Для индексных ПИФов изменения не столь заметны, однако схожи с происходящим для ПИФов акций. Для них практически в любой год характерен крайне малый разброс вокруг медианного значения. Максимальное медианное значение доли акций наблюдалось в 2010 году (99,3%) и вплоть до 2013 года оставалось высоким (98,1% в 2013-м), даже несмотря на ввод малой доли иностранных акций в портфели (0,85% в том же 2013 году). Далее в 2014-м наблюдался резкий спад доли национальных акций до 96,0% на фоне роста иностранных активов до 1,12%. С 2015-го закрепляется тренд на рост иностранных активов и снижение национальных. К 2018 году в портфелях индексных ПИФов медианное значение доли иностранных активов составило 94,8%, а доли иностранных активов -- 4,16%.
a) Акции b) Иностранные акции
Источник: расчеты авторов по данным Cbonds Investfunds.
Рис. 3. Распределение доли акций внутренних и иностранных эмитентов в ПИФах акций, 2008-2018 годы (%)
м
Источник: расчеты авторов по данным Cbonds Investfunds.
a) Акции b) Иностранные акции
Рис. 4. Распределение доли акций внутренних и иностранных эмитентов в индексных ПИФах, 2008-2018 годы (%)
Увеличение доли иностранных ценных бумаг в портфелях ПИФов акций и индексных ПИФов затрудняет применение традиционных бенчмарков и индексов для оценки эффективности их деятельности и вызывает необходимость поиска иных способов оценки доходностей и рисков портфелей фондов.
3. Трудность вторая: различия активно управляемых и индексных ПИФов
Для того чтобы оценить эффективность управления портфелем того или иного фонда, необходимо понимать, каковы особенности используемой им стратегии управления, является ли она активной или пассивной. Активно управляемые ПИФы ориентируются на получение дополнительной сверх индексного портфеля доходности, взимая более высокое вознаграждение за управление фондом. Пассивно управляемые ПИФы выбирают стратегию следования тому или иному индексному портфелю, ориентируясь на более скромное вознаграждение от инвесторов за свои услуги. Соответственно, эффективность активно управляемого портфеля измеряется его избыточной доходностью, или альфой, а для пассивного портфеля более важными являются критерии того, насколько точно этот портфель следовал показателям доходности и риска того или иного индекса (бенчмарка). Проблема с ПИФами заключается в отсутствии формальных критериев, позволяющих относить те или иные ПИФы, инвестирующие в акции, к активно управляемым или индексным портфелям.
В качестве критериев для такого анализа могут использоваться показатели ошибки отслеживания, коэффициент корреляции, индикатор active share [Cremers, Petajisto, 2009], превышение кумулятивной доходности ПИФов над аналогичной доходностью индекса и другие. Расчет указанных индикаторов предполагает сравнение показателей портфеля ПИФа акций и эталонного индексного портфеля. Кроме того, существенные различия между пассивными и активными стратегиями отражает коэффициент оборачиваемости портфеля фонда [Абрамов и др., 2015] Согласно оценкам, которые приводятся в работе [Абрамов и др., 2015. С. 641], в 2013 году, иначе говоря, на одну из последних дат, когда можно было рассчитать этот показатель по отчетности фондов, средняя оборачиваемость портфелей открытых и интервальных ПИФов акций составляла 141,3% в год, в то время как у открытых индексных ПИФов -- только 58,4%.. Из всех перечисленных показателей мы остановимся далее только на ошибке отслеживания по причине высокой трудоемкости расчета такого индикатора, как active share, или невозможности определения коэффициента оборачиваемости портфеля фонда из-за сокращения публичной отчетности ПИФов, произведенного Банком России в 2014 году Указание Банка России от 08.02.2018 № 4715-У «О формах, порядке и сроках составления и представления в Банк России отчетов акционерными инвестиционными фондами, управляющими компаниями инвестиционных фондов, паевых инвестиционных фондов и негосударственных пенсионных фондов» и более ранние версии этого нормативно-правового акта. http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_296532/..
Ошибка отслеживания оценивает расхождения динамики стоимости портфеля по сравнению с бенчмарком и рассчитывается как стандартное отклонение избыточной доходности фонда в виде разницы доходностей фонда и соответствующего бенчмарка. Ошибка отслеживания показывает степень соответствия результативности инвестиций некоторому контрольному показателю за определенный период. Этот показатель может использоваться для оценки портфельных менеджеров. Если менеджер генерирует низкую среднюю доходность и имеет большую ошибку отслеживания, это признак неэффективного управления, а также завышенного и неоправданного риска.
Анализ ошибки отслеживания российских ПИФов проведен на выборке фондов, в которую вошли только открытые ПИФы акций и индексные фонды акций. Временной горизонт анализа составил 20 лет -- с 1999 по 2018 годы. Всего в выборку вошло 360 фондов, из которых 310 -- фонды акций (А), а 50 -- индексные фонды акций (ИА). Для расчета меры риска требуется наличие минимум одного года исторических данных (полный календарный год), что привело к исключению 22 фондов акций из выборки. Ошибка отслеживания оценивалась на ежедневных данных. Исходя из определений ПИФов акций и индексных ПИФов акций следует ожидать, что ошибка отслеживания индексных фондов меньше в силу того, что их портфели строятся по принципу максимального соответствия бенчмарку. Поэтому наиболее корректным подходом является разделение этих категорий фондов на две выборки.
В качестве бенчмарка для всех фондов использован индекс Мос- Биржи. Предпосылка, что именно этот индекс выступает бенчмарком для всех фондов акций, является существенным упрощением анализа. В выборке присутствуют как фонды с широким портфелем акций, для которых такая предпосылка наиболее справедлива, так и фонды, например, малой капитализации, акции в составе портфелей которых не входят в индекс МосБиржи крупнейших пятидесяти компаний на рынке России. Выборка включает также специализированные фонды, например фонды технологических компаний и отраслевые фонды. Основной проблемой для всех перечисленных узких категорий фондов является отсутствие соответствующих бенчмарков, в состав которых входила бы репрезентативная выборка компаний, а историческая глубина данных была бы соответствующей данным по ПИФам. Так, например, в состав индекса телекоммуникаций Московской биржи входят только четыре компании, которые существенно различаются по капитализации, а расчет индекса начинается лишь с 2004 года.
Применение единого бенчмарка -- индекса МосБиржи ко всей выборке фондов может вести к завышению ошибки отслеживания, поскольку ожидается, что портфели ПИФов и индекс Мос- Биржи различаются существенно как по составу, так и по весам по сравнению с индивидуальным подбором наиболее подходящего бенчмарка каждому фонду. ПИФы в России не обязаны публиковать бенчмарк, который является эталонным портфелем для них Анализ публичных информационных ресурсов управляющих компаний в США и одного из наиболее популярных аналитических ресурсов по инвестиционным фондам -- агентства Morningstar показывает, что, например, информация об ошибке отслеживания биржевых индексных фондов (ETFs) не раскрывается на регулярной основе. Значения более популярного и близкого по содержанию к ошибке отслеживания показателя -- коэффициента корреляции доходностей портфелей ETFs и фондовых индексов характеризуются существенным разбросом. Так, по данным Morningstar на 18 мая 2019 года, размер корреляции 239 ETF на акции американских компаний и индекса S&P 500 на годовом интервале колебался от 99,98% у фонда iShares Core S&P 500 ETF (тикер IVV) и 99,97% у SPDR* S&P 500 ETF (SPY) до 0,00% у фонда акций коммунальных компаний iShares Global Utilities ETF (JXI). Это свидетельствует не только о важности учета проблемы подбора надлежащего базисного индекса для расчета ошибки отслеживания, но и об определенной условности этого показателя и невозможности таргетирования его минимального значения на уровне законодательства.. Таким образом, предполагается, что истинные ошибки отслеживания ниже полученных нами оценок.
На рис. 5 статистика ошибок отслеживания на конец каждого календарного года за период с 2000 по 2018 годы представлена в виде диаграммы boxplot, на которой линия внутри каждого бокса отражает медианные значения показателя, а размеры бокса и интервала характеризуют распределение наблюдений, точки за пределами считаются выбросами. Диаграмма показывает несколько ключевых закономерностей. На рассматриваемом временном горизонте ошибка отслеживания индексных ПИФов существенно ниже, чем у ПИФов акций, особенно в 2016-2018 годах. Однако если брать за ориентир ошибку отслеживания наиболее распространенных в США индексных ETFs акций в размере 5% годовых, медианные значения для индексных ПИФов на уровне 4,2% в 2018 году с учетом разбросов значений показателей вокруг этого уровня являются довольно высокими, а для активно управляемых ПИФов акций, наоборот, относительно низкими -- на уровне 11,0% Расчеты ошибки отслеживания по ПИФам с учетом дивидендной доходности индекса МосБиржи незначительно влияют на точность расчетов. Например, в 2018 году при применении такой корректировки медианное значение ошибки отслеживания у ПИФов акций возрастает с 10,96 до 11,07%, а у индексных фондов -- соответственно с 4,23 до 4,53%.. После кризиса 2008 года, когда медианная ошибка отслеживания достигла максимального значения в размере 49,0% у ПИФов акций и 38,2% у индексных ПИФов, она снизилась до 11,0% у ПИФов акций и 4,2% -- у индексных ПИФов в 2018-м. Эта тенденция отражает процесс сближения на рынке акций ошибок отслеживания у активно управляемых и индексных ПИФов в результате того, что обе категории фондов вынуждены формировать портфель из ограниченного набора акций из нескольких десятков российских компаний. При этом фактор низкой стоимости комиссий за управление индексными ПИФами по сравнению с активными фондами акций не позволяет индексным фондам повысить популярность среди частных инвесторов из-за ограниченности каналов продаж паев ПИФов и высоких комиссий посредников, обеспечивающих основной объем продаж фондов.
Источник: расчеты авторов на основе данных НАУФОР и Bloomberg.
Рис. 5. Ошибка отслеживания ПИФов акций и индексных ПИФов акций по сравнению с индексом МосБиржи отдельно по выборкам, 2000-2018 годы (% годовых)
Поскольку оценка риска не является исчерпывающей характеристикой инвестиционной стратегии фондов, ее следует сопоставлять с другой простой мерой -- избыточной доходностью фондов. Средняя избыточная доходность фондов рассчитана на основе ежедневных данных об отклонениях доходности ПИФа от бенчмарка (индекса МосБиржи). Общее ее распределение совместно с ошибкой отслеживания за период 2000-2018 годов представлено на рис. 6. Заметны существенные различия между двумя видами специализации ПИФов. Для ПИФов акций наблюдается значительный разброс ошибки отслеживания от 1,9 до 80% с доверительным интервалом на 68-процентном уровне (одно стандартное отклонение), равным {9,06%, 34,19%}. Для индексных фондов
ошибка отслеживания и избыточная доходность меньше и эти показатели более концентрированы вокруг среднего: так, ошибка отслеживания изменяется от 1,5 до 67,0% с доверительным интервалом на 68-процентном уровне (одно стандартное отклонение), равным {6,53%, 28,5%}.
Источник: расчеты авторов на основе данных НАУФОР и Bloomberg.
Рис. 6. Ошибка отслеживания и избыточная доходность ПИФов акций и индексных ПИФов акций по сравнению с индексом МосБиржи, 2000-2018 годы (% годовых)
Таким образом, при оценке результативности открытых ПИФов, инвестирующих в акции российских эмитентов, зачастую не удается достаточно точно оценить принадлежность того или иного фонда к стратегиям активного или пассивного инвестирования. Многие ПИФы акций и индексные ПИФы могут иметь схожие размеры ошибки отслеживания, в этом случае различия между категориями фондов будет носить условный характер или потребуют применения более сложной системы классифицирующих ту или иную стратегию факторов, например показателя оборачиваемости активов, который пока невозможно подсчитать по действующим стандартам финансовой отчетности ПИФов. Кроме того, точность оценки ошибки отслеживания во многом зависит от выбора бенчмарка, который наиболее полно характеризовал бы стратегию инвестирования открытых ПИФов.
4. Оценка эффективности ПИФов по многофакторным моделям
Описание и оценка значимости модели ценообразования
Одним из способов оценки эффективности ПИФов акций и индексных ПИФов при ограниченных возможностях в подборе подходящих бенчмарков доходности их портфелей может стать использование факторных моделей ценообразования финансовых активов. Это предполагает расчет показателя альфа каждого ПИФа с помощью модели, составленной из разных факторов, которая имеет наибольшую объясняющую способность доходности этих фондов, характеризуемую, например, коэффициентом детерминации. При этом доходность фактора представляет собой доходность портфеля, формируемого из акций российских компаний и обновляемого в зависимости от значения того или иного фундаментального фактора (размера компании, коэффициента капитализации к стоимости чистого капитала компании, ликвидности, дивидендной доходности и т. п.) за определенный период, например год.
Приведем пример такой оценки эффективности открытых ПИФов акций на временном горизонте 2002-2018 годов. Оценка проводилась на основе однофакторной модели CAPM и четырехфакторной модели Кархарта [Carhart, 1997], дополненной фактором ликвидности. Пятифакторная модель включает возможные смещения и ошибки в оценке справедливой цены из-за различий в размере, стоимости (book-to-market ratio) [Fama, French, 1993], ликвидности [Dash, Mahakud, 2014; Lam, Tam, 2011], а также из-за эффекта моментума [Jegadeesh, Titman, 1993]. Практическая значимость оценки пятифакторной модели для российского фондового рынка проявляется в том, насколько эта модель позволяет повысить объясняемую силу доходности паевых инвестиционных фондов акций по сравнению с однофакторной моделью CAPM, а также в возможностях факторной стратегии инвестирования повысить эффективность управления действующими портфелями фондов.