Автореферат (1138301), страница 3
Текст из файла (страница 3)
В то же время, простая качественная рекомендация не позволяет провести различиямежду потенциальной доходностью акций, по которым выставлена одинаковая рекомендация213аналитиками. Очевидным на первый взгляд решением задачи построенияоптимальногопортфелянаосновепрогнозованалитиковявляетсяиспользование прогнозируемой аналитиками доходности в стандартной моделиМарковица.
Однако современная портфельная теория подвержена избыточнойчувствительности к входным данным, и, как следствие, предоставляетнеправдоподобные веса некоторых активов в итоговых портфелях.Прогнозная доходность, рассчитанная согласно прогнозам аналитиков,является достаточно экстремальной с точки зрения статистических свойствдоходности акций.
Портфели, построенные с помощью модели Марковица,оказываются крайне нереалистичными и не могут рассматриваться в качестверепликацииповедениярепрезентативногоинвестора.Следовательно,необходимо разработать более гибкую и менее чувствительную модельпостроения оптимального портфеля на основе информации от финансовыханалитиков.В работе представлено описание современной портфельной теории,которая была использована в качестве основы для разрабатываемой моделипостроения оптимального портфеля на основе целевых цен, выставленныханалитиками.
Механизм действия разработанной модели заключается всовмещении двух оценок ожидаемой доходности – равновесной доходности ипрогнозируемой аналитиками доходности. В результате совмещения этихисточников информации получается новый модельный вектор ожидаемойдоходности, который затем используется для решения задачи оптимизациипортфеля.Особоевниманиеуделеноанализуосновныхсвойствмоделиихарактеристик начальных распределений ожидаемой доходности:1. Равновесной доходности, которая определяется на основе принятияпредпосылки о нахождении рынка в состоянии равновесия. Случайныйвекторравновеснойдоходностиопределяетсяраспределением со следующими параметрами:14нормальнымf eq N ( ;) ,(4)где Nx1 - вектор равновесной доходности согласно модели CAPM; NxN - ковариационная матрица равновесной доходности.Данное распределение отражает текущую рыночную ситуацию и ожиданиярынка относительно будущей доходности акций.
С точки зрениябайесовской теории, для проводимого анализа данное распределенияявляется «априорным».2. Прогнозируемой ожидаемой доходности, которая определяется на основецелевыхцен,прогнозируемойвыставленныхожидаемойаналитиками.доходностиСлучайныйопределяетсявекторнормальнымраспределением со следующими параметрами:f v | f eq N (Q | ; ) ,(5)где Q | Nx1 - вектор ожидаемой доходности, которую прогнозируютаналитики; NxN - ковариационная матрица прогнозируемой ожидаемой доходности.Данное распределение отражает прогнозы аналитиков относительнобудущей доходности акций.
Так как аналитики при прогнозированииучитывают и текущую рыночную ситуацию, и ожидания рынка, которыесодержатся в априорном распределении, распределение прогнознойожидаемой доходности является «условным».Механизм модели заключается в смешении информации из этих двухисточников, в результате чего получается новый «модельный векторожидаемой доходности», который определяется следующими параметрами:f M N (QM ; M ) ,гдеQM [() 1 () 1 ]1[() 1 () 1 Q](6)-модельныйвекторпрогнозируемой ожидаемой доходности, построенный с учетом прогнозованалитиков;15 M [() 1 () 1 ]1 - ковариационная матрица модельной ожидаемойдоходности.Итоговое значение модельного вектора ожидаемой доходности является,по сути, средневзвешенным значением равновесной и прогнозной доходностипо каждой акции.
В качестве весов в данном случае выступают степениуверенности инвестора в каждом из значений – согласно Байесовской теории,они определяются обратными ковариационными матрицами соответствующихраспределений. Итоговый модельный вектор доходности включает в себяинформацию как о прогнозах аналитиков, так и о равновесной доходностиотдельных акций.Использование полученного модельного вектора ожидаемой доходности взадаче оптимизациипортфеля позволяет получитьна выходе новыйоптимальный портфель, который будет построен с учетом информации отаналитиков, но при этом будет иметь адекватную композицию. Именно за счет«сглаживания» прогнозной доходности с помощью равновесной доходности,которая является значительно более стабильной, разработанная модельпозволяет преодолеть основной недостаток стандартной модели Марковица иполучить на выходе портфели с адекватной композицией.Следует также отметить, что механизм разработанной модели работаеттаким образом, что в отсутствие условного распределения ожидаемойдоходности, т.е.
когда в качестве модельного вектора ожидаемой доходностивыступает вектор равновесной доходности, на выходе из модели получаетсярыночный портфель.На Рис. 1 представлена общая схема разработанной модели, в которойотдельно выделены параметры, аналитические формулы для расчета которыхпредложены в диссертационной работе3. В частности, в работе проводится3в работе Блэка (1992) был предложен общий подход к формированию оптимального портфеля (модель БлэкаЛиттермана) без указания аналитических выражений для расчета ключевых параметров модели; разработаннаяв работе модель содержит теоретическое обоснование и аналитические методы расчета ключевых параметровмодели Блэка-Литтермана для случая использования целевых цен.16Рисунок 1.
Новые элементы методики построения оптимального портфеляакций на основе целевых цен аналитиковкалибровка параметра риск-несклонности репрезентативного инвестора наоснове данных по российскому рынку. Также в работе предложено конкретноезначение параметра «сглаживания» прогноза4, выбор которого осуществляетсяна основе особенностей применения модели для анализа экономическойценности прогнозов аналитиков на российском рынке.Разработанная модель предоставляет наглядный и интуитивно понятныйподход к совмещению информации, содержащейся в двух источникахпрогнозов будущей ожидаемой доходности. Представленная модель позволяетсовместить информацию о равновесной доходности акций с прогнозамианалитиков, причем итоговая оценка сильнее смещена в сторону той4механизм модели предполагает «сглаживание» значения прогнозной доходности, полученного от аналитиков,с помощью равновесной доходности, которая определяется на основе модели CAPM17информации, в надежности которой инвестор имеет больше уверенности.Получившийся на выходе из модели вектор ожидаемой доходности может бытьиспользованкаквходнойпараметрвзадачеоптимизациипортфеля.Разработанная модель может быть использована для анализа экономическойценности целевых цен, выставленных аналитиками фондового рынка.В третьей главе проводится эмпирическое исследование точности иэкономической ценности прогнозов финансовых аналитиков, представленных ввиде целевых цен, на основе методов, описанных во второй главе диссертации.Представленное исследование является первым научным исследованиемпрогнозов аналитиков на российском рынке.
Эмпирическая база состоит изцелевых цен, выставленных 9 ведущими аналитиками по 6 наиболееликвидным акциям на российском фондовом рынке.Дляпроведенияэмпирическогоисследованиябылииспользованыследующие данные. Для периода с 01.03.2006 по 01.07.2010 (52 месячныхпериода) были собраны данные о рыночных ценах акций, а также их целевыецены, выставленные различными аналитиками. Наряду со всем исследуемымпериодом, также отдельно рассматривались два подпериода:(1) период растущего рынка (01.03.2006 - 01.05.2008);(2) кризисный период (01.05.2008 - 01.07.2010).Для проведения исследования использовались данные по обыкновеннымакциям следующих компаний: Газпром, Лукойл, Сбербанк России, ГМКНорильский никель, Сургутнефтегаз и Северсталь.
В течение исследуемогопериода аналитики обновляли свои прогнозы в среднем каждые 50 дней ивыставляли прогнозы, которые в среднем подразумевали ожидаемую годовуюдоходность акций на уровне 39%.Далее подробно описано проведенное в работе эмпирическое исследованиецелевых цен, выставленных аналитиками на российском фондовом рынке.Вначале приведен анализ точности прогнозов финансовых аналитиков.Стандартные показатели абсолютной прогнозирующей способности, а именно,18RMSE, MAD и показатель вневыборочного R-квадрата, не способнывыявить статистически значимые различия в прогнозирующей способностиотдельных аналитиков.
Кроме того, существуют определенные различия впрогнозируемости отдельных акций, причем мера прогнозируемости акций,построенная на основе показателяслабо коррелирует с волатильностьюакций, т.е. содержит дополнительную информацию.Провести различия между прогнозирующей способностью различныханалитиков позволяет показатель относительной прогнозирующей способности- IC, который измеряет способность аналитика ранжировать акции по будущейдоходности и измерять эту способность на отдельных временных интервалах.Из проведенных расчетов можно заключить, что лучшие аналитики современем меняются. Также можно сделать вывод о том, что на растущем рынкезападные аналитики, которые предположительно больше опираются на строгиефинансовые модели анализа, более успешно прогнозируют динамику ценакций.
В то же время прогнозы западных аналитиков оказались менее точнымина фоне финансового кризиса, когда наиболее точные прогнозы давалианалитики российской компании Метрополь.Основой данного исследования является анализ экономической ценностипрогнозов аналитиков, выраженных в виде целевых цен. Сначала в работепродемонстрирована обоснованность выбора равновесной доходности вкачестве начального состояния модели построения портфеля на основепрогнозов аналитиков, а также продемонстрирована гибкость разработанноймодели.
Показано, что начальное состояние модели, выраженное векторомравновесной доходности, действительно является стабильной отправнойточкой, которая значительно повышает качество результата использованиямодели. Также показано, что при выборе различных значений параметра«сглаживания» модели можно добиться крайне широкого диапазона итоговыхзначений вектора ожидаемой прогнозируемой доходности.19Для анализа экономической ценности прогнозов финансовых аналитиковиспользовался следующий подход. В каждый из рассматриваемых периодовпроводилась оптимизация портфеля на основе прогнозов от различныханалитиков, а также на основе двух видов консенсус-прогноза.
Далеепроводилось сравнение доходности управления различными полученнымипортфелями с доходностью рыночного портфеля.На основе результатов анализа, представленных в Табл. 1, были сделаныследующие выводы о наличии (или отсутствии) экономической ценностисоответствующих прогнозов.Во-первых, было установлено, что консенсус-прогноз, построенный наоснове прогнозов ограниченного числа аналитиков, обладал экономическойценностью на растущем рынке, однако показал низкие результаты по времяфинансового кризиса.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
