Диссертация (793627), страница 22
Текст из файла (страница 22)
Наиболее сильное отставание наблюдается у фондовфондов – порядка 1,2 п.п. в месяц. Самое малое отставание у фондовденежного рынка – 0,1 п.п. в месяц.Расширенный анализ методом регрессии на фиктивные переменныепоказывает, что качество управления фондами денежного рынка и облигацийвыше, чем у прочих фондов: коэффициенты при фиктивных переменныхMONEY и BOND статистически значимы и равны 0,83 п.п. и 0,45 п.п.соответственно. Это означает, что в сравнении с индексными фондамиотставаниеподоходностиотреференсногопортфеляменьшенасоответствующее количество процентных пунктов.
У прочих категорийфондов коэффициенты регрессии оказались статистически незначимыми. Вцелом объясняющая способность модели невысока (R2=0,12), поэтому можноконстатировать, что качество управления фондом зависит в значительнойстепени от прочих факторов.Ограничения, наложенные на применение методики ранее (2.3), вчастности,ограниченияприменимостьнапринципауровеньдиверсификациистохастическогопортфеля,доминирования,надиктуютнеобходимость тестирования результатов методики на устойчивость всовременныхусловиях.Сцельюоценкиадекватностиполученныхрезультатов в условиях низкого качества управления нами будет построенамодель регрессии результирующего показателя (для каждого инвестора) нафакторы, характеризующие форму распределения доходности и уровенькачества управления портфелем.В качестве показателя качества управления выбрано отставаниедоходности портфеля фонда от референсной границы (PERF).
Для оценкираспределения доходности используются следующие показатели: Стандартное отклонение (STDDEV)135 Асимметрия (SKEW) Эксцесс (KURT) Коасимметрия с индексом (COSKEW) Коэксцесс с индексом (COKURT)Описанные выше показатели имеют связь как с доходностью, так и сриском. В качестве результирующей переменной выступают значения двухпоказателей: отношения «потенциал/риск» и ожидаемой полезности отинвестирования. Ввиду того что в показателе «потенциал/риск» показательвсопринимаемого риска введен нелинейно (находится в знаменателе), дляоценки результатов, получаемых по данному критерию, все показатели,связанные с риском (стандартное отклонение, асимметрия, эксцесс) будутвведенывмодельтакженелинейно(соответствующийпоказательи т.п.).
Расчеты осуществляются на базе выборки 255=паевых инвестиционных фондов.Соответственно, уравнение регрессии для инвестора n будет иметьследующий вид:( ) =++++++++++(22).Сущность оценки правдоподобности результатов сводится к оценкестатистической значимости коэффициентов при переменных, представленныхвыше в модели. В случае если коэффициенты значимо отличны от нуля,наблюдаетсязависимостьмеждурезультирующимпоказателемисоответствующим фактором. В обратном случае соответствующий факторсущественно не влияет на выбор данного инвестора.Значимым также является показатель объясняющей способности модели.По всей видимости, если данный показатель достаточно высок (при хорошемуровнеселективностиметодики),результатымогутадекватными в условиях низкого уровня качества управления.136признаватьсяНиже (табл.
39) представлены оцененные коэффициенты регрессии вописанной выше модели и их p-value.Анализповедениямоделидляконсервативныхпрофилейсвидетельствует о том, что для данной категории во всех случаяхстатистически значимым оказывается влияние качества управления. Влияниеволатильности оказывается статистически несущественным для инвестора 3.Показатель асимметрии распределения оказывает влияние на оценкиинвесторов 2, 3, 4, 6. Показатель, обратный асимметрии, также являетсясущественным для показателей ранжирования (у первых четырех инвесторов).Коэффициенты при показателе эксцесса являются статистическинезначимыми для одного инвесторов с консервативным профилем.Статистическизначимыкоэффициентыпередпеременными,характеризующими качество маркет-тайминга (обратные коасимметрия икоэксцесс).Коэффициент детерминации оцененной модели является невысоким, чтоговорит о низкой объясняющей способности модели.
По нашему мнению, этообусловлено наличием «выбросов» вследствие эффекта переоценки фондов снизким уровнем риска. При удалении данных фондов из выборкикоэффициент детерминации увеличивается.Таблица 39. Оценка правдоподобности результатов модели«потенциал/риск» для консервативных профилей в условиях низкогоуровня качества управления. Расчеты автора на основании данныхМосковской биржи [186], Банка России [187], Агентства Standard&Poor’s[192], НЛУ [190]ИнвесторКоэффициентCPERFSTDDEV_INVSKEWSKEW_INVKURTKURT_INVCOSKEWCOSKEW_INV1Знач.0,197517,1400,01060,04050,0001-0,00090,077849,7810,00002p0,06760,00020,00000,08740,84500,84430,15910,79740,0035Знач.0,317421,5280,01020,04810,0002-0,00090,079550,1440,00003pЗнач.0,0054 1,34030,0000 39,7450,0000 -0,00390,0540 0,21130,7749 0,00090,8574 0,01220,1709 0,00770,8058 89,1290,0033 0,00004pЗнач0,0000 0,49610,0000 26,5650,2043 0,00230,0000 0,04420,4299 0,00040,2013 0,00090,9451 0,06060,8161 -22,2450,7331 0,00001375p0,00000,00000,00080,00270,33250,76220,07620,85280,0062Знач.-4,0270610,51-1,2089-0,1342-0,0216-0,7826-4,059214229,60,00976p0,81630,20140,06240,96500,71860,15890,48860,48740,0007Знач.0,453328,5730,00360,05340,00030,00280,0703-37,0000,0000p0,00000,00000,00000,00150,53900,40830,07070,78650,0057Продолжение таблицы 39COKURTCOKURT_INVR^2-116,00 0,93120,0000 0,00770,4911-172,70 0,9027 -2605,2 0,32950,0000 0,0052 0,0000 0,08740,47910,2367680,01 0,41340,0000 0,00180,4485-49430,5 0,72990,0024 0,00790,13991142,0 0,22770,0000 0,00220,4485Среди умеренных инвесторов (табл.
40) показатель качества управлениястатистически значим для всех инвесторов. Влияние уровня волатильности наоценки по предложенной методике является существенным для всехинвесторов, кроме 8 и 9. Это означает, что влияние волатильности на выборэтих инвесторов невелико. Интересно, что именно для этих инвесторовхарактерно наличие широкой зоны невосприимчивости вокруг нуля.Для всех инвесторов статистически значим уровень асимметрии иэксцесса.Дляотдельныхсущественнымитакжепредставляютсякоасимметрия и коэксцесс.Коэффициент детерминации модели может быть признан нормальнымдля всех инвесторов, кроме 7 и 12 (всего на уровне 20-40%).
Высокий уровенькоэффициента детерминации характерен для инвесторов 8-9.Таблица 40. Оценка правдоподобности результатов модели«потенциал/риск» для умеренных профилей в условиях низкого уровнякачества управления. Расчеты автора на основании данных Московскойбиржи [186], Банка России [187], Агентства Standard&Poor’s [192], НЛУ[190]ИнвесторКоэффициентCPERFSTDDEV_INVSKEWSKEW_INVKURTKURT_INVCOSKEWCOSKEW_INVCOKURTCOKURT_INVR^2789101112Знач.p0,7412 0,342761,955 0,0043-0,0586 0,04490,5302 0,00010,0010 0,72190,0554 0,02720,1054 0,6895990,64 0,28330,0004 0,0006-4453,2 0,48980,0001 0,08510,2279Знач.p19,5226 0,0022585,051 0,0000-0,3347 0,196919,208 0,00000,0133 0,43432,7406 0,00002,2344 0,188519654,7 0,0040-0,0064 0,0502-146940 0,00100,0008 0,22700,7863Знач.p24,0415 0,0029735,124 0,0000-0,4420 0,179524,360 0,00000,0155 0,47263,4810 0,00002,8530 0,185824000,5 0,0056-0,0089 0,0317-176360 0,00190,0011 0,17210,7861Знач.p0,5554 0,000043,134 0,00000,0024 0,00460,0534 0,00480,0003 0,49670,0022 0,57260,1093 0,0132-105,51 0,49400,0000 0,04243228,7 0,00280,0000 0,01290,5105Знач.p1,0105 0,000083,422 0,00000,0059 0,00030,0740 0,03850,0003 0,7483-0,0012 0,87170,1493 0,073268,218 0,81550,0000 0,04584894,8 0,01630,0000 0,01560,5054Знач.p1,0875 0,000065,513 0,00000,0057 0,00030,0854 0,01220,0008 0,35980,0002 0,97630,1750 0,0274-120,80 0,66380,0000 0,01413055,6 0,11320,0000 0,00460,4587138Для инвесторов с агрессивным профилем (табл.
41) статистическизначимыми являются почти все параметры из представленных в модели.Коэффициенты детерминации находятся на уровне около 50%.Таблица 41. Оценка правдоподобности результатов модели«потенциал/риск» для умеренных профилей в условиях низкого уровнякачества управления.
Расчеты автора на основании данных Московскойбиржи [186], Банка России [187], Агентства Standard&Poor’s [192], НЛУ[190]Инвестор13КоэффициентCPERFSTDDEV_INVSKEWSKEW_INVKURTKURT_INVCOSKEWCOSKEW_INVCOKURTCOKURT_INVR^2В14Знач.p0,7623 0,000080,474 0,00000,0045 0,00430,0918 0,00850,0001 0,88810,0044 0,53620,1561 0,0541-7,1489 0,97990,0000 0,11746593,8 0,00090,0000 0,04630,5228целом15Знач.pЗнач.p0,9343 0,0000 0,7805 0,000096,386 0,0000 81,110 0,00000,0058 0,0025 0,0044 0,00480,1174 0,0056 0,0870 0,01120,0002 0,8566 0,0001 0,92200,0061 0,4738 0,0043 0,53930,1947 0,0479 0,1539 0,0538-32,492 0,9250 -110,83 0,69190,0000 0,0966 0,0000 0,11137874,0 0,0011 7211,85 0,00020,0000 0,0375 0,0000 0,04350,51620,5354можноконстатировать,161718Знач.p1,0272 0,000085,267 0,00000,0056 0,00070,0834 0,02210,0004 0,69220,0002 0,97680,1665 0,049629,419 0,92120,0000 0,04755323,6 0,01020,0000 0,01570,5106Знач.p0,5132 0,000050,750 0,00000,0027 0,00490,0420 0,04620,0001 0,9007-0,0003 0,94790,0827 0,091991,934 0,59350,0000 0,12773353,6 0,00530,0000 0,04870,5255Знач.p0,3965 0,000043,495 0,00000,0022 0,01000,0403 0,02900,0000 0,96410,0009 0,81900,0730 0,089066,327 0,65960,0000 0,17533232,5 0,00210,0000 0,07260,5280чтосуществуетопределенноепротиворечие между полученным результатом и спецификацией модели.Можно объяснить этот факт описанной в 2.3.
особенностью методики. Попричине того что воспринимаемый риск находится в знаменателе, происходитпереоценка портфелей с низким уровнем риска. По этой причине выборкахарактеризуется огромными выбросами, снижающими качество оцениваемыхмоделей. В пользу этого свидетельствует также тот факт, что наиболееадекватныепоказателибылиполученыдляинвесторовсвысокойсклонностью к риску (в силу того, что у фондов с низким уровнем рискапоявился ноль в знаменателе, они были отбракованы в процессе оценкиавтоматическим образом).
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
