WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

загрузка...
   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

Исходя из анализа подходов к устранению негативных эффектов индексов рынка недвижимости, был сделан вывод о том, что однозначно лучшей методики не существует. Каждая из них применяется исходя из ситуации. Например, при отсутствии в распоряжении исследователя подробной финансовой информации об объектах, используется метод нулевой автокорреляции, а наибольшую точность дает метод, основанный на регрессиях.

Вторая глава диссертации непосредственно посвящена оценке агрегированных портфелей инвестиций, включающих ценные бумаги и недвижимость на основе исторических показателей доходности и риска. В первой части главы исследуется развитие портфельного инвестирования в развитых странах, а также эмпирические исследования, посвященные целесообразности включения недвижимости в агрегированный портфель инвестиций. Анализ в данном разделе позволил установить причины, по которым недвижимость стала распространенным объектом для инвестирования среди институциональных инвесторов. Во времена экономических спадов и рецессий на фондовых рынках инвестиции в недвижимость позволили выровнять итоговые показатели портфелей и улучшить результаты инвестирования.

Недвижимость лучше других активов (акций, облигаций) хеджирует риски инфляции, как ожидаемой, так и неожиданной. Кроме этого, по оценкам для длительного периода недвижимость демонстрирует один из самых высоких коэффициентов Шарпа, имеет низкую корреляцию с индексами фондового рынка.

Основная цель второй главы – оценка доходности и риска агрегированных портфелей инвестиций, включающих ценные бумаги и недвижимость на российском рынке. Автором была предпринята попытка показать, что в условиях нестабильного фондового рынка инвестиции в недвижимость на российском рынке могут значительно улучшать результаты инвестирования.

Для этого рассматривается агрегированный портфель инвестиций, включающий акции, облигации и недвижимость. В качестве показателя доходности российских акций взята динамика индекса РТС. Для характеристики облигаций - динамика индекса EMBI+Russia, в который входят все виды выпущенных валютных облигаций, еврооблигации, секьюритизированные займы и облигации внутреннего долга в валюте.

В качестве показателя доходности недвижимости используется средняя доходность рынка первоклассной офисной недвижимости в центре г. Москвы (класс А).

Основные проблемы, затрудняющие исследование российского рынка недвижимости – сравнительно короткая история рынка и недостаток статистических данных. Именно поэтому для исследования был выбран рынок недвижимости г. Москвы, так как немаловажным аспектом явилось наличие статистической информации. Москва, как субъект РФ, всегда характеризовалась более высокими темпами развития экономики и, в частности, рынка инвестиций в недвижимость, чем остальные регионы. За основу исследования взята доходность, рассчитанная на основе ежемесячной статистики базовых годовых ставок аренды и индексов капитализации, полученной из следующих источников: данные аналитических служб некоторых компаний, работающих на рынке недвижимости г. Москвы (в частности, Cushman&Wakefield), данные исследовательского журнала Europroperty, а также собственные наблюдения диссертанта московского рынка недвижимости. Для анализа рассматривается период 1997-2005 гг.

Периодическая доходность для недвижимости рассчитывается как сумма текущей доходности и прироста стоимости. Средняя стоимость 1 кв.м. на рынке V рассчитывается как Vt=Rentt/Rt, где Rent – базовая ставка аренды (доход), R – ставка капитализации.

Кроме этого была сделана поправка в доходность в сторону уменьшения, отражающая низкую ликвидность рынка недвижимости и высокие транзакционные издержки по сравнению с рынком ценных бумаг. Исследование московского рынка недвижимости показало, что данные издержки составляют порядка 3% стоимости недвижимости.

В следующей таблице представлена корреляционная матрица валютных доходностей активов на российском рынке.

Таблица Корреляционная матрица валютных доходностей российского рынка недвижимости, акций и облигаций Недвижимость Акции Облигации Доходность рынка недвижимости 1 -0,06 -0,Доходность рынка акций -0,06 1 0,Доходность рынка облигаций -0,24 0,65 Рассмотрим показатели активов с точки зрения доходности и риска. Средние значения и стандартные отклонения доходности представлены в следующей таблице.

Таблица Средние доходности и стандартные отклонения первоклассной офисной недвижимости, акций, валютных облигаций России в 1997-2005 гг.

Недвижимость Акции Облигации Средняя годовая доходность 0,21 0,35 0,Стандартное отклонение 0,20 0,55 0,Коэффициент вариации 0,95 1,57 1,(отношение риска к доходности) Таким образом, недвижимость продемонстрировала низкую корреляцию с активами фондового рынка, а также наименьший коэффициент вариации. Это дает основания полагать, что недвижимость при включении в портфель должна приводить к снижению его риска при заданной ожидаемой доходности. Это продемонстрировано при помощи построения эффективных границ (см. следующий рисунок).

Средняя доходность 0.0.0.0.0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.Риск Эффективная граница без недвижимости Эффективная граница при включении недвижимости Рисунок 1. Эффективные границы портфелей включающих и не включающих недвижимость Построение эффективных границ показало, что включение недвижимости в портфель, состоящий из российских акций и облигаций, позволяет сдвинуть эффективную границу влево-вверх, что увеличивает при прочих равных отношение ожидаемой доходности портфеля к его риску и улучшает благосостояние инвестора.

Далее были рассчитаны оптимальные составы портфелей, находящиеся на эффективной границе, исходя из целевых значений доходности и риска для инвестора (см. рисунок).

Доли активов (портфель=1) 0.0.0.0.0.0.Облигации 0.Недвижимость 0.Акции 0.Доходность 20% 21% 22% 23% 24% 25% 26% 27% 28% 29% 30% 31% 32% 33% 34% 35% Риск 37% 16% 16% 17% 18% 20% 22% 25% 28% 31% 35% 39% 43% 47% 51% 55% Рисунок 2. Оптимальные веса активов в портфелях, образующих эффективную границу.

Используя приведенные расчеты, а также полагаясь на целевые значения доходности и риска, инвестор может оценить и сформировать оптимальный для себя портфель активов. В качестве примера автором был оценен состав, а также риск и доходности нескольких типов агрегированных портфелей (например, портфель со стабильным доходом, консервативный и активный сбалансированный портфели и др.).

При наличии безрисковой ставки можно рассчитать оптимальный состав рискового портфеля по критерию максимизации коэффициента Шарпа. Если рассматривать в качестве безрисковой ставку по 10-ти летним казначейским облигациям США (на конец 2005 г. – 4,5%), то оптимальный состав рискового портфеля следующий: акции 0,09, облигации – 0,18, недвижимость – 0,73. Если в качестве безрисковой взять доходность российских гос. бумаг (около 6% на конец г.), то оптимальный состав портфеля почти не меняется: доля акций возрастает до 0,1, доля облигаций падает до 0,17, доля недвижимости - 0,73. Необходимо учитывать, что не всегда такой портфель достижим для инвестора, поскольку рынок недвижимости в России только развивается, и предложение инвестиционных объектов высокого качества ограничено, существенны барьеры входа на данный рынок. Это может препятствовать формированию оптимального портфеля.

В работе был проведен анализ способности инвестиций в недвижимость и других активов по хеджированию инфляционных рисков, которые в России пока остаются высокими. Во-первых, такой анализ был проведен при помощи построения корреляционной матрицы номинальных рублевых доходностей (см. следующую таблицу).

Таблица Корреляционная матрица номинальных рублевых доходностей недвижимости, акций и облигаций на российском рынке Недвижимость Акции Облигации ИПЦ Недвижимость 1 -0,086 -0,209 0,Акции (РТС) -0,086 1 0,580 0,Облигации (EMBI+) -0,209 0,580 1 0,ИПЦ 0,674 0,079 0,280 Как видно из вышеприведенной таблицы, наибольшую связь с индексом потребительских цен имеет номинальная рублевая доходность на рынке инвестиций в недвижимость. Наоборот, изменения индекса РТС в среднем не были связаны с динамикой инфляции.

Второй способ анализа способности актива хеджировать инфляционные риски – оценка зависимости доходности актива от изменения уровня цен (при помощи регрессионного анализа), который также показал, что недвижимость является лучшим хеджером риска фактической инфляции.

Наконец, третий тест - оценка возможностей активов по хеджированию риска ожидаемой и неожиданной инфляции при помощи регрессионного анализа. В данном случае для характеристики неожиданной инфляции используется индекс потребительских цен. В качестве proxy-переменной для ожидаемой инфляции в России предлагается взять ставку доходности на рынке межбанковского кредитования. Можно предположить, что профессиональные игроки данного рынка адекватно оценивают ожидаемую инфляцию.

Таким образом, оценивается следующая регрессия:

it =a + b*MBKt-1 + с*(CPIt – MBKt-1) + ut (1) где: MBK – ставка доходности на рынке МБК;

CPI – индекс потребительских цен.

Для недвижимости оценки коэффициентов b и с оказались больше 1 и статистически значимы. Тестирование для акций не дало адекватного регрессионного уравнения, соответственно, невозможно утверждать, что акции хорошо страхуют инвестиции как от ожидаемой, так и неожиданной инфляции. Для облигации оценки коэффициентов статистически значимые, но меньше 1.

Исследование, проведенное в рамках стандартной портфельной теории, а также анализ по хеджированию инфляционных рисков обладают одним недостатком – опираются на показатели краткосрочной доходности активов, в то время как инвестиции в недвижимость и рассматриваемый агрегированный портфель предполагают долгосрочный характер вложений. Поэтому завершающий этап исследования – анализ долгосрочной доходности активов и агрегированного портфеля, соотнесенной с риском. Для этого предлагается воспользоваться концепцией «премии за диверсификацию» (return due to diversification), которую предложили Фама и Бус в 1992 г. Известно, что долгосрочная доходность актива (портфеля) положительно зависит от краткосрочной доходности и отрицательно – от риска. Премия за диверсификацию показывает, на сколько возрастает долгосрочная доходность портфеля в результате снижения риска за счет диверсификации.

В работе было проведено исследование для российского рынка, целью которого было показать, каким образом включение недвижимости в состав портфеля ценных бумаг повлияет на его премию за диверсификацию. Были получены следующие результаты. Если недвижимость замещает только акции или только облигации, показатель премии за диверсификацию портфеля увеличивается. Если недвижимость замещает акции и облигации одновременно, то показатель премии за диверсификацию возрастает при доле недвижимости в портфеле не более 82%. Можно сделать вывод, что включение недвижимости в состав портфеля ценных бумаг в большинстве случаев улучшает соотношение доходности и риска данного портфеля в долгосрочном периоде.

Третья глава диссертационного исследования посвящена оценке стоимости капитала для портфелей, включающих различные классы активов, в частности, разработке модели оценки стоимости капитала для инвестиций в недвижимость. В первой части третьей главы проводится анализ применимости существующих концепций оценки стоимости капитала на рынке ценных бумаг для рынка недвижимости и выбор наиболее подходящей из них для применения на российском рынке.

При оценке стоимости капитала для инвестиций в недвижимость и других активов можно использовать несколько алгоритмов:

1. Отдельно оценить затраты на собственный и заемный капитал, далее рассчитать средневзвешенные затраты на капитал. Проблемой в данном случае может являться определение весов собственного и заемного капитала в стоимости, которая первоначально не известна.

2. Использовать подходы, непосредственно нацеленные на определение средневзвешенной стоимости капитала.

В диссертации рассматривается несколько подходов к оценке стоимости собственного капитала и стоимости капитала в целом для инвестиций в недвижимость.

Оценка стоимости заемного капитала отдельно в рамках настоящего исследования не исследуется. Были рассмотрены следующие концепции.

Модель оценки капитальных активов (САРМ). Анализ предпосылок и результатов применения модели показал, что в настоящее время данная модель не может быть адекватно применена для развитых, а тем более для развивающихся рынков недвижимости.

В первую очередь, для рынка недвижимости не выполняется несколько ключевых предпосылок CAPM.

1. Предпосылка о бесконечной делимости и ликвидности активов. Несмотря на то, что для долгосрочных инвестиций и крупных портфелей проблема ликвидности не является наиболее определяющей, существуют исследования для зарубежных рынков, показывающие, что риск ликвидности может выступать в качестве фактора доходности актива. Таким образом, модель САРМ, предусматривающая только один фактор риска, не будет работать при применении ее к низколиквидным активам.

2. Предпосылка об отсутствии транзакционных издержек. Было выявлено, что на практике значительные транзакционные издержки и барьеры входа препятствуют формированию достаточно диверсифицированных портфелей на рынке недвижимости, что подтверждают и результаты эмпирических исследований (как для развитых рынков, так и для России). Это приводит к тому, что на рынке недвижимости вознаграждается не только систематический риск, но и индивидуальный.

3. Предпосылка о доступности информации для всех инвесторов. На рынке недвижимости практически всегда возникает проблема ассиметрии информации и, как следствие, ценовые искажения, что препятствует применению модели САРМ.

Таким образом, нарушение нескольких ключевых предпосылок модели приводит к тому, что она в настоящее время не может применяться и на развитых рынках, и тем более на развивающемся рынке недвижимости России. Неработоспособность модели для отдельных объектов и сегментов рынка недвижимости была эмпирически показана для развитых рынков недвижимости.

В России невозможно даже провести эмпирическую проверку модели САРМ для рынка недвижимости, поскольку существуют технические сложности в ее применении.

В первую очередь, это проблема конструирования рыночного портфеля, состоящего из всех активов, обращающихся на рынке, весами которых служат их рыночные стоимости. В России сформировать такой портфель невозможно, так как отсутствует российский индекс недвижимости, а существующие индексы облигаций имеют сравнительно короткую историю. Тем более, невозможно точно оценить веса основных классов активов в портфеле.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |






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