Диссертация (1138720), страница 4
Текст из файла (страница 4)
При этомБивер также определил, что у компаний, испытывающих финансовыетрудности на временном горизонте в 5 лет до этого наблюдалосьувеличение волатильности коэффициентов.Работа Бивера помимо того, что является одной из первых,которая пытается прогнозировать поведение активов (выплаты по ним)через анализ показателей фирмы, также является одной из первыхработ, где были описаны потенциальные ограничения использованияпараметрических методов в анализе.
При анализе получившейся22выборки по компаниям Бивер показал, что анализируемые величины неявляются нормально распределенными, поэтому в своем исследованиион использовал классификационные методы (например: построениетаблиц сопряженности).Впоследствииэффективностиисследования,использованияпосвященныепоказателейанализукомпаниидляпрогнозирования потенциальных трудностей (Taffler, 1982; Altman,1973), показали, что при помощи коэффициентов финансовойустойчивости (solvency ratios) можно выделять компании, которые несмогут осуществить выплаты по обязательствам.
Однако в качествеиндикаторов для отбора ценных бумаг использование лишь solvencyratios не подходит, т.к. при отборе акций в инвестиционный портфельважно понимать не только то, что компания не прекратит своесуществование в случае кризисных явлений, но и будет показыватьрост. Использование показателей устойчивости компаний наиболееоптимально при формировании портфеля облигаций, для которыхключевым моментом является возможность эмитента осуществлятьвыплаты по инструменту.В 1972 году Хекерман (Heckerman, 1972) одним из первыхпредположил, что на основании показателей деятельности компанииможно осуществить отбор активов в портфель.
Хекерман предположил,что модель Шарпа, предполагающая зависимость доходности активалишь от ковариации доходности актива и доходности рыночногопортфеля,возможналишьприпредпосылкеопостоянствеотносительных цен благ в экономике. В своей теоретической моделиХекермна показал, что доходность актива также зависит от измененияотносительных цен, которое влечет к изменению реальной доходностиинвестора.
В качестве трансмиссионного механизма подобного23влияния было предложено анализировать показатели фирмы, с цельювыяснения степени чувствительности доходности к изменениюотносительных цен. Иными словами, Хекерман предположил, что наоснове показателей деятельности эмитента можно предсказыватьповедение доходности его активов.В 1973 г. Мартин (Martin, 1973) провел исследование, в которомпопыталсяобъяснитьдоходность акцийчерезкоэффициенты,характеризующие операционную эффективность компании (operationmargin, CF to Total Debt ratio, Sales, Payout Ratio, Total Assets, NImargin).
В рамках исследования была проведена оценка линейногоуравнения регрессии, по результатам которой оказалось, что рядкоэффициентов оказались незначимыми, несмотря на кажущеюсяочевидной экономическую интерпретацию их роли в формированиидоходности актива. Например, оказалась незначимой переменная NImargin, которая представлялась автору очевидно важной во влиянии надоходность, т.к., она фактически, показывает эффективность всегопроцесса формирования прибыли в компании-эмитенте.
Также,Мартин заметил достаточно высокое качество подгонки модели (R_sqr= 62) и незначимость ряда переменных, и выдвинул предположение отом, что предпосылка, о линейности входных параметров являетсяошибочной.Аналогичное исследование было проведено также О’Коннором(O’Connor,1973),которыйврамкахсвоегоисследованиясформулировал гипотезу о нелинейности влияния параметров надоходность актива, а также о невозможности рассмотрения эффектовкаждого фактора в изоляции от других. Именно данное предположениеможет служить объяснением незначимости некоторых переменных, скоторой столкнулся в своем исследовании Мартин. Действительно,24доля чистой прибыли в выручке является неоспоримо важнойпеременной как для держателей акции, так и для потенциальныхинвесторов.
Но также очевидно, что для инвесторов и держателейактивов важно знать, например, долю выплаченных дивидендов призаданном уровне NI margin, или эффективность инвестированияневыплаченной доли NI в бизнес. Таким образом, получается, чтофакторы не могут быть рассмотрены в рамках простой линейнойрегрессионной модели, которая не оценивает их взаимосвязи.Если рассматривать в целом совокупность исследований,посвященных подобному анализу, следует отметить, что практическикаждый автор выбирал некий уникальный пул коэффициентов, наоснове которого пытался формировать прогноз относительно выплатпо обязательствам.
Так, например, в своем исследовании Чен иШимерда (Chen & Shimerda, 1981) провели анализ работ, посвященныхиспользованию финансовых показателей для оценки активов за период1932 – 1975 гг., и получили, что в 30 исследованиях авторами былоиспользовано суммарно свыше 70 различных коэффициентов.
В связис этим появляется необходимость в первичном отборе коэффициентовв модель. Авторы предложили использовать для подобного отбораанализ матрицы корреляций коэффициентов друг с другом. Подобныйанализ, по мнению авторов, поможет исключить из анализакоэффициенты, которые вытекают один из другого (даже простоматематически). Однако подобная процедура не дает ответ, какизбежать сложностей, с которыми столкнулся Мартин: как включить вмодель взаимные эффекты величин. Ведь если коэффициент NI marginскоррелирован с Sales margin, то по логике Чена и Шимерды, какой-тоиз факторов должен быть исключен из модели. Но таким образом никакне решается вопрос того, что, например, ни NI margin, ни Sales margin25не могут отдельно объяснить поведение доходности активовконкретного эмитента.Другой вопрос, возникающий при использовании предложеннойпроцедуры отбора – каким образом учитывать неоднородность матрицкорреляциисредиизучаемыхкомпаний.Врамкахпростогорегрессионного анализа формируется панель наблюдений, в которуюпомещаютсяизучаемыепоказателиповсемкомпаниям,и,соответственно, изучая корреляционную матрицу для подобногомножества,невозможноосуществитьотсечениефакторовдляконкретных компаний – эмитентов.
Поэтому возможна ситуация, когдасреди исключенных факторов могут находиться те, которые бы могликачественно улучшить модель прогноза доходности или цены активадля конкретной компании.В целом подобную дилемму могла бы решить модель, в рамкахкоторойможнобылопроанализироватьнеурезанныйвекторрегрессоров (например, все 70 коэффициентов, которые указаны висследовании Чена и Шимерда) с учетом возможного взаимноговлияния величин, но при этом не столкнуться с проблемойкоррелированностинекоторыхрегрессоров,котораяврамкахклассического анализа приводит к смещению оценок.В рамках параметрических методов попыткой решения даннойпроблемы стало формирование эконометрических моделей, состоящихиз систем уравнений, которые впоследствии оценивались авторами(Jagric et al., 2007; Levisauskait, 2010; Belton, 2001). В данных работахавторами также ставилась цель понять детерминанты доходностиактивов и цены активов через анализ финансовых показателей фирмэмитентов.
Однако в отличие от более ранних работ был использованметод оценки не одного уравнения с линейным вхождением26переменных, была сформирована целая система линейных уравнений,которая впоследствии оценивалась. При этом в данной системеуравненийучитывалисьтакжеивзаимныеэффектымеждупеременными, которые потенциально могли быть взаимосвязаны. Врезультате авторам удалось показать, что портфели, построенные припомощи подобной методологии, могут показывать доходность вышерыночной. Однако данный подход имеет жесткое ограничение наколичество уравнений в системе в зависимости от количестванаблюдений.
Ввиду того, что ряды данных, состоящие из финансовыхпоказателей компаний, зачастую являются короткими (из-за частотывыхода отчетности), то количество уравнений в системе также неможет быть большим и учесть всех потенциальных взаимных эффектови функциональных связей между переменными. Тем не менее данныеработы показали, что включение в анализ большего количествапеременных с контролем их взаимных эффектов предоставляет болеевысокую точность прогноза, а также более точную интерпретациюрезультатов, т.к.
авторы не сталкивались с проблемой незначимостинекоторых факторов, которые в теории имеют явные трансмиссионныемеханизмы на доходность и цену активов.1.4. Модели формирования инвестиционного портфеля ипрогнозирования доходности финансовых активов при помощитехнических индикаторовНаряду сисследованиями,которыепыталисьобъяснитьповедение стоимостей активов при помощи фундаментальныхфакторов фирмы или экономики в целом, существует целый пластисследований, использующих в качестве объясняющих переменныхинструменты технического анализа.27Базовыепараметрическиемоделитехническогоанализаосновывались на данных относительно динамики цены базового активаи его волатильности.
С одной стороны, подобный подход позволялисследователямиспользоватьнаблюдаемыевеличины(безнеобходимости поиска и оценки прокси величин), но с другой стороныданный подход не позволял получить экономическую интерпретациюполученных результатов. На выходе в качестве результата было лишьутверждение, что на основе того или иного паттерна поведения акцииможно говорить о будущем значении ее цены.Нопомиморезультатов,проблемывозникаласинтерпретациейпроблемасмещенияполученныхрезультатовиз-заиспользования параметрических методов в случаях, когда этого делатьбыло нельзя ввиду качества данных.Первыеанализа,работы,отличалисьпосвященныепростотойиприменениюосновывалисьтехническогонапоискахзакономерностей в поведении акций (например, закономерность взависимости от дня недели). Примером подобной работы можетслужить работа Каулеса (Cowles, 1933), который пытался найтивзаимосвязи между доходностью акций и торговыми объемами.Блюм, Исли и Охара (Blume, Easley, O’Hara, 1994) в своемисследованиипровелианализважностиобъематорговнаэффективность рыночной статистики.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
