Выделим общие закономерности, отражающие взаимную связь между принимаемым риском и ожидаемой доходностью деятельности инвестора:
— более рискованным вложениям, как правило, присуща более высокая доходность;
— при росте дохода уменьшается вероятность его получения, в то время как определенный минимально гарантированный доход может быть получен практически без риска.
Напомним, что инвестиционный портфель ценных бумаг — совокупность ценных бумаг, принадлежащих физическому или юридическому лицу либо физическим или юридическим лицам на правах долевого участия, выступающая как целостный объект управления. В него могут входить как инструменты одного вида (например, акции или облигации), так и разные активы: ценные бумаги, производные финансовые инструменты, недвижимость.
Главная цель формирования портфеля состоит в стремлении получить требуемый уровень ожидаемой доходности при более низком уровне ожидаемого риска. Данная цель достигается, во-первых, за счет диверсификации портфеля, то есть распределения средств инвестора между различными активами («Не кладите все яйца в одну корзину»), и, во-вторых, тщательного подбора финансовых инструментов.
Обратите внимание!
Современная теория и практика говорят о том, что оптимальная диверсификация достигается при количестве в портфеле от 8 до 20 различных видов ценных бумаг. Дальнейшее увеличение состава портфеля нецелесообразно, так как возникает эффект излишней диверсификации, который может привести к следующим отрицательным результатам:
— невозможность качественного портфельного управления;
— покупка недостаточно надежных, доходных, ликвидных ценных бумаг;
— высокие издержки поиска ценных бумаг (расходы на предварительный анализ и т. д.);
— высокие издержки по покупке небольших партий ценных бумаг и т. д.
Издержки по управлению излишне диверсифицированным портфелем не дадут желаемого результата, так как доходность портфеля вряд ли будет возрастать более высокими темпами, чем издержки в связи с излишней диверсификацией.
Формирование и управление портфелем ценных бумаг — область деятельности профессионалов, а создаваемый портфель — это товар, который может продаваться либо частями (продают доли в портфеле для каждого инвестора), либо целиком (когда менеджер берет на себя труд управлять портфелем ценных бумаг клиента). Как и любой товар, портфель определенных инвестиционных свойств может пользоваться спросом на фондовом рынке.
К сведению
Разновидностей портфелей много, и каждый конкретный держатель придерживается собственной стратегии инвестирования. В зависимости от соотношения доходности и риска определяется тип портфеля. При этом важным признаком при классификации портфеля является то, каким способом и за счет какого источника он был получен: за счет роста курсовой стоимости ценной бумаги или за счет текущих выплат — дивидендов, процентов.
В зависимости от источника дохода портфель ценных бумаг может быть портфелем роста или портфелем дохода.
Портфель роста формируется из акций компаний, курсовая стоимость которых растет. Цель портфеля — рост капитальной стоимости вместе с получением дивидендов. Различают несколько видов портфелей роста.
Портфель агрессивного роста нацелен на максимальный прирост капитала. Сюда входят акции молодых быстрорастущих компаний. Инвестиции в акции довольно рискованны, но могут принести самый высокий доход.
Портфель консервативного роста наименее рискованный, состоит из акций крупных компаний. Состав портфеля устойчив в течение длительного времени, нацелен на сохранение капитала.
Портфель среднего роста сочетает инвестиционные свойства портфелей агрессивного и консервативного роста. Наряду с надежными ценными бумагами сюда включаются рискованные фондовые инструменты. При этом гарантируются средний прирост капитала и умеренная степень риска вложений. Это наиболее популярный портфель среди инвесторов, не склонных к большому риску.
Портфель дохода ориентирован на получение высокого текущего дохода — процентных и дивидендных выплат. Здесь также различают несколько типов портфелей:
— портфель регулярного дохода — формируется из высоконадежных ценных бумаг и приносит средний доход при минимальном риске;
— портфель доходных бумаг — состоит из высокодоходных облигаций корпораций, ценных бумаг, приносящих высокий доход при среднем уровне риска.
Портфели роста и дохода формируются во избежание потерь на фондовом рынке как от падения курсовой стоимости, так и от снижения дивидендных выплат.
При разработке стратегии инвестирования необходимо учитывать состояние рынка ценных бумаг и постоянно оценивать инвестиционный портфель, своевременно приобретать высокодоходные ценные бумаги и максимально быстро избавляться от низкодоходных активов. Поэтому не нужно стараться охватить все многообразие существующих портфелей, необходимо лишь определить принципы их формирования.
Таким образом, оценка портфеля инвестиций — основной критерий принятия стратегических решений по покупке или продаже ценных бумаг.
Доходность портфеля ценных бумаг
Портфель ценных бумаг представляет собой совокупность различных ценных бумаг, и доходность его можно определить по следующей формуле:
Доходность портфеля = (Стоимость ценных бумаг на момент расчета - Стоимость ценных бумаг на момент покупки) / Стоимость ценных бумаг на момент покупки.
Пример 1
Имеются два альтернативных портфеля А и Б, в которые инвестировано по 100 тыс. руб. Через один год стоимость портфеля А составила 108 тыс. руб., портфеля Б — 120 тыс. руб. Соответственно, доходность портфеля А составит 0,08, или 8 % годовых ((108 тыс. руб. - 100 тыс. руб.) / 100 тыс. руб.), а портфеля Б — 20 % годовых.
Под ожидаемой доходностьюпортфеля понимается средневзвешенное значение ожидаемых значений доходности ценных бумаг, входящих в портфель. При этом «вес» каждой ценной бумаги определяется относительным количеством денег, направленных инвестором на покупку этой ценной бумаги. Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля равна:
R портфеля, % = R 1 × W 1 + R 2 × W 2 + ... + R n × W n ,
где R n — ожидаемая доходность i-й акции;
W n — удельный вес i-й акции в портфеле.
Пример 2
Предположим, что портфель формируется из двух акций А и Б, доходность которых составляет 10 и 20 % годовых соответственно (табл. 1).
Таблица 1. Доходность портфеля ценных бумаг
Доходность, например, первого портфеля составит: R портфеля 1 = 0,1 × 0,8 + 0,2 × 0,2 = 0,12, то есть 12 %.
Измерение риска портфеля ценных бумаг
Все участники фондового рынка действуют в условиях неполной определенности. Соответственно, исход практически любых операций купли-продажи ценных бумаг не может быть точно предсказан, то есть сделки подвержены риску. В общем случае под риском подразумевают вероятность наступления какого-либо события. Оценить риск — это значит оценить вероятность наступления события. Риск портфеля объясняется не только индивидуальным риском каждой отдельно взятой ценной бумаги портфеля, но и тем, что существует риск воздействия изменений наблюдаемых ежегодных величин доходности одной акции на изменение доходности других акций, включаемых в инвестиционный портфель.
Общий риск портфеля состоит из систематического риска (недиверсифицируемого/рыночного/неспецифического), а также несистематического риска (диверсифицируемого/нерыночного/специфического). Рыночный риск вызван общими факторами, влияющими на все активы. Наиболее сильно влияют на систематический риск изменения таких показателей, как ВВП, инфляция, уровень процентных ставок, а также средний по экономике уровень корпоративной прибыли. Нерыночный риск связан с индивидуальными особенностями конкретного актива. Этот риск может быть уменьшен с помощью диверсификации.
К сведению
На развитых рынках для устранения специфического риска достаточно составить портфель из 30-40 активов. На развивающихся рынках эта цифра должна быть выше из-за высокой волатильности рынка.
Для того чтобы определить риск портфеля ценных бумаг, в первую очередь необходимо определить степень взаимосвязи и направления изменения доходностей двух активов. Например, если цена одной ценной бумаги идет вверх, то растет курс и другой ценной бумаги, и наоборот, движения цен разнонаправлены или полностью независимы друг от друга. Для определения связи между ценными бумагами используют такие показатели, как ковариация и коэффициент корреляции.
Ковариация — взаимозависимое совместное изменение двух и более признаков экономического процесса. Ковариация служит для измерения степени совместной изменчивости двух ценных бумаг, например акций .
Показатель ковариации определяется по формуле:
Соv ij = ∑ (R доходность i-й акции - R средняя доходность i-й акции) × (R доходность j-й акции - R средняя доходность j-й акции) / n - 1,
где n — число периодов, за которые рассчитывалась доходность i-й и j-й акций.
Пример 3
Определим значение ковариации для двух ценных бумаг А и Б. В табл. 2 приведены данные о доходности бумаг.
Таблица 2. Доходность ценных бумаг А и В
|
Доходность А |
Доходность В |
|
|
R средняя доходность акции |
||
R средняя доходность i -й акции = 0,1 + 0,16 + 0,14 + 0,17 / 4 = 0,1425, или 14,25 %.
Соv ij = ((0,1 - 0,1425) × (0,12 - 0,1475) + (0,16 - 0,1425) × (0,18 - 0,1475) + (0,14 - 0,1425) × (0,14 - 0,1475) + (0,17 - 0,1425) × (0,15 - 0,1475)) / 4 = 0,0004562.
Проанализируем, какое влияние на риск портфеля оказывают коэффициенты корреляции (Cor), входящие в портфель ценных бумаг.
К сведению
Корреляция — это математический термин, обозначающий систематическую и обусловленную связь между двумя рядами данных.
На рынке акций принято рассматривать корреляцию (взаимозависимость) разных акций, либо акций и индексов. Считается, что российские акции высоко коррелированы, то есть в определенный момент времени все акции движутся в одном направлении. Коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. Положительное значение коэффициента говорит о том, что доходности активов изменяются в одном направлении при изменении конъюнктуры, отрицательное — в противоположном. При нулевом значении коэффициента корреляция между доходностями активов отсутствует.
Показатель корреляция определяется по формуле:
Соr = Соv ij / (δ i × δ j),
где Соv ij — ковариация доходности i-й и j-й акции;
δ i — стандартное отклонение доходности i-й акции;
δ j — стандартное отклонение доходности j-й акции.
Дисперсия — это стандартное отклонение в квадрате, рассчитываемое по формуле:
δ 2 = ∑ (R доходность акции - R средняя доходность акции) 2 / n - 1.
Таким образом, стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии.
В целом, используя данные корреляции, можно сделать выводы:
1) чем меньше коэффициент корреляции акций в портфеле, тем меньше риск портфеля, поэтому при формировании портфеля следует включить в него акции, имеющие наименьшую корреляцию;
2) если коэффициент корреляции акций в портфеле +1, то риск портфеля усредняется;
3) если коэффициент корреляции акций в портфеле меньше +1, то риск портфеля уменьшается;
4) если коэффициент корреляции акций в портфеле -1, то можно получить портфель без риска.
К сведению
Принцип формирования портфеля ценных бумаг, при котором снижение риска достигается за счет включения в портфель большого числа различных акций, называется диверсификацией. Основоположником данной теории считается Гарри Марковиц. В 1952 г. американский экономист Г. Марковиц (в будущем лауреат Нобелевской премии в области экономики (1990 г.)) опубликовал фундаментальную работу, которая является до настоящего момента основой подхода к инвестициям с точки зрения современной теории формирования портфеля. Диверсификация Марковица — это стратегия максимально возможного снижения риска при сохранении требуемого уровня доходности; она состоит в выборе таких активов, доходности которых будут иметь наименее возможную корреляцию.
Согласно теории Г. Марковица, при обосновании портфеля инвестор должен руководствоваться ожидаемой доходностью и стандартным отклонением. Интуиция при этом играет определяющую роль. Ожидаемая доходность рассматривается как мера потенциального вознаграждения, связанная с конкретным портфелем, а стандартное отклонение — как мера риска, связанная с данным портфелем. При этом делается важное предположение, что инвестор при всех прочих условиях предпочтет высокую доходность, если будут заданы два портфеля с одинаковыми стандартными отклонениями. Если же инвестору предстоит выбор между портфелями, имеющими одинаковый уровень ожидаемой доходности, то предпочтение отдается портфелю с минимальным риском, то есть, по сути, получению большего дохода при минимуме возможного отклонения.
Теория Марковица стала огромным шагом на пути создания модели оценки стоимости активов Capital Asset Pricing Model (CAPM). Модель оценки стоимости активов описывает взаимосвязь между риском и ожидаемой доходностью активов. Взаимосвязь риска с доходностью согласно модели оценки долгосрочных активов описывается следующим образом:
Д = Д б/р + β × (Д р - Д б/р),
где Д — ожидаемая норма доходности;
Д б/р — безрисковая ставка (доход);
Д р — доходность рынка в целом;
β — коэффициент бета.
Основная идея CAPM заключается в том, что инвесторы должны получать 2 вида компенсации: за время (временная стоимость денег) и за риск. Стоимость денег во времени представлена безрисковой ставкой и является компенсацию инвестору за то, что он размещает денежные средства в какие-либо инвестиции на определенный период времени.
Обратите внимание!
Безрисковый доход измеряется, как правило, по ставкам государственных облигаций, так как те практически без риска. На западе безрисковый доход равен примерно 4-5 %, у нас же — 7-10 %. Доходность рынка в целом — это норма доходности индекса данного рынка. В США, например, индекс S&P 500, а в России — индекс РТС.
Оставшаяся часть формулы представляет собой компенсацию за дополнительный риск, взятый на себя инвестором. Здесь мерой риска является коэффициент бета, сравнивающий доходность актива с доходностью рынка за период, а также с рыночной премией.
Коэффициент бета определяется по формуле:
β = Соr х × δ х / δ
или β = Cov x / δ 2 ,
где Соr х — корреляция между доходностью ценной бумаги х и средним уровнем доходности ценных бумаг на рынке;
Cov x — ковариация между доходностью ценной бумаги х и средним уровнем доходности ценных бумаг на рынке;
δ х — стандартное отклонение доходности по конкретной ценной бумаге;
δ — стандартное отклонение доходности по рынку ценных бумаг в целом.
Уровень риска отдельных ценных бумаг определяется на основании таких значений:
β = 1 — средний уровень риска;
β > 1 — высокий уровень риска;
β < 1 — низкий уровень риска.
Акции с большой бетой (β > 1) называют агрессивными, с низкой бетой (β < 1) — защитными. Например, агрессивными являются акции компаний, чьи доходы существенно зависят от конъюнктуры рынка. Когда экономика на подъеме, агрессивные акции приносят большие прибыли. Например, акции автомобилестроительных компаний являются агрессивными. Инвесторы, ожидающие подъема экономики, покупают агрессивные акции, обеспечивающие больший уровень доходности в условиях растущего рынка, чем защитные. Акции компаний, чья прибыль в меньшей степени зависит от состояния рынка, являются защитными (например, акции компаний коммунальной сферы). Доходы таких компаний сокращаются в меньшей степени в условиях экономического спада. Поэтому использование защитных акций в периоды кризисов позволяет инвестору извлечь большую прибыль в сравнении с агрессивными акциями.
По портфелю ценных бумаг β рассчитывается как средневзвешенный β — коэффициент отдельных видов входящих в портфель инвестиций, где в качестве веса берется их удельный вес в портфеле. Таким образом, чем более раскованный портфель, тем больше показатель β, а следовательно, доход должен быть выше, и наоборот.
Следовательно, модель CAPM демонстрирует прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью , что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска и наоборот.
Пример 4
Определим значение коэффициента β для ценной бумаги А. В табл. 3 приведены данные о доходности ценной бумаги и всего рынка за девять лет.
Таблица 3. Доходность ценных бумаг А и В
|
Доходность акции А, (R n , %) |
Доходность рынка (R, %) |
|
|
R средняя доходность |
||
Дисперсия доходности рынка:
δ 2 рынка = ((5 - 6,7) 2 + (-4 - 6,7) 2 + (-2 - 6,7) 2 + (4 - 6,7) 2 + (9 - 6,7) 2 + (7 - 6,7) 2 + (12 - 6,7) 2 + (14 - 6,7) 2 + (15 - 6,7) 2) / 9 - 1 = 44,5.
Коэффициент выборочной ковариации доходности акции и рынка:
Cov = ((3 - 4,8)(5 - 6,7) + (-2 - 4,8)(-4 - 6,7) + (-1 - 4,8)(-2 - 6,7) + (2 - 4,8)(4 - 6,7) + (6 - 4,8)(9 - 6,7) + (5 - 4,8)(7 - 6,7) + (8 - 4,8)(12 - 6,7) + (10 - 4,8)(14 - 6,7) + (12 - 4,8)(15 - 6,7)) / 9 - 1 = 31,42.
Коэффициент β для ценной бумаги А:
β = 31,42 / 44,5 = 0,706.
Полученный результат говорит о том, что если в следующем году доходность рынка вырастет на 1 %, то инвестор вправе ожидать рост доходности акции в среднем на 0,706 %.
Таким образом, совокупность различных ценных бумаг, принадлежащих инвестору, образует портфель ценных бумаг, формирование которого имеет целью обеспечить оптимальное сочетание выгодности (доходности), надежности и ликвидности ценных бумаг. А постоянный мониторинг и оценка риска портфеля ценных бумаг позволят инвестору повысить доходность вложений.
Ожидаемый риск портфеля представляет собой сочетание стандартных отклонений входящих в него акций. Однако в отличие от ожидаемой доходности портфеля его риск не является обязательно средневзвешенной величиной стандартных отклонений доходностей акций. Различные акции могут по-разному реагировать на изменение конъюнктуры рынка, в результате чего, вариации доходности различных акций в определенных случаях могут происходить разнонаправленно, что приведет к снижению риска портфеля. Риск портфеля зависит от того, в каком направлении изменяются доходности входящих в него акций при изменении конъюнктуры рынка и в какой степени это происходит.
Для определения степени взаимосвязи и направления изменения доходностей двух акций используют такие показатели как ковариация и коэффициент корреляции. Показатель ковариации й и й акций определяется по формуле:
Положительное значение ковариации говорит о том, что доходности акций изменяются в одном направлении, отрицательное – в разных. Нулевое значение ковариации означает, что взаимосвязь между доходностями акций отсутствует. Другим показателем, измеряющим степень взаимосвязи изменения доходностей двух акций, является коэффициент корреляции. Он рассчитывается по формуле:
Коэффициент корреляции изменяется в пределах от -1 до +1. Положительное значение коэффициента говорит о том, что доходности акций изменяются в одном направлении при изменении конъюнктуры, отрицательное – в противоположных. При нулевом значении коэффициента корреляция взаимосвязь между доходностями акций отсутствует.
Ниже представлен расчет коэффициента ковариации для нашего набора акций:
Таблица 5. Коэффициент ковариации
Стоит отметить важное свойство ковариационной матрицы, состоящее в том, что ее диагональные члены являются дисперсиями доходностей акций, а остальные ее члены представляют собой ковариации доходностей акций. Дисперсия – это стандартное отклонение в квадрате.
Расчет коэффициента корреляции представлен в Таблице 6:
Таблица 6. Коэффициент корреляции
Из таблицы видно, что корреляции ежемесячных доходностей акций за период 2006 – 2007г.г. являются положительными. Это значит, что доходности рассматриваемых акций, изменяются практически в одном направлении, что не очень хорошо, однако впоследствии мы увидим, что включенные в портфель акции, имеющие положительную корреляцию между собой, могут существенно снизить риск всего портфеля.
В целом, используя данные корреляционной матрицы, можно сделать следующие выводы:
1) Чем меньше коэффициент корреляции акций в портфеле, тем меньше риск портфеля, поэтому при формировании портфеля следует включить в него акции, имеющие наименьшую корреляцию.
2) Если коэффициент корреляции акций в портфеле +1, то риск портфеля усредняется.
3) Если коэффициент корреляции акций в портфеле меньше +1, то риск портфеля уменьшается.
4) Если коэффициент корреляции акций в портфеле –1, то можно получить портфель без риска.
Определив коэффициенты корреляции и ковариации, можно переходить к определению риска всего портфеля. Для расчета риска портфеля с учетом взаимосвязи доходностей его отдельных компонентов используют следующую формулу:
Результаты расчета ожидаемой доходности, а также риска портфеля, с учетом равного распределения средств между акциями, показан в таблице 7.
Таблица 7. Ожидаемые доходность и риск портфеля
Из таблицы видно, что даже при равном распределении акций в портфеле, его риск сокращается. Стоит отметить, что принцип диверсификации позволяет снизить риск портфеля в условиях обычного функционирования рынков, в случае же, при котором рынки близки к финансовому кризису, снижение риска портфеля за счет диверсификации невозможно.
Начнем с такого примера. Вы наполняете свой инвестиционный портфель различными инструментами (акциями, облигациями, чем-то еще), но неожиданно замечаете, что в процессе инвестирования результаты всех инструментов движутся преимущественно в одну сторону. Т.е. мы получаем либо заметную доходность, либо существенный убыток.
Если первая ситуация нас радует, то вторая сильно печалит и мы начинаем задумываться, все ли сделали правильно. И хотя убытки, даже порой затяжные, это неизбежная ситуация реального инвестирования, при составлении нашего портфеля действительно была допущена ошибка, исправление которой поможет сильно улучшить суммарную доходность. Причем решение в данной ситуации представляется достаточно очевидным — портфель должен состоять из активов, которые ведут себя по возможности независимо друг от друга, хотя каждый по отдельности способен быть источником денежного потока.
Корреляция описывается числом в интервале от 1 до -1. Единица со знаком плюс означает абсолютно идентичное движение активов (к такой ситуации близки котировки USD/RUB и EUR/RUB), а единица со знаком минус описывает полностью противоположенное поведение, когда рост одного актива всегда вызывает убыток другого. Значение около нуля говорит об отсутствии зависимости между котировками. Т.е. в общем корреляция рассчитывается на основании эмпирических данных — подобная функция есть в Экселе — и поэтому зависит от интервала рассмотрения активов. Понятие корреляции имеется как на рынке форекс, так и на фондовом рынке — рассмотрим их отдельно.
Корреляция на рынке форекс
На валютном рынке представлено не такое уж большое число значимых валютных пар — порядка семи из них уже охватят около 80% валютного рынка. Однако при хаотичном изменении котировок говорить о каком-то постоянном значении коэффициента корреляции валютных пар не приходится — они полностью зависят от выбранного диапазона и подвержены постоянным изменениям. Для иллюстрации этого подойдут две ссылки. Вот первая https://www.tradingfloor.com/tools/fx-correlations-table :
Как видно, на настоящий момент тут можно оценить коэффициенты корреляции почти за три года. Причем над таблицей слева находится ползунок, перемещая который можно увидеть, как менялась корреляция валютных пар с периода отсчета (сейчас это 17 ноября 2012) до произвольной даты в течение последнего года. При перемещении этого ползунка будет заметно, что ряд валют не только сильно меняет свое значение, но порой меняется и сам знак корреляции. Аналогично можно выбрать периоды за последние 30 и 90 дней — почти наверняка многие показатели в ячейках не будут иметь иметь ничего общего с прежними значениями. Кроме того, очень наглядно корреляция на форекс показана здесь — http://fxtrade.oanda.com/lang/ru/analysis/currency-correlation :
Видно, что в большинстве случаев в течение года валютные пары меняли не только величину, но и знак корреляции к выбранной для сравнения паре (бенчмарком выбрана главная по значению пара доллар-евро) на противоположенный. Щелчком по другой валютной паре в таблице можно выбрать ее в качестве эталона сравнения.
Корреляция на фондовом рынке
Переходя к фондовому рынку, в первую очередь необходимо обратить внимание на несравненно большее число инструментов, поскольку в принципе каждую акцию (и облигацию) можно рассматривать как отдельный актив. Таблица корреляции каждой акции друг к другу только на американском рынке привела бы к совершенно астрономическим цифрам — слава богу, в распоряжении инвестора есть такой инструмент как , который помогает вложиться в произвольный индекс, отражающий экономику целого государства или даже региона, например Европы.
ETF позволяет широко диверсифицировать капитал — например, биржевой фонд с тикером SPY включает в себя 500 акций компаний США. Но не менее важным является то, что имея простой инструмент для вложения мы можем сравнить индексы различных стран друг с другом (пример — американский S&P500, российский РТС, немецкий DAX и др.) и на выходе получить относительную простую таблицу с достаточно ясными возможностями для инвестирования.
Ложка (и немалая) дегтя в том, что и на фондовом рынке коэффициенты корреляции не отличаются постоянством. Однако, в отличие от валютных пар, эти изменения обычно происходят медленнее и находятся в менее широком диапазоне (как будет показано ниже, историческая корреляция американских акций и облигаций с 1930 года описывалась корреляцией от +0.5 до -0.5). Рассмотрим корреляцию российских и зарубежных активов (расчеты Сергея Наумова):
Здесь приведена корреляция российских и зарубежных активов на периоде в 17 лет до 2014 года. Из нее видно, что например российские акции и облигации имеют высокую корреляцию друг с другом (их котировки движутся как правило в одном направлении), тогда как золото и зарубежные облигации имели к российским акциям скорее противоположенное движение. Следовательно, разбавляя американские активы российскими с включением доли золота, можно было бы на первый взгляд добиться сглаживания доходности — однако на практике мы получили бы не просто сглаживание, а заметный дополнительный бонус. Посмотрим на таблицу ниже:
Так называемый «портфель лежебоки» — это портфель, включающий равные доли российских акций, облигаций и золота. При этом сравнивая доходность всех четырех портфелей можно увидеть, что она оказалась заметно выше, чем просто арифметическое среднее активов по отдельности! Как такое возможно?
Объяснение этому было дано еще в начале 50-х годов Г. Марковицем, который 30 лет спустя получил за свою теорию Нобелевскую премию — а сама теория стала основой портфельного инвестирования, наряду с понятием о корреляции активов. Согласитесь, что получать в течение 17 лет доходность на уровне 35% в год не позволяет ни один банк — такие предложения делаются лишь лишь откровенными пирамидами. Тем не менее следующий слайд, берущий те же активы, но за другой период, хорошо иллюстрирует высказывание, как прошлая доходность не гарантирует будущей:
Как видно, здесь доходность портфелей представляет уже скорее среднее значение, хотя и лежащее гораздо ближе к верхней границе, чем к нижней; причем риски в этом случае оказываются ниже, чем в прошлой таблице. Откуда такие расхождения? В плане доходности стоит вспомнить огромный рывок российского рынка в 1999 году, когда паи облигаций выросли на невероятные 1800% — и вплоть до 2008 года российский рынок почти непрерывно рос, давая по несколько десятков процентов годовых.
Основной пик пришелся именно на 1999-2000 год. Однако после кризиса 2008 года последовала почти обратная ситуация — несколько восстановившись в 2009 году, в последующие годы даже рублевый индекс ММВБ не сумел достичь своего максимума, а номинированный в долларах РТС и вовсе после декабря 2014 отправился почти к уровню просадки 2008 года. Следовательно, несмотря на отрицательную корреляцию к американскому, российский рынок просто оказался не самым удачным активом, который с 2003 по 2014 годы показал среднюю доходность даже чуть ниже инфляции.
И это является важным фактором, который необходимо учесть — только нулевая или отрицательная корреляция не обеспечит кумулятивный эффект, если хотя бы один из активов будет показывать стагнацию или тем более негативную доходность. Идея именно в том, что в целом доходны оба актива, но проявляется это в разные периоды времени. Поэтому если в качестве развивающегося рынка в дополнение к американскому и европейскому добавлять российские активы, то нужно иметь в виду, что должный эффект, показанный в первой таблице, проявится лишь в случае возобновления роста.
Следовательно, нужно не только учитывать корреляцию, но и в идеальном случае представлять экономические возможности своих активов. При этом на американском рынке аналогичный портфель за почти 50 лет показал те же результаты, что и акции, однако с заметно меньшим риском:
Если же рассмотреть те же данные с 1925 года, то картина немного изменится: хотя доходность по акциям останется почти на том же уровне (9%, т.е. только на 10% меньше), но золото даст результат, близкий к 5% (что меньше почти на 40%). Соответственно, пострадает и портфельный результат: американский «лежебока» с 1925 года даст доходность лишь немногим более 7%, уже более заметно уступая акциям. Поэтому вывод ожидаем: волшебного портфеля нет, а российский лежебока в ближайшие годы скорее всего будет постепенно терять свой громадный отрыв, приближаясь к средним рыночным значениям.
Зависимость корреляции от времени
Как уже упоминалось выше, корреляция не является константой и сама меняется в зависимости от времени. К примеру, корреляция между акциями США и пятилетними гос. облигациями с 1926 по 2013 годы была равна 0.07 — т.е. зависимость почти не прослеживалась. Однако на истории корреляция колебалась от -0,5 до +0,5, причем в XX веке после Великой Депрессии она находилась в отрицательной зоне лишь с середины 50-х по середину 60-х годов. В период с 1970-1985 корреляция акций и облигаций была равна 0.3%, тогда как с 2002-2013 обратной по знаку:
Таким образом, задача поиска доходности зависит от двух неизвестных: корреляции и доходности активов на рассматриваемом промежутке, причем эта доходность достигается с различным риском (отклонением от среднего значения). Отрицательная корреляция в общем случае позволяет достигать большей доходности с меньшим риском по сравнению с менее доходным активом:
Фонд А — менее волатильный и менее доходный актив (облигации), фонд Б — более волатильный и доходный (акции). Стандартное отклонение определяет размах колебаний относительно среднего значения актива. Такое соотношение, как на рисунке выше, наблюдается на длинной истории — однако в пределах десятилетий может довольно сильно меняться:
Видно, что на протяжении 2000-2009 годов американские акции даже ушли в минус, в результате чего кривая получила движение вниз, а не вверх. Следовательно, корреляция ничего не говорит об абсолютной доходности — первая может мало меняться на протяжении 20 лет, однако абсолютная доходность одинаковых портфелей на следующих друг за другом 10-летних промежутках разойдется. Так, в кризисные 70-е и растущие 80-е корреляция американских акций и 5-летних облигаций была в среднем одинакова (около 0.24), однако доходность портфеля 50 на 50 во втором случае была 15% годовых, а в первом лишь около 7%. Ниже отдельно показаны наилучшее и наихудшее американское десятилетие с 1950 года:
Как видим, отрицательная корреляция с 2000 года явилась причиной заметного выгиба кривой влево, в результате чего 5% доходности могли быть достигнуты с очень низким риском. Несомненно важными для инвестора является и корреляция других активов — в первую очередь американского и европейского рынков, рынков стран Азии и пр. Несмотря на частое совпадение общего профиля биржевых индексов стран, более детальный подход показывает различную доходность в одинаковые периоды времени — и следовательно, необходимость учитывать в своем портфеле рынки разных стран.
В предыдущей статье мы говорили, что ребалансировка активов контролирует риск портфеля, а при удачном стечении обстоятельств может дать дополнительный выигрыш по доходности. Но это работает только в том случае, если активы в портфеле ведут себя по разному в одних и тех же условиях. Как найти такие активы, и как оценить их поведение между собой, вы узнаете из этой статьи.
В портфель должны включаться слабо взаимосвязанные активы, цена которых ведет себя по разному в одинаковых условиях. Это снижает риск портфеля и создает портфельный эффект. Связь разных активов между собой можно оценить математически с помощью корреляции. Корреляция показывает в какой степени динамика стоимости одного актива соотносится с динамикой другого актива.
Корреляция может принимать значения от +1 (положительная) до -1 (отрицательная). Если цены активов движутся в одном направлении (оба растут или оба снижаются), корреляция положительна (больше 0), если цены активов движутся в противоположных направлениях (один растет, второй снижается), корреляция отрицательная (меньше 0). 
Корреляция равная +1 означает, что стоимость активов меняются идентично друг другу: если один актив вырос на 10%, второй тоже растет на 10%. Корреляция равная -1 означает, что цены движутся максимально противоположно. Нулевая корреляция означает, что взаимосвязи нет.
Из реальной жизни пример негативной корреляции можно найти в динамике курса доллара и цен на нефть в 2015-16 годах: когда нефть падала, курс доллара рос.
Положительная корреляция есть между ценами на нефть и натуральный газ: их цены двигаются схожим образом.
Влияние корреляции на риск портфеля
Поведение активов влияет на риск портфеля. Например, на картинке ниже изображены две акции, стоимость которых изменяется противоположно: когда одна растет, другая падает. Корреляция таких акций будет отрицательной. Если портфель будет состоять поровну их этих акций, то его стоимость будет изменяться гораздо плавнее по сравнению с каждой акцией в отдельности, то есть риск портфеля будет ниже, чем риск составляющих его акций. Это конечно идеализированная модель, но она наглядно показывает, как отрицательная корреляция активов снижает риск портфеля.
Теперь посмотрим, как корреляция может влиять на риск и доходность портфеля. На графике ниже изображена так называемая граница эффективности портфеля, состоящего из двух активов — А и В. Вертикальная ось — доходность портфеля, горизонтальная ось — стандартное отклонение доходности. Каждая линия представляет собой портфель с разной степенью корреляции активов (-0.5, 0.0, +0.5 и +1.0). Каждая точка на линии — это разные пропорции активов в портфеле, начиная от 100% А, далее 90% А:10% В и так далее до 100% В.
Источник: Richard Ferri, Portfolio Solutions
Нетрудно заметить, что портфели активов с отрицательной корреляцией -0,5 находятся в левой части диаграммы и имеют самое низкое стандартное отклонение доходности, то есть самый низкий риск среди всех рассматриваемых портфелей. А портфели активов с высокой корреляцией имеют самый высокий риск. Таким образом при прочих равных риск портфеля снижается когда активы имеют низкую корреляцию.
Корреляция активов
К сожалению, в реальной жизни довольно трудно найти два актива с абсолютно нулевой или отрицательной корреляцией. Большинство активов имеют корреляцию где-то между 0 и+1. В таблице 1 представлена матрица корреляции между разными классами активов с 1970 по 2004 год. Чем холоднее цвет, тем ниже корреляция. Можно заметить, что холодные цвета присутствуют в основном у облигаций, кэша и ресурсов. Эти классы активов хуже всего коррелируют с акциями различной капитализации и недвижимостью. Однако даже среди них редко встречаются отрицательные значения.
Источник: Journal of financial planning
Если взять реальный пример, то корреляция между американскими акциями и долгосрочными государственными облигациями на сроке 1972-2015 составила 0,01, то есть фактически отсутствовала. Граница эффективности портфеля, состоящего их этих двух классов активов очень похожа на линию на графике выше, которая соответствует портфелю из некоррелируемых активов.
Низкая корреляция между активами создает портфельный эффект — когда по характеристикам риск и доходность портфеля может быть лучше активов, из которых он состоит. Логично было бы ожидать, что самый низкий риск будет иметь портфель, состоящий полностью из облигаций. Но в реальности самым низким риском обладает портфель, доля облигаций в котором 80%, а на акции приходится 20%. Добавление акций не только уменьшило риск портфеля, но и увеличило его доходность на 0,6%. Другой портфель 60:40 показал такой же риск, как и 100% облигаций, но его доходность при этом была почти на 1,5% больше.
Корреляция непостоянна
Ричард Ферри в своей статье в журнале Forbes обратил внимание, что, к сожалению, теория, которая красиво выглядит на длительном сроке, не всегда хорошо работает на коротких периодах. Например, с 1926 по 2013 год корреляция между акциями США и 5-летними казначейскими облигациями была равна 0,07. Это очень низкая корреляция для двух классов активов, значит эти два класса активов в портфеле должны хорошо работать вместе.
К сожалению, долговременная корреляция не отражает то, что происходит в течение коротких периодов. На графике ниже показано, как сильно может меняться корреляция на коротком сроке. На рисунке изображена 5-ти летняя скользящая корреляция между американскими акциями и 5-летними облигациями, рассчитанная на отрезке 1926-2013.
Зависимость между изменением стоимости торговых инструментов, ситуация когда изменение цены одного актива приводит к изменению стоимости другого.
Для измерения корреляции в практике анализа поведения курсов акций применяется соответствующий показатель — коэффициент корреляции Пирсона, определяемый по формуле:
- rxy — коэффициент корреляции значений стоимостей акций x и y;
- dx — отклонение некоторого значения ряда x от среднего значения этого ряда;
- dy — отклонение некоторого значения ряда y от среднего значения этого ряда.
При этом, если значение рассчитанного коэффициента Пирсона составит плюс один, то зависимость между анализируемыми курсами акций носит прямой функциональный характер.
Если значение коэффициента корреляции по абсолютной величине превышает 0,7, то зависимость между курсами двух акций имеет ярко выраженный характер.
При значении модуля коэффициента корреляции Пирсона в промежутке между 0,4 и 0,7 зависимость между величинами стоимостей акций средняя. Меньше уровня 0,4 — слабо выраженная зависимость между курсами акций.
Если значение данного коэффициента составит минус 1, то зависимость между курсами акций имеет обратный функциональный характер.
Чем больше значений стоимостей двух акций входит в выборку, тем при меньшем абсолютном значении коэффициента корреляции можно утверждать о наличии корреляции.
Аналитическая ценность расчета коэффициента корреляции Пирсона между курсами акций позволяет получить важные фундаментальные данные, требуемые для принятия объективного решения в ходе биржевой торговли.
Например, рынок акций реагирует на выход новостей о движении цен на основные активы (нефть, золото, промышленные индексы, доходность гособлигаций). Вследствие этого меняют курс акции компаний. Внимательно отслеживая динамику взаимосвязи рыночных инструментов, причинно-следственные связи между изменениями уровней цен, можно эффективно и быстро корректировать инвестиционную тактику и торговый план. В то же время, проведение корреляционного анализа обязательно применяется при формировании инвестиционного портфеля в рамках основных концепций риск-менеджмента.
Знание уровня корреляции двух акций позволяет понизить риск формируемого инвестиционного портфеля.
Допустим в нашем портфеле содержатся два актива, и, поведение их цен зависит от времени по закону синусоиды. При значении коэффициента корреляции, равном плюс 1 получается полное наложение волн синусоиды и покупая обе акции мы удваиваем позиции по каждому из них. Значение коэффициента корреляции Пирсона, равное минус 1, наоборот позволит взаимно компенсировать прибыли и убытки по акциям. Эффективно подобранные наборы акций в портфеле со временем растут. Тогда, при снижении цены на одну акцию, рост по другой акции позволит компенсировать общую просадку портфеля и минимизировать совокупный риск. Процесс ребалансировки портфеля, позволяет получать доходы, оперативно меняя доли отдельных активов в структуре портфеля.
Допустим, исходный состав нашего портфеля акций А и Б имеет обратную корреляцию минус один. И соотношение один к одному (50/50). Общая стоимость портфеля составляет 1 млн.долл. В течение полугодия акции А упали в стоимости на 10% и его цена сократилась от исходных 500 тыс.долл. до 450 тыс.долл. Актив Б, наоборот, повысился на 10% и его курс поднялся до 550 тыс.долл. Совокупный портфель по стоимости не изменился и составляет 1 млн.долл. Теперь половина акций Б (550/2 = 275 тыс.долл.) переложим в А и его стоимость теперь составит 725 тыс.долл. А акций Б — 275 тыс.долл.
В следующем полугодии происходит обратный процесс — акции возвращаются к прежним своим уровням цен. Теперь акции А вместо 725 тыс.долл. стоит 797,5 тыс.долл., а актив Б вместо 275 тыс.долл. 247,5 тыс.долл. Совокупная стоимость портфеля, теперь, составит 797,5+247,5 = 1045 тыс.долл. Таким образом, его доходность после ребалансировки — 4,5% в год. Без ребалансировки стоимость портфеля составила бы ноль процентов. На практике все намного сложнее, поскольку уровень корреляции большинства акций находится на отрезке плюс 0,5 до минус 0,5.
Тем самым, можно сделать вывод, что чем ниже значение коэффициента Пирсона, тем больше вероятная доходность портфеля при одинаковом уровне риска, или тем меньше уровень риска при одинаковом значении доходности. Вместе с тем, расчет коэффициента корреляции необходимо применять с осторожностью.