Диссертация (1138372), страница 4
Текст из файла (страница 4)
Чаще всего отличиезаключается в модели риска, используемой для нормированиядоходностей.В качестве примера можно привести соотношение CALMAR,предложенное в 1991 году Терри Янгом [Young, 1991]. Изначальнопредполагалось, что оно может быть использовано для оценкиэффективности хеджфондов и советников на товарных биржах. Приэтом в качестве модели риска выступает относительный объеммаксимальной просадки капитала при использовании стратегиифонда. В общем виде данное соотношение рассчитывается последующей формуле:23CR =r,MAXDDгде r – доходность, полученная фондом за период, MAXDD –максимальная просадка капитала, выраженная в процентах, котораярассчитывается как относительная разница между пиком и дномстоимости пая фонда.Янг полагал, что использование просадки капитала длянормирования полученных результатов по риску сделает меру болееустойчивой к влиянию наблюдений-аутлайеров, так как она являетсяменее изменчивой, нежели дисперсия.
Подобная логика можетоказаться вполне справедливой при росте количества наблюдений, нона коротких временных горизонтах просадка может оказаться болеечувствительной к изменениям,и только при наличии некоторойстепени постоянства в доходности фонда, она в асимптотическомслучае будет приближаться к константе. Более того, изначальнаяметодика составления меры предполагала использование трехлетнихвходных данных, что требовало достаточно длинной историинаблюдений и сильно ограничивало применимость данной меры напрактике.Иная мера также была предложена Франком Сортино, которыйнастаивал на использовании в качестве бенчмарка минимальногоприемлемого инвестором уровня доходности фонда [Sortino, 1999].Расчет данной меры в случае дискретного распределения доходности,предполагается в соответствии со следующей формулой:+¥å (r - mar) * PrUSR =maröæ març å (r - mar ) 2 * Pr ÷øè -¥1/ 2или для непрерывного случая:24+¥USR =ò (r - mar ) f (r )dr,mar1/ 2öæç ò (r - mar ) 2 f ( r ) dr ÷÷çøè -¥marгде mar - минимальный приемлемый инвестором уровеньдоходности, Pr - вероятность того, что доходность фонда будет равна r,f(r) – функция плотности распределения r.В числителе представлена средневзвешенная по вероятностиизбыточная для инвестора доходность, получаемая фондом, при этомстоит отметить, что к учету в отличие от всех предыдущих случаевпринимается только положительная избыточная доходность.
Взнаменателе же представлен аналог односторонней дисперсии,отражающий степень разброса результатов фонда относительнотребуемого уровня доходности вниз.На данный момент времени существует достаточно большоеколичествооднофакторныхмерэффективностиуправляющих.Многие из них, например, индекс Штутцера или гамма Китинга иШадвика, не отличаются высокой популярностью у инвесторов. Темне менее, среди них можно выделить несколько показателей, которыеиспользуются крупнейшими рейтинговыми агентствами. Данный фактможетобъяснятьсянесколькимипричинами.Преждевсего,процедуры расчета данных мер являются весьма простыми и нетребуют глубоких познаний в области оценки эффективностименеджеров. Более того, их значениями достаточно легко можноманипулировать, что может использоваться управляющими фондовдля введения мало информированных инвесторов в заблуждение ипривлечения их средств под управление.
Оценка эффективноститребует более тонкого понимания процесса активного управления,которое позволило бы отделить результаты, полученные случайным25образом, от тех, что были сформированы за счет способностейменеджера.1.2АтрибуционныйподходНа текущий момент времени действительность активногоуправления средствами в фондах такова, что решения, как правило,принимаются не единолично, а командой управляющих. Более того, сточки зрения минимизации издержек на обработку информации,наиболееправильнымявляетсявыделениевэтойкомандеспециализированных групп, каждая из которых занимается поискомрешений в определенной области процессарассматриватьданныйпроцесссточкиуправления. Если жезренияинвестора,выбирающего из множества всех доступных на рынке альтернатив, тодля него в целях обеспечения симметрии информации являетсяважным четкое понимание дерева задач, которые ставятся передменеджментом фонда и то, насколько успешно он способен ихвыполнять.Какправило,прианализеэффективностиактивногоуправления выделяют две основные атрибуции: способности кмакропрогнозированию(вдальнейшем–таминг(timing))имикропрогнозированию (в дальнейшем – пикинг (picking)).
Перваяпредполагает, что менеджер обладает необходимыми навыками,которые позволяют ему угадывать движения всего рынка в целом, тоестьзаниматьсямаркет-таймингом.Микропрогнозированиежезаключается в поиске недооцененных активов, приобретение которыхспособно принести прибыль в будущем. Изначально подобноеразделение было предложено Юджином Фама, который в 1972 годупараллельно с Майклом Йенсеном пришел к выводу, что все ранеепредложенные меры могут давать неадекватные результаты при26замерах эффективности на практике, так как они не позволяютдостаточноточнооценитьвлияниеразличныхсоставляющихпроцесса управления при нестационарности риска портфеля [Fama,1972, Jensen, 1967b].
Несколько позже Блэк и Трейнор обосноваливывод, согласно которому менеджеры способны эффективно отделятьсвои решения в области пикинга от тайминга [Treynor, Black, 1973].Более того, дальнейшие исследования также подтвердили, чтопортфели взаимных фондов не могут быть охарактеризованыпостоянным уровнем риска, что объясняется изменяющимся влияниемразных составляющих процесса принятия решения об инвестированиина итоговый результат [Stanley, Frank, 1978].Стоит понимать, что подобное выделение атрибуций неявляетсяправильнымвполноймере.Процесспринятияинвестиционного решения в рамках управления портфелем фондаможно разбить на гораздо большее число составляющих.
К примеру,могут быть выделены такие элементы, как решение о стратегическомраспределении средств между типами активов, стилями управленияили вообще рынками. Вдобавок ко всему достаточно трудно провестидаже чисто теоретически четкое разделение между пикингом итаймингом: одна и та же операция может быть отнесена к различнымтипамспособностей.Однакоподавляющеебольшинствоисследований все же содержат постановку, основывающуюся наклассификации навыков, предложенной Фама.Таким образом, на сегодняшний деньпод атрибуционныманализом эффективности, как правило, понимается определениедобавленной стоимости активного управления и ее последующаядекомпозициянасоставляющие,сформированныезасчетспособностей менеджеров к пикингу и таймингу.
Подобный подходпозволяетполучитьболееточныеоценкинавыков,нежели27однофакторные меры в условиях нестационарности риска портфеля,характерной для реальных ситуаций.1.2.1 Анализ способностей управляющих к пикингуКак уже отмечалось несколько ранее, под способностями кпикингу понимается умение управляющего находить среди множествавсех доступных альтернатив активы, которые на момент анализаявляются недооцененными рынком, и ожидаемая доходность покоторым в будущем будет выше ожидаемой доходности по рынку.Можно сказать, что этот навык является близким к фундаментальномуанализу ценных бумаг.Одной из наиболее популярных мер, которая может бытьиспользована для оценки пикинг способностей, является альфаЙенсена, которая была предложена им в статье 1969 года [Jensen,1969].Более того, существует большое количество мер, логикапостроения которых аналогична ей. Расчет данного показателяопределяется следующей формулой:----a = ( r - r f ) - b p ( rm - r f ) ,--где rm - доходность рыночного портфеля, r - доходность попортфелю фонда.
Стоит отметить, что основная идея, использованнаядля вывода данного показателя, является достаточно простой.Перегруппируемслагаемыевправойчастивышеописанногоравенства, чтобы получить следующий результат:----a = r - ( rf + b p ( rm - rf ))Таким образом, выражение, стоящее в общих скобках,представляет собой не что иное, как ожидаемую доходность портфеляфонда согласно модели ценообразования капитальных активов28(CAPM), следовательно, сама альфа описывает то, какая частьфактической доходности фонда была создана особыми способностямиуправляющего, которые позволили ему превзойти рынок. Бета же,согласно логике построения модели, является постоянной, вследствиечего можно утверждать, что признаком наличия у управляющегоспособностей к пикингу является его умение принимать на себянедиверсифицируемую составляющую риска и при этом получать заэто дополнительную доходность выше рыночной.Положительное значение альфы будет свидетельствовать оналичии отличительных способностей, а отрицательное значение, всвою очередь, будет говорить о способностях к уменьшению объемакапитала, находящегося в управлении.
Тем не менее, хотелось быотметить, что, несмотря на кажущуюся простоту рассматриваемогопоказателя, его автор сделал достаточно серьезный шаг в развитииданного направления: Йенсен одним из первых использовал вкачестве бенчмарка не просто безрисковую доходность, а попыталсядобиться согласованности уровня риска стратегии фонда и эталонногопортфеля, что на тот момент времени являлось достаточно важнымнововведением.Рассмотрим управляющего некоторого условного фонда,который обладает способностями как к пикингу, так и к таймингуценных бумаг. Тогда можно предположить, что в каждый моментвремени доходность его стратегии будет определяться тем, какиерешения были приняты им в обеих областях.
При этом предложеннаяв показателе бета будет являться мерой присутствия фонда врыночной позиции, а альфа будет характеризовать избыточнуюдоходность, которая будет получена за счет отбора ценных бумаг. Темне менее, при практических расчетах определение альфы Йенсенатребует построения линейной регрессии аналогично мере Трейнора.29Соответственно, мы столкнемся с тем, что бета будет усредняться ификсироваться на постоянном уровне, что будет приводить кискажениям, в том числе, и оценок альфы. Для того чтобы избежатьподобного, мы вынуждены накладывать предпосылку об отсутствии ууправляющих рассматриваемых фондов способностей к таймингу.Нельзя не заметить, что и сам автор пришел к подобному выводуспустя несколько лет с момента опубликования его статьи в 1969году.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
