оценки, многофакторные модели нацелены на идентификацию макроэкономических факторов, определяющих рыночный риск. Все уже описанные модели начинают с определения рыночного риска в широком смысле, а затем развивают модели, оценивающие этот рыночный риск наилучшим образом. Однако все они извлекают свои показатели рыночного риска (бега) из анализа исторических данных. Существует целевой класс моделей риска и доходности, которые начинают с доходов и пытаются объяснить различия в этих доходах, приходящихся на разные акции, в течение длительного временного периода. Для этого используются такие характеристики, как рыночная стоимость фирмы или мультипликаторы, включающие в себя цену. Сторонники этих моделей доказывают, что если доходность некоторых инвестиций выше, чем у других, то и рискованность их должна оказаться выше. Следовательно, мы можем взглянуть на характеристики, объединяющие эти высокодоходные инвестиции, и принять их в качестве косвенпых или приближенных показателей рыночного риска. Фама и Френч в своем исследовании модели оценки финансовых активов, получившем широкое признание, отметили, что фактические доходы за период могут быть сильно коррелированы с мультипликаторами «балансовая стоимость/цена» и размером. Высокодоходные инвестиции в этот период, как правило, были связаны с вложениями в компании с низкой рыночной капитализацией и высокими мультипликаторами «балансовая стоимосгь/цена». Фама и Френч предположили, что эти показатели можно использовать в качестве приближенных оценок риска и вывели следующую регрессию для ежемесячных доходов на акции, обращающиеся на Нью-Йоркской фондовой бирже40: Rt = 1,77% 0,11 *1п(МР0 + 0,35-/и( BV/MV), (2.12) где In натуральный логарифм; 40New York Stock Exchange NYSE 82 |
P g n p ~ коэффициент бета по отношению к изменениям в промышленном, производстве; E(Rqnp) ожидаемая доходность портфеляс коэффициентом бета, равным единице для фактора промышленного производства и нулю для всех других факторов; G N P ВНП (валовой национальный продукт); /?/ коэффициент бета'по отношению к изменениям в инфляции; E(Rj) ожидаемая доходность портфеля с коэффициентом бета, равным* единице для фактора инфляции и нулктвсех других факторов. Издержки перехода от модели арбитражной оценки к макроэкономическим многофакторным моделям можно отнести к ошибкам, возникающим при идентификации факторов. Экономические факторы в модели могут со временем изменяться; такж е как и премия зариск, связанная с каждым из них. Использование ошибочных факторов или игнорирование важных факторов в многофакторной модели может привести к недостоверным оценкам ожидаемого дохода. В конечном* итоге, многофакторные модели, подобно моделям арбитражной оценки, предполагают, что рыночный риск может быть учтен лучше, если использовать множество экономических факторов и коэффициенты бета, соотнесенные с каждым из них. В отличие от модели арбитражной оценки, многофакторныемодели нацелены на идентификацию макроэкономических факторов, определяющих рыночный риск. Все уже описанные модели начинают с определения рыночного риска в широком смысле, а затем развивают модели, оценивающие этот рыночный риск наилучшим образом: Однако все они извлекают своипоказатели рыночного риска (бета) из анализа исторических данных. Существует целевой класс моделей риска и доходности, которые начинают с доходов и пытаются объяснить различия в этих доходах, приходящихся на разные акции, в течение длительного временного периода. Для этого используются такие характеристики, как рыночная стоимость фирмы или мультипликаторы, вклю48 чающие в себя цену. Сторонники этих моделей доказывают, что если доходность некоторых инвестиций выше, чем у других, то и рискованность их должна оказаться выше. Следовательно, мы можем взглянуть на характеристики, объединяющие эти высокодоходные инвестиции, и принять их в качестве косвенных или приближенных показателей рыночного риска. Фама и Френч в своем исследовании модели оценки финансовых активов, получившем широкое признание, отметили, что фактические доходы за период могут быть сильно коррелированы с мультипликаторами «балансовая стоимость/цена» и размером. Высокодоходные инвестиции в этот период, как правило, были связаны с вложениями в,компании с низкой рыночной капитализацией и высокими мультипликаторами «балансовая стоимость/цена». Фама и Френч предположили, что эти показатели можно использовать в качестве приближенных оценок риска и вывели следующую регрессию для ежемесячных доходов на акции, обращающиеся на Нью-Йоркской фондовой бирже (New York Stock Exchange NYSE): Rt = 1,77% 0,11 •ln(MF) + 0;35 •In(В V / M V ) , где: In натуральный логарифм; M V рыночная стоимость собственного капитала; BV / MV —балансовая стоимость/рыночная стоимость собственного капитала. Значения рыночной стоимости собственного капитала и мультипликатора «BV/МУ» для отдельных фирм, принятые в качестве значений для регрессионных переменных, должны давать ожидаемый ежемесячный доход. На рисунке Приложения 1 представлены характеристики основных моделей риска и доходности, применяемые в экономике и финансах. Как показано на рисунке Приложения 1, все модели риска и доходности, рассмотренные в этом параграфе научного исследования, имеют некоторые общие предположения. Все они исходят из того, что только рыночный риск получает |