Как и любая другая модель, САРМ имеет свою область применимости. Эта область обусловлена теми упрощениями, которые принимаются при построении модели. Такие предположения освобождают от ненужных нагромождений и позволяют эффективно использовать математический аппарат, который переводит эмпирические наблюдения из области ощущений в область знаний. Итак, при выводе САРМ были сделаны следующие допущения:
- инвестор руководствуется только двумя факторами - доходностью и риском;
- инвесторы действуют рационально - при одной и той же ожидаемой доходности они предпочитают актив с минимальным риском (эффективный портфель);
- все инвесторы имеют один и тот же инвестиционный горизонт;
- оценки основных параметров активов инвесторы производят одинаковым образом;
- поведение индивидуального инвестора не влияет на равновесные цены актива;
- нет операционных издержек или помех, препятствующих свободному спросу и предложению активов.
Дискуссии о том, насколько выполнимы эти предпосылки в реальности, и, как следствие, насколько эффективно применение этой модели, идут по сей день. Справедливости ради надо заметить, что эти споры шли на протяжении всего периода жизни модели - с момента её разработки. Однако, вот три факта для размышления:
- модель жива, несмотря на возраст;
- один из разработчиков модели является Нобелевским лауреатом;
- модель является обязательной во всех солидных курсах финансовых дисциплин.
Перейдём теперь от теоретических рассуждений к практике. Что фактически представляет собой модель?
Графическое изображение модели САРМ.
"Бета" (В)- показатель рыночного риска актива, представляет собой коэффициент наклона прямой. Е - средняя "остаточная" доходность, характеризует, в среднем, отклонение доходности актива от "справедливой" доходности, представленной центральной линией.
Чтобы построить графическую интерпретацию модели, нужно нанести на плоскость точки, горизонтальные координаты которых представляют доходности рыночного портфеля, а вертикальные - соответствующие доходности актива. В качестве рыночного портфеля берут один из распространённых фондовых индексов, например, S&P500. Если внимательно посмотреть на образовавшееся облако точек, можно заметить, что оно вытянуто вдоль некоторой прямой - характеристической прямой ценной бумаги.
Основное утверждение модели - курсовая доходность выбранного актива (или портфеля) прямо пропорциональна курсовой доходности рыночного портфеля.
Двумя важными параметрами, характеризующими конкретный актив, являются:
- показатель "бета", характеризующий угол наклона прямой;
- показатель Е, характеризующий степень концентрации облака вдоль прямой.
"Бета" является показателем чувствительности актива к изменению цены рыночного портфеля. Если, например, "бета" равно 1.5, это значит, что при изменении рыночного портфеля на +1% цена актива изменится на +1.5 %. Более чувствительным к рынку активам соответствуют большие значения "бета". Этот показатель отвечает за систематический (или рыночный) риск актива, который нельзя диверсифицировать.
Показатель Е соответствует "остаточной" доходности, зависящей от специфики конкретного актива. Ему соответствует несистематический риск, который можно уменьшить путём составления портфеля активов.
Для анализа акций, котирующихся на NYSE, NASDAQ и AMEX, мы представляем вам семейство продуктов, основанных на модели САРМ. Все они выполнены на высоком математическом уровне. В частности, мало где можно найти ошибку статистической оценки показателя "бета", а она играет существенную роль. Предположим, вы хотите выбрать актив со значением "бета" больше 1. У вас есть два различных актива с одинаковой оценкой "бета", равной 1.3, но у одного актива ошибка в определении "бета" составляет 0.1, а у другого 0.6. Какой предпочтёте вы?
Перечень предлагаемых услуг в рамках модели САРМ:
- расчёт показателя "бета" для актива или списка активов;
- расчёт показателя "бета" для портфелей;
- оценка абсолютной ошибки показателя "бета";
- расчёт систематического риска;
- расчёт несистематического риска;
- оценка переоценённости / недооценённости;
- прогноз доходности;
- ранжирование активов по любому показателю.
|
Главная страница
