Портфельная теория

портфельная теория

Приветствую вас дорогие друзья. Портфельная теория вот о чем сегодня пойдет разговор.

Считаю эту тему принципиальной для частного инвестора, особенно индексного, так как именно то как составлен инвестиционный портфель и определяет в конечном итоге его доходность. То есть именно распределение активов, а не выбор времени для покупки определяет конечную доходность инвестиционного портфеля. По данному вопросу было проведено исследование и даже не одно. Вот, например, в 1986 году американские ученые GaryBrinson, L. RandolphHood и Gilbert Beebower провели фундаментальное исследование «Determinants of Portfolio Performance». В результате они выяснили, что распределение активов определяет от 75,5% до 98,6% итоговой доходности инвестиционного портфеля. Это так небольшое вступление 🙂

Итак, давайте приступим к пристальному рассмотрению портфельной теории, ведь важно понять можно ли ее применять на практике для формирования максимально эффективного инвестиционного портфеля или нет.

 

 

Суть портфельной теории

Самое главное это понять суть теории, которую мы в последствии будем применять на практике.

 

Портфельная теория – это набор правил для составления инвестиционного портфеля с определенными характеристиками риск/доходность.

 

Это очень упрощенное определение, но чем проще, тем лучше для понимания сложных и навороченных научными терминами и скучными формулами вопросов.

 

Давайте разберемся с тем что же предлагает портфельная теория инвестору.

Основная задача портфельной теории — найти такое сочетание активов, которое будет максимально приближенно к границе эффективности. Что такое граница эффективности?

Я думаю, что многие сейчас задались этим вопросом. Так вот граница эффективности это наилучшее сочетание инвестиционных активов для заданного уровня доходности и риска.

Вот наглядная иллюстрация границы эффективности:

Граница эффективности

Как же достичь подобного сочетания активов? В теории все просто.

Берется перечень активов, после чего такие данные как стандартное отклонение, средняя доходность и корреляция активов сводятся во едино в сложных математических расчетах, на выходе которых – максимально эффективный инвестиционный портфель.

 

Давайте пройдемся по терминам.

Стандартное отклонение – это величина отклонения от среднего значения. То есть мы берем среднюю доходность актива, потом измеряем отклонения как в положительную, так и в отрицательную сторону. И вот величина этого отклонения и есть стандартное отклонение.

Чем выше стандартное отклонение, тем больше разброс доходностей, изменения цены и т.д.

Соответственно актив, у которого стандартное отклонение выше является более рискованным. Правда в точности оценить степень риска не получится, и чуть позже вы поймете почему.

 

Средняя доходность – это усредненное значение доходностей того или иного актива. Причем бывает среднегеометрическая доходность и среднеарифметическая. Среднегеометрическая доходность всегда чуть меньше чем среднеарифметическая из-за разницы в расчетах.

 

Среднеарифметическая доходность — вычисляется по простой процентной ставке.
Формула расчета очень простая:

Среднеарифметическая доходность

Dn – доходность за определенный период

n – период расчета доходности

 

Cреднегеометрическая доходность — вычисляется по сложной процентной ставкеи равна корню n-й степени от накопленного дохода, где n — число периодов расчета накопленного дохода.

Среднегеометрическая доходность

 

Dnдоход за один период (день, месяц, год);

n – число периодов расчетов

 

Давайте я объясню вам этот эффект на простом примере:

Сравнение среднегеометрической и среднеарифметической доходности

Как видите среднегеометрическая доходность отстала от среднеарифметической. Они будут равны только в том случае, когда доход будет одинаковым за все изучаемые периоды. Но как вы понимаете постоянная доходность возможна только лишь по банковским вкладам и аналогичным активам с фиксированной доходностью и отсутствующей волатильностью. То есть именно волатильность порождает такой эффект отставания среднегеометрической доходности от среднеарифметической.

Двигаемся далее.

 

Корреляция.

С таким термином как корреляция вы уже скорее всего встречались, в том числе и на моем сайте, так как я неоднократно упоминал о том, что такое корреляция в своих публикациях

Но все же я напомню. Корреляция – это зависимость двух или более статистически значимых величин.

Максимальная величина корреляции 1, минимальная -1.

Если корреляция равна 1, значит величины движутся абсолютно синхронно. Такую степень корреляции называют идеально положительной. Если – 1, то величины прямо противоположны и такую корреляцию называют идеально отрицательной.

 

В контексте инвестиционной деятельности под корреляцией, конечно же, понимают совпадение или же несовпадение в изменении стоимости различных активов.

Чем корреляция ближе к нулевой отметке или вообще ниже нуля, тем лучше работает диверсификация. Если вы читали статью о диверсификации, то уже знаете, что более выраженный эффект диверсификации проявляется в повышении доходности одновременно при снижении риска.

Читайте также:  Инвестиции в антиквариат?

Если вы нашли 2 или более активов с абсолютно отрицательной корреляцией, то вы можете получить гарантированную доходность. То есть для инвестора полезна как положительная, так и отрицательная корреляция инвестиционных активов.

Правда стоит отметить что в реальной жизни найти 2 актива с нулевой или отрицательной корреляцией очень сложно если не сказать невозможно.

 

С определениями разобрались, вернемся к составлению портфеля. Вроде бы все хорошо и на данный момент такие статистические данные как корреляция, стандартное отклонение и средняя доходность доступны каждому, соответственно составить максимально эффективный инвестиционный портфель будет не трудно, достаточно подставить данные для расчета в специализированное программное обеспечение или же доверить эти расчеты высококлассным специалистам.

И некоторые специалисты (хотя скорее всего большинство) будут утверждают, что смогут определить границу эффективности и составить инвестиционный портфель с наилучшим сочетанием риск/доходность.

Хочу вас огорчить, такие заявление не более чем красивые слова. В действительности же определить границу эффективности не способен никто, ведь она постоянно изменяется. Это значит, что самые доходные классы активов вчера становятся убыточными сегодня. И это неизбежно.

Соответственно задача инвестора не заключается в том, чтобы сделать портфель максимально эффективным, а в том, чтобы сильно не ошибиться при его формировании.

Да я уже говорил о том, что есть программное обеспечение, которое позволяет в несколько кликов определить максимально эффективный инвестиционный портфель с заданным сочетанием риск/доходность.

Математические расчеты ведутся согласно портфельной теории и по идее все должно работать. Но как я уже говорил теория это одно, а практика совершенно другое.

На деле оптимизаторы инвестиционных портфелей являются максимализаторами ошибок, показывая отвратительные результаты с реальными инвестиционными портфелями, если слепо полагаться на их расчеты и не выставить ограничения максимальной доли того или иного актива в портфеле.

Как раз необходимость выставления ограничений в расчетах программы на самом деле и есть подтверждение того, что математически рассчитать максимально эффективный инвестиционный портфель не представляется возможным. Определение состава инвестиционного портфеля на глазок так сказать в ручном режиме и на основе расчетов специальной программы, но с определенными ограничениями по сути ничем не отличается. А это значит, что, руководствуясь здравым смыслом частные инвесторы способны составить инвестиционный портфель с хорошими показателями риск/доходность.

Возможно в будущем найдется математик, который найдет решение этой проблемы, аналогично тому как главный герой вывел формулу расчета котировок ценных бумаг в фильме под названием:“Пи”. Ну а пока двигаемся дальше.

 

Допущения портфельной теории

При разработке теории были сделаны следующие допущения:

  • Издержки отсутствуют. Причем все виды издержек: брокерские комиссии за совершение сделок, спрэд между ценой покупки и продажи ценных бумаг и конечно же налоги.
  • Ликвидность рынка максимальна. Никто не способен повлиять на курс ценной бумаги, соответственно и можно открывать позицию любого размера.
  • Инвесторы полностью рациональны, они в курсе всех рисков которые сопровождают инвестиционную деятельность, и формируют свой инвестиционный портфель согласно приемлемого для них уровня риска.
  • Инвесторы совершают сделки купли продажи активов идентичным образом и только в случае появления активов с лучшим сочетанием риск/доходность в их конкретной ситуации. При принятии инвестиционных решений инвесторы не учитывают полученные дивиденды или прирост капитала.
  • Инвесторы контролируют риск инвестиционного портфеля только с помощью диверсификации активов
  • Инвесторы делают выбор между наивысшей доходностью при заданном уровне риске и максимальной доходностью при минимальном риске.
  • Политические события никак не влияют на рынок. Психология никак не участвует в ценообразовании активов.
  • Под риском инвестиционного портфеля подразумевается нестабильность дохода.

 

 

История создания и доработка портфельной теории

гарри марковиц - история создания портфельной теории

Основные положения портфельной теории были сформулированы Гарри Марковицем при подготовке им докторской диссертации в 1950—1951 годах.

Рождением же портфельной теории Марковица считается опубликованная в «Финансовом журнале» в 1952 году статья «Выбор портфеля». В ней он впервые предложил математическую модель формирования оптимального портфеля и привёл методы построения портфелей при определённых условиях. Основная заслуга Марковица состояла в предложении вероятностной формализации понятий «доходность» и «риск», что позволило перевести задачу выбора оптимального портфеля на формальный математический язык. Надо отметить, что в годы создания теории Марковиц работал в RAND Corp., вместе с одним из основателей линейной и нелинейной оптимизации — Джорджом Данцигом и сам участвовал в решении указанных задач. Поэтому собственная теория, после необходимой формализации, хорошо ложилась в указанное русло.

Марковиц постоянно занимается усовершенствованием своей теории и в 1959 году выпускает первую посвящённую ей монографию «Выбор портфеля: эффективная диверсификация инвестиций».

В 1990 году, когда Марковицу вручают Нобелевскую премию, выходит книга «Средне-дисперсионный анализ при выборе портфеля и рынка капитала».

Читайте также:  История электронных денег

Информация позаимствована из Википедии

 

Проблемы портфельной теории

проблемы портфельной теории

Когда я разъяснял суть портфельной теории “на пальцах” вскользь упомянул о тех трудностях, которые встают на пути портфельного инвестора при попытке воплотить в жизнь теоретические расчеты.

А проблемы действительно серьезные. Сейчас постараюсь без лишнего пафоса и пренебрежения к трудам Гарри Марковица, открыть вам глаза на портфельную теорию.

Не так давно я был сторонником портфельной теории, но после долгих раздумий после прочтения книги черный лебедь Нассима Николаса Талеба:“Черный лебедь”, мои взгляды изменились.

 

Мы действительно живем в крайнестране где встречаются черные лебеди.

Черный лебедь — это метафоричное определение совершенно неожиданного события, несущего за собой негативные последствия.

Крайнестран и среднестран это определение двух противоположных миров. Крайнестран это мир где есть черные лебеди. А вот среднестран это мир без черных лебедей, который вполне можно втиснуть в рамки какой-либо теории, портфельной, например.

 

Но сожалению порой очень жесткая реальность не вписывается в рамки портфельной теории. В чем это проявляется? А в том, что такие статистические данные как корреляция и стандартное отклонение не работают в крайнестране. Как вам получение убытков в 2, 3 раза превышающее рассчитанное стандартное отклонение по какому-либо активу, или же изменение корреляции двух активов с около нулевой отметки до 0,7-0.8 или даже 0,9 в момент обвала фондового рынка что делает диверсификацию практически бесполезной?

Неприятно да? Думаю, многих не устроят подобные события, но по факту именно это и происходит в жизни.

В качестве наглядного примера таких событий возьму, пожалуй, самый сильный кризис в истории США – великую депрессию. А потом рассмотрим, как работает стандартное отклонение в качестве мерила риска на отечественном рынке.

 

Итак, великая депрессия 30-х годов 20 века. Фондовый рынок США упал более чем на 80% и такого катастрофичного развития событий совсем не ждали. И если бы человек полагался на стандартное отклонение, рассчитанное до великой депрессии, то он бы не смог адекватно измерить степень риска инвестиций в акции.

И сейчас я это вам наглядно продемонстрирую. Рассмотрим первый в истории США фондовый индекс — dowjones. Сначала, как я и сказал, возьмем промежуток времени 1900-1929, как раз перед началом кризиса. И выясним к чему нас могло подготовить стандартное отклонение.

Индекс Dow Jones 1900-1929

Как видно из графика, до эти 29 лет были достаточно удачными для инвесторов, годовое стандартное отклонение составило 26,72%. А по факту далее инвесторы вложившие деньги в компании,входящие в состав индекса dowjones потеряли более 80% капитала. Эти убытки превысили стандартное отклонение почти в 4 раза.

Идем далее.

Сторонники портфельной теории могут возразить и предложат выбрать большую выборку для того чтобы точно определить уровень риска для выбранного вами инвестиционного актива.

Окей, давайте возьмем тот же индекс dowjones, но только уже с 1900 по 2016 год.

Вот что получилось:

Индекс Dow Jones 1900-2016

Теперь то вы понимаете, что стандартное отклонение бесполезно для измерения степени риска по какому-то ни было инвестиционному активу? Из-за того, что выборка большая, такие грандиозные события как великая депрессия выглядят не так уж эпично. То есть такие события не могут оказать должного влияния для того, чтобы стандартное отклонение выполнило свою задачу как реального измерителя риска. Причем для примера я взял индекс акций, состав которого постоянно изменяется. А что если рассмотреть отдельные акции? Окажется что лишь небольшая кучка компаний, которые были основаны 100 лет назад дожили до сегодняшнего дня.

И как измерить риск банкротства компании акции, которых вы приобрели, с помощью того же стандартного отклонения? Ответ — никак. Возможно лишь сделать прогноз на основе фундаментальных показателей этой компании. И то вероятность того, что прогноз сбудется будет уменьшаться по мере увеличения периода, который мы собираемся прогнозировать.

Вернемся к графику.

Великая депрессия не выглядит такой великой, да собственно на графике этот период вообще никак не выделяется. Почему же такое грандиозное событие за всю историю фондового рынка США почти не видно на графике? А все зависит от временного масштаба. Чем больший период мы хотим проанализировать, тем, менее значительными будет рост котировок в начале этого периода. Так происходит из-за эффекта сложных процентов, которые придают движению фондового рынка в долгосрочной перспективе экспоненциальный вид.

 

Хорошо, как обстоят дела за рубежом мы выяснили, а что же не счет российского фондового рынка?

У нас ситуация немного иная. Сейчас объясню почему. Дело все в том, что начало расчета индекса ММВБ совпало с кризисом 1998 года, который по масштабам был сопоставим по размаху великой депрессии в США. Соответственно из-за небольшой выборки такое значительное событие как кризис 1998 года в России оказал значительное влияние на величину стандартного отклонения.

Читайте также:  Банкротство финансовых посредников

 

Я рассчитал стандартное отклонение для индекса ММВБ с 1997 по 2007 год, получилось 81%. То есть кризис 2008 года на фондовом рынке России вполне себе уложился в рассчитанное стандартное отклонение.

Наверняка вы заметили, что чем больший временной отрезок вы рассматриваете, тем более низким оказывается стандартное отклонение. По мере увеличения выборки для расчета стандартного отклонения, такие черные лебеди (кризисы: великая депрессия, дефолт 1998 года в России и т.д.) становятся “исключениями из правил средней доходности” и соответственно они не могут сильно повлиять на конечный результат расчетов. Хотя справедливости ради хотелось бы отметить, что таких исключений в последнее время стало слишком много ?.

Так как в России история фондового рынка в принципе еще не велика, эта “патология стандартного отклонения в крайнестране” незаметна, но я абсолютно уверен в том, что в будущем она будет видна уже невооруженным взглядом.

 

Теперь что касается корреляции. Она дает портфельному инвестору слишком мало информации, ведь это динамичная величина, то есть она подвержена постоянным колебаниям. И самое печальное, что корреляция активов повышается именно во время экономического кризиса, именно в тот момент, когда мы нуждаемся в низкой корреляции, для снижения риска инвестиционного портфеля. Соответственно расчеты, в основе которых заложена такая изменчивая величина как корреляция активов становятся бесполезными.

 

Для того чтобы не быть голословным рассмотрим то как изменялась корреляция в кризис и в период роста фондового рынка.

А для примера я взял 2 главных компонента любого инвестиционного портфеля акции и облигации. Для акций – индекс ММВБ (MICEXINDEXCF), а для облигаций — индекс совокупного дохода корпоративных облигаций (MICEXCBITR)

И вот что получилось:

Корреляция инвестиционных активов

Первым делом я отметил на графике мировой финансовый кризис 2008 года, 2 по величине (после долгового кризиса 1998 в России). Как видите во время падения фондового рынка, корреляция между акциями и облигациями возрастает до примерно 80%, то есть диверсификация подводит нас в самый важный для нас момент.

Ну и для контраста отметил период роста фондового рынка. Невооруженным взглядом видно, что корреляция плавно снижается, когда на рынке царит процветание.

Несложно сделать следующий вывод. Полезный эффект от диверсификации инвестиционного портфеля лучше всего проявляется в периоды роста фондового рынка, в то время как в периоды его падения диверсификация проявляется очень слабо.

Ну и наконец мы подошли к ответу на главный вопрос: что со всем этим делать?

 

Как составить инвестиционный портфель частному инвестору?

Хорошо если портфельная теория не может рассчитать устойчивый инвестиционный портфель, который может достойно выстоять в кризисных ситуациях, подобных мировому финансовому кризису или великой депрессии, то что же делать частному инвестору? Каким образом составить инвестиционный портфель?

Я выпустил статью: инвестиционный портфель инвестора, где достаточно подробно ответил на этот вопрос.

 

 

Подводим итоги

Статья получилась как всегда объемной, но по-другому и не могло быть, ведь портфельная теория — это очень интересная тема, которая занимает множество ученых умов. Надеюсь я вас не слишком утомил. Также я надеюсь на то, что вы уловили основную мысль, которую я старался донести на протяжении всей статьи. И заключается она в том, что составить “нормальный” инвестиционный портфель нельзя с помощью портфельной теории. Если хотите, составление инвестиционного портфеля — это своего рода искусство. К тому же рынки капиталов — это хаотическая финансовая энергия и вряд ли кому-то в скором времени удастся обуздать ее с помощью очередной стройной теории. Сегодня вы узнали много нового: суть портфельной теории и допущения, которые легли в ее основу, также ознакомились с историей разработки этой теории, с проблемами ее применения на практике и наконец вкратце узнали о том, как воплотить в жизнь личный инвестиционный план.

На сегодня, пожалуй, хватит. Если вы нашли неточности или откровенные ошибки в статье, или же вам что-то непонятно, пишите в комментариях и задавайте свои вопросы. Всего доброго.

Информация была полезной? Тогда поделись ей с друзьями.

Отправить ответ

avatar
  Subscribe  
Уведомление