При полном или частичном использовании материалов ссылка на Finam.ru обязательна. Подробнее об использовании информации и котировок. Редакция не несет ответственности за достоверность информации, опубликованной в рекламных объявлениях. 18+
АО «Инвестиционная компания «ФИНАМ». Лицензия на осуществление брокерской деятельности №177-02739-100000 от 09.11.2000 выдана ФКЦБ России без ограничения срока действия. Адрес: 127006 г. Москва, пер. Настасьинский, д.7, стр.2.
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
ООО «Управляющая компания «Финам Менеджмент». Лицензия на осуществление деятельности по управлению ценными бумагами №077-11748-001000 выдана ФСФР России без ограничения срока действия.
АО «Банк ФИНАМ». Лицензия на осуществление банковских операций со средствами в рублях и иностранной валюте № 2799 от 29 сентября 2015 года.
ООО «ФИНАМ ФОРЕКС», лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление деятельности форекс-дилера № 045-13961-020000 от 14 декабря 2015 года. Адрес: 127006, Российская Федерация, г. Москва, пер. Настасьинский, д. 7, стр. 2.
Слово статистика образовано от латинского status, которое обозначает состояние. От этого корня произошли слова stato (государство), statistica (сумма знаний о государстве). Математическая статистика — наука, которая изучает методы сбора и обработки информации, представленной в численном виде. Эта информация появляется как результат экспериментов. Во многом математическая статистика опирается на теорию вероятностей, которая позволяет оценить точность и надёжность заключений, сделанных на основании изучения ограниченных статистических данных.
Метод не исследует сущность процессов, а формулирует и описывает их количественную сторону. Термином генеральная совокупность обозначается общность всех объектов, относительно которых необходимо сделать выводы при изучении научной проблемы. Выборочная совокупность или выборка — множество объектов, отобранных из генеральной совокупности для исследования. Основные цели математической статистики:
Главный метод математической статистики — выборочный метод, состоящий в исследовании представительной выборочной совокупности для получения достоверной характеристики генеральной. Отбор объектов в выборку производится случайно, а исследуемое свойство должно обладать статистической устойчивостью, то есть иметь высокую частоту повторений при многократных испытаниях.
Выборочный метод сокращает время и трудоёмкость исследований, так как изучение всей совокупности оказывается более тяжёлым или невозможным. Математическая статистика выявляет закономерности массовых явлений и предсказывает появление внешних влияний.
Размах вариации
Вариация — это различия значений признака у единиц исследуемой совокупности. Она образуется из-за того, что индивидуальные значения формируются при различных условиях. Выборка должна быть представительной, чтобы по результатам её исследований можно было сделать правильные выводы о характеристиках всей совокупности.
Количественная репрезентативность достигается при использовании достаточного числа наблюдений в выборке, которое может обеспечить получение достоверных результатов. Качественная репрезентативность заключается в одинаковой структуре выборочной и генеральной совокупностей по признакам, имеющим влияние на получение конечного результата. К абсолютным показателям вариации относятся:
Размах вариации показывает абсолютную разницу между максимумом и минимумом значений признака:
R = x max — x min, где x — значения признака.
Основным недостатком показателя R можно назвать то обстоятельство, что колебания значений признака могут вызываться случайными причинами и искажать характерный для исследуемой совокупности размах.
Показатели отклонения
Существуют показатели вариации, учитывающие все значения величин, а не только наибольшие или наименьшие. Одним из них можно назвать среднее линейное отклонение — показатель, характеризующий меру разброса значений. Сначала требуется определить точку отсчёта разброса. Как правило, ею становится среднее арифметическое значение, входящее в исследование величин. Потом необходимо измерить, отклонение от среднего для каждого значения. Все отклонения вычисляются по модулю и определяется среднее значение уже среди них. Формула для расчёта отклонения:
a = Σ n i=1 (x — x̅) / n, где:
Коэффициент вариации
Квадратичное отклонение — это абсолютная оценка меры разброса. Для того чтобы сравнить величину разброса с самими значениями величины, необходимо применить относительный показатель — коэффициент вариации:
V = σ / x̅, где σ — стандартное отклонение из выборки, x̅ — среднее арифметическое.
Коэффициент вариации измеряется в процентах. Показатель полезен для сравнивания однородности разных процессов.
Математическое ожидание — среднее значение случайной величины. Для дискретной выборки оно определяется по формуле:
M (X)= Σ n i=1 xi ⋅ pi, где xi — случайные значения, pi — их вероятность.
Дисперсией называется среднее значение квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания:
D (X) = M (X 2 ) — (M (X)) 2
Для дискретной случайной величины формула приобретает вид:
Среднеквадратическое отклонение или стандартный разброс — это корень квадратный из дисперсии, формула которого имеет вид:
Дисперсия и стандартный разброс — взаимозависимые характеристики. Стандартная ошибка среднего — величина, которая характеризует квадратическое отклонение выборочного среднего, рассчитанного по выборке размера из генеральной совокупности. Величина ошибки SDx̅ зависит от дисперсии генеральной совокупности и объёма выборки и рассчитывается по формуле:
SDx̅ = σ / √ n, где σ — величина стандартного разброса генеральной совокупности, а n — объём выборки.
Статистическая закономерность — это количественная форма проявления причинной связи. Она возникает как результат воздействия большого числа причин, действующих либо постоянно, либо только временами. Существует ряд статистических критериев, которые позволяют сравнивать экспериментально полученное распределение с нормальным, полученным в теории. Погрешность измерения — отклонение измеренного значения величины от действительного, являющиеся характеристикой точности измерения. Вместе с полученным результатом должна указываться погрешность измерений.
Пример расчёта
Пример расчёта по формулам для среднеквадратичного отклонения и дисперсии при решении следующей задачи по теории вероятностей: для выполнения ремонтных работ рабочему необходима краска определённого цвета. В городе имеется четыре строительных магазина, в каждом из которых эта краска может находиться в продаже с вероятностью 0,41. Записать закон распределения количества посещаемых магазинов. Рассчитать дисперсию и среднеквадратичное отклонение случайной величины. Обход заканчивается после того, как необходимая краска будет куплена или после посещения всех четырёх магазинов.
x = 1 — краска куплена в первом магазине.
x = 2 — краски не нашлось в первом магазине, но она была во втором.
p (2) = (1 — 0,41) · 0,41 = 0,59 · 0,41 = 0,242.
x = 3 — краски не нашлось в двух первых магазинах, но она была в третьем.
Для вычисления среднеквадратичного отклонения в онлайн-калькуляторе достаточно внести в таблицу значения случайной величины xi и их количество.
Среднеквадратичное отклонение применяется для определения погрешности при проведении последовательных измерений. Эта характеристика играет важную роль для сравнения изучаемого процесса с теоретически предсказанным. Если СКО велико, то полученные результаты или метод их получения нужно проверить.
Стандартное отклонение (англ. Standard Deviation) — простыми словами это мера того, насколько разбросан набор данных.
Вычисляя его, можно узнать, являются ли числа близкими к среднему значению или далеки от него. Если точки данных находятся далеко от среднего значения, то в наборе данных имеется большое отклонение; таким образом, чем больше разброс данных, тем выше стандартное отклонение.
Использование и интерпретация величины среднеквадратического отклонения
Стандартное отклонение используется:
Рассмотрим два малых предприятия, у нас есть данные о запасе какого-то товара на их складах.
День 1
День 2
День 3
День 4
Пред.А
19
21
19
21
Пред.Б
15
26
15
24
В обеих компаниях среднее количество товара составляет 20 единиц:
Однако, глядя на цифры, можно заметить:
Если рассчитать стандартное отклонение каждой компании, оно покажет, что
Стандартное отклонение показывает эту волатильность данных — то, с каким размахом они меняются; т.е. как сильно этот запас товара на складах компаний колеблется (поднимается и опускается).
Состоит в том, что мы анализируем — всю выборку или только её часть:
Как рассчитать стандартное отклонение?
Пример 1 (с σ)
Рассмотрим данные о запасе какого-то товара на складах Предприятия Б.
День 1
День 2
День 3
День 4
Пред.Б
15
26
15
24
Если значений выборки немного (небольшое n, здесь он равен 4) и анализируются все значения, то применяется эта формула:
Применяем эти шаги:
1. Найти среднее арифметическое выборки:
μ = (15 + 26 + 15+ 24) / 4 = 20
2. От каждого значения выборки отнять среднее арифметическое:
3. Каждую полученную разницу возвести в квадрат:
4. Сделать сумму полученных значений:
5. Поделить на размер выборки (т.е. на n):
6. Найти квадратный корень:
Пример 2 (с S)
Задача усложняется, когда существуют сотни, тысячи или даже миллионы данных. В этом случае берётся только часть этих данных и анализируется методом выборки.
У Андрея 20 яблонь, но он посчитал яблоки только на 6 из них.
Популяция — это все 20 яблонь, а выборка — 6 яблонь, это деревья, которые Андрей посчитал.
Яблоня 1
Яблоня 2
Яблоня 3
Яблоня 4
Яблоня 5
Яблоня 6
9
2
5
4
12
7
Так как мы используем только выборку в качестве оценки всей популяции, то нужно применить эту формулу:
Математически она отличается от предыдущей формулы только тем, что от n нужно будет вычесть 1. Формально нужно будет также вместо μ (среднее арифметическое) написать X ср.
Применяем практически те же шаги:
1. Найти среднее арифметическое выборки:
Xср = (9 + 2 + 5 + 4 + 12 + 7) / 6 = 39 / 6 = 6,5
2. От каждого значения выборки отнять среднее арифметическое:
5. Поделить на размер выборки, вычитав перед этим 1 (т.е. на n–1):
(Σ (Xi – Xср)²)/(n-1) = 65,5 / (6 – 1) = 13,1
6. Найти квадратный корень:
S = √((Σ (Xi – Xср)²)/(n–1)) = √ 13,1 ≈ 3,6193
Дисперсия и стандартное отклонение
Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии (S = √D). То есть, если у вас уже есть стандартное отклонение и нужно рассчитать дисперсию, нужно лишь возвести стандартное отклонение в квадрат (S² = D).
Дисперсия — в статистике это «среднее квадратов отклонений от среднего». Чтобы её вычислить нужно:
Ещё расчёт дисперсии можно сделать по этой формуле:
Правило трёх сигм
Это правило гласит: вероятность того, что случайная величина отклонится от своего математического ожидания более чем на три стандартных отклонения (на три сигмы), почти равна нулю.
Глядя на рисунок нормального распределения случайной величины, можно понять, что в пределах:
Это означает, что за пределами остаются лишь 0,28% — это вероятность того, что случайная величина примет значение, которое отклоняется от среднего более чем на 3 сигмы.
Стандартное отклонение в excel
Вычисление стандартного отклонения с «n – 1» в знаменателе (случай выборки из генеральной совокупности):
1. Занесите все данные в документ Excel.
2. Выберите поле, в котором вы хотите отобразить результат.
3. Введите в этом поле «=СТАНДОТКЛОНА(«
4. Выделите поля, где находятся данные, потом закройте скобки.
5. Нажмите Ввод (Enter).
В случае если данные представляют всю генеральную совокупность (n в знаменателе), то нужно использовать функцию СТАНДОТКЛОНПА.
Коэффициент вариации
Коэффициент вариации — отношение стандартного отклонения к среднему значению, т.е. Cv = (S/μ) × 100% или V = (σ/X̅) × 100%.
Стандартное отклонение делится на среднее и умножается на 100%.
Можно классифицировать вариабельность выборки по коэффициенту вариации:
Стандартное (среднеквадратическое) отклонение (Standard Deviation) используется для оценки отклонения (разброса) значений от их средней величины. Рассчитывается как корень квадратный из дисперсии и обычно обозначается греческой буквой σ (сигма). В финансовом анализе его считают мерой неопределенности, то есть риска.
Большое значение отклонения показывает больший разброс значений от средней величины и указывает на более высокий риск; меньшее, соответственно, показывает, что значения в множестве сгруппированы вокруг среднего значения и указывает на меньшую волатильность.
Инвестиции в акции США, IPO и Pre-IPO
Рассмотрим, как работает стандартное отклонение на примере. Допустим, что средняя годовая доходность некой инвестиции составляет 5%, а годовое стандартное отклонение доходности этой инвестиции равняется 10%.
В случае нормального распределения в пределы одного стандартного отклонения попадают порядка 68% ожидаемых будущих доходов. Это означает, что вероятность того, что фактический результат будет отстоять от ожидаемого значения больше, чем на величину одного отклонения, равняется лишь 32%.
Вероятность того, что фактический результат попадет в пределы двух стандартных отклонений от ожидаемого значения соответствующего распределения, равняется приблизительно 95%, а вероятность того, что он попадет в пределы трех отклонений от ожидаемого значения, составляет больше 99%.
Среднеквадратическое (стандартное) отклонение доходности различных классов активов не является статичной величиной. Бывают времена, когда доходность одних классов активов оказывается более волатильной, чем доходность других.
Из книги Ричарда Ферри “Все о распределении активов”.
Стратегия Распределения активов (Asset Allocation) — часть 2
1.2 Корреляция активов
Основой для включения активов в инвестиционный портфель является то, как активы сочетаются друг с другом, какова их взаимосвязь между собой. Эффект от распределения активов достигается в том случае, если стоимости активов в портфеле в одно и тоже время ведут себя по-разному, т.е. имеют минимальную взаимосвязь.
Если коэффициент корреляции для двух активов больше 0, корреляция между ними считается положительной. Это означает, что стоимость (доходность) активов при одних и тех же условиях изменяется в одном направлении. Т.е. когда растет стоимость одного актива, растет и стоимость другого. И, наоборот, когда падает стоимость первого актива, падает и стоимость второго.
При этом чем ближе значение коэффициента корреляции к +1, тем в большей степени стоимости (доходности) двух активов взаимосвязаны и изменяются идентично друг другу.
Если два актива имеют положительную корреляцию, но далекую от 1 (к примеру, 0,22), это говорит о слабой положительной корреляции между активами. Это означает, что изменение стоимости (доходности) одного актива происходит одновременно с изменением стоимости (доходности) другого актива в том же направлении, но в гораздо меньшей степени (к примеру, сильный рост стоимости одного актива и слабый рост стоимости другого).
Если два актива имеют корреляцию близкую к 1 (к примеру, 0,91), это говорит о сильной положительной корреляции между активами. Это означает, что два актива достаточно связаны между собой и изменяются в одинаковом направлении в схожей степени.
При коэффициенте корреляции +1 изменение стоимости (доходности) одного актива приведет к идентичному изменению стоимости (доходности) другого актива в том же направлении.
Если коэффициент корреляции для двух активов меньше 0, корреляция между ними считается отрицательной. Это означает, что стоимость (доходность) двух активов при одних и тех же условиях изменяется в разном направлении. Т.е. когда растет стоимость одного актива, стоимость другого актива падает. И, наоборот, когда падает стоимость первого актива, растет стоимость второго.
Если коэффициент корреляции расположен очень близко или равен 0, значит два актива не связаны друг с другом. Другими словами, по изменению стоимости (доходности) одного актива нельзя предсказать изменение стоимости (доходности) другого.
Нужно помнить, что коэффициент корреляции между активами не является постоянной величиной и может изменяться с течением времени.
Задача инвестора при составлении портфеля – найти активы, изменение стоимости которых очень слабо связаны между собой. К сожалению, в реальном мире фактически невозможно найти даже два актива, которые на длительном промежутке времени имели бы сильную отрицательную корреляцию. Лучшее, что можно найти – это активы, имеющую слабую отрицательную корреляцию, не имеющие корреляции между собой или имеющие слабую положительную корреляцию.
При формировании портфеля инвестору необходимо понимать, насколько ему подходит тот или иной портфель, составляемый из разных сочетаний слабо коррелированных активов. Для оценки того, соответствует ли будущий портфель целям и темпераменту инвестора, а также, что принесет включение в портфель того или иного актива, в стратегии Распределения активов используются два основных показателя – доходность и риск.
1.3 Показатели доходности и риска Доходность
Под доходностью актива обычно подразумевается значение его среднегодовой доходности.
Среднегодовая доходность актива рассчитывается как среднее геометрическое значение показателей его годовых доходностей за определенное количество лет. Формула для расчета среднегодовой доходности:
Чем большее количество лет будет использовано при расчете среднего геометрического значения, тем лучше. В этом случае среднегодовая доходность актива будет учитывать как можно больше периодов с различными экономическими и финансовыми условиями, на которые стоимость актива реагировала по-разному.
Среднегодовую доходность можно рассчитать также следующим образом – значение стоимости актива на конец последнего года рассматриваемого периода делится на значение стоимости актива на начало первого года, затем из полученного значения извлекается корень в степени, равной количеству лет в рассматриваемом периоде:
Помимо доходности, не менее важным при использовании стратегии Распределения активов является показатель риска.
В экономической теории существуют различные определения понятия риск. В стратегии Распределения активов под риском того или иного актива понимается его рыночный риск, т.е. риск снижения стоимости актива под влиянием различных факторов.
Для оценки уровня рыночного риска актива используется показатель волатильности. Волатильность оценивает, насколько изменчивой является стоимость (доходность) актива. Чем в большем диапазоне изменяется стоимость (доходность) актива, тем более рискованным он является. При инвестировании в активы с высокой волатильностью риск убытков для инвестора будет выше, т.к. стоимость таких активов может значительно снижаться.
Рассмотрим простой пример. Предположим, что стоимость одного актива по итогам первого года выросла на 1%, а по итогам второго – упала на 2%. Диапазон изменения стоимости, т.е. волатильность, такого актива не очень большая. В свою очередь, стоимость другого актива по итогам первого года выросла на 20%, а по итогам второго – упала на 15%. Диапазон изменения стоимости, т.е. волатильность, этого актива велика. Соответственно, риск потери денежных средств при инвестировании во второй актив будет выше, чем при инвестировании в первый.
Для сравнения риска разных активов и инвестиционных инструментов их волатильность рассчитывают математически. В стратегии Распределения активов волатильность рассчитывается как среднеквадратичное или стандартное отклонение. Среднеквадратичное отклонение (СКО) показывает, насколько широко разбросаны значения стоимости (доходности) актива от их среднего арифметического значения.
Среднеквадратичное отклонение значений стоимости или доходности актива вычисляется следующим образом — разность между значением стоимости (доходности) актива за каждый отдельный год и средним арифметическим значением за все годы возводится в квадрат, полученные значения суммируются, сумма делится на количество лет, из полученного значения затем извлекается квадратный корень. Формула для расчета среднеквадратичного отклонения представлена ниже:
Низкое значение СКО показывает, что все значения стоимости (доходности) актива очень близки к среднему значению, а диапазон изменения значений мал. В свою очередь, высокое СКО означает, что значения стоимости (доходности) актива изменяются в большом диапазоне. Другими словами, чем больше СКО, тем более высокий риск имеет актив.
Среднеквадратичное отклонение, конечно, не является абсолютно точным измерителем риска. Некоторые критикуют такой способ оценки риска. Тем не менее, он является достаточно простым в расчетах. Для индивидуального инвестора среднеквадратичного отклонения достаточно, чтобы приблизительно оценить степень риска при инвестировании в тот или иной актив, или определить степень риска всего портфеля в целом.
Обычно, чем более высокий риск имеет актив, тем потенциально большую доходность он может принести (хотя в реальности это правило подтверждается не всегда). Но нужно помнить, что активов с нулевыми рисками не бывает. Любой актив несет для инвестора опасность потери вложенных в него денежных средств. Просто величина этой опасности у разных активов будет отличаться.
1.4 Выбор классов активов в свой портфель и определение их соотношения
В соответствии со стратегией Распределения активов в инвестиционный портфель подбираются не отдельные акции, облигации, фонды недвижимости, а классы активов, включающие большое количество акций, облигаций, фондов недвижимости и т.п.
При этом внутри каждого класса может происходить деление на отдельные подклассы или группы активов, которые, соответственно, также включают в себя большое количество акций, облигаций, фондов недвижимости и т.п.
Таким образом, портфель сначала делится на классы (подклассы, группы) активов, а затем внутри них разделяется на большое количество отдельных ценных бумаг и др. активов.
Подобное составление портфеля позволяет избежать серьезных потерь, к примеру, в случае проблем какой-либо отдельно взятой компании, акции которой включены в портфель. Если акции одной компании обесценятся, это слабо отразится на портфеле в целом, т.к. он состоит из большого количества акций разных компаний, отраслей и, возможно, стран.
Одна из главных целей при инвестировании по стратегии Распределения активов — это подобрать такие классы (подклассы, группы) активов в портфель, которые будут иметь слабую корреляцию между собой. Другими словами, которые будут по-разному реагировать на одну и ту же экономическую и финансовую ситуацию.
Нет никакой выгоды от включения в портфель групп активов, которые имеют стабильно высокие положительные корреляции с другими группами активов в портфеле. В свою очередь, сочетание слабо коррелированных групп активов позволит получить так называемый портфельный эффект – совокупный риск портфеля окажется ниже риска отдельных групп активов, входящих в этот портфель; плюс ко всему, совокупная доходность портфеля в определенных случаях может быть выше доходности отдельных групп активов из портфеля.
Для получения такого эффекта, помимо низкой корреляции между группами активов, необходимо, чтобы каждая группа активов в долгосрочной перспективе имела ожидаемую положительную доходность. Активы, которые имеют низкую корреляцию с другими активами, но отрицательную долгосрочную доходность, не следует включать в свой портфель. При этом ожидаемая долгосрочная доходность всего портфеля в целом должна быть выше уровня инфляции. Кроме того, для получения портфельного эффекта необходима регулярная ребалансировка портфеля (подробнее о ребелансировке чуть ниже).
Распределение активов позволяет уменьшить, но не устранить риск полностью. Могут встречаться периоды времени, когда диверсифицированный инвестиционный портфель будет показывать отрицательную доходность. Величина возможного снижения доходности портфеля зависит от того уровня риска, который в него заложен. При этом уровень риска портфеля должен быть комфортным для инвестора. Кто-то готов спокойно переносить снижение в 5%, а при 10% уже начнет нервничать. Кто-то не паникует и при 20% снижении. Все люди разные. Поэтому какого-то универсального портфеля не существует. У каждого инвестора должен быть свой собственный уникальный портфель. Ведь помимо разного темперамента и готовности нести разную степень риска, у каждого человека свои собственные долгосрочные цели, ситуация в жизни, уровень доходов и расходов и т. п. Именно исходя из этих и ряда других параметров должен составляться индивидуальный инвестиционный портфель.
При составлении портфеля изучается корреляция между отдельными классами (подклассами, группами) активов, а также исторические показатели риска и доходности отдельных классов (подклассов, групп) активов и их сочетаний, образующих различные портфели. В качестве основы для расчетов можно использовать всевозможные фондовые индексы, которые будут отражать соответствующие группы активов. На основании подобных расчетов принимается решение о включении тех или иных групп активов в состав портфеля и о величине их доли в портфеле.
В итоге полученный портфель должен отражать разумный баланс между уровнем доходности, которая необходима для достижения целей инвестора, и уровнем риска, который будет комфортен для инвестора.
Как только состав портфеля в разрезе классов (подклассов, групп) активов определен, можно приступать к подбору конкретных инвестиционных инструментов для отражения в портфеле выбранных классов (подклассов, групп) активов.
2. Подбор инвестиционных инструментов в портфель В рамках применения стратегии Распределения активов инвестору необходимы инвестиционные инструменты, которые в достаточной мере будут отражать необходимый класс (подкласс, группу) активов.
Кроме того, следует помнить об одном из главных врагов для инвестора — затратах при инвестировании. Их величина должна оставаться низкой. В противном случае, денежные средства, которые могли бы остаться у инвестора, будут уходить в пользу различных финансовых посредников. Для этого необходимо подбирать в свой портфель те инструменты, инвестирование в которые потребует минимальных затрат.
Такими недорогими инвестиционными инструментами, с помощью которых можно составить широко диверсифицированный портфель из различных групп активов разных стран, в первую очередь, являются Пифы, ETF и зарубежные взаимные фонды.
Необходимо очень осторожно подходить к подбору инвестиционных инструментов в свой портфель. Так, между ETF существуют различия в уровне охвата, способе отражения той или иной группы активов, в величине комиссий за управление и др. Важно не запутаться в многообразии доступных инструментов. Поэтому следует подробно изучать, к примеру, какой класс (подкласс, группу) активов отражает биржевой фонд или другой биржевой продукт, настолько точно воспроизводится доходность базового индекса, какой способ повторения индекса используется, какова стоимость чистых активов фонда, насколько велики комиссии за управление и др. И только после такого подробного анализа принимать решение о включении в свой портфель того или иного инвестиционного инструмента.
3. Регулярная ребалансировка портфеля
Еще одним важным моментом в стратегии Распределения активов является регулярная ребалансировка портфеля.
Ребалансировка подразумевает восстановление в портфеле первоначально выбранного соотношения классов (подклассов, групп) активов. Это означает, что по истечении определенного времени после того, как был сформирован портфель, необходимо будет частично продать те группы активов, стоимость которых превысила первоначально установленную в портфеле долю, и дополнительно приобрести те группы активов, стоимость которых оказалась ниже первоначально установленной в портфеле доли. В результате такой операции доля каждой группы активов снова должна стать равна первоначальному значению. При этом осуществлять такую ребалансировку нужно на регулярной основе.
Рассмотрим упрощенный пример. Допустим, портфель состоит из 50% акций и 50% облигаций. По истечении года доля акций в портфеле стала 60%, а доля облигаций уменьшилась до 40%. При ребалансировке необходимо восстановить первоначальное соотношение акций и облигаций – 50% на 50%. Для этого необходимо продать 10% текущей стоимости акций и купить на вырученные денежные средства дополнительно 10% облигаций. В результате текущее соотношение акций и облигаций в портфеле станет равно первоначальному.
Кроме того, подобную ребалансировку необходимо проводить и внутри классов активов, если в рамках портфеля они разделены на более мелкие подклассы (группы). К примеру, класс облигаций (50% первоначального портфеля из примера выше) состоит из двух подклассов – правительственные и корпоративные облигации. При этом правительственные облигации имеют долю 30% от общей стоимости класса облигаций, а корпоративные облигации – 70%. В случае, если через год их соотношение изменилось (к примеру, доля правительственных облигаций увеличилась до 40% от общей стоимости класса облигаций, а доля корпоративных упала до 60%), внутри класса облигаций необходимо также произвести ребалансировку. Т.е. продать 10% правительственных облигаций и приобрести на эти денежные средства корпоративные облигации. И так необходимо делать с каждым из классов активов в портфеле.
Нужно учитывать, что при ребалансировке инвестор будет нести определенные расходы. Например, при покупке/продаже паев ETF, отражающих ту или иную группу активов, в большинстве случаев придется платить брокерскую комиссию за осуществление сделки. Кроме того, при продаже паев ETF, выросших в стоимости, возникает прибыль, на которую необходимо будет уплатить налог.
Поэтому во избежание подобных расходов ребалансировку можно проводить при внесении новых денежных средств в портфель или при выводе части денежных средств из портфеля. При осуществлении этих операций можно приобрести, либо продать соответствующую долю активов, чтобы снова прийти к их первоначальному соотношению.
При внесении новых или выводе части ранее инвестированных денежных средств расходы на покупку/продажу ETF (а также, возможно, налог на прибыль при выводе денежных средств) будут в любом случае. Ребалансировка в таких ситуациях не принесет инвестору дополнительных затрат.
Что же дает ребалансировка активов? Во-первых, потенциально более высокую доходность портфеля. В основе ребалансировки заложена простая логика — продавать по высокой цене и покупать по низкой. Инвестор перекладывает часть денежных средств в упавшие в стоимости активы, рассчитывая на их рост и более высокую доходность в сравнении с теми активами, которые уже выросли в стоимости. При этом выросшие в стоимости активы при такой операции, соответственно, продаются по более высокой цене, чем у них была изначально. Во-вторых, ребалансировка позволяет контролировать риск портфеля, приводя его в соответствие с первоначально выбранным уровнем. К примеру, портфель из 60% акций и 40% облигаций имеет один уровень риска. При росте стоимости акций и изменении соотношения активов в портфеле до 70% акций и 30% облигаций, риск портфеля становится выше первоначального уровня. Акции в этом случае будут играть в портфеле более заметную роль, и падение их стоимости окажет на него более сильный эффект, чем при соотношении 60% на 40%. Поэтому, чтобы инвестору не нести риск выше, чем предполагался изначально, необходимо осуществить ребалансировку портфеля.
Существуют различные методы ребалансировки. Наиболее популярные из них – это календарный и процентный (или динамический) методы. В первом методе устанавливается конкретный период или дата ребалансировки – месяц, квартал, год. Во втором – устанавливается величина процента, при отклонении на который доли какого-либо актива в сравнении с первоначально его долей, происходит ребалансировка. При этом она производится вне зависимости от того, насколько давно была предыдущая ребалансировка.
Однако проблема процентного метода в том, что заранее невозможно точно определить размер процента, по достижении которого наиболее эффективно проводить ребалансировку. Это хорошо можно рассчитать по итогам прошедших периодов, но предсказать это на будущее нереально. Кроме того, процентный метод требует от инвестора необходимости больше следить за состоянием рынка и портфеля.
Наиболее же простым для применения является первый метод – календарный. При этом стандартным сроком для разбалансировки является 1 год. Ежегодной ребалансировки будет вполне достаточно, чтобы получить эффект от осуществления этой операции.
Подводя итог всему вышесказанному, следует отметить, что суть построения портфеля по стратегии Распределения активов заключается в подборе в портфель широко диверсифицированных классов активов, слабо коррелированных между собой, имеющих прогнозируемую положительную долгосрочную доходность, в сочетании с регулярной ребалансировкой соотношения классов активов в портфеле.
К каким результатам приводит использование такой инвестиционной стратегии на практике, а также примеры некоторых портфелей, будут рассмотрены в следующей части.
Если коэффициент корреляции для двух активов больше 0, корреляция между ними считается положительной. Это означает, что стоимость (доходность) активов при одних и тех же условиях изменяется в одном направлении. Т.е. когда растет стоимость одного актива, растет и стоимость другого. И, наоборот, когда падает стоимость первого актива, падает и стоимость второго.
В соответствии со стратегией Распределения активов в инвестиционный портфель подбираются не отдельные акции, облигации, фонды недвижимости, а классы активов, включающие большое количество акций, облигаций, фондов недвижимости и т.п.
Еще одним важным моментом в стратегии Распределения активов является регулярная ребалансировка портфеля.