CC BY
0Научная статья УДК 336
doi: 10.47576/2949-1916.2025.1.1.017
сравнительная характеристика методов оценки эффективности управления портфелем ценных бумаг
Тюльпакова М. Ю.
Московский университет имени С. Ю. Витте, Москва, Россия,
m. tulpakova@yandex. ru
Горбачева Т. А.
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Московский университет имени С. Ю. Витте Москва, Россия, [email protected]
Аннотация. В настоящее время недостаточное количество информации о фондовом рынке, нестабильность предпринимательства обусловливают актуальность поиска наиболее оптимального метода оценки портфеля ценных бумаг. Несмотря на достаточно большое количество научных работ, которые посвящены проблеме управления портфелем ценных бумаг, разработке методов для повышения качества оценки портфеля ценных бумаг уделяется слишком мало внимания. Целью настоящей статьи является представление сравнительной характеристики методов оценки эффективности управления портфелем ценных бумаг. Проанализированы различные подходы к управлению портфелем ценных бумаг, в том числе работы Г. Марковица, У. Шарпа, модель CAMP, теория арбитражного формирования цен и др. Представлены сходства и различия, а также преимущества и недоставки таких пока -зателей, как коэффициент Сортино, Трейнора, Шарпа, йенсена, Шварега и др. Выявлено, что выбор лучшего показателя для оценки результатов инвестиций становится проблематичным из-за большого разнообразия доступных коэффициентов, каждый из которых предназначен для измерения эффективности вложений. В дополнение создатели, вводя в оборот новую метрику, начинают с объективного анализа слабостей существующих мер. В целях преодоления выявленных проблем, они вводят альтернативный коэффициент. Этот нововведенный показатель, хотя и не идеален, но предоставляет возможность в определенной мере минимизировать ранее указанные дефекты.
Ключевые слова: управление инвестиционным портфелем; эффективность инвестиционного портфеля; доходность портфеля; риск портфеля; мера риска; стандартное отклонение.
Для цитирования: Тюльпакова М. Ю. Горбачева Т. А. Сравнительная характеристика методов оценки эффективности управления портфелем ценных бумаг // Региональная и отраслевая экономика. - 2025. - № 1. - С. 139-149. doi: 10.47576/29491916.2025.1.1.017.
Original article
comparative characteristics of methods for evaluating the effectiveness of securities portfolio management
Tulpakova M. Y.
Witte Moscow University, Moscow, Russia, [email protected]
Gorbacheva T. A.
Financial University under the Government of the Russian Federation
Witte Moscow University Moscow, Russia, [email protected]
Abstract. Currently, insufficient information about the stock market and the instability of entrepreneurship make it urgent to And the most optimal method for evaluating a securities portfolio. Despite a fairly large number of scientific papers devoted to the problem of securities portfolio management, too little attention is paid to the development of methods to improve the quality of securities portfolio assessment. The purpose of this article is to present comparative characteristics of methods for evaluating the effectiveness of securities portfolio management. Various approaches to securities portfolio management are analyzed, including the work of G.Markowitz, W. Sharp, the CAMP model, the theory of arbitrage pricing, etc. The similarities and differences, as well as the advantages and disadvantages of such indicators as the Sortino, Trainor, Sharpe, Jensen, Schwareg, and others are presented. It is revealed that choosing the best indicator for evaluating investment results becomes problematic due to the wide variety of available coefficients, each of which is designed to measure the effectiveness of investments. In addition, the creators, introducing a new metric into circulation, begin with an objective analysis of the weaknesses of existing measures. In order to overcome the identified problems, they introduce an alternative coefficient. This new indicator, although not ideal, provides an opportunity to minimize the previously mentioned defects to a certain extent.
Keywords: investment portfolio management; investment portfolio efficiency; portfolio profitability; portfolio risk; risk measure; standard deviation.
For citation: Tulpakova M. Y., Gorbacheva T. A. Comparative characteristics of methods for evaluating the effectiveness of securities portfolio management. Regional and branch economy, 2025, no. 1, pp. 139-149. doi: 10.47576/2949-1916.2025.1.1.017.
В период экономических нестабильно-стей, наблюдается волатильность, а также колебания в стоимости акций и систематические риски на финансовом рынке. Когда рыночные условия создают сценарий, где прогнозы инвесторов отстают от реальности, возникает угроза потерять инвестиции и, как следствие, доход из-за выбора неэффективных стратегий управления инвестиционным портфелем. Это подчеркивает необходимость в надежной оценке финансовых активов, которые составляют портфель ценных бумаг, чтобы избежать подобных убытков.
Основополагающую функцию в деле управления инвестициями выполняет концепция идеального набора вложений, которая затрагивает вопрос о выборе такого портфеля, который бы увеличивал предполагаемую прибыль, удерживая при этом риск на уровне, приемлемом для инвестора. Применение статистических методов и теории вероятностей позволяет уточнить и количественно оценить такие ключевые концепции, как «ожидаемая доходность» и «риск», что обеспечивает обоснованную оценку потенциальной эффективности инвестиционного портфеля [3, с. 45].
В 1952 году, одно из передовых изданий в области финансов представило мировой общественности ключевую работу под названием «Формирование портфеля», авторства Гарри Марковица. Данный трактат оказал революционное влияние на развитие теории и практики управления активами [12].
До недавнего времени оценка акций основывалась исключительно на финансовых выигрышах или проигрышах инвесторов, при этом аспект риска оставался без внимания. Крах, произошедший в 1973-1974 годах, стал жестким уроком для инвесторов, заставив их осознать, что даже великие мастера рынка не застрахованы от ошибок и что важность управления рисками не уступает стремлению к прибыли. Этот период также показал, что на рынке «медведей» потери могут достигать таких огромных размеров, что даже самые осторожные инвесторы ощутили на себе ужас от увиденного разрушения своего богатства.
Инвесторы пришли к пониманию, что достижение высокой эффективности в инвестициях - это иллюзия. Концепция рыночной машины, исполняющей желания по обогащению каждого ее участника, не соответствует действительности. Величина прибыли, которую инвестор может получить, напрямую связана с тем, сколько будут стоить его активы в будущем, цена на которые формируется на основе решений огромного числа других участников рынка. Прогнозировать или контролировать действия такого множества инвесторов невозможно с какой-либо уверенностью [1].
Используя математический анализ для изучения диверсификации, можно выявить факторы, делающие ее привлекательной. Важно отметить, что, несмотря на то что общая доходность диверсифицированного портфеля будет соответствовать средней доходности его разнообразных инвестиций, волатильность дохода этого портфеля окажется ниже по сравнению с волатильностью доходов от каждой инвестиции в отдельности. Ключ к успеху здесь заключается в стремлении к снижению ковариации или взаимосвязи между доходностью разных активов [4].
Возникновение технических сложностей было обусловлено предположением Мар-ковица, согласно которому инвесторы легко
смогут собрать данные, необходимые для его модели, такие как прогнозируемая прибыль, разброс прибыли и взаимосвязь до-ходностей между различными наборами активов. Однако самым трудоемким аспектом в применении модели Марковица стал процесс анализа изменений в стоимости акций и облигаций в контексте их взаимодействия с другими акциями или облигациями [8].
Подход, разработанный Уильямом Шарпом, значительно упростил процедуру анализа инвестиционных портфелей, освободив аналитиков от трудоемкого расчета ковари-аций между отдельными активами. Фокусируясь на изучении волатильности каждой ценной бумаги в рамках поведения общего рынка, Шарп предложил более доступный подход к оценке риска и доходности инвести -ций. Разработанная им модель оценки капитальных активов (САРМ) оказалась весьма востребованной благодаря своей эффективности в анализе ожидаемой доходности активов в контексте формирования диверсифицированных портфелей, ориентированных на рекомендации Гарри Марковица о разнообразии инвестиций. В основе САРМ лежит коэффициент бета, который анализирует чувствительность цены актива к колебаниям рыночной среды и возможным изменениям на рынке в целом за определенный период [14].
Созданная коллективом экспертов, включая Уильяма Шарпа, Джона Линтнера, Джека Трейнора и Яна Моссина, модель ценообразования капитальных активов, схожая с принципами диверсификации рисков Гарри Марковица, служит упрощенным и теорети-зированным изображением экономических процессов. Эта концепция, подобно другим академическим моделям, базируется на упрощениях и абстракциях, делающих анализ более доступным. Хотя эти упрощения могут казаться далекими от практических ре -алий, они очищают теоретическую базу, избавляя ее от ненужных деталей и позволяя использовать строгие математические методы при ее создании. Модель САРМ (Модель оценки капитальных активов) основывается на ряде ключевых предположений:
- при выборе инвестиций, инвестор оценивает исключительно ожидаемую прибыль и уровень риска (колебания доходов);
- инвесторы проявляют рациональность и
минимизируют свои риски, предпочитая выбор оптимальных инвестиционных портфелей;
- каждый инвестор планирует инвестиции на идентичный срок;
- инвесторы одинаково оценивают ключевые характеристики активов, включая предполагаемую доходность, уровень риска и взаимосвязь между активами;
- присутствуют активы, не несущие риска, позволяя инвестору заимствовать и предоставлять займы по ставке, исключающей риск, в любом объеме.
Рынок капиталов характеризуется идеальной конкуренцией и отсутствием барьеров [5, с. 202].
Исходя из этих допущений, в контексте САРМ предполагается рассмотрение крайнего случая. Это подразумевает, что каждый инвестор имеет доступ к одинаковой информации и единообразно оценивает будущее ценных бумаг. Следовательно, предполагается, что анализ информации у всех инвесторов происходит одинаково. В контексте рынков ценных бумаг, они рассматриваются как идеальные места для инвестирования, поскольку традиционные барьеры, такие как налоговые обременения, высокие операционные расходы, проблемы с делимостью активов, а также разница в процентных ставках для безрисковых и рискованных заимствований, не оказывают влияния. Это создает условия, при которых ничто не стоит на пути к инвестициям. Изучение общих действий инвесторов на финансовом рынке открывает возможность понять, как взаимосвязаны риск и прибыльность различных ценных бумаг в условиях достигнутого баланса. Это переносит акцент с индивидуальных стратегий размещения капитала на анализ последствий единообразного поведения инвесторов для будущих изменений в стоимости активов [10].
Существуют две ключевые причины, подчеркивающие значимость САРМ.
Прежде всего, этот концептуальный подход является фундаментом для разработки теории, стоящей за популярной практикой пассивного инвестирования через следование за индексами. Индексное инвестирование предполагает формирование и ведение диверсифицированного портфеля акций, доли в котором пропорционально отражают их вес в ключевых мировых рыночных индек-
сах. В современном мире, где финансовые вложения распределяются по всему земному шару через различные финансовые институты, такие как пенсионные и взаимные фонды, применяется пассивный подход к управлению инвестициями. Этот подход основывается на использовании указанной индексной стратегии.
Во-вторых, использование САРМ позволяет предвидеть возможные доходные ставки, что особенно актуально для руководителей предприятий при разработке стратегий инвестиционного планирования. САРМ используется также для:
- анализ различных инвестиционных инструментов в контексте риск-доходность;
- определения справедливых норм доходности для анализа прибыльности инвестированного капитала в государственных компаниях или частных организациях, применяющих в экономической стратегии подход к ценообразованию на основе формулы «расходы плюс фиксированный доход» [7].
Осознание того, как изменяются индексы, позволяет разработать стратегию выбора акций для покупки и определить, в каком соотношении их следует включать в инвестиционный портфель.
Одной из ключевых проблем, связанных с применением стратегии, основанной на следовании за индексами, является ее уязвимость к значительным потерям в периоды об -валов на акционерных рынках. Такой подход в инвестировании предпочтительнее всего подходит для инвесторов, готовых вкладывать средства на длительный срок (минимум на 3-5 лет), особенно в условиях фондового рынка, демонстрирующего тенденцию к росту и имеющего высокий потенциал, как, например, рынок России. Стратегии, основанные на компонентах ведущих биржевых индексов, адаптированы для использования в качестве эталона при сопоставлении и анализе результативности альтернативных инвестиционных методов.
В отличие от традиционной теории выбора инвестиционного портфеля, новый подход к определению стоимости финансовых инструментов выделяется способностью адаптировать состав портфеля под конкретные условия рынка, учитывая как взаимосвязь доходов от различных активов с общей рыночной доходностью, так и риски, которые не
поддаются уменьшению через диверсификацию. Эта модель обходится без необходимости предсказывать будущее экономическое состояние или полагаться на предположения о вероятности тех или иных событий. Исследования показали, что между доходностью и риском существует прямая зависимость. Это обстоятельство облегчает процесс оценки рисков и формулирование эффективных стратегий управления ими. Ключевым аспектом в анализе рисковых активов является выявление той части общего риска, которая не поддается диверсификации.
Прогресс в изучении капитальных рынков тесно связан с принципами арбитражного ценообразования, изложенными в теории, которую разработал американский экономист по имени С. Росс. Эта теория получила значительный импульс для своего развития благодаря положительным результатам, полученным в ходе эмпирической проверки концепции «ценовой модели рынка капитала» (ЦМРК). Особенно заметно улучшилось качество регрессионных уравнений с увеличением количества переменных, которые были включены в анализ. Этот подход является расширенной версией концепции, определяющей стоимость финансовых инструментов, и включает в себя анализ различных элементов, влияющих на прибыльность отдельных инвестиций с учетом риска [9, с. 530].
Теория, лежащая в основе арбитражного формирования цен (АРТ - the Arbitrage Theory of Capital Assets Pricing), строится на утверждении о том, что финансовые площадки идеальны. Согласно этой теории, в ситуации, когда рынок находится в состоянии баланса, возможность арбитража, то есть реализация инвестиционного подхода, способного генерировать прибыль без вложений или даже при их отсутствии, исключается. При этом, доходы, получаемые от инвестиций в различные ценные бумаги и рынок акций в общем, поддаются описанию через уравнение, которое включает в себя множество факторов и имеет линейный характер.
В рамках теории арбитражного оценивания активов подчеркивается, что связь между ожидаемым доходом и коэффициентом риска, известным как «бета», существует даже при отходе инвесторов от принципа балансировки между риском и потенциальной отдачей, то есть когда они принимают не
оптимальные решения [13]. Это обусловлено принципом, согласно которому арбитражных возможностей не возникает при наличии достаточного разнообразия финансовых инструментов, позволяющих исключить любые виды риска, кроме системного. Следовательно, даже при неидеальном поведении рыночных участников, арбитражная теория оценки активов указывает на сохранение неизменной зависимости между уровнем риска и доходностью, благодаря особенностям финансового рынка. Хотя модели активных рисков имеют уникальную структуру, отличную от той, что используется в ЦМРК, ее ключевые принципы остаются актуальными. Они подчеркивают, что вознаграждения за риск связаны с множеством системных рисковых факторов, которые оказывают влияние на обширные сегменты населения.
Преимущества модели АРТ по сравнению с традиционными подходами заключаются в следующем: первое и ключевое отличие заключается в том, что модель не накладывает жестких ограничений на предпочтения инвесторов в контексте риска и прибыли. Во-вторых, она уникальна своим отходом от необходимости задавать специфические функции распределения доходности активов. Третий важный момент - метод АРТ освобождает от необходимости конструирования теоретически идеального рыночного портфеля для эффективного применения, повышая его практическую применимость и верифицируемость [13].
Стандартное отклонение и бета-коэффициент считаются ключевыми показателями для оценки рисков при вложениях в финансовые активы. Основываясь на этих параметрах, формируются капитальная рыночная линия (CML) и линия рыночных ценностей ценных бумаг (SML), которые представляют собой доходность базового портфеля от его стандартного отклонения и бета-коэффициента соответственно.
Оценка инвестиционного портфеля основывается на сравнении его доходности с критериями, определенными в модели капитального актива (CAPM), что включает рассмотрение положения доходности портфеля относительно CML и SML. Когда доходность превышает оба этих показателя, портфель считается оптимизированным по сравнению с базовым рыночным портфелем, что указы-
вает на его высокую эффективность. В противном случае, если доходность находится под данными значениями, портфель оценивается как неоптимальный из-за его низкой доходности при одновременно повышенной степени риска [6].
Каждый, кто инвестирует, стремится сформировать набор акций, способный превзойти рыночные показатели прибыльности на протяжении долгого времени. Важно осознавать, что стремление к высоким прибылям неизбежно связано с увеличением вероятности значительных убытков. Следовательно, в процессе подбора активов для инвестиционного портфеля критично важно балансировать между ожидаемой прибылью и уровнем риска.
В классическом варианте риск равен во-латильности доходности, которая рассчитывается как стандартное отклонение доходности портфеля:
^ (п - -)2 (1)
sr=
- тот, который возникает в результате случайного колебания стоимости около среднего значения;
- тот, который появляется из-за колебаний определенного актива.
Помимо риска коэффициент Трейнора учитывает уровень доходности актива. Расчет осуществляется по формуле:
Т = —- rf
Ä
(2)
где ар - стандартное отклонение доходно -сти портфеля;
г - доходность портфеля в период I; г - средняя доходность портфеля [6].
Акции, которые демонстрируют более плавное увеличение в цене и имеют меньшую волатильность при сравнимой доходности, считаются более надежными. Визуально это отражается на графиках цен через отсутствие острых скачков вверх или вниз, что также служит индикатором нижнего уровня риска. В условиях рынка, когда ситуация далека от благоприятной, активы, отличающиеся высоким уровнем нестабильности, могут испытать значительное падение. Для того чтобы восстановить свои первоначальные показатели, таким бумагам потребуется достигнуть более высокого процентного роста. В качестве иллюстрации, акция, потерявшая в цене 20 %, должна будет увеличиться на 25 %, чтобы вернуться к своему первоначальному уровню.
Рассмотрим более подробно подходы определения эффективности портфеля ценных бумаг.
1. Коэффициент Трейнора.
Главная мера результативности активов, которая включает два показателя риска:
где r - доходность портфеля;
rf - безрисковая процентная ставка; в - бета (коэффициент риска).
Коэффициент Трейнора определяется как угол наклона, созданный линией, которая со -единяет безрисковый актив с анализируемым инвестиционным портфелем. Этот параметр позволяет упорядочить портфели на основе их различий в наклоне. Инвестиционные портфели, которые демонстрируют высокие показатели по коэффициенту Трейнора, несомненно, представляют больший интерес для инвесторов по сравнению с теми, у которых эти показатели ниже. Этот коэффициент отличается тем, что фокусируется на оценке избыточной доходности, учитывая только систематический риск [16].
2. Коэффициент Шарпа.
В текущем методе оценки актива, подобно предшествующему, также принимается во внимание риск. Но здесь он выражается через стандартное отклонение показателей.
Коэффициент Шарпа рассчитывается по формуле:
PR - RFR /оч
Sharpe rati o =- (3)
CD
где PR - доходность портфеля;
RFR - безрисковая процентная ставка;
SD - стандартное отклонение.
Данный показатель выступает в качестве индикатора рентабельности активов, учитывая их разнообразие. Таким образом, он наиболее актуален для оценки рыночной оценки инвестиционных портфелей, включающих множество различных финансовых инструментов [14].
Коэффициент Шарпа характеризуется:
- показателем риск-премии в портфельных инвестициях;
- риском, связанным с данным инвестиционным портфелем.
Стандартное отклонение доходности портфеля в качестве меры риска учитывает как систематический риск, так и несистематический риск.
Коэффициент Шарпа отражает доход на каждую единицу подверженности риску инвестированного актива. Актив считается более выгодным и качественным в инвестиционном плане, если его показатель Шарпа высок, поскольку это означает, что инвестор получает большую отдачу за риск, на который он пошел. В случае, когда показатель имеет отрицательное значение, это указывает на то, что инвестиции в активы без риска принесли бы больший доход.
Хотя коэффициент Шарпа широко признан как ключевой показатель успеха в инвестициях, его методика разработки влечет за собой ряд возможных ограничений, делая его не идеальным инструментом оценки. Одной из ключевых проблематик, связанных с использованием данного коэффициента, является его высокая чувствительность к специфическим факторам. В качестве примера можно привести ситуацию, когда финансовый продукт демонстрирует стабильную доходность, то есть его волатильность остается на низком уровне. Это обстоятельство, проявляющееся через малые значения стандартного отклонения, указывает на сниженный уровень риска. В случае, когда прибыль, которую мы ожидаем, лишь незначительно выше, чем ставка без риска, мы сталкиваемся с ситуацией, где коэффициент Шарпа достигает аномально высоких значений, не отражая реальную картину. Это происходит из-за того, что в таких условиях стандартное отклонение приближается к минимуму, в то время как сам коэффициент стремится к максимуму. Поэтому, опираясь на коэффициент Шарпа при принятии инвестиционных решений, крайне важно также учитывать конкретные числовые значения ожидаемой прибыли и стандартного отклонения.
Второй недостаток коэффициента Шарпа связан с его использованием стандартного отклонения как метрики для оценки риска, что фактически отражает изменчивость стоимости актива или инвестиционного портфеля. Несмотря на тесную взаимосвязь между риском и волатильностью, они обладают заметными отличиями. Возможно снизить определенный аспект риска, его несисте-
матическую часть, путем диверсификации. Следовательно, разумно предположить, что вознаграждение за принятие риска должно быть привязано исключительно к тем аспектам риска, которые не подлежат устранению или разделению на части. Такие риски обозначаются как систематические или рыночные.
Еще одним недостатком, связанным с использованием коэффициента Шарпа, является его неспособность различать направление колебаний стоимости активов, будь то восходящее или нисходящее движение. При анализе рисков инвестиций, волатильность оценивается через расчет дисперсии и стандартного отклонения, что позволяет измерить отклонения доходности от ее среднего уровня, не учитывая при этом направление этих отклонений. Несмотря на распространенное мнение, большие колебания в стоимости не всегда указывают на повышенную опасность. Когда мы оцениваем волатильность как индикатор риска, мы одинаково негативно воспринимаем как увеличение, так и уменьшение доходов относительно их среднего уровня. Для инвестора, положительные отклонения от нормы представляют собой выгоду, а не угрозу. Поскольку стандартное отклонение игнорирует, в каком направлении происходят изменения, показатель этого коэффициента снизится в случае, когда актив превосходит рыночные показатели и его собственные средние значения.
3. Коэффициент йенсена.
Коэффициент йенсена позволяет рассчитать избыточную доходность, приносимую портфелем с учетом превышения ожидаемого дохода:
Jenson.s _ alpha = PR - CAPM (4)
где: PR - доходность портфеля;
CAPM = безрисковая процентная ставка + р (доходность рыночной безрисковой процентной ставки).
Коэффициент альфа йенсена указывает на эффективность превышения предполагаемой прибыльности портфеля акций за счет умелого подбора состава, минимизируя воздействие колебаний рыночных цен. Этот показатель отражает способность портфеля превосходить ожидаемые рыночные результаты, подчеркивая его успешность в противостоянии рыночным тенденциям [11].
Доходность и уровень риска, связанные с акциями и инвестиционными портфелями, подвержены изменениям в течение времени. Для расчета коэффициента йенсена необходимо применять разнообразные ставки, считающиеся безрисковыми, для каждого отдельного периода. Для анализа эффективности за период в пять лет, разбитый на ежегодные промежутки, необходимо будет провести сравнение чистой годовой прибыльности (после вычитания ставки по безрисковым инвестициям) с аналогичным показателем доходности рыночного портфеля, уменьшенным на ту же безрисковую процентную ставку, за каждый из этих лет.
4. Коэффициент Сортино.
Учитывая повышенную чувствительность инвесторов к потерям, становится актуальным анализировать эффективность инвестиционного портфеля, фокусируясь на его убыточных аспектах. В этом контексте, Ф. Сортино (F. Sortino) и Л. Прайс (L. Price) предложили новый метод оценки в 1994 году через свою работу, опубликованную в Journal of Investing под названием «Performance Measurement in a Downside Risk Framework». Этот метод ввел в употребление коэффициент Сортино, который предназначен для измерения только той части риска портфеля, которая связана с потерями [15].
В процессе оценки риска, данный показатель фокусируется исключительно на возможности снижения стоимости, принимая во внимание лишь те изменения, которые могут спровоцировать потенциальные финансовые потери. В аналитических методах применяется полудисперсия вместо традиционной дисперсии для оценки волатиль-ности, сосредотачивая внимание лишь на падениях цен, а не на их общем колебании в обе стороны. Этот подход модифицирует коэффициент Шарпа, изменяя его расчет путем включения в знаменатель только тех случаев, когда результаты были негативными. Таким образом, оценка риска становится более точной за счет фокусировки на потенциальных убытках.
r — rf
Sortino ratio = —-— (5)
a
d
где гр - средняя доходность портфеля; ^ - средняя доходность безрискового актива;
ad - стандартное отклонение убытков портфеля.
Следовательно, в процессе оценки стабильности портфеля, формула риска не учитывает положительные изменения в стоимости активов. Это дает возможность более тщательно анализировать риск-профиль инвестиционного портфеля. Однако важно осознавать, что данный метод может иногда скрывать активы, несущие в себе высокий уровень риска [15].
Коэффициент Сортино по методологии расчета похож на коэффициент Шарпа. Отличия состоят в следующем.
1. Сортино предложил модифицировать коэффициент Шарпа, заменив в нем стандартный показатель доходности безрисковых активов на минимально приемлемую доходность (MAR), что является пороговым значением, удовлетворяющим ожиданиям инвестора. В ситуации, когда инвестор определяет MAR равным доходам безрисковых инвестиций, результаты оценки по методике Шарпа и Сортино идентичны. Метод Сортино учитывает более индивидуальный подход к рискам, признавая, что приемлемый уровень доходности для инвестора не обязательно со -впадает с доходами безрисковых инвестиций.
2. Коэффициент Сортино специализируется на оценке только отрицательных изменений доходности, игнорируя при этом положительные колебания дохода. Это выделяет его как важный инструмент для анализа инвестиционных стратегий, так как он более детализированно отображает те риски, которые привлекают внимание инвесторов и к которым у них складывается определенная реакция.
Ф. Сортино подчеркивал, что его методика не отличается временной стабильностью, что является ее существенным минусом [15]. Таким образом, в случае, когда у исследователя не хватает данных для анализа, исходные выводы могут не отражать истинное разнообразие и ожидаемые значения. Чтобы преодолеть эту проблему, создатель метода советует применять данный индикатор на как можно более обширных временных интервалах и принимать во внимание степень несимметричности данных.
Важно не забывать о проблеме, возникающей при анализе этого инструмента в контексте разнообразных периодов инвестиций.
С увеличением продолжительности инвестиционного периода, наблюдается снижение волатильности для всех финансовых инструментов, что стоит учитывать наряду с уже указанными недочетами. В контексте долгосрочных инвестиций, некоторые финансовые инструменты демонстрируют постоянный рост дохода, который выходит за рамки доходности без риска. Из-за отсутствия негативных доходностей в показателе дисперсии, вычислить полудисперсию, основываясь на негативных отклонениях, становится невозможным. Это, в свою очередь, делает невозможным определение коэффициента Сортино, так как для его расчета требуется учет отрицательных доходностей.
5. Коэффициент Модильяни.
Показатель Модильяни, также известный как М2, вычисляется путем добавления безрисковой процентной ставки к произведению коэффициента Шарпа на волатильность доходов на рынке. Это преобразование коэффициента Шарпа в М2 осуществляется через линейную модификацию, что означает, что для анализа и сравнения различных инвестиционных портфелей может быть использован любой из этих двух показателей, поскольку они предоставляют схожую информацию. Рейтинг портфелей будет идентичный. Формула:
М2 = (г - т}) ^ + т} (6)
где гр - средняя доходность портфеля;
^ - средняя доходность безрискового актива;
ат - стандартное отклонение доходности рынка.
ар - стандартное отклонение доходности портфеля.
Коэффициент Модильяни, подобно коэффициенту Шарпа, оценивает общую вола-тильность финансового актива, однако его расчет и толкование предполагают более глубокий анализ. Этот индекс дает представление о потенциальной отдаче инвестиции, если бы ее волатильность была скорректирована до уровня общерыночной. В дополнение, данный коэффициент выступает в качестве критерия оценки инвестиционного портфеля после адаптации его риска к рыночному стандарту за счет диверсификации безрисковым активом [2].
6. Коэффициент Швагера.
Показатель Швагера рассчитывается путем деления доходности портфеля, выраженной через среднемесячную прибыль, на риск, который определяется как среднее максимальное снижение стоимости портфеля за месяц. Этот показатель представляется в абсолютных числах. В итоге, высокий коэффициент указывает на большую привлекательность инвестиционного портфеля. AAR
AGRP =
7 (7)
AAMR
где AAR - среднеарифметическое месячных доходностей;
AAMR - среднеарифметическое максимальных просадок за каждый месяц;
Этот показатель предоставляет возможность быстро анализировать различные инвестиционные портфели, оценивая их с точки зрения баланса между риском и потенциальной прибылью. Для достоверности оценки с использованием данного коэффициента рекомендуется минимальный аналитический период в один год [7].
В период экономического спада, оценивать стоимость активов становится особенно трудно из-за отсутствия возможности для непредвзятого анализа. Разнообразие методик не спасает ситуацию, поскольку текущий рыночный хаос и пессимистичные прогнозы могут привести к необоснованному снижению ценности инвестиционного портфеля. Это связано с тем, что ошибочные аналитические оценки и ожидания, основанные на панике, могут исказить реальную картину, делая активы менее ценными. В условиях экономического кризиса, два разных оценщика могут прийти к различным выводам о стоимости одного и того же портфеля. Это обусловлено тем, что волатильность рынка влияет на стоимость альтернативных инвестиций, и даже за один день рыночные условия могут кардинально измениться. Эти изменения на рынке создают трудности при использовании метода сравнения, ведущие к различиям в оценках. Использование доходного метода для оценки, несмотря на применение фиксированных доходных факторов, а также разработку моделей с использованием сложных процентов и техники дисконтирования денежных потоков, может привести к искажению оценочных результатов из-за
нестабильности ключевых аналитических элементов. В отличие от этого, затратный метод обеспечивает относительно точную оценку стоимости [2, с. 160].
Таким образом, выбор наилучшего показателя для оценки результатов инвестиций становится проблематичным из-за большого разнообразия доступных коэффициентов, каждый из которых предназначен для измерения эффективности вложений. Сложность ситуации возрастает по причине того, что создатели, внося в оборот новую метрику, начинают с объективного анализа слабостей существующих мер. В целях преодоления выявленных проблем, они вводят альтернативный коэффициент. Этот нововведенный показатель, хотя и не идеален, но предоставляет возможность в определенной мере минимизировать ранее указанные дефекты.
Независимо от того, как оцениваются активы, общую стоимость портфельных инвестиций в значительной мере определяют различные элементы. К ним относятся срок до погашения инвестиций, процентная ставка по купонам и доходность инвестиций к моменту их погашения. Кроме того, не менее важным фактором, влияющим на стоимость портфеля, является уровень связанного с ним риска. Во времена экономического не-
стабильности, изменчивость стоимости финансовых инструментов зависит от множества факторов. Эти факторы варьируются от изменений на специфических рыночных сегментах до глобальных политических событий. Одной из ключевых задач аналитика является комплексная оценка всего портфеля как единого целого, учитывая индивидуальные особенности каждого инструмента внутри него. Это требует учета как общих характеристик портфеля, так и детального анализа каждого компонента отдельно.
Конкретные инвестиционные решения, принимаемые инвестором или портфельным менеджером при осуществлении портфельного инвестирования, в частности решения о выборе тех или иных объектов инвестирования и о структуре инвестиционного портфеля, зависят не только от целей инвестиро -вания, продолжительности инвестиционного горизонта или склонности инвестора к риску. В значительной степени эти решения на практике определяются принципиальным отношением субъекта, принимающего их, к будущему поведению финансового рынка в целом или отдельного финансового инструмента, его готовностью принимать рыночные условия и характером его реакции на возможные негативные рыночные изменения.
Список источников
1. Висам А. С. Актуальный подход к управлению портфелем ценных бумаг в условиях кризиса // Финансовые рынки и банки. 2021. № 1. С. 37-41.
2. Борзых А. С., Орлова Е. Е. Оценка показателей эффективности портфелей ценных бумаг // Инновационный потенциал развития науки в современном мире: достижения и инновации: сборник научных статей по материалам V Международной научно-практической конференции, Уфа, 26 января 2021 года. Уфа: Вестник науки, 2021. С. 158-163.
3. Бричка Е. И., Бричка А. В. Оценка портфеля ценных бумаг в условиях экономического кризиса // Modern Science. 2020. № 4. С. 44-48.
4. Глущенко К. В., Колебакина А. А. Оценка риска и доходности портфеля ценных бумаг // Север-геоэкотех-2023: материалы XXV Международной молодежной научной конференции, Ухта, 30-31 марта 2023 года / под ред. Р. В. Агиней. Ухта, 2023. С. 632-640.
5. Дунаев А. Ю. Применение CAPM в управлении инвестиционным портфелем // Russian Economic Bulletin. 2020. № 3. С. 200-204.
6. Жданов, И. Ю., Жданов В. Ю. Прогнозирование доходности и риска инвестиций на фондовом рынке: учебное пособие. М.: Проспект, 2022. 128 с.
7. Миркин Я. М., Добашина И. В., Салин В. Н. Статистика финансовых рынков: учебник. М.: КноРус, 2022. 250 с.
8. Нодель В. Д. Теоретические аспекты управления портфелем ценных бумаг // Вестник Академии. 2020. № 4. С. 114-121.
9. Орленко, Д. Ю. Управление портфелем ценных бумаг // Студенческий. 2022. № 14. С. 5-7.
10. Рынок ценных бумаг: учебник для академического бакалавриата / Н. И. Берзон [и др.]; под общ. ред. Н. И. Берзона. 4-е изд., перераб. и доп. М.: Юрайт, 2019. 443 с.
11. Jensen M. Risk, the Pricing of Capital Assets, and the Evaluation of Investment Portfolios // Journal of Business. 1969. Vol. 42. № 2. P. 167-247.
12. Markowitz H. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. Yale University Press, 1959.
13. Reinganum, Marc R. The Arbitrage Pricing Theory: Some Empirical Results // The Journal of Finance 36. 1971. № 2 Pp. 313-21.
14. Sharpe William F. The Sharpe Ratio // Journal of Portfolio Management. 1994. Vol. 21. № 1. Pp. 49-58.
15. Sortino F. A., Price L. N. Performance Measurement in a Downside Risk Framework // Journal of Investing. 1994. Vol. 3. № 3. Pp. 59-64.
16. Treynor J. L. How to Rate Management of Invested Funds // Harvard Business Review. 1965. Vol. 44. № 1. Pp. 63-75.
References
1. Visam A. S. An up-to-date approach to managing a securities portfolio in a crisis. Financial markets and banks. 2021. No. 1. Pp. 37-41.
2. Borzykh A. S., Orlova E. E. Evaluation of performance indicators of securities portfolios. Innovative potential of science development in the modern world: achievements and innovations: collection of scientific articles based on the materials of the V International Scientific and Practical Conference, Ufa, January 26,
2021. Ufa: Bulletin of Science, 2021. Pp. 158-163.
3. Britzka E. I., Britzka A.V. Evaluation of the securities portfolio in the context of the economic crisis. Modern Science. 2020. № 4. Pp. 44-48.
4. Glushchenko K. V., Kolebakina A. A. Risk assessment and profitability of the securities portfolio. Severgeoecotech-2023: proceedings of the XXV International Youth Scientific Conference, Ukhta, March 30-31, 2023/edited by R. V. Aginey. Ukhta, 2023. Pp. 632-640.
5. Dunaev A. Y. Application of CAPM in investment portfolio management. Russian Economic Bulletin. 2020. No. 3. Pp. 200-204.
6. Zhdanov, I. Yu., Zhdanov V. Yu. Forecasting the profitability and risk of investments in the stock market: a textbook. Moscow: Prospekt, 2022. 128 p.
7. Mirkin Ya. M., Dobashina I. V., Salin V. N. Statistics of financial markets: textbook. Moscow: KnoRus,
2022. 250 p.
8. Nodel V. D. Theoretical aspects of securities portfolio management. Bulletin of the Academy. 2020. No. 4. Pp. 114-121.
9. Orlenko, D. Y. Securities portfolio management. Studentskiy. 2022. No. 14. Pp. 5-7.
10. Securities market: textbook for academic baccalaureate / N. I. Berzon [et al.]; under the general editorship of N. I. Berzon. 4th ed., revised and additional M.: Yurait, 2019. 443 p.
11. Jensen M. Risk, the Pricing of Capital Assets, and the Evaluation of Investment Portfolios. Journal of Business. 1969. Vol. 42. № 2. Pp. 167-247.
12. Markowitz H. Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. Yale University Press, 1959.
13. Reinganum, Marc R. The Arbitration Pricing Theory: Some Empirical Results. The Journal of Finance 36. 1971. No. 2 Pp. 313-21.
14. Sharpe William F. The Sharpe Ratio. Journal of Portfolio Management. 1994. Vol. 21. No. 1. Pp. 49-58.
15. Sortino F. A., Price L. N. Performance Measurement in a Downside Risk Framework. Journal of Investing. 1994. Vol. 3. No. 3. Pp. 59-64.
16. Treynor J. L. How to Rate Management of Invested Funds. Harvard Business Review. 1965. Vol. 44. No. 1. Pp. 63-75.
Сведения об авторах
ТюЛьПАКОВА М. ю. - магисфант кафедpы финансового учета, Московский унивеpситет имени С. Ю. Витте, Москва, Pоссия, [email protected]
ГОРБАЧЕВА Т. А. - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедpы миpовой экономики и миpовых финансов, Финансовый унивеpситет пpи Пpавительстве Pоссийской Федеpации; доцент кафедpы финансового учета, Московский унивеpситет имени С. Ю. Витте, Москва, Pоссия, [email protected]
Information about the authors
TuLPAKoVA M. Y. - Master's student of the Department of Financial Accounting, Witte Moscow University, Moscow, Russia, [email protected]
GoRBACHEVA т. a. - PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of World Economics and World Finance, Financial University under the Government of the Russian Federation; Associate Professor of the Department of Financial Accounting, Witte Moscow University, Moscow, Russia, [email protected]
