Моделирование поведения институционального инвестора в рыночной среде тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Клейнер, Вадим Георгиевич

• Клейнер, Вадим Георгиевич
• кандидат экономических наук
• 1998

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Клейнер, Вадим Георгиевич

Выводы исследования

1. Фондовый рынок представляет собой важное институциональное образование, которое обеспечивает трансформацию финансовых ресурсов от одних экономических субъектов к другим, входя в систему финансовых рынков и финансовых потоков в целом. Кроме того, фондовый рынок обеспечивает циркуляцию особых (выраженных в виде ценных бумаг) прав собственности, обеспечивая оценочную стоимость большей части рыночных активов. Быстрые темпы приватизации привели к возникновения десятков тысяч открытых акционерных обществ, что создало базу для бурного роста рынка в 19961997 гг. Объем ежедневных торгов достигал 300 млн. долларов, ряд инвестиционных конкурсов позволил привлечь весьма значительные средства в экономику. Вместе с тем, рынок не достиг возможной и желательной степени многоуровневости, обеспечивающей представительство акций самых различных предприятий на каждом уровне ликвидности. Потенциал фондового рынка не был в достаточной степени использован для развития и стабилизации экономики.

2. Одним из основных субъектов инвестиционной деятельности на фондовом рынке является инвестиционная компания, осуществляющая в качестве основных три вида деятельности: брокерскую деятельность; деятельность по управлению чужими средствами (доверительная деятельность); непосредственное инвестирование собственных средств компании. На объем инвестиционных средств, поступающих в фирму по разным направлениям, влияют разные группы факторов, отражающих, во-первых, состояние самого рынка - тенденции роста или падения, активность его участников, их психология и как результат различные ожидания относительно будущей стоимости акций, во-вторых, фундаментальные показатели деятельности эмитентов и, в-третьих, показатели предшествующих торгов по данной группе акций. Сама инвестиционная компания также может оказывать влияние на рынок, затрачивая соответствующие средства на привлечение и обслуживание своих клиентов, устанавливая различные тарифы на свои услуги.

3. Исследование особенностей поведения инвесторов при приобретении ценных бумаг позволили провести классификацию инвестиционных стратегий и выявить факторы, характеризующие такие стратегии. К основным видам стратегий инвесторов следует отнести: стратегию «фондового анализа»; стратегию «покупки бизнеса»; стратегию «технического анализа» и стратегию «движения рынка». Применение предложенной в работе классификации инвесторов позволяет распределить рассматриваемые факторы по каждому из трех направлений деятельности компании, поставить задачу распределения и перераспределения интегральных ресурсов компании для достижения максимальной эффективности ее работы.

4. Как показал модельный анализ трех аспектов ситуации: потоков средств, поступающих в компанию извне; деятельности компании на рынке; динамики состояния сегмента фондового рынка, где оперирует компания, существует возможность удовлетворительно аппроксимировать инвестиционные потоки в различные ветви бизнеса инвестиционной компании в зависимости от уровня факторов. Для двух первых ветвей — брокерского инвестирования и доверительного управления - были построены «функции спроса» на услуги компании fj, f2, определяющие объем средств, поступающий в каждый временной такт модели по первым двум направлениям - соответственно на брокерское обслуживание и в доверительное управление в зависимости от факторов. Анализ факторов и определение характера влияния каждого фактора на значения функций позволили получить вид функций fi, f2 как нелинейных многофакторных параметрических зависимостей.

5. Для моделирования состояния и динамики показателей акций на интересующем компанию секторе рынка была разработана модификация модели САРМ, отражающая специфику российского рынка корпоративных ценных бумаг первого эшелона ликвидности в виде: rjt = a0j +aHrft +(rmt -rft)P,j +g,P2i +eitP3i +mitP4i> где rj t - доходность i-го актива на рынке в период времени t; rft -значения ставки LIBOR за три месяца; rmt — значения индекса акций Российской торговой системы; gt - доходность рынка ГКО; ец - чистая прибыль на одну акцию; mit -технический индикатор i-й акции; aoi, an, Pn,.,p4i - статистически или экспертно оцениваемые параметры модифицированной САРМ.

Анализ месячных данных за период с ноября 1995 г. по февраль 1998 г. позволил выделить некоторые структурные особенности поведения фондового рынка. Так, доходность безрискового актива коррелировала с доходностью акций с лагом, значение которого в течение долгое время было равно 3, а затем установилось равным 1.

Модельные расчеты строились на множестве из шести наиболее ликвидных акций российского фондового рынка: РАО ЕЭС, ЛУКОЙЛ, Мосэнерго, Иркутскэнерго, «Ростелеком» и «Сургутнефтегаз». Результаты расчета параметров для предложенной модификации САРМ дали схожие оценки качества модели. Множественный коэффициент регрессии Я2 варьируется от 0.65 у «Сургутнефтегаза» до 0.76 у «Ростелекома» и Мосэнерго. Полученные значения параметров функций доходности рассматриваемых акций позволяет спрогнозировать будущую доходность, задав значения экзогенных факторов.

6. Для построения оптимального портфеля было предложено использовать не стандартный подход оптимизации портфеля по Марковицу, а более устойчивый алгоритм №\\тоск1, предоставляющий возможность ввести в модель предпочтения инвестора относительно риска и уровня желаемой доходности. В совокупности с модифицированной САРМ это позволяет построить производственные функции компании, отражающие зависимость портфельного дохода от трастовых и собственных инвестиций компании.

7. Разработанная в диссертации динамическая нелинейная оптимизационная модель функционирования инвестиционной компании с использованием статистических функций спроса и производственных функций позволила построить прогноз развития конкретной инвестиционной компании на последующие периоды. Полученные траектории подтвердили различие в относительной значимости различных ветвей бизнеса для целевой функции компании. Траектории первых двух ветвей бизнеса (брокерского и управления активами) носят, в общем, положительный характер, свидетельствует о развитии данной формы бизнеса, в то время как собственное инвестирование не содержит какой-либо тенденции в явном виде, что подтверждает предположение о высокой доле субъективных, внутренних факторов, влияющих на эту ветвь бизнеса.

8. Анализ чувствительности к экзогенным параметрам выявил достаточную устойчивость с точки зрения смещения экзогенных переменных в сторону увеличения, в то же время уменьшение этих параметров приводит к дисбалансу, с которым не может справиться используемый программный аппарат и которые требует для устранения структурных сдвигов в модели. Чувствительность к экзогенным переменным - тарифам инвестиционной компании оказалась весьма неоднородной, что является отражением как структуры бизнеса компании (приоритеты различных направлений деятельности), так и дифференцированного риска, который рождается на каждом из этих направлений.

9. Представляется, что модель функционирования инвестиционной компании, подобная представленной в данной работе, должна стать важным инструментальным средством управления инвестиционными компаниями. Прежде, чем принимать то или иное стратегическое решение по распределению средств компании, следует использовать модель «компания - рынок» для имитации последствий решений.

10. Из проведенных расчетов следует ряд выводов непосредственно для компании «РИНАКО Плюс», на базе которой была выполнена идентификация разработанной модели. Во-первых, влияние изменения переменных издержек на целевую функцию компании значительно выше, чем постоянных. Это означает, что менеджмент компании должен особое внимание уделять организации и качеству брокерских и трастовых услуг, не стремясь к предельной минимизации переменных издержек. Во-вторых, «рейтинг» показателей в порядке убывания влияния на размер общей интегральной прибыли компании за период выстраивается следующим образом: брокерская комиссии; комиссия за управление; премия за прирост стоимости управляемых активов. Снижение тарифов не приводит к легко предсказуемым результатам, так как происходит смещение равновесия, и для оптимизации своей целевой функции необходимо изучить сложившееся положение вокруг компании и произвести корректировку других показателей (издержек и т.д.).

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Клейнер, Вадим Георгиевич, 1998 год

1. Алтаев В.Я., Петраков Н.Я., Поманский А.Б. Микроаналитический подход к моделированию макроэкономических процессов. М., ЦЭМИ АН СССР, 1981

2. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Имитационные системы в планировании экономических объектов. М., Наука, 1980

3. Багриновский К.А., Модели и методы экономической кибернетики, М., Экономика,1973

4. Багриновский К.А., Егорова Н.Е., Расчет вариантов развития хозрасчетного промышленного предприятия, Экономика и математические методы, 1973, вып. 4

5. Белкин Д., Зольдин Е., Наиболее развитая отрасль российской экономики, Рынок ценных бумаг, №16, 1998

6. Бывшев В., Слуцкий В., Технический анализ на российском рынке голубых фишек, Рынок Ценных бумаг, №17-18, 1998

7. Грязнов И., Михайлов В., Организация прямого финансирования: шаг первый выбор «мишеней», Рынок ценных бумаг, №17-18, 1998

8. Гутброд М., Джордж А., Правовой анализ финасового кризиса в России, Рынок ценных бумаг, №17-18, 1998

9. Данилин В.И., Экономико-математические модели годового палнирования на предприятии. М., Наука, 1975

10. Егорова Н.Е. Вопросы согласования плановых решений с использованием имитационных систем. М., Наука, 1987

11. Егорова Н.Е., Смулов A.M. Математические методы финансового анализа банковской деятельности. Аудит и финансовый анализ, номер 2, 1998

12. Именитова Е., Методы оценки рыночной стоимости акций, №20, 1997 Инвестиционный рейтинг российских регионов. 1997-1998 годы, Эксперт, №39,1998

13. Казаков А., Работает ли технический анализ в условиях кризиса фондового рынка? Рынок ценных бумаг, №16, 1998

14. Касимов Ю.Ф., Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. Москва, «Филинъ», 1998

15. Клейнер В.Г. Структура фондового рынка России. Инвестиции в России, 1996, №4

16. Клейнер В.Г. Модель поведения инвестиционной компании на рынке корпоративных ценных бумаг. Моделирование механизмов функционирования экономики России на современном этапе. М., ЦЭМИ РАН, 1998

17. Клейнер В.Г. Структурные модели фондового рынка России. Предприятие в условиях рыночной адаптации: анализ, моделирование, стратегия. М., ЦЭМИ РАН, 1996.

18. Клейнер В.Г., Медведева М.Б. Поведение институционально инвестор на рынке корпоративных ценных бумаг. Труды Современного Гуманитарного Университета, Сер. «Экономика и менеджмент», вып. 8. М., 1998

19. Клейнер В.Г., Медведева М.Б. Российский рынок корпоративных ценных бумаг: проблемы изучения и преподавания. Труды Современного Гуманитарного Университета, Сер. «Экономика и менеджмент», вып. 5. М., 1997

20. Клейнер В.Г. К разработке модельного инструментария факторного анализа фондового рынка. Научная конференция: «Организационные науки и проблемы государственного регулирования рыночной экономики». М., ЦЭМИ РАН, 1996

21. Макаров B.JL, Клейнер Г.Б. Бартер в российской экономике: особенности и тенденции переходного периода., Препринт, ЦЭМИ РАН, 1996

22. Михеев А., Ярош А., Метод анализа динамики цен акций энергетических компаний, Рынок ценных бумаг, №20, 1997

23. Модин A.A., Махров Н.В., Данилин В.И., Динамика производственных объединений и модели планирования их деятельности, М., Наука. 1984

24. Ованесов А., Кожевников Н., Технический анализ в России: не всесилен, но полезен, Рынок ценных бумаг, №16, 1998

25. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. Инфра-М. Москва. 1994.

26. Рынок ценных бумаг: шаг в информационное сообщество. Под редакцией доктора технических наук, профессора Н.Т.Клещева, Москва, Экономика, 1997

27. Тьюлз Ричард Дж., Бредли Эдвард С., Тьюлз Тэд М., Фондовый рынок, Москва, Инфра-М, 1997

28. Arrow K.J., 1982, Risk Perception in Psychology and Economics, Economic Inquiry, 20,1.9

29. Banz, Rolf W. 1981. The relationship between return and market value of common stocks. Journal of Financial Economics 9 (March):3-18

30. Black, Fisher. 1972. Capital market equilibrium with restricted borrowing. Journal of Business 45 (July): 444-55

31. Breen, William J., and Korajczyk, Robert A. 1993. On selection biases in book-to-market based tests of asset pricind models. Working Paper 167. Northwestern University

32. Copeland T.E., 1976, A Model of Asset Trading Under the Assumption of Sequential Information Arrival, Journal of Finance, 31,1149-1168

33. Damodaran, Aswath. Investment Valuation. 1990. John Wiley & Sons, Inc Fama, Eugene F., and French, Kenneth R. 1992. The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance 47 (June): 427-65

34. Fama, Eugene F., and MacBeth, James D. 1973. Risk, return and equilibrium: Empirical tests. Journal of Political Economy 81 (may-June): 607-36

35. Grossman Stanford J., Stiglitz Joseph E., 1980, On the Impossibility of Informationally Efficient Markets, American Economic Review, v70(3), 393-408

36. Groth J., 1979, Security-Relative Information Market Efficiency: Some Empirical Evidence, Journal of Financial And Quantative Analysis, 14, 573-593

37. Guth, M.A., Phillippatos, G.C., 1989, A Reexamination of Arbitrage Pricing Theory (APT) under Common Knowledge Beliefs, Revista Internazionale di Scienze Economiche e Commerciali, 36, 729-746

38. Heiner, R. A., 1983, The Origin of Predictable Behavior, American Economic Review, 76, 560-595

39. Kothari, S.P.; Shanken, Jay; and Sloan, Richard G. 1995. Another look at cross-section of expected stock returns. Journal of Finance 50 (March): 185-224

40. Markowitz, H.M.(1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, New York: John Wiley and Sons

41. Markowitz, H.M.(1959). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments, New York: John Wiley and Sons

42. Mayers, David. 1972. Nonmarketable assets and capital market equilibrium under uncertainty. In Studies in the theory of capital markets, ed. Michael Jensen, pp.223-48. New York: Praeger

43. Murphy R., 1965, Adaptive Processes in Economic Systems, New York: Academic1. Press

44. Murphy J., 1986, Technical Analysis of Futures Markets, NY: Institute of Finance Nawrocki, D., 1984, Entropy, Bifurcation and Dynamic Market Disequilibrium, Financial Review, 19, 266-284

45. Nawrocki, David. Capital Market Theory: Is It Relevant to Practitioners? Research Paper. Villanoya University. (II)

46. Nawrocki, David. Market Theory and the Use of Downside Risk Measures. Research Paper. Villanoya University. (Ill)

47. Nawrocki, David. Tailoring asset allocation to the individual investor. Computer Handholder Investment Software Research Paper Series. Villanoya University. (Internet: http://www.handholders.com/old/tailor.html) (I)

48. Peters E.E., 1991, Chaos and Order in the Capital Markets, New York: John Wiley and1. Sons

49. Peters E.E., 1994, Fractal Market Analysis, New York: John Wiley and Sons Ravi Jagannathan, Ellen R. McGrattan. The CAPM Debate. Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review. Vol. 19, No. 4, Fall 1995, pp. 2-17

50. Ravi Jagannathan, Zhenyu Wang. The CAPM is alive and well. The fourth Annual Conference on Financial Economics and Accounting Washington University, St. Louis, 1993

51. Roll, Richard, A critique of the asset pricing theory's tests; part I: On past and potential testability of the theory, Journal of Financial Economics, 4, 129-176, 1977

52. Rosenberg, Barr. Prediction of common stock betas. 1985. The Journal of Portfolio Management (Winter)

53. Ross, Stephen A., 1976, The arbitrage theory of capital asset pricing, Journal of Economic Theory 13, 341-360

54. Sharpe, William F. 1964. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. Journal of Finance 19 (September): 425-42

55. Simon, H. A., 1955, A Behavioral Model of Rational Choice, Quarterly Journal of Economics, 69, 99-118

56. Tyler Shumway, Business Administration course of University of Michigan Business School, 1997, http://www-personal.umich.edu/~shumway/courses.dir/ba855.dir/ba855.html

57. Vaga, T., 1990, The Coherent Market Hypothesis, Financial Analyst Journal, 46, 36-49.

58. Vaga, T„ 1994, Profit From Chaos, New York: McGraw Hill, 1994

59. Weiner N., 1948, Cybernatics, The Technology Press of M.I.T. and John Wiley