Б.2. Рыночная модель и портфель Т...................................................253 [c.1013]
В уравнениях (8.106) и (8.10в) показано, что координаты точки пересечения с вертикальной осью (ос ) и бета (р ) являются средневзвешенными значениями коэффициентов смещения и беты ценных бумаг соответственно, где в качестве весов берутся их относительные доли в портфеле. Аналогично в уравнении (8. Юг) случайная погрешность портфеля (гр1) является средневзвешенной случайных погрешностей ценных бумаг, где в качестве весов опять берутся их относительные доли в портфеле. Таким образом, рыночная модель портфеля является прямым обобщением рыночных моделей отдельных ценных бумаг, приведенных в уравнении (8.3)". [c.214]
Вопрос к приложению.) Как много параметров нужно оценить, чтобы провести анализ характеристик по риску и доходности портфеля, состоящего из 50 ценных бумаг, используя (а) оригинальный подход Марковица (б) подход, использующий рыночную модель [c.221]
Величины коэффициентов бета в модели САРМ и в рыночной модели сходны по смыслу. Однако в отличие от САРМ рыночная модель не является моделью равновесия финансового рынка. Более того, рыночная модель использует рыночный индекс, который в общем случае не охватывает рыночный портфель, используемый в САРМ. [c.274]
Что делать, если доходы генерируются по однофакторной модели и этот фактор не является рыночным портфелем Тогда 8, соответствует ожидаемой доходности портфеля с единичной чувствительностью к фактору, а Ь означает чувствительность акции /, измеренную по отношению к фактору". Однако если САРМ справедлива, то ожидаемая доходность ценной бумаги / связана и с ее коэффициентом бета , и с чувствительностью [c.325]
Эта характеристическая линия подобна рыночной модели, за исключением того, что доходности портфеля и индекса рынка выражаются через превышение над безрисковой доходностью. На графике величина (ru - rf) откладывается по горизонтальной оси, а (г — г.) — по вертикальной оси. Таким образом, вертикальное смещение (относительно нуля) данной прямой равняется а, а коэффициент наклона равняется (3. [c.892]
Родственная этой модели рыночная модель предполагает, что доход от ценных бумаг или от портфеля состоит из рыночной и нерыночной составляющих, т.е. [c.65]
Для того, чтобы лучше продемонстрировать, как видится риск с финансовой точки зрения, мы разделим наше обсуждение анализа риска на три этапа. Сначала мы определим риск с помощью понятий из области распределения фактических доходов относительно ожидаемого дохода. На втором этапе мы проведем различие между риском, характерным для одной или нескольких инвестиций, и риском, оказывающим влияние на значительно более широкий спектр инвестиций (на рынке, где маргинальный инвестор обладает хорошо диверсифицированным портфелем, вознаграждается только последняя разновидность риска, называемая рыночным риском ). На третьем этапе мы обсудим альтернативные модели для измерения рыночного риска и связанных с ним ожидаемых доходов. [c.83]
Результаты диверсификации. Преимущества диверсификации обсуждались ранее в контексте разделения на рыночный риск и специфический риск фирмы. Основные положения этой дискуссии связаны с устранением этой диверсификации специфического риска фирмы. Модель арбитражной оценки привлекает ту же самую аргументацию и приводит к выводу, что доходность портфеля не будет содержать компонент непредвиденных доходов отдельной фирмы. Доход портфеля можно записать как сумму двух средневзвешенных — ожидаемого дохода портфеля и рыночных факторов [c.97]
Какая из этих моделей является наилучшей Подходит ли коэффициент бета в качестве приблизительной оценки риска, и коррелирует ли этот показатель с ожидаемыми доходами Ответ на эти вопросы широко обсуждался в течение двух последних десятилетий. Первые проверки модели САРМ показали, что коэффициенты бета и доходы имеют положительную корреляцию. В то же время и другие меры риска (например, дисперсия) продолжали объяснять различия в фактических доходах. Подобный разнобой был отнесен на счет ограничений в методах проверки. В 1977 г. Ролл в своей обширной критике тестов модели предположил, что поскольку рыночный портфель наблюдать невозможно, то модель САРМ, соответственно, протестирована быть не может, поэтому все тесты такого рода были совместными тестами — одновременно и для модели, и для рыночного портфеля, используемого в тестах. Другими словами, любой тест САРМ может показать только то, что данная модель работает (или нет) при данных предположениях, используемых применительно к рыночному портфелю. Следовательно, можно доказать, что в любом эмпирическом тесте, претендующем на критику САРМ, опровержение может касаться только аппроксимаций в отношении рыночного портфеля, а не самой модели. Ролл заметил, что такого способа, с помощью которого можно было бы доказать действенность модели САРМ, не существует, следовательно, отсутствует эмпирическая основа для использования этой модели. [c.103]
В отношении инвестиций, обладающих риском собственного капитала (риск инвестирования в долевые ценные бумаги), риск измеряется с помощью оценки дисперсии фактических доходов относительно ожидаемых доходов чем выше дисперсия, тем выше риск. Риск можно разделить на риск, затрагивающий одну или несколько инвестиций (т. н. специфический риск фирмы ), и риск, затрагивающий многие инвестиции (т. н. рыночный риск ). Когда инвесторы применяют диверсификацию, они сокращают степень своей подверженности специфическому риску фирмы. Предполагая, что маргинальные инвесторы хорошо диверсифицированы, мы заключаем, что риск, на который следует обращать внимание при инвестировании в акции, это — рыночный риск. Различные модели риска собственного капитала, предложенные в этой главе, ставят такую же цель при измерении риска, но решают данную задачу различными способами. В модели оценки финансовых активов подверженность рыночному риску измеряется рыночным коэффициентом бета, который оценивает, сколько риска добавляет инвестиция к портфелю, включающему все обращающиеся в экономике активы. Модель арбитражной оценки и многофакторная модель позволяют учитывать множественные источники рыночного риска и оценивать коэффициенты бета для инвестиции по отношению к каждому фактору влия- [c.110]
Модель (6.5.1) определяет эффективности Ej r) тех ценных бумаг, которые покупаются и продаются на идеальном рынке. Реальные ценные бумаги могут отклоняться от прямой (рис. 6.11), отвечающей модели идеального конкурентного рынка. Соответствующие этим отклонениям невязки а/ между фактическими значениями Ej r) и модельными оценками вызваны погрешностями описания реальной рыночной ситуации оптимальным портфелем и называются альфа вклада (а) [c.399]
Б этой главе мы рассматриваем жизненные циклы продуктов как на рынках, так и в смысле позиции отдельного производителя. Жизненный цикл продукта состоит из четырех, стадии, начиная со стадий роста и рыночной зрелости и закапчивая стадией упадка. Мы развиваем традиционную концепцию портфеля продуктов, переопределяя стратегию продуктов в рамках портфельной модели Марковича, использованной в гл. 10, и расширенной матрицы портфеля продуктов, которая включает не только позицию продукта на рынке, но также позицию фирмы относительно этого продукта. И, наконец, мы описываем метод оценки жизненного цикла. [c.253]
Модель САРМ является равновесной моделью, т. е. она говорит о том, каким образом в условиях эффективного рынка устанавливаются цены финансовых активов. Модель Шарпа является индексной моделью, т. е. она показывает, каким образом доходность актива связана со значением рыночного индекса. Теоретически САРМ предполагает рыночный портфель, и поэтому величина (3 в САРМ предполагает ковариацию доходности актива со всем рынком. В индексной модели учитывается только какой-либо рыночный индекс, и бета говорит о ковариации доходности актива с доходностью рыночного индекса. Поэтому теоретически (3 в САРМ не равна (3 в модели Шарпа. Однако на практике невозможно сформировать действительно рыночный портфель и таким портфелем в САРМ также выступает некоторый рыночный индекс с широкой базой. Если в САРМ и модели Шарпа используется один и тот же рыночный индекс, то (3 для них будет величиной одинаковой. [c.297]
По-видимому, правила обнаруживали необычные (но пригодные для торговли) рыночные события подобную модель можно назвать моделью для торговли в нетипичных случаях . Эта модель не так бесполезна, как может показаться на первый взгляд. Ассортимент систем, каждая их которых торгует при различных редких событиях, может давать превосходную прибыль. При работе с системой такого типа рекомендуется торговля как портфелем систем, так и портфелем финансовых инструментов. Однако небольшое количество сделок может поставить под сомнение статистическую значимость полученных результатов. Данная задача, вероятно, может быть решена при использовании более сложного способа обработки больших комбинаций правил. [c.299]
Основной постулат этой модели состоит в том, что средний ожидаемый доход по активу выражается в виде линейной функции от безрисковой ставки дохода WQ, ожидаемого дохода по рыночному портфелю (это взвешенная доходность по всем бумагам, обращающимся на рынке) Wf и уровня систематического риска, присущего активу и выражаемого через риск всего рынка и коэффициент [3 данного актива. В этом нет ничего удивительного предполагается, что участники рынка достаточно грамотны и знают про эффект диверсификации, а поэтому должны эту диверсификацию обязательно осуществлять. Поэтому в портфеле оценивается только систематический риск, т.е. рыночный. Итак, ожидаемый доход по активу i определяется как т1=то+Д(тг-т0). В 16.4 указанная формула имеет добавок - член, называемый альфа данной ценной бумаги. Значит, в модели САРМ для любой бумаги с О, т.е. все точки, изображающие ценные бумаги и портфели, лежат на линии SML - см. рис. 16.2. В 16.4 было показано, что не только у ценных бумаг есть си, но и у портфеля, и ft портфеля равна взвешенной сумме ft всех бумаг, входящих в портфель. [c.147]
Рассмотрим, что происходит, если доходы генерируются по однофакторной модели и этим фактором является рыночный портфель (market portfolio). В этой ситуации 8, соответствует ожидаемой доходности рыночного портфеля и Ь. означает коэффициент бета акции / по отношению к рыночному портфелю. Следовательно, модель САРМ описывает этот случай. [c.325]
APT и САРМ могут согласовываться друг с другом. Если доходы по ценной бумаге генерируются по факторной модели и выполняется САРМ, то коэффициент бета ценной бумаги зависит от чувствительностей ценной бумаги к факторам и от кова-риаций факторов и рыночного портфеля. [c.331]
Однако есть более простой метод определения апостериорных альфы , беты и характеристической линии портфеля, который также позволяет получить некоторую информацию об управлении портфелем. Данный метод подразумевает использование простой линейной регрессии (simple linear regression) и относится к методам оценки рыночной модели для отдельной ценной бумаги, изложенным в гл. 8 и 17. [c.892]
Уравнение (25.8) соответствует формуле оценки коэффициента наклона в модели простой регрессии, когда независимая переменная обозначена ertll, а зависимая переменная обозначена ег . Иногда в уравнении (25.8) используются показатели доходности, тогда егш заменяется на / , и erfl заменяется на rfl. В этом случае бета -коэффициент соответствует коэффициенту наклона рыночной модели портфеля (обсуждаемой в гл. 8). Обычно эти бета -коэффициенты количественно близки. [c.920]
Как и любая другая, данная модель также была выведена ее автором, американским экономистом У. Шарпом, при целом ряде допущений. Авторы данной книги не рассматривают их в тексте, однако следовало бы подчеркнуть, что именно в этой системе логических ограничений справедливо представлено уравнение требуемой нормы доходности. Модель построена на предположении эффективного рынка ценных бумаг и совершенной конкуренции инвесторов, именно поэтому ее главный принцип формулируется весьма жестко инвестор должен вознаграждаться лишь за систематический риск. Но реальная жизнь не укладывается подчас в рамки логических ограничений этой модели, и фактические ставки доходности акций далеко не всегда совпадают с рассчитанными по модели САРМ. Это несовпадение остается до сих пор предметом дискуссий специалистов-теоретиков. В практических же справочниках параметры регрессионного анализа, на основе которого рассчитывается уравнение кривой рынка ценных бумаг, публикуются аналитическими агентствами достаточно подробно. Помимо фактора "бета" в справочниках агентств обычно приводят фактор а (альфа-вклад), который отражает процент изменения курсов данных акций за период, равный интервалу расчета доходности акций и рыночного портфеля № (Д-квадрат — остаточная дисперсия), показывающий вклад рыночных процессов в изменение курсов данных акций. Наконец, ряд агентств, например "Вэлью Лайн", приводит скорректированный фактор "бета", отражающий тенденцию и меру сближения фактора бета" данной компании с общерыночным показателем, т.е. фактор "бета" рыночного портфеля, который равен 1. (Прим. науч. ред.) [c.241]
В данной главе была рассмотрена более ранняя работа, которая использовала устойчивые распределения в двух традиционных областях количественной финансовой экономики. Первой областью был выбор портфеля. Фамэ и Самуэльсон независимо разработали вариант рыночной модели Шарпа, который предусматривал [c.222]
Как отмечалось выше, SFAS 12 требует от фирм, попадающих под его юрисдикцию, учитывать портфели ценных бумаг по их текущей рыночной стоимости до тех пор, пока она не превышает первоначальную. Финансовые институты используют различные схемы (модели, системы) учета. Так, банки разграничивают учет портфелей торговых сделок и учет портфелей ценных бумаг. Первые учитываются по рыночной стоимости (независимо от себестоимости) вторые — по себестоимости (независимо от рыночной). Страховые и кредитные учреждения придерживаются такой же схемы учета, но используют другую терминологию. [c.364]
Во всех тестах циклических моделей входа используется стандартный портфель из 36 рынков. Количество контрактов для покупки или продажи на каждом рынке подбиралось для соответствия долларовой волатиль-ности двух контрактов S P 500 на конец 1998 г. Использован стандартный выход защитная остановка закрывает любую позицию, убытки которой превышают одну единицу волатильности. Кроме того, лимитный приказ закрывает позиции, прибыль которых превышает четыре единицы волатильности, а рыночный приказ по цене закрытия закрывает позиции, не закрытые предыдущими выходами в течение 10 дней. Правила входов рассмотрены в обсуждении модели и индивидуальных тестов. Все тесты проведены при помощи стандартного -Trader toolkit. Ниже приведен код модели, основанный на волновом фильтре со стандартной стратегией выходов [c.240]
Модель арбитражного ценообразования можно рассматривать как много фаоорный аналог модели оценки долгосрочных активов. В МОДА доходность ценной бумаги трактуется как функция одного фактора, именуемого рыночным индексом и обычно измеряется через доходность хорошо диверсифицированного портфеля. В МАЦ затраты на собственный капитал определяются следующим образом [c.256]
Дело в том, что почти все современные модели и методы оценки рь ночного риска портфеля требуют в качестве исходных данных ввода знач( ний цен активов, составляющих портфель (или значений рыночных парамег ров, от которых зависит стоимость портфеля). В качестве таких значенш как правило, используются усредненные рыночные цены в какой-то момен времени (или среднее значение цен спроса и предложения) или цена пс следней сделки. [c.300]
Последний критерий является наиболее значимым для банков, использ ющих внутренние модели для расчета размера капитала, резервируемого пр тив рыночного риска торгового портфеля. С его помощью можно подобра такую модель, которая не занижает систематически рыночный риск (мен шие штрафы со стороны органа надзора), но в то же время и не завышав его (меньшие вмененные издержки, связанные с резервированием капитале [c.610]
В своем недавнем исследовании Хольтдорф и Рудольф [26], основываясь на результатах сравнительного расчета рыночного риска для диверсифицированного портфеля ценных бумаг и производных инструментов, показывают, что размер резервируемого капитала, рассчитанного на основе внутренней VaR-модели по методике RiskMetri s, может быть выше, чем при использовании стандартного подхода. Они отмечают, что в ФРГ по состоянию на 2000 г. лишь девять банков использовали собственные модели для расчета размера капитала, резервируемого против рыночного риска торгового портфеля, главным образом из соображений престижа, с целью продемонстрировать, что они используют самую современную технологию риск-менеджмента [26, р. 138]. Хотя многие германские банки применяют внутренние модели для контроля за рыночным риском, их приверженность стандартному подходу к расчету капитала объясняется не только большей сложностью и высокой стоимостью разработки моделей и сложной процедурой получения разрешения на их использование для целей расчета капитала от органа надзора, но и тем, что применение стандартного метода позволяет им сэкономить на размере резервируемого капитала. [c.661]
Вместе с тем наиболее радикальные нововведения были предложены в рамках первого основания Нового соглашения — минимальных требований к достаточности банковского капитала. Из Соглашения 1988 г. в неизменном виде было взято определение капитала и совокупный минимальный норматив его достаточности на уровне 8%. Оба предложенных Базельским комитетом в 1996г. [18] подхода к оценке рыночного риска торгового портфеля — стандартный и на основе внутренних моделей — также вошли практически без изме- [c.673]