назад Оглавление вперед


[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [ 83 ] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360] [361] [362] [363] [364] [365] [366] [367] [368] [369] [370] [371] [372] [373] [374] [375] [376] [377] [378] [379] [380] [381] [382] [383] [384] [385] [386] [387] [388] [389] [390] [391] [392] [393] [394] [395] [396] [397] [398] [399] [400] [401] [402] [403] [404] [405] [406] [407] [408] [409] [410] [411] [412] [413] [414] [415] [416] [417] [418] [419] [420] [421] [422] [423] [424] [425] [426] [427] [428] [429] [430] [431] [432] [433] [434] [435] [436] [437] [438] [439] [440] [441] [442]


83

Необъективность из-за отсутствия торговли возникает вследствие нулевой доходности в этот период (даже если в это время рынок может значительно двигаться вверх или вниз). Использование доходности неторговых интервалов в регрессии снижает корреляцию между доходностью акции, рынком и коэффициентом бета акции.

Необъективность может быть, помимо всего прочего, сокращена с помощью статистических методов, предложенных Димсоном и Шоулзом-Уилльямсом (Dimson and Scholes-Williams).

значительному воздействию необъективности, связанному с периодами отсутствия торговли*. Например, коэффициенты бета малых фирм, которые с большей вероятностью страдают вследствие отсутствия торгов, как правило, будут иметь заниженные величины при использовании дневной доходности. Использование недельной или месячной доходности может значительно сократить необъективность вследствие отсутствия торговли**. В этом случае использование недельной доходности за два года дает оценку коэффициента бета для компании Boeing, равную всего лишь 0,88, в то время как оценка коэффициента бета в месячном масштабе оказывается равной 0,96.

Третья проблема, связанная с оценкой, относится к выбору рыночного индекса для использования в регрессионном анализе. Стандартная практика, применяемая большинством служб, которые занимаются оценкой коэффициента бета, заключается в оценке коэффициентов бета компании относительно рыночного индекса, в который входят ее акции. Таким образом, коэффициенты бета немецких акций оцениваются в сопоставлении с индексом Frankfurt DAX, акции Великобритании - с FTSE, японские акции - Nikkei, американские акции - NYSE Composite или S8cP 500. Хотя данная практика может обеспечить оценку, оказывающуюся приемлемой мерой риска для местного инвестора, возможно, она не будет наилучшим подходом для зарубежного или работающего на международном рынке инвестора, которому лучше бы подошел коэффициент бета, оцененный в сопоставлении с международным индексом. Например, коэффициент бета компании Boeing за период 1996-2000 гг., оцененный по индексу Morgan Stanley Capital International, который составлен из акций с различных глобальных рынков, равен 0,82.

Поскольку разные службы используют неодинаковые периоды при проведении оценки, обращаются к различным рыночным индексам и по-разному корректируют регрессионный коэффициент бета, они часто дают отличающиеся оценки коэффициента бета для одной и той же фирмы в один и тот же момент времени. Эти различия в значениях коэффициента бета вызывают затруднения, поэтому стоит обратить внимание на то, что оценки, предоставляемые каждой из этих служб, характеризуются определенной стандартной ошибкой, и, весьма вероятно, что все коэффициенты бета, назначенные для определенной фирмы, находятся в интервале стандартных ошибок, полученных в регрессионном анализе.

Оценка исторических коэффициентов бета для компаний на небольших (или формирующихся) рынках. Процесс оценки коэффициентов бета на рьшках с небольшим количеством зарегистрированных акций не отличает-



ИНДЕКСНЫЕ ДОМИНАНАТЫ И ОЦЕНКА КОЭФФИЦИЕНТА БЕТА

В некоторых индексах доминируют одна или несколько акций. В качестве одного из наиболее поразительных примеров можно привести Хельсинкскую фондовую биржу (Helsinki Stock Exchange - HEX) конца 1990-х годов. Компания Nokia, телекоммуникационный гигант, представляла 75% индекса Helsinki Index в единицах рыночной стоимости. Неудивительно, что регрессия Nokia относительно HEX дала результаты, показанные на рисунке 8.3.

Регрессия выглядит безукоризненной. В действительности же здесь просто исчезает проблема шума, замеченная нами при анализе компании Boeing, которая проистекает из высоких стандартных ошибок. Оценка коэффициента бета имеет стандартную ошибку, равную 0,03, однако эти результаты обманчивы. Низкая стандартная ошибка есть итог регрессии Nokia на саму себя, поскольку она доминирует в индексе. Коэффициент бета лишен смысла для типичного инвестора в Nokia, который, по всей вероятности, диверсифицирован, если не глобально, то по крайней мере в отношении европейских акций. Что еще хуже: коэффициенты бета всех финских акций относительно HEX становятся коэффициентами бета, оцененными по Nokia. В действительности, коэффициент бета любой другой финской акции в момент проведения этого регрессионного анализа был менее 1. «Как такое возможно, - спросите вы, - если средний коэффициент бета равен единице?». Этот взвешенный средний коэффициент бета равен единице, и если Nokia (составляющая три четверти индекса) обладает коэффициентом бета, превосходящим единицу (а это так и есть), то любая другая акция в индексе могла бы иметь коэффициент бета меньше единицы.

HISTORICAL BETA

HOKlfl OVJ

RslativB Index

Period H Ueekltt Range имвши To Market D Trade

HF-: CEKtKm index

•Identifies latest observation

ADJ BETA

1.18

RAU BETA

1.27

Rlphatlntercept)

R2 (Correlation)

0.94

Std Dev of Error

1,B7

Std Error of Beta

2.03

Nombar of Points

mJ БЕТЙ - (0.6?) * Ш ВЕЙ (0.331 * 1.0

CapvTlgnt JOOO BtOOWERC L P FronKfurl S9-

London 2f;7-33O-75C0Усгч 315-318-3000

якуо 3-3201-8900Seo )J«j1o li-30«-<5ClC

1633-197-0 11 -йм]~00 1* 56 1?

Рисунок 8.3. Оценки коэффициента бета для Nokia

Copyright 2001 Bloomberg LP, Воспроизводится с разрешения. Все права охраняются. Обозначения см. в Примечании к рис. 8.2 (с. 243)



ся от процесса, описанного выше. Однако выбор интервалов доходности, рыночного индекса и периода доходности может привести к значительно более серьезным различиям в оценках.

Когда ликвидность ограничена, как это часто бывает для многих ак-цир"1 на формирующихся рынках, коэффициент бета, оцененный на коротких интервалах доходности, как правило, окажется очень предвзятой оценкой. В действительности, использование ежедневной шш даже еженедельной доходности на этих рьшках будет обычно показывать коэффициент бета, пе отвечающий критериям эффективной меры истинного рьшочного риска компании.

На многих формирующихся рынках как анализируемые компании, так и сам по себе рынок существенно меняются на протяжении относительно коротких интервалов времени. Использование 5-летних доходов, как в случае с компанией Boeing, для регрессионного анализа может дать коэффициент- бега для компании (и рьнп<а), имеющий мало сходства с истинным текуп1им положением дел с акциями компании (и рынка).

Наконец, в ршдексах, представляющих рыночную доходность на многих небольии1х рынках, как правило, доминирует неско;п,ко крупных компаний. Например, в индексе Bovespa (бразильский индекс) несколько лет доминировала компания Telebras, представлявшая почти половину индекса. Эта проблема касается не только формирующихся рынков. В германском фондовом индексе DAX одно время доминирова;ш фирмы Allianz, Demsche Bank, Siemens и Daimler. Когда в индексе доминируют- одна и;ш несколько компаний, коэффициенты бета, оцененные в сопоставлении с этим индексом, вряд ли покажут истинную меру рыночного риска. В действительности, коэффициенты бета, скорее всего, будут близки к единице для кругтых компаний, доминиру-юпщх в индексе, и си;ишо отличаться для остальных компаний.

ИЛЛЮСТРАЦИЯ 8.2. Оценка коэффициента бета для компании Titan Cement Company

Titan Cement - это греческая компания, которая производит цемент и занимается строительством. На рисунке 8.4 представлена оценка коэффициента бета для Titan за период с апреля 1999 г. по апрель 2001 г. (на основе еженедельной доходности), полученная от службы оценки коэффициента бета (Bloomberg). Заметьте, используемым индексом является Athens Stocl< Exchange Index. Основываясь на регрессионном анализе, мы приходим к следующему уравнению:

Доходность,= 0,31% + 0,93 ДоходностЬдR-квадрат = 57%.

Ч,}81

Коэффициент бета для Titan Cement на основе этой регрессии равен 0,93. Стандартная ошибка этой оценки, показанная в скобках ниже, составляет 0,08, но предостережение, касающееся обращения к узким индексам, применимо и к Athens Stock Exchange Index.

[Старт] [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [32] [33] [34] [35] [36] [37] [38] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] [58] [59] [60] [61] [62] [63] [64] [65] [66] [67] [68] [69] [70] [71] [72] [73] [74] [75] [76] [77] [78] [79] [80] [81] [82] [ 83 ] [84] [85] [86] [87] [88] [89] [90] [91] [92] [93] [94] [95] [96] [97] [98] [99] [100] [101] [102] [103] [104] [105] [106] [107] [108] [109] [110] [111] [112] [113] [114] [115] [116] [117] [118] [119] [120] [121] [122] [123] [124] [125] [126] [127] [128] [129] [130] [131] [132] [133] [134] [135] [136] [137] [138] [139] [140] [141] [142] [143] [144] [145] [146] [147] [148] [149] [150] [151] [152] [153] [154] [155] [156] [157] [158] [159] [160] [161] [162] [163] [164] [165] [166] [167] [168] [169] [170] [171] [172] [173] [174] [175] [176] [177] [178] [179] [180] [181] [182] [183] [184] [185] [186] [187] [188] [189] [190] [191] [192] [193] [194] [195] [196] [197] [198] [199] [200] [201] [202] [203] [204] [205] [206] [207] [208] [209] [210] [211] [212] [213] [214] [215] [216] [217] [218] [219] [220] [221] [222] [223] [224] [225] [226] [227] [228] [229] [230] [231] [232] [233] [234] [235] [236] [237] [238] [239] [240] [241] [242] [243] [244] [245] [246] [247] [248] [249] [250] [251] [252] [253] [254] [255] [256] [257] [258] [259] [260] [261] [262] [263] [264] [265] [266] [267] [268] [269] [270] [271] [272] [273] [274] [275] [276] [277] [278] [279] [280] [281] [282] [283] [284] [285] [286] [287] [288] [289] [290] [291] [292] [293] [294] [295] [296] [297] [298] [299] [300] [301] [302] [303] [304] [305] [306] [307] [308] [309] [310] [311] [312] [313] [314] [315] [316] [317] [318] [319] [320] [321] [322] [323] [324] [325] [326] [327] [328] [329] [330] [331] [332] [333] [334] [335] [336] [337] [338] [339] [340] [341] [342] [343] [344] [345] [346] [347] [348] [349] [350] [351] [352] [353] [354] [355] [356] [357] [358] [359] [360] [361] [362] [363] [364] [365] [366] [367] [368] [369] [370] [371] [372] [373] [374] [375] [376] [377] [378] [379] [380] [381] [382] [383] [384] [385] [386] [387] [388] [389] [390] [391] [392] [393] [394] [395] [396] [397] [398] [399] [400] [401] [402] [403] [404] [405] [406] [407] [408] [409] [410] [411] [412] [413] [414] [415] [416] [417] [418] [419] [420] [421] [422] [423] [424] [425] [426] [427] [428] [429] [430] [431] [432] [433] [434] [435] [436] [437] [438] [439] [440] [441] [442]