Факторные стратегии в условиях рецессии

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономических наук

Выпускная квалификационная работа

Факторные стратегии в условиях рецессии

По направлению подготовки Экономика образовательная программа «Экономика»

Бирюлев Илья Олегович

Москва 2020



Оглавление

Введение

Глава 1. Обзор литературы

Глава 2. Методология

2.1 Данные

2.2 Работа с данными

Глава 3. Результаты

3.1 Предварительная оценка стратегий

3.2 Регрессионный анализ

Заключение

Список использованной литературы

Приложение



Введение

Паника на глобальных рынках, вызванная стремительным распространением COVID-19, поставила ряд серьезных задач перед инвесторами по всему миру. Редкие новости из Китая о загадочном вирусе, передавшемся человеку от летучих мышей, еще в январе мало кого волновали в крупнейших инвестиционных домах Европы и США. Разумеется, легкий негативный новостной фон на открытии торгов заставлял трейдеров задуматься о внесении корректировок в свои стратегии, а топ-менеджеров о пересмотре дат ближайших командировок в Китай. Финансовый кризис не приходит тогда, когда его ждут - отсутсвие бдительности в отношении проблем в Ухане впоследствии стало серьезной ошибкой для всего мира.

Однако начало 2020 года было сопряжено и с еще одной тенденцией, которая многими, на первый взгляд, была воспринята, как позитивная - создание “user-friendly” брокерских приложений дало своеобразный толчок ретейл инвесторам для входа на Московскую биржу в 4-ом квартале 2019 и 1-ом квартале 2020. Налоговый вычет по Индивидуальному Инвестиционному Счету (ИИС) и вовсе сделал акции одним из самых обсуждаемых вариантов инвестирования капитала. Но за счет чего или кого выросла активность на самом деле? По данным сайта Московской Биржи в конце 2019 года количество новых счетов составило 3,86 млн. Около 42% из них открыли ИИС. В это же время создается большое количество Telegram каналов, которые, по их собственным описаниям, опубликованным в сети, призваны помочь неопытным частным инвесторам в их первых шагах на рынках акционерного капитала.

В действительности же данные источники информации в большинстве своем являются инструментами манипулирования котировками, торговли с использованием инсайдерской информации - российский рынок акций, как и большинство развивающихся рынков капитала отличается наличием большого количества неликвидных инструментов, резкого взлета цены которых, добиться можно, буквально убедив пару тысяч человек серьезным образом “бидануть” (совершить покупку крупного лота). Обратимся к статистике:

Рис. 1. Стоимость активов на счетах частных инвесторов (млрд. руб.) Источник: данные НАУФОР

Популярность вложений в акции действительно достигла пика перед появлением на горизонте так называемого “черного лебедя”. Данный термин был популяризован американским эссеистом Нассимом Николасом Талебом - важно понимать, что ситуация с COVID-19 -- это нечто непредсказуемое и нециклическое. Данное событие не могло быть захеджировано (хеджирование -- это меры страхования рисков, возникающих на финансовых рынках) классическим перекладыванием средств в активы следующего этапа бизнес-цикла. Это происшествие учит вдумчиво подходить к формированию своего портфеля ценных бумаг, учит грамотно выбирать стратегию инвестирования и не забывать про ее горизонт. Подводя промежуточные итоги, можно отметить, что (i) вложения в акции на Московской Бирже значительно выросли за счет прихода большого числа частных инвесторов на фондовый рынок в конце 2019 (ii) экономика столкнулась с самым настоящим черным лебедем, сложной проблемой как раз на пике стоимости активов.

Доля зафондированных брокерских счетов составляет лишь 33% согласно данным Науфор -- это указывает на то, что активность вновь пришедших частных инвесторов не увеличила качественно показатели объемов торгов и финансовые рынки в России все так же остаются сравнительно неактивными, брокеры не успевают удовлетворять спрос вновь пришедших игроков. Что же касается структуры вложений инвесторов - 24% всех средств были инвестированы в акции российских эмитентов, что не является чрезмерной частью и дает надежду на наличие сформировавшейся финансовой грамотности у значительной доли игроков рынка ценных бумаг в РФ.

Следует отметить, что последние данные MOEX об объемах торгов за март свидетельствуют о значительном росте объемов инвестиций в акции по сравнению с ростом вложений в облигации. Объем торгов на Московской Бирже достиг абсолютного значения за всю ее историю - 98,8 трлн. рублей, объем же торгов акциями, депозитарными расписками и паями вырос более чем в четыре раза. Увеличилось как количество инвестиций в валюте, так и количество риска, которое берет на себя среднестатистический игрок. Рецессия всегда сопряжена с повышенной волатильностью на рынке ценных бумаг, что дает бОльшему количеству инвесторов мотивацию задуматься о закрытии своих позиций и возможности “ухода в cash”. В этой связи возникает вопрос - что делать, если такой вариант решения проблемы не может быть рассмотрен?

Факторные стратегии -- это один из самых популярных вариантов инвестиций, которому часто отдают предпочтение розничные инвесторы. Часть факторных стратегий позволяет профинансировать позиции long, позициями short. Популярность факторных стратегий также обуславливается их доступностью для понимания. Аналитические департаменты крупных инвестиционных домов, как правило, пишут аналитические записки для узкого закрытого круга институциональных инвесторов, крупных иностранных инвестиционных и long-only фондов. Значительная доля активности в торгах акциями -- это действия профессиональных игроков рынка, которые также обеспечены относительно большим количеством средств в валюте и аналитики высокого уровня. Их экспертиза и опыт во многом обезоруживают розничных инвесторов, заставляя их прибегать к услугам паевых инвестиционных фондов, забирающих из года в год свои крупные комиссионные. В такого рода реальности возможность воспользоваться четкой и понятной факторной стратегией инвестирования, гарантирующей доходность, не только, что выше депозита, но индекса выглядит более чем привлекательно.

Актуальность данного исследования заключается в относительном недопонимании на сегодняшний день работы российского рынка акционерного капитала - в работах Т. В. Тепловой и Е. С. Миковой были ранее выявлены неэффективности на рынке, целью данной работы является проверка и сопоставление результатов. В данном исследовании была предпринята попытка оценить ограничения применения факторных стратегий на российском рынке акций, выделить особенности кризисных периодов и проанализировать возможные альтернативы основным факторным стратегиям. Крупные инвестиционные банки в России (Sberbank Corporate and Investment Banking, VTB Capital, Otkritie Broker и др.) уже сейчас могут констатировать возросший интерес населения к фондовым рынкам и, в частности, к рынкам акционерного капитала. Аналитические департаменты с каждым днем все больше времени уделяют адаптации информации, исходящей для розничных инвесторов от игроков профессионального финансового рынка. Ведется поиск еще бОльшего количества каналов информации (СМИ), удобных для скорейшего распространения этой разнородной аналитики и увеличения вложений в акционерные капиталы компаний со стороны ретейл-клиентов банков. Большинство банков сегодня стремятся быть доступными и понятными своим рядовым пользователям, а потому адаптация во многом загадочной части корпоративного бизнеса, которая до сегодняшних дней казалась розничным инвесторам чуть ли не закрытым клубом, не является исключением. Так называемые “суперприложения”, запущенные основными игроками финансового сектора, в том числе являются частью этого набирающего обороты тренда.

В данной работе будет предпринята попытка проанализировать актуальность факторных стратегий в тяжелых условиях рецессии, рассмотреть возможность получения избыточной доходности с использованием одной из самых популярных факторных стратегий - моментум-стратегии в условиях медвежьего рынка. Сама по себе данная стратегия ассоциируется у игроков фондового рынка с быстрорастущими бычьими настроениями и отсутствием сильной волатильности доходностей, однако отец-основатель тренда моментум-инвестирования и создатель одноименного фонда AQR Capital Клиффорд Аснесс (Clifford Asness) утверждает, что для каждой фазы рынка есть своя моментум стратегия (в некоторых случаях требуется значительная калибровка горизонта наблюдения за акциями и горизонта инвестирования - времени нахождения в позиции по активу).

В данной работе будет произведен обзор релевантной литературы по использованию факторных стратегий на развивающихся рынках и по имплементации моментум-стратегии в российские реалии, в частности. Будет подробно описан способ сбора данных для исследования и метод их преобразования в линейные регрессионные модели для тестирования различных форм дизайна моментум стратегий (12-1; 6-6; 1-12). После сравнения периодических и кумулятивных доходностей с индексом, выбранным как proxy российского рынка в данном исследовании, будет подробно описано использование модели CAPM, 3-х факторной и 4-х факторной модели для оценки коэффициентов переменных моделей. Также будут проанализированы возможные альтернативные стратегии инвестирования на медвежьем рынке. Данные задачи позволят сориентировать инвесторов, занимающихся вложениями в акции в это непростое время, оценить доходность моментум-стратегий (одних из самых популярных факторных стратегий), сравнить их с вложением средств в индекс и предоставить инвесторам возможную альтернативу.

Объектом исследования в данной работе являются цены закрытия обычных акций, формирующих индекс RTS на январь 2020, выплаченные по ним дивиденды за срок с IPO до января 2020, цены закрытия индекса RTS. Предмет исследования - моментум эффект в период рецессии, избыточная доходность в кризис. Цель исследования - оценить возможность наличия неэффективностей на российском рынке акций и в частности наличия моментум эффекта в условиях рецессии, проверить результаты предыдущих работ по данной теме и сопоставить с ними полученные выводы, выявить основные ограничения использования факторных стратегий на российском фондовом рынке, проанализировать релевантность использования факторных стратегий на медвежьем рынке и оценить возможные альтернативные стратегии инвестирования. Целью исследования также является анализ подвидов факторных стратегий (моментум-стратегий с различными параметрами) - так как именно моментум уже был описан в ряде исследований на тему факторных стратегий в условиях развивающихся рынков также важно отметить, что именно она является одной из самых популярных среди инвесторов на сегодняшний день.

План исследования

Обзор литературы по теме

Выбор временного периода исследования на основе анализа котировок индекса RTS

Сбор данных о ценах закрытия акций выборки, их дивидендных доходностей за период и спотового курса рубль-доллар

Построение макета в Excel и написание макроса для построения временного ряда

Подготовка данных для исследования

Анализ различных конфигураций моментум-стратегий в каждом исследуемом периоде

Обработка результатов моделирования, построение графиков и их описание

Проведение эконометрической части исследования

Также в данной работе выдвигаются следующие гипотезы:

H0: Наиболее оптимальной моментум стратегией на крупнейшем исследуемом промежутке (которая принесет наибольшую доходность по сравнению с остальными) окажется стратегия с покупкой портфеля победителей с дизайном 12-1.

H1: Доходности большинства конфигураций стратегий-моментум (>70%) окажутся статистически незначимыми на всех уровнях значимости в рамках t-tests.

H2: Инвестирование в индекс RTS принесет меньшую доходность в условиях рецессии чем инвестирование в покупку портфеля победителей.

H3: В Long run (LR) активное управление обыграет факторные стратегии.

H4: CAPM, 3-factor & 4-factor models не смогут объяснить природу избыточных доходностей портфелей.

H5: Стратегия с short позицией по портфелю losers покажет одну из наивысших доходностей в кризис.



Глава 1. Обзор литературы

Факторные стратегии по своей природе похожи на приемы из технического анализа, которые трейдеры крупных инвестиционных банков используют изо дня в день. Разумеется, приверженцы фундаментального анализа не приветствуют использование, например, скользящего 90-дневного, 60-дневного и 30-дневного среднего для прогнозирования положения котировок акции сегодня - сама суть данных методов заключается в игре на человеческом факторе. Сегодня профессия Equity Trader -- это один из первых кандидатов на замену, например, ботами-арбитражерами, механизм работы которых, способен прописать студент факультета компьютерных наук или экономического направления у себя дома. Уже сейчас трейдеры жалуются, что в чем-то проигрывают алгоритмическому трейдингу - к примеру, так называемый процесс market making уже сейчас с бОльшей продуктивностью в ряде случаев проводиться без использования high touch трейдинга. Однако обратимся к техническому анализу - ведь пока на фондовых рынках господствуют все те же люди со своими страхами и мыслями об успехах прошлого. Всем известные уровни `take profit' и `stop loss' устанавливают люди, причем практика показывает, что они выставляются на глаз. В терминале Bloomberg можно легко проследить так называемые уровни, которые котировки акций встречают на своем пути - однако если их проанализировать более детально станет понятно, что какой-то из уровней, который на первый взгляд акция пробить не в силах на самом деле задан самими людьми и их недоверием к столь высокой цене для имени. Акции сразу присваивается статус перекупленной, срабатывают многочисленные `take profit' команды и акция возвращается в диапазон, который всем уже давно привычен. Фондовые рынки -- это люди, а значит на их страхах и недоверии можно зарабатывать abnormal return, к чему и призывает знаменитый фонд AQR Capital и его основатель Clifford Asness. Однако, позволяют ли это сделать молодые рынки и может ли этот эффект, во многом имеющий психологическую природу, дать возможность дополнительного заработка на медвежьем рынке или, другими словами, в условиях рецессии.

История факторных стратегий, как идеи заработать на нерациональности рынка, и, в частности, моментум инвестирования берет свое начало в районе 1940-х годов. Довольно часто основными популяризаторами данной стратегии называют исследователей Narasimhan Jegadeesh & Sheridan Titman (1993), однако в 1930 году свою карьеру на Уолл-стрит начинает Ричард Давуд Дончян (Richard Davoud Donchain) - учредитель первого так называемого “открытого товарного фонда”. Выпускника Йельского университета по направлению “Экономика” во многом сформировала книга известного биржевого трейдера Джесси Ливермора, которая называлась “Воспоминания биржевого спекулянта”. Именно Дончян разработал стратегию “следование за трендом”. Будучи частным инвестиционным консультантом, он предположил, что бычьи или медвежьи, что более важно для данной работы, настроения могут стать катализаторами для во многом необоснованного движения цен фьючерсов на сырьевые товары в след за рынком. Он разработал целый список правил инвестирования, основанный на скользящих средних. Благодаря этим и другим нововведениям Дончян более широко известен на рынке, как отец торговых идей “следования за рынком”.

Более популярным исследованием факторных стратегий моментум стало вышеупомянутое исследование Jegadeesh & Titman (1993). В своей работе они протестировали 16 различных конфигураций стратегий моментум на американской фондовой бирже. Авторами был взят довольно значительный промежуток времени с 1965 по 1989 годы. Периодом был выбран квартал и, к примеру, конфигурация стратегии 2-4 указывала на тот факт, что период наблюдения был равен половине года, а период инвестирования в акции составлял год. При этом важно отметить, что инвестирование в портфели различных стратегий пересекались во времени, так, например, инвестор мог продолжить быть в позиции long по портфелю 1-4 и занять такого же рода позицию по портфелю 2-2, не выходя из позиции по первому. Важной идеей данного исследования было тестирование не только возможности получения избыточной доходности путем инвестирования средств в первых, например, топ-10, так называемых победителей (“winners portfolio”) или путем взятия позиции шорт на аналогично описанной выше схеме 10 проигравших (“losers portfolio”) в выбранном временном периоде, но также рассмотреть и арбитражную позицию. Данная техника на рынке называется “zero investments” как раз из-за того, что она позволяет финансировать одну позицию другой и таким образом кратно увеличивать доступную доходность. Все три стратегии будут далее испробованы на Российском рынке акций в различных конфигурациях. Итогами исследования Jegadeesh & Titman стали следующие выводы: 1) стратегии показали положительные средние доходности значимые на 5% уровне значимости; 2) самую большую кумулятивную доходность показала классическая стратегия инвестирования только в покупку портфеля победителей; 3) доходность полученная путем моментум инвестирования по своей сути является аномалией фондового рынка, так как риски, которые берут на себя инвесторы не имеют систематическую природу и взаимосвязь с ценами активов.

Важное с точки зрения подхода исследование провели в 2009 году экономисты Nartea, Ward & Djajadikerta. Выбранный ими для анализа рынок акций Новой Зеландии является гораздо менее развитым по сравнению с американским. Природа развивающихся рынков сопряжена с малыми объемами торгов, частым использованием инсайдерской информации для извлечения избыточной доходности и как следствие более сложным процессом прогнозирования. Авторы протестировали стратегию 11-11-12 (в данном случае первый параметр - анализ доходностей акций для ранжирования, второй параметр - период ожидания и третий - непосредственно само инвестирование). В качестве единицы измерения параметров стратегии на этот раз выступили месяцы, а не использовавшиеся до этого кварталы - исследователи предположили, что моментум эффект может быть короче, чем было принято думать ранее. Также переход к месячным позволяет побороть автокорреляцию - данный метод будет использован и в данной работе. Для регрессирования полученных доходностей авторы использовали классическую CAPM модель, 3-факторную модель Fama & French (1993), а также четырехфакторную модель Carhart (1997):

,

,

,

В данных моделях:

- доходность акции или сформированного портфеля акций, например, “winners portfolio” () за вычетом доходности безрискового актива ( (),

- константа,

- ошибка,

- доходность рынка за вычетом безрискового актива t ),

- средневзвешенная доходность акций компаний с крупной капитализацией, деленная на средневзвешенную доходность акций компаний с малой капитализацией, также часто обозначается как “фактор размера”,

- стоимостной фактор, в данном случае методология расчета данного фактора была основана на мультипликаторном анализе недооцененности или переоцененности акции (“versus peers”), акции были отсортированы по мультипликатору BV/MV (Book Value / Market Value), а затем была использована разница между доходностями акций роста и доходностями акций стоимости,

- моментум фактор - в данном исследовании () - была произведена сортировка акций (по доходности) за 11 месяцев, из top 33% акций с наивысшей доходностью был сформирован winners portfolio, а из 33% с наименьшей losers portfolio, отношение этих двух доходностей было обозначено за моментум,

; ; - параметры модели.

В данном исследовании в ряде моделей будут использованы факторы базирующиеся на расчетах Лаборатории Анализа Институтов и Финансовых Рынков РАНХиГС.

Nartea, Ward & Djajadikerta установили, что ни одна из вышеперечисленных моделей с абсолютной точностью не объясняет эффект моментум, а также подвергли сомнению само наличие этого эффекта на рынке акций Новой Зеландии в исследуемый период. В данной работе будут использованы методы базирующиеся на подходе вышеупомянутых исследователей.

Природа эффекта моментум, эффекта контрэриан (contrarian), факторных стратегий и технического анализа до сих пор остается неизученной до конца. Даже в условиях наличия официальной сертификации CMT (Chartered Market Technician) и ежедневного использования технического анализа трейдерами - отсутствие “фундаментальных в классическом” аналитическом плане факторов вызывает сомнения у ряда инвесторов. Сама по себе тема факторных стратегий является относительно малоизученной, что делает ее привлекательной нишей для современных исследователей - финансистов. Важным информационным ресурсом по данной теме являются трейдерские блоги и форумы. Данная работа объединяет в себе теоретическую и практическую составляющие, а потому релевантным будет указание современных источников информации о факторных стратегиях для анализа точки зрения игроков рынка и степени их доверия факторным стратегиям. В работе “Особенности моментум-стратегий на российском фондовом рынке» Т. В. Теплова и Е. С. Микова обращают внимание на то, что о случаях использования стратегии моментум на российском фондовом рынке можно прочитать лишь из закрытых трейдерских блогов Wave Trading (в 2019 году данный информационный ресурс был изменен на long-short.pro) и Quantquant. Одним из главных выводов из данной работы является выявленное наличие моментум эффекта в условиях российских реалий развивающегося рынка. На временном отрезке роста рынка и стабильности в экономике российский рынок акций продемонстрировал эффект моментум, что является довольно нетипичным свойством для развивающихся рынков капитала. Следует отметить, что российский рынок акций является продвинутым относительно многих стран из данного класса - Турция, Польша, Грузия, Греция и многие другие страны входящие в сферу интересов крупных портфельных менеджеров зачастую не могут похвастаться тем же количеством торгующихся имен в отрасли, что и у России. Также в работе была оценена краткосрочность природы моментум-эффекта и его постепенно начинающееся исчезновение с началом кризиса 2008 года. Авторы объясняют данное падение повышенной волатильностью доходностей акций и началом значительного падения рынка в целом.

Так стоит ли использовать моментум во времена рецессии и когда более целесообразно обратиться к рекомендациям инвестиционных домов и фундаментальным факторам: инфляции, росту ВВП, реальных доходов населения, а также индексу волатильности на рынках ценных бумаг. У моментум стратегии есть определенная черта, которая была описана аналитиками фонда AQR Capital и исследователем Moskowitz (2012). На рынке ее назвали `momentum crashes' - данная особенность указывает на нестабильность стратегии в условиях резких разворотов на рынке акций. Так называемые `market rebounds' приводят к неожиданным результатам пребывания в лонг или шорт позициях по активам. В своем исследовании от 2010 Moskowitz утверждает, что наблюдается высокая скоррелированность в движениях лидеров роста на рынке акций - во многом на сегодняшний день это обусловлено долей того или иного имени в индексе (например, в MSCI Russia или MSCI Emerging Markets). Рынки постоянно активно следят за так называемыми внутри индустрии “ребалами” - ребалансировки индекса MSCI Russia происходят раз в квартал по закрытой методологии, так как профессиональные игроки рынка не должны быть способны моделировать потенциальное включение или сокращение доли того или иного имени в индексе. Однако общие концепции методологии MSCI все же известны. Процедуры, например, market making, которые уже были упомянуты выше, как первые бенефициары роботизирования процессов торговли на бирже направлены как раз на создание условий для включения какой-либо компании в индекс, для прохождения ею, например, общеизвестного таргета по ликвидности. Во многом динамика факторных стратегий в наши дни может быть связана как раз с этими трендами и ростом популярности ETF. ETF - это торгуемый на бирже инвестиционный фонд или, например, индексный фонд, паи которого игроки финансового рынка могут приобрести как совершенно стандартные акции. В наши дни появилось огромное количество разного рода ETF, некоторым из которых и вовсе предрекают забрать хлеб у портфельных менеджеров в ближайшем будущем. Основным минусом данного финансового инструмента является его относительная негибкость по сравнению с активным управлением. Пересмотр долей в ETF и его постоянная ребалансировка на сегодняшний день невозможна, однако уже сейчас даже стабильные ETF приносят относительно бОльший доход в ряде выборочных периодов чем известные портфельные менеджеры из крупнейших инвестиционных банков, однако следует отметить, что такие периоды как сейчас как раз являются одними и самых неудачных для инвестиций в ETF из-за повышенной волатильности. Так, например, инвестиция в ETF торгующийся под тикером FXRL -- это аналог инвестиции в индекс RTS. Часто ETF базируются на каком-либо индексе, в том числе этим индексом может выступать и MSCI Russia или MSCI Emerging Markets. Таким образом, можно выдвинуть гипотезу о природе возникновения моментум эффекта и его исчезновения - акция растет в цене, соответственно растет и капитализация компании-эмитента, ее вес в ряде индексов начинает расти, пассивные потоки индексных и ETF инвесторов подхватывают акцию и несут еще выше, рождая пузырь. Получается релевантным предположить, что рост рождает рост, а падение - падение. Таким образом увеличивается разрыв между акциями “winners” и “losers”, но не только в терминах моментум стратегий, но и в терминах фондовых рынков вообще.

Привилегированные акции во многом отличаются от обыкновенных - В. Чижик в своей работе “Привилегии владельцев привилегированных акций российских эмитентов” отмечает, что так называемые на языке фондовых рынков “префы” дают владельцу полностью испытать на себе потери от снижения капитализации, однако права участия в бизнес-процессах и принятии основополагающих решений у него существенно ограничены. (часто это компенсируется более высокой дивидендной доходностью, что является существенным для ряда инвесторов). Также В. Чижик обращает особое внимание на то, что “префы” в России по своей сути, ограничениям, правовому оформлению и тд. Серьезно разняться с аналогами на других рынках акционерного капитала. Исходя из особенностей конкретно российских привилегированных акций и их неоднозначной природы флуктуаций было принято решение не включать их в выборку во избежание искажений результатов исследования. Однако возможно -- это ниша для последующих работ в данной области.

Моментум эффект вездесущ, он частично противоречит гипотезе эффективного рынка, которая изучается всеми студентами экономических факультетов по всему миру, он базируется на простых принципах, понятен и легок в использовании, он не требует крупных капиталов и профессионального глубокого анализа эмитента. Ряд исследований утверждает, что моментум -- это черта лишь развитых рынков, однако уже сейчас появляются исследования, подтверждающие наличие данного эффекта (Т. В. Теплова и Е. С. Микова) и на развивающихся рынках капитала (и что самое важное - одним из таких рынков является российский рынок акций). Часть исследований утверждает что наличие моментум-эффекта можно констатировать лишь на растущем рынке, тогда как другая часть утверждает, что использование данных стратегий релевантно для любого состояния рынка, ликвидности, количества акций в портфеле, времени наблюдения и инвестирования, а momentum crashes -- это аналог кризисного периода, составляющая стандартного бизнес цикла в экономике.

Помимо моментум стратегий, довольно известными на сегодняшний день стали также Small Cap Value стратегия и Quality стратегия. Первая из них базируется на предположении, что акции малых по капитализации компаний привлекательны, как правило, (i) своей дивидендной доходностью (ii) низкой ценой (iii) низкой скоростью роста, что как следствие позволяет эмитенту наградить акционеров стабильной высокой дивидендной доходностью (растущие компании, IT компании с высоким потенциалом роста реинвестируют львиную долю доходов, чтобы успеть за скоростью появления нововведений в бизнесе). Таким образом, инвестор покупает, по его мнению, недооцененный актив, который впоследствии может начать расширяться, а на сегодняшний день не так сильно зависит от новостного фона и резких разворотов рынка. Так, например, в начале стремительного падения рынка на новостях о не менее стремительном распространении COVID-19 были и акции, которые в условиях этой паники (во многом за счет своей низкой ликвидности) показали невиданный рост. В то время как гиганты российского рынка акций теряли по 6-8% в день, производитель удобрений, компания “Акрон” показала доходность в 23% за одну неделю. В данном случае инвестор делает ставку не только на низкую ликвидность, но также на низкую диверсификацию владения (как правило, бОльшая часть компании принадлежит крупному владельцу - около 85%, что в свою очередь заставляет его быть вовлеченным в бизнес в большем объеме, но также может мотивировать нарушить права миноритариев), низкую зависимость от инвестиций в ETF и минимальный каверейдж со стороны аналитиков (что в данном случае может выступать как плюс, так и минус). Разумеется, у акций Акрона были и фундаментальные факторы для бурного роста, однако они дополняли общую тенденцию.

Стратегия же качества диктует выбор недооцененных компаний с высоким потенциалом роста, высокой ликвидностью, серьезным подходом в следовании правилам корпоративного управления, ESG трендам и диверсифицированным портфелем проектов. Данный подход является не настолько интуитивным, как предыдущие стратегии - профессиональные игроки рынка создают целую систему, которая помогает им принимать инвестиционные решения в рамках данной стратегии.



Глава 2. Методология

2.1 Данные

Сбор данных являлся одним из важных этапов данного исследования, потому как именно они задавали специфику работы. Российский рынок является значительно ограниченным в плане ликвидных имен, а потому было принято взять акции, которые на момент формирования выборки (15 января 2020) входили в индекс РТС (а также входили в top #1 tier для соблюдения условий ликвидности для получения релевантных результатов исследования). Предварительно с помощью интернет-ресурса “Investing.com” и терминала Bloomberg был произведен анализ котировок индекса РТС (ticker RTSI).

Рис. 2 RTSI

Источник: Bloomberg

Для анализа были выделены наиболее продолжительные периоды постепенного непрерывного падения индекса (отсортированы в порядке уменьшения длительности):

1/09/1997 - 1/09/1998 (12 месяцев)

1/02/2007 - 1/02/2008 (12 месяцев)

1/03/2013 - 1/01/2014 (10 месяцев)

1/02/2010 - 1/10/2010 (8 месяцев)

1/04/2014 - 1/09/2014 (5 месяцев)

1/05/2008 - 1/07/2008 (2 месяца)

1/05/2018 - 1/07/2018 (2 месяца)

Помимо цен закрытия индекса RTS были выкачены trading volumes in USD данного инструмента с использованием терминала Bloomberg, потому как часто предкризисные или непосредственно кризисные настроения на рынке акционерного капитала удобно проследить по резко возросшим объемам торгов на рынке (повышенной волатильности), впоследствии были также выгружены спотовые курсы USDRUB с использованием терминала Bloomberg. Анализируемая картина представлена на Рис.2.

Большинство компаний на российском рынке акций провели IPO в 2010-х годах, а некоторые и позже. Данные о котировках торгов индекса доступны начиная с 2000 года. Данное исследование ставит одной из основных целей анализ поведения факторных стратегий в условиях рецессии, а потому кризисные периоды были ключевыми моментами выборки. Были проанализированы как непрерывные данные с 2000 года по 2019, так и несколько крупнейших кризисов отдельно и более подробно. Таким образом при работе с двадцатилетним периодом (240 полных месяцев) дневные данные о доходностях акций и бенчмарк индекса были конвертированы в месячные, в ходе анализа отдельно взятых кризисов производилась также конвертация в недели. В исследовании на различных его этапах были проанализированы временные ряды различной длины, однако подавляющее большинство состояло примерно из 150 наблюдений. Началом выбранного периода является 28 апреля 1997 года, а концом 27 декабря 2019 года. Для расчета доходностей были использованы дневные цены закрытия сессий на Московской Бирже. Для выгрузки данных из терминала Bloomberg была использована функция =BDH( ) (реализуется через надстройку в Excel по названием add-in). Список акций составляющих на тот момент индекс RTS, их тикеры приведены в приложениях к данной работе. Для автоматизации сбора данных также использовался пакет “анализ данных” для записи последовательности шагов в макрос в Excel.

2.2 Работа с данными

Конвертация данных производилась путем выявления первой и последней цены, например, месяца или недели:

,

Для совершения расчетов был построен макет таблицы в Excel. Функции и последовательность шагов сформировавшие макрос на одном из этапов исследования (с применением конвертации в недельные доходности, которые, однако, впоследствии был заменен на конвертацию в месячные доходности во избежание проблем с автокорреляцией):

#Из общей таблицы final_week_returns копируются и транспонируются недельные доходности акций всей выборки

#Таким образом получен столбец Hold на листе Y_column

#Далее формируется матрица Watch, соответствующая для стратегии 12-1 12 неделям анализа доходностей акций

#Матрицу также получаем путем транспонирования матрицы доходностей всей выборки акций за 12 предыдущих недель в общей таблице final_week_returns (12 недель до недели Hold)

=СУММ(число1; число2; ...)

#Вычисляем кумулятивную доходность за период

= *0,1

#Вычисляем десятые доли доходности столбца Hold для составления portfolios по квантильному признаку

#Кумулятивные доходности копируются в столбец Sort

#Сортируем значения доходностей по убыванию

=СУММЕСЛИ(диапазон; критерий; [диапазон_суммирования])

#Образуется столбец Top 10 performers*

*Многие акции листингованы не так давно - в случае появления нулей в выборке Top 10 performers данные следует скорректировать (почистить от пробелов) и отсортировать по убыванию снова

#Далее momentum portfolios формируются квантильным способом

#Top 10 performers с равными долями в 10% процентов формируют портфель “winners”

#Получаем значение Yi

#Далее копируем значение Yi в общую таблицу

#Прописанные шаги были оптимизированы путем использования надстройки по анализу в Excel и записи последовательности шагов

Код и файл Excel доступен по ссылке на Dropbox в приложениях к работе.

В литературе подробно описаны два подхода к формированию портфелей (для реализации стратегии моментум): сравнительный и квантильный.

Narasimhan Jegadeesh & Sheridan Titman (1993) в своей работе использовали переформирование портфеля каждый месяц квантильным способом, Е. Микова и Т. Теплова также использовали квантильный метод, однако переформирование их портфелей происходило еженедельно. Квантильный метод предполагает выбор определенного % наилучших и наихудших после сортировки по конкретному признаку - в большинстве исследований данным признаком является доходность, однако встречаются и случаи использования волатильности, объема торгов и. других признаков. Например, после сортировки всей выборки акций, первые 30% процентов этой выборки - это 10 акций с наивысшей доходностью за период наблюдения, далее происходит формирование портфеля - равновзвешенного портфеля под названием “winners” - состоящего из 10 акций, каждая их которых составляет соответственно ровно 10% портфеля, данный портфель инвестор держит выбранный срок инвестирования в конкретной конфигурации стратегии. Данная логика работает и с так называемыми losers, arbitrage, etc. portfolios. Сравнительный же метод в свою очередь предполагают, что веса акций в портфеле будут прямо пропорциональны тому параметру, на основе которого и была проранжирована выборка. Данный подход был описан Levy в 1997 и именовался как relative strength approach. Два данных метода являются назад смотрящими и подходят для ранжирования выборки и формирования портфелей по признаку из прошлого периода.

В данной работе был использован квантильный метод формирования портфелей - 30% лучших формируют winners portfolio, 30% худших формируют losers portfolio, также будет использована стратегия arbitrage, как и в исследовании Narasimhan Jegadeesh & Sheridan Titman (1993). Критерием же ранжирования выбрана доходность. Пример реализации - 1 января считается кумулятивная доходность акций за прошедший месяц, производится ранжирование. Далее занимается позиция long по winners portfolio. 1 февраля считается кумулятивная доходность за прошедший месяц, происходит ранжирование, закрывается позиция long (рассматривается стратегия 1-1), занимается позиция long по-новому winners portfolio, составленному на основе мартовских значений. Данная методика позволяет, к примеру, проверить следующую гипотезу - winners portfolio обыгрывает индекс, для упрощения модели делается предположение об одинаковом риске для всех периодов. Benchmark в данном случае - фондовый индекс.

Альтернативным вариантом сравнения доходностей является проверка гипотезы о том, что разность между доходностью составленного портфеля и доходностью индекса больше нуля. Данная методология также предполагает, что транзакционные издержки настолько малы, что их можно не учитывать. Однако данное предположение становится не нужно в случае, например, выбора индекса голубых фишек как benchmark - тогда появляется возможность формирования портфеля победителей и проигравших, состоящих, к примеру, из 2 акций, итерации с их покупкой и продажей с точки зрения выплачиваемых комиссионных действительно будут близки к нулю. Довольно часто в литературе констатируется факт обыгрывания портфелем победителей индекса. Гипотеза - портфель победителей обыгрывает индекс на временном промежутке с апреля 2007 года по конец 2019. Далее приведен график динамики индекса и кумулятивной доходности стратегии 12-1 с позицией long по winners portfolio.

Рис. 3 RTSI и кумулятивная доходность стратегии Winners Portfolio (12-1)

Источник: Расчеты автора, Bloomberg

Можно констатировать, что динамика кумулятивной доходности в кризисные периоды в некоторых местах действительно коррелирует с динамикой индекса, однако в бОльшей степени до начала 2014 года (во многом это объясняется большим весом голубых фишек в индексе и малой ликвидностью большинства имен на рынке). Именно из-за этого факта многие инвестиционные менеджеры стараются уйти от схожести структуры портфеля и индекса - данное стремление крадет у портфельных менеджеров возможный upside, сильное движение Газпрома, Лукойла или Сбербанка может спровоцировать практически аналогичное движение индекса, менеджер же не только не поучаствует в росте конкретного имени, но и не получит возможность поучаствовать в движении индекса. Кризис 2008 спровоцировал momentum crash описаный ранее. Период постепенного снижения индекса с 2011 по 2015 год также не дал возможности получить сверхдоходность путем использования факторной стратегии. Интересная тенденция заметна в кризис 2014 года - momentum crash не произошло. Далее будут рассмотрены кумулятивные доходности трех различных стратегий (winners, losers & arbitrage) - все в конфигурации 12-1.

Рис. 4 RTSI и кумулятивная доходность стратегий Winners Portfolio (12-1), Losers Portfolio (12-1) и Arbitrage Portfolio (12-1)

Источник: Расчеты автора, Bloomberg

В долгосрочном периоде картина в точности соответствует выводам Narasimhan Jegadeesh & Sheridan Titman (1993). Наивысшую доходность инвестор получает при и инвестировании капитала в стратегию 12-1 по портфелю победителей, далее следует арбитраж. Инвестиция в арбитражную стратегию показала интересные результаты - более низкая волатильность, более поздняя реакция на кризисный период - инвестиция, которая могла спасти инвестора от падения глобальных рынков практически до начала 2009. Сложности могут возникнуть в расчетах момента выхода из арбитражных портфелей в момент восстановления рынка акций.

В своем исследовании DeBond & Thaler (1985) указывали на то, что излишний оптимизм по ряду компаний (так называемых “любимчиков”) может инерционно тянуть имя вверх. Методология описанная выше может находиться под влиянием данного эффекта - инвестиции в Winners portfolio являются своего рода инвестицией в любимчиков в краткосрочном периоде. Ярким примером такого эффекта является рост цены акции Магнита (MGNT) с уровней 2000 до уровней 11000 за одну бумагу - иностранные инвесторы даже после продажи компании Галицким продолжают верить системе, выстроенной им внутри компании, верить лидеру. Также следует упомянуть о существовании эффекта Reversal (Contrarian) to Mean - эффект наступления разворота, наступающего спустя 3-5-летний период инвестирования. Из Рис. 4 видно, что Losers Portfolio спустя 4 года с начала инвестирования в 2007 году показывает разворот в 2011. Ровно такой же разворот можно наблюдать и в 2015 году, что является доказательством существования данного циклического эффекта на рынке акционерного капитала (в рамках стратегии Reversal to Mean не идет речь о выявлении недооцененности с использованием мультипликативного анализа, P/E или MV/BV - речь о подходе аналогичном моментум-инвестированию - отслеживание в течение 12 месяцев, а затем позиция Long в течение 3-5 лет)

В рамках одной из методологий моментум предполагается сбор всех перфомансов портфелей за выбранный исследователем период времени:

,

Далее формируется такой же ряд доходностей индекса:

,



Таким образом появляется возможность найти , как систематический риск: стоимость актив инвестор стратегия

,

Предположим, что:

,

найдена и зафиксирована.

Следующий шаг:

,

На данном этапе основной целью является доказательство того, что является статистически значимой и большей нуля - данный факт позволяет утверждать, что стратегия отбивает риск и пораждает доходность. Далее с использованием, например, сайта Kenett French возможно собрать недостающие данные для формирования рядов для моделей:

.

Рис. 5 Кумулятивные доходности индекса RTS и стратегии Winners Portfolio (12-1)



Источник: Расчеты автора, Bloomberg

На Рис. 5 сопоставлены сценарий, при котором мы покупали индекс RTS (или ETF на него) и сценарий, при котором мы последовательно вкладывались в моментум-портфели. Действительно, становится возможным констатировать факт, что моментум-стратегия покупки портфеля победителей терпит так называемый momentum crash в условиях приближающегося глобального экономического кризиса. При этом индекс выглядит более волатильный чем кумулятивная доходность стратегии, а также его падение продолжается несколько дольше. Стратегии удалось избежать значительного провала в 2009 году. Построенные линейные тренды указывают на то, что в долгосрочном периоде на рынке присутствует моментум эффект. Таким образом, возвращаясь к гипотезе №0, было установлено, что стратегия (12-1) с покупкой победителей действительно на длительном промежутке времени с 2007-2019 обходит стратегию инвестирования в индекс по двум параметрам: (i) приносит инвестору бОльшую доходность и (ii) снижает волатильность его капиталовложений. Рассмотрим три стратегии (Winners, Losers и Arbitrage) и сравним их с индексом. На Рис. 6 изображены кумулятивная доходность индекса и кумулятивные доходности факторных стратегий в конфигурации (12-1). Рис. 6 Кумулятивная доходность индекса RTS, кумулятивная доходность стратегии Winners Portfolio (12-1), кумулятивная доходность стратегии Losers Portfolio (12-1) и кумулятивная доходность Arbitrage Portfolio

Источник: Расчеты автора, Bloomberg

Картина частично соответствует выводам Narasimhan Jegadeesh & Sheridan Titman (1993), стратегия с последовательной покупкой портфеля победителей действительно выгодна и дают бОльшую доходность чем покупка арбитражного портфеля и short по портфелю losers в течение длительного периода времени. Возвращаясь к первой гипотезе (H0) - стратегия с покупкой победителей действительно показала наивысшую доходность на бОльшей части временного периода. Индекс обходил стратегию лишь на относительно короткий срок.

Рис. 6 Кумулятивная доходность индекса RTS, кумулятивная доходность стратегии Winners Portfolio (12-1), кумулятивная доходность стратегии Losers Portfolio (12-1) и кумулятивная доходность Arbitrage Portfolio

Рис. 7 Валютный кризис в РФ (дневные котировки)

Источник: Расчеты автора, Bloomberg

Рассмотрение долгосрочного периода для оценки свойств стратегий во времена кризиса видится релевантным. На Рис. 7 изображен “Валютный кризис” РФ. В краткосрочном периоде вывод о сравнительно меньшей или большей волатильности стратегии по сравнению с индексом сделать на данном этапе не удается.



Рис. 8 Нынешняя картина

Источник: Расчеты автора, Bloomberg

В 2018 году природа взаимозависимости стратегии моментум и индекса становится и вовсе более однородной (представлено на Рис. 8). Таким образом для оптимизации использования вышеописанной методологии следует рассмотреть различные конфигурации стратегий на различных временных промежутках для исключения влияния какого-то либо из вышеупомянутых эффектов российского фондового рынка на доходности стратегий. Для дальнейшей проверки гипотез и эконометрического анализа будет использован R.

Расчет доходностей портфелей

Таб. 1 Непересекающиеся портфели

Источник: Расчеты автора

Таб. 2 Пересекающиеся портфели



Источник: Расчеты автора

В научной литературе встречаются два варианта инвестирования в портфели. Первый вариант изображен на Рис. 9 и предполагает, что инвестор может держать не более одного портфеля одновременно - данный вариант базируется на предположении об условной ограниченности капитала у инвестора. Расчет доходности в этом случае происходит следующим образом:

,

где N - номер портфеля.

Второй же вариант предполагает, что инвестор одновременно может держать N портфелей и в таком случае доходность считается следующим образом:

,

где N - номер портфеля.

В различных исследованиях по-разному подходят к анализу эффекта моментум на рынке. Так, ряд экономистов рассматривает все возможные конфигурации стратегий, однако в ряде исследований промежуточные между, например, стратегиями 12-1 и 6-6 не дают сделать отдельных выводов помимо постепенного снижения доходностей или увеличения. Можно предположить, что у функции доходности лишь один максимум, и зачастую в исследованиях он наблюдается на относительно коротком промежутке (1-3 месяца) инвестирования и более длинном промежутке анализа предыдущих доходностей (8-12 месяцев). В данном исследовании будут рассмотрены конфигурации стратегий: 12-1; 6-6 и 1-12. Они будут протестированы на максимальном временном промежутке и периодах экономических кризисов (конкретно 2008 и 2014 годы). Будут построены движения котировок day to day и флуктуации кумулятивных доходностей. Ряд периодов будет проанализирован в надстройке по анализу данных Excel и с помощью макросов VBA - для обозначения неоднозначных моментов поведения эффекта и добавления диверсификации в способы анализа собранных данных. Основная часть анализа будет реализована в R. Также в данном исследовании применена методика формирования портфелей, предполагающая, что инвестор держит лишь один портфель одновременно. Эффект наличия кризиса будет оценен с помощью введения dummy переменной (эконометрическая составляющая работы и частичное формирование моментум-портфелей на основе месячных доходностей будут осуществлены в библиотеках R - код и результаты исследования будут агрегированы и сохранены в Dropbox, ссылка на который будет приведена в приложениях к данной работе). На основании произведенной аналитики сформирована оценка релевантности использования факторных стратегий в различных ситуациях на российском рынке. Для всего временного промежутка произведена оценка коэффициентов с помощью классической модели CAPM, 3-факторной и 4-факторной моделей. Для определения наличия abnormal return произведена оценка переменной . Исследование также включает в себя дополнительную оценку выбора оптимальной стратегии.



Глава 3. Результаты

3.1 Предварительная оценка стратегий

Перед началом регрессионного анализа сравним перфомансы стратегий с различным дизайном. В ряде подобного рода исследований в терминах доходности превалируют стратегии с бОльшим сроком анализа предыдущей доходности активов и меньшим сроком инвестиций. В данном случае на наибольшем временном промежутке победила стратегия с дизайном 12-1 (методика формирования описана в методолгии исследования). На данном этапе следует также отметить, что proxy в данной работе является индекс полной доходности, а потому дивидендная доходность акций также учитывалась в расчетах. Портфели были сформированы с равными весами акций (10%). На Рис. 9 представлено предварительное сравнение доходностей портфелей. В данном случае для дальнейшего изучения была выбрана стратегия 12-1, продемонстрировавшая наибольшую доходность.

В данной работе для более полного представления о картине перфоманса стратегий были проведены t-tests средней доходности на равенство нулю для каждого из дизайнов стратегий на различных промежутках времени (полный временной промежуток в 20 лет, кризис 2014 года и кризис 2008 года). Для данного анализа был использован t-test из статистического пакета R. Данный тест является одним из наиболее распространенных в статистике и используется для установления равенства какому-либо числу, например, среднего выборки. Основными предположения для теста: (i) выборки групп нормальны распределены (ii) их отклонения равны. Нулевой гипотезой в данном случае выступает предположение о равенстве числу, в данном исследовании нулю. При нулевой гипотезе R автоматически рассчитывает t-статистику, распределенную согласно t-распределению c n-1 степенями свободы, где n - число наблюдений.

Рис. 9 Сравнительный анализ кумулятивных доходностей единой стратегии в разных конфигурациях (12-1; 6-6; 1-12)

Источник: Расчеты автора

Отдельно взятые примеры t-tests представлены в приложениях к работе исключительно для демонстрации и визуализации процесса их получения (регрессионные модели будут представлены в отдельно построенных моделях, screenshots из R будут также добавлены в приложения). Дальнейшие тесты для остальных временных периодов и дизайнов стратегий аккумулированы в Таб. 3. На основе данных были выделены направления дальнейшего исследования. Результаты представлены в Таб. 4. На данном этапе работы становится возможным не отвергать гипотезу H0 о преобладании стратегии 12-1 над остальными на наибольшем временном промежутке вовсе, следует отметить, что стратегия в конфигурации 6-6 отстала незначительно, однако показала меньшую доходность за наибольший период. Также на основании Таб. 4 становится возможным отклонить гипотезу H1 о статистической незначимости >70% доходностей на всех разумных уровнях значимости - на основе оценки выборки были доказаны статистические значимости доходностей на всех разумных уровнях значимости.

...