|
137 3.3. Методика анализа результатов расчетов. Применяя модель САРМ для управления активами портфеля, необходимо учитывать следующие ограничения модели: оценки модели строятся на основе данных прошлых периодов, в то время как вытекающие из нее решения принимаются на будущее Поэтому в случае существенных перемен на рынке модель не будет адекватна складывающейся ситуации; при использовании в расчетах характеристик рыночного портфеля предполагается, что он включает все ценные бумаги, в то время как индексы, характеризующие состояние рынка, и оценки еп, основываются на выборочных данных о ценных бумагах, входящих в расчет индекса. Поэтому с помощью рассматриваемой модели нельзя оценивать эффективность вложений, например, в реальные активы и т.д. Эмпирические исследования в этой области показали, что оценки ри„ существенно зависят от выбора ет. В частности, ет полученные на основе индекса Оо\\г-.Топе5, вычисляемого по 30 промышленным компаниям, отличаются от тех, что получены на базе индекса 5&Р500 или индекса МУПзЫге по 5000 компаниям. В настоящее время Исследовательский Центр курсов ценных бумаг Чикагского университета (ТЬе СсШег Гог КезеагсЬ оп ЗесигШез Рпсез) предоставляет аналитикам оценки ет, основывающиеся на взвешенных сделках по всем ценным бумагам, перечисленным в перечнях Нью-Йоркской и Американской фондовых бирж; при выборе п, как правило, невозможно учесть инфляционные процессы в экономике, что затрудняет реальную оценку доходности при нулевом риске. Наконец отметим, что в западных странах существуют страховые фирмы, такие, как Меп! ЬупсЬ и ряд других, которые регулярно |
(4.74)К2 = о? В5т14 ~ Р\т ~ Рш1 ^2 Отсюда легко видеть, что высокие значения К2 не обязательно соответствуют высоким оценкам Р*. Для некоторых ценных бумаг с большой дисперсией (а*2) К2 может быть низким, даже если оценка р4гп, имеет высокое значение. В подобных случаях реакция отдельной ценной бумаги (или портфеля) на рыночные колебания будет резкой, однако рыночной конъюнктурой можно объяснить лишь малую долю колеблемости доходности ценной бумаги. Уравнения регрессии для других ценных бумаг могут иметь высокий К.2, но низкое значение оценки р1т. Это может произойти, когда вариация премии за риск ценной бумаги (или портфеля) мала по сравнению с аналогичной вариацией рынка, т.е. когда отношение выборочных дисперсий в уравнении (4.73) велико. Кроме того, очень низкий К2 не означает плохого качества модели, а указывает на то, что весь риск ценной бумаги конкретной компании почти целиком является специфическим, присущим только данной компании и не связан с колебаниями рынка. Применяя модель САРМ для управления активами портфеля, необходимо учитывать следующие ограничения модели: 1) оценки модели строятся на основе прошлых, в то время как вытекающие из нее решения принимаются на будущее. Поэтому в случае существенных перемен на рынке модель не будет адекватна складывающейся ситуации; 2) при использовании в расчетах характеристик рыночного портфеля предполагается, что он включает все ценные бумаги, в то время как индексы, характеризующие состояние рынка, и оценки ет основываются на выборочных данных о ценных бумагах, входящих в расчет индекса. Поэтому с помощью рассматриваемой модели нельзя оценивать эффективность вложений, например, в реальные активы и т.д. Эмпирические исследования в этой области показали, что оценки р^ существенно зависят от выбора ега. В частности, ет полученные на основе индекса Оо\у1опез, вычисляемого по 30 промышленным компаниям, отличаются от тех, что получены на базе индекса 5&Р500 или индекса АУПзЫге по 5000 компаниям. В настоящее время Исследовательский Центр курсов ценных бумаг Чикагского университета (ТЬе Сеп1ег Гог КекеагсЬ оп 8есипйе$ Рпсез) предоставляет аналитикам оцен127 ки ет, основывающиеся на взвешенных сделках по всем ценным бумагам, перечисленным в перечнях Нью-Йоркской и Американской фондовых бирж; 3) при выборе гг, как правило, невозможно учесть инфляционные процессы в экономике, что затрудняет реальную оценку доходности при нулевом риске. Отметим в заключение, что в западных странах существуют страховые фирмы, такие, как Меп! Ьупсй и ряд других, которые регулярно издают 'Ъе1а Ъоок" с оценками МНК а и р для различных ценных бумаг, полученными путем построения парных регрессий, что существенно помогает инвестиционным институтам в процессе управления портфелями. 3. Расчет эффективных портфелей и статистический анализ модели САРМ для российского фондового рынка Поскольку информационная база российского фондового рынка еще находится в стадии формирования, для более квалифицированного подхода к процессу инвестирования на финансовом рынка инвестиционным институтам необходимо пока полагаться на собственные расчеты на основе апробированных методик. В этой связи проиллюстрируем применение изложенной модели с помощью данных о котировках наиболее ликвидных ценных бумаг российских приватизированных предприятий за полугодовой период (с мая по октябрь 1995 г.). Расчеты проводились для портфелей из 10-ти и 15-ти ценных бумаг эмитентов, представляющих различные отрасли российской промышленности: нефтегазовую, металлургическую, энергетику, транспорт и связь, машиностроение и деревообрабатывающую промышленность. Наиболее правильный и комплексный подход к отбору ценных бумаг для формирования портфеля опирается на заключения, сделанные в ходе фундаментально-технического анализа эмитентов и выпущенных ими акций. Однако в настоящий момент его реализация затруднительна из-за информационной “непрозрачности” фондового рынка, которая может быть преодолена по мере развития его инфраструктуры, в частности единой торговой системы, института независимого аудита финансовой отчетности, а также законодательной базы рынка. Пока же при отборе ценных бумаг для наших расчетов будем исходить из принципов диверсификации вложений и возможно большей надежности эмитентов, руководствуясь критериями ликвидности акций различных эмитентов и разной их отраслевой принадлежности. 128 |