Промышленный лизинг Промышленный лизинг  Методички 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 [ 268 ] 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343

трансакционными издержками в $100, тогда в результате продажи инвестор получит $2200 [(100 х $23) - $100]. В результате чистая доходность составит 10% [($2200 -- $2000)/$2000], в то время как валовая доходность будет равна 21,65% [(2300 - $1900)/ /$1900]. Разница очень существенна.

23.3.3 Неверная оценка дивидендов

Когда сравнивают эффективность механической системы с пассивной инвестиционной системой, то часто не учитывают дивиденды (и процентные выплаты). Это может серьезно исказить результаты. Например, система может рекомендовать выбор акций, которые имеют низкую норму дивиденда. Курсы таких акций будут расти быстрее, чем курсы акций с высокой ставкой доходности с тем же уровнем риска, поскольку доходы по акции состоят из дивидендов и дохода от увеличения стоимости капитала. Если акции имеют одинаковый уровень риска, то они должны иметь одинаковую доходность. Это означает, что акции с меньшей ставкой дивидендной доходности будут иметь более высокий доход от увеличения стоимости капитала. Поэтому если при исследовании учитывать только доходы от увеличения стоимости капитала, то система с низкой ставкой дивидендной доходности покажет более высокий темп роста доходов от увеличения стоимости капитала, чем пассивная инвестиционная стратегия, предусматривающая хорошо диверсифицированный портфель из акций с низкой и высокой ставками дивидендной доходности. Поэтому в тех случаях, когда ставки дивидендной доходности систем значительно отличаются от средних ставок, необходимо рассматривать общую доходность, а не только степень роста доходов от увеличения стоимости капитала.

23.3.4 Неработающие системы

Несмотря на очевидность того, что будет сказано ниже, заметим: чтобы иметь практическую ценность, система не должна требовать в качестве условий ее применения знаний о будущем. Например, многие системы рекомендуют предпринимать определенные действия, после того как конкретные стоимостные характеристики, меняющиеся во времени (например, курс акции), достигнут пика или самой низкой точки. Но сказать, что это пик или самая низкая точка, можно только по истечении определенного периода времени. Поэтому такая система не будет работать.

Подобная ситуация возникает, когда уравнение, описывающее систему, оценивается с помощью того же набора данных, который используется и для проверки прогнозной точности уравнения. Например, система может предполагать, что имеется определенная связь между предложением денег в момент времени t - 1 и курсом акции в момент времени г. Общая взаимосвязь может быть выражена следующим образом:

1р,=а + ЬМ, ь (23.2)

где SPt - прогнозируемый уровень индекса S&P 500 в момент времени t; М , - уровень предложения денег в момент времени t - 1; а и b - постоянные величины. В этой системе значение индекса S&P 500 в следующем периоде может быть определено на основании текущего уровня предложения денег.

Чтобы сделать такую систему работающей, необходимо иметь определенные значения а и Ь. Эти параметры можно оценить, исследовав ежемесячные данные за десятилетний период - с 1985 по 1994 г. Иначе говоря, значения этих параметров станут известны только после 1994 г. Однако некоторые могут попытаться проверить прогнозную точность данного уравнения, используя данные за десятилетний период - с 1985



по 1994 г. Поступая таким образом, они не понимают, что система будет неработающей, если использовать для ее проверки данные этого периода, поскольку параметры самой системы были определены на основе того же периода. Настоящая проверка прогнозной ценности этой или любой другой системы должна быть основана на оценке параметров за период более ранний, чем исследуемый. То есть, как будет показано ниже, тестируемый период не должен совпадать с тем периодом, на основе данных которого выводилась формула.

23.3.5 Некорректная подгонка

Нетрудно найти успешно функционирующую систему, если те же самые данные, на основании которых она была создана, используются для проверки ее эффективности13. Несмотря на высказанную критику о том, что такая система не будет функционирующей, некоторые инвесторы все же могут попытаться использовать ее в будущем, если она неплохо работала в прошлом. Кроме того, есть еще одно критическое замечание о такой системе.

Предположим, что уравнение (23.2) оказалось не слишком пригодным для применения. Тогда можно попытаться использовать следующее уравнение:

S?i=o + bMl l+cM, 2, (23.3)

где Mi2 - это уровень предложения денег в момент времени 1 - 2, а с - константа. Если уравнение (23.3) не дает хороших результатов, то можно воспользоваться большим числом переменных и констант. В итоге можно найти уравнение, которое, как кажется, будет работать хорошо. Однако это не означает, что оно может быть полезным для инвестора. Если с помощью данных проверить 100 непригодных для использования систем, то в силу теории вероятностей одно из них, возможно, даст результаты, которые статистически дают погрешность в 1% . Этот факт не должен обнадеживать, поскольку в действительности не имеет никакой прогнозирующей силы на будущее.

Приведем такой пример. Пусть курсы акций США обнаружили зависимость от активности Солнца и длины юбок. Однако данные корреляции вряд ли показывают истинные причинные взаимосвязи. Напротив, данные взаимосвязи вероятнее всего были ложными, что свидетельствует об их случайном характере. Если нет оснований считать, что выявленная зависимость имеет объективную основу, то не стоит ожидать, что эта зависимость сохранится в будущем.

23.3.6 Сравнение с неэффективными системами

Нередко можно услышать, что инвестиционная система объясняет значительную часть колебаний какого-либо фондового индекса. На рис. 23.2 показаны квартальные значения индекса S&P 500 за 10 лет (сплошная линия) и прогнозные значения, полученные в результате построения системы на основе прошлых данных о предложении денег (линия в виде точек). Два набора значений кажутся вполне совпадающими.

Впечатляюще? Не совсем. Самый простой прогноз, показанный пунктирной линией, оказывается еще более точным. В соответствии с этой методикой значение индекса за каждый квартал будет равно его значению за предыдущий квартал:

Tp,=SP, {. (23.4)

Любая система, которая претендует на то, чтобы обеспечить доходность выше средней, должна давать оценку относительного изменения курсов (или доходности), а не



уровня курсов, поскольку именно такие изменения курсов (или доходности) являются основой для получения выгоды или убытка. Поэтому проверка будет надежной лишь в том случае, если она показывает, насколько прогнозируемые изменения соответствуют фактическим. На рис. 23.3 показаны прогнозные изменения курсов (полученные на основе системы, которая была рассмотрена на рис. 23.2), а также соответствующие им фактические изменения за каждый квартал. Как видно, взаимосвязь между ними есть, но она крайне незначительна.

аЛ /\ х-/ \

/ \-л

ХЛ/v 4

/ / \ N- /*

\ f \ v- /: \ L i \ \\ l и

V x \ * / .*

~ /*

/.*/

/ */* J **

\ v/1 \ К i

**

/X** * * / /

- - Фактическое значение

1 *\ * К. у 7 / / 1 1 / yf.t / 1 \ \ i:

1 1; \ \ I / 1 V / Г

Прогнозное значение, с системой

- / * \ И f

полученное в соответствии с моделью нулевого роста ( без изменений )

Ill1

1 [ 1 1 1

1960/11 1962/11 1964/11

1966/11 1968/11 1969/IV

Рис. 23.2. Фактические и прогнозные значения фондового индекса S&P 500 за период со второго квартала 1960 г. по четвертый квартал 1969 г.

Источник: Kenneth Е. Ноша and Dwight М. Jaffee, The Supply of Money and Common Stock Prices , Journal of Finance, 26, no. 5 (December 1971), p. 1052.

23.3.7 Ошибочные визуальные сравнения

Иногда автор системы строит график, на котором одновременно представлены значения индикатора, используемого для прогнозирования движения рынка, и характеристики самого рынка. На основе визуального сравнения двух кривых можно предположить, что индикатор действительно предсказывает рыночные изменения. Однако такое сравнение не позволяет уловить разницу между ситуацией, когда изменение рыночного индикатора опережает изменение рынка, и ситуацией, когда такое изменение происходит уже после изменения самого рынка. Данная разница является решающей, поскольку только при условии опережения рынка использование индикатора может обеспечить выгодное вложение капитала.



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 [ 268 ] 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343