WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 20 |

«УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИЯМИ INVESTMENT MANAGEMENT Frank J. Fabozzi, CFA Editor Journal of Portfolio Management with ...»

-- [ Страница 6 ] --

РЕЗЮМЕ Депозитные учреждения (коммерческие банки, ссудо-сберегательные ассо­ циации, сберегательные банки и кредитные союзы) принимают различные типы депозитов. С помощью средств, полученных в виде депозитов и из других источ­ ников финансирования, банки выдают кредиты различным организациям и осу­ ществляют инвестиции в ценные бумаги. Депозитное учреждение стремится к получению положительного спреда между величиной активов, в которые оно вкладывает средства, и стоимостью своих обязательств. В процессе образования процентной прибыли депозитное учреждение сталкивается с кредитным риском (или риском финансирования). Для депозитного учреждения риск процентной ставки представляет собой риск того, что изменение процентной ставки нега­ тивно отразится на его прибыли.

К капиталу депозитного учреждения предъявляются определенные, связан­ ные с риском требования. Эти требования учитывают прежде всего кредитный риск, связанный с активами депозитного учреждения. В этих требованиях не учитывает Ссудо-сберегательная ассоциация является инвестором, когда она владеет депозитным серти­ фикатом банка, но этот сертификат представляет собой обязательства выдавшего его банка.

ЧАСТЬ III ся риск процентной ставки, связанный с определенным для данного депозитного учреждения соотношением активов и обязательств. Согласно последним федераль­ ным законодательным актам США, регулирующие органы должны изменить тре­ бования к капиталу таким образом, чтобы также был учтен и процентный риск.

В качестве меры процентного риска для банков регулирующими органами было предложено использовать дюрацию, а для ссудо-сберегательных ассоциаций — мо­ делирование возможных ситуаций.

КЛЮЧЕВЫЕ ТЕРМИНЫ доход от спреда;

процентная, или маржинальная, прибыль риск процентной ставки (процентный риск) депозиты до востребования счета с обращающимся приказом об изъятии средств {NOJV-счета) сберегательные вклады срочные депозиты, или депозитные сертификаты счета денежного рынка резервный коэффициент (норма резервов) требуемые резервы избыточные резервы рынок федеральных фондов ставка по федеральным фондам учетная ставка финансовый, или банковский, центр ВОПРОСЫ 1. Вы с подругой обсуждаете кризис ссудо-сберегательных ассоциаций и кредитных союзов. Она говорит вам, что «весь беспорядок начался в начале 80-х годов. Когда краткосрочные процентные ставки резко подскочили, ссудо сберегательные ассоциации разорились — их процентная прибыль из положи­ тельной стала отрицательной. Они брали краткосрочные займы, а выдавали дол­ госрочные».

а. Что она имеет в виду, говоря: «Они брали краткосрочные займы, а выда­ вали долгосрочные»?

б. Для учреждения, которое берет краткосрочные займы, а выдает долгосроч­ ные, какие процентные ставки будут более выгодными — высокие или низкие?

2. Как вы думаете, почему долговой инструмент, процентная ставка по ко­ торому изменяется периодически на основе некоторой рыночной ставки, будет более приемлемым для депозитного учреждения, чем долгосрочный долговой инстру­ мент с фиксированной процентной ставкой?

3. Почему для депозитного учреждения важна ликвидность его активов?

4. Если депозитному учреждению требуется срочно занять средства, то како­ вы будут его возможные действия?

5. Какие типы услуг оказывают коммерческие банки?

6. Когда менеджер портфеля ценных бумаг банка рассматривает альтернатив­ ные возможности инвестиций, он будет учитывать коэффициент (вес) риска, свя­ занный с ценными бумагами. Почему?

ГЛАВА 11 ДЕПОЗИТНЫЕ УЧРЕЖДЕНИЯ 7. Укажите, согласны вы или нет со следующим утверждением: «Основанные на риске требования к капиталу коммерческих банков опираются на оценку рис­ ка процентной ставки, который связан с соотношением активов и обязательств».

8. Менеджер портфеля ценных бумаг коммерческого банка выбирает между покупкой облигации компании со сроком погашения 10 лет и ценной бумаги Каз­ начейства с таким же сроком погашения. Доходность первой ценной бумаги на 150 базисных пунктов выше, чем доходность второй. Какой фактор, кроме кре­ дитного риска, будет оказывать важное влияние на принятие решения?

9. Почему депозитному учреждению важно иметь меру риска процентной ставки?

10. Как может быть измерен риск процентной ставки депозитного учреждения?

11. Ниже приводится отрывок из публикации ICFA Continuing Education «Уп­ равление активами и обязательствами портфелей». В статье «Выбор стадии» Мар­ тин Лейбовиц (M.L. Leibowitz) пишет: «Важность измерения излишка зависит от типа финансовых посредников....и может изменяться от основополагающей (для банков, работающих на спреде) до почти незначительной в случае производствен­ ных и общественных пенсионных фондов, имеющих высокий уровень обеспече­ ния». Объясните, почему управление излишком более важно для банков, чем для пенсионных фондов с высоким уровнем обеспечения.

ГЛАВА ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ* ЦЕЛИ ОБУЧЕНИЯ После прочтения этой главы вы сможете:

• отличать финансового аналитика-продавца от финансового аналитика-покупателя;

• объяснить, где можно получить информацию о прибылях компаний в расчете на акцию;

• описать, как аналитики прогнозируют прибыль компаний на акцию и как их прогнозы согласуются со статистическими прогнозами;

• идентифицировать источники ошибок в аналитических прогнозах прибылей компаний;

• объяснить связь между аналитическими прогнозами прибыли на акцию и ее доходности;

• описать, как аналитики прогнозируют доходность акций;

• объяснить, как оценивается деятельность финансовых аналитиков;

• определить роль финансового аналитика на рынке капиталов.

В части III мы рассмотрели цели и политику инвестирования ряда институци­ ональных инвесторов, а также проблему соотношения активов и обязательств, с которой они сталкиваются. Основная тема части IV — проблема управления порт­ фелем обыкновенных акций. Для ее решения мы в первую очередь рассмотрим, как финансовые аналитики прогнозируют прибыли компаний. Основное предпо­ ложение, на котором построен весь инвестиционный анализ, состоит в том, что прибыли компаний и доходы акционеров тесно связаны. Действительно, что еще может заставить инвестора вложить капитал в акции компании, если не ожида­ ние, что это вложение принесет доход?

Однако сбор информации о компаниях — задача трудоемкая. Поскольку боль­ шинство людей не имеют достаточно времени для самостоятельного исследования " Данная глава написана доктором Т. Даниэлем Коггиным (Т. Daniel Coggin).

ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ деятельности компаний, они доверяют это финансовым аналитикам. Следовательно, одна из главных функций финансового аналитика состоит в получении и обработ­ ке информации, необходимой инвесторам фондового рынка. Прогнозы прибылей компаний и их роста относятся к наиболее важным аспектам финансового анали­ тика. Как было упомянуто выше, прибыли компаний и доходности ее акций тес­ но связаны между собой. Таким образом, профессиональным аналитикам, как пра­ вило, необходимо прогнозировать не только прибыли, но и связанные с ними доходности ценных бумаг.

В этой главе мы проведем выборочный обзор публикаций, в которых обсуж­ дается, насколько хорошо аналитики прогнозируют прибыли и доходности, и оп­ ределим, существуют ли какие-либо индивидуальные различия в этой деятель­ ности. Затем мы обсудим, как оцениваются сами аналитики. В заключение, на ос­ нове полученных в данной главе выводов, мы обсудим роль финансового анали­ тика на рынке капиталов.

ФИНАНСОВЫЕ АНАЛИТИКИ В настоящее время в мире насчитывается несколько тысяч финансовых ана­ литиков (financial analysts), также называемых фондовыми, или инвестиционными, аналитиками, которые анализируют финансовые отчеты, проводят опросы управ­ ляющих корпорациями и следят за состоянием рынка. Аналитики устанавливают деловые контакты с менеджерами корпораций и используют получаемые от них сведения наряду с обязательными финансовыми отчетами в качестве основного источника информации. Результатом этой деятельности является письменный от­ чет, в котором аналитики дают рекомендации по покупке, продаже или хране­ нию различных акций.

Финансовых аналитиков можно разделить на две группы: «аналитики-покупа­ тели» и «аналитики-продавцы». Аналитики-покупатели (buy-side analysts) нанимаются, как правило, не брокерскими фирмами, а крупнейшими финансовыми компания­ ми, занимающимися покупкой ценных бумаг, такими, как Sanford Bernstein или Fidelity Investments (отсюда и возник термин «аналитики-покупатели»). Работаю­ щие в подобных компаниях аналитики дают свои рекомендации управляющим пор­ тфелем инвестиций этих компаний.

Аналитики-продавцы (sell-side analysts), которых часто называют аналитика­ ми с Уолл-стрит, работают в брокерских компаниях, таких, как Merrill Lynch, Smith Barney или Alex, Brown & Sons. Рекомендации аналитиков в этом случае предназ­ начены клиентам брокерской компании. В крупной брокерской фирме может ра­ ботать до 50 аналитиков, у каждого из которых своя задача. Однако такое разде­ ление не присуще небольшим региональным брокерским фирмам, в которых, как правило, работают 3—4 аналитика. Аналитики в таких компаниях обычно не явля­ ются специалистами узкого профиля '.

ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ О ПРОГНОЗИРУЕМЫХ ПРИБЫЛЯХ Существует несколько источников, из которых можно узнать информацию о прогнозируемых прибылях компаний. Во-первых, каждая компания регулярно В Приложении В рассматриваются разногласия, которые могут возникать между аналитика­ ми-продавцами и корпорациями, чьи акции они продают.

ЧАСТЬ IV публикует прогнозы своих прибылей, которые называются управленческими про­ гнозами (management forecasts). Как правило, эти прогнозы составляет служащий отдела по инвестиционным вопросам (investor relations officer) и публикуются они на деловых страницах местной печати или в центральных финансовых газетах, таких, как Wall Street Journal, Barron's, Investor's Business Daily. Во-вторых, анали­ тики-продавцы регулярно публикуют отчеты компаний, которые включают ин­ формацию о прибылях и дивидендах текущего года и прогнозы на следующие год или два. В Примере 12 приводится отчет о деятельности корпорации Loral, состав­ ленный финансовым аналитиком брокерской компании Kidder Peabody. Помимо этого практически в любой публичной или университетской библиотеке имеются копии обзора Value Line Investment Survey, который также публикует отчеты ком­ паний, включающие прогнозы прибылей и дивидендов. В табл. 12-1 приведен об­ разец страницы данного обзора по корпораций Loral.

И наконец, существует по меньшей мере две коммерческие службы, кото­ рые собирают, обрабатывают и предлагают подписчикам сводные данные и оцен­ ки аналитиков-продавцов по большой группе компаний, поставляемых подпис­ чикам за плату: I/B/E/S Inc. (New York) и Zacks Investment Research, Inc. (Chicago).

В табл. 12-2 представлен образец отчета, в который входит корпорация Loral.

Пример ОТЧЕТ KIDDER PEABODY О КОРПОРАЦИИ LORAL Декабрь 16, 1992 Комментарии Loral Corporation Рекомендации компании Loral (в декабрьс­ (NYSE-LOR) для инвесторов ком выпуске Institutional Для того чтобы учесть Рейтинг акций: Покупка Investor также приводилось опубликованные на прошлой Предполагаемый рост EPS сенсационное интервью с неделе данные бухгалтерского вызывает интерес инвесторов исполнительным директором баланса, мы увеличили наши компании Бернардом Швар Конец оценки на 0,15 долл. каждую.

52-нед. Последняя цом). Однако ряд аналитиков Помимо роста EPS в пере­ с Уолл-стрит по-прежнему период цена фин.

смотренных бухгалтерских скептически высказываются года балансах, существенно воз­ по поводу потенциальных 46 долл. Март 47- росли данные в разделе, от­возможностей акций Loral ражающем средства, необхо­ Corp. На наш взгляд, при­ Прибыль на акцию димые для поглощения ком­ водимые ими соображения.1992 1993Е - 1994Е 1995Е пании LOR. Мы подняли цену внутренне противоречивы и 3,85 4,45 5,40 5,90 поглощения (price target) ком­ свидетельствуют о плохом долл. долл. долл. долл. пании LOR до 56 долл. за ак­ знании дела.

цию (см. отчет от 1 декабря) Р/Е Ставка Текущая и вновь установили рейтинг Вопрос к Примеру 1994Е 1995Е диви- доход- акций LOR на покупку.

денда ность На деловых страницах Почему финансовые аналити­ последнего воскресного вы­ ки уделяют столько внимания 8,5 7,8 1,00 2,2% пуска газеты NY Times (от 13 прибылям компании в расче­ долл.

декабря) была опубликована, те на акцию?

* Символ Е после года указывает, с нашей точки зрения, весь­ что приведенные данные — прогно­ ма объективная и по общему зируемые, оценочные (estimated). тону благосклонная статья о ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Таблица 12- СТРАНИЦА ИЗ ОТЧЕТА VALUE LINE INVESTMENT SURVEY О КОРПОРАЦИИ LORAL гаCOF n.n № 2.2% IШ 4AL л/ми 1 1 | \ ЮлТГУЕ Л С О P.NYSE-LW ию!" 46 U, U V * * » « 4 » / ? U « I K U, D O RATIO S2H 4M High 22 5 30 5 29B 39 0 48 8 49 3 40 5 17 9 34 9 45 223 Target P r i c e flanfl* 115 24 3 33 9 Lew 16 5 250 27 5 24 1 32 128 зов 1995 1996 - SAFETY 2»^Г.

•5"_Ь^.hFk» JB«rt^ —1ИП7ТЯВлСТИЯ5 ' - SO if •№ тгп~., A w (Total Щ «.. 7 ^ 'Jl iii.f"! •ph, Ми Gala Return -. j t e i v f'.ll"l| Has «5 (. 6 5 % ) |(X к te» 55 J.JOXJ 7* « ~y ilKL »nU • 1,Л \г" bwldar D o c M o n t 4»Sal It!' • HIJIIO H ^ 1^ ' aba ooooooo oo •J^, Г x^* AIM 0 1DOO1 1 00 VOL— 1И 02100 10 Sharietd areaa - IndlMla US Ш1 SS rt>cee«tMM Percent efcy SI SI eneree t kill 68 65 1 HI о --•J Option! СВОЕ Ш traded МНЯ 22S91 2 1 9 » 22927 irjjg 'Ш win кисшем,»*.

19» 1968 199) 1980 1981 1980 1997 1989 1990 1M 1f»f 197» 1979 1982 1992 •M7* 131 124S I t 10 13 N 1111 21 SI 2871 5693 46,52 49 77 120 1/2» Safes per i d * 2102 1012 121 1050 77 496 715 135 ' С м * Flew" pat «h 94 107 112 ITS 209 2S7 317 167 563 «16 714 too 94 127 НИ 5.15 Earnings per sh* a 221 2 41 341 115 71 92 129 145 171 235 301 11!

a too 1» » 0iVd»l>Krdptfstic 51 70 a II 39 43 47 61 21 27 36 32 ii 245 ^ I S p a n d b g p w t i i 159 40 157 142 101 121 195 142 201 35) 2) 41 M 239 J 171 в» 974 1114 1511 1731 20» HIS Sookfttuaptrih» гг> 3 47 758 1306 2590 158 671 2283 11» I I «7 II» 2SST 2S94 2310 2115 2402 2563 Common Stis dvtst | • lis it a 2044 20(7 2361 2532 urn lid six SO II 141 149 I4t 1!7 12 7 147 96 *Ot4tt meant AvfAmlPErtitb 11 17 « 18 in 175 VMta tare 77 К 127 136 127 IS 122 (WattwPfc Rule 164 m 74 69 i«t 212 175 IS 00* IK 14% IS* 15% 20% 24% A^Ann'10,4'l"YW*t 11» 17% 18% 16% 24% 26% 20» 22% IP CAPITAL STRUCTURE и о) М О Ю 3400 SataaGfr.il)* 6900 14408 11170 геи S023 1636 21266 28111 4183 hWOeWlejsoSn* Oueln5Yfi$l762rni» 1(5% IB 7% 168% 117% 14 6% ISO» HO» Opendptg Hart*, 172% 1l 7V%lifetJeba jlO)tac ds lo Htt Pro) 30\ 21% 21% 30% 24% 24% 23% 24» II» 2S% 23% 21% СвПавв!» 75 1 1111 179 7 6USIKE5S t o o t Сстрсиз! ол irenulaaurn a variety Ы dc!

and ngn QOVTS C O sponsofed R&D а Ы 4% o( sb Fiscal ? l dept Ofay 21 7 188 timutairor. co'rimand control, cwrvrun and tmeflqence turveil u i e 9 0 % Est, ptan: age 4 yrs Has 22 200 ampts * 500 rtdtldrs CurrentAssets TT7TS 12044 lane* and space Acq Goodf*ar Aerospace 3 07 FatrcMtf tredrt cort of 8 0% o( Mock. Cbrrnn 8 Sctrwarlz the MY Addi AcasPayibre 1958 1 3 1 0 DeotDua 376 157 513 Weston 6 8 9 E«ean>Op1<: drv of Honeywell, 12/89 5l%5T.*kein 600ThidAve W KYlOOie let 212-697 1Ю Olher 466 6 4 0 1 $ 536 Loral is successfully diversifying;

its he converted b y t h e bondholders into CurrentLraD 719 8 60B 2 7 1 0 program base Many defense contractors million shares of common stock T h e com ANNUAL RATES P i l l Paat E n d 8 1 1 concentrate only on a limited number of pany is expected t o ofF«set t h e s e additional ЫЛУчаЦжаЧ »Yti STn rVM Sajes 215* 230% 6 5 S programs for t h e bulk of their profits, a n d shares through already authorized share C«Sft F l o * 190% 175% 9 0 X that can p r o v e painful when a program is b u y backs a n dthis should h e l p boost fully Eemnjs 130% no". 4

BooVVakja 14 5% 1 5 5 % и $% ferent approach by spreading its program year L o r a l is t a k i n g t h e n e c e s s a r y steps to b a s e over a n u m b e r of *\геач These diverse maximize its earnings capabilities j \ n d at cumrnisuistttiLi' w # programs range from simulation training this time, we believe its growth prospects Jul JO Sep 30 Sec 31 Her. iiiii systems to a l l types o f c o m m a n d control, are superior to t h a t o f i t s peers i n t h e m 2327 29S7 3012 4447 and communications systems In addition, dustry Inn 340 3S71 6695 7622 it focuses on upgrading existing wenpons More acquisitions are likely i n view of 6770 7000 7110 7936 26B1I systems rather than expensive develop Loral's strong" financial position We 6113 7369 «O S 92fl 775 M» 175 559 ment programs, which Congress appears believe t h e company will continue to be a WO O to want to eliminate from future defense major player in the consolidation of the 'В HMNKPHSKAM" budgets defense i n d u s t r y b a s e d u p o n i t s s t a b l e b a l o^t. JifflM Sap 30 Dec 31 M» Loral is achieving favorable earnings nnce sheet and healthy cash flow Even 1И» 66 79 19 100 3 comparisons despite looming defense though this stritegy of growing through 1IH 69 60 79 113 Hit cuts T h e company posted r e c o r d eirnings external means is risky Loral h a s so f a r «0 90 91 122 "3 1!!! И 102 115 140 for the first hilf of f i s c i l 02 (>e-ir ends been successful Also these shares ore 4 1)1] 14 W 130 160 515 March 31st) 4nd we heheve the second rinked to o u t p e r f o r m the broader market h-ilf and the next fiscil >rir will be e v e n averages over the coming 6 12 months C.I Full alai.31 An 30. Sap30 Dec ender better For one thing the acquisition of The stock price has increased b\ about Yeel LTV*s mi«ile subsidiary {presently called 2 0 % since our last report, which his pir III) 16 1! 20 20 1110 Vought Systems) Hst August should idd ttall> discounted our projected oirmngs 20 20 22 22 HI! 22 22 24 24 92 about 10c to s h i r e earnings per quarter growth A s a result appreciation potential 1112 24 24 25 25 96 In iddirnn Loril has c i l l c d i t s 1V*% con o u t to "95 9 7 a p p e a r s a b i t s u h p a r III] \ertihle debentures \4hich wc heheve \v\\\ Paul А Ипик is January R J ( A I F I C I yt and Marcril t l l d U owng 19 3c Neit e$s rtjpon due mi Jan 1С} N « i Comeanye FinancialSttenolh P.* S2SS 9 mil 58 9V&h (E) In тЛсгл aOjuitad 989 lull tjrv trig lain Jan Goes n d v m d F « 0*vi StocksPticeStaMily calendar yeaMS Plenary ogs 10 1 lot slodt spats (F) Fuf/ diluted 1 5 yea i def>d paynem dales aDoul iSlh ol Watch fence |G) FIFO and Arefag* Cost (H) Ea n Price Growth Persistence 3S dl inn* hat t. c ludesnor vecw ftf 1 9 " 1 mgs don t add dye tc rojndmQ June Sepi Dec (0) b d twang-Wes h s i Esrnirte-B Predictability no 76c aic joes garts t omd SC OPS 6 0 Si С for шпч mrtcn 01 cm i i w t «va.mad hoiom t to bt • «О» ЬШ fh* aubWcW и по) ««аза-г-иЫи etenete. 0Ыаие4 Item «ou cat bat СТРАНИЦА ИЗ ЕЖЕМЕСЯЧНОЙ ИНФОРМАЦИИ I/B/E/S, ВКЛЮЧАЯ ДАННЫЕ О КОРПОРАЦИИ LORAL Прогнозные данные Фактические данные Число оценок п ентное Рост Отчетный Прибыль Устой­ Год Наиболь­ Наимень­ Коэффи­ Соответ­ Компания Сред­ Процентное С р е д - Р ° и Прибыль год на за пять чивость няя изменение няя изменение шее шее Всего Повыше­ Пониже­ на ствующая циент акцию лет за месяц за месяц значение значение вариации ние ние акцию цена _ _ 0, 12/91 0,58 92 0,73 0,0 0,73 0,73 0,73 2 0 15, LITCHFIELD FINL 1, 0, 93 0,90 0,0 0,90 0,0 0,90 0,90 2 0 0 12, 0, LITTLEFUSE INC 12/91 1,18 92 0,04 -93,9 0,04 -94,3 0,05 0,04 4 0 11, — — — — 93 0,59 6,8 0,60 9,1 0,60 0,55 4 0 0 32, 4, LITTLE SWITZ INC 5/92 0,80 93 0.97 0,0 0,95 0,0 1,00 0,95 3 0 0 15,0 1, 3, — — 94 1,17 0,0 1,20 0,0 1,20 1,10 3 0 0 12, 4, LITTON INDS 7/92 4,22 -6,2 25,9 93 4,59 0,0 4,55 0,0 5,02 4,30 17 1 1 9,9 0, 3, 94 5,18 0,0 5,10 0,0 5,67 4,80 9 0 0 8, 4, LIVE ENTERTAINMT 12/91 -1,74 92 0.10 0,0 0,10 0,0 0,10 0,10 1 0 0 17,5 1, — — 93 0,25 0,0 0,25 0,0 0,25 0,25 1 0 0 7, LIVING CTRS AMER 9/92 1,15 93 1,37 -0,4 1.37 -0,4 1,40 1,35 5 0 0 15,1 1, 1. — — 94 1,55 1,55 1,55 1,55 1 0 0 13, — — LIZ CLAIBORN 12/91 2,65 21,5 7,3 92 2,63 -0,4 2,61 -1,1 2,70 2,60 18 1 5 15,3 1, 1, 93 2,87 -0,8 2,95 -0,8 3,10 2,85 18 0 4 13, 2, LOCKHEED CP 12/91 4,87 -5,5 83,1 92 5,49 0,0 5,50 0,0 5,60 5,40 19 1 0 10,2 1, 1. 93 6,03 0,8 6,00 0,8 6,60 5,50 19 5 1 9, 3, LOCTITE CP 12/91 1,98 31,5 4,1 92 2,19 -0,1 2,22 0,0 2,25 1,96 8 0 1 19,2 1, 4, 93 2,49 -0,5 2,50 0,0 2,55 2,40 8 0 2 16, 1, LOEWS CP 12/91 10,83 5,0 8,7 92 10,30 -1,8 10,52 -2,5 11,40 8,75 6 0 0 11,1 0, 9, 93 12,07 12,55 -0,4 12,90 10,80 6 0 0 9, -1,1 7, LOGICON INC 3/92 1,74 15,6 14,4 93 1,94 -0,5 1,95 0,0 2,00 1,90 5 0 1 10,4 1, 2, 94 2,12 -0,6 2,12 -1,2 2,25 2,00 4 0 1 9, 4, LOJACK CP 2/92 -0,37 93 -0,22 0,0 -0,22 0,0 -0,22 -0,22 1 0 0 2, — — — LOMAS FINL CP 6/92 -3,49 -35,5 53,6 93 0,72 -21,8 0,72 -21,6 0,80 0,65 2 0 0 10,0 0, 14, 94 0,92 0,92 1,00 0,85 2 0 0 7, 11. — LONDON INTL GRP 3/92 1,45 93 1,32 -2,0 1,29 -0,4 1,48 1,20 4 0 2 15, 9, — — — 94 1,55 -0,2 1,58 0,0 1,60 1,48 3 0 1 12, 4, LONE STAR STEAKH 12/92 0,34 93 0,87 0,2 0,90 0,0 0,91 0,80 5 1 0 41,3 2, 5, — — 94 1,32 6,0 1,32 6,0 1,40 1,25 2 0 0 27, 8, LONE STAR TECH 12/91 0,31 92 0,44 0,0 0,44 0,0 0,45 0,44 2 0 0 8,3 1, 1, — — 93 0,55 0,0 0,55 0,0 0,60 0,50 2 0 0 6, 12, LONG ISL LTG 12/91 2,15 3,6 29,2 92 2,11 0,0 2,10 0,0 2,30 2,05 21 1 0 11,9 1, 2, 93 2,22 0,0 2,20 0,0 2,40 2,15 21 0 0 11, 2, LONGHORN STEAKS 12/91 0,47 92 0,61 0,0 0,61 0,0 0,61 0,61 2 0 0 36,5 1, 0, — — 93 0,92 0,0 0,92 0,0 0,95 0,90 2 0 0 24, 3, LONGS DRG STRS 1/92 2,71 1,2 6,0 93 2,54 -0,2 2,55 0,0 2,60 2,45 7 1 1 14,8 1, 1, 94 2,84 0,5 2,80 0,0 3,00 2,70 7 1 1 13, 4, LONGVIEW FIBRE 10/92 0,63 -26,7 20,6 93 1,12 0,0 1,15 2,2 1,30 0,90 9 1 2 16,0 1, 10, 94 1,50 1,50 1,75 1,25 23,6 2 0 0 12, — LONRHO LTD 9/91 0,25 92 0,02 -63,6 0,02 -63,6 0,03 0,01 2 0 0 55,4 0, 70, — — 93 0,05 -38,9 0,05 -38,9 0,08 0,03 2 0 0 20, 84, LORAL CP 3/92 3,98 10,4 6,1 93 4,49 0,1 4,50 0,0 4,63 4,30 17 1 0 1, 2,0 11, 94 4,95 0,8 4,89 0,0 5,56 4,58 15 4 0 10, 4, LOTUS DEV 12/91 1,51 -15,8 51,2 92 1,29 0,1 1,30 0,0 1.45 1,20 4,5 33 3 2 15,7 1, 93 1,55 -0,4 1,55 0,0 1,80 1,30 33 1 3 13, 8, LVMH 12/91 9,73 24,4 5,9 92 8,59 -2,8 8,58 -2,4 8,85 8,34 3 1 1 13,4 0, 3, 93 9,57 0,3 9,76 0,8 9,83 9,12 3 1 0 12, 4, LA LAND & EXPL 12/91 0,74 16,8 52,0 92 0,70 -0,4 0,70 0,0 0,90 0,50 24 1 3 46,4 0, 11, 93 1,15 -1.5 1,18 -1,3 1,59 0,70 17,7 26 1 1 28, LA PACIFIC CORP 12/91 1,03 -13,2 35,3 92 3,26 1,1 3,30 1,2 3,45 3,00 3,7 21 6 1 19,8 1, 93 4,30 2,5 4,25 3,4 5,40 3.50 11,5 21 6 0 15, ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Для прогнозирования прибылей аналитики обычно используют некоторую количественную модель. Естественно, невозможно перечислить здесь все существу­ ющие количественные методы (включая анализ бухгалтерских балансов {balance sheets) и отчетов о прибылях и убытках {income statement)), которыми пользуют­ ся аналитики при прогнозировании. Поэтому мы рассмотрим лишь несколько наи­ более известных и распространенных экстраполяционных статистических моделей, результаты использования которых часто сравниваются с прогнозами аналитиков.

Экстраполяционные статистические модели Среди наиболее распространенных статистических экстраполяционных моде­ лей {extrapolative statistical models) можно выделить три основные: простая модель ли­ нейного тренда, простая экспоненциальная и простая авторегрессионная модель. Пост роение экстраполяционных моделей заключается в подборе математической фор­ мулы, с помощью которой описываются значения полученных наблюдений и про­ гнозируются будущие данные. Выбирая модель, наилучшим образом подходящую к имеющимся данным, аналитик фактически считает, что характер изменения прибы­ лей в прошлом дает возможность предвидеть их будущее поведение. Приводимые ниже модели построены на основе регрессионного анализа. Каждая из моделей дает вы­ ражение для расчета прибыли на акцию {earningsper share {EPS)). Экстраполяцион ная модель тем точнее, чем большее число статистических данных она использует.

Согласно простой модели линейного тренда {simple linear trend model) прибыли имеют некоторый базовый уровень и увеличиваются со временем на постоянную величину. Математически это можно записать следующим образом:

EPS, = a + bt.

Базовый уровень прибыли в этой модели равен а, а постоянная величина, на ко­ торую она увеличивается со временем, равна Ь. Здесь b выражается в долларах за период;

t обозначает период времени.

График данной зависимости представляет собой прямую линию с началом в точке а. Рис. 12-1 иллюстрирует применение модели линейного тренда. Таблица на рисунке содержит данные за шесть лет о прибылях на акцию корпорации Loral с начала 1988 до конца 1993 г. Эти данные отражены на графике в виде точек. На рисунке также представлена полученная на основе этих данных простая линейная модель, которая наилучшим образом описывает данные по корпорации Loral. На­ конец, в таблице приводится полученная на основе модели прогнозируемая при­ быль на акцию для 1994 г.

В простой экспоненциальной модели {simple exponential model) предполагается, что прибыль растет с постоянной скоростью. Математически это удобно записать с использованием логарифма In (EPS,) = a + bt.

где In — натуральный логарифм;

b — оцениваемая скорость роста прибыли в процентах за период.

На рис. 12-2 в виде таблицы и точек на графике представлены данные о при­ былях на акцию американской корпорации American Power Conversion с 1988 по 1993 г.

По этим данным найдены оценки параметров для простой экспоненциальной мо ЧАСТЬ IV 3 i- Данные Год Период EPS 2,5 (в долл.) (*) Оценочная модель 1 1988 1, 2 1, 3 1990 1, 4 1991 1, 1, 5 1992 2, to 6 1993 2, 1 Общая модель: EPS, = а + bt Оценочная модель:

0, EPS, =1,001 +0,249f Оценка EPS для 1994 г.

_L _1_ _L -L EPS7 = 1,001 + 0,249 (7) = 2,74 долл.

1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) Год Рис. 12- Простая модель линейного тренда для корпорации Loral дели, график которой изображен на рисунке. Также на рисунке приведен прогноз на 1994 г., полученный с помощью модели.

Простая авторегрессионная модель (simple autoregressive model) имеет следую­ щий вид:

EPS, = a + c EPS, Данные Год Период EPS (в долл.) (*) 1 1988 0, 2 0, 3 1990 0, 4 1991 0, 5 1992 0, 6 1993 0, CL UJ _/ Общая модель: EPSt = а + bt Оценочная модель:

EPS, = -3,720 + 0,506f Оценка EPS для 1994 г.

EPS7 = -3,720 + 0,506 (7) = 0,84 долл.

1(1988) 2(1989) 3(1990) 4(1991) 5(1992) 6(1993) 7(1994) Год Рис. 12- Простая экспоненциальная модель для корпорации American Power Conversion ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Данные Период Год EPS (О (в д о л л. ) 1 1988 1, 2 1989 1, 3 1, 4 1991 1, 5 1992 2, 6 1993 2, а Общая модель: EPS, = а + ct Оценочная модель:

EPS,= 1,198 + 0,992f Оценка EPS для 1994 г.

EPS7= 1,198+ 0,992 (7) = 2,16 долл.

6(1993) 7(1994) Рис. 12- Простая авторегрессионная модель для корпорации Walgreen Частный случай при с = 1 означает, что до момента t включительно никакая информация не может быть использована для прогноза прибылей компании в мо­ мент времени t + 1, т.е. прибыли подчиняются процессу случайного блуждания *.

Точками на рис. 12-3 изображены данные за шесть лет о прибылях на акцию компании Walgreen с 1988 по 1993 г. (см. также сопровождающую рисунок таблицу).

График представляет собой построенную по этим данным линию авторегрессии, на основе которой и делается прогноз на 1994 г.

Что же является определяющим для аналитика при выборе одной из приве­ денных (и возможно, даже более сложной) модели? В первую очередь выбор за­ висит от того, насколько хорошо она описывает имеющиеся данные.

Теперь, когда мы определили несколько простых, но весьма распространен­ ных статистических моделей, посмотрим, насколько хороши получаемые с их по­ мощью прогнозы по сравнению с реальными прогнозами аналитиков.

Прогнозы аналитиков и статистические модели В классической книге Пола Мила сравнивается умение опытного психолога предвидеть поведение личности с аналогичными прогнозами, полученными на основе статистических моделей2. В своем удивительном исследовании Мил пришел к выводу, что применение статистических моделей позволяет лучше классифици­ ровать поведение, чем это могут сделать психологи. В течение последующих 40 лет сотни исследований в разных областях человеческой деятельности подтвердили справедливость этого вывода. Таким образом, «хорошие» статистические модели «работают» лучше опытных профессионалов. Связано это главным образом с воз ' Под количественными методами автор понимает методы, основанные на математических (в частности, эконометрических) моделях. Простая статистическая обработка данных даже с ис­ пользованием компьютера в этом смысле к количественным методам не относится. (Прим. науч.

ред.)2 Paul E. Meehl, Clinical versus Statistical Prediction (Minneapolis: University of Minnesota Press, 1954).

ЧАСТЬ IV можной необъективностью или предвзятостью людей, анализирующих информа­ цию, чего нельзя сказать о статистических моделях Целый ряд работ по финансовому анализу посвящен изучению свойств вре­ менных рядов, представляющих годовые прибыли компаний Использование доста­ точно сложного статистического аппарата показало, что описание годовых прибы­ лей компаний в терминах теории временных рядов наиболее точно можно сделать, используя статистическую модель случайных блужданий (как для одной компании, так и, что более очевидно, для их совокупности)4 Однако в случае потребности в прогнозе годовой (квартальной) прибыли, финансовый аналитик может дать луч­ шие оценки по сравнению со статистическими моделями (включая модель случай­ ного блуждания)5 Однако в большинстве случаев управленческие прогнозы, про­ изводимые самой компанией, являются более точными, чем представленные ана­ литиками Браун, Хачерман, Гриффин и Змиевски предприняли попытку ответить на вопрос почему прогнозы финансовых аналитиков бывают более точными, чем оценки, найденные с помощью одномерных моделей временных рядов (univariate time-series models), таких, например, как уже упомянутая авторегрессионная модель По их мнению, это следствие по меньшей мере двух причин 7 Первая причина со­ стоит в том, что аналитик может лучше использовать имеющуюся информацию, содержащуюся в данных, чем это можно сделать в простых одномерных моделях вре­ менных рядов (это преимущество текущего момента— a contemporaneous advantage) Вторая причина заключается в возможности аналитика использовать информацию, поступившую после последнего момента времени, учтенного в модели временных рядов, но до того как он должен выдать прогноз (это преимущество во времени — timing advantage) В другом исследовании, проведенном Брауном, Ричардсоном и Швагером, было замечено, что преимущество в прогнозах финансовых аналитиков положительно связано с размером компаний, т е чем больше компания, тем боль­ ше преимуществ имеют финансовые аналитики в своих оценках над моделями вре­ менных рядов s Подтверждения тому, что финансовые аналитики «слишком сильно реагируют» (выражая из­ лишний оптимизм или пессимизм) на прогноз доходностеи, можно найти в работе Werner F М DeBondt and Richard H Thaler, «Do Security Analysts Overreact9» American Economic Review (May 1990), pp 52- Более подробно этот вопрос рассмотрен в кн George Foster, Financial Statement Analysis, Englewood Cliffs, NJ Prentice-Hall, 1986, приложение 7 С См, например, Lawrence D Brown and Michael S Rozeff, «The Superiority of Analyst Forecasts as Measures of Expectations Evidence from Earnings», Journal of Finance (March 1978), pp 1—16, T Daniel Coggin and John E Hunter, «Analysts EPS Forecasts Nearer Actual Than Statistical Models», Journal of Business Forecasting (Winter 1982—1983), pp 20—23, Michael S Rozeff, «Predicting Long-Term Earnings Growth Comparisons of Expected Return Models, Sybmartingales and Value Line Analysts», Journal of Forecasting (October— December 1983), pp 425—435, Patricia С O'Brien, «Analysts' Forecasts as Earnings Expectations», Journal of Accounting and Economics (January 1988), pp 53— CM John S Armstrong, «Relative Accuracy of Judgmental and Extrapolative Methods in Forecasting Annual Earnings», Journal of Forecasting (October— December 1983), pp 437—447, John Hassel, Robert Jennings, «Relative Forecast Accuracy and the Timing of Earnings Forecast Announcements», Accounting Review (January 1986), pp 58- Lawrence D Brown, Robert L Hagerman, Paul A Griffin and Mark E Zmijewski, «Security Analyst Superiority Relative to Univariate Time-Series Models in Forecasting Quarterly Earnings», Journal of Accounting and Economics (1987), pp 61— Lawrence D Brown, Gordon D Richardson, and Steven J Schwager, «An Information Interpretation of Financial Analyst Superiority in Forecasting Earnings», Journal of Accounting Research (Spring 1987), pp 49- ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Несмотря на то что имеющиеся факты говорят о том, что предлагаемые ана­ литиками прогнозы прибылей лучше получаемых с помощью статистических моде­ лей, в некоторых работах утверждается, что сами аналитики недифференцируемы по своей способности делать прогнозы прибылей на акцию Из данного вывода, который более подробно будет обсуждаться в следую­ щем параграфе, следует, что согласованный прогноз {consensus forecast) обычно точнее индивидуального прогноза Согласованный прогноз получается путем ус­ реднения индивидуальных прогнозов, касающихся этой компании Следует заме­ тить, что в некоторых недавних работах подмечены преимущества, связанные с комбинированием статистических моделей временных рядов и прогнозов аналити­ ков 10 В других же исследованиях показано, что использование более сложных ста­ тистических моделей, которые учитывают введение дополнительных переменных, влияющих на рост прибылей (например, основных экономических показателей), оказывается конкурентоспособным с оценками финансовых аналитиков " Ошибки аналитиков при прогнозировании прибылей Установив тот факт, что оценки, данные финансовыми аналитиками, превос­ ходят в большинстве случаев результаты применения простых экстраполяционных статистических моделей, будет естественным рассмотреть общие характеристики ошибок, которые допускают аналитики при прогнозировании Рассмотрим две ра­ боты, относящиеся к данному направлению Одна выполнена Элтоном, Грубером и Гултекином {Elton, Gruber и Gultekm), а другая — Коггиным и Хантером {Coggin и Hunter) Элтон, Грубер и Гултекин.

Эти авторы изучали данный вопрос на при­ мере данных за 1976—1978 гг 12 По сравнению с ранее существовавшими много­ численными работами в этой области преимущество их исследования состоит в ис­ пользовании базы данных I/B/E/S Отметим, что ранее полученные выводы ос­ новывались, как правило, на данных небольшого числа аналитиков либо на раз­ работках компании Value Line (для примера см табл 12-1) В процессе исследования Элтон, Грубер и Гултекин обнаружили следующее 1) погрешности в аналитических прогнозах годовой прибыли на акцию {EPS), ко­ торые ежемесячно пересматриваются и корректируются, монотонно убывают, ' R Malcolm Richards, «Analysts' Performance and the Accuracy of Corporate Earnings Forecasts», Journal of Business (July 1976), pp 350—357, O'Bnen,, T Daniel Coggin and John E Hunter, «Analyst Forecasts of EPS and EPS Growth Decomposition of Error, Relative Accuracy and Relation to Return», Working Paper No 89-1, Virginia Retirement System, Richmond, VA (1989) CM Robert Conroy and Robert Harris, «Consensus Forecasts of Corporate Earnings Analysts' Forecasts and Time Series Methods», Management Science (June 1987), pp 725—738, Lawrence D Brown, Robert L Hagerman, Paul A Griffin, Mark E Zmijewski, «An Evaluation of Alternative Proxies for the Market's Assessment of Unexpected Earnings», Journal of Accounting and Economics (1987), pp 159—193, John D Guerard, Jr, «Combining Time-Series Model Forecasts and Analysts' Forecasts for Superior Forecasts of Annual Earnings», Financial Analysts Journal (January—February 1989), pp 69— CM Peter D Chant, «On the Predictability of Corporate Earnings per Share Behavior», Journal of Finance (March 1980), pp 13—21, John E Hunter and T Daniel Coggin, «Analyst Judgement The Efficient Market Hypothesis versus a Psychological Theory of Human Judgement», Organizational Behavior and Human Decision Processes (December 1988), pp 284— Edwin J Elton, Martin J Gruber, Mustafa Gultekrn, «Professional Expectations Accuracy and Diagnosis of Errors», Journal of Financial and Quantitative Analysis (December 1984), pp 351— ЧАСТЬ IV 2) аналитики дают довольно точные прогнозы для общего уровня EPS по эконо­ мике в целом;

3) оценки EPS, полученные для отрасли в целом, лучше оценок EPS для отдельно взятых компаний;

4) аналитики имеют тенденцию переоценивать рост EPS для компаний, которые, как они полагают, будут успешно работать, и недо­ оценивать рост EPS в противном случае;

5) при оценке EPS некоторых компаний финансовые аналитики испытывают большие трудности по сравнению с оценками других компаний (в частности, допускаемые аналитиками существенные ошибки по какой-либо компании в одном году, зачастую повторяются и в следующем);

6) расхождение аналитиков во мнении относительно роста показателя EPS для ана­ лизируемой компании является наибольшим в первом квартале года;

7) расхожде­ ние в оценках аналитиками EPS компании несомненно положительно связано с ве­ личиной погрешности в прогнозируемом росте показателя EPS для этой компании.

Другими словами, чем большая ошибка возникает при оценке роста EPS, тем зна­ чительнее расхождение в прогнозах аналитиков.

Коггин и Хантер. В своей работе Коггин и Хантер рассматривают ошиб­ ки, допускаемые аналитиками в прогнозах показателя EPS на год вперед и на пять лет 13. Они использовали как данные базы I/B/E/S, так и ICARUS (предлагаемые службой Zacks Investment Research). Для годового и пятилетнего прогнозов ими были обнаружены сравнительно небольшие различия в оценках аналитиками прибылей по каждой отдельно взятой компании. Для объяснения данного обстоятельства, а именно незначительного расхождения в индивидуальных прогнозах, авторы ука­ зали, по меньшей мере, четыре причины.

Во-первых, может иметь место значительный обмен информацией между ана­ литиками. Коггин и Хантер отмечают, что их работа с аналитиками Уолл-стрит и региональными аналитиками дает основание полагать, что между последними существует минимальный непосредственный {direct) контакт по вопросам прогно­ зирования EPS. Однако аналитики читают большое число одних и тех же экономи­ ческих отчетов и журналов, содержащих краткосрочные и долгосрочные прогнозы промышленной активности. Такая форма косвенного {indirect) общения вполне мо­ жет стандартизировать предположения, которые делают аналитики, и, таким об­ разом, сокращать различия в их прогнозах прибылей компаний.

Во-вторых, Коггин и Хантер заметили, что аналитики нередко расспрашива­ ют управленческий персонал о перспективах работы компаний. Этот источник яв­ ляется еще одним источником общей информации, доступной аналитикам, кото­ рый также может сокращать наличие особенностей в прогнозах м. Третья причина состоит в том, что большинство аналитиков при прогнозировании используют схо­ жие финансовые модели. Относительное единообразие применяемых методов фи­ нансового анализа может снижать степень различия в характере ошибок. И нако­ нец, они также констатировали, что среди наблюдаемых ими компаний было мно­ го крупных и весьма известных. Возможно, что аналитики склонны быть более еди­ нодушными относительно перспектив именно таких компаний.

Coggin and Hunter, «Analyst Forecasts of EPS and Growth: Decomposition of Error, Relative Accuracy and Relation to Return», цит. выше. Дополнительные доказательства отсутствия больших различий в аналитических прогнозах прибылей можно также найти в работе: Patricia С. O'Brien, «Forecast Accuracy of Individual Analysts in Nine Industries», Journal of Accounting Research (1990), pp. 286—304.

Техника финансового анализа приведена в Приложениях Б и В. Факторы, которые учитывают аналитики при оценке компаний, обсуждаются в гл. 14.

ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Аналитическая группа All-America Research Team. В своем недавно опуб­ ликованном исследовании Стикел дает оценку качества прогнозов аналитической группы All-America Research Team,5. Группа All-America Research Team включает луч­ ших аналитиков, ежегодно отбираемых журналом Institutional Investor на основании опроса управляющих инвестициями. К критериям отбора относятся своевременность и точность прогнозов, доступность и ясность исследовательских отчетов. В своей ра­ боте Стикел утверждает, что аналитики All-America Research Team дают более точ­ ные и частые прогнозы прибылей, чем другие аналитики-продавцы. Стикел также обнаружил, что прогнозы этих аналитиков оказывают большее влияние на цены акций, чем прогнозы других аналитиков. Это приводит нас к необходимости более подробного обсуждения связи между прогнозируемыми прибылями и доходностя ми акций.

ПРОГНОЗЫ EPS И ДОХОДНОСТЬ АКЦИЙ Основная причина, по которой аналитики вынуждены заниматься фундамен­ тальным анализом и прогнозированием прибыли на акцию, состоит в том, что существует причинно-следственная связь между прогнозами прибыли и доходнос­ тью акций. Действительно, основополагающий принцип финансовой теории состоит в том, что ожидаемые прибыли компаний связаны с доходностью, получаемой держателями акций. Так оно и есть на самом деле.

В одной из ранних работ, посвященных этой связи, Найдерхоффер и Риган под­ твердили, что рыночные цены сильно зависят от изменения прибылей, причем как от реального изменения, так и от отклонения от полученных аналитиками оценок 16.

Для уточнения характера этой связи в более поздних исследованиях рассматрива­ лись обширные выборки прогнозов п. В результате было установлено, что текущие ожидания прибылей (представленные в виде согласованного прогноза по данным различных аналитиков) непосредственно влияют на текущую рыночную стоимость акций. Кроме того, они также показали, что пересмотренные и скорректированные {revisions) согласованные (т.е. усредненные) прогнозы прибылей на следующий год помогают точнее предсказывать будущую доходность акций.

Эти исследования содержат пять основных выводов. Во-первых, как уже было сказано, любая информация, имеющаяся в текущих согласованных прогнозах, в значительной степени отражается в текущих рыночных ценах. Следовательно, по­ литика скупки акций, основанная на согласованной оценке, говорящей о большом росте (concensus growth), обычно бесперспективна. Во-вторых, повышенные доход­ ности могут получить те, кто в состоянии предвидеть, по акциям каких компа­ ний аналитики недооценили прибыли, а еще более повышенные доходности могут получить те, кто предскажет, для каких акций получится наибольший положи­ тельный остаток после пересмотра и корректировок прогнозов их прибылей. Под Scott E. Stickel, «Reputation and Performance among Security Analysts», Journal of Finance (December 1992), pp. 1811-1836.

Victor Neiderhoffer and Patrick J. Regan, «Earnings Changes, Analysts' Forecasts and Stock Prices», Financial Analysts Journal (May—June 1972), pp. 65—71.

См., например, Edwin J. Elton, Martin J. Gruber, and Mustafa Gultekin, «Expectations and Share Prices», Management Science (September 1981), pp. 975-987;

Eugene H. Hawkins, Stanley H. Chamberlain, and Wayne E. Daniel, «Earnings Expectations and Security Prices», Financial Analysts Journal (Septem­ ber—October 1984), pp. 24—38;

Eugene A. Imhoff and Gerald J. Lobo, «Information Content of Analysts' Composite Forecast Revisions», Journal of Accounting Research (Autumn 1984), pp. 541—554.

ЧАСТЬ IV термином повышенные, или аномальные, доходности (excess returns, abnormal returns), здесь понимаются доходности, превышающие уровень, который опреде­ ляется по САРМ, о чем уже говорилось в гл В-третьих, Коггин и Хантер обнаружили, что положительные усредненные ошибки (погрешности) связаны с более высокой доходностью в прогнозируемом периоде, а отрицательные возникают вследствие более низких доходностей 18 По­ ложительная усредненная ошибка относится к случаю, когда эта оценка меньше фактических прибылей, а отрицательная вызвана тем, что усредненная оценка боль­ ше фактических прибылей Эти ошибки обычно называют положительными или отрицательными «сюрпризами» прибылей (earnings surprises), поскольку они отлича­ ются от прогнозов аналитиков и, следовательно, являются «сюрпризами» В частно­ сти, Коггин и Хантер обнаружили, что к концу бюджетного года рынок сам начи­ нает вносить коррективы в доходности акций в зависимости от того, превосходят реальные прибыли ожидаемые или нет Этот факт дополняет предыдущие исследо­ вания, в которых ожидаемые прибыли вычислялись с помощью статистических моделей 19, и подтверждает результаты Брауна, Фостера и Норина В-четвертых, Коггин и Хантер также установили, что дисперсия оценок ана­ литиками роста прибыли на пять лет отрицательно коррелирована с годовыми до ходностями за этот период На основании данного вывода оказывается нецелесооб­ разным использование дисперсии оценки роста прибыли на пять лет в качестве меры систематического (связанного с рынком) риска инвестирования, на чем настаива­ ли Мэлкайл 2| и др Как известно, финансовая теория утверждает, что мера систе­ матического риска должна быть связана с доходностью положительно, а не отри­ цательно В-пятых, исследования показали, что пересмотр и корректировка усреднен­ ных оценок прибылей обладают инерцией, т е увеличение прибыли в усреднен­ ном (согласованном) прогнозе в одном месяце, как правило, сопровождается ее ростом и в следующем месяце Согласно наблюдениям, повышенные доходности по таким акциям имеют место в течение периода от 2 до 12 месяцев Существует мнение, что данное обстоятельство не согласуется с существованием эффектив­ ного рынка 22 Фондовый рынок не реагирует мгновенно на изменения в усреднен­ ных (согласованных) прогнозах, и та стратегия, которая учитывает этот факт, по­ зволяет получать повышенные доходности К этой теме мы еще вернемся в дан­ ной главе Подводя итог, приведем, на наш взгляд, справедливые слова известного ан­ глийского экономиста Джона Мейнарда Кейнса, сравнившего профессиональное Coggin and Hunter, «Analyst Forecast of EPS and EPS Growth Decomposition of Error, Relative Accuracy and Relation to Return > цит выше См также Donna R Philbnck and William E Ricks, «Using Value Line and IBES Analyst Forecasts in Accounting Research», Journal of Accounting Research (Autumn 1991) pp 397- CM, например, Ray Ball and Philip Brown, «An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers», Journal of Accounting Research (Autumn 1968), pp 159—178, George Foster, Chris Olsen and Terry Shelvin, «Earnings Releases, Anomalies and the Behavior of Security Returns», Accounting Review (October 1984), pp 574- Philip Brown, George Foster, and E Noreen, Security Analyst Multi-Year Forecasts and the Capital Market (Sarasota, FL American Accounting Association, 1985) Burton G Malkiel, «Risk and Return A New Look», Working Paper No 700, National Bureau of Economic Research, Cambridge, MA (1981) CM, например, Dan Givoly and Josef Lakonishok, «Financial Analysts' Forecasts of Earnings Their Value to Investors», Journal of Banking and Finance (September 1980), pp 221— ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ инвестирование с участием в игре, суть которой заключается в том, что каждый из ста играющих должен по фотографиям угадать, какие шесть игроков будут на­ званы другими участниками игры самыми красивыми. Дословно, «... каждый уча­ стник игры должен выбрать не тех, кто ему наиболее симпатичен, а тех, кого, по его мнению, выберут другие игроки, таким образом, все играющие смотрят на игру с одной и той же точки зрения и решают одну и ту же задачу»23.

ПРОГНОЗ ДОХОДНОСТЕЙ Как уже говорилось, основная задача инвестиционного анализа состоит в про­ гнозе доходностей акций. В большинстве случаев финансовые аналитики непосред­ ственно прогнозируют доходности акций компании. Однако в ряде случаев анали­ тики сначала оценивают промежуточные характеристики (например, прибыль, ди­ виденды и интенсивность их роста), входящие в базовую модель (такую, как мо­ дель дисконтирования дивидендов;

см. гл. 15), на основе которой, в свою очередь, и определяются доходности. В любом случае аналитику принадлежит главная роль при определении ожидаемых доходностей. Эти прогнозы обычно имеют вид реко­ мендаций типа «купить», «продать» и «держать». При формировании инвестицион­ ного портфеля клиентов менеджер портфеля использует эти рекомендации в соче­ тании с другими количественными и неколичественными оценками деятельности компании.

Процесс оценки акций Проводя обзор деятельности 1000 членов Федерации финансовых аналитиков (Financial Analysts Federation), Чаг и Мэдор пытались ответить на вопрос, как фи­ нансовые аналитики оценивают обыкновенные акции 24. Они обнаружили, что ана­ литики отдают предпочтение долгосрочному прогнозированию, нежели краткосроч­ ному. Основными показателями долгосрочного прогнозирования являются ожидае­ мые изменения прибыли на акцию (EPS), ожидаемые доходности акций (return on equity (ROE)) и перспективы промышленного развития. При краткосрочной оценке используются перспективы промышленного развития, ожидаемые изменения EPS и экономические условия. К другим важным факторам, упоминаемым аналитика­ ми, относятся качество управления, влияние рынка и «стратегическая достоверность» (способность достигать намеченных целей). Согласно их обзору, ожидаемый рост прибылей и ROE являются самыми важными характеристиками для процесса оценки.

Главными источниками информации для аналитиков являются доклады управляю­ щих, годовые отчеты и отчеты по форме 10-А".

Качество прогнозирования доходностей Аналитическая группа Zacks Investment Research ежеквартально отслеживает реализованную доходность акций, рекомендуемых аналитиками 16 крупнейших брокерских фирм, и сообщает результаты в Wall Street Journal. В табл. 12-3 представ John M. Keynes, The General Theory of Employment, Interest and Money (New York: Harcourt, Brace & Company, 1936), p. 156.

Lai C. Chugh and Joseph W. Meador, «The Stock Valuation Process: The Analysts' View», Financial Analysts Journal (November—December 1984), pp. 41—48. Эта работа дополнила и расширила более раннюю работу: Ralph A. Bing, «Survey of Practitioners' Stock Evaluation Methods», Financial Analysts Journal (May—June 1971), pp. 55—60.

ЧАСТЬ IV Таблица 1 2 - * РЕАЛИЗОВАННЫЕ ДОХОДНОСТИ НАИЛУЧШИХ АКЦИЙ, РЕКОМЕНДОВАН­ НЫХ БРОКЕРСКИМИ ФИРМАМИ ЗА ГОДОВОЙ И ПЯТИЛЕТНИЙ ПЕРИОДЫ, ОКАНЧИВАЮЩИЕСЯ 31 ДЕКАБРЯ 1993 г.

Последний квартал (в %) Пять лет (в %) Фирма Год (в %) Paine-Webber 39,1 177, 7, Raymond James 11,3 34,2 413, — Kemper 34, 4, Kidder Peabody 4,2 31,2 137, Smith Barney 28,4 150, 6, Merrill Lynch 25,7 149, 3, — Salomon Brothers 4,7 21, — Morgan Stanley 5,0 17, Prudential 14,7 141, 6, — CS First Boston 12, -0, Goldman Sachs 7,3 123, 11, A.G. Edwards 3,4 10,4 143, — Bear Stearns 4,8 10, Lehman Brothers 3,2 122, 9, Dean Witter 153, 1,2 9, — Edward D. Jones 6,0 4, 2, S&P 500 INDEX 97, 10, Источник: The Wall Street Journal, Feb. 1, 1994 и Zacks Investment Research, Inc.

лен ряд таких данных на 31 декабря 1993 г. Для годового периода дан список ак­ ций, рекомендованных 12 из 16 брокерских домов, доходность которых превыси­ ла доходность индекса S&P 500. Для пятилетнего периода (заканчивающегося декабря 1993 г.) все 10 компаний, представивших сведения о результатах, пре­ взошли S&P 500. Данные приводятся с учетом ежемесячного пересмотра и кор­ ректировки перечня акций и не учитывают операционные издержки.

В ряде других работ затрагивался вопрос значимости аналитических прогнозов доходностей акций. Основная часть этих исследований посвящена прогнозам ана­ литиков-продавцов. Несмотря на имеющиеся разногласия 25, общее мнение тако­ во, что рекомендации аналитиков-продавцов и аналитиков-покупателей представ­ ляют собой экономически ценную информацию. В частности, недавние исследова­ ния американских, канадских и английских аналитиков показали, что повышен См., например, R. E. Diefenbach, «How Good Is Institutional Brokerage Research», Financial Analysts Journal (January—February 1972), pp. 54—60;

Clinton M. Bidwell III, «How Good Is Institutional Brokerage Research?», Journal of Portfolio Management (Winter 1977), pp. 26—31;

Lawrence Shepard, «How Good Is Investment Advice for Individuals», Journal of Portfolio Management (Winter 1977), pp. 32—36.

ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ ные доходности получают те инвесторы, которые следуют рекомендациям анали­ тиков, работающих в брокерских фирмах Выражаясь современным языком, исследования показали, что рыночные ре­ комендации аналитиков имеют положительный коэффициент информативности Коэффициент информативности {information coefficient (/Q) — это величина, опре­ деляемая как корреляция между прогнозируемыми и реальными доходностями ак­ ций (Этот коэффициент называют также информационным коэффициентом. — Прим туч ред) Равенство 1С единице указывает на линейный характер связи между спрог­ нозированными и реальными доходностями, а его равенство нулю говорит об от­ сутствии прямой пропорциональности между ними * Как явствует из ряда исследо­ ваний, аналитики «стоят того, что им платят» тогда и только тогда, когда можно показать, что они в состоянии прогнозировать прибыли и доходности Имеющиеся к настоящему моменту свидетельства говорят в пользу следующих предположений.

1) их прогнозы прибылей могут превзойти оценки, получаемые на основе простых статистических моделей, 2) они могут представить экономически ценную инфор­ мацию для прогнозирования прибылей ОЦЕНКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АНАЛИТИКОВ Установив тот факт, что аналитики действительно являются ценным звеном инвестиционного процесса, кажется логичным обсудить, как они сами оценивают свою деятельность. В обзоре, основанном на опросе деятельности аналитиков-про­ давцов и аналитиков-покупателей, Коггин утверждает, что, как правило, аналити­ ков оценивают по их способности предвидеть прибыли и доходности и сообщать информацию и свои соображения по этому поводу В некоторых инвестиционных организациях установлены количественные рей­ тинговые системы оценки деятельности их аналитиков 27 Вопросам оценки деятель­ ности финансовых аналитиков также было посвящено несколько статей 2S. В центре внимания подавляющего большинства статей находится вопрос о способности ана­ литиков предсказывать доходности, в то время как «относительно менее важным» Peter L Davies and Michael Canes, «Stock Prices and the Publication of Second-Hand Information», Journal of Business (January 1978), pp 43-56, Kenneth Stanley, Wilbur G Lewellen, and Gary G Schlarbaum, «Further Evidence on the Value of Professional Investment Research», Journal of Financial Reseaich (Spring 1981), pp 1-9, James H Bjemng, Josef Lakomshok, and Theo Vermaelen, «Stock Prices Financial Analysts Recommendations», Journal of Finance (March 1983), pp 187—204, Erlov E Dimson and Paul Marsh, «An Analysis of Brokers' and Analysts' Unpublished Forecasts of UK Stock Returns», Journal of Finance (December 1984), pp 1257—1292, Edwin J Elton, Martin J Gruber и Seth Grossman, «Discrete Expectational Data and Portfolio Performance», Journal of Finance (Juli 1986), pp 699- Нулевая корреляция говорит, конечно, не только об отсутствии «прямой пропорциональнос­ ти» между прогнозируемой и реальной доходностями В соответствии с общепринятой интерпре­ тацией понятия коэффициента корреляции, его нулевое значение говорит об отсутствии статис­ тически значимой зависимости между ними Таким образом, малое значение коэффициента ин­ формативности означает просто несостоятельность прогнозов и невозможность их практического использования (Прим науч ред) Согласно опросу Когтина, так поступали в 71% компаний й См William S Gray, «Measuring the Analyst's Performance», Financial Analysts Journal (March— Apnl 1966), pp 56—63, Amir Barneaand Dennis E Logue, «Evaluating the Forecasts of a Security Analyst», Financial Management (Summer 1973), pp 38—45, Fred Mastrapasqua, Steven Bolten, «A Note on Financial Analyst Evaluation», Journal of Finance (June 1973), pp 707—712, Benjamin С Korschot, «Quantitative Evaluation of Investment Research Analysts», Financial Analysts Journal (July—August 1978), pp 41- ЧАСТЬ IV вопросам, таким, как умение выдавать ценную инвестиционную информацию, практически не уделяется внимания. Рейтинговые системы, оценивающие деятель­ ность аналитиков, включают следующие общие элементы: точность прогнозов до­ ходности акций, точность оцененной информации (например, прибыли, дивиден­ дов и интенсивности их роста) и умение передавать информацию менеджерам портфелей 29. Таким образом, по всей видимости, умение аналитика предвидеть доходности акций является одним из ключевых (если не единственным) момен­ тов при описании его деятельности.

Здесь уместно упомянуть еще три работы. Коггин и Хантер пытались ответить на фундаментальный вопрос: «Существуют ли индивидуальные различия в умении аналитиков прогнозировать доходности акций?»30. Они проанализировали значение коэффициента информативности как для аналитиков региональных трастовых ком­ паний, так и для группы аналитиков-продавцов со всей страны. Было обнаружено, что очевидные различия в значениях 1С связаны с ошибками в самих исходных дан­ ных. Следовательно, по их наблюдениям нет никаких существенных различий в умении каждого отдельно взятого аналитика предвидеть доходности. Даймсон и Марч повторили анализ Коггина и Хантера на примере данных по английским аналити­ кам и пришли к такому же результату31. Элтон, Грубер и Гроссман также не нашли подтверждений тому, что рекомендации какой-либо брокерской компании США превосходят рекомендации другой компании в течение всего исследованного пери­ ода времени 32.

Как только что было отмечено, исследования указывают на минимальные различия в умении аналитиков предсказывать величины прибыли. Существуют так­ же свидетельства, говорящие о том, что нет особых различий в способности анали­ тиков прогнозировать доходности. Из этого можно было бы сделать вывод о том, что оплата услуг аналитиков по рейтинговым шкалам в зависимости от их умения прогнозировать прибыли и доходности равносильна проведению лотереи.

Важно также отметить, что существующие факты не говорят о том, что ана­ литики не могут прогнозировать доходности. Действительно, мы уже приводили свидетельства в пользу того, что они могут это сделать. Среднее значение показате­ ля /С для аналитиков не равно 0, а близко к 0,10, что является само по себе доста­ точно большой величиной, чтобы можно было говорить об умении прогнозировать.

Основная мысль, которую мы хотим подчеркнуть здесь, состоит в том, что имею­ щиеся в настоящий момент данные говорят о том, что фактически нет существен­ ного различия между аналитиками в умении предвидеть прибыли.

Может показаться странным, что, с одной стороны, аналитики в целом дей­ ствительно обладают важной информацией по инвестициям (среднее значение 1С равно примерно 0,10), а с другой стороны, нет видимой разницы в умении каж­ дого отдельного аналитика прогнозировать прибыли и доходности. Однако имею­ щиеся исследования наводят на мысль о том, что в целом аналитики действитель­ но дают полезную информацию об ожидаемых прибылях и доходности и что они недостаточно различимы в данном смысле.

Это было установлено Коггиным в ходе опроса.

Т. Daniel Coggin, John E. Hunter, «Problems in Measuring the Quality of Investment Information:

The Perils of the Information Coefficient», Financial Analysts Journal (May—June 1983), pp. 23—33.

Dimson and Marsh, «An Analysis of Brokers' and Analysts' Unpublished Forecasts of UK Stock Returns», цит. выше.

Elton, Cruber and Grossman, «Discrete Expectational Data and Portfolio Performance», цит. выше.

ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ Пытаясь разрешить эту дилемму, одна региональная трастовая компания стала использовать для аналитиков рейтинговую шкалу, согласно которой они оцени­ ваются в совокупности по доходу, полученному от их прогнозов. В этой фирме ана­ литики оценивают прибыли, дивиденды и интенсивность их роста для трехфазной модели дисконтирования дивидендов (описанной в гл. 15), на основе которой за­ тем вычисляются ожидаемые доходности для отобранного списка акций. Коэффи­ циент 1С вычисляется для списка акций, составленного группой аналитиков. Если получаемое значение 1С положительно и существенно отличается от нуля, то ана­ литики (как единая группа) получают по данной позиции положительный рейтинг.

Затем сами аналитики производят взаимную классификацию по другим показате­ лям: умению представлять инвестиционную информацию и анализ в устной и пись­ менной формах.

Приведенные рассуждения показывают, что вклад аналитиков в процесс при­ нятия инвестиционных решений является важным. Собирая вместе институциональ­ ные группы и индивидуальных инвесторов по всей стране, мы получим то, что называется рынком капиталов. Важнейшим участником этого рынка является ана­ литик.

АНАЛИТИКИ И РЫНОК КАПИТАЛОВ В начале этой главы мы отметили, что аналитики являются важным источни­ ком информации для инвесторов. В данном разделе мы продолжим более детальное обсуждение этой темы и прольем свет на то, как аналитики справляются со столь важной функцией на рынке капиталов.

Аналитики как источник информации Как заметил О'Брайен, исследователи (и практики) в области бухгалтерского учета и финансового анализа все больше полагаются на прогнозы аналитикоч как на предсказателей «ненаблюдаемых ожиданий рынка» в отношении будущих при­ былей 33. Этому благоприятствуют следующие обстоятельства: наличие статистических данных, подтверждающих, что финансовые аналитики, в целом, лучше прогнози­ руют прибыли, чем это можно сделать с помощью одномерных моделей временных рядов, и растущая доступность их прогнозов (из источников типа I/B/E/S и Zacks Investment Research, упомянутых выше). Сейчас уже хорошо известно, что инфор­ мационное содержание аналитических прогнозов прибылей и доходностей суще­ ственно для теории и практики финансового учета и анализа.

Аналитические прогнозы прибылей и доходностей не имеют значения для полностью эффективного рынка капиталов. В этом случае каждый участник рынка (как аналитики, так и инвесторы) всегда имел бы абсолютно одинаковую инфор­ мацию и, следовательно, ни у кого не было бы «информационного преимущества» над другими. Однако существует множество доказательств того, что фондовый ры­ нок не является полностью эффективным. Несмотря на то что большинство фак­ тов подтверждают «недифференцированность» аналитиков в умении предвидеть прибыли и доходности, их прогнозы могут использоваться инвесторами фондо­ вого рынка.

O'Brien, «Analysts' Forecasts as Earnings Expectations», цит. выше.

ЧАСТЬ IV В этой главе уже шла речь о том, что умение предвидеть изменения согласо­ ванных аналитических прогнозов прибылей позволяет получать повышенные до­ ходности на фондовом рынке. В некоторых работах рассматривается вопрос о вре­ мени и скорости, с которыми аналитические прогнозы распространяются среди инвесторов фондового рынка 34 Эта важная область исследований, по всей види­ мости, позволит выяснить, каким образом подобная информация может привес­ ти к получению повышенных доходностей Помимо этого в литературе приводят­ ся данные, подтверждающие предположение о том, что рекомендации аналити­ ков-продавцов (и покупателей) могут быть использованы на фондовом рынке для получения повышенной доходности В ряде других работ было показано, что про­ гнозирование реальных доходностей акций на основе модели дисконтирования потока дивидендов, обсуждаемой в гл. 15, является экономически целесообраз­ ным количественным методом 35.

Количественные методы Недавно проведенные исследования показали, что большинство компаний, осуществляющих управление инвестициями, не используют количественные мето­ ды при оценке обыкновенных акций Их применение в управлении инвестициями связано с интенсивным использованием компьютерных моделей, статистического анализа и программ обработки данных {data screening utilities)*. Применение количе­ ственных методов дает возможность аналитикам увереннее и более систематичес­ ким образом обрабатывать большие объемы информации и данных, чем без этих методов, число финансовых управляющих, применяющих количественные методы, постоянно растет Однако даже спустя 30 лет после «революции количественных ме­ тодов» второй половины 60-х годов, большинство финансовых управляющих по прежнему ориентируются на традиционные (т е неколичественные) методы управ­ ления инвестициями В случае акций это, как правило, означает, что финансовые аналитики осуществляют фундаментальный анализ ценных бумаг и дают менедже­ рам портфелей рекомендации, какие акции покупать и какие продавать. В такой ситуации на принятие окончательного решения по инвестированию оказывает вли­ яние субъективный компонент Одно несомненно, что данный подход был и будет оставаться успешным для ряда компаний по управлению инвестициями.

В обзоре, опубликованном 10 ноября 1986 г в выпуске Pensions & Investment Age, говорится, что только 8% респондентов используют количественные методы для управления акциями, а в обзоре, сделанном в марте 1987 г. компанией Arthur D Little, fnc, сообщается, что только 30% респондентов активно применяют ко­ личественные методы при решении различных проблем управления финансами Этот сравнительно небольшой контингент управляющих использует весь спектр См гл 4, а также Приложения А 1 и А 2 в кн Brown, Foster, and Noreen, Security Analyst Multi Year Forecasts and the Capital Market, а также O'Brien, «Analysts' Forecasts as Earnings Expectations» цит выше См, например, Eric H Sorensen and David A Williamson, «Some Evidence of the Value of Dividend Discount Models», Financial Analysts Journal (November—December 1985), pp 60—69, а также гл этой книги Приведенную автором формулу нельзя понимать буквально, так как для этого нет никаких оснований, поскольку данное выражение, наоборот, утверждает, что будущая прибыль полно­ стью определяется прибылями за предшествующие периоды Строго говоря, в выражения всех трех моделей необходимо ввести остаточные (residual) случайные компоненты (Прим науч ред) ГЛАВА 12 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПРИБЫЛЕЙ количественных методов: от простой предварительной обработки первичных данных для статистических моделей до методов, основанных на применении искусствен­ ного интеллекта, экспертных систем при выборе ценных бумаг и осуществления сделок с ними.

В заключение еще раз отметим, что аналитики дают ценную информацию и тем самым служат интересам большинства активных инвесторов фондового рын­ ка. Надо сказать, что существует также и другая тактика поведения на фондовом рынке, так называемое пассивное инвестирование, которое основано на стратегии индексирования (см. гл. 14). Пассивные стратегии управления опираются на гипо­ тезу эффективного рынка, в котором ценные бумаги получают справедливую оцен­ ку (и, таким образом, не могут быть недооценены или переоценены. — Прим. науч.

ред.). Эти стратегии не используют оценки аналитиков для попыток «победить рынок» (to beat the market). Однако в настоящее время подавляющее большинство денежных средств фондового рынка управляется активно, и до тех пор пока ак­ тивное инвестирование на фондовом рынке остается популярным, аналитики бу­ дут важной составляющей инвестиционного процесса.

РЕЗЮМЕ Аналитики играют заметную роль в процессе инвестирования капитала. Ос­ новной вывод на сегодняшний день состоит в том, что прогнозы аналитиков пре­ восходят результаты применения простых экстраполяционных моделей. Рыночные цены акций значительно зависят от аналитических прогнозов прибылей, причем не столько от текущих прогнозов, сколько от отклонений в текущих прогнозах.

Общий вывод относительно роли аналитиков в процессе оценки акций зак­ лючается в наличии полезной информации в их прогнозах доходностей акций. От­ носительно оценки деятельности самих аналитиков, коль скоро они дают полезную информацию, можно сказать, что не существует значительных различий в умении каждого отдельно взятого аналитика прогнозировать прибыли компаний и доход­ ности акций. Возможным исключением из этого вывода можно считать умение про­ гнозировать прибыли, присущее аналитической группе Institutional Investor All-America Team. И наконец, аналитики играют важную роль в обработке информации на рынке капиталов и являются ключевым звеном в процессе активной инвестици­ онной деятельности.

КЛЮЧЕВЫЕ ТЕРМИНЫ финансовые аналитики аналитики-покупатели аналитики-продавцы статистические экстраполяционные модели простая модель линейного тренда простая экспоненциальная модель простая авторегрессионная модель согласованный прогноз повышенная, или аномальная, доходность «сюрпризы» прибыли коэффициент информативности (IQ ЧАСТЬ IV ВОПРОСЫ 1. Г-н Роджерс работает аналитиком в компании по управлению финансами, а г-жа Ленокс является аналитиком в брокерской компании West Coats. Кто из них аналитик-покупатель, а кто аналитик-продавец?

2. Поясните, где можно получить информацию о прогнозируемых прибылях компаний.

3. Каким прогнозам прибылей и почему следует отдавать предпочтение: сде­ ланным аналитиками или полученным на основе статистических экстраполяцион ных моделей?

4. Поясните связь между аналитическими прогнозами прибылей и доходнос­ тью акций.

а. Что такое коэффициент информативности?

б. Содержится ли полезная информация в прогнозах аналитиков прибылей и доходностей?

в. Согласно современным исследованиям, существуют ли различия в ин­ дивидуальных способностях аналитиков прогнозировать прибыли и до­ ходности?

г. Поясните, как это отражается на оценке деятельности самих аналитиков.

5. а. Почему можно практически не дифференцировать аналитиков по их уме­ нию предвидеть прибыли компаний?

б. Что вы знаете об аналитической группе All-America Research Team?

6. Поясните связь между положительными и отрицательными «сюрпризами» в прибылях компаний и доходностью акций.

7. Поясните факторы, которые учитывают аналитики при оценке обыкновен­ ных акций.

8. Поясните связь между инвестиционным управлением, использующим и не использующим количественные методы.

9. Объясните, почему при активном управлении инвестициями важна роль финансового аналитика.

ГЛАВА ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ ЦЕЛИ ОБУЧЕНИЯ После прочтения этой главы вы сможете:

• объяснить, что такое ценовая эффективность рынка;

• рассказать, что понимают под операционной эффективностью рынка;

• описать, как рассчитывается повышенная доходность в критериях проверки ценовой эффективности рынка;

• охарактеризовать статистические данные, подтверждающие ценовую эффективность;

• объяснить роль ценовой эффективности в стратегии выбора обыкновенных акций;

• определить различные составляющие операционных издержек;

• объяснить, что такое издержки исполнения и альтернативные (вмененные) издержки и как они могут быть измерены;

• оценить, как соотносятся между собой операционные и альтернативные издержки.

В этой и последующих двух главах мы изучим различные стратегии, которых придерживаются менеджеры, управляющие портфелями обыкновенных акций.

В основном эти стратегии могут быть отнесены к одному из двух типов — активным и пассивным. Выбор стратегии зависит от двух факторов: 1) степени риска, допус­ каемого клиентом;

2) оценки клиентом эффективности рынка. Клиент, считающий рынок эффективным, отдает предпочтение пассивной стратегии;

если же он счи­ тает, что рынок неэффективен, то склоняется в пользу активной стратегии.

В силу важности операционных издержек как при выборе стратегии, так и при ее реализации мы подробно обсудим эти издержки и способы их определения.

Активные и пассивные стратегии описываются в следующих двух главах.

В этой главе мы изложим основные результаты и выводы, касающиеся эффек­ тивности фондового рынка. Полученные выводы довольно впечатляющие. Фондо ЧАСТЬ IV вый рынок в достаточной степени эффективен, так что большинство мелких спе­ кулянтов акциями {stock pickers) не могут «обыграть» рынок, хотя многие и пытаются это сделать. Однако без таких постоянных попыток фондовый рынок не был бы эффективен. Это ставит серьезные проблемы как перед клиентами при выборе инвестиционных менеджеров, так и перед финансовыми учрежде­ ниями, управляющими их средствами. Следует ли клиентам придерживаться активной стратегии, ставя на то, что они наймут «финансовых гуру», которые смогут заработать им в этом году «кучу денег»? Стоит ли такая стратегия того риска, что нанятый менеджер «недооценит» рынок? Или клиентам следовало бы требовать от своих менеджеров выбора пассивной стратегии, например, одной из наиболее популярных ее форм — индексации? При пассивной стратегии кли­ ент зарабатывает столько, сколько «позволяет» ему рынок.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЫНКА Термин «эффективность рынка капиталов» использовался нами в разных кон­ текстах для описания характеристик его функционирования. Имеется, однако, раз­ личие между операционно-эффективным (или внутренне эффективным {internally efficient)) и эффективным в ценовом смысле (или внешне эффективным {externally efficient)) рынками1.

На операционно-эффективном рынке {operationally efficient market) инвесторы могут получить операционные услуги, отражающие реальные издержки, связан­ ные с оказанием таких услуг. Например, на фондовых рынках после отмены в мае 1975 г. фиксированных минимальных комиссионных их размер приблизился к кон­ курентному уровню, диктуемому «реальной» стоимостью предоставления брокер­ ских услуг. Что касается дилерского спреда, то постепенное становление общена­ циональной рыночной системы приводит к его уменьшению.

Понятие ценовой эффективности {pricing efficiency) относится к такому рынку, на котором в любой момент времени цены полностью отражают всю доступную информацию, связанную с определением стоимости ценных бумаг. Если рынок является эффективным в ценовом смысле, то стратегии, «превосходящие» обоб­ щенный индекс фондового рынка {broad-based stock market index), не смогут по­ стоянно давать доходность больше среднерыночной после внесения в них попра­ вок на: 1) риск;

2) операционные издержки.

ЦЕНОВАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ЕЕ ВЛИЯНИЕ НА УПРАВЛЕНИЕ ПОРТФЕЛЕМ Ценовая эффективность фондового рынка подвергалась многочисленным ис­ следованиям. Так как целью данной главы не является всеобъемлющее изложение результатов этих исследований, мы остановимся лишь на основных выводах и на возможности их применения в инвестиционных стратегиях2.

Richard R. West, «Two Kinds of Market Efficiency», Financial Analysts Journal (November/December 1975), pp. 30-34.

Для более детального знакомства с этими исследованиями отсылаем читателя к гл. 3 и 5 кн.:

Diana R. Harrington, Frank J. Fabozzi. and H. Russel Fogler, The New Stock Market (Chicago: Probus Publishing, 1990).

Г А А ЛВ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Определение ценовой эффективности В своей содержательной обзорной статье по ценовой эффективности Юджин Фама отмечает, что для формулировки критерия, определяющего, является ли рынок эффективным в ценовом смысле, необходимо ввести два следующих определения:

во-первых, что означает для цен выражение «полностью отражают информацию», во-вторых, что такое «пул информации», который, как предполагается, «полнос­ тью отражен» в ценах3.

Фама, так же как и другие авторы, определяет понятие «полностью отража­ ют» в терминах ожидаемой доходности для владельца акций. Ожидаемая доходность акций за некоторый период времени равна ожидаемым дивидендам плюс ожидае­ мое изменение стоимости, все это деленное на начальную стоимость акции. Про­ цесс формирования цены, определяемый Фамой и другими авторами, предполага­ ет, что ожидаемая доходность является случайной величиной, в которой и отража­ ется соответствующий «пул информации»4.

При определении соответствующего «пула информации», который должны отражать цены, Фама выделяет три вида ценовой эффективности фондового рын­ ка: 1) слабая форма;

2) полусильная форма;

3) сильная форма. Различие между этими видами эффективности заключается в количестве той информации, которая, как предполагается, неявно войдет в рыночную стоимость ценной бумаги (табл. 13-1).

Слабая эффективность (weak efficiency) означает, что стоимость ценной бумаги от­ ражает ее прошлые цены и статистические данные по сделкам для этого типа цен­ ных бумаг. Полусильная эффективность (semistrong efficiency) означает, что стоимость ценной бумаги полностью отражает всю публичную информацию (которая, разу­ меется, включает в себя прошлые цены ценной бумаги и статистические данные для нее по сделкам, но не ограничивается только этим). Наконец, сильная эффек­ тивность (strong efficiency) существует только для такого рынка, на котором стоимость ценной бумаги отражает всю информацию, независимо от того, является ли она общедоступной или нет.

Формулирование эмпирических критериев Критерии проверки ценовой эффективности основаны на оценке возможнос­ ти получения «повышенной» доходности. Как уже пояснялось в предыдущей главе, повышенная доходность (abnormal return, или excess return) определяется как разность между фактической доходностью и ожидаемой доходностью для некоторой инвес­ тиционной стратегии. В качестве ожидаемой доходности в эмпирических критериях используется доходность, полученная с помощью некоторой оценочной модели, такой, например, как САРМ, или на основе однофакторной модели рынка, кото­ рые обсуждались в гл. 5 и 6. Поэтому ожидаемая доходность включает в себя риск, связанный с инвестированием. Точнее говоря, она учитывает систематический риск, представляемый величиной коэффициента «бета». При расчете фактической доход­ ности учитываются операционные издержки, включающие комиссионные или другие виды оплаты сделки. Остальные виды операционных издержек, обсуждаемые ниже в данной главе, как правило, при этом не учитываются.

Eugene F. Farm, «Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work». Journal of Finance (May 1970), pp. 383-417.

В предположении, что инвесторы не вкладывают в акции до тех пор, пока ожидаемая доход­ ность не станет больше нуля, процесс ценообразования называется субмартингалъным (submar tingale).

ЧАСТЬ IV ЯК Таблица 13- ФОРМЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЫНКА Форма Информация, отраженная в цене Слабая Статистические данные о ценах и объемах сделок Полусильная Статистические данные плюс публичная информация Сильная Статистические данные, публичная информация, конфиденциаль­ ная информация Подводя итог сказанному выше, заключаем, что повышенная доходность вы­ числяется следующим образом:

Повышенная доходность = Фактическая доходность (за вычетом операционных издержек) — Ожидаемая доходность (по некоторой оценочной или имитационной модели доходности).

Если удастся показать, что некоторая стратегия постоянно «превосходит» ры­ нок, то можно будет сделать вывод, что рынок не является эффективным в ценовом смысле. Следовательно, чтобы показать ценовую неэффективность рынка, сначала необходимо убедиться в статистической значимости повышенной доходности. Даже если это так, отсюда не следует, что инвестиционная стратегия, приводящая к по­ ложительной повышенной доходности, будет превосходить рынок в будущем. Дело в том, что эмпирический критерий существенным образом зависит от ожидаемой до­ ходности, вычисляемой на основе некоторой оценочной модели. Однако существуют две причины, по которым такая модель может давать ошибочные результаты. Во-пер­ вых, она может оказаться неверной из-за неудачно выбранной меры риска (напри­ мер, если в качестве соответствующей равновесной модели цен выбрана арбитраж­ ная модель). Во-вторых, параметр рыночного риска — «бета» — может быть оценен неаккуратно. В обоих случаях получаемые результаты сомнительны.

Критерий проверки наличия слабой формы ценовой эффективности Критерии проверки наличия слабой формы ценовой эффективности устанав­ ливают, можно ли одно из следующих правил использовать для такого прогноза будущих цен, который приводит к положительным повышенным доходностям:

1. Механические правила, такие, как изменения структуры цен и объема продаж.

2. Сверхреакция, или, точнее, показатели сверхреакции инвесторов *.

Механические правила. К механическим относятся такие правила, при ко­ торых во внимание принимаются только специфические технические показатели. Ме­ ханических правил придерживаются участники рынка, обычно называемые техни * Под сверхреакцией понимается неадекватная, повышенная реакция инвестора на неожидан­ ную информацию о ценной бумаге. {Прим. науч. ред.) ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ ческими аналитиками (technical analysts), или чартистами (chartists). Стратегии, ко­ торых они придерживаются, описываются в гл. 14. В основе этих стратегий лежит следующий принцип: своевременно распознать изменение в спросе и предложении на акции и заработать на этом изменении. Анализ технических стратегий и его ос­ новные выводы кратко излагаются ниже и суммируются в табл. 13-2.

Правила простого фильтра. Простейшей из технических стратегий явля­ ется такая, при которой покупка и продажа акций осуществляется на основе пре­ допределенного изменения их цен;

сущность подобного правила заключается в том, что если стоимость акции возрастет на несколько процентов, то акции нужно покупать и держать до тех пор, пока цена на них не упадет на несколько процен­ тов, после этого акции нужно продать. Проценты, на которые цена должна изме­ ниться, называются фильтром (filter). Оригинальные исследования приемлемости правил простого фильтра были проведены в работе Александера в 1961 г.5 Кор­ ректировка методологических недочетов этой работы содержится в статье Фамы и Блюма 1966 г., которые обнаружили, что в процессе изменения цен присутству­ ют некоторые устойчивые тренды;

однако после учета операционных издержек и других факторов, которые берутся в расчет при оценке стратегии, тренды стали слишком малы, чтобы их можно было использовать6. Тем не менее два недавних исследования, проведенных в работах Свини, подтвердили, что краткосрочная техническая стратегия торгов, основанная на изменении прошлых цен, позволяет получать статистически значимую повышенную доходность, в которой учтены поправка на риск и операционные издержки, возникающие у биржевых трейде­ ров и профессиональных финансовых управляющих7.

Скользящие средние. Некоторые технические аналитики принимают ре­ шения о покупке или продаже акций, основываясь на изменениях их цены на про­ тяжении длительного промежутка времени (например, 200 дней). За этот период времени вычисляется среднее значение цены, и тогда правило заключается в сле­ дующем: если текущая цена на несколько процентов больше среднего значения, то акции покупаются;

если цена на несколько процентов меньше среднего значе­ ния, то акции продаются *. Самый простой способ подсчета средней цены — это вычисление простой скользящей средней (simple moving average). При предположе­ нии, что период времени, выбранный техническим аналитиком, равен 200 дням, средняя цена определяется в расчете на 200 дней. Более сложный способ расчета скользящей средней предполагает, что более ранние по времени цены учитыва­ ются с большими весами. В двух работах, посвященных исследованию стратегий, основанных на скользящей средней, было показано, что такие стратегии приво s Sidney S. Alexander, «Price Movements in Speculative Markets: Trends or Random Walks», Industrial Management Review (May 1961), pp. 7—26.

Eugene F. Fama and Marshall Blume, «Filter Rules and Stock-Market Trading», Journal of Business (October 1966), pp. 226-241.

' Richard J. Sweeney, «Some New Filter Rule Tests: Methods and Results», Journal of Financial and Quantitative Analysis (September 1988), pp. 285—300;

«Evidence on Short-Term Trading Strategies», Journal ojPortfolio Management (Fall 1990), pp. 20-26.

Предполагается, что период усреднения оканчивается текущей датой, т.е. моментом принятия решения о покупке или продаже. Таким образом, текущая цена сравнивается со средней, на­ пример за предшествующие 200 дней, ценой. (Прим. науч. ред.) ЧАСТЬ IV дят к меньшей доходности по сравнению с простой стратегией «купить и дер­ жать», заключающейся в покупке и хранении акций какой-либо компании в течение определенного времени 8.

Относительная сила роста. Относительная сила роста (relative strength) акций определяется как отношение цены акции к некоторому индексу цен. Это отношение характеризует изменение стоимости акции по отношению к данному индексу. В качестве индекса цен может быть принят индекс акций данной отрасли промышленности либо обобщенный или сводный индекс {broad-based index) для всех акций. Если данное отношение растет, то считается, что наблюдается повы­ шательное движение цены (т.е. цена акции имеет тенденцию к повышению) от­ носительно индекса. Если отношение убывает, значит, наблюдается понижатель­ ная тенденция движения цены (т.е. цена акции имеет тенденцию к понижению) относительно индекса. Аналогично показатель относительной силы роста может быть вычислен для некоторой промышленной группы в сравнении с обобщенным ин­ дексом. Относительная сила роста также называется инерцией цены (price momentum), или устойчивостью цены (price persistence).

Роберт Леви первым изучил возможности применения относительной силы роста для прогнозирования повышенной доходности отдельных акций или групп акций 9. При этом он пришел к выводу, что стратегия, основывающаяся на относи­ тельной силе роста, превосходит стратегию «купить и держать». Однако Дженсен указал на несколько слабых мест в исследованиях Леви10. В последующих исследова­ ниях Дженсен и Бэннингтон обнаружили, что выводы Леви относились ко времени после второй мировой войны и, следовательно, могут быть несвойственны другим периодам времени 1!. В итоге методологические недочеты, замеченные Дженсеном, были исправлены, а выводы распространены на различные периоды времени. На­ пример. Эрнотт после корректировки параметра «бета» для акций установил, что вопреки общепринятому убеждению акция, которая была «сильной» в прошлом, будет иметь тенденцию к «ослаблению» в будущем 12. Браш изучил способность к прогнозированию восьми широко используемых подходов, основанных на относи­ тельной силе роста, комбинируя их с простыми и сложными правилами определе­ ния инерции цены 13. Он показал, что в изученных моделях было много схожего, хотя и имелись отдельные различия. Наиболее важным из полученных им фактов является то, что модели относительной силы роста могут быть использованы для предсказания того, какие акции могут достичь наибольшей доходности с учетом операционных издержек, но без учета риска. Браш показал, что наибольшая доход Paul H. Cootner, «Stock Prices: Random vs. Systematic Risk», Industrial Management Review (Spring 1962), pp. 24-45;

F.E. James, Jr., «Monthly Moving Averages — An Effective Investment Tool?» Journal of Financial and Quantitative Analysis (September 1968), pp. 315-326.

Robert Levy, «Conceptual Foundations of Technical Analysis», Financial Analysts Journal (July August 1966), pp. 83-89.

Michael C. Jensen, «Random Walks: A Comment», Financial Analysts Journal (November/December 1967), pp. 77-85.

Michael C. Jensen and George Bennington, «Random Walrks and Technical Theories: Some Additional Evidence», Journal of Finance (May 1970), pp. 469—482.

Robert Arnott. «Relative Strength Revisited», Journal of Portfolio Management (Spring 1979), pp. 19-23.

John S. Brush, «Eight Relative Strength Models Compared», Journal of Portfolio Management (Fall 1986), pp. 21-28.

ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Таблица 13- ИТОГИ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО МЕХАНИЧЕСКИМ ПРАВИЛАМ Механические правила Общие выводы Простые правила фильтров Большинство работ констатируют отсутствие повышенной доходности. В одной недавней работе сообщается о повышенной доходности Не превосходит стратегию «купить и держать» Скользящие средние В ранних работах с учетом методологических Относительная сила роста недочетов утверждалось, что повышенная доход­ ность невозможна. В последних работах обосно­ вывается возможность повышенной доходности с учетом операционных издержек, но не риска Взаимосвязь цена — объем Противоречивые выводы, но когда наблюдается повышенная доходность, то это связано с объявлениями о прибылях Система торгов, основанная на кумулятивном Система с множественными объеме, относительной силе роста и скользящих правилами средних, дает повышенную доходность с учетом операционных издержек, времени исполнения сделок и риска ность может быть достигнута лишь в случае, когда риск определяется в терминах изменчивости.

Взаимосвязь цена — объем. На Уолл-стрит бытует поговорка: «Нужен большой объем, чтобы изменить цену». Эта поговорка наводит на мысль, что взаимосвязь цена — объем (price-volume relationship) является ключевым приме­ ром при определении изменения цен на акции, используемого в нескольких раз­ новидностях технического анализа. Аргументация, приводимая техническими ана­ литиками по этому поводу, сводится к тому, что одновременное возрастание объема продаж и цен свидетельствует об интересе инвесторов к акциям и о том, что дан­ ный интерес будет достаточно устойчив. В противоположность этому рост цен, сопровождаемый спадом объема продаж, свидетельствует о предстоящем падении цен на акции. Ряд исследований был посвящен практическому изучению этих утверждений, формулирующих связь между ценой и объемом продаж |4. Однако выводы этих исследований очень различны. Например, Юинг считает, что объем Итоги этих исследований как для фондового, так и для фьючерсного рынков отражены в ра­ боте: Jonathan Karpoff, «The Relation between Price Changes and Trading Volume», Journal of Financial and Quantitative Analysis (March 1987), pp. 109-126. Теория взаимосвязи цена — объем отражена также в работе: Thomas Epps, «Security Price Changes and Transaction Volume: Theory and Evidence», American Economic Review (September 1975), pp. 586—597.

ЧАСТЬ IV продаж имеет тенденцию опережать изменение цены (примерно на четыре дня), но эта связь не является достаточно строгой для того, чтобы ее можно было с пользой применять на практике 15. Смирлок и Старке для того, чтобы выявить, как появление новой информации влияет на взаимосвязь цена — объем, разбили рассматриваемую ими выборку по дням, когда прибыль объявлялась и когда она не объявлялась 16. В дни торгов, на которые приходились объявления о прибыли, объем сделок с ростом цен был выше обычного. Это позволяет сделать заключе­ ние о том, что цена и объем возрастают, возможно, вследствие реакции на но­ вую информацию. В противоположность этому в дни торгов, когда не было объяв­ лений о прибыли, не нашлось достаточных оснований утверждать, что существу­ ет положительная связь между изменением цены и объема.

Система с множественными правилами. Упомянутые выше исследова­ ния были сконцентрированы на отдельных механических правилах, базирующихся, в свою очередь, только на одном техническом индикаторе. Прайтт и Уайт провели исследования, в которых все описанные выше технические правила торгов (прави­ ла фильтра, скользящие средние, относительная сила роста, взаимосвязь цена — объем) были включены в одну техническую модель торгов, так называемую систе­ му с множественными правилами (multirule system)11. Для периода 1976—1985 гг. эта система, получившая название CRISMA (cumulative volume, relative strength, moving average), дала повышенную доходность с учетом операционных издержек и риска.

Сверхреакция. Для того чтобы извлечь пользу из благоприятных новостей или уменьшить обратный эффект от плохих новостей, инвесторы должны быстро реагировать на вновь поступающую информацию. Когнитивная психология позво­ лила пролить свет на то, как люди реагируют на экстремальные ситуации. Оказыва­ ется, люди склонны сильнее реагировать на новую информацию и слабее воспри­ нимать старую информацию.

Вопрос заключается в следующем: присуща ли такая реакция инвесторам? То есть проявляется ли у инвесторов сверхреакция в экстремальных ситуациях? Гипо­ теза сверхреакции (overreaction hypothesis) предполагает, что при появлении неожи­ данной и благоприятной для акций компании новости, рост цены, за которым следует ее падение, будет большим по сравнению со случаем, когда эта информа­ ция известна заранее. В противоположность этому сверхреакция на неожиданную новость, которая может отрицательно сказаться на экономическом благосостоянии компании, приведет к слишком большому падению цены, сопровождаемому пос­ ледующей ее корректировкой, которая, в свою очередь, приведет к увеличению цены.

Эти процессы отражены на рис. 13-1.

Если в действительности на рынке происходит то, что мы называем сверх­ реакцией, то инвесторы имеют возможность воспользоваться этим для получения положительной повышенной доходности при условии, что они сумеют: 1) распоз­ нать наступление такого «экстремального» случая;

2) определить, когда эффект от сверхреакции, отразившийся на ценах, начнет действовать в другом направлении.

Charles Ying, «Stock Market Prices and Volume of Sales», Econometrica (July 1976), pp. 676-685.

Michael Smirlock and Laura Starks, «A Further Examination of the Stock Price Change and Transaction Volume», Journal of Financial Research (Fall 1985), pp. 217—225.

Stephen W. Pruitt and Richard E. White, «Who Says Technical Analysis Can't Beat the Market?» Journal of Portfolio Management (Spring 1988), pp. 55—58.

ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Период Период Период Период сверхреакции корректировки сверхреакции корректировки Цена Цена Цена Цена Цена Цена после после после во время после во время корректировки сообщения корректировки сообщения сообщения сообщения новостей новостей новостей (а) (б) Рис. 13- Графическое изображение гипотезы сверхреакции (а) Сверхреакция на хорошие новости (б) Сверхреакция на плохие новости Способные сделать это инвесторы будут придерживаться следующих стратегий. Ког­ да положительная новость идентифицирована, инвесторы будут покупать акции, а затем, до того как рынок «среагирует» на возникновение сверхреакции и нач­ нется обратное движение цен (т.е. произойдет так называемая коррекция рынка на сверхреакцию), будут продавать их. В случае негативной новости инвесторы будут продавать акции, а затем покупать их снова, чтобы покрыть «короткие» позиции раньше, чем произойдет коррекция рынка на сверхреакцию.

В первоначальной формулировке Де Бондта и Талера гипотеза сверхреакции может быть описана с помощью двух утверждений18. Во-первых, за экстремальным движением цены акции в одном направлении следует движение цены акции в об­ ратном направлении. Это называется эффектом направления {directional effect). Во вторых, чем больше экстремальное начальное изменение цены (т.е. сильнее сверх­ реакция), тем ярче выражена следующая за ним компенсирующая реакция (т.е. тем больше корректировка цены). Это называется эффектом величины {magnitude effect).

Возможно, что эффекты направления и величины просто означают, что инвесто­ р «перегружены» краткосрочной информацией 19. Для уточнения Браун и Херлоу ы добавили третье утверждение, называемое эффектом интенсивности {intensity effect), которое констатирует, что чем короче период начального изменения цены, тем более сильным будет последующий отклик20.

1!

Werner DeBondt and Richard Thaler, «Does the Market Overreact?» Journal of Finance (July 1985), pp. 793-805.

" Peter L. Bernstein, «Does the Market Overreact? Discussion», Journal of Finance (July 1985), pp. 806-808.

Keith С Brown and W.V. Harlow, «Market Overreaction: Magnitude and Intensity», Journal of Portfolio Management (Winter 1988), p. 7.

ЧАСТЬ IV Эффекты направления и величины обосновываются в ряде практических ис­ следований 2|. Браун и Херлоу изучили все три эффекта (направления, величины и интенсивности) и обнаружили, что для средних и долгосрочных откликов на поло­ жительные события имеются лишь слабые подтверждения ценовой неэффективно­ сти рынка;

однако данные по краткосрочной реакции торгов на негативные собы­ тия хорошо согласуются со всеми тремя эффектами. Исходя из этого они заключа­ ют, что «тенденцию к коррекции фондового рынка лучше рассматривать как асим­ метричный краткосрочный феномен». Асимметричным этот феномен называется в том смысле, что инвесторы проявляют сверхреакцию на негативные, неположитель­ ные экстремальные события.

Выводы по слабой форме ценовой эффективности. Приведенный выше обзор работ по слабой форме ценовой эффективности рынка не охватывает все тех­ нические стратегии, которые были исследованы, он также не отражает проблемы и нюансы, возникающие при использовании соответствующих статистических кри­ териев. Хэррингтон, Фабоцци и Фоглер, подводя итог, пришли к следующему зак­ лючению:

«Технический анализ вновь занимает свои позиции после "периода немилости" и атак сторонников существования эффективного рынка. Оказывается, что можно получить некото­ рую выгоду, хотя и небольшую, используя лишь статистические данные... Технические пра­ вила торгов и сверхреакция инвесторов, похоже, содержат определенный потенциал для по­ лучения прибыли, но эта прибыль уязвима по отношению к операционным издержкам...

Стоит ли вам связываться с техническими схемами торгов? Стоит, но при условии тща­ тельного обдумывания и постоянной бдительности. Каждый инвестор должен отделять реалии от вымыслов. Если есть сомнения, то инвесторы должны провести свой собственный анализ (изучить, были ли адекватно учтены комиссионные, риск и т.д.)»22.

Критерии полусильной формы ценовой эффективности Выводы по полусильной форме ценовой эффективности противоречивы. В ряде исследований утверждается, что если инвесторы делают свой выбор на рынке на основе фундаментального анализа ценных бумаг (т.е. анализируя финансовое состо­ яние, качество управления и экономическое положение компании), то они не смогут «превзойти» рынок. Доводы в пользу этого просты: существует много аналитиков, выполняющих в основном один и тот же анализ на основе одних и тех же общедо­ ступных данных, так что все фундаментальные факторы, определяющие стоимость акции, отражены в ее цене.

В то время как некоторые исследования подвергают сомнению полезность фун­ даментального анализа ценных бумаг, в значительном числе других исследований ут­ верждается, что периодически возникают ситуации, когда фондовый рынок являет­ ся неэффективным в ценовом смысле. То есть существуют инвестиционные страте­ гии, которые на основе статистических данных дают статистически значимую ано­ мальную доходность. Эти аномалии рынка связаны с эффектом малой фирмы, или эффектом размера, эффектом низкого отношения цены к прибыли, эффектом незамеч ной фирмы и с некоторыми календарными эффектами. Все они отражены в табл. 13-3.

DeBondt and Thaler, цит. выше;

Werner DeBondt and Richard Thaler, «Further Evidence on Investor Overreaction and Stock Market Seasonality». Journal of Finance (July 1987), pp. 557-581;

John Howe, «Evidence of Stock Market Overreaction», Financial Analysis Journal (July—August 1986), pp. 74-77;

Brown and Harlow, цит. выше, pp. 6—13.

Harrington, Fabozzi, and Fogler, цит. выше, pp. 125—126.

ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Таблица 13- РЫНОЧНЫЕ АНОМАЛИИ: НИШИ НЕЭФФЕКТИВНОСТИ РЫНКА Эффект малой фирмы Фирмы с малой капитализацией обеспечивают в целом повышенную доходность Акции с низким Р/Е (цена/прибыль) превосходят акции с высоким Р/Е Эффект незамеченной фирмы Фирмы, упускаемые из виду многими аналитиками, часто превосходят широко известные фирмы Календарные эффекты Акции дают повышенную доходность в определен­ ные периоды времени («эффект января», «эффект месяца», «эффект дня недели», «эффект выходного дня») Эффект малой фирмы (small-firm effect), или эффект размера, отражен в ряде исследований, в которых показано, что инвесторы, чьи портфели состоят из ак­ ций малых фирм (в терминах рыночной капитализации), получают большую доход­ ность, чем рыночный портфель в целом (состоящий из акций как больших, так и малых фирм)23. Вследствие этого на фондовом рынке наблюдается увеличение ин­ тереса к показателям предприятий с малой капитализацией дохода.

Эффект низкого отношения цены к прибыли (low price-earnings-ratio) основыва­ ется на исследованиях, показывающих, что портфели, составленные из акций с низким отношением цены к прибыли, превосходят портфели, составленные из акций с высоким отношением цены к прибыли 24. Однако в других исследованиях установ­ лено, что портфель с низким значением этого показателя теряет свое превосход­ ство (т.е. перестает давать повышенную доходность) после учета операционных издержек, необходимых для перестройки портфеля, вызванного изменением со временем коэффициента «цена — прибыль»25. Объяснение этому предполагаемому превосходству состоит в том, что участники рынка стремятся продать акции с низ­ ким отношением цены к прибыли, поскольку эти акции временно теряют свою привлекательность для них. По мере того как симпатии меняются, компании, ко­ торые сейчас не «в моде», опять могут стать привлекательными в будущем 26.

в Marc R. Reinganum, «Misspecification of Capital Asset Pricing;

Empirical Anomalies Based on Earnings Yields and Market Values», Journal ofFinancial Economics (March 1981), pp. 19—46;

RolfW. Banz, «The Relationship between Return and Market Value of Stocks», Journal of Financial Economics (March 1981), pp. 103-126.

M Sanjoy Basu, «Investment Performance of Common Stocks in Relation to Their Price-Earnings Ratios:

A Test of the Efficient Market Hypothesis», Journal of Finance (June 1977), pp. 663—682.

s Haim Levy and Zvi Lerman, «Testing P/E Ratio Filters with Stochastic Dominance», Journal of Portfolio Management (Winter 1985),. pp. 31-40.

* David Dreman, Contrarian Investment Strategy: The Psychology of Stock Market Success (New York:

Random House, 1979).

ЧАСТЬ IV Не всем компаниям финансовые аналитики уделяют равное внимание, по­ этому существует мнение, что компании, которыми аналитики пренебрегли, вполне возможно, будут превосходить по доходности компании, которым аналитики уде­ лили большое внимание. В одной из работ было показано, что инвестиционная стра­ тегия, основанная на разнице в уровне внимания, уделяемого аналитиками цен­ ных бумаг различным акциям, может привести к положительной повышенной до­ ходности27. Эта рыночная аномалия называется эффектом незамеченной фирмы (neglected firm effect).

В то время как в некоторых практических работах внимание фокусируется на разделении компаний в соответствии с такими критериями, как рыночная капита­ лизация, отношение цены к прибыли или степень внимания аналитиков, кален­ дарный эффект (calendar effect) связан с выбором времени, наиболее подходящего для применения той или иной инвестиционной стратегии. Примерами временных аномалий являются «эффект января», «эффект месяца», «эффект дня недели», «эф­ фект выходного дня». На основе статистических данных можно сделать вывод о том, что существуют периоды времени, когда применение некоторой стратегии в сред­ нем будет приводить к более высокой доходности по отношению к другим кален­ дарным периодам.

Одна из трудностей, возникающих во всех исследованиях ценовой эффек­ тивности, заключается в том, что факторы, которые, как предполагается, при­ водят к рыночным аномалиям, связаны между собой. Например, малые фирмы могут оказаться как раз теми предприятиями, которым не уделяется достаточно внимания со стороны аналитиков ценных бумаг и акции которых обладают низ­ ким значением отношения цены к прибыли. Попытки разделить эти эффекты предпринимались в разных работах28.

Помимо различных эффектов, рассмотренных выше, отметим еще одно об­ стоятельство. Некоторые исследователи считают, что оценка обыкновенных акций не является «рациональным процессом» в силу того, что изменчивость их цены, в частности акций, входящих в сводные индексы, слишком велика для того, чтобы она могла согласовываться с обоснованными ценами 29. Другие исследователи при­ зывают уделять внимание периодам иррациональной переоценки и недооценки рынка в целом. В частности, Модильяни и Кох представили данные, подтверждаю­ щие, что рынок акций был недооценен в течение 1970 г. в силу неспособности все­ го рынка правильно оценивать акции в условиях значительной инфляции 30.

Критерии проверки сильной формы ценовой эффективности Практические критерии проверки существования сильной формы ценовой эффективности разбиваются на две группы: 1) изучение работы профессиональных инвестиционных менеджеров;

2) изучение работы инсайдеров (insider) (людей, ко Avner Arbel and Paul Strebel, «Pay Attention to Neglected Firms», Journal of Portfolio Management (Winter 1983), pp. 37-42.

CM. Bruce I. Jacobs and Kenneth N. Levy, «Stock Market Complexity and Investment Opportunity», in Frank J. Fabozzi (ed.) Managing Institutional Assets (New York: Harper & Row Publishers, 1990), pp. 119-142.

Robert J. Shiller, «Do Stock Prices Move Too Much to Be Justified by Subsequent Changes in Dividends?» American Economic Review, 71 (1981), pp. 421—435, and «The Probability of Cross Violations of a Present Value Variance Inequality», Journal of Political Economy, 96 (1988), pp. 1089—1092.

Franco Modigliani and Richard A. Cohn, «Inflation, Rational Valuation and the Market», Financial Analysts Journal (March—April 1979), pp. 24-44.

ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ торые являются или директорами компаний, или первыми заместителями, или крупными держателями акций).

Необходимость изучения деятельности профессиональных менеджеров для проверки сильной формы ценовой эффективности связана с тем, что, как полага­ ют, они имеют доступ к более подробной и часто более важной информации, чем широкая публика. Однако это спорное утверждение, поскольку статистические дан­ ные говорят о том, что профессиональные менеджеры не в состоянии все время «побеждать» рынок. В противоположность этому факты, основанные на деятель­ ности инсайдеров, показывают, что они постоянно получают повышенную до­ ходность31. Следовательно, гипотеза сильной формы ценовой эффективности, при которой соответствующий «пул информации» включает и конфиденциальную ин­ формацию, подтверждается благодаря «повышенной эффективности» инсайдерс­ ких сделок.

Инвестирование в обыкновенные акции Стратегии инвестирования на рынке обыкновенных акций разделяются на активные и пассивные. К активным относятся такие стратегии, которые пытаются «победить» рынок, используя один или несколько следующих методов: выбор вре­ мени сделки, подобно тому, как это делается при техническом анализе;

поиск не­ дооцененных или переоцененных акций на основе фундаментального анализа цен­ ных бумаг;

выбор акций в соответствии с той или иной «аномалией» рынка. Оче­ видно, что решение следовать активной стратегии должно быть основано на пред­ положении о том, что будет получена какая-либо выгода от таких дорогостоящих усилий;

для того чтобы получение выгоды было возможно, должна существовать ценовая неэффективность. Выбор определенной стратегии зависит от того, насколько инвестор верит в тот или иной вид нарушения эффективности рынка.

Если инвесторы полагают, что рынок является эффективным в смысле цен на акции, тогда им следует согласиться с выводом, что попытки превзойти рынок не могут быть всегда успешными, за исключением случаев просто везения. Это не оз­ начает, что инвесторы должны остерегаться рынка, скорее им следует придержи­ ваться некоторой пассивной стратегии, при которой не делается попыток «побе­ дить» рынок. Существует ли оптимальная стратегия инвестирования для тех, кто убежден в ценовой эффективности рынка? Да, действительно существует. Теорети­ ческой базой для ее построения является современная теория портфеля ценных бумаг и теория рынка капиталов, с которыми мы уже познакомились в гл. 4—6. Согласно современной теории портфеля, «рыночный портфель» обеспечивает самый высо­ кий уровень доходности на единицу риска на рынке, эффективном в ценовом смысле.

Портфель финансовых активов с характеристиками, подобными тем, которыми обладает портфель, включающий все акции, обращающиеся на рынке (т.е. рыноч­ ный портфель), будет отражать (capture) ценовую эффективность рынка.

Однако, как можно осуществить подобную пассивную стратегию? Точнее го­ воря, что такое рыночный портфель и как он может быть построен? Теоретически рыночный портфель состоит из всех финансовых активов, а не только из обыкно­ венных акций. Основанием этого является то, что инвесторы сравнивают все инве­ стиционные возможности, а не только акции, когда вкладывают свой капитал.

Исследователи получают информацию о деятельности инсайдеров из отчетов, которые они обязаны представить в Комиссию по ценным бумагам и биржам. Эти отчеты доступны для общего обозрения спустя шесть месяцев после их поступления.

ЧАСТЬ IV Таким образом, принципы инвестирования, которые мы принимаем, основыва­ ются на теории рынка капиталов, а не на теории рынка акций. В том случае, ког­ да теория применяется к рынку акций, рыночный портфель определяется как пор­ тфель, состоящий из универсального набора обыкновенных акций. Сколько обык­ новенных акций каждого типа нужно взять при составлении рыночного портфе­ ля? Теория утверждает, что вес каждой акции в рыночном портфеле должен ос­ новываться на ее относительной рыночной капитализации. Следовательно, если общая рыночная капитализация всех акций, включенных в рыночный портфель, равна Г долл., а рыночная капитализация одной из этих акций равна А долл., то доля акции этого вида в рыночном портфеле равна А долл./Гдолл.

Пассивная стратегия, которую мы только что описали, называется индексацией (indexing). Эта стратегия является предметом изучения в гл. 14. Так как все больше спон­ соров пенсионных фондов уверено в том, что их денежные менеджеры неспособны превзойти рынок, число фондов, которые управляются с использованием стратегии индексации, выросло, начиная с 80-х годов. Однако индексные фонды все еще со­ ставляют относительно малую долю институциональных инвесторов в акции.

ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ 3Z Деятельность инвестиционных менеджеров оценивается исходя из различных критериев, и эта оценка должна учитывать связанные с ней самой затраты. В эпоху инвестирования, когда 100 базисных пунктов могут составлять серьезную разницу, тщательные анализ и управление операционными издержками могут принести ог­ ромные дивиденды. Но для того чтобы эффективно управлять операционными из­ держками, менеджеры должны понимать, из чего складываются эти издержки и как они могут быть измерены (см. Пример 13).

Расходы, связанные с инвестированием, включают исследовательские и опе­ рационные издержки. Исследовательские издержки — это расходы, необходимые для создания оценочных моделей с учетом оплаты труда аналитиков, программистов и стоимости компьютеров, а также расходы на получение данных, поддержку и уп­ равление базой данных. Операционные издержки состоят из комиссионных, платы за услуги, издержек исполнения и альтернативных (вмененных) издержек, которые мож­ но классифицировать как постоянные или переменные составляющие издержек.

Постоянные операционные издержки Постоянные составляющие операционных издержек легко измеряются и пред­ ставляют собой комиссионные брокерам, налоги и плату за услуги. Причем данные постоянные составляющие относительно малы. Комиссионные (commissions) — это деньги, уплачиваемые брокерам за исполнение заявок инвесторов. С мая 1975 г. ко­ миссионные являются полностью договорными. Согласно обзору Гринвичской ас­ социации, средние комиссионные в центах на одну акцию снизились с 0,136 долл.

в 1977 г. до 0,087 долл. в 1989 г.33 Издержки, включенные в категорию плата за услуги (fees), состоят из платы за хранение и платы за трансфер. Плата за хранение (custodial fees) — это расходы на безопасное хранение ценных бумаг инвестора в Содержание этого раздела основывается на материале работы: Bruce M. Collins and Frank J.

Fabozzi, «A Methodology for Measuring Transactions Costs», Financial Analysts Journal (March—April 1991), pp. 27-36.

«Getting Down to Business», Greenwich Associates, Greenwich, CT, 1990.

Г А А ЛВ ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Пример МОНИТОРИНГ ТОРГОВЫХ ИЗДЕРЖЕК Этот отрывок взят из тек­ лявший сделку, не был одно­ сионных до тех пор, пока они ста доклада, с которым временно маркет-мейкером по нам не вернут то, что перерас­ выступила Грета Е. Мар­ этим акциям. ходовали;

сумма была равна шалл (Greta E. Marshall), Вторая история заниматель­ примерно 50 000 долл. Это оз бывший инвестиционный на по иной причине. Был дру­ начало, что нам пришлось бы менеджер в California Pub­ гой вялый день в Deere & Co., иметь дело с той же самой бро lic Employees Retirement Sys­ и я решила посмотреть по керской фирмой, но я не хо tem, на конференции, со­ INSTINETKUK идут торги. Ры­ тела больше работать с ними и стоявшейся в Нью-Йорке нок постепенно шел вниз. поэтому попросила уплатить 3 декабря 1987 г. Снижалась и активность тор­ чеком. Это была моя первая говли акциями, которые, как ошибка. Я взяла чек и спроси­ я знала, мы намеревались ку­ ла своего бухгалтера, как я «Мой интерес к операци­ пить. Я подумала, что это пре­ должна отчитаться за эти онным издержкам возник в красно, поскольку мы могли 50 000 долл., так как они по­ мае 1975 г., когда впервые бы приобрести эти акции по ступили несколько необычно были разрешены договорные комиссионные. Это был до­ более низкой цене. Брокерам Он сказал, что их нужно вольно вялый день в Deere & были даны указания осуществ­ учесть по статье «Разные дохо­ Со. Я решила поинтересовать­ лять сделки по текущей (пос­ ды». Но тогда вмешались наши ся, о какой ставке комиссион­ ледней) или лучшей цене (по­ внешние аудиторы. Они сказа­ ных смогут договориться наши купать по меньшей и продавать ли, что мы должны отменить по большей). Вдруг я заметила, все наши сделки, а затем снова менеджеры с брокерами. Про­ что цена за лот из 100 акций провести их по правильной сматривая записи сделок, я поднялась на одну восьмую, а цене. Но я отказалась. Я могла обнаружила комиссионные по затем 12 700 акций было про­ бы потребовать от брокера еде сделкам с внебиржевыми ак­ циями. Я обратилась по этому дано по новой цене. Так как лать это, так как была сердита это были как раз те акции, что на него, но не хотела создавать поводу к менеджеру, ответ­ мы купили, я насторожилась и проблемы для депозитария ственному за эти сделки, и сообщила об этом брокеру, а К тому же я боялась возмож спросила его, почему они пла­ он сказал мне, что они вряд ли ности возникновения ошибок тили комиссионные за вне­ могли сделать что-либо подоб­ в системе. Мне пришлось дой­ биржевые акции. Он ответил, что эти сделки осуществлялись ное. Тогда я показала ему до­ ти до вице-президента, так как кументацию. Брокер просмот­ аудиторы требовали внести через их брокерскую контору для обеспечения конфиденци­ рел записи всех сделок и обна­ упоминание о повышенных ружил, что подобное происхо­ ценах в отчет. Аудиторы доби альности сделок. Я ответила, дило в 68 случаях из 86. Тогда вались общей проверки всех что не имеет значения, знает ли кто-нибудь о том, что Deere он сказал, что эти торги вел сделок, чтобы выяснить, не & Со. покупала эти акции;

я другой отдел. Они проделали случалось ли что-либо подоб­ то, что я называю «проталки­ ное на других торгах. В конце предпочла бы не платить ко­ ванием». Скупая акции, они концов все кончилось благопо­ миссионные за внебиржевые поднимали цену до одной лучно. Аудиторы, наказав в акции, если их можно купить восьмой за 100 акций, а затем дальнейшем не забывать отсле­ непосредственно у дилера.

исполняли наши заявки по живать исполнение сделок, Вскоре мы получили повест­ последней цене. В то время мы убрали упоминание о некор­ ку из Комиссии по ценным платили комиссионные в раз­ ректных сделках из аудиторс­ бумагам и биржам. Мы полу­ мере 0,0275 долл. за акцию;

кого отчета, и я вернулась к чили повестку, так как были ясно, что рост до одной вось­ своим делам.

единственными пенсионными мой означал, что мы платили Однажды в начале моей спонсорами в стране, платив­ больше, примерно 0,14 долл. за работы в CALPERS я решила шими комиссионные по вне­ акцию. поинтересоваться, как идут биржевым акциям, что, соб­ Брокер предложил выпол­ торги и как исполняются сдел­ ственно, не было незакон­ нять наши заявки без комис­ ки. Поскольку это был боль ным, если брокер, осуществ­ ЧАСТЬ IV Пример МОНИТОРИНГ ТОРГОВЫХ ИЗДЕРЖЕК (Продолжение) шой фонд, мне захотелось для этого нужно наблюдать за считалось хорошей продажей.

также сравнить, были ли ре­ брокерами. Они должны знать, В течение первого периода зультаты торгов хуже или луч­ что вы постоянно следите за было равное количество хоро­ ше по сравнению с тем, что их работой.

ших и плохих сделок. При этом мы имели в Deere & Со. Ни­ не было никакой закономер­ чего не говоря брокерам, мы Источник: Greta E. Marshall, «Execu­ ности в качестве работы броке­ tion Costs: The Plan Sponsor's View» провели мониторинг торгов. ров. Хорошие сделки были рас­ in Katrina F. Sherrerd (ed.). Trading Первые результаты показали, пределены между всеми рабо­ Strategies and Execution Costs, что было примерно поровну тавшими на нас брокерами. published by the Institute of Chartered сделок, которые мы опреде­ У одного из брокеров, однако, Financial Analysts in 1988, p. 32.

ляли как очень хорошие и как оказалось 50% плохих сделок.

очень плохие. Сделки оцени­ Я сообщила брокерам, что мы Вопрос к Примеру вались по издержкам. Издер­ следили за их работой и что жки определялись весьма гру­ нельзя кого-либо из них выде­ Обсудите три подхода, кото­ бым методом — путем сравне­ лить в смысле успешности. рые могут быть использованы ния цен закрытия в предыду­ Я отдельно переговорила с бро­ для оценки влияния рынка на щий и следующий по отноше­ кером, имевшим 50% плохих торги.

нию к торгам дни. Если мы торгов. В следующем периоде покупали по ценам ниже цен отношение числа хороших тор­ закрытия для этих дней, то гов к плохим составило 10:1.

это считалось хорошей покуп­ Мораль сказанного такова:

кой. Если мы продавали по вполне можно добиться хоро­ цене выше цен закрытия, это шего исполнения заявок, но банке или другом финансовом институте. Плата за трансфер (transfer fees) это расходы инвестора за передачу прав на акции.

Переменные операционные издержки В то время как комиссионные и плата за услуги легко подсчитываются, пере­ менные операционные издержки определяются с трудом. Издержки исполнения (execution costs) представляют собой разницу между ценой сделки и ценой, которая была бы при отсутствии торгов. Так как эти два условия не могут выполняться од­ новременно, то реальным операционным издержкам присуще свойство ненаблю­ даемости. Тем не менее существуют способы оценки этих издержек, дающие полез­ ную информацию менеджерам. Однако единой меры, которая давала бы полную картину, нет, поэтому необходимо иметь набор различных мер, охватывающий процесс исполнения сделок в целом. Дополнительные сложности, касающиеся про­ блемы измерения издержек, связаны с необходимостью вьшеления влияния других инвесторов и структуры рыночного механизма.

Издержки исполнения могут быть разделены на рыночное (market impact), или ценовое влияние (price impact), и влияние времени исполнения сделок (market timing).

Издержки влияния рынка (market impact cost) определяются спредом цен (т.е. разни­ цей цены продажи и покупки) и величиной дилерской уступки цены. Дилерская уступка цены связана с риском, который несет дилер, поскольку инвестор, выхо­ дя на торги, обладает информацией, недоступной дилеру. (Такие торги называются информационно-мотивированными торгами.) Издержки времени исполнения сделок ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ (market timing costs) — это издержки, возникающие из-за движения цены в тече­ ние сделки, которое обусловлено активностью других сделок с этими акциями.

Альтернативные издержки (opportunity costs) определяются разницей между ре­ зультатами реально осуществленного и возможного, или желаемого, инвестирова­ ния с учетом постоянных издержек и издержек исполнения. Эта разница возникает из-за невозможности реализации всех желаемых сделок.

Ниже приводится сводный список компонентов операционных издержек:

Операционные издержки = Постоянные издержки + Переменные издержки.

Постоянные издержки = Комиссионные + Плата за услуги + Налоги.

Переменные издержки = Издержки исполнения + Альтернативные издержки.

Издержки исполнения = Издержки влияния рынка + Издержки времени исполнения.

Альтернативные издержки = Ожидаемая доходность — Реализованная доход­ ность - Издержки исполнения — Постоянные издержки.

Издержки исполнения. Издержки исполнения порождаются спросом на немедленное исполнение заявок. Величина этого спроса определяется потребностью инвесторов в ликвидных средствах, имеющейся у них информацией и общей ак­ тивностью рынка. Величина издержек исполнения варьирует в зависимости от ве­ личины спроса, инвестиционной политики инвесторов и их торговой активности.

Существует различие между информационно-мотивированными торгами и торгами без подобной мотивации 34. Информационно-мотивированные торги (informa­ tion-motivated trades) имеют место, когда инвестор полагает, что обладает существен­ ной информацией, не отраженной в текущей цене акции. Такой тип торгов предус­ матривает высокую скорость исполнения сделок, что ведет к повышению влияния рынка на величину издержек. Сделки подобного вида обычно состоят в продаже одних акций и покупке вместо них других. Информационно-немотивированные торги (informationless trades) либо являются результатом перераспределения капитала, либо реализуют инвестиционную стратегию, использующую лишь общеизвестную инфор­ мацию.

Примером торгов последнего типа может быть решение пенсионного фонда о переводе денежных средств на рынок акций. Двумя другими примерами торгов мо­ гут служить реструктуризация портфеля и инвестирование новых средств. Заметим, что в случае информационно-немотивированных торгов, например, связанных с по­ требностью в ликвидных средствах, дилеру (маркет-мейкеру) не надо увеличивать спред цен, учитывающий наличие новой информации. Если же дилер считает, что предлагаемая сделка основана на неизвестной ему информации, то он увеличит спред цен для защиты от возможных убытков.

Проблема измерения издержек исполнения состоит в том, что истинная мера, которая представляет собой разницу между ценой акции при отсутствии торгов и ценой исполнения, ненаблюдаема. Более того, цены исполнения зависят от соотношения спроса и предложения. Так, на цену исполнения сделки могут влиять конкурирую­ щие трейдеры, выставляющие заявки с немедленным исполнением, или другие ин Более полное изложение различий между двумя типами торгов и обсуждение возможностей сокращения издержек дается в кн.: L.J. Cuneo and W.H. Wagner, «Reducing the Cost of Stock Trading», financial Analyst Journal (November—December 1975), pp. 835—843.

ЧАСТЬ IV весторы с аналогичными мотивами торгов. Это означает, что цена исполнения, реа­ лизуемая некоторым инвестором, является следствием структуры рыночного меха­ низма, потребности в ликвидных средствах одних инвесторов и конкурирующих усилий других, имеющих те же, что и сам инвестор, мотивы для торговли.

Этот процесс представлен на рис. 13-2, где цена равновесия (точка Q недо­ ступна при немедленном исполнении 35. Уступка в цене, необходимая для немед­ ленного исполнения, представлена сдвигом кривых спроса и предложения инвес­ торов, желающих немедленно купить или продать акции. Точка А на рисунке пред­ ставляет цену, по которой инвестор может немедленно приобрести акцию;

это точка пересечения кривой предложения инвесторов, которые готовятся продать акции не­ медленно, и усредненной кривой спроса. И наоборот, точка В отражает цену, по которой инвестор может немедленно продать акцию. Эта иллюстрация является ста­ тическим представлением процесса исполнения сделки.

В действительности имеется целый набор кривых, отражающих различные уров­ ни ликвидности и соглашений (уступок) по цене. Для более ликвидных акций ве­ личина сдвига кривых спроса и предложения меньше. Более того, процесс спроса и предложения для любой ценной бумаги является динамичным;

как только спрос на немедленное исполнение падает, кривые предложения и спроса быстро сходят­ ся к равновесной цене. Например, спрос на немедленное исполнение ниже для инвесторов с низкими альтернативными издержками.

ъ Рисунок такого типа впервые появился в работе: Н. Demsetz, «The Cost of Transacting», Quarterly Journal of Economics (February 1968), pp. 57—60.

ГЛАВА 13 ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФОНДОВОГО РЫНКА И ОПЕРАЦИОННЫЕ ИЗДЕРЖКИ Альтернативные издержки. Затраты, которые не являются собственно операционными, называются альтернативными издержками 36. Альтернативные из­ держки могут возникнуть тогда, когда планируемая сделка не осуществлена. Этот компонент издержек представляет собой разность между планируемой и реализо­ ванной эффективностью инвестирования с учетом издержек исполнения и комис­ сионных. Альтернативные издержки характеризуются как скрытые издержки сде­ лок. Есть основания считать, что пониженная по сравнению с планируемой эф­ фективность для большого числа активно управляемых портфелей является след­ ствием невозможности реализации всех предполагаемых при планировании сде­ лок37. Измерение альтернативных издержек сопряжено с такими же проблемами, которые возникают и при измерении издержек исполнения. Реальную меру аль­ тернативных издержек можно получить, зная, какой была бы доходность акций, если бы все предполагаемые сделки для определенного инвестиционного горизонта были реализованы за планируемый промежуток времени. Так как речь идет о пла­ нируемых сделках, которые инвестиционный менеджер может и не исполнить, то альтернативные издержки, по существу, ненаблюдаемы. Тем не менее анализ эффективности инвестирования при предположении, что желаемые сделки испол­ няются, позволяет менеджеру оценить альтернативные издержки.

Связь между различными видами издержек В широком смысле инвестиционные издержки есть не что иное, как разность между ожидаемым и реализованным результатом. Ожидаемая эффективность стра­ тегии может быть получена с помощью инвестиционной модели, которая отражает планируемый способ инвестирования. Издержки инвестирования обнаруживаются, когда существует значительная разница между эффективностью, полученной на основе модели, и эффективностью реального инвестирования в активном периоде.

Такая разница в эффективности связана либо с издержками торгов по реализован­ ной стратегии, относящимися к издержкам исполнения, либо с невозможностью применения предполагаемой стратегии в том виде, в котором она отражена в моде­ ли, что относится к альтернативным издержкам. Таким образом, более низкая, чем планируемая, эффективность является результатом совместного воздействия комиссионных, издержек исполнения и альтернативных издержек.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 20 |



© 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.