Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений

Положительные предпочтения ведут к росту рынка, а отрицательные – к его падению[11 - Гилсон и Краакман отмечают, что для реализации этой рыночной предрасположенности необходимо, чтобы: 1) инвесторы имели некие предпочтения; 2) предпочтения большинства инвесторов совпадали (в противном случае они будут сбалансированы); 3) арбитражеры не могли сбалансировать рынок. Gilson R. J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias, Columbia Law and Economics Working Paper, No. 240, October 2003.].

В дополнение к предпочтениям на рынке также существует базовая тенденция, например динамика прибыли компаний, которая, в свою очередь, имеет двухстороннюю связь с ценой акций. Когда тенденция совпадает с поведением цен на акции, она становится «самоускоряющейся», а когда расходится – «самокорректирующейся». Аналогичная ситуация возникает в том случае, когда речь идет о взаимоотношении предпочтения и цен на акции. Когда они совпадают, предпочтения можно назвать «позитивными», а когда расходятся – «негативными».

Исходя из этих соображений Сорос строит собственную модель поведения рынка. Для простоты сначала изложим ее сокращенную версию.

На первом этапе предпочтения и тенденция непонятны, и цены могут оказывать или не оказывать на нее влияние. Когда участники рынка начинают видеть тенденцию, цены двигаются быстрее или корректируются, при этом, возможно, коррекция изменяет ожидание направления тенденции. Если она продолжается, то ожидания начинают расти даже быстрее цен. В конце концов тенденция уже не успевает за ростом цен, ожидания меняются, и начинается коррекция. Так возникает цикл «взлет – падение», в терминологии Сороса – цикл «бум – крах» (boom/bast). При этом предпочтения частично отражаются на ценах, а частично – на тенденции (в нашем примере – на динамике прибыли), что демонстрируется расхождениями в относительных изменениях цен по сравнению с относительным изменением тенденции.

К сожалению, она может быть основана не только на прибыли, но и на ряде других соображений, например размере дивидендов, которые влияют на движение рынка благодаря инвестиционным решениям, принимаемым на основе фундаментального анализа. Когда определение тенденции меняется, меняются и предпочтения. Если инвесторы ошибаются в прочтении тенденции, меняются и предпочтения. Более детализированный цикл «бум – крах», учитывающий эти соображения, состоит из следующих стадий: непризнанной тенденции, начальной стадии самоускоряющегося процесса, успешной проверки, растущей уверенности, появления расхождения между реальностью и ожиданиями, ошибочным прочтением тенденции, возникновения критической ситуации, самоускоряющегося процесса в обратном направлении.

Предложенная Соросом модель является динамичной и благодаря этому учитывает взаимодействие между ценами и тенденцией, отслеживаемой фундаментальными аналитиками. Но проблема последних заключается в том, что они используют упрощенную модель, не учитывающую предпочтений. В предлагаемых ими статических моделях тенденции определяют цены, как демонстрирует рисунок 1.3.

Продолжая обсуждение познавательного процесса, следует остановиться на вопросе, важном для практиков: что же считать «объективной», «научной» концепцией? «Моя логика исследования содержала теорию развития знания через попытки и ошибки, точнее, через устранение ошибок. А это значит – через дарвиновскую селекцию, через отбор, а вовсе не через ламарковскую методологию, то есть обучение» – так характеризует Карл Поппер свой подход к познанию. При таком подходе «объективность» достигается путем обсуждения конкретного вопроса критическим количеством участников (interpreters). Они интерпретируют мнения путем открытого процесса осмысления и оценки некой сформулированной сообществом проблемы[12 - Fisher F. Beyond Empirism: Policy inquiry in Postpositivist Perspective. Policy Studies Journal, Vol. 26, No. 1 (Spring, 1998). Фейерабанд П. Против метода. www.philosophy.nsc.ru/study/bibliotec/philosophy_of_science/feye/rabend/fayerabend.htm (http://www.philosophy.nsc.ru/study/bibliotec/philosophy_of_science/feye/rabend/fayerabend.htm).]. Казалось бы, именно так проходит и процесс ценообразования на финансовых рынках, где средством обсуждения выступает торговля на открытом рынке. Но при всей внешней похожести подход, который Поппер считал научным, Сорос и некоторые другие исследователи таковым не признают.

Обсуждение признаков разделения знания на научное и ненаучное является одной из ключевых тем философии по отношению к познанию в целом, а не только по отношению к экономической науке. Тагард, современник Поппера, говоря о признаках псевдонаучности, указывает, что существует два вида псевдонаучного «мышления» по принципу «похожести»: конфигурации (patterns) и метафоры. «Похожесть» не предполагает обязательной корреляции между моделью и реальностью.

В частности, Тагард отмечает, что метафоры особенно часто используются в «научной» литературе по бизнесу (как и по финансам). В ней нередко встречаются утверждения об открытии новых взаимоотношений, и их значимость отождествляется с научными открытиями в естествознании, которым присуща значительно большая универсальность. Получается, что академические разработки, часто применяемые инвесторами, нельзя классифицировать как научные. Этот вывод относится и к методологии фундаментального анализа, часто использующего метафоры, например принцип относительной стоимости (relative value).

Замечания Тагарда подтверждают взгляды Хайека, который, как уже говорилось, указывал, что теории, объясняющие поведение рынка и экономики, – это всего лишь ориентир, и гораздо важнее найти «принцип» или «устойчивую конфигурацию». Более того, поскольку многие теории противоречат друг другу, участники обсуждения играют очень большую, если не определяющую роль. Однако «научным», в понимании естественных наук, этот процесс не является. Скорее это процесс поиска консенсуса, справедливого в данный момент времени[13 - Так, рыночная цена – нечто большее, чем консенсус на данный момент, т. е. почти виртуальная категория.]. Поэтому можно признать, что на рынке все решения субъективны и позволяют правильно предсказывать только в конкретных временныгх рамках. Этот вывод очень важен для дальнейшего обсуждения достоинств фундаментального и технического анализа.

Инвесторы вкладывают деньги, базируясь на проделанном анализе и вытекающем из него прогнозе. Затем появляется новая информация, их подтверждающая, уточняющая или опровергающая. Она меняет тактику и стратегию участников рынка. Сторонники подхода к познанию, предложенного Поппером, должны сосредоточиваться не только на том, насколько верна их гипотеза о движущих факторах рынка, но и на том, чтобы большинство участников обсуждения с ней согласились.

Несмотря на то что не все принимают возможность полномасштабного использования подхода Поппера для социальных наук, он позволяет и финансистам определять стадии восприятия рынком информации, а также строить прогнозы исходя из наиболее вероятной следующей ступени развития коллективного сознания «участников обсуждения». Инвесторам, которые предполагают пользоваться этими соображениями, следует обратить особое внимание на то, что факт взаимного влияния цен и ожиданий противоречит общепринятой концепции определения стоимости активов, которая предполагает сохранение существующих критериев оценки «хорошего» и «плохого». Осознание этого недостатка ведет к более точному прогнозированию циклов, так как инвестор ожидает, что при «разочаровании» инвесторов в интернет-компаниях, например, первоначальные сценарии развития этой индустрии будут сопровождаться иными ожиданиями (более низких цен данных компаний).

При этом применительно к рынкам следует помнить два противоречащих друг другу обстоятельства. Во-первых, часто к моменту достижения консенсуса рынок насыщается и начинает корректироваться, что может не изменить господствующую теорию (и) или предпочтение, но откроет дискуссию о других возможных теориях. Во-вторых, опровержение гипотезы инвестора может не привести к потерям, так как ожидаемая динамика цен материализуется ввиду иных причин. На рынках всегда существует несколько теорий, объясняющих их поведение, и инвестор вынужден не только постоянно дополнять свою гипотезу, но и менять ее, стремясь оставаться внутри наиболее представительной группы «участников обсуждения». Этот вывод будет иметь для нас большое значение при рассмотрении факторов ликвидности рынка; более того, он смыкается с предложенной Соросом моделью поведения финансовых рынков.

Правильная концепция, т. е. торговая идея, не всегда подтверждается прибылью, а неправильная – не всегда опровергается убытком. Во многом это объясняется тем, что отнесение теорий к «правильным» и «неправильным» в значительной мере зависит от временного периода, для которого они разработаны.

Проведенный нами краткий анализ дает возможность утверждать, что большинство финансовых и экономических теорий могут считаться научными только при либеральном трактовании термина «теория». Условность является следствием присутствия обратной связи, существующей между человеческими решениями и анализируемыми ситуациями. Она не позволяет до конца подтвердить или отвергнуть полезность любой финансово-экономической теории или гипотезы. Такое заключение не отвергает значения общих «принципов» типа теории эффективного рынка – оно стимулирует поиск «устойчивых конфигураций», которые наряду с «принципами» позволяют увеличить эффективность прогнозирования.

Для того чтобы согласиться или не согласиться со справедливостью заявления, что в финансовой экономике нет надежных концепций, а есть лишь «принципы» и «устойчивые конфигурации», следует рассмотреть основные теории и процесс построения моделей, описывающих поведение финансовых рынков.

2. Проблемы теорий, господствующих в сфере финансов

Теория эффективного рынка

Основополагающей концепцией, принятой в академическом мире для объяснения взаимодействия информации и цен, является теория эффективного рынка («efficient market theory», также известная как «efficient capital market theory»), в том числе более ранняя версия – «random walk theory». Коротко об их истории. Л. Башелье (Bachelier) в своей диссертации «Теория спекуляции» в 1900 г. обосновал случайный характер блуждания цен. Башелье показал, что рыночные цены отражают мнение спекулянтов. Он также высказал предположение, что текущая цена является наилучшим предсказателем будущей, так как, если бы существовали предсказания, еще больше заслуживающие доверия, она бы немедленно их отразила. Поскольку, следуя этой логике, можно утверждать, что цена отражает всю известную информацию, то математическое ожидание прибыли спекулянта равно нулю. Работа Башелье была малоизвестна, пока ее не популяризировал П. Самуэльсон (Samuelson) в 1950-е гг. Х. Уоркинг (Working, 1934) впервые доказал случайность движения цен акций путем нанесения на график данных об их изменении, а не исследуя динамику абсолютного изменения цен. К этому же выводу независимо от своих малоизвестных предшественников пришел М. Кендалл (Kendall, 1953), проанализировав не только акции, но и ряд сырьевых групп, включая пшеницу и хлопок. М. Осборн (Osborn, 1959) опубликовал исследование, которое во многом сходится с выводами Башелье (предполагается, что к моменту публикации Осборн о нем не знал). Так, в числе прочего его выводы гласят, что изменения цен акций описываются броуновским движением и их разброс увеличивается по мере увеличения времени блуждания (пропорционально квадратному корню из времени). В 1961 г. Д. Мут (Muth) обосновал гипотезу рациональных ожиданий, которая гласит, что участники рынка используют всю доступную информацию и не делают системных ошибок при принятии решений. В 1965 г. Е. Фама (Fama) впервые ввел в финансовый обиход термин «случайное блуждание» (привнесенный в статистику К. Пирсоном в 1905 г.). Этот термин восходит к статистическому выводу, что группа пьяных, каждый из которых начнет блуждание из одной точки, будет делать несколько шагов, падать, засыпать и после пробуждения продолжать движение в непредсказуемом направлении, в результате окажется недалеко от исходной точки. Иными словами, как и в случае с броуновским движением, площадь блуждания увеличивается по мере увеличения времени блуждания (т. е. пропорционально квадратному корню от количества времени блуждания). В том же 1965 г. Самуэльсон обосновал теорию эффективного рынка. К моменту его публикации некоторые экономисты считали, что случайный характер поведения цен на рынке акций не позволяет определить их справедливую цену, а потому не подчиняется экономическим законам, а потому является иррациональным. Самуэльсон выдвинул предположение, что случайность поведения (randomness) цен не является признаком иррациональности и что цены акций отражают их реальную стоимость в каждый момент времени. В своей статье в 1967 гг. Робертс (Roberts) привнес классификацию трех форм информационной эффективности. Все мысли своих современников в отношении рынка обосновал Е. Фама в 1970 г. Фама фактически создал теорию эффективного рынка, в том числе дал ей имя. Его вывод заключается в том, что нет информации, которая обеспечивает инвесторам возможность получения доходности выше рыночной в долгосрочной перспективе. Этот вывод Фамы (и близкий к нему вывод Самуэльсона) основан на простой логике, заключающейся в том, что в поиске всех типов информации инвесторы проводят исчерпывающий анализ, поэтому любая возможность сверхприбыли исчезает, как только информация становится доступной.

Теория эффективного рынка сыграла важную роль в объяснении влияния информации на цены отдельных американских акций. Концепция исходит из допущений о рациональности инвесторов; об обоснованном характере их ожиданий; о присутствии арбитража – рыночной силы, приводящей цены активов к равновесию риска и доходности. Ей удается связать оценку активов (модель CAPM) и теорию структуры капитала (модель Модиглиани – Миллера), т. е. доминирующие финансовые теории, исходящие из тех же допущений.

Допущение об обоснованных ожиданиях инвесторов (homogeneous expectations, consistent beliefs) сводится к тому, что распределение исходов данного явления, ожидаемое участниками рынка, совпадает с реальным. Если суммировать допущения о рациональности инвесторов и об обоснованности их ожиданий, получается, что участники рынка (рынок в целом) не только мгновенно и правильно оценивают информацию, касающуюся конкретного рынка, но и правы в отношении всего происходящего в экономике в целом.

Фама исходит из того, что эмпирически нельзя подтвердить мысль о том, что цены отражают всю информацию, и поэтому невозможно получить сверхдоходность в длительной перспективе. Он тестирует эту идею на основе трех разных типов информации. Так, Фама доказывает, что на основании известных исторических данных по ценам и объемам торгов надеяться на супердоходность не приходится. Иными словами, технический анализ не позволит использующему его инвестору превзойти среднерыночные показатели в долгосрочной перспективе. Этот вывод Фама считает доказательством эффективности рынка в его слабой форме или «слабой формой эффективности».

Если вся доступная для участников рынка информация отражена в ценах, то рынок характеризуется «полусильной формой эффективности». В этом случае самостоятельный фундаментальный анализ не даст инвестору идей, достаточных для того, чтобы побить рынок. Наконец, Фама рассматривает, может ли достичь оптимальных результатов инвестор, который способен разобраться в информации лучше, чем большинство его коллег, и который даже имеет доступ к инсайдерской информации. Из ряда существовавших исследований Фама делает вывод, что однозначного подтверждения этому нет, а потому, как он считает, можно утверждать, что рынок обладает «сильной формой эффективности».

Таким образом, на каждом уровне доступа к информации невозможно получать доход, превышающий среднерыночный[14 - В исследовании, проведенном Joshua D. Coval, David Hirshleifer, Tyler Shumway (Can Individual Investors Beat the Market? Working Paper, December 2002), сделан вывод о том, что 10 % лучших трейдеров стабильно получают прибыль, превышающую среднюю рыночную величину. Сорос указывает, что теория предполагает невозможность индивидуума предсказать будущее лучше, чем другие, однако результаты его инвестиционной деятельности показывают, что это возможно, причем на протяжении десятков лет.]. Следовательно, как фундаментальный, так и технический анализ не являются ключом к сверхрезультатам.

Следовательно, как фундаментальный, так и технический анализ не являются ключом к сверхрезультатам. Теория эффективного рынка в настоящее время используется для объяснения цен на многие активы, причем не только в США, но и в мировом масштабе. Однако, несмотря на популярность, в последние 20 лет отмечались ее слабые места. Но именно после кризиса 2007–2009 гг. по поводу этой теории возникли серьезные сомнения. Сегодня есть исследования, которые показывают, что, например, китайские акции не всегда следуют принципу «случайного блуждания» так же, как и американские индексы акций, что отмечал еще Самуэльсон. После каждого кризиса, включая последний (2007–2009 гг.), появляются сомневающиеся в способности теории объяснить аномалии резкого изменения цен, т. е. «справедливой оценки» стоимости активов финансовыми рынками. Критики также указывают, что теория исходит из дохода всех активов, торгуемых на рынке («рыночного портфеля»), а не, например, нормального дохода для данной группы риска, или для данной отрасли, или для данного класса активов[15 - Bauer R. J. Jr. Genetic Algorithms and Investment Strategies, John Wiley & Sons, Inc. 1994.]. Терминология, используемая в теории, недостаточно строга. Так, не определено значение термина «нормальный» доход. Теория игнорирует тот факт, что человек в силу ограниченности своего сознания не способен разобраться во всем объеме информации и всех ее взаимосвязях. Неудивительно, что ее оказалось сложно доказать эмпирически.

Сторонники теории поведенческих финансов (behavior finance) указывают на неоправданность предположения об индивидуальной рациональности, лежащего в основании теории эффективного рынка. Выделяются четыре типа возможных причин неэффективности арбитража[16 - Gilson R. J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias, Columbia Law and Economics Working Paper, No. 240, October 2003.], связанных с нерациональностью поведения участников: фундаментальный риск, институциональные ограничения, риск нерациональных трейдеров, подверженность профессиональных трейдеров общечеловеческим недостаткам.

Фундаментальный риск заключается в том, что во избежание последствий ошибочных суждений рациональные трейдеры хеджируются посредством аналогичного «справедливо» оцененного актива (так называемый «спред-трейдинг»). При таком подходе они сталкиваются с риском, что хеджирующий актив следует не только общерыночной, но и собственной динамике[17 - Такой риск называют базисным риском (basis risk).]. Кроме того, рациональные трейдеры могут не обладать средствами, достаточными для противодействия нерациональным трейдерам, хотя это и предполагается моделью[18 - На валютных рынках недостаточность ресурсов рациональных трейдеров особенно очевидна в моменты интервенции центральных банков. Они успешно противостоят рыночным силам, пытающимся привести валютные курсы в соответствие с соотношениями цен за одинаковую корзину продуктов в разных странах. При этом центральные банки преследуют вполне рациональные цели, но в рамках экономики данной страны, а не международного рынка в целом.].

Ограничения институциональных инвесторов можно разделить на связанные с законодательством и мотивационные. Например, ограничение на продажу одолженных акций (short sale) не позволяет арбитражерам продавать акции переоцененных дорогих компаний, что может быть причиной «эффекта малых фирм» – феномена, который не объясняется теорией CAPM. Его мы обсудим ниже. К данной категории относится и отсутствие кредитных линий, и высокие маржинальные требования, существующие в России.

К институциональным ограничениям можно отнести и мотивационные факторы. Так, «январский эффект», который описывает избыточную доходность акций американских компаний в декабре – январе каждого года, можно объяснить поведением сотрудников инвестиционных компаний в период уплаты бонусов. Они, как правило, предпочитают не рисковать в последний месяц бюджетного года до момента выплаты годового бонуса. Так, календарный год взаимных фондов начинается в ноябре, и в течение месяца управляющим фондами выплачивают бонусы за предыдущий год. В середине декабря они начинают работать на бонус следующего года, но в это время аппетит к риску пропадает у маркетмейкеров, чей бонусный период заканчивается в середине января. Вследствие неликвидности, возникающей в этот момент, рынок акций растет на небольших объемах[19 - Другим примером мотивации, влияющей на рынок в целом, является поведение фонд-менеджеров. Поскольку контракты на управление деньгами заключаются на год, менеджеры не заинтересованы в долгосрочных вложениях, опасаясь краткосрочной волатильности. Stein J. Why are Most Funds Open-ended? Competition and The Limits of Arbitrage, Working Paper, No. 10259, National Bureau of Economic Research, February 2004.].

Даже если исключить аномалии, такие как коррупция[20 - Неутешительным является отчет о коррупции среди японских борцов сумо. Надежда на «прозрачность» финансовых институтов меркнет, если даже вид спорта с двухтысячелетней историей и строгим кодексом этики пропитан коррупцией. Duggan M., Levitt St. Winning Isn’t Everything: Corruption in Sumo Wrestling, American Economic Review, Vol. 92, No. 3, 2003.] и фальсификация отчетности, связанные с непрозрачностью и прочими особенностями компенсационных схем, следует обратить внимание на то, что, ожидая значительный приток денег от нерациональных источников, рациональные трейдеры часто объединяются с ними с целью заработать, вместо того чтобы им противостоять.

Арбитраж на рынках может быть лимитирован и в силу того, что рациональные трейдеры не могут откорректировать поведение менее опытных и менее рациональных участников рынка (noise traders – от англ. noise, означающего «шум». Имеются в виду колебания цен из-за действий нерациональных трейдеров)[21 - Э. Тверски и Д. Канеман уточнили: люди предпочитают неизвестные вероятности в тех областях, где чувствуют себя хорошо осведомленными, и известность в областях, в которых они некомпетентны. На практике это ведет не только к разному уровню рациональности участников, но и к различной степени их вовлеченности на разных стадиях рынка.].

Следовательно, неэффективность, возникающая на рынках, не корректируется арбитражем, и поэтому цены отличаются от «рациональных»[22 - Barberis N., Thaler R. A Survey of Behavioral Finance, Working Paper, No. 9222, Sept. 2002.], а значит, должна быть возможность зарабатывать благодаря пониманию рынка. Возможно, лучшей иллюстрацией этого вывода является кризис LTCM[23 - Два нобелевских лауреата, работавшие в нем, были известными сторонниками теории эффективного рынка.] в 1998 г., когда на одной стороне рынка оказался фонд, а на другой – несколько ведущих банков. Фонд заявил о банкротстве и должен был распродать огромное количество активов, тем самым дестабилизировав несколько рынков. В результате «рациональная» цена откорректировалась на размер премии из-за недостаточной ликвидности продаваемого объема.

Приверженцы обоих направлений финансовой мысли могут считать, что они правы, поскольку если рассматривать короткий период, то часто подтверждается верность теории поведенческих финансов, а если взять в расчет более длительный период – то теории эффективного рынка. Но именно игнорирование значительных аномалий делает последнюю концепцию практически бесполезной для участников рынка. Утверждение о том, что «в конечном итоге вся информация будет отражена в ценах», имеет такую же практическую ценность, как сентенция «в конечном итоге мы все умрем».

Сторонники теории эффективного рынка считают, что она остается основной, так как не имеет альтернатив, и что вклад поведенческих финансов в лучшем случае полезен для объяснения ограничений, накладываемых институтами на абсолютность механизма арбитража. При этом они считают, что поведенческие предрасположенности людей не столь важны, так как балансируют друг друга (Гилсон, Краакман, 2003)[24 - Gilson R. J., Kraakman R. The Mechanism of Market Efficiency Twenty Years Later: The Hindsight Bias, Columbia Law and Economics Working Paper, No. 240, October 2003.].

На наш взгляд, теория эффективного рынка – ценный «принцип» (в понимании Хайека) и методическая база именно для малоопытных трейдеров, так как описывает основные взаимосвязи на рынке и предостерегает от неосмотрительных действий из-за якобы «обладания ценной идеей». Информация, известная рынку, постоянно переоценивается[25 - Как отмечает П. Бернстайн, информация, как правило, становится доступной всем одновременно, все понимают ее одинаково и реагируют на нее, как только она появляется. Кроме того, в мире, где будущая цена денег неизвестна, сложно определить безрисковую ставку, а потому многие расчеты на базе одной и той же информации изначально расходятся. Peter L. Bernstein. Capital Ideas: the Improbable Ideas of Modern Wall Street. John Wiley & Sons, 2005.]. Этот процесс требует быстроты реакции и расслаивает участников рынка на опытных и малоопытных. Поскольку первые приобретают возможность получения доходов, превышающих средние, за счет вторых, будет правильно заменить категорию «опытные» на «успешные»[26 - Старая уолл-стритовская поговорка гласит: «Есть трейдеры с пятилетним опытом, и есть трейдеры, которые получили годовой опыт пять раз».]. Последние, как правило, лучше понимают изменения информации и быстро находят алгоритмы прибыльной деятельности. Для них теория эффективного рынка не представляет особой ценности.

Реально ли создать рыночную модель, которая поможет предсказывать будущее, а не только опишет прошлое? Представим себе, что такая модель появилась и стала известна участникам рынка. Предположим, она точно взвешивает влияние новой информации на изменение соотношения всех элементов, составляющих экономику, предсказывает коэффициент риска по активам и эмитентам и, следовательно, поведение рынка. Тогда на основании модели будет происходить мгновенное перенастраивание цен в оптимальные. Она станет практическим олицетворением теории эффективного рынка.

Итак, «принцип», предлагаемый теорией эффективного рынка, полезен, но сама по себе она не представляет особой ценности для прогнозирования. Насколько способны помочь инвесторам модели, определяющие отдельные области финансов и отдельные сегменты финансового рынка, невзирая на проблемы с общетеоретической базой? Ответы на этот вопрос рассмотрим ниже.

Теории управления портфелем

Современная теория управления портфелем (Modern Portfolio Theory – MPT), созданная Г. Марковицем, отделяет оценку риска отдельной акции от оценки риска портфеля в целом. Она утверждает, что при включении в портфель большого количества малокоррелирующих активов его риск снижается. При этом риск определяется как стандартное отклонение ожидаемой прибыли (волатильность, или variability of returns). При подборе акций в портфель их ковариация с другими акциями в портфеле важна в большей степени, чем индивидуальная волатильность. Практическая суть теории сводится к тому, что все, что им нужно знать, добавляя акцию в портфель, – сколько она добавит к риску портфеля в целом. Иными словами, цены акций, входящих в портфель, должны зависеть от разных экономико-политических факторов. Особенно хорошо подбирать в портфель акции, имеющие негативную ковариацию. Однако даже успешная диверсификация не исключает влияния на портфель общерыночных явлений.

Представляется, что эта теория малоприменима для большинства инвесторов, поскольку создать портфель из тысяч или даже сотен акций не представляется возможным. Ценность диверсификации не доказывается во время кризисов, так как последние из них подтвердили «кризисную» динамику, когда активы, не коррелирующие в обычное время, коррелируют во время кризисов, т. е. эффект, ожидаемый от диверсификации, резко снижается именно в те моменты, когда он наиболее важен. Что же касается международной диверсификации, то ее эффект тоже ниже ожидаемого[27 - Goetzmann W. N., Li L., Rouwenhorst R. G. Long-Term Global Market Correlations, Working Paper, No. W8612, NBER, November 2001. Campbell J. Y., Lettau M., Malkiel B. G., Xu Y. Have Individual Stocks Become More Volatile? An Empirical Exploration of Idiosyncratic Risk, Journal of Finance 61 (1): ввиду роста волатильности индивидуальных акций по отношению к волатильности рынка для снижения волатильности портфеля требуется диверсифицироваться в большее количество акций, чем во времена создания теории диверсификации.]. В периоды, когда новые рынки (типа украинского) отсутствуют, все международные рынки коррелируют, как это было в конце XIX и XX вв.[28 - Рассматривая ценность международной диверсификации, следует отметить, что уровень корреляции рынков разных развивающихся стран с рынками развитых стран очень различен. Так, аналитики Deutsche Bank установили, что динамика индекса китайских акций в последние годы более чем на 80 % коррелирует с американским рынком, в то время как российский и бразильский рынки – на 25 %. При этом бразильский рынок примерно на 40 % коррелирует еще и с динамикой развивающихся рынков в целом. Для России этот фактор составляет около 15 %, а для Китая он неважен. Таким образом, динамика внутреннего рынка, объясняемая сугубо внутренними факторами, составляет в Китае меньше 20 %, в Бразилии не более 40 %, в то время как в России она близка к 60 %, а на Украине достигает 75 %. Deutsche Bank, EM Special Publication, Dissecting Returns in Search of the EM Factor, 9 November 2007.]

Существует также и ряд психологических проблем, связанных с диверсификацией: большинство инвесторов не могут одновременно и одинаково хорошо уследить за десятками акций. Более того, начиная терять деньги на части инвестиций, инвесторы частенько закрывают более прибыльные, чтобы не понести потери и на них, и тем самым снижают ожидаемый эффект от диверсификации. В результате теория стала хрестоматийной, но применять ее по-прежнему очень сложно[29 - Так, Уильям Гетцманн (William Goetzmann) и Адок Кумар (Adok Kumar), проанализировав поведение 40 000 индивидуальных инвестиционных счетов за период 1991–1996 гг. в США, установили, что большинство инвесторов недиверсифицированны. Goetzmann W., Kumar A. Equity Portfolio Diversification, Yale ICF Working Paper, No. 00–59, November 2002.].

Марковиц исходил из того, что портфель должен характеризоваться ожидаемым уровнем доходности, статистической дисперсией и корреляцией каждой пары активов, входящих в портфель. Поскольку учесть такое количество взаимосвязей не представляется возможным, У. Шарп, ученик Марковица[30 - Amstrong F. Capital Asset Pricing Model, www.investorsolutions.com/ArticleShow.com (http://www.investorsolutions.com/ArticleShow.com).], упростил задачу, заменив корреляции между активами на корреляцию каждого актива с рынком в целом. Теория оценки активов на рынках капитала (Capital Asset Pricing Market, CAPM), созданная одновременно и независимо У. Шарпом и Д. Линтнером[31 - Ее можно резюмировать высказыванием, что «инвесторы делятся на тех, кто любит хорошо покушать, и тех, кто любит хорошо поспать».], разделяет доходность акций на три составляющих: безрисковая доходность (доходность казначейских облигаций), премия за вложения в рынок акций (за систематический / недиверсифицируемый / рыночный риск) и премия за вложение в данную акцию (за несистематический / специфический / диверсифицируемый / уникальный риск). Движение рынка оказывает воздействие на цены каждого актива[32 - Шарп использует доминирующую «комбинацию». Чаще всего под ней предполагают рынок в целом.]. Систематический риск обозначается буквой «b» (впоследствии ее назвали греческой буквой бета). Бета компании – это отношение волатильности акций к волатильности рынка. По словам Шарпа, это «риск плохих результатов в плохие времена»[33 - Sharpe W. F. Investment Strategy for the long term, UBS Wealth Management magazine, 2nd quarter 2004.]. Активы будут следовать за рынком в любом случае, поэтому от этого риска нельзя захеджироваться путем диверсификации, и он называется недиверсифицируемым. От активов, которые сложно захеджировать (с большой бетой), инвесторы требуют большей доходности. Формула СAPM может быть записана следующим образом:

Ожидаемая доходность = Безрисковая доходность + ? ? (Ожидаемая премия за рыночный риск),

или

r = Rf + ? ? (Rm ? Rf)

[другая версия: r ? Rf = ? ? (Rm ? Rf)],

где

r – ожидаемая доходность данного актива;

Rf – безрисковая доходность;

Rm – доходность рынка.