Смекни!
smekni.com

Портфельное инвестирования на рынке ценных бумаг (стр. 4 из 6)

В рамках поведенческой портфельной теории существует ряд предположений относительно поведения инвесторов и динамики доходности активов [19, c .66]:

- инвесторы ориентированы на повышательный риск;

- поведение инвесторов определяется конкретными значениями доходности;

- величина «минимально допустимой доходности» не является константой;

- доходность портфеля не имеет нормального распределения.

Рассмотрим эти предположения более подробно.

Инвесторы относятся негативно только к понижательному риску, который определяет уровень убытка, отрицательной доходности инвестиций. Следовательно, категория «риск» должна учитывать непосредственно эту величину, т. е. риск снижения стоимости ценной бумаги во времени. Эта идея была воплощена в процессе диагностики риска инвестиционного портфеля с помощью коэффициента полувариации, учитывающей отрицательные отклонения в стоимости актива. Примером реализации поставленного вопроса может служить разработанный в рамках направления коэффициент Сортино. Он позволяет оценить доходность и риск инвестиционного инструмента или портфеля, используя только понижательный риск [12, c .481]:

где R — средняя доходность инвестиционного портфеля;

T — минимально допустимый уровень доходности портфеля;

σ — стандартное отклонение доходности инвестиционного портфеля.

Кроме ориентации на повышательный риск инвестор также ориентирован на целевое значение доходности портфеля, а не на ожидаемое среднестатистическое за определённый период, т. к. он заинтересован в реализации возможности получения достаточной прибыли для осуществления своих финансовых планов.

Согласно следующему предположению, в процессе инвестирования возникает величина «минимально допустимой доходности», которая отличается у каждого инвестора. Следовательно, величина отношения «риск/доходность» также будет всегда различаться.

Наконец, согласно поведенческой модели, доходность инвестиционного портфеля не описывается кривой нормального распределения, что уже было отмечено как одна из черт современного финансового рынка.

Трудность практического применения поведенческой теории заключается в том, что она очень прочно связана с факторами, которые довольно трудно вписать в действующую количественную модель. Модель эффективна при объяснении инвестиционных решений постфактум, что весьма затрудняет использовать её для достоверного прогноза.

Ко второму виду в рамках современной портфельной теории относятся количественные модели. Приверженцы количественных методов концентрируются на анализе исторических данных финансовых рынков с целью нахождения событий, влияющих на возникновение различных функций распределения доходности инвестиционного портфеля, а также стремятся найти такие классы активов, которые имеют абсолютную положительную корреляцию между собой в периоды рыночных аномалий.

Все количественные модели имеют предпосылки [19, c .71]:

- корреляция и стандартное отклонение используют статистику, они неприменимы для текущей оценки;

- портфельные риски не имеют нормального распределения;

- курсы активов не являются независимыми;

- диверсификация активов является оправданной мерой оптимизации.

Таким образом, параметры анализа корреляции активов и стандартного отклонения направлены в прошлое, на длительном временнóм отрезке метод даёт нестабильные результаты и не позволяет оценить риск инвестиционного портфеля. Нормальное распределение рисков вследствие того, что происходит недооценка рыночного риска портфеля, существенно снижает вероятность построения ошибочного прогноза.

Экономисты констатируют, что достоверное понимание поведения финансовых рынков, особенно динамики изменения доходности ценных бумаг в периоды возникновения экстремальных ситуаций, приводит к созданию оптимального инвестиционного портфеля в аспекте соотношения «риск/доходность» [19, c .71]. Необходимо лишь «подправить» существующие математические модели, чтобы добиться более точного соответствия эмпирическим реалиям рынков, и именно в этом могут помочь современные количественные теории.

Модели «переосмысления — это третье направление в рамках современных портфельных теорий. Здесь нужно отметить концепцию «чёрных лебедей», т. е. крайне непредсказуемых событий. Теория была разработана Нассимом Талебом. Исходные тезисы заключаются в следующем [19, c .71]:

- фондовые рынки в высшей степени непредсказуемы;

- вероятность наступления событий, которые существенно «выбиваются» из тенденции, очень высока в сравнении со статистическим предсказанием.

Данная концепция практически не позволяет выявить новые закономерности для моделирования или математического анализа риска и доходности инвестиционного портфеля, т. к., согласно определению, случайные события непредсказуемы и оказывают гораздо более существенное влияние на финансовый рынок, чем прогнозируется. Практическое применение теории Н. Талеба состоит в формулировке вывода о том, что система страхования от непредвиденных событий или, наоборот, использования благоприятных возможностей должна быть стандартным компонентом любой модели, использующейся для создания структуры активов инвестиционного портфеля.

Следующая концепция называется гипотезой адаптивных рынков, которая была предложена Эндрю Ло [19, c . 72]. В её рамках предпринимается попытка интегрировать классическую портфельную теорию Г. Марковица, теорию поведенческих финансов и эволюционную нейробиологию. Финансовые рынки анализируются как сложная адаптивная система, все элементы которой сложно связанны между собой сетью «взаимоотношений», что позволяет им эволюционировать во времени. Однако на текущий момент примеров практического применения этой теории нет.

Ещё одна теория в рамках моделей «переосмысления» — это совокупность моделей, основанных на анализе факторов риска.

Концепция деконструкции классов активов по их основополагающим факторам риска в процессе диверсификации опирается не на классы финансовых активов, а рисковые факторы.

Традиционные классы ценных бумаг рассматриваются как совокупности активов с разнообразными факторами риска. Процесс диверсификации на практике, как правило, не приносит ожидаемого эффекта в момент появления «выбивающихся» из динамики развития параметров риска и доходности инвестиционного портфеля событий на финансовом рынке. А именно классы ценных бумаг, которые по классической портфельной теории имеют низкое значение коэффициента корреляции, содержат тот же самый набор систематических и специфических рисков [18, c .26]: динамика рынков ценных бумаг, процентные ставки, валютное регулирование, экономическая конъюнктура, ликвидность баланса того или иного эмитента,   временной риск, деловой риск, региональный риск, отраслевой риск и т. д.

Процесс диверсификации по факторам риска должен обеспечить инвестиционному портфелю более качественный эффект и его более действенную защиту от «выбивающихся» событий на финансовых рынках.

Некоторые институциональные инвесторы уже сегодня заинтересованы во внедрении моделей, которые основаны на положениях этой концепции. Они делают инвестиции в расширенную номенклатуру классов активов (акции, облигации, реальные активы и т. п.), а также диверсифицируют портфели по факторам риска.

Для итогового анализа сведем рассмотренные модели в сравнительную Таблицу 2.

Таблица 2. Современные модели портфельного инвестирования

Модель Суть модели Главный недостаток модели Главное достоинство модели Применимость модели на практике
Поведенческая Учет психологических факторов иррационального поведения инвесторов при принятии решений Психологические факторы не поддаются количественной оценке Возможность учитывать «человеческий фактор» при формировании портфеля Затруднительна, особенно при прогнозировании
Количественная Анализ исторических данных финансовых рынков с целью нахождения событий, влияющих на возникновение различных функций распределения доходности портфеля Анализ на основе прошлых тенденций не позволяет достоверно оценить текущие риски портфеля Использование математических методов анализа Легко применима, но дает нестабильные результаты
Концепция «Черных лебедей» Случайные события непредсказуемы и оказывают гораздо более существенное влияние на финансовый рынок, чем прогнозируется Не позволяет выявить новые закономерности для моделирования или математического анализа риска и доходности портфеля Учет непредсказуемых событий при определении риска портфеля Проявляется во внедрении в модель системы страхования от непредвиденных событий
Гипотеза адаптивных рынков Финансовые рынки анализируются как сложная адаптивная система, все элементы которой сложно связаны между собой сетью «взаимоотношений», что позволяет им эволюционировать во времени Сложность, отсутствие четких методик и слабая разработанность модели Интеграция классической портфельной теории, поведенческой теории и эволюционной нейробиологии Не применялась
Концепция деконструкции классов активов по факторам риска Диверсификация портфеля по выявленным факторам риска, а не по классам финансовых активов Учитывается только риск портфеля Более действенная защита портфеля от «выбивающихся» событий на финансовых рынках Уже применяется рядом институциональных инвесторов

О том, какая из данных моделей наиболее перспективна, говорить на данном этапе их развития сложно. Но на мой взгляд, каждая из них вносит определенный вклад в совершенствование классической теории и ее адаптацию к современным рыночным реалиям, и создание новой, максимально эффективной портфельной теории возможно только на основе объединения всех ныне существующих моделей.