Концепция эффективности рынка и ее роль в управлении инвестиционным портфелем

Портфель, удовлетворяющий эти условиям, называется эффективным множеством портфелей. Это множество в системе координат «риск-доходность» образует так называемую границу Марковица.

В настоящее время некоторые инвестиционные компании предлагают своим клиентам специальные инструменты, автоматизирующие процесс построения эффективной границы Марковица из заданных активов и позволяющие формировать оптимальные портфели в интерактивном режиме.

Риск, учитываемый при оценке ценных бумаг и формировании инвестиционного портфеля делится на две составляющие:

1. несистематический или собственный риск –это риск, присущий отдельным активам и он может быть устранен путем диверсификации портфеля;

2. систематический риск – т.е. риск, отражающий влияние общерыночных факторов.

При формировании портфеля инвесторы принимают на себя систематический риск только в том случае, если он будет компенсироваться более высокой ожидаемой доходностью. [2;413].

Взаимосвязь рисковой инвестиции с ее систематическим риском представлена в модели САРМ, которая позволяет обосновать премии за риск, на которые согласились бы инвесторы в ситуации рыночного равновесия, при условии, что все они обладают равными возможностями, ведут себя рационально, стремятся диверсифицировать свои портфели и при их формировании руководствуются одинаковыми прогнозами относительно ожидаемых доходностей, их вариабельности (стандартных отклонений) и взаимозависимостей (корреляций). CAPM во многом основана на предположении об эффективности рынка. Рассмотрим идеальный конкурентный рынок, т.е. рынок, все участники которого располагают одинаковой информацией и принимают на ее основе наилучшие, оптимальные решения. Полная и одинаковая информативность означает, что все участники рынка обладают всей статистической информацией по каждой торгующейся ценной бумаге. Оптимальность характеризует стремление каждого участника рынка сформировать оптимальную структуру своего портфеля ценных бумаг. Один из выводов теории оптимального портфеля гласит: структура рисковой части оптимального портфеля не зависит от индивидуальной склонности инвестора к риску и полностью определяется вероятностными характеристиками рисковых ценных бумаг. Отсюда сразу следует простое заключение: опираясь на одинаковую исходную информацию, все инвесторы будут стремиться выбрать одну и ту же структуру рисковой части своего портфеля. Совокупный спрос инвесторов будет предъявлен рынку, но количество ценных бумаг, предложенных к продаже, может не соответствовать спросу. Тогда вступают в действие законы конкурентного рынка: курс ценных бумаг, спрос на которые превышает предложение, будет расти, а курс ценных бумаг, спрос на которые ниже предложения, начнет снижаться. Вследствие этого, эффективность первых ценных бумаг увеличится, а вторых уменьшится. Рынок перейдет в новое состояние. Для этого состояния вновь будет произведен статистический анализ и его результаты получат все инвесторы. На основании новой полученной информации каждый инвестор скорректирует структуру своего рискового портфеля, а, следовательно, изменится структура совокупного спроса. Структура предложения тоже изменится: рисковые бумаги, которые не пользуются спросом, исчезнут с рынка. В результате на рынке может установиться равновесие спроса и предложения, при котором совокупная масса всех рисковых ценных бумаг распределится между инвесторами в полном соответствии с их оптимизирующими устремлениями.[11] Итак, можно сделать практически важный вывод: если на реальном рынке сложились условия, когда его поведение в течение длительного времени определяют участники, располагающие почти одинаковой информацией в одинаковом объеме и принимающие наилучшие возможные решения о формировании своего портфеля рисковых ценных бумаг, то на таком рынке распределение рисковых ценных бумаг будет иметь свойства, близкие к свойствам оптимального портфеля. То есть, при формировании оптимального портфеля рисковых ценных бумаг надо довериться рынку и выбрать портфель с той же структурой, что и портфель рынка. Это и есть основной вывод о структуре рынка в условиях модели САРМ, но мы его получили лишь на словах, а САРМ дает его строгое математическое доказательство.

Основное свойство оптимального портфеля выражено соотношением:

(1)

- эффективность j-ой ценной бумаги;

- эффективность портфеля в целом;

- бета j-ой ценной бумаги относительно портфеля;

- эффективность безрисковой части портфеля;

т.е. премия за риск каждой ценной бумаги пропорциональна премии за

риск портфеля в целом, а коэффициентом пропорциональности является бета ценной бумаги относительно портфеля. В соответствии со сделанным выводом, это соотношение справедливо и для рынка. Заменив индекс портфеля p на индекс рынка m, получаем:

(2)

или

(3)

Таким образом, премия за риск, связанный с любой ценной бумагой, пропорциональна премии за риск рынка в целом, а коэффициент пропорциональности есть бета ценной бумаги относительно рынка. Соотношение (2) называется основным уравнением равновесного рынка модели САРМ. Часто используют его графическую интерпретацию (рис.1):

(Рис. 1)

По оси абсцисс здесь отложены величины бета, по оси ординат - ожидаемые эффективности ценных бумаг. Прямая называется линией рынка ценных бумаг (Security market line, SML). Для идеального равновесного рынка задание бета позволяет найти ожидаемую эффективность в виде соответствующей точки на прямой.

Несмотря на сильную условность базовых допущений, модель САРМ получила широкое распространение в финансовом и инвестиционном менеджменте, а ее автор Уильям Шарп совместно с группой ученых в 1990 г. был удостоен Нобелевской премии в области экономики. Введенный им коэффициент бета является популярной характеристикой акций в развитых странах, а его вычислением, мониторингом и публикацией занимаются специализированные агентства. [1;119]

Модель арбитражного ценообразования (АРТ) и факторные модели. Данная модель была разработана Россом в 1976 г. Предпосылки модели АРТ схожи с предпосылками САРМ, за исключением предпосылки об отсутствии транзакционных издержек и доступа к информации. Так же как в модели САРМ, в модели АРТ предполагается разделение риска на рыночный и специфический. Однако в отличие от модели САРМ, в модели АРТ предусматривается несколько источников рыночного риска – факторов. По аналогии с САРМ, в АРТ, благодаря возможности диверсификации, специфический риск не вознаграждается. Основной принцип, на котором строится модель АРТ – принцип отсутствия арбитража, то есть невозможности систематического получения безрисковой прибыли, связанной с ошибками ценообразования. В результате выполнения данного принципа доходность актива становится линейно зависимой от чувствительностей к факторам или бета факторов:

E(r ) =r + b [E(r ) . r ] + b [E(r ) . r ] + … + b [E(r ) . r ] if 11 f 22 f KKf , где:

rf -безрисковая доходность;

E(rj ) -ожидаемая доходность портфеля с коэффициентом бета, равным 1 для фактора j и равным нулю для прочих факторов (где j=1,…,K – факторы).

Основная слабость модели АРТ – проблема идентификации факторов, определяющих величину систематического риска. На это нацелены многофакторные модели. В качестве факторов здесь используются различные макроэкономические переменные: производство продукции, процентные ставки, инфляция и др.

В настоящее время проведение исследований с целью адаптации АРТ для российских условий затруднительно. Прежде всего, это обусловлено высокой зависимостью поведения рынка от политических факторов, отсутствием достоверных статистических данных, слабым развитием государственных и частных институтов макропрогнозирования. Однако, по мере развития рыночной экономики модель АРТ может быть использована отечественными институциональными инвесторами для управления портфелем рисковых ценных бумаг.

3.3. Управление инвестиционным портфелем в условиях современных информационных технологий.

В последние несколько лет широкое распространение получили электронные коммуникационные сети (ECN), обеспечивающие оперативный доступ участников фондового рынка к международным биржевым площадкам, в частности к NASDAQ, NYSE, через различные торговые системы прямого доступа. На российском рынке к подобного рода системам следует отнести систему прямого доступа к торговой площадке ММВБ через электронную систему QUIK.

Одновременно, в конце 2000 г., компании, владельцы электронных портов, обеспечили доступ, в том числе и рядовым участникам рынка (retail customers), к биржевой информации, включающей цены текущих сделок (тики) и их объемы, в режиме, позволяющем не только визуальное наблюдение, но и автоматическую обработку предоставляемой информации при помощи индивидуального программного обеспечения в режиме реального времени (online).

До этих пор монополия на подобного рода услуги, связанная с передачей информации в указанном режиме была прерогативой международной компании DBC (Data Broadcasting Corporation), предоставляющей данные через спутниковые каналы связи, причем в сильно усеченном виде [10, с. 148].

Неполнота поставляемой пользователю информации объяснялась, прежде всего, высокой стоимостью передачи данных через спутниковые системы связи, что приводило к необходимости их существенного и, подчас, достаточно произвольного сокращения.

Одновременно, ряд других компаний (таких, как ETrade, Fidelity, Datek) обеспечили передачу гораздо более полного потока данных через Интернет. Однако эти данные поставлялись, как правило, с недопустимой для работы в режиме on-line задержкой во времени.

При биржевой торговле с использованием ECN появляется уникальная возможность получения цен всех сделок и их объемы для последующей обработки при помощи индивидуального программного обеспечения в режиме реального времени, т.е. непосредственно сразу после совершения сделки в электронной системе торгов. Дело в том, что большинство торговых терминалов указанных ECN (например, Redi plus, Real Tick, Direct access) работают как DDE-серверы. Тем самым становится реальной передача (экспорт) тиков и объемов сделок в другие приложения (Excel, Omega Trade Station, Meta Stock, программы собственной разработки) для их последующей автоматической обработки [3].

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.

В попытке “перехитрить” рынок игрок может очень много потерять, предоставив кому-то возможность хорошо заработать. Но ни тот ни другой при этом не имеют оснований заявлять, что рынок неэффективен. Неэффективной могла оказаться инвестиционная стратегия одного из торговцев, он мог просто не успеть принять или реализовать важное решение. За него это сделал другой, который и воспользовался плодами своего успеха. В подавляющем большинстве случаев на рынке побеждает сильнейший, и именно он становится образцом для подражания. В этом залог жизнеспособности рынка и, может быть, глубинная причина его эффективности. Рынок, на котором побеждает самый слабый участник, прилагающий минимальные усилия для достижения цели, был бы примером абсолютной неэффективности. Но такой рынок изначально был бы обречен, то есть его нельзя было даже называть рынком. Можно сделать вывод: любой действующий рынок является эффективным. Неэффективный рынок, это не рынок, это – отсутствие рынка. Поэтому утверждение о том, что даже на слабоэффективном рынке цены вбирают в себя всю информацию о динамике прошлых курсов не останавливает аналитиков, занимающихся изучением статистики рыночных цен. Данное направление финансового анализа называется техническим анализом и имеет достаточно широкое распространение у профессионалов фондового рынка. Трудно представить себе биржевого трейдера, не владеющего статистическими методами анализа данных. Используя их, он пытается предсказать, будет ли продолжаться тенденция роста или снижения цен финансовых активов, являются ли текущие изменения обычной коррекцией рынка или произошел поворот от “бычьей” к “медвежьей” фазе и т.п. Парадокс заключается в том, что именно наличие достаточно большого числа технических аналитиков делает жизнеспособной саму гипотезу о слабой эффективности рынка. Если бы в какой-то момент все они дружно поверили в эту гипотезу и забросили свое бесперспективное с точки зрения теории занятие, гипотеза перестала бы существовать. Рынок потерял бы способность адекватно воспринимать информацию о динамике прошлых курсов. Сильная степень эффективности, означает, что текущие рыночные цены отражают не только общедоступную, но и частную информацию, поэтому невозможно “сделать деньги”, располагая даже сверхсекретными сведениями, например, о запланированной реорганизации какой-либо компании. Данный вариант приписывает рынку некую мистическую возможность читать даже мысли своих участников и определять их намерения по выражению глаз. Однако результаты проведенных исследований должны успокоить специалистов по добыванию частных секретов: в мире пока еще не существует рынков с сильной степенью эффективности. Поэтому частная информация по-прежнему в цене. Обладая ею, можно “сделать” не просто деньги, а очень большие деньги. Это понимают многие, в том числе и органы контроля за биржевой деятельностью. Поэтому существует жесткий контроль за поведением инсайдеров (прежде всего высших менеджеров, владеющих пакетами акций своих компаний) и регламентация их поведения на рынке. Для того, чтобы продать сколько-нибудь значительный объем своих ценных бумаг, они должны предварительно проинформировать об этом рыночное сообщество. Даже если этого не будет сделано, сведения об осуществленной сделке очень быстро перейдут в разряд общедоступной информации (данные о совершенных сделках) и найдут отражение в текущей цене конкретных финансовых инструментов. Таким образом, само по себе владение частной информацией еще не означает автоматической конвертации ее в наличные дензнаки. Необходимо проявить максимум смекалки и осторожности, чтобы получить выгоду из имеющихся сведений. Сделать это, не вступая в конфликт с законодательством (в том числе и уголовным), достаточно сложно. Тем не менее, вряд ли найдется большое число рыночных игроков, которых бы пугали такого рода трудности. Поэтому в ближайшее время не предвидится возникновение в какой-либо точки земного шара финансового рынка с сильной степенью эффективности.

Аналогичным образом обстоит дело с гипотезой о средней степени эффективности рынков. По сути, она отрицает целесообразность прогнозирования будущих доходов предприятий, акции которых котируются на рынке. Тем не менее, оценка финансовых активов на основе такого подхода имеет еще более широкое распространение, чем технический анализ. Изучение всей общедоступной информации с целью определения будущих потоков доходов, выбор наиболее приемлемого уровня процентной ставки и дисконтирование денежных потоков называется фундаментальным анализом. Выполняя его, участники рынка пытаются отыскать недооцененные или переоцененные рынком бумаги. В первом случае они будут покупать соответствующие активы, а во втором – воздержатся от их покупки или, в случае наличия таких бумаг в своем портфеле, продадут их. Поступая, таким образом, они не только не опровергают гипотезу о средней степени эффективности рынка, а, наоборот, спасают ее от полного забвения. [18]

В условиях регулярных рыночных аномалий становится очевидным, что принципы неоклассической экономической науки перестали быть незыблемыми, и при объяснении рыночных феноменов возрастает роль психологии поведения. Это сказалось на современной финансовой науке: появилась новая концепция, названная "поведенческие финансы" (behavioral finance). Концепция поведенческих финансов выросла из таких дисциплин, как экспериментальная экономика, когнитивная психология, теория принятия решений и наука о высшей нервной деятельности. Теория поведенческих финансов находится на той стадии развития, которая свойственна всем вновь появившимся наукам, - формируется ее собственная парадигма. Поэтому в научной среде новую доктрину часто критикуют. Ю. Фама, как основоположник теории эффективных рынков, отрицательно относится к новым течениям, в которых опровергается предложенная им концепция эффективности. В 1998 г. Фама опубликовал ряд исследований, где раскритиковал позиции специалистов по поведенческим финансам и показал, что теория эффективных рынков все же "выдержала атаку аномалий", "выискиванием" которых, с его точки зрения, занимаются специалисты по поведенческим финансам. Тем не менее, значительные эмпирические исследования в области психологии и нейронауки позволяют утверждать, что реальный процесс принятия решений нельзя объяснить только на основе предпосылки о рациональности, он в значительной степени зависит от выводов по аналогии, от интуиции и конкретной ситуации. А при наличии множества выявленных аномалий ("эффект января", "эффект понедельника", "эффект конца года", "эффект конца месяца" и т. д.) становится очевидным, что теорию эффективных рынков нельзя рассматривать как доминирующую. [12] Если, как утверждает гипотеза об эффективности рынка, все цены верны, то нет никакой нужды в доказанной жизнью необходимости широкой диверсификации. Следующим выводом из гипотезы является утешающая мысль, что раз уж цены акций настолько адекватны, трудно получить меньшую доходность, чем дает некая группа риска. Вывод очень прост. Не нужно предполагать, что рынки эффективны и цены верны. Для проверки корректности цен следует использовать профессиональный анализ ценных бумаг.