов (Рисунок 3.10).135Рис.3.10. Динамика коэффициента Шарпа набора №2, индекса MSCIи MB-набораАнализ динамики коэффициента Шарпа демонстирует, чторезультаты тестирования второго набора и MB-набора находятся внепосредственной близости друг от друга. Рассмотрим статистику(Таблица 3.12).Таблица 3.12.Результаты инвестирования в набор №2, индекс MSCI и MBнаборЛидерство над индексомЛидерство над MB-наборомMSCI EuropeНа 5 %-номНа 5 %-номАбсолютноеАбсолютноеуровнеуровнезначениезначениезначимостизначимостиНабор акций 2100%100%97,26%97,26%Таким образом, инвестирование во второй набор являетсяцелесообразным, поскольку он является лидирующим на 97,26%анализируемоговременногоинтервала.Проведенныйанализподтверждает необходимость периодического пересмотра набора инеобходимость исследования кризисных данных отдельно от остальной136выборки.
Более того, результаты говорят о том, что предложеннаясовокупность«интеллектуальныхфильтров»становитсяособоактуальной в периоды нестабильности на фондовых рынках. Этосогласуется с предположением ряда исследователей о том, чтозначимость ИК во время кризиса растет.Также необходимо проанализировать динамику доходности икоэффициента Шарпа набора акций 3, сформированного на базе анализапосткризисного периода.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
