О САЙТЕ КОНТАКТЫ КАТАЛОГ
новости статистика статьи архив

Альтернативный подход к измерению эффективности управления активами инвестиционных фондов

О.Г. Бакатанов,

Альтернативный подход к измерению эффективности управления активами инвестиционных фондов,

журнал «Портфельный инвестор», №3, 2008 год

Оценка эффективности управления портфелем ценных бумаг является актуальным вопросом теории управления портфелем ценных бумаг. Оценка проводится, как правило, управляющим портфелем для анализа эффективности его операций или инвестором, заинтересованным в выборе профессионального управляющего.

В мировой практике разработано достаточно большое количество методов оценки эффективности управления портфелем ценных бумаг, наиболее распространенными из которых являются расчет коэффициента Шарпа, коэффициента Трейнора и коэффициента Дженсена (альфа). Все указанные подходы основываются на сопоставлении полученной доходности и риска портфеля.

Считается, что лучше управляется тот портфель, отношение «доходность – риск» которого выше. Тогда как сама идея сравнения риска и доходности не может быть оспорена, вызывает большие сомнения возможность адекватной оценки риска портфеля. С одной стороны, все указанные методы оценки эффективности выведены из положений современной портфельной теории Г. Марковица и модели САРМ У. Шарпа и потому используют в качестве меры риска портфеля дисперсию доходности или её производные (стандартное отклонение и коэффициент ?). Новейшие исследования в области функционирования финансовых рынков подвергли сомнению обоснованность использования дисперсии доходности в качестве меры риска портфеля, так как на реальном рынке распределение ставок доходности не соответствует нормальному распределению. Таким образом, использование дисперсии в качестве меры риска не дает его адекватной оценки.

С другой стороны, адекватно оценить риск активно управляемого портфеля, структура которого регулярно изменяется, можно только в том случае, когда достоверно известны применяемые стратегия и тактика управления портфелем. Но в распоряжении инвестора имеются только общедоступные данные об изменении стоимости управляемого портфеля, которые не позволяют про извести полноценную оценку риска.

По мнению авторов, для адекватной оценки эффективности активно управляемых портфелей перспективным является подход, основанный на детальном сопоставлении динамики стоимости управляемого портфеля и динамики фондового рынка в целом. Автором предпринята попытка разработатьметодику оценки эффективности управления портфелем, использующую такой подход. Данная методика получила название «Active Strategy Effi ciency» (ASE).

Неоспоримо, что наиболее важным показателем эффективности работы инвестиционного менеджера, активно управляющего инвестиционным портфелем, является его способность прогнозировать движение рынка. Другими словами, менеджер портфеля должен стремиться увеличить долю акций в периоды подъема рынка акций (снизив долю денежных средств и инструментов с фиксированным доходом) и сократить долю акций в периоды падения котировок (увеличив долю инструментов с низким риском). Вместе с тем не стоит забывать о том, что кажущаяся высокая эффективность портфельного менеджера может в реальности оказаться ни чем иным, как везением в нескольких удачных сделках.

Таким образом, явным свидетельством того, что менеджер действительно эффективен, являются систематические правильные реакции менеджера на движение рынка.

Методика оценки эффективности управления портфелем активов, разработанная авторами, основывается на двух критериях, характеризующих эффективность управления портфелем:

В методике ASE заложено предположение о том, что эффективный портфельный менеджер удачно и стабильно прогнозирует движения рынка и отбирает в портфель акции с лучшим потенциалом роста.

Анализ проводится на основе следующих показателей:

+Ri – доход портфеля Р в период роста i (в %);

Rj – доход портфеля Р в период спада j (в %);

+R – средний доход портфеля Р в периоды роста, равен средней арифметической доходности портфеля Р за все рассматриваемые периоды роста.

R – средний доход портфеля Р в периоды спада, который равен средней арифметической доходности портфеля Р за все рассма триваемые периоды спада.

+RМ – средний доход рыночного портфеля М в периоды роста, равен средней арифметической доходности портфеля М за все рассматриваемые периоды роста.

RМ – средний доход рыночного портфеля М в периоды спада, равен средней арифметической доходности портфеля М за все рассматриваемые периоды спада.

+k – коэффициент относительного роста стоимости портфеля, +k = +R/+RM;

k – коэффициент относительного снижения стоимости портфеля, k = R/RM;

K – общий показатель агрессивности стратегии, измеряющий степень волатильности портфеля относительно волатильности рыночного индекса, K = +k + k.

Чем больше значение К, тем выше волатильность портфеля, что указывает на более агрессивную стратегию, используемую управляющим портфелем. Значение К для портфеля, волатильность которого соответствует волатильности рыночного портфеля, равно 2.

АSE – показатель абсолютной эффективности применяемой активной стратегии, АSE = +k – k;

+S – коэффициент стабильности результата управления портфелем в периоды роста фондового рынка. Рассчитывается как отношение количества периодов роста, когда выполнялось условие (+Ri/+RMi > k) к общему количеству периодов роста за рассматриваемый отрезок времени;

S – коэффициент стабильности результата управления портфелем в периоды падения фондового рынка. Рассчитывается как отношение количества периодов спада, когда выполнялось условие (Rj/RMj < +k) к общему количеству периодов спада за рассматриваемый отрезок времени.

S – коэффициент стабильности результатов применяемой активной стратегии, S = +S + S.

В периоды роста рынка портфельный менеджер должен стремиться получить максимальный доход от инвестиций. Вместе с тем он должен максимально сократить убытки в случае, когда рынок падает. Управляющий может придерживаться как агрессивной стратегии, когда изменение стоимости портфеля в среднем превышает изменение стоимости рыночного портфеля (К>2), так и консервативной стратегии, когда изменения портфеля в среднем меньше изменения стоимости рыночного портфеля (К<2).

Но в любом случае эффективный менеджер должен стремиться к тому, чтобы его относительные потери в периоды спада были меньше относительных доходов в периоды роста, то есть соблюдалось условие АSE > 0.

Но только этого недостаточно. Управляющий должен стремиться получать стабильный результат, то есть хотя бы в половине периодов выполнять условие +Ri/+RMi > k (в периоды роста) или Ri/RMi < +k (в периоды спада). Таким образом, показателем стабильных результатов стратегии является значение S > 1.

В зависимости от эффективности используемой менеджером стратегии и устойчивости полученных при управлении результатов портфели классифицируются на 8 групп, приведенных в табл. 1.

Как видно из табл. 1, группа портфеля определяется показателями эффективности управления (ASE), степенью агрессивности стратегии (К) и устойчивостью результатов (S). Инвестору стоит делать выбор в пользу портфелей с максимальным показателем ASE и значением S больше 1. Выбор в пользу портфеля с консервативной или агрессивной стратегией целиком зависит от индивидуальных потребностей инвестора и целей инвестирования.

При этом выбор портфеля по показателю К следует проводить только среди портфелей с максимальным значением ASE, так как низкий уровень K сам по себе не говорит о низком риске инвестиций в портфель, так же, как и высокий уровень К не говорит о высокой доходности.

Предложенная методика ASE позволяет оценить эффективность управления портфелем, не используя в расчетах уровень риска, адекватное определение которого вызывает массу вопросов. Оценка эффективности управления проводится исключительно на основе объективных и достоверных данных о динамике стоимости портфеля и фондового индекса. При этом результат оценки на основе предложенной методики позволяет составить более точное представление об эффективности управления портфелем.

Таблица 1. Классификация портфелей в зависимости от степени эффективности управления и устойчивости результатов

Группа Критерии отнесения к группе (одновременное выполнение условий) Характеристики портфеля

А+ +R>+RМ R>RМ S > 1 Менеджер портфеля идеально управляет средствами, инвестируя в высокодоходные активы в периоды подъема и сокращая рисковые активы в периоды спада. Результаты инвестирования стабильны, что говорит о высоком уровне профессионализма и высокой вероятности повторения аналогичных результатов в будущем.

А +R>+RМ R>RМ S < 1 Менеджер портфеля идеально управляет средствами, инвестируя в высокодоходные активы в периоды подъема и сокращая рисковые активы в периоды спада. Результаты инвестирования недостаточно стабильны, что говорит о том, что высокая эффективность инвестирования могла быть случайной.

В+ К>2 АSE >1 S > 1 Эффективно управляемый агрессивный портфель. Менеджер портфеля удачно прогнозирует движения рынка, превышая по эффективности пассивную стратегию. Результаты инвестирования стабильны, что говорит о высокой вероятности повторения их в будущем.

В К>2 АSE >1 S < 1 Эффективно управляемый агрессивный портфель. Менеджер портфеля удачно прогнозирует движения рынка, превышая по эффективности пассивную стратегию. Результаты инвестирования недостаточно стабильны и, следовательно, высокая эффективность инвестирования могла быть случайной.

В- К>2 АSE <1 Неэффективно управляемый агрессивный портфель. Менеджер портфеля проигрывает по эффективности пассивной стратегии инвестирования.

С+ К<2 АSE >1 S > 1 Эффективно управляемый консервативный портфель. Менеджер портфеля удачно прогнозирует движения рынка, превышая по эффективности пассивную стратегию. Результаты инвестирования стабильны, что говорит о высокой вероятности повторения их в будущем.

С К<2 АSE >1 S < 1 Эффективно управляемый консервативный портфель. Менеджер портфеля удачно прогнозирует движения рынка, превышая по эффективности пассивную стратегию. Результаты инвестирования недостаточно стабильны, и, следовательно, высокая эффективность инвестирования могла быть случайной.

С- К<2 АSE <1 Неэффективно управляемый консервативный портфель. Менеджер портфеля проигрывает по эффективности пассивной стратегии инвестирования.

С целью сопоставления результатов, полученных с помощью методики ASE и с помощью других описанных методов, автором проведен анализ деятельности эффективности управления не сколькими крупными инвестиционными фондами. Для анализа выбрано десять инвестиционных фондов с различными стратегиями управления активами и инвестиционной политикой (табл. 2).

Результаты эффективности управления активами фондов оценивались по ежемесячной динамике изменения стоимости пая фонда за четырехлетний период (с 2003 по 2006 годы). На основе ежемесячных данных автором рассчитаны следующие параметры: среднемесячная (ожидаемая) ставка доходности портфеля, стандартное отклонение портфеля, коэффициент Шарпа, коэффициент Трейнора, коэффициент Дженсена, а также показатель эффективности Модильяни (М2).

Таблица 2. Инвестиционные фонды, участвующие в анализе № п/п Наименование фонда Категория Управляющая компания Стоимость чистых активов, руб.* 1. ЛУКОЙЛ Фонд Первый Интервальный, акции УралСиб 20 258 194 130 2. Добрыня Никитич Открытый, акции Тройка Диалог 17 646 615 730 3. АльфаКапитал Интервальный, смешанный АльфаКапитал 2 961 533 460 4. Кузнецкий мост Интервальный, смешанный УК Банка Москвы 1 546 982 210 5. ПиоГлобал Фонд Акций Открытый, акции Пиоглобал 669 817 320 6. Петр Столыпин Открытый, акции ОФГ ИНВЕСТ 4 365 618 940 7. Первый профессиональный Интервальный, смешанный Паллада Эссет Менеджмент 1 778 305 8. Профессиональные инвестиции Интервальный, смешанный Атон менеджмент 4 848 175 9. АВК – фонд долгосрочных инвестиций Интервальный, акции АВК Дворцовая площадь 26 760 260 10. Русские облигации Открытый, облигации ОФГ ИНВЕСТ 1 137 623 310 * Стоимость чистых активов фонда на 31.12.2006 г. по данным www.investfunds.ru

Показатели деятельности фондов сравниваются с альтернативной пассивной стратегией управления активами, а именно с динамикой наиболее популярного российского фондового индекса – РТС. Индекс РТС выбран в качестве эталона пассив ной стратегии в силу того, что этот индекс является наиболее популярным на российском фондовом рынке и при этом имеет достаточно широкую базу расчета. В качестве эталонных могут использоваться и другие индексы, например, индекс ММВБ. Следует отметить, что при сравнении эффективности управления разными портфелями выбор эталонного портфеля не оказывает решающего значения в случае, когда эти эталонные портфели имеют достаточно широкую и диверсифицированную базу. Это вызвано тем, что индексы с широкой базой расчета имеют очень высокую степень корреляции между собой, хотя их волатильность при этом может различаться. По этой причине соотношение показателей эффективности различных портфелей практически не изменяется при изменении эталонного портфеля.

Таблица 3. Результаты анализа эффективности управления активами фондов с использованием традиционных методов*

Фонд Средняя месячная доходность Стандартное отклонение средней месячной доходности Коэф. b портфеля К Шарпа К Трейнора К Дженсена М2

Лукойл Фонд Первый 3,94% 7,12% 0,78 0,48 4,39% 0,78% 0,65%

Альфакапитал 2,66% 3,72% 0,35 0,58 6,10% 0,96% 1,47%

Добрыня Никитич 3,57% 6,76% 0,71 0,45 4,32% 0,66% 0,40%

Кузнецкий мост 2,75% 4,31% 0,40 0,52 5,59% 0,88% 0,97%

Петр Столыпин 3,27% 6,82% 0,78 0,41 3,57% 0,13% 0,00%

Пиоглобалакции 2,55% 7,13% 0,79 0,29 2,61% 0,62% 0,99%

АВК – фонд долгосрочных инвестиций 1,92% 6,46% 0,59 0,22 2,42% 0,57% 1,56%

Атон – Фонд профессиональный 1,44% 2,24% 0,17 0,42 5,47% 0,36% 0,13%

Паллада – Профессиональный 1,14% 2,87% 0,21 0,22 3,02% 0,08% 1,53%

Русские облигации 1,29% 1,38% 0,08 0,57 10,12% 0,52% 1,40%

Рыночный портфель (индекс РТС) 3,89% 8,36% 1,00

* в расчетах использовалась безрисковая ставка доходности в размере 6% годовых.

Как видно из табл. 3, фонды показали за рассматриваемый период разные результаты. Естественно, что постфактум, когда результаты работы фондов уже подведены, а прибыли посчитаны, самым явным свидетельством эффективности работы фонда является полученная доходность. Риск здесь не имеет никакого значения, так как результат инвестирования нам достоверно известен. Однако если речь идет о профессионализме работы управляющего портфелем, особенно когда будущие результаты инвестирования нам неизвестны, сравнение результатов работы фондов только по полученной доходности некорректны. В данном случае значение имеет и риск произведенных инвестиций, а, точнее, соотношение риска и полученной доходности. Данное соотношение в чистом виде оценивается коэффициентом Шарпа. Чем выше соотношение «доход – риск», тем эффективней мы можем считать работу инвестиционного менеджера. Наиболее высокий коэффициент Шарпа получен фондом «АльфаКапитал», хотя этот фонд не

имел наивысшей средне месячной доходности. Также высоки коэффициенты Шарпа у фондов «Русские облигации» и «Кузнецкий мост». Очевидным минусом коэффициента Шарпа является то, что его размер в абсолютном выражении не говорит ничего об эффективности при меняемой активной стратегии. Лишь некоторые выводы можно сделать, сравнивая коэффициент Шарпа одного фонда с этим же показателем другого фонда, однако и в этом случае мы не сможем сказать, эффективна ли стратегия менеджера относительно пассивной стратегии. Это вызвано тем, что показатели пассивного (рыночного) портфеля при расчете данного коэффициента не учитываются.

Показатель динамики рыночного портфеля содержится в коэффициенте Трейнора. В этом случае мы соотносим показатель полученной доходности с коэффициент ? портфеля. Согласно этому показателю мы можем считать портфель эффективным, когда полученный коэффициент Трейнора превышает среднюю рыночную ставку доходности. Лидерами по данному показателю выступили фонды «Русские облигации», «Альфа капитал», «Атон – фонд профессиональный», «Кузнецкий мост».

Вместе с тем, по мнению автора, коэффициент Трейнора также недостаточно объективен в условиях российского рынка. Так, например, портфель, содержащий большое количество облигаций, которые не имеют высокой корреляции с индексом РТС, может при доходности, близкой к среднерыночной, иметь низкий коэффициент b и высокий коэффициент Трейнора. Это, однако, не говорит о высокой эффективности управления портфелем. Этот же недостаток имеет коэффициент Дженсена (или a портфеля).

Наиболее репрезентативным, по мнению автора, среди широко используемых показателей эффективности управления активами является показатель эффективности Модильяни (М2). Данный показатель сравнивает доходность, полученную фондом, с доходностью пассивной стратегии в случае, когда стандартное отклонение анализируемого портфеля с помощью «рычага» приводится к уровню, равному стандартному отклонению рыночного портфеля. Положительное значение данного показа теля говорит об эффективной активной стратегии управления (превосходящей по эффективности пассивную стратегию раз мещения средств в рыночный портфель). Как видно из данных табл. 3, шести фондам из десяти рассмотренных удалось на за метную величину превысить доходность рыночного портфеля (согласно показателю М2). Тройка фондовлидеров по эффективности управления осталась прежней: «Альфакапитал», «Кузнецкий мост», «Русские облигации».

По мнению автора, классические методы оценки эффективности имеют ряд недостатков, а следовательно, не во всех случаях объективно оценивают эффективность менеджеров. Как видно из табл. 3, коэффициенты Шарпа, Трейнора и Модильяни несколько завышают оценку эффективности фондов облигаций. Это связано с тем, что отношение доходности к стандартному отклонению для облигаций обычно бывает выше, чем для акций – в силу невысокой волатильности цен облигаций. Таким образом, указанные показатели несколько завышают оценку эффективности не только для фондов облигаций, но и для всех прочих фондов, содержащих большую долю бумаг с фиксированным доходом.

В табл. 4 приведены результаты оценки эффективности управления фондами при помощи разработанной авторами методики ASE. Разработанная авторами методика оценки позволяет не только выделить наиболее эффективных менеджеров, но и определить некоторые причины повышенной эффективности того или иного фонда. Состав лидеров по результатам расчета с помощью методики ASE несколько изменился (наиболее эффективным является Лукойл Фонд Первый), кроме того, мы сможем несколько под другим углом рассмотреть результаты управления фондами.

Таблица 4. Показатели эффективности управления фондами при использовании методики ASE

Наименование фонда Доходность k+ k K S ASE Рейтинг фонда

Лукойл Фонд Первый 4,17% 0,93 0,59 1,52 1,44 0,34 B+

Альфакапитал 2,58% 0,50 0,17 0,68 1,63 0,33 С+

Добрыня Никитич 3,59% 0,84 0,60 1,44 1,38 0,24 B+

Кузнецкий мост 2,33% 0,46 0,17 0,64 1,45 0,29 С+

Петр Столыпин 3,14% 0,82 0,75 1,57 1,12 0,06 B

Пиоглобалакции 2,69% 0,80 0,92 1,72 0,67 0,12 B

АВК – фонд долгосрочных инвестиций 1,88% 0,55 0,62 1,17 0,77 0,07 B

Атон – Фонд профессиональный 1,48% 0,28 0,09 0,37 1,50 0,20 С+

Паллада – Профессиональный 1,28% 0,29 0,20 0,49 1,07 0,09 С+

Русские облигации 1,29% 0,23 0,08 0,16 1,76 0,31 B+

Рыночный портфель (индекс РТС) 3,57%

Наилучшим показателем для сравнения фондов, независимо от их стратегии, является показатель ASE. Чем выше ASE, тем эффективней управляется портфель ценных бумаг. Более сложным вопросом является выбор между фондами, показатель ASE которых примерно равен, но значение К заметно различается.

Например, показатель ASE фондов «Альфакапитал» и «Лукойл Фонд Первый» практически равен, но значение К заметно различается. Выбор фонда по показателю К зависит от целей инвестора и его терпимости к риску, так как показатель К характеризует то, какой стратегии управления фондом (агрессивной, умеренной или консервативной) придерживается управляющий фондом.

Несомненным преимуществом фонда «Альфакапитал» является высокая степень прогнозирования его управляющим рыночных спадов. Показатель «k» фонда «Альфакапитал» составляет всего 0,17. Это означает, что менеджер фонда размещал большую часть средств фонда в периоды спада в «защитные активы»: денежные средства, долговые бумаги или минимально падающие акции. Показатель «k+» составил 0,5. Это говорит об увеличении доли высокодоходных рисковых активов (акций) в портфеле. Менеджер фонда «Альфакапитал» демонстрирует высокую эффективность с высокой степенью постоянства. Вероятно, выбор данного фонда будет оптимальным для инвестора, желающего получить достаточную доходность при невысоком уровне риска.

Вместе с тем «Лукойл Фонд Первый» получил заметно большую доходность, что говорит об успешном выборе менеджером высокодоходных активов в периоды роста. В периоды спада убытки фонда заметно выше фонда «Альфакапитал», однако они достаточно компенсированы уже заработанным доходом. Инвестирование в фонд «Лукойл Фонд Первый» будет лучшим выбором для инвестора, желающего получить максимальный доход при разумном и контролируемом уровне риска.

Применяя предложенную автором методику, можно выделить и аутсайдеров, рассмотрев результаты их деятельности. Если проанализировать результаты управления фондами «Пиоглобалакции» и АВК, становится видно, что они больше теряют на спадах, чем выигрывают на подъемах рынка, так как их показатели ASE меньше нуля. Можно утверждать, что положительная доходность этих фондов является результатом удачного стечения обстоятельств (общего подъема рынка акций). Инвесторам следует избегать инвестиций в фонды с таким уровнем ASE.

Методика ASE с большой пользой может быть применена в условиях развивающегося рынка. Отсутствие необходимости оценивать риск позволяет применять ASE при сравнительно небольшом количестве данных для анализа. Так, например, с помощью методики ASE вполне можно оценить результаты управления, имея в наличии данные о помесячной динамике активов портфелей за последние 12 месяцев. Этого вполне достаточно для того, чтобы составить представление об эффективности работы управляющих портфелями с помощью ASE. Вместе с тем, имея такое количество данных, невозможно провести корректную оценку с помощью коэффициента Шарпа, Трейнора или Дженсена. Это связано с тем, что статистические показатели (стандартное отклонение или коэффициент b) не могут быть корректно рассчитаны при наличии всего 12 наблюдений, их требуется намного больше. Развивающиеся фондовые рынки, а также работающие на них инвестиционные фонды часто не имеют статистики в достаточных количествах. Кроме того, темпы изменения инвестиционных условий на развивающихся рынках настолько высоки, что имеющаяся статистическая информация очень скоро становится неактуальной.

экономические статьи

 + Банковские системы стран мира

 + История кризисов

 + Иностранная валюта

 + Мировой рынок недвижимости

 – Финансы и инвестиции

 + Мировая финансовая система

 + Инвестиционные фонды

 + Инструменты инвестиций

 + Деньги и их функции

 + Драгоценные металлы

 + Ценные бумаги

 + Венчурные инвестиции

 + Интересные материалы

графики

 + Показатели стран мира

 + Курсы валют

 + Фондовые индексы

 + Цены на биржевые товары

 + Цены на акции

статистика

полезные ссылки

 

экономические новости

24.03.2017 21:07 Объем торговли между Россией и Японией упал почти на 25% в 2016 году

15.03.2017 15:08 Глобальные темпы роста ускорятся, но риски сохраняются

22.02.2017 21:23 Догонит ли Россия Европу за 33 года?

21.02.2017 13:39 Министр экономики России ожидает незначительное ослабление национальной валюты в ближайшее время

18.02.2017 12:27 TechNavio: Топ-3 тенденций, которые определят глобальный рынок портативных акустических систем до 2021 года

30.12.2016 00:17 Экономика России может начать расти в 2017 году

23.12.2016 16:26 Прогноз: рост ВВП Китая замедлится до 6,5 процента в 2017 году

13.12.2016 00:25 Экономика России продемонстрирует рост в 1 квартале 2017 года, инфляция снижается

13.11.2016 17:16 Объем торговли между Россией и Китаем вырастет до $200 млрд

12.11.2016 16:55 Всемирный банк прогнозирует рост ВВП России на 1,5 процента в 2017 году

13.10.2016 19:23 CASS: ВВП Китая вырастет до 6,7% в 2016 году

08.10.2016 19:34 Мировая экономика показывает лишь незначительные признаки роста