НОВЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
Кто обыгрывает рынок в России?
1 2 Озорнина О.В. , Чиркова Е.В.
В данной статье исследуется наличие инвестиционного мастерства у менеджеров российских паевых инвестиционных фондов. Исследования по американскому рынку, выполненные во второй половине XX века, показывают смешанные результаты, но те, что сделаны после 2000 года, сходятся в том, что если инвестиционное мастерство и существует, то только на горизонте до пяти лет. Обыгрывание рынка на развивающихся рынках случается чаще. Результаты нашего исследования показывают, что большинство управляющих активами инвестиционным мастерством не обладают - более 90% фондов не показывают устойчивого положительного результата относительно рынка. Три из четырех использованных методик (альфа Йенсена, избыточный коэффициент Трейнора и коэффициент Шарпа) выявили, что в 2004-2009 годах больше успешных фондов наблюдалось в период роста рынка (2004-2007), а в период негативного рыночного тренда (2008-2009) количество успешных фондов существенно сокращалось. Оценка с помощью показателя «информационное отношение» выявило другую картину: большее количество фондов превзошло эталонный портфель как раз в период отрицательных рыночных колебаний. Устойчиво переигрывать рынок и в периоды подъема, и в периоды спада способны лишь около 5% управляющих (3-4 фонда из исследованных 74). Исследование показало, что управляющие компании успешного фонда либо связаны с крупными государственными компаниями или с крупными банками, либо в составе их акционеров присутствуют лица, связанные с российскими биржами, причем ключевым фактором успеха у российских фондов является прямая связь его акционеров или управляющих именно с биржами. Вместе с тем исследование не выявило зависимости успеха фондов от связей с олигархическими структурами. Присутствие в составе акционеров западных компаний, имеющих большой опыт управления активами, также не гарантирует попадания в число лучших в России.
ЖЬ: 019, 023
Ключевые слова: инвестиционный фонд, взаимный фонд, инвестиционное мастерство, избыточная доходность, альфа Йенсена, коэффициент Шарпа, информационное отношение, коэффициент Трейнора
Введение
Сегодня во всем мире, и в частности в России, все больше людей задумывается о том, как грамотно распоряжаться своими сбережениями и выгодно вкладывать денежные средства. Банкротства крупных финансовых и инвестиционных компаний, участившиеся в период кризиса, заставили людей тщательней подходить к выбору способов инвестирования и компаний, предоставляющих услуги по управлению капиталом.
Возможными способами вложения капитала на финансовых рынках для непрофессионального инвестора являются, во-первых, банковский вклад, во-вторых, самостоятельные покупки акций на фондовом рынке, и, в-третьих, покупка пая в
1 Выпускница магистерской программы «Стратегическое управление финансами фирмы» НИУ ВШЭ
2 Канд. эконом. наук, доцент кафедры экономики и финансов фирмы экономического факультета НИУ ВШЭ
инвестиционном фонде, то есть участие в коллективном инвестировании под руководством профессионального управляющего. В последние 8-10 лет российский рынок коллективных инвестиций переживает период активного роста: создаются управляющие компании, появляются новые для частных инвесторов инструменты, растет количество инвестиционных фондов и капитал под их управлением: на 1 сентября 2010 года 1400 фондов управляли капиталом около 400 млрд руб, тогда как по состоянию на 1 сентября 2005 года под управлением 347 фондов находилось около 80 млрд руб.3.
В мире существует информационная индустрия, предоставляющая инвесторам всевозможные данные по эффективности взаимных фондов. Например, в США их рейтинги публикуют такие известные специализированные компании, как Morningstar и Lipper; обзоры доходностей фондов регулярно появляются в Business Week, Forbes и Wall Street Journal. В России обзоры рынка паевых инвестиционных фондов регулярно делают «Эксперт», «Ведомости», «Коммерсант» и другие издания.
Кроме того, фонды активно занимаются самопиаром. Они склонны рекламировать себя в периоды успеха, и, таким образом, информация, представленная в рекламе, является искаженной, даже если она правдива: рекламируются только достижения, а о неудачах не сообщается. Учитывая количество рекламных кампаний, рейтингов и мнений экспертов, а также рост количества самих фондов, все сложнее ориентироваться среди игроков рынка и в предлагаемых ими услугах.
Как же выбрать компанию, менеджеры которой действительно способны грамотно управлять капиталом и приносить инвесторам разумную доходность? Поиск ответа на данный вопрос важен, во-первых, с точки зрения частного инвестора. Во-вторых, оценка устойчивости результатов, достигнутых управляющими, необходима и руководству управляющих компаний для определения размеров вознаграждения менеджеров.
Результаты управляющего фондом зависят от трех основных факторов: инвестиционного мастерства, то есть умения грамотно отбирать бумаги для портфеля и вовремя и правильно реагировать на движения рынка; доходности самого рынка; и уровня риска портфеля. При выборе паевого фонда непрофессиональные инвесторы зачастую забывают о двух последних факторах и ориентируются лишь на его историческую доходность, предполагая, что в будущем он будет демонстрировать сравнимые результаты. Однако фонд мог показать высокую доходность случайно или за счет рисковой политики, и хорошие результаты в будущем не гарантированы. При оценке эффективности фонда прежде всего необходимо обращать внимание на профессионализм управляющего, его инвестиционное мастерство: оно позволяет фонду показывать стабильно высокие результаты. В данной работе мы проводим исследование наличия инвестиционного мастерства на российском рынке коллективного инвестирования, а именно среди менеджеров паевых инвестиционных фондов (ПИФов).
Паевой инвестиционный фонд - это профессионально управляемый пул денежных средств, разделенный на паи, которые можно покупать и продавать, цена пая при этом рассчитывается исходя из рыночной стоимости активов фонда. ПИФ является предусмотренной российским законодательством формой взаимного фонда. По частоте выдачи и погашения паев Федеральная служба по финансовым рынкам РФ классифицирует ПИФы на открытые, закрытые и интервальные. В данном исследовании будут рассматриваться открытые фонды: они осуществляют продажу и выкуп паев каждый будний день, для них можно рассчитать доходность за любой период; состав их активов является публичной информацией, что облегчает построение эталонного портфеля для сравнения с ней доходности фонда. Западные исследования, посвященные инвестиционному мастерству управляющих, также проводились на открытых взаимных фондах.
3 По данным портала www.Investfunds.ru
Обзор исследований инвестиционного мастерства на развитых и развивающихся
рынках
Несмотря на большое количество исследований, посвященных вопросу наличия инвестиционного мастерства у менеджеров взаимных фондов, иностранные ученые не пришли к единому ответу на вопрос о его существовании. Примерно одинаковое количество работ подтверждает его наличие - и отрицает его (см. приложения 1 и 2). При использовании разных методологий для оценки доходности можно получить противоположные выводы даже на одной и той же выборке. Например, в исследовании Блэйк и Морэй (Blake, Morey, 2000) авторы сравнивают рейтинг Morningstar, коэффициент Шарпа, альфу Йенсена и четырехфакторную альфу4 по модели Элтон (Elton et al., 1993), а также доходность, не очищенную от расходов и комиссий. Оценка для 10-летнего периода (1983-1993) показала, что будущую доходность хорошо объясняет только коэффициент Шарпа, а на более коротком интервале в 3 года (1990-1993) - напротив, рейтинг Morningstar.
Выводы сильно зависят и от выбранного периода оценки и не стабильны для различных по длине временных горизонтов. Например, Карлсон (Carlson, 1970), который анализировал данные за период 1948-1967 годов, обнаружил с помощью коэффициента Шарпа, что если в первые 10 лет данного временного интервала фонд показывал избыточную доходность, то из этого не следует, что в следующие 10 лет он также будет обыгрывать рынок. Однако при тестировании устойчивости доходности фонда на более коротком временном интервале (пять лет) гипотеза о наличии инвестиционного мастерства подтвердилась. Такие результаты, вероятно, получились потому, что для оценки автор взял период, в течение которого наблюдалась резкая смена инвестиционной парадигмы. Если 1940-е годы - это стагнация, вызванная памятью о Великой депрессии, то 1950-е годы - это взрывной рост рынка, переход к инвестированию в так называемые акции роста (growth stocks). В целом в некоторых исследованиях второй половины XX века была обнаружена устойчивость результата фондов на протяжении длительного периода, однако все исследования 2000-х годов свидетельствуют о том, что если инвестиционное мастерство и существует, то только на интервалах до пяти лет.
В некоторых работах (Chevalier, Ellison, 1999; Wermers, 2004; Ding, Wermers, 2005), были предприняты попытки выявить возможные факторы, влияющие на наличие инвестиционного мастерства: возраст управляющего, его успеваемость, престижность законченного университета, наличие степени MBA, опыт (измеряемый в годах). В работе Чевалье и Эллисон (Chevalier, Ellison, 1999) показано, что чаще обыгрывают рынок выпускники престижных университетов, а менеджеры, имеющие степень MBA, зарабатывают в среднем дополнительные 0,63% в год. Авторы объясняют этот эффект не только лучшим образованием, но и более сильными социальными связями, которыми обзаводятся выпускники престижных институтов. А вот опыт менеджера негативно коррелирует с доходностью фонда: каждый дополнительный год снижает годовую доходность фонда в среднем на 0,085%. Возможно, это связано с тем, что молодые управляющие работают более активно, пытаясь быстрее сделать карьеру. Данный вывод был перепроверен и подтвержден в исследовании Динг и Вермерс (Ding , Wermers, 2005).
Итак, на развитых рынках существование инвестиционного мастерства не доказано однозначно. Во-первых, множество работ опровергает факт его наличия в принципе. Во-вторых, подтверждение наличия мастерства в краткосрочном периоде является крайне спорным с точки зрения методологии. Как установить, что избыточная положительная доходность на коротком интервале не является результатом простого везения? Для этого необходимо проанализировать результаты деятельности фонда... за длительный период, поскольку везение является случайным и вероятность его систематического повторения на длительном интервале ничтожна.
Да и на длинном горизонте существуют факторы помимо мастерства, которые могут
4 Эти показатели подробно описаны в разделе 4 «Методология исследования» данной статьи.
помочь управляющему обыграть рынок. Например, инсайдерская информация. Не исключено, что существуют фонды, которые организованы при участии и поддержке государственных лиц и бизнесменов именно с целью использования инсайда. В большей степени это, конечно, касается развивающихся рынков, где, как правило, требования к раскрытию информации ниже, круг инсайдеров, согласно законодательству, уже, контроль за использованием инсайда налажен хуже, а наказание зачастую мягче. Одно из исследований, где сравниваются показатели американских фондов и фондов с развивающихся рынков (Ткас, 2001), показало, что американские фонды редко обыгрывают рынок (и это согласуется с результатами других исследований по данному рынку), тогда как на развивающихся рынках это случается чаще. Россия, безусловно, относится к развивающимся рынкам, и мы ожидаем обнаружить систематическое переигрывание рынка некоторыми фондами.
Итак, гипотезу «везение» проверить относительно просто: достаточно оценить деятельность фондов на длительном промежутке времени; но чтобы исключить использование инсайда, нужен качественный анализ структуры вложений фонда и, что особенно важно, - учредителей и управляющих: их биографии, связей и др.
Исследования, посвященные проблеме наличия инвестиционного мастерства у управляющих фондами с развивающихся рынков, только начинают появляться. Их авторы чаще всего используют традиционную методологию - коэффициенты Шарпа, Трейнора, альфу Йенсена. В современных исследованиях на развитых рынках можно чаще встретить трех- и четырехфакторные модификации САРМ, более сложный расчет бенчмарков. Кроме того, очень редко на развивающихся рынках используются альтернативные бенчмарки. В России пока не существует ни одного комплексного исследования наличия инвестиционных способностей менеджеров фондов (в имеющихся работах выборки очень маленькие), и ни один из авторов не предложил объяснений полученным результатам.
Описание выборки и расчета доходности
В выборку было включено 74 российских паевых фонда, из них 30% - фонды акций, 45% - смешанные и 25% - фонды облигаций (см. состав выборки в приложении 3). С помощью базы www.quote.ru для каждого фонда выборки была собрана информация о стоимости пая на каждый день и рассчитана ежемесячная доходность с апреля 2004 по ноябрь 2009 года. Более ранний период не рассматривался по причине слишком малого количества фондов. Таким образом, по каждому фонду было получено 68 наблюдений.
Доходность фонда за (1+1) месяц была рассчитана по формуле:
ЯР = М
(1) р ^ ,
где:
Яр - доходность фонда;
Уг+1 - стоимость пая на последнюю дату месяца +1;
V - стоимость пая на последнюю дату месяца г.
По типу рыночного тренда исследуемый период можно разделить на два этапа. Первый (с апреля 2004 по май 2008 года) характеризуется ростом рынка, второй (с июня 2008 по ноябрь 2009 года) - резкими отрицательными колебаниями и новым восходящим трендом примерно с апреля 2009 года (см. рис. 1). По этой причине расчеты проводились не только для периода в целом, но и по отдельности для каждого из этапов.
о о см
о
ю о о
см ^
о
со о о
см ^
о
о о
см ^
о
00 о о см
о
СП
о о см
о
Рисунок 1. Динамика индекса РТС в апреле 2004 - ноябре 2009 года
Методология исследования
Круг методов, с помощью которых можно оценить эффективность работы менеджера фонда, широк. Наиболее простой, с точки зрения непрофессионального инвестора, метод -расчет доходности. Однако этого недостаточно, чтобы сделать вывод о том, действительно ли менеджер обладает инвестиционным мастерством или же он получил результат случайно, вложив средства фонда в высокорисковый актив, который «выстрелил». Простой расчет доходности не учитывает уровня риска, который принял на себя менеджер фонда.
Первые методы оценки инвестиционного мастерства менеджеров фондов, скорректированные на риск, были предложены в 1960-е в работах Трейнор, Шарп, Йенсен (Treynor, 1965; Sharpe, 1966; Jensen, 1968): это коэффициенты Трейнора и Шарпа и альфа Йенсена соответственно. Эти показатели до сих пор являются одними из самых распространенных. В последующих работах, как правило, предлагались их усовершенствованные модификации.
Показатели оценки мастерства можно разделить на: абсолютные, которые сравнивают доходность портфеля с доходностью бенчмарка с помощью регрессии, где в качестве зависимой переменной выступает доходность фонда, а в качестве объясняющей - бенчмарка; и относительные, которые оценивают доходность фонда на единицу принимаемого им риска. Одни показатели (альфа Йенсена, коэффициент Трейнора и избыточный коэффициент Трейнора) учитывают систематический риск портфеля, другие (коэффициент Шарпа и его модификации, информационное отношение, М2 - коэффициент Модильяни) принимают во внимание несистематический риск.
В ходе настоящего исследования инвестиционное мастерство менеджеров российских паевых инвестиционных фондов было оценено с помощью альфы Йенсена, избыточного коэффициента Трейнора (Excess Treynor Ratio, ETR); коэффициента Шарпа и информационного отношения.
Альфа Йенсена определяется из регрессии:
(2)
RJt -RFt =a + ßj[RMt -RFt] + ~
jt
где:
Яа - месячная доходность портфеля; ^ - безрисковая ставка;
Ям - месячная доходность эталонного портфеля;
а - параметр, характеризующий степень мастерства менеджера фонда (альфа Йенсена); в - параметр, отражающий уровень систематического риска портфеля фонда. Считается, что если альфа Йенсена положительна и значима, то инвестиционное
мастерство присутствует. Для того чтобы определить альфу Йенсена, необходимо для каждого фонда задать безрисковую ставку и бенчмарк, от выбора которого, согласно многим исследованиям, результат в модели Йенсена зависит очень сильно.
В нашем исследовании в качестве безрисковой ставки была взята средневзвешенная ставка по рублевым депозитам (по данным Центрального Банка России), в качестве бенчмарка для фондов акций - индекс РТС (в отдельных случаях - ММВБ). Эталонным портфелем для фондов облигаций был выбран индекс облигаций ММВБ (М1СЕХ СВ1). Смешанные фонды могут сильно отличаться друг от друга по структуре вложений, поэтому для выбора эталонного портфеля была определена средняя структура вложений таких фондов за анализируемый период, и в соответствии с этим был рассчитан индекс (как взвешенная по структуре вложений фонда сумма индексов акций и облигаций). Для большинства фондов смешанных инвестиций в качестве бенчмарка был использован портфель, рассчитанный как взвешенные в пропорции 70:30 индексы акций и облигаций: выбор такого бенчмарка, как оказалось, максимизирует коэффициент Шарпа для фондов смешанных инвестиций, поэтому его вполне правомерно использовать для таких фондов5. Некоторые фонды смешанных инвестиций де-факто являются фондами акций, поэтому для них был использован в качестве бенчмарка индекс РТС.
Избыточный коэффициент Трейнора (ЕТЯ) уточняет результаты, полученные с помощью альфы Йенсена - с его помощью можно проранжировать все фонды, в том числе с одинаковой альфой. Кроме того, он показывает доходность, зарабатываемую на единицу риска, что тоже важно для выявления одаренных менеджеров. Коэффициент ЕТЯ рассчитывается следующим образом:
О
ЕТЯ = — = ТЯ - (Я - Я,)
О \ т } /
(3) р ,
где:
а - альфа Йенсена;
в - коэффициент бета;
ТЯ - коэффициент Трейнора;
Ят - доходность рыночного портфеля;
Я/ - безрисковая ставка.
В отличие от предыдущих коэффициентов, коэффициент Шарпа учитывает не систематический, а специфический для конкретного портфеля риск, который выражается в волатильности его доходности. В нашем исследовании коэффициент Шарпа рассчитывался как:
Я - Яг £ = —--
(4) ^ ,
где:
Я - средняя доходность фонда;
Я/ - средняя безрисковая ставка;
ог - стандартное отклонение доходности фонда.
Очевидно, что частные инвесторы часто делают выбор не между вложением в паевой фонд и банковским вкладом (по сути, его доходность и есть безрисковая ставка), а сравнивают вложение в фонд с другими способами инвестирования денежных средств с похожим уровнем риска, поэтому в данном исследовании было рассчитано также информационное отношение:
5 Используя в качестве весов для бенчмарка историческое соотношение акций и облигаций в портфеле фонда, исследователь заранее загоняет себя в рамки тех инструментов, которые использовал данный фонд, при том что другая структура портфеля теоретически могла обеспечить более высокую доходность
(5)
IR = R
где:
Я - доходность /-го фонда;
Яь - доходность бенчмарка;
а - стандартное отклонение доходности.
R
а
Результаты исследования
По итогам тестирования двух этапов (роста рынка и кризиса), а также совокупного периода были получены следующие результаты.
Расчет альфы Йенсена показал, что большинство российских фондов демонстрируют результат, не превышающий или незначимо превышающий доходность эталонного портфеля. В период отрицательной рыночной динамики число фондов, результаты которых значимо не отличаются от результатов рынка, возрастает: в период роста таковых насчитывалось 43, а в период кризиса - 53. Количество фондов, обыгрывающих рынок, тоже сокращается. Если в период с апреля 2004 по май 2008 года обыграло рынок 19 фондов, то с июня 2008 по ноябрь 2009 года - только 3 (или 4% выборки) показали статистически значимый результат «лучше рынка» (это «Росбанк - Гранат», «Трансфингрупп -фирменный»; «Энергокапитал Сбалансированный»). Положительный результат на всем исследуемом интервале показали всего шесть фондов (см. табл. 1).
Таблица 1
Лучшие фонды по коэффициенту альфа на российском рынке
Название фонда УК Тип фонда
«Альфа-Капитал -облигации плюс» «Альфа Капитал УК» Облигаций
«Максвелл Капитал» «Максвелл Эссет Менеджмент» Смешанных инвестиций
«Росбанк - Гранат» «Паллада Эссет Менеджмент» Смешанных инвестиций
«Росбанк - Сапфир» «Паллада Эссет Менеджмент» Облигаций
«Трансгрупп -Фирменный» «Трансгрупп УК» Смешанных инвестиций
«Энергокапитал -Сбалансированный» «Энергокапитал УК» Смешанных инвестиций
Интересно индентифицировать не только лучшие, но и худшие фонды, альфа которых отрицательна. В период роста рынка таких фондов было 12 (четыре фонда облигаций и восемь фондов акций), в совокупном периоде их количество сократилось до 9, и все 9 были в числе худших и в предыдущий период. Это еще раз подтверждает наблюдения, зафиксированные ранее в работах Квигли, Синквефилд, Портер, Трифтс, Хендрикс с соавторами (Quigley, Sinquefield, 2000; Porter, Trifts, 1998; Hedricks et al., 1993), что более устойчивые результаты наблюдаются у фондов, проигрывающих рынку.
Чтобы уточнить полученные результаты, для фондов, которые имели положительный и значимый коэффициент альфа (у каждого из этих фондов коэффициент бета также был значим минимум на 10%-ном уровне), был рассчитан коэффициент ETR. Состав лучших по показателю ETR фондов практически совпадает для двух тестируемых периодов. Среди них стабильно присутствуют «Максвелл Капитал», «Росбанк - Гранат» и «Энергокапитал -
Сбалансированный». Два последних вошли также в состав группы лучших фондов по оценке с помощью альфы Йенсена. Третий фонд из группы лучших по альфе Йенсена -«Трансфингрупп - фирменный» - показал положительную динамику по коэффициенту ЕТК Этот фонд в период роста рынка имел невысокий ЕТЯ, но после добавления результатов с июня 2008 по ноябрь 2009 значительно улучшил свои позиции. В период падения рынка менеджер фонда сумел заработать дополнительную доходность и отыграл убытки первого периода. Это согласуется с результатами оценки по коэффициенту альфы Йенсена - данный фонд имел положительный и значимый коэффициент альфа для периода спада.
То, что в период падения рынка количество успешных фондов сокращается, подтвердила также оценка с помощью коэффициента Шарпа. Если в период с апреля 2004 по май 2008 года 29 из 74 фондов имели положительный и значимый (минимум на 10%-ном уровне) коэффициент Шарпа, то с июня 2008 по ноябрь 2009 года количество таких фондов уменьшилось до пяти. На обоих этапах большинство фондов были фондами акций. Коэффициенты Шарпа достаточно близки к 0 (максимальное значение - 0,17), что показывает, что менеджеры фондов не могут переиграть рынок намного. Тем не менее среди фондов, которые по коэффициенту Шарпа были лучшими для всех периодов, можно выделить «Энергокапитал - Сбалансированный» и «Регион - Фонд Акций» (УК «Регион Эссет Менеджмент»).
В отличие от предыдущих методик, оценка с помощью информационного отношения показала, что фонды чаще обыгрывают рынок в период падения, чем в период роста. Во время спада 44 фонда показали результат лучше эталонного портфеля, тогда как в период роста лучше бенчмарка были только пять фондов. Возможное объяснение этого эффекта таково. Во время кризиса из-за политики российского Центробанка безрисковая ставка изменилась в сторону понижения не очень сильно, а эталонный портфель испытывал очень большую волатильность, и его доходность в период падения была отрицательна. В такой ситуации легче переиграть бенчмарк - на падающем рынке это достижимо даже в случае убытков, - чем безрисковую ставку. Соответственно, оценка с помощью коэффициента Шарпа (сравнение доходности фонда с бенчмарком) может давать противоположные результаты по сравнению с оценкой с помощью информационного отношения (сравнения доходности фонда с безрисковой ставкой) для рынков, характеризующихся разной динамикой. С другой стороны, найденный эффект можно объяснить тем, что, возможно, менеджеры фондов могли не ставить своей целью обыграть рынок в период его роста -рынок ПИФов активно развивался, активы фондов росли, и привлечь новых вкладчиков было легко и без высоких результатов. Фонды имели возможность зарабатывать на комиссиях за счет большого притока новых вкладов.
Лучшим фондом во все периоды (первый и второй этапы и весь период) стал «Энергокапитал - Сбалансированный».
Выводы
В ходе исследования было выявлено, что менеджеры большинства фондов не обладают инвестиционным мастерством - более 90% фондов не показали устойчивого положительного результата относительно рынка.
По трем показателям - альфа Йенсена, избыточный коэффициент Трейнора и коэффициент Шарпа - больше успешных фондов наблюдалось в период роста рынка, тогда как в период негативного тренда их количество существенно сокращалось. Однако оценка с помощью показателя «информационное отношение» выявила другую картину - большее количество фондов превзошло эталонный портфель как раз в период отрицательных рыночных колебаний.
По каждому показателю были получены лучшие фонды - количество их не превышало трех для каждой методологии. Они представлены в таблице 2.
Лучшие паевые фонды на российском рынке
Таблица 2
Альфа Йенсена
ETR
SR
IR
«Росбанк - Гранат»
«Трансфингрупп -Фирменный»
«Росбанк - Гранат» «Максвелл -Капитал»
«Регион - Фонд Акций»
«Энергокапитал -Сбалансированный»
«Энергокапитал -Сбалансированный»
«Энергокапитал -Сбалансированный»
«Энергокапитал -Сбалансированный»
Фонд «Энергокапитал - Сбалансированный» присутствует среди лучших по всем четырем показателям. По двум показателям одним из лучших оказался фонд «Росбанк -Гранат». Кроме того, в число лучших вошли фонды «Регион - Фонд Акций» и «Трансфингрупп - Фирменный».
Проанализировав информацию об управляющих компаниях успешных фондов и о составе их руководящих органов, можно сформировать портрет успешного фонда, действующего в России. У некоторых фондов очень ярко прослеживается связь управляющих органов с крупными государственными компаниями (например, компания «Трансфингруп» - ОАО «РЖД»), либо крупными банками («Трансфингруп», ИГ «Регион»). Сюда можно отнести и фонды, в управляющих компаниях которых присутствуют лица, связанные с торговыми площадками и даже входящие в состав управляющих органов («Энергокапитал - Сбалансированный» - биржа Санкт-Петербурга, «Росбанк - Гранат» -биржа ММВБ). Фонд «Энергокапитал - Сбалансированный» находится под управлением УК «Энергокапитал» в составе одноименной инвестиционной группы, которая в свою очередь входит в состав холдинга «ЭГО-Холдинг». Председателем совета директоров как «Энергокапитала» (с 1996 года), так и «ЭГО-Холдинга» (с 1999 года) является А. Л. Кашин, который с июня 2003 года занимает должность председателя Биржевого совета ЗАО «Биржа Санкт-Петербург» и входит в состав совета директоров ОАО «Санкт-Петербургская Биржа».
У других успешных фондов в составе акционеров присутствуют западные финансовые компании. Например, «Росбанк - Гранат» - «Сосьете Женераль» и «ИНГ Банк Евразия ЗАО».
Вместе с тем исследование не выявило зависимости успеха фондов от связей с олигархическими структурами: многие российские фонды в России их имеют (например, УК «Альфа-Капитал»), однако неспособны стабильно обыгрывать рынок. Присутствие в составе акционеров западных компаний, имеющих большой опыт управления активами, также не гарантирует попадания в число лучших. Яркий пример этого - результаты фонда УК «КИТ-Фортис», в акционерах управляющей компании которого - голландская группа «Фортис». Ключевым фактором успеха у российских фондов является прямая связь его акционеров или управляющих именно с биржами.
Список литературы
1. Бакатанов О. Анализ эффективности управления активами инвестиционных фондов // Вестник Российского государственного торгово-экономического университета. 2007. №1(17). С. 32-36.
2. Barinov, A. (2003), Measuring Performance of Russian Mutual Funds / Международная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Ломоносов-2003». М., 2003. С. 15-17.
3. Blake, C. R., and Morey, M. R. (2000), Morningstar Ratings and Mutual Fund Performance, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 35 (2000) 451-483.
4. Bogle, J. C. (1992), Selecting Equity Mutual Funds, Journal of Portfolio Management, 18 (1992)94-100.
5. Bollen, N. P., and Busse, J. A. (2005), Short-term Persistence in Mutual Fund Performance, Review of Financial Studies, 18 (2005) 569-597.
6. Carhart, M. M. (1997), On Persistence in Mutual Fund Performance, Journal of Finance, 52 (1997) 57-82.
7. Carlson, R. S. (1970), Aggregate Performance of Mutual Funds 1948 1967, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 5 (1970) 1-32.
8. Chevalier J., and Glenn E. (1999), Are some mutual fund managers better than others? Cross-Sectional Patterns in Behavior and Performance, Journal of Finance, 3 (1999) 875897.
9. Collinet, L., and Firer, C. (2003), Characterizing Persistence of Performance amongst South African General Equity Unit Trusts, Omega, 31 (2003) 523-538.
10. Ding, B., and Russ W. (2005), Mutual Fund Performance and Governance Structure: The Role of Portfolio Managers and Boards of Directors. Working Paper.
11. Droms, W. G., and Walker, D. A. (2001a), Persistence of Mutual Fund Operating Characteristics: Returns, Turnover Rates, and Expense Ratios, Applied Financial Economics, 11 (200^) 457-466.
12. Droms, W. G., and Walker, D. A. (2001b) Performance Persistence of International Mutual Funds, Global Finance Journal, 12 (2001b) 237-238.
13. Elton, E. J., Gruber, M. J., Das, S., and Hlavka, M. (1993) Efficiency with Costly Information: A Reinterpretation of Evidence from Managed Portfolios, Review of Financial Studies, 6 (1993) 1-22.
14. Fikriyah A., Hassan, T., and Shamsher, M. (2007) Investigation of Performance of Malaysian Islamic Unit Trust Funds. Comparison with Conventional Unit Trust Funds, Managerial Finance, 33 (2007) 142-153.
15. Goetzmann W. N., and Ibbotson, R. G. (1994), Do Winners Repeat? Pattern in Mutual Fund Performance, Journal of Portfolio Management, 20 (1994) 9-17.
16. Grinblatt, M., and Titman, Sh. (1992), The Persistence of Mutual Fund Performance, Journal of Finance, 47 (1992) 1977-1984.
17. Grinblatt, M., and Titman, Sh. (1993) Performance Measurement without Benchmarks: an Examination of Mutual Fund Returns, Journal of Business, 66 (1993) 47-68.
18. Hendricks D., Patel, J., and Zeckhauser, R. J. (1993), Hot Hands in Mutual Funds; Short-Run Persistence of Relative Performance 1974-1988, Journal of Finance, 48 (1993) 93-130.
19. Jan, Y.-Ch., and Hung, M.-W. (2004), Short-Run and Long-Run Persistence in Mutual Funds, Journal of Investing, 13 (2004) 67-71.
20. Jensen, M. C. (1967), Risk, the Pricing of Capital Assets, and Evaluation of Investment Portfolios, Journal of business, 42 (1967) 167-247.
21. Jensen, M. C. (1968), The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964, Journal of Finance, 23 (1968) 389-416.
22. Kahn, R. N., and Rudd, A. (1995), Does Historical Performance Predict Future Performance? Financial Analysts Journal, 6(51) (1995) 43-52.
23. Lai M.-M., and Lau S.-H. (2008), Evaluatin Mutual Fund Performance in an Emerging Asian Economy: The Malaysian Experience, Journal of Asian Economics, 21, (2008) 378390.
24. Phelps, Sh., and Detzel, F. L. (1997) The Nonpersistence of Mutual Fund Performance, Quarterly Journal of Business and Economics, 36 (1997) 55-69.
25. Porter, G. E., and Trifts, J. W. (1998) The Performance Persistence of Experienced Mutual Fund Managers, Financial Services Review, 7 (1998) 57-68.
26. Quigley, G., and Sinquefield, R. A. (2000), Performance of UK Equity Unit Trusts, Journal of Asset Management, 1 (2000) 72-92.
27. Rao, N. (2003), Performance Evaluation of Indian Mutual Funds, Indian Institute of Technology Bombay, Working Paper.
28. Sharpe, W. F. (1994), The Sharpe Ratio, Journal of Portfolio Management, Fall (1994) 49-
58.
29. Sharpe, W. F. (1966) Mutual Fund Performance, Journal of Business, 39 (1966) 119-138.
30. Tkac, P. A. (2001), The Performance of Open-End InternationalMutual Funds, Federal Reserve Bank of Atlanta economic review, Third Quarter (2001).
31. Treynor, J. L. (1965), How to rate management of investment funds, Harvard Business Review, 43(1) (1965) 63-75.
32. Volkman, D. A., and Wohar, M. E. (1996), Abnormal Profits and Relative Strength in Mutual Fund Returns, Review of Financial Economics, 5 (1996) 101-116.
33. Wermers, R. (2004), Is Money Really Smart? New Evidence on the Relation Between Mutual Fund Flows, Manager Behavior, and Performance Persistence, University of Maryland Working Paper.
34. Zhao, W. (2007), Empirical Study on Chinese Mutual Funds' Performance, Systems Engineering - Theory&Practice, 27 (2007).
Приложение 1. Результаты исследований на развитых рынках
Автор(ы) Год Методология Выборка (США, если не указано другое) Период Результат
Существует ли мастерство? Выводы
Шарп 1966 Коэффициент Шарпа Коэффициент Трейнора 34 открытых смешанных фонда (США) 19441963 ДА (на 10-летнем периоде) Если в первом периоде фонд находился среди лучших, то он будет среди них и во втором периоде (с вероятностью 64,7%). Коэффициент ранговой корреляции Спирмена при этом равен 0,36
Йенсен 1968 Альфа Йенсена 115 взаимных фондов (США) 19451964 НЕТ Доходность фондов не превосходит доходность рыночных индексов, а среднее значение параметра альфа Йенсена равно -0,011 (Я2 = 86,5%)
Карлсон 1970 Коэффициент Шарпа Коэффициент Трейнора 57 фондов (США) 19481967, 10 лет Неоднозначно Оценка на основе коэффициента Шарпа не выявила наличия инвестиционных навыков, тогда как использование коэффициента Трейнора дало противоположный результат
33 фонда акций (США) 19481967, 5 лет ДА (на 5-летнем периоде) Историческая доходность статистически значимо объясняет будущую
Богл 1992 Совокупная доходность 330 фондов акций 19811990 НЕТ Фонды не переигрывают рынок
Гринблатт и Титман 1992 Альфа Йенсена Различные бенчмарки 279 фондов акций 19751984 ДА (на 5-летнем периоде) Результаты, показанные фондами за первые 5 лет, сохранялись на протяжении следующих 5 лет
Элтон с соавторами 1993 Альфа Йенсена в трехфакторной САРМ 143 фонда акций с различными уровнями брокерской комиссии и коэффициента ми оборачиваемо сти портфеля 19651984, 10 лет НЕТ 1. Активно управляемые фонды не могут переиграть бенчмарки. Возможно, это связано с более высокими расходами на куплю-продажу акций. 2. Фонды с более высокими комиссиями и большими коэффициентами оборачиваемости проигрывают фондам с меньшими комиссиями и небольшой оборачиваемостью портфеля. Так как доходность была посчитана после вычета комиссий и торговых затрат, можно утверждать, что фонды с более высокими комиссиями не зарабатывают более
высокую доходность
Хендрикс с соавторами 1993 Коэффициент Шарпа Альфа Йенсена Различные бенчмарки 165 фондов акций 19741988 ДА (периоды в 3 и 6 месяцев и 1 и 2 года)) Статистически значимая связь на коротких интервалах в основном для фондов с результатом хуже рынка
Гозманн и Ибботсон 1994 Совокупная доходность Альфа Йенсена 728 фондов акций 19761988 ДА (периоды 1 месяц и 2 года) Статистически значимые данные подтверждают устойчивость результатов для всех выбранных периодов
Калм и Радд 1995 Совокупная доходность Information Ratio Альфа Йенсена 300 американских фондов акций 19881993, 3 года НЕТ Нет подтверждения наличия навыков у управляющих
195 фондов облигаций Октябрь 1990 -сентябрь 1993 ДА (периоды в 1 год и 5 месяцев) Положительная взаимосвязь выявлена только для скорректированной на риск доходности
Волкман и Вохар 1996 Альфа Различные бенчмарки 332 фонда акций 19801989 ДА (мастерство тестировалось за периоды 1-4 года) Доходность, показанная фондом за 3 и 4 года, устойчиво сохранялась на протяжении последующих 2 и 3 лет соответственно
Кахарт 1997 Альфа Йенсена в трехфакторной и четырехфакторной CAPM 1892 фонда акций 19621993, 1-5 лет ДА (периоды в 1-5 лет) Существует статистически значимая взаимосвязь
Фелпс и Детзел 1997 Альфа из многофакторных моделей 87 фондов акций 19841994 НЕТ Стабильность работы фондов была обнаружена благодаря общим трендам классов акций, в которые инвестировали фонды (то есть макро-устойчивости, тасгорегаз1епсе) и не свидетельствует в пользу наличия инвестиционного мастерства (то есть микроустойчивости, micropersistence)
Портер и Трифтс 1998 Совокупная доходность 93 фонда с опытными управляющим и 19861995 Неоднозначно Доказана устойчивость во времени плохих результатов, которая в основном присуща фондам с высокими расходами
Блэйк и Морэй 2000 Коэффициент Шарпа альфа Йенсена Альфа в четырехфакторной модели Совокупная доходность 263 фонда акций 19831997 Неоднозначно Выявление лучшего фонда и лучшего управляющего в большой степени зависит от выбора методологии и выбранного горизонта
635 фондов акций 19901997 Неоднозначно
Квигли и Синквефилд 2000 Альфа в трехфакторной CAPM 311 английских фондов 19781997 Неоднозначно Устойчивость результата скорее присутствует у фондов,которые проигрывают
сопоставимому портфелю, чем у фондов с хорошими результатами
Дромс и Волкер 2001а Альфа Йенсена, Чистая доходность 151 фонд акций 19711990 Неоднозначно В долгосрочном периоде (больше 3 лет) мастерство обнаружено не было. Однако на интервалах в 1, 2 и 3 года фонды демонстрировали устойчивые результаты
Дромс и Волкер 2001Ь Альфа Йенсена, Чистая доходность 473 фонда акций 19771996 Неоднозначно Устойчивость результатов фондов наблюдается в краткосрочном периоде, в долгосрочном устойчивости нет
Йан и Ханг 2004 Альфа в четырехфакторной модели 3316 фондов акций 19612000 ДА ( период в 1 год) Инвестиционное мастерство существует
Боллен и Басс 2005 Альфа в четырехфакторной модели 230 фондов акций 19851995 ДА (период в 3 месяца) Дециль фондов с наибольшей доходностью за квартал показывает высокую доходность и в следующем квартале. Несмотря на положительный результат, наличие транзакционных издержек и налогов может существенно изменить его
Приложение 2. Результаты исследований на развивающихся рынках
Автор Год Методология Выборка Период наблюдения Результат
Сущест вует ли мастерс тво? Выводы Критика
Ткац 2001 Средние доходности Коэффициент Шарпа Альфа Йенсена Фонды из развитых (Канада, Франция, Голландия, Германия, Италия и др.) и развивающихся (Китай, Мексика, Россия, Индия, Израиль, Корея, Польша) стран 1990-1999 НЕТ Менеджеры американских фондов редко переигрывают отечественный рынок, в отличие от менеджеров фондов, которые действуют на нескольких рынках. Доходность фондов, работающих на развивающихся рынках, не превосходит доходность фондов развитых рынков. Инвестиционные фонды, действующие на развивающихся рынках, имеют гораздо более волатильные результаты, чем фонды с развитых рынков
Лэй и Лау 2008 Коэффициент Шарпа Альфа Йенсена, Коэффициент Трейнора Альфа в трехи четырехфакто рных САРМ 311 фондов из Малайзии 1990-2005 ДА В среднем фонды обыгрывают рынок. Проблема: авторы рассчитывали средние коэффициенты. Исходя из полученных по такой методологии результатов, нельзя сказать, менеджеры каких именно фондов обладают мастерством.
Факриях с соавторами 2007 Индекс Трейнора Модифициров анный Коэффициент Шарпа Коэффициент Шарпа и Альфа Йенсена 65 фондов из Малайзии январь 1992-декабрь 2005 ДА Исламские фонды демонстрируют лучший результат на падающем рынке, тогда как традиционные лучше играют на растущем
Рао 2003 Коэффициент Шарпа Альфа Йенсена, Коэффициент Трейнора, Альфа в трехфакторно й CAPM 58 открытых индийских фондов 1998-2002 ДА Большинство фондов переиграло рынок, и результаты статистически значимы Сдвиг результата в положительную сторону вследствие сокращения выборки за счет фондов, доходность которых была ниже безрисковой ставки.
Зао, Ванг 2007 Доходность 24 открытых и 54 закрытых фонда из Китая 2004-2005 НЕТ Доходность китайских фондов в очень большой степени зависит от рынка. Доходность открытых фондов негативно коррелированна с их размерами, а у закрытых, наоборот, - положительно.
Коллинет, Фаер 2003 Относительна я сверхдоходно сть Фонды ЮАР 1980-1990 Неодноз начно Между доходностью фондов в предыдущем периоде и доходностью фондов в будущем была найдена положительная, но слабая связь Статистическая значимость снижалась по мере увеличения оцениваемого интервала времени
Бакатанов 2007 Коэффициент ы Шарпа, Йенсена, Трейнора, Модильяни- Миллера 9 российских фондов 2003-2005 Неодноз начно Фондов, которые однозначно обыгрывают рынок, не выявлено Результаты очень чувствительны к выбранной методологии
Баринов 2003 Коэффициент ы Шарпа, Йенсена, Трейнора Не указано Не указано Неодноз начно Статистически не значимый результат
Приложение 3. Состав выборки исследования
Название Тип фонда Управляющая компания
«АВК - Фонд государственных ценных бумаг» Облигаций «Адекта УК»
«АВК - Фонд корпоративных облигаций» Облигаций «Адекта УК»
«АВК - Фонд ликвидных активов» Смешанных инвестиций «Адекта УК»
«Агана - молодежный» Смешанных инвестиций «УК Агана»
«Адекта - стремительный» Акций «Адекта УК»
«Адекта УК стойкий» Смешанных инвестиций «Адекта УК»
«АК Барс капитал - акции» Акций «АК Барс Капитал»
«Алемар - активные опреации» Смешанных инвестиций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Алемар УК - фонд облигаций» Облигаций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Альф-Капитал - Акции» Акций «Альфа-Капитал УК»
«Альфа-Капитал облигации плюс» Облигаций «Альфа-Капитал УК»
«Альфа-Капитал Резерв» Облигаций «Альфа-Капитал УК»
«Альянс РОСНО - Акции» Акций «Альянс РОСНО Управление Активами»
«Альянс РОСНО - Облигации» Облигаций «Альянс РОСНО Управление Активами»
«Альянс РОСНО -Сбалансированный» Смешанных инвестиций «Альянс РОСНО Управление Активами»
«Астерком - фонд сбалансированный» Смешанных инвестиций «УК Астерком»
«БКС - Фонд Национальных Облигаций» Облигаций «БКС УК»
«БКС - Фонд оптимальный» Смешанных инвестиций «БКС УК»
«БКС - Фонд перспективных акций» Акций «БКС УК»
«БФА - Титан» Смешанных инвестиций «УК БФА»
«Вика УК - высокорисковые бросовые облигации» Облигаций «Вика УК»
«ВТБ - Индекс ММВБ» Акций «ВТБ Управление Активами»
«ВТБ - Лидер инвест» Смешанных инвестиций «ВТБ Управление Активами»
«ВТБ - Фонд казначейский» Облигаций «ВТБ Управление Активами»
«Доверие капитал - Траст первый» Смешанных инвестиций «УК Доверие капитал»
«Ермак - фонд краткосрочных Акций «Ермак»
инвестиций»
«Ингосстрах - облигации» Облигаций «Ингосстрах УК»
«Ингосстрах - пенсионный» Смешанных инвестиций «Ингосстрах УК»
«Ингосстрах сбалансированный» Смешанных инвестиций «Ингосстрах УК»
«Интерфин - партнерство» Смешанных инвестиций «Интерфин Капитал УК»
«Интраст - фонд акций» Акций «Интраст УК»
«КИТ Фортис - Фонд акций» Акций «КИТ Фортис Инвестмент» «Менеджмент
«Кэпитал Эссет менеджмент -базовый» Акций Кэпитал Эссет» «Менеджмент
«Кэпитал Эссет менеджмент -универсальный» Облигаций Кэпитал Эссет» «Менеджмент
«Максвелл Капитал» Смешанных инвестиций Максвелл Эссет» «Менеджмент
«Метрополь Афина» Смешанных инвестиций Метрополь УК»
«Метрополь УК - Метрополь Зевс» Облигаций «Метрополь УК»
«Мономах - Панорама» Смешанных инвестиций «Мономах УК»
«Мономах - Персектива» Акций «Мономах УК»
«Олма - рус 100 (фонд акций)» Акций «Олма-Финанс»
«Открытие - акции» Акций «Открытие УК»
«ОФГ Инвест - Русские Облигации» Облигаций «ОФГ Инвест УК»
«Паллада - облигации» Облигаций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Паллада - фонд акций» Акций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Паллада - фонд смешанных инвестиций» Смешанных инвестиций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Парма - Дмитрий Донской» Смешанных инвестиций «Парма-Менеджмент»
«Пенсионный резерв - накопительный резерв» Смешанных инвестиций «Пенсионный резерв
«Петр Багратион» Акций Парма-Менеджмент»
«Петр Столыпин» Акций «ОФГ Инвест УК»
«Регион - фонд акций» Акций «Регион Эссет Менеджмент»
«Регионгазфинанс - Тактика» Смешанных инвестиций «Регионгазфинанс»
«Регионгазфинанс - фонд сбалансированный» Смешанных инвестиций «Регионгазфинанс»
«Росбанк - Гранат» Смешанных инвестиций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Росбанк - Сапфир» Облигаций «Паллада Эссет Менеджмент»
«Солид - инвест» Акций «Солид Менеджмент»
«Солид Менеджмент - Фонд долгосрочных инвестиций» Облигаций «Солид Менеджмент»
«Тольятти - инвест акций» Смешанных инвестиций «Инвест-менеджмент УК»
«Трансфингрупп - фирменный» Смешанных инвестиций «Трансфингрупп УК»
«Тринфико - сбалансированные инвестиции» Смешанных инвестиций «Тринфико ИК»
«Тройка Диалог - Добрыня Никитич» Акций «Тройка Диалог УК»
«Тройка Диалог - Дружина» Смешанных инвестиций «Тройка Диалог УК»
«Тройка Диалог - Илья Муромец» Облигаций «Тройка Диалог УК»
«Тройка Диалог - Садко» Облигаций «Тройка Диалог УК»
«УК Банка Москвы - Биржевая площадь Индекс ММВБ» Акций «УК Банка Москвы»
«УК Банка Москвы - Рождественка» Смешанных инвестиций «УК Банка Москвы»
«УК БФА - Финансист» Облигаций «УК БФА»
«Уралсиб - фонд первый» Акций «УралСиб УК»
«Уралсиб - фонд профессиональный» Смешанных инвестиций «УралСиб УК»
«Финам Первый» Смешанных инвестиций «Финам УК»
«Центральная управляющая компания - Центр равновесия» Смешанных инвестиций «Центральная управляющая компания»
«Церих - фонд акций» Акций «Церих УК»
«Элби-траст УК - Накопительный» Смешанных инвестиций «Элби-Траст УК»
«Элтра-Инвест Юбилейный» Смешанных инвестиций «Элтра-инвест»
«Энергокапитал - Сбалансированный» Смешанных инвестиций «Энергокапитал УК»