CC BY
141
1(110-2104
ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЫНКА
ИДЕЯ ЭФФЕКТИВНОГО РЫНКА: ПАЦИЕНТ СКОРЕЕ МЕРТВ, ЧЕМ ЖИВ?
С.Р. Моисеев,
кандидат экономических наук, директор Центра экономических исследований
Московского международного института эконометрии, информатики, финансов и права (ММИЭИФП)
ГИПОТЕЗА ЭФФЕКТИВНОГО РЫНКА
Первые теоретические предположения, составившие основу гипотезы эффективного рынка, впервые были сделаны в начале XX века. Французский экономист Луи де Башелье в своей диссертации «Теория спекуляции», изданной в Париже в 1900 г., изложил ряд соображений, касающихся случайного колебания курсов ценных бумаг на бирже. На протяжении 1950-х гг. к идее эффективного рынка обращались М. Кендалл, Г. Роберте и М. Осборн. Окончательная формулировка гипотезы эффективного рынка была дана американским экономистом Э. Фамой в 1965 г. В «Journal of Business» он опубликовал статью, в которой анализировались цены на акции. В понимании Фамы рынок обладает эффективностью, если он «быстро адаптируется к новой информации». Первый полноценный теоретический обзор, посвященный гипотезе эффективного рынка и резюмирующий всю экономическую литературу по этой теме, был подготовлен тем же Фамой в 1970 г.1 К настоящему времени гипотеза эффективного рынка значительно эволюционировала, и быстрая адаптация к новой информации является важной характеристикой эффективности, но еще не определяет ее исчерпывающим образом. В современном понимании рынок обладает эффективностью, если цены на финансовые активы полностью и своевременно отражают всю доступную информацию. Настоящее определение подразумевает, что процессу распространения рыночной информации присуща рациональность, актуальные новости не игнорируются, а систематические ошибки анализа и прогнозирования не допус-
1 Fama E. The Behavior of Stock Market Prices//Journal of Business, 1965/ - N° 38, pp. 34-105. Fama E. Efficient Capital Markets: a Review of Theory and Empirical Work // Journal of Finance, 1970. -№ 25, pp. 383-417.
каются. Как следствие, цены на финансовые активы всегда соответствуют фундаментальным факторам, лежащим в основе ценообразования.
Концепция эффективного рынка предполагает ряд допущений:
• экономические агенты однородно интерпретируют поступающую информацию и мгновенно принимают решения при ее обновлении;
• участникам рынка присущи одинаковое поведение и целевые установки, их действия носят «коллективно-рациональный» характер;
• цены на финансовые активы моментально изменяются, достигая равновесного значения, что не оставляет возможности для арбитража. Современная концепция эффективного рынка означает, что давление на рынке, оказываемое спекулянтами и арбитражерами (пытающимися с максимальной выгодой использовать информацию и существующие ценовые отклонения), приведет к тому, что конкурирующие рынки всегда будут информационно эффективными. Это, в свою очередь, означает, что все цены на финансовые активы будут в полном объеме и вовремя учитывать новую информацию. Если текущие цены на финансовые активы отражают всю доступную информацию, то на рынке исключена возможность получения прибыли. Иными словами, цены на финансовые активы должны фактически произвольно колебаться, то есть изменяться непредсказуемо в соответствии с законом случайного блуждания.
К определению эффективного рынка следует сделать несколько критических замечаний. Во-первых, рыночная эффективность не может возникнуть в результате спекуляции и арбитража, которые сами по себе требуют определенных затрат. Если бы спекуляции не вознаграждались, то они просто прекратили свое существование. А если бы они прекратили существование, то каким образом рынки могут быть эффективными? В результате исследования
ДАЙДЖЕСТ ФИНАНСЫ
Источник: Beechey М., Gruen D. and Vickery J. The Efficient Market Hypothesis: a Survey. Reserve Bank of Australia Research Discussion Paper No 2000-01, January 2000. - P. 4.
Таблица 1.
Практическая проверка гипотезы эффективного рынка
Теоретическое предположение Эмпирические свидетельства
Цены на финансовые активы изменяются во времени в соответствии с законом случайного блуждания Отчасти верно, однако на финансовых рынках наблюдается небольшая положительная автокорреляция на краткосрочном отрезке времени (ежедневном, еженедельном и ежемесячном). В долгосрочной перспективе (3-5 лет) существует тенденция возврата рыночных цен к равновесному значению.
Новая информация быстро отражается в ценах на финансовые активы, текущая доступная информация не позволяет предсказывать будущее изменение цен и извлекать дополнительный доход Новая информация быстро, но не однородно учитывается в ценах. Текущая информация о ценах оказывает влияние на их движение на фондовом рынке: растущие акции в краткосрочном периоде продолжают свой рост (эффект импульса), в долгосрочном периоде выигрывают акции с низким Р/Е-коэффициентом и высокими балансовыми показателями (эффект ценности). На рынке FOREX текущий форвардный валютный курс служит индикатором будущего значения обменного курса.
Технический анализ не дает трейдеру никакой полезной информации Технический анализ находит широкое распространение среди трейдеров, что теоретически говорит о его эффективности. Эмпирические доказательства эффективности технического анализа с точки зрения высоких доходов имеют смешанный характер.
Управляющие инвестиционных фондов не могут систематически добиваться больших доходов, чем в среднем по рынку Верно лишь отчасти
Цены на финансовые активы всегда соответствуют фундаментальным факторам ценообразования Цены на финансовые активы значительно отклоняются от равновесных на протяжении длительных периодов времени
информационных проблем финансовых рынков, проведенного нобелевским лауреатом по экономике Дж. Стиглицем совместно со Сэнфордом Гроссманом, на свет появился так называемый «парадокс Гроссмана-Стиглица» (Grossman-Stiglitz paradox): если рынок обладает информационной эффективностью, то есть вся доступная информация отражается в текущих рыночных ценах, то ни один экономический агент не имеет достаточно стимулов, чтобы приобрести информацию, на основе которой устанавливаются цены2. Для решения проблемы информационной эффективности было предложено альтернативное определение эффективного рынка: цены на финансовые активы отражают всю доступную информацию пока предельные выгоды от анализа сведений (ожидаемая прибыль от спекуляции) не превышают предельные издержки их приобретения.
Другой признак эффективного рынка — соответствие цен фундаментальным факторам — так же далеко неоднозначен. На практике научно обоснованное ценообразование подразумевает наличие теоретической модели, связывающей вместе цены на финансовые активы, с одной стороны, и фундаментальные факторы, с другой стороны. Хотя на сегодня в нашем распоряжении находится широкий спектр финансовых моделей, ни об одной из них нельзя сказать, что модель является полностью завершенной. Эмпирические исследования показывают, что большинство современных моде-
2 Grossman S. and Stiglitz J. On the Impossibility of Informationally Efficient Markets // American Economic Review, 1980. - № 70, pp. 393-408.
лей ценообразования на финансовые активы не являются адекватными. Это означает, что отсутствует некий ценовой «идеал», на основе которого определяется, эффективен рынок или нет.
Наконец, следует дать пояснение к самому термину «эффективный». По всей видимости, когда он был введен в экономический оборот, гипотеза эффективного рынка увязывалась с концепцией эффективности распределения ресурсов. Начиная свой обзор экономической литературы, посвященный гипотезе эффективного рынка, Э. Фама пишет: «Первичная роль рынка капитала в экономике заключается в распределении собственности на капитал. В самом общем виде идеалом является рынок, где цены подают точные сигналы о распределении ресурсов, то есть рынок, на котором фирмы могут принимать инвестиционные и производственные решения, а инвесторы могут выбирать среди ценных бумаг те, что представляют деятельность фирм исходя из предположения, что курсы ценных бумаг в любое время полностью отражают всю доступную информацию».
Связь между рынком, эффективно отражающим всю доступную информацию, и эффективностью распределения ресурсов кажется, на первый взгляд, очевидной. Однако в действительности, как мы в дальнейшем увидим, информационно эффективный рынок отнюдь не означает эффективное распределение ресурсов или эффективное производство. Обе концепции - информационная и рыночная эффективность - значительно отличаются друг от друга. Понятие рыночной эффективности неразрывно связано с несовершенством рыноч-
ЭФФЕКТИВНОСТЬ РЫНКА
ной экономики, в то время как информационная эффективность предполагает отсутствие каких-либо несовершенств.
Из концепции эффективного рынка вытекает несколько следствий, ключевые из которых приведены в табл. 1. Значительная часть эмпирических исследований в области психологии финансовых рынков была посвящена проверке гипотезы информационной эффективности. Далее мы рассмотрим свидетельства «за» и «против» информационной эффективности, которые были получены опытным путем.
СЛУЧАЙНОЕ БЛУЖДАНИЕ
На основе гипотезы эффективного рынка были построены достаточно простые математические модели, с помощью которых можно рассчитать с некоторой вероятностью цены опционов, акций и оптимальный фондовый портфель. В частности, гипотеза позволила разработать САРМ (Capital Asset Pricing Model), АРМ (Arbitrage Pricing Model), теорию эффективного портфеля Марковича, позволяющую конструировать оптимальный портфель инвестора, выявлять недооцененные или переоцененные активы, измерять систематический риск и т.д.
Изменение цены на финансовый актив в моделях a la эффективный рынок описывается как броуновское движение. Оно представляет собой случайный процесс, открытый английским ученым-ботаником Броуном, когда он наблюдал движение пыльцы в воде с помощью микроскопа. Оказалось, что пыльца движется в воде случайным образом. Из модели броуновского движения следует, что рынок — это своего рода рулетка в финансовом казино, на которой кто-то выигрывает, кто-то проигрывает, но систематически зарабатывать невозможно. Первым к выводу о случайном блуждании, исходя из гипотезы эффективного рынка, пришел П. Самуэльсон, лауреат нобелевской премии по экономике. В 1965 г. он доказал, что на эффективном рынке «цены должны колебаться во времени случайным образом в ответ на непредвиденный компонент новостей». Безусловно, цены на финансовые активы в течение короткого отрезка времени могут двигаться в соответствии с какой-то тенденцией, однако в долгосрочном периоде они возвращаются к прежнему значению.
Проверка гипотезы
iUu 8111В) - 2004
Если цены на финансовые активы изменяются в соответствии с законом случайного блуждания, то должны быть верны два предположения:
1) изменение доходности финансового актива за последовательные периоды времени не зависит одно от другого;
2) распределение доходности финансового актива за все периоды одинаково.
Если бы доходность финансовых активов можно было бы прогнозировать изо дня в день, то инвесторы могли бы воспользоваться четким планом действий на рынке и получать постоянные доходы. Однако гипотеза эффективного рынка исключает возможность получения будущих доходов исходя из знания прошлых доходов.
Для оценки случайного блуждания изучается корреляция между доходами за текущий и предыдущий периоды. Корреляция может быть отрицательной или положительной, как показано на рис. 1 и 2. Наличие (любой) долгосрочной корреляции позволило бы каждому инвестору занять «короткую» или «длинную» позицию на всю жизнь и получить в результате гарантированный доход. Если цена на финансовый актив изменяется в соответствии с законом случайного блуждания, то корреляция должна отсутствовать как на рис. 3. На эффективном рынке систематическая торговля ведет к нулевой доходности в долгосрочной перспективе.
Существуют и более сложные методы, используемые для проверки гипотезы. Среди них наиболее популярными являются статистика Hurst-Mandelbrot rescaled range (R/S), модифицированная Эндрю Jloy, и Auto-Regressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA-модель). Оба метода служат для проверки нулевой гипотезы на рынке акций (ARIMA(w, d, п), где d= 0).
Изменяются ли курсы отечественных акций в соответствии с законом случайного блуждания? Для оценки эффективности отечественного фондового рынка воспользуемся авторегрессионной моделью первого порядка AR( 1):
/, = а+£/,_,+*,, / = л, (1)
где It — фондовый индекс в период времени t, ос — константа, ар— авторегрессионный коэффициент. Если а = 1 и р = О, фондовый индекс изменяется в соответствии с законом случайного блуждания. В табл. 2 приведены результаты статистической оцен-
Таблица 2
Фондовый индекс Период наблюдения Число наблюдений Альфа Бета Коэффициент детерминации Коэффициент Дарбина-Уотсона
Индекс РТС 01.09.1995-01.08.2003 1978 0,43 0,99 0,99 1,78
Индекс ММВБ 22.09.1997-01.08.2003 1461 0,12 1,00 0,99 1,75
Сводный индекс АК&М 01.09.1993-01.08.2003 2234 0,09 1,00 0,99 1,43
ки уравнения (1). Во избежание зависимости результатов оценки от специфики расчета фондового индекса гипотеза случайного блуждания была проверена по трем индексам: ММВБ, РТС и информационного агентства АК&М. Период наблюдения растянулся на многие годы, что позволяет составить адекватное представление о поведении индексов в долгосрочном перйоде. Коэффициент детерминации свидетельствует о высокой точности авторегрессионной модели. Во всех трех случаях выяснилось, что на многолетнем отрезке времени индексы российского фондового рынка изменяются непредсказуемым образом. Это хорошо проиллюстрировано на рис. 4, где приведена зависимость текущего прироста индекса РТС от прироста за предыдущий период. Очевидно, что корреляция отсутствует так же, как и на рис. 3. В долгосрочном периоде на российских акциях выиграть невозможно. Инвестор способен получать временные прибыли, однако если бы он придерживался определенной стратегии игры с 1993 по 2003 гг., его доход был бы равен нулю.
Аналогичные результаты проверки гипотезы случайного блуждания были получены на крупнейшем в мире американском фондовом рынке. На нем наблюдается незначительная автокорреляция. Если на дневном, недельном и месячном интервале происходил рост курсов акций, то высока вероятность продолжения тенденции и в следующем интервале времени. Однако автокорреляция имеет небольшое влияние на рынок. К примеру, только 12% ежедневных колебаний фондового индекса Dow Jones может быть предсказано на основе его динамики за предыдущий день. Доходность финансового портфеля, состоящего из акций малых компаний, более прогнозируема, чем результаты портфеля из «голубых фишек». В целом, в долгосрочном периоде доходность от американского фондового портфеля равна нулю.
Существует большое число международных исследований, в которых предпринимались неоднократные попытки опровергнуть или подтвердить гипотезу эффективного рынка путем обнаружения долгосрочной зависимости цен на рынке от предыдущей динамики, то есть обнаружения долгосрочной «памяти» рынка. Эмпирический анализ дал неоднозначные результаты. Поддержку гипотезе эффективного рынка оказали исследования:
• по американскому рынку акций за 1962-1987 гг.;
• по британскому фондовому рынку за 1965-1990 гг.;
• по бразильскому фондовому индексу Ibovespa в течение реализации стабилизационного плана «Реал»;
• по восемнадцати индексам промышленно развитых стран за 1970-1992 гг., рассчитываемым Morgan Stanley Capital International.
;................................................................................................................7-П
fct § 5 -
а <L> Д в з - •
S : 1 - •
§ 1 1 : .2 -1" • -3 - 3
8 О -5 --7 -
Доходность за период t-1
Рис. 1. Наличие положительной корреляции в движении цен на финансовые активы
7 л I . 1 • • -3" cö . 1 - СП 1
if -2 V S с. о -Э ч i * 1 3
- / Доходность за период t-1
Рис. 2. Наличие отрицательной корреляции в движении цен на финансовые активы
-7-1
5 -
3 -• 1 -
7 -5 т -3 • -1 ■ 1 3 5
• -3 - •
-5 -1
--Ч—
Доходность за период t-1
Рис. 3. Отсутствие корреляции в движении цен на финансовые активы
В то же время, гипотезу эффективного рынка
опровергли следующие исследования:
• европейских фондовых рынков: Австрии, Италии, Испании;
• фондовых рынков Юго-Восточной Азии и Тихого океана: Кореи, Малайзии, Новой Зеландии и Сингапура за 1983-1998 гг.
• по оценке доходности австралийского фондового рынка в 1976-1996 гг., сделанной компанией McKenzie;
• по месячным данным фондовых рынков Японии и Китая;
• по еженедельным котировкам тридцати греческих «голубых фишек» (ASE30).
Прирост индекса за период t ov ю
60 '
40" • • • тп ^ ••• • •
. УЛЗД ¡bj.",
00 ^ . so к
* - . %
-40 /'А ■
-60 OA ■
-80
-IUU Прирост индекса за период t-1
Рис. 4. Распределение ежедневных изменений индекса РТС в 1995-2003 гг.
В целом, по результатам международных исследований можно сделать занимательный вывод. На фондовом рынке курсы акций изменяются в соответствии с законом случайного блуждания в двух случаях. Во-первых, на высоко развитых рынках, таких как США и Великобритания, где значительная конкуренция инвесторов за доходы приводит к минимальным возможностям арбитража и, как следствие, случайным колебаниям цен. Во-вторых, в недоразвитых странах, где фондовый рынок изолирован от реального сектора экономики. На таких слабых рынках преобладают спекулянты, что и приводит к появлению броуновского движения цен. В остальных странах, где сложилась банковс-ко-ориентированная финансовая система, обнаружена долгосрочная «память» рынка.
ПРОГНОЗИРУЕМОСТЬ РЫНКА
Один из основных выводов, вытекающих из гипотезы эффективного рынка, состоит в том, что цены на финансовые активы невозможно прогнозировать. Тем не менее, некоторые «гуру» и видные специалисты время от времени демонстрируют способность предугадывать будущее. Ярким примером таких способностей была Элани Гарза-релли, чье имя было у всех на слуху в конце 1980-х - начале 1990-х гг., а ныне никому не известно. Элани Гарзарелли занимала должность аналитика Lehman Brothers с 1984 г. За неделю до знаменитого фондового краха 19 октября 1987 г. Гарзарелли в телевизионном выступлении предсказала надвигающиеся события. В результате ее «акции» взлетели вверх, и она вмиг стала самым известным человеком Wall-Street. К сожалению, резуль-
таты ее деятельности после этого невероятного предсказания были отнюдь не впечатляющими. В период с 1988 по 1993 гг. инвестиционный фонд, который она возглавляла, приносил доход, уступающий среднерыночному. Гарзарелли, очевидно, имела склонность давать частые прогнозы «на понижение». В конце концов, ее освободили от занимаемой должности в 1994 г. Мораль сей истории такова: не следует никому приписывать исключительные способности прогнозирования на основании отдельных успешных предсказаний.
В связи с поучительной историей о Гарзарелли возникает вопрос — возможно ли систематически точно прогнозировать движение цен на финансовые активы? Рассмотрим две основные техники прогнозирования — фундаментальный и технический анализ.
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Как свидетельствует практика, портфели, состоящие из «голубых фишек» демонстрируют повышенную доходность в долгосрочном периоде времени. «Голубые фишки» (blue chip stock) или в широком смысле «шикарные» акции (glamour stock) представляют популярные ценные бумаги, привлекающие всеобщее внимание, в результате чего их цена неуклонно растет. На практике популярность эмитентов «шикарных» акций объясняется их высокими доходами, потоками наличных денежных средств и материальными активами. Чем больше отношение балансовых показателей к текущей рыночной цене акций, тем выше курсы бумаг в будущем. В число наиболее часто используемых финансовых показателей входят отношения балансовой стоимости корпорации к ее капитализации, цены акции к доходу на нее, потока наличных поступлений к цене акции, рост продаж, дивиденды и кредитная история.
Согласно постулатам классического финансового анализа будущая доходность по ценным бумагам, рассчитанная по перечисленным показателям, хорошо предсказуема в долгосрочном периоде времени. В настоящее время некоторые специалисты подвергают сомнению сей важный постулат, ссылаясь на то, что он был выведен в 1970-х гг. по результатам искаженной оценки маленькой статистической выборки. Иными словами, было сделано слишком незначительное число наблюдений и, как следствие, получены неадекватные оценки. Для эмпирической проверки прогнозных способностей финансовых коэффициентов, как правило, служит простая регрессионная модель:
r = a+pxhi+et, (2)
х^ф+рх^+ц,,
(3)
ТЕХНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
где rt — доход на акцию в период времени t;
xt j— дивидендный доход (или другой финансовый коэффициент) в период времени t-1; аиф — константы; ß — коэффициент эластичности; р — коэффициент автокорреляции; ей \х — случайные ошибки (остатки). Уравнение (2) исходит из предположения, что текущая цена акции определяется приведенной стоимостью потока дивидендов. В нем доход на акцию является функцией от дивидендов за предыдущий период. Дивидендный доход, как предполагается, обладает стабильной динамикой и его можно описать через авторегрессионное уравнение первого порядка (3). Остатки е и ц коррелируют между собой, поскольку увеличение дохода на акцию ведет к падению дивидендов.
В табл. 3 сведены результаты авторегрессионной оценки уравнения (3) для нескольких финансовых показателей по акциям, обращающихся на nYse. за период с 1946 по 2000 гг.: дивидендный доход (DY), отношение цены акции к доходу на нее (Е/Р) и отношение балансовой к рыночной цене (В/М). Все три финансовые показателя объединяет тот факт, что каждый из них связывает текущую цену акции и фундаментальный фактор ценообразования. Данные таблицы свидетельствуют о том, что все три финансовые показателя акций имеют высокий коэффициент автокорреляции. Иными словами, це-нообразующие факторы имеют стабильную и предсказуемую динамику, позволяющую успешно прогнозировать доходы по акциям.
Технический анализ, известный также как чартизм, представляет собой метод прогнозирования цен, основывающийся на идентификации регулярных рыночных аномалий в виде определенных геометрических форм. Технический анализ со своими близкими к шаманству мистическими числовыми соотношениями получил ироничное название «вуду финансов». Он базируется, прежде всего, на визуальном анализе различных графиков и поиске количественных соотношений в рыночных данных. В отличие от технического анализа классический финансовый анализ полагается на хорошо развитый статистико-математический исследовательский аппарат. Несмотря на длительную практику своего применения, технический анализ так и не получил официального признания как полноценная финансовая наука. Академические круги продолжают придерживаться мнения, что фундаментальный и технический анализ также различны, как астрономия и астрология. Тем не менее, технический анализ нашел себе хотя и незначительную, но все же серьезную поддержку в научной сфере. В частности, Лаборатория финансового инжиниринга при Массачусетском технологическом институте (http://lfe.mit.edu/about/ intro.htm) возглавила передовой оплот защитников чартизма.
Конец спору фундаменталистов и чартистов могут положить только доказательства эффективности технических индикаторов. Технический анализ должен убедительно доказать свою работоспособность как во времени, так и на различных финансовых рынках. Прикладная цель технического анализа состоит в обнаружении закономерностей в хронологических рядах данных. Во многих бесспорных
Таблица 3
Оценка регрессионной модели доходов на акции
(Источник: Lewellen J. Predicting Returns with Financial Ratios. Laboratory of Financial Engineering Working Paper № 02-03, February 2003. - P. 34.)
Переменная Среднее значение Стандартное отклонение Автокорреляция
Pi Pl2 Р24
VWNY 1,04 4,08 0,032 0,042 0,014
EWNY 1,11 4,80 0,136 0,065 0,027
DY 3,80 1,20 0,992 0,889 0,812
Log(DY) 1,28 0,33 0,997 0,948 0,912
В/М 53,13 18,28 0,990 0,891 0,837
Log(B/M) 3,91 0,36 0,995 0,951 0,923
Е/Р 20,02 7,01 0,988 0,864 0,770
Log(E/P) 2,94 0,35 0,990 0,891 0,785
EWNY — доход no акциям, входящим в простой индекс NYSE; VWNY — доход по акциям, входящим во взвешенный индекс NYSE;
DY — отношение дивидендов, выплаченных в предыдущем году, к текущему уровню взвешенного индекса NYSE; В/М - отношение балансовой стоимости акций к рыночной цене акций;
Е/Р — отношение операционного дохода до амортизационных отчислений к рыночной цене акций.
рШЩрЩТЬ'РЫИЙ'' •' ;V,\-Л Д!
случаях человеческий глаз способен быстро и точно извлечь сигнал из графического хаоса, чего не могут сделать компьютерные программы. Хотя программное обеспечение технических аналитиков беспрестанно совершенствуется, основные приемы обнаружения закономерностей остаются теми же. Все они основываются на алгоритмах автоматического обнаружения фигур графического анализа (например, «голова и плечи», «клин», «блюдце», «прямоугольник»). Оценить эффективность технических правил торговли, использующих подобные фигуры, можно, сопоставив распределение вероятностей их прибыльности с распределением вероятностей движения цены на финансовый актив. Если наиболее частое случайное изменение цены превышает прибыльность правила торговли, это говорит о систематических провалах технических трейдеров.
За последние годы было проведено достаточно проверок технических методов на предмет получения автоматических доходов с помощью технических правилторговли. Исследования выявили, что на валютном рынке использование простейших фигур иногда способно принести прибыль, превышающую доходность хаотичного трейдинга. В частности, на валютном рынке фигура «голова и плечи» позволяет извлечь дополнительный доход, но только по двум из шести популярным валютным парам - JPY/USD и EUR/USD. Применение непараметрической регрессии ядра (nonparametric kernel regression) к американскому рынку акций на № YSE и АМЕХ в период с 1962 до 1996 гг. показало, что прогнозирование с помощью методов технического анализа эффективно, но в ограниченной степени. Фигуры типа «голова и плечи» и «двойное дно» гарантируют получение дополнительной прибыли по сравнению с эмпирическим случайным распределением ежедневного прироста курсов акции. Неэффективными оказались фигуры расширенные «вершина» и «дно», тройной «треугольник».
Из всех финансовых рынков технический анализ нашел самое большое распространение на FOREX. Согласно оценкам Бизнес-школы Уорви-ка (Великобритания) более 90% дилеров лондонского валютного рынка используют технический анализ для прогнозирования обменных курсов на четыре недели вперед. Отметим, что сам факт столь активного использования технического анализа говорит о слабой эффективности валютного рынка. Нас интересует, прежде всего, вопрос, как повальное увлечение техническим анализом оказывает влияние на рынок. Все методы чартизма основываются на важнейшей аксиоме технического анализа, гласящей, что «рынок повторяется». Тем самым методы чартизма вводят в ценообразование активов функцию обратной связи: будущие цены определя-
li г 8 ИШ - 2004
ются прошлой ценовой динамикой. На практике это выливается в серийную корреляцию цен на активы. Она вызывает долгосрочное отклонение цен от равновесного значения, что рано или поздно приводит к повышению волатильности рынка. Говоря простыми словами, чартисты усиливают тренд, что вызывает эффект гиперреакции (эффект перехлеста).
В целом по результатам прикладных исследований можно сделать немаловажный вывод. Результаты эмпирических оценок не обязательно свидетельствуют о том, что технический анализ может использоваться для получения систематической прибыли от торговли финансовыми активами. Однако они говорят о потенциальной способности технического анализа влиять на эффективность инвестиций. Классические методы технического анализа могут быть значительно улучшены через автоматизированные алгоритмы поиска закономерностей в рыночных данных. В настоящее время большинство классических фигур технического анализа не являются оптимальными с точки зрения прогнозирования цен и извлечения спекулятивной прибыли. Компьютерная обработка данных позволяет выявить новые типовые рыночные аномалии, которые сигнализируют о возможности (или отсутствии возможности) прибыльной торговли.
Подводя итоги обсуждению возможностей прогнозирования, можно сделать вывод, что доходность на финансовых рынках (и цены на активы) предсказуемы, хотя и в ограниченной степени. Проверка различных техник прогнозирования позволяет нам отвергнуть гипотезу эффективного рынка в ее каноническом виде. Существует несколько объяснений регулярных рыночных аномалий. Некоторые выводы в пользу высокой предсказуемости рынка возникают из-за специфики используемой методологии исследования. Многие из аномалий оказываются ложными при смене инструментов анализа. В крайних случаях аномалии являются следствием манипулирования данными или статистической особенности данной выборки (признаком data-snooping, как выражаются на Западе).
Следует также отметить, что потенциальная степень предсказуемости никогда не была высокой. Какой бы мы инструмент ни брали — акции, валютный курс или долговые обязательства — какой бы временной горизонт ни рассматривали - долгосрочный или краткосрочный - всегда большая часть изменений остается неожиданной для наблюдателя. Даже та прогнозируемость, которой мы располагаем, не настолько устойчива, чтобы обеспечить трейдеру регулярную стратегию торговли для получения систематической прибыли. Это объясняет тот факт, что большинство рыночных игроков предпочитают заниматься краткосрочными операциями.
14 ДАЙДЖЕСТ-ФИНАНСЫ
ЭМЕКТШОСТЬ РЫВКА к ;
ВЗЛЕТ И ПАДЕНИЕ КОНЦЕПЦИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ
Разработка концепции эффективного рынка тридцать лет назад являла собой знаменательный прогресс в финансовой науке. Гипотеза позволила создать мощный аналитический аппарат исследования ценообразования на финансовые активы. В течение 70-х годов XX века эффективность рынка никто не ставил под сомнение, так что ее активный поборник М. Дженсен писал: «в экономике не существует никакого другого положения, имеющего более твердое эмпирическое подтверждение, нежели гипотеза эффективного рынка»3. Тем не менее, в течение последующих двадцати лет доверие к гипотезе эффективного рынка было подорвано. С совершенствованием методов прикладных исследований стала очевидна несостоятельность концепции эффективности. Некоторые выводы, вытекающие из нее, получили полное опровержение, в то время как другие продолжают находить эмпирические подтверждения. В частности, изменение цен на финансовые активы в краткосрочном периоде, как и предполагает гипотеза, близко к случайному блужданию, новая информация (хотя и не вся) относительно быстро учитывается в ценах, менеджеры инвестиционных фондов редко могут показать результаты, систематически превосходящие рынок.
В отношении других выводы, вытекающие из гипотезы, теория и практика полностью расходятся. На рынке с завидной регулярностью появляются аномалии, позволяющие извлекать гарантированный доход, чего концепция эффективности не допускает. Наиболее ярким примером провала гипотезы эффективного рынка является смещенная оценка будущего курса наличной валюты.
Некоторые экономисты в поддержку гипотезы высказывают мнение, что все дело кроется в неадекватных моделях ценообразования на финансовые активы. Нарушения гипотезы может происходить в силу неполноценности теоретических моделей, не учитывающих все факторы ценообразования. С этой точки зрения прогнозируемость доходности и цен представляется как своеобразная компенсация за риск, которая восполняет неточность моделей. Однако объяснять нарушение гипотезы наличием премии за риск можно только в краткосрочном периоде. Провалы гипотезы в долгосрочном периоде все также остаются без объяснения.
Среди самых серьезных сбоев концепции эффективного рынка числится рассогласование теоретических и фактических цен. Согласно гипотезе
3 Jensen M. Some Anomalous Evidence Regarding Market Efficiency // Journal of Financial Economics, 1978. - № 6, pp. 95-101.
iAAlAXECURBAUCbl
цены на финансовые активы всегда соответствуют фундаментальным факторам ценообразования. Однако в действительности цены значительно отклоняются от равновесных на протяжении длительных периодов времени. Наиболее яркими примерами рассогласования теоретически «правильных» и фактически наблюдаемых цен является «мыльные пузыри» на финансовых рынках, последний из которых лопнул на американском рынке акций высокотехнологичных и интернет-компаний в 1999-2001 гг.
Таким образом, история возникновения и развития гипотезы эффективного рынка является прекрасной иллюстрацией к библейской истине «всему свое время, время рождаться и время умирать» (Еккл., 3,1-2). Гипотеза являлась бесспорным шагом вперед в финансовой науке. Так же как и открытие «идеального» газа в физике, она позволила создать семейство совершенно-рациональных моделей. Но с углублением миропознания и развитием финансовой науки мы вынуждены отказаться от простой идеи идеального рынка.
СМЕЩЕННАЯ ОЦЕНКА БУДУЩЕГО КУРСА НАЛИЧНОЙ ВАЛЮТЫ
Одним из наиболее ярких примеров неудачи при прогнозировании будущих цен является форвардный валютный курс. На эффективном валютном рынке текущий форвардный курс должен представлять собой точную неискаженную оценку будущего спот-курса. Если будущий обменный курс оценивается адекватно, возможности для проведения арбитражных операций отсутствуют. Исследования, активно проводившиеся в 80-х годах XX века, выявили обратную картину происходящего на FOREX. Гарвардские экономисты первыми обратили внимание на то, что по разным валютам и различным временным горизонтам равенство форвардного и будущего спот-курсов не выполняется. В действительности форвардный курс представляет собой смещенную оценку будущего курса наличной валюты (bias of the forward rate).
Искажение в оценке, по всей видимости, возникает из-за варьирующейся во времени премии за риск. Однако в нашем распоряжении до сих пор нет качественных моделей, позволяющих прогнозировать или хотя бы адекватно измерять премию за риск. Более того, участники валютного рынка полностью игнорируют смещение в оценке будущего курса. Среднестатистический трейдер ожидает, что в течение периода действия форвардного контракта курс наличной валюты будет приближаться к цене, указанной в срочном соглашении. Всякий раз его ожидания оказываются ошибочными — так же как бутерброд падает маслом вниз, спот-курс неизменно не совпадает с контрактной оценкой. Таким образом,
ожидания трейдеров не являются по своей природе рациональными, и они не способны прогнозировать изменение цен.
В принципе, торговая стратегия, учитывающая смещенную оценку будущего курса наличной валюты, может быть использована для получения гарантированного дохода. Однако даже если такие стратегии применяются, их распространение невелико, иначе они привели бы к выравниванию форвардного и спот-курсов. Основными участниками глобального валютного рынка выступают банки-дилеры. На них приходится наибольший объем торгов. Однако валютные дилеры предпочитают иметь безрисковые позиции, ведь доходы, получаемые в сфере прайс-мейкинга несоизмеримо больше спекулятивных доходов. Клиенты банков-дилеров, транснациональные компании выходят на валютный рынок только для хеджирования своей внешнеэкономической деятельности. Остающиеся мелкие спекулянты обладают слишком небольшим капиталом, чтобы, Выдерживая риски и транзакционные издержки, играть на форвардном смещении. Взаимодействие столь разношерстной команды участников ч рынка не приводит к ликвидации смещения из-за различий в торговых стратегиях игроков. Возможно, отдельно взятые участники FOREX и учитывают неискаженную оценку будущего спот-курса, однако очевидно, что они не доминируют на рынке.
Известный профессор экономики Принстонс-кого университета Пол Кругман в эссе «Что мы должны знать о международной валютной системе» по поводу смещенной оценки будущего курса пишет:
В течение многих лет представители академических кругов занимались проверкой спекулятивной эффективности форвардного валютного курса. В нескольких последних исследованиях утверждается, что форвардный курс является эффективным средством предсказания последующих изменений валютного курса (или, выражаясь точнее, в них авторы не сумели отклонить нулевую гипотезу об эффективном прогнозировании). Однако, начиная с критической статьи, написанной JI. Хансеном и Р. Ходриком в 1980г. у стало очевидно, что дело обстоит не так. В действительности корреляция [между форвардным и будущим спот-курсом]является отрицательной. Сперва это не подразумевало отвержение гипотезы эффективности при наличии премии за риск и сдвигах в ней. Хотя никто не считал, что значительные изменения премии за риск столь важны, пока разрушение простой идеи эффективности не стало очевидным... Существует огромная и в то же время удручающая литература по эффективности валютного рынка. Спустя десятилетие теоретической работы кажется очевидным, что никто не нашел никакого разумного способа спасти гипотезу спекулятивной эффективности, основываясь на фактических данных... Если мы что-то знаем, так это то, что в моделях рынки эффективны, если мы чем-то и располагаем, так это их неэффективностью. (Источник: Krugman R What Do We Need to Know About the International Monetary System? Essays in International Finance № 190, International Finance Section, Department of Economics, Princeton University, 1993.)
