Анализ эффективности факторного инвестирования

Таблица 11 Результаты расчёта критерия Стьюдента на сравнение средних доходностей

На основе нашего анализа мы можем сделать вывод, что в разрезе получения доходности факторное инвестирование может быть использовано эффективно. Однако, нельзя сделать однозначный вывод об его эффективности для диверсификации инвестиционного портфеля и снижения риска, в связи с большой долей портфелей, имеющих статистически одинаковый уровень риска с рынком. Но четверть проанализированных портфелей показали качественную диверсификацию, поэтому мы уверены, что ситуация со снижением риска изменится в лучшую сторону при увеличении количества публичных компаний. Таким образом, мы можем утверждать, что факторное инвестирование может быть эффективно использовано в рамках рынка России.

Заключение

В рамках нашего исследования нами было проанализировано факторное инвестирование, рассмотрена его история развития, основные достоинства и риски, связанные с факторными стратегиями. На основе проанализированных эмпирических исследований были выведены гипотезы, которые были в дальнейшем проверены в рамках нашей работы. Нами был проведён анализ, включающий в себя сбор необходимых данных, регрессионный и статический анализ, а также анализ факторных стратегий на основе исторических данных. Была достигнута основная цель, заключающаяся в проверке применимости факторных стратегий в условиях рынка России.

Результаты нашего исследования показали, что факторное инвестирование является одним из популярных подходов в портфельных инвестиция, применение которого растёт с каждым годом по всему миру. Мы показали, что факторные стратегии могут быть эффективно применены в условиях России. Факторное инвестирование хорошо продемонстрировало себя в качестве способа получения сверхрыночной доходности, однако мы не можем сделать однозначный вывод о влиянии факторных стратегий на снижение риска инвестиционных портфелей, что связано с малым количеством публичных компаний на российском рынке. Данный факт также привёл к тому, что интегрированный метод формирования факторного портфеля на данный момент имеет ограничения в рамках России, что делает его неприменимым для нашего рынка.

В ходе анализа мы выявили, что наилучшие значения квантилей для формирования инвестиционных портфелей составляют диапазон от 0,85 до 0,9, который позволяет достичь хорошего уровня диверсификации, а также широкого использования факторных премий. Данный результат ограничен применением на рынке России с использованием смешанных факторных стратегий.

Список использованных источников

1. Ilmanen A., Kizer J. The Death of Diversification Has Been Greatly Exaggerated // The Journal of Portfolio Management. 2012. Vol. 38. No. 3. P. 15-27.

2. Harvey C., Liu Y., Zhu H. … and the cross section of expected returns. // The Review of Financial Studies. 2016. Vol. 29. No. 1. P. 5-68.

3. Blitz D., van Vliet P. The Volatility Effect: Lower Risk without Lower Return // The Journal of Portfolio Management. 2007. Vol. 34 No. 1 P. 102-113.

4. Goetzmann W., Schaefer S. Evaluation of Active Management of the Norwegian Government Pension Fund - Global / Ang A. - Report prepared for the Norwegian Ministry of Finance, 2009

5. Barber B., Odean T. Trading is Hazardous to Your Wealth: The Common Stock Investment Performance of Individual Investors // The Journal of Finance.2000. Vol. 55 No.1 P. 773-806.

6. Fama E., French K. The Cross-Section of Expected Stock Returns // The Journal of Finance. 1992. Vol. 47. No. 2. 427-465.

7. Fama E., French K. A five-factor asset pricing model // Journal of Financial Economics. 2015. Vol. 116. No.1. 1-22.

8. van Gelderen E., Huij J. Academic Knowledge Dissemination in the Mutual Fund Industry: Can Mutual Funds Successfully Adopt Factor Investing Strategies? // The Journal of Portfolio Management Summer. 2014. Vol. 40 No. 4 P. 157-167.

9. Graham, B. The Intelligent Investor. - New York: Harper & Brothers, 1949. - 640 с. - ISBN 0-06-055566-1 (англ.).

10. Haugen A., Heins J. “Risk and Rate of Return on Financial Assets: Some Old Wine in New Bottles. // Journal of Financial and Quantitative Analysis. 1975. Vol. 10. No. 5. P. 775-784.

11. Cochrane J. Presidential Address: Discount Rates. // The Journal of Finance. 2011. Vol. 66. No. 4. P. 1047-1108.

12. Jegadeesh N., Titman S. Returns to Buying Winners and Selling Losers: Implications for Stock Market Efficiency. // The Journal of Finance. 1993. Vol. 48:. No. 1. P. 65-91.

13. Hou K., Xue C.,ZhangL. Replication anomalies. // NBER Working Paper. 2017. No. 2017-03-010.

14. Carhart M. On Persistence in Mutual Fund Performance. // Journal of Finance. 1997. Vol. 52. No. 1. P. 57-82.

15. Richardson A., Sloan G. Accrual Reliability, Earnings Persistence and Stock Prices. // Soliman T., Tuna I.- Journal of Accounting and Economics. 2005. Vol. 39. No. 3. P. 437-485.

16. Novy-Marx R. The other side of value: The gross profitability premium. // Journal ofFinancial Economics. 2013. Vol. 108 No. 1. P. 1-28 .

17. Ross A. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing. // Journal of Economic Theory. 1976. Vol. 13 No. 1. P. 341-60.

18. Basu S. Investment performance of common stocks in relation to their price-earnings ratio: a test of the market hypothesis. // The Journal of Finance. 1977. Vol. 32. No. 3. P. 663-682.

19. Barberis N., Thaler R. A Survey of Behavioral Finance // Handbook of the Economics of Finance. 2003. Vol. 1. P. 1053-1128.

20. Barber M., Odean T. The behavior of individual investors. // Handbook of the Economics of Finance. 2013. Vol. 2. P. 1533-1570.

21. Campbell Y., Polk C., Vuolteenaho T. Growth or glamour? Fundamentals and systematic risk in stock returns // The Review of Financial Studies. 2010. Vol. 23. No. 1. P. 305-344.

22. Lakonishok J., Shleifer A., Vishny R. Contrarian Investment, Extrapolation, and Risk. // Journal of Finance. 1994. Vol. 49 No. 5. P. 1541-1578.

23. Barberis N., Shleifer A., Vishny R. A Model of Investor Sentiment. // Journal of Financial Economics. 1998. Vol. 49. No. 3. P. 307-343.

24. Chow T., Hsu J., Kalesnik V., Little B. Survey of Alternative Equity Index Strategies. // Financial Analysts Journal. 2011. Vol. 67. No. 5. P. 37-57.

Приложение

Тесты на наличие единичного корня в данных

Тест на наличие единичного корня по доходностям компаний

*** - Статическая значимость на уровне значимости 1%

Тест на наличие единичного корня по доходностям индекса

*** - Статическая значимость на уровне значимости 1%

Усреднённые значения по факторам

Гистограмма доходностей Индекса Мосбиржи в сравнении с нормальным распределением

Результаты тестов на соответствие распределение доходностей нормальному закону

Стоимость под риском, %

Результаты расчёта критерия Стьюдента на сравнение средних доходностей

Размещено на Allbest.ru