Оценка эффективности активной стратегии управления портфелем акций тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Оценка эффективности активной стратегии управления портфелем акций"

00348

ьа правах рукописи

АСТРАХАНЦЕВ ВЛАДИМИР ЮРЬЕВИЧ

ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АКТИВНОЙ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ ПОРТФЕЛЕМ АКЦИЙ

Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 О ДЕК 2009

Санкт-Петербург - 2009

003487259

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов»

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор

Никифорова Вера Дмитриевна

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Леонтьев Владимир Евгеньевич

доктор экономических наук, профессор Рыбин Виктор Николаевич

Ведущая организация - Федеральное государственное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкгг-Петербургский государственный университет»

Защита состоится "¿¿Т2009 года в /г часов на заседании диссертационного совета Д 212.237.04 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов» по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов».

Автореферат разослан "Я^ "/есЛ^^С2009 г.

Учёный секретарь диссертационного совета

Н.А. Евдокимова

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. С развитием институтов коллективного инвестирования анализ эффективности управления портфелями становится всё более востребованным. Получение адекватной оценки эффективности управления представляет интерес для широкого круга пользователей. Для частного инвестора такая оценка может стать определяющим критерием при выборе управляющей компании. Аналитическую поддержку в принятии инвестиционного решения может оказать рейтинг эффективности управления, разработанный в соответствии с той или иной методикой оценки эффективности.

В деятельности самой управляющей компании оценка эффективности управления является пусть и завершающим, но неотъемлемым этапом инвестиционного процесса. Тщательно проведенный анализ эффективности управления внутри компании позволяет выявить причины отставания от бенчмарка и оценить риски портфелей. Своевременное получение результатов анализа даст возможность внести в реализуемую стратегию необходимые коррективы. Формализация критериев оценки эффективности управления оказывает влияние и на определение принципов построения новых стратегий управления.

Управляющие компании могут периодически анализировать эффективность управления, как собственными, так и сторонними паевыми инвестиционными фондами, для выполнения целого ряда своих задач, включая управление ПИФами фондов. В связи с тем, что в России насчитывается уже более десятка паевых инвестиционных фондов фондов (по данным портала 1пуе51Гипс15 на 30.09.2009), задача глубокого анализа эффективности управления ПИФами становится особенно актуальной.

С точки зрения автора, методика оценки эффективности управления должна не только давать ей количественную оценку, но и раскрывать скрытые в реализуемой стратегии риски. Данный подход представляется особенно актуальным в свете анализа результатов паевых инвестиционных фондов за последние несколько лет. Выявление фондов, реализовывавншх в докризисные годы излишне рисковые стратегии, позволило бы избежать получения колоссальных убытков при установлении падающего тренда в год мирового финансового кризиса.

Интерес к теме диссертационного исследования обусловлен необходимостью разработки стратегии управления портфелем акций с учетом критериев последующей оценки эффективности управления. Построение такой стратегии имеет непосредственное отношение к сфере профессиональных интересов автора. Разработка способов оценки эффективности управления базируется на использовании широкого спектра знаний в области рынка ценных бумаг и психологии инвесторов, для её осуществления необходим глубокий и всесторонний анализ поступающей на фондовый рынок информации.

Степень разработанности проблемы. На текущий момент в России недостаточно исследовательских работ в области оценки эффективности управления портфелями. Среди отечественных авторов, внесших вклад в исследование эффективности управления портфелями, можно отметить A.B. Беляеву, А.Н. Буренина, К. Волынкина, A.B. Воронцовского, М. Зайцева, М.Б. Зельцера, Ю.Б. Ильину, И. Куртепова, А. Ощепкова, Е.И. Романюк, Н.В. Селиванову, М. Семенову, Т.В. Теплову, Д. Трошкина.

Среди зарубежных ученых стоит отметить авторов работ, обобщающих исследования в данной области, - Д. Аллена, К. Боудта, М. Вилькенса, Д. Галлахера, В. Гётцманна, К. Доуда, Д. Капоцци, П. Коньё, К. Круа, В. Ле Сурд, Ф.-С. Лхабитанта, А. Муралидхара, Д. Навроцки, Б. Петерсена, А. Плантинга, В. Суцика, М. Шарма, X. Шольца.

Конкретизация и разграничение базовых понятий оценки эффективности управления портфелями изложены в трудах как отечественных ученых - И.А. Бланка, В.В. Бочарова, А.И. Вострокнутовой, В.В. Ковалева, В.Е. Леонтьева, A.C. Нешитого, М.В. Чиненова, A.C. Шапкина, так и зарубежных - 3. Боди, С. Каплана, А. Кейна, Г. Марковитца, А. Маркуса, Ф. Найта, Ф. Фабоцци, У. Шарпа.

Обоснованность использования активных стратегий управления портфелем рассматривается в работах К. Мазуя, Р. Мертона, Р. Хенрикссона. Основным активным стратегиям управления инвестиционным портфелем посвящены работы Р. Банза, С. Басу, Г. Видямуртхы, В. ДеБондта, Н. Джигэдиша, Д. Лаконишока, У. О'Нила, Р. Талера, Л. Чана.

Значительный вклад в развитие методов оценки эффективности управления портфелями внесли Ф. Артзнер, Ф. Блэк, Р. Ван дер Меер, Ф. Делбаен, М. Йенсен, К. Китинг, Ф. и Л. Модильяни, А. Муралидхар, Р. Рокафеллар, Ф. Сортино, Д.Трейнор, С. Урязев, Е. Фама, К. Френч, Д. Хилт, У. Шарп, В. Шэдвик, М. Эбер, X. Эстрада.

Среди разработчиков методики оценки эффективности управления можно отметить Национальное Рейтинговое Агентство (HPА) и рейтинговое агентство «Эксперт РА», а также зарубежное рейтинговое агентство «Morningstar». Исследованиями в области оценки эффективности управления портфелями занимаются и специалисты российских периодических деловых изданий и электронных средств массовой информации (порталы Investfunds, Quote.ru, РБК, Rich Consulting, журналы «Коммерсант-деньги», «Личный бюджет», «Smart Money»).

Анализ зарубежной и отечественной литературы по теме диссертационного исследования позволил выявить ключевые дискуссионные вопросы, связанные с разработкой показателей оценки эффективности управления портфелем. К числу таких вопросов, прежде всего, относятся меры портфельного риска. В настоящее время различаются подходы к выбору бенчмарка для сравнения результатов управления, отсутствует единое мнение относительно способа соизмерения доходности и риска. Необходимость совершенствования методов оценки эффективности управления, решения

накопившихся проблемных вопросов обуславливает выбор темы диссертационного исследования.

Цель диссертационного исследования заключается в систематизации и развитии существующих теоретических положений в области оценки эффективности управления портфелями, разработке методических основ оценки эффективности управления, обобщении используемых в практике мер портфельного риска.

Для достижения цели диссертационного исследования были сформулированы следующие основные задачи, определившие логику исследования и структуру диссертационной работы:

1. обобщить теоретические основы выбора активной или пассивной стратегии инвестирования в зависимости от происходящих на финансовых рынках процессов;

2. исследовать и классифицировать стратегии активного управления портфелем акций и обосновать комплексный инвестиционный подход к управлению портфелем на российском рынке акций;

3. обобщить и систематизировать существующие подходы к оценке эффективности управления портфелями;

4. проанализировать особенности, достоинства и недостатки применяемых мер портфельного риска и обосновать авторский подход к оценке риска;

5. разработать методику оценки эффективности управления на основе использования результирующего показателя.

Объектом исследования является деятельность компаний по управлению портфелями акций, направленная на достижение различных целей инвестирования.

Предметом исследования выступают стратегии управления портфелем акций и система показателей оценки их эффективности.

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют труды отечественных и зарубежных исследователей по анализу эффективности управления портфелем ценных бумаг и способам оценки портфельного риска. В работе использованы общие подходы и приемы: системный и эмпирический подходы, сравнительный и структурный анализ, приемы статистического исследования и обработки данных, анализ, синтез, моделирование и др.

Информационной базой исследования послужили законодательные и нормативные акты РФ в области коллективного инвестирования, аналитические данные Национальной лиги управляющих, компании Thompson Reuters, портала Investfunds; справочные и аналитические материалы российских управляющих компаний, российских и зарубежных рейтинговых агентств, публикации в периодических изданиях по исследуемой проблематике, а также материалы научно-практических конференций и ресурсы сети Интернет.

Область исследования соответствует п. 4.7, п. 4.8, п. 4.9 и п. 4.10 паспорта специальности 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит».

Научная новизна и наиболее значимые результаты исследования заключаются в следующем:

- осуществлена проверка гипотезы эффективного рынка посредством поиска эффекта долговременной инерции рынка (на основе R/S анализа Херста). Обоснован выбор активной стратегии управления портфелем акций;

- дана классификация стратегий активного управления портфелем акций, разработан комплексный инвестиционный подход для управления портфелем акций на российском рынке;

- систематизированы результаты исследований зарубежных ученых в области оценки эффективности управления инвестиционным портфелем. Дана авторская методика «лестницы рисков», основанная на ранжировании отношения инвесторов к риску, сопоставлении каждому уровню риска способа его оценки и показателя эффективности управления;

- предложен новый способ оценки портфельного риска на основе послойного исторического анализа риска портфеля, позволяющий выявлять недостатки реализуемой стратегии;

- разработана методика конструирования бенчмарка для паевых инвестиционных фондов акций, основанная на использовании отраслевых индексов, пересмотре весовых коэффициентов, регрессионной модели ценового взвешенного по СЧА индекса фондов акций RUIF-WS;

- сформулирован и обоснован показатель оценки эффективности управления портфелями, доказана целесообразность использования показателя при анализе результатов ПИФов акций;

- обоснована целесообразность внесения изменений в Положение о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов в части установления максимальной доли акций российских открытых акционерных обществ в структуре ПИФов смешанных инвестиций.

Теоретическая значимость исследования состоит в том, что основные положения и выводы, полученные в результате анализа методов оценки эффективности управления портфелем, углубляют и развивают существующие научные представления об оценке эффективности управления портфелем акций.

Результаты работы могут быть использованы в дальнейших исследованиях, касающихся теоретического изучения подходов к оценке эффективности управления портфелем акций. Материалы исследования также могут быть применены при чтении курсов «Рынок ценных бумаг», «Портфельное инвестирование», а также при разработке методических и учебных пособий по данным курсам.

Практическая значимость исследования состоит в возможности использования полученных результатов для разработки методики построения рейтинга по показателю эффективности управления паевых инвестиционных

фондов акций, в деятельности управляющих компаний для оценки результатов управления клиентскими активами, для анализа деятельности других управляющих компаний, разработки стратегии управления паевым инвестиционным фондом фондов.

Апробация результатов исследования проводилась на студенческой научной конференции, прошедшей в СПбГУЭФ 8-16 апреля 2003 года, на научной сессии профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам НИР в 2004 году, прошедшей в марте-апреле 2005 года, и на 1-й международной научной конференции, посвященной 75-летию СПбГУЭФ и памяти д.э.н., проф. Э.А. Вознесенского, проходившей 6-7 апреля 2006 года. Результаты исследования внедрены и используются в практической деятельности управляющей компании «Энергокапитал», что подтверждено соответствующими документами. Полученные научные результаты могут быть использованы в учебном процессе ГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов» при преподавании дисциплины «Рынок ценных бумаг», «Портфельное инвестирование».

Основные положения и результаты исследования отражены в 4 научных печатных работах общим объемом 0,8 печатных листа.

Структура работы определяется целью и задачами диссертационного исследования. Работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, проиллюстрирована 13 таблицами и 20 рисунками.

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследования, его предмет и объект, методологическая и информационная база исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе «Выбор стратегии управления портфелем акций на основе базовой парадигмы инвестирования» обобщены теоретические основы происходящих на финансовых рынках процессов. Даны характеристики гипотезам эффективного, фрактального и синергетического рынка. Осуществлена проверка гипотезы эффективного рынка посредством поиска эффекта долговременной инерции рынка (на основе Я/Б анализа Херста). Проанализированы особенности управления портфелями акций с учетом разнообразия их инвестиционных деклараций. Выдвинуто предложение и обоснована его целесообразность по установлению максимальной доли акций российских открытых акционерных обществ (ОАО) в структуре ПИФов смешанных инвестиций.

Во второй главе «Анализ стратегий управления и обоснование комплексного инвестиционного подхода к управлению портфелем акций» выявлены специфические особенности активных и пассивных стратегий управления, проанализированы отдельные активные стратегии. Предложен комплексный инвестиционный подход для управления портфелем акций на российском рынке, обоснованы составляющие этого подхода.

Б третьей главе «Эволюция взглядов на оценку эффективности управления инвестиционным портфелем» обобщены и систематизированы разработки зарубежных ученых в области оценки эффективности управления инвестиционным портфелем, выявлены основные нерешенные дискуссионные вопросы при анализе портфельного риска и оценке эффективности управления и определены направления их решения.

В четвертой главе «Разработка методик построения бенчмарка, вычисления портфельного риска и результирующего показателя оценки эффективности» проанализированы основные требования, предъявляемые к бенчмаркам. Предложена методика конструирования бенчмарка для паевых инвестиционных фондов акций на основе отраслевых индексов с ежеквартально пересматриваемыми весовыми коэффициентами, определяемыми посредством регрессионной модели ценового взвешенного по СЧА индекса фондов акций киШ-ШБ. Обоснована новая мера портфельного риска на основе послойного исторического анализа риска портфеля. Предложен результирующий показатель оценки эффективности управления, проведена апробация использования данного показателя на основе анализа результатов деятельности российских ПИФов акций за 2007-08 гг. Предложена методика «лестницы рисков», основанная на ранжировании отношения инвестора к риску, присвоении каждому уровню риска способа его оценки и показателя эффективности управления. Обозначено место защищаемого показателя оценки эффективности в предлагаемой классификации.

В заключении изложены основные результаты диссертационного исследования.

II. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА

ЗАЩИТУ

1. Обобщены и систематизированы меры портфельного риска. Предложена классификация уровней портфельного риска в виде «лестницы рисков».

Предложенная «лестница рисков» стала результатом анализа и систематизации исследований ученых в области оценки эффективности управления портфелями. Классификация осуществлена в разрезе уровней портфельного риска. Каждая ступень лестницы представляет собой уровень отношения инвестора к риску в зависимости от результатов управления портфелем. Реализация портфельного риска первого уровня наблюдается при отклонении финансового результата от желаемого. На втором уровне «лестницы» опасения инвестора связаны с возможным получением убытка. Реализация портфельного риска третьего уровня означает значительную потерю первоначального капитала.

Каждому уровню лестницы сопоставлены используемые меры портфельного риска и рассчитываемые на их основе результирующие показатели оценки эффективности управления портфелями (см. табл. 1).

Таблица 1

Меры портфельного риска для каждого уровня отношения инвесторов к риску

Уровни Виды рисков Меры портфельного риска Показатели оценки эффективности

риск отклонения финансового результата от желаемого стандартное отклонение стандартное отклонение в классическом виде к-т Шарпа, информационный к-т, М1, модифицированный к-т Шарпа Израэльсена

стандартное отклонение вниз к-т Сортино, модифицированный Сортино, к-т возможной доходности (иРЯ)

бета бета в классическом виде к-т Трейнора, альфа Йенсена, г2

бета вниз к-т Мишра и Рахмана, к-т Мэмогли и Дэбусси

среднее отклонение от среднего среднее отклонение от среднего в классическом виде к-т Конно и Ямадзаки

среднее отклонение от среднего вниз к-т Мансини и Сперанза

совокупность значений функции доходности ниже МАЯ к-т омега

2 риск получения убытка стандартное отклонение стандартное отклонение вниз от нулевой отметки модифицированный к-т Шарпа Зимбы

совокупность значений функции доходности ниже нуля к-т Бернардо-Ледойта

3 риск значительной потери капитала снижение стоимостной оценки портфеля максимальное снижение стоимостной оценки портфеля к-т Калмара, к-т Стерлинга

совокупность значений функции доходности ниже уровня максимально допустимого снижения стоимости портфеля (МРР) авторский к-т эффективности

учет всех снижений к-т Мартина, к-т беспокойства эекера

квантильные меры риска УаЛ к-т Ле Сурд

условный УаИ. - СУаН (ЕБ) условный к-т Шарпа

«хвостовой риск» (ТЛ)

условное снижение стоимостной оценки портфеля (СОаЛ)

Выбранная мера портфельного риска является ключевым звеном, как разнообразных моделей рынка, так и подходов к оценке эффективности управления инвестиционным портфелем. С середины XX века было предложено множество мер портфельного риска. Классической мерой риска портфеля принято считать стандартное отклонение. Среди первых показателей оценки эффективности наиболее известными являются коэффициенты Шарпа и Трейнора. В первом доходность портфеля сверх безрисковой ставки соизмеряется со стандартным отклонением - оценкой совокупного риска портфеля, во втором - с бетой - оценкой систематического риска портфеля. Однако и стандартное отклонение, и коэффициент бета обладают существенным недостатком. Оба подхода дают

неточную оценку портфельного риска в тех случаях, когда распределение доходностей отличается от нормального. На практике такая ситуация возникает достаточно часто.

В диссертации обобщается целый ряд исследований 90-х годов прошлого века, как в области оценки портфельного риска, так и оценки эффективности управления. Основная идея первой группы исследований -корректировка доходности портфеля посредством приведения риска портфеля к уровню риска бенчмарка. Лих и Франко Модильяни предложили делать это на основе стандартного отклонения, Шольц и Вилькенс - на основе беты, а Муралидхар, развивая идеи Модильяни, предложил учитывать также коэффициент корреляции динамики портфеля с бенчмаркой.

Другим важным направлением исследований стала пост-современная теория портфеля (РМРТ - Post-Modem Portfolio Theory). В её основу легло уточненное понимание портфельного риска как вероятности реализации нежелательного события в виде снижения стоимости портфеля. Сторонники данной теории считают неприемлемым использование стандартного отклонения в качестве меры портфельного риска. Исходя из уточнения понимания сути портфельного риска, некоторые исследователи предложили учитывать при расчете стандартного отклонения и среднего отклонения от среднего только отрицательные отклонения стоимости портфеля. Однако такая модификация не решает всех проблем названных мер риска.

При нормальном распределении доходностей наблюдается симметрия относительно среднего значения. Однако, если инвестор ориентируется не на среднее значение, а на минимально удовлетворяющий его уровень доходности (MAR - minimum acceptable return), то уже отклонения от этого уровня он воспринимает как реализацию риска. Симметрия, существовавшая относительно среднего значения, утрачивается при переходе к минимальному удовлетворяющему уровню доходности.

Одними из первых в области оценки портфельного риска относительно заданного уровня (MAR) стали работать Сортино и Ван дер Меер. Частным случаем такого подхода можно признать предложение Бернардо и Ледойта рассматривать в качестве минимального удовлетворяющего уровня нулевую отметку.

Уточнение сути портфельного риска способствовало появлению целого ряда методик, схожих в том, что акцент в них был поставлен на оценке риска снижения стоимости портфеля, исходя из заданной вероятности (квантильные меры риска). Одним из ярких примеров квантильных мер риска стала VaR, активно используемая в риск-менеджменте в последние 15 лет. Существующие недостатки VaR способствовали дальнейшей эволюции мер портфельного риска, которая характеризовалась появлением таких мер риска как условный VaR (CVaR или ES), «хвостовой риск» (TR), условное снижение стоимости портфеля (CDaR) и др. Названные меры портфельного риска в отличие от VaR обладают свойством субаддитивности и могут быть отнесены к когерентным мерам риска. На наш взгляд, в дальнейших

исследованиях целесообразно изначально учитывать ограничения, необходимые для отнесения разрабатываемой меры портфельного риска к группе когерентных мер.

Наряду с квантильными мерами риска активно разрабатываются меры риска, расчет которых строится на анализе глубины снижения стоимости портфеля от последнего максимума. Новые меры портфельного риска появляются, в том числе на стыке данного направления и квантильных мер риска. К таковым, в частности, можно отнести уже названное условное снижение стоимости портфеля (CDaR). В рамках данного направления разработана и авторская методика оценки портфельного риска, получившая обоснование в диссертационном исследовании.

2. Выработана методика вычисления портфельного риска на основе послойного исторического анализа риска портфеля, с помощью которой можно глубже проанализировать недостатки реализуемой стратегии.

Сформулированная мера портфельного риска относится к категории когерентных мер риска и вычисляется на основе исторической динамики глубины снижения стоимости портфеля в течение периода управления. Предложен, измеряемый в процентах, показатель максимально допустимого снижения стоимостной оценки портфеля - MPD (maximum permissible drawdown) от последнего максимума. По нашему мнению, риском следует признавать лишь те снижения, которые превышают этот уровень.

В диссертации обосновывается вывод, что для более адекватной оценки риска портфеля целесообразно отклонениям ниже MPD придать разный вес. В этой связи для оценки портфельного риска предлагается послойный анализ.

Используя послойный подход к анализу портфельного риска, в структуре риска выделяется несколько уровней. «Верхний слой» не признается риском, поскольку минимальные колебания оценки стоимости портфеля не должны приниматься в расчет. Следующий слой отражает снижение портфеля ниже максимально допустимого уровня, что, несомненно, является реализацией негативного сценария. Однако с особым вниманием следует отнестись к нижнему слою. Достижение стоимостной оценкой портфеля нижнего слоя говорит о высоком риске реализуемой стратегии управления, поэтому, с точки зрения автора, должно учитываться с коэффициентом два.

Чтобы верхний и средний слои были равны по величине, уровень начала нижнего слоя определен, как удвоенное значение максимально допустимого снижения (к примеру, «верхний слой» от 0% до 5%, «средний слой» от 5% до 10%, «нижний слой» от 10% и больше). Вполне вероятно, что многие фонды в процессе своего существования могут лишь изредка достигать нижнего слоя. Если же оценка стоимости портфеля часто опускается в эту зону, это свидетельствует не только о высоких рисках реализуемой стратегии, но и об её недостаточной эффективности (см. рис. 1).

0% -5% -10%

- динамика портфеля -функция 1_НРВ -функция I.

Рис. 1 - Послойный исторический анализ риска портфеля акций при МРВ=5%

Риск снижения стоимости портфеля за весь анализируемый период ( Кик11РО) рассчитывается как сумма обозначенных областей снижения стоимостной оценки портфеля ниже максимально допустимого уровня с учетом обозначенных весовых коэффициентов:

= + где

(1)

5," - площадь области снижения стоимости портфеля ниже МРБ, но выше 2МРБ;

- площадь области снижения стоимости портфеля ниже 2МРЭ; N - количество периодов снижения стоимости портфеля ниже МРБ.

Вышеприведенная формула раскрывает геометрический смысл способа расчета предлагаемой меры портфельного риска. Классический алгебраический вариант этой формулы обозначен ниже.

N N N

Д»*Л,И>= X (Аш>£>,-Ю + 2* X £ (¿я/га,-¿¡мго,). где (2)

/-1 ы /=!

Л, - накопленная доходность (убыточность) портфеля в день в %;

¿мф, " значение функции максимально допустимого снижения портфеля в

день /, в %;

Х2МР0 - значение фикции двукратного максимально допустимого снижения портфеля в день в %; N - количество дней наблюдения.

С точки зрения автора, данная мера оценки портфельного риска (Юзкмт ) отражает более глубокое понимание сути этого понятия, нежели другие меры риска. Риск - это не волатильность, как предполагают, например, стандартное отклонение, дисперсия, среднее отклонение от среднего. Это и не волатильность вниз, как например, стандартное отклонение вниз или среднее отклонение от среднего вниз, а также и не минимальные колебания оценки портфеля. Необходимо принимать во внимание лишь те, которые существенны по своему масштабу и факт наступления которых

свидетельствует о неэффективности деятельности управляющего. Осознавая существующие риски, управляющий сам принимает решение, за счет каких мер можно предотвратить наступление нежелательных событий. К числу таких мер можно, в частности, отнести диверсификацию и тайминг.

Большое значение предлагаемой меры риска означает высокую вероятность значительного снижения стоимости портфеля при установлении на рынке падающего тренда и дальнейшей реализации используемой стратегии. При этом величина этого снижения может оказаться существенно выше исторической. Своевременная диагностика рисков реализуемой стратегии приобретает особое значение в условиях финансового кризиса.

На основе анализа результатов открытых паевых инвестиционных фондов акций за 2007-08 гг. обоснована целесообразность использования данного способа измерения портфельного риска при сравнительной оценке вероятности значительных убытков по реализуемым стратегиям в последующих периодах. Предлагаемая методика вычисления портфельного риска позволяет обнаружить и количественно оценить скрытые в реализуемой стратегии риски.

Процентное значение максимально допустимого снижения стоимости портфеля (МРБ) устанавливается индивидуально для каждой категории паевых инвестиционных фондов (акций, смешанных инвестиций, облигаций) и каждого композита портфелей доверительного управления.

3. В результате анализа основных требований, предъявляемых к бенчмаркам, предложена методика конструирования бенчмарка для паевых инвестиционных фондов акций.

Предлагаемая методика конструирования бенчмарка для паевых инвестиционных фондов акций основана на использовании отраслевых индексов (ММВБ или РТС) с ежеквартально пересматриваемыми весовыми коэффициентами.

Весовые коэффициенты определяются при использовании регрессионной модели ценового взвешенного по СЧА индекса фондов акций ИШЕ-ЛУБ, разработанного Аналитическим центром Национального Рейтингового Агентства (НРА). Построение регрессионной модели осуществляется на основе данных за последний год, при этом используется ежеквартальный сдвиг «временного окна».

Формула вычисления значений бенчмарка на основе отраслевых индексов ММВБ имеет следующий вид:

I = а^СЕХО&О + аМ1СЕХРШ. + агМ1СЕХТЬС + а,М1СЕШШ. + а,М!СЕХМХ¥ + +а6М1СЕХ¥№,

где (3)

I - индекс рынка акций;

а1Д 6 - весовые коэффициенты при отраслевых индексах ММВБ; ШСЕХО&а - индекс ММВБ нефть и газ; М1СЕХР\\И - индекс ММВБ энергетика; М1СЕХ1ЬС - индекс ММВБ телекоммуникации;

MICEXM&М - индекс ММВБ металлургия; MICEXMNF - индекс ММВБ машиностроение; WCEXTNL - индекс ММВБ финансы.

Схожий вид имеет и формула вычисления значений бенчмарка на основе отраслевых индексов РТС. Принципиальное различие заключается в использовании поправочного коэффициента на изменение валютного курса.

Вычисленный в результате исследования весовой коэффициент для индекса нефтегазового сектора оказался существенно ниже доли акций данного сектора в ключевых индексах российского рынка акций - ММВБ и РТС. На наш взгляд, существующая очень высокая доля акций нефтегазового сектора в структуре индексов ММВБ и РТС не позволяет рассматривать данные индексы в качестве адекватных бенчмарков для портфелей российских акций. Портфель акций, сформированный на основе такого бенчмарка, будет слабо диверсифицирован по отраслям.

Для минимизации погрешности при вычислении весовых коэффициентов необходимо рассчитывать дневные значения отраслевых индексов на основе средневзвешенных цен акций. Только в этом случае удастся получить значения бенчмарка и пая фонда акций, сопоставимые для сравнения.

Данная методика конструирования бенчмарка может быть использована в качестве дополнения к внедряемым в России Глобальным Стандартам Инвестиционной Деятельности (GIPS).

4. В ходе исследования разработан результирующий показатель оценки эффективности управления портфелем на базе защищаемой методики конструирования бенчмарка и сформулированного способа оценки портфельного риска.

Результирующий показатель оценки эффективности управления использует при расчете доходности портфеля (RF) и бенчмарка (RB), а также оценки портфельного риска портфеля (RiskllPDf) и бенчмарка (RiskUPDi), вычисленные на основе «послойного» анализа исторической динамики глубины снижения стоимости портфеля и бенчмарка.

R R

Performance index = —£---——, где (4)

Performance index - показатель эффективности управления.

Вычисление риска портфеля, структура которого соответствует бенчмарку, отличает предложенный показатель от ряда других. Ранее исследователи часто сопоставляли доходность портфеля сверх доходности бенчмарка с риском портфеля. Между тем, соизмерение доходности каждого из портфелей с риском этого портфеля позволяет дать результирующему показателю оценки эффективности управления необходимую интерпретацию.

Положительное значение коэффициента будет означать тот факт, что стратегия управляющего позволила лучше справиться с рыночными условиями в анализируемом периоде, нежели пассивная стратегия «Buy and

Hold». И наоборот, отрицательное значение коэффициента означает, что пассивная стратегия в этом периоде была бы более предпочтительной.

Разработанный показатель оценки эффективности может быть использован для анализа фондов коллективных инвестиций, для анализа эффективности широкого спектра реализуемых стратегий внутри самой управляющей компании, для анализа эффективности деятельности других управляющих компаний.

На его основе проанализированы результаты 42 ПИФов акций за 200708 гг., обладавшие на момент проведения исследования стоимостью чистых активов (СЧА) более 10 млн рублей и существовавшие к тому времени более двух лет. Обоснована целесообразность применения данного способа оценки эффективности управления. Показано, что фонды, продемонстрировавшие в анализируемом периоде низкую эффективность управления, реализуют излишне рисковую стратегию, которая при изменении характера тренда на падающий приводит к получению колоссальных убытков.

Поскольку используемая при построении показателя мера риска акцентирует внимание на опасности получения значительного убытка, то предлагаемый показатель относится к третьему уровню «лестницы рисков». Использование данного показателя для анализа эффективности управления не ограничивается портфелями акций. Возможен анализ эффективности управления портфелями самых разнообразных инвестиционных деклараций. Для этого необходимо выбрать значение максимально допустимой величины снижения стоимости портфеля (MPD) для каждого композита. Предложены значения максимально допустимой величины снижения стоимости портфеля для портфелей акций, смешанных инвестиций и облигаций.

5. На основе анализа существующих методов принятия инвестиционных решений предложен комплексный инвестиционный подход для реализации активной стратегии управления портфелем акций на российском рынке.

Предлагаемый комплексный инвестиционный подход означает реализацию такой активной стратегии, в основе которой лежит защищаемая методика оценки портфельного риска. Понимание способов оценки портфельного риска и, в целом, эффективности управления, на взгляд автора, позволяет уже на этапе проектирования стратегии учесть эти принципиально важные моменты.

Обоснованы составляющие инвестиционного подхода, даны рекомендации по его практической реализации. Рекомендован тайминг на основе сигналов автоматизированных торговых систем. Использование автоматизированных торговых систем приводит к периодическому пересмотру доли акций в инвестиционном портфеле. Необходимо использовать автоматизированные торговые системы разной логики и временных масштабов. В результате этого наблюдается эффект диверсификации. Каждая система содержит в себе механизмы ограничения

убытков как за счет использования процентных стоп-лоссов, так и своевременной идентификации момента разворота тренда.

В диссертации обоснован вывод о целесообразности анализа тенденций на мировых рынках исходя из динамики индексов развитых и развивающихся рынков с учетом корректировок на изменение валютного курса. Формирование портфелей крупными международными институциональными инвесторами на развитых и развивающихся рынках способствует появлению тенденции к сближению значений показателей фундаментального анализа и схожей динамике цен акций компаний одной отрасли. Высокая доходность акций одной отрасли (принципиально выше основных рыночных бенчмарков) свидетельствует о значительном внимании к ней международных инвесторов.

В этой связи анализ отраслевых тенденций необходимо проводить с использованием ряда фундаментальных показателей, как по российским компаниям, так и по их аналогам на развитых и развивающихся рынках. Следует максимально тщательно производить группировку компаний по отраслям, не ориентируясь на структуру отраслевых индексов. Динамика отраслевых индексов может быть искажена резко выделяющейся относительно отрасли позитивной или негативной динамикой акций одной из компаний. Такая динамика может объясняться, к примеру, участием компании в сделках по слияниям и поглощением или рядом других причин. В связи с этим представляется целесообразным использовать при анализе медианные значения показателей вместо средних, что позволяет нивелировать акции компаний, резко отличающиеся своей динамикой по сравнению с остальными компаниями отрасли.

Кроме того, определенные трудности в инвестиционном анализе создает отсутствие отраслевых индексов нужного состава. Поэтому для получения более достоверной информации о динамике компаний отрасли предпочтительным представляется переход от отраслевых индексов к отслеживанию динамики акций самих компаний.

Важной задачей при отборе акций в портфель является также выбор точки отсчета для отслеживания динамики рынка. Выбор точки отсчета не должен делаться на дате достижения акциями отрасли минимальных (максимальных) цен. По мнению автора, это недостаточно обоснованный подход, так как очень часто в такие пиковые моменты акциям не хватает ликвидности. Ориентация на цены, достигнутые в пиковые моменты, может привести к ошибочным выводам в дальнейшем. В иллюстрируемом рисунками 2 и 3 примере в качестве точки отсчета использована дата 31 декабря 2007 года. Все значения индексов и цены акций приведены к 100 на точку отсчета.

рынка акций РТС, американского производителей удобрении: Уралкалия, индекса S&P500 и индекса Сильвипита, Поташ, Монсанто, Мозаик

развивающихся рынков MSCI ЕМ (логарифмическая шкала)

(логарифмическая шкала)

Источник: расчеты диссертанта па основе данных Thompson Reuters за период с 31.12.2006 по 18.08.2009.

Как видно из рисунков 2 и 3, в конечном счете, отраслевые тренды оказываются не в силах сопротивляться общерыночным, поэтому при выборе точки отсчета целесообразно ориентироваться на динамику всего рынка акций. На завершающем этапе отбора бумаг в портфель осуществляется поиск недооцененных компаний. Выявлены возможные причины недооценки компаний российского рынка.

6. Выбор активной стратегии управления портфелем акций обоснован существованием рыночных аномалий и эффекта долговременной инерции рынка, проявляющегося в наличии некоторых трендовых характеристик у рядов данных.

Наличие трендовых характеристик у числовых рядов показателей конъюнктуры рынка доказано с помощью R/S анализа и результирующего показателя Херста (см. табл. 2). Существование эффекта долговременной инерции рынка входит в противоречие с гипотезой эффективного рынка уже в слабой форме, рынки в действительности оказываются более сложными, чем это предполагает названная гипотеза. Гипотеза фрактального рынка, представляющая финансовый рынок более сложным организмом, на наш взгляд, лучше объясняет характер его динамики.

Основная задача показателя Херста - отличить случайный числовой ряд от неслучайного, даже если этот случайный ряд не гауссовый, т.е. вероятностное распределение не является нормальным. Популярность показателя Херста вызвана его высокой устойчивостью и возможностью классификации временных рядов.

При значении показателя Херста (Н) равном 0.5, можно говорить о том, что числовой ряд абсолютно случайный, а события не зависят друг от друга. В случае 0.5 < Я < 1 в имеющихся данных наблюдается трендовость: чем выше

значение показателя, тем чаще за подъемом следует подъем, а за спадом спад. Если же 0< Н <0.5, то ряд неустойчив, наблюдается контртрендовость: чем ниже значение показателя, тем чаще за подъемом следует спад, а за спадом подъем.

В результате исследования сделан вывод о том, что, как российские, так и зарубежные индексы обладают некоторой трендовостью. Тренд не ярко выражен, но заметен. Отсутствие сильных трендов и наличие помимо трендовой существенной шумовой составляющей в числовом ряде вполне ожидаемо. Основной вывод состоит в наличии эффекта долговременной инерции, как у развитых, так и у развивающихся рынков, то есть прошлые цены оказывают влияние на будущие.

Таблица 2

Значения показателя Херста для ряда российских акций

Показатель Херста

Акдии по ценам закрытия по максимумам-

дня минимумам дня

Лукойл 0.607 0.725

МТС 0.599 0.705

Ростелеком ао 0.610 0.701

Сбербанк ао 0.559 0.667

Сургутнефтегаз ао 0.612 0.727

Татнефть ао 0651 0.761

Уралсвязьинформ ао 0.614 0.729

ГМК Норильский никель 0.623 0.727

Газпромнефть 0610 0.700

Иркутскэнерго 0.648 0.739

Источник: расчеты диссертанта на основе котировок акций на ММВБ за период с 30.06.2004 по 30.06.2009

Динамика российских акций также обладает некоторой трендовостью. В таблице 2 представлены значения показателя Херста на основе однодневных доходностей. Исследования по российскому рынку акций подтвердили гипотезу о существовании тенденции к росту показателя Херста при увеличении временного промежутка вычисления доходностей (см. рис. 4).

Зависимость показателя Херста от выбранного временного промежутка вычисления доходности (в днях)

Временной масштаб (в днях)

Рис. 4 - Зависимость показателя Херста от выбранного времениого промежутка вычисления доходности (в днях)

Источник: расчеты диссертанта на основе значений индекса ММВБ за период с 30.06.2004 по 30.06.2009

На основе анализа пятидневных приращений логарифмов значений индекса ММВБ за период с 30.06.2004 по 30.06.2009 подтверждена гипотеза об отклонении реального распределения числового ряда показателей конъюнктуры рынка от нормального (см. рис. 5). Существенные падения рынка имели место значительно чаще, чем это предполагается нормальным распределением. Выдвинута и обоснована гипотеза, что для описания данного финансового ряда более применимо распределение Лапласа.

пятидневные приращения логарифмов значений индекса ММВБ — - нормальное распределение -реальное распределение

Рнс. 5 - Плотпость вероятности распределения1 пятидневных приращений логарифмов значений индекса ММВБ за период с 30.06.2004 по 30.06.2009 и нормального распределения

Распределение Лапласа, также как и нормальное распределение, относится к классу экспоненциальных распределений, но обладает более высоким пиком, что выражается в более высоком значении эксцесса2 распределения. Вычисленное в ходе исследования значение эксцесса распределения данного числового ряда близко к значению эксцесса, соответствующего распределению Лапласа.

7. В результате анализа особенностей управления портфелями акций разных инвестиционных деклараций выявлена необходимость дифференциации открытых ПИФов облигаций, смешанных инвестиций и акций по максимальной доле акций российских ОАО в структуре портфелей фондов. Предложено установить ограничение на максимальную долю акций российских ОАО в структуре ПИФов смешанных инвестиций.

До недавнего времени доля акций российских ОАО в структуре фондов облигаций могла достигать 40%. Столь высокая доля акций в структуре

' Обозначенные на оси абсцисс значения являются серединами 3% шггервалов. Соответствующее им значение плотности нормального и реального распределений означает, насколько часто пятидневная доходность оказывалась в рамках данного интервала.

' Эксцесс характеризует относительную остроконечность или сглаженность распределения по сравнению с нормальным распределением. При нормальном распределении эксцесс равен нулю, при распределении Лапласа - трем.

облигационного фонда могла привести к значительным убыткам в случае резкого падения рынка акций. Данный сценарий реализовался в 2008 году, когда паи половины облигационных фондов потеряли более 20%, а некоторые из них, включавшие в портфель акции, упали более чем на 70%. Поэтому произошедшее снижение максимальной доли акций российских ОАО в структуре фондов облигаций с 40% до 20%, с точки зрения автора, вполне оправданно и будет способствовать законодательному ограничению риска при реализации наиболее консервативной стратегии на рынке.

В то же время в силу отсутствия ограничения на максимальную долю акций российских ОАО в структуре паевых инвестиционных фондов смешанных инвестиций управляющие этими фондами могут реализовывать столь же агрессивную стратегию управления, как и управляющие паевыми инвестиционными фондами акций. На взгляд автора, существующий пробел в «Положении о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов» способствует неправильному позиционированию фондов смешанных инвестиций среди других продуктов рынка коллективных инвестиций. В результате пайщик фонда смешанных инвестиций может столкнуться с уровнем риска, который соответствует фондам акций.

В диссертации предложено установить ограничение на максимальную долю акций российских ОАО в структуре ПИФов смешанных инвестиций. Для дифференциации фондов акций и фондов смешанных инвестиций на данном этапе целесообразно ввести ограничение на уровне 85% от стоимости чистых активов фонда. С точки зрения автора, появление такого ограничения не окажет значительного негативного влияния на доходность управления, но заставит управляющих более внимательно относиться к рискам реализуемой сбалансированной стратегии. Достаточно вероятно, что при существовании данного ограничения и контроля за его выполнением со стороны ФСФР управляющие будут стараться избегать балансирования вблизи указанного уровня.

III. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Астраханцев В.Ю. Оценка риска портфельных инвестиций с использованием МРБ-показателя // Экономика и управление. - 2009. -№11.-0,4 п.л.

2. Астраханцев В.Ю. Структура портфеля автоматизированных торговых систем // Финансы, кредит и международные экономические отношения в XXI веке. Материалы 1-й международной научной конференции. 6-7 апреля 2006 года: Сборник докладов. Т II / Под ред. д-ра экон. наук, проф. В.Е. Леонтьева. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2006. - С. 203-206 - 0,2 п.л.

3. Астраханцев В.Ю. Применение метода Мартингейла на финансовых рынках // Экономические и социальные преобразования в России: реформы, итоги и перспективы (к 300-летию Санкт-Петербурга): Материалы студенческой конференции. 8-16 апреля 2003 года. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2004.-С. 45-46.-0,1 пл.

4. Астраханцев В.Ю. Управление капиталом на финансовых рынках // Тенденции развития финансово-кредитных и международных экономических отношений в условиях глобализации экономики. Научная сессия профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам НИР 2004 года. Март-апрель 2005 года. Факультет финансово-кредитных и международных экономических отношений: Сборник докладов / Под ред. д-ра экон. наук, проф. Е.С. Вылковой, канд. экон. наук, проф. Л.П. Давиденко. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2005. - С. 235-236.-0,1 пл.

АВТОРЕФЕРАТ АСТРАХАНЦЕВ ВЛАДИМИР ЮРЬЕВИЧ

Редактор Рябчевская Л. Л. Издательство «Инфо-да» Лицензия ИД № 04720 от 08.05.2001

Подписано в печать 19.11.2009 Заказ №571 Формат 60x90 1/16. Гарнитура Times New Roman Усл. печ. л. 1,5. Бумага кн.-журн. Репрография. Тираж 70 экз.

Издательство «Инфо-да» 190031, г. Санкт-Петербург, Столярный переулок, д. 10-12 Телефон: (812)327-60-68

Отпечатано в «Центре оперативной полиграфии» 190031, г. Санкт-Петербург, Столярный переулок, д. 10-12 Телефон: (812)315-20-18