Постоянный адрес статьи:
https://pbwm.ru/articles/novyy-vzglyad-na-risk
Дата публикации
14.05.2010
Текст:
Скотт Уэлч
Рубрики:
Классические инвестиции
,
Идеи и рекомендации
Напечатать страницу
«Вначале мы выдвигаем гипотезу. Затем мы рассчитываем возможные последствия реализации этой гипотезы. После этого мы сравниваем эти расчеты с данными эксперимента. Если они расходятся с экспериментальными значениями, это означает, что гипотеза ошибочна. В этой простой констатации содержится ключ к науке. Не имеет никакого значения, насколько красива ваша гипотеза. Не имеет никакого значения, насколько умен тот, кто ее выдвинул, или как его имя. Если результаты проверки гипотезы расходятся с практикой, гипотеза ошибочна».
Когда физик Ричард Фейнман делился этими своими соображениями о взаимоотношениях теории и практики, то едва ли думал тогда о современной теории инвестиционного портфеля (Modern Portfolio Theory, MPT). Однако события на рынках в конце 2008 – начале 2009 года, несомненно, поставили вопрос о том, действительно ли теоретические выкладки MPT согласуются с практикой.
Глобальной индустрии wealth management потребовалось довольно много времени, чтобы взять на вооружение теорию Гарри Марковица об оптимизации соотношения между риском и доходностью с помощью диверсификации (он опубликовал работу на эту тему в 1952 году). Тем не менее, начиная с 1980-х, теория MPT стала общепризнанным стандартом при формировании и управлении инвестиционными портфелями.
На протяжении более 20 лет финансовые советники и инвесторы структурировали свои портфели исходя из предположения о том, что минимизации рисков и успешного управления портфелем можно добиться с помощью диверсификации – размещения средств клиента в тщательно отобранных акциях, облигациях, наличных валютах и реальных активах. И на протяжении большей части этого двадцатилетнего отрезка теория вполне успешно работала – для рынка акций он стал беспрецедентным периодом поступательный рост (с двумя незначительными заминками), слабой волатильности, низких и снижающихся процентных ставок, высокой доступности кредита, и общей экономической стабильности. Большей частью на любые попытки поставить под сомнение «правдивость» теории MPT никто попросту не обращал внимания. Однако события на рубеже 2008-2009 годов – коллапс на кредитных рынках, исчезновение ликвидности, невероятный рост волатильности, появление полной корреляции между различными классами активов, и стремительное падение глобальных рынков акций – стали серьезной проверкой «правдивости» теории MPT.
«Предполагалось, что ничего такого не может произойти» – такими словами можно описать коллективную реакцию на случившееся участников индустрии wealth management, в догонку которым чуть не с каждой крыши сразу начали раздаваться окрики всевозможных циников и оппортунистов:
Все это, конечно, подвинуло многих инвесторов к тому, чтобы прийти к совершенно естественному заключению: «Когда в следующий раз я увижу своего финансового советника, он будет для меня МЕРТВ!» Пессимисты утверждали, что теория MPT провалилась, тогда как ее сторонники и приверженцы с той же энергией настаивали на том, что рынки, в действительности, повели себя в высшей степени справедливо, и что случившееся в 2008 году – это то, что и должно было произойти. А именно: готовность брать на себя избыточные риски была с избытком наказана. Единственным отличием на этот раз стали скорость и непреклонность, с которыми рынки «развернулись в обратном направлении к своей медиане».
Как водится, правда, скорее всего, лежит где-то посередине. В этой статье мы рассмотрим некоторые основополагающие тезисы теории MPT, которые не очень хорошо согласуются с реальностью – где результаты эксперимента со всей очевидностью расходятся с гипотезой – и коротко изложим некоторые новые методы, с помощью которых инвесторы и советники сегодня пытаются использовать для оценки рисков, диверсификации и создания оптимального инвестиционного портфеля. В значительной мере суть всех этих теорий можно описать словами «возврат к будущему», поскольку финансовые управляющие понимают опасности слепой веры в «науку» инвестирования и заново открывают для себя, насколько важен здравый смысл.
Начиная с инвестора – краткое сравнение «эксперимента» реального инвестора и рыночное поведение основополагающих «гипотез» теории MPT вскрывает потенциальные проблемы, которые возникают в случае, если этим гипотезам следовать неукоснительно.
MPT исходит из того, что:
Инвесторы ведут себя «рационально»
Инвестор в реальности:
Инвесторы ведут себя «иррационально»
Переходя к рынкам – другое краткое сравнение иллюстрирует разницу в их поведении между теорией и реальностью:
MPT исходит из следующих реалий рынков:
Реалии рынков:
Поскольку все описанные выше инвестиционные и рыночные «реалии» по существу интуитивны и не слишком сложны для понимания, напрашивается вопрос: «Как же тогда мы проглядели приближение 2008 года?» Для ответа обратимся к Хайману Мински, экономисту конца XX века, который при жизни (он умер в 1996 году) не получил особого признания или славы. Его основным вкладом в экономическую науку стало исследование природы экономических кризисов, представленное в его работе «Гипотеза финансовой нестабильности» (Financial Instability Hypothesis). Мински был уверен, что «нестабильность – это неотъемлемый и неумолимый недостаток капитализма». Конкретно, экономист разделил заемщиков на три класса:
Теория Мински гласит, что во времена экономического подъема риск неудачи «забывается», что ведет к увеличению заимствований и медленному (но неминуемого) дрейфу от модели хеджевых заемщиков к спекулятивному заимствованию и в конечном итоге к заимствованию Понци. К этому времени рыночный пузырь уже надувается до таких размеров, что уже скоро и практически неминуемо лопнет.
Во время периодов экономического подъема и «стабильности», «в пределах инвестиционного горизонта» риск забывается или игнорируется и стабильность экстраполируется на бесконечность. Это ведет к тому, что хеджевые заемщики постепенно превращаются в заемщиков спекулятивных, а спекулятивные заемщики медленно переходят в категорию заемщиков Понци, шаткое положение которых сродни вошедшему в присказку карточному домику, где карты скрепляются друг с другом лишь благодаря легкой доступности кредита и росту стоимости активов.
Другими словами, периоды стабильности на рынках маскируют подразумеваемые высокие уровни рыночной нестабильности вплоть до наступления «Момента Мински» – переломной точки, когда кредитный пузырь лопается, перекредитованный карточный домик рушится, а финансовые рынки обваливаются. Трудно подыскать более изящное или более точное описание механизма, приведшего к событиям конца 2008 – начала 2009 годов. Эта теория также дает объяснение тому, почему так много инвесторов не увидели (или предпочли проигнорировать) тревожные сигналы, которые предшествовали недавнему обвалу рынков: как коллективное целое мы забыли, что неудача возможна.
Мы можем ранжировать все существующие ныне теории и методики, с помощью которых теоретики и практики рынков сегодня пытаются устранить весьма заметные теперь недостатки MPT, по трем очень широким направлениям: (а) поведенческие модели, (б) количественные модели и (в) модели «переосмысления проблемы». Остановимся на каждом из них более подробно.
Пост-современная теория инвестиционного портфеля (Post-Modern Portfolio Theory, PMPT)
Один из наиболее примечательных конкурентов MPT – это теория Поведенческих финансов. Говоря без затей, эта теория пытается найти ответ на вопрос, почему, казалось бы, рациональные инвесторы зачастую принимают инвестиционные решения, которые выглядят иррациональными. Эта теория находилась в академической разработке с 1960-х, однако только в последние пять-десять лет профессиональные инвесторы начали предпринимать попытки интегрировать теоретические наработки в данной области в реальный инвестиционный процесс.
Трудность практического применения теории Поведенческих финансов заключается в том, что она очень прочно связана с человеческими эмоциями, условностями и предубеждениями – факторами, которые довольно трудно вписать в действующую количественную модель. Другими словами, модель Поведенческих финансов очень эффективна при объяснении тех или иных действий инвесторов постфактум, но эти выводы весьма затруднительно использовать для достоверного прогнозирования поведения в будущем. Одна из попыток такой интеграции предпринимается в рамках модели PMPT, которая начинается с нескольких фундаментальных и интуитивных вопросов:
После этого теория PMPT делает следующие предположения в отношении действительного поведения инвесторов и настоящей динамики доходности портфеля:
В 1950-е годы, когда Генри Марковиц впервые сформулировал то, что сегодня мы знаем под названием Современной теории инвестиционного портфеля, он признал, что использование стандартного отклонения (или волатильности) не является «лучшим» показателем для измерения значения портфельного риска. Вместо этого он предпочитал использовать методику оценки так называемой «волатильности вниз», которая фокусировалась на учете понижательного риска (в противовес анализу повышательного и понижательного риска симметрично, как это делается в случае использования стандартного отклонения). Однако, принимая во внимания вычислительные возможности и скорость компьютеров того времени, Марковиц в итоге все же остановился на гораздо более простом с точки зрения вычислений методе с использованием стандартного отклонения.
Однако располагая современными вычислительными мощностями, сегодня многие инвесторы пересматривают это решение. Примером этому служит методика оценки портфельных рисков на основе «Коэффициента Сортино», разработанная доктором Франком Сортино. Это коэффициент, который позволяет оценить соотношение доходности и риска портфеля с использованием «волатильности вниз», которая рассчитывается по доходности ниже MAR. Он отличается от более часто используемого метода расчета доходности и риска портфеля на основе коэффициента Шарпа тем, что в последнем измеряется доходность относительно совокупного риска портфеля, который выражается стандартным отклонением его доходности. Недавно доктор Сортино открыл собственный блог для обсуждения PMPT в формате «открытого форума».
В зависимости от используемых вводных данных, для отдельно взятого инвестора PMPT может выдать рекомендации в отношении структуры инвестиционного портфеля, существенно отличающиеся от рекомендаций MPT. Более того, исходные допущения, сделанные в рамках PMPT, означают, что каждый инвестор имеет свою «эффективную границу», которая зависит от его конкретного уровня чувствительности к понижательному риску и собственной специфической, определяемой конкретными инвестиционными целями, величины показателя MAR. Иными словами, инвестиционный портфель, который «эффективен» с точки зрения PMPT может оказаться совершенно «неэффективным», если на него смотреть сквозь призму MPT.
Важно заметить, что PMPT до сих пор еще не был широко апробирован и не принимается многими представителями экономической науки. В числе сложностей, связанных с оценкой рисков на основе PMPT, – статистические последствия того, что данная методика сфокусирована исключительно на анализе понижательного риска, что может привести к существенному сокращению объема данных, принимаемых в расчет, и, таким образом, снизить статистическую достоверность и значимость полученного результата. Кроме того, до сих пор существует слишком мало эмпирических доказательств (или же они вовсе отсутствуют) того, что статистический анализ рисков на основе «волатильности вниз», сделанный с использованием исторических данных, позволит с более высокой по сравнению с традиционным анализом MPT точностью прогнозировать будущие результаты. Так или иначе, научная и аналитическая работа в этой области продолжается, и PMPT будет совершенствоваться и найдет более широкое применение, поскольку и представители академической науки, и практики сегодня стремятся получить в свои руки более совершенный инструментарий для возведения «экуменического» моста между MPT и Поведенческими финансами.
Инвестирование, основанное на достижениях целевых значений
В меньшей степени опирающаяся на количественные методы, но также ориентированная на учет поведенческих особенностей инвесторов, разновидность MPT, – теория, отталкивающаяся от предположения о том, что процесс инвестирования и структурирования портфеля подчиняется идее достижения специфических целевых показателей (тогда как в рамках традиционной MPT предпринимается попытка добиться оптимального соотношения риск/доходность для совокупного портфеля, то есть создать некую статистическую портфельную конструкцию, которая может иметь или не иметь какого-то реального значения для среднестатистического инвестора).
Модели, основанные на количественных методах
Многие исследователи и практики, приверженные количественным методам, в меньшей степени заботятся об анализе поведения инвесторов, нежели об улучшении точности и достоверности вводных данных, а также моделей, используемых для формирования и управления инвестиционными портфелями. Они анализируют исторические данные рынков, пытаясь отыскать там ненормальные распределения, экстремальные события или «тяжелые хвосты», которые на практике происходят и встречаются гораздо чаще, чем это предсказывается статистически, а также очень волатильные корреляции классов активов, которые стремятся к +1 во времена рыночных аномалий. При этом приверженцы этих методов полагают, что решение проблемы лежит в области применении новых, более совершенных математических моделей.
Ниже кратко остановимся на некоторых наиболее интересных идеях, обсуждаемых в настоящее время:
Все эти количественные теории имеют ряд общих особенностей/исходных предпосылок:
Любопытно, что также как и поведенческие теории, количественные теории напрямую не отрицают основополагающих тезисов MPT (например, выгоды диверсификации активов, оптимизации соотношения риска и доходности, и т.п.). Идея заключается лишь в том, чтобы «подправить» математические модели, чтобы добиться их более точного соответствия эмпирическим реалиям рынков.
Концепция «Черных Лебедей»
Исходные тезисы часто цитируемой в наши дни концепции Черных Лебедей (то есть очень редких, крайне непредсказуемых событий. – прим. ред.), предложенная ливанским математиком и трейдером Нассимом Талебом, состоят в том, что (а) рынки в высшей степени непредсказуемы и (б) вероятность наступления событий, кардинально нарушающих предшествующую тенденцию, гораздо выше (а их последствия существенно более негативны) по сравнению с тем, что предсказывается статистически.
Далее, уже после того как подобные события происходят, постфактум им находят рациональное объяснение. Причем создается впечатление, что возникновение этих событий можно/должно было предвидеть и предсказать заранее (что ведет к возникновению ошибочной уверенности в том, что модели можно усовершенствовать настолько, что они позволят достоверно предсказывать появление новых Черных Лебедей в будущем).
На практике сами по себе идеи Талеба не открывают возможностей для моделирования или математического анализа риска и доходности портфелей, поскольку по определению случайные события непредсказуемы и зачастую они оказывают гораздо более существенное влияние на систему, чем прогнозировалось. Практическое применение этих идей к теории управления портфелем, если Талеб прав, заключается в выводе о том, что «страховка от катастрофы» или, наоборот, механизмы «использования благоприятных возможностей» (которые могут принимать форму различных финансовых продуктов) должны быть стандартными компонентами любой модели, использующейся для создания структуры активов инвестиционного портфеля.
«Теория единого поля»
Другая группа ученых и практиков изучает принципиально иные подходы к решению данной проблемы. Например, доктор Эндрю Ло предлагает Гипотезу адаптивных рынков (Adaptive Market Hypothesis), в рамках которой предпринимается попытка интегрировать MPT, поведенческие финансы и эволюционную нейробиологию. Гипотеза доктора Ло – весьма любопытное чтение. И сегодня каждый день появляется все новые научные исследования и работы, посвященные анализу финансовых рынков как сложной адаптивной системы (например, системы, состоящей из мириад сложно связанных между собой сетей взаимоотношений, которые «вбирают в себя опыт» друг друга и соответствующим образом эволюционируют во времени). Однако к сегодняшнему дню практических применений этой теории пока не существует.
Еще больший интерес (по крайней мере, с точки зрения практического применения) представляет собой концепция деконструкции классов активов по их основополагающими факторам риска, и последующего создания инвестиционных портфелей на основе диверсификации именно по этим рисковым факторам, а не по классам активов.
Коль скоро традиционные классы активов рассматриваются просто в качестве удобных «совокупностей» основополагающих факторов риска, то данный подход имеет большой интуитивный смысл. Также с его помощью можно объяснить, почему «традиционная» диверсификация не принесла ожидаемого эффекта в момент появления экстраординарных событий на рынке. А именно, классы активов, которые, как мы предполагаем, друг с другом не коррелируют, на самом деле содержат в себе тот же самый набор рисков (динамика рынков акций, процентные ставки и т.п.), и, таким образом, реагируют аналогичным образом на драматические изменения этих факторов. В рамках этого сценария, диверсификация по факторам риска должна обеспечить более качественную «правдивую диверсификацию» инвестиционного портфеля, и его более действенную защиту от экстремальных событий на рынках.
Несколько крупных институциональных инвесторов уже сегодня применяют в своей работе модели, которые являются логическим продолжением этой концепции. Осознавая, что традиционная диверсификация по классам активов делает многие портфели уязвимыми перед обычными основополагающими рисками, сегодня они инвестируют в расширенную номенклатуру классов активов (акции, облигации, реальные активы, и т.п.), а также диверсифицируют портфели по факторам риска (и драйверам прибыли). Однако, конечно, по-прежнему сохраняется проблема корректного определения содержащихся в портфеле факторов риска, а также их возможного позитивного и негативного влияния на его доходность.
Еще одна концепция, которая завоевала большую популярность после событий 2008 года, основывается на простом признании того факта, что традиционная метрика MPT (ожидаемая доходность, волатильность и корреляции) представляет собой необходимые, но недостаточные индикаторы реального риска, содержащегося в инвестиционном портфеле.
Дополнительные шаги, которые можно предпринять для определения и ответа на реальные риски отдельно взятого портфеля, могут включать в себя:
«Диверсификацию по времени»
Структурирование портфеля с разными горизонтами инвестирования по разным активам, а также использование разных инвестиционных стратегий
< 2 лет (наличные средства, тактические инвестиции, защита основной части портфеля и т.п.)
2-10 лет (стратегическое размещение активов)
> 10 лет (инвестиции в низколиквидные группы активов)
Разработку метрических индикаторов для измерения и иллюстрации:
Эмпирические расхождения между рыночными реалиями и многими основополагающими тезисами теории MPT хорошо известны и осознавались с «начала начал». Таким образом, было бы не совсем корректно утверждать, что «в 2008 году стратегия MPT дала осечку». Более верно было бы говорить о том, что из-за стабильности капитальных рынков «по Мински» в последние два десятилетия, многие их профессиональные участники применяли MPT неправильно или небрежно.
Несмотря на это, мы действительно вынесли (или выучили второй раз) многие бесценные уроки из событий 2008 года. В том числе такие:
Несколько заключительных ремарок: проанализировать количественные стратегии в ответ на события конца 2008 года очень любопытно, и, не исключено, что в конечном итоге они приведут к появлению более совершенных техник и моделей управления инвестиционными портфелями. Скажем, в мае 2009 года один крупный финансовый институт объявил о переходе от методики VaR к CVaR в процессе структурирования портфелей и управления рисков. При этом интересно заметить, что в ходе вышеупомянутой конференции IMCA доктор Шедвик сообщил, что в результатах анализа по методу CVaR, хотя он и более совершенен по сравнению с VaR, все равно по-прежнему содержится недооценка как вероятности, так и масштаба «хвостовых» событий на рынках. Из этого следует законный вопрос: «Не тот ли это случай, когда мы просто ошибаемся с более высокой степенью точности?»
Одной из глубинных причин обвала 2008 года, возможно, и неочевидной, стало все большее усложнение количественных моделей для оценки портфельных рисков. В целом как индустрия мы, похоже, уверовали в то, что изящество и постоянное совершенствование наших моделей позволяет нам лучше измерять риски и управлять ими на практике. Это убеждение, в свою очередь, вселило в нас уверенность в том, что в портфель можно брать как никогда прежде много рисков (кредитное плечо 40:1, не слабо?).
Но мы оказались не правы.
В состоянии ли мы добиться улучшения соотношения риск/доходность портфелей своих клиентов без того, чтобы отказываться от наших нынешних моделей и/или без штудирования высшей математики?
Несомненно, 2008 год напомнил нам о том, что MPT и теории оптимизации расхождений (Mean Variance Oprtimization, MVO) не учитывают все риски инвестиционного портфеля. Более того, мы осознали при весьма трагических обстоятельствах, что корреляция не статична во времени и, что особенно важно, возрастает в периоды потрясений на рынках. Наконец, многие инвесторы научились, заплатив за это немалую цену, что такие риски – как риск контрагента и риск ликвидности – вполне реальны, но при этом не определяются или не учитываются с помощью статистического анализа MPT.
Мы можем многому научиться на этом опыте, сделать для себя несколько важных выводов и вывести несколько фундаментальных постулатов в отношении наших инвестиционных портфелей:
Вывод: инвестируйте в более консервативный портфель, в котором содержится меньше «известных» рисков для того, чтобы снизить влияние «неизвестных рисков», которые, мы знаем, там тоже содержатся. Как может выглядеть такой более консервативный портфель?
Ровно за эти выводы «проголосовал» упомянутый выше крупный финансовый институт, когда объявил о переходе на методику CVaR при структурировании и оценке рисков своих инвестиционных портфелей.
Возможно «Современная теория инвестиционного портфеля» действительно не нуждается в дополнительной и/или усовершенствованной теоретической базе. Не исключено, что единственного компонента, которого ей сегодня недостает, это усиленной дозы здравого смысла инвесторов и Современных портфельных «реалий».