Инновации на финансовых рынках

Например, К. Педерсен и С. Хванг на основе анализа доходности акций британских компаний делают вывод, что хотя односторонняя бета объясняет часть доходности обыкновенных акций в дополнение к традиционному бета-коэффициенту, однако переход на одностороннюю меру риска не приводит к существенным улучшениям модели ценообразования финансовых активов [Pedersen, Hwang, 2003]. Аналогичные данные были получены для развивающихся рынков. Например, М. Гонзалес [Gonzalez, 2001] тестировал модель САРМ на выборке компаний, акции которых торгуются на фондовой бирже Каракаса (Венесуэла). Используя регрессионный метод на данных за 6-летний период (1992–1998 гг.), автор приходит к выводу, что на рынке Венесуэлы модель САРМ не работает. Это заключение главным образом было сделано вследствие отвержения гипотезы о наличии положительной зависимости между риском и доходностью акций. Однако результаты исследования показали, что, во-первых, зависимость между риском (в качестве показателя которого использовался бета-коэффициент) и доходностью является линейной, и, во-вторых, систематический риск – это не единственный фактор, влияющий на ожидаемую доходность на собственный капитал. Схожие результаты были получены в ходе исследования М. Омрана [Omran, 2007] на египетском рынке капитала. В выборку вошла 41 компания с наиболее ликвидными акциями. Выборка данных была сформирована за период декабрь 2001 г. – декабрь 2002 г. на основе логарифмических доходностей акций, полученных на недельных наблюдениях. Эмпирические тесты М. Омрана свидетельствуют о том, что рыночный риск выступает существенным фактором, объясняющим ожидаемую доходность акций египетских компаний. Выявленный парадокс исследования – доходность портфеля, составленного из акций компаний с низкими бета-коэффициентами (в основном это компании, которые производят товары народного потребления и предоставляют финансовые услуги), выше, чем доходность портфеля из акций компаний строительной, текстильной отраслей и сектора гостиничного бизнеса с более высокими значениями бета-коэффициента. По мнению автора, причиной такого несоответствия является государственная национализация 1950—1960-х годов, которая в большей степени отрицательно повлияла на риски промышленного и строительного секторов экономики, чем на компании, производящие потребительские товары, а также на финансовые организации.

В работе Т. Тепловой и Н. Селивановой [Teplova, Selivanova, 2007] на временном отрезке 2003–2006 гг. по 25 обыкновенным акциям крупнейших компаний российского рынка, акции которых котируются на бирже РТС, проведено сопоставительное тестирование E-beta в рамках D-CAPM X. Эстрады по сравнению с традиционной моделью (бета-коэффициент рассчитан регрессионным методом каждой компании по рыночной модели). Преимущества модели D-CAPM для описания доходности инвестирования в собственный капитал российских компаний не выявлены.

Традиционно используется двухшаговый алгоритм (two-stage estimation procedure) тестирования Ю. Фама и Дж. Макбет [Fama, MacBeth, 1973], когда на первом шаге вычисляют значения бета-коэффициента (в рамках традиционного представления «средняя – стандартное отклонение» или ряда односторонних значений) для каждой компании (портфеля) относительно странового индекса (как рыночного портфеля), а затем средние за период значения доходности компаний или портфелей (MR) регрессируются на полученные для этих компаний значения бета-коэффициентов для нахождения значений премий за риск[45]. Однофакторные модели для тестирования различных спецификаций модели с разными значениями бенчмарка имеют вид:

E(MR_i) = γ₀ + у_iβ_i.+ е;

E(MR_i) = γ₀ + γ_i β_M^HR + е;

E(MR_i) = γ₀ + γ_i β₀^HR + е;

E(MR_i) = γ₀ + γ_i β_M^E + е;

E(MR_i) = γ₀ + γ_i β₀^E + е.

По каждой объясняющей переменной и по свободному члену оценивается 1-статистика, которые затем сопоставляются с критическим значением по таблице Стьюдента (также оценивается вероятность признания переменной статистически незначимой – p-vaiue). Из моделей со статистически значимыми объясняющими переменными выбирается та спецификация модели, которая обеспечивает большую объяснительную способность в различии доходностей активов выборки (например, по критерию R).

Пример возможного представления данных показан в табл. 9.17.

Таблица 9.17

Пример представления результатов регрессионной оценки объясняющей способности бета-коэффициентов