Диссертация (1138372), страница 5

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

Текст из файла (страница 5)

В частности, он показал, что располагая только лишь даннымиоб исторических доходностях фонда, невозможно разделить дляпоследующей оценки их способности в области пикинга и областитайминга, вследствие чего необходимо введение допущения оботсутствии тайминга [Jensen, 1972b].Более того, использование результатов модели CAPM вкачестве бенчмарка кажется достаточно неудачным решением, так каксуществует ряд факторов, которые не нашли в ней отражение,например, ликвидность. Допустим, что существует два актива содинаковыми бетами, но разной степенью ликвидности, ожидаемыедоходности по которым совпадают. Тогда инвесторы, предпочтениякоторых убывают в терминах риска, но возрастают по ликвидности,начали бы перераспределять долю инвестиций, потраченную на активс меньшей ликвидностью в пользу другого, что вызвало бысоответствующее движение цен на рынке.

После того, как произошлобы выравнивание спроса и предложения, ожидаемая доходность поликвидному активу снизилась бы.Отметим,что,используяальфуЙенсенакакмеруэффективности активных торговых стратегий, Уильям Шарп описаларифметику активного управления на финансовых рынках или, какона еще называется, арифметику Шарпа [Sharpe, 1991].

Ее выводявляется достаточно простым: для рыночного портфеля, так как его30бета будет равна единице, альфа будет принимать нулевое значение. Вто же время сам рыночный портфель является ничем иным, каксредневзвешенным(постоимости)наборомпортфелейвсехучастников рынка. Тогда для того, чтобы рыночная альфа была равнанулю, необходимо выполнение одного из нижеследующих условий:альфа для всех участников является нулевой, либо на рынкесуществуют игроки как с положительными, так и отрицательнымиальфами.Тоестьсуществованиеактивныхуправляющих,обладающих способностями к обыгрыванию рынка, возможно тольколишь при наличии инвесторов, которые рынку проигрывают, и врезультате мы имеем дело с игрой с нулевой суммой, когда выигрышодного равен потерям другого.

Это вовсе не означает, что должнысуществовать участники, постоянно обыгрывающие рынок илипроигрывающие ему, достаточно того, чтобы в каждый моментвремени средневзвешенная альфа по рынку была нулевой. Фама иФренч отмечают, что данная логика остается справедливой до тех пор,пока мы оперируем валовыми доходностями, не учитывающимииздержек, связанных с активным управлением, в том же случае, еслимы начнем использовать очищенные показатели доходности, даннаяигра будет иметь отрицательную сумму [Fama, French, 2009].Стоит также отметить, что в логике построения альфыЙенсенасуществуетвесомыйнедостаток,заключающийсявследующем: выбор бумаги, ожидаемая доходность по которой вышерыночной, и увеличение ее веса в портфеле приводят к тому, чтоменяется и диверсифицируемая составляющая риска, отличная отзаложенной в CAPM, что искажает оценки альфы.

Для избежанияэтого Трейнор и Блэк предложили собственную корректировкуполучаемых оценок путем нормирования по данному отклонению[Treynor, Black, 1973]:31a corr =гдеse -стандартноеase,отклонениеостатковрегрессии,полученной в процессе оценки альфы.Модель CAPM не является единственной, используемой дляописания ценообразования на активы на финансовых рынках. Врезультате этого альфа Йенсена получила множество модификаций,основной смысл которых, как правило, сводится к замене доходностипо бенчмарку на предсказываемую той или иной моделью.В качестве примера подобной модификации можно привеститрехфакторную альфу, разработанную Фама и Френчем.

В своейстатье 1992 года они отмечали, что CAPM недостаточно точноописывает цены, складывающиеся на рынке, а добавление к регрессиидвухдополнительныхфакторовприводиткзначительномуулучшению результатов. В результате в 1993 году ими былапредложена следующая формула оценки способностей к пикингу[Fama, French, 1993]:----a = ( r - rf ) - b1( rm - rf ) - b 2 SMB - b3 HMLВ данном случае SMB представляет собой так называемыйфактор размера, который определяется как разница в доходности поакциям крупных и малых компаний. Фама и Френч предлагалииспользовать в качестве признака размера объем капитализации. Витоге для расчета фактора размера компании, акции которыхторгуются на рынке, разбиваются на две группы согласно их размеру,после чего доходности по группам усредняются и их разницапринимается равной значению искомого показателя.

Аналогичным жеобразом происходит и определение переменной HML с учетом замены32используемого классификационного признака на мультипликаторP/BV.СхожимобразомпостроилсвоюмеруиКархарт,предложивший дополнительно ко всему учитывать и фактормоментума [Carhart, 1997]:----a = ( r - rf ) - b1( rm - rf ) - b 2 SMB - b3 HML - b4WMLWML при этом представляет собой разницу в результатахлучших и худших активов. Для ее построения из всего множествадоступных альтернатив выбираются бумаги с наиболее высокой инаиболее низкой доходностью за прошедший период, после чеговеличина разброса экономической отдачи между ними принимаетсяравной WML.Нововведения, предложенные Кархартом, а также Фамой иФренчем, могут приводить к увеличению описательной силы моделибенчмарка, что, возможно, отчасти объясняется отражением влияниянекоторых аномалий в дополнительных факторах. Тем не менее,нельзя забывать, что, в отличие от CAPM, эти модели не имеютмикрообоснования.Логика построения подобных мер в некотором смыслесовпадает с предложенной ранее Уильямом Шарпом для определенияинвестиционного стиля управляющих [Sewell, 2007].При этомоценка коэффициента бета перед каждым из факторов будетхарактеризовать то, какую роль каждый актив играет в формированиирезультата фонда.

Если более внимательно рассмотреть показательКархарта, то можно отметить, что в данном случае доходность побенчмарку представляет собой суррогатный портфель, в который сразными весами включаются рыночный портфель, торговая стратегия,эксплуатирующая аномалию, согласно которой малые компании33показывают более высокий уровень доходности, нежели большие,стратегию, основывающуюся на выборе между акциями роста иакциями стоимости, а также стратегию выбора между сохранениемотносительной доходности активов на рынке и обратной ситуацией.Описанныебезусловныевышеальфы,мерыкоторые,пикингатемнепредставляютменее,несобойучитываютвозможность того, что менеджер фонда будет изменять составпортфеля, и, возможно, его риск, основываясь на различной вовремени информации об ожидаемой доходности и риске отдельныхактивов.

Более того, даже если мы предположим, что управляющийпридерживается стратегии пассивного держания, то и в этой ситуациисовокупный риск его портфеля будет варьироваться по причинекорректировки весов активов, при отклонении их стоимости отсложившейся на момент формирования портфеля, а также из-заизменчивости риска отдельных бумаг, существование которой былодоказано рядом исследователей [Bildersee, 1975, Foster, 1986,Hochman, 1983, Mandelker, Rhee, 1984].

В результате этого беты небудут оставаться постоянными во времени, что, аналогично наличиютайминг способностей, может внести искажения в оценки альфы. Внекоторойстепениэтогонедостаткаможноизбежатьпутемиспользования условных мер, которые будут рассмотрены нами болееподробно ниже.Все вышеприведенные показатели могут быть определены спомощью различных методов. Разница при этом заключается в том,что в первом случае, который также называется параметрическимподходом, к атрибуционному анализу эффективности, на основанииданных строится регрессия, которая, как правило, представляет собоймодель с распределенными лагами, а оценки ее параметровполученных в результате этого принимаются в качестве значений мер34способностей управляющего.

Подобное решение, тем не менее,требует использования достаточно большого количества наблюденийв целях достижения статистической значимости получаемых выводов.Более того, на практике она часто может быть сопряжена спроблемами, вызванными нестационарностью процессов генерациивременных рядом, используемых данных. Второй же подход являетсянепараметрическим и предполагает отдельное определение значениямеры для каждого временного промежутка в выборке, после чегополученнаясовокупностьрезультатовподвергаетсяанализуспомощью статистических методов.На данный момент времени существует достаточно большоеколичество непараметрических мер, которые также направлены навыявление у менеджеров способностей к выбору активов.

Тем неменее, в большом количестве случаев непараметрический подходтребует определенных предпосылок об инвестиционной политике,соответствующейоцениваемомуфонду,вотличиеотпараметрических тестов, использующих доходность по бенчмарку какмеруальтернативнойдоходности,учитывающуюстильуправляющего. Более подробно подобные методы будут рассмотренынами в следующей части данного параграфа, которая будет посвященамерам оценки тайминг-способностей менеджеров.1.2.2 Анализ способностей управляющих к таймингуПо аналогии с тем, как нами определялись способностиуправляющих к пикингу, можно сказать, что под навыками таймингарынкапонимаетсяумениепроизводитьдиверсификациюуправляемого портфеля таким образом, чтобы она соответствовалаинвестиционным ориентирам собственников паев.

То есть, маркет35таймингпредставляетсобойнечтоиное,какуправлениесистематическим риском вложений.Тем не менее, стоит понимать, что под таймингом можетпониматься вход не только на один конкретный рынок. В частности,ГлассманиРидикисследовалирезультатыдеятельностиамериканских взаимных фондов в конце 80-х – начале 90-х годов напредмет наличия у них способностей к таймингу мирового рынка(движениересурсовмеждувсемирынкамикапитала)инационального рынка (совершение операций только на американскомрынке) [Glassman, Riddick, 2003]. При этом второй тип способностейнашел подтверждение своего существования, в отличие от первого.Все подходы к оценке тайминг способностей можно разделитьна две основные группы: подходы, основанные на анализе рядовдоходностей фондов, и подходы, основанные на анализе составапортфеля.портфеляПоследниенапредметпредполагаюттого,рассмотрениенасколькоэффективноструктурыменеджерраспределяет средства в целях избегания просадки капитала припадении рынка или его увеличения при росте.

Их использованиесильно ограниченно по причине закрытости информации, требуемойдля подобного исследования. Фонды, как правило, предоставляютинвесторам данные о структуре портфеля только в своих квартальныхотчетах. Если принять во внимание тот факт, что история подобныхнаблюдений является достаточно недолгой, то становится очевидным,что оценки, которые могут быть получены при этом, вряд ли будутсправедливыми. Более того, некоторые управляющие намеренноискажают информацию о составе портфеля, занимая позиции вопределенных бумагах непосредственно перед отчетной датой. Внекоторой степени эти ограничения попытались обойти Грэхем иХарви,рассматривавшиединамикуструктурыискусственных36портфелей, операции по которым совершались в соответствии сежедневными рекомендациями экспертов в газетах [Graham, Harvey,1996].Большую популярность на данный момент времени завоевалиподходы к оценке тайминга, основанные на анализе историческихрядов доходностей.

Логично предположить, что если мы все жерассматриваем диверсифицируемую часть риска, то в соответствии ссовременными моделями ценообразования именно бета может бытьиспользована для оценки способностей менеджера к таймингу рынка.Во всех вышеприведенных моделях альф, используемых для оценкинавыков пикинга, бета теоретически также может отражать таймингспособности.Темнеменее,напрактикесуществованиеууправляющего одновременно двух групп навыков приводит к тому,что оценки параметров регрессии искажаются, так как тайминг ипикинг не могут быть эффективно разделены в рамках существующихмоделей и на основе информации, которая обычно используется приисследованиях.Болеетого,представленныевышемерыпредполагают, что бета портфеля остается постоянной на ее среднемуровне,чтоявляетсяприемлемымприоценкеспособностейуправляющих к пикингу, но перестает быть таковым, когда вниманиеконцентрируется непосредственно на навыках к предсказаниюдвижения рынка.

Характеристики

Список файлов диссертации