WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 12 |

Также в своем анализе квартальных прибылей по данным S&Р с года по 1988 год Фридман и Лейбсон (Friedman, Laibson, 1989)19 указывают, что «22,6% однодневных падений биржевых цен 19 октября 1987 года были уникальным явлением, но в масштабе квартального временного окна эпизод квартала 1987 года, оказывался в ряду нескольких других периодов необычайно больших оживлений или крахов». Эти авторы замечают, что в дополнение к лептоэксцессу «большие движения чаще являются крахами, чем взлетами» и значительный лептоэксцесс «появляется вне зависимости от выбранного периода».

Эти исследования с очевидностью говорят о том, что прибыли американских рынков капитала не следуют нормальному распределению. Но если рыночные прибыли не являются нормально распределенными, то тогда множество методов статистического анализа, в частности, такие способы диагностики как коэффициенты корреляции, t-статистики, серьезно подрывают к себе доверие, поскольку могут давать ошибочные результаты. Применение случайных блужданий к рыночным ценам также становится сомнительным.

Стерж (Sterge, 1989)20 в дополнительном исследовании финансовых фьючерсных цен на государственные казначейские облигации, казначейские налоговые сертификаты и евродолларовые контракты также нашел лептоэксцессные распределения. Стерж заметил, что «очень большие (три или больше стандартных отклонения) изменения цен могут ожидаться в два-три раза чаще, чем предсказано нормальностью».

Невозможность линейной парадигмы и слабой формы ЕМН описать вероятности прибылей не ограничивается американским фондовым рынком, и распространяется также и на другие рынки.

Friedman B. M. and Laibson D. I., Economic Implications of Extraordinary Movements in Stock Prices. Brooking Papers on Economic Activity 2, 1989.

Sterge A. J., On the Distribution of Financial Futures Price Changes. Financial Analysts Journal, May/June 1989.

1.2.2 Неустойчивая волатильность Придя к выводу о том, что рыночные прибыли не следуют нормальному распределению, нельзя удивляться, если волатильность окажется весьма неустойчивой. Причина в том, что дисперсия устойчива и конечна только для нормального распределения, а рынки капитала, следуя постулату Мандельброта, подчиняются устойчивым распределениям Парето.

Исследования волатильности имеют тенденцию фокусироваться на устойчивости во времени. Например, при нормальном распределении дисперсия пятидневной прибыли должна быть в пять раз больше дисперсии дневной прибыли. Другой метод, использующий стандартное отклонение вместо дисперсии, основан на умножении дневного стандартного отклонения на корень квадратный из 5. Это скейлинговое свойство нормального распределения называется правилом Т1/2, где Т – временной интервал.

Исследования показывают, что стандартное отклонение не подвержено скейлингу в соответствии с правилом Т1/2. Тернер и Вейгель нашли, что месячная и квартальная волатильности были выше в сравнении с годовой волатильностью, чем это должно было бы быть, но дневная волатильность была ниже годовой.

Также существует работа Шиллера (Shiller, 1989), включенная в его книгу «Волатильность фондового рынка»21. Его подход основывается не на рассмотрении распределений прибылей. Вместо этого Шиллер интересуется уровнем волатильности, которая должна была бы быть в рамках рационального рынка. Шиллер замечает, что волатильность на рынке рациональных инвесторов должна бы иметь в основе ожидаемые дивиденды от акций. Цены однако намного более волатильны по отношению к изменениям величин ожидаемых дивидендов, даже с учетом инфляции. Он приходит к утверждению, что существует два типа инвесторов: «шумовые трейдеры» – те, которые следуют моде и прихоти, и «штрафные трейдеры», которые Shiller R. J., Market Volatility. Cambridge: MIT Press, 1989.

инвестируют, исходя из величины ожидаемой прибыли. Шиллер указывает, что «штрафник» – это не обязательно характеристика инвесторапрофессионала. Шумовые трейдеры имеют склонность к чрезмерной реакции на новости, которые могут сулить будущие дивиденды, легкие деньги.

Исследованная Шиллером чрезмерная рыночная волатильность бросает вызов:

1) идее рациональных инвесторов, 2) концепции, утверждающей, что благодаря большому количеству инвесторов можно достичь рыночной эффективности.

Также существует модель Ингла (1982) авторегрессионной условной гетероскедастичности (ARCH). В этой модели волатильность зависит от своего же предшествующего уровня. Таким образом, высокие уровни волатильности являются следствием высокой же волатильности, в то время как низкая волатильность – следствие низкой волатильности. Это совпадает с наблюдением Мандельброта (1964) о том, что величины изменений цен (без учета знака) коррелированы. Статистическая наглядность, продемонстрированная Инглом и Ле Бароном (Le Baron, 1990)22 среди прочих фактов, говорит в пользу семейства моделей ARCH. Это привело к осознанию того, что стандартное отклонение не является стандартной мерой, во всяком случае за пределами коротких промежутков времени. ARCH также дает утолщение хвостов вероятностных распределений. Поэтому ARCH приобрела наибольшее влияние на выбор оценок и технические торговые правила. Но методы управления портфелем не претерпели на себе заметного влияния со стороны ARCH.

LeBaron B., Some Relations Between Volatility and Serial Correlations in Stock Market Returns. Working Paper, February 1990.

1.2.3 Проверка CAPM Наиболее известным исследованием CAPM является тест Блэка, Дженсена и Шоулса (Black, Jensen, Scholes, 1972)23, который стал стандартом для тестов теории рынка капиталов. Эти авторы конструировали портфели с различными уровнями бета, чтобы разобраться в том, может ли быть подтвержден эмпирически компромисс между риском и прибылью, описываемый САРМ. В частности, они сравнили форму реализации SML (линии рынка ценных бумаг) с тем, что было предсказано теорией. В своем исследовании Блэк, Дженсен и Шоулс использовали реальные прибыли, а не ожидаемые – чтобы удостовериться, действительно ли реализованная SML совпадает с теорией.

Они обнаружили, что реальная SML для 35-летнего периода с 1931 года по 1965 год имела положительный наклон на протяжении всего периода, как это и было предсказано САРМ. Рискованные акции с высокими бета имели более высокие прибыли по сравнению с акциями более низких бета.

Зависимость была приблизительно линейной. Однако наклон был более пологим, чем предсказывала теория. Пересечение с осью r оказалось выше безрисковой ставки процента. Это означает, что по сравнению с теоретическим предсказанием акции высоких бета дают меньшую прибыль, и, напротив, акции низких бета – большую прибыль.

Кроме того, были протестированы четыре подпериода по 105 месяцев.

Бета оставались примерно постоянны на протяжении всего времени, но компромисс между риском и прибылью был неустойчив. Пересечение с осью r было отрицательным для первого подпериода и положительным для последующих трех. Наклон SML отличался крутизной для первого подпериода, оставался положительным, но более пологим – для второго, стал горизонталью в третьем подпериоде и приобрел отрицательное значение в четвертом. Направленность в последние два подпериода противоречила Black F., Jensen M. C. and Scholes M., The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests in Jensen M. C.

edition, Studies in the Theory of Capital Markets. New York: Praeger, 1972.

теории. В третьем подпериоде (июль 1948 года – март 1957 года) прибыль была фактически одинакова вне зависимости от риска. В четвертом периоде (апрель 1957 года – декабрь 1965 года) более высокий риск сопровождался меньшей прибылью в интервале почти девяти лет.

Блэк, Дженсен и Шоулс потом повторили кратко раннюю статью Блэка (1972), в которой традиционная модель САРМ была приспособлена для случая, когда безрисковое заимствование недоступно. Эта модификация приспосабливала теорию путем использования в качестве пересечения с осью r значения прибыли для бумаги с нулевой бета вместо традиционной безрисковой ставки процента, ввиду того, что такая ставка была недоступна заемщикам. Теория становилась более реалистичной, поскольку инвесторы должны всегда занимать по ставке более высокий, чем это делает правительство. Однако неустойчивость наклона SML так и не была объяснена.

1.2.4 Проверка эффективности рынка Существует много рыночных аномалий, когда могут быть получены большие нерыночные прибыли – в противоположность «справедливой игре» полусильной ЕМН. На фондовом рынке это эффект малых фирм, низкий Р/Е-эффект (price/earnings – отношение цены к прибыли) и эффект января.

Рудд и Клэссинг (Rudd, Classing, 1982)24 подтверждают сверхприбыли, полученные от нерыночных факторов, на своей шестифакторной модели риска BARRA E1. По этой модели, основанной на САРМ, было найдено, что четыре источника нерыночного риска (рыночная вариабельность, низкая оценка стоимости и неуспех, незрелость и малость, финансовый риск) заключают в себе возможность значительных нерыночных прибылей. Эти факторы прибыли, говорят Рудд и Клэссинг, «далеки от случайности» и доказывают, что полусильная ЕМН не отражает действительности. Такие аномалии давно Rudd A. and Clasing H. K., Modern Portfolio Theory. Homewood, IL: Dow Jones-Irwin, 1982.

наводят на мысль, что линейная парадигма требует изменения, которое приняло бы их в расчет.

Суть вопроса относится к тому, как люди принимают решения. ЕМН сильно зависит от рациональности инвесторов. Рациональность определяется как способность устанавливать стоимость ценных бумаг на основе всей доступной информации и в соответствии с этим назначать цены. Она подразумевает также, что инвесторы не расположены к риску. Если они идут на большой риск, то должны быть компенсированы возможностью большой прибыли. Исследование Тверски (Tversky, 1990)25 говорит о том, что когда потери приемлемы, люди идут на риск: они больше похожи на азартных игроков, если эта игра не грозит обернуться большими потерями. Тверски приводит следующий пример. В ситуации приобретения большинство предпочтут гарантированный выбор, хотя ожидаемая прибыль по Осборну одинакова в обоих случаях. Люди, как это и утверждает теория, не склонны к риску. Но в ситуации потери, несмотря на одинаковую ожидаемую прибыль по Осборну в обоих случаях, люди будут рисковать. Очевидно, что шанс уменьшить потери предпочтительнее, чем гарантированная потеря, даже если вероятность будущей потери достаточно велика.

Теория рынков капитала предполагает также, что все инвесторы имеют одинаковый горизонт инвестиционных вкладов. Это необходимо для того, чтобы ожидаемые прибыли были сравнимы. Но хорошо известно, что это не так. Когда предлагаются возможности получения суммы Y сегодня или Y+y через месяц (0

Тверски также обращает внимание на то, как люди ведут себя в условиях неопределенности. Гипотеза рациональных ожиданий утверждает, что доверие и субъективные вероятности оценки точны и непреднамеренны. Однако люди, Tversky A., The Psychology of Risk in Quantifying the Market Risk Premium Phenomena for Investment Decision Making. Charlottesville, VA: Institute of Chartered Financial Analysts, 1990.

в общем, склонны к самоуверенным предсказаниям. Мозг построен таким образом, что принимает решения с наибольшей определенностью по получении даже малой информации. Для других ситуаций уверенность перед лицом неопределенности – желательная характеристика. Однако сверхуверенность может стать причиной игнорирования информации, которая может быть использована другими. Следовательно, исходя из своих субъективных оценок, такого рода прогнозист склонен присваивать отдельным экономическим сценариям большую вероятность, чем это оправдано фактами.

В частности, он может стараться не проявить собственную нерешительность.

Работа Тверски вызвала к жизни субкатегорию поведенческих финансов.

Эта сфера исследований обозначилась с публикацией статьи ДеБонда и Тейлера (DeBondt, Thaler, 1986), озаглавленной «Сверхреактивен ли фондовый рынок»26.

Таким образом, справедливо предположение Петерса (Peters, 1996)27, что люди не признают трендов и не реагируют на них до тех пор, пока эти тренды хорошо не установятся. Они не начинают экстраполировать явление в течение некоторого времени его развития. Затем они принимают решение, которое обусловлено накопленной, но до некоторого момента игнорируемой информацией. Такое поведение коренным образом отличается от предполагаемых действий рационального инвестора, который немедленно использует новую информацию. Утверждение о том, что люди не признают обоснованной информации, если она не совпадает с их прогнозом, в большой мере соответствует человеческой природе, и это согласуется со взглядом Тверски, полагающим, что люди в своих собственных предсказаниях склонны быть слишком самоуверенными. Они не любят отказываться от своих прогнозов, если не получат достаточно информации об изменении обстановки.

А если инвесторы реагируют именно таким образом, рынок не может быть DeBondt W. and Thaler R., Does the Stock Market Overreact Journal of Finance 60, 1986.

Петерс Э., Хаос и Порядок на Рынках Капитала: Новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка. М.: Мир, 2000.

эффективным, потому что вся информация еще не отразилась в ценах.

Многое остается не учтенным, и реакция наступает позже.

Когда отдельные инвесторы не склонны быть столь рациональными, нет оснований для того, чтобы дело обстояло иным образом во всем их сообществе.

1.3 Гипотеза Фрактального Рынка (FMH) В начале 1990-ых годов была разработана новая парадигма – «Гипотеза Фрактального Рынка» (FMH), которая создавалась как альтернатива к «Гипотезе Эффективного Рынка» (EMH). FMH придает особое значение влиянию информации и инвестиционным горизонтам в поведении инвесторов.

Основные пять предположений выдвинуты Петерсом (Peters, 1994)28 для FMH:

1) Рынок создают множество индивидуумов с большим количеством различных инвестиционных горизонтов.

Поведение трейдера с однодневным инвестиционным горизонтом радикально отличается от поведения управляющих пенсионного фонда. Для первого инвестиционный горизонт измеряется минутами, а для второго – годами.

2) Информация по разному влияет на различные инвестиционные горизонты.

Для трейдера с однодневным инвестиционным горизонтом первичная деятельность – это торговля. Подобный трейдер будет в большей степени интересоваться информацией, получаемой из технического анализа.

Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 12 |



© 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.