Линия графов, что систематический характер, или рыночных рисков в сравнении с возвращением в целом на рынке определенного времени и показывает все рискованные ценные бумаги.
Также именуется как "характерная линия".
SML основном графики результатов из столицы модель ценообразования активов (CAPM) формулы. X-ось представляет риск (бета) и Y-оси представляет ожидаемой прибыли. Рыночный риск премии определяется на склоне SML.
Рынка ценных бумаг линия является полезным инструментом в определении активов, рассматриваемых в портфель предлагает разумные ожидается возвращение на риск. Индивидуальные ценные бумаги заговор на SML графике. Если безопасность риск по сравнению с ожидаемой прибыли является заговор выше, SML, она является заниженным, поскольку инвестор может ожидаем большей прибыли за присущего риска. Безопасности график ниже SML является завышенным, поскольку инвестор будет принимать меньше возвращения на сумму риска себя.
Показательбэта-коэфициент - является одной из единиц измерения, которая предоставляет количественное сравнение между курсовым движением стоимости акций и движением рынка акций в общем выражении.
Применение бэта - коэфициента
В экономике также существует понятие бэта-коэфициент - это определенный показатель уровня риска, который используется для инвестиционного портфеля либо применяется по отношению к ценным бумагам.
Как показатель, данный коэффициент указывает на такие факторы:
Определяет степень устойчивости портфеля ценных бумаг, в сравнении с остальными бумагами на фондовом рынке.
Указывает на количественное соотношение между повышением и падением цен на конкретную акцию, и колебанием цен на рынке в общем.
Величина бэта-коэфициента колеблется от 1, если коэффициент бэта акции менее одного - акция устойчива, если величина более 1 - акция неустойчива. Поэтому в приоритете у инвесторов считается покупка акций с низким уровнем коэфициента.
Расчет бэта-коэффициента
Для актива коэффициент Бета в составе портфеля тех или иных ценных бумаг, или же актива в форме фондового индекса относительно эталонного портфеля, применяется коэффициент β а в линейной регрессии (доходность актива) за период Ra,t по отношению к доходности за период Rp,t рыночного портфеля
Ra,t = a + βаrp,е+ Еt
Формула коэффициента бэта ценной бумаги:
βа=Cov(ra,rp) : Var(rp)
Где показатели:
ra - это величина оценки, для которого вычисляется коэффициент либо доходность анализируемого актива.
rp - величина с которой сравнивают показатели доходности ценных бумаг или же рынка.
Cov – означает ковариацию эталонной и оцениваемой величины.
Var - дисперсия (мера отклонения показателя) эталонной величины.
Для компаний, не торгующих на акционном рынке коэффициент бэта рассчитывается на основе сравнительной характеристики с фирмами-конкурентами, при таких расчетах в формулу вносится ряд изменений/
Коэффициент является частным случаем оценки взаимосвязи между несколькими переменными. В роли переменных выступают изменчивость собственных и фондовых ценных бумаг.
Критика САРМ.
Одна из самых знаменитых критик это работа Ричарда Ролла (Roll, 1977). Автор акцентирует внимание на проблеме формирования рыночного портфеля. В реальности оказалось невозможным собрать такой портфель, который бы включал в себя абсолютно все активы, часть из них оказалось невозможно оценить, например, такой как интеллектуальный капитал, или сложно увязать с ценами на акции и другие активы, например, недвижимость. Поэтому для расчетов на практике используют хорошо диверсифицированный портфель, например, рыночный индекс. Такой подход к формированию рыночного портфеля в конечном итоге может исказить результаты исследования: значения коэффициента бета.
Критику вызывает и предположение о существовании безрискового актива. На практике используют доходность государственных облигаций, риск невыплат по которым минимален, но все-таки есть. Проблема еще в том, что реальная доходность по ним часто бывает отрицательной из-за инфляции.
В CAPM есть ряд допущений, связанных с идеальными инвесторами: горизонт инвестирования каждого одинаков, каждый абсолютно одинаково оценивает все активы на рынке, для осуществления такой оценки каждый инвестор обладает равным количеством информации в любой момент времени (информация распространяется мгновенно). Эти предпосылки не выполняются в реальной жизни даже на самых эффективных рынках.
Коэффициент бета является также предметом критики. В своих работах Леви (Levy, 1971) и Блюма (Blume, 1975) уделяют внимание проблеме устойчивости беты во времени. Авторы пришли к выводу, что для любой акции бета коэффициент меняется во времени, однако, если из этих же акций случайным образом сформировать портфели, например по 10 акций в каждом, то коэффициенты бета этих портфелей становятся достаточно устойчивыми, а значит они могут рассматриваться в качестве меры риска портфеля на длительном промежутке времени. Блюма также пришел к выводу, что в долгосрочной перспективе коэффициент бета приближается к единице, а внутренний риск компании стремится к среднеотраслевому. Используя результаты этого исследования, Блюма предложил делать поправки к так называемому «сырому бета», которое получается из уравнения регрессии. Наиболее часто используют два вида поправок:
предложенную Блюма:
βOSL - бета, полученная путем оценки уравнения регрессии методом наименьших квадратов (OSL – Ordinary Least Squares).
предложенную Шоулзом и Вильямсом
где β – оцененное значение коэффициента бета из уравнения регрессии для настоящих связывающее доходности акции с настоящими доходностями рыночного портфеля, β -1 – оцененное значение беты, связывающее доходность акции с предыдущими значениями доходности рыночного портфеля, β +1 – оцененное значение беты, связывающее доходности акции с будущими значениями доходности рыночного портфеля, ρ m – коэффициент автокорреляции рыночной доходности.
Также проблема неустойчивости бета может решаться с помощью Market Derived Capital Pricing Model (MCPM), в которой оценка параметров модели производится на рынке срочных активов и за основу принимаются ожидания по ценам на финансовые активы.
Предпосылка классической CAPM о значимости только систематических факторов риска тоже была подвергнута сомнению. В конце 20 века было доказано, что несистематические переменные, например, такие как рыночная капитализация или отношение балансовой стоимости к рыночной, влияют на ожидаемую доходность.
Критике подверглась и мера риска, используемая в CAPM: двусторонняя дисперсия. Дело в том, что для использования двусторонней дисперсии необходимо выполнение ряда условий: ожидаемая доходность должна иметь симметричное распределение и при этом оно должно быть нормальным. На практике эти предпосылки не выполняются. Использование двусторонней дисперсии затруднительно и с точки зрения психологии инвесторов. Эмпирически доказано, что инвесторы склонны инвестировать в активы, имеющие положительную волатильность, нежели в активы с отрицательной волатильностью. А двустороння дисперсия является отклонением от среднего, как в отрицательную, так и в положительную стороны, а значит если цена акции растет, то мы будем считать этот актив такой же рискованный, как и в случае понижения цены акции, что является неправильным с учетом психологии инвесторов. Поэтому для решения этих проблем лучше использовать одностороннюю дисперсию. Ее использование возможно как при симметричных, так и при несимметричных распределениях доходностей. Эстрада предложил использовать такую методику расчета коэффициента бета именно на развивающихся рынках. (Estrada, 2002).
Хоган и Ворен (Hogan et al., 1974) показали, что замена двухсторонней дисперсии на одностороннюю не меняет фундаментальную структуру CAPM.
Таким образом, классическая версия CAPM имеет множество недостатков. Поэтому разрабатывались различные модификации CAPM, в которых была учтена критика.
Связь между доходом ценной бумаги и ее бета - коэффициентом линейная и называется линией рынка ценных бумаг (Security Market Line - SML).Уравнение SML может быть записано в форме:
На графике SML по горизонтальной оси отложены коэффициенты β, по вертикальной - эффективности бумаг или портфелей. Но эта прямая SML отражает идеальную зависимость между β и эффективностью бумаг и портфелей. Все точки, лежащие на прямой SML, соответствуют «справедливо» оцененным бумагам (портфелям), а те, которые лежат выше /ниже этой линии, - недооцененным/переоцененным. Графическое изображение линии рынка ценных бумаг для примера 4.3. приведено на рисунке 4.7.
Линия рынка ценных (SML ) бумаг отражает зависимость риск – доходность для отдельных акций . Требуемая доходность любой акции равна безрисковой норме, сложенной с произведением премии за рыночный риск и - коэффициента акции:
Отсутствие риска по безрисковым ценным бумагам влечет за собой и минимальный уровень прибыли. В силу этого безрисковые бумаги являются главным регулятором прибылей и рисков.
Предположим, что значение доходности по гарантированным бумагам составляет величину m f . В этом случае любой инвестиционный портфель, имеющий бумаги с той или иной степенью риска, дает более высокую прибыль, чем аналогичные по объему инвестиции в гарантированные бумаги. Следовательно, можно заключить, что замена любых ценных бумаг на более прибыльные повышает риск портфеля.
Эффективность ценных бумаг удобно отсчитывать от эффективности безрискового вклада m f .
m i = a i + i m r = m f + i (m r – m f )+ i,
где i , = a i + ( i -1) m f .
Превышение эффективности ценной бумаги над безрисковой эффективностью m f называется премией за риск. Таким образом, эта премия за риск в основном линейно зависит от премии за риск, складывающейся для рынка в целом, и коэффициентом является «бета» данной бумаги. Это, однако, верно, если =0. Такие ценные бумаги называются «справедливо» оцененными. Те же бумаги, у которых > 0, рынком недооценены, a если < 0, то рынком переоценены.
По данным Э. Димсона, в ведущих в экономическом отношении странах мира рыночная премия () равна 8% годовых (данные получены путем ретроспективного анализа фондовых рынков за 50 лет). То есть, если, например, ставка безрискового вложения (в долларах) равна 5% годовых, а коэффициент для какой-то компании составляет 0,65, то долгосрочная доходность, которую должен потребовать от акций данной компании инвестор в условиях устойчивой экономики, составляет:
5% + 0,65 x 8% = 10,2% годовых, долл.
Однако на развивающихся рынках, к которым принадлежит и фондовый рынок России, подобное использование модели невозможно.
Неоднозначен вопрос: что такое безрисковая ставка в России?
В условиях устойчивой экономической системы, например в США или в Англии, ставка m 0 принимается равной доходности государственных обязательств, чаще всего казначейских векселей (treasure bills), по условиям выпуска близких к российским ГКО.
Однако российские государственные обязательства вовсе не являются безрисковыми. Это было очевидно задолго до кризиса 1998 г.: доходность ГКО всегда была изменчивой и то поднималась (в период их обращения) до 200% годовых и выше, то опускалась (во время относительной стабилизации экономической ситуации) до 15%. Если мерой риска является дисперсия, то можно сказать однозначно, что ГКО были не просто рисковыми, а чисто спекулятивными бумагами.
Неочевидным для развивающихся рынков также является вопрос: какой должна быть рыночная премия к доходности, т.е. величина () в модели САРМ?
Здесь скрываются две проблемы. Во-первых, если эту премию определить на основе какого-либо существующего российского биржевого индекса, то мы рискуем опереться на недостоверные данные. На российском фондовом рынке преобладает внебиржевая активность, и, как показывают отдельные исследования, он обладает низкой степенью информационной эффективности. Это может привести к тому, что индекс, основанный на усредненных котировках спроса и предложениях внебиржевых трейдеров, исказит действительные тенденции, существующие на рынке.
Во-вторых, если даже принять за основу наиболее достойный доверия фондовый индекс и считать его достаточно надежным индикатором динамики рыночного портфеля, то остро ощущается недостаток информации.
Выводя свои среднерыночные премии, Э. Димсон основывался на анализе предыстории длиной в 50 лет. Однако развивающийся рынок, как правило, молодой и нестабильный. Период нестабильности губителен для инвестиционной активности и не должен продолжаться долго. Поэтому тренд развивающегося рынка: неопределенный в связи с малой глубиной предыстории и общей волатильностью; неоднородный, поскольку правительство развивающейся страны будет стараться привлечь инвесторов, стабилизировать рынок и повысить его предсказуемость. На этом пути оно будет пробовать разные стратегии, что отразится на динамике фондового рынка.
Например, взяв за основу расчета интервал времени 1995-1997 гг. по рынку России, мы получим среднегодовой уровень доходности около 80% (в долларах). Совершенно понятно, что мы не можем требовать такой доходности от долгосрочных проектов промышленных корпораций, это сделало бы большинство хороших и реальных проектов в Российской Федерации нерентабельными, и поэтому расчет такого рода был бы некорректен.
CML показывает соотношение риска и доходности для эффективных портфелей, но ничего не говорит о том, как будут оцениваться неэффективные портфели или отдельные активы. На этот вопрос отвечает линия рынка актива (Security Market Line - SML). SML является главным итогом САРМ. Она говорит о том, что в состоянии равновесия ожидаемая доходность актива равна ставке без риска плюс вознаграждение за рыночный риск, который измеряется величиной бета. SML изображена на рис. 3.
Она представляет собой прямую линию, проходящую через две точки, координаты которых равны (0; r f) и (1; E(r m)). Таким образом, зная ставку без риска и ожидаемую доходность рыночного портфеля, можно построить SML. В состоянии равновесия рынка ожидаемая доходность каждого актива и портфеля, независимо от того, эффективный он или нет, должна располагаться на SML.
Рис. 3. Линия рынка актива
С
ледует еще раз подчеркнуть, что если на CML находятся только эффективные портфели, то на SML располагаются как широко диверсифицированные, так и неэффективные портфели и отдельные активы. Ожидаемую доходность актива (портфеля) определяют с помощью уравнения SML.
П
ример. r f = 15%, E(r m) = 25%, i = 1,5. Определить E(r i).
Наклон SML определяется отношением инвесторов к риску в различных условиях рыночной конъюнктуры. Если у вкладчиков оптимистичные прогнозы на будущее, то наклон SML будет менее крутой, так как в условиях хорошей конъюнктуры инвесторы согласны на более высокие риски (поскольку они менее вероятны на их взгляд) при меньших значениях ожидаемой доходности (см. рис. 4 SML ).
Напротив, в преддверии неблагоприятной конъюнктуры SML примет более крутой наклон, так как в этом случае инвесторы в качестве компенсации потребуют более высокую ожидаемую доходность на приобретаемые активы для тех же значений риска (см. рис. 4 SML 2). Если у инвесторов меняются ожидания относительно ставки без риска, это приведет к сдвигам SML. При увеличении r f SML сдвинется вверх, при понижении - вниз, как показано на рис. 5.
Р
ис. 4. Наклон SML в зависимости от ожиданий будущей конъюнктуры
Рис. 5. Наклон SML при изменении ставки без риска
^
1.5.Вопросы, возникающие при построении SML
На практике возникает ряд проблем, затрудняющих четкий ответ на вопрос, по каким данным следует строить SML. Как уже отмечалось, САРМ является моделью одного временного периода. Поэтому в теории ставка без риска принимается равной ставке по краткосрочным ценным бумагам. Однако вкладчики строят инвестиционные стратегии, ориентируясь и на долгосрочную перспективу.
Если в качестве ставки без риска принять ставку по долгосрочным ценным бумагам, то, как правило, SML примет более пологий наклон (см. рис. 6 SML 2), чем в случае краткосрочных бумаг (см. рис. 6 SML 1).
Р
ис. 6. Наклон SML в зависимости от ставки без риска по краткосрочным и долгосрочным бумагам
На практике отмеченная проблема возникнет в том случае, когда ставки без риска по долгосрочным и краткосрочным облигациям отличаются в существенной степени и для активов (портфелей) с высокой или низкой бетой, поскольку для активов (портфелей) с бетой близкой к единице разница в доходности для двух случаев не будут большой. Возникает вопрос и относительно точности прогнозирования ожидаемой доходности рынка.
^
1.6.CML и SML
Чтобы лучше понять CML и SML, сравним их характеристики. В состоянии рыночного равновесия на CML располагаются только эффективные портфели. Другие портфели и отдельные активы находятся под СML. CML учитывает весь риск актива (портфеля), единицей риска выступает стандартное отклонение. В состоянии равновесия на SML расположены все портфели, как эффективные, так и неэффективные и отдельные активы. SML учитывает только системный риск портфеля (актива). Единицей риска является величина бета.
В состоянии равновесия неэффективные портфели и отдельные активы располагаются ниже СML, но лежат на SML, так как рынок оценивает только системный риск данных портфелей (активов)
Рис. 7а. CML Рис. 7b. SML
На рис. 7a представлен эффективный портфель В, который располагается на CML. Риск портфеля равен B , а ожидаемая доходность - r B .
На этом же рисунке представлена бумага А. Она имеет такую же ожидаемую доходность, что и портфель В, однако ее риск ( A) больше риска портфеля В. Так как бумага А - это отдельный актив, то она лежит ниже линии CML. Бета портфеля В и бета бумаги А равны, поэтому и портфель В и бумага А располагаются на SML в одной точке (см. рис. 7b). Так получается потому, что рынок оценивает портфели (активы) не с точки зрения их общего риска, который измеряется стандартным отклонением, а только на основе рыночного риска, измеряемого бетой. В результате актив А оценивается рынком точно также как и портфель В, хотя общий риск актива А больше, чем риск портфеля В. CML и SML можно сравнить еще следующим образом. Подставим из формулы (*) значение в формулу SML (**). В результате получим уравнение SML несколько в ином виде:
Ф
ормулу для CML также можно записать аналогичным образом:
О
днако в случае СML коэффициент корреляции равен +1, что говорит о полной корреляции эффективных портфелей с рынком. Неэффективные портфели и отдельные активы не имеют полной корреляции с рынком, что и нашло отражение в уравнении SML.
САРМ ничего не говорит о взаимосвязи ожидаемой доходности отдельного актива и его полного риска, измеряемого стандартным отклонением. SML устанавливает зависимость только между ожидаемой доходностью актива и его систематическим риском.
Чтобы лучше понять САРМ и модель Шарпа, проведем между ними сравнение. САРМ и модель Шарпа предполагают наличие эффективного рынка. В САРМ устанавливается зависимость между риском и доходностью актива. Независимыми переменными выступают бета (для SML) или стандартное отклонение (для CML), зависимой - доходность актива (портфеля).
В модели Шарпа доходность актива зависит от доходности рынка. Независимая переменная - это доходность рынка, зависимая - доходность актива.
SML, CML и линия характеристики в модели Шарпа пересекают ось ординат в различных точках. Для SML и СML - это ставка без риска, для линии характеристики - значение у. Между значением у в модели Шарпа и ставкой без риска можно установить определенную взаимосвязь. Запишем уравнение SML и раскроем скобки:
βiЕ(rm) является общим для SML и модели Шарпа, то:
Что для актива с бетой равной единице у будет приблизительно равен нулю. Для актива с β
Модель САРМ является равновесной моделью, т. е. она говорит о том, каким образом в условиях эффективного рынка устанавливаются цены финансовых активов. Модель Шарпа является индексной моделью, т. е. она показывает, каким образом доходность актива связана со значением рыночного индекса. Теоретически САРМ предполагает рыночный портфель, и поэтому величина β в САРМ предполагает ковариацию доходности актива со всем рынком. В индексной модели учитывается только какой-либо рыночный индекс, и бета говорит о ковариации доходности актива с доходностью рыночного индекса. Поэтому теоретически β в САРМ не равна β в модели Шар-па. Однако на практике невозможно сформировать действительно рыночный портфель и таким портфелем в САРМ также выступает некоторый рыночный индекс с широкой базой. Если в САРМ и модели Шарпа используется один и тот же рыночный индекс, то β для них будет величиной одинаковой.
МНОГОФАКТОРНЫЕ МОДЕЛИ
Существуют финансовые инструменты, которые по-разному реагируют на изменение различных макроэкономических показателей. Например, доходность акций компаний, выпускающих автомобили, более чувствительна к общему состоянию экономики, а акций ссудосберегательных учреждений - к уровню процентных ставок. По-этому в ряде случаев более точным может оказаться прогноз доходности актива на основе многофакторной модели, включающей несколько переменных, от которых зависит доходность данного актива. Выше мы представили модель У. Шарпа, которая является однофакторной. Ее можно превратить в многофакторную, если слагаемое βiE(rm) представить в качестве нескольких составляющих, каждое из которых является одной из макроэкономических переменных, определяющих доходность актива. Например, если инвестор полагает, что доходность акции зависит от двух составляющих - общего объема выпуска продукции и процентных ставок, то модель ее ожидаемой доходности такой примет вид:
Индекс процентных ставок;
Коэффициенты, которые говорят о влиянии соответственно индексов I1 и I2 на доходность акции; s - случайная ошибка; она показывает, что доходность бумаги может изменяться в некоторых пределах в связи со случайными обстоятельствами, т. е. независимо от принятых индексов.
Аналитики могут включать в модель любое число факторов, которые они считают необходимым.
Краткие выводы
Модель САРМ устанавливает зависимость между риском актива (портфеля) и его ожидаемой доходностью. Линия рынка капитала (CML) показывает зависимость между риском широко диверсифицированного портфеля, измеряемым дисперсией, и его ожидаемой доходностью. Линия рынка актива (SML) говорит о зависимости между риском актива (портфеля), измеряемым величиной бета, и его ожидаемой доходностью.
Весь риск актива (портфеля) можно разделить на рыночный и нерыночный. Рыночный риск измеряется величиной бета. Она показывает зависимость между доходностью актива (портфеля) и доходностью рынка.
Альфа - это показатель, который говорит о величине неверной оценки доходности актива рынком по сравнению с равновесным уровнем его доходности. Положительное значение альфы свидетельствует о его недооценке, отрицательное - переоценке.
В модели Шарпа представлена зависимость между ожидаемой доходностью актива и ожидаемой доходностью рынка.
Коэффициент детерминации позволяет определить долю риска, определяемого рыночными факторами.
Многофакторные модели устанавливают зависимость между ожидаемой доходностью актива и несколькими переменными, которые оказывают на нее влияние.
Учет конвертов в бюджетном учреждении Конверты авансовые отчет денежные документы
Бухучет инфо Для чего нужна требование накладная в 1с
Основы прогнозирования и
Возврат налога за лечение
Какой срок проведения выездной налоговой проверки?