A feltörekvő piacok kockázat-hozam koncepciójának empirikus tanulmányainak áttekintése. A CAPM modell empirikus vizsgálata és a pénzügyi stratégiák alkalmazása az orosz tőzsdén Az empirikus marketingkutatás lényege

ÚJ KUTATÁS

A BSARM modell alkalmazhatóságának empirikus vizsgálata feltörekvő piacokon

Teplova T.V.1, Selivanova N.V.2

A „kockázat-hozam” koncepció kulcsfontosságú a vállalati pénzügyekben, mivel lehetővé teszi a társaság tőketulajdonosainak befektetési és hitelkockázatának számszerűsítését a jövedelmezőség szempontjából, valamint hatékony befektetési és pénzügyi döntések felépítését a kapott értékelés figyelembevételével. Továbbra is viták folynak a kockázatértékelési módszerek helyességéről, valamint a várható kockázat és a befektetők által elvárt, külső feltételeknek megfelelő hozam összekapcsolására szolgáló modell felépítéséről. A cikk azt vizsgálja, hogy a feltörekvő piacokon alkalmazható-e a nyilvános társaságok saját tőkéjére vonatkozó kockázatértékelési modell általánosan elfogadott megközelítése, a laterális szisztematikus kockázat (BSARM). A klasszikus CAPM-modell kritikáját rendszerezzük, figyelembe veszik a CAPM fejlesztési tőkepiacokra (Venezuela, Egyiptom, Dél-Amerika, Kelet-Európa) vonatkozó módosításainak tesztelésének eredményeit, valamint a BSARM oroszországi vállalatok számára végzett empirikus vizsgálatának eredményeit. bemutatják (a hipotézis a BSARM nagyobb előrejelző erejéről az egyes vállalatok szisztematikus kockázatának felmérésében), valamint országok közötti összehasonlításhoz és országkockázat-értékelésekhez.

Bevezetés. A befektetési kockázat megértése

A bizonytalanság és a kockázat a befektetési folyamatok természetes és velejárója. A bizonytalanságot tágabb fogalomnak tekintik. A befektetési döntések és tevékenységek eredményeiben bizonytalansági feltételek figyelhetők meg, amelyek számos lehetséges kimenetet jelentenek, amelyek valószínűsége előre nem ismert. Az ismeretlen összefüggésbe hozható mind az információ objektív hiányával, mind annak torzulásával vagy a hozzáférés magas költségével. A kockázat egy valószínűségi kategória. A befektetési tevékenységek eredményeiben kockázati feltételek figyelhetők meg, amelyekből sok lehet, de mindegyik bizonyos valószínűséggel jellemezhető. Így egy kockázati helyzetben a befektetőkről feltételezhető, hogy képesek megbecsülni (például múltbeli befektetési döntések alapján vagy más módon) annak valószínűségét, hogy egy befektetésből bizonyos pénzbeli hasznot szerezzenek.

A befektetési kockázatkezelés első lépésként a többszörös eredményhez vezető tényezők azonosítását és helyes értékelését foglalja magában. A kvalitatív értékelés gyakrabban kapcsolódik a kockázati kategóriák azonosításához, figyelembe véve a befektetés végső eredményét befolyásoló tényezők jelentőségét. A kvantitatív értékelés megköveteli a kockázati helyzet világos megértését és a választott értékelési módszer indoklását.

1 Tamara Viktorovna Teplova, a közgazdaságtudományok doktora, professzor, Állami Egyetemi Közgazdaságtudományi Felsőiskola

2 Selivanova Natalia Viktorovna, közgazdász mester, „Vállalat stratégiai pénzügyi menedzsmentje” mesterképzés, Állami Egyetemi Közgazdasági Felsőiskola

A befektetési kockázat általánosan elfogadott értelmezése egy bizonyos elvárt szint alatti eredmény elérésének lehetőségével azonosítható. Például egy befektetésből származó veszteség (negatív nyereség vagy nettó jelenérték). Ez az úgynevezett tiszta kockázat. A pénzügyi közgazdaságtanban elterjedt a kockázat eltérő értelmezése, amikor a kockázati helyzetet olyan fenyegetések (befolyásoló tényezők) jelenléte jellemzi, amelyek veszteséghez és „többletnyereséghez” is vezetnek, pl. a befektetői várakozásokat meghaladó nyereség. Így kerül bevezetésre a spekulatív kockázat fogalma, amely azt a veszélyt jellemzi, hogy a befektetésből bármilyen olyan hatás (veszteség és többletnyereség) érhető el, amely nem felel meg a várakozásoknak.

Az 1960-as évek óta a portfólióbefektetők befektetési kockázatának felmérésének domináns koncepciója az „átlagos várható hozam és szórás” volt. Harry Markowitz fMarkowitz, 1959] portfólióelmélete szerint a korábban megfigyelt értékpapír-befektetések megtérülésének átlagos értéke a befektető „normális” elvárásának tekinthető, és ennek a befektetési döntésnek a kockázatértékelése a szóródás ( szórása) a tényleges értékek (vagy várható értékek) felvett átlagtól való eloszlásaként. A kockázat pontosabb mértéke a szórás normalizált értéke - szórása. A befektető döntéshozatala azon alapul, hogy adott kockázati szinten maximalizálja a befektetés megtérülését, vagy adott hozamszint mellett minimalizálja a kockázatot.

Piaci befektetőknek, akik figyelembe veszik a tőkediverzifikáció révén a kockázatcsökkentés lehetőségét, pl. A portfólióbefektetések során a teljes részvényesi hozam (TSR) korábban megfigyelt értékei alapján megbecsülhető egy adott vállalat befektetésének átlagos megtérülése. Ez a befektető által a társaság részvényeinek birtoklása során szerzett bevétel relatív összege. A számítást általában éves alapon végzik, azaz az osztalékok és a részvényárfolyam-növekedés éves eredményét elosztják a befektetési időszak eleji részvényárral: TSR = (DPS + (P1-Po) ))/ Po.

A kockázat számszerűsítésére és a befektetési lehetőségek összehasonlítására a számításokat gyakran napi vagy heti hozamok alapján végzik. Mivel a teljes befektetési hozamban (TSR), amely hosszú távon átlagosan évi 10-14% körüli, az osztalékfizetés hozama nem magas (kb. 2-3%), az elemzők gyakran elvonatkoztatnak az osztalékfizetéstől. és végezzen összehasonlításokat a részvényárfolyamok változásának napi átlagos hozamának számításai alapján: kt = (Pt- Pt-1)/Pt-1.

Várható megtérülési érték a múltbeli napi értékek alapján

az i készletarányt a következő képletből kaphatjuk meg: kt = (^ kit)/ n

Ha az előrejelzési becslések az eredmények valószínűségét (p) határozzák meg, akkor az átlagos hozam kiszámításához használt kifejezés a következő formában jelenik meg:

kt = ^ kit x pt, azaz. a várható hozamot súlyozzák

a valószínűségek átlagosak.

A szórást az előrejelzett jövedelmezőségi értékek esetén számítják ki

A befektetési kockázat és a szükséges összekapcsolásának klasszikus modellje

megtérülő befektetők

A világ vezető vállalatainak és pénzügyi tanácsadóinak befektetési döntéshozatali gyakorlatának vizsgálata 1977 óta folyik. A jól ismert felmérési vizsgálatok3 azt mutatják, hogy mind a tudományos körökben, mind a vállalatok gyakorlatában az egyensúlyi egytényezős jövedelmezőség-értékelési modell CAPM4 domináns a saját tőke költségének kialakításában. A vállalatok csaknem 80%-a használja a CAPM-et a várható tőkemegtérülés becslésére. Ezt a gyakorlatot a professzionális "becsült béta eladók" - BARRA és CRIF - munkája támogatja. Számos világszínvonalú információs és elemző cég számítja ki a béta együtthatót a pénzügyi elemzésben hagyományosan használt egyéb adatokkal együtt (Bloomberg, ValueLine, DataStream, Merrill Lynch). Bár sok munka folyik a többtényezős modelleken, és egyes cégek (különösen a tanácsadó cégek) alternatív (ART-en alapuló) modelleket alkalmaznak, egyértelmű kisebbségben vannak.

A klasszikus CAPM-modell, amelyet W. Sharp, valamint John Lintner Ibintner, 1965] fejlesztett ki, egy racionális befektető viselkedését írja le, aki maximalizálja hasznossági függvényét, amely a várható hozam átlagának és szórásának értékétől függ. a befektetési portfólió („átlag-varianciája”): U= U fap, o2p)

A CAPM-modellben a legfontosabb lehetőség a kockázatmentes eszközökbe történő befektetés. A kockázatmentes eszköz sajátossága, hogy a hozamának szórása nullára, a kockázatmentes eszköz által hozott hozam (kf) (úgynevezett kockázatmentes megtérülési ráta) pedig a szinten vehető. a várható hosszú távú gazdasági növekedési ráta . Vegye figyelembe, hogy egy kockázatmentes eszköz hozamának kovariancia bármely más eszközzel vagy kockázatos portfólióval, valamint a korrelációs együttható nullával egyenlő. A CAPM-modell azt is feltételezi, hogy a befektető képes kockázatmentes kamatozású pénzt felvenni.

A kockázatmentes befektetési lehetőségek jelenléte lehetővé teszi, hogy bevezethessünk egy kulcsképletet a befektetői tőke megkívánt (és egyensúlyban, várható) hozamának analitikus kifejezésére: ks = kf + kockázati prémium ks - szükséges tőkehozam kf - kockázat - ingyenes megtérülési ráta a piacon

kockázati prémium - kockázati prémium (évi százalékban). Feltételezzük, hogy minél nagyobb a kockázat (azaz minél kisebb a valószínűsége a várt pénzügyi eredmény elérésének), annál magasabb a prémium.

A második lehetőség, amit egy fejlett tőkepiac nyújt a befektetőnek, a befektetések diverzifikációja, és ebből következően a kockázatcsökkentési képesség. Ezenkívül egy írástudó befektető megérti a piaci portfólióba történő befektetés előnyeit, amelyet a pénzügyi elmélet úgy tekint

3 Bruner R.F., Eades K.M., Harris R.S., Higgins R.C. A tőkeköltség becslésének legjobb gyakorlatai: Felmérés és szintézis // Pénzügyi gyakorlat és oktatás, V.8, N.1, 1998, Graham, Harvey (2001)

4 pénzügyi eszközök árazásának (jövedelmezőség-értékelésének) modellje

teljesen diverzifikált portfólió, amely magában foglalja a piacon létező összes kockázatos eszközt (részvények, kötvények, opciók, ingatlanok stb.). A piaci portfólió fontos jellemzője, hogy csak szisztematikus kockázat van jelen, amelyet kizárólag makrogazdasági tényezők generálnak.

Egy pénzügyi eszköz befektetési kockázatának mértéke a CAPM-modellben a piaci portfólióval való kovarianciája. A modell kulcsmutatójaként egy standardizált kockázati mérőszámot használnak, az úgynevezett béta-koefficienst vagy Sharpe-mutatót, amelyet az eszköz és a piaci portfólió hozamának kovariancia-arányaként számítanak ki a piaci portfólió szóródásához. . Az egynél nagyobb béta-együtthatóval rendelkező eszköz a piaci portfólióhoz képest nagyobb variabilitással (volatilitás) mutat, ezért nagyobb kockázat jellemzi. Ha a béta együtthatót egy eszköz megtérülésének a piaci (km) vagy átlagos piaci hozam (B(km)) változásaira való érzékenységeként értékeljük, lehetővé válik bármely pénzügyi eszköz jövedelmezőségének meghatározása a CAPM szerint (1. képlet).

E(ki) = kf + (E(kM - kf)) / (1)

E(k) = kf +ß (kM - kf)

A CAPM meglehetősen szigorú feltételezésekre épül, amelyek aligha tekinthetők reálisnak. Soroljuk fel őket: racionalitás G. Markowitz befektetői magatartás portfólióelmélete szempontjából; lehetőséget, hogy kockázatmentes kamatláb mellett kölcsönözhessenek és kölcsönözhessenek pénzt; azonos befektetői várakozások az eszközhozamok valószínűségi eloszlásával kapcsolatban; azonos egyperiódusú befektetési időhorizont (hónap, év vagy más intervallum), a befektetési lehetőségek (pénzügyi eszközök) végtelen oszthatósága; a tőkepiac egyensúlya az eszközök értékének helyes (a kockázati szintnek megfelelő) értékelésének meglétével. Vegye figyelembe, hogy a helyiségek merevsége nem teszi hiteltelenné a modellt, mert 1) néhány előfeltétel eltávolítható, amint azt a modell további módosításai mutatták, 2) a modell értékét nem az előfeltételei határozzák meg, hanem a befektetők és a tőkepiacok viselkedésének előrejelzési képessége.

A CAPM és az alternatív kockázati intézkedések kritikája

A huszadik század 70-es éveiben számos empirikus tanulmány bizonyította a CAPM előnyeit a részvényhozamok előrejelzésében. A klasszikus művek közé tartoznak: , , .

A CAPM kritikája azonban szinte azonnal a modellről szóló művek megjelenése után kezdődött tudományos körökben. Például Richard Roll munkája a piaci portfólió meghatározásával kapcsolatos problémákat hangsúlyozza. A gyakorlatban a piaci portfóliót egy bizonyos maximálisan diverzifikált portfólió váltja fel, amely nemcsak a befektető számára elérhető a piacon, hanem elemzésre is alkalmas (például részvényindex). Az ilyen proxy portfólióval való munka során az a probléma, hogy ennek kiválasztása jelentősen befolyásolhatja a számítások eredményeit (például a béta értékét).

R. Levy, M. Blum és Scholes-Willims munkái a legfontosabb CAPM-paraméter – a béta-együttható – stabilitásának problémájára összpontosítanak, amely hagyományosan 3. szám, 2GG7 © Electronic Journal of Corporate Finance, 2GG7

a történelmi adatokon alapuló lineáris regresszióval becsülték meg a közönséges legkisebb négyzetek (OLS) módszerével. Ez lényegében a gazdaság stacionaritásáról és a múltbeli adatok alapján történő kockázatértékelések felépítésének lehetőségéről szól. Számos egyedi részvény és értékpapír-portfólió béta-együtthatójának számítási eredményei és elemzése alapján R. Levy arra a következtetésre jutott, hogy a béta-együtthatója bármely részvény esetében nem stabil az időben, és ezért nem használható a jövőbeli kockázat pontos felmérése. Egy akár 10 véletlenszerűen kiválasztott részvényből álló portfólió béta viszont meglehetősen stabil, ezért a portfóliókockázat elfogadható mérőszámának tekinthető. M. Blum kutatásai kimutatták, hogy idővel a portfólió béta együtthatója megközelíti az egyet, a vállalat belső kockázata pedig az iparági átlagot vagy a piaci átlagot. A tanulmány gyakorlati ajánlásaként a piaci hozamok dinamikáját és a kiválasztott részvény megfigyelt kockázati prémiumát (OSL béta) összekapcsoló regressziós egyenletből kapott „nyers bétát” korrigáltuk. A módosítások legnépszerűbb típusai a következők:

1) M. Bloom béta Biume = 0,67 x (béta OSL) + 0,33 x 1 (az ilyen típusú korrekciót a Bloomberg, ValueLine végzi)

H ttt, béta+ béta + béta+1

2) Scholes-Willims betawr =-

ahol a béta a becsült béta érték a regressziós módszerrel a részvényhozam rugalmassági együtthatójaként a piaci hozamok megfelelő értékeihez képest, a béta"1 a becsült béta érték a regressziós módszerrel, mint a részvény hozamának rugalmassági együtthatója. részvényhozam az előző időszak piaci hozamainak értékéhez viszonyítva, a béta+l a becsült béta érték a regressziós módszerrel, mint a részvényhozamok rugalmassági együtthatója a részvénypiaci hozamok értékéhez viszonyítva. következő időperiódusban a pm a piaci hozamok autokorrelációs együtthatója.

A CAPM-paraméterek stabilitási problémájának alternatív modellmegoldása a határidős kontraktusok piacán kapott becslések, amikor a pénzügyi eszközök áraira vonatkozó várakozásokat vesszük alapul. Ezt a megközelítést az MSRM (Market-Derived Capital Pricing Model)5 valósítja meg.

Benz munkája azzal érvel, hogy a befektetői magatartást az egyoldalú lefelé mutató kockázatoktól való idegenkedés motiválja, szemben az általános kockázattal (vagy kétoldalú eltéréssel).

A várható hozamok szórása a kockázat meglehetősen ellentmondásos mértéke, legalább két okból:

A kétirányú diszperzió csak olyan eszközök esetében érvényes kockázati mérőszám, amelyek várható hozama szimmetrikus eloszlású

A kétirányú variancia csak akkor használható közvetlenül, ha a szimmetrikus eloszlás normális.

Az elemzők további megerősítést találnak a tisztán kockázatelemzés fontosságára a viselkedésalapú finanszírozásban megkövetelt hozam igazolásában. Először is, az érvelés a Kahneman és Tversky-féle hasznosságfüggvény egy speciális formájára (S-alakú hasznosságfüggvényre) való hivatkozáson alapul; másodsorban a piaci szereplők információs jelzésekre adott reakciójának sajátosságaira (például bebizonyosodott, hogy a piacok érzékenyebbek a pánikhatásra az események negatív alakulása esetén, mint pozitív esetben).

Egy másik kritikus terület az értékpapírok árának és hozamának valószínűségi eloszlására vonatkozó feltételezések. A gyakorlat azt mutatja, hogy a várható részvényhozamok eloszlásának szimmetriájára és normalitására vonatkozó követelmények egyidejű teljesítése nem valósul meg. A probléma megoldása az, hogy nem klasszikus (kétoldalú) variancia, hanem egyoldalú (szemivariancia keretrendszerek) alkalmazása. Ezt a döntést a következő érvek indokolják:

1) az egyoldalú diszperzió alkalmazása indokolt a részvényhozamok különböző eloszlásainál: szimmetrikus és aszimmetrikus egyaránt.

2) az egyirányú diszperzió az eloszlási függvény két jellemzője, a szóródás és a ferdeségi együttható által szolgáltatott információt tartalmazza, amely lehetővé teszi egytényezős modell alkalmazását egy eszköz (portfólió) várható hozamának becslésére.

A jövedelmezőségi aszimmetria problémáját az alsó parciális momentum (LPM) módszerrel oldjuk meg, amely lehetővé teszi egy egyensúlyi pénzügyi eszközárazási modell, az LPM-CAPM néven ismert felépítését.

Hogan és Warren 1974-es tanulmányában analitikusan kimutatták, hogy a hagyományos portfólióhozam-varianciát egyoldalúra kell cserélni a kockázatértékeléshez és az „átlagos” elrendezésre való átállást.

6 rFama és francia, 1996]

3. szám, 2007 © Electronic Magazin Corporate Finance, 2007

jövedelmezőség – egyoldalú eltérés" (átlag-szemivariancia keretrendszerek) nem változtatja meg a CAPM alapvető szerkezetét.

Javasolták a CAPM típusú tervezést

egyoldalú kockázatértékelés, amely az egyoldalú béta együttható (BL-béta) értékét használja a következő képlet szerint (2):

tu a, E[(k - kf),min(kM - kf,0)]

BL - béta =---^--(2)

E2 V"

ahol k az i eszköz hozama, kM a piaci portfólió hozama, kf a kockázatmentes ráta.

Eltérő tervezést (3) javasoltak egyoldalú kockázat felhasználásával. Munkájuk azt feltételezi, hogy a befektetők kockázati helyzetnek tekintik a jövedelmezőség egy bizonyos célszinttől való eltérését, amely lehet az átlagos piaci jövedelmezőség. A tervezés egyirányú bétát (HR-béta) használ, amelyet a (3) képlet alapján számítanak ki:

HR - béta = t< Xmin(kM ,0)] Е[тт(км - ^,0)]2

ahol az eszköz (részvény) átlagos hozama, /lm az átlagos piaci hozam.

Javier Estrada az egyoldalú kockázat új konstrukcióját vezette be az i eszköz hozamának és a piaci portfólió hozamának kovarianciájának bevezetésével a következő számításon keresztül: E. A szisztematikus kockázat mértéke H. Estrada tanulmányaiban E. -béta, amelynek számítási képlete az alábbiakban található. H. Estrada modellje iránti érdeklődést a modell tesztelésének eredményei a befektetési kockázat (pontosabban a szisztematikus kockázat mérőszámai) országok közötti összehasonlításában váltják ki, összhangban a közös logikával.

H. Estrada empirikus tanulmányaiban a béta együtthatót az eszközhozam egyirányú diszperziója és a piaci portfólióhozam egyirányú diszperziója közötti kapcsolat regressziós becslésével számítják ki. 2000 és 2001 alkotásaiban. H. Estrada kimutatta, hogy ez az arány, mint a teljes lefelé mutató kockázat értékelése, jó magyarázó ereje van a tőkearányos megtérülésnek országos szinten, iparági szinten és a fejlődő országok internetes társaságainak szintjén. A dolgozat bizonyítja, hogy a feltörekvő piacokon a szükséges tőkemegtérülés kiszámításához a DCAPM (downside CAPM) modellt célszerű használni, a különbség a klasszikus modelltől a klasszikus béta együttható egyoldalúra cserélése, ami a szisztematikus lefelé mutató kockázat mértéke. Következtetéseinek megalapozottságát megerősítve a szerző egy 27 fejletlen tőkepiaci ország megfigyelései alapján végzett empirikus vizsgálat eredményeit ismerteti.

A kockázat-hozam koncepció empirikus tanulmányainak áttekintése a

feltörekvő piacok

A CAPM alkalmazása során sajátos problémák merülnek fel a fejlődő tőkepiacokon, amelyekre a modell paramétereit (kockázatmentes hozam, piaci kockázati prémium, béta együttható) meglehetősen nehéz igazolni.

a helyi tőkepiacról származó adatok az információs hatékonyság hiánya és a forgatható eszközök alacsony likviditása miatt. Számos empirikus tanulmány bizonyítja, hogy a CAPM kifejezetten a fejlődő piacokon nem helytálló a fejlett piacokhoz képest (például a béta együttható és a piaci kockázati prémium helyi piaci adatok alapján történő kiszámítására fókuszál az országkockázati prémium (CRP) bevezetésével. a globális kockázatmentes megtérülési ráta korrekciójában, valamint a kockázatok kétszeres elszámolásának elkerülése érdekében a befektetési kockázati prémiumba korrekciós tényezőt (1-R2) vezet be, ahol R2 a regresszió meghatározó együtthatója. egyenlet, amely összekapcsolja a vállalat helyi piaci jövedelmezőségét az országkockázati prémium változékonyságával.

A vállalat elvárt jövedelmezőségének képlete a következő: kGE = (kfgl + CRP) + béta u x (kml - kfl) x (1-

y L K l h y i o h

A piaci integráció mértéke

Magas alacsony

Magas globális CAPM Helyi CAPM

Korrigált helyi CAPM

Alacsony hibrid SARM

Godfrey-Espinosa modell

A CAPM módosításai az integráció mértékétől és a piaci szegmentációtól függően. Forrás: A CAPM-modellt olyan vállalatok mintáján tesztelték, amelyek részvényeivel a caracasi tőzsdén (Venezuela) kereskednek. A 6 éves időszak (1992-1998) adataira vonatkozó regressziós módszert alkalmazva a szerző arra a következtetésre jut, hogy a CAPM modell nem működik a venezuelai piacon. Erre a következtetésre elsősorban annak a hipotézisnek az elvetése volt az oka, hogy a kockázat és a részvényhozam között pozitív kapcsolat van. Gonzalez F. tanulmányának eredményei azonban azt mutatták, hogy egyrészt a kockázat (amelynek indikátoraként a béta-koefficienst alkalmazták) és a jövedelmezőség közötti kapcsolat lineáris, másrészt nem a szisztematikus kockázat az egyetlen befolyásoló tényező. saját tőke várható jövedelmezősége. Hasonló eredményeket kaptunk M. Omran tanulmánya során, három modellt tesztelve: a klasszikus CAPM-et és két, aszimmetrikus kockázati mérőszámot alkalmazó modellt - LPM-CAPM (Lower Partial Moment CAPM) és ARM (Asymmetric Response Model). Az alternatív modellek sajátossága, hogy a szerzők szerint alkalmasak abnormális hozameloszlás és egy illikvid helyi tőkepiac eseteire. A vizsgálatot 690 vállalatból álló mintán végezték növekvő piacokon 10 éves időszak alatt

(1992. április - 2002. március). A munka eredményei alapján Hwang S. és Pedersen C. arra a következtetésre jutott, hogy a CAPM magyarázó erejében nem alacsonyabb az alternatív modelleknél. Keresztmetszeti mintában a CAPM magyarázó ereje a heti és havi hozamok paneladatainál elérte a 80%-ot, a napi hozamok esetében pedig az 55%-ot. Az aszimmetrikus kockázati intézkedéseknél nem találtak jelentős előnyöket. Emellett a szerzők az elemzés során a 26 fejlődő országot tartalmazó mintát régiónként osztották fel, majd a teljes megfigyelési időszakot két - az 1997-es ázsiai válság előtti és utáni - időszakra osztották. Ennek köszönhetően Hwang S. és Pedersen C. a helyi kockázatok jelentős hatását azonosította a feltörekvő tőkepiacokon, ami összhangban van a fenti munka eredményeivel.

A Dairil Collins tanulmánya 42 feltörekvő piaci országban különböző kockázati mértékeket tesztel: szisztematikus (béta), teljes (szórás), egyedi, egyoldalú (egyoldalú eltérés, egyoldalú béta és VaR8) és a piac mérete ( az ország átlagos kapitalizációja ), ferdeségi és kurtosis mutatók határozzák meg. A tesztelést ökonometriai megközelítéssel (mint a legtöbb hasonló munkában) nemzetközi befektető pozíciójából, 5 éves időtartamon keresztül (1996. január-2001. június) végeztük, heti hozamok alapján. A tőkepiac méretétől, likviditásától és fejlettségi fokától függően a kezdeti 42 országból álló mintát három csoportba osztották: első szint - nagy tőkepiaci méretű országok (például Brazília, Dél-Afrika, Kína), mint pl. valamint kis piaci méretű, de gazdaságilag és információsan fejlett; a második szint a kisebb fejlődő piacok (Oroszország is ide tartozik), a harmadik szint a kis piacok (például Lettország, Észtország, Kenya, Litvánia, Szlovákia stb.). A tanulmány eredményei szerint egyes piacokon a béta együtthatók alacsonyabbak voltak a vártnál, ami hamis jelzést ad a befektetők számára alacsony kockázatról. A munka következtetése az, hogy a béta együttható (és így a CAPM-modell) helytelen a fejlődő országok teljes halmazára alkalmazni. D. Collins azzal érvel, hogy nincs egyetlen olyan kockázati mutató sem, amely bármely fejlődő ország számára megfelelő lenne. Az első szintű országok esetében a legmegfelelőbb kockázati mutató a piac méretét figyelembe vevő együttható, a második szintre - az egyoldalú kockázat mutatói (másokhoz képest a VaR mutató mutatta a legjobb eredményeket), a harmadikra szint – vagy szórás, vagy egyedi kockázat.

Hasonló következtetést von le a szisztematikus egyoldalú kockázat különféle mérőszámainak megfelelőségéről a kiváló tőzsdei jellemzőkkel rendelkező országok esetében. Számos egyoldalú kockázati mérőszám (BL, HB, E-beta) alkalmazhatóságát 27 feltörekvő piacra (a mintában ázsiai és latin-amerikai piacok, afrikai és kelet-európai piacok, köztük Oroszország) végezték el. az 1995-2004 közötti időszak. A globális portfólió az MSCI Emerging Markets Index, kockázatmentes kamatláb pedig a tízéves amerikai államkötvények (Tbond). Kimutatták, hogy azokon a piacokon, ahol a hozamok eloszlásában nagy aszimmetria (nagy ferdeség), a szisztematikus kockázat legmegfelelőbb mérőszáma a HB-béta (3. képlet). Mert

8 VaR- érték veszélyben. Ez a befektetői veszteségek maximális lehetséges összege, egy adott időszakra és bizonyos valószínűséggel becsülve

3. szám, 2007 © Electronic Magazin Corporate Finance, 2007

Azon piacokon, ahol jelentős abnormális hozamok figyelhetők meg, a BL-béta előnyben van a többi kockázati mérőszámmal szemben (2. képlet).

A BSARM előnyeiről empirikus vizsgálatot végeztek Közép-Kelet-Európa hasonló földrajzi és makrogazdasági jellemzőivel rendelkező országokban. Az egykori szocialista tábor 8 országából, Csehországból, Szlovákiából, Magyarországról, Lengyelországból, Szlovéniából, Észtországból, Lettországból és Litvániából 1998-2003 között elemeztem a jövedelmezőséget alakító tényezőket, amelyek fontosságát a szerzők mutatják. az egyoldalú kockázati intézkedések, valamint a befolyás specifikus kockázati tényezők megőrzése.

A piaci szegmentáció hatását a befektetők hozamigényére Campbell Harvey tanulmányozta. A tanulmány azzal érvel, hogy a tőkeköltség a szegmentált piacokon magasabb lesz, mint az integrált piacokon, mivel a befektetők nagyobb kompenzációt követelnek majd a helyi, egyedi kockázatok viseléséért. Ez azt sugallja, hogy a pénzügyi befogadás mértékének bármilyen növelése a saját tőke költségének csökkenéséhez kell, hogy vezessen. Rene Stulz olyan diagnosztikai paramétereket javasolt, amelyek lehetővé teszik az országkockázati prémium (CRP) beépítését a globális befektető kockázat-hozam modelljébe. Figyelembe kell venni az integráció mértékét (a tőkemozgás akadályainak meglétét) és a jövedelmezőség kovariációját a helyi és globális piacokon. A munka megadja a szegmentált piacokon megfigyelt formális és informális tőkemozgási akadályok jellemzőit.

Számos tanulmány kifejezetten a tőkepiaci liberalizációnak a részvénytőke költségére gyakorolt ​​hatását vizsgálja. Például a munkában az osztalékhozam-modell (Gordon-modell) alapján a szerzők kimutatják, hogy a szegmentált tőkepiacok liberalizációja a saját tőke költségének átlagosan 50%-os csökkenéséhez vezet. A munka egy hasonló tanulmányt mutat be, amely 20 feltörekvő piac (köztük Dél-Amerika, Ázsia és Afrika országai) osztalékhozamának és növekedési ütemének változásainak elemzésén alapul. A szerző a liberalizáció külső jeleként azt az ideiglenes időpontot választotta, amikor a külföldi befektetőknek lehetőségük nyílik vállalati részvények vásárlására a helyi piacon. A munka a liberalizáció következtében a tőkeköltségek átlagosan közel 50%-os csökkenését mutatja.

A 32 helyi piac 126 társaság letéti jegyeinek (ADR) árfolyamdinamikáján alapuló felhalmozott többlethozam értékelésével végzett eseménytanulmányi módszer lehetővé tette az 1985-1994 közötti időszak kimutatását. a munkálatokban, 42%-kal csökkentve a saját tőke költségét.

Dairil Collins és Mark Abrahamson munkája a CAPM modell segítségével elemzi a tőkeköltséget az afrikai kontinens 8 tőkepiacán (Egyiptom, Kenya, Marokkó stb.) globális befektető szemszögéből. A tanulmányt a gazdaság 10 fő ágazatára emelték ki. Két időszakot azonosítottak, amelyek a gazdaságok nyitottságának különböző fokát jellemzik (1995-1999 és 1999-2002). A szerzők a kockázati prémium idővel csökkenését mutatják az afrikai tőkepiacokon. A legnagyobb változások Zimbabwéban és Namíbiában, a legkisebbek Egyiptomban, Marokkóban és Kenyában történtek. Az átlagos tőkeköltség 2002-ben körülbelül 12% amerikai dollárban. A gazdaságban legnagyobb súllyal rendelkező ágazatok mutatják a legalacsonyabb tőkeköltséget.

BSLRM H. Estrada modell

H. Estrada ESLRM modelljének keretein belül a befektető hasznossága az E(ki) átlagértékétől és a portfólió várható hozamának egyoldalú szóródásától függ u = u (pp, X2p,), ahol XV a a befektetési portfólió hozamának egyoldalú szórása. Ennek megfelelően egy adott eszköz kockázatát az adott eszköz hozamának egyoldalú szórásával mérik, amelyet a következő képlet szerint határoznak meg:

B= ^(tm^. -n),0]2) Vegye figyelembe, hogy ez az egyenlet egy speciális esete az egyoldali szórásnak, amely bármely cél várható hozamparaméterrel kifejezhető:

£в1= y1E(tm[^ - B),0]2)

Az ESARM modellben az i eszköz hozama és a piaci portfólió hozama közötti kovariancia együttható analógja az egyoldalú kovariancia együttható, amelyet £1 tonna jelöl, és amelyet a következő képlet határoz meg: ,0]) A hagyományos kovarianciahoz hasonlóan , az egyoldali kovariancia korlátlan és függ az adatok léptékétől, de a hagyományos kovarianciahoz hasonlóan standardizálható, ha elosztjuk az i eszköz hozama egyoldalú szórásának és az egyoldalú standardnak a szorzatával. a piaci portfólió hozamának eltérése. Így ennek eredményeként egyoldalú korrelációs együtthatót kapunk az 1. eszköz és a piaci portfólió között, amelyet a következő képlet határoz meg:

a 2Ш ESht^-n),0]Mt[(ki - cm),0])

2g2m.¡E(mShk> - n),0]2)E(M«[^m - Nm),0]2) A szabványosítás másik módja az egyoldalú kovariancia elosztása az egyoldali kovariancia értékével. a piaci portfólió hozamának oldalú szórása, így az egyenlet által adott egyoldalú béta együtthatót kapunk:

E-be1a = pe = 2m = E(m1n[(^ - H), 0] m1n[(km - Nm), 0])

1 2 m K(m1n[(km -Nm X 0]2)

Az egyoldalú béta a korrelációs együtthatóval is felírható:

Az l modell alapegyenlete. ^ templomok x^ARM így néz ki:

E(kO= k^ (kt-kg) X

Nyilvánvaló, hogy az ESLRM modell alapgondolata megfelel a klasszikus tőkebefektetési árazási modell elképzelésének: a befektető prémiuma lineárisan függ a szisztematikus kockázattól, de ebben az esetben egyoldalú béta együtthatóval mérik.

Az ESARM modellben egyoldali béta együtthatót is kaphatunk egy regressziós modell keretein belül. Ebben az esetben azonban figyelembe kell venni egy jellemzőt. Emlékezzünk vissza, hogy a klasszikus béta együttható megtalálásához regressziót konstruálunk: k^= a+ p1 kt +8^

Az egyoldalú béta együttható helyes becsléséhez a regressziót áltag nélkül becsüljük meg: y( = Ax(+ e(

Ebben az esetben a függő regressziós változót a következőképpen definiáljuk: y( = pc[((- ¡l(), 0]), a független változót x( = pc[(£m - ¡lm), 0]), és az értéket

Az egyoldalú béta együttható az X együttható értékének felel meg.

A BSLRM modell feltörekvő piacokon való alkalmazhatóságának kutatása,

beleértve az orosz piacot is

Számos érdekes tanulmány készült az orosz piac jövedelmezőségét befolyásoló tényezők elemzésére (például [Oopaey&_£abo1kt, 2006]). Érdekes tanulmányok a kockázat-hozam hipotézis alkalmazásának helyességéről (például Gajzin és Livshits, 2006]). Ugyanakkor egyáltalán nem vizsgálták azt a kérdést, hogy az egyirányú kockázatértékelés milyen előnyökkel jár az orosz vállalatok jövedelmezőségének modellezésében vagy a jövedelmezőség országonkénti különbségeinek egyirányú kockázati mérésekkel történő azonosításában. Mutassuk be az általunk elért érdekes eredményeket.

A kockázat-hozam hipotézis tesztelése az orosz piacon a 2003-2006 közötti időszakban történt. az orosz piac 25 legnagyobb vállalata számára, amelyek részvényeit az RTS tőzsdén jegyzik. Az 1. táblázat bemutatja a mintában szereplő orosz vállalatok részvényei heti hozamának megoszlásának főbb jellemzőit, nevezetesen:

1) átlagos (számtani) heti részvényhozam a vizsgált időszakban (MY)

általános kockázati mutatók - a jövedelmezőség klasszikus és egyoldalú eltérései az átlagos értéktől,

2) a szisztematikus kockázat mutatói - klasszikus és egyoldalú béta együtthatók9

3) szabványos meredekségi együttható (BBk^).

Amint a számítások kimutatták, a társasági részvények jövedelmezőségének megoszlása ​​nem normális: viszonylag nagy ferdeség jellemzi, amit a megfelelő ZBk1^0 együttható is bizonyít. Emlékezzünk vissza, hogy normál eloszlás esetén a ferdeségi együttható nulla. Természetesen a vállalati részvényhozamok teljesen normális eloszlását még a fejlett tőkepiacokon is nehéz megtalálni. A kiválasztott orosz vállalatok ferdeségi együtthatója azonban jelentősen eltér a nullától: 0,1 és 21,78 között változik. Ez azt jelenti, hogy az orosz vállalatokat pozitív ferdeség jellemzi. Ennek megfelelően ez matematikailag indokolt akadálya a hagyományos CAPM-modell használatának, amelynek egyik fő premisszája a pénzügyi eszközök hozameloszlásának normalitása.

9 A béta együtthatókat is megbecsültük havi átlagokkal.

10 Szabványosított ferdeségi együttható (3. eloszlási pillanat). Ő

U (XI - Hogyan)3

képlettel számítva = 0,01 x---

1. táblázat Az orosz vállalatok részvényeiből származó hozamok megoszlásának főbb jellemzői: számítás a 2003-2006 közötti időszak heti megfigyelései alapján

Átlagjövedelem, MY, % Szórás, % Béta együttható Egyoldali eltérés, % Egyoldali béta együttható SSkw

1 RAO UES 1,102 6,819 1,002 3,593 1,025 3,17

2 Lukoil 1,011 5,897 0,999 3,308 0,985 1,19

3 Rostelecom 0,906 6,302 0,926 3,371 0,962 2,14

4 Tatneft Shashina -0,673 6,874 0,130 3,996 0,496 2,29

5 Uralsvyazinform 0,697 5,848 0,830 3,323 0,837 1,43

6 Aeroflot 1,156 6,253 0,706 3,311 0,764 1,03

7 Sibirtelecom 0,787 5,973 0,833 3,335 0,859 1,82

8 Irkutskenergo 1,213 7,129 0,868 3,501 0,956 5,31

9 STC 0,444 5,813 0,751 3,528 0,738 1,17

10 Mosenergo 1,292 9,224 0,917 4,452 0,923 12,67

11 Volgatelecom 0,750 5,919 0,838 3,314 0,855 1,60

12 OMZ 0,422 6,500 0,770 3,521 0,720 3,19

13 RBC 1,631 6,415 0,807 3,121 0,888 2,25

14 RITEK 1,289 5,802 0,837 3,345 0,915 0,10

15 North-West Telecom 0,745 6,107 0,864 3,444 0,898 1,36

16 DVMP 1,335 9,185 0,789 4,055 0,813 21,78

17 MMC Norilsk Nikkel 1,203 6,632 1,016 3,645 1,076 1,11

18 Kamaz 1,087 6,965 0,773 3,568 0,831 3,21

19 NTMK 1,879 6,837 0,853 3,221 0,923 3,77

20 Baltika 0,705 5,273 0,669 2,974 0,668 1,57

21 Gazpromneft -0,099 6,649 0,248 3,658 0,513 3,21

22 Surgutneftegaz 0,902 6,255 0,995 3,446 1,019 1,00

23 Uralkáli 2,143 6,908 0,775 2,926 0,792 4,19

24 VBD 0,598 6,635 0,832 3,278 0,706 8,06

25 Zeya HPP 1,341 6,976 0,861 3,391 0,890 3,59

Az orosz vállalatoknál (kivéve a Gazpromneftet (korábban NK Sibneft) és az OJSC Tatneftet) a jövedelmezőség regressziós függőségének megfelelősége a szisztematikus kockázat mértékétől nagyobb, ha heti, nem pedig havi adatokat használunk. Több cégnél (Mosenergo, Baltika és FESCO) havi adatokon az alternatív BSLRM modell alkalmazásakor negatívnak bizonyult a determinációs együttható, a heti megfigyelésekre áttérve pedig a becsült regressziók megfelelősége jelentősen nőtt.

Két „problémás” vállalat (Gazpromneft és Tatneft) mintából való kizárásával a fennmaradó minta alapján két vállalatcsoport tárgyalható:

1) Azok a cégek (23-ból 17: RAO UES, Rostelecom, Aeroflot, RBC és mások), amelyeknél az egyoldalú béta együttható értéke meghaladja (vagy nincs jelentős eltérés11) a klasszikus értékét, és a magyarázó az első teljesítménye nagyobb, mint a SARM-ban meghatározott béta magyarázó ereje. Ezzel a cégcsoporttal kapcsolatban elmondható, hogy a BSLRM

11 tizedekről és századokról beszélünk

3. szám, 2007 © Electronic Magazin Corporate Finance, 2007

jobb eredményeket mutat, mint a klasszikus modell. Nem mondható azonban el, hogy a legtöbb vállalat esetében a CAPM és az ESLRM modellek keretein belüli becsült béta együtthatók közötti különbség jelentős. Ez azt jelenti, hogy az ESLRM modellel becsült várható hozam nem tér el olyan szignifikánsan a hagyományos CAPM modellel kapott hozamtól.

2) Cégek (23-ból 5), amelyeknél nem derült ki az ESLRM fölénye: Lukoil, UTK, Mosenergo, OMZ, Wimm-Bill-Dann. Itt vannak olyan lehetőségek, amikor az egyoldali együttható magasabb, mint a klasszikusé, de magyarázó ereje kisebb, vagy ha a klasszikus CAPM modell jobb eredményeket mutat a fent felsorolt ​​kritériumok szerint.

Az ESLM-modell tesztelésének második szakasza az orosz piacon működő vállalatok számára egy keresztmetszeti mintán alapuló regressziós elemzés volt. Először lineáris egyváltozós regressziós modelleket becsültek meg, tesztelve az átlagos hozam és az egyes kockázati tényezők közötti kapcsolatot, nevezetesen:

ahol mA a vizsgált időszak átlagos jövedelmezősége, YA a kockázati tényező, y0 és y1 a megfelelő becsült regressziós együtthatók, γ a véletlen hiba, 1 a vállalati index. A négy regressziós modell eredményeit a táblázat tartalmazza. 2

2. táblázat

Keresztmetszeti minta (25 orosz cég): egyszerű egyváltozós regressziók

soft Uo + rYaU1 + v1

Go R-ua!ie 71 R-ua!ie 1Ch-Btsiagv Jelentőség

Szórás -0,10 0,91 0,16 0,23 0,06 jelentéktelen

Béta -0,53 0,16 1,87 0,00 0,43 szignifikáns

Egyoldali eltérés 2,83 0,03 -0,54 0,14 0,09 szignifikáns

Egyoldali béta -1,21 0,04 2,57 0,00 0,41 szignifikáns

A számítások azt mutatják, hogy az egyváltozós regressziók 20%-os konfidenciaszinten történő értékelésekor a szórás jelentéktelen változónak bizonyul, az egyoldalú eltérés pedig negatív előjelű. A béta együtthatók (klasszikus és egyfarkúak egyaránt) jelentősek.

Két különböző „család” – a klasszikus kockázati indikátorok családja és az egyoldalú kockázati indikátorok családja – kockázati tényezőinek jelentőségének azonosítása érdekében három típusú többváltozós regressziót is értékeltünk (3., 4. táblázat), ahol az alábbiakat használtuk. mint magyarázó változók:

■ standard eltérések (klasszikus és egyoldalú)

■ béta együtthatók (klasszikus és egyoldalú)

■ szórások (klasszikus és egyoldalú) és béta együtthatók (klasszikus és egyoldalú).

3. táblázat

Keresztmetszeti minta (25 orosz cég): többszörös regresszió két kockázati tényezővel

МЯ1= Go + pYaUi + U2YaU21 + e

Jelentőség

Go R-ua!ie 71 P-érték 72 R-ua!ie Btsiagv kockázati tényezők

Normál ki/mindkettő

egyoldalas le 3,21 0,00 0,68 0,00 -1,96 0,00 0,605168 jelentős

béta/ mindkettő

egyoldalú béta -0,88 0,18 1,18 0,29 1,06 0,50 0,441331 jelentéktelen

Ugyanezen 20%-os konfidenciaszint mellett a béta együtthatók a kéttényezős modellekben jelentéktelenné váltak. Ez a változók korrelációjával magyarázható: a keresztmetszeti mintában a béta együtthatók korrelációja 0,91 volt. Hasonló regressziókban az összkockázat (volatilitás) mérőszámai szignifikánsak, de a hozamhoz való viszonyuk negatív. Ha a regressziós modellben mind a négy kockázati mérőszámot alkalmazzuk, a szignifikáns pozitív változó a szórás és az egyoldalú béta, amint azt a 4. táblázat mutatja.

4. táblázat

Keresztmetszeti minta (25 vállalat): többszörös regresszió négy kockázati tényezővel

MYag Uo + UkhYAUts + U2YAU21 + UzYAUz1 + U4YAU41 + e

¡Ch-Btsiagv 0,87

R-ua!ie Jelentőség

7o 1,21 0,05 szignifikáns

Szórás 0,61 0,00 szignifikáns

Béta -0,22 0,71 jelentéktelen

Egyoldali eltérés -1,77 0,00 szignifikáns

Egyoldali béta 2,38 0,01 szignifikáns

Az orosz piacon működő vállalatok mintáján végzett vizsgálat eredményeit összegezve a következő következtetések vonhatók le. 1) Az egytényezős portfóliómodellek lehetséges alkalmazása az orosz piacon több éves múltbeli adatok felhasználásával lehetséges, mivel a szisztematikus kockázat mértékének kiszámításához éves időközönként a „nagyobb kockázat – nagyobb hozam” elve alapszik. előfordulhat, hogy a CAPM modell és annak módosításai nem teljesülnek. Az átlagos hozam és a kockázat közötti korrelációs együttható a hozam szórásával mérve az évek során instabil az orosz piacon. A 2003-2006 közötti időszakban a korrelációs értékek -0,09 és 0,60 között ingadoztak az évek során. Az érték csak 2005-ben bizonyult negatívnak. Általánosságban elmondható, hogy a 2003-2006 közötti időszakban a korrelációs együttható 0,25 volt.

2) A BSLRM modell előnyei az egyes vállalatok saját tőkéjébe való befektetés megtérülésének felmérésére nem nyilvánvalóak.

A BSARM országkockázatok diagnosztizálásában való alkalmazhatóságának tanulmányozására helyi indexek megtérülési értékeinek paneljét állítottuk elő.

fejlődő országok és proxy piaci portfóliók 5 évre (2002. április – 2007. március). A Morgan Stanley Capital Investment (MSCI)12 adatbázisának adatai alapján a mintát 15 kelet-közép-európai és ázsiai országra képezték. A helyi indexek heti hozamát a napi adatokon alapuló amerikai dollár jegyzések segítségével becsülik meg. Az első szakaszban az elemzést országonként külön-külön végezték el. A szisztematikus kockázati mutatókat a regressziós modell segítségével határoztuk meg. A globális indexet helyettesítő piaci portfólióként használták. Így az MSCI több globális indexet is kiszámít (a világ országainak nagy csoportjára, a fejlett/fejlődő országok szektorára, az európai régióra, a csendes-óceáni térségre stb.), majd a munkát két MSCI-index segítségével értékelték - a a fejlődő országok szektora és az egész világ. A legalacsonyabb kockázatú (kockázati mutató) tőzsdén jegyzett államkötvények kockázatmentes hozamnak minősülnek. A helyi piaci index hozama a magyarázott változó a vizsgált modellben.

Így a klasszikus béta együttható a következő regresszió becslési paramétere:

kit - kft - ^ = a+ ßi (kmt - kft- ^m) +£it,

ahol a kit a nemzeti index heti bevallása;

kft a kockázatmentes kamatláb (százalékos változás hetente), amelyet a 20 éves amerikai kincstári kötvények lejáratig számított hozamaként használtunk13;

kmt a globális index hozama;

ct - a sorozat (kit - kft) és (kmt - kft) átlagos értékei;

sit - regressziós hiba.

Az egyoldali béta együttható becslésére szolgáló regressziós modell szabad tag nélkül készül a következő képletekkel:

kit- kft- ^i =ßi (kmt - kft- ^m) +Ülj,

ahol kit = min [(készlet - Mi);0]

kmt = min [(kmt- Mm);0].

Ahogy a regressziós elemzés eredményei is mutatják, a vizsgált helyi piacok többségénél az egyoldalú béta együttható értéke meghaladja a klasszikus béta értékét. Ez az összefüggés igaz ezen mutatók magyarázó erejére. Két ország (Srí Lanka és Pakisztán) esetében azonban nehéz egyáltalán következtetéseket levonni, mivel a becsült regressziók megfelelősége rendkívül alacsonynak bizonyult (az R-négyzet negatív), bár az egyoldalú béta együttható meghaladja a klasszikus értéket. Érdemes megjegyezni, hogy ha összehasonlítjuk az ebben a tanulmányban kapott béta-együtthatókat Javier Estrada tanulmányával, akkor a különbség szignifikánsnak bizonyul: a legtöbb országban (az 5. táblázatban kiemelve) mindkét tanulmány mintájában szerepelnek (Ázsia). és Közép-Kelet-Európa), a béták jelentősen csökkentek. Így Oroszország esetében a béta együtthatók (klasszikus és egyoldalú) több mint felére csökkentek. Ez két tényről szól. Először is a fejlődő országok szisztematikus kockázatának csökkentése. Másodszor, a matematikai nyelvezetben a béta-együtthatók jelentős csökkenése ismét felveti stabilitásuk kérdését, és annak lehetőségét, hogy ez alapján megbecsüljék a várható (vagy szükséges) tőkearányos megtérülést.

12 http://www.mscibarra.com

13 http://www.ustreas.gov/offices/domestic-finance/debt-management/interest-rate/yield.shtml

5. táblázat A DCAPM alkalmazhatóságáról szóló tanulmányok összehasonlítása a

Országos időszak: 1988-2001 (Pop)14 Időszak: 2002-2007 (Teplova, Selivanova)

Béta Egyoldalas béta Béta Egyoldalas béta

Csehország 0,66 1,29 0,73 1,00

Kína 1,13 1,39 1,00 1,14

Magyarország 1,53 1,91 0,89 1,25

India 0,54 1,10 0,77 1,02

Indonézia 0,97 1,60 0,76 1,31

Korea 1,25 1,34 1,18 1,37

Malajzia 1,02 1,33 0,42 0,63

Pakisztán 0,49 1,00 0,28 0,72

Fülöp-szigetek 1,10 1,40 0,66 0,96

Lengyelország 1,66 2,02 1,05 1,29

Oroszország 2,69 2,85 0,94 1,39

Sri Lanka 0,61 1,11 -0,05 0,5

Tajvan 0,87 1,49 1,11 1,20

Thaiföld 1,41 1,75 0,77 0,93

Türkiye 1,04 2,13 0,99 1,58

Megjegyzendő, hogy a regressziók megfelelősége a fejlődő országok indexének piaci portfólióként való használatakor magasabb, mint a világindex használatakor. Ezért további elemzésre került sor a heti hozamok felhasználásával, az MBS fejlődő országok szektorindexe alapján felépített proxy piaci portfólióval!

A keresztmetszeti mintán alapuló regresszióanalízis, amelyben a BSLRM modell orosz piacon történő teszteléséhez hasonlóan háromféle regressziót becsülnek, azt mutatta, hogy: 1) az egytényezős regressziók 20%-os megbízhatósággal történő értékelésekor. szinten, a teljes kockázat mutatói jelentősek (szórás és egyoldalú eltérés). Pozitív előjelük van a regresszióban. 2) A kéttényezős regresszió értékelésénél (két kockázati tényezővel) a szisztematikus kockázati mutatók (béta-koefficiensek) szignifikánssá válnak, de csak az egyoldalú béta-együttható rendelkezik a várt előjellel (pozitív). 3) a négytényezős modellben azonos megbízhatósági szinten az egyetlen szignifikáns kockázati változó, amely szintén pozitív kapcsolatban áll a jövedelmezőséggel, az egyoldalú béta együttható.

Ez azt jelenti, hogy a BSLRM modell alkalmasabb a helyi piac átlagos jövedelmezőségének becslésére, mint a klasszikus CAPM. Mutassuk meg két tesztelt modell alapján, hogy egy átlagos piaci kockázattal rendelkező vállalatnál mekkora becslések vannak a tőkemegtérülésre vonatkozó becslésekben: kSLRM = 4,89%15 + 4,91%*1 = 9,8% 16 kSLRM = 4,89% + 4,91% *1,19= 10,7%

m Estrada J., 2002

15 Kockázatmentes kamatláb: 20 éves amerikai államkincstári hozam lejáratig http://www.ustreas.gov/offices/domestic-finance/debt-management/interest-rate/Yield.shtml

16 A CAPM-modell által becsült béta együttható heti adatok felhasználásával. A fejlődő országok indexét piaci portfóliónak tekintettük, mivel abból indultunk ki, hogy a befektető portfólióját diverzifikálja a feltörekvő piacok vállalatai között. 3. szám, 2007 © Electronic Magazin Corporate Finance, 2007

A DCAPM modell szerinti megtérülési ráta évi 0,9%-kal haladja meg a CAPM-mel kapott hasonló mutatót. Mivel egy adott orosz vállalatba történő befektetésekről beszélünk, bizonyos irányítási részesedés megvásárlásával, ezért a fent kiszámított rátához hozzá kell adni az egyes kockázatok (alacsony likviditás a tőkepiacon, kontroll prémiumok stb.) díjait. .

Bibliográfia

1. [Teplova, 2007] Teplova T.V. Befektetési eszközök a vállalat értékének maximalizálásához. Orosz vállalkozások gyakorlata. - Moszkva: Vershina, 2007.

2. [Aizin & Livshits, 2006] Aizin K.I., Livshits V.N. Értékpapírok kockázata és jövedelmezősége a stacionárius és nem stacionárius gazdaságok részvénypiacain // Audit és pénzügyi elemzés, 2006. 4. szám, 195-199.

3. Banz R. A törzsrészvények hozama és piaci értéke közötti kapcsolat // Journal of Financial Economics, 1981, március 9., pp. 3-18

4. Barry C., Goldreyer E., Lockwood L., Rodrigues M. A méret robusztussága és a könyv szerinti piaci hatások: Evidence from Emerging Equity Markets // Emerging Markets Review, 2002, 3. sz.

5. Bawa V., E. Lindenberg Tőkepiaci egyensúly átlagos kisebb parciális momentum keretrendszerben // Journal of Financial Economics, V. 5, 1977, pp. 189-200

6. Bekaert, G. Piaci integráció és befektetési akadályok a feltörekvő részvénypiacokon // Világbanki Gazdasági Szemle, 1995. 9. szám.

7. Bekaert, G., C.R. Harvey Time-Varying World Market Integration //, V.50, 2. szám, 1995.

8. Bekaert G.eert, Harvey, C Külföldi spekulánsok és feltörekvő részvénypiacok // Journal of Finance, V. 55, 2, 2000, pp 565-613

9. Bekaert G., Harvey C. Tőkeáramlás és a feltörekvő piaci tőkehozamok viselkedése // Kiadatlan munkadokumentum, 6669, 2003

10. Black, F., Jensen, M., Scholes, M., A CAPM: néhány empirikus teszt // Tanulmányok a tőkepiacok elméletéről, 1972, 79-121.

11. Blume M.E. Béták és regressziós tendenciáik //Journal of Finance, Vol. 1975. június 30., pp. 785-795

12. Collins D. A tőkeköltség mérése határon túli pénzügyi piacokon // Working paper. Fokvárosi Egyetem, 2002.

13. Collins, D., M. Abrahamson A tőkeköltség mérése afrikai pénzügyi piacokon // Emerging Markets Review, V 7, 2006, pp 67-81

14. De Swaan J., A. Liubych, 1999 Determining the cost of equity in emerging markets // WP, No. 28, Oct. 2003, www.ksg.harvard.edu/PAE

15. Devyris L., G. Jankauskas A tőkeköltség magyarázata Közép- és Kelet-Európában// Stockholm School of Economics in Riga, SSE, Riga Working Papers, 2004, 13(68)

16. Don U.A. Galagedera Alternatív perspektíva a negatív béta és a CAPM béta közötti kapcsolatról //Emerging Markets Review, V 8, Iss.1, 2007, pp.4-19

17. Fama, E. F., K. R. French The CAPM is Wanted, Dead or Alive //The Journal of Finance, 1996. december, V. 51, Issue 5, pp. 1947-1958

18. Estrada, J. The Cost of Equity in Emerging Markets: a downside risk approach// Emerging Markets Quarterly, 2000, pp.19-30.

19. Estrada, J. The Cost of Equity in Emerging Markets: a downside risk approach (II) // Emerging Markets Quarterly, 2001, 63-72.

20. Estrada, J. Systematic Risk in Emerging Markets: the D-CAPM // Emerging Markets Review, V.3, 2002, pp.365-379

21. Estrada, J. Mean-Semivariance behavior (II): The DCAPM // WP, szept. 2002, IESE Business School, http://webprofesores.iese.edu/JEstrada/Research.html

22. Errunza, Vihang R., Darius P. Miller Market Segmentation and the Cost of Capital in International Equity Markets // The Journal of Financial ans Quantitative Analysis, V.35, 4, 2000, pp. 577-600

23. Godfrey, S., R. Espinosa A gyakorlati megközelítés a feltörekvő piacokon történő befektetések tőkeköltségeinek kiszámításához // Journal of Applied Corporate Finance, 1996. ősz, pp. 80-89.

24. Gonzalez M. CAPM teljesítmény a caracasi tőzsdén 1992-től 1998-ig // International Review of Financial Analysis, No. 10, 2001, pp. 333-341

25. Alekszej Goriaev és Alekszej Zabotkin Az orosz részvénypiaci befektetés kockázatai: Az első évtized tanulságai //Emerging Market Review, V. 7, Iss 4, 2006, pp. 380-397

26. Graham J. R., Campbell R. Harvey A vállalati pénzügyek elmélete és gyakorlata. Evidence from the Fields // Journal of Financial Economics, V. 60(2), 2001.

27. Harvey C. R. Megjósolható kockázat és hozam a feltörekvő piacokon // Review of Financial Studies, V. 8, 1995, pp. 773-816

28. Harvey, C. A feltörekvő részvénypiacok kockázati kitettsége. //World Bank Economic Review, No. 9 (1), 1995, pp.19-50.

29. Henry, Peter B. A tőkeszámlák liberalizációja, a tőkeköltség és a gazdasági növekedés // The American Economic Review, V 93, 2, pp 91-96, 2003

30. Hogan W., J. Warren, Toward the development of an equilibrium capital-market model based on semivariance // Journal of Financial Quant. Elemzés, V. 9, (1), 1974, pp. 1-11.

31. Homaifar G., D.B. Graddy, Variance és alacsonyabb parciális momentum béták, mint alternatív kockázati mérőszámok a tőkeköltség becslésében: a CAPM béta védelme // Journal of Business Finance Account, V. 17, 1990, pp. 677-688.

32. Hwang, S., Christian S. Pedersen Kockázatmérés legjobb gyakorlata a feltörekvő piacokon: A CAPM aszimmetrikus alternatíváinak empirikus tesztje // Munkaanyag, 2002. augusztus 29.

33. Jensen M. Tőkepiacok: elmélet és bizonyíték // Bell Journal Econ.a. Vezetéstudomány, 1972, 357-391

34. Keck T., Levengood E. és Longfield Discounted Cash Flow Analysis használatával nemzetközi környezetben: Felmérés a tőkeköltség modellezésének problémáiról // Journal of Applied Corporate Finance, 11. kötet, 3. szám, 1998, pp. . 11-28

35. Levy R.A. A béta együtthatók rövid távú stacionaritásáról //Financial Analysts Journal, 1971, 27 (nov.-dec.), 55-62.

36. Lintner, J. A kockázatos eszközök értékelése és a kockázatos befektetések kiválasztása részvényportfólióban és tőkeköltségvetésben // Közgazdasági és statisztikai áttekintés 47, febr. 1965, 13-47

37. Markowitz H. Portfólió kiválasztása: A befektetések hatékony diverzifikációja // Wiley, 1959

38. Miller K., Leiblein M. Vállalati kockázat-hozam kapcsolatok: hozamok variabilitás a lefelé irányuló kockázat ellen. Academy of Management Journal. 1996, V. 39, 1. sz

39. McNulty J., Yeh T., Schulze W. és Lubatkin M. Mi a valós tőkeköltsége? // Harvard Business Review, 45. szám, 2002

40. Omran M.F. A tőkebefektetési árazási modell elemzése az egyiptomi tőzsdén //The Quarterly Review of Economics and Finance, V. 46, 2007

41. Pedersen C.S. és S. Hwang: Számít-e a negatív béta az eszközárakban? // Working Paper, Cass Business School, London, UK, 2003.

42. Pereiro, L. A szorosan tartott vállalatok értékelése Latin-Amerikában. // Emerging Markets Review, 2001. 2. szám, 330-370.

43. Price, K. és B. Price és T.J. Nantell, A szisztematikus kockázat variancia és alsó parciális momentum mértékei: néhány analitikai és empirikus eredmény // Journal of Finance, V. 37, 1982, pp. 843-855.

44. Roll R. A Small Firm Effect lehetséges magyarázata // The Journal of Finance, V.36, 4 (szept.), 1981, pp. 879-888

45. Roll R. Az eszközárazási elmélet tesztjeinek kritikája // Journal of Financial Economics, V.4, 1977, 129-176.

46. ​​Rouwenhorst, K. Geert Local Return Factors and Turnover in Emerging Markets // Journal of Finance, V. 54., 1999

47. Sharpe W.F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk // Journal of Finance, 19 (3), 1964, pp. 425442.

48. Sharp, William F. Tőkeeszközök ára negatív részesedéssel és anélkül // The Journal of Finance, 1991. június, 46. kötet, 2. szám, 489-509.

49. Serra A. A hozamok keresztmetszeti meghatározói: Bizonyítékok a feltörekvő piacokról" Részvények // Munkadokumentum, 2003. Portói Egyetem, Közgazdaságtudományi Kar Kezdőlap. 28. szám, 2003. június

50. Solnik, B. Egy egyensúlyi modell a nemzetközi tőkepiacról // Journal of Economic Theory, 1974, V. 8, pp 500-524

51. Stulz, R. Globalizáció, vállalati pénzügyek és tőkeköltség // Journal of Applied Corporate Finance, V. 36, 1999, pp. 8-25.

A Kazah Köztársaság Oktatási és Tudományos Minisztériuma

Nemzetközi Üzleti Akadémia

GAZDASÁGTUDOMÁNYI, VEZETÉSI ÉS VÁLLALKOZÁSI KAR

PÉNZÜGYI ÉS ELLENŐRZÉSI OSZTÁLY

TANFOLYAM MUNKA

a "Pénzügyi menedzsment" szakon

A CAPM modell empirikus vizsgálata

3. éves hallgató F – 0706 nappali csoport

Csernouszova Alexandra Pavlovna

Tudományos tanácsadó:

Ph.D., egyetemi docens

Aitekenova R.K.

ALMATY 2010

Terv

Bevezetés

1. fejezet A CAPM modell fogalma, lényege és céljai

1.1 A CAPM modell fogalma és lényege

1.2 CAPM modell számítási folyamat

2. fejezet A CAPM-modell változatainak használatának lehetősége

2.1 Black kéttényezős CAPM modellje

2.2 A D-CAPM modell lényege

3. fejezet Empirikus kutatás a CAPM modell feltörekvő piacokon való alkalmazhatóságáról

3.1 A CAPM és az alternatív kockázati intézkedések kritikája

3.2 A feltörekvő piacokon a kockázat-hozam koncepció empirikus tanulmányainak áttekintése

Következtetés

Felhasznált irodalom jegyzéke

Alkalmazás

Bevezetés

A téma relevanciájának meghatározásához meg kell határozni, hogy mi az, és mik az empirikus kutatás céljai.

Az empirikus kutatás tudományos ténykutatás.

Minden tudományos kutatás a tények összegyűjtésével, rendszerezésével és szintézisével kezdődik. A „tény” fogalmának a következő alapvető jelentései vannak:

1) A valóság egy bizonyos töredéke, objektív események, eredmények vagy az objektív valósághoz („a valóság tényei”), vagy a tudati és megismerési szférához („a tudat tényei”) kapcsolódnak.

2) Ismeretek minden olyan eseményről, jelenségről, amelynek megbízhatósága bizonyított, pl. az igazság szinonimája.

3) Empirikus tudást megragadó mondat, i.e. megfigyelésekkel és kísérletekkel nyert.

Az empirikus szint belső szerkezetét legalább két alszint alkotja:

a) közvetlen megfigyelések és kísérletek, amelyek eredménye megfigyelési adat;

b) kognitív eljárások, amelyeken keresztül a megfigyelési adatokról az empirikus függőségekre és tényekre való átmenetet hajtják végre.

Az empirikus kutatás tevékenység-alapú volta a megfigyelések szintjén a legvilágosabban azokban a helyzetekben mutatkozik meg, amikor a megfigyelést valós kísérlet során végzik. A hagyomány szerint a kísérletet szembeállítják a kísérleten kívüli megfigyeléssel. Vegyük észre, hogy az empirikus kutatás magja egy kísérlet – a vizsgált jelenségek ellenőrzött és ellenőrzött körülmények között történő tesztelése. A kísérletezés és a megfigyelés között az a különbség, hogy a kísérleti körülményeket szabályozzuk, míg a megfigyelésben a folyamatokat az események természetes menetére hagyjuk. Anélkül, hogy tagadnánk e kétfajta kognitív tevékenység sajátosságait, figyelmet kell fordítani közös általános jellemzőikre.

Ehhez először célszerű részletesebben átgondolni, hogy mi a kísérleti kutatás, mint gyakorlati tevékenység sajátossága. A kísérleti tevékenység a természetes interakció sajátos formája, és a kísérletben kölcsönhatásba lépő természettöredékek mindig funkcionálisan eltérő tulajdonságokkal rendelkező objektumokként jelennek meg.

A kurzusmunka fő céljának tehát a „risk-return” koncepció alkalmazásával kapcsolatos kísérletek, illetve az országkockázatok és piacok változásaival összefüggésben megvalósíthatóságának meghatározása tekinthető.

Jelenleg a „kockázat-hozam” koncepció kulcsfontosságú a vállalati pénzügyekben, mivel lehetővé teszi a társaság tőketulajdonosainak befektetési és hitelkockázatának számszerűsítését a jövedelmezőség szempontjából, valamint hatékony befektetési és pénzügyi döntések megalkotását a kapott értékelés figyelembevételével. . Továbbra is viták folynak a kockázatértékelési módszerek helyességéről, valamint a várható kockázat és a befektetők által elvárt, külső feltételeknek megfelelő hozam összekapcsolására szolgáló modell felépítéséről.

1. fejezet. A modell fogalma, lényege és céljai CAPM

1.1 A modell fogalma és lényege CAPM

Capital Asset Pricing Model (CAPM) - a pénzügyi eszközök jövedelmezőségének felmérésére szolgáló modell elméleti alapként szolgál számos különféle pénzügyi technológiához a jövedelmezőség és a kockázat kezelésére, amelyeket hosszú és középtávú részvénybefektetéseknél használnak.

A hosszú távú értékelési modellt vagy a tőkeköltség-modellt Harry Markowitz dolgozta ki az 50-es években.

A CAPM egy részvény teljesítményét a teljes piac teljesítményéhez viszonyítva vizsgálja. A CAPM másik mögöttes feltételezése az, hogy a befektetők csak két tényező alapján hoznak döntéseket: a várható hozam és a kockázat alapján.

Ennek a modellnek az a célja, hogy bemutassa a megtérülési ráta és a pénzügyi eszköz kockázata közötti szoros kapcsolatot.

Köztudott, hogy minél nagyobb a kockázat, annál nagyobb a jövedelmezőség. Ezért, ha ismerjük egy értékpapír lehetséges kockázatát, meg tudjuk jósolni a megtérülési rátát. Ezzel szemben, ha ismerjük a hozamot, akkor kiszámíthatjuk a kockázatot. A jövedelmezőséggel és kockázattal kapcsolatos minden ilyen jellegű számítást hosszú távú eszközértékelési modell segítségével végeznek.

A modell szerint bármely kockázatos pénzügyi eszközbe történő befektetéshez kapcsolódó kockázat két típusra osztható: szisztematikusra és nem rendszeresre.

A szisztematikus kockázatot olyan általános piaci és gazdasági változások okozzák, amelyek minden befektetési eszközt érintenek, és nem egyediek egy adott eszközre.

A rendszertelen kockázat egy adott kibocsátó társasághoz kapcsolódik.

A szisztematikus kockázat nem csökkenthető, de a pénzügyi eszközök hozamára gyakorolt ​​piaci hatás mérhető. A szisztematikus kockázat mérőszámaként a CAPM a β (béta) mutatót használja, amely egy pénzügyi eszköz piaci hozamok változásaira való érzékenységét jellemzi. Egy eszköz β mutatójának ismeretében számszerűsíthető az árváltozásokhoz kapcsolódó kockázat mértéke a teljes piac egészében. Minél magasabb egy részvény β értéke, annál jobban emelkedik az ára, amikor a teljes piac emelkedik, de fordítva – a nagy pozitív β értékkel rendelkező társaságok részvényei erősebben esnek, amikor a piac egésze esik.

A nem szisztematikus kockázat csökkenthető, ha kellően sok eszközből, vagy akár kevés antikorrelált eszközből diverzifikált portfóliót készítünk.

Mert minden részvénynek megvan a maga kockázati foka, ezt a kockázatot a jövedelmezőségnek kell fedeznie ahhoz, hogy az eszköz vonzó maradjon. A hosszú távú eszközértékelési modell szerint bármely pénzügyi eszköz megtérülési rátája két részből áll:

1. kockázatmentes jövedelem

2. bónuszjövedelem

Más szóval, a részvény bármely hozama magában foglal egy kockázatmentes hozamot (amelyet gyakran államkötvény-kamatlábak alapján számítanak ki) és egy kockázati hozamot, amely (ideális esetben) megfelel az értékpapír kockázati szintjének. Ha a jövedelmezőségi mutatók meghaladják a kockázati mutatókat, akkor az eszköz több hasznot hoz, mint a kockázati szintje szerint kellene. És fordítva, ha a kockázati mutatók magasabbnak bizonyultak, mint a jövedelmezőség, akkor nincs szükségünk ilyen eszközre.

1.2 Modellszámítási folyamat CAPM

A kockázat és a hozam kapcsolatát a hosszú távú eszközárazási modell szerint a következőképpen írjuk le:

D = Db/r + β (Dr-Db/r), ahol

D – várható megtérülési ráta

· Db/r - kockázatmentes jövedelem

· Др - a piac egészének jövedelmezősége

β - speciális béta együttható

A kockázatmentes jövedelem a jövedelem azon része, amelyet minden befektetési eszköz tartalmaz. A kockázatmentes jövedelmet általában államkötvény-kamatlábban mérik, mert ezek gyakorlatilag kockázatmentesek. Nyugaton hozzávetőlegesen 4-5%, míg nálunk 7-10% a kockázatmentes jövedelem.

Egy piac teljes hozama az adott piac indexének megtérülési rátája. Kazahsztánban ez a KASE részvénypiac mutatója.

A béta egy speciális együttható, amely egy eszköz kockázatosságát méri. Míg a képlet előző elemei egyszerűek, világosak és meglehetősen könnyen megtalálhatók, a β-t nem olyan könnyű megtalálni; ingyenes pénzügyi szolgáltatásokat nem nyújtanak β cégek.

A β regressziós együttható a nem diverzifikálható szisztematikus kockázat mennyiségi mérőszámaként szolgál. Az 1-es β-arányú értékpapír a piac egészének viselkedését reprodukálja. Ha az együttható értéke 1 felett van, akkor az értékpapír reakciója egyik és másik irányban is megelőzi a piaci változást. Egy ilyen pénzügyi eszköz szisztematikus kockázata meghaladja az átlagot. Kevésbé kockázatosak azok az eszközök, amelyek β-együtthatója 1 alatti (de 0 feletti).

A β-hányadosok koncepciója képezi a Capital Assets Pricing Model (CAPM) alapját. Ezzel a mutatóval kiszámítható, hogy mekkora kockázati prémiumot igényelnek a befektetők azon befektetések esetében, amelyek szisztematikus kockázata az átlag feletti.

A béta együttható az y = kx + b = β·(Dr-Db/r) + Db/r típusú lineáris egyenletből származó egyenes dőlésszöge. Ez az egyenes két adatsor regressziójának egyenes vonala: az index és a részvényhozamok. A tömbök közötti kapcsolat grafikus megjelenítése egy bizonyos halmazt ad, a regressziós egyenes pedig egy képletet, és megmutatja a korreláció függését a grafikon pontjainak szóródásától.

Vegyük alapul az y = kx + b képletet. Ebben a képletben k-t a β együtthatóval helyettesítjük, itt ekvivalens a kockázattal.

Azt kapjuk, hogy y = β x + b. A számításokhoz közelítő mutatókat veszünk az X vállalat kockázatmentes hozamára és a KASE index hozamára a 2007.04.15-2008.04.15. közötti időszakra vonatkozóan.

A számításokat a műveletek egyszerűsítése érdekében az MSExcel programban végeztük. Az adattáblázat a mellékletben található.

1. grafikon: Béta együttható kép

A grafikon tehát azt mutatja, hogy a béta együttható 0,503, ezért az X Corporation részvényeinek hozama lassabban nő. Mint annak a piacnak a jövedelmezősége, amelyen szerepel.

Egy további együttható, az R2 korrelációs együttható kiszámítása megmutatja, hogy az index változása mennyire mozgatja a részvények árfolyamát. Ebben a példában az X vállalat részesedése nagyon kevéssé függ a KASE indextől, mert a korrelációs együttható 0,069.

Ezért a Long-Term Asset Pricing Model (CAPM) segíthet eldönteni, hogy mely részvényeket vegye fel befektetési portfóliójába. Ez a modell közvetlen kapcsolatot mutat be egy értékpapír kockázata és jövedelmezősége között, ami lehetővé teszi, hogy tisztességes hozamot mutasson a fennálló kockázathoz képest, és fordítva.

Esetünkben az értékpapír-portfóliót minimális kockázatú részvények alkotják. Úgy gondolják, hogy a befektetők kockázatkerülők, ezért a kockázatmentes államkötvényen vagy kincstárjegyen kívüli értékpapír csak akkor számíthat befektetői elfogadásra, ha a várható hozam kompenzálja a további kockázatot.

Ezt a prémiumot kockázati prémiumnak nevezzük, amely közvetlenül függ egy adott eszköz β-együtthatójának értékétől, mivel csak a szisztematikus kockázatot hivatott kompenzálni.

A rendszertelen kockázatot a befektető maga is kiküszöbölheti portfóliójának diverzifikálásával, így a piac nem tartja szükségesnek az ilyen típusú kockázatok ellenértékének megállapítását.

2. fejezet Modellváltozatok használatának lehetősége CAPM

2.1 Kéttényezős modell CAPM Black változatában

Ahogy fentebb említettük, a Sharpe-Lintner vagy a Black változat klasszikus CAPM modelljeit szigorúan véve nem alkalmazzák a kazahsztáni piacon. A CAPM-modell klasszikus verzióinak tesztelésének sikertelensége talán annak tudható be, hogy a kazah piac a fejlődő piacokhoz tartozik, amelyekre a hagyományos CAPM-modell nem alkalmas, mivel a feltörekvő piacok „definíció szerint” kevésbé hatékonyak, mint a fejlettek. és a modell kezdeti feltevései nem teljesülnek bennük CAPM. A tőkeérték-értékelési modellnek más változatait is javasolták a szakirodalom, amelyek többsége a CAPM-modellre épül és annak módosítása.

Sajnos sok népszerű modell egy adott esetre vonatkozó módosítás, és nincs közgazdasági értelmezésük.

Az egyik legvalószínűbb és elméletileg legmegfelelőbb modell az Estrada (2002b, 2002c) által javasolt D-CAPM modell.

A fő különbség a D-CAPM modell és a standard CAPM modell között az eszközkockázat mérése. Ha a standard modellben a kockázatot a hozamok szóródásával mérjük, akkor a D-CAPM modellben a kockázatot fél-szórással mérjük ( félvarianciát), amely a jövedelmezőség csökkenésének kockázatát mutatja az elvárt vagy bármely más alapként választott szinthez képest.

A félvariancia a kockázat elfogadhatóbb mértéke, mert a befektetők nem tartanak a hozamemelkedés lehetőségétől, de a befektetők attól tartanak, hogy a hozamok egy bizonyos szint alá (például az átlagos szint alá) esnek.

A félvariancia alapján lehetőség nyílik egy új kockázatmérésen alapuló alternatív viselkedési modell felépítésére, valamint egy módosított CAPM modell felépítésére. Az új árazási modellt Downside CAPM-nek vagy D-CAPM-nek hívták a tudományos publikációkban.

Ahogy a feltörekvő piacokon látható, a D-CAPM jobban leírja a hozamokat, mint a CAPM. A fejlett piacokon jóval kisebb a különbség a két modell között. Ezzel kapcsolatban felmerül a kérdés, hogy a D-CAPM modell alkalmazható-e a kazah tőzsdére.

Black modellje lényegében kéttényezős. A tényezők ebben az esetben a nem megfigyelhető kereskedett portfóliók: a hatékony piaci portfóliók bármelyike ​​és egy arra ortogonális portfólió. Ez egy másik módszert jelenthet a modell érvényesítésére. A módszer ötlete a következő. A különböző eszközök hozamainak elérhető idősorait faktorelemzési módszerekkel felhasználva lehetőség nyílik a két legjelentősebb tényező azonosítására és a faktoregyütthatók alapján absztrakt portfóliók kialakítására.

Ha a főkomponens módszert használja a faktorok elkülönítésére, akkor ezek a faktorok, és ebből következően a generált portfóliók is merőlegesek lesznek (derékszögben, merőlegesen.). Ekkor az egyik portfólió piachatékony portfóliónak tekinthető, a másik pedig nulla béta értékkel rendelkező eszköznek. De a modell nem működik a feltörekvő piacokon.

A standard tőkebefektetési árazási modell felépítésekor feltételezzük, hogy a hozamok eloszlása ​​normális. A normál eloszlás szimmetrikus, és teljes mértékben a matematikai elvárások és variancia határozza meg. A standard viselkedési modellben a befektetők tevékenységét a hozam elvárása és szórása (a hozam szórása) befolyásolja.

A bizonyítékok arra utalnak, hogy a hozamok eloszlása ​​nem szimmetrikus. Feltételezhető, hogy ebben az esetben a befektetők tevékenységét nemcsak a hozamok várható értéke és szórása, hanem az eloszlási aszimmetria együtthatója is befolyásolja.

Intuitív módon egyértelmű, hogy a befektetők, ha egyéb dolgok egyenlők, a pozitív ferdeségi együtthatójú eloszlásokat részesítik előnyben. Jó példa erre a lottó. Általános szabály, hogy a lottókon kis valószínűséggel nagy nyeremény és nagy valószínűséggel kis veszteség van. Sokan vesznek sorsjegyet annak ellenére, hogy a várható hozamuk negatív.

A befektetők szerint elsősorban arra törekednek, hogy befektetésük eredeti értékét megőrizzék, és elkerüljék, hogy a befektetés eredeti értéke egy bizonyos célszint alá csökkenjen. A befektetők ilyen magatartása a pozitív aszimmetria preferenciájának felel meg.

Ezért nem kívánatosak a portfólió aszimmetriáját csökkentő eszközök. Ezért az ilyen eszköz várható hozamának tartalmaznia kell a kockázatért járó prémiumot. Az aszimmetria beépíthető a hagyományos árképzési modellbe. Az aszimmetriát figyelembe vevő modelleket a.

Ezek a modellek abból indulnak ki, hogy a befektetők más feltételek fennállása mellett a magasabb hozamú eszközöket, az alacsonyabb szórással rendelkező eszközöket és a nagyobb torzítású eszközöket részesítik előnyben. Ennek megfelelően a befektetők alternatív magatartási modellje az eszközhozam-eloszlás három mutatója alapján jöhet számításba. Leírjuk a hatékony portfóliók halmazát az átlag, a variancia és a ferdeség terében. Adott szórási szint esetén fordított kapcsolat van a megtérülés és a ferdeség között. Vagyis ahhoz, hogy egy befektető kevésbé aszimmetrikus eszközökkel rendelkezzen, magasabb hozamra van szükség. Vagyis a prémiumnak negatívnak kell lennie.

A szóráshoz hasonlóan az eszköz hozamát nem magának az eszköznek az aszimmetriája befolyásolja, hanem az eszköz hozzájárulása a portfólió aszimmetriájához, vagyis a koasimmetria. A koaszimmetriának negatív prémiummal kell rendelkeznie. Egy nagyobb ferdeséggel rendelkező eszköznek alacsonyabb megtérüléssel kell rendelkeznie, mint egy kisebb ferdeséggel rendelkező eszköznek.

Az eredmények azt mutatják, hogy a ferdeség segít megmagyarázni a térbeli adatok megtérülésének változását, és jelentősen javítja a modell jelentőségét. A tanulmány azt mutatja, hogy ha a piacok teljesen szegmentáltak, akkor a hozamokat a teljes diszperzió és a teljes aszimmetria befolyásolja. A teljesen integrált piacokon csak a kovariancia és a simaság számít.

Harvey és Siddique a következő modellt vezeti le az aszimmetria figyelembevételére:

ahol At és Bt a piaci diszperzió, az aszimmetria, a kovariancia és a koaszimmetria függvényei. Az At és Bt együtthatók hasonlóak a hagyományos CAPM-modell β együtthatójához.

Harvey és Siddique a részvényeket történeti ferdeség szerint rangsorolta, és létrehoztak egy S-portfóliót, amely a legalacsonyabb ferdeségű részvények 30%-ából, a közepes ferdeségi értékekkel rendelkező részvények 40%-ából, valamint a 30%-os S+ portfólióból állt. a piaci portfólióhoz képest a legnagyobb együttferdülést mutató részvények.

Az ökonometriai teszteléshez a következő modelleket használtam a munkában:

μi = λ0 + λMi + λS βSi + ei

μi = λ0 + λMiβS + λSKS βSKSi + ei

ahol μi a kockázatmentes ráta feletti hozamtöbblet (többlethozam) átlagértéke, λ0, λMi, λSi az egyenletek becsült paraméterei, hibák, λSKS, βSKS a standard modell béta együtthatója, A βSi, βSKSI az eszközök béta együtthatói az S- portfólióhoz viszonyítva, illetve az S- és S+ portfóliók hozamai közötti különbség.

Kimutattuk, hogy egy további tényező bevonása jelentősen javítja a modell valós adatokhoz való illeszkedését. Ezért arra a következtetésre jutottak, hogy a feltörekvő piacokra vonatkozó eszközárazási modelleknek figyelembe kell venniük az integráció szintjét és esetleg a koaszimmetria mértékét.

2.2 A modell lényege D - CAPM

A standard árazási modell egyik leggyakoribb módosítása a félvariancián alapul az eszközkockázat mérőszámaként. A klasszikus elméletben Markowitz nyomán a megtérülés szórását veszik olyan mértéknek, amely egyformán értelmezi a várható értéktől felfelé és lefelé történő eltéréseket.

A varianciával ellentétben a félvariáció csak a lefelé irányuló eltéréseket „bünteti”:

A félvariáció gyökerét ún lefelé mutató kockázat- lefelé való eltérés veszélye. Meg kell jegyezni, hogy ennek az intézkedésnek megvannak a maga előnyei és hátrányai.

A hiányosságok között megjegyezzük, hogy a várakozások túllépésével járó kockázat pozitív oldalát kidobják. Ráadásul az ilyen „kockázat” nem használható fel volatilitásként (változékonyságként), majd származékos pénzügyi instrumentumok árazására.

Másrészt a félvariancia alkalmazása a portfólióelméletben lehetővé teszi, hogy lazítsunk a hagyományos pénzügyi eszközárazási modell egyes feltételezésein (a hozamok normális eloszlásának feltételezése, valamint az a feltételezés, hogy a befektetői magatartást a várható hozamok, ill. az eszközhozamok szórása).

Megjegyzendő, hogy először is a szórást csak szimmetrikus hozameloszlás esetén lehet használni.

Másodszor, a szórás csak akkor használható közvetlenül a kockázat mértékeként, ha a hozamok eloszlása ​​normális. Ezeket a feltételeket empirikus adatok nem támasztják alá.

Emellett a hagyományos viselkedési modell keretein belül levezetett béta-koefficiensek a feltörekvő piacok kockázati mérőszámaként történő alkalmazását sok kutató vitatja, a félvariáció alkalmazásának lehetőségét éppen ellenkezőleg, megerősíti empirikus adatok.

A félvariáció használatát intuitív megfontolások is alátámasztják. A befektetők jellemzően nem kerülik el az átlag feletti hozam kockázatát, hanem az átlag alatti vagy valamilyen cél alatti hozam kockázatát. Mivel a feltörekvő piacokon történő befektetés nagyon kockázatos egy nyugati befektető számára, a nyugati befektető elsősorban elkerüli annak kockázatát, hogy befektetése eredeti értékét elveszítse, illetve – a munkának megfelelően – elkerüli, hogy ez az érték egy bizonyos célszint alá csökkenjen. Ezért a feltörekvő piacokon a kockázat mértékeként a félvarianciát és ennek megfelelően a szórást célszerű használni.

A tanulmányokban [Sintsov, 2003] olyan modellt teszteltek, amelyben a kockázatot a másodrendű alsó részmomentum, azaz a félvariáció segítségével mérik. Egyrészt a félvariáció alkalmazása a CAPM modell legnépszerűbb módosítása, másrészt a félvariáció alkalmazása lehetővé teszi a rendelkezésre álló statisztikai módszerek alkalmazását az árazási modell empirikus tesztelésére.

Ebben a viselkedési modellben egy adott eszköz és egy piaci eszköz jövedelmezőségének kölcsönös függésének mértéke az úgynevezett félkovariancia, amely a standard modell kovariancia analógja:

A félkovariancia is korlátlan és skálafüggő. De normalizálható úgy is, hogy elosztjuk egy adott eszköz és a piaci portfólió szórásának szorzatával:

Hasonlóképpen, a kovariancia elosztásával a piaci portfólió félvarianciájával megkaphatjuk a módosított béta együtthatót:

A módosított béta együtthatót egy alternatív árazási modellben használják. Ezt a ben javasolt modellt D-CAPM ( Hátránya tőkeeszköz-árazási modell):

Így a hagyományos CAPM-modellben a béta együttható helyett javasolt egy módosított béta együttható, amely egy eszköz kockázatának mérőszáma egy új viselkedési modellben, amelyben a befektetői magatartást a várakozások és a félig diszperzió határozza meg. visszatér.

A módosított béta együttható az eszköz és a piaci portfólió félkovariancia és a piaci portfólió félvarianciájának hányadosaként található meg. Ezenkívül a módosított béta-együttható regressziós elemzéssel is megtalálható.

A fejlődő piac egyik lehetséges tökéletlenségét – az eszközhozamok erős aszimmetriáját – a D-CAPM modell figyelembe veszi. Kiderült, hogy a D-CAPM modell módosított béta együtthatója alkalmasabb a kazahsztáni értékpapírpiac átlagos hozamának leírására, mint a standard béta együttható.

A DCAPM-modell részben megoldja a feltörekvő piacokon az elvárt hozamok alábecsülésének problémáját a szabványos CAPM-modell használatakor. Ezért a D-CAPM modell alkalmazása a feltörekvő piacokon előnyösebbnek tűnik. Ennek elméleti alapja is van, mivel a D-CAPM modell kevésbé szigorú alapfeltevésekkel rendelkezik, mint a standard CAPM modell.

A szigorú tesztelés azonban azt mutatja, hogy a D-CAPM modell nem illeszkedik a feltörekvő piaci hozamok dinamikájához. Így a tőkeeszköz árazási modellek egyike sem: a Sharpe-Lintner változatnál a standard CAPM, a Black változatnál a CAPM modell, a D-CAPM modell nem felel meg az értékpapírpiaci adatoknak.

A feltörekvő piac egyszerű modellábrázolásokkal történő leírására tett kísérletek kudarcának fő oka talán az eszközök alacsony likviditása. A vételi és eladási jegyzések nagy szórása a legjobban tükrözi a befektetők aggodalmait az eszközök túlnyomó többségével kapcsolatban. A potenciális vevők és eladók hiánya minden ésszerű befektetési horizonttal rendelkező befektető számára komoly kockázatot jelent, és ezt vélhetően minden piachoz illeszkedő modellnek figyelembe kell vennie.

3. fejezet A modell alkalmazási lehetőségeinek empirikus vizsgálata CAPM a feltörekvő piacokon

3.1 A CAPM és az alternatív kockázati intézkedések kritikája

A huszadik század 70-es éveiben számos empirikus tanulmány bizonyította a CAPM előnyeit a részvényhozamok előrejelzésében. A klasszikus művek közé tartoznak: , , .

A CAPM kritikája azonban szinte azonnal a modellről szóló művek megjelenése után kezdődött tudományos körökben. Például Richard Roll munkája a piaci portfólió meghatározásával kapcsolatos problémákat hangsúlyozza.

A gyakorlatban a piaci portfóliót egy bizonyos maximálisan diverzifikált portfólió váltja fel, amely nemcsak a befektető számára elérhető a piacon, hanem elemzésre is alkalmas (például részvényindex). Az ilyen proxy portfólióval való munka során az a probléma, hogy ennek kiválasztása jelentősen befolyásolhatja a számítások eredményeit (például a béta értékét).

R. Levy, M. Bloom és Scholes-Willims munkái a kulcsfontosságú CAPM-paraméter – a béta-együttható – stabilitásának problémájára összpontosítanak, amelyet hagyományosan lineáris regresszióval becsülnek meg történeti adatokon, a közönséges legkisebb négyzetek (OLS) módszerével. .

Ez lényegében a gazdaság stacionaritásáról és a múltbeli adatok alapján történő kockázatértékelések felépítésének lehetőségéről szól. Számos egyedi részvény és értékpapír-portfólió béta-együtthatójának számítási eredményei és elemzése alapján R. Levy arra a következtetésre jutott, hogy a béta-együtthatója bármely részvény esetében nem stabil az időben, és ezért nem használható a jövőbeli kockázat pontos felmérése. Egy akár 10 véletlenszerűen kiválasztott részvényből álló portfólió béta viszont meglehetősen stabil, ezért a portfóliókockázat elfogadható mérőszámának tekinthető. M. Blum kutatásai kimutatták, hogy idővel a portfólió béta együtthatója megközelíti az egyet, a vállalat belső kockázata pedig az iparági átlagot vagy a piaci átlagot.

A CAPM-paraméterek stabilitási problémájának alternatív modellmegoldása a határidős kontraktusok piacán kapott becslések, amikor a pénzügyi eszközök áraira vonatkozó várakozásokat vesszük alapul. Ezt a megközelítést az MSRM (Market-Derived Capital Pricing Model) valósítja meg.

A Benz and Roll munkája felveti a CAPM helyes alkalmazásának problémáját a kisvállalatok számára, pl. a méret problémájára fókuszál (mérethatás, kis cég hatás).

Egy másik kritika terület a CAPM-paraméterek kiszámításának időtartama (az úgynevezett befektetési horizont probléma). Mivel a legtöbb esetben a CAPM-et egy évnél hosszabb időtávú befektetések elemzésére használják, az éves becsléseken alapuló számítások a tőkepiac helyzetétől válnak függővé. Ha a tőkepiac hatékony (a jövőbeli hozamokat nem a múlt dinamikája határozza meg, a részvényárfolyamokat véletlenszerű séta jellemzi), akkor a befektetési horizont nem jelentős, és az éves mutatókon alapuló számítások indokoltak. Ha a tőkepiac nem tekinthető hatékonynak, akkor a befektetési idő sem hagyható figyelmen kívül.

A csak szisztematikus kockázati tényezők jelentőségéről szóló CAPM-tézis szintén problematikus. A nem szisztematikus változók, mint például a piaci kapitalizáció vagy az ár/nyereség arány empirikusan bizonyítottan befolyásolják a megkívánt hozamokat.

Az 1980-as és 1990-es években végzett kutatások kimutatták, hogy a CAPM béta nem tudta megmagyarázni az iparági hozamkülönbségeket, míg a vállalat mérete és egyéb jellemzői képesek voltak erre.

A kritika másik területe a befektetők viselkedése, akik gyakran inkább a tisztán, mint a spekulatív kockázatra összpontosítanak. Hogyan

A gyakorlat azt mutatja, hogy a befektetők készek olyan eszközökbe fektetni, amelyeket pozitív volatilitás jellemez (azaz az átlagos szintet meghaladó hozam). Ezzel szemben a befektetők negatívan ítélik meg a negatív volatilitású eszközöket. A kétoldalú diszperzió az átlagtól való eltérés függvénye mind a részvényár növekedése, mind a csökkenés irányába. Ezért a kétirányú variancia számítása alapján egy felfelé irányuló volatilitást mutató részvény ugyanolyan mértékben kockázatos eszköznek minősül, mint az a részvény, amelynek árfolyama lefelé ingadozik.

Az empirikus kutatások például azt mutatják, hogy a befektetői magatartást az egyoldalú lefelé irányuló kockázatkerülés motiválja, szemben az általános kockázattal (vagy kétoldalú varianciával).

A várható hozamok szórása a kockázat meglehetősen ellentmondásos mértéke, legalább két okból:

A kétirányú diszperzió csak olyan eszközök esetében érvényes kockázati mérőszám, amelyek várható hozama szimmetrikus eloszlású

A kétirányú variancia csak akkor használható közvetlenül, ha a szimmetrikus eloszlás normális.

Egy másik kritikus terület az értékpapírok árának és hozamának valószínűségi eloszlására vonatkozó feltételezések. A gyakorlat azt mutatja, hogy a várható részvényhozamok eloszlásának szimmetriájára és normalitására vonatkozó követelmények egyidejű teljesítése nem valósul meg. A probléma megoldása az, hogy nem klasszikus (kétoldalú) variancia, hanem egyoldalú (szemivariancia keretrendszerek) alkalmazása. Ezt a döntést a következő érvek indokolják:

1) az egyoldalú diszperzió alkalmazása indokolt a részvényhozamok különböző eloszlásainál: szimmetrikus és aszimmetrikus egyaránt.

2) az egyirányú diszperzió az eloszlási függvény két jellemzője, a szóródás és a ferdeségi együttható által szolgáltatott információt tartalmazza, amely lehetővé teszi egytényezős modell alkalmazását egy eszköz (portfólió) várható hozamának becslésére.

A jövedelmezőségi aszimmetria problémáját az alsó parciális momentum (LPM) módszerrel oldják meg, amely lehetővé teszi egy egyensúlyi pénzügyi eszközárazási modell, LPM - CAPM néven ismert felépítését.

Egy 1974-es tanulmányában Hogan és Warren analitikusan kimutatta, hogy a hagyományos portfólióhozam-varianciának egy egyoldalúra cserélése a kockázatértékelésben és az átlagos félvarianciára való átállás nem változtatja meg a CAPM alapvető szerkezetét.

3.2 A feltörekvő piacokon a kockázat-hozam koncepció empirikus tanulmányainak áttekintése

A CAPM alkalmazásában sajátos problémák merülnek fel a fejlődő tőkepiacokon, amelyekre a modell paramétereit (kockázatmentes hozam, piaci kockázati prémium, béta együttható) meglehetősen nehéz igazolni a helyi tőkepiaci adatok alapján az információhiány miatt. a kereskedhető eszközök hatékonysága és alacsony likviditása.

Számos empirikus tanulmány bizonyítja a CAPM alkalmazásának helytelenségét kifejezetten a fejlődő piacokon a fejlett piacokhoz képest (például , , ). A feltörekvő piacok egyik figyelemre méltó jellemzője a kormány gazdaságszabályozási politikájával, a befektetők intézményi védelmével és a vállalatirányítással kapcsolatos specifikus kockázatok jelentősége. A feltörekvő piacok és a globális tőkepiac közötti összefüggés miatt ezeket a kockázatokat nem szünteti meg a globális befektető tőkéjének diverzifikálása.

A fejlődő piacok másik problémája a stacionaritás hiánya és a helyi tőkepiacok liberalizációjával járó dinamikus változások.

Beckert és Harvey amellett érvel, hogy az elvárt hozam megítélésekor a fejlett és a fejlődő piacokat más-más szemszögből kell szemlélni, hiszen figyelembe kell venni a helyi piac globális pénzügyi piacba való integrációjának mértékét. Az integráció mértéke nem állandó érték, idővel változik. Ez nyomot hagy a megtérülési ráták kialakulásában.

Egy 1995-ös tanulmányában Beckert azzal érvel, hogy a tőkeáramlás és a nemzetközi befektetések akadályainak jelenléte automatikusan azt jelenti, hogy a feltörekvő piacok kockázati tényezői eltérnek a fejlett országokétól.

A munka bizonyítja, hogy a globális tőkepiaci integráció mértéke (illetve a tőkemozgás akadályainak megléte) határozza meg a saját tőke költségének igazolására szolgáló modellválasztást.

Rouwenhorst munkája egy alternatív nézetet érvel. A szerző arra a következtetésre jutott, hogy a befolyásoló tényezők tekintetében nincs különbség a fejlett és a fejlődő piacok között. A fejlett piacokon jelentősnek talált tőkemegtérülést magyarázó tényezők a fejlődő piacokon is jelentősek. Ezek a tényezők a következők:

· cég Méret;

· a működési és pénzügyi kockázat mértékét tükröző változók;

· részvények likviditása;

· növekedési kilátások.

A CAPM tőkepiacok fejletlenségét figyelembe vevő módosításainak tesztelésére a dél-amerikai országokban (Argentína, Brazília, Venezuela) folytak aktív kutatások. A módosítás kiválasztását ajánlatos a helyi pénzügyi piac fejlettségi fokához és a globális tőkepiacba való integrálódásához kötni.

1. séma. A CAPM módosításai az integráció és a piaci szegmentáció mértékétől függően.

A Godfrey-Espinosa modell a béta együttható és a piaci kockázati prémium helyi piaci adatok alapján történő kiszámítására fókuszál az országkockázati prémium (CRP) bevezetésével a globális kockázatmentes megtérülési ráta korrekciójában, valamint annak érdekében, hogy a kockázat kétszeres beszámításának elkerülése érdekében korrekciót vezet be a befektetési kockázati prémium szorzójába (1-R2), ahol R2 a vállalat helyi piaci jövedelmezőségét az országkockázati prémium változékonyságával összekötő regressziós egyenlet meghatározó együtthatója.

Gonzalez munkája a CAPM-modellt olyan vállalatok mintáján teszteli, amelyek részvényeivel a caracasi tőzsdén (Venezuela) kereskednek. A 6 éves időszak (1992-1998) adataira vonatkozó regressziós módszert alkalmazva a szerző arra a következtetésre jut, hogy a CAPM modell nem működik a venezuelai piacon.

Erre a következtetésre elsősorban annak a hipotézisnek az elvetése volt az oka, hogy a kockázat és a részvényhozam között pozitív kapcsolat van. Gonzalez F. tanulmányának eredményei azonban azt mutatták, hogy egyrészt a kockázat (amelynek indikátoraként a béta-koefficienst alkalmazták) és a jövedelmezőség közötti kapcsolat lineáris, másrészt a szisztematikus kockázat nem az egyetlen tényező, amely befolyásolja a várható elvárásokat. saját tőke jövedelmezősége.

Hasonló eredmények születtek M. Omran egyiptomi tőkepiacról szóló tanulmányában is. A mintában 41 társaság szerepelt a leglikvidebb részvényekkel. Az adattáblát a 2001. december és 2002. december közötti időszakra állítottuk össze. heti megfigyelésekből nyert logaritmikus részvényhozamok alapján.

Omran M. empirikus tesztjei azt mutatják, hogy a piaci kockázat jelentős tényező az egyiptomi részvények várható hozamának magyarázatában. A tanulmány feltárt paradoxona, hogy az alacsony béta együtthatójú (főleg fogyasztási cikkeket előállító és pénzügyi szolgáltatásokat nyújtó) vállalatok részvényeiből álló portfólió hozama magasabb, mint egy olyan portfólió hozama, amely a béta-együtthatóval rendelkező vállalatok részvényeiből áll. az építőipar, a textil és a vendéglátó szektor magasabb béta értékekkel. A szerző szerint ennek az eltérésnek az oka az 1950-1960-as évek állami államosítása, amely nagyobb negatív hatással volt a gazdaság ipari és építőipari szektorának kockázataira, mint a fogyasztási cikkeket gyártó cégekre, valamint a pénzintézetekre. .

A feltörekvő piacokon érdekes tanulmányokat szentelnek a befektetési kockázati intézkedések megválasztásának. Általában az ilyen munkákban a tesztelést több modell keretein belül végzik: CAPM és alternatívái. Például Hwang és Pedersen három modellt tesztel: a klasszikus CAPM-et és két olyan modellt, amelyek aszimmetrikus kockázati méréseket használnak: LPM-CAPM (Alsó részleges momentumCAPM) és ARM (AsymmetricResponseModel).

Az alternatív modellek sajátossága, hogy a szerzők szerint alkalmasak abnormális hozameloszlás és egy illikvid helyi tőkepiac eseteire. A vizsgálatot egy 690 vállalatból álló mintán végezték növekvő piacokon 10 éves időszak alatt (1992. április – 2002. március). A munka eredményei alapján Hwang S. és Pedersen C. arra a következtetésre jutott, hogy a CAPM magyarázó erejében nem alacsonyabb az alternatív modelleknél. Keresztmetszeti mintában a CAPM magyarázó ereje a heti és havi hozamok paneladatainál elérte a 80%-ot, a napi hozamok esetében pedig az 55%-ot. Az aszimmetrikus kockázati intézkedéseknél nem találtak jelentős előnyöket. Emellett a szerzők az elemzés során a 26 fejlődő országot tartalmazó mintát régiónként osztották fel, majd a teljes megfigyelési időszakot két - az 1997-es ázsiai válság előtti és utáni - időszakra osztották.

Ennek köszönhetően Hwang S. és Pedersen C. a helyi kockázatok jelentős hatását azonosította a feltörekvő tőkepiacokon, ami összhangban van a fenti munka eredményeivel.

A Dairil Collins tanulmánya 42 feltörekvő piaci országban különböző kockázati mértékeket tesztel: szisztematikus (béta), teljes (szórás), egyedi, egyoldalú (egyoldalú eltérés, egyoldalú béta és VaR8) és a piac mérete ( az ország átlagos kapitalizációja ), ferdeségi és kurtosis mutatók határozzák meg.

A tesztelést ökonometriai megközelítéssel (mint a legtöbb hasonló munkában) nemzetközi befektető pozíciójából, 5 éves időtartamon keresztül (1996. január-2001. június) végeztük, heti hozamok alapján. A tőkepiac méretétől, likviditásától és fejlettségi fokától függően a kezdeti 42 országból álló mintát három csoportba osztották: első szint - nagy tőkepiaci méretű országok (például Brazília, Dél-Afrika, Kína), mint pl. valamint kis piaci méretű, de gazdaságilag és információsan fejlett; a második szint a kisebb feltörekvő piacok (Oroszország), a harmadik szint a kis piacok (például Lettország, Észtország, Kenya, Litvánia, Szlovákia stb.).

A tanulmány eredményei szerint egyes piacokon a béta együtthatók alacsonyabbak voltak a vártnál, ami hamis jelzést ad a befektetők számára alacsony kockázatról. A munka következtetése az, hogy a béta együttható (és így a CAPM-modell) helytelen a fejlődő országok teljes halmazára alkalmazni. D. Collins azzal érvel, hogy nincs egyetlen olyan kockázati mutató sem, amely bármely fejlődő ország számára megfelelő lenne.

Az első szintű országok esetében a legmegfelelőbb kockázati mutató a piac méretét figyelembe vevő együttható, a második szintre - az egyoldalú kockázat mutatói (másokhoz képest a VaR mutató mutatta a legjobb eredményeket), a harmadikra szint – vagy szórás, vagy egyedi kockázat. Az idioszinkratikus kockázat bármely pénzügyi piac azon része, amely nem függ az adott gazdaságban fennálló pénzügyi kockázat általános szintjétől. Szisztematikus kockázattal ellentétben rendszertelen kockázatnak is nevezik.

Hasonló következtetést von le a szisztematikus egyoldalú kockázat különféle mérőszámainak megfelelőségéről a kiváló tőzsdei jellemzőkkel rendelkező országok esetében. Számos egyoldalú kockázati mérőszám (BL, HB, E-beta) alkalmazhatóságát 27 feltörekvő piacra (a mintában ázsiai és latin-amerikai piacok, afrikai és kelet-európai piacok, köztük Oroszország) végezték el. az 1995-2004 közötti időszak. A globális portfólió az MSCI Emerging Markets Index, kockázatmentes kamatláb pedig a tízéves amerikai államkötvények (Tbond). Kimutatták, hogy azokon a piacokon, ahol nagy aszimmetria a hozameloszlásban (nagy ferdeség), a szisztematikus kockázat legmegfelelőbb mérőszáma a HB-béta. Azon piacokon, ahol jelentős abnormális hozamokat figyeltek meg, a BL-béta előnyben van a többi kockázati mérőszámmal szemben.

A DCARM előnyeiről empirikus vizsgálatot végeztek Közép-Kelet-Európa hasonló földrajzi és makrogazdasági jellemzőivel rendelkező országokban. Az egykori szocialista tábor 8 országából: Csehországból, Szlovákiából, Magyarországról, Lengyelországból, Szlovéniából, Észtországból, Lettországból és Litvániából 1998-2003 között vizsgálták meg a jövedelmezőséget alakító tényezőket... A szerzők bemutatni az egyoldalú kockázati intézkedések fontosságát, valamint a kockázati tényezők befolyásának megőrzését.

A piaci szegmentáció hatását a befektetők hozamigényére Campbell Harvey tanulmányozta. A tanulmány azzal érvel, hogy a tőkeköltség a szegmentált piacokon magasabb lesz, mint az integrált piacokon, mivel a befektetők nagyobb kompenzációt követelnek majd a helyi, egyedi kockázatok viseléséért. Ez azt sugallja, hogy a pénzügyi befogadás mértékének bármilyen növelése a saját tőke költségének csökkenéséhez kell, hogy vezessen.

Rene Stulz olyan diagnosztikai paramétereket javasolt, amelyek lehetővé teszik az országkockázati prémium (CRP) beépítését a globális befektető kockázat-hozam modelljébe.

Figyelembe kell venni az integráció mértékét (a tőkemozgás akadályainak meglétét) és a jövedelmezőség kovariációját a helyi és globális piacokon. A munka megadja a szegmentált piacokon megfigyelt formális és informális tőkemozgási akadályok jellemzőit.

Számos tanulmány kifejezetten a tőkepiaci liberalizációnak a részvénytőke költségére gyakorolt ​​hatását vizsgálja. Például a munkában az osztalékhozam-modell (Gordon-modell) alapján a szerzők kimutatják, hogy a szegmentált tőkepiacok liberalizációja a saját tőke költségének átlagosan 50%-os csökkenéséhez vezet. A munka egy hasonló tanulmányt mutat be, amely 20 feltörekvő piac (köztük Dél-Amerika, Ázsia és Afrika országai) osztalékhozamának és növekedési ütemének változásainak elemzésén alapul. A szerző a liberalizáció külső jeleként azt az ideiglenes időpontot választotta, amikor a külföldi befektetőknek lehetőségük nyílik vállalati részvények vásárlására a helyi piacon. A munka a liberalizáció következtében a tőkeköltségek átlagosan közel 50%-os csökkenését mutatja.

A 32 helyi piac 126 társaság letéti jegyeinek (ADR) árfolyamdinamikáján alapuló felhalmozott többlethozam értékelésével végzett eseménytanulmányi módszer lehetővé tette az 1985-1994 közötti időszak kimutatását. a munkálatokban, 42%-kal csökkentve a saját tőke költségét.

Dairil Collins és Mark Abrahamson munkája a CAPM modell segítségével elemzi a tőkeköltséget az afrikai kontinens 8 tőkepiacán (Egyiptom, Kenya, Marokkó stb.) globális befektető szemszögéből. A tanulmányt a gazdaság 10 fő ágazatára emelték ki. Két időszakot azonosítottak, amelyek a gazdaságok nyitottságának különböző fokát jellemzik (1995-1999 és 1999-2002).

A szerzők a kockázati prémium idővel csökkenését mutatják az afrikai tőkepiacokon. A legnagyobb változások Zimbabwéban és Namíbiában, a legkisebbek Egyiptomban, Marokkóban és Kenyában történtek. Az átlagos tőkeköltség 2002-ben körülbelül 12% amerikai dollárban. A gazdaságban legnagyobb súllyal rendelkező ágazatok mutatják a legalacsonyabb tőkeköltséget.

Következtetés

A Long-Term Asset Pricing Model (CAPM) segítségével eldöntheti, hogy mely részvényeket vegye fel befektetési portfóliójába. Ez a modell közvetlen kapcsolatot mutat be egy értékpapír kockázata és jövedelmezősége között, ami lehetővé teszi, hogy tisztességes hozamot mutasson a fennálló kockázathoz képest, és fordítva. Használja ezt a hosszú távú eszközárazási pénzügyi modellt más részvénykiválasztási stratégiákkal és technikákkal, és biztosan erős, nyereséges portfólióval rendelkezik.

Maga a CAPM egy elegáns tudományos elmélet szilárd matematikai igazolással. Ahhoz, hogy „működjön”, olyan nyilvánvalóan irreális feltételeknek kell megfelelni, mint az abszolút hatékony piac jelenléte, a tranzakciós költségek és adók hiánya, minden befektető egyenlő hozzáférése a hitelforrásokhoz stb. egy absztrakt logikai konstrukció szinte egyetemes elismerést kapott a reálpénzügyek világában.

A CAPM használata eszközt ad a pénzügyi menedzser számára a beruházási projektek megvalósításához szükséges új tőke bevonásának költségeinek előrejelzésére. Minden vállalkozás pénzügyei nyitott rendszer, ezért a tőkebefektetések tervezésénél figyelembe kell venni a pénzpiaci viszonyokat. A cégvezetők egyáltalán nem tudnak semmit a potenciális befektetők egyéni jellemzőiről és személyes preferenciáiról. Ez nem mentesíti őket attól a felelősségtől, hogy előre látják bármely befektető fő szükségletét – a befektetés kockázatát kompenzáló bevételt. Ebben segíthet nekik a pénzügyi eszközértékelési modell alkalmazása.

A CAPM fekete változatának kéttényezős modellként való tesztelése azt mutatta, hogy a modell nem alkalmazható a feltörekvő piacokon. Ez a tesztelés azonban lehetővé tette azon portfóliók explicit azonosítását, amelyek a Black verziójában nem voltak megfigyelhetők - a piaci portfólió és a nulla béta portfólió.

Kiderült, hogy az első főként vállalati értékpapírokból, a második állampapírokból és valutából áll, ami meglehetősen ésszerűnek tűnik, és némi reményt ad a sikerre a modell későbbi, alaposabb tesztelése során.

A feltörekvő piac egyszerű modellábrázolásokkal történő leírására tett kísérletek kudarcának fő oka talán az eszközök alacsony likviditása. A vételi és eladási jegyzések nagy szórása a legjobban tükrözi a befektetők aggodalmait az eszközök túlnyomó többségével kapcsolatban. A potenciális vevők és eladók hiánya minden ésszerű befektetési horizonttal rendelkező befektető számára komoly kockázatot jelent, és ezt vélhetően minden feltörekvő piacra alkalmas modellnek figyelembe kell vennie.

A fejlődő piac egyik lehetséges tökéletlenségét – az eszközhozamok erős aszimmetriáját – a D-CAPM modell figyelembe veszi. A módosított D-CAPM béta jobbnak bizonyult a feltörekvő részvénypiacok átlagos hozamának leírására, mint a standard béta. A DCAPM-modell részben megoldja a feltörekvő piacokon az elvárt hozamok alábecsülésének problémáját a szabványos CAPM-modell használatakor. Ezért a D-CAPM modell alkalmazása egy feltörekvő piacon előnyösebbnek tűnik. Ennek elméleti okai is vannak, mivel a D-CAPM modell kevésbé szigorú kezdeti feltevéseket tartalmaz, mint a standard CAPM modell. A szigorú tesztelés azonban azt mutatja, hogy a D-CAPM modell nem felel meg a feltörekvő piaci hozamok dinamikájának. Így a vizsgált tőkeeszköz-árazási modellek egyike sem: a Sharpe-Lintner-féle szabványos CAPM-modell, a fekete-változatban a CAPM-modell, a D-CAPM-modell nem felel meg a kazah értékpapírpiac adatainak.

A CAPM-modell variációi tehát mindaddig nem alkalmazhatók a kazah tőkepiacon, amíg meg nem jelenik a részvénypiac megfelelő szervezeti felépítése teljes értékű szereplőkkel - kibocsátókkal. Ennek a modellnek a fő együtthatója, a „béta” pontosan olyan értékpapírok mutatóiból áll, amelyeket jelenleg nem lehet megfelelően kiszámítani.

Felhasznált irodalom jegyzéke

1.http://berg.com.ua/fundam/capm/

2.http://books.efaculty.kiev.ua/fnmen/3/g5/6.htm

3. A.V. Bukhvalov, V.L. Okulov. Klasszikus árazási modellek a tőkeeszközök és az orosz pénzügyi piac számára. 1. rész: A CAPM-modell empirikus tesztelése. Tudományos jelentések No.…–2006. St. Petersburg: Menedzsment Kutatóintézet St. Petersburg State University, 2006

4. A.V. Bukhvalov, V.L. Okulov KLASSIKUS ÁRAZÁSI MODELLEK A TŐKEESZKÖZÖKRE ÉS AZ OROSZ PÉNZÜGYI PIACRA 2. RÉSZ. A CAPM MODELL OPCIÓK ALKALMAZÁSÁNAK LEHETŐSÉGE 36(R)–2006

5. T.V. Teplova, N.V. Selivanova Empirikus tanulmány a DCAPM modell alkalmazhatóságáról a feltörekvő piacokon, a „Corporate Finance” folyóirat 2007. 3. sz.

6. Aizin K.I., Livshits V.N. Az értékpapírok kockázata és hozama a stacionárius és nem stacionárius gazdaságok részvénypiacain // Könyvvizsgálat és pénzügyi elemzés, 2006. 4. szám

Alkalmazás

Béta számítás

dátum	KASE	X Corporation	KASE,%	X vállalat,%
17.03.2008	923,23	122,75
18.03.2008	939	118,6	1,71%	-3,38%
19.03.2008	960,73	122,5	2,31%	3,29%
20.03.2008	978,96	121	1,90%	-1,22%
21.03.2008	957	123	-2,24%	1,65%
24.03.2008	949,14	123,5	-0,82%	0,41%
25.03.2008	947,4	122,75	-0,18%	-0,61%
26.03.2008	938,97	122,5	-0,89%	-0,20%
27.03.2008	959,31	125	2,17%	2,04%
31.03.2008	981,86	128,5	2,35%	2,80%
01.04.2008	995,57	130	1,40%	1,17%
03.04.2008	1 009,33	130	1,38%	0,00%
04.04.2008	1 003,17	124,65	-0,61%	-4,12%
07.04.2008	1 004,37	125	0,12%	0,28%
08.04.2008	1 006,26	125,5	0,19%	0,40%
11.04.2008	1 030,04	125,25	2,36%	-0,20%
14.04.2008	1 024,08	121,55	-0,58%	-2,95%
15.04.2008	1 035,79	130	1,14%	6,95%

A CAPM alkalmazásában sajátos problémák merülnek fel a fejlődő tőkepiacokon, amelyekre a modell paramétereit (kockázatmentes hozam, piaci kockázati prémium, béta együttható) meglehetősen nehéz igazolni a helyi tőkepiaci adatok alapján az információhiány miatt. a kereskedhető eszközök hatékonysága és alacsony likviditása.

Számos empirikus tanulmány bizonyítja a CAPM alkalmazásának helytelenségét kifejezetten a fejlődő piacokon a fejlett piacokhoz képest (például , , ). A feltörekvő piacok egyik figyelemre méltó jellemzője a kormány gazdaságszabályozási politikájával, a befektetők intézményi védelmével és a vállalatirányítással kapcsolatos specifikus kockázatok jelentősége. A feltörekvő piacok és a globális tőkepiac közötti összefüggés miatt ezeket a kockázatokat nem szünteti meg a globális befektető tőkéjének diverzifikálása.

A fejlődő piacok másik problémája a stacionaritás hiánya és a helyi tőkepiacok liberalizációjával járó dinamikus változások.

Beckert és Harvey amellett érvel, hogy az elvárt hozam megítélésekor a fejlett és a fejlődő piacokat más-más szemszögből kell szemlélni, hiszen figyelembe kell venni a helyi piac globális pénzügyi piacba való integrációjának mértékét. Az integráció mértéke nem állandó érték, idővel változik. Ez nyomot hagy a megtérülési ráták kialakulásában.

Egy 1995-ös tanulmányában Beckert azzal érvel, hogy a tőkeáramlás és a nemzetközi befektetések akadályainak jelenléte automatikusan azt jelenti, hogy a feltörekvő piacok kockázati tényezői eltérnek a fejlett országokétól.

A munka bizonyítja, hogy a globális tőkepiaci integráció mértéke (illetve a tőkemozgás akadályainak megléte) határozza meg a saját tőke költségének igazolására szolgáló modellválasztást.

Rouwenhorst munkája egy alternatív nézetet érvel. A szerző arra a következtetésre jutott, hogy a befolyásoló tényezők tekintetében nincs különbség a fejlett és a fejlődő piacok között. A fejlett piacokon jelentősnek talált tőkemegtérülést magyarázó tényezők a fejlődő piacokon is jelentősek. Ezek a tényezők a következők:

· cég Méret;

· a működési és pénzügyi kockázat mértékét tükröző változók;

· részvények likviditása;

· növekedési kilátások.

A CAPM tőkepiacok fejletlenségét figyelembe vevő módosításainak tesztelésére a dél-amerikai országokban (Argentína, Brazília, Venezuela) folytak aktív kutatások. A módosítás kiválasztását ajánlatos a helyi pénzügyi piac fejlettségi fokához és a globális tőkepiacba való integrálódásához kötni.

1. séma. A CAPM módosításai az integráció és a piaci szegmentáció mértékétől függően.

A Godfrey-Espinosa modell a béta együttható és a piaci kockázati prémium helyi piaci adatok alapján történő kiszámítására fókuszál az országkockázati prémium (CRP) bevezetésével a globális kockázatmentes megtérülési ráta korrekciójában, valamint annak érdekében, hogy a kockázat kétszeres beszámításának elkerülése érdekében korrekciót vezet be a befektetési kockázati prémium szorzójába (1-R2), ahol R2 a vállalat helyi piaci jövedelmezőségét az országkockázati prémium változékonyságával összekötő regressziós egyenlet meghatározó együtthatója.

Gonzalez munkája a CAPM-modellt olyan vállalatok mintáján teszteli, amelyek részvényeivel a caracasi tőzsdén (Venezuela) kereskednek. A 6 éves időszak (1992-1998) adataira vonatkozó regressziós módszert alkalmazva a szerző arra a következtetésre jut, hogy a CAPM modell nem működik a venezuelai piacon.

Erre a következtetésre elsősorban annak a hipotézisnek az elvetése volt az oka, hogy a kockázat és a részvényhozam között pozitív kapcsolat van. Gonzalez F. tanulmányának eredményei azonban azt mutatták, hogy egyrészt a kockázat (amelynek indikátoraként a béta-koefficienst alkalmazták) és a jövedelmezőség közötti kapcsolat lineáris, másrészt a szisztematikus kockázat nem az egyetlen tényező, amely befolyásolja a várható elvárásokat. saját tőke jövedelmezősége.

Hasonló eredmények születtek M. Omran egyiptomi tőkepiacról szóló tanulmányában is. A mintában 41 társaság szerepelt a leglikvidebb részvényekkel. Az adattáblát a 2001. december és 2002. december közötti időszakra állítottuk össze. heti megfigyelésekből nyert logaritmikus részvényhozamok alapján.

Omran M. empirikus tesztjei azt mutatják, hogy a piaci kockázat jelentős tényező az egyiptomi részvények várható hozamának magyarázatában. A tanulmány feltárt paradoxona, hogy az alacsony béta együtthatójú (főleg fogyasztási cikkeket előállító és pénzügyi szolgáltatásokat nyújtó) vállalatok részvényeiből álló portfólió hozama magasabb, mint egy olyan portfólió hozama, amely a béta-együtthatóval rendelkező vállalatok részvényeiből áll. az építőipar, a textil és a vendéglátó szektor magasabb béta értékekkel. A szerző szerint ennek az eltérésnek az oka az 1950-1960-as évek állami államosítása, amely nagyobb negatív hatással volt a gazdaság ipari és építőipari szektorának kockázataira, mint a fogyasztási cikkeket gyártó cégekre, valamint a pénzintézetekre. .

A feltörekvő piacokon érdekes tanulmányokat szentelnek a befektetési kockázati intézkedések megválasztásának. Általában az ilyen munkákban a tesztelést több modell keretein belül végzik: CAPM és alternatívái. Például Hwang és Pedersen három modellt tesztel: a klasszikus CAPM-et és két olyan modellt, amelyek aszimmetrikus kockázati méréseket használnak: LPM-CAPM (Alsó részleges momentum CAPM) és ARM (Asymmetric Response Model).

Az alternatív modellek sajátossága, hogy a szerzők szerint alkalmasak abnormális hozameloszlás és egy illikvid helyi tőkepiac eseteire. A vizsgálatot egy 690 vállalatból álló mintán végezték növekvő piacokon 10 éves időszak alatt (1992. április – 2002. március). A munka eredményei alapján Hwang S. és Pedersen C. arra a következtetésre jutott, hogy a CAPM magyarázó erejében nem alacsonyabb az alternatív modelleknél. Keresztmetszeti mintában a CAPM magyarázó ereje a heti és havi hozamok paneladatainál elérte a 80%-ot, a napi hozamok esetében pedig az 55%-ot. Az aszimmetrikus kockázati intézkedéseknél nem találtak jelentős előnyöket. Emellett a szerzők az elemzés során a 26 fejlődő országot tartalmazó mintát régiónként osztották fel, majd a teljes megfigyelési időszakot két - az 1997-es ázsiai válság előtti és utáni - időszakra osztották.

Ennek köszönhetően Hwang S. és Pedersen C. a helyi kockázatok jelentős hatását azonosította a feltörekvő tőkepiacokon, ami összhangban van a fenti munka eredményeivel.

A Dairil Collins tanulmánya 42 feltörekvő piaci országban különböző kockázati mértékeket tesztel: szisztematikus (béta), teljes (szórás), egyedi, egyoldalú (egyoldalú eltérés, egyoldalú béta és VaR8) és a piac mérete ( az ország átlagos kapitalizációja ), ferdeségi és kurtosis mutatók határozzák meg.

A tesztelést ökonometriai megközelítéssel (mint a legtöbb hasonló munkában) nemzetközi befektető pozíciójából, 5 éves időtartamon keresztül (1996. január-2001. június) végeztük, heti hozamok alapján. A tőkepiac méretétől, likviditásától és fejlettségi fokától függően a kezdeti 42 országból álló mintát három csoportba osztották: első szint - nagy tőkepiaci méretű országok (például Brazília, Dél-Afrika, Kína), mint pl. valamint kis piaci méretű, de gazdaságilag és információsan fejlett; a második szint a kisebb feltörekvő piacok (Oroszország), a harmadik szint a kis piacok (például Lettország, Észtország, Kenya, Litvánia, Szlovákia stb.).

A tanulmány eredményei szerint egyes piacokon a béta együtthatók alacsonyabbak voltak a vártnál, ami hamis jelzést ad a befektetők számára alacsony kockázatról. A munka következtetése az, hogy a béta együttható (és így a CAPM-modell) helytelen a fejlődő országok teljes halmazára alkalmazni. D. Collins azzal érvel, hogy nincs egyetlen olyan kockázati mutató sem, amely bármely fejlődő ország számára megfelelő lenne.

Az első szintű országok esetében a legmegfelelőbb kockázati mutató a piac méretét figyelembe vevő együttható, a második szintre - az egyoldalú kockázat mutatói (másokhoz képest a VaR mutató mutatta a legjobb eredményeket), a harmadikra szint – vagy szórás, vagy egyedi kockázat. Az idioszinkratikus kockázat bármely pénzügyi piac azon része, amely nem függ az adott gazdaságban fennálló pénzügyi kockázat általános szintjétől. Szisztematikus kockázattal ellentétben rendszertelen kockázatnak is nevezik.

Hasonló következtetést von le a szisztematikus egyoldalú kockázat különféle mérőszámainak megfelelőségéről a kiváló tőzsdei jellemzőkkel rendelkező országok esetében. Számos egyoldalú kockázati mérőszám (BL, HB, E-beta) alkalmazhatóságát 27 feltörekvő piacra (a mintában ázsiai és latin-amerikai piacok, afrikai és kelet-európai piacok, köztük Oroszország) végezték el. az 1995-2004 közötti időszak. A globális portfólió az MSCI Emerging Markets Index, kockázatmentes kamatláb pedig a tízéves amerikai államkötvények (Tbond). Kimutatták, hogy azokon a piacokon, ahol nagy aszimmetria a hozameloszlásban (nagy ferdeség), a szisztematikus kockázat legmegfelelőbb mérőszáma a HB-béta. Azon piacokon, ahol jelentős abnormális hozamokat figyeltek meg, a BL-béta előnyben van a többi kockázati mérőszámmal szemben.

A DCARM előnyeiről empirikus vizsgálatot végeztek Közép-Kelet-Európa hasonló földrajzi és makrogazdasági jellemzőivel rendelkező országokban. Az egykori szocialista tábor 8 országából: Csehországból, Szlovákiából, Magyarországról, Lengyelországból, Szlovéniából, Észtországból, Lettországból és Litvániából 1998-2003 között elemeztem a jövedelmezőséget alakító tényezőket, amelyek fontosságát a szerzők kimutatták. az egyoldalú kockázati intézkedések, valamint a specifikus kockázati tényezők hatásának megőrzése.

A piaci szegmentáció hatását a befektetők hozamigényére Campbell Harvey tanulmányozta. A tanulmány azzal érvel, hogy a tőkeköltség a szegmentált piacokon magasabb lesz, mint az integrált piacokon, mivel a befektetők nagyobb kompenzációt követelnek majd a helyi, egyedi kockázatok viseléséért. Ez azt sugallja, hogy a pénzügyi befogadás mértékének bármilyen növelése a saját tőke költségének csökkenéséhez kell, hogy vezessen.

Rene Stulz olyan diagnosztikai paramétereket javasolt, amelyek lehetővé teszik az országkockázati prémium (CRP) beépítését a globális befektető kockázat-hozam modelljébe.

Figyelembe kell venni az integráció mértékét (a tőkemozgás akadályainak meglétét) és a jövedelmezőség kovariációját a helyi és globális piacokon. A munka megadja a szegmentált piacokon megfigyelt formális és informális tőkemozgási akadályok jellemzőit.

Számos tanulmány kifejezetten a tőkepiaci liberalizációnak a részvénytőke költségére gyakorolt ​​hatását vizsgálja. Például a munkában az osztalékhozam-modell (Gordon-modell) alapján a szerzők kimutatják, hogy a szegmentált tőkepiacok liberalizációja a saját tőke költségének átlagosan 50%-os csökkenéséhez vezet. A munka egy hasonló tanulmányt mutat be, amely 20 feltörekvő piac (köztük Dél-Amerika, Ázsia és Afrika országai) osztalékhozamának és növekedési ütemének változásainak elemzésén alapul. A szerző a liberalizáció külső jeleként azt az ideiglenes időpontot választotta, amikor a külföldi befektetőknek lehetőségük nyílik vállalati részvények vásárlására a helyi piacon. A munka a liberalizáció következtében a tőkeköltségek átlagosan közel 50%-os csökkenését mutatja.

A 32 helyi piac 126 társaság letéti jegyeinek (ADR) árfolyamdinamikáján alapuló felhalmozott többlethozam értékelésével végzett eseménytanulmányi módszer lehetővé tette az 1985-1994 közötti időszak kimutatását. a munkálatokban, 42%-kal csökkentve a saját tőke költségét.

Dairil Collins és Mark Abrahamson munkája a CAPM modell segítségével elemzi a tőkeköltséget az afrikai kontinens 8 tőkepiacán (Egyiptom, Kenya, Marokkó stb.) globális befektető szemszögéből. A tanulmányt a gazdaság 10 fő ágazatára emelték ki. Két időszakot azonosítottak, amelyek a gazdaságok nyitottságának különböző fokát jellemzik (1995-1999 és 1999-2002).

A szerzők a kockázati prémium idővel csökkenését mutatják az afrikai tőkepiacokon. A legnagyobb változások Zimbabwéban és Namíbiában, a legkisebbek Egyiptomban, Marokkóban és Kenyában történtek. Az átlagos tőkeköltség 2002-ben körülbelül 12% amerikai dollárban. A gazdaságban legnagyobb súllyal rendelkező ágazatok mutatják a legalacsonyabb tőkeköltséget.

Diplomás munka *

4010 dörzsölje.

Bevezetés
1 A portfólióbefektetés elméleti szempontjai, a CAPM modell alkalmazása a befektetések eredményességének igazolására
1.1 A portfólióbefektetések szervezésének elméleti alapjai
1.2 A CAPM modell általános jellemzői
1.3 A hatékony portfólió kiválasztására szolgáló egyéb modellek rövid leírása
1.4 A CAPM-modell kiválasztásának következtetései és indoklása
2 Pénzügyi stratégiák alkalmazásának elemzése az orosz tőzsdén
2.1 Az elemzéshez szükséges paraméterek és értékpapírok kiválasztása
2.2 A CAPM modell paramétereinek számítása és értékelése
2.3 Befektetési stratégiák kiválasztása és indoklása
2.3.1 Mérethatás-stratégia
2.3.2 Értékhatás-stratégia
2.3.3 Momentum stratégia
Következtetés
Felhasznált irodalom jegyzéke

Bevezetés

A CAPM modell és a pénzügyi stratégiák alkalmazásának empirikus vizsgálata az orosz tőzsdén.

Műtöredék felülvizsgálatra

döntéshozatali algoritmus kidolgozása pénzügyi befektetési portfólió kialakításához a CAPM elvei alapján.
A tanulmány tárgya a klasszikus pénzügyi befektetési elméletek elméleti alapelvei és a portfólióbefektetés optimalizálásának módszertani alapjai.
A tanulmány tárgya az orosz pénzügyi piacon a portfólióbefektetési folyamat során felmerülő kapcsolatok és kölcsönös függőségek.
A tanulmány elméleti alapját G. Markowitz, J. Tobin, W. Sharp piaci portfólióképzés elméletének tudományos fejleményei és rendelkezései, valamint F. Modigliani, M. Miller, az optimális portfólióképzés elmélete képezte. F. Black, M. Scholes. A tanulmányban felvetett problémák megoldására olyan formális logikai módszereket alkalmaztunk, amelyek az anyag formálisan logikus rendezésével lehetővé teszik, hogy a valós tényezőket elvont elméleti sémákká redukáljuk, és ennek alapján konkrét mennyiségi arányokat állítsunk fel a jelenségek és folyamatok között. a fejlődő pénzügyi piacon. A tanulmány közgazdasági és matematikai modellezési módszereket is alkalmaz, amelyek lehetővé teszik az orosz tőzsde piaci dinamikájáról szóló statisztikai anyagok rendszerezését és feldolgozását, a kisebb elemektől való elvonatkoztatást, a főbb összefüggésekre koncentrálva.
A dolgozat felépítése egy bevezetőt, két fejezetet, egy következtetést és egy irodalomjegyzéket tartalmaz.
Következtetés
A portfólióépítés annak összetételének és szerkezetének meghatározását jelenti. Az eszközök elsődleges kiválasztása az adott befektető számára hozzáférhetőség szempontjai alapján, valamint a befektető vagy jogszabály által meghatározott előzetes korlátozások figyelembevételével történik. A másodlagos szelekciót úgy végezzük, hogy kizárjuk azokat az eszközöket, amelyek befektetési minősége a befektető szemszögéből abszolút elfogadhatatlan. Így a másodlagos kiválasztás csak az első szakaszban kiválasztott egyes eszközök befektetési jellemzőinek mennyiségi vagy minőségi értékelése után történik. A kiválasztási eljárás végeredménye az, hogy minden befektető számára meghatározzák a pénzügyi piac azon célszegmensét vagy több szegmensét, amelyen belül befektetési tevékenységet folytatnak.
Az eszközök kezdeti kiválasztásához a kiinduló adatok objektív információk a befektető alaki státuszáról, forrásainak nagyságáról, a befektetés várható sürgősségéről, valamint a pénzügyi piacon elérhető eszközökről és a befektetők hozzáférésének rendjéről. az ezekkel az eszközökkel folytatott tranzakciókhoz. A másodlagos kiválasztás megvalósítása megköveteli a befektető szubjektív preferenciáinak formalizálását a befektetési objektumokkal kapcsolatban.
Az optimalizáló algoritmus célja a portfólióelmélet részeként a portfólió szerkezetének meghatározása. Az előzetes portfóliószegmentálás eljárása, amely a befektetett források teljes volumenének bizonyos arányban történő felosztását jelenti több eszköztípus között (például részvények és kötvények között), nem kötelező. Az ilyen szegmentálás azonban lehetővé teszi a portfóliószerkezet további részletezésének folyamatának jelentős egyszerűsítését, mivel az egyes részportfóliókon belüli diverzifikáció csak az azonos típusú eszközök összehasonlító és kombinációs elemzését teszi szükségessé.
A portfólió-kombinációs (diverzifikációs) modul kulcsfontosságú számos portfólióelméleti eljárásban és algoritmusban: lehetővé teszi a befektetési eszközök befektetői szempontból optimális kombinációjának kiválasztását a teljes portfólión vagy az egyes részportfóliókon belül, amennyiben a megfelelő szegmentálás megtörtént. végrehajtották.

Bibliográfia

A HASZNÁLT HIVATKOZÁSOK JEGYZÉKE

1. Batyaeva T.A., Stolyarov I.I. Értékpapírpiac: Tankönyv. – M.: INFRA-M, 2009. – 304 p.
2.Bekhtereva E.V. Befektetés menedzsment. – M.: GrosMedia: ROSBUKH, 2008.
3. Üres I.A. A befektetéskezelés alapjai. – M.: OMEGA-L, 2008.
4. Gitman L.J., Jonk M.D. A befektetés alapjai / Ford. angolról - M.: Delo, 1997. 800. o.
5. Guskova N.D. Befektetésmenedzsment: tankönyv. M.: KNORUS, 2010. – 456 p.
6.Igonina L.L. Befektetések: Tankönyv. – M.: Mester, 2008.
7. Befektetések: Rendszerelemzés és menedzsment / Szerk. prof. K.V. Baldina. – M.: Dashkov és K, 2007.
8. Beruházások: Tankönyv / Válasz. szerk. V. V. Kovaljov, V. V. Ivanov, V. A. Ljalin. – M.: Prospekt, 2010. – 592 p.
9. Beruházások: Tankönyv / Szerk. G. P. Podsivalenko. – M.: KNORUS, 2008.
10. Beruházások: Tankönyv / Szerk. M. V. Chinenova. – M.: KNORUS, 2007.
11. Kutatás az orosz vállalatok információs átláthatóságáról 2007-ben: jelentős változások az első tízben / Standard & Poor's Corporate Governance Rating Service, 2007. november 14..
12. Karlik A.E., Rogova E.M., Tikhonova M.V., Tkachenko E.A. Befektetéskezelés: Tankönyv. – Szentpétervár: Werner Regen Kiadó, 2008.
13. Korcsagin Yu.A. Befektetési stratégia. – Rostov-on-Don: Főnix, 2006.
14. Korcsagin Yu.A. Részvény- és kötvénypiac. – Rostov-on-Don: Főnix, 2007. – 496 p.
15. Korcsagin Yu.A. Modern orosz gazdaság. – Rostov-on-Don: Főnix, 2006.
16. Cottle S., Murray R.F., Block F.E. „Biztonsági elemzés”, Graham és Dodd / Trans. angolról - M.: JSC "Olympus-Business", 2000
17. Kokh I.A. A modern portfólióelmélet elemei // Gazdaságtudományok. - 2009. - 8. sz.
18.Neshitoy A.S. Befektetések: Tankönyv. – M.: Dashkov és K, 2008.
19.Haertfelder M., Lozovskaya E., Hanush E. Az értékpapírpiac fundamentális és technikai elemzése. – M. – Szentpétervár: Péter, 2005.
20. Sheremet A.D., Saifulin R.S., Negashev E.V. A pénzügyi elemzés módszertana. - M.: INFRA-M, 2000.
21. Benjamin Graham, David Dodd, Security Analysis, 1. kiadás, New York: McGraw-Hill, 1934
22. Culbertson J. A kamatlábak lejárati szerkezete. – Quarterly Journal of Economics, 1957, 72. évf., 4. szám. – p.485-517.
23. Cuthbertson K. Kvantitatív pénzügyi közgazdaságtan. – Chichester: Wiley, 1996. – 319. o.
24. Eugene Fama, Ken French, The CAPM Is Wanted, Dead or Alive, Journal of Finance, vol. 51. sz. 5 (1996. december), pp. 1947–1958.
25. Eugene Fama, Ken French, The Cross Section of Expected Stock Returns, Journal of Finance, vol. 47 (1992), pp. 427–466.
26. John Lintner, A kockázati eszközök értékelése és a kockázatos befektetések kiválasztása részvényportfóliókba és tőkeköltségvetésekbe, Review of Economics and Statistics, 20. évf. 47, sz. 1 (1965), pp. 221–245.
27. Rolf Banz, The Relationship Between Return and Market Value of Common Stock, Journal of Financial Economics, vol. 9 (1981), pp. 3–18.
28. Shanken J. Az arbitrázs árképzés elmélete: tesztelhető? //Pénzügyi folyóirat. 1982 (37). December. p. 1129–1140.
29. A részvényspekuláció ABC-je, S.A. Nelson.
30. William Sharpe, Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, Journal of Finance, vol. 19, sz. 3. (1964. szeptember), p. 442.

Kérjük, figyelmesen tanulmányozza át a mű tartalmát és töredékeit. A megvásárolt kész munkákért pénzt nem térítjük vissza, ha a munka nem felel meg az Ön igényeinek, vagy egyedi.

* A munka kategóriája értékelő jellegű, a szolgáltatott anyag minőségi és mennyiségi paramétereinek megfelelően. Ez az anyag sem egészében, sem részei nem kész tudományos munka, záró minősítő munka, tudományos jelentés vagy az állami tudományos minősítési rendszerben előírt, illetve a köztes vagy záró minősítés átadásához szükséges egyéb munka. Ez az anyag a szerzője által összegyűjtött információk feldolgozásának, strukturálásának és formázásának szubjektív eredménye, és mindenekelőtt forrásként szolgál a témával kapcsolatos önálló munka előkészítéséhez.

Három évtizeddel ezelőtt az ipari piacelmélet empirikus kutatása hasonló volt a közgazdaságtan más alkalmazott területein végzett munkához. Körülbelül ugyanabban az időben, amikor az ipari piacközgazdászok több iparágra kiterjedő regressziós elemzést alkalmaztak, és megpróbálták megoldani az endogenitás, a kihagyott változók és a fordított ok-okozati összefüggés problémáit, mások, különösen a munkagazdaságtanban, bérregressziós egyenleteket alkottak, és hasonló problémákkal néztek szembe. Azóta az ipari piacok elméletének empirikus kutatása jelentősen, bizonyos irányban haladt előre - az egyes iparágak elemzése felé, amely lehetővé teszi a tudósok számára a világosabb mérések és azonosítások elérését, valamint az empirikus elemzést bemutató tanulmányok felé. az egyik elmélet nyelvezetét, amely leírja az érintett iparágat, vagy számos versengő elméletet.
Manapság az alkalmazott mikroökonómia fejlődését úgy írják le, mint a véletlenszerű kísérletek (kvázi-kísérletek) alkalmazására irányuló elmozdulást az ok-okozati összefüggések megállapítására. Vannak azonban kritikák az ipari piacok empirikus vizsgálataival szemben. Az egyik kérdés az, hogy mi minősül elfogadható azonosítási eltérésnek az adatokban. Az ideális itt nem vitatható: minden kutató először azonosítani szeretne egy érdeklődésre számot tartó objektumot, majd megtervezni egy ideális kísérletet, hogy ezt a tárgyat mérésnek veti alá. Ilyen lehetőség hiányában azonban a kutatóknak kompromisszumot kell kötniük, ami általában abból áll, hogy választanak a mérés pontossága és a között, hogy a mért tárgy mennyire helyettesíti azt a tárgyat, amely eredetileg érdekelte a kutatót.
Képzeljük el, hogy meg kell mérnünk a kukoricapehely iránti fogyasztói keresletet. Ideális esetben a kereslet keresztár-rugalmasságának pontos (n x n) mátrixát szeretnénk tudni. Az iparági piackutatásban szokásos megközelítés az, hogy figyelembe veszik a kereslet lehetséges eltolódásait, és arra a feltételezésre támaszkodnak, hogy a városok közötti fennmaradó árkorrelációt a költségek változásai okozzák. Alternatív megoldásként megvizsgáljuk azokat a konkrét eseteket, amikor az árakat érthető, de valószínű külső okok miatt változtatják meg, például amikor a kukoricapehely-gyártó Froot Loops árképzési algoritmusa elromlott, ami miatt a cég termékét egy hétig kedvezményes áron értékesítik. Ezeket az eseteket a Froot Loops márkájú kukoricapehely iránti kereslet árrugalmasságának becslésére használják. A kutató ezután extrapolálhatja az adatokat, feltételezve, hogy egy hasonló gabonafajta, vagy esetleg bármilyen más gabonafajta árának megváltoztatása hasonló eredményeket hozna. Ebben az összefüggésben a bemutatott megközelítések egyike sem ideális. Az első megközelítés egy kétes azonosítási feltevésre támaszkodik, de a kísérletet úgy tervezi meg, hogy közvetlenül megvizsgálja az érdeklődési tárgyat. A második megközelítés a mátrix több elemének pontosabb mérését foglalja magában, de megkérdőjelezhető extrapolációt igényel, hogy megbecsülje a kutatót közvetlenül érdeklő tárgyat.
Az egyik probléma, amely akkor merül fel, amikor a közgazdászok egy kutatási irányvonalat absztrakt módon próbálnak értékelni, hogy az eredmény egy durván leegyszerűsített kép. Az említett kompromisszumról szóló döntés szinte mindig attól függ, hogy a kutató milyen kérdésre szeretne választ adni; a kérdés megválaszolásához rendelkezésre álló adatokról; arról, hogy a közgazdasági elmélet mennyiben engedi meg az adatparaméterek közötti kapcsolatokra vonatkozó feltételezések elfogadását. Véleményünk szerint az ipari piacok elméletében ugyanazon kérdés megválaszolása esetén is különböző megközelítések lehetségesek. Valójában, mivel a kutatás csak közelebb hozza a tudósokat a kívánt válaszhoz, a különböző nézőpontokból származó megközelítések gyakran kiegészítik egymást.
Az ipari piacelmélet fejlődésével kapcsolatos második kérdés a közgazdasági elmélet szerepére vonatkozik az empirikus kutatásban. Nyugodtan állíthatjuk, hogy a hivatásos közgazdászok (legalábbis a legtöbben) a közgazdasági elméletet hasznos szemüvegnek tartják, amelyen keresztül szemlélhetik a világot. Ezért meglepő azt gondolni, hogy a közgazdasági elmélet nem játszik jelentős szerepet az empirikus kutatásból nyert adatok megértésében és elemzésében. Ehelyett javasolt a mérési stratégiák alkalmazása az elméleti modellekből adódó korlátok nélkül. Az egyik magyarázat lehet az átláthatóság; Úgy tűnik, hogy a szerzők egyenlőségjelet tesznek a közgazdasági elmélet és az adatokat elhomályosító komplex modellezés között. Ez az azonosítás azonban hamisnak tűnik abban az értelemben, hogy egy közgazdasági elméleten alapuló modell tökéletesen világos elemzése és a lineáris regresszió ugyanolyan zavaros elemzése lehet.
Természetesebbnek tűnik, ha a vizsgálatot a megválaszolandó kérdés megfogalmazásával kezdjük, majd feltesszük a kérdést, hogy a közgazdasági elmélet mennyire képes rávilágítani a problémára. A standard közgazdasági elmélet nem magyarázza meg a harmadik osztályos iskolások viselkedését. Ezért, bár lehet kezdeni a tanulói tanulás egyensúlyi modelljének létrehozásával és az empirikus tesztek felépítésével, erős érvek szólnak a statisztikai megközelítés mellett, mivel több ezer harmadik osztályos osztály van megközelítőleg azonos tantervvel és sok lehetőséggel. érdekes variációkat találni az osztálylétszámban, hogy értékeljük ennek a paraméternek a tanulási eredményekre gyakorolt ​​hatását.
Ez a paradigma azonban nem mindig alkalmas az iparági piacok tanulmányozására. Az ipari szervezetelmélet elsősorban a cégek és a piacok működését vizsgálja – egy olyan terület, ahol a közgazdasági elmélet rengeteg adattal rendelkezik –, és megfelelő használat esetén inkább tisztázza, semmint megzavarja a kutatók piacokról alkotott képét. Ezen túlmenően számos tanulmány számára a fő érdeklődés nem egyszerűen önmagában az ok-okozati összefüggés, hanem a jelen lévő mechanizmusok megértése. Amint azt már sokszor hangsúlyozták, a piacok jelentősen eltérnek egymástól, és a különböző piacokra vonatkozó adatok (a kereslet rugalmasságára, a termelési költségekre vagy a politikai hatásokra vonatkozó) felhasználása gyakran nem tűnik indokoltnak. Ha egy tudós általánosítani akarja eredményeit, meggyőzőbb, ha empirikus kutatást használ a stratégiai interakció vagy a piaci működés elveinek támogatására, amelyek széles körben alkalmazhatók az egyes iparágakban.
Egy konkrét példa, amely alapján az ipari piacok elméletének empirikus kutatását bírálják, - a fúziók elemzése - illusztrálja az elhangzottakat. A fent leírtak szerint az iparági verseny elméleti modelljeit jellemzően a javasolt egyesülés vagy felvásárlás értékelésekor használják. A kutatók sok időt töltöttek ökonometriai eszközök kifejlesztésével, hogy számszerűsítsék a lehetséges eredményeket az ilyen modellek összefüggésében. Ezt a munkát bírálják, mivel távolról kapcsolódik a feltett kérdéshez. Ehelyett a kritikusok azt kérdezik, miért ne fordíthatnánk több időt a már megtörtént összeolvadások visszatekintésére? Ez egyrészt jogos kifogás: hasznos lehet a retrospektív elemzés. Másrészt teljesen rossz. Valóban azt gondolják, hogy ha az Egyesült Államok Igazságügyi Minisztériuma felülvizsgálná a Microsoft és a Yahoo! tervezett összeolvadását, akkor munkatársainak tanulmányozniuk kellene a korábbi légitársaságok vagy irodai beszállító cégek összeolvadásának, vagy akár véletlenszerű találkozások eredményeként létrejött egyesülések árra gyakorolt ​​hatását. cégvezetők vagy holdfogyatkozások következtében? Sokkal eredményesebb, ha világos fogalmi keretet adunk az összeolvadás valószínű hatásának elemzéséhez, a rendelkezésre álló legjobb adatok megfontolt felhasználásával.
A fő következtetés azonban az, hogy a közgazdasági elmélet és az adatokban bekövetkezett változások azonosítására szolgáló meggyőző források keresése nem mond ellent egymásnak, tehát ha az ipari piacok elméletének továbbfejlődése miatt van aggodalom, akkor az elégtelen. az alkalmazott kutatások hangsúlyozása – az egyre bővülő ökonometriai módszerekhez képest. Természetesen a hatékonyabb módszerek értékesebbek – feltéve, hogy végső soron rendeltetésszerűen használják őket, és nem válnak öncélúvá. Visszatérve a keresletbecslés szakirodalmára, talán az egyik oka annak, hogy a kutatók az ideálisnál kisebb áringadozást hajlandók elviselni, hogy bizonyos esetekben az eredmény nem önmagában az árrugalmasság becslése, hanem egy szélesebb körben alkalmazható ökonometriai módszer. Bár ezek az eredmények nem különösebben ellentmondásosak, fontos, hogy az ipari piacelmélet ésszerű egyensúlyt találjon az eszközök tervezése és meggyőző használata között. Vitatható, hogy az ipari piacok elmélete túl messzire tévedt-e, de az a tény, hogy ebben a kérdésben komoly vita folyik, kérdéseket vet fel.
Történelmi szempontból a jelenlegi helyzet adatkorlátokkal magyarázható. Valójában az ipari piacelmélet legjelentősebb módszertani fejlődése erre a problémára adott válasz. Egy innovatív piacra lépési modellben az árakra és árumennyiségekre vonatkozó adatok hiánya miatt találtak megoldást. A keresletbecslés új módszere részben azért nyert ekkora hitelességet, mert csak piaci szintű adatokra van szükség, egyéni szintű adatokra nem.
Ma már szinte minden nagyvállalat hatalmas mennyiségű adatot gyűjt vevőiről, alkalmazottairól és működésének egyéb vonatkozásairól. Egyre egyszerűbb adatokat gyűjteni az áruk áráról és mennyiségéről, a piacra lépésről és kilépésről, a cégek elhelyezkedéséről, valamint a számviteli információkról. Az adatok megnövekedett elérhetősége kiszoríthat bizonyos módszereket, és arra készteti az ipari piacgazdálkodókat, hogy inkább a meglévő módszerek alkalmazására összpontosítsanak, semmint újak kifejlesztésére.
Egy másik probléma, hogy a megoldás eleganciájára való összpontosítás kevésbé fontos kérdésekhez vezethet. Képzeljük el például, hogy kérdéseket választunk az eBay internetes platformon végzett kutatáshoz. Ha a kutatási objektum az aukcióelmélet elegáns empirikus módszereinek alkalmazásának potenciális laboratóriuma, akkor természetes lépés, hogy szűkebb piaci szegmensekre fókuszálunk, hogy elkülönítsük az aukciós formátum sajátosságait. Bár ez a megközelítés gyümölcsöző lehet, elvonhatja a kutatókat az olyan tágabb kérdésektől, mint például, hogy az eBay mint szervezet miért olyan sikeres, vagy hogy az eBay hogyan versenyez más platformokkal, amelyek összekötik a vevőket az eladókkal, például az Amazonnal. Valójában a mindenféle közgazdásznak ellenállnia kell a kísértésnek, hogy csak egyfajta probléma megoldására összpontosítson.
Az ipari piacok jövőelmélete szempontjából az utolsó és fontos probléma az iparágak csoportjának elemzéséről az egyes iparágak vizsgálatára való átmenethez kapcsolódik. 20 évnyi kutatás során hatalmas tudástárat halmoztunk fel az egyes iparágak működéséről, de ezek az ismeretek rendkívül töredezettek. A közgazdászok részletesen tanulmányozták olyan iparágak működését, mint az autógyártás, a kereskedelmi repülés, az áramszolgáltatás, valamint a cement- és betongyártás (ezek különböző iparágak!). A megszerzett tudást azonban nem lehet könnyen átvinni egyik iparágból a másikba. A termelés általános szervezésével kapcsolatos számos érdekes és fontos kérdés vizsgálata eredményeként az ipari piacok elmélete más területekre, különösen a kereskedelemelméletre és a makroökonómiára teret adott.