Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Ненашева, Елена Викторовна |
| Место защиты | Москва |
| Год | 2009 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.10 |
Диссертация
Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов"
На правах рукописи
003490479
Ненашева Елена Викторовна
Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов
Специальность 08.00.10 - Финансы, денежное обращение и кредит
Автореферат диссертации на соискание научной степени кандидата экономических наук
Москва-2009
003490479
Работа выпонена на кафедре финансов и кредита экономического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова.
Научный руководитель:
кандидат экономических наук Никитушкина Ирина Владимировна
Официальные оппоненты:
доктор экономических наук Дорошенко Марина Евгеньевна
кандидат экономических наук Кулемин Александр Николаевич
Ведущая организация:
Московская финансово-промышленная академия
Защита состоится лу/С^Жь^С^шл^ 2010 года в на заседании
диссертационного совета Д 501.001.10 при Московском государственном университете им. М.В. Ломоносова по адресу 119991, Российская Федерация, г. Москва, ГСП-1, Воробьевы горы, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 3 -й учебный корпус, экономический факультет,
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУ им. М.В. Ломоносова по адресу: 119991, Российская Федерация, г. Москва, ГСП-1, Воробьевы горы, Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, 2-й учебный корпус.
Автореферат разослан 2009 года.
С текстом автореферата можно ознакомиться на сайте Ссыка на домен более не работаетp>
Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент
Байдина Оксана Сергеевна
I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования.
Финансовые рынки являются неотъемлемой частью любой экономической системы, без которой невозможно эффективное распределение ресурсов. Вопросы предсказания движения цен финансовых инструментов и проблемы прогнозирования их доходности давно интересовали теоретиков и практиков рынка капитала. Однако, проводимые ими эмпирические наблюдения рынков и тестирование предлагаемых классической теорией финансов моделей показали, что в ряде случаев анализируемые модели не позволяют строить корректные прогнозы на реальных рынках капитала (Ф- Блэк, М. Дженсен, Б. Мандельброт, А. Тернер, Ю. Фама, Б. Фридман, Р. Шшлер, М. Шоуз). Одной из причин недостаточной прогностической силы моделей стало слабое внимание классической теории к поведенческому аспекту принятия решений на финансовых рынках. При этом степень нерациональности поведения игроков на рынке существенна и постоянно возрастает с расширением их доступа к торгам, распространением Интернета, увеличением. масштабов и взаимосвязанности финансовых рынков.
До настоящего времени не было предложено относительно простых в использовании, методологически обоснованных, учитывающих влияние фундаментальных и поведенческих факторов и при этом дающих адекватные результаты моделей/агоритмов прогнозирования доходности финансовых активов. Концепции классической теории рынка капитала, принимающей во внимание скорее фундаментальные факторы, часто не рассматривают поведенческие аспекты принятия решений инвесторами. При этом неоспоримыми достоинствами классической теории финансов остаются внутренне согласованная методологическая основа и непротиворечивость взаимосвязанного комплекса выводов, методик и рекомендаций, альтернативы которым еще не разработано, что в значительной степени объясняет широкое использование классических моделей на практике.
Существующие поведенческие концепции анализа и моделирования финансовых рынков, как правило, учитывают лишь отдельные психологические аспекты принятия решений, сильно зависят от субъективного восприятия их методологии, часто трудно реализуемы на практике по причине масштабности требуемых данных и последующих расчетов. Таким образом, вопрос разработки обоснованной и, одновременно, простой в применении модели прогнозирования доходности активов на рынке капитала, позволяющей учесть поведенческие факторы при принятии решений инвесторами, до настоящего момента остается открытым.
Вопросы доступности капитала, тесно связанные с проблемами оценки стоимости и прогнозирования доходности активов, стали особенно актуальны в условиях масштабной нестабильности на финансовых рынках, изъятия капиталов из инвестиций, замедления темпов роста экономики и череды банкротств по всему миру. В основе текущего мирового кризиса, в том числе, лежит переоценка участниками рынков стоимости и, соответственно, ожидаемой доходности различных активов - закладных облигаций, акций, нефти и т.п.
Как показывает история, финансовые рынки пережили не. один аналогичный пузырь - период длительного повышения рыночной стоимости активов, часто опирающегося на не имеющую фундаментального обоснования уверенность инвесторов в дальнейший рост, и последующего стремительного падения рыночной стоимости. Применяемые для прогнозирования рынка модел не были в состоянии оценить влияние на стоимость таких факторов ка настроения инвесторов, их избыточный оптимизм или неожиданный пессимизм непредсказуемая осторожность в одних случаях и неосмотрительная склонность избыточному риску в других. Данная ситуация также наглядно свидетельствует необходимости усовершенствования моделей прогнозирования на рынка капитала с целью учета фактора нерациональности при принятии решени инвесторами.
Степень научной и практической разработанности темы исследования.
Исследованием динамики рынков капитала, вопросами анализа и прогнозирования цен, обращающихся на рынках инструментов, занимались многие известные ученые. Фундаментальными работами, сформировавшими основу классической теории финансов, являются исследования А. Гордона, Дж. Линтнера, Г. Марковица, Ж. Моссина, С. Росса, Дж. Тобина, Ю. Фамы, К. Френча, У. Шарпа, Э. Этона и ряда других исследователей. При этом многие из упомянутых авторов наряду с моделями и агоритмами, разрабатываемыми для эффективных рынков с рациональными игроками, рассматривали возможные последствия включения в теорию поведенческого фактора, в том числе изменение формы кривой распределения доходности финансовых инструментов а модификацию портфельной теории для распределений, отличных от нормальных. Подобные работы имеются у М. Милера, П. Самуэльсона, Ю. Фамы, У. Шарпа.
. Вопросы поведенческих особенностей принятия решений на рынке капитала вновь стали активно исследоваться и находить отражение в теоретических разработках в последние пятнадцать-двадцать лет., В итоге, сформировалось самостоятельное направление в теории финансов, получившее название поведенческого, стремящегося как допонить классические теории, так и предложить новые концепции анализа, моделирования и прогнозирования динамики рынка капитала. Исследования, посвященные вопросам внедрения в теорию финансов психологических аспектов и непосредственно попыткам корректировки/разработки альтернативных подходов к оценке и прогнозированию стоимости активов, можно разделить на несколько групп:
1. Работы по практической психологии принятия решений (D. McGregor, D. Kahneman и пр.), разработки, заложившие основы и определившие дальнейшие пути развития теории поведенческих финансов (S. Benartzi, W. DeBondt, В. DeLong, M. Jensen, D. Kahneman, A. Tversky и пр.);
2. Исследования, ставящие целью предложить и эмпирически проверить новые подходы к объяснению происходящих на рынке явлений (F. Black, К. Daniel, D. Hershleifer, W. Hogan, A. Shleifer, A. Subrahmanyam, L. Summers и пр.);
3. Работы, содержащие поведенческие модели оценки активов (N. Barberis, S. Benartzi, Е. Fama, К. French, H. Hong, H. Shefrin, J. Stein, R. Thaler, T. Vaga, пр.). По причине относительной неразвитости финансовых рынков в нашей стране в течение длительного времени российские авторы не уделяли достаточного внимания поведенческим аспектам теории оценки стоимости активов и аномальной динамике рынка капитала, что нашло отражение в незначительном количестве разработок по данной теме. При этом, как правило, немногочисленные теоретические работы представляют собой перевод и обобщение достижений западной экономической мысли (Н. Рудык). Однако динамичное развитие отечественных рынков капитала и вовлечение российской экономики в систему международных, в том числе финансовых, связей, в последние годы поставило не получившие еще окончательного решения проблемы анализа, моделирования и корректного прогнозирования динамики основных показателей рынка и перед российскими теоретиками и практиками теории финансов.
Также отдельные аспекты анализа динамики рынков с точки зрения поведенческих финансов освещаются фрагментарно на ряде Интернет-сайтов, а также в журналах по тематике анализа рынка капитала и современного управления компаниями.
В данной области требуются допонительные исследования по изучению возможностей учета психологических аспектов принятия решений инвесторами при моделировании динамики рынка и построении прогнозов цен и доходностей, специфики влияния поведенческих факторов на динамику доходности различных финансовых активов, особенностей нерационального поведения инвесторов в зависимости от степени развитости рынка капитала.
Недостаточная степень разработанности проблемы, ее высокая практическая значимость определили не только выбор темы, но и цель, задачи и логику исследования.
Целью диссертационного исследования является разработка концепции и базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынк
капиталов с учетом поведенческих аспектов принятия решений инвесторами, и
спецификация базовой модели для случая прогноза доходности акций.
Для достижения поставленной цели автором диссертации были
сформулированы и решены следующие задачи:
1. Выявить основные причины недостаточной объясняющей и прогностической силы классических моделей к анализу и прогнозированию динамики доходности на рынке капитала с точки зрения их теоретической состоятельности, практической реализуемости и достоверности результатов их применения;
2. На основании анализа исследований рынка капитала систематизировать специфические особенности принятия решений инвесторами, выявить ключевые поведенческие ланомалии, оказывающие определяющее влияние на динамику рынка, и на их основании сформулировать лаксиомы нерациональности;
3. На основе анализа основных зафиксированных эмпирическими наблюдениями ланомалий динамики рынка капиталов^ определить и систематизировать значительные по масштабам и регулярно проявляющиеся ланомалии, учет которых необходим при среднесрочном и догосрочном прогнозировании на рынке капитала;
4. Вьивить и обосновать взаимосвязь отобранных ланомалий динамики рынка капиталов с лаксиомами нерациональности поведения инвесторов;
5. На базе проведенного анализа особенностей динамики рынков и поведения инвесторов сформулировать основные предпосыки и ограничения моделируемого рынка капиталов;
6. Предложить концепцию и структуру базовой модели прогнозирования динамики доходности финансовых инструментов на рынке капитала, позволяющие учесть нерациональность поведения участников рынка;
7. В рамках предложенной концепции и структуры специфицировать модель прогнозирования доходности акций компаний, обращающихся на рынке капитала;
8. Предложить конкретный агоритм применения модели прогноза доходности акций на практике с указанием источников информации и способов расчета составляющих модели.
Объектом исследования данной диссертационной работы является процесс формирования цен и изменения доходности финансовых активов на рынке капитала.
Предмет исследования - влияние особенностей нерационального поведения инвесторов на динамику доходности финансовых активов на рынке капитала.
Теоретическую базу исследования составляют работы ведущих ученых-экономистов и финансистов, специалистов в области корпоративных финансов, оценки стоимости активов, анализа и прогнозирования рынка капиталов, психологии принятия решений, корпоративного управления и стратегического менеджмента. В своей работе автор диссертации опирается на труды зарубежных авторов, таких как Ф. Блэк, Е. Вейгель, А. Гордон, Р. Дженсен, Дж. Литнер, Б. Мандельброт, Г. Марковиц, Ф. Модильяни, М. Милер, Ж. Моссин, М. Осборн, Р. Рол, С. Росс, П. Самуэльсон, А.'Тернер, Дж. Тобин, Ю. Фаме, К. Френч, Б. Фридман, У. Шарп,, Р. Шилер, М. Шоуз Э. Этон и других.
Информационную основу исследования составили работы зарубежных и российских практиков в области финансовой экономики, анализа и прогнозирования на рынке капиталов, оценки стоимости активов, прикладно" психологии, представленные в научных монографиях, ведущих периодически изданиях по вопросам финансов, прогнозирования и психологии: лFinancia Journal, лFinancial Analyst Journal, лJournal of Behavioural Finance, лJournal о Finance, лJournal of Financial Economics, лJournal of Political Economy, Рыно ценных бумаг, Ведомости, РБК Daily и других. Автором диссертаци активно использовались аналитические публикации, включающие обзоры прогнозы динамики рынков и развития компаний, распространяемые ведущим инвестиционными банками и консатинговыми компаниями. Существенну) ценность имела информация, полученная в процессе работы автора диссертации
инвестиционном банке, а также в ходе непосредственного общения с участниками рынка капиталов - трейдерами, инвестиционными аналитиками, командами, занимающимися размещением акций компаний на публичных рынках, инвесторами. Помимо этого, автором привлекались ресурсы Интернет, в частности, официальные сайты российских и зарубежных фондовых бирж, информационных агентств РБК, Интерфакс, аналитические базы данных Bloomberg, Thompson One Banker, Mergermarket, Cbonds.ru, Damodaran.com и другие.
Методология исследования основана на поэтапном движении от обоснования теоретико-концептуального фундамента к формулированию и описанию агоритма, позволяющего реализовать предложенную концепцию на практике. Научные методы, применяемые в процессе исследования при решении поставленных задач, включают общие законы логики, категории системного мышления, методы системного и сравнительного анализа, экономико-математические и статистические а также общенаучные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция.
Научная новизна исследования заключается в разработке концепции и основанной на ней базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капитала, позволяющих учесть поведенческие особенности принятия решений инвесторами. В данном исследовании автором диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные результаты:
1. На базе анализа существующих работ, посвященных особенностям принятия решений инвесторами и динамики финансовых рынков, обоснован набор ключевых предпосылок и ограничений реального рынка капитала, учет которых принципиально необходим для корректного прогнозирования на рынке. Обоснование выбора предпосылок базируется на анализе современных особенностей практики принятия инвестиционных решений и существенности влияния поведенческих факторов на инвестиционную деятельность на рынке и приводит к набору предпосылок, учитывающему следующие факторы: - высокую динамичность и изменчивость финансовых рынков как систем;
- существенность влияния эффекта якорения на поведение большинства участников рынка;
- существование доминирующей категории рыночных игроков - аналитиков, оказывающих определяющее воздействие на динамику показателей рынков.
2. На основании анализа существующих теоретических разработок и практического опыта автора диссертации предложена концепция прогнозирования доходности на рынке капиталов, учитывающая поведенческие особенности принятия решений инвесторами. Разработанная концепция представляет собой логически обоснованный подход к прогнозированию, базирующийся на относительно новой для теории финансов методике движения от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их апробации на практике. Предложенная концепция обладает следующими элементами новизны:
- моделирование рынка капиталов на базе результатов систематизации практических наблюдений рынков, а не идеализированного набора теоретических предпосылок; .
- реплицирование многоуровневости мышления участников рынка при принятии инвестиционных решений;
- учет агрегированного прогноза большинства игроков рынка;
- учет фактора субъективизма, возникающего при обработке агрегированного прогноза игроками рынка, а также индивидуального субъективизма оценивающего аналитика.
3. В рамках концепции разработана базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов (Perceived Forecasted Return Model), учитывающая неэффективность рынка капиталов и основные ланомалии поведения инвесторов. Новизна предложенной базовой модели заключается в следующем:
формирование прогнозов производится на основании трех компонентов: учитывающего агрегированный прогноз рынка (Якоря), субъективной корректировки Якоря и корректировки на субъективизм оценивающего аналитика;
- определение фактора субъективной корректировки Якоря осуществляется с использованием неформализованных моделей;
Автором диссертации предложен комплекс мер по нивелированию субъективизма оценивающего аналитика
4. Проведена спецификация базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов для рынка акций, предложены агоритм реализации модели прогноза доходности акций на практике и рекомендации по поиску и обработке входящих данных модели:
- показан аналитический потенциал концепции прогнозирования на примере построения детальной модели прогноза доходности акций;
- предложены рекомендации по разработке основных элементов детальной модели прогноза доходности акций;
- четко прописаны рекомендации по практическому использованию модели.
Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в разработке. концепции прогнозирования доходности финансовых' инструментов, обеспечивающей приращение научных знаний в области анализа и моделирования динамики рынка капиталов. Применяя относительно новый для теории финансов подход к моделированию высокодинамичных систем -современных рынков капитала, - базирующийся на движении от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их практической апробации, автор диссертации вносит вклад в теоретическое осмысление новых эмпирических явлений.
Практическая значимость диссертационной работы. Предложенная концепция и базовая модель построения прогнозов доходности финансовых активов дает возможность обоснованного прогнозирования при отсутствии значительных аналитических и вычислительных мощностей. Модель может быть использована присутствующими на рынках инвесторами, аналитиками инвестиционных банков, менеджерами портфельных фондов и иными игроками рынка капиталов.
В качестве примера реализации концепции прогнозирования проведена спецификация базовой модели для рынка акций компаний, обращающихся на организованном рынке капитала. При этом сохраняется возможность разработки детальных моделей прогнозирования доходности иных, помимо акций, финансовых активов.
Апробация результатов исследования. Основные выводы, рекомендации и предложения диссертации докладывались автором на Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам Ломоносов 2007. Изложенные в исследовании концептуальный подход, базовая модель прогнозирования доходности и. модель прогнозирования доходности акций успешно используются автором диссертации и другими специалистами инвестиционно-банковских подразделений инвестиционной группы лишСгесШ А1оп (подразделение международной финансовой 1руппы ишСгесШ) и банка Альфа-Банк в ходе их профессиональной деятельности по Х оценке и обоснованию стоимости компаний в сдеках по слияниям и поглощениям и. выводу компаний на публичные рынки. Основные положения исследования были использованы автором диссертации при проведении ряда занятий в рамках курса Корпоративные финансы в : магистратуре экономического'факультета МГУ им. М.В. Ломоносова.
Апробация разработанной концепции и предложенной модели прогнозирования в настоящее время затруднительна, что связано с необходимостью сбора на протяжении значительного периода времени последующей обработки обширного массива данных о динамике доходности ряд активов рынка капиталов, доминирующих прогнозов относительно перспекти данных активов, характеристик информационного фона, окружающего данны активы и рынки в целом в каждый момент времени, и ряда других показателей сопутствующей информации.
Основные положения диссертации были опубликованы в четыре публикациях автора общим объемом 4,0 печатных листа (одна из них в издании грифом ВАК (журнал Финансы и кредит)).
Объем и структура диссертационной работы. Структура диссертации обусловлена целью и задачами исследования. Диссертация включает в себя введение, три главы, заключение, список терминов и сокращений, список используемых источников и приложения, содержащие пример реализации предложенной модели прогнозирования доходности акций. Диссертация содержит 7 таблиц и 17 илюстраций (включая приложения).
II. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И НАУЧНАЯ НОВИЗНА РАБОТЫ
1. Ключевые предпосыки и ограничения реальных рынков капитала, используемые для разработки авторской концепции прогнозирования.
Многочисленные наблюдения финансовых рынков доказали существующее в ряде случаев несоответствие предпосылок о рациональности инвесторов и информационной эффективности рынков реальным условиям. В связи с этим первым шагом построения новой модели прогнозирования стало выявление, систематизация и отбор ключевых особенностей динамики реальных рынков капитала. Для этого автором был проведен анализ ряда эмпирических исследований, посвященных специфике принятия решений инвесторами в условиях неопределенности и так называемым рыночным ланомалиям1, накопленным к настоящему времени. На основании анализа существующих теоретических разработок и собственного профессионального опыта автор диссертации выбрал и систематизировал те особенности поведения и формируемые ими рыночные ланомалии, которые наиболее масштабно и перманентно проявляют себя на практике и, как следствие, дожны учитываться в модели прогнозирования.
1.1. Особенности поведения реальных инвесторов. На основании изучения многочисленных работ, посвещенных специфике поведения рыночных игроков, опираясь на критерий существенности влияния на динамику рынка, автор диссертации выделил комплекс правил принятия решений реальными экономическими агентами - набор лаксиом нерациональности (в противовес аксиомам рациональности - правилам принятия решений рациональными инвесторами). К основным лаксиомам автор отнес следующие2: - эффект самоуверенности, заключающийся в систематической переоценке рыночными игроками собственных знаний и способностей;
1 Явления, которые не соответствуют выводам и прогнозам классической теории финансов.
1 Жестко закрепленных определений нижеследующих эффектов не существует. Предлагаемые определения
являются авторской трактовкой и в ряде случаев объединяют в одном понятии достаточно широкий спектр взаимосвязанных явлений. При этом определения приводятся автором в сжатом виде исключительно с целью введения необходимой терминологии.
- эффект оптимизма, предполагающий устойчивую склонность недооценивать вероятность реализации неблагоприятного исхода, ожидание перманентной успешности собственных действий, неспособность объективно и корректно оценивать вероятности наступления тех или иных событий, присваивать повышенную вероятность наиболее желательному событию и т.д.;
- использование эвристики3 репрезентативности4, означающее ориентацию на типические ситуации, с которыми индивиду приходилось иметь дело в прошлом, либо на некие характеристики генеральной совокупности, из которой получен анализируемый объект/событие;
- эффект якорения, благодаря которому люди строят свои оценки и заключения, ориентируясь на некоторые точки отсчета или лякоря, часто выбирая указанные лякоря неосознанно и нерационально. Выбрав точку отсчета и сформулировав свое видение текущей ситуации и перспектив ее развития, индивид, как правило, не склонен менять свое мнение. Даже при изменении мнения новая оценка или заключение будут сильно тяготеть к прежней точке отсчета;
- эффект неприятия убытков, означающий высокую значимость убытков для участников рынка и приводящий к нежеланию испытывать сожаление за собственный выбор, повлекший негативный для индивида исход;
- как следствие высокого неприятия убытков, эффект следования топе в своих решениях и действиях даже в том случае, если индивид обладает информацией, оценка которой показывает, что стадное поведение не является оптимальным;
- недостаточное знание аппарата математической статистики и элементарной теории вероятностей, реализующееся в неспособности большинства индивидов корректно учитывать временные периоды и рассчитывать стоимость денег во времени, в ожидании самокоррекции любых случайных процессов и прочих ошибках, приводящих в конечном итоге к существенному подрыву способности участников рынков к прогнозированию.
3 Эвристиха - совокупность исследовательских методов, способствующих обнаружению ранее неизвестного, эмпирические правила, упрощающие или ограничивающие поиск решения в (сложной) предметной области.
4 Эвристика репрезентативности - упрощенный способ мышления, при котором человек судит о явлении/объекте и его свойствах на основании того, насколько оно/он похож на типичный случай из некоторой категории явлений/объектов, и своих знаний о свойствах данной категории явлений/объектов (термин теории поведенческих финансов).
1.2. Характеристики реальных рынков капитала. Продожая анализ поведенческих ланомалий, автор диссертации показал, что реализация лаксиом нерациональности большинством игроков на рынках капитала приводит к тому, что правила принятия инвестиционных решений, и, как следствие, динамика цен и распределение доходности на реальных рынках существенным образом отличаются от модели рынка, сформулированной в рамках классической портфельной теории и модели САРМ. Значимыми характеристиками рынков становятся следующие:
- наличие догосрочной памяти или эффекта обратной связи, который реализуется в существовании договременных корреляций и трендов (как в показателях доходности, так и показателях волатильности). Динамика доходностей на финансовых рынках не соответствует правилу случайного блуждания, правилу случайного блуждания следуют время и место возникновения трендов или точек поворота рынков; . -нелинейная лаговая реакция инвесторов на новую информацию, игнорирование части поступающих данных. Вопреки гипотезе эффективного рынка, рынки капитала реагируют на новую поступающую информацию нелинейно, продожая двигаться в определенном направлении или оставаться на месте в течение некоторого времени после получения нового сигнала. Люди не признают новую информацию до тех пор, пока она не реализуется в некие тренды (эффект самоуверенности, консерватизма, эвристика репрезентативности и прочие);
- присутствие эффекта избыточной реакции на новую информацию (прежде всего инсайдерскую и негативную), систематическое отклонение цен от показателя фундаментальной стоимости, более высокая и нестабильная волатильность по сравнению с предсказаниями нормальной/логонормальной функции распределения. Как результат, в динамике доходностей наблюдается гораздо большее количество экстремально больших и малых значений, чем это можно было ожидать исходя из нормальности/логонормальности функции их распределения;
- как следствие избыточной реакции, высокая чувствительность показателей динамики рынка к изменению начальных условий, что реализуется в уменьшении надежности предсказаний по мере увеличения прогнозного периода;
- отрицательная (хотя и неустойчивая) зависимость риск-доходность, отличный от предписаний современной портфельной теории и модели САРМ агоритм принятия инвестиционных решений участниками финансовых рынков. Логическая причинно-следственная зависимость между нерациональностью инвесторов и отклонениями финансовых рынков от предписаний классической теории представлена автором диссертации на рис. 1.
1.3. Ключевые предпосыки концепции прогнозирования. На основании результатов анализа поведенческих особенностей принятия решений инвесторами и ланомалий рынков капитала, автором диссертационного исследования были , сформулированы предпосыки и ограничения, учет которых, по нашему мнению, необходим для корректного прогнозирования на финансовых рынках:
А) Фундаментальная стоимость активов (и доходность, с ней связанная) является субъективным показателем;, различным для каждого, /ее рассчитывающего. Участники рынка не ориентированы на фундаментальные показатели при построении оценок и прогнозов. В случае, когда в фокусе их внимания оказываются фундаментальные факторы стоимости, в их оценку вкладывается существенная нерациональная компонента.
Использование ориентированных на получение фундаментальных показателей моделей для финансовых рынков, движимых нерациональными силами, с точки зрения автора диссертации, сильно ограничено. Такие модели могут применяться для проведения анализа и понимания базовых закономерностей и взаимосвязей факторов на рынках капитала. Однако попытки построить прогнозы будущей динамики рынка на базе таких моделей обречены на неудачу. С одной стороны, это связано с тем, что информационно неэффективные рынки капитала редко находятся в состоянии равновесия на уровне,
Аксиомы нерациональности участников финансовых рынков
Характеристики ; реальных финансовых рынков
Избыточная самоуверенность
Чрезмерный оптимизм
Консерватизм/ожидание трендов
Эффект якорения
Эвристика репрезентативности
Эффект топы Имитационное поведение
Неумение корректно оперировать математическим аппаратом
Рис. 1. Взаимосвязь лаксиом нерациональности инвесторов и ланомалий рынков капитала
Источник: Разработано автором диссертации.
соответствующем фундаментальной стоимости активов5.С другой стороны само понятие фундаментальной стоимости, по мнению автора, относится к разряду метафизических понятий, существующих на уровне Идеи. Любые попытки оценить ее на практике изначально оказываются субъективными.
При этом при формировании своих оценок и прогнозов большинство участников рынков часто воспринимает бухгатерские показатели прибыльности как более важные по сравнению с показателями денежных потоков. Как показывает практика, ориентируясь на эвристики репрезентативности и доступности6, участники рынков придают особое значение динамике доходности во времени, активно пользуясь правилами грубой экстраполяции обнаруженных трендов при прогнозировании. Кроме ретроспективной динамики прибылей . особое значение для прогнозирования, на рынках имеет исторический тренд цены акций и ожидаемый темп роста компаний. Практическое определение, величины . последнего при этом субъективно, а его значимость необоснованно высока.
Б) Коротше горизонты инвестирования и анализа. Как результат, спекулятивный характер большинства инвестиций'на рынках и низкая вероятность ; достижения ценами фундаментальных уровней в догосрочном периоде. -. 1 .
Практика финансовых рынков демонстрирует интенсивное сокращение сроков инвестирования. Средний период вложения средств в фонды взаимных инвестиций в США снизися с 10 лет в 1950-х годах до 4 лет в настоящее время. Средний период держания акций, торупощихся на NYSE7, уменьшися с 8 лет в середине 1950-х годов до 11 месяцев на текущий момент8. Короткие горизонты инвестирования, наряду с нерационально высокими объемами торгов, в значительной степени объясняются эффектами избыточной самоуверенности и оптимизма, свойственными инвесторам на рынке. Упомянутые эффекты позволяют каждому считать, что он лучше рынка может отобрать релевантную для оценки и прогноза информацию, обработать ее дожным образом, определить
5 Следует отметить, что информационная эффективность рынков капитала не обязательно означает равенство текущих цен фундаментальной стоимости, однако для целей текущей дискуссии это несущественно.
6 Эвристика доступности - упрощенный способ мышления, при котором человек оценивает возможность события по легкости, с которой аналогичные явления приходят ему на ум (термин теории поведенческих финансов).
7 NYSE - Нью-Йоркская фондовая биржа (New-York Stock Exchange).
8 J. Bogle лThe mutual fund industry 60 years later: for better or worse?, 2005.
истинную стоимость актива и динамику будущего движения цены к ней, и, в итоге, переиграть рынок. При этом неумение объективно отбирать и обрабатывать информацию приводит к тому, что большинство путает информационный шум с реально влияющими на стоимость новостями и активно торгует на слухах.
Как показывает практический опыт автора диссертации, инвестиционные аналитики также ориентированы на короткие горизонты при проведении исследований и выработке рекомендаций. Основной акцент их внимания обычно сосредотачивается на предшествующих 12 месяцах деятельности компании и динамики ее акций, а максимальный период, на который осуществляется прогнозирование цен, составляет год-потора . (предполагается, что при отсутствии значительных ограничивающих факторов это достаточный период для реализации так называемого upside9 или коррекции цен вниз).
Как результат, инвестиционное сообщество не только не ориентируется на > фундаментальные факторы при принятии решений, оно не занимает рыночные позиции на период, достаточный для того, чтобы цены достигали фундаментальных значений. :Х.Х
В) Для принятия решений инвесторы стабильно используют прогнозы динамики основных показателей рынка (доходности, риска). При этом часто люди не способны строить корректные прогнозы10. Более того, принимая во внимание высокую чувствительность рыночной системы к начальным условиям, корректное догосрочное прогнозирование на финансовых рынках труднореализуемо. Однако, аналитики и непосредственно вкладывающие средства инвесторы, не осознают собственную неспособность прогнозировать и продожают действовать на основании вырабатываемых смещенных прогнозов.
Г) Прогнозирование, как правило, производится на базе формальных моделей и последующей их корректировки с использованием понятийных прогнозов. Как результат, используемые для решений прогнозы являются
9 Upside - потенциал роста цены акций, обычно рассчитывается как разница между фундаментальной стоимостью на текущий момент и текущей ценой акций либо как разница между фундаментальной стоимостью на некоторый момент в будущем (один-два года) и текущей ценой акций. Аналогично downside представляет собой потенциал снижения цены акций, в случае если текущая цена превышает фундаментальную стоимость (финансовый сленг),
10 Указанное замечание относится как к субъекту моделирования, так и непосредственно к тому, кто будет применять предложенную автором модель.
смещенными относительно рационального уровня, полученного на базе формальных моделей. Фактически, происходит изменение модельных результатов с использованием допонительной информации. Изначальные значения становятся исходной точкой, к которой, принимая во внимание реальные особенности принятия решений, тяготеет скорректированное значение. Примерами подобных точек на финансовых рынках являются рассчитанные на базе классической теории рынков капитала величины доходности актива Ка и прогнозной цены на актив, базирующейся на основании фундаментальной рыночной стоимости бизнеса, Ра.
Д) Сформированные тем или иным образом и ставшие публичными прогнозы превращаются в устойчивый лякорь для большинства инвесторов -точку отсчета, на которую они ориентируются, при принятии инвестиционных решений. Чем; более согласованным является общий прогноз инвестиционного сообщества, тем большей силы лякорь он формирует для инвесторов. Эффект якорения усиливается эффектами неприятия убытков и следования топе.
При этом предполагается, что распространение определенной информации на рынке носит неограниченный и быстрый характер. К такой информации относятся публичные рекомендации ведущих инвестиционных аналитиков, информация о прогнозах, выбранных в качестве лякоря.
Соответственно, предлагаемая автором диссертации концепция и модель прогнозирования будут применимы для прогнозирования доходности активов, информация о которых имеет достаточно широкое распространение на рынке, а именно: торгуемые компании, крупные неторгуемые компании, включенные в периодические обзоры аналитиков, крупные неторгуемые компании в отраслях, активно анализируемых участниками рынков. Концепция и модель плохо подходят для прогноза доходности вложений в акции неизвестных неторгуемых компаний или компаний, занимающихся специфическими видами бизнеса, по которым нет значительного объема публичной информации.
Е) Большую часть упомянутых лякорей на рынках, по мнению автора диссертации, формирует условная категория ланалитиков. Они являются
доминирующей категорией участников, оказывающих определяющее воздействие на динамику показателей финансовых рынков в настоящее время. К ланалитикам автор относит следующие категории индивидов: аналитических специалистов и лиц, непосредственно участвующих в принятии инвестиционных решений в инвестиционных подразделениях фондов, коммерческих банков и иных институциональных инвесторов, а также специалистов аналитических департаментов инвестиционных банков и специализированных организаций, выпускающих аналитические отчеты и рекомендации для широкого круга инвесторов. Среди ключевых характеристик обозначенных категорий, влияющих на выработку решений, автор диссертации выделил следующие: оперирование' -чужими -денежными средствами, наличие опыта работы на рынке. и специфических финансовых и статистических знаний (усиливающих действие эвристики репрезентативности, эффекта малых чисел, пр.).
2. Концепция прогнозирования динамики рынка капиталов, учитывающая поведенческих особенностей принятия решений инвесторами.
2.1. Уровни стратегического мышления на рынках капитала. Как показал проведенный автором диссертации анализ; учет всех обозначенных предпосылок в рамках существующих в настоящее время концепций и моделей рынков капитала не представляется возможным, что предполагает необходимость разработки нового подхода к прогнозированию на финансовых рынках.
Разработанная автором диссертации концепция прогнозирования основывается на идее многоуровневости мышления при принятии решений на рынке капиталов и реплицирует 3-х уровневое стратегическое мышление участников рынка.
Цель большинства рыночных игроков - не спрогнозировать догосрочную фундаментальную стоимость актива и базирующуюся на ней доходность, а переиграть рынок. При этом несущественным является тот факт, соответствуют ли текущие цены на рынке фундаментальным, и будут ли они двигаться в направлении фундаментальных в будущем. Цель состоит в том, чтобы предсказать движение рынка раньше того момента, когда это движение будет
осуществлено. Как показывают эмпирические наблюдения, большинство инвесторов оперирует на 1-2 уровне стратегического мышления. Как результат, для формирования корректных прогнозов и опережения рынка модель дожна реплицировать 2-х-уровневое, а в идеальном случае 3-х-уровневое стратегическое мышление. При этом определение уровней мышления применительно к рынкам капитала выглядит следующим образом (рис. 2):
Рис. 2. Уровни принятия решений на рынках капитала
Источник: Разработано автором диссертации.
0 уровень - прогнозы/решения рационального экономического агента, основанные на классической теории рынков капитала,
1 уровень - прогнозы/решения нерационального участника финансовых рынков, смещенные относительно 0 уровня в силу действия психологических особенностей принятия решений,
4 уровень
Оценка аналитика, каковы средние ожидания рынка относительно решения среднестатистического | нерац. инвестора
Средние ожидания рынка относительно решения среднестатистического нерац. инвестора
Оценка аналитика, каким
будет решение среднестатистического нерац. инвестора
Решение среднестатистического нерац. инвестора
1 уровень
Решение среднестатистического рац. инвестора
2 уровень - средние прогнозы инвестиционного сообщества в целом относительно того, какими будут решения среднего нерационального инвестора,
3 уровень - средние ожидания рынка относительно того, каковы будут средние ожидания рынка по поводу решения среднего нерационального инвестора, и т.д.
Моделирование 2-х-уровневого мышления означает прогноз того, каким будет в решение среднего инвестора, то есть куда в среднем двинется рынок в будущем. Моделирование 3-х-уровневого мышления предполагает предсказание того, каким будет средний прогноз рынка относительно решения среднего инвестора, то есть куда, по среднему ожиданию рынка, он (рынок) двинется в будущем.
При.этом, при наличии общеизвестного рационального решения/прогноза (О уровень), либо широко известного среднего нерационального решения/прогноза (1 уровень), это решение/прогноз становится лякорем для всёх участников рынков' капитала, даже при попытках подняться на более высокие уровни мышления и принять во внимание нерациональность прочих участников.рынкой.
2.2. Концепция прогнозирования на финансовых рынках. С точки зрения автора диссертации, концепция прогнозирования на финансовых рынках дожна учитывать некое агрегированное решение/прогноз самого рынка относительно его будущей динамики, по крайней мере, в той форме, в которой подобную информацию возможно получить (Объективная компонента модели). Кроме того, концепция дожна содержать ряд корректирующих компонент позволяющих учесть следующие факты:
- последующую обработку изначального решения/прогноза рынка, котору! проведет большинство участников рынка (учет факта преобладания понятийных прогнозов над формальными расчетными, Субъективная компонента модели),
- изначальный субъективизм оценок и прогнозов индивида, применяющего модел (учет факта присутствия психологических ланомалий у оценивающего аналитик и их влияния на формируемый прогноз, Субъективизм оценивающего аналитика)
Таким образом, общая концепция прогнозирования на финансовых рынка имеет следующий вид (рис. 3):
Прогнозное значение
Объективная компонента модели И Х : У'1':' - ' : / : ^ : : : ; : - |з!|| ||| 1[|У|| 11||1|||Й
ЙВ Наблюдения конкретного рынка капитала
| Субъективная компонента модели Х------ ' ! .....
'. . .'
Общие знания о специфике финансовых рынков и психологии инвесторов
Субъективизм оценивающего аналитика
Психологические особенности оценивающего
аналитика
Рис. 3. Концепция модели прогнозировании на финансовых рынках
Источник: Разработано автором диссертации.
Прогнозное Значение = Объективная Компонента Модели +
Субъективная Компонента Модели-Субъективизм Оценивающего Анапитика, Объективная компонента модели формируется на основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала,
Субъективная компонента модели формируется путем комбинации наблюдений J конкретного рынка капитала и общего знания правил функционирования финансовых рынков и нерациональности поведения инвесторов, Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом I знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности
использующего модель индивида. I 3. Базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов11. На основании проведенного анализа особенностей принятия решений инвесторами, а также с учетом ограничений и введенных предпосылок, автор
" Англоязычное название авторской модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капиталов - Perceived Forecasted Return Model (PFRM).
разработал базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов (рис. 4):
Прогнозное Значение ="Якорь"л-Субъективная Корректировка "Якоря" - Субъективизм Оценивающего Аналитика
Прогнозное значение
Прогнозное значение
1 уровень
Объективная компонента модели
Якорь
компонента
Субъективная корректировка лякоря
Корректировка прогноза, проводимая рынком
Э уровень ||
Субъективизм оценивающего аналитика
Субъективизм оценивающего аналитика
Допонительная корректировка оценивающего аналитика
Рис. 4. Базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов (РРИМ)
Источник: Разработано автором диссертации.
Якорь. Получить объективную оценку фундаментальной стоимости (или доходности) не представляется возможным, поэтому по рынку распространяются смещенные субъективные оценки/прогнозы, соответствующие 1 уровню мышления. Такой консенсус-прогноз представляет собой изначальный ориентир для большинства игроков на рынке, предсказание, куда будет двигаться рынок в результате действий нерациональных инвесторов.
Субъективная корректировка лякоря. Субъективная корректировка, лякоря является компонентой, определяемой на основании текущего состояния1 рынка, доминирующих на нем настроений. Она включает в себя две части: набор! факторов, принимаемых во внимание инвесторами на рынке при построении! понятийных прогнозов (в противовес формальным прогнозам) к
допонительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для формирования своего прогноза того, куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива.
С точки зрения автора диссертации, корректную удобную в использовании формализованную модель учета психологических аномалий рынка разработать затруднительно. Существующие в настоящее время модели, включающие поведенческую компоненту, используют отличный от предлагаемого подход к моделированию. При этом они характеризуются рядом весомых недостатков, затрудняющих их использование на практике: учитывают ограниченный набор фактов несовершенства рынков, либо отдельные труппы инвесторов, часто не имеют простого математического выражения для . цены/доходности актива, требуют значительных расчетов и сбора большого объема допонительной информации. Большинство подобных моделей мало тестировалось на практике (либо результаты тестов не являются публичной информацией).
Вместо этого, данную компоненту модели автор диссертации предлагает > построить по , принципу неформализованных моделей. Такие модели не предполагают формальной математически выраженной зависимости между прогнозируемым показателем и факторами, его определяющими. Неформализованная модель представляет собой совокупность объясняющих факторов, которые необходимо проанализировать, и цепь логических заключений, взаимоувязывающих все входящие компоненты модели. Конкретные результирующие значения получаются путем экспертных заключений на основании логики неформализованной модели и анализа силы и направления влияющих факторов. Ценность подобных моделей заключается в том, что они позволяют обосновывать направление и силу изменения результирующего показателя даже при отсутствии жесткой детерминированной зависимости, включать в анализ широкий набор факторов, учитывать допонительные обстоятельства моделируемой системы. В случае проведения глубокого анализа и наличия информационной базы высокого качества неформализованные модели
могут представлять собой более достоверный инструмент прогнозирования по сравнению с ограниченными формальными моделями.
Корректировка на субъективизм оценивающего аналитика. Подверженность каждого индивида психологическим ланомалиям и высокая доля субъективизма при использовании модели неизбежно приведет к тому, что применение модели для прогноза доходности одного и того же актива будет давать различные результаты у каждого оценивающего аналитика.
Автор диссертации предлагает использовать следующие меры нивелирования субъективных смещений оценки:
А) Использование групповой оценки нескольких аналитиков. Групповая оценка . предполагает самостоятельную выработку независимых оценок без колективного обсуждения и последующее усреднение результатов без какой-, либо предварительной их корректировки,-с использованием равных весов. -. Б) Индивидуальный контроль за уровнем нерациональности в решениях, осуществляемый , аналитиком > самостоятельно. Для этого целесообразно ознакомить участвующих аналитиков с основными лаксиомами нерациональности и использовать Карту красных флагов. Автор диссертации составил указанную Карту с учетом ланомалий, потенциально сильнее всего искажающих решения индивидов, входящих в категорию ланалитиков.
Карта красных флагов.
1. Ты излишне самоуверен: посмотри на проведенные расчеты и подумай, каки из них обосновываются исключительно твоим лобширным опытом и взвешенный непогрешимым экспертным мнением.
2. Ты слишком оптимистичен: негативные исходы реализуются в твоей практик не менее часто, чем в практике других людей.
3. Ты боишься критики: отбирая информацию для расчетов, ты игнорируешь ил невнимателен к той, что может противоречить складывающемуся мнению. Н избегай фактов, которые нарушают сложившуюся в голове листорию, помни о лотклонении желательности и когнитивном диссонансе.
4. Ты страдаешь консерватизмом: необдуманно экстраполировать прошлые тренды может и необразованная домохозяйка, ничего не понимающая в теории и практике финансовых рынков. Она также может предложить правило возврата к среднему. Предложи обоснованный вариант прогноза, помни об эффекте малых чисел.
5. В твоих решениях слишком много лякорей: посмотри на проведенные расчеты и подумай, какие из них остались бы неизменными, вернись ты к ним через помесяца жизни на необитаемом острове в информационном вакууме. Необходимо оценивать лякоря инвесторов на рынках, не обзаводясь своими собственными. , - ,
5. Ты имманентно неспособен корректно прогнозировать! Не переоценивай свои способности. : Х ..-.Х'Х
4. Модель прогноза доходности акций на основании базовой модели. РЕЯМ. Модель прогноза доходности акций компаний, торгующихся на рынках капитала, была разработана автором на основании базовой модели РИКМ и имеет следующий вид: ...:Х
ЯДааЧ = Д (САРМ) + ЛЯ, -Е, где Яааф' - прогнозная доходность акции за период времени г,
Яа(САРМ) - агрегированная (усредненная) доходность-лякорь по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени
- суммарная корректировка лякоря на базе Карты факторов неформализованной модели,
Е - суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе Карты красных флагов (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов Каад.]}, где _/ = 1 ...и, п - количество оценивающих аналитиков).
Пошаговый агоритм построения прогноза приведен на рис. 5. Якорь Яа(САРМ). Как показывает практика, наиболее распространенной на финансовых рынках моделью расчета доходности на собственный капитал
Агоритм построения прогноза доходности акций Агоритм расчета прогноза доходности согласно модели РИ1М
участниками финансовых рынков ;
т г Данные, собираемые на рынке корректировки и переоценки
Рис. 5. Модель прогноза доходности акций па основании базовой модели РГГ<М
Источник: Разработано автором диссертации.
является модель САРМ в классическом и модифицированном вариантах. Популярность модели объясняется простотой использования и безальтернативностью. Результаты данной модели, с точки зрения автора диссертации, целесообразно использовать в качестве лякоря.
При расчете лякоря целью является определение значения либо диапазона значений (с несущественным разбросом), который большинство участников конкретного рынка получают в процессе своих вычислений требуемой доходности при инвестировании в конкретный финансовый актив.
Значением лякоря является не фундаментальная доходность актива в будущем, но средние ожидания конкретного рынка относительно доходности ... этого актива. В связи с этим наиболее корректным при определении лякоря является сбор информации на выбранном финансовом рынке ; и определение . консенсус-прогноза аналитиков.; В .качестве возможных источников информации предлагается использовать отчеты аналитиков инвестиционных банков, фондов, Х инвестбанковских подразделений коммерческих банков, отраслевые отчеты аналитиков по секторам, отчеты об оценке стоимости отдельных компаний, информационные базы данных Bloomberg, Thompson и другие открытые источники с высокой репутацией (например, www.Damodaran.com).
Корректировка значения лякоря Полученное в результате
формального моделирования значение прогнозируемой доходности подвергается корректировкам, в первую очередь, самими участниками рынка. Как результат, для получения корректного прогноза необходимо оценить агрегированное смещение, производимое рынком, сохраняя при этом позицию стороннего наблюдателя (3-х уровневое мышление). Используя накопленный опыт практической работы и результаты исследования специфики принятия решений участниками рынков, автор диссертации разработал Карту факторов для корректировки лякоря. Выбранные факторы автор предлагает использовать в качестве факторов неформализованной модели, оценивая размер каждой корректировки на основании экспертного мнения с учетом замечаний, приведенных в Карте факторов неформализованной модели и Карте красных флагов.
Рекомендуемые источники информации для анализа текущих тенденций и настроений на рынках капитала включают упомянутые ранее для расчетов лякоря, а также ежедневные и еженедельные обзоры динамики фондовых рынков и макроэкономические обзоры, выпускаемые инвестиционными банками, фондами, инвестбанковскими подразделениями коммерческих банков и новостные ресурсы с высокой репутацией (такие как Ведомости, Коммерсант, РБК, Financial Times и другие). В данном случае больший интерес представляет оценка настроений и ожиданий участников финансовых рынков, события в центре интереса, информационные поводы и так далее (предполагающие краткосрочный поведенческий аспект). Критериями отбора релевантной информации являются: v значительный масштаб лабсуждаемости информации (определяемый -по количеству новостных источников, обративших на него внимание), : .
г догосрочность лобсуждаемости информации (определяет устойчивость лякоря, формируемого в сознании участников рынков данным событием),
- экспертная оценка степени объективной значимости данного события для рынков капитала (определяемая на базе экономической теории, например, ограничения на увеличение цены компанией со стороны антимонопольного органа) и субъективной значимости для инвестиционного сообщества (определяемая путем оценки эмоционального напряжения обсуждения, наличия прошлого опыта избыточной реакции на похожие события и прочих фактов),
- экспертная оценка степени догосрочности влияния данного события на рынк капитала и динамику конкретного финансового актива (определяется н основании выбранного периода прогнозирования, предполагает отбо информации, влияние которой сохранится на период прогнозирования).
Разработанная автором Карта факторов для модели прогноза доходност акций включает следующие компоненты.
А) Фактор потенциального прироста/сокращения цены, возникающего ка разница фундаментальной и текущей цены (upside/downside). Получаемая на баз модели САРМ ставка доходности на собственный капитал, как правило используется аналитиками в рамках доходного подхода для определени
фундаментальной стоимости. Далее, на основе сопоставления расчетной фундаментальной и текущей рыночной цены акций рассчитывается величина потенциального прироста/сокращения цены (upside/downside). При этом короткие горизонты анализа приводят к тому, что реализация обозначенного прироста/сокращения цены прогнозируется на период 1-1,5 года, чаще всего равномерно либо со смещением к ближайшему периоду.
Исходя из методики построения прогнозной модели, продожительность прогнозного периода, с одной стороны, привязана к продожительности периода лякоря, с другой стороны, ограничена 1-2 годами в связи с короткими горизонтами анализа и инвестирования. В связи с этим, для проведения корректировки величина лякоря на один-два прогнозных годовых периода изменяется вверх/вниз с учетом реализации фактора upside/downside, при этом величина корректировки для первого и второго года зависит от доминирующих настроений на рынке относительно динамики анализируемой компании.
Б) Фактор доминирующих настроений инвесторов в отношении рынка в целом, анализируемого сегмента/отрасли в частности.
В) Эффект консерватизма: общий информационный фон вокруг финансового актива, фактор доминирующих настроений в отношении данного актива.
Г) Фактор наличия и продожительности тренда по финансовому активу.
Д) Эффект якорения: назывались ли в отношении актива какие-либо показатели роста/падения, насколько активно и широко они обсуждались в СМИ. Ожидание существенных событий в жизни компании.
Е) Фактор манипулятивности рынка финансового актива: есть ли доминирующий инвестор, насколько он активен, велика ли и будет ли изменяться доля акций в свободном обращении, ожидается ли приход новых инвесторов и пр.
Таким образом, в данном исследовании автором предлагается концепция и модель прогнозирования доходности финансовых инструментов, учитывающие ключевые поведенческие особенности принятия решений инвесторами на реальных рынках капиталов. Изложенная концепция и модель были разработаны автором в результате изучения научно-методической литературы, результатов
эмпирических исследований в области финансовой экономики и практической психологии, проведения масштабных практических изысканий, направленных на поиск оптимальных способов построения прогнозов на финансовых рынках, и имеют четкую практическую направленность.
Перспективные направления исследований. Представляется полезным провести статистическую апробацию предложенной модели прогнозирования доходности рынка акций в условиях российского и/или зарубежных рынков для сравнения результатов с аналогичными для альтернативных моделей и методик. Также автор диссертации считает возможным разработку программного продукта, базирующегося. Х на предложенной концепции и модели прогнозирования и упрощающего использование модели для стороннего пользователя. По мере развития российского рынка акций и. приближения его к состоянию западных рынков автор считает необходимым вести мониторинг ключевых тенденций рынка и осуществлять своевременную доработку предложенной модели с их учетом. Наконец, представляет интерес разработка моделей прогнозирования доходности иных помимо акций финансовых инструментов на основании предложенной в диссертации концепции и базовой модели прогнозирования.
III. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ
По теме диссертации были опубликованы следующие работы: В изданиях с грифом ВАК:
Х Ненашева Е.В. Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов, Финансы и кредит, №8 (344) февраль 2009 г.
В других изданиях:
Х Ненашева Е.В. Стратегическое управление компанией: взгляд через призму поведенческих финансов, Управление корпоративными финансами, №6(24) декабрь 2007 г.;
Х Ненашева Е.В. Психологический фактор в стратегическом управлении компанией, Менеджмент сегодня, №2(44) апрель 2008 г.;
Х Ненашева Е.В. Инвестиционная привлекательность компании,- Топ-менеджер: создание и управление стоимостью бизнеса, 2008, Издательство Деловая и профессиональная литература.
Напечатано с готового оригинал-макета
Издательство ООО "МАКС Пресс" Лицензия ИД N 00510 от 01.12.99 г. Подписано к печати 10.12.2009 г. Формат 60x90 1/16. Усл.печ.л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ 686. Тел. 939-3890. Тел./факс 939-3891 119992. ГСП-2, Москва, Ленинские горы, МГУ им. М.В. Ломоносова, 2-й учебный корпус, 627 к.
Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Ненашева, Елена Викторовна
Введение
Глава 1. Теоретические основы и эмпирические исследования функционирования рынков капитала
1.1. Анализ особенностей поведения участников рынков капитала
1.2. Анализ эмпирических ланомалий динамики рынков капитала
1.3. Выводы
Глава 2. Развитие теории оценки стоимости активов на рынках капитала
2.1. Модели оценки стоимости активов в рамках классической парадигмы
2.2. Характеристика альтернативных моделей оценки стоимости активов
2.3. Выводы Х ' '
Глава 3. Авторская модель прогнозирования доходности финансовых активов
3.1. Ограничения моделируемого объекта
3.2. Методология и базовые предпосыки модели
3.3. Концепция и базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов
3.4. Обоснование методологической корректности модели
3.5. Выводы >. 135 1 Заключение
Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов"
Актуальность темы исследования. Финансовые рынки являются неотъемлемой частью любой экономической системы, без которой невозможно эффективное распределение ресурсов. Вопросы предсказания движения цен финансовых инструментов и проблемы прогнозирования их доходности давно интересовали теоретиков и практиков рынка капитала. Однако, проводимые ими эмпирические наблюдения рынков и тестирование предлагаемых классической теорией финансов моделей показали, что в ряде случаев анализируемые модели не ' позволяют строить корректные прогнозы на реальных рынках капитала (Ф. Блэк,;М. Дженсен, Б. Мандельброт, А. Тернер, Ю. Фама, Б. Фридман, Р. Шилер, М. Шоуз). Одной из причин недостаточной прогностической силы моделей стало, слабое внимание классической теории к поведенческому аспекту принятия решений на финансовых рынках. При этом степень нерациональности, поведения игроков, на рынке существенна >и постоянно возрастает с расширением их доступа к торгам, распространением * - ' - 1
Интернета, увеличением масштабов и взаимосвязанности финансовых рынков, До настоящего времени не было предложено относительно простых в использовании, методологически обоснованных, учитывающих влияние фундаментальных и поведенческих факторов и при этом дающих адекватные результаты моделей/агоритмов прогнозирования доходности финансовых активов. Концепции классической теории рынка капитала, принимающей во внимание скорее фундаментальные факторы, часто не рассматривают поведенческие аспекты принятия решений инвесторами. При этом неоспоримыми достоинствами классической теории финансов остаются внутренне согласованная методологическая основа и непротиворечивость взаимосвязанного комплекса выводов, методик и рекомендаций, альтернативы которым еще не разработано, что в значительной степени объясняет широкое использование классических моделей на практике.
Существующие поведенческие концепции анализа и моделирования финансовых рынков, как правило, учитывают лишь отдельные психологические аспекты принятия решений, сильно зависят от субъективного восприятия их методологии, часто трудно реализуемы на практике по причине масштабности требуемых данных и последующих расчетов. Таким образом, вопрос разработки обоснованной и, одновременно, простой в применении модели прогнозирования доходности активов на рынке капитала, позволяющей учесть поведенческие факторы при принятии решений инвесторами, до настоящего момента остается открытым.
Вопросы доступности капитала, тесно связанные с проблемами оценки стоимости и прогнозирования доходности активов, стали особенно актуальны в условиях масштабной нестабильности., на финансовых рынках, изъятия капиталов из инвестиций, замедления темпов роста экономики и череды банкротств по всему миру. В основе, текущего мирового кризиса, в том числе, ' лежит переоценка участниками рынков' ' стоимости и, соответственно, -ожидаемой доходности различных. активов , закладных облигаций, акций, нефти и т.п.
Как показывает история, финансовые рынки пережили не один аналогичный пузырь - период длительного повышения рыночной стоимости активов, часто опирающегося на не имеющую фундаментального обоснования уверенность инвесторов в дальнейший рост, и последующего стремительного падения рыночной стоимости. Применяемые для прогнозирования рынка модели не были в состоянии оценить влияние на стоимость таких факторов как настроения инвесторов, их избыточный оптимизм или неожиданный пессимизм, непредсказуемая осторожность в одних случаях и неосмотрительная склонность к избыточному риску в других. Данная ситуация также наглядно свидетельствует о необходимости усовершенствования моделей прогнозирования на рынках капитала с целью учета фактора нерациональности при принятии решений инвесторами.
Степень научной и практической разработанности темы исследования.
Исследованием динамики рынков капитала, вопросами анализа и прогнозирования цен, обращающихся на рынках инструментов, занимались многие известные ученые. Фундаментальными работами, сформировавшими основу классической теории финансов, являются исследования А. Гордона, Дж. Линтнера, Г. Марковица, Ж. Моссина, С. Росса, Дж. Тобина, Ю. Фамы, К. Френча, У. Шарпа, Э. Этона и ряда других исследователей. При этом многие из упомянутых авторов наряду с моделями и агоритмами, разрабатываемыми для эффективных рынков с рациональными игроками, рассматривали возможные последствия включения в теорию поведенческого фактора, в том числе изменение формы кривой распределения доходности финансовых инструментов и модификацию портфельной теории для распределений, отличных от нормальных. Подобные работы имеются у М. Милера, П. Самуэльсона, Ю. Фамы, У. Шарпа.
Вопросы поведенческих особенностей принятия решений на рынке капитала вновь стали активно исследоваться и находить отражение в теоретических разработках в последние пятнадцать-двадцать лет. В итоге сформировалось самостоятельное направление в теории финансов, получившее название поведенческого, стремящегося как допонить классические теории, так и предложить новые концепции анализа, моделирования и прогнозирования динамики рынка капитала. Исследования, посвященные вопросам внедрения в теорию финансов психологических аспектов и непосредственно попыткам корректировки/разработки альтернативных подходов к оценке и прогнозированию стоимости активов, можно разделить на несколько групп: 1. Работы по практической психологии принятия решений (D. McGregor, D. Kahneman и пр.), разработки, заложившие основы и определившие дальнейшие пути развития теории поведенческих финансов (S. Benartzf, W. DeBondt, В. DeLong, М. Jensen, D. Kahneman, A. Tversky и пр.);
2. Исследования, ставящие целью предложить и эмпирически проверить новые подходы к объяснению происходящих на рынке явлений (F. Black, К. Daniel, D. Hershleifer, W. Hogan, A. Shleifer, A. Subrahmanyam, L. Summers и пр.);
3. Работы, содержащие поведенческие модели оценки активов (N. Barberis, S. Benartzi, Е. Fama, К. French, H. Hong, H. Shefrin, J. Stein, R. Thaler, T. Vaga, пр.).
По причине относительной неразвитости финансовых рынков в нашей стране в течение длительного времени российские авторы не уделяли достаточного внимания поведенческим аспектам теории оценки стоимости активов и аномальной динамике рынка капитала, что нашло отражение в незначительном количестве разработок по данной теме. При этом, как правило, немногочисленные теоретические, работы .представляют собой перевод и обобщение достижений западной экономической мысли (Н. Рудык): Однако динамичное развитие отечественных рынков капитала и вовлечение российской . экономики в систему международных,, в ; том числе финансовых, .связей, в . ! последние годы поставило не получившие еще.- окончательного; решения проблемы анализа, моделирования и корректного прогнозирования динамики : основных показателей рынка и перед российскими теоретиками и практиками теории финансов.
Также отдельные аспекты анализа динамики рынков с точки зрения поведенческих финансов освещаются фрагментарно на ряде Интернет-сайтов, а также в журналах по тематике анализа рынка капитала и современного управления компаниями.
В данной области требуются допонительные исследования по изучению возможностей учета психологических аспектов принятия решений инвесторами при моделировании динамики рынка pi построении прогнозов цен и доходностей, специфики влияния поведенческих факторов на динамику доходности различных финансовых активов, особенностей нерационального поведения инвесторов в зависимости от степени развитости рынка капитала.
Недостаточная степень разработанности проблемы, ее высокая практическая значимость определили не только выбор темы, но и цель, задачи и логику исследования.
Объектом исследования данной диссертационной работы является процесс формирования цен и изменения доходности финансовых активов на рынке капитала.
Предмет исследования Ч влияние особенностей нерационального поведения инвесторов на динамику доходности финансовых активов на рынке капитала. Цель исследования - разработка концепции и базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капиталов с учетом поведенческих аспектов принятия решений инвесторами и спецификация базовой модели для случая прогноза доходности акций.
Для достижения поставленной цели автором диссертации были сформулированы и решены следующие задачи: р 1. Выявить основные причины недостаточной объясняющей и прогностической силы классических моделей -к анализу и прогнозированию динамики доходности на рынке капитала с точки зрения их теоретической состоятельности, практической реализуемости и достоверности результатов их применения;
2. На основании анализа исследований рынка капитала систематизировать специфические особенности принятия решений инвесторами, выявить ключевые поведенческие ланомалии, оказывающие определяющее влияние на динамику рынка, и на их основании сформулировать лаксиомы нерациональности;
3. На основе анализа основных зафиксированных эмпирическими наблюдениями ланомалий динамики рынка капиталов, определить и систематизировать значительные по масштабам и регулярно проявляющиеся ланомалии, учет которых необходим при среднесрочном и догосрочном прогнозировании на рынке капитала;
4. Выявить и обосновать взаимосвязь отобранных ланомалий динамики рынка капиталов с лаксиомами нерациональности поведения инвесторов;
5. На базе проведенного анализа особенностей динамики рынков и поведения инвесторов сформулировать основные предпосыки и ограничения моделируемого рынка капиталов;
6. Предложить концепцию и структуру базовой модели прогнозирования динамики доходности финансовых инструментов на рынке капитала, позволяющие учесть нерациональность поведения участников рынка;
7. В рамках предложенной концепции и структуры специфицировать модель прогнозирования . доходности акций компаний, обращающихся на рынке капитала;- Х Х .
8. Предложить конкретный агоритм применения-модели прогноза доходности акций на практике с указанием источников информации и способов расчета составляющих модели.
Теоретическая и методологическая основа исследования, составляют работы ведущих ученых-экономистов и финансистов, специалистов1 в области корпоративных финансов, оценки стоимости активов, анализа и прогнозирования рынка капиталов, психологии принятия решений, корпоративного управления и стратегического менеджмента. В своей работе автор диссертации опирается на труды зарубежных авторов, таких как Ф. Блэк, Е. Вейгелъ, А. Гордон, Р. Дженсен, Дж. Литнер, Б. Манделъброт, Г. Марковиц, Ф. Модильяни, М. Милер, Ж. Моссин, М. Осборн, Р. Рол, С. Росс, 77. Самуэльсон, А. Тернер, Дж. Тобин, Ю. Фаме, К. Френч, Б. Фридман, У. Шарп,, Р. Шилер, М. Шоуз Э. Этон и других. При этом концепции классической теории финансов (например, положения современной портфельной теории, модели САРМ, APT, аксиомы рациональности, гипотеза эффективных рынков), а также основополагающие идеи поведенческих финансов (например, теория перспектив Канемана-Тверски), по которым в настоящее время существует большой массив теоретических и эмпирических наработок, считаются автором диссертации базовыми, не требующими детального изложения и обсуждения. Информационную основу исследования составили работы зарубежных и российских практиков в области финансовой экономики, анализа и прогнозирования на рынке капиталов, оценки стоимости активов, прикладной психологии, представленные в научных монографиях, ведущих периодических изданиях по вопросам финансов, прогнозирования и психологии: лFinancial Journal, лFinancial Analyst Journal, лJournal of Behavioural Finance, лJournal of Finance, лJournal of Financial Economics, лJournal of Political Economy, Рынок ценных бумаг, Ведомости, РБК Daily и других. Автором диссертации активно использовались аналитические публикации, включающие обзоры и прогнозы динамики рынков и развития компаний, распространяемые ведущими инвестиционными банками и консатинговыми компаниями. Существенную ценность имела информация, полученная в процессе работы автора диссертации в инвестиционном банке, а также в. ходе непосредственного . общения, с. участниками рынка капиталов - трейдерами, '-инвестиционными аналитиками, командами, занимающимися размещением акций компаний на публичных рынках, инвесторами. Помимо этого, автором привлекались ресурсы Интернет, в частности, официальные сайты российских и зарубежных фондовых бирж, информационных агентств РБК, Интерфакс, аналитические базы данных Bloomberg, Thompson One Banker, Mergermarket, Cbonds.ru, Damodai-an.com и другие.
Научные методы, применяемые в процессе исследования при решении поставленных задач, включают общие законы логики, категории системного мышления, методы системного и сравнительного анализа, экономико-математические и статистические а также общенаучные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция. Методика исследования основана на поэтапном движении от обоснования теоретико-концептуального фундамента к формулированию и описанию агоритма, позволяющего реализовать предложенную концепцию на практике.
Научная новизна исследования заключается в разработке концепции и основанной на ней базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капитала, позволяющих учесть поведенческие особенности принятия решений инвесторами. В данном исследовании автором диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные результаты:
1. На базе анализа существующих работ, посвященных особенностям принятия решений инвесторами и динамики финансовых рынков, обоснован набор ключевых предпосылок и ограничений реального рынка капитала, учет которых принципиально необходим для корректного прогнозирования на рынке. Обоснование выбора предпосылок базируется на анализе современных особенностей практики принятия инвестиционных решений и существенности влияния поведенческих факторов на инвестиционную деятельность на рынке и приводит к набору .предпосылок, учитывающему следующие факторы:
- высокую динамичность и изменчивость финансовых рынков как систем;
- ^существенность влияния эффекта якорения на поведение большинства участников рынка;
- существование доминирующей категории рыночных игроков Ч аналитиков, оказывающих определяющее воздействие на динамику показателей рынков.
2. На основании анализа существующих теоретических разработок и практического опыта автора диссертации предложена концепция прогнозирования доходности на рынке капиталов, учитывающая поведенческие особенности принятия решений инвесторами. Разработанная концепция представляет собой логически обоснованный подход к прогнозированию, базирующийся на относительно новой для теории финансов методике движения от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их апробации на практике. Предложенная концепция обладает следующими элементами новизны:
- моделирование рынка капиталов на базе результатов систематизации практических наблюдений рынков, а не идеализированного набора теоретических предпосылок;
- реплицирование многоуровневости мышления участников рынка при принятии инвестиционных решений;
- учет агрегированного прогноза большинства игроков рынка;
- учет фактора субъективизма, возникающего при обработке агрегированного прогноза игроками рынка, а также индивидуального субъективизма оценивающего аналитика.
3. В рамках концепции разработана базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов (Perceived Forecasted Return Model), учитывающая неэффективность рынка капиталов и основные ланомалии поведения инвесторов. Новизна предложенной базовой модели заключается в следующем: ; формирование прогнозов- производится на основании; трех компонентов: Х.учитывающего агрегированный прогноз рынка. (Якоря), субъективной; корректировки Якоря и корректировки на субъективизм оценивающего аналитика;
- определение фактора субъективной корректировки Якоря осуществляется с использованием неформализованных моделей;
Автором диссертации предложен комплекс мер по нивелированию субъективизма оценивающего аналитика
4. Проведена спецификация базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов для рынка акций, предложены агоритм реализации модели прогноза доходности акций на практике и рекомендации по поиску и обработке входящих данных модели:
- показан аналитический потенциал концепции прогнозирования на примере построения детальной модели прогноза доходности акций;
- предложены рекомендации по разработке основных элементов детальной модели прогноза доходности акций;
- четко прописаны рекомендации по практическому использованию модели. Теоретическая значимость исследования состоит в разработке концепции прогнозирования доходности финансовых инструментов, обеспечивающей приращение научных знаний в области анализа и моделирования динамики рынка капиталов. Применяя относительно новый для теории финансов подход к моделированию высокодинамичных систем - современных рынков капитала, -базирующийся на движении от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их практической апробации, автор диссертации вносит вклад в теоретическое осмысление новых эмпирических явлений.
Практическая значимость. Предложенная концепция и базовая модель построения прогнозов доходности финансовых активов дает возможность обоснованного прогнозирования при отсутствии значительных аналитических и ' : вычислительных мощностей. Модель может быть использована присутствующими на рынках инвесторами, аналитиками инвестиционных л : банков, менеджерами портфельных фондов и иными игроками рынка капиталов.
В качестве примера реализации концепции прогнозирования проведена спецификация базовой модели для рынка акций компаний, обращающихся на организованном рынке капитала. При этом сохраняется возможность разработки детальных моделей прогнозирования доходности иных, помимо акций, финансовых активов.
Апробация результатов исследования. Основные выводы, рекомендации и предложения диссертации докладывались автором на Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам Ломоносов 2007. Изложенные в исследовании концептуальный подход, базовая модель прогнозирования доходности и модель прогнозирования доходности акций успешно используются автором диссертации и другими специалистами инвестиционно-банковских подразделений инвестиционной группы ЦшСгесШ А1оп (подразделение международной финансовой группы ЦтСгесШ) и банка Альфа-Банк в ходе их профессиональной деятельности по оценке и обоснованию стоимости компаний в сдеках по слияниям и поглощениям и выводу компаний на публичные рынки. Основные положения исследования были использованы автором диссертации при проведении ряда занятий в рамках курса Корпоративные финансы в магистратуре экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова; Х
Статистическая апробация разработанной концепции и предложенной модели прогнозирования в настоящее время затруднительна, что связано с необходимостью сбора на протяжении; значительного периода времени и последующей обработки обширного массива данных о динамике доходности ряда активов рынка капиталов, доминирующих прогнозов; относительно5 перспектив л данных активов, характеристик информационного фона, окружающего данные активы и рынки в целом в каждый момент времени,, и ряда других показателей и сопутствующей информации.
Основные положения диссертации были опубликованы в четырех публикациях автора общим объемом 4,0 печатных листа:
Х Ненашева Е.В. Стратегическое управление компанией: взгляд через призму поведенческих финансов, Управление корпоративными финансами, №6(24) декабрь 2007 г.;
Х Ненашева Е.В. Психологический фактор в стратегическом управлении компанией, Менеджмент сегодня, №2(44) апрель 2008 г.;
Х Ненашева Е.В. Инвестиционная привлекательность компании, Топ-менеджер: создание и управление стоимостью бизнеса, 2008, Издательство Деловая и профессиональная литература;
Х Ненашева E.B. Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов, Финансы и кредит, №8 (344) февраль 2009 г. Объем и структура работы. Структура диссертации обусловлена целью и задачами исследования. Диссертация включает в себя введение, три главы, заключение, список терминов и сокращений, список используемых источников, содержащий 115 наименований, и приложения, содержащие пример реализации предложенной модели прогнозирования доходности акций. Исследование изложено на 175 страницах и содержит 17 илюстраций (включая приложения) и 7 таблиц (включая приложения).
Диссертация: заключение по теме "Финансы, денежное обращение и кредит", Ненашева, Елена Викторовна
3.5. Выводы
1. На основании проведенного анализа поведенческих особенностей принятия решений инвесторами и ланомалий рынка капиталов автором диссертационного исследования были сформулированы предпосыки и ограничения, учет которых необходим для корректного прогнозирования на финансовых рынках. По мнению автора диссертации, теоретическая концепция/модель прогнозирования динамики рынков капитала в обязательном порядке дожна учитывать следующую специфику реальных рынков: доминирование на финансовых рынках категории ланалитиков113, нерелевантность для инвесторов и виртуальность показателя фундаментальной стоимости, имманентно присущая инвесторам и аналитикам неспособность строить корректные прогнозы, при этом устойчивая приверженность использованию прогнозов при принятии инвестиционных решений/выработке рекомендаций, преобладание понятийных прогнозов над формальными, сильная подверженность участников рынка эффекту топы.
2. Как показывает проведенный автором диссертации анализ, учет всех вышеобозначенных ограничений в рамках существующих в настоящее время теоретических концепций рынка капиталов не представляется возможным, что предполагает необходимость разработки нового подхода к прогнозированию на финансовых рынках.
3. Разработанная автором диссертации концепция прогнозирования основывается на идее многоуровневости мышления при принятиифешений на рынке капиталов и реплицирует 3-х уровневое стратегическое мышление участников рынка, другими словами, нацелена на прогноз того,. куда, по среднему ожиданию рынка, он (рынок) двинется в будущем.
4. Авторская концепция прогнозирования на финансовых рынках имеет следующий вид:
Прогнозное Значение = Объективная Компонента Модели + где
Субъективная Компонента МоделиЧСубъективизм Оценивающего Аналитика,
Объективная компонента модели формируется на основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала, Субъективная компонента модели формируется путем комбинации наблюдений конкретного рынка капитала и общего знания правил
1Ь Детальное обсуждение состава лиц, включаемых в данную категорию, произведено автором выше в ходе изложения материала. функционирования финансовых рынков и иррациональности поведения инвесторов,
Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности использующего модель индивида.
5. В рамках предложенной концепции автор диссертации разрабатывает базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов на рынках капитала (Perceived Forecasted Return Model, PFRM):
Прогнозное Значение ="Якорь"^Субъективная Корректировка "Якоря" - Субъективизм Оценивающего Аналитика '
Якорь - консенсус-прогноз, являющийся изначальным ориентиром для большинства игроков рынка при построении индивидуальных субъективных прогнозов;
Субъективная корректировка Якоря Ч набор факторов и корректировок, принимаемых во внимание инвесторами при построении понятийных прогнозов (в противовес формальным прогнозам) и допонительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для1 формирования своего прогноза того, куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива;
Субъективизм оценивающего аналитика Ч корректировка с целью нивелирования смещения оценки/прогноза, возникающего в результате иррациональности проводящего расчеты индивида.
6. На основании базовой модели прогнозирования PFRM автором диссертации была построена модель прогноза доходности акций и предложен детальный агоритм ее реализации на практике:
Raadj = Ra ОСАРМ) + У] RR, -Е, где Raadj Ч прогнозная доходность акции за период времени t,
Ла(САРМ) - агрегированная (усредненная) доходность-лякорь по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени t,
- суммарная корректировка лякоря на базе Карты факторов неформализованной модели114,
Е - суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе Карты красных флагов115 (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов Яаафу, где у = 1 .п, п - количество оценивающих аналитиков).
7. Разработанная концепция и предложенный агоритм реализации модели прогнозирования на практике были использованы автором диссертации для выпонения реального проекта расчета требуемой доходности акций компании РБК. Адаптированная версия расчетов по проекту приводится в Приложении к диссертации для илюстративных целей.
114 Понятие и состав Карты факторов неформализованной модели обсуждается автором выше в ходе изложения материала.
115 Понятие и состав Карты красных флагов обсуждается автором выше в ходе изложения материала.
Заключение
1. В рамках предлагаемого диссертационного исследования автор провел глубокий анализ существующих в настоящее время подходов к моделированию и прогнозированию динамики финансовых рынков.
С точки зрения автора диссертации, основной причиной многочисленных ошибок, получаемых при применении методик и моделей классической теории рынков капитала на практике, является существенное расхождение базовых предпосылок теории Ч об информационной эффективности рынка и рациональности инвесторов - с окружающей действительностью. Используя результаты исследования накопленных к настоящему времени наблюдений динамики финансовых рынков и собственный профессиональный опыт непосредственного взаимодействия с участниками рынка капиталов, автор доказал несостоятельность указанных предпосылок.
Продожая анализ теоретических и практических наработок в области моделирования и прогнозирования рынков капитала, автор диссертации рассмотрел и систематизировал основные исследования, возникшие в ответ на эмпирическую несостоятельность классической теории. Проведенный анализ позволил- автору выявить сильные стороны и существенные недостатки большинства моделей/методик/агоритмов. В значительной части случаев модели страдают противоречивым теоретическим обоснованием (или поным отсутствием такового), сегментарностью и выборочностью, волюнтаризмом, противоречивостью, и, что самое важное, невысокой прогностической ценностью. Причины последнего заключаются как в ограниченности самих моделей, так и в сложности их практического применения.
2. На основании обширного массива исследований поведенческих особенностей принятия решений игроками на финансовых рынках автор диссертации выявил и систематизировал основные поведенческие ланомалии, оказывающие наиболее существенное и систематическое влияние на функционирование рынков капитала. К таковым относятся: эффект избыточной самоуверенности и систематической переоценки собственных знаний и умений (включающие эффекты чрезмерного оптимизма, илюзии контроля, особенности преобразования информационной структуры при обработке информации), неспособность объективно воспринимать и обрабатывать информацию (предполагающая использование эвристик репрезентативности и доступности), высокая степень нежелания совершать ошибки и нести потери из-за этого (включающая эффекты сожаления, имитационного поведения, отражения) и недостаточное знание математического аппарата (предполагающее нечувствительность к величине выборки, неверное понимание вероятности). На базе результатов проведенного анализа, систематизации основных и отбора ключевых поведенческих ланомалий принятия решений, автор диссертации сформулировал набор лаксиом иррациональности, учет которых необходим для корректного прогнозирования на рынках капитала. Указанный набор лаксиом включает следующие: эффекты самоуверенности, оптимизма, неприятия убытков, эвристику репрезентативности, эффект якорения и имитационного поведения. Логичным и ожидаемым следствием отмеченных эффектов является поная неспособность участников рынков к корректному и объективному прогнозированию.
3. Продожив критический анализ эмпирически зафиксированных ланомалий на более высоком уровне - уровне агрегированного поведения рынков в целом -автор диссертации выделил и систематизировал значительные по масштабам и регулярно повторяющиеся особенности динамики реальных финансовых рынков, противоречащие предпосыкам и заключениям классической теории. Значимыми характеристиками рынков являются следующие: гетерогенность множества инвесторов на рынке, нарушение классической положительной зависимости риск-доходность, корреляция временных рядов доходностей/волатильности, наличие трендов, избыточная реакция инвесторов и повышенная волатильность рынков, высокая чувствительность динамики рынка к начальным условиям.
4. В предлагаемом диссертационном исследовании автором обосновывается взаимосвязь выделенных лаксиом иррациональности и ланомалий рынка капиталов, и показывается, что реализация большинством игроков на рынке капиталов эффектов самоуверенности, оптимизма, неприятия убытков, эвристики репрезентативности, эффекта якорения и имитационного поведения приводит к тому, что значимыми характеристиками рынков становятся догосрочная память, договременные корреляции и тренды, избыточная реакция и повышенная волатильность, отрицательная (хотя и неустойчивая) зависимость риск-доходность и высокая чувствительность рынков к начальным условиям.
5. Выявив существенное несоответствие реальности базовых предпосылок классической теории, а также проанализировав недостатки существующих в настоящее время моделей/методик/агоритмов прогнозирования на рынках капитала, автор диссертации обосновал необходимость поиска нового подхода к построению прогнозов на современных финансовых рынках. С точки зрения автора, данный подход дожен удовлетворять следующим критериям: внутренняя теоретическая непротиворечивость и практическая реализуемость без привлечения значительных вычислительных и информационных мощностей.
На основании проведенного анализа характеристик реального рынков капитала и основных поведенческих особенностей участников рынков, автор диссертации сформулировал предпосыки и ограничения, учитываемые в дальнейшем при разработке концепции и модели прогнозирования доходности финансовых активов. К ним относятся: доминирование на финансовых рынках категории ланалитиков116, нерелевантность для инвесторов и виртуальность показателя фундаментальной стоимости, имманентно присущая, инвесторам и аналитикам неспособность строить корректные прогнозы, при этом устойчивая
116 Детальное обсуждение состава лиц, включаемых в данную категорию, произведено автором в ходе изложения материала. приверженность использованию прогнозов при принятии инвестиционных решений/выработке рекомендаций, преобладание понятийных прогнозов над формальными, сильная подверженность рыночных игроков эффекту топы. 6. В рамках сформулированных предпосылок и ограничений автор диссертации разрабатывает концепцию прогнозирования на финансовых рынках и базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов (Perceived Forecasted Return Model, PFRM).
В основе авторской концепции прогнозирования лежит идея многоуровневости мышления рыночных игроков при принятии решений и необходимость репликации 3-х уровневого стратегического мышления участников рынка. Разработанная концепция предполагает учет приверженности рыночных участников формальным расчетам по классическим моделям (например, САРМ), а также склонность упомянутых участников рынка проводить субъективные корректировки получаемых в рамках формальных расчетов результатов; в соответствии с выявленными ранее лаксиомами иррациональности и в дальнейшем ориентироваться на скорректированные таким образом результаты при принятии инвестиционных решений. Помимо этого, концепция прогнозирования учитывает факт субъективности оценок лица, непосредственно применяющего предложенную концепцию (разработанную на ее основании модель), и подверженность указанного лица ряду лаксиом иррациональности.
В общем виде авторская концепция прогнозирования на финансовых рынках имеет следующий вид:
Прогнозное Значение = Объективная Компонента Модели + где
Субъективная Компонента Модели-Субъективизм Оценивающего Аналитика,
Объективная компонента модели формируется на * основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала, Субъективная компонента модели формируется путем комбинации наблюдений конкретного рынка капитала и общего знания правил функционирования финансовых рынков и иррациональности поведения инвесторов,
Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности использующего модель индивида.
В рамках предложенной концепции автор диссертации разрабатывает базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов на рынках капитала (Perceived Forecasted Return Model, PFRM):
Прогнозное Значение ="Якорь"+Субъективная Корректировка "Якоря" где
- Субъективизм Оценивающего Аналитика
Якорь Ч консенсус-прогноз, являющийся изначальным ориентиром для большинства игроков рынка при построении индивидуальных субъективных прогнозов;
Субъективная корректировка Якоря Ч набор факторов и корректировок, принимаемых во внимание инвесторами при построении понятийных прогнозов (в противовес формальным прогнозам) и допонительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для, формирования своего прогноза того, куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива;
Субъективизм оценивающего аналитика Ч корректировка с целью нивелирования смещения оценки/прогноза, возникающего в результате иррациональности проводящего расчеты индивида.
7. На основании базовой модели прогнозирования PFRM автором диссертации была построена модель прогноза доходности акций компаний, обращающихся на рынке капиталов:
КааФ = Ra {САРМ) + ^ RR, -Е, где Raadj Ч прогнозная доходность акции за период времени t,
Яа(САРМ) - агрегированная (усредненная) доходность-лякорь по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени Л,
ХД^/ Ч суммарная корректировка лякоря на базе Карты факторов неформализованной модели,
Е - суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе Карты красных флагов (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов Каас1]^ где ] 1 .п, п Ч количество оценивающих аналитиков).
8. В предлагаемом диссертационном исследовании приводится детальный агоритм реализации модели прогноза доходности акций на практике с указанием источников сбора необходимой информации и приемов ее обработки. Разработанная концепция и агоритм применения модели были использованы автором диссертации для выпонения реального проекта расчета требуемой доходности акций компании РБК. Адаптированная версия расчетов по проекту приводится в Приложении к диссертации для илюстративных целей.
9. Концепция, базовая модель РБЫМ и предложенный агоритм практической реализации модели прогнозирования на примере модели прогноза доходности акций, изложенные в данном исследовании, по мнению автора диссертации, могут претендовать на известную степень эффективности. Вместе с тем, автор понимает и приветствует тот факт, что, в силу субъективности проведенного анализа финансовых рынков и особенностей поведения' их основных участников, субъективности отбора факторов, ограничений и предпосылок, признаваемых ключевыми и учитываемых при разработке концепции и модели, наконец, субъективности предложенного подхода к построению прогнозов, продожающееся внимание научного сообщества к вопросам прогнозирования динамики финансовых рынков и научные дискуссии с высокой степенью вероятности приведут к разработке новых подходов и методик построения прогнозов в будущем.
Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Ненашева, Елена Викторовна, Москва
1. Т. Бернхем Подлые рынки и мозг ящера: как заработать деньги, используя знания о причинах маний, паники и крахов на финансовых рынках, 2008, М., Эксмо.
2. А. Дамодаран Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов, 2004, М., Альпина Бизнес Букс.
3. М. Льюис Покер жецов, 2008, М., Олимп-Бизнес.4. 3. Мерсер, Т. Хармс Интегрированная теория оценки бизнеса, 2008, М., Маросейка.
4. Дж. Мэрфи Технический анализ фьючерсных рынков, 1996, М., Сокол.
5. Р. Коби, Т. Мейерс Энциклопедия технических индикаторов рынка, 2000, М., Альпина Бизнес Букс.
6. Т. Огиер, Дж. Рагман, JL Спайерс Настоящая стоимость капитала: практическое руководство по принятию финансовых решений, 2007, Днепропетровск, Баланс Бизнес Букс.
7. Э. Петере Хаос и порядок на рынках капитала: новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка, 2000, М., Мир.
8. Н. Рудык Поведенческие финансы или между страхом и ачностью, 2004, М., Дело.
9. В. Рутгайзер Оценка стоимости бизнеса, 2007, М., Маросейка.
10. Б. Стивен Технический анализ от А до Я. Поное описание большинства существующих индексов и индикаторов, 1999, М., Диаграмма.
11. К. Феррис, Б. Пети Оценка стоимости компании: как избежать ошибок при приобретении, 2005, М., Вильяме.
12. Дж. Хитчнер Стоимость капитала, главы из книги J. Hitchner лFinancial valuation: applications and models, 2008, M., Маросейка.
13. У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли Инвестиции, 2004, М., Инфра-М.
14. Дж. Швагер Технический анализ: полный курс, 2001, М., Альпина Бизнес Букс.
15. А. Эдер Основы биржевой торговли, 1996, М. Светочь.
16. Ю. Говорун, О. Шевелькова Бежать впереди топы, $Мопеу, №48, 26.02.2007 г.
17. Е. Ненашева Стратегическое управление компанией: взгляд через призму поведенческих финансов, 2007, Управление корпоративными финансами, №6(24).
18. Е. Ненашева Психологический фактор в стратегическом управлении компанией, 2008; Менеджмент сегодня, №2(44).
19. Е. Ненашева Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов, Финансы и кредит, №4 (344), 2009.
20. Е. Ненашева Инвестиционная привлекательность компании, Топменеджер: создание и управление стоимостью бизнеса, 2008,
21. Издательство Деловая и профессиональная литература.
22. A. Abel лAsset prices under habit formation and catching up with the* joneses, 1990, American Economic Review, 80.
23. B. Barber, T. Odean лBoys will be boys: gender, overconfidence and common stock investment, 2001, The Quarterly Journal of Economics, 1
24. N. Barberis, M. Huang, T. Santos лProspect theory and asset prices, 2001, Quarterly Journal of Economics, 16(1).
25. N. Barberis, A. Shleifer, R. Visliny А model of investor sentiment, 1998, Journal of Financial Economics, 49(3).
26. N. Barberis, R. Thaler А survey of behavioral finance, 2002, SSRN.
27. M. Barth, D. Cram, K. Nelson лAccruals and prediction of future cash flows, 2001, The Accounting Review, 76.
28. M. Barth, J. Elliot, M. Finn лMarket rewards associated with patterns of increasing earnings, 1999, Journal of Accounting Research, 37.
29. V. Bawa, E. Lindenberg лCapital market equilibrium in a mean-lower partial moment framework, 1977, Journal of Financial Economics, 5.
30. S. Benartzi, R. Thaler лMyopic loss aversion and the equity premium puzzle, 1995, Quarterly Journal of Economics.
31. D. Bernhardt, M. Campello, E. Kutsoati лWho herds?, 2004, Working paper, University of Illinois.
32. S. Bikhchandani, D. Hirshleifer, I. Welch лA theory of fads, fashion, custom and cultural change as informational cascades, 1992, Journal of Political Economy, 100(5).
33. F. Black, M. Jensen, M. Scholes лThe capital asset pricing model: some empirical tests, 1972, b M. Jensen лstudies in the theory of capital markets, NY, Praeger Publishers.
34. S. Block лA study of financial analysts: practice and theory, 1999, Financial Aalists Journal, 55(4).
35. J. Bogle лThe mutual fund industry 60 years later: for better or worse?, 2005, Financial Aalists Journal, 61(1).
36. D. Breeden лAn intemporal asset pricing model with stochastic consumption and investment opportunities, 1979, Journal of Financial Economics, 7.
37. L. Brown, M. Caylor лA temporal analyses of quarterly earnings thresholds, 2005, The Accounting Review, 80.
38. C. Camerer, T. Ho, J. Chong лA cognitive hierarchy theory of one-shot games and experimental analysis, 2003, Working paper, University of California.
39. J. Campbell лIntertemporal asset pricing without consumption data, 1993, American Economic Review, 83.
40. J. Campbell лUnderstanding risk and return, 1996, Journal of Political Economy, 104(2).
41. J. Campbell, J. Cochrane лBy force of habit: a consumption-based explanation of aggregate stock market behavior, 1999, Journal of Political Economy, 107.
42. M. Carhart лOn persistence in mutual fund performance, 1997, Journal of Finance, 52(1).
43. J. Cochrane лA cross-sectional test of an investment-base asset pricing model, 1996, Journal of Political Economy, 104(3).
44. K. Daniel, D. Hirshleifer, A. Subrahmanyam лInvestor psychology and security market under and overreaction, 1998, Journal of Finance, 53.
45. K. Daniel, D. Hirshleifer, A. Subrahmanyam л A theory of overconfidence, self-attribution and security market under- and overreaction , 1998, SSRN.
46. K. Daniel, D. Hirshleifer, S. Teoh лInvestor psychology and capital markets: evidence and policy implications, 2001, SSRN.
47. F. Davis, G. Lohse, J. Kottemann лHarmful effects of seemingly helpful information on forecasts of stock earnings, 1994, Journal of Economic Psychology, 15.
48. R. Dawes, D. Faust, P. Meehl лClinical versus actuarial judgement, 1989, Science.
49. W. De Bondt лBetting on trends: intuitive forecasts of financial risk and returns, 1993, The International Journal of Forecasting, 9
50. W. DeBondt, R. Thaler лDoes the stock market overreact?, 1986, Journal of Finance, 60.
51. B. DeLong, A. Shleifer, L. Summers, R. Waldmann лNoise trader risk in financial markets, 1990, Journal of Political Economy, 98:4.
52. N. DiFonzo, P. Bordia лRumour and prediction: making sense (but losing dollars) in the stock market, 1997, Organizational Behaviour and Human Decision Processes, 71.
53. R. Engle лAutoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation, 1982, Econometrica, 50.54,55,56,57,58,5962,63
Похожие диссертации
- Ценообразование на эффективном фондовом рынке в трансформируемой экономике
- Формирование, развитие и эффективность финансово-промышленных групп в транзитивной экономике
- Теоретические основы формирования продовольственного рынка и системы его регулирования
- Трансформация финансовых активов домохозяйств в российской экономике
- Экономико-математическое моделирование финансовых пузырей на фондовом рынке