Диссертация (1138372), страница 12
Текст из файла (страница 12)
В качествеотличия от американских правил отчетности можно выделить то, что,несмотря на тот факт, что обязательной публикации подлежит балансимущества, формирующего паевой инвестиционный фонд, российскаяпрактика не предусматривает раскрытия состава портфеля даже впоквартальной разбивке: в отчете находят отражение лишь позиции,занимающие более 5% всего портфеля или показавшие изменениестоимости более чем на 10% без указания их веса.Таким образом, можно утверждать, что система обязательнойотчетности взаимных фондов как в США, так и в России построенатакимобразом,чтоонанепозволяетобоснованнооценитьэффективность управления. Ситуацию несколько исправляет то, что78фонды, находясь в конкурентной среде, публикуют некоторуюинформацию в открытом доступе и производят ее обновление чаще,чем это предписано им законодательством.
Так, в частности,абсолютно все фонды открытого типа публикуют на своих сайтахданные о стоимости паев и их доходности в дневной разбивке. Тем неменее, этой информации недостаточно для принятия взвешенныхрешений.Таблица 2.2.Требования к структуре портфеля российских фондовФорма фондаФонд денежногорынкаФонд облигацийФонд акцийРазрешенные к покупке активыДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхОблигации российских компаний игосударственные облигации с возможнымпериодом погашения не менее 1 годаОблигации иностранных эмитентов (кодCFI: первая буква- «D», вторая буква- «Y»)Российские и иностранные депозитарныераспискиПаи российских и иностранных фондовденежного рынкаФинансовые инструменты, базовымактивом по которым является величинапроцентных ставокДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхДолговые инструментыПолностью оплаченные акции российскихкомпанийПолностью оплаченные акциииностранных компанийПаи российских и иностранных фондовденежного рынка и фондов облигацийПаи иностранных фондов, портфелькоторых состоит из инструментов сфиксированным доходом.Денежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхПолностью оплаченные акции российскихкомпанийПолностью оплаченные акцииМаксимальнаядоля активов впортфеле25%30%30%10%30%30%25%не менее 50%15%25%30%10%25%не менее 50%79Фонд смешанныхинвестицийФонд фондовИндексный фондХедж-фондиностранных компанийРоссийские и иностранные депозитарныераспискиПаи фондов акций и индексных фондов,расчет индекса которых ведется только поакциямДолговые инструментыОбыкновенные акции российских ЗАОДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхПолностью оплаченные акции российскихкомпанийПолностью оплаченные акциииностранных компанийДолговые инструментыОбыкновенные акции российских ЗАОРоссийские и иностранные депозитарныераспискиПаи фондов акций за исключением фондовфондовДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхДолговые инструментыПаи фондов за исключением фондовфондовРоссийские и иностранные депозитарныераспискиИпотечные сертификаты участияДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхЦенные бумаги, формирующие индексДенежные средства и вклады в кредитныхорганизацияхПолностью оплаченные акции российскихкомпанийПолностью оплаченные акциииностранных компанийДолговые инструментыПаи фондов акций за исключением фондовфондовРоссийские и иностранные депозитарныераспискиДрагоценные металлы и требования по ихвыплатеФинансовые инструменты, базовымактивом которых являются биржевыетовары40%40%25%25%не менее 70%15%15%50%25%15%не менее 50%15%10%не менее 70%25%30%-802.3 ОсновныепроблемыоценкинавыковуправляющихактивамиПИФ-ов2.3.1 Проблема отличия «навыка» от «удачи»В настоящее время при можно выделить несколько базовыхпроблем оценки эффективности управляющих ПИФами.
Одной из нихявляется то, что способности управляющих являются наблюдаемымитолько для него самого, а существующие законодательные нормы пораскрытиюданныхнепозволяютвполноймереснизитьвозникающую информационную асимметрию.При этом возникает проблема необходимости отделенияпрофессиональных способностей управляющего от его интуиции иудачи. Даже формируя портфель случайным образом можно вкраткосрочномпериодеполучитьдоходность,превышающуюрыночную [Kowowski et al., 2006].Существующие меры эффективности не позволяют в полноймереоценить имеющиеся у управляющего навыки и отделить их от«удачи», случайного получения доходности. Более того, с высокойстепенью вероятности можно сказать, что оценки, полученные приприменении одного и того же показателя эффективности, в одномслучае будут в полной мере описывать навыки управляющего, а вдругом будут искажены в связи с неуместным использованием меры.На основании уже существующих работ можно выделитьнаиболее часто используемый метод разделения «удачи» и «навыка».Данный метод, основанный на бутстрапе, впервые был предложен вработе [Kowowski et al., 2006].
Положительной стороной данногометода является устойчивость к гетероскедастичности временногоряда, а так же авто и кросс-корреляции доходностей фондов. Бутстрапявляется наиболее подходящей методологией для решения проблемы81ненормальностираспределенийальфыотдельныхфондовисовместного распределения доходностей фондов.Работы, основанные на бутстрап моделировании, имеют схожиерезультаты: среди большого количества различных ПИФов можновыделить несколько фондов с высоким уровнем навыка.
Однаковысокую доходность подавляющего большинства фондов можнополностью объяснить удачей, плохие результаты нельзя полностьюсписать на невезение.В представленной ниже таблице также описаны некоторыеработы с соответствующей тематикой.Таблица 2.3.Основные работы по теме «Удача и навык в оценке эффективности управляющих»АвторМетодикаМерыАльфаМуравьев Д.М.Бутстрап2006 г.моделирование Йенсена,«ОбыгрываютБенчмарклиВыборкаэффективностиДневныеданныепостоимости пая 46 открытыхроссийских фондовроссийские паевые Алгоритмакций за период с сентябряфонды рынок?»1999 по конец 2005 года.формированияпассивныхпортфелейEugeneF.Fama БутстрапKenneth R.FrenchмоделированиеАльфа Йенсена Данная выборка была взятаиз CRSP (Centre for Research2009 г.in«Luck versus Skill inвключеныthe Cross Section ofпроизводящиеMutualнепосредственноReturns»FundSecurityPrices).Былифонды,инвестициивобыкновенные американскиеакциизаисключениеминдексных фондов.Выборка включает в себяежемесячные наблюдения с82АвторМетодикаМерыВыборкаэффективности1983 по 2008 гг.R.
Kosovski,A. Timmermann,СтатистическоАльфа Йенсена АмериканскиепаевыеR. Wermers,еАльфаH.Whiteмоделирование Кархартаценные бумаги США с 19752006 г.бутстраппо 2002 гг.М.М.CarhartCAPM (трех- и СредняяВыборка состоит из 18921997 г.четырехфактор избыточнаяинвестиционныхфонды, включающие в себя«Can Mutual Fund“Stars” Really PickStocks?New Evidence from aBootstrap Analysis»фондов«On persistence in ная модели),доходностьСША за период с январяMutualфонда,1062 по декабрь 1993 гг.КархартаАльфаВыборка состоит из 1310(четырехфактоКархарта«живых»Performance»Fund Модельрная модель)фондов«мертвых» фондов.даннаяи582Такжевыборкаподеленанабылакатегории:агрессивныйрост,долгосрочный рост, рост идоход.Распределениефондов составило 675, 618 и599 фондов соответственно.83АвторМетодикаМерыВыборкаэффективностиL.
Barras,БутстрапАльфаO. Scaillet,моделирование Йенсена,2076 открытых акционерныхR. Wermers,паевых2010 г.False Discoveryсуществующих, по крайнейВыборка включает в себяфондов,«False Discoveries in Rateмере, 60 месяцев в период сMutual1975 по 2006. Фонды делятсяFundPerformance:натрикатегорииMeasuring Luck inинвестиций:Estimated Alphas»фондов), агрессивный рострост(1304(388 фондов) и рост доходов(384 фондов).Условные,80REITL.Layfield,БутстрапS.Stivensonмоделирование безусловные β, Investmentусловные2011 г.«SeparatingTrust)EstateПаевыхα-β фондов Великобритании вмодели оценокSkill(Realпериод с января 1995 по май2008 г.from Luck in REITMutual Funds»БезусловныеВыборкаПИФовK.
CuthbertsonБутстрапD. Nitzscheмоделирование модели (Альфа ВеликобританииN. O' SullivanЙенсена),2008 г.условные«UK Mutual Fundмодели,Performance:условныеGenuinePickingмодели,StockAbilityсапреля1975 по декабрь 2002 г.β- (минимум80%ПИФадолжноα-β инвестированокаждоговбытьценныебумаги Великобритании)рыночныйorТаймингLuck»J. NuttallМетод2007 г.Катбертсонаα и t(α)Выборка не указана«Flaw in the fund (KTWW/CNOskill/luck test method Method)of Cuthertso Et Al»84АвторМетодикаAyadi, БутстрапM.A.МерыВыборкаэффективностиУсловная303КанадскихфондасL.KryzanowskiМоделированимногофакторна фиксированной доходностью2011 г.е,я модельза период с января 1984 по«Fixed-income fund Бенчмаркдекабрь 2003 (240 месяцев).performance: Role ofИнформация была взята изluck and ability inFundatatail membership.»Canada.D.
Kliger, O. Levy, ЛинейныеПриandMorningstarсозданиивыборкиD. Sonsinoрегрессионныепроводилось анкетирование2002 г.модели76 студентов университета«OnabsoluteХайфаandи58студентовrelative performanceТехниона. Студентам былоand theпредложеноdemand for mutualанкетирование.funds—experimentalбыло предложено оценитьevidence»каждогопройтиСтудентамуправляющегопаевыми фондами по 1000бальнойсистемеоснованииданныхполученныхпрошлыхдоходностейпериодов.основанииданныхнаНаполученныхбылопроведеноисследование.Альфа Йенсена 221 Американских рыночныхY. Chen, B. LiangБутстрап2007 г.моделирование Модельтайминг-фондов в период сβ января 1994 по июнь 2005.«Do Market Timing ,постояннойHedge Funds Time Рыночный(constant-betaИспользуемы базы данных:the Market?»таймингmodel);CISDM, HFR, TASS.(Volatility(single-factor,Timing, Return FF three-factor,85АвторМетодикаTimingМеры(TM), CarhartJoint Timing)Выборкаэффективностиfour-factor,conditionalfour-factormodels)L.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
