WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 29 |

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 Sвида (кумулятивные) и индексы rвида (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 Sвид 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 СанктПетербурга);

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. Толькотолько 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 ММВБ10 [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 34 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 Sвиду, 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 № пп Тикер индекса модельного класса Краткое описание модельного класса SBS Rus Govt Государственные обязательства России SBS Rus Muni Обязательства субъектов РФ SBS Rus Corp Корпоративные облишгации российских эмитентов RTSI RUB Акции российских эмитентов (1й эшелон) AK&M Акции российских эмитентов (2й эшелон) CBR Rus CD Банковские депозиты в российских рублях TYX RUB Cum Государственные долгосрочные обязательства США Moody AAA RUB Cum Облигации высоконадежных корпораций США S&P500 RUB Акции крупнейших корпораций США FED US CD RUB Cum Банковские депозиты в долларах США USD_RUB Доллары США на банковских счетах BE Gilts RUB Cum Государственные обязательства европейских стран BE CD RUB Cum Банковские депозиты в европейских странах DAX RUB Акции крупнейших эмитентов Еврозоны EURO_RUB Евро на банковских счетах BOJ Japan Govt RUB Cum Государственные обязательства Японии BOJ Japan CD RUB Cum Банковские депозиты Японии Japan Nikkei Equity RUB Акции крупнейших корпораций Японии JPY_RUB Японские иены на счетах в банках GBP_RUB Английские функты стерлингов на счетах в банках MSCI Emerging RUB Фондовые активы развивающихся стран Нечеткомножественная оценка доходности и риска индексов Традиционной вероятностной моделью поведения индекса является модель винеровского случайного процесса c постоянными параметрами m (коэффициент сноса, по смыслу – предельная курсовая доходность) и s (коэффикциент диффузии, по смыслу – стандартное уклонение от среднего значения предельной доходности).





Аналитическое описание винеровского процесса [115]:

(3.1) где z(t) – стандартный винеровский процесс (броуновское движение, случайное блуждание) с коэффициентом сноса 0 и коэффициентом диффузии 1.

В приращениях запись (3.1) приобретает вид (3.2) Из (3.1) – (3.2) следует, что доходность, как ее понимает модель винеровского процесса, имеет нормальное распределение с матожиданием m и среднеквадратическим отклонением s. Обозначим плотность этого распределения j(r,m,s), где r – расчетное значение доходности.

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 19982002 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:

S(t) = S(t0) ґ (1+r(t)ґ(tt0)), (3.3) где t – текущее время, t0 – начальный отсчет времени, S(t) прогнозный уровень индекса – треугольная нечеткая функция, r(t) – расчетный коридор доходности индекса треугольная нечеткая функция. В каждый момент t случайная величина r(t) имеет нормальное распределение j(r,m,s) с треугольнонечеткими параметрами m,s. Подробно такое нормальное распределение описано в Приложении 1 к настоящей монографии.

Оценим треугольные параметры m,s по принципу максимума правдобия. Пусть у нас есть квазистатистика доходностей (r1, …rN) мощности N и соответствующая ей гистограмма (n1,...,nM) мощности M. Для этой квазистатистики мы подбираем двупараметрическое нормальное распределение, руководствуясь критерием правдоподобия, (3.4) где ri – отвечающее iму столбцу гистограммы расчетное значение доходности, Dr – уровень дискретизации гистограммы.

Задача (3.4) – это задача нелинейной оптимизации, которое имеет решение, (3.5) причем m0, s0 – аргументы максимума F(m,s), представляющие собой контрольную точку.

Выберем уровень отсечения F1 < F0 и признаем все вероятностные гипотезы правдоподобными, если соответствующий критерий правдоподобия лежит в диапазоне от F1 до F0. Тогда всем правдоподобным вероятностным гипотезам отвечает множество векторов А’, которое в двумерном фазовом пространстве представляет собой выпуклую область с нелинейными границами.

Впишем в эту область прямоугольник максимальной площади, грани которого сориентированы параллельно фазовым осям. Тогда этот прямоугольник представляет собой усечение А’ и может быть описан набором интервальных диапазонов по каждой компоненте А’’ = (mmin, mmax; smin, smax) О А’. (3.6) Назовем А’’ зоной предельного правдоподобия. Разумеется, контрольная точка попадает в эту зону, то есть выполняется mmin< m0

Рассмотрим пример. Пусть по результатам наблюдений за индексом сформирована квазистатистика мощностью N=100 отсчетов, представленная в диапазоне –5 ё + процентов годовых следующей гистограммой c уровнем дискретизации 2% годовых мощностью M=10 интервалов (таблица 3.2):

Таблица 3.2. Гистограмма квазистатистики Расчетная доходность ri, % годовых (середина интервала) Число попавших в интервал отсчетов квазистатистики ni Частота ni = ni/N 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. Оценить параметры нормального распределения доходности.

Pages:     | 1 |   ...   | 12 | 13 || 15 | 16 |   ...   | 29 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.