Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Финансы arrow Метод расчета целевого показателя P/E для российского рынка

Определение спецификации модели

Декомпозируем задачу, выделив необходимые этапы:

  • 1) Определить форму модели для поиска факторов риска;
  • 2) Определим перечень факторов риска.

Определение формы модели

Многими практиками разработаны различные модели, использующие разные факторы риска и по-разному связывающие эти факторы. Прежде чем перейти к анализу данных моделей, рассмотрим более концептуальную классификацию подходов.

Для учета дополнительных рисков на рынках выделяются два подхода (Тимофеев, 2015): специальная надбавка (ad hoc премия) к ставке дисконтирования и сценарный подход. Сценарный подход предполагает первоначально расчет стоимости по ставке дисконтирования без дополнительных рисков. Затем формируется перечень сценариев, при реализации которых осуществляются негативные события, вероятность которых существует на данном рынке. С учетом вероятностей этих событий (опустим здесь вопрос возможности оценки этих вероятностей) и ожидаемых в результате наступления события стоимостей формируется итоговая оценка:

, (20)

где - оценка стоимости актива в результате наступления i-го события;

- вероятность наступления i-го события;

- первоначальная оценка стоимости актив.

Данный подход привлекателен тем, что риски учитываются очевидным образом. Однако, более детальный анализ такого подхода приводит к интересным выводам. Если рассмотреть негативное событие как некое случайное событие, которое является достаточно редким и ординарным, то можно смоделировать это негативное событие с помощью стационарного пуассоновского потока событий. Данный процесс используется для моделирования несчастных случаев или отказов оборудования, то есть аналогичных негативных событий. В работе (Обжиров, 2009) математически показано, что в этом случае сценарный подход сводится к аддитивной надбавке к ставке дисконтирования. Таким образом, два подхода с точки зрения получаемого результата идентичны. С учетом того, что в нашей задаче сценарный подход сложно реализуем, остановимся на первом подходе, понимая при этом, что дополнительные риски должны быть учтены в виде аддитивной надбавки.

Перейдем к спецификации модели, в рамках которой будем искать факторы рисков.

Кратко рассмотрим базовые модели для расчета затрат на капитал Capital Asset Pricing Model (далее CAPM), трехфакторную модель Фамы-Френча и модификации для учета странового риска.

Модель CAPM представляет собой равновесную однофакторную модель, отражающую зависимость между ценами финансовых активов и уровнем принимаемого портфельными инвесторами систематического риска. Модель использует следующие предпосылки: рациональное поведение инвесторов, существование на рынке безрисковой ставки, по которой возможно неограниченное кредитование и займ денежных средств, равные ожидания инвесторов относительно вероятностных распределений параметров доходности активов, а также отсутствие налогов и транзакционных издержек (Sharpe, 1964).

(21)

где безрисковая ставка доходности на рынке;

доходность рыночного портфеля, то есть доходность фондового индекса с наибольшей диверсификацией активов;

- премия за систематический риск на данном рынке;

- мера систематического риска.

Эмпирические исследования Fama, French (1992) показали значимость эффекта размера и возможностей роста (коэффициент «рыночная/балансовая оценка»; MV/BV) и модифицировали конструкцию CAPM. Тогда модель с учётом 3 факторов принимает следующий вид:

(22)

где коэффициент чувствительности к рыночному риску;

и коэффициенты регрессии при факторах;

рыночная премия за риск;

премия за размер как спред доходности акций малых и крупных компаний;

премия за инвестиционные возможности, рассчитываемая как спред доходности акций компаний с высоким и низким мультипликатором «рыночная-балансовая оценка».

Многими практиками разработаны различные гибридные модели. Базовое представление гибридной модели выглядит следующим образом:

(23)

В (Estrada, 2007) представлен перечень модификаций для развивающихся рынков:

Таблица 2 Модели CAPM

Модификация

SR

A

The Godfrey-Espinosa Approach

The Goldman Sachs Approach

The Salomon Smith Barney Approach

в

где в - бета компании относительно локального рынка;

- отношение волатильности локального рынка к волатильности мирового рынка;

- спред доходностей облигаций локального рынка и США;

г1 - оценка доступности рынка капитала (от 0 до 10);

г2 - оценка политического риска (от 0 до 10);

- корреляция между акциями и облигациями рынка страны.

Как мы видим, учет страновых рисков в гибридных моделях основан на спреде доходностей облигаций локального рынка и США, и модификации рыночной премии за риск для исключения двойного учета странового риска.

Для такого подхода есть некоторые эмпирические основания. Движение спреда облигаций и доходности рынков акций коррелированы между собой, поскольку очевидно, что они могут иметь один источник риска (Тимофеев, 2015). Однако, такой не подход не раскрывает сами источники риска.

В данной работе предлагается использовать максимально базовую форму модели - многофакторную модель:

, (24)

где - значение i-го фактора риска;

коэффициент чувствительности к i-му фактору риску.

Такая форма используется в большей части работ по поиску факторов риска на уровне компании по перекрестным данным.

Предлагается рассмотреть многофакторную модель в двух вариантах:

С выделением рыночного риска в терминах модели CAPM;

С включением рыночного риска наряду с другими факторами риска.

Первый вариант подразумевает предварительное оценивание беты (коэффициента чувствительности к рыночному риску) для каждого рынка с позиции международного инвестора и определения рыночной премии за риск:

, (25)

где - доходность рассматриваемого индекса;

- доходность мирового индекса MSCI World;

- ковариация;

- дисперсия доходности мирового индекса MSCI World.

Для определения рыночной премии за риск мы опять прибегнем к ICC. Рассчитанные вменённые затраты на капитал для мирового индекса рассмотрим с точки зрения модели CAPM, в предполажении, что страновые риски на уровне мирового индекса нивелированы (и нет необходимости вводить надбавку):

, (26)

где - глобальная безрисковая ставка доходности (считаем, что международный инвестор рассматривает их как самые надежные). Под глобальной безрисковой ставкой доходности понимается доходность по такому финансовому инструменту, который доступен инвесторам со всего мира и что очень важно: данный инструмент должен быть очень ликвидным и получение дохода должно быть гарантировано мировой державой (Вашакмадзе, 2012). В настоящее время к такому инструменту можно отнести государственные облигации США, Германии, Англии и Швейцарии. В своем исследовании мы используем доходность 10-летних облигаций США

Так как для мирового индекса равна 1, то получаем значение рыночной премии за риск:

(27)

Тогда спецификация для первого варианта принимает вид:

, (28)

Таким образом мы исследуем факторы «избыточных» затрат на капитал.

Второй вариант включает в модель рыночный риск наравне с прочими:

. (29)

В качестве фактора рыночного риска в данной модели предлагается рассмотреть несколько вариантов. В статье (Estrada, 2014) автор предлагает пересмотреть отношение к рыночного риску, так как для долгосрочных инвесторов краткосрочная волатильность доходности, лежащая в основе определения беты, не имеет значения. Автор предлагает в качестве мер риска рассмотреть волатильность долгосрочных доходностей и показатель Conditional Value at Risk для долгосрочных доходностей. В рамках второго варианта модели будут протестированы следующие представления рыночного риска:

  • · Рыночная премия за риск;
  • · Conditional Value at Risk для долгосрочных доходностей.

Теперь рассмотрим факторы риска, которые отражают характеристики рынка (страны), детерминирующие наблюдаемый дисконт.

 
Если Вы заметили ошибку в тексте выделите слово и нажмите Shift + Enter
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 
Предметы
Агропромышленность
Банковское дело
БЖД
Бухучет и аудит
География
Документоведение
Естествознание
Журналистика
Информатика
История
Культурология
Литература
Логика
Логистика
Маркетинг
Математика, химия, физика
Медицина
Менеджмент
Недвижимость
Педагогика
Политология
Право
Психология
Религиоведение
Социология
Статистика
Страховое дело
Техника
Товароведение
Туризм
Философия
Финансы
Экология
Экономика
Этика и эстетика
Прочее