Размещено на http://www.allbest.ru/

Содержание

• Введение
• Глава I. Описание отраслевых стратегий

1.1 Применение отраслевого принципа при управлении портфелем ценных бумаг

1.2 Отраслевая ротация

1.2.1 Отраслевая ротация на основе деловых циклов

1.2.2 Подход, основанный на анализе процентных ставок

1.2.3 Отраслевая ротация с использованием фактора сезонности (эффект «Хэллоуина»)

1.2.4 Подход, основанный на техническом анализе

1.3 Обзор рынка отраслевых стратегий

• Глава II. Описание исследования стратегии отраслевой ротации

2.1 Исследование влияние макроэкономических переменных на доходность отраслей экономики

2.1.1 Описание зависимой переменной Американский рынок

2.1.2 Описание объясняющих переменных

2.1.3 Выдвижение гипотез

• Глава III. Результаты исследования отраслевой ротации на основе деловых циклов

3.1 Результаты построения модели GARCH для отраслевой доходности

3.1.1 Результаты по американскому рынку

3.1.2 Результаты для российского рынка

3.2 Результаты тестирования доходности отраслевых портфелей

3.2.1 Отраслевая ротация на американском рынке

3.2.1 Отраслевая ротация на российском рынке

• Заключение
• Список литературы
• Приложение


Введение

В течение последних лет активность фондового рынка стремительно возрастает. Каждый день на него приходят новые участники с целью вложить свои денежные средства и извлечь из этого прибыль. Тем не менее, для достижения данного результата инвесторы должны четко разбираться в основных стратегиях формирования и управления портфелем ценных бумаг. Данная работа будет посвящена освещению одной из них, а именно, отраслевой стратегии.

Главным принципом, лежащим в основе отраслевой стратегии, или, как ее еще называют, отраслевой ротации, является извлечение избыточной прибыли из природы секторов экономики. Дело в том, что в целом отрасли можно разбить на две группы: циклические и оборонительные. В то время как циклические сектора подтверждены экономической конъюнктуре, а именно растут и падают вместе с деловыми циклами, оборонительные отрасли приносят среднюю, но стабильную доходность. В итоге, подобная отраслевая природа легла в основу инвестиционной стратегии, которая заключается во вложении в ценные бумаги циклических отраслей в период экономического подъема и в покупке бумаг оборонительных отраслей в период экономического спада.

Актуальность данной работы заключается в том, что, во-первых, вследствие активного процесса глобализации диверсификация портфеля посредством включения в него ценных бумаг из разных стран отходит на второй план и на ее место выходит отраслевая стратегия. Во-вторых, понимание реакции разных отраслей на экономические изменения важно не только в рамках работы с данной стратегии, но и при использовании других механизмов фондового рынка или же просто при выборе объекта инвестирования. Наконец, отметим, что научных работ, посвященной данной теме не так уж и много и их результаты неоднозначны. Некоторые авторы приводят доводы в пользу стратегии, некоторые же наоборот выступают против нее.

Целью данной работы является анализ отраслевой стратегии с разных сторон. Во-первых, необходимо рассмотреть уже существующие исследования для более глубокого понимания работы секторной ротации. Во-вторых, так как главным принципом извлечения доходности из данной стратегии является поведение отраслей в период разных стадий делового цикла, то важно определить степень зависимости доходности секторов от макроэкономических факторов и эффективность прогнозирования ценового движения отраслей с их помощью. Исследование данного взаимодействия будет производиться на основе построения эконометрической модели GARCH. В-третьих, для получения более точных результатов относительно отраслевой ротации необходимо измерить доходность портфелей, созданных на ее основе. Отметим, что анализ будет производиться для американского и российского рынков, что поможет рассмотреть эффективность стратегии в разных экономических условиях.

Работа будет построена по следующему принципу. В первой главе будут рассмотрены основные научные исследования, посвященные отраслевому эффекту и управлению отраслевой ротацией на основе разных подходов. Во второй главе будет описана цель и задачи исследования, определены гипотезы, описана выборка и методология анализа. В третьей главе будут приведены результаты исследования.



Глава I. Описание отраслевых стратегий

Данная глава будет посвящена обзору основных научных работ, посвященных исследованию отраслевых стратегий, что поможет более подробно проанализировать природу секторов экономики.

1.1 Применение отраслевого принципа при управлении портфелем ценных бумаг

Опыт и события последних лет показали, что экономики стран все больше влияют друг на друга и объединяются. Вспомним, например, кризис 2008 года, который, образовавшись на американском рынке, стремительно разошелся и в другие развитые и некоторые развивающиеся страны. Чен, Беннет и Зенг (Chen, Benett, Zheng (2006)) утверждали, что с учетом активного процесса глобализации, диверсифицировать портфель с помощью инвестиций в разные мировые рынки становится менее эффективно и более рискованно. Анализ корреляционных взаимосвязей между отраслями и странами на развитых и развивающихся рынках показал, что на развитых рынках корреляция стала выше среди стран, нежели отраслей. Данное наблюдение говорит о том, что взаимосвязи между странами возрастают. Отметим, что разница в доходностях портфелей, составленных из ценных бумаг разных стран и разных отраслей на развитых рынках, оказалась незначительна.

Тем не менее, корреляция между странами развивающихся рынков все же меньше, чем между отраслями на этих рынка, а доходность отраслевого портфеля вдвоем ниже портфеля, составленного из бумаг разных стран. Но, важно отметить, что благодаря разбиению исследуемого промежутка на два этапа, Чен, Беннет и Зенг (Chen, Benett, Zheng (2006)) доказали, что разрыв в доходностях этих портфелей со временем сокращается и в долгосрочной перспективе можно ожидать роста эффективности отраслевой стратегии и на развивающихся рынках.

Бака, Гарб и Вейз (Baca, Garbe, Weiss (2000)) в своей научной работе, исследую данный феномен на крупнейших развитых рынках, также доказали, что взаимосвязь между экономиками разных стран возрастает. Например, США и Великобритания подвержены высокой корреляции с другими странами. Тем не менее, авторы отмечают, что данная тенденция присуща не всем странам с развитой экономикой, а именно Япония, Франция и Швейцария, согласно их исследованию, являются наиболее обособленными странами. Тем не менее, авторы утверждают, что интеграция между странами возрастают, и как следствие, увеличивается эффективность отраслевого принципа над географическим эффектом.

Аджате и Дончине (Adjaoute, Danthine, (2004)) также нашли подтверждение возрастающей интеграции сред Европейских стран и в главную очередь на макроэкономическом уровне. Филактис и Ксиа (Phylaktise, Xia (2002)) сравнивали взаимосвязи между странами и отраслями на выборке из 50 отраслей и 34 стран мира за период с 1992-2001. Они установили, что с каждым годом увеличивается роль отраслевого эффекта. На момент их исследования, диверсификация с использованием технологического сектора, потребительского сектора, отрасли по производству табачной продукции и некоторых других вполне может конкурировать с диверсификацией портфеля с использованием бумаг разных стран.

Отраслевые стратегии на фондовом рынке имеют достаточно широкое применение. Например, Соренсен и Берк (Sorensen, Burke (1986)) в своей научной работе, протестировав портфели ценных бумаг, состоящих 3, 5 и 10 лидирующих отраслей, установили, что они приносят прибыль. Методология их исследования заключалась в постоянном пересмотре результативности секторов, входящих в портфель с помощью показателя относительной силы (relative strength). При обнаружении, что показатели отрасли опустились ниже уровня в 30%, 50% или 90%, она заменяла на более эффективный сектор. В итоге доходности исследуемых ими портфелей находились в диапазоне от 9,32% до 16,8% при рыночном показателе в 6,56%. Заметим, что наилучший показатель принадлежит портфелю, состоящему из 3 отраслей, а наихудший по портфелю из 10 отраслей. Важно отметить, что чем больше отраслей в составе портфеля, тем выше транзакционные издержки. Тем не менее, стандартное отклонение портфелей уменьшилось с включение новой отрасли. В итоге, можно сделать, что включая в портфель 3 отрасли, инвесторы будут извлекать более высокую прибыль при более высоком уровне риска, а при включении 10 отраслей, они получат обратный эффект, так как данные портфель будет чересчур диверсифицирован.

Отраслевой эффект также можно применять для стратегии моментума. Московиц и Гринблат (Moskowitz, Grinblatt (1999)) доказали, что при добавлении в данную стратегию отраслевого эффекта инвесторы могут извлекать более высокую доходность. О'Нил (O'Niel (2000)), измеряя отраслевой моментум с помощью взаимных фондов, также пришел к выводу о том, что данная стратегия приносит инвестору избыточную прибыль относительно рыночного портфеля. Тем не менее, Московиц и Гринблат (Moskowitz, Grinblatt (1999)0 и О'Нил [O'Niel (2000)) предупреждают, что отраслевые стратегии сопряжены с высокими рисками.

Анализируя результаты научных работ, рассмотренных в данном разделе, можно с уверенностью сказать, что актуальность применения секторной ротации на фондовом рынке возрастает.



1.2 Отраслевая ротация

Отраслевая ротация - это стратегия управления инвестиционным портфелем ценных бумаг, основанная на комбинировании секторов в зависимости от их характеристик с целью достижения сверх прибылей.

Существование отраслевой ротации обосновано природой секторов экономики. Все индустрии можно разбить на две группы: циклические и контр циклические или оборонительные отрасли. Первая группа включает сектора, чувствительные к таким макроэкономическим колебаниям, как изменение процентных ставок, инфляции, выпуска и других. Оборонительные отрасли, напротив, устойчивы по отношению к движению экономики. В большинстве случаев подобные индустрии производят товары и услуги с неэластичным спросом. Дэвис и Филипс [Davis, Philips (2007)] также отметили, что их отличительным признаком является низкий бета коэффициент. Также особенностью, которую определили ученые, тестирую оборонительные отрасли на трехфакторной модели Фамы и Френча, является то, что многие компании секторов данного класса имеют большую капитализацию, что можно объяснить тем, что чем крупнее компании в отрасли, тем она более устойчива к экономическим колебаниям.

Основываясь на теоритических признаках отраслей, инвесторы могут предсказать их будущую доходность в зависимости от ожидаемой экономической ситуации. Существуют несколько подходов к определению поворотных точек для отраслевого портфеля. Наиболее популярная из них, это стратегия на основе деловых циклов, но также есть и альтернативные механизмы, к которым относятся стратегии на основе динамики процентных ставок, сезонности или технического анализа.



1.2.1 Отраслевая ротация на основе деловых циклов

Как было сказано выше, в основе отраслевой ротации лежит реакция секторов на изменения макроэкономических факторов. Так как экономика имеет циклический характер и движется согласно определенным деловым циклам, каждый из которых несет в себе соответствующие значения макроэкономических параметров, то, следовательно, на каждой стадии или циклическая или оборонительная отрасль будет приносить более высокий финансовый результат.

Определение деловых циклов

Существуют разные подходы к определению деловых циклов. Деловые циклы, рассчитанные «Национальным бюро экономических исследований» США (NBER) http://www.nber.org/cycles/cyclesmain.html принято считать достоверными, и они активно используются в научных статьях. Важной особенностью их деловых циклов является то, что они определят только пики и низшие точки циклических волн. В качестве основных определяющих факторов сегодня они используют темп роста продаж, персональный доход за вычетом трансфертов, уровень занятости и показатель промышленного производства. На данный момент научная организация проанализировала цикличность экономики за период с декабря 1984 по июню 2009, за который произошло 33 цикла.

В докладе инвестиционного банка «Меррилл Линч» (“Merrill Lynch” (2004)) посвященного инвестиционным часам, экономика разбивается на 4 деловых цикла: рефляция, подъем, перегрев и стагфляция. Инвестиционная компания «Fidelity» используют следующую классификацию циклов: первая фаза, вторая фаза, третья фаза и рецессия или четвертая фаза. Стэнгл, Якобсен и Визалтаночи (Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)), разделили периоды от пиков и нижних точек циклов NBER на 5 фаз: ранняя, средняя и поздняя экспансия, ранняя и поздняя рецессии.

Каждый из циклов характеризуется соответствующими экономическими изменениями и кредитно-денежной и бюджетной политикой государства, в соответствие с которыми инвесторам выгодно вкладывать средства в циклические или оборонительные отрасли.

Первая фаза (Восстановление)

С данного момента экономика начинает восстанавливаться после рецессии и кризиса. Одним из сигналов наступления данной фазы является смена отрицательного на положительный темпа роста ВВП. При этом инфляции все еще демонстрирует нисходящий тренд. Начинает расти активность на рынке кредитования и увеличиваться индивидуальные и корпоративные доходы. Тем не менее, товарно-материальные запасы находятся на низком уровне, в то время как продажи начинают расти. В данный период государство продолжает проводить стимулирующую политику посредством снижения процентных ставок и/или увеличения денежной массы в обращении путем выкупа государственных облигаций. Отметим, что в период фазы восстановления наибольшую прибыль принесут вложения в акции.

Анализ, проведенной инвестиционной компании Fidelity (2014) показывает, что в период первого делового цикла на финансовом рынке наблюдается положительная доходность, которая в среднем с 1962 года составляет 20% годовых с учетом примерно годовой продолжительности цикла.

Как уже было отмечено выше, государство сохраняет стимулирующую кредитно-денежную политику, что положительно отражается на отраслях, чувствительных к изменению процентных ставок. Высокая результативность подобных секторов в данный период обусловлена несколькими причинами. Во-первых, издержки отраслей, имеющих большие объемы заемных средств, снижаются вследствие снижения процентных платежей. Во-вторых, из-за роста активность на кредитном рынке, доходы населения растут, и люди начинают тратить больше на товары не первой необходимости.

В соответствии с анализом Fidelity, в период первой фазы следует покупать ценные бумаги сектора производства товаров длительного пользования (“consumer discretionary” - одежда, движимое имущество, предметы роскоши, бытовая техника и т.д.) и финансового сектора. К тому же вследствие роста корпоративных доходностей и оптимистических ожиданий руководства компаний относительно продолжения роста расходов населения, увеличивается спрос на продукцию технологического сектора в деловой сфере. Положительную динамику показывает и промышленный сектор, вследствие роста спроса на товары и оживления производства. Вдобавок, инвестиционные часы Меррилл Линч указывают на эффективность использование в данный период телекоммуникационных компаний, но, тем не менее, не советуют вкладываться в финансовый сектор.

В общем и целом, все отрасли циклического характера, чувствительные к экономическим колебаниям оживляются на данной стадии. В то время как оборонительные отрасли, показывающие приблизительно постоянную динамику в течение всех фаз, проигрывают в доходности циклическим секторам.

Вторая фаза (перегрев)

Отличительной чертой второй фазы является продолжение темпов роста ВВП, к которому добавляется стремительный рост инфляции. Индивидуальные и корпоративные доходы населения достигают своего максимального значения, достигается баланс между товарно-материальными запасами и продажами. В период второй фазы также может наблюдаться замедление темпов роста производительности труда. С целью предотвратить нагревание экономики центральный банк начинает проводить сдерживающую монетарную политику, постепенно повышая процентные ставки.

По данным Fidelity (2014) средняя годовая доходность на данной стадии делового цикле достигает 15%, что ниже, чем в период первой стадии. Данное явление может быть связано с тем, что «постепенно увеличивается уровень перепроизводства, а процентные ставки и темп роста инфляции выше ожидаемых темпов роста прибыли» Теплова «Инвестиции» Г.8, С. 240. В итоге котировки акций снижаются, а инвестиционная активность падает. Тем не менее, заметим, что период данного цикла является наиболее продолжительным и составляет около трех с половиной лет.

Опираясь на инвестиционные анализ компании Fidelity можно с уверенностью сказать, что главенствующей отраслью на данной стадии циклической волны является сектор информационных технологий. Данное явление связано с тем, что с приходом более устойчивой положительной экономической ситуации на рынок уверенность руководства компаний в будущей стабильности и доходности увеличивается. Это приводит к тому, что они начинают больше инвестировать в собственное производство, закупая товары сектора информационных технологий, которые не могли себе позволить в период экономического спада. Анализ Меррилл Линч показывает, что сверх доходность также может приносить нефтегазовая отрасль. С другой стороны, аналитики Фиделити не советуют вкладываться в сектор производства сырья и материалов и коммунальных услуг.

В целом данная стадия является довольно сложной для прогнозов, и многие инвесторы предпочитают снижать свою активность, опасаясь скоро начала спада экономики.

Третья фаза (стагфляция)

Во время стагфляции наблюдается сильное замедление темпов роста ВВП при продолжающемся росте инфляции. Наблюдается увеличение цен на товары и услуги, проводимое компаниями с целью достижения положительных прибылей. Падает производительность труда, также наблюдается снижение активности на кредитном рынке и стремительное увеличение запасов при падении объемов продаж. Данная волна цикла приносит с собой рост уровня безработицы.

Максимальная продолжительность третьей фазы, согласно Fidelity (2014) составляет 12 месяцев или меньше при 5% уровне доходности фондового рынка. Падение экономических показателей становится знаком для инвесторов о скором наступлении рецессии, что приводит к падению активности на рынке.

На данном этапе на первое место по доходности выходят оборонительные отрасли с невысокой, но стабильной доходностью, которая в данные период превышает показатели циклических индустрий. В данные список входят следующие сектора: здравоохранения, производство товаров первого назначения, сфера производства коммунальных услуг. На основе инвестиционных часов, разработанных Меррилл Линч, также можно вкладывать денежные средства в нефтегазовые отрасли.

В начале данного цикла рекомендовано продавать бумаги циклических отраслей, в особенно сектор производства товаров длительного пользования и информационных технологий. Согласно расчетам Фиделити они показали наихудшие результаты.

Четвертая фаза (рецессия)

В период рецессии наблюдается низкий темп роста ВВП и падение инфляции. Падают реальные доходы населения, а корпоративные прибыли находятся на низком уровне, кредиты становятся невостребованными, объемы запасов и продаж снижаются. Центральный Банк переходит на политики стимулирования темпов роста экономики и снижает процентные ставки. Средняя доходность рынка ценных бумаг в данный период составляет примерно -15%, а продолжительность стадии менее 12 месяцев согласно данным Фиделити.

Отметим, что особое внимание стоит уделить фактору чувствительности объема продаж, который показывает реакцию населения на ухудшение или улучшения экономического положения. Например, в случае наступления рецессии, доходы населения падают. Это приводит к снижению потребления и росту экономии, что, в итоге, приводит к снижению объемов продаж циклических отраслей, таких как, например, автомобилестроительный сектор, сектор информационных технологий, отрасль производства товаров длительного потребления и другие. Ценные бумаги подобных отраслей не следует включать в портфель в данный период.

Тем не менее, показатель объема продаж оборонительных отраслей или товаров первой необходимости незначительно реагирует на смены деловых циклов, так как, даже в период кризиса населения продолжает питаться, а на место дорогостоящего отдыха приходит более дешевый, например посещение кинотеатров.

С теоритической точки зрения отраслевая ротация должна приносить высокую доходность инвесторам, правильно предсказывающим поворотные точки деловых циклов. Тем не менее, Стэнгл, Якобсен и Визалтаночи [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] нашли слабое подтверждение превосходства отраслевой ротации, основанной на общепринятой теории описанной выше, над стратегией «купи и держи» (buy&hold). Заметим, что подобный результат получился даже при условии, что инвесторы способны идеально предсказывать изменения делового цикла.

Тестирование доходностей отраслей показало, что 33 из 48 рассматриваемых секторов превосходят рыночную доходность. Отметим, что у Стэнгла, Якобсена и Визалтаночи [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] средняя доходность портфелей в период первой и второй фазы экспансии, которые можно соотнести с фазой восстановления, показали финансовый результат ниже рыночного портфеля на 3% и 1% соответственно. При этом в период первой стадии только доходности транспортной отрасли и сектора производства грузовых контейнеров превысили рыночной значение, а в период второй фазы экспансии авиапромышленная отрасль, сектор по производству электронного оборудования, оборонная индустрия и машиностроительный сектор показали наивысшие результаты.

С другой стороны, в период поздней экспансии, соответствующей стадии перегрева, отраслевая ротация приносит прибыль, превышающую на 4% рыночный портфель. При этом наивысшая доходность в портфеле принадлежит угольной отрасли и сектору табачной продукции. Отметим, что последняя из них принадлежит к оборонительной отрасли.

Стэнгл, Якобсен и Визалтаночи [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] установили, что в период первой стадии рецессии (стагфляция) и отраслевой и рыночный портфели показывают отрицательную доходность. Но, при инвестировании в первый потери инвестора будут ниже на 13%. На стадии поздней рецессии наблюдается существенное превышение над рыночным портфелем в размере 11% . Только у автомобильного сектора из 18 других отраслей доходность ниже рыночного портфеля.

В итоге, что к критическим замечаниям по отношению к подходу исследования Стэнгла, Якобсена и Визалтаначети [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] можно отнести методику их разбиения двух стадий NBER на 5 фаз. В соответствии с результатами их анализа, первая и вторая фазы экспансии не приносили сверх доходности. К тому же, чем чаще инвестор изменяет состав своего портфеля, тем выше будут его транзакционные издержки. Их включение на уровне 0,5-1,5% привели к тому, что сверх доходность отраслевого портфеля упала с 2,3% до 1,1-1,9%.

Тем не менее, результаты Стэнгла, Якобсена и Визалтаночи [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] показывают, что инвестирование в оборонительные отрасли в период стагфляции и рецессии приносит избыточную доходность. Важно отметить, что подобный результат согласуется с общепринятым мнением об эффективности вложений в оборонительные отрасли в периоды падения экономики. Тем не менее, Дэвис и Филипс [Davis, Philips (2007)] показали, что оборонительные отрасли далеко не всегда ведут себя так, как ожидают инвесторы.

Авторы проверяли доходность стратегии, основанной на извлечении прибыли с помощью оборонительных отраслей. В качестве сигналов медвежьего рынка они использовали коэффициент Р/Е, индикаторы моментума и кривую доходности казначейских облигаций. Дэвис и Филипс [Davis, Philips (2007)] пришли к выводу, что, во-первых, используемые ими факторы подают ряд ложных сигналов, что приводило к ошибочным включениям тех или иных секторов в портфель. Во-вторых, что наиболее важно, результативность циклических и оборонительных отраслей нестабильна. Например, в периоды экономического роста, сектор товаров длительного пользования, имеющую наивысшую бету согласно Дэвису и Филипсу [Davis, Philips (2007)], только в 3 из 5 случаях превысил рыночную доходность. Сектор коммунальных услуг, здравоохранения и производства товаров первой необходимости на бычьем рынке в больше половины случаев приносили сверх доходность, как относительно рынка, так и некоторых других циклических отраслей. В то время как, в период нисходящего тренда сектор коммунальных услуг показал значительную избыточную доходность только один раз, которая составила 6,79%. Сектор здравоохранения в 3-х из 8-ми случаях показывал значение ниже рыночных, что не согласуется с теорией о результативности оборонительных отраслей во время падения экономических показателей. Заметим, что некоторые циклические отрасли иногда превосходили финансовый результат некоторых оборонительных секторов на падающем рынке.

В итоге, можно сделать вывод, что в реальном мире ожидания относительно будущей динамики секторов могут не оправдаться. Также не следует забыть, что с течением времени структура некоторых индустрий может измениться. Например, сектор телекоммуникационных компаний с 1966-1982 проявлял себя как стабильная оборонительная индустрия. Тем не менее, со временем на рынок пришли новые конкуренты, увеличился спектр предлагаемых услуг, и отрасль стала более чувствительной к экономической конъюнктуре, что превратило ее в циклический сектор. Следовательно, при тестировании отраслевых стратегий на большом историческом горизонте необходимо отслеживать подобные трансформации отраслей. Также при построении прогнозов, не стоит забывать, что, как выразились Дэвис и Филипс [Davis, Philips (2007)]: «сегодняшней беты завтра может не быть». Davis, Philips (2007)

При исследовании отраслевых стратегий в большинстве случаев принимается условие, что участники рынка ценных бумаг умеют вовремя предсказывать поворотные точки тренда и варьировать состав своего портфеля. Тем не менее, на практике выбрать идеальный момент смены делового цикла практически невозможно. Стэнгл, Якобсен и Визалтаночи [Stangle, Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] проанализировали финансовый результат отраслевого портфеля в случае, если инвесторы предскажут переломную точку раньше или позднее на один, два или три месяца. Было установлено, что чем раньше или позже от предсказаний NBER участники рынка ценных бумаг переходят на новую стадию цикла, тем меньше доходности приносит отраслевая ротация. Данные наблюдения говорят о том, что в реальных условиях эффективность стратегии зависит от умения инвесторов анализировать экономическую конъюнктуру, что является довольно сложной задачей в силу необходимости отслеживать движения множества индикаторов и данных, некоторые их которых могут публиковаться с запозданием.

1.2.2 Подход, основанный на анализе процентных ставок

В сфере отраслевого анализа присутствует такой механизм как измерение показателя финансового рычага (leverage)секторов. Чем выше значение данного показателя, тем больше заемных средств в общей доле активов компании. Зачастую, циклические отрасли, а в особенности нефтедобывающая, химическая промышленность и тяжелое машиностроение, больше подвержены зависимости от кредитования, чем оборонительные сектора. Естественно предположить, что отрасли, функционирование которых невозможно без привлечения больших объемов заемных денежных средств и тем самым зависимых от постоянных процентных выплат, попадают в зону риска.

Изменение процентных ставок является одним из главных инструментов кредитно-денежной политики правительства, с помощью которого производится стимуляция (при снижении процентных ставок) или сдерживание (при увеличении процентных ставок) темпов роста экономики. В итоге, изменения кредитно-денежной политики оказывает большое влияние на динамику циклических отраслей. Данную сильную взаимосвязь между доходностью отраслей и уровнем процентных ставок вполне можно использовать и в отраслевой ротации, которая будет заключаться в покупке ценных бумаг циклических отраслей при стимулирующей кредитно-денежной политике и покупке бумаг компаний из оборонительных отраслей во время сдерживающей политики.

Использование процентных ставок в качестве сигнала для смены отраслевой стратегии встречается в ряде научных работ. Коновер, Дженсен, Джонсон и Мерсер [Conover, Jensen, Johnson, Mercer (2007)] в своем исследовании отраслевых стратегий использовали именно данный принцип. По мнению авторов, подобный индикатор выигрывает на фоне многих других показателей. Во-первых, положительным аспектом применения процентных ставок является относительная редкость смены кредитно-денежной политики, что увеличивает временной разрыв между ротацией портфеля, что, в свою очередь, приводит к значительному снижению транзакционных издержек. Во-вторых, данный макроэкономический фактор легок в применении. Исторические, текущие и будущие данные о процентных ставках постоянно публикуются, что помогает инвесторам строить прогнозы относительно состава их портфелей, в отличие от многих других индикаторов, информацию о которых найти сложно или их публикация происходит с задержкой.

С другой стороны, единого мнения о наличие эмпирической взаимосвязи между монетарной политикой и доходностью ценных бумаг не существует. Например, более ранне исследование Коновера, Дженсена, Джонсона и Мерсера [Conover, Jensen, Johnson, Mercer (2005)], посвященное поиску данной зависимости, основанное на одномерной регрессионной модели, показало, что данная взаимосвязь существует. В качестве зависимой переменной выступала доходность акций, а объясняющей переменной была фиктивная переменная принимающая значение 1 или 0 в зависимости от проводимой монетарной политики. Результаты исследования показали, что при стимулирующей политике доходность рынка акций выше, чем при сдерживающей политике.

Тем не менее, Дурхам [Durham (2005)] выступал с критикой по отношению к вышеупомянутому исследованию. По его мнению, природа взаимодействия монетарной политики и рыночных цен акций несколько более сложная. Дело в том, что цены акций содержат в себе информацию об ожиданиях участников рынка относительного будущего движения экономики, а следователь и кредитно-денежной политике государства. Также, согласно Дурхаму [Durham (2005)], процентные ставки не могут предсказать резких экономических колебаний.

Несмотря на всю критику, Коновер, Дженсен, Джонсон и Мерсер [Conover, Jensen, Johnson, Mercer (2007)], показали, что отраслевая ротация на основе процентных ставок может принести инвестору 2,28% сверх доходности в период смягчения и 4,92% сверх доходности в период сдерживающей политики. При этом стандартное отклонение отраслевого портфеля в период стимулирующей политики превышает значение рыночного портфеля, а в период ужесточения наоборот.

Джеймс, Ким и Шея [James, Kim, Cheh (2004)] в своем исследовании в качестве сигнала использовали месячную банковскую ставку по кредиту. Отличительной чертой их исследования был анализируемы временной горизонт, который составил 63 года, в сравнении с 33 годами Коновер, Дженсена, Джонсона и Мерсера [Conover, Jensen, Johnson, Mercer (2007)]. Результаты авторов также показали способность отраслевой стратегии основанной на процентной ставке приносить избыточную доходность инвесторам.

В итоге, основываясь на результатах исследований, можно сделать вывод, что отраслевая стратегия на основе монетарной политики приносит сверх прибыль. Но все же опасно использовать только данный индикатор, так как он не дает полноценной информации о состоянии рынка и может не предсказать назревающих кризисов.

1.2.3 Отраслевая ротация с использованием фактора сезонности (эффект «Хэллоуина»)

Существование отраслевой ротации на основе деловых циклов или только колебаниях процентных ставок возможно в силу природы отраслей экономики. Тем не менее, еще одной особенностью секторов является их сезонность. Дело в том, что доходность многих отраслей выше в зимние месяцы года, чем в летние периоды. Данный феномен известен в некоторой литературе, как эффект «Хэллоуина». Согласно общепринятому мнению, инвесторам следует продавать в мае свои активы, так как рынок пойдет вниз, а возвращаться на рынок только в сентябре-октябре, когда рынок начнет идти вверх. Феномен получил название в честь праздника Хэллоуин, так как он проходит в октябре.

На первый взгляд, подобный эффект может происходить посредством ажиотажа во время январских праздников, когда спрос вреди населения резко возрастает. Тем не менее, Боуман и Якобсен [Bouman, Jacobsen (2002)] не нашли подтверждения, что данная загадка происходит по причине январского эффекта. Также они отвергли разницу в процентных ставках летом и зимой как причину появления данной аномалии. Они подтвердили, что эффект Хэллоуина существует в 36 из 37 исследуемых странах. Также они установили, что стратегия, построенная на покупке в сентябре-октябре и продаже в мае, приносит избыточную доходность в размере 1,5% - 8,9% годовых в зависимости от страны. К тому же она менее рискованная и не принесет больших транзакционных издержек. Отметим, что была найдена взаимосвязь между степенью падения рынка и степенью склонности к летнему отдыху. А Чао и Веи [Cao, Wei (2005)] нашли взаимосвязь между температурой на улице и активность рынка ценных бумаг, утверждая, что чем погода холоднее, тем рынки активнее и доходности выше и наоборот.

Якобсен и Висалтаночети [Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] показали, что данный эффект можно применять и в отраслевой ротации. В результате тестирования доходностей 17 отраслевых портфелей, они установили, что и в случае как с деловыми циклами, разные группы секторов показывают разную избыточную прибыль в течение летнего и зимнего сезонов. Из 17 отраслей у 12 секторов доходность в период зимнего сезона превышает финансовый результат в период летнего сезона. К ним относятся, например, сектор товаров длительного пользования, разница в доходностях которого составила 7,47%, или строительная, транспортная отрасли и другие циклические сектора. С другой стороны эффект Хэллоуина не сработал на оборонительных отраслях, доходность которых в течение одного года находилась примерно на одном уровне.

Якобсен и Висалтаночети [Jacobsen, Visaltanachoti (2009)] протестировали портфель, составленный по принципу покупки циклических отраслей в зимний период и оборонительных индустрий в летний период. Они определили, что отраслевая ротация, основанная на сезонности, будет приносить инвестору средний месячный доход в размере 1,08%, в то время как рыночная доходность составляет 0,81%. При этом в зимний период на отраслевой ротации можно выиграть 0,34% и 0,21% в летний период. Отметим, что положительный финансовый результат сохраняется даже после учета всех транзакционных издержек.

Исследования эффекта сезонности показали, что его применение в отраслевой ротации может приносить инвесторам избыточную доходность. Данный метод работает по тому же принципу, что и стратегия на основе деловых циклов. Тем не менее, в пользу эффекта сезонности нужно отметить, что с ней работать намного проще, чем с циклами или процентными ставками. В данном случае участникам рынка нет необходимости строить прогнозы, неточное предвидение которых на практике может обернуться финансовой потерей. Здесь принцип прост: продавать в мае циклические отрасли и покупать оборонительный отрасли, а в октябре наоборот.

1.2.4 Подход, основанный на техническом анализе

На протяжении всей работы отраслевая ротация рассматривалась со стороны фундаментального анализа, альтернативой которому выступает технический анализ. Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] решили протестировать эффективность стратегии отраслевой ротации на основе таких механизмов технического анализа как, индекс относительной силы (Relative Strength Index, RSI), скорость изменения цены (Rate of Change, ROC), индикатора схождения-расхождения среднего скользящего среднего (Moving Average Convergence-Divergence, MACD), также они применяли альфу из модели САРМ. Отметим, что выбранные ими индикаторы не являются запаздывающими, что повышает эффективность их торговой системы. В качестве выборки Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] выбрали 41 отраслевой фонд, предлагаемый Фиделити, аргументировав свой выбор тем, что цены отраслевого фонда, в который входит набор компаний из одного сектора, менее волатильны, чем акции одной компании и, следовательно, могут приносить более стабильный положительный финансовый результат.

Идея отраслевой ротации на основе технического анализа заключалась в отслеживании движения котировок на основе показателей осцилляторов. Покупка отраслевого фонда совершалась при превышении значения осциллятора, а продажа фонда, наоборот, совершалась при снижении цены ниже уровня осциллятора. Значения осцилляторов рассчитывались для предыдущих 30, 60 и 90 дней. Отметим, что в ходе исследования Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] также пытались определить оптимальное количество отраслей, входящих в портфель, поэтому тестировались портфели из 1-го, 2-х, 3-х, …41-ого фондов.

Применение осциллятора скорости изменения цены показало, что наивысший результат приносит портфель, рассчитанный на основе 60-дневного ROC и состоящего из 3 секторов. В течение срока тестирования совершалось около 26 сделок в год, из которых 62% принесли держателю портфеля избыточную доходность. В качестве минусов данного подхода Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] выдели неспособность модели совершать короткие сделки, что могло послужить причиной высокого процента убыточных сделок. Тестирование стратегии на основе динамики показателя альфы из модели САРМ показало, что наивысшая избыточная доходность будет получена из портфеля, состоящего из 5 отраслевых фондов. При этом в год совершалось примерно 42 сделки, из которых 56% принесли доходность, что ниже, чем при использовании ROC. Результаты тестирования обоих индикаторов показали, что оптимальное количество отраслей, входящих в портфель, составляет от 3 до 7 фондов. Затем, при добавлении каждого следующего сектора, доходность начинает падать.

Наконец, Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] провели симуляцию над моделью отраслевой ротации основанной на индикаторе относительной силы, который рассчитывался, как разница между 180-дневным скользящим среднем и 30-, 60- или 90-дневными скользящими средними. Результаты тестирования данной системы имеют практически нормальное распределение, что говорит об их большей достоверности и надежности, по сравнению с двумя предыдущими индикаторами. Наивысшую доходность принесла стратегия, основанная на включении 5 отраслевых фондов и рассчитанная на основе 90-дневнего скользящего среднего. Показатель прибыльных сделок составил 52% приблизительно из 15 операций в год. Сассети и Тани [Sassetti, Tani (2003)] отмечают, что подобная стратегия хорошо проявляет себя на падающем рынке.

Опираясь на результаты исследования, можно сделать вывод, что применение технического анализа при работе с отраслевой ротацией приносит избыточную доходность инвесторам. Также важно отметить, что положительный финансовый результат достигается даже при использовании одних из самых простых и базовых осцилляторов технического анализа, что, в свою очередь, оставляет простор для дальнейшего более глубокое исследования данного направления.

Подводя итоги данной главы, можно с уверенность сказать, что, несмотря на то, что некоторые исследования показывали маленькие доходности отраслевой ротации, тем не менее, она все же дает положительный финансовый результат. Но перед тем как сделать выводы об эффективности стратегии необходимо оценить ее результативность на практике.



1.3 Обзор рынка отраслевых стратегий

Количество предложений на рынке о вложении денежных средств в портфель ценных бумаг, созданный на основе отраслевой ротации, и их финансовые показатели являются наилучшим показателем эффективности стратегии в реальном мире.

Интересен тот факт, что, несмотря на ряд публикаций в пользу отраслевой ротации инвестиционная компания Fidelity [https://www.fidelity.com/mutual-funds/fidelity-funds/overview] не предлагает своим клиентам подобные взаимные фонды. Все их отраслевые предложения связны с покупкой фондов, содержащих компании только одной отрасли.

Анализируя сайты американских инвестиционных фондов, было найдено 4 предложения о вложение денежных средств в портфель, основанной на отраслевой ротации. К первому из них относится фонд «Innealta Capital Sector Rotation (ICSIX)», который является своего рода фондом фондов, так как в его состав входят 9 отраслей, большая часть которых являются циклическими.

Согласно рейтинговому агентству Morning Star, фонд имеет 4 звезды, что является довольно высокой оценкой. Тем не менее, как можно увидеть на графике №1, фонд сильно уступает в доходности рыночному индексу S&P500.



График №1. Ценовой график инвестиционного фонда «Innealta Capital Sector Rotation (ICSIX)» с наложенным значением рыночного индекса S&P500

Источник: сайт рейтингового агентства Morning star [http://www.morningstar.com/]

Также был найден фонд «Virtus Sector Trend Class A» (PWBAX), который, содержит в своем составе набор разных отраслей. Оценка данного фонда составляет всего 2 звезды от рейтингового агентства Morning Star. На графике №2 доходности фонда видно, что, несмотря на то, что с 2014 года его доходность была близка к S&P500, за последние годы его показатели сильно упали, проигрывая индексу. Согласно данным Morning Star, доходность фонда составляет 1,42 против 10,47 у рыночного показателя за последние 3 года. Тем не менее, стандартное отклонение фонда ниже, чем у S&P500. Но коэффициент Шарпа составляет 0,2, что говорит о низкой эффективности данного вложения.



График №2. Ценовой график инвестиционного фонда «Virtus Sector Trend Class A» (PWBAX) с наложенным значением рыночного индекса S&P500

Источник: сайт рейтингового агентства Morning star [http://www.morningstar.com/]

Следующий фонд, использующий отраслевую ротацию - это «Sector Rotation Fund» (NAVFX). Как видно на графике №3, фонд проигрывает в доходности рыночному индексу, несмотря на то, что его рейтинг составляет 5 звезд. За последние для года фонд принес 6,81% доходности, его стандартное отклонение составляло 9,64, а коэффициент Шарпа 0,71. Отметим, что показатели фонда слегка превышают результаты рассмотренных выше фондов.

График №3. Ценовой график инвестиционного фонда «Sector Rotation Fund» (NAVFX) с наложенным значением рыночного индекса S&P500

Источник: сайт рейтингового агентства Morning star [http://www.morningstar.com/]

И наконец, фонд «ALPS/Sterling ETF Tactical Rotation I» (ETRIX). Рейтинговое агентство не выставило данному фонду оценку. Фонд последнее время показывает отрицательную доходность, что не характеризует его как надежное вложение.

График №4. Ценовой график инвестиционного фонда «ALPS/Sterling ETF Tactical Rotation I»(ETRIX) с наложенным значением рыночного индекса S&P500

Источник: сайт рейтингового агентства Morning star [http://www.morningstar.com/]

В итоге, анализирую реальную доходность отраслевой ротации на рынке, можно с уверенность сказать, что, во-первых, она не пользуется популярность среди инвестиционных компаний, во-вторых, подобные фонды не приносят избыточных доходностей вкладчикам.



Глава II. Описание исследования стратегии отраслевой ротации

В главе I была подробно описана отраслевой ротации с использованием разных подходов. Но применение деловых циклов в данной стратегии является наиболее базовым и распространенным вариантом и именно данная методология управления отраслевым портфелем будет исследована в данной работе.

Так как в реальном мире информация о деловых циклах выходит с запозданием, то инвесторы должны самостоятельно анализировать конъюнктуру и строить прогнозы относительно будущего движения экономики. Целью исследования является выявить основные макроэкономические переменные, отслеживание которых позволит повысить эффективность предсказаний участников рынка относительно наступающей фазы делового цикла и, как следствие, увеличить доходность своего портфеля. Также важно определить в действительности ли макроэкономические переменные оказывают разное воздействие на циклические и оборонительные отрасли. Исследование будет проводиться посредством построения эконометрической модели GARCH для ряда отраслей. Отметим, что анализ будет осуществлен для американского и российского рынков.

Также важной частью исследования отраслевой ротации является измерение доходности портфелей, созданных на ее основе. На заключительном этапе исследования будут сформированы отраслевые портфели и протестирована их результативность в период разных стадий делового цикла.

Данная глава будет состоять из следующих разделов: сначала будет рассмотрена модель GARCH, а именно включенные в нее переменные и их ожидаемое влияние на доходность отраслей, выдвинуты гипотезы и описана выборка. Затем будут приведена методология составления отраслевых портфелей и механизмы их анализа.

2.1 Исследование влияние макроэкономических переменных на доходность отраслей экономики

Целью данной части исследования является определить, могут ли участники рынка, используя ряд макроэкономических переменных прогнозировать доходность отраслей экономики. Для достижения данной задачи будет использован анализ доходности отраслей и макроэкономических переменных при помощи модели GARCH. В данной главе будет подробно описана выборка и методология исследования модели американского и российского рынков. .

2.1.1 Описание зависимой переменной Американский рынок

В качестве зависимой переменной для анализа рынка США были выбраны месячные исторические доходности равно взвешенных отраслевых портфелей, представленных в базе данных Kenneth R. French http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html. Отметим, что отбор отраслей для исследования производился на основе разбиения секторов в научных работах, описанных в главе I. Также, так как важно установить не только взаимодействие отраслей с деловыми циклами, но и определить степень влияние макроэкономических факторов на разные группы секторов, из 17 предложенных отраслей базой данной Kenneth R. French некоторые были выброшены из исследования вследствие смешивания в них компаний относящихся к циклическим и оборонительным секторам. Например, от сектора розничной торговли пришлось отказаться, так как он включал в себя как магазины, предлагающие товары первой необходимости и товары длительного пользования.

В таблице №1 представлен состав отраслей, для которых будут построены эконометрические модели.

Таблица №1. Состав отраслей, доходность которых будет выступать в качестве зависимой переменной (рынок США)

Зависимые переменные
Циклические отрасли	Оборонительные отрасли
Отрасль телекоммуникаций	Отрасль по производству табачной продукции
Горнодобывающая отрасль
Машиностроительная отрасль	Отрасль по предоставлению коммунальные услуги
Финансовый сектор	Отрасль здравоохранения
Отрасль производства товаров длительного пользования
Транспортная отрасль	Отрасль по производству товаров первой необходимости

Российский рынок

В качестве набора зависимых переменных для российского рынка были отобраны месячные котировки отраслевых индексов, рассчитанные Московской биржей. Данные были собраны на инвестиционном сайте «Finam». Важно отметить, что временной горизонт исследования российского рынка будет намного короче американского, вследствие отсутствия исторических данных. Также расчёт российских отраслевых индексов начинается с разного момента времени. И чтобы не сокращать временной ряд для некоторых отраслей, модель для каждого сектора будет строиться на своем временном интервале. В таблице №2 перечислены индексы и дата начала их расчетов.



Таблица №2. Состав отраслей, доходность которых будет выступать в качестве зависимой переменной (рынок РФ)

Отраслевой индекс	Период исследования
Индекс компаний нефтегазовой отрасли	04.2007-12.2016
Индекс компаний потребительского сектора	12.2009-12.2016
Индекс компаний металлургической и горнодобывающей отраслей	08.2007-12.2016
Индекс компаний машиностроительной отрасли	08.2007-12.2016
Индекс телекоммуникационных компаний	04.2007-12.2016
Индекс компаний энергетической отрасли	04.2007-12.2016
Индекс компаний финансово-банковской отрасли	09.2008-12.2016

2.1.2 Описание объясняющих переменных

Отбор макроэкономических переменных производился на основе нескольких принципов. Во-первых, так как целью исследования является наиболее точно объяснить зависимую переменную, то необходимо включить как можно больше факторов. Например, Gay в своей научной работе, посвященной анализу влияния макроэкономических факторов на цены акций стран Бразилии, Индии, России и Китая в качестве выборки взял всего два показателя: валютный курс и цены на нефть. В итоге он не нашел доказательств того, что данные переменные объясняют доходность акций, уточнив при этом, что подобный результат он ожидал, из-за недостаточного количества объясняющих макроэкономических переменных.

Во-вторых, так как управление отраслевым портфелем производится на основе деловых циклов, то необходимо включить в модель переменные, определяющие данные циклы. Подобные факторы были отобраны на основе списка индикаторов приведенных неправительственной организацией «The Conference Board», https://www.conference-board.org/ которая занимается анализом экономических показателей. Отметим, что данные о макроэкономических индикаторах были собраны в базе данных Thomson Reuters.

...