d9e5a92d

Выбор модельных классов и их индексирование


Учитывая в своей работе мировой опыт, сначала коснемся общих принципов
модельного портфолио-менеджмента, разработанных в США в середине 70-х
годов, а также американского опыта подбора модельных классов.
Прежде всего, в США все ценные бумаги подразделяются по их
региональной принадлежности на бумаги, выпущенные в США (Domestic) и
бумаги, эмиттированные за рубежом (International).
Затем в модельном классе Domestic выделяются следующие субклассы:
 Взаимные фонды краткосрочных обязательств (Cash), которые наполнены
бумагами с фиксированным доходом со сроком погашения от трех месяцев до
года;
 Взаимные фонды государственных средне- и долгосрочных обязательств
(Domestic Govt Bonds);
 Взаимные фонды корпоративных облигаций (Domestic Corp Bonds);
 Взаимные фонды на акциях с большой (от $10B, где B - миллиард)
капитализацией (Domestic Large Cap);


 Взаимные фонды на акциях со средней (от $1B до $10B) капитализацией
(Domestic Middle Cap);
 Взаимные фонды на акциях со небольшой, по тамошним меркам (от $0.1B до
$1B), капитализацией (Domestic Small Cap).
В классе International выделяются следующие подклассы:
 Рынок ценных бумаг развитых стран (Западная Европа, Скандинавия итд).
 Рынок бумаг развивающихся стран (Восточная Европа, Южная Азия, Ближний
Восток итд)
Такая первичная классификация является общеупотребительной. Далее
классификацию можно продолжать. В рамках взаимных фондов можно провести
отраслевую классификацию, в рамках госбумаг с фиксированным доходом .
разделение на правительственные и муниципальные, в рамках зарубежных стран .
классификацию на бумаги с фиксированным доходом и бумаги с
нефиксированным доходом, и так далее. Все зависит от инвестиционных
предпочтений потенциального инвестора, от его представлений о диверсификации.
Чтобы прогнозировать поведение своего модельного портфеля во времени,
необходимо сопоставить каждому модельному классу индекс, характеризующий
историческое поведение совокупности бумаг данного модельного класса.
Например, характерными соответствиями класса и индекса (для условий
США) являются:



 Cash - 3 Month T-Bills Index [126]. индекс доходности трехмесячных облигаций казначейства США;  Domestic Govt Bonds - Lehman Brothers Govt Bond Index [130];  Domestic Large Cap . S&P 500 Index [157].

Индекс можно рассматривать как сконструированный специальным образом регулярно ребалансируемый фондовый портфель, который характеризуется своей текущей рыночной оценкой. Исследуя историческое поведение индекса (перфоманс), можно делать прогностические выводы об ожидаемой доходности вложений в этот портфель, и о волатильности (колеблемости) вложений. Также, рассматривая совместно ряд индексов, можно делать оценку их взаимной ковариации, строя ковариационную матрицу. Таким образом, делая заключение об общих закономерностях поведения сегмента рынка, можно заключить, что в некоторой части эти выводы будут касаться и отдельных бумаг, наполняющих данный модельный класс. Во всяком случае, можно с большой долей уверенности говорить, что бумаги данного класса будут по доходности распределяться вблизи модельного значения (бенчмарка) и сильно коррелировать друг с другом. То есть, совокупное поведение этого набора бумаг будет сильно походить на поведение индекса модельного класса, и вэтом суть модельного портфельного выбора. Анализируя динамику индекса за продолжительный период, можно делать предварительные заключения о характере рынка бумаг выбранного модельного класса. Тренд индекса показывает нам характер рынка: по доходности - «бычий» (растущий) или «медвежий» (падающий); с точки зрения риска - нейтральный (характеризующийся низкой колеблемостью) или волатильный (колеблемый). Все собранные выводы дапют определенные основания для того, чтобы инвестор мог применять те или иные деривативные стратегии для увеличения доходности или снижения риска (хеджирования) своих модельных портфелей.

Ведущими агенствами США, разработавшими в свое время популярные фондовые индексы и поддерживающими их, являются Moody.s, Standard & Poor.s, Morgan Stanley, Salomon Smith Barney, Bloomberg и другие. С точки зрения вида индекса различают индексы S-вида (кумулятивные) и индексы r-вида (процентные). Индексы акций все имеют кумулятивный вид (вид цены или накопленного курсового дохода), индексы облигаций . процентный (вид доходности к погашению долговых обязательств). Возможен переход от кумулятивного вида к процентному и обратно.

Важно также принимать в расчет валюту инвестирования. Если мы говорим о рублевых инвестициях, то для оценки их эффективности на американском, например, рынке, мы должны учесть транзитный фактор соотношения валют наших двух экономик. Это означает, что для оценки эффективности и риска инвестиций американские индексы, измеренные относительно долларов США, должны быть перерасчитаны в рублевом измерении.

Все сказаное требует для анализа мирового фондового рынка единого стандартного представления индексов, например, для использования в компьютерных программах фондового менеджмента. Таким стандартным видом может быть S-вид индекса, измеренный относительно валюты, в которой проводится инвестирование. Коснемся российской специфики анализа фондового рынка. Десять лет существования рынка ценных бумаг . это, конечно, ничтожный срок, как с точки зрения формирования рынка, так и с точки зрения анализа статистики этого рынка. И как расценивать накопленную куцую статистику? Здесь больше вопросов, чем ответов. Поглядев на перфоманс индекса биржи РТС, можно просто растеряться (см. рис. 3.1) Рис. 3.1. Индекс РТС за прошедшие 5 лет. Источник:РТС Однако более подробное рассмотрение показывает, что российский рынок ценных бумаг, еще не успев зародиться, попал в водоворот мирового финансового кризиса. Рынок не погиб; он прошел боевое крещение, - и следующий кризис, вызванный американской рецессией, рынок прошел уже вполне достойно, не прогибаясь до неоправданно низких значений. Можно в связи с этим говорить, что период до августа 1998 года является статистически ничтожным для исследования динамики индексов, и его можно игнорировать.



Сегодня мы можем говорить о пяти модельных классах российских ценных бумаг, куда в основном направляются фондовые инвестиции:  Государственные ценные бумаги и облигации субъектов РФ;  Обязательства субъектов РФ (в основном эмиссии Москвы и Санкт- Петербурга);  Корпоративные облигации и векселя;  Акции десятка наиболее продвинутых компаний («голубых фишек» местного значения).  Корпоративные акции второго эшелона.

Постепенно оживает торговля фьючерсами и опционами на акции, однако инвестиции в производные ценные бумаги мы здесь не рассматриваем как модельные. Также мы не рассматриваем в качестве фондовых инвестиции в мультивалютные портфели и в депозитные сертификаты банков, хотя в портфелях инвесторов эти инструменты могут присутствовать наряду с перечисленными выше фондовыми активами. Что касается индексов, то здесь - непаханное поле для работы биржевых аналитиков. Только-только начинают появляться публичные индексы для ценных бумаг с фиксированным доходом [27]. В качестве индекса корпоративных акций первого эшелона можно рассматривать индексы РТС [87] (валютный и технический), индекс ММВБ-10 [50], а также композитный индекс [29] - с поправкой на то, что акции РАО «Газпром» не входят в оценку индексов РТС и ММВБ. А что до акций второго эшелона, то объем торгов по ним незначителен, и должного внимания этому сегменту рынка (его индексированию, к примеру) не уделяется (хотя в целях полноты изложения средует упомянуть индекс агентства AK&M [28]). Вся эта скудость неприятно контрастирует с изобилием, представленном на сайте Казахстанской фондовой биржи KASE [30] . нашего южного соседа. Все фондовые индексы биржи (более двух десятков) разбиты на ряд групп, а именно:

 индексы внешнего валютного долга Казахстана;  индексы внутреннего долга Казахстана;  индексы текущих ставок по сделкам «репо»;  индексы ставок межбанковского рынка депозитов;  индексы негосударственных облигаций;  индексы рынка акций.

Такое пристальное внимание к рыночным индикатором можно объяснить только одним . бурными темпами пенсионной реформы в Казахстане, когда на рынок капиталов выходят институциональные инвесторы . негосударственные пенсионные фонды, с суммарным объемом предложения денег свыше 1 млрд долл (подробно я писал об этом в [66]). Эти инвесторы, нуждаясь в полноценной информации для управления своими фондовыми портфелями, подталкивают биржу KASE к максимальному предложению аналитических материалов и инструментов для анализа рынка в рамках финансового портала биржи.

Сегодня Казахстан обгоняет Россию примерно на 3-4 года по развитости фондового рынка, хотя Россия в свое время опережала Казахстан в этих вопросах. Так что время упущено, и необходимо в кратчайшие сроки наверстывать отставание, используя не только мировой опыт, но и опыт наши ближайших соседей. По результатам договорного взаимодействия с Пенсионным Фондом РФ компания Siemens Business Services Russia выработала и поставила в рамках своего программного продукта более 20 индексов, описывающих поведение соответствующего числа модельных классов (таблица 3.1). Большая часть этих индексов базируется на уже существующих и признанных индексов, но ряд индексов пришлось создавать с нуля.

Комментарий. В наименовании индексов составляющая RUB отражает тот факт, что все используемые индексы имеют размерность российский рубль, т.е. выражают стоимость российских денег, вложенных в те или иные фондовые активы или валюту. Составляющая Cum говорит о том, что исходные индексы, имеющие процентный вид текущей доходности вложений, приведены по формуле кумулятивного дохода к S-виду, имеющему вид не доходности актива, а его цены. Работа над выработкой индексов активов, разрешенных для инвестирования, несомнено, будет продолжена. Она законодательно вменена уполномоченным на это органам управления фондовым рынком (в рамках Закона РФ «Об инвестировании...» [3]. Продолжится работа и над формированием индексов активов, не разрешенных для инвестирования в них накопительной составляющей трудовых пенсий.

Таблица 3.1. Индексы модельных классов 3.2. Нечетко-множественная оценка доходности и риска индексов Традиционной вероятностной моделью поведения индекса является модель винеровского случайного процесса c постоянными параметрами (коэффициент сноса, по смыслу . предельная курсовая доходность) и (коэффикциент диффузии, по смыслу . стандартное уклонение от среднего значения предельной доходности). Аналитическое описание винеровского процесса [115]:



В приращениях запись (3.1) приобретает вид Однако, если пронаблюдать фактическое ценовое поведение индексов, то мы увидим, что текущая доходность индексов не колеблется вокруг постоянной случайной величины, но образует динамический тренд. Очень характерным для анализа в этом смысле является интервал 1998-2002 г.г., когда тренд доходности поменял знак, и винеровская модель оказалась абсолютно неадекватной. Чтобы повысить достоверность оценки доходности и риска индексов, необходимо отказаться от винеровской модели и перейти к нечеткой модели финальной (конечной) доходности следующего вида:

Оценим треугольные параметры , по принципу максимума правдобия. Пусть у нас есть квазистатистика доходностей (r1, .rN) мощности N и соответствующая ей гистограмма ( )мощности M. Для этой квазистатистики мы подбираем двупараметрическое нормальное распределение, руководствуясь критерием правдоподобия.













Задача (3.4) . это задача нелинейной оптимизации, которое имеет решение Рассмотрим пример. Пусть по результатам наблюдений за индексом сформирована квазистатистика мощностью N=100 отсчетов, представленная в диапазоне .5 + +15 процентов годовых следующей гистограммой c уровнем дискретизации 2% годовых мощностью M=10 интервалов (таблица 3.2):







Таблица 3.2. Гистограмма квазистатистики Оценить параметры нормального распределения доходности. Таблица 3.3. Гистограмма квазистатистики Видно, что при данном уровне дискретизации параметров можно построить зону предельного правдоподобия двумя путями: причем контрольная точка попадает в оба эти прямоугольника. Точное же решение этой задачи, разумеется, единственное: Теперь, когда мы научились получать достоверные оценки доходности и риска фондовых индексов, можно переходить к решению задачи оптимизации портфеля на модельных активах.













   Содержание раздела