Очевидно, что этот вывод игнорирует тот факт, что покупка акции тоже содержит элемент риска, который уникален для нее и не зависит от рынка. Однако теория Шарпа предполагает, что от специфического / несистемного / уникального / остаточного риска данной акции можно застраховаться путем диверсификации, т. е. подбора в портфель акций с разным уровнем стандартного отклонения цен. Более того, Шарп считает, что, поскольку такие риски могут быть снижены путем правильного подбора акций в портфель, инвесторы не будут требовать за них дополнительной компенсации[35].
Кроме того, из идей Шарпа следует, что доходность каждой акции также можно реплицировать комбинацией безрискового актива и другой акции. Поэтому сторонники CAPM предпочитают инвестировать в индексные фонды данных классов активов, а не в отдельные акции[36].
CAPM предоставила математическое обоснование разным составляющим риска, и благодаря этому сегодня определяет мышление на рынках. Однако несмотря на методологическую ценность CAPM и получение практического подтверждения того, что активы с малой бетой меньше зарабатывают на подъеме рынка и меньше теряют на его падении, чем активы с большей бетой, в целом многие из ее практических аспектов вызывают вопросы.
К недостаткам CAPM можно отнести сложность ее тестирования. Она исходит из линейной взаимосвязи между системным риском и доходностью рыночного портфеля (индекс типа S&P 500), но большинство портфелей содержат не только акции, а потому предполагаемая взаимосвязь зачастую отсутствует. Более того, утверждение, что более высокий риск соответствует более высокой доходности, не подтверждается при тестировании, да и активы с нулевой бетой имеют доходность выше казначейских облигаций США, принимаемых за безрисковый актив[37].
Поскольку бета является важным элементом современной финансовой теории, следует отметить несколько ее недостатков. Использование беты усложняется тем, что она часто изменяется в зависимости от периода (годовые и недельные беты одной акции не совпадают) и плохо функционирует для краткосрочных инвестиций[38]. Кроме того, в странах, в которых капитализация рынков состоит из небольшого количества крупных акций, бета излишне коррелирует с их поведением. Так, в Финляндии акция Nokia составляет 75 % капитализации рынка, а потому бета других компаний не отражает их риск. На бету также оказывают сильное влияние модификация стратегии компаний, их слияния, поглощения и разделение; изменения в составе индекса рынка и т. д. Таким образом, историческая бета данной компании понятие весьма условное.
В результате теоретические и эмпирические проблемы CAPM (и в той же мере теории эффективного рынка) были сведены к нескольким необъяснимым феноменам, среди которых наиболее известными являются: «загадочная премии за риск», «эффект малых фирм», «эффект выходных» и «январский эффект»[39]. Первая проблема сводится к тому, что, как показывает тестирование, доходность акций оказывается выше риска[40].
Вторая проблема заключается в том, что модель не объясняет, почему доходность акций малокапитализированных компаний значительно превышает этот показатель для компаний с большой капитализацией[41]. Этот момент имеет большое практическое значение для российских компаний, размещающих акции на западных рынках. По международным стандартам большинство российских компаний подпадает под категории небольших и растущих. Следовательно, финансовые блоки компаний должны с особым вниманием подходить к выбору моделей, используемых для их оценки, иначе они окажутся недооцененными, как предполагают основные модели, построенные на базе CAPM.
В третью проблему можно объединить целую группу наблюдений, которые не может объяснить САРМ. Например, «эффект выходных» приводит к тому, что доходность в выходные дни является предсказуемо негативной. «Январский эффект» выражается в предсказуемо высокой доходности рынка акций в конце декабря начале января.
В целом оказывается, что предположения о нормальном распределении доходов[42] и о стремлении доходности к среднему значению не подтверждаются[43]. Все эти четыре проблемы указывают на невозможность описания средней доходности, что статистически объясняется проблемой плохих моделей (bad-model problem). Так, если настроить CАPM на решение «эффекта малых фирм», она перестает описывать доходность компаний с высокой капитализацией. Аналогично модели, описывающие доходность для длительного временно́го периода, не могут описать ее на коротких отрезках времени, и наоборот[44].
В целом оказывается, что предположения о нормальном распределении доходов[42] и о стремлении доходности к среднему значению не подтверждаются[43]. Все эти четыре проблемы указывают на невозможность описания средней доходности, что статистически объясняется проблемой плохих моделей (bad-model problem). Так, если настроить CАPM на решение «эффекта малых фирм», она перестает описывать доходность компаний с высокой капитализацией. Аналогично модели, описывающие доходность для длительного временно́го периода, не могут описать ее на коротких отрезках времени, и наоборот[44].
Значительное число недостатков модели делает невыгодным ее практическое применение, что признается даже сторонниками теории эффективного рынка[45]. В качестве альтернативы CAPM Е. Фама и К. Френч в 1993 г. предложили трехфакторную модель. В соответствии с ней портфель подбирают исходя из размера компании (капитализация), соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости (book-to-market) и поведения рынка акций[46]. Однако, как и CAPM, эта модель не смогла описать среднюю доходность, поэтому использовать ее для прогнозирования доходности по «рыночному» портфелю не представляется возможным, даже притом, что она лучше, чем CAPM, описывает поведение цен малокапитализированных компаний. Кроме того, если портфель акций сформирован по принципу величины капитализации, соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости, а также соотношения доходности и цены, то он больше соответствует долгосрочной фактической доходности как в США, так и на рынках акций двенадцати других стран[47].
В 1997 г. Даниель и Титман предложили характеристическую модель (characteristics model), где доходность определяется в соответствии с категорией компании растущей или недооцененной (growth; distress). Они пришли к выводу, что излишняя уверенность инвесторов может привести к инерционным тенденциям, особенно в отношении акций, по которым требуется интерпретация неясной информации. Это особенно характерно для акций растущих компаний[48].
Они рассматривают высокий уровень соотношения бухгалтерской и рыночной стоимости как свидетельство плохого экономического состояния компании, а низкий хорошего. Это предположение подменяет собой необходимость делать допущение о рискованности компании, в чем состоит принципиальное отличие от подхода CAPM, где делается допущение о риске и игнорируется соотношение бухгалтерской и рыночной стоимости. Тестирование этой модели, проведенное в период 19731993 гг., подтвердило ее преимущество над CAPM, но последняя показала лучшие результаты за 19291997 гг.[49] Такая непоследовательность в качестве результатов исчезает при включении транзакционных издержек. В этом случае сравнение моделей Даниеля Титмана и Фамы Френча приводит к аналогичным результатам[50].
Следует отметить, что хотя и МРТ и САРМ появились до создания теории эффективного рынка, в целом все три теории исходят из похожих допусков и не противоречат друг другу. Однако Маркович и Шарп исходят из того, что на рынке есть комбинации активов в портфеле, которые позволят инвестору найти доходность, соответствующую его аппетиту на риск. Идеи Фамы и Самуэльсона относятся больше к отдельным активам, и на успех в угадывании динамики конкретных активов авторы этих теорий смотрят скептически, как бы также рекомендуя портфельный подход.
Итак, рассмотренные модели установили некие «принципы», которые удобны для объяснения сложных явлений на рынках акций в определенные периоды. Внедрение их в практику заняло очень долгие годы, но и по сей день следование им опасно и ненадежно. Однако других моделей на сегодняшний момент просто не существует, и это вынуждает нас помнить об их выводах в нашей практической деятельности.
Теории, объясняющие поведение валют
Рассмотрим модели, используемые для прогнозирования поведения цен различных активов. Начнем с валют. Наиболее простыми являются теории процентного паритета (IRP interest rate parity) и покупательного паритета (PPP purchasing power parity). Первая гласит, что при данных процентных ставках двух валют будущий курс предсказуем на уровне форвардной цены.
Продемонстрируем это положение на следующем примере. Одолжим сегодня на год доллары, платя за них 10 %, обменяем их по сегодняшнему курсу на иену и разместим иены на годовой депозит под 0 %. На таком обмене, если валютный курс останется неизменным, через год вы потеряете 10 % процентного дохода. Если же за год курс доллара к иене вырастет, вы рискуете потерять на изменении валютного курса больше, чем заработаете на разнице в процентных ставках, полученных от депозитной операции. Можно ли обезопасить процентный доход путем хеджирования валютного риска с помощью какого-то финансового инструмента? На практике это невозможно, поскольку на рынке есть финансовый инструмент форвард, который рассчитывается исходя из разницы в процентных ставках двух валют и корректирует ее (разницу) валютным курсом. В нашем примере форвардный курс доллар/иена с поставкой через год будет на 10 % ниже (т. е. иена на форварде будет на 10 % дороже по отношению к доллару, чем на споте). Таким образом, даже потеряв 10 % на депозите, вы можете в конце срока откупить доллар, продав иену по курсу, который на 10 % превышает сегодняшний. Следовательно, суммарный результат депозитных и валютных операций будет равен нулю.