Диссертация (1138234), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

В частности были обнаружены «эффектразмера», «эффект стоимости», «эффект ликвидности», «январскийэффект и др. Появление множества аномалий неизбежно должнопривести к альтернативным направлениям, новой теоретическойпарадигме. В результате стремлений объяснить аномальные явленияпоявились новые модели ценообразования, пришедшие на сменуСАРМ, и новое течение – теория поведенческих финансов. Это второенаправление, по которому шло развитие моделей ценообразования –эмпирическое. Например, наличие эффектов «стоимости» и «размера»привели к появлению трехфакторной модели Фамы и Френча [Fama,French,1993].Приверженцыповеденческихфинансовделаютпопытки обнаружить в поведении людей систематические отклоненияот модели рационального принятия решений и создать новые теории сучетом найденных закономерностей1.2.2.

Равновесные модели ценообразования финансовых активовМодель САРМУ.ШарпразвиваетиупрощаетпортфельнуютеориюМарковица, суть которой сводится к тому, что только риск идоходность влияют на инвестиционное решение [Markowitz, 1952].Шарп[Sharpe,1964]вводитдвеключевыедополнительныепредпосылки с тем, чтобы идентифицировать эффективный рыночныйпортфель с точки зрения концепции «среднее-дисперсия». Все1 Рудык «Поведенческие финансы или между страхом и алчностью».64инвесторы имеют гомогенные ожидания относительно периодавладения портфелем, ожидаемых доходностей и уровня риска ценныхбумаг.

Кроме того, все инвесторы согласны с оценкой совместногораспределения доходностей активов в период времени [t-1;t], и данноераспределение является истинным (complete agreement). Втораяпредпосылка касается наличия безрискового актива, и все инвесторыимеютнеограниченныевозможностипоинвестированиюикредитованию по безрисковой ставке процента.Модель САРМ – однофакторная модель оценки финансовыхактивов, в которой ключевым фактором является риск или такназываемый бета коэффициент. Показатель бета характеризуетстепень риска бумаги и может принимать любые значения:k i   i  k f  (k m  k f )  iM(3) iM M2 iM (4)гдеkf- безрисковая ставка процента,k m - среднерыночная2доходность,  im - ковариация актива i с рынком,  M - стандартноеотклонение рыночного портфеля.Инвесторы в рамках рационального поведения являютсяпротивниками риска (risk aversion), поэтому любая ценная бумага,отличнаяотбезрисковыхгосударственныхоблигацийиликазначейских векселей, может рассчитывать на признание инвесторовтолько в том случае, если уровень ее ожидаемой доходностикомпенсирует присущий ей дополнительный риск.

Данная надбавканазывается премией за риск, она напрямую зависит от величины β коэффициентаданногоактива,таккакпредназначенадлякомпенсации только систематического риска. Несистематический65риск может быть устранен самим инвестором путем диверсификациисвоего портфеля, поэтому рынок не считает нужным устанавливатьвознаграждение за этот вид риска.Рыночный портфель подвержен только систематическомуриску, благодаря широкой диверсификации. Рыночный портфельвключает в себя все обращающиеся на рынке рискованные активы.Егодоходностьтеоретическиможетбытьпредставленакаксредневзвешенная доходность от всех активов, имеющихся на рынке:акций, облигаций, товарных фьючерсов, недвижимости, предметовискусства и т.д. На практике используются его аппроксимация –рыночные индексы. В работах Р. Ролла поднимается вопросопределения рыночного портфеля [Roll, 1977].

Основная проблемаиспользования рыночных индексов - насколько точно выбранныйпроксирыночныйпортфельсоответствуеттеоретическомурыночному портфелю, что усложняет оценку работоспособностимодели САРМ, так как выбранный прокси рыночный портфель можетбыть неэффективным. Однако на сегодняшний день пока не найденолучшего решения подбора рыночного портфеля, чем использованиерыночных индексов в качестве прокси - рыночного фактора.В результате апробации модели на нее обрушился потоккритики из-за обнаружения немалого числа аномалий и слабой связи среальным миром (Приложение 1).На российском рынке модель САРМ продемонстрироваласлабую способность в объяснении кросс-секционной вариациидоходностей акций [Бухвалов, 2006, Shutova,Teplova, 2011].Тестирование анормальных доходностей моментум стратегии наразных рынках показало также несостоятельность модели CAPM66[Jegadeesh, Titman, 1993, 2002, Avramov, Chordia, 2006, Fama, French,2012].Тем не менее, модель САРМ остается общепризнаннымбенчмарком для аналитических агентств, инвесторов, финансовыхдиректоров в силу своей простоты использования и теоретическойобоснованности.Моделиодностороннегорискаванализедоходностисобственного капиталаВрамкахосновываетсяподходамодель«доходностьCAPM,–риск»,дисперсиянакоторомохватываеткакмаксимальную прибыль, так и максимальный убыток, что весьманежелательно.

В рамках концепции Роя [Roy, 1952] предполагается,что инвесторы предпочитают инвестиции с наименьшей вероятностьюпадениянижеприемлемогоуровнядоходности.Понятие«безопасность сначала», введенное Роем, предполагает, что толькоодносторонний риск может быть важным для инвестора. Эту идеюподдержали многие исследователи, стали появляться работы, которыетестируют односторонние меры риска.В классической теории, мера риска активов основана надисперсии доходности, которая одинаково трактует как отклонениявверх, так и вниз от ожидаемого значения. Одно из распространенныхнаправлений модификации стандартной модели ценообразованияосновано на использовании полувариации в качестве меры рискаактивов,охватывающеетольколевостороннее(отрицательное)отклонение от среднего.Рассматриваемые направления модифицированных моделейценообразования предполагают переход от «среднее-дисперсия», на67котором основывается модель САРМ, к оценке требуемой доходностисобственного капитала на основе «среднее - полувариация» [Hogan,Warren, 1972, Bawa,Lindenberg, 1977].

Данная модификациямотивируется тем, что дисперсия ожидаемой доходности является нелучшей мерой риска как минимум по двум причинам: во-первых,потому что она правдоподобна только для активов, у которыхожидаемая доходность имеет симметричное распределение, и, вовторых, она может непосредственно применяться, только когдасимметричное распределение является нормальным. Однако вреальностиэтитребованиязачастуюневыполняютсяиз-заособенностей финансовых временных рядов.В то же время, односторонняя дисперсия доходности имеетпреимущества по следующим причинам. Во-первых, инвесторов вдействительности беспокоит именно отрицательная волатильностьдоходности, тогда как положительная волатильность может их дажерадовать.

Во-вторых, для применения односторонней дисперсии нетребуетсяопределениясимметричностьодностороннейраспределения.дисперсииКрометого,длятребуетсялишьдвехарактеристики функции распределения: дисперсия и коэффициентскошенности, что дает возможность использования однофакторноймодели для оценки ожидаемого уровня доходности.Модель DCAPM EstradaХ. Эстрада (Estrada, 2002) разработал новую версию CAPM врамках одностороннего подхода учета риска, который позволилпреодолеть ряд пробелов в ранних моделях. В работе обнаружено, чтоодносторонняя ковариация, предложенная Хоган и Варрен (1974)имеет ряд ограничений. Так, односторонняя ковариация между68активом i и рыночным портфелем М отличается от одностороннейковариации между рыночным портфелем М и активом i.Эта проблема неравенства также наблюдается в конструкцияхдругих авторов [Bawa, Lindenberg, 1977, Harlow, Rao, 1989].

В целяхустранения этого недостатка Эстрада разработал новую меруодносторонней ковариации, которая рассчитывается по формуле:iM  E{Min[( Ri  i ),0]* Min[( RM  M ),0]}(7)Односторонний коэффициент корреляции актива i и рыночногопортфеля (обозначение - iM ) предлагается определять следующимобразом:iM iMi  ME{Min[( Ri  i ), 0]* Min[( RM  M ), 0]}E{Min[( Ri  i ), 0]2 }* Min[( RM  M ), 0]2 }(8)Односторонний коэффициент бета вычисляется по формуле:D iiM E{Min[( Ri  i ), 0]* Min[( RM  M ), 0]} iiM2ME{Min[( RM  M ), 0]2 }M(9)Таким образом, модель D-CAPM Х.

Эстрады выглядитследующим образом:E ( Ri )  R f  MRP iD(10), где MRP – рыночная премия за риск, Rf – безрисковая ставкадоходности.Большая эффективность одностороннего коэффициента бета посравнению с традиционным подходом мотивируется следующимисоображениями. Во-первых, инвесторы не боятся заработать большеожиданий,абоятсязаработатьменьше.Во-вторых,боязньодностороннего риска вытекает как из классической теории финансов,69так и из результатов исследований в рамках теории поведенческихфинансов, согласно которым потери всегда имеют большее влияние,чем прибыли того же размера. Также превосходствоможет бытьсвязано с «эффектом заражения» на финансовых рынках, а именнотем, что рынки являются более интегрированными в случае кризиса,чем в случае экономического подъёма.На российском рынке тестирование моделей с включениемодностороннего риска показало [Бухвалов, Окулов, 2006, Shutova,Teplova, 2011], что показатели одностороннего риска объясняютбольшую часть кросс-секционной вариации доходностей российскогорынка, по сравнению с традиционном подходом «среднее-дисперсия».Поэтому в качестве модели, способной объяснить повышенныедоходности моментум стратегии на российском рынке, в третьей главебудет использована модель одностороннего риска Х.

Эстрады[Estrada, 2002].Модели ценообразования на основе SDF подходаДругойкритическойобластьюмоделиСАРМявляются«безусловные» (unconditional) ожидания (постоянные во времени)инвесторов, то есть участники рынка не адаптируют свои ожидания сучетом новой информации. В академических кругах было предложеноприблизить модель к реальному миру путем исключения из моделипредпосылку о том, что ожидания инвесторов постоянны во времени.Джаганатан и Ванг пришли к выводу, что бета меняется во времени[Jagannathan,Wang,1996].Вдополнениебылонайденоподтверждение, что премия за риск и склонность к риску такжесущественно меняются в зависимости от состояния экономики и70агрегированного уровня потребления [Campbell, Cochrane, 1999,Lettau, Ludvigson, 2001].Подход SDF произрастает из решения межвременной задачипотребления.

В рамках межвременной задачи инвестор принимаетрешение о том, какую сумму он потратит на текущее потребление, асколько он направит на сбережения. Чем ниже текущее потребление,темвышесбережения,итемвышебудет,соответственно,потребление в будущем.Инвесторрешаетзадачумаксимизацииполезностивдвухпериодной модели. Финансовые активы позволяют сгладитьпотребление во времени.

Характеристики

Список файлов диссертации