Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Финансы arrow ИНВЕСТИЦИИ В 2 Т. Т.2. ИНВЕСТИЦИОННЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ
Посмотреть оригинал

Модели формирования портфеля инвестиций

В настоящее время для формирования портфеля инвестиций разработан и успешно реализуется на практике ряд моделей.

Модель применительно к объекту исследования представляет собой упрощенное представление протекающих процессов и явлений.

Формирование инвестиционного портфеля обычно выражается в создании оптимального портфеля по соотношению доходности и риска.

Доходность является одной из основных характеристик инвестиционного портфеля, поскольку именно она привлекает инвестора вложить капитал в конкретный актив, измеряя ценность конкретного актива для инвестора на определенный момент времени. Доходность d определяется по формуле

где Рг, Pt_l — цена конкретного актива в период времени t и ?-1 соответственно.

Наиболее часто для расчета средней доходности используют формулу среднего арифметического отдельной ценной бумаги.

Если rt(t =1,2, ... N) — величина доходности в конце t-го холдингового периода, a Pt вероятности данных значений доходности, то

где Е(г) — среднее арифметическое значение доходности актива; N — количество шагов расчета, в течение которых осуществлялись наблюдения.

При применении объективного подхода Р( = 1 /N, поэтому формула имеет вид

Помимо средней доходности инвестор при вложении капитала осуществляет оценку риска вложения средств, поскольку ему важно знать вероятность потерь или неполучения дохода. Рассчитать данный показатель по конкретному активу можно по формуле стандартного отклонения а:

Пример

Инвестор хочет определить целесообразность вложения свободных средств в золото. Динамика цен на золото приведена в табл. 7.10.

Таблица 7.10

Дата

Котировка, долл. США за ozt

Дата

Котировка, долл. США за ozt

19.03.2014

1342,10

13.03.2014

1372,20

18.03.2014

1355,20

12.03.2014

1367,60

17.03.2014

1366,50

11.03.2014

1347,50

15.03.2014

1381,80

10.03.2014

1340,00

14.03.2014

1381,90

08.03.2014

1339,50

Необходимо определить доходность по золоту за каждый день по вышеуказанной формуле. Получим динамику доходности цен на золото (табл. 7.11).

Таблица 7.11

Дата

Доходность, %

Дата

Доходность, %

19.03.2014

-

13.03.2014

-0,7019

18.03.2014

0,9761

12.03.2014

-0,3352

17.03.2014

0,8338

11.03.2014

-1,4697

15.03.2014

1,1196

10.03.2014

-0,5566

14.03.2014

0,0072

08.03.2014

-0,0373

Далее рассчитаем среднюю доходность путем сложения доходностей за каждый день и поделим на количество значений в статистической совокупности (табл. 7.12). Средняя доходность будет равна -0,0182% (-0,1640/9).

Дата

Доходность, %

[rf-?(r)p

19.03.2014

18.03.2014

0,9761

0,0000988640235

17.03.2014

0,8338

0,0000725983921

15.03.2014

1,1196

0,0001294748986

14.03.2014

0,0072

0,0000000648139

13.03.2014

-0,7019

0,0000467460030

12.03.2014

-0,3352

0,0000100493099

11.03.2014

-1,4697

0,0002106870700

10.03.2014

-0,5566

0,0000289836481

08.03.2014

-0,0373

0,0000000364497

Сумма

-0,1640

0,0005975046087

Среднеквадратическое отклонение равно 0,815% (-у/0,005975046087 / 9).

После того как определены доходности и риски по конкретным активам, переходят к выявлению тесноты взаимосвязи между ними и отбору активов в портфель. Для этого рассчитывают корреляционную матрицу (табл. 7.13). В портфель попадают только те активы, у которых корреляция стремится к -1 или к 0.

Таблица 7.13

Активы

а

ь

с

а

согаа

coroh

corac

ь

с°гЬа

corbb

C0f'bc

С

С0Гса

corcb

C°rcc

Корреляция определяется по формуле

|

где я, b — конкретные активы; п — размер выборки в статистической совокупности.

Далее инвестора интересует ожидаемая доходность и риск но инвестиционному портфелю.

Ожидаемая доходность портфеля представляет собой средневзвешенное значение ожидаемых параметров доходности ценных бумаг, включаемых в портфель. При этом доля каждой ценной бумаги определяется относительным количеством средств, осуществляемых инвестором на приобретение данной ценной бумаги:

где — d доходность портфеля, d{y d2, d„ — средняя доходность отдельных активов, Х{, Х2, Хп доли соответствующих активов в портфеле.

При этом должны соблюдаться следующие условия:

Xt + Х2+ ... + Хм = 1,

Х1;Х2;... Xw > О, d —> max.

Риск портфеля характеризуется не только индивидуальным риском каждой отдельной ценной бумаги в составе портфеля, но и тем, что имеется риск влияния изменений отмечаемых ежегодных величин доходности одной акции на динамику доходности других акций, входящих в инвестиционный портфель.

Риск портфеля определяется но формуле

Любому инвестору интересно свести риск портфеля к минимуму.

Пример

Инвестор на этапе анализа активов выбрал для себя три ценные бумаги, которые планирует включить в портфель. Однако средств на покупку всех ценных бумаг у него не хватило. Купить он может только любые две ценные бумаги. Средства планируется вкладывать поровну в каждую ценную бумагу. Корреляция между ценными бумагами А и В равна 0,21, бумагами А и С равна -0,87, В и С равна -0,35. Определим доходность и риск по трем портфелям (табл. 7.14).

Таблица 7.14

Показатель

Ценные бумаги

А

В

С

Средняя доходность по ценной бумаге, %

10

12

17

Риск по ценной бумаге, %

21

35

44

Используя вышеприведенные формулы, осуществим расчеты и сведем их в табл. 7.15.

Таблица 7.15

Показатель

Портфель

АВ

АС

ВС

Доходность портфеля, %

d= 10 • 0,5 + 12 • 0,5 = 11

13,5

14,5

Риск портфеля, %

а = 0,52 • 212 + 2 • 0,5 • 0,5 21 35 0,21 + + 0,52 • 352 = = 22,22

13,87

22,82

Проанализировав данные табл. 7.15, видно, что наиболее привлекательным будет портфель АС, поскольку при средней доходности в 13,5% имеет риск в 13,87%.

Рассмотрим основные модели формирования портфеля инвестиций.

Модель Г. Марковица. Теория портфеля предполагает оптимальное построение инвестиционной программы, которая позволит получить ожидаемый доход при минимальном риске и максимальный доход при допустимом риске.

Основоположником современной теории портфельных инвестиций является Г. Марковиц. Его портфельная теория — это подход, основанный на анализе ожидаемых средних значений и вариаций случайных величин. По модели Г. Марковица формируются параметры, определяющие объем инвестиций и риск, что обеспечивает сравнение между собой различных альтернативных вложений с точки зрения поставленных целей.

Теория Г. Марковица утверждает, что для приведения риска к минимальному уровню портфель необходимо диверсифицировать. Снижение риска при этом влечет за собой и снижение доходности. Следовательно, при уменьшении риска должны быть оптимизированы доходы от портфеля. Фактически следует сформировать такой портфель, в котором сочетание риска и дохода было бы оптимальным для вкладчика.

За теорию портфеля Г. Марковицу была присуждена Нобелевская премия в области экономики в 1990 г. Согласно этой теории риск активов рассматривается как риск составляющих единого портфеля, а не отдельно взятых единиц. Важным моментом является учет взаимных корреляционных связей между доходностями активов портфеля. Именно этот учет позволяет проводить эффективную диверсификацию портфеля, приводящую к существенному снижению его риска по сравнению с рисками отдельных активов.

Рассматривая случай, при котором портфель может содержать бесконечное количество ценных бумаг, Г. Марковиц выявил, что среднеквадратическое отклонение асимптотически будет приближаться к среднему значению ковариации (мере линейной зависимости двух случайных величин). При этом общий риск портфеля можно разделить на две составляющие: рыночный (недиверсифицируемый) риск, который невозможно ликвидировать и который характерен для всех активов, и собственный (диверсифицируемый) риск, от которого можно уйти с помощью диверсификации. При этом сумма инвестированных средств но всем объектам должна соответствовать общему объему инвестиций, т.е. сумма относительных долей в совокупном объеме должна быть равна единице (рис. 7.4).

Риск портфеля и диверсификация

Рис. 7.4. Риск портфеля и диверсификация

В своих работах Г. Марковиц решил проблему численного определения относительных долей различных активов в портфеле, которые наиболее вы- годны для владельца. По его словам, «инвестор выберет свой оптимальный портфель из множества портфелей, каждый из которых даст максимальную ожидаемую доходность для некоторого уровня риска и минимальный риск для некоторой величины ожидаемой доходности» (рис. 7.5).

Допустимое и эффективное множества портфелей

Рис. 7.5. Допустимое и эффективное множества портфелей

Эффективный портфель — это такой портфель, который предполагает максимальную ожидаемую доходность при определенном ожидаемом уровне риска или минимальный риск при планируемом уровне доходности. Эффективных портфелей может быть множество, поэтому целесообразно определить оптимальный портфель в зависимости от склонности инвестора к риску.

Оптимальный портфель — эффективный портфель, выбранный инвестором, потому что его характеристики по риску и доходности в наибольшей степени соответствуют требованиям инвестора, г.с. максимизируют его функцию полезности.

Основная теория формирования оптимального портфеля в рамках теории Г. Марковица описывается следующим образом. Вкладчик формирует для себя совокупность кривых безразличия (рис. 7.6), т.е. кривых, характеризующих разнообразные комбинации риска и доходности. Считается, что чем выше расположена кривая, тем большим является уровень удовлетворенности, получаемый инвестором.

Все комбинации, расположенные на определенной кривой безразличия, равноприемлемы для вкладчика. Потом формируется набор эффективных портфелей (это значит, что если вкладчик выбирает между двумя портфелями

Карты кривых безразличия инвесторов

Рис. 7.6. Карты кривых безразличия инвесторов:

а) инвестор с высокой степенью избегания риска; б) инвестор со средней степенью избегания риска; в) инвестор с низкой степенью избегания риска

с одинаковым уровнем риска, но с разной доходностью, то портфель, предполагающий более высокую доходность, и будет эффективным). Оптимальным для инвестора будет являться такой портфель, который определяется точкой пересечения массы эффективных портфелей и одной из кривых безразличия.

Формирование инвестиционного портфеля ценных бумаг, согласно теории инвестиционного портфеля Г. Марковица, базируется на основных принципах:

  • 1) успех инвестиций зависит от правильного рассредоточения средств по типам активов;
  • 2) прибыль формируется на 94% предпочтением типа выбираемых инвестиционных инструментов (акции крупных компаний, краткосрочные казначейские векселя), на 4% — использованием определенной ценной бумаги заданного типа, и на 2% — оценкой времени покупки ценной бумаги;
  • 3) риск вложений в конкретный тип бумаг обусловливается вероятностью уклонения прибыли от желаемого значения;
  • 4) общая доходность и риск инвестиционного портфеля могут варьировать путем изменения его структуры;
  • 5) все оценки, применяемые при формировании портфеля, носят вероятностный характер.
  • 2. Индексная модель У. Шарпа. Индексная модель была предложена У. Шарпом в 1960-х гг. после проведения регрессионного анализа фондового рынка США. Он попытался упростить алгоритм составления портфеля, предложенный Г. Марковицем. Для этого У. Шарп предложил использовать бета-фактор, который определяется по формуле

где GiM ковариация между темпами роста курса ценной бумаги и темпами роста рынка; a2jV/ — дисперсия доходности рынка.

Показатель р определяется как уровень риска бумаги и информирует, во сколько раз изменение цены бумаги превышает динамику рынка в целом.

Если он выше 1, доходность акции растет больше, чем в среднем по рынку. Такие инструменты являются более рисковыми. Напротив, если бета-коэффициент меньше 1, доходность акции растет меньше. Такой инструмент является менее рискованным, консервативным.

В индексной модели У. Шарпа применяется тесная корреляция между динамикой курсов отдельных акций. Нужные входные данные следует примерно определить, используя только один базисный фактор и его связь с изменением курсов определенных акций. Обычно за такой фактор берется величина какого-либо индекса. Зависимость доходности ценной бумаги от индекса характеризуется формулой

где Yj — доходность ценной бумаги i за определенный период; г7 — доходность на рыночный индекс I за этот же период; р/7 — коэффициент наклона; а — коэффициент смещения; ги — случайная погрешность.

Из уравнения следует, что бета ценной бумаги можно толковать как наклон линии. Если данный коэффициент был все время постоянным, то «историческую бету» бумаги возможно оценить с помощью сравнения прошлых данных о сопоставлении доходности анализируемой бумаги и доходности рынка (индекса). Статистическая операция для обеспечения такой величины коэффициента бета представляет собой простую линейную регрессию, или метод наименьших квадратов. Уравнение, определяемое без случайной погрешности, является уравнением линейной регрессии. Параметр бета в этом случае считается коэффициентом регрессии и рассчитывается по формуле

где ух доходность рынка в i-й период времени; х, — доходность рынка в i-й период времени; п — количество периодов.

Показатель альфа (а, его также называют сдвигом) формирует составляющую доходности бумаги, не зависящую от движения рынка:

Согласно одной из точек зрения, альфа считается определенной мерой недо- или переоценки рынка данной бумаги. Положительная альфа говорит о переоценке рынком дайной бумаги. Отрицательная альфа дает понять о недооценке рынком этой бумаги.

Случайная погрешность эпсилон (г) говорит, что индексная модель У. Шарпа приблизительно объясняет доходности ценной бумаги. Разница между действительной и ожидаемой величинами при известной прибыльности рыночного индекса относится на счет случайной погрешности. Случайную погрешность следует определять как случайную переменную, которая характеризует рассредоточение вероятностей с нулевым математическим ожиданием и стандартным отклонением, определяемым по формуле

Истинную величину коэффициента бета ценной бумаги нельзя установить, а можно только оценить это значение. Значит, даже если бы истинная величина беты была постоянна всегда, ее оценка, принятая в соответствии с методом наименьших квадратов, все равно изменялась бы во времени вследствие ошибок при оценке — ошибок выборки. Стандартная ошибка беты представляет собой своего рода усилие оценить влияние таких ошибок:

Подобным образом стандартная ошибка для альфы дает оценку значения отклонения прогнозируемого значения от истинного г:

Для анализа конкретной ценной бумаги применяются и другие критерии. R-squared (R2), или коэффициент детерминации, равен квадрату коэффициента корреляции цены бумаги и рынка. R-squared изменяется от нуля до единицы и информирует о степени согласованности движения рынка и бумаги:

Коэффициент детерминации характеризует пропорцию, в которой динамика доходности ценной бумаги согласована с динамикой доходности рыночного индекса. Другими словами, он информирует, как можно соотнести колебания доходности ценной бумаги с колебаниями доходности рыночного индекса.

В случае равенства данного коэффициента единице, бумага в полной мере коррелирует с рынком; если коэффициент равен нулю, то движение рынка и бумаги абсолютно независимы.

Ошибки показателей бета и альфа характеризуются непосредственно ошибкой регрессионной модели. Естественно, главным образом они зависят от глубины расчета[1].

При разных стадиях рынка (падающий, растущий) для получения наилучшего эффекта возможно пользоваться такими комбинациями коэффициентов:

Вид рынка

На покупку

На продажу

Падающий

р<0, р<1,а<0, Я1 [2]-> 0

р > 0, а > 0, R[2] -> 0

Растущий

р>0, р>1,а<0, Д[2]->0

Р < 0, а > 0, R[2] -> 0

На западных рынках значения а, (3, R[2] регулярно рассчитываются для всех ценных бумаг. На российском рынке подобная практика отсутствует.

Результатом исследований У. Шарпа явился алгоритм для построения границы эффективных портфелей:

  • 1) отбор п ценных бумаг, для построения портфеля, и определение временного интервала в N шагов расчета, для наблюдения значений доходности (г,), по каждой ценной бумаге;
  • 2) выбор рыночного индекса (например, РТС, ММВБ и др.) и определение по нему доходности (?(r,w)) за аналогичный промежуток времени;
  • 3) определение величины Р, по выше приведенной формуле;
  • 4) расчет коэффициента смещения (а = Е((г{) - рЕ(гт)) и дисперсии о[2]- ошибок регрессионной модели;
  • 5) подстановка полученных значений в уравнения.

В модели У. Шарпа цель инвестора сводится к необходимости определения минимального значения дисперсии портфеля

при следующих начальных условиях:

где Wt — веса ценных бумаг в портфеле; Et — ожидаемая доходность портфеля; — дисперсия ценной бумаги; аг коэффициент смещения[2].

После такой подстановки выяснится, что неизвестными величинами являются веса Wt ценных бумаг. Выбрав определенную величину ожидаемой доходности портфеля Е*, можно найти веса ценных бумаг в портфеле, построить границу эффективных портфелей и определить оптимальный портфель.

Модель САРМ. Модель оценки капитальных активов (capital assets pricing model, САРМ) была разработана Дж. Трейнером, У. Шарпом, Д. Литнером и Я. Моссином в 1960-х гг. независимо друг от друга. Модель строится на теории портфельного выбора Г. Марковица.

САРМ — модель определения необходимого уровня доходности отдельных финансовых инструментов с учетом уровня их систематического риска, измеряемого с помощью бета-коэффициента. Расчетный механизм этой модели учитывает необходимый размер премии за риск.

Согласно этой модели доход от инвестиции в акцию должен превышать доход от вложений в безрисковые активы:.

Премия за риск представляет собой дополнительный доход, который может выплачиваться (или планироваться к выплате) инвестору выше того уровня, который может быть заработан по безрисковым финансовым операциям. Данный дополнительный доход должен расти пропорционально повышению уровня систематического риска по конкретному финансовому инструменту. Основой характеристики этой количественной зависимости считается график линий надежности рынка.

Модель САРМ показывает взаимосвязь риска и доходности. Безрисковые активы определяют минимальную доходность (рис. 7.7).

Графическая интерпретация модели САРМ

Рис. 7.7. Графическая интерпретация модели САРМ

Основные допущения модели:

  • 1) инвесторы осуществляют исследование инвестиционных портфелей, базируясь на планируемых доходностях и их стандартных отклонениях за время владения;
  • 2) инвесторы всегда стремятся к получению дохода. Они предпочитают из двух портфелей при прочих равных условиях тот, который дает наибольшую доходность;
  • 3) инвесторы не настроены рисковать. При предпочтении между двумя портфелями они выберут при прочих равных условиях тот, который дает наименьшее стандартное отклонение;
  • 4) частные активы бесконечно делимы. Имея такое намерение, инвестор даже может приобрести часть акции;
  • 5) имеется безрисковая процентная ставка, по которой вкладчик может дать денежные средства взаймы или взять в долг;
  • 6) операционные издержки и налоги несущественны;
  • 7) все инвесторы ориентируют свои действия на один, равный для всех, период обладания;
  • 8) безрисковая процентная ставка равна для всех инвесторов;
  • 9) информация легко и быстро доступна для всех вкладчиков;
  • 10) все вкладчики одинаково исследуют ценные бумаги и держатся одинаковых экономических мнений в экономической среде. Следовательно, они делают похожие выводы, оценивая распределение вероятностей перспективных денежных потоков в результате инвестирования в ценные бумаги, доступные для них. Это значит, что при фиксированной стоимости активов и безрисковой процентной ставке все вкладчики используют для характеристики эффективной границы и уникального оптимального рискованного портфеля одинаковые ожидаемые ставки доходности, среднеквадратические отклонения и коэффициенты корреляции. Эту теорию нередко называют однородностью ожиданий (homogeneous expectations)[9].

Линия надежности рынка ценных бумаг определяет равновесное состояние между доходом и неизбежным риском:

где ke ожидаемая доходность акции компании; k,.j — доходность безрисковых ценных бумаг; km ожидаемая доходность в среднем на рынке ценных бумаг; Р — бета-коэффициент акции данной компании.

Показатель (km - krj) представляет собой рыночную премию за риск инвестирования своего капитала не в безрисковые государственные ценные бумаги, а в ценные бумаги (акции, облигации), имеющие определенный уровень риска.

Показатель (ke - krj) представляет собой премию за риск вложения капитала в ценные бумаги именно данной компании.

Каждый вид акций имеет собственный p-коэффициент, представляющий собой индекс доходности акций по отношению к доходности в среднем на рынке ценных бумаг.

Бета-коэффициент портфеля определяется удельным весом акции а, и бета-коэффициентом i акции в портфеле:

Добавление консервативных инструментов снижает общий риск портфеля.

Для повышения обоснованности модели в нее могут быть введены поправки:

где — поправка на величину инвестиций в малые компании от 0 до 5%; S2 поправка на инвестиционный риск конкретной организации (качество управления, финансовая политика, диверсификация продукции и клиентуры, прогнозируемая прибыль) от 0 до 5%; С — страновой риск.

Модель арбитражного ценообразования (arbirtrage pricing theory, APT) была разработана С. Россом в 1976 г. Преимуществом арбитражной теории перед популярной САРМ является меньшее количество предпосылок, что приближает модель к реальности.

В основе модели заложено предположение о том, что каждый инвестор стремится увеличить доходность своего портфеля без увеличения риска каждый раз, когда возникает такая возможность. То есть инвесторы стремятся воспользоваться принципом арбитража. Арбитраж — это получение безрисковой прибыли путем использования разных цен на одинаковые активы. Арбитраж состоит в покупке актива по низкой цене и одновременной его продаже по более высокой.

Модель APT имеет следующий вид:

г — ожидаемая доходность ценной бумаг; г0 — доходность безрискового актива; ги ..., г2 премия (доходность) за риск; pt,..., р,7 — чувствительность ожидаемой доходности акции на изменение фактора риска[10].

Арбитражная модель характеризует, что ценные бумаги с равной чувствительностью к факторам ведут себя одинаково, опуская внефакторный риск. Следовательно, бумаги с одинаковыми чувствительностями к факторам должны иметь равные ожидаемые доходности, иначе существовали бы арбитражные возможности, однако как только такие возможности появляются, они немедленно исчезают в результате действий инвесторов.

Привлекательность использования арбитражной теории ценообразования определяется ее многофакторностью. На практике очень редко можно описать движение рынка лишь одним фактором. Па цены акций, а значит, и на их доходности, влияют несколько факторов. Но многофакторность является и основным камнем преткновения для использования данной модели на практике, так как непонятно, какие факторы следует отобрать. Выбор факторов является субъективной процедурой и определяется инвестором. Многие исследователи пришли к выводу, что таких факторов от 4 до 5, но сами выявленные факторы различны (табл. 7.16).

Ряд факторов в моделях повторяется, например темп промышленного производства, инфляция и т.д. Но если проанализировать каждую модель, видно, что они самобытны, а полученные с их помощью результаты будут различными. Следует также отметить невозможность использования 1-й, 2-й и 4-й моделей для российской практики, поскольку есть сложности с расчетом включенных в них факторов.

Факторы, используемые в модели APT

п/п

Авторы исследований

Отобранные факторы

1

Chen et al., 1986

  • — Темп прироста промышленного производства;
  • — размер инфляции;
  • — разность между краткосрочными и долгосрочными факторами;
  • — разность между ненадежными и надежными облигациями

2

М. Berry et al., 1988

  • — Темп прироста промышленного производства;
  • — размер инфляции;
  • — разница между краткосрочными и долгосрочными факторами;
  • — доходность индекса S&P500;
  • — темп прироста усредненных продаж в экономике

3

Компания Salomon Brothers

  • — Темп роста ВВП;
  • — процентная ставка;
  • — ставка динамики цен на нефть;
  • — размер инфляции;
  • — темп роста расходов па оборону

4

Коупленд T., Коллер I Муррин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление. М., 2005

  • — Индекс промышленного производства (характеризуется реальным физическим объемом выпущенного продукта);
  • — краткосрочная реальная процентная ставка (характеризуется как разница между доходностью казначейских векселей и индексом потребительских цен);
  • — краткосрочные темпы инфляции (характеризуются через внезапные колебания индекса потребительских цен);
  • — долгосрочные темпы инфляции (характеризуются как разница краткосрочной и долгосрочной задолженности к погашению государственных облигаций);
  • — риск невыполнения обязательств (характеризуется как сопоставление доходности к погашению корпоративных облигаций с рейтингами Ааа и Ваа)

5

Устименко В. О возможностях использования модели арбитражного ценообразования для расчета ставки дисконтирования в российских условиях // Вопросы оценки. 2003. № 3. Октябрь

  • — Индекс цен производителей промышленной продукции (1с) (по данным Росстата);
  • — индекс промышленного производства (1р)
  • (по данным ЦБ РФ);
  • — динамика ВВП (GDP) (поданным Росстата);
  • — динамика валютного курса USD (EXP)
  • (но данным ММВБ);
  • — динамика котировок ОФЗ 26003 (OFZ), скорректированная на изменение курса USD (по данным Росстата)

п/п

Авторы исследований

Отобранные факторы

6

Задорожко Д. С. Проблема определения ставки дисконтирования при оценке уровня деловой репутации Российской публичной компании // Управление экономическими системами. 2013. № 5(53)

  • — Персонал: качество персонала, численность персонала;
  • — окружающая среда: влияние рынка; информационный фон компании;
  • — оборудование и инструменты: основные фонды;
  • — технологии и производство: технология производства выпускаемой продукции;
  • — материалы: качество производимой компанией продукции;
  • — измерение: прибыль компании

Преимущества модели APT по сравнению с САРМ:

  • — более точный прогноз изменения цены актива;
  • - уменьшение несистематического риска даже без составления портфеля.

Недостатки модели APT:

  • — недооценка определенных систематических факторов, воздействующих на доходность и риск;
  • — скрупулезная подготовка информации и детальный анализ деятельности компаний-конкурентов, осваиваемой рыночной ниши и макроэкономических обстоятельств;
  • — выявленные факторы со временем меняются.

Таким образом, арбитражная теория ценообразования базируется на меньшем числе предположений, чем САРМ, что обеспечивает ее большую реальность. Многофакторность APT обеспечивает оценку воздействия нескольких факторов на доходность активов, но при этом усложняет практическое использование модели. Несмотря на проведенные исследования, окончательный список воздействующих факторов назвать сложно, поскольку они могут быть различными для разных рынков и, кроме того, могут изменяться с течением времени.

  • [1] Шарп У. Ф., Бэйли Д. В. Инвестиции. М.: ИНФРА-М, 2005. С. 564.
  • [2] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [3] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [4] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [5] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [6] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [7] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [8] URL: http://www.financelike.ru/dzms-91-l.html/
  • [9] URL: http://www.efcon4u.ru/solution/2-l-sovremennye-modeli-ocenki-biznesa/2-l-3-osnovnye-teorii-cenoobrazo vania.
  • [10] URL: http://www.studyfinance.ru/finansy-i-kredit/66-apt.
 
Посмотреть оригинал
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы