Диссертация (1138372), страница 8
Текст из файла (страница 8)
Тем не менее,данный тест требует отсутствия автокорреляции в остатках уравнения,определяющего доходность фонда, а использование высокочастотныхданных может привести к смещенности оценки.Меры Трейнора-Мазуи и Хенрикссона-Мертона будут даватьложную корреляцию между таймингом и пикингом в силу наличияотрицательной корреляции между ошибками оценок, а корреляциямежду оценкой меры Джианга и мерами слектинга от стандартныхмоделей является близкой к правде.Мощность и состоятельность теста на тайминг определяетсятремя основными аспектами: степенью отделимости тайминга отпикинга, различиями частотыфактического тайминга и частоты51выборки, наличием связи между таймингом рынка и таймингомволатильности.
Стоит отметить, что непараметрический тест Джиангаявляется более устойчивым к изменению спецификации модели,нежели ТМ и НМ меры, но, тем не менее, все же не способенпобороть все смещения.В действительности менеджер может увеличивать получаемуюдоходность как за счет тайминга, так и за счет пикинга. Для тогочтобы не принимать одно за другое, предполагается справедливостьдвухдопущений:информациядляпикинганезависимаотинформации для тайминга и портфель не содержит деривативов. Приподобных предпосылках каждая бумага будет иметь малую долю вдиверсифицируемом портфеле и не будет влиять на рынок, более того,частота пикинга будет гораздо ниже частоты тайминга.Необходимо заметить, что для большинства мер возможновозникновение смещенности оценок в случае несовпадения частотыданных и тайминга в реальности. Так, например, Гоетзманндоказывает, что при тестировании дневного тайминга на месячныхданных, мера Хенрикссона-Мертона будет сильно смещена вниз, таккак большая часть измеряемых способностей «проявится» в пикинге.Во многом это можно объяснить неправильной спецификациейрегрессора ( rm ,t +1 )+ , который должен быть изменчивым во времени.Непараметрическийжетестоказалсявесьмаустойчивымкрассматриваемой проблеме согласно результатам симуляционныхпроцедур, так как не содержит данного регрессора [Jensen, 1978].Cтоит отметить, что тест Джианга предполагает только оценкуспособностейсовершенияуправляющего ксделкисвыбору момента времени дляконкретнымактивом.Вцеломже,непараметрические меры предполагают, как уже было отмеченоранее, декомпозицию избыточной доходности портфеля на части,52каждая из которых была сформирована за счет той или инойспособности менеджера.
Соответственно, результаты, которые могутбыть получены при использовании непараметрических тестов, вбольшей части будут определяться принципами, применяемыми припроводимом анализе деятельности фонда. В частности, достаточнозначимое влияние будут оказывать предпосылки относительно того,между какими группами активов выбирает менеджер, и какимистратегиями он при этом пользуется.Одними из первых непараметрический тест для выявления уменеджеров сверхспособностей к активному управлению предложилиБринсон с соавторами [Brinson et al, 1986].
При этом выделялось триосновные атрибуции, за счет которых происходит формированиедоходностипортфеля:принятиерешенийостратегическомраспределении активов между их классами (акции, облигации, деньги,другие), принятие решений о моменте совершения операций на рынкеи принятие решений о совершении операций с конкретнымиактивами.
Заметим также, что одновременно с этим вводиласьпредпосылка о том, что менеджер ведет свою деятельность водновалютной среде.В аналитическом виде определение влияния каждой атрибуциипроизводится с использованием факторного анализа и может бытьзаписано следующим образом:RDIF = å wPJ RPJ - å wIJ RIJ = å (wPJ - wIJ )RIJ + å (wPJ - wIJ )(RPJ + RIJ ) ++ å wIJ (RPJ + RIJ )В данном случае индекс J обозначает класс актива, а индексыI,Pобозначаютпринадлежностьпараметракгруппесформировавшихся в рамках бенчмарка или фактически выбранныхуправляющим соответственно.
В итоге избыточная доходность фондаможет быть разложена на три основные составляющие.53Первое слагаемое будет определять вклад в итоговуюизбыточную доходность портфеля, которая возникает в результатеотклонения портфельных весов для каждого класса активов отаналогичных весов, характерных для бенчмарка. В результате, даннаякомпонента возникает при принятии решений о распределенииактивов между классами и последующем выборе момента времени длясовершения операции с ними, то есть представляет собой не что иное,какдобавленнуюстоимость,возникающуюврезультатестратегического распределения и маркет-тайминга.Второе слагаемое определяется по большей части разницейфактически полученной доходности по определенному классу активови доходностью бенчмарка по нему.
Соответственно, подобная разницавозникает только в результате принятия решенийо выбореопределенных активов в рамках каждого класса и представляет собойдобавленную стоимость, формируемую за счет пикинга.Значение же третьего слагаемого не может быть точноопределено,чтоявляетсявнекотороймеренедостаткомпредложенной декомпозиции. Тем не менее, в некоторых случаях онможет рассматриваться в качестве результата, получаемого присовершении операций с активами, которые принадлежат к классам, невключенным в рассмотрение Бринсоном и соавторами.Подобный подход в значительной степени ограничен толькоанализом совокупных показателей и не позволяет проводитьвыделение влияния атрибуций уже в рамках определенного классаактивов[Управлениеиспользованиеегопортфелем,напрактикеГИФА,2006].представляетсяБолеетого,достаточнозатруднительным, так как на данный момент времени данные одеятельности фондов являются весьма ограниченными, в результате54чего отсутствует возможность наблюдения весов активов в портфеле снеобходимой частотой.Все вышеописанные меры эффективности управляющихобладаютоднимсущественнымнедостатком:ониявляютсястатическими и не предполагают учета влияния решения, принятогоменеджерами в прошлом, на текущие результаты деятельности.
Этупроблему попытался разрешить Эндрю Ло, предложивший методикупроведениядинамическогосверхспособностей,тестанапозволяющих имналичиеунеслучайноменеджеровирегулярнообыгрывать рынок [Lo, 2000; Palmiter, Taha, 2008].При этом, несмотря на то, что автором предполагаетсяразделениедоходностипоатрибуциям,вполневозможнымпредставляется проведение анализа результатов управляющих без егоучета. Вместо этого, предложенный тест по большей части основан надекомпозиции доходности портфеля на составляющую, которая былаполучена за счет активного управления, и пассивную составляющую.Витоге,даннаядекомпозициявобщемвидеможетбытьаналитически описана следующим образом:E[R P ] = å Cov[w JT ; R JT ] + E[w JT ]E[R JT ]Как и прежде, индекс J обозначает актив, а T – моментвремени. Таким образом, Ло предлагает уйти от анализа моментныхпоказателей и начать рассматривать временные ряды, что, согласноего точке зрения, позволит учитывать динамический эффект приоценке эффективности.
Тем не менее, подобный подход базируется нанекоторых достаточно жестких предпосылках, часть из которыхпротиворечит сложившимся со временем принципам в теориифинансов. В частности, предполагается, что процесс генерациидоходностей любого актива является стационарным и эргодичным, атакже соответствует определенной автором линейной спецификации.55Более того, Ло вводит допущение о том, что веса активов в портфелепредставляют собой функцию от параметров, сложившихся впрошлом периоде, и могут быть охарактеризованы с помощьюстационарных и эргодичных процессов.В результате, первое слагаемое в вышеприведенной формуледолжно описывать вклад в совокупную доходность портфеля,создаваемый активным управлением.
В том случае если по большейчасти доходность по активам и их веса в портфеле фонда будутдвигаться сонаправленно, то можно предположить что управляющийвладеет необходимыми способностями, при этом соответствующаяковариация и компонента доходности будет положительной, вобратном же случае, действия менеджера будут приводить кразрушению стоимости средств, вложенных в фонд. Второе слагаемоепредставляет собой не что иное, как результат пассивного держанияранее сформированного портфеля.При этом предполагается, что в качестве меры эффективностивыступает величина доли доходности, которая была получена фондомза счет активных действий. Стоит отметить, что подобный подходпозволяет решить проблему выбора бенчмарка, но, тем не менее, егоиспользование на практике также весьма затруднительно по причинезакрытости большей части информации о деятельности управляющих.561.3.Показатели рейтинговых агентствНа практике фонды часто предоставляют информацию о своейдеятельности в большем объеме и с более высокой частотой, нежеличем этого требует законодательство.
Делается это в основном дляпривлечения новых клиентов и удержания уже имеющихся. Наосновании этой информации многие рейтинговые агентства иинвестиционные компании выстраивают рейтинги управляющих.Несмотря на то, что располагаемый набор данных превышаетминимально необходимый, согласно законодательству, этого всеравно недостаточно для полноценной оценки эффективности.
Болеетого,рейтинговымиагентствами,какправило,используютсядостаточно простые меры эффективности, которые достаточно легкоподдаются манипуляциям за счет видоизменения используемыхданных.Одним из наиболее популярных агентств, занимающихсяоценкойэффективностиуправляющих,являетсяамериканскаякомпания Morningstar, использующая методологию составлениярейтинганаоснованииклассификации фондов иизмерениюпоказателя «Morningstar» – доходности, скорректированной на риск(MRAR).
При подсчете используются месячные доходности фондов,из которых вычитается доходность казначейских 90 дневныхоблигацийдляполучения,послечегополученныйрезультатсопоставляется со средним по соответствующему ему классу фондов.Также достаточно распространенным подходом к оценкеэффективности управляющих является анализ среднего и дисперсиидоходности раздельно друг от друга. При этом могут использоватьсяданные с совершенно различной частотой. К примеру, американскоеагентство CRISIL использует для этого дневные и месячные данные и57дополнительнопроизводитанализрядадругихпоказателей,характеризующих концентрацию портфеля фонда, его ликвидность, атакже качество активов и вероятность потерь, которые в совокупностис другими показателями применяются для ранжирования фондов ипоследующего присваивания им рейтинга.
Аналогичным образом,составляют свой рейтинг агентство ZACKS и журнал CanadianBuisiness.В российской практике наиболее популярным являетсясоставление рейтинга паевых инвестиционных фондов на основаниипубликуемых бухгалтерских показателей: размера чистых активов,объема привлеченных средств и доходности. Соответственно, вкачестве минимальной частоты используемых данных, как правило,выступает месяц, что во многом объясняется периодичностьюпубликации отчетности фондами. Среди российских компаний,использующих подобный подход к определению рейтинга фонда,можно выделить Национальную Рейтинговую Ассоциацию, РБК,Рейтинг, портал investfunds.ru, а также Эксперт РА.
Последние, в своюочередь, одни из немногих, которые используют не только месячные иболее редкие данные, но также применяют и недельные.Отдельно хотелось бы отметить, что существуют такжеметодологии составления рейтингов, которые не прибегают к расчетустандартныхпоказателейэффективностииосновываютсянадостаточно сложной скоринговой системе, требующей большогоколичества входных параметров. В качестве примера подобногоподходаможнопривестиметодологиюсоставлениярейтингавзаимных фондов, применяемую S&P 500, которая, в зависимости откласса фонда может предлагать как использование месячных данных,так и годовых.58На основании нашего обзора можно сделать вывод, чтосложность методики составления рейтингов взаимных фондов связанас тем, насколько они развиты в той или иной стране.
Так, например, вСША часто используется предварительное разбиение фондов наклассы для обеспечения сопоставимости результатов, при этомколичествоклассовявляетсядостаточнобольшим,атакжеиспользуются весьма значительные по объему наборы историческихданных, что приводит к возможности снижения частоты наблюдений.В странах же с менее развитой областью инвестиций в фондыактивногоуправленияклассификациятакжеприменяется,ноколичество классов уступает американскому. Более того, как правило,используются доходности не более чем за один месяц. Так, например,индийская группа ICRA применяет разбиение фондов на группы и вкачестве меры эффективности использует аналог меры Сортино, где вроли бенчмарка выступает средняя доходность по классу фондов, приэтом используются дневные данные. Пакистанский рейтинг агентстваPACRA также основан на дневных доходностях, только для оценкиэффективностииспользуетсяпростоесоотношениесреднейдоходности и стандартного отклонения.Среди российских агентств выделяется Эксперт РА, котороеушло от простого ранжирования фондов по величине их чистыхактивов или доходности за последний анализируемый период.Согласно его методологии, фонды разбиваются на три основныегруппы: открытые, закрытые и интервальные.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
