Статья: Эффективность управления портфелями паевых инвестиционных фондов акций и ее оценка

Альфа ПИФов акций и ее использование в инвестиционных стратегиях

Рассчитаем коэффициенты альфа ПИФов акций. На рис. 16 представлена диаграмма размаха для коэффициента альфа по годам для однофакторной модели. Коэффициент альфа в годовом расчете по однофакторной модели имеет высокую волатильность со средним значением -1,21 и стандартным отклонением 15,91. Больше половины наблюдений ПИФ/год находится в отрицательной области, что может служить индикатором низкой эффективности фондов. Большая часть экстремально низких значений коэффициента альфа относится к 2008 и 2009 годам. Медианное значение выделено чертой внутри прямоугольников, оно меньше нуля для большинства периодов, то есть минимум 50% ПИФов показывают относительную неэффективность по результатам оценки модели CAPM.

Аналогичный анализ оценки коэффициента альфа с помощью пятифакторной модели выявляет еще больше различий между ПИФами -- все доверительные интервалы становятся, как правило, шире (рис. 17). Все медианные значения, кроме 2006, 2015 и 2017 годов находятся около или ниже нуля, причем большинство находятся ниже уровня, оцененного по однофакторной модели.

Источник: расчеты авторов.

Рис. 16. Диаграмма размаха (boxplot) коэффициентов альфа ПИФов акций (однофакторная модель), 2002-2018 годы

Более явно проявляются последствия кризиса 2008 года и его влияние на эффективность ПИФов. Среднее значение альфы падает до -4,34. Причем кризис 2014 года и последующее повышение волатильности на российском рынке не отражено в альфах, что является следствием снижения значимости моделей после 2014 года, их неспособностью корректно выявить зависимости и очистить фактические доходности от влияния рыночных факторов.

Могут ли знания о прошлой доходности фондов использоваться для построения стратегий отбора ПИФов акций, приносящих более высокую альфу? Интересный подход для получения ответа на этот вопрос был предложен в работах [Carhart, 1997; Hendricks et al., 1993].

Согласно такому подходу в конце каждого года рассчитывается годовая доходность всех ПИФов, фонды ранжируются по ее возрастанию и разбиваются на несколько портфелей, начиная от портфеля фондов с самой низкой доходностью за прошедший период и заканчивая портфелем фондов с самой высокой доходностью за тот же срок. Автор работы [Carhart, 1997] при таких расчетах делит фонды на десять категорий (квантилей). В России в 2000-х годах количество фондов в выборке мало, поэтому количество таких портфелей ПИФов мы ограничили до пяти. В конце следующего года все ПИФы снова ранжируются по доходности за прошедший период, и с учетом этого производится обновление пяти портфелей фондов разной категории доходности. Первый портфель включает ПИФы с самой низкой доходностью, пятый -- с самой высокой доходностью за предшествующий год.

Таким образом, предполагается, что состав и структура активов всех пяти портфелей фондов обновляются один раз по итогам завершившегося года и остаются неизменными в следующем году, а все фонды в составе таких портфелей имеют равные веса. Зная ежемесячную доходность каждого ПИФа, можно построить ряды ежемесячной доходности всех пяти портфелей, например, с 2002 по 2018 года.

На завершающем этапе на основании ежемесячных доходностей и разных факторов модели ценообразования активов по каждому из пяти указанных портфелей за период 2002-2018 годов с помощью одно- и пятифакторных моделей рассчитываются коэффициенты альфа, бета и показатели, характеризующие уровни значимости данных моделей.

Стратегия, предусматривающая пересмотр состава пяти портфелей из фондов с регулярностью один раз в год, показала достаточно хорошие результаты с точки зрения предсказания будущей доходности (табл. 1, часть a). Наименьшую среднюю доходность получил портфель ПИФов с наименьшей доходностью за предыдущий год. Портфель фондов с наилучшей прошлой доходностью (пятый портфель) показал наибольшую доходность. Однако внутри каждого портфеля наблюдались высокие значения стандартного отклонения доходности разных ПИФов, составляющих данный портфель, что не позволяет однозначно утверждать, что для индивидуальных ПИФов хороший результат в прошлом является гарантией хорошего результата в будущем. Портфель с ПИФами с худшей в прошлом доходностью характеризовался самым низким коэффициентом альфа, рассчитанным по пятифакторной модели, а портфель из фондов с самой высокой доходностью -- самым высоким коэффициентом альфа. Наибольшую значимость в пятифакторной модели по всем пяти портфелям имел коэффициент бета при факторе избыточной доходности широкого индексного портфеля. Кроме того, наибольшую значимость имел отрицательный коэффициент бета при факторе моментума для трех портфелей из фондов с низкой прошлой доходностью. Это говорит о том, что одной из причин низкой эффективности фондов из портфелей с низкой доходностью были потери от роста премии по стратегии моментума. Коэффициенты бета по другим факторам демонстрировали значимость фрагментарно лишь для отдельных портфелей.

Интересно, что тестирование той же стратегии отбора индивидуальных ПИФов в пять портфелей по доходности за прошедший год, но с условием пересмотра состава портфелей лишь через три года приносит совсем иные результаты (табл. 1, часть b). В этом случае за период 2002-2018 годов наиболее высокую избыточную доходность заработал портфель из фондов с самой низкой доходностью в прошлом, а коэффициенты альфа портфелей с «худшими» и «лучшими» ПИФами, рассчитанные по пятифакторной модели, практически не отличаются друг от друга. Возможно, столь неожиданные результаты пяти портфелей из фондов в этом случае объясняются эффектом реверсии, когда выбор самых низкодоходных в прошлом объектов инвестирования в будущем приносит самый высокий доход.

Таблица 1 Анализ портфелей, сформированных на основе доходности в предыдущих двенадцати месяцах (% месячных)

Примечание. В скобках указаны т-статистики полученных оценок коэффициентов, выделены статистически значимые коэффициенты. Источник: расчеты авторов.

Использование стратегии более частого -- раз в месяц -- пересмотра тех же пяти портфелей по результатам доходности индивидуальных ПИФов за последние двенадцать месяцев позволяет значительно улучшить достигаемые результаты (табл. 1, часть с). Средняя избыточная доходность линейно повышается от первого до пятого портфелей, где наименьшую доходность демонстрирует портфель из «худших» ПИФов. Альфа портфелей также линейно растет при переходе от худшего портфеля к портфелю из фондов с самой высокой прошлой доходностью как в однофакторной, так и пятифакторной модели. При этом последняя указывает на возможность получения положительной и значимой альфы по портфелю самых доходных в прошлом ПИФов. По-прежнему наблюдается положительное влияние факторов размера и стоимости и отрицательное влияние факторов моментума и ликвидности. Применение пятифакторной модели при частой корректировке портфелей приводит к росту значимости факторов риска, что вновь подтверждает их лишь краткосрочное влияние на российском рынке.

Заключение

Во многих странах мира коллективные инвестиции являются одной из наиболее эффективных форм привлечения населения на фондовый рынок, повышения благосостояния и накопления инвестиционных ресурсов. Их преимуществами по сравнению с другими формами инвестиций являются относительно низкие издержки и стартовая сумма вложений для инвесторов, профессионализм управления, строгое регулирование и самоограничения в применении кредитного плеча и вложениях в сложные финансовые инструменты. Эффективность и надежность взаимных фондов обеспечиваются за счет высокого уровня конкуренции и стандартов раскрытия публичной информации об их деятельности.

Однако в России открытые паевые инвестиционные фонды для розничных инвесторов пока не могут полностью раскрыть свой потенциал, суммарный объем их активов в размере 0,3% ВВП является одним из самых низких в мире. Формирование доверия частных инвесторов к открытым ПИФам во многом зависит от того, насколько информация о них прозрачна, доступна и понятна общественности. Однако здесь пока много нерешенных проблем: отсутствие официальных бенчмарков у многих ПИФов или их слабая репрезентативность, сложность оценки эффективности фондов в случае их вложения в иностранные ценные бумаги, отсутствие критериев, позволяющих инвесторам отличать активно управляемые портфели ПИФов от пассивных. Высокие издержки по сбору и анализу информации о фондах стали барьерами для принятия разумных инвестиционных решений.

Предложенный в статье инструментарий позволяет более объективно оценивать результаты деятельности ПИФов акций на основании использования многофакторных моделей ценообразования финансовых активов. По сравнению с традиционными способами оценки доходности фондов с помощью фондовых индексов он обладает рядом преимуществ. Получаемые оценки коэффициентов альфа учитывают факторы систематического (рыночного) риска, присущего портфелям ПИФов, что позволяет более точно оценить вклад портфельного управляющего в сводную доходность фонда. Многофакторные модели ценообразования имеют более высокую объясняющую силу для доходности фондов, а их использование позволяет анализировать результативность фондов в стандартах, понятных международным инвесторам.

Использование многофакторных моделей ценообразования финансовых активов имеет важное общее экономическое значение. Оно позволяет инвесторам лучше понимать национальные фондовые рынки, анализировать, за счет каких факторов (размера компаний, преодоления их недооценки, ликвидности) акции той или иной компании приносят дополнительную доходность или, наоборот, увеличивают убытки.

В сфере коллективных инвестиций такие модели ценообразования активов позволяют выявлять фундаментальные факторы, способные приносить устойчивую дополнительную доходность портфельным инвестициям. Более того, именно благодаря факторным моделям Фамы и Фрэнча, Кархарта и др. в США в начале 1990-х годов появилась новая классификация взаимных фондов, сделавшая более понятной для частных инвесторов риски и доходность разных категорий фондов. Как было показано в статье, на российском рынке коллективных инвестиций в настоящее время отсутствуют понятные для общественности классификации категорий открытых ПИФов с точки зрения их доходности и риска. Возможно, использование факторных моделей ценообразования в перспективе позволит разработать такую классификацию, что важно в свете реализуемого законодателями подхода по риск- профилированию частных инвесторов.

Применение многофакторной модели для оценки доходности открытых ПИФов акций в 2002-2018 годах позволило установить, что средний размер альфы этих фондов является отрицательным и равен -4,34%. С учетом среднего уровня расходов на управление ПИФов акций в размере 3,5% это показывает, что в среднем за рассмотренный период фонды акций не приносили дополнительную доходность, достаточную, чтобы окупить издержки инвесторов в виде затрат на управление фондами. Уровень вознаграждения за управление российскими ПИФами акций примерно в 4,6 раза (3,5% против 0,76% от среднегодовой стоимости чистых активов фондов акций) выше, чем у аналогичных фондов в США.