Выбор факторов, оказывающих влияние на премию за риск

В предыдущей главе представлен обзор исследований, посвященный исследованиям премии за риск как в развитых, так и в развивающихся странах. В рамках этих исследований рассматривались как подходы к решению загадки слишком большой величины премии за риск, так и факторы, которые оказывают влияние на ее величину. Основываясь на изученных исследованиях, в данной части раб…

— валовый национальный доход на душу населения.

Индекс развития человеческого потенциала напрямую влияет на количество грамотных инвесторов в стране и развитость рынка в целом. Следовательно, чем выше значение индекса развития человеческого потенциала, тем меньше премия за риск.

Столь подробное описание методологии расчета индексов необходимо для избежания повторного включения факторов в модель.

Все рассмотренные выше индексы тесно связаны с понятием ликвидности. Ликвидность — это степень легкости, с которой актив может быть продан или куплен на рынке без влияние на его цену (Eden, 2007). Актив считается более ликвидным, если он используется, в большей степени, в трансакциях с низкой стоимостью, и вероятность того, что он будет куплен по низкой цене относительно высока. B. Eden использовал дисперсию цены для моделирования ликвидности.

В условиях равновесия, индивиды с относительно стабильным спросом, пожелают заплатить более высокую «премию за ликвидность», чтобы иметь возможность держать облигации, так как облигации правительства считаются более ликвидными, чем акции. По мнению автора, эта модель способна объяснить доходность, которая оценивалась Р. Мехрой и Э. Прескоттом (Eden, 2007).

Проблемы с ликвидностью также изучали A. Levy и P. L. Swan, которые предположили, что предпочтения риска должны быть сбалансированы с издержками неликвидности, и, следовательно, относительные цены подвергаются воздействию относительной ликвидности инвестиционных активов. Однако это влияние может быть выявлено в случае, если инвесторы имеют стимулы к торговле. Они показали, что, сохраняя все стандартные предположения о рациональности, максимизации полезности, и даже абстрагируясь от воздействия информации и убеждений, простая модель обмена с весьма скромными барьерами к торговле объясняет эмпирические факты о доходности акций и облигаций за последние 100 лет и может разрешить загадку премии за риск (Levy, 2008).

Проблемы с ликвидностью тесно связаны с развитием финансового рынка. В богатых странах с развитым финансовым рынком, проблемам с ликвидностью уделяется меньше внимания. Чем более ликвидный рынок, тем проще происходят сделки, меньше издержки трансакций, тем меньше премия за риск.

В качестве количественных факторов, отражающих степень ликвидности рынка в стране, в данной работе используются прирост объема торгов и волатильность рынка. Чем больше объем торгов и меньше волатильность, тем рынок более ликвиден. Прирост объема торгов рассчитан как отношение среднегодового объема торгов за текущий год к аналогичному показателю предыдущего года, а волатильность как среднеарифметическое значение показателей за год на основе данных Bloomberg. премия риск рынок.

Культурные аспекты: Р. Мехра и Э. Прескотт в своем исследовании использовали теорию ожидаемой полезности, в которой агенты имели постоянную относительную несклонность к риску. Несклонность к риску — есть не что иное, как фактор, отражающий особенности поведения населения разных стран.

Концепция несклонности к риску использовалась S. Benartzi, R. H. Thaler, G. M Constantinides, A.B. Abel и другими авторами, модели которых более подробно рассмотрены в предыдущей главе.

Большинство объяснений загадки премии за риск включают отношение к риску в той или другой степени. Чем больше данный показатель, тем выше должна быть премия за риск. Однако любые объяснения, основанные на несклонности к риску, сложно контролировать, т.к. для данного показателя сложно подобрать хорошие прокси.

Несклонность к риску как детерминанту премии за риск также рассматривал А. Дамодаран (Дамодаран, 2010). В качестве факторов, отражающих несклонность инвесторов к риску, автор использует:

1. Возраст инвесторов. Автор предположил, что с возрастом инвесторы становятся более несклонными к риску. Соответственно, рынки с более молодыми инвесторами должны иметь меньшую премию за риск, чем рынки с инвесторами преимущественно старшего поколения (Дамодаран, 2010). Данное предположение не соответствует модели перекрывающихся поколений, где молодое население не имеет возможности инвестировать в акции из-за ограничений, а значит премия за риск на рынках с более молодым населением выше.

Таким образом, необходимо включить данный фактор в исследование, чтобы определить его влияние на премию за риск. В качестве фактора, отражающего возраст инвесторов, в данной работе используется отношение количества людей в возрасте свыше 64 лет к населению в трудоспособном возрасте. Предположительно, чем выше данный показатель, тем население более несклонно к риску, тем выше премия за риск.

2. Предпочтение текущего потребления. Автор предположил, что премия за риск будет расти, если инвесторы выбирают текущее потребление вместо будущего. Таким образом, на рынках, где инвесторы больше склонны к сбережению, премия за риск должна быть ниже, чем на рынках, где инвесторы предпочитают текущее потребление (Дамодаран, 2010). Соответственно, премия за риск должна увеличиваться при снижении нормы сбережений в экономике. В качестве фактора, отражающего склонность населения к сбережению, в данной работе используется валовые сбережения в процентах от ВВП. Чем выше данный показатель, тем население более склонно к сбережению, тем ниже премия за риск. Однако, учитывая, что данный фактор отражает несклонность населения риску, возможна другая интерпретации влияния данного фактора на премию за риск. Чем больше валовые сбережения населения, тем оно более несклонно к риску, а значит премия за риск должна быть выше. Таким образом, необходимо включить данный фактор в исследование, чтобы определить его влияние на премию за риск.

В следующей главе данной работы мы проверим гипотезы относительно степени влияния факторов на развивающихся рынках.

Таким образом, были определены следующие факторы, оказывающие влияние на величину премии за риск:

Population — среднегодовой темп роста населения, %;

Cons — среднегодовой темп прироста потребления, %.

Old — отношение количества людей в возрасте свыше 64 лет к населению в трудоспособном возрасте, %.

IEF — индекс экономической свободы, измеряется по шкале от 0 до 100;

IG — индекс глобализации, измеряется по шкале от 0 до 100;

HI — индекс развития человеческого потенциала, измеряется по шкале от 0 до 1;

Nsav — валовые сбережения, % от ВВП;

Sigm — волатильность рынка, %.

Torg — среднегодовой темп прироста объема торгов, %.

Значения выбранных факторов по исследуемым странам приведены в Приложении 1.

После выбора факторов, которые потенциально способны оказывать влияние на величину премии за риск, для получения корректных результатов необходимо проверить все показатели на взаимозависимость. В эконометрике зависимость определяющих факторов друг от друга называется мультиколлинеарностью. Мультиколлинеарность может быть полной и частичной. Если регрессоры в модели связаны строгой функциональной зависимостью, то имеет место полная (совершенная) мультиколлинеарность.

Мультиколлинеарность может привести к следующим последствиям:

• — Увеличению дисперсий оценок параметров;
• — Уменьшению значений t-статистик для параметров, что приводит к неправильному выводу об их статистической значимости;
• — Получению неустойчивых оценок параметров модели и их дисперсий;
• — Возможность получения неверного с точки зрения теории знака оценки параметра.

Однако в задачах с реальными данными случай полной мультиколлинеарности встречается крайне редко. Вместо этого в прикладной области часто приходится иметь дело с частичной мультиколлинеарностью. Сила линейной зависимости между факторами определяется с помощью коэффициента корреляции. Таким образом, одним из способов обнаружения частичной мультиколлинеарности является анализ корреляционной матрицы между определяющими показателями. В данном методе выявляются пары переменных, имеющих высокие коэффициенты корреляции (больше 0,75). Если такие переменные существуют, то говорят о частичной мультиколлинеарности между ними.

Для устранения или уменьшения мультиколлинеарности используется ряд методов. Однако самым распространенным является метод устранения из модели несущественных переменных. При этом какую переменную оставить, а какую удалить из анализа, решают в первую очередь на основании экономических соображений.

Необходимо построить корреляционную матрицу для обнаружения взаимозависимых показателей, а затем исключить несущественные факторы для получения корректного результата.

Матрица корреляций (Приложение 2) показала сильную взаимосвязь между среднегодовым темпом роста населения и отношением количества населения в возрасте старше 64 лет к населению в трудоспособном возрасте — 0,9256. С экономической точки зрения данный результат вполне объясним. Чем выше темп роста населения, тем более молодое население в стране. Соответственно, показатель доли населения в возрасте старше 64 лет с увеличением темпа роста населения снижается. Таким образом, с экономической точки зрения показатель среднегодового темпа роста населения определяет долю населения в возрасте старше 64 лет и должен быть исключен из рассмотрения как несущественный фактор.

После определения основных факторов, оказывающих влияние на величину премии за риск, необходимо провести описательный анализ всех переменных (Таблица 8).

Таблица 8.

Описательные статистики.

Из таблицы видно, что общее число наблюдений равно 80. Тем не менее, временной период данных по разным странам различен, что связано с отсутствием данных по ряду переменных и стран.

Разброс максимальных и минимальных значений по переменным объясняется включением в выборку показателей за ряд лет, включающий также период экономического кризиса.

Стоит отметить, что среди стран нет ярко выраженного лидера, имеющего наилучшие показатели по всем исследуемым факторам. Это говорит о том, что каждая страна имеет свои отличительные характеристики.

Задачей данной главы являлась разработка модели выявления факторов, оказывающих влияние на премию за риск. В рамках выполнения данной задаче в главе был определен ряд стран, отражающих общий тренд развивающихся рынков и составляющих итоговую выборку данного исследования. Кроме того, для составления итоговой выборки были также определены составляющие премии за риск — безрисковая ставка и рыночная доходность.

На основании рассмотренных в предыдущей главе исследований были отобраны переменные, на основании которых в следующей главе будет построена модель, направленная на выявление факторов, оказывающих наибольшее влияние на величину премии за риск в развивающихся странах.