Модель оценки капитальных активов, сферы и границы ее применения

[Введите текст]

Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования

«ФИНАНСОВЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПРИ ПРАВИТЕЛЬСТВЕ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ»

Кафедра «Финансы и кредит»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

ПО ДИСЦИПЛИНЕ «ФИНАНСОВЫЕ ИНВЕСТИЦИИ»

НА ТЕМУ: CAPM. СФЕРЫ И ГРАНИЦЫ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ

Тула 2013 г.

Во второй половине ХХ в. в экономике развитых стран произошли радикальные изменения. Они были связаны с бурным наращиванием инвестиций, и портфельных в частности. На месте отдельных изолированных региональных финансовых рынков возник единый международный финансовый рынок. К традиционному набору финансовых инструментов (иностранная валюта, акции и облигации предприятий, государственные облигации) добавился постоянно растущий список новых производных инструментов — таких, как депозитарные расписки, форвардные контракты, фьючерсы на товары, опционы, варранты, фондовые индексы, свопы на процентные ставки, и т. п. Эти инструменты позволяют реализовать более сложные и более тонкие стратегии управления доходностью и риском финансовых сделок, которые отвечают индивидуальным потребностям инвесторов, а также требованиям управляющих активами, спекулянтов и игроков на финансовом рынке.

Традиционный подход в инвестировании, преобладавший до появления современной теории портфельных инвестиций, имел два существенных недостатка. Во-первых, в нем основное внимание уделялось анализу поведения отдельных активов (акций, облигаций). Во-вторых, основной характеристикой активов в нем была исключительно доходность, тогда как другой фактор — риск — не получал четкой оценки при инвестиционных решениях. Нынешний уровень разработки теории портфельных инвестиций преодолевает эти недостатки. Формированием такого нового подхода фактически завершился длительный период (еще с конца 20-х годов ХХ в.), названный в финансовой теории «первоначальным этапом развития теории портфельных инвестиций» .

Современная теория портфельных инвестиций берет свое начало из небольшой статьи Г. Марковица «Выбор портфеля». В ней он предложил математическую модель формирования оптимального портфеля ценных бумаг, а также привел методы построения таких портфелей при определенных условиях. Рассмотрев общую практику диверсификации портфеля, ученый показал, как инвестор может снизить его риск путем выбора некоррелируемых акций.

Основной заслугой Г. Марковица является предложенная им в этой статье теоретико-вероятностная формализация понятий «доходность» и «риск». В его модели для исчисления соотношения между риском инвестиций и их ожидаемой доходностью используется распределение вероятностей. Ожидаемая доходность портфеля ценных бумаг определяется как среднее значение распределения вероятностей, а риск — как стандартное отклонение возможных значений доходности от ожидаемого.

Результаты исследований, полученные Г. Марковицем, сразу позволили перевести задачу выбора оптимальной инвестиционной стратегии на точный математический язык. Именно он первым привлек внимание к общепринятой практике диверсификации портфеля и точно показал, как инвесторы могут уменьшить стандартное отклонение его доходности, выбирая акции, цены на которые изменяются по-разному.

С 1964 г. появляются новые работы, открывшие следующий этап в развитии инвестиционной теории, связанный с так называемой «моделью оценки капитальных активов» (или САРМ — от английского capital asset pricing model).

1. CAPM. СФЕРЫ И ГРАНИЦЫ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ

Учеником Г. Марковица У. Шарпом была разработана модель рынка капиталов. Формулируя ее, он понимал, что абсолютно надежных акций или облигаций не бывает. Все они в той или иной степени связаны с риском для корпорации: она может получить большой доход или остаться без ничего. Развивая подход Г. Марковица, У. Шарп разделил теорию портфеля ценных бумаг на две части: первая — систематический (или рыночный) риск для активов акций, вторая — несистематический. Для обычной акции систематический риск всегда связан с изменениями в стоимости ценных бумаг, находящихся в обращении на рынке. Иначе говоря, доходность одной акции постоянно колеблется вокруг средней доходности всего актива ценных бумаг. Этого никак не избежать, поскольку действует слепой механизм рынка.

Несистематический риск связан с влиянием всех остальных факторов, специфических для корпорации, выпускающей в обращение ценные бумаги. Определив специальные коэффициенты реакции цен акций или облигаций на изменения рыночной конъюнктуры (знаменитые «альфу» и «бету»), У. Шарп разработал формулу расчета сравнительной меры риска ценных бумаг на основе «линии эффективности рынка заемного капитала» .

Важным моментом систематического риска является то, что увеличение количества акций или облигаций не способно ликвидировать его. Однако растущая покупка ценных бумаг может повлечь за собой устранение несистематического риска. Отсюда получается, что вкладчик не может избежать риска, связанного с колебаниями конъюнктуры фондового рынка. Задача при формировании рыночного портфеля заключается в уменьшении риска путем приобретения различных ценных бумаг. И делается это так, чтобы факторы, специфические для отдельных корпораций, уравновешивали друг друга. Благодаря этому доходность портфеля приближается к средней для всего рынка.

На основе этой модели У. Шарп предложил упрощенный метод выбора оптимального портфеля, который сводил задачу квадратичной оптимизации к линейной. В более простых случаях (то есть для небольших размерностей) эта задача могла быть решена практически «вручную». Такое упрощение сделало методы портфельной оптимизации применимыми на практике. В 70-х годах ХХ в. развитие программирования, а также совершенствование статистической техники оценки коэффициентов «альфа» и «бета» отдельных ценных бумаг и индекса рынка в целом привели к появлению первых пакетов программ для решения задач управления портфелем ценных бумаг.

Разница между доходностью рыночного портфеля и процентной ставкой называется премией за рыночный риск.

Выводы У. Шарпа стали известны как модели оценки долгосрочных активов, базирующиеся на предположении, что на конкурентном рынке ожидаемая премия за риск изменяется прямо пропорционально коэффициенту «бета» .

Это означает, что если схематически представить инвестиции на рисунке, то все инвестиции должны располагаться вдоль наклонной линии, называемой линией рынка ценных бумаг. Ожидаемая премия за риск инвестиций, бета которых равна 0,5, следовательно, составляет половину ожидаемой премии за рыночный риск; ожидаемая премия за риск инвестиций с бетой, равной 2,0, в два раза превышает ожидаемую премию за рыночный риск. Мы можем представить эту взаимосвязь в следующем виде:

Ожидаемая премия за риск акций = бета * ожидаемая премия за рыночный риск.

(1)

где ;

R — доходность оцениваемого актива или портфеля;

— доходность эталона (рынка).

Инвестор всегда может получить ожидаемую премию за риск, комбинируя рыночный портфель и безрисковые займы. Так, на хорошо функционирующем рынке никто не держит акции, предлагающие премию за ожидаемый риск, меньше, чем .

А как насчет других возможностей? Есть ли другие акции, которые обеспечивают более высокую ожидаемую премию за риск? Другими словами, существуют ли какие-либо акции, лежащие выше линии рынка ценных бумаг? Если мы возьмем все акции в совокупности, мы получим рыночный портфель. Следовательно, мы знаем, что акции в среднем располагаются на линии. Так как ни одна не лежит ниже линии, то ни одна не может лежать и выше линии. Таким образом, каждая и любая акция должна лежать на линии рынка ценных бумаг и обеспечивать премию за ожидаемый риск.

Рассмотрим четыре основных принципа выбора портфелей.

Инвесторы предпочитают высокую ожидаемую доходность инвестиций и низкое стандартное отклонение. Портфели обыкновенных акций, которые обеспечивают наиболее высокую ожидаемую доходность при данном стандартном отклонении, называются эффективными портфелями.

Если вы хотите знать предельное влияние акции на риск портфеля, вы должны учитывать не риск акции самой по себе, а ее вклад в риск портфеля. Этот вклад зависит от чувствительности акции к изменениям стоимости портфеля.

Чувствительность акции к изменениям стоимости рыночного портфеля обозначается показателем бета. Следовательно, бета измеряет предельный вклад акции в риск рыночного портфеля.

Если инвесторы могут брать займы или предоставлять кредиты по безрисковой ставке процента, тогда им следует всегда иметь комбинацию безрисковых инвестиций и портфель обыкновенных акций. Состав такого портфеля акций зависит только от того, как инвестор оценивает перспективы каждой акции, а не от его отношения к риску. Если инвесторы не располагают какой-либо дополнительной информацией, им следует держать такой же портфель акций, как и у других, — иначе говоря, им следует держать рыночный портфель ценных бумаг.

Поскольку согласно исходным предпосылкам модели все инвесторы одинаково оценивают риски, доходности и корреляции активов, в конечном итоге они будут включать их в свои портфели в одних и тех же пропорциях. Также известно, что в условиях рыночного равновесия совокупный спрос на отдельный актив должен быть равен его совокупному предложению.

При одновременном выполнении этих двух посылок ситуация экономического равновесия возможна только в том случае, если активы в портфелях всех инвесторов представлены в пропорциях, соответствующей занимаемой ими доли рынка.

Таким образом, при соблюдении сделанных допущений портфель рисковых активов любого инвестора, независимо от общего объема вложенных в него средств, в условиях равновесия спроса и предложения по своей структуре будет точной копией рынка в целом. Поскольку невозможно построить портфель, более диверсифицированный, чем рынок в целом, он будет представлять собой эталон иди идеал диверсификации и содержать только систематический или рыночный риск.

Портфель М, включающий все существующие активы и структурно копирующий рынок, называется рыночным. Очевидно, что его ожидаемая доходность и риск будут соответствовать среднерыночным значениям.

В дополнение к сделанным допущениям предположим, что на рынке существует хотя бы один безрисковый актив F, например ценные бумаги, эмитированные государством. Такой актив обеспечивает за период владения некоторого гарантированного уровня доходности, при этом его риск по определению равен 0, т. е. =0. Соответственно, его ковариация с любым другим активом или портфелем также будет равна 0.

Рассмотрим портфель, построенный путем комбинирования рыночного портфеля М с безрисковым активом F. Пусть доля вложений в рыночный портфель составляет, тогда доля безрискового актива будет равна 1-. Определим ожидаемую доходность и риск такого портфеля. Доходность портфеля будет равна

(2)

Риск портфеля в этом случае будет равен

(3)

однако, так как =0, выражение (3) принимает следующий вид:

. (4)

Решив это уравнение относительно и подставив результат в (2), получим:

. (5)

Выражение (5) задает прямую линию, получившую название «линия рынка капитала» (Capital Market Line — CML) с началом в точке с координатами (0,) и проходящую через точку (,), т. е. местоположение рыночного портфеля (рис. 1). Рассмотрим ее свойства более детально.

Рис. 1 — Линия рынка капитала CML

Возможность проводить операции с безрисковыми активами позволяет инвесторам создавать новые варианты портфелей, сочетающих рисковые и безрисковые вложения. Они могут выбирать любые комбинации риска и доходности, находящиеся на прямой CML. При этом как следует из рис. 1, все портфели, попадающие на линию CML, предпочтительнее, чем портфели, попадающие на кривую АВ (эффективную границу Марковица, за исключением точки М, т. е. рыночного портфеля). Следовательно, все точки прямой CML представляют собой наилучшие возможные комбинации риска и доходности.

Таким образом, наличие безрискового актива приводит к тому, что теперь рациональные инвесторы будут выбирать портфели, лежащие на эффективной линии рынка CML.

Инвестор, находящийся в точке, вложил свои средства в безрисковые активы и рассчитывает на получение гарантированного дохода.

Портфели попадающие на отрезок, состоят из комбинаций вложений в рисковые и безрисковые активы. Они называются ссудными, поскольку вкладывая средства в государственные бумаги, инвестор фактически ссужает деньги правительству по безрисковой ставке .

Инвестор, находящийся в точке М, держит в портфеле только рисковые активы и рассчитывает получить доходность при среднерыночном уровне риска .

При существовании возможности занимать деньги по безрисковой ставке инвесторы могут создавать портфели с доходностью и риском, превышающем среднерыночный уровень, путем вложения заемных средств в рыночный портфель М. полученные в результате подобной операции портфели будут располагаться на отрезке прямой CML справа от точки М. поскольку для их формирования используются заемные средства, такие портфели называются заемными или рычаговыми.

Итак, новой границей эффективности становится линия CML, описывающая соотношение ожидаемой доходности и совокупного риска для эффективных портфелей, достижимых при наличии безрискового актива.

Как следует из (5), наклон линии рынка CML равен выражению в скобках. При этом числитель характеризует превышение доходности рыночного портфеля над безрисковой ставкой. Другими словами это премия за риск инвестирования в рыночный портфель М, состоящий из рисковых активов. Знаменатель представляет собой риск рыночного портфеля. Таким образом, наклон прямой CML показывает величину премии за «единицу» рыночного риска.

Из вышеизложенного следует, что при сделанных допущениях величина премии за систематический риск отдельного актива в условиях равновесия также должна быть как-то взаимосвязана с его вкладом в общий рыночный риск.

Можно сказать, что для отдельного актива i равновесная взаимосвязь между риском и доходностью в CAPM будет иметь следующий вид:

(6)

где — ковариация актива i с рыночным портфелем М.

Уравнение (6), описывающем прямую с началом в точке (0,) и наклоном, получило название рыночной линии ценной бумаги SML. Как следует из (6), активы с большим значением ковариации с рыночным портфелем должны обеспечивать большую доходность. Нетрудно также заметить, что рисковый актив с =0 будет иметь доходность, равную безрисковой ставке, а рисковый актив с =1 будет иметь доходность рыночного портфеля .

Обозначив множитель в квадратных скобках в (6) через формула (6) превращается в формулу (1)

(7)

Уравнение (7) является окончательной формулировкой модели CAPM и альтернативным способом задания прямой SML. Коэффициент используется в CAPM в качестве количественной меры систематического риска.

Нетрудно заметить, что для рыночного портфеля М этот коэффициент равен единице:

. (8)

Таким образом, коэффициент, равный единице, отражает среднюю степень риска, сложившегося на рынке ценных бумаг. Если для конкретного актива значение коэффициента >1, то он является более рисковым по сравнению с рынком в целом, при <1 — менее рисковым. Для безрисковой инвестиции =0.

Одно из важнейших свойств коэффициента заключается в том, что для портфеля он представляет средневзвешенное аналогичных коэффициентов входящих в него активов, при этом в качестве весов выступают доли инвестиций в эти активы:

.(9)

Следовательно, задача построения оптимального портфеля существенно упрощается, поскольку значения дисперсий и ковариаций уже учтены вкоэффициентах отдельных активов.

Основным достоинством CAPM является наглядное представление взаимосвязи риска и доходности. Согласно (7) доходность рискового актива i равна безрисковой ставке плюс премия за риск. В свою очередь, премия за риск равна его цене (), умноженной на его количество .

Графическая интерпретация взаимосвязи между рыночным риском и доходностью актива, отражаемая SML, представлена на рис. 2.

Рис. 2 — Графическая интерпретация SML

Согласно CAPM активы с большими значениями рыночного риска должны иметь большие ожидаемые доходности. Поскольку собственный риск не связан с, его увеличение не ведет к росту доходности. Инвесторы вознаграждаются за рыночный риск, но их собственный риск не компенсируется рынком.

2. ФОРМИРОВАНИЕ ИНВЕСТИЦИОННОГО ПОРТФЕЛЯ НА ОСНОВАНИИКОЭФФИЦИЕНТА

Российский рынок ценных бумаг как объект инвестирования Если бета имеет значение:

> 1, то акции более волатильные, чем рынок в целом;

< 1, то акции менее волатильные, чем рынок в целом;

= 1, то акции двигаются вместе с рынком;

= 0, то движение акции не зависит от тенденций, происходящих на рынке;

< 0, то акция двигается в обратном направлении по отношению к рынку.

Наибольшей бетой обладают акции компаний цикличных секторов экономики (металлургия, машиностроение, строительство, финансовый сектор и частично энергетика), а также эмитенты с высоким кредитным плечом. Подобное объясняется высокой чувствительностью финансовых показателей этой группы компаний от изменений макроэкономических условий.

Соответственно, акции секторов, имеющие меньшую зависимость от процессов, происходящих в экономике, имеют низкую бету. К таким можно отнести потребительский сектор, телекоммуникации, а также компании с хорошей финансовой устойчивостью.

В обзоре мы сделаем попытку проанализировать большую часть эмитентов российского фондового рынка, определив меру их рыночного риска с помощью бета-коэффициента. Надо отметить, что результаты по российскому рынку подтверждают практику. Наиболее волатильными являются акции металлургического и банковского секторов. Устойчивыми к рыночным тенденциям являются бумаги потребительского сектора и телекомов. Также получило подтверждение мнение о более высокой волатильности отечественных индексов относительно зарубежных коллег.

На базе показателя бета были сформированы портфели ценных бумаг, динамика которых может быть «лучше» или «равна» рынку при различных сценариях поведения фондового индекса. Важным критерием при отборе акций в портфель являлась стабильность показателя бета, дополнительным — ликвидность и поведение бумаги на фазах роста и падения фондового рынка на интервале с 2008 года по текущее время.

Коэффициент бета не является панацей при выборе ценной бумаги для инвестирования. Можно отметить два фактора, которые могут существенно исказить показатель бета:

Ликвидность. Акции с низкой ликвидностью, как правило, имеют низкий показатель бета за счет того, что по ним совершается небольшое количество сделок и на длительных временных интервалах дневное изменение их цены является несущественным по отношению к рынку в целом. Подобное приводит к тому, что по показателю бета бумага является устойчивой, но в действительности ее стабильность мнимая, т.к. одна-две сделки приводят к сильному изменению цены.

Фундаментальные характеристики. Сильное изменение фундаментальных характеристик, таких как финансовые результаты, изменение структуры капитала, корпоративные события и пр., меняют отношение инвесторов к акциям компании. Таким образом, стабильность показателя бета нарушается или, что более опасно, может быть нарушена. В этой связи при выборе ценной бумаги необходимо отслеживать подобные изменении или перспективу появления таких событий.

Если рассматривать российский рынок акций, то отечественные биржевые индикаторы (РТС, ММВБ) имеют повышенную бету к своим коллегам как с рынков развитых, так и развивающихся. Так, при анализе недельных изменений индикаторов бета индекса РТС стабильно держится выше 1, причем максимальное ее значение по отношению к индексам S&P 500 и MSCI World.

В целом, при инвестировании в российские акции по индексному принципу необходимо закладывать в свои ожидания повышенную волатильность отечественных индикаторов относительно зарубежных коллег.

Рис. 3 — Коэффициент бета индекса РТС в сравнении с мировыми индексами В разрезе секторов наибольшую бету демонстрируют индексы цикличных отраслей: черная металлургия, угольные компании, банки, а наименьшую — потребительский сектор и телекомы. Вместе с рынком идут бумаги нефтегазового сектора, генерирующих компаний, производителей минеральных удобрений. В перечислении намерено опущен ряд секторов, т.к. их коэффициент бета искажается малой ликвидностью бумаг, в него входящих. В частности, к таким можно отнести автомобилестроение, IT-сектор, строительные компании.

Надо отметить, что тенденции по большинству отраслей достаточно устойчивы, т.к. показатель бета мало изменяется на различных временных интервалах. Что позволяет сделать однозначный вывод о том, что при прочих равных условиях на растущем рынке предпочтительными выглядят инвестиции в акции банков и металлургических компаний, а на падающем — убежища стоит искать в потребительском секторе и телекомах.

В то же время ярким примером того, как фундаментальные изменения в отрасли влияют на показатель бета, являются электросетевые компании. В частности, изменение прежних правил регулирования отрасли (перспективы регулирования, потом заморозка роста тарифов) изменило отношение инвесторов к акциям сектора. В результате по бумагам отрасли наблюдается ярко выраженная тенденция к росту показателя бета, т. е. рисков.

Рис. 4 — Динамика бета по отраслям Выводы, сделанные в отраслевом разрезе, подтверждаются и при анализе отдельных эмитентов. В частности, например акции металлургов и банков лидируют в списках с максимальной бетой. Более сложным является анализ эмитентов с минимальной бетой, т.к. зачастую в этот список попадают низколиквидные бумаги, по которым редко совершаются сделки. К таким, например, можно отнести акции ГАЗа. Если же анализировать акции, попавшие в список с минимальной бетой и имеющих приемлемую ликвидность, то это в основном эмитенты потребительского и телекоммуникационного сектора (МТС, Х5, Магнит, Фармстандарт).

Рис. 5 — Основные эмитенты российского фондового рынка, ранжированные по значению коэффициента бета за 3 года Рис. 5.1 — Основные эмитенты российского фондового рынка, ранжированные по значению коэффициента бета за 3 года Поиск бумаг для портфеля Рис. 6 — Бета-коэффициенты Топ-20 компаний На основании показателя бета были сформированы три портфеля акций. Для этого индекс РТС был разделен на фазы роста (с 2008 года их было четыре) и фазы падения (отмечено пять фаз падения), которые получили условное обозначение римскими цифрами с I до V (см. графики). На этих фазах сравнивались доходность отбираемых на базе коэффициента бета акций с индексом РТС.

Рис. 7 — Фазы роста и падения индекса РТС Полученные портфели получили следующие обозначения:

Портфель роста, в него вошли компании с высокой бетой и обыгрывающие рынок по доходности на фазах ростах.

«Защитный портфель», который характеризуется низким значением бета и демонстрирует меньшее снижение на фазах падения.

Рыночный портфель, с акциями, у которых бета близка к 1, а движение котировок сопоставимо с движением индекса на всех фазах.

Важным критерием отбора было также наличие приемлемого уровня ликвидности и стабильности показателя бета.

Портфель роста Отметим, что не всегда высокий показатель бета свидетельствует о том, что акция будет обыгрывать рынок на всех фазах роста. В частности, из бумаг, которые ранжировались по максимальному значению этого показателя, лишь Сбербанк и Северсталь опережали рынок на всех четырех фазах роста и показывали высокий показатель бета. Остальные эмитенты как минимум на одной из фаз роста смотрелись хуже рынка в целом. Однако справедливости ради надо отметить, что отклонения таких бумаг от доходности индекса были несущественными. Таким образом, если отбирать бумаги для включения в портфель, используя в качестве дополнительного критерия отбора показатель доходности, то список выглядит следующим образом: Сбербанк, Мечел (АДР), Северсталь, ВТБ.

Явным претендентом на включение в портфель являлись акции Холдинга МРСК: бумага на всех анализируемых интервалах обгоняла рынок. И при этом бета акций компаний за последний год существенно выросла относительно периода за 3 года (с 1.05 до 1.29).

Однако именно нестабильность значения бета стала причиной не включения бумаг Холдинга в список.

Рис. 8 — Динамика акций компаний с «высокой» бетой на фазах роста рынка в сравнении с индексом РТС

«Защитный» портфель В случае с защитным портфелем мы существенно «очистили» список бумаг по критерию ликвидности, поэтому ряд эмитентов, которые в списке топ-20 занимают лидирующее положение, были из него удалены. В целом, как и в случае с портфелем роста, низкий показатель бета не всегда дает 100% вероятность того, что акции будут демонстрировать меньшее падение, чем бенчмарк.

Если отбирать топ бумаг для защитного портфеля, то список выглядит следующим образом: Фармстандарт, МТС (АДР), Х5.

Рис. 9 — Динамика акций компаний с «низкой» бетой на фазах падения рынка в сравнении с индексом РТС Рыночный портфель Список бумаг, бета которых близка единице, существенный. Однако акций, которые на всех фазах роста и падения рынка изменялись бы в цене вместе с индексом, нет. В этой связи для включения в портфель мы отбирали бумаги, движение которых вместе с рынком (в интервале 10%) было максимальное количество раз. Среди таких мы отмечаем: НОВАТЭК, Русгидро и ЛУКОЙЛ.

Рис. 10 — Динамика акций компаний с бетой близкой к 1 на фазах падения и роста рынка в сравнении с индексом РТС

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Во второй половине ХХ века свое развитие и широкое внедрение получила теория портфельного инвестирования. Свое экономическое и аналитическое обоснование она получила в работах Г. Марковица, его коллег и последователей. Сегодня модель Г. Марковица используется в основном на первом этапе формирования портфеля активов при распределении инвестированного капитала по их различным типам (акциям, облигациям, недвижимости и т. п.). Однофакторная модель У. Шарпа используется на втором этапе, когда капитал, инвестированный в определенный сегмент рынка активов, распределяется между отдельными конкретными активами, составляющими выбранный сегмент (то есть по конкретным акциям, облигациям и т. п.).

В 60-х годах ХХ в. работы У. Шарпа, а затем также Дж. Линтнера и Я. Моссина были посвящены, по сути, одному вопросу: «Предположим, что все инвесторы, владея одной и той же информацией, одинаково оценивают доходность и риск отдельных акций. Предположим также, что все они формируют свои оптимальные, с точки зрения теории Г. Марковица, портфели акций, исходя из индивидуальной предрасположенности к риску. Как в этом случае сложатся цены на рынке акций?». Таким образом, на САРМ можно смотреть как на макроэкономическое обобщение теории Г. Марковица. Основным результатом САРМ стало установление соотношения между доходностью и риском активов для равновесного рынка. При этом важным оказывается тот факт, что при выборе оптимального портфеля инвестор должен учитывать не «весь» риск, связанный с активами (риск по Г. Марковицу), а только его часть, названную «систематическим», то есть «недиверсифицированным», риском. Эта часть риска активов тесно связана с общим риском рынка в целом и количественно представлена коэффициентом «бета», введенным У. Шарпом в его модели. Другая его часть (так называемый «несистематический», то есть «диверсифицированный», риск) ликвидируется выбором соответствующего (оптимального) портфеля. Связь между доходностью и риском носит линейный характер, и тем самым привычное практическое правило «большая доходность означает большой риск» получает точное аналитическое обоснование.

На основании модели CAPM были сформированы инвестиционные портфели из акций российских компаний. Ниже приведены краткие выходы и результаты.

Повышенная волатильность российского индекса РТС относительно своих зарубежных коллег устойчива и подтверждается стабильно высоким значением бета на различных временных интервалах. При инвестировании в бумаги отечественного рынка этот факт необходимо учитывать.

На внутреннем рынке наиболее волатильными являются акции металлургических компаний и банков. На растущем рынке инвестиции в них принесут наибольших доход. Лидерами списка являются Сбербанк, Мечел, Северсталь и ВТБ.

Меньше всего подвержены рыночным колебаниям бумаги потребительского сектора и телекомов. В периоды нестабильности в бумагах этих отраслей можно искать убежища. Наиболее интересными в такой ситуации являются акции Фармстандарта, МТС и Х5.

В случае, когда целью инвестиций является портфель, двигающийся «вместе с рынком», необходимо ориентироваться на нефтегазовый сектор и генерирующие компании энергетической отрасли. В этой ситуации стоит обратить внимание на акции ЛУКОЙЛа, НОВАТЭКа и Русгидро.

рыночный риск портфель капитал Рис. 11 — Структура полученных портфелей

1. Боди З., Кейн А. Принципы инвестиций. — М.: ИД «Вильямс», 2008.

2. Буренин А. Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых нструментов. — М.: НТО им. Вавилова, 2009.

3. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами. — М.: Финансы и статистика. 1996, — 800с.

4. Гвоздев Б. З. Финансовый менеджмент. — М.: ИКФ «ЭКМОС», 2007. — 272 с.

5. Лукасевич И. Я. Анализ операций с ценными бумагами с MS Excel. — www.appraiser.ru.

6. Лукасевич И. Я. Инвестиции. — М.: Вузовский учебник, 2010.

7. Лукасевич И. Я. Финансовый менеджмент. — М.: Эксмо, 2009.

8. Федеральный закон «О рынке ценных бумаг» от 22 апреля 1996 № 393ФЗ (с последующими изменениями и дополнениями).

9. Шарп У., Александер Г., Бейли Дж. Инвестиции. — М.: ИН3 ФРА3М, 2007.

10. www.bloomberg.com — Интернет-сайт аналитического агентства Bloomberg

11. www.cbonds.ru — Интернет-сайт «Корпоративные облигации»

12. www.cfin.ru — Интернет-сайт «Корпоративный менеджмент»

13. www.derex.ru — Интернет-сайт «Деривативы»

14. www.expert.ru/money — Интернет-сайт журнала D'

15. www.fcsm.ru — Интернет-сайт ФСФР

16. www.finam.ru — Интернет-сайт компании «Финам»

17. www.gaap.ru — Интернет-сайт «Теория и практика управленческого учета»

18. www.mfd.ru — Интернет-сайт компании «Межбанковский финансовый дом»

19. www.micex.ru — Интернет-сайт ММВБ

20. www.rbc.ru — Интернет-сайт «Росбизнесконсалтинг»

21. www.rcb.ru — Интернет-сайт журнала «Рынок ценных бумаг»

22. www.rts.ru — Интернет-сайт РТС

23. www.stockportal.ru — Интернет-сайт «Акции корпораций»

24. www.vedomosti.ru — Интернет-сайт газеты «Ведомости»