Мы публикуем текст лекции профессора РЭШ, директора программы «Магистр финансов» Алексея Горяева, прочитанной 12 октября 2011 года в Лектории Политехнического музея Москвы в рамках курса «Финансы: Просто о сложном». Лекция организована Российской Экономической Школой.
Добрый вечер, я рад приветствовать вас сегодня на открытии цикла лекций «Просто о финансах». Первая лекция будет обзорной, я расскажу о современной финансовой науке в целом. Последующие лекции будут посвящены уже отдельным направлениям в рамках финансов. Должен сказать, что современная финансовая наука в моём понимании - это не последние три-четыре года, это, скорее, лет 50-60. Я расскажу, что происходило в финансах за это время. Расскажу о базовых, наиболее важных достижениях в этой области и о том, что происходит сейчас на переднем крае науки. Мы начнём с вопроса о специфике финансов, что это такое – отдельная, самостоятельная наука или часть экономической науки, посвященная денежным вопросам. Мы разберём основные направления исследований, при этом каждый раз я буду рассказывать не только про базовые достижения, но и про то, насколько это применимо на практике и что меняется в последние годы, в каком направлении ведутся исследования. Также несколько раз я приведу примеры, посвящённые России, и в конце лекции, если будут вопросы, то буду рад привести ещё больше примеров именно в тех направлениях, которые будут вам наиболее интересны.
Итак, начнём с вопроса, что такое финансы. Если вы посмотрите учебник или популярные ресурсы типа Википедии, то там найдёте подобное определение: финансы – это исследование вопроса о том, как лучше управлять деньгами - или, точнее, денежными ресурсами. По-английски это звучит красивее: money management, под этим понимается как привлечение денег можно заработать деньги, можно взять в долг, - так и использование денег - можно их потратить, можно инвестировать так, чтобы получить доходность и в будущем быть способным потратить ещё больше. Важно понимать, с какой целью мы это делаем. Считается, что рациональные люди это делают с целью достижения наибольшей эффективности, то есть получения максимальной доходности, но с единственной оговоркой – с учётом рисков. Собственно, в этом ключевая проблема финансов если вы инвестируете на срок, то это связано с рисками: доходность может быть высокой, может быть низкой, а может, это будут вообще убытки, и вы потеряете вложенные деньги. Задача именно в том, чтобы оптимальным образом выбрать и срок, и риски, и соотнести это с целевой доходностью. При этом задача осложняется (или, с другой стороны, наоборот, становится более лёгкой) с учётом финансовых рынков, тех инструментов и посредников, которые и составляют финансовые рынки. Инструменты могут быть относительно простыми долговые инструменты (кредиты, облигации), долевые инструменты (то есть, акции), более продвинутые инструменты – деривативы. Действительно, эта весьма непростая задача даже для профессиональных инвесторов. В принципе, если мы говорим про личные финансы, то есть про нас с вами, как мы это делаем, то всегда есть лёгкое решение – довериться профессионалам, финансовым посредникам, которые, наверное, знают, как это сделать за нас. Это могут быть банки, брокеры, ПИФы, в конце концов. Однако это всего лишь иллюзия, потому что посредники при всём своём профессионализме сталкиваются с теми же проблемами и далеко не всегда могут сделать это качественно. Ваша ответственность как в отношении своих личных финансов, так и в отношении финансов той компании, в которой вы работаете, сделать это оптимально и в идеале знать о финансах достаточно много, чтобы не доверяться полностью посредникам, а всё же контролировать их.
Если говорить про основные направления финансовой науки, финансов в целом, то можно разделить их на несколько направлений. Здесь приведу только основные из них, которые относятся к тем агентам, которые принимают решения. Большая часть финансовой науки посвящена решениям, которые принимает бизнес, и называется корпоративные финансы. Хотя в принципе есть и финансы малого бизнеса, среднего бизнеса, предпринимательские финансы, очень много более узких направлений, но самое яркое, самое крупное направление – это именно корпоративные финансы. Если мы посмотрим на корпорации, то, исходя из структуры баланса, можно разделить большую часть вопросов на две основные группы. Первая относится к левой стороне баланса, то есть к активам, каким образом выбирать структуру активов, то есть выбирать среди множества инвестиционных проектов, которые рассматривает компания. Проектов много, но мы хотим выбрать те, которые наиболее прибыльны с учётом рисков и отвечают наилучшим образом целям компании, целям её акционеров. Вторая группа вопросов относится к тому, как оптимизировать правую сторону баланса, то есть структуру капитала. Корпорация может использовать собственный капитал (капитал акционеров), может использовать заёмный капитал (то есть обращаться в банки за кредитом, или выпускать облигации), или вообще полагаться на внутреннюю прибыль.
Личные финансы рассматривают вопросы, которые актуальны для каждого из нас. Начну с вопроса о личной пенсии. К сожалению, абсолютное большинство людей не задумывается об этом до достижения пенсионного возраста, когда уже поздно что-то делать, и государственной пенсии, естественно, не хватает на достойную жизнь. Так что я призываю всех подумать об этом прямо сейчас, может быть, моя лекция в этом отчасти поможет. Другие вопросы связаны с формированием личного бюджета каким образом потратить деньги, может быть, что-то имеет смысл не потратить, а отложить, сберечь, во что-то инвестировать для того, чтобы через года два-три купить уже больше или вообще отложить на пенсию. Вопросов множество; я уверен, что многие из них вам знакомы как потратить, сберечь, инвестировать, накопить.
Подобные вопросы волнуют или должны волновать и государственные органы, правительство каким образом сформировать бюджет, сбалансировать его - если не в краткосрочном, то в долгосрочном плане. Если бюджет не сбалансирован, то необходимо где-то найти деньги для того, чтобы покрывать дефицит. Как это лучше сделать? Условно, напечатать деньги или выпускать долговые обязательства? Где – внутри России или за рубежом, в какой валюте номинировать, в какой форме выпускать? Вопросов очень много, они сложные, неоднозначные, и есть отдельная отрасль финансов – публичные финансы, которая рассматривает эти вопросы.
Если говорить уже более узко про финансовую науку, чем занимаются профессора финансов, то в первую очередь это различные модели, как теоретические (теоретико-игровые), так и эмпирические, то есть с анализом реальных данных, анализом взаимодействия различных финансовых переменных. Всё, что относится к финансовым рынкам, будь то процентные ставки, обменные курсы, цены акций, облигаций и прочих финансовых инструментов, всё это взаимодействует определённым образом, и необходимо понять, какие факторы на это влияют, что объясняет ту или иную динамику этих факторов, и каким образом принимаются решения на финансовых рынках. Самое сложное – ещё раз обращаю ваше внимание! – не просто принять решение, а принять решение в условиях неопределённости. То есть речь идёт о принятии решений о распоряжении ресурсами на определённый срок, а это связано всегда со множеством рисков. Необходимо найти оптимальный баланс между ожидаемой доходностью и риском для того, чтобы достичь своих целей.
Мы начнём с моделей микроуровня, моделей формирования оптимального портфеля активов, и потом перейдём к макроуровню, то есть к моделям рыночного равновесия, которые описывают, что происходит на рынке в целом, когда каждый агент ведёт себя рационально и формирует оптимальный портфель.
Финансовая наука, как и любая наука, любая теория, основывается на определённых парадигмах, постулатах; собственно в финансах их, наверное, два или три. Один из них – как в целом в экономической науке, так и в финансах это постулат или предположение о рациональном поведении агентов. У агентов есть определённые цели, и они ведут себя для того, чтобы достичь их, оптимальным образом. В финансах предполагается, что доходность максимизируется с учётом рисков, и проблема формирования оптимального портфеля формулируется именно таким образом. То есть оптимальный портфель это такой портфель, который приносит максимальную прибыль при заданном уровне риска. Конечно, этот постулат является абстракцией, которая не всегда подтверждается на практике, и одно из последних направлений, ответвлений финансовой науки рассматривает как раз те случаи, когда это предположение не выполняется. Это направление называется «поведенческие финансы», оно исследует психологию человека, как отклонения от рационального поведения влияют на принятие решений.
Ещё один краеугольный камень в основании финансовой науки – это предположение об отсутствии арбитража. Арбитраж – это возможность для получения сверхприбыли без риска. В англоязычной литературе его часто называют free lunch, бесплатный завтрак, а ещё называют иногда «станок для печатания денег», подчеркивая, что это не просто прибыль, это именно прибыль без рисков. Важно понимать, что это не прибыль, равная 1 копейке, это именно экономическая прибыль, сверх прибыль без риска. Каким же способом можно сделать арбитраж? – спросите вы. Вот самый простой пример. Пока у нас есть ещё две отдельные биржи– ММВБ и РТС. Многие акции торгуются на обеих биржах, например, акции «Газпрома». Если вы видите, что акции «Газпрома» торгуются по разным ценам на этих двух биржах, то у вас есть возможность сделать арбитраж, просто купив акции на той бирже, где они оцениваются дешевле скупить недооценённые, и в то же время продать акции на той бирже, где они ценятся более высоко, продать переоценённые. Получается, что в тот момент, когда вы делаете одновременно эти две сделки – Buy Low, Sell High - вы получаете разницу в виде этой арбитражной прибыли. Т. е. сегодня вы зарабатываете какую-то прибыль и в течение дня-двух делаете расчёты по этой сделке, и больше никаких денежных обязательств у вас не возникает. Вот и весь арбитраж.
Те модели, которые мы рассмотрим в рамках этой лекции, основаны именно на предположении о том, что в равновесии на рынках арбитраж отсутствует. Возможностей для получения сверхприбылей без риска на рынке нет. Если бы они были, тогда тут же нашелся хотя бы один ненасыщаемый агент, который мгновенно увидел бы эту возможность и тут же использовал бы её. Однако это привело бы к изменению цен. Этот агент стал бы покупать недооцененный актив, тем самым его цена пошла бы вверх, продавать переоцененный актив, тем самым его цена пошла бы вниз. В итоге цены сошлись бы к одному, равновесному уровню, когда арбитражная возможность исчезает. Следствие из этого постулата – закон единой цены: если у нас есть два портфеля активов, которые в будущем абсолютно одинаковы для нас с точки зрения последущих выплат и рисков, то сегодня они должны иметь одинаковую цену. Вот как в моём примере – акции «Газпрома» на РТС и ММВБ: в будущем это одно и то же и сейчас они должны иметь одинаковую цену на обеих площадках. Это закон единой цены.
Ну и, наконец, третий постулат. Это скорее даже не постулат, но очень важная вещь, которая сильно влияет на развитие финансовой науки, - привязанность к практике. Финансы – это одна из немногих сфер науки, где научные результаты, новые модели, эмпирические находки находят моментальное применение на практике, позволяя на этом развивать новые финансовые рынки, делать прибыль. Собственно, вопрос практической адекватности подтверждается модель на практике или нет служит главным критерием успешности модели. Не случайно в финансах образование очень ценится, так что люди, которые получают докторскую степень по финансам – PhD – в хороших вузах, без проблем находят работу и в частном секторе. Им не обязательно продолжать карьеру в академии…
Теперь перейдём к конкретным моделям. Начнём с вопроса – как оценивать активы. Я опишу базовый метод дисконтированных денежных потоков. Надеюсь, что всем будет понятна эта формула, она связывает сегодняшнюю цену актива с будущими денежными потоками, которые этот актив приносит. Действительно, очень простая, логичная идея цена определяется не исходя из каких-то абстрактных сил рынка - хотя, конечно, есть спрос и предложение, но спрос и предложение определяются именно исходя из ожиданий, которые рынок имеет в отношении будущих выплат по этому активу. Соответственно, для того, чтобы понять, например, сколько стоит акция, или облигация, или любой другой финансовый актив, необходимо понимать – что будет, если я его куплю? Что в будущем он мне принесёт - завтра, послезавтра и так далее, вплоть до того срока, когда он что-то будет выплачивать? Это и есть будущие денежные потоки; я подчёркиваю, что это именно ожидаемые, потому что далеко не всегда мы их знаем. Например, в случае акций – это дивиденды, но дивиденды мы не знаем даже на будущий год, не говорю уж - на два-три-четыре года вперёд. Но этого мало, кроме будущих потоков, мы должны также знать, каким образом эти потоки дисконтировать, то есть приводить их из будущего к сегодняшнему моменту времени. Как правило, это делается с помощью ставки дисконтирования r. Можно сказать, что ставка дисконтирования - это цена, стоимость денег во времени. Она позволяет нам связать разные моменты времени, привести будущие потоки к их сегодняшним эквивалентам. Когда мы суммируем все будущие потоки дисконтирования к текущему моменту времени, то получаем сегодняшнюю цену инструмента.
Если вам это кажется тривиальным, то давайте рассмотрим конкретный пример – как оценивать облигации. В случае облигаций всё немножко легче, потому что облигация обещает нам фиксированные платежи в виде купонов (здесь они обозначены буквой C) и номинала в конце срока облигации, когда она погашается – обозначается буквой F. Числитель в данном случае мы знаем, проблема только в знаменателе. Какую ставку применить для дисконтирования этих денежных потоков? Вопрос далеко не тривиальный: с одной стороны, мы можем сказать – можно взять с рынка те ставки, которые есть по похожим облигациям. Тем не менее, наша облигация отличается от других похожих облигаций, потому что у неё есть свой срок и свои специфические риски. Два основных риска – процентный риск, то есть риск того, что процентные ставки в будущем будут меняться, и кредитный риск, риск того, что эмитент не сможет или не захочет выплатить обещанные купоны и номинал по этой облигации. Вот вам картинка, которая показывает, каким образом реализуются эти риски.
Риск процентный – мы видим, что ставки меняются, и меняются достаточно сильно. Здесь, как вы видите на графике, изображена динамика ставок по различным видам американских облигаций, начиная от муниципальных, Казначейских, а выше идут корпоративные облигации с разным кредитным рейтингом. Ставки меняются, при этом по каждому типу облигаций меняются разным образом. Так что спрэды между ними тоже меняются, спрэды как раз отражают разницу в кредитном риске – облигации с более низким кредитным рейтингом имеют больший риск дефолта. Эти два риска вполне заметны на этой картинке. Рынок по-разному оценивает стоимость денег во времени и по-разному оценивает риск дефолта – это всё меняется по времени.
Если меняются процентные ставки, то меняется и цена на наши облигации: рост процентных ставок ведёт к снижению цены облигации, это плохая новость для держателей облигаций, а снижение ставок – наоборот, хорошая, это ведёт к повышению цены облигации. При этом для разных облигаций - по-разному, поскольку зависит от срока облигаций и от величины купона.
Теперь перейдём к более сложному виду актива – к инвестиционным проектам. Их тоже можно оценивать методом дисконтированных денежных потоков. Однако в этом случае мы не знаем, какими будут денежные потоки, поэтому мы должны их оценивать. Мы ставим в эту формулу ожидаемые денежные потоки и должны каким-то образом оценить ставку дисконтирования. Обычно ставка дисконтирования – это та доходность по проекту, которую требуют акционеры. Можно также сказать, что это альтернативная стоимость денежных ресурсов, то есть сколько примерно стоит привлечь на рынке финансирование под проект с такими рисками. Подчеркиваю, что здесь ставка дисконтирования должна соответствовать именно проекту, а не компании. Компания может быть огромной, очень надёжной, иметь максимальный кредитный рейтинг, её стоимость фондирования будет низкой, а вот проект может быть очень рискованным, и ставка дисконтирования для него должна быть выше. Ставка дисконтирования должна отражать риски именно этого проекта, а не компании в целом.
Если у вас есть представление об ожидаемых денежных потоках и ставке дисконтирования, то вы можете рассчитать их приведённую стоимость, то есть сколько сегодня стоит этот проект. Кроме этого, необходимо учесть, сколько инвестиций потребует этот проект – они обозначены I0. Разница между текущим эквивалентом будущих доходов и сегодняшними инвестициями называется NPV, net present value, что можно перевести как «чистая приведённая стоимость». Если NPV больше нуля, то это означает, что доходы превышают расходы и в проект стоит инвестировать. Когда компания выбирает из разных проектов с целью максимизировать свою стоимость, стоимость для акционеров, то она это делает в первую очередь за счёт выбора таких проектов. Если NPV больше нуля, то это и есть тот самый прирост капитализации, который хотят акционеры.
Тем не менее, если говорить именно о практической применимости этого подхода, который выдвигает наука корпоративных финансов, то на практике всё далеко не так просто, потому что есть разные эффекты, которые не учитываются в этой формуле. По крайней мере, не учитываются явным образом. Я приведу только два из них. Первый – наличие побочных или сетевых эффектов. Их также называют экстерналиями: есть положительные, есть негативные. Приведу один пример. Если нефтедобывающая компания разрабатывает какую-то скважину и строит трубопровод для транспортировки добываемой нефти, то эта труба может использоваться для транспортировки нефти не только из этой скважины, но и из ближайших скважин тоже. Если, конечно, в этих скважинах тоже будет нефть… Когда компания принимает это решение, она может выбрать трубу большего диаметра для того, чтобы транспортировать нефть из нескольких скважин одновременно. Это даст выгоду за счёт экономии от масштаба.
Второй эффект – это так называемые реальные опционы. Рассмотрим ситуацию, когда компания инвестирует, например, в добычу и транспортировку нефти. Это проект на многие годы. Через два года компания может обнаружить, что цена на нефть сильно возросла. Что она тогда сделает? Она может гибко отреагировать на это изменение конъюнктуры и начать более интенсивно разрабатывать скважины. Или наоборот – если цена на нефть резко упадёт, то, возможно, имеет смысл законсервировать эти скважины, переждать период плохой конъюнктуры и вернуться к разработке этих скважин уже тогда, когда цены на нефть опять взлетят, и это станет выгодным. В обоих случаях эта гибкость в проекте приведёт к увеличению ожидаемых денежных потоков.
Как это можно учитывать при оценке проекта? Самый стандартный подход – построить дерево решений с несколькими сценариями. Например, если наш самый главный фактор – это цена на нефть – идёт вверх, то у нас есть одна стратегия, цена идёт вниз – у нас другая стратегия. В каждом сценарии мы выбираем свою оптимальную стратегию. Эту нашу гибкость, нашу динамическую стратегию можно заложить в формулу NPV. Изначально проблема не в NPV, подход-то правильный, но его можно расширить с учётом этой гибкости. Так что задача выбора проектов далеко не тривиальна. Это вам может подтвердить любой человек, который на практике этим занимается. Это намного сложнее, чем просто забить в компьютер формулу NPV.
Теперь перейдём к проблеме выбора оптимального портфеля. Моментом, когда Гарри Марковиц написал свою научную работу в 1952 году, можно датировать начало современной финансовой науки. Потому что до этого для людей, которые работали на финансовом рынке, стояла в основном одна задача – найти недооценённые ценные бумаги и в них инвестировать. Мало кто задумывался о том, чтобы формировать оптимальный портфель, то есть не просто подобрать отдельные прибыльные акции или облигации, а задуматься о том, каким образом они комбинируются в рамках всего портфеля. Марковиц эту проблему сформулировал как задачу формирования оптимального порфеля. При этом он сделал определённое упрощение принял как исходный пункт то, что у инвестора есть всего лишь два критерия оптимизации. Первый – это максимизация ожидаемой доходности, другой минимизация риска, причём риск это второй момент распределения доходности актива, дисперсия. В таком двумерном пространстве он и рассмотрел эту оптимизационную задачу. При этом сделал несколько дополнительных предположений –есть всего лишь один период (это статичная модель), инвестор не склонен к риску, отсутствуют налоги и транзакционные издержки, и при этом инвестору известна вся информация о распределении этого актива он знает ожидаемую доходность, дисперсии и корреляции между активами. Результат, который Марковиц получил, изящная формула, которая показывает веса различных активов в этом оптимальном портфеле. Если вы знаете исходные параметры, то вы просто подставляете их в формулу и получаете на выходе оптимальный портфель. Это реализуется очень просто и легко в том же Excel. Так кажется на первый взгляд...
Основной качественный вывод, который сделал Марковиц, определяющую роль для определения весов активов в оптимальном портфеле играет не только ожидаемая доходность, то есть насколько прибыльным будет этот актив, но и корреляция между разными активами. Наиболее ценятся не только доходные активы, но и те активы, которые мало коррелируют с другими активами, т. е. идут в противоход всем остальным. Они максимальным образом позволяют использовать выгоды от диверсификации, позволяют снижать риски. Если мы сейчас посмотрим на картинку, которая показывает оптимальные портфели в пространстве «риск-доходность», то мы видим, что есть достижимое множество: такая вот пуля, все эти точки имеют определённую доходность (по вертикальной оси) и определённый риск (по горизонтальной оси). Соответственно, любую из них можно достичь, сформировав определённый портфель. Марковиц говорит о том, что оптимальные портфели находятся в левом верхнем углу этого множества, это и есть эффективная граница. Тот инвестор, который ведёт себя рационально, выбирает портфель именно на этой границе. Этот достаточно простой результат, тем не менее, имел огромное значение для финансовой индустрии не столько из за того, что инвесторы сразу стали применять эту формулу на практике – это не так! – сколько потому, что она дала интуицию, каким образом надо формировать оптимальный портфель.
Почему же эту модель практически не применяют на практике в буквальном виде? Во-первых, изначально эта модель делает ряд слишком жёстких предположений, которые очевидно не выполняются на практике. Вы помните – нет налогов, транзакционных издержек, это статическая модель (всего один период) и предположение, что инвесторы хотят минимизировать риск только в виде дисперсии. Однако инвесторы смотрят и на другие виды риска, а не только на размах колебаний вверх-вниз. Они более заинтересованы скорее в левом хвосте, то есть в вероятных убытках.
Но основная проблема даже не в этом. Ключевая проблема модели Марковица состоит в том, что исходные параметры для формирования оптимального портфеля – в модели известны, а на практике неизвестны, их нужно оценивать. Обычно их оценивают по историческим данным, но, к сожалению, это не даёт точного прогноза на будущее. История не повторяется буквальным образом, какие-то вещи более стабильные, какие-то – менее. И если мы говорим именно о ковариациях (а это ключевой параметр для определения оптимального портфеля) – их прогнозировать точным образом мы не научились. Просто потому, что история не повторяется. И эти ошибки в оценивании могут привести к большим изменениям и расхождениям в определении оптимальных весов различных акций в портфеле. Поэтому когда мы говорим не о 3-4 активах, а о 300-500, эту формулу применять бессмысленно. Потому что там слишком много ошибок оценивания, и результаты будут не очень хорошими.
Что происходит в этом направлении сейчас? После модели Марковица появились более продвинутые модели, которые отказались от этих заведомо нереалистичных предположений. Формулы стали более сложными, тяжеловесными и в то же время более реалистичными, близкими к практике. Наиболее сложные модели уже не имеют формулу как результат, оптимальный портфель оценивается численными методами, и это позволяет, применяя ту же самую интуицию (диверсификация играет главную роль в формировании оптимального портфеля), оптимальным образом реагировать на информацию, которая у нас есть, и строить на основе этой информации оптимальный портфель.
Теперь мы переходим от микроуровня к макроуровню и задаёмся вопросом: а что, если каждый инвестор, который действует на рынке, ведёт себя оптимальным образом по Марковицу, формируя оптимальный портфель, исходя из критериев риска и доходности? Собственно, на этот вопрос отвечает модель CAPM (Capital Asset Pricing Model) можно перевести как «модель оценки финансовых активов», которую разработали несколько профессоров в 60-е годы, и она, как и модель Марковица, стала базовой, классической моделью для финансовой науки. Итак, предположения здесь очень похожи: инвесторы ведут себя оптимальным образом, они не склонны к риску, опять-таки отсутствуют транзакционные издержки и налоги, очень важный момент – у инвесторов совпадают ожидания относительно будущей доходности и рисков, активов, и кроме этого, мы предполагаем, что инвесторов много и никто из них не влияет на цену. В итоге, если мы делаем эти предположения, получается очень интересный результат.
Здесь важно понять, каким образом соотносится динамика отдельных акций и всего рынка в целом. Что значит рынок (рыночный индекс)? Это то же самое, что средняя доходность всех акций, вместе взятых. По определению получается так, что большинство акций движется вместе с рынком, они формируют этот рынок, этот рыночный индекс. Это означает, что когда рынок растёт, большинство акций растут вместе с ним, - когда наступает кризис (как в последнее время), большинство акций вместе с рынком идут вниз. Но кроме этих акций есть и другие. Их мало, но есть и такие, которые движутся в противоход крынку. В момент экономического роста они отстают в доходности, может, даже идут вниз, но зато в момент кризиса они идут вверх. Основная идея CAPM заключается в том, что именно такие акции, которых мало, которые движутся в противоход к рынку, ценятся больше других. Потому что они дают доходность ровно тогда, когда она больше всего нужна, когда рынок идёт вниз, инвесторы несут огромные потери, тогда есть несколько бумаг, которые именно в этот момент, когда сложнее всего, дают доходность. Такие бумаги хотят иметь в своем портфеле все инвесторы. Они готовы получать по этим бумагам низкую доходность, потому что они дают эту доходность именно тогда, когда она нужна более всего, – в момент кризиса. Это и есть основная идея CAPM.
Основной параметр, который влияет на ожидаемую доходность бумаг, это взаимосвязь актива с рыночным индексом, которая измеряется коэффициентом β (бета). CAPM даёт уравнение для ожидаемой доходности для любого актива, который есть на рынке. Итак, мы берём произвольный актив, обозначенный здесь буквой i, его доходность – Ri. В левой стороне уравнения стоит разность между ожидаемой доходностью актива и безрисковой доходностью – премия этого актива за риск (какую сверхприбыль принесёт этот актив в будущем). В правой части уравнения у нас стоит коэффициент β, умноженный на премию рынка за риск (RM – это доходность рыночного индекса). CAPM говорит о том, что премия за риск для каждого отдельного актива пропорциональна его бете. Что такое бета? Это параметр, который показывает взаимосвязь между этим активом и рынком в целом. Если β равна 0, то доходность актива и рыночный индекс вообще никак не коррелируют. Если корреляция равна 1, то актив один в один повторяет индекс, собственно это и есть, наверное, рыночный индекс. Если β равна 0,5, то в ответ на 1%-ный рост рынка наш актив вырастет на полпроцента, а в ответ на такое же падение – упадёт на полпроцента; он в два раза менее чувствителен к рынку, в два раза менее подвержен риску изменения, чем сам рыночный индекс. В этом и заключается революционный вывод CAPM – на доходность активов влияет не общий риск актива, не дисперсия, не размах колебаний, а только та часть этого риска, которая соотносится с рыночным индексом. Эта часть называется рыночным или систематическим риском. Оставшаяся часть, которая не зависит от рынка, называется индивидуальным риском, и она, согласно этой модели, в равновесии никак не влияет на ожидаемую доходность, потому что от индивидуальных рисков можно избавиться за счёт диверсификации. Любой инвестор может сформировать достаточно большой портфель из множества активов, в котором эти индивидуальные риски, эти мелкие шоки, колебания, нивелируются за счёт того, что этих акций много, индивидуальные риски движутся в противоход друг другу и, усредняясь, дают цифру, близкую к 0.
Основной и очень мощный практический вывод из этой модели заключается в том, что в равновесии любой оптимальный портфель состоит из двух активов. Один из них – безрисковый (если брать американский рынок, это Казначейские векселя или облигации), второй актив – это рыночный портфель, рыночный индекс. Если мы верим этой модели, то это означает, что тысячи взаимных фондов, хедж-фондов, пенсионных фондов, всевозможных инвестиционных фондов, вообще не должны существовать. Достаточно иметь всего лишь два: один – фонд, который инвестирует в казначейские бумаги, второй – который держит рыночный индекс, то есть все акции, которые есть на рынке, пропорционально их рыночной капитализации. Это действительно определённая революция в сознании людей, которые полагают, что необходимо иметь множество фондов, и у каждого из них есть свои преимущества. Модель говорит, что это далеко не так. Достаточно иметь два фонда, и это позволит вам сформировать свой оптимальный портфель. Естественно, что ваш оптимальный портфель будет зависеть от вашего отношения к риску, но это повлияет только на пропорции, в которых эти два фонда войдут в ваш оптимальный портфель. Если вы склонны к риску, вы больше инвестируете в рыночный индекс, если вы консервативный инвестор, больше инвестируете в казначейские бумаги. Справа вверху приведена картинка, которая позволяет увидеть интуицию CAPM в графическом виде. Здесь мы видим пространство в двух измерениях: ожидаемая доходность и бета; согласно CAPM, доходность актива линейно зависит от его беты.
Насколько эта модель выполняется на практике? Она даёт очень хорошее приближение для описания рыночных доходностей акций. Очень хорошее – это означает, что для большинства акций она объясняет практически всю динамику доходности. Отклонения от модели, конечно же, есть, но они в целом небольшие и, как правило, сосредоточены в отдельных сегментах, например, там, где неликвидные акции или акции маленьких компаний. Модель не идеальна, но достаточно хорошо описывает реальные данные, она пользуется огромным спросом и применяется в реальном секторе для оценки ставок дисконтирования, которые потом используются для оценки инвестпроектов. Согласно опросам, до сих пор три из четырёх CEO – генеральных директоров компаний в развитых странах – используют именно CAPM для расчёта ставки дисконтирования. Это говорит о том, что модель действительно остаётся востребованной, несмотря на то, что она насчитывает уже почти 50 лет.
Тем не менее, эта модель была лишь только началом более продвинутых исследований, которые отказывались от различных упрощающих предположений модели CAPM, делались более реалистичными и давали выводы, которые лучше описывают практику. Я опишу лишь несколько классов этих моделей. Есть модели однофакторные, в которых бета привязывается к другой переменной, уже не к рыночному индексу, а, например, к потреблению, при этом идея остаётся в принципе той же самой мы, как правило, ценим те активы, которые дают нам доходность в тот момент, когда наше потребление падает. Получается модель, похожая на CAPM, но привязанная к потреблению, а не к рыночному индексу. Есть многофакторные модели, в которых ожидаемая доходность актива зависит не только от его беты по отношению к рыночному индексу но от нескольких бет по отношению к разным факторам риска.
И, наконец, есть поведенческие модели, которые в принципе отказываются от рационального поведения инвесторов и делают определённые предположения о конкретной форме иррациональности инвесторов, и на основе этих предположений делаются уже другие выводы относительно ожидаемой доходности активов.
Приведу один пример, привязанный к России, исследование, которое я делал пять лет назад вместе с Алексеем Заботкиным по российскому фондовому рынку. Мы тестировали различные многофакторные модели на российских данных это был российский общерыночный индекс (индекс РТС) и отраслевые индексы за первые 10 лет российского фондового рынка, с 1995 по 2005 гг. Мы использовали недельные данные и гоняли регрессии на годовом периоде, при этом сдвигая это окно так, чтобы посмотреть именно на динамику влияния различных факторов на российские индексы. Основная модель, которую мы оценивали и которая здесь приведена, включает различные внешние и внутренние переменные, которые могут влиять на наш индекс. Мы находим, что самый главный фактор для российского рынка – это зарубежные фондовые индексы, причём индексы не развитых стран, а именно развивающихся рынков. Кроме этого, влияет динамика цены на нефть, влияет валютный курс, также особенно в 2005 году влияла денежная ликвидность на рынке (то есть сколько денег впрыскивал Центробанк в денежную систему страны). Процентные ставки (например, ставка LIBOR) влияют очень мало (или почти не влияют). Это не самое последнее исследование, но если говорить о том, что изменилось в последние пять лет, к сожалению или к счастью, но изменений особых нет те же самые факторы остаются актуальными до сих пор. События последних недель, когда наш рынок падает достаточно сильно вместе с другими развивающимися рынками, в очередной раз показывают, что наш рынок по-прежнему остаётся зависимым от общих факторов, которые влияют на все развивающиеся рынки.
Теперь перейдём к теме эмпирической проверки финансовых моделей. Насколько можно доверять вообще ценам акций, если, как мы видим, они движутся то вверх, то вниз? Что это – игра случая? Или происки спекулянтов? Как может так быть, что на протяжении буквально нескольких месяцев 2008 года цены снизились на 70%? Неужели что-то так радикально изменилось за эти два-три месяца, что фондовый рынок потерял более двух третей своей капитализации? Перед падением суммарная капитализация российского рынка была близка к $1 трлн., две трети испарились буквально за несколько месяцев. Насколько можно доверять рынку, на котором происходят такие, казалось бы, необъяснимые изменения цен? Если говорить в терминах финансовой науки, этот вопрос эквивалентен тому, насколько эффективны финансовые рынки. В финансах под эффективностью понимается именно информационная эффективность насколько корректно и быстро цены включают информацию, которая появляется на рынке? Как это ни парадоксально звучит, но на эффективном рынке движение цен должно быть случайным. Если бы это было не так, если бы мы могли прогнозировать, куда потом пойдёт цена, то тогда мы могли бы делать на этом деньги. Мы бы покупали те активы, которые завтра точно вырастут в цене. Но, покупая, тем самым сдвигали бы цену – ровно до того уровня, когда уже не можем знать, куда пойдёт цена актива. Получается, что если на рынке есть такие рациональные игроки, которые обладают информацией и хотят на ней зарабатывать, именно эти игроки и делают рынки эффективными. Если цены уже включают ту информацию, которая есть на рынке, это означает, что изменения цен являются результатом тех новостей, которые приходят на рынок. Условно: пришла позитивная новость – рынок пошёл вверх, пришла отрицательная новость – рынок упал. На графике с индексом ММВБ мы видим эти колебания, правда, не видим тех новостей, которые двигают рынок.
В зависимости от того, какую информацию могут отражать цены, различаются три разные формы эффективности рынка. Слабая форма – цены должны включать информацию о прошлых ценах (этим, кстати, занимается технический анализ – попытка прогнозирования будущей цены на основе прошлых графиков и разных технических индикаторов). Если рынок эффективен в слабой форме, это означает, что технический анализ можно не применять, выкинуть в топку все эти многочисленные книжки это бесполезно. Средняя форма эффективности рынка означает, что вся публичная информация - например, отчётность компаний, в том числе сдача нулевой отчетности, дивиденды всё, что напечатано в газетах и новостных лентах, в Интернете, вся она уже отражена в ценах. В момент, когда только выходит новость, проходит буквально несколько минут и всё, рынок уже отыграл эту новость. Средняя форма эффективности рынка означает, что фундаментальный анализ, который использует публичную информацию о будущих прибылях и дивидендах для того чтобы оценивать акции, – такой анализ тоже не имеет смысла. Предельная, сильная форма эффективности рынка означает, что даже инсайдерская информация всё, что знают менеджеры, гендиректора компаний, уже отражена в ценах. Это экстремальная форма, которая вряд ли реалистична. По закону в США (а теперь уже и в России) нельзя использовать инсайдерскую информацию при торговле ценными бумагами. Тем не менее, мы все прекрасно понимаем, что законы даже в США не всегда работают. Поэтому иногда рынок приближается к сильной форме эффективности, когда цены заранее, ещё до публичного объявления новости, эту новость уже отразили. Приведу всего лишь один пример. Лет 5-6 назад был скандал, когда два раза подряд одно из ведущих рейтинговых агентств объявляло о повышении кредитного рейтинга России, а рынок реагировал на эту новость за полчаса до того, как эта новость появлялась на рынке. Это был просто сверх-эффективный рынок - ещё никто не знает об этой новости, а цена уже успевает подскочить. Там, видимо, была какая-то утечка, и эту утечку ликвидировали, потому что потом эти случаи не повторялись.
Что означает эффективность рынка, если мы в неё верим, для индустрии инвестфондов, которая занимается управлением денежными средствами? Это означает, что им тоже нет места. Эффективный рынок – это рынок, где цены отражают всю информацию, цены справедливы, нет недо- или переоценённых активов. Значит, незачем платить каким-то управляющим, чтобы они искали эти пере- или недооценённые активы: их нет на эффективном рынке! Единственное, что возможно, заплатить управляющему, чтобы он сформировал портфель, оптимальный для нас с точки зрения налогов, нашего отношения к риску – консервативный или рискованный портфель – и всё, этим исчерпывается роль управляющих.
Насколько эффективным рынок является на практике? Этому посвящена, наверное, половина всех эмпирических исследований в финансах. Эти исследования начались с 60-70-х годов, и условный водораздел можно провести по 1979 году. До этого момента преобладала точка зрения, что рынки являются эффективными, информация отражена в ценах, и какие бы стратегии ни пытались построить – основанные на техническом анализе, на различных индикаторах, на дивидендах, на чём угодно, – невозможно найти стратегию, которая приносит прибыль с учётом транзакционных издержек и рисков. Если посмотреть на профессиональных управляющих тех же самых инвестфондов – то же самое –среди них почти нет тех, кто может стабильно зарабатывать сверхприбыль. В среднем они даже чуть отстают от рынка. И, наверное, лучшая иллюстрация – не зря картинка с обезьянкой! – когда один из популярных журналов провёл конкурс: попросили различных аналитиков дать прогноз, какая акция будет обгонять рынок, и кроме аналитиков также пригласили в этот конкурс обезьянку – она выбирала акции, просто кидая дартс. В итоге получилось так, что обезьянка обыграла большую часть этих аналитиков. Так что итоги конкурса оказались очень убедительным аргументом для читателей этого журнала.
Но уже в 80-е и, тем более, в 90-е годы ситуация поменялась коренным образом, потому что стали находить различные аномалии. Это были те случаи, когда определённые сегменты рынка показывают доходность выше той, которую мы прогнозируем на основе той или иной модели. В то время всё ещё основной, флагманской моделью оставалась модель CAPM, где есть единственный рыночный фактор, который определяет доходность любого актива, который торгуется на рынке. Стали находить, например, что в январе доходность выше, чем в другие месяцы, что акции маленьких компаний почему-то обгоняют акции больших, даже с поправкой на разницу в бете. Так, были обнаружены несколько аномалий, которые поставили под вопрос эффективность рынков. Пузырь, который мы наблюдали в конце 90-х на рынке акций США и других стран, особенно в секторе высокотехнологичных компаний, который потом достаточно быстро сдулся; последний кризис, который мы наблюдали в 2007-2008 гг., когда недвижимость США достаточно сильно росла, а потом очень сильно упала на протяжении одного года – это тоже ставит под сомнение эффективность рынка. Как же так может быть, что цены так сильно растут, а потом так сильно падают? Не является ли это пузырём, следствием иррационального поведения инвесторов, которые сначала переоценивают актив, скупают его в надежде на будущие прибыли, а потом пузырь лопается - и рынок идёт обратно к фундаментальным значениям?
Есть несколько объяснений этим феноменам. Первое объяснение заключается в том, что та сверхприбыль, которую можно было заработать на аномалиях рынка, - эта бумажная прибыль эфемерна, если мы примем во внимание транзакционные издержки, а также ограничения на короткие продажи. Дело в том, что большая часть этих аномалий имела место для неликвидных акций, у которых высокий спрэд между ценами покупки и продажи, высокие комиссионные брокеру, и с учётом этих транзакционных издержек получалось так, что те условные 5%, которые зарабатывали сверх обычной прибыли в год, съедались этим спрэдом. Или, например, те случаи, когда некоторые доткомы, как казалось, были очевидно переоценены. Эти аномалии нельзя было обратить в прибыль, потому что переоцененные акции надо шортить – занимать короткую позицию. Если это невозможно сделать – а это нельзя сделать для всех акций – то опять-таки здесь арбитража никакого нет. Это может вполне объяснить многие аномалии в рамках рациональных моделей, но не все. Поэтому необходимы другие объяснения. Вот одно: мы должны предложить более сложные рациональные модели, которые позволяют объяснить эти аномалии. Такие модели были предложены - многофакторные, в которых кроме рыночного есть и другие факторы, объясняющие риски компаний, показывающих сверхдоходность. Другое объяснение заключается в том, что рациональные модели в принципе не работают, поэтому необходимо использовать модели, которые допускают некоторую степень иррациональности в соответствии с психологией инвесторов. Этим занимается, как я уже говорил, наука поведенческих финансов, которая пытается не просто убрать всё, что наработано в рамках рационального подхода, она стремится скорее скорректировать это, оставить часть рациональности, но при этом дополнить её какими-то поведенческими штучками. Получается ограниченная рациональность, которая, возможно, ближе к практике, чем предположение полной рациональности, которое обычно используется в экономических моделях.
Чтобы проиллюстрировать, какие особенности психологии используют поведенческие финансы, задаю практическую задачку. Есть два события. Первое – где-то в Азии в результате наводнения погибли свыше 1000 человек. Второе – произошло наводнение в Японии в результате землетрясения в Тихом океане, погибли свыше 1000 человек. Давайте проголосуем: подумайте, определите для себя, какое событие более вероятно. 30% аудитории считает, что второе событие более вероятно. Тех, кто считает, что первое событие более вероятно, больше раза в два. Очевидно, что первое событие более общее, оно просто включает второе событие в себя, а потому более вероятно. Наверное, в силу того, что второе событие более яркое и красочное, более детально описано, его легче представить – поэтому некоторым людям оно кажется более вероятным.
Естественно, речь здесь идёт об абстрактных вещах, но подобные эксперименты можно проводить и в отношении финансовых рынков тоже. Например, можно ставить эксперименты с теми компаниями, которые выпускают больше отчётности, делают более красочный, яркий PR, на них инвестор обращает больше внимания, и, возможно, в их отношении инвесторы излишне реагируют на эти новости, переоценивая не такие уж важные события, если они описаны ярко и красочно.
В этом заключается основной постулат поведенческих финансов: психология инвестора может приводить в том случае, когда масштаб большой, когда многие инвесторы подвержены таким психологическим закономерностям – к отклонениям рыночных цен от фундаментальной стоимости. И тогда действительно можно оправдать наличие огромного количества игроков на этом рынке, которые пытаются найти переоценённые и недооценённые активы и заработать на этом прибыль. Опять же, если мы посмотрим на результаты опросов инвесторов: насколько вы считаете себя квалифицированным инвестором, способным зарабатывать прибыль? Естественно, абсолютное большинство ответило – «да, мы выше среднего» (как и водители – 80% из них считают, что обладают способностями к вождению выше среднего). Это ещё один эффект в рамках поведенческих финансов – self-confidence или самоуверенность. Наличие таких самоуверенных инвесторов и позволяет инвестфондам и более продвинутым игрокам зарабатывать прибыль за счёт менее продвинутых.
Какие участники рынка считаются более продвинутыми? Например, считается, что хедж-фонды зарабатывают больше, чем взаимные фонды. Есть много эмпирических исследований по инвестфондам, но, к сожалению, исследований, посвящённых отдельным инвесторам, мало. Просто потому, что таких данных почти нет. Такие данные нужно брать у брокеров, а почти никто из них данными не делится.
Один результат, который я могу привести, - сравнение успешности инвестирования мужчин и женщин – индивидуальных инвесторов. Как вы считаете, кто больше зарабатывает? Женщины. Они более успешны, чем мужчины. Знаете, почему? Исследование показало: основная причина в том, что они меньше торгуют. Они меньше теряют на транзакционных издержках и за счёт этого больше зарабатывают. Можно тогда спросить: а почему мужчины больше торгуют? Наверное, потому что они более самоуверенны – в себе и в своих способностях. Так что опять приходим к поведенческим финансам.
Теперь я приведу несколько результатов методологии, которая называется «анализ событий». Идея в том, что мы смотрим на реакцию рынка на определённый тип событий, например когда компания повышает дивиденды. Собирается статистика по разным компаниям, усредняется, и мы смотрим, как рынок в среднем реагирует на эти новости. Оказывается, что повышение дивидендов – это очень хорошая новость: рынок реагирует плюс 0,5-1% к стоимости компании. Когда компанию поглощает другая компания, реакция очень высокая – плюс 10-30%. Это связано в первую очередь с тем, что большая компания, поглотившая маленькую, должна заплатить премию, чтобы акционеры маленькой согласились её продать. Когда выручка компании растёт и превышает прогнозы аналитиков – тоже очень хорошая новость. И, как ни странно, когда гендиректор-основатель компании неожиданно умирает (например, в авто- или авиакатастрофе), рынок тоже хорошо реагирует на эту новость: плюс 3-4% к стоимости компании. Возможно, это связано с появлением шанса преодолеть образовавшиеся за долгие годы застой и инерцию.
Можно посмотреть, на какие события рынок реагирует негативно:
- если компания хочет привлечь новые деньги за счёт выпуска акций;
- если большая компания поглощает маленькую и переплачивает;
- если попытка поглощения проваливается (тогда поглощаемая компания тоже теряет в стоимости);
- если компания отстаёт от прогнозов аналитиков.
Все эти события достаточно быстро и корректно отражаются в цене, что поддерживает гипотезу об эффективности рынка.
Опишу вкратце ещё одно направление исследований в рамках корпоративных финансов – роль источников финансирования для компании. Опять же, в данном случае есть базовая модель Модильяни-Миллера, согласно которой при определённых предположениях (условно их можно назвать – совершенные рынки капитала) не играет никакой роли, какая у вас структура капитала. Неважно, какое соотношение собственного и заёмного капитала использует фирма для того, чтобы привлекать внешнее финансирование. В любом случае рынок всё знает, все риски адекватно оценивает и на стоимость компании это не влияет. Понятно, что здесь много упрощающих предположений, которые не соответствуют реальности, и последующие исследования, которые продолжали идею базовой модели Модильяни-Миллера, отказывались от этих предположений. Если учесть налоги и то, что долги дают налоговый щит (проценты по кредитам и облигациям вычитаются из налогооблагаемой прибыли), можно сделать вывод, что чем больше долгов, тем лучше. С другой стороны – противоположный эффект: чем больше долгов, тем выше издержки от банкротства. С ростом задолженности повышается вероятность того, что мы не справимся с долговыми обязательствами. Неприятным для компании будет даже не само банкротство, а приближение к банкротству – могут быть проблемы просто из-за того, что от компании начнут отказываться клиенты.
Насколько эта модель применима в России? Модель универсальная – налоговый щит действует и в нашей стране. Издержки от банкротства тоже есть в России, более того, они намного выше, чем на Западе. В каждой стране есть своя система налогов, свои ставки, поэтому размер (или эффект) щита будет отличаться от страны к стране.
И, наконец, ключевая, самая сложная проблема, которая влияет на выбор структуры капитала, – это проблема асимметрии информации. В экономике – и в финансах тоже – эта проблема играет очень важную роль для компании, которая хочет продать свои бумаги, будь то акции или облигации. Назовём это проблемой «кота в мешке». Инвесторы заведомо знают меньше о компании, чем её менеджеры, и поэтому они рискуют купить «кота в мешке» - за красивой оболочкой может скрываться непонятно что. Вы купили акции по такой-то цене, а через три дня они упали в два раза. Таково следствие асимметрии информации. Теория иерархии источников финансирования говорит, что компания должна использовать в первую очередь те источники финансирования, которые в меньшей степени страдают от проблемы асимметрии информации. В первую очередь это, конечно, внутренняя прибыль – когда компания вообще не должна никого просить купить её бумаги. Это самый дешёвый источник финансирования – те деньги, которые уже есть в компании. Если этого не хватает, тогда необходимо привлекать внешнее финансирование. Брать в долг – взяв кредит в банке или выпустив облигации – дешевле для компании, чем выпустить акции. Дело в том, что облигации обещают фиксированные выплаты (купоны и номинал) и в меньшей степени страдают от проблемы асимметрии информации: кредиторы имеют первоочередное право получения выплат и эти выплаты фиксированы. Самое главное, чтобы компания не обанкротилась, чтобы у неё хватило денег, чтобы расплатиться по долгам, что будет дальше – кредиторов, по большому счёту, это не волнует. Акционеры находятся в конце очереди на получение денег от компании, они получают всё, что останется после выплат кредиторам, государству в виде налогов, зарплат рабочим. Прибыль компании и дивиденды акционерам в наибольшей степени зависят от того, насколько эффективно и честно работает руководство компании. Поэтому акции – это самый дорогой источник финансирования, именно потому, что акционер в наибольшей степени подвержен этому риску «кота в мешке».
Мы уже говорили про эффективность рынков. Если рынки не являются эффективными и информация не отражается в полной мере в ценах, то ситуация на рынке может повлиять на стратегию финансирования компаний. Когда рынок на подъёме, акции могут быть переоценены и тогда выгодно их использовать для привлечения средств. Когда рынок падает и акции, скорее всего, недооценены, тогда тем более невыгодно продавать их по заниженной цене. Мы это чётко видим на примере IPO – публичные размещения акций проходят волнами. Их много, когда рынок на подъёме; их почти нет, когда рынок сильно падает. Как раз сейчас мы почти не видим IPO, потому что на таком низком уровне цен просто невыгодно размещаться будет слишком большое размытие старых акционеров. На практике мы видим, что компании действительно используют в основном долговые инструменты для финансирования своих проектов, долговое финансирование в разы превышает финансирование за счёт акций.
Последняя тема, которую я хотел разобрать сегодня, - это деривативы. Это тема обширная, очень сложная, ей будет посвящена отдельная лекция в рамках этого цикла. Я приведу буквально несколько базовых фактов. Деривативы это инструменты, выплаты по которым каким-то нелинейным образом привязаны к базовому активу, которым может быть другая финансовая переменная - например, валютный курс или процентная ставка – или нефинансовая переменная, например, погода, или конкретнее температура, уровень осадков, стихийное бедствие землетрясение. Деривативы позволяют определённым образом управлять рисками, привязанными к этим событиям. Это очень сложные инструменты, оценивать их нелегко, и поэтому в 1973 году, когда появилась первая модель, давшая решение в виде красивой формулы – модель Блэка-Шоулза это была революция. Мы научились оценивать эти сложные инструменты. Естественно, как и в любой другой модели, авторы сделали определённые предположения – что нет транзакционных издержек, налогов, что доходность по базовому активу (акциям) распределена определённым (лог-нормальным) образом, при этом волатильность (дисперсия этого процесса) постоянна во времени. Используя безарбитражный подход, они сформировали реплицирующий (дублирующий) портфель для опциона, который оценивали. В этот портфель входила акция и облигация, при этом портфель был динамическим, то есть веса в нём менялись в зависимости от текущей цены на акции. Используя этот подход, они вывели формулу, которая показывает, как сегодняшняя цена на опцион зависит от разных параметров. Самым главным из них является волатильность цены базового актива – чем выше волатильность, тем выше цена опциона.
Что это означало для науки и финансовой индустрии? После этого резко вырос рынок деривативов, была организована Чикагская биржа опционов. Этим воспользовались разные категории участников рынка, и те, кто хотели минимизировать риски с помощью деривативов, то есть хеджировать риски, хеджеры, и те, кто хотели, наоборот, взять на себя эти риски, спекулянты. Деривативы можно сравнить с ножом, это инструмент, который позволяет достигать определённых целей – например, рубить капусту J, но в то же время им можно порезаться, если дать его ребёнку. Многие компании обожглись на деривативах. Здесь в таблице я привёл только те компании, которые понесли убытки свыше $1 млрд, и этот список неполон, многие из них обанкротились. Многие обвиняют именно деривативы в последнем кризисе 2008 года. Тем не менее, важно понимать, что деривативы – это всего лишь инструмент, поэтому нужно смотреть прежде всего, кто и в каких целях использует этот инструмент, – на того, кто держит этот нож.
Наука о деривативах – в том числе и более продвинутые модели, которые продолжили дело Блэка-Шоулза - важна и тем, что инструментарий для оценивания деривативов, использовались и в других смежных областях, например, при оценке стоимости бонусов топ-менеджеров компаний. Бонусы нелинейно привязаны к прибыли, и теперь мы умеем оценивать эти бонусы. Роберт Мертон, который получил Нобелевскую премию вместе с Майроном Шоулзом, применил опционную модель для оценки акций компании. Как вы можете сами посмотреть после лекции, акции компании можно выразить как колл-опционы на компанию. Тогда можно применить формулу Блэка-Шоулза для оценки самих акций. Это очень простая и гениальная идея, которая применяется на практике для оценки акций и риска дефолта компании. Наконец, я уже говорил про реальные опционы – оценку проектов с учётом нашей гибкости и способности реагировать на изменения конъюнктуры – их тоже можно оценивать используя опционные модели.
В заключение хочу сказать, что финансовая наука постоянно развивается, она не стоит на месте. Целью сегодняшней лекции было описать основные направления и базовые достижения, которые уже есть в науке. Естественно, этим дело не ограничивается, наука идёт вперёд. Я постарался обозначить те направления, в которых ведутся сейчас исследования. Эти исследования подстёгивает постоянная проверка моделей на практике поэтому профессора постоянно совершенствуют модели для того, чтобы сделать их ещё ближе к практике, ещё более адекватными. Хочу ещё раз подчеркнуть, что когда мы говорим о практической применимости финансовых моделей, то основная сложность заключается даже не в понимании модели (как «забить» эту формулу в Excel), но в том, какие параметры закладывать в эту модель, каким образом прогнозировать будущую неопределённость. Поэтому финансы – это не только и не столько наука, сколько искусство. Надеюсь, так или иначе вы будете иметь отношение в миру финансов и заинтересуетесь будущими лекциями. В нашем плане есть несколько лекций, посвящённых корпоративных финансам, есть лекции с акцентом на финансовые рынки. Кроме того, если кому-то интересна тема именно личных финансов, то рекомендую всем портал Российской экономической школы по финансовой грамотности, который мы запустили буквально пару недель назад. Там вы сможете найти онлайн-книгу «Финансовая грамота», в которой описываются разные финансовые инструменты и то, как их применять для реализации личных целей. Кроме того, там есть новая онлайн-игра по инвестициям, где вы сможете на практике применить эти навыки. Вы получаете в начале игры виртуальный миллион рублей и путешествуете по финансовому мегаполису. На вас сыплются разные предложения – от брокеров, от управляющих компаний, от банков, от разных мошенников, и ваша задача – со всем этим справиться, выбрать то, что вам лучше подходит, и заработать максимальную доходность. Надеюсь, вам будет интересно. Сейчас, если есть вопросы, я готов ответить.
Вопрос из зала: Алексей, вы выложите эту презентацию в Сеть?
Алексей Горяев: Да, конечно. Все презентации выкладываются на сайте РЭШ и партнёрских сайтах тоже.
Вопрос из зала: Алексей, на последнем слайде вы упомянули деривативы и то, что их обвиняют в последнем кризисе. Касаемо последнего кризиса – кто же всё-таки нож держит?
Алексей Горяев: Всё немного сложнее. «Держали нож» финансовые игроки типа тех же хедж-фондов и инвестбанков, многие из них за это поплатились за излишне агрессивные стратегии. Но я бы призвал смотреть не только на тех, кто держит нож, но и на тех, кто определяет правила выпуска ножей, на регуляторов, безусловно. Там были и макроэкономические предпосылки для создания пузырей эпохи дешёвых денег, и слишком слабые требования к игрокам рынка – это ответственность регуляторов.
Вопрос из зала: Судя по вашей лекции, в советское время занимались вообще не финансами. Почему вы финансовую науку интерпретируете только как финансовый рынок и так далее? То есть что – в советское время ни финансовой науки, ни финансистов вообще не было?
Алексей Горяев: А вы могли бы чуть подробнее рассказать, что было хорошего в советской финансовой науке?
Вопрос из зала: Я считаю, что с финансовой наукой было хорошо, поскольку финансы, прежде всего, относятся к финансам государства. Это расходы бюджета, производственные либо распределительные. Или вы считаете, что в советское время вообще финансов не было?
Алексей Горяев: Я бы не хотел делить финансы по страновой и временной принадлежности, наука не имеет границ. Что же касается публичных финансов, я их упомянул, но в рамках одной лекции нет возможности говорить обо всём, тем более, это сфера не совсем в моей компетенции.
Вопрос из зала: Дело заключается в том, что у вас пирамида получилась перевёрнутая. В основе-то лежат госфинансы, хотя я тоже считаю, что личные финансы – это очень важно. Но когда я говорю о финансовой науке, я начинаю с госфинансов.
Алексей Горяев: Ради Бога, прекрасно, просто если говорить именно о финансовой науке, именно об исследованиях, что публикуются в западных ведущих журналах, то там с большим отрывом лидируют финансы для бизнеса. А не личные или государственные.
Вопрос из зала: Хотел бы узнать, как насчёт того, что можно влиять на информацию, поступающую на рынки. Есть же механизмы, PR. Тем самым, ты не должен обладать инсайдом, а возможностью давить на информационный поток.
Алексей Горяев: Это называется манипулирование рынком.
Вопрос из зала: В такой ситуации рынок неэффективен, и можно зарабатывать на нём, никак не связывая свою деятельность с финансами.
Алексей Горяев: Совершенно верно. Эффективные рынки не просто реагируют на информацию, но делают это корректно и в полном объеме. Когда вы делаете определённые PR-стратегии, которые заставляют инвесторов излишне реагировать на ту или иную информацию, это тот случай, когда рынок будет некорректно реагировать на информацию. Да, получается, что рынок будет неэффективным тогда.
Вопрос из зала: Есть ли исследования на этот счёт?
Алексей Горяев: По манипулированию рынком есть достаточно много, например по компаниям с монопольной или достаточно большой долей на рынке. Такие ситуации бывают, и не только в России. Что же касается манипулирования информацией, наверное, эти исследования есть, но навскидку не берусь их привести.
Вопрос из зала: У меня в одном вопросе два. Скажите, современный экономический истеблишмент воспринимает такую малоизвестную гипотезу, как теория финансовой нестабильности Хаймана-Мински, и есть ли какие-либо исследования, связанные с продолжением исследований Бенуа-Мандельброта в области памяти рынков?
Алексей Горяев: Я не могу отвечать за истеблишмент: я не отношу себя к нему. По второму вопросу хочу сказать, что исследования, касающиеся поведенческих финансов, и то, что вы имели в виду, каскадный эффект, поведение толпы – они действительно на переднем крае, это одна из тех сфер, которые очень активно продвигаются в последние годы. Однако внутри науки до сих пор двойственное отношение к этому, потому что многие это расценивают как девальвацию финансов, когда мы пытаемся спуститься на уровень ниже, упростить и сказать: посмотрим, как простые люди действуют, к чему это приводит. Хотя сейчас это необходимая часть финансов.
Вопрос из зала: Российский рынок каким является – эффективным или нет?
Алексей Горяев: Были исследования слабых форм эффективности рынка – можно ли на основе технического анализа предсказать будущую доходность. Там были небольшие отклонения от эффективности, но в рамках транзакционных издержек. Просто наш рынок, за исключением голубых фишек, не очень ликвидный, и издержки не маленькие. Так что слабая форма эффективности очень хорошо описывает наш рынок. Однако сложность ещё и в том, что когда мы проверяем эффективность рынка, мы проверяем двойную гипотезу – одновременно и эффективность рынка (как цены отражают информацию), и то, какую модель мы используем для отображения информации в ценах. У нас в России до сих пор нет хорошей многофакторной модели. Используется CAPM, потому что это легко взять рыночный индекс, чтобы погонять регрессию, – большинство исследований этим и ограничиваются. Поэтому те доказательства неэффективности российского рынка, которые приводились, скорее говорят о том, что CAPM у нас просто не работает.
Вопрос из зала: Как вы думаете, финансовые кризисы вообще и последние в частности – это иррациональное поведение игроков или логическое завершение рационального поведения?
Алексей Горяев: Это, скорее, - доказательство ограниченной рациональности людей. Многие использовали проторенные дорожки, которые прекрасно работали несколько лет до кризиса. Например, когда росла недвижимость, было очень выгодно покупать квартиры, сдавать их и за счёт рентного дохода выплачивать проценты по кредиту. Потом наступил кризис - и этот пузырь лопнул. Но, наверное, в кризисе можно обвинить и профессиональных игроков, которые не просто рациональны, а сверх-рациональны. У них проблема была скорее в горизонте планирования краткосрочные стимулы, прибыль здесь и сейчас были гораздо важнее, чем долгосрочные интересы.
Вопрос из зала: Какая логика стоит за налоговым щитом? Не ведёт ли это к излишнему стимулированию долгов?
Алексей Горяев: Я не согласен, что излишне стимулирует. Если у компании слишком много долгов, то это высокая вероятность банкротства.
Вопрос из зала: В ситуации, когда экономические агенты нерациональны, что происходит с финансовой наукой?
Алексей Горяев: Мне кажется, я достаточно сегодня сказал про поведенческие финансы, есть много работ и исследований на эту тему. Дошли даже до того, что вешают датчики на трейдеров, которые измеряют их уровень гемоглобина в крови: как они потеют, волнуются, нейроактивность при принятии решений. И как это влияет на успешность и прибыльность их стратегий. Вопрос в том, что на основе этих исследований можно получить. Для равновесия нужно присутствие хотя бы одной акулы на рынке, которая будет искать арбитражные возможности и тем самым уравновесит цены на рынке. Так что не обязательно, чтобы все были рациональными, надо, чтобы хотя бы один игрок таким был. Нерациональность повлияет только в том случае, если это массовое явление,
Вопрос из зала: Вопрос по поводу алгоритмической торговли. Какие сейчас самые актуальные исследования на этот счёт?
Алексей Горяев: Алготрейдинг очень активно используется последние годы, но он более эффективно работает для оптимизации сделок по покупке или продаже крупного пакета акций, чем для зарабатывания прибыли. Если использовать алготрейтинг для получения прибыли, например, за счёт каких-то мелких инвесторов, я сомневаюсь в успешности этих стратегий. Конечно, стратегий много, и просто из-за случайности некоторые из них обязаны быть прибыльными. Но только максимум 15% алготрейдинговых стратегий приносят прибыль. Всегда есть звёзды, весь вопрос в том, насколько долго они протянут. Трейдинговые стратегии стабильными не бывают, их нужно постоянно менять, совершенствовать. И сейчас появляются новые алготрейдеры, которые ловят старых алготрейдеров на несовершенстве их стратегий.
Вопрос из зала: Я бы хотел научиться личным финансам. Какие источники, кроме сайта «Финансовая грамота», вы можете посоветовать?
Алексей Горяев: Готовых решений нет, и у нас вы их тоже не найдёте. Самый лучший совет – попытаться разобраться самому. Только личный опыт!
