Мудрый Экономист

Пифы как объект для инвестирования

"Финансовый менеджмент в страховой компании", 2007, N 4

Хотя паевые инвестиционные фонды (ПИФы) в России имеют уже сравнительно богатую историю, информация об их деятельности достаточно противоречива. В настоящей статье рассказывается о специфике инвестирования в ПИФы, приводятся методики оценки их деятельности.

Развитие индустрии коллективных инвестиций в России привело к тому, что паи различных паевых инвестиционных фондов все более активно включаются в портфели как частных, так и институциональных инвесторов. При этом паи могут приобретаться как на биржах, так и вне их, например, у самих управляющих компаний или других владельцев инвестиционных паев. Одновременно с этим методология анализа данных инструментов разработана достаточно слабо. Многочисленные рейтинги не дают полного объема необходимой информации. Так, если мы глубже изучим структуру составления рейтингов, то увидим, что присвоенный рейтинг (неважно каким агентством) немного однобок, то есть акцент делается на надежности инвестиций, а не на их доходности. Рейтинговые агентства изначально считают, что в управлении фондом принимают участие профессионалы, которые в силу своего образования и опыта стараются показать максимальную доходность при минимальном риске. Но на практике все оказывается не совсем так. В России насчитывается более 500 инвестиционных фондов. И, сравнивая результаты их деятельности, сразу можно заметить их неоднородность. Даже сравнивая фонды одной группы (к примеру, фонды акций), можно заметить, что результаты могут колебаться в значительном коридоре, в разы превышая общую дисперсию рынка. Разброс показателей значительно снижается, если сравнивать фонды одного рейтинга, но и в этом случае не исчезает, и у инвестора остается проблема с выбором фонда.

Первый критерий, который в этот момент приходит на ум инвестору, - это показатель доходности. Он широко используется инвесторами как индикатор будущего успеха. Исследования психологии инвестора говорят, что люди в основном имеют в виду последние два срока - доходность за последний год как основной показатель и доходность за пару последних месяцев как дополнительный. А что показывают исследования?

В 1985 г. на ежегодном собрании Американской финансовой ассоциации экономисты Ричард Талер и Вернер ДеБондт представили доклад на тему "Не слишком ли сильна реакция рынка?" Они исследовали трехлетние показатели прибыльности более тысячи акций с января 1926-го по декабрь 1982 г. Исследователи выделили, с одной стороны, акции-"победители", которые в каждом трехлетнем периоде поднимались выше и падали не столь сильно, как рынок в среднем, а с другой - "проигравшие" акции, которые поднимались не так высоко, как рынок в среднем, но падали сильнее, чем рынок в среднем. Потом они подсчитали среднюю доходность каждой группы акций в каждом трехлетнем периоде. Результаты оказались однозначными: "За последние полстолетия портфели с "проигравшими" акциями уже через 36 месяцев после формирования портфеля оказывались на 19,6% прибыльнее, чем рынок в среднем. С другой стороны, портфели с акциями-"победителями" по прошествии того же срока оказывались в среднем на 5% менее прибыльными, чем рынок в среднем".

Метод анализа, который использовали ДеБондт и Талер, подвергся критике, но их результаты были подтверждены другими аналитиками, использовавшими иные методы.

Такие же исследования, но уже не акций, а фондов, произвел Эндрю Кларк из авторитетного агентства Lipper. Они показывают, что менее 25% американских взаимных фондов акций, лидирующих по параметру доходности на отрезке трех лет, были в таком же списке лидеров (20% с наилучшим показателем доходности от числа всех фондов) в предыдущий трехлетний период. То есть 75% тех ПИФов, которые сейчас входят в число самых доходных, в следующие три года не покажут таких же высоких результатов. Получается, что инвесторам необходимо гадать в соотношении 1 к 4, чтобы выбрать подходящий ПИФ. К сожалению, 80% инвесторов выбирают ПИФы именно по параметру доходности.

В 1994 г. Morningstar, ведущее агентство по инвестиционным фондам, опубликовало таблицу, отобразившую динамику разных видов фондов за пятилетние периоды 1984 - 1989 и 1989 - 1994 гг.

Таблица 1

Динамика разных видов фондов за пятилетние периоды, %

--------------------T---------------------T-----------------------
Направленность ¦ 1984 - 1989 гг. ¦ 1989 - 1994 гг.
фонда ¦ ¦
--------------------+---------------------+-----------------------
Международные акции¦ 20,6 ¦ 9,4
--------------------+---------------------+-----------------------
Фонды облигации ¦ 14,3 ¦ 11,2
--------------------+---------------------+-----------------------
Смешанные фонды ¦ 14,2 ¦ 11,9
--------------------+---------------------+-----------------------
Фонды акций ¦ 13,3 ¦ 13,9
--------------------+---------------------+-----------------------

Математика утверждает, что дисперсия (величина, определяющая, как результаты наблюдений отклоняются от среднего значения) серии случайных чисел будет неуклонно возрастать с ростом длины серии. Таким образом, дисперсия результатов наблюдений за три года может оказаться больше дисперсии результатов наблюдений за год.

Райхенштайн и Дорсетт проанализировали динамику S&P 500 с 1926-го по 1993 г. и выяснили, что дисперсия прибылей (отклонение текущего значения прибыли от своего среднего значения) за трехлетние периоды только в 2,7 раза превышает дисперсию годовых прибылей. Ясно, что степень долговременной изменчивости на фондовом рынке меньше.

Этот результат очень важен для долгосрочного инвестирования, потому что из него следует, что в длительной перспективе неопределенность доходности акций меньше, чем в короткой. Райхенштайн и Дорсетт используют массу исторических данных и прогнозов будущих возможностей, но их главные выводы таковы. При покупке акций на год с вероятностью 5% инвестор потеряет не меньше 25% вложенных денег, и с вероятностью 5% его прибыль превысит 40%. Зато при покупке портфеля акций на срок 30 лет с вероятностью 5% прибыль окажется меньше 20%, и с вероятностью 5% этот портфель к концу периода принесет прибыль 5000%.

Не в пользу такого показателя, как годовая доходность, говорит и то, что некоторые управляющие не брезгуют "накачкой" доходности к концу года или полугодия. Управляющие компании ведут настоящую борьбу за привлечение денег в свои паевые фонды. Как и в спорте, некоторые прибегают к запрещенным приемам, которые помогают им выглядеть в глазах потенциального пайщика солиднее и надежнее

В 2001 г. гонконгским инвесторам агентством Morningstar была представлена методика оценки, призванная упростить процесс выбора фонда для вложения своих денежных средств. На основании методики оценки, предложенной Morningstar, фондам присваивались звезды - от одной до пяти. Новая оригинальная система оценки была призвана помочь инвесторам в выборе фонда, у которого портфельный менеджер больше всего стремился к приращению капитала фонда, а также минимизации риска. Сначала агентство оценивало качество управления фондом, используя только величину математического ожидания, но в 2003 г. к этой оценке прибавили и оценку риска. Новая формула стала намного более сложной, но позволяла производить более качественную оценку работы управляющих компаний. Для оценки управления фондами агентство брало историю управления фондом и оценивало ее. Производилась оценка последнего двухлетнего периода, а также оценивались трех-, пяти- и десятилетние периоды и полная история управления. И каждому периоду оценки присваивался свой вес (табл. 2).

Таблица 2

Взвешивание оценки по срокам

-----------------------------T------------------------------------
Месяцы ¦ Взвешивание оценки по срокам
-----------------------------+------------------------------------
24 - 35 ¦Не применяется
-----------------------------+------------------------------------
36 - 59 ¦100%-ная трехлетняя оценка
-----------------------------+------------------------------------
60 - 119 ¦60%-ная пятилетняя оценка
¦40%-ная трехлетняя оценка
-----------------------------+------------------------------------
120 или больше ¦50%-ная десятилетняя оценка
¦30%-ная пятилетняя оценка
¦20%-ная трехлетняя оценка
-----------------------------+------------------------------------

Как видно из таблицы, максимальное значение придается оценке последних десяти лет. Потом по значимости идет оценка последних пяти лет. И самый малый вес придается последним трем годам. Видя серьезность подхода рейтингового агентства к изучению результатов работы фондов, начинаешь потихоньку переживать за нашего отечественного инвестора, который основное значение придает результатам последних месяцев работы фонда.

После сбора и оценки результатов работы фондов в 2003 г. Morningstar присвоило им звезды - от одной до пяти.

На основании своих исследований Morningstar получило интересный результат (рис. 1).

Результаты исследования агентства Morningstar


¦ .
¦ . .
¦ ¦ ¦ .
¦ ¦ ¦
Риск ¦ . ¦ ¦ .
¦ ¦ ¦
¦ . ¦ ¦ .
¦ ¦ ¦
¦ . ¦ ¦ ¦ ¦ .
¦ ¦ ¦ ¦ ¦ .
¦ . ¦ ¦ ¦ ¦ .
¦ . . ¦ ¦ ¦ ¦ . .
L------------------+---------+---------+---------+----------------->
* ** *** **** *****
10% 22,50% 35% 22,50% Top 10%
Доходность

Рис. 1

Не все фонды одинаковы. Конечно, основная масса фондов не сильно друг от друга отличается, но есть и лидеры по качеству управления капиталом, как, впрочем, есть и аутсайдеры. Но инвесторы, конечно, предпочитают вкладывать свой капитал в 10% лучших фондов.

Теперь давайте разберемся, как определить этих лидеров среди большого числа фондов, представленных на рынке. Возьмем на вооружение методику Morningstar.

Агентство оценивает управляющую компанию на основании оптимального для конкретного инвестора сочетания риска и доходности инвестиций. При этом риск измеряют стандартным отклонением доходности от владения паем, а под доходностью понимается математическое ожидание доходности с момента формирования фонда до сегодняшнего дня в процентах годовых. На основании этих данных высчитывается коэффициент Шарпа. Вложения будут тем эффективнее, чем выше значение коэффициента Шарпа. Небольшое значение коэффициента будет говорить о том, что доходность от инвестирования не оправдывает принятого уровня риска. Отрицательная величина коэффициента Шарпа будет свидетельствовать о том, что вложения в безрисковые (государственные) ценные бумаги (а также банковские депозиты) принесли бы больший доход, чем инвестирование в ПИФ.

Коэффициент Шарпа, помимо доходности, учитывает еще и риск. Возьмем историю управления двумя фондами "A" и "B" и представим ее на одном графике (рис. 2). Мы видим, что фонд "A" показывает больше доходности, чем фонд "B", но у фонда "A" большое количество резких падений стоимости активов.

Пример истории управления фондами Рис. 2

Пайщики, которые польстились на высокую доходность и купили паи фонда "A", будут переживать ряд тяжелых моментов в период своих инвестиций. И большинство, не дождавшись получения более высокой доходности, покинут данный фонд, переложив свои денежные средства в фонд "B". По наблюдениям за инвесторами можно сказать, что порог толерантности к риску у них заканчивается при падении капитала на 3,5%. Они начинают нервничать. А при более значительном падении своих активов инвесторы уже начинают задумываться об их спасении. И первое, что приходит на ум, - смена фонда.

Так вот, если мы сравним коэффициенты Шарпа двух фондов, то увидим, что коэффициент Шарпа у фонда "B" больше, чем у фонда "A", так как этот фонд менее волатилен и, соответственно, обладает меньшим риском для инвесторов.

Базовая предпосылка коэффициента Шарпа состоит в том, что стандартным отклонением измеряется риск. То есть чем больше отклонение доходности отдельных сегментов от среднего значения доходности, тем более рискованны инвестиции. В сущности, стандартным отклонением измеряется неопределенность прибыли. Должно быть интуитивно понятно, что при небольшом стандартном отклонении реальная прибыль, скорее всего, будет близка к ожидаемой (если, конечно, ожидаемая прибыль является хорошей оценкой реальной прибыли). С другой стороны, если стандартное отклонение велико, то оно предполагает большую вероятность того, что реальная прибыль будет существенно отличаться от ожидаемой.

Классическая мера отношения прибыльности к рискованности - коэффициент Шарпа - может быть выражена следующим образом:

         E - I
SR = -----,
sd

где E - ожидаемая доходность;

I - безрисковая процентная ставка;

sd - стандартное отклонение прибыли.

E обычно выражается как процентная доходность. Как правило, ожидаемая доходность предполагается равной средней доходности в прошлом.

Введение I в коэффициент Шарпа показывает, что инвестор всегда мог бы заработать определенную безрисковую прибыль - например, инвестируя в облигации или разместив свои денежные средства на банковском депозите. Таким образом, доходность, превышающая безрисковую ставку, интересней для инвестора.

Стандартное отклонение (sd) - это статистическая величина, предназначенная для измерения степени разброса данных доходности фонда. Формула для стандартного отклонения такова:

                ____________
/N 2
/SUM (Xi - X)
/ i=I
sd = /---------------,
/ N - 1

где X - среднее значение;

Xi - отдельные значения данных;

N - количество данных.

Для расчета стандартного отклонения мы заходим на сайт интересующего нас фонда в тот раздел, где публикуется стоимость пая за каждый день жизнедеятельности фонда, и высчитываем доходность фонда. Берем сегодняшнее значение стоимости пая, вычитаем из него вчерашнее значение, потом разницу делим на значение вчерашней стоимости пая и умножаем на 100, тем самым переводя доходность в проценты. Таким образом, мы можем высчитать и месячное стандартное отклонение, беря для расчетов стоимость пая, к примеру, на 1-е число каждого месяца.

Из полученных данных ежедневной доходности вычисляем среднюю доходность. То есть определяем, на сколько в среднем каждый день прирастал наш пай в процентах. Далее - самое интересное. Берем ежедневное значение доходности фонда, вычитаем его среднюю доходность и полученное значение возводим в квадрат. После суммирования всех значений делим их на их же количество за минусом единицы и извлекаем из полученного значения корень. Со стороны все эти вычисления могут показаться сложными, к тому же все фонды публикуют свои значения коэффициента Шарпа на своих сайтах. Но, как правило, фонды публикуют значение коэффициента Шарпа, рассчитанное на основании месячных данных, но в таком случае сильно сглаживаются колебания стоимости пая. Если вы - пассивный инвестор с широким инвестиционным горизонтом, то, в принципе, вам подойдет и месячный срез данных. Но если вы каждый день следите за судьбой своих активов, то для лучшего выбора нужного вам фонда подойдет только анализ ежедневных данных. Месячный срез данных может показывать вам спокойное поступательное движение актива, но внутри месяца сам актив может претерпевать значительные изменения как в лучшую, так и худшую сторону, и для более точной оценки качества управления активами стоит изучить их дневную динамику.

Сравнение дневного и месячного срезов данных

200 ¬
¦
180 + .
¦
160 + . . . *
¦ *
140 + . . * .
¦ * .
120 + . * . .
¦. *
100 +* . .
¦
80 + . .
¦
¦ .
¦
¦
L-----+-----+-----+-----+-----+-----+
6 12 18 24 30 36
. . . - Дневной срез данных.
* * * - Месячный срез данных.

Рис. 3

Хотя коэффициент Шарпа - полезный способ измерения, у него есть некоторое количество потенциальных недостатков. Коэффициент Шарпа не делает различий между колебаниями стоимости активов вверх и вниз. Коэффициент Шарпа измеряет волатильность, а не риск. А это не обязательно одно и то же. С точки зрения меры риска, используемой в коэффициенте Шарпа, то есть стандартного отклонения доходности, колебания вверх и вниз рассматриваются как в равной степени плохие. Таким образом, коэффициент Шарпа показывал бы в невыгодном свете управляющего, у которого периодически наблюдались бы резкие увеличения активов, даже если бы падения стоимости активов были малы.

Сравним гипотетическое движение активов фонда "C", где время от времени наблюдается рост активов и отсутствует их падение, и фонда "D", который имеет несколько падений стоимости активов. Хотя оба фонда зафиксировали равную прибыль за период в целом, фонд "D" столкнулся с несколькими отрицательными переоценками, в то время как у фонда "C" их не было, однако коэффициент Шарпа оценил бы фонд "D" выше. Такой исход - прямое следствие того, что коэффициент Шарпа оценивает верхнюю волатильность (изменение доходности) точно так же, как и нижнюю. Поэтому к оценкам качества управления фондом следует прибавить еще и визуальный анализ кривой доходности, позволяющий выявить явные различия между кривыми доходности интересующих нас фондов.

Гипотетическое сравнение активов фондов

200  +
¦
¦
¦
180 + @
¦ @
¦ @
¦
160 + @ *
¦ *
¦ @ * *
¦ *
140 + * @ @ * @ *
¦
¦ * * *
¦ @ @ @ @
120 + * * * *
¦ * @
¦ * * *
¦ * @
100 + *
¦ * @ @
¦ @
¦*@
80 +
¦
¦
¦
L----------T----------T----------T----------T----------T----------T-
6 12 18 24 30 36
* * * - Фонд "C".
@ @ @ - Фонд"D".

Рис. 4

Мера риска в коэффициенте Шарпа (стандартное отклонение) определяет волатильность актива. Для того чтобы получить максимальное значение коэффициента Шарпа, управляющей компании нужно включить в портфель фонда большое число активов, обладающих самой маленькой волатильностью. В итоге коэффициент Шарпа у фондов облигаций в разы выше, чем у фонда акций.

Следующими идут смешанные фонды, где наряду с акциями есть и облигации. Но такое улучшение коэффициента Шарпа относится к структурным и не характеризует качество управления фондами. А если разбираться с акциями и выискивать среди них для покупки те, у которых самая маленькая волатильность, для улучшения показателя коэффициента Шарпа, то сразу видно, что эти акции находятся в боковом дрейфе, то есть не растут, но и не падают.

Рост цены на акцию есть взрыв волатильности, который, соответственно, влечет за собой уменьшение значения коэффициента Шарпа. Впрочем, коэффициент Шарпа - очень важный для нас показатель качества управления, но в силу своих особенностей он не может быть единственным инструментом. Конечно, у интересующих нас фондов коэффициент Шарпа будет разным, но мы будем обращать внимание только на значительные его отличия в худшую сторону для уменьшения числа претендентов на наши деньги. В действительности у нас останется небольшой список лучших фондов, у которых коэффициент Шарпа будет практически одинаков. И для дальнейшего отбора нам понадобятся дополнительные показатели качества работы управляющей компании.

Рост стоимости пая привязан к росту всего фондового рынка. И если рынок не растет, то и стоимость пая не сможет подняться. Поэтому при отборе фондов мы решили остановиться на тех, чья доходность сопоставима с доходностью, показанной всем рынком. Но, конечно, мы не можем отказать управляющим в мастерстве управления. Оно позволит кривой доходности пая быть более сглаженной. Таким образом, мы должны выявить фонды, управляющие которых не прикладывают своих сил для улучшения качества управления. Они просто покупают ценные бумаги и смотрят, как цены на них то растут, то падают. Сразу надо исключить из дальнейших исследований "индексные" фонды, ведь они в силу инвестиционной декларации не могут действовать иначе. Как мы говорили ранее, это тоже не так плохо, но целью наших текущих исследований все-таки является выявление мастерства управления фондом со стороны управляющей компании, а не поиск удачных международных рынков для инвестирования.

Итак, для выявления показателя активности управления денежными средствами понадобится соотношение между изменением стоимости пая и изменением индекса. Для отражения изменения рынка в целом применили тождество "рынок = индекс РТС". Индекс РТС хорошо отражает изменения всего рынка, так как в его расчет включены изменения стоимости большого количества активов, которые отражают изменения во всех сегментах нашего рынка акций. Если бы мы изучали фонды, которые специализируются на инвестициях только в "голубые фишки", то для отражения рынка в целом нам бы больше подошел индекс "ММВБ-10", но такие фонды нужно поискать, и для широты охвата наших исследований будем применять индекс РТС.

Коэффициент "бета" оценивает чувствительность стоимости пая к фондовому индексу РТС. "Бета" показывает, как (на сколько) изменится стоимость пая при изменении значения индекса РТС на стандартное значение (к примеру, пункт). "Бета" - это относительная мера риска, или ценовой изменчивости, связанного с масштабом рынка (например, в %). "Бета", равная 1, означает, что для каждого 1%-ного изменения на рынке стоимость пая, вероятно, переместится на 1%. Чем выше "бета", тем больше риск по отношению к рынку. "Бета", например, 1,5 указывает, что изменения стоимости пая, вероятно, будут в 1,5 раза превосходить изменения самого рынка. "Бета" 0,92, с другой стороны, говорит, что инвестиции понизятся или повысятся на 8% меньше, чем рынок. Если "бета" мала, то фонд на росте будет отставать от роста рынка, но и на падении он упадет не так сильно. На длительном промежутке времени (широкий инвестиционный горизонт) фонд с такой "бетой" покажет неплохие результаты как с точки зрения доходности, так и с психологической точки зрения. Данный ПИФ меньше всего будет нервировать своих пайщиков. Но на коротком промежутке (до трех лет) данный фонд может и не обогнать рынок. При большем значении "беты" стоимость пая будет подвержена серьезнейшим колебаниям как вверх, так и вниз. Коэффициент Шарпа у этого фонда может принять довольно-таки низкое значение. Но на коротком (и с некоторой вероятностью - на длительном) промежутке времени фонд покажет неплохую доходность. Возможно, даже превосходящую общерыночную. Но с психологической точки зрения мало кто из инвесторов удержится в этом фонде надолго.

Коэффициент "бета" рассчитывается по формуле:

              Cov
бета = ---------.
2
сигма
RTS

"Альфа" - коэффициент прироста стоимости пая по отношению к значению индекса РТС. Это есть мера вклада, который делает управляющий в свою работу. Он уже показывает абсолютное изменение стоимости пая в зависимости от изменения индекса. Данный коэффициент может принимать как положительные, так и отрицательные значения. Значение коэффициента больше нуля говорит о положительной корреляции между стоимостью пая и индексом РТС. Отрицательная "альфа" означает, что стоимость пая меняется в направлении, противоположном изменению индекса. Когда рынок растет, стоимость пая падает, и наоборот: когда рынок падает, стоимость пая такого фонда растет. Трудно представить такой фонд в жизни. Так как российский фондовый рынок основное свое время растет, то при отрицательном значении "альфы" фонд будет терять ваши деньги. Значение коэффициента "альфа", равное 0, означает, что изменчивость стоимости пая практически никак не зависит от изменчивости индекса РТС. Это значит, что управляющий вложил деньги в сам индекс или в те акции, из которых и состоит сам индекс, и ничего больше и не делает.

Коэффициент "альфа" рассчитывается по формуле:

            _______   __________
альфа = ДЕЛЬТАS - ДЕЛЬТАRTSI x бета.

Сначала для расчета коэффициентов "бета" находится стандартное отклонение изменений индекса РТС. Стандартное отклонение вычисляется по методике, описанной выше, когда описывался процесс расчета коэффициента Шарпа. Только в нашем случае, помимо имеющегося у нас расчета стандартного отклонения стоимости пая, добавляется расчет стандартного отклонения изменения индекса РТС.

На следующем этапе рассчитывается ковариация относительного приращения индекса и относительного приращения стоимости пая:

           m                 __________             _______
SUM (ДЕЛЬТАRTSI - ДЕЛЬТАRTSI)(ДЕЛЬТАS - ДЕЛЬТАS)
T-1 T T
Cov = --------------------------------------------------.
m

Для расчета ковариации мы из ежедневного изменения индекса РТС вычитаем его среднее дневное изменение. То же самое делаем и с изменениями нашего пая. Затем ежедневные значения по индексу и по нашим паям перемножаем и суммируем все значения, полученные по каждому дню всей нашей изучаемой истории, которая, желательно, имела бы более чем трехлетнюю историю, и делим на количество дней.

Мало кто поспорит с нами, если мы опишем идеальную инвестицию как прямую линию, направленную вверх.

Так при каких значениях коэффициентов инвестиции принимают такую форму? Для того чтобы наши деньги росли, нам нужно положительное значение "альфы". Чтобы прирост пая имел поступательное движение сродни прямой линии, чтобы коэффициент Шарпа стремился к бесконечности, а все рыночные перипетии никак не отражались на нашем состоянии - как материальном, так и психологическом, нам нужно, чтобы "бета" стремилась к нулю.

Н.В.Солабуто

Портфельный управляющий

инвестиционной компании "ФИНАМ"