Сравнительный анализ современных методов измерения риска активов на фондовом рынке

  Применение бета-метода базируется на классификации связанных с проектом рисков. А именно, все они подразделяются на риск непредвиденного прекращения проекта (например, из-за банкротства, неплатежеспособности, бесперспективности геологического объекта) и вариационный риск, обусловливающий изменчивость доходности проекта на протяжении периода его реализации. Последний, в свою очередь, подразделяется на систематический и несистематический.

Систематический риск связан с общерыночными колебаниями цен на ресурсы и доходности финансовых инструментов, несистематический - отражает изменчивость доходности данного проекта (или ценной бумаги, выпущенной для финансирования проекта). В классическом бета-методе учитывается только вариационный систематический риск. Норма дисконта Е, учитывающая этот риск, рассчитывается по модели оценки капитальных активов:

    (1)

где

- доходность безрисковых инвестиций;

R - среднерыночная доходность (доходность инвестиций в “среднерыночный” пакет акций, имеющий ту же структуру, что и вся совокупность обращающихся на рынке акций);

 - коэффициент, отражающий относительную рискованность данного проекта по сравнению с инвестированием в среднерыночный пакет акций. Обычно 0 <  < 2.

При использовании этого метода необходимо иметь в виду следующие  обстоятельства.

1. Под доходностью ценной бумаги  здесь понимается отношение ожидаемого  годового дохода по этой бумаге  к ее рыночной стоимости. 

2. Поскольку инфляционное изменение  цен учитывается в расчетах  эффективности путем дефлирования всех цен, то используемые в данном методе показатели доходности должны быть реальными (дефлированными), а не номинальными.

3. Среднерыночная доходность, хотя  и используется в приведенной  формуле, должна рассматриваться  как известная абстракция —  полная информация о доходности  всех обращающихся на рынке  акций обычно отсутствует. Поэтому  на практике этот показатель  рассчитывают по ограниченному  числу представительных ценных  бумаг, например, по акциям “голубых  фишек”.

4. Установить коэффициент для конкретного проекта, точно следуя данному выше определению, ни теоретически, ни практически невозможно - он зависит от непредсказуемого поведения участников финансового рынка в течение всего периода реализации проекта и от неизвестной реакции (реальных или потенциальных) акционеров на дивидендную политику фирмы, даже если последняя определена в проектных материалах. Поэтому обычно бета-коэффициенты устанавливаются “по аналогии”.

Оценка для действующего предприятия, производящего аналогичную продукцию, производится в два этапа.

На первом этапе выбирается анализируемый период и собираются имеющиеся данные о доходности акций предприятия-аналога и о среднерыночной доходности на отдельные даты в этом периоде. Для m-го наблюдения эти показатели обозначим через d_m и R_m. При увеличении объема такой информации расчеты становятся более точными, однако если при этом анализируемый период “расширяется в прошлое”, то получаемые значения с меньшей долей уверенности можно будет распространить на перспективу.

На втором этапе по величинам d_m и R_m вначале рассчитываются соответствующие средние (dср и Rср), а затем вычисляется :

. (2)

Подобные коэффициенты (исторические бета-коэффициенты) для различных предприятий и групп предприятий рассчитываются многими специалистами и агентствами и часто публикуются в прессе.

Необходимо отметить ряд важных особенностей бета-метода, которые  необходимо учитывать при попытках его применения.

1. Этот метод исходит из принципиально  иной трактовки понятия риска,  резко отличающейся от принятой в проектной практике. А именно, здесь риск связывается с любыми, положительными или отрицательными отклонениями доходности проекта от средней. Тем самым, если оценивать эффективность проекта, ориентируясь только на один, базисный сценарий его реализации (а именно тогда и применяется бета-метод), то в этом сценарии должны быть предусмотрены средние значения всех показателей.

Между тем, при формировании базисного  сценария обычно исходят не из средних, а из умеренно пессимистических значений параметров проекта. Поэтому при  применении бета-метода все технико-экономические  параметры проекта, включая и  цены, должны быть скорректированы  в сторону улучшения. Казалось бы, перейти от проектных показателей  к средним несложно, однако это не всегда так. Во-первых, при таком переходе изменятся все варианты проекта, в связи с чем предпочтительность базисного варианта может быть поставлена под вопрос. Во-вторых, возникнут проблемы с формированием проектов, ориентированных на “страхование” предприятия от неблагоприятных изменений экономического окружения. Например, исказится оценка эффективности проекта, предусматривающего создание больших запасов сырья в предвидении возможного повышения цен на него, если “в среднем” цены будут снижаться.

2. Даже если предприятие-аналог  и проектируемое выпускают сходную  продукцию, на цену их акций  влияют и другие факторы: структура  капитала, дивидендная политика, степень  диверсификации производства и  т.д. Имеет значение и то  обстоятельство, что взаимоотношения  с государством у проектируемого  предприятия и предприятия-аналога  могут быть различными. Поэтому  некритическое распространение  значения на другие предприятия чревато.

3. Если связать риск проекта  с колебаниями доходности акций  предприятия, то ЧДД отразит  оценку проекта не с точки  зрения предприятия, а с точки  зрения его акционеров. Между  тем, оценка эффективности участия  предприятия в проекте и оценка  эффективности проекта для акционеров этого предприятия - это два разных расчета, в которых используются разные нормы дисконта, и бета-метод скорее подходит для второго, а не для первого.

4. В “чистом виде” бета-метод  учитывает только один тип  рисков. Казалось бы, в формулу  можно внести поправки на другие  виды рисков (например, учесть вероятность “катастроф”). Однако учесть вариационные несистематические риски так не удается. Дело в том, что их перечень при бета-методе не задается и остается только гадать, учтен или не учтен этим методом какой-то конкретный вид рисков. Так, неясно, учитывается ли риск серьезного отказа основного технологического оборудования. С одной стороны, такой отказ - вещь сугубо индивидуальная, относящаяся именно к данному проекту. С другой стороны, на предприятии-аналоге тоже есть аналогичное оборудование и отказы его, вроде бы, должны были быть учтены.

4. Дисперсия и стандартное отклонение как мера риска.

Как мы писали выше, риск характеризует неопределенность конечного результата инвестиций - полезная мера риска должна некоторым образом оценивать степень возможного отклонения действительного результата от ожидаемого. На практике используются различные меры риска, но наибольшее распространение получили такие показатели риска как стандартное отклонение и дисперсия доходности.

Пусть имеются значения доходности акции за N лет. За первый год доходность акции составила величину r1, за второй - r2, за третий - r3 и т.д., за N-ый год - rN, тогда выборочной дисперсией доходности акции в расчете на год называется величина  , задаваемая равенством     , где       - выборочное среднее значение доходности за N лет,   - среднеквадратическое отклонение доходности (стандартное отклонение доходности).

Приведенная формула выборочной дисперсии, вообще говоря, несколько занижает оценку дисперсии доходности (дает смещенную оценку), т.к. при расчете используется не истинное среднее значение доходности, а выборочное, которое находится в центре выборки и поэтому отклонения от него выборочных данных в среднем меньше, чем от действительного среднего значения переменной. Чтобы скорректировать данную погрешность (получить несмещенную оценку) переходят к так называемой исправленной дисперсии, задаваемой формулой:  ,   - исправленное стандартное отклонение доходности акции. Отметим, что корректировка является 'существенной', если оценка дисперсии проводится на небольшом количестве данных; при большом объеме выборки различие в расчетах будет не столь значительно. Поэтому на практике пользуются исправленной дисперсией, если количество наблюдений примерно меньше 30.

Так определяют выборочную дисперсию и стандартное отклонение доходности исходя только из исторических данных. Если же мы хотим оценить риск в будущем, когда у нас нет исторических данных, но есть прогнозируемые значения доходности, сопровождаемые оценками вероятности данных исходов, то в качестве меры риска рассматривают дисперсию и стандартное отклонение доходности как случайной величины. Справедливы следующие формулы, дающие оценку дисперсии и стандартного отклонения доходности (для конечного числа состояний):   , E(R)=P1*R1+P2*R2+…+Pn*Rn, где Ri, i=1,…,n, - все возможные значения доходности инвестиции R в конце периода, Pi - вероятность того, что в конце рассматриваемого периода доходность будет равна Ri (R=Ri), i=1,…,n,   - дисперсия доходности,   - стандартное отклонение доходности.