Инновации на финансовых рынках

Для тестирования собственной модели X. Эстрада использовал ежемесячные наблюдения о фондовых индексах 27 развивающихся стран из базы данных Morgan Stanley Capital за период с 1988 по 2001 г. Х.Эстрада превосходство β^D над традиционными мерами риска объясняет «вирусным эффектом» на финансовых рынках, именно тем, что рынки более интегрированны в случае кризиса, чем в случае экономического подъема, что и должны фиксировать односторонние меры риска по отношению к глобальному портфелю.

Аналитики, тестирующие преимущества односторонних мер риска, продолжают исследование X. Эстрады, когда на данных разных страновых фондовых индексов сопоставляются несколько мер риска. Например Д. Коллинз [Collins, 2002] тестирует разные меры риска для 42 стран развивающегося рынка: систематического (бета-коэффициент), общего (стандартное отклонение), идиосинкратического, одностороннего (одностороннее отклонение, односторонний бета-коэффициент и VaR[41]), а также размер рынка (определяется по средней капитализации страны), учитываются также коэффициенты скошенности и эксцесса. Тестирование проводилось на основе эконометрического метода (также как и в большинстве подобных работ) с позиции международного инвестора на 5-летнем временном промежутке (январь 1996 г. – июнь 2001 г.) по недельным доходностям. В зависимости от размера рынка капитала, ликвидности и степени развития инфраструктуры рынка первоначальная выборка из 42 стран была разделена на три группы: первая группа – страны с большим размером рынка капитала (например, Бразилия, ЮАР, Китай), а также с небольшим, но экономически и информационно развитым размером рынка; вторая группа – менее крупные развивающиеся рынки (сюда вошла Россия); третья группа – небольшие рынки (Латвия, Эстония, Кения, Литва, Словакия и др.). Полученные результаты исследования показали, что для некоторых рынков значения бета-коэффициентов получились меньше ожидаемых, что свидетельствует о ложном сигнале для инвесторов о существовании низкого риска. Коллинз делает вывод: бета-коэффициент (а следовательно, и модель САРМ) некорректно применять для всей совокупности развивающихся стран. Он также утверждает, что нет единого показателя риска, который подходил бы для любой страны из группы развивающихся. Для стран первой группы более подходящим показателем риска является коэффициент, учитывающий размер рынка; для стран второй группы – показатели одностороннего риска (в сравнении с другими лучшие результаты продемонстрировал показатель VaR); для стран третьей группы – либо стандартное отклонение, либо идиосинкратический риск.

Тестирование трех односторонних мер риска (BL, НВ, E-beta) на уровне рынков капитала (для 27 развивающихся рынков)[42] на отрезке 1995–2004 гг. проведено Д. Галагедера [Galagedera, 2007]. В качестве глобального портфеля используется индекс MSCI по развивающимся рынкам, в качестве безрисковой ставки фигурируют 10-летние государственные облигации США (Tbond 10). Показано, что для рынков с большой асимметрией распределения доходности (высокий коэффициент скошенности) наиболее приемлемой мерой систематического риска выступает HB-beta. Для рынков с наблюдаемыми существенными сверхнормальными доходностями преимущество над другими мерами риска имеет BL-beta.

Результаты тестирования D-CAPM с E-beta по странам со схожими географическими и макроэкономическими характеристиками Центральной и Восточной Европы (восемь стран бывшего соцлагеря: Чехия, Словакия, Венгрия, Польша, Словения, Эстония, Латвия и Литва на временном отрезке 1998–2003 гг.) представлено в работе Л. Девириса и Е Жанкаускаса [Devyris, Jankauskas, 2004]. Авторы доказывают значимость односторонних мер риска наряду с сохранением влияния специфических страновых рисков.

Тестирование односторонней версии САРМ на уровне фирм для одного рынка капитала менее обширно[43]. Некоторые важные моменты влияют на получаемые оценки значимости модели САРМ и ключевого параметра модели – бета-коэффициента, как в традиционной версии, так и в конструкции одностороннего риска. Первый момент – временной горизонт проводимого тестирования. Включение в горизонт анализа периодов финансовой устойчивости и нестабильности существенно влияет на статистические оценки связи «риск – доходность». Использование неизменного бета-коэффициента для длительного временного горизонта также дает неадекватные результаты. Второй момент – шаг расчета доходности (недельные, месячные, годовые данные). В ряде исследований показано, что увеличение шага анализа существенно повышает объяснительную способность САРМ[44]. Однако использование годового шага часто затруднено, так как на развивающихся рынках капитала трудно найти относительно длинные периоды наблюдений (например, временйые ряды доходностей акций и соответственно расчетные бета-коэффициенты по российскому рынку можно выстроить только с 1995 г.). Поэтому во многих исследованиях выбор делается в пользу недельного шага фиксации доходности.