Оценка эффективности деятельности управляющих российскими паевыми фондами на основе показателя добавленной стоимости

Существует еще одна классификация паевых инвестиционных фондов по времени покупки или продажи паев. В рамках данной классификации выделяют открытые фонды, которые занимаются торговлей каждый рабочий день, интервальные, продажа и покупка паев в которых производится в специальные оговоренные правилами временные периоды не менее раза в год, и закрытые, в которых продажа ведется при формировании фонда, а выкуп чаще всего по закрытию фонда.

ПИФы создаются управляющими компаниями (УК). На сегодняшний день по данным портала www.investfunds.ru на 28.04.2018 в пятерку крупнейших входят: «Сбербанк Управление Активами», суммарная стоимость чистых активов которой составляет 70 764,71 млн. руб. с долей рынка 25,12 %, Альфа-Капитал (15,59%), Райффайзен Капитал (13,06 %), Газпромбанк - Управление активами (9,53%), ВТБ Капитал Управление активами (5,85 %). Суммарные активы этих компаний равны 194,78 млрд. руб., а занимаемая доля рынка 69,15% (для сравнения, в прошлом году данные показатели равнялись 105,72 млрд. руб. и 68,64% соответственно, а в позапрошлом году цифры составили 78,23 млрд. руб. и 65,44%).

Что касается сегодняшней ситуации на рынке, по данным Национальной лиги управляющих (НЛУ), за прошедший 2017 год частные инвесторы вложили в открытые ПИФы 73,2 миллиарда рублей, эта сумма вдвое превысила предыдущий рекорд, который был установлен в 2006 году, и впятеро превысило привлечения 2016 года, в результате чего 2017 год оказался самым успешным в истории индустрии коллективных инвестиций. По стоимости чистых активов также был побит рекорд, общая сумма превысила 220 миллиардов рублей. Такая позитивная ситуация на рынке в последний раз наблюдалась в 2005-2007 годах, тогда ежегодно удваивалось и количество пайщиков, и объем рынка. К сожалению, последовавший кризис 2008 года сильно ударил по российской экономике, и восстановление прежнего уровня на рынке наблюдается лишь сейчас, спустя десять лет. Столь медленному подъему способствовали санкции, вводимые в отношении крупных российских компаний и банков, падающие цены на нефть, рост курса валют и инфляции. Позитивный настрой появился лишь в начале 2016 года, закрепившись в 2017. Это произошло в результате снижения ставок по банковским депозитам, которые вдвое упали, составляя на сегодняшний день в среднем 7-8%, поэтому инвесторы стали искать новые источники более высокой доходности. Однако, альтернативные банковских депозитам виды инвестиций пользуются спросом в основном у состоятельных клиентов.

Как правило, говоря о деятельности ПИФов, выделяют ряд недостатков. К ним относятся такие, как наличие большего риска в сравнении со способами получения фиксированной доходности, законодательно гарантированным возвратом средств от депозитов и облигаций. Однако частично эта проблема все же может быть решена путем вложения в ПИФы, занимающиеся инвестициями только в высокорейтинговые облигации и банковские депозиты, которые снижают риски. С другой стороны, наблюдается и немалая статья расходов, связанных с оформлением и хранением сертификатов, регулярным вознаграждением управляющих портфелями при любых результатах его деятельности. (Жданова О. А., 2011). Что касается этих затрат, каждый фонд обязан раскрывать информацию о вознаграждениях и расходах в разрезе по трем группам: вознаграждение УК ПИФа, вознаграждение специальному депозитарию, регистратору, аудитору ПИФа, расходы, связанные с доверительным управлением имуществом ПИФа. В совокупности эти затраты могут составить немалый процент, поэтому при выборе ПИФов обязательно стоит учитывать данную информацию. В связи с наличием дополнительных расходов, многие считают, что доходность от вложенных в паевые фонды инвестиций на порядок ниже, чем от альтернативных источников, из-за комиссий управляющих, которая может колебаться от 0,5% до 5% от СЧА, и прочих затрат. Но не стоит забывать, что ПИФ способен приносить дополнительную доходность вкладчику за счет отсутствия налогообложения доходов от текущих операций фонда, не считая продажи пая.

Одним из наиболее актуальных на сегодняшний день методов для оценки эффективности деятельности фондов является их сравнение между собой по распространенным коэффициентам, показывающим эффективность управления портфелем. Зачастую инвесторы обращают внимание на значение альфы Дженсена (Jensen's alpha, Jensen differential performance index). Данный индекс показывает, насколько доходность конкретного фонда превышает рыночную. По положительному знаку коэффициента можно сделать вывод о том, что управляющий получил сверхдоходность, а отрицательный знак, напротив, говорит о низком результате. Значения данного коэффициента, как и ряда других, можно посмотреть на сайте www.investfunds.ru, таким образом инвестору даже не надо производить каких-либо расчетов, чтобы принять решение относительно инвестиций, достаточно лишь зайти на сайт и проранжировать фонды согласно величине интересующего показателя.

Еще одним методом отбора является выбор ПИФа на основании его стоимости чистых активов. Данный показатель является индикатором того, насколько инвесторы доверяют тому или иному фонду, ведь чем больше СЧА, тем больше средств вложили вкладчики в данный ПИФ в надежде получить наилучшие результаты. Вероятно, более опытные инвесторы не будут уделять особое внимание данному показателю, обращая куда большее внимание на доходности и стратегии инвестирования, однако, для новичка этот критерий может послужить хорошим индикатором, указывающим на то, паи какого фонда стоит покупать.

Также весьма актуальным на сегодняшний день методом для оценки эффективности деятельности инвестиционного фонда является сравнение его доходности с потенциальным доходом, называемого финансовым бенчмарком, от некоторого эталонного актива. За эталон чаще всего принимают национальные фондовые индексы, в России к таким индексам относят РТС и ММВБ.

Деятельность индексных фондов построена на воспроизведении индексов, в России это индексы ММВБ и РТС. Для того, чтобы их повторить, управляющие компании создают портфель, включающий в себя в аналогичном объеме те же финансовые инструменты, на основе которых рассчитываются индексы. Путем отслеживания рыночных изменений производится дальнейшая корректировка портфеля, по результатам которой повторяется динамика индекса.

Первый индексный фонд, основанный на индексе Доу-Джонс 30, был зарегистрирован в 1972 году. По мнению экономистов, основной предпосылкой к созданию индексных фондов является гипотеза эффективного рынка, предполагающая, что текущие цены акций отражают всю имеющуюся на рынке информацию. Поэтому, наиболее эффективным является портфель акций, который отражает весь рынок в целом.

Индексные фонды достаточно быстро завоевали доверие инвесторов, и по сей день продолжают стремительно набирать популярность как среди любителей, так и профессионалов. Этому способствует тот факт, что данный вид инвестиций ассоциируется у вкладчиков со взвешенным подходом. Именно индексные фонды теперь лежат в основе формирования портфелей в пассивных стратегиях.

В России индексные фонды еще не достигли пика своей популярности, как и в развитии всего фондового рынка в нашей стране, происходит лишь постепенное их становление и завоевание доверия среди отечественных инвесторов. Конечно же небурное развитие этих фондов связано с общими проблемами фондового рынка России, одна из основных проблем которого заключается в общем недоверии к отечественным ПИФам. Стоит отметить, что недоверие российских инвесторов весьма оправдано, ведь даже в периоды экономического роста, не говоря о кризисных временах, многие активно управляемые фонды показывали довольно плохие результаты. В то же время индексные фонды смогли бы избежать столь сильных потерь и сохранить инвесторам немало денежных средств. Вот почему российских вкладчикам стоит обратить внимание на такую альтернативу инвестициям и использовать ее для диверсификации.

Несмотря на то, что достаточно большая часть инвесторов все еще не заинтересована вложениями в индексные фонды, все же есть немалая доля людей, которые осознают преимущества их использования. На российском рынке имеются управляющие компании, предлагающие инвестировать в индексные фонды уже на протяжении десяти лет. Спросом пользуются фонды, повторяющие индекс ММВБ и некоторые отраслевые индексы. К сожалению, индексные фонды облигаций, а также товарные индексы до сих пор отсутствуют как класс. В связи с этим, индексная альтернатива фондам облигаций пока не доступна российским инвесторам.

Что касается преимуществ индексных фондов, к ним относится то, что процесс отслеживания изменений для покупки и продажи ценных бумаг, входящих в индекс, зачастую полностью автоматизирован, иными словами компьютер сам совершает трансакции на фондовом рынке. Происходит значительная экономия времени, поскольку управляющим не надо проводить анализ ценных бумаг и ситуации на рынке для разработки стратегии инвестирования. Это значительно снижает издержки на управление, в результате чего данный вид инвестиций становится довольно привлекательным для вкладчиков. Кроме того, такие фонды обычно устанавливают относительно невысокие надбавки и скидки.

Инвестору, желающему приобрести долю в индексном фонде, необходимо учитывать, что подобные вложения рассчитаны на длительный срок инвестирования. При грамотной диверсификации на выходе должна образоваться рыночная доходность за вычетом небольших издержек управления, при этом, риски потери капитала минимальны.

На данный момент на сайте www.investfunds.ru имеется информация о 19 индексных фондах. Среди них наиболее распространенным объектом инвестиций является индекс ММВБ. Индекс ММВБ представляет собой взвешенный по рыночной капитализации индекс рынка наиболее ликвидных акций российских эмитентов, допущенных к обращению на ММВБ и включает в себя акции 50 наиболее крупных эмитентов 10 основных отраслей российской экономики. Помимо этого, существуют фонды Газпромбанк - Индекс ММВБ - Электроэнергетика и Открытие - Индекс ММВБ - Электроэнергетика, которые инвестируют в акции компаний электроэнергетической отрасли, входящих в расчет базы индекса ММВБ- Электроэнергетика, Райффайзен - Индекс ММВБ голубых фишек, инвестирующий в пятнадцать наиболее ликвидных российских компаний, и единственный фонд работающий с активами российской биржи ОЛМА - ИНДЕКС РТС, соответствует структуре индекса РТС, в который в настоящее время входят 50 акций российских компаний.

В исследовании будет совершена попытка доказать наличие у управляющих навыков, что ранее часто опровергалось, и выявить какими критериями стоит руководствоваться при поиске наиболее талантливого менеджера. Такая информация поможет понять, действительно ли управляющие имеют способности к распоряжению активами, и стоит ли им доверять свои средства для инвестиций, а также поможет определить, заслуживает ли менеджер требуемого вознаграждения, способен ли он с учетом взимаемых расходов опережать показатели альтернативных вариантов инвестиций, таких как индексные фонды, которые в свою очередь показывают достаточно высокие результаты, предъявляя при этом инвесторам сравнительно низкие расходы на управление.

Важность такого анализа заключается в том, что в связи с популярностью паевых инвестиций растет потребность в различных методах оценки получаемых показателей, и на сегодняшний день существует мало подходов к выбору фондов для инвестирования, а те, которые уже были описаны, требуют более глубокого анализа и проверки эффективности использования на реальных данных. Поскольку есть серьезная проблема, связанная с тем, что прогнозируемые доходы знать наверняка невозможно из-за законодательного запрета на рекламирование и гарантирование ожидаемой доходности, необходим поиск альтернативных методов, дающих наиболее приближенные результаты. Однако, фондам можно показывать прошлые достижения, что делает эти данные на сегодняшний день наиболее значимыми для инвесторов. Кроме того, многие фонды раскрывают информацию об управляющих, что дает альтернативную возможность оценки способностей к достижению менеджерами наиболее высоких результатов. В научной литературе непрерывно ведется поиск новых показателей эффективности деятельности управляющих. Ранее общепринятой мерой навыков считалась альфа Дженсена, которая показывает, на сколько доходность фонда опередила среднерыночную после поправки на степень риска. Однако недавно была выпущена статья, показывающая, что есть более точный показатель навыков менеджеров, нежели альфа портфеля. Следовательно, инвесторы могут опираться не только на значение альфы, но и на новую предложенную величину добавленной стоимости активов. Этот показатель ранее не исследовался в качестве основания для выбора наилучшего фонда через поиск наиболее эффективного и талантливого управляющего, поэтому важно проанализировать данный показатель с этой целью. Его вычисление поможет понять, существуют ли у управляющих российскими ПИФами навыки, и в результате полученных значений удастся подтвердить или опровергнуть необходимость использования предложенного параметра в качестве индикатора способностей управляющих. В то же время, если этот параметр выявит навыки среди российских управляющих, и тем самым подтвердит свое право на существование, то изучив, какими характеристиками обладают управляющие, заработавшие то или иное значение добавленной стоимости, можно будет выявить по каким параметрам можно выявить управляющего, обладающего особым талантом к распоряжению портфелем.

Иными словами, в связи с растущей популярностью ПИФов необходимо понимать, как инвесторам можно предугадать, какой результат покажет тот или иной фонд в будущем, чтобы выбрать наилучшую среди имеющихся альтернатив для инвестирования. Несмотря на то, что весьма распространенным индикаторам является альфа Дженсена, исследования динамики этого показателя в разрезе фондов показывают, что полагаться на этот параметр не стоит, так как его величина сильно колеблется, в то время как навыки управляющих величина относительно постоянная. В связи с этим, вероятно, наиболее выигрышной стратегией отбора ПИФа должен быть поиск самого талантливого управляющего. Выявить его можно с помощью исследования характеристик, которые способствуют достижению высоких результатов. Поскольку в научной литературе была найдена новая мера, позволяющая оценить навыки управляющих более точно по сравнению с альфой, анализ влияния характеристик управляющего правильнее изучать, опираясь именно на этот показатель.

Практическая часть

Найденова с соавторами (Naidenova et al., 2015) в своей статье подтвердили влияние личных качеств управляющих на доходность и степень риска портфелей и сделали предположение, что предложенная ими методика выбора ПИФа для инвестирования может быть более точной, чем способ отбора фондов по их предыдущим результатам. Однако, вышеупомянутую работу можно улучшить, добавив некоторые характеристики управляющих, которые доступны для исследования, но не были ранее затронуты авторами. Кроме того, согласно исследованию Берка и Бинсбергена (Berk and Binsbergen, 2015), альфа Дженсена не является показателем навыков управляющих, поэтому проводить анализ влияния характеристик на этот показатель для выявления набора качеств, которыми должен обладать наиболее талантливый управляющий, может быть не совсем корректно. Таким образом, в данной работе будет проведено исследование, позволяющее судить о наличии навыков к распоряжению фондом среди российских управляющих и о характеристиках, которые помогают достигать наилучших результатов среди конкурентов, основанное на ином показателе навыков - величине добавленной стоимости активов. Выявленные результаты о влиянии тех или иных качеств менеджеров на их результаты могут как совпасть с ранее полученными в научной литературе итогами, так и опровергнуть их, в виду того, что в работе используется новый показатель, ранее не изучавшийся в рамках поиска ответа на вопрос о воздействии образования, опыта и иных параметров на возможность управляющего иметь больше навыков среди коллег.

На сегодняшний день существует множество исследований, описывающих как разные факторы могут влиять на результаты деятельности фондов. К ним относятся: размер фонда (выраженный в стоимости чистых активов), различные стимулы управляющих (процентное вознаграждение, зависящее от приносимого дохода или фиксированное поощрение), поведенческое финансирование (например, боязнь быть уволенным), образование, опыт, семейное положение, гендерные различия, наличие неизмеримых врожденных талантов, удача и так далее. В данной работе будет совершена очередная попытка выявить, чем можно объяснить получаемые фондами результаты. Однако, в отличие от предыдущих исследований, будет изучаться новый показатель, такой как величина добавленной стоимости, а также будут рассмотрены некоторые другие характеристики управляющих, возникающие ввиду проведения анализа на данных российского рынка.

Данные о руководителях, а также о стоимости пая управляемых ими фондов и стоимости чистых активов этих фондов представлены на сайте www.investfunds.ru в соответствующих разделах. Исходя из имеющейся информации, в исследование войдут следующие данные об управляющих: количество фондов, находящихся под управлением менеджера, полученное техническое и/или экономическое образование, ВУЗ, в котором было получено образование, опыт работы в сфере, а также в текущей управляющей компании, занимаемая должность, наличие зарубежных сертификатов, например CFA или MBA, и наличие опыта работы на зарубежных биржах. Помимо информации об управляющих будут собраны данные о стоимости пая и СЧА управляемых ими фондов за период, когда рассматриваемый ПИФ находился в распоряжении текущего управляющего, но не ранее 2009 года.

В информации о некоторых управляющих был указан год получения высшего образования. Так как наука развивается, и сведения, полученные двадцать лет назад, сегодня могут быть неактуальны, информация о годе получения первого высшего образования могла бы охарактеризовать то, насколько свежими являются знания, таким образом можно бы было использовать эту переменную чтобы проверить, действительно ли молодые управляющие имеют преимущество за счет образования. Однако, лишь небольшая доля управляющих указали год окончания института, поэтому данная переменная из-за неполноты информации не вошла в анализ. Используемый Найденовой и ее соавторами (Naidenova et al., 2015) параметр «московское образование» является в первую очередь индикатором качества образования, свидетельствующем о том, что в столице сосредоточено наибольшее количество ВУЗов, занимающих лидирующие позиции в рейтингах, кроме того, есть предположение, что управляющие, учившиеся в Москве имеют определенные связи, помогающие в управлении фондами. К тому же, связи могут помочь им устроиться на работу в крупные фонды, большая часть которых располагаются в Москве.

Помимо этого, в исследовании было выявлено незначимое влияние размера фонда на результаты деятельности управляющего. Поэтому вместо данного показателя было решено использовать значение количества фондов под управлением. Это объясняется тем, что в рамках одного фонда используется одна стратегия для всех активов, а когда управляющий распоряжается одновременно несколькими фондами есть вероятность того, что стратегии будут различны, а это может усложнить работу менеджера и, в свою очередь, повлиять на результаты.

Таким образом, из вышеперечисленных факторов в конечную модель регрессии вошли только следующие параметры: наличие технического, экономического, московского образования, опыт работы в сфере, опыт работы в УК, наличие зарубежных сертификатов, опыт работы на зарубежных биржах, количество фондов под управлением, занимаемая должность (1 - административная, 0- нет). Далее будет описано обоснование выбора переменных, вошедших в регрессионную модель, и методы расчета данных, необходимых для ее построения.

В категории образования переменная экономическое образование является дамми, таким образом если управляющий получил данное образование, то в этот параметр принимает значение 1, если не получил, то 0. Таким же образом присваиваются значения для параметра «техническое образование». Если образование было получено в Москве, то переменная «московское образование» принимает значение 1, если нет, то 0. Безусловно, образование должно иметь положительный эффект на нашу независимую переменную, однако, предположительно, в данной сфере экономическое образование более уместно, нежели техническое, в связи с чем ожидается больший положительный эффект первого по сравнению с последним. Знание экономики помогает интерпретировать происходящие на рынке ситуации и создать прогнозы о будущих событиях, тем самым помогает снизить вероятность провала с инвестициями. Что касается города, в котором был окончен институт, большое количество ВУЗов страны, занимающих позиции на вершине рейтинга, располагаются в Москве, таким образом, предполагается, что выпускники московских институтов получают более качественное образование. Кроме того, они имеют больше связей, которые могут помочь в дальнейшей деятельности, им проще устроиться в более крупные и высокодоходные фонды, расположенные в Москве, и получить ценный опыт, работая с высококвалифицированными профессионалами данной отрасли. Также, работодатели, обращающие внимание на оконченный ВУЗ, более вероятно примут московского студента, выпускника одного из лучших ВУЗов страны.

Параметр «зарубежные сертификаты» показывает наличие у управляющего CFA, MBA и других зарубежных сертификатов, и поэтому является дамми переменной, принимающей значение 1 если хотя бы один сертификат имеется и 0 если нет. Так как данный фактор является параметром образования и свидетельствует о наличии дополнительных знаний, позволяющих получать большие доходности, ожидается его положительный эффект зависимую переменную. «Опыт работы на зарубежных биржах» так же принимает значение 1, если управляющий работал заграницей, и 0 - если нет. Поскольку зарубежные биржи являются более развитыми, ожидается, что навыки управляющего, имеющего подобный опыт, будут выше по сравнению с коллегами.

Поскольку в статье Найденовой и ее соавторов (Naidenova et al., 2015) было выявлено нелинейное влияние опыта, в данной работе также будет рассматриваться нелинейная спецификация. Однако, рассматривается не квадратичная функция, а корень из опыта, поскольку предполагается, что опыт оказывает однонаправленное влияние, однако это влияние не постоянно на всем промежутке, иными словами, опыт первого года работы должен оказывать больший эффект, каждый дополнительный год приносит меньше новых знаний, способствующих увеличению результатов. Поэтому, ожидается наличие нелинейного влияния, согласно которому сначала опыт оказывает большее воздействие на зависимую переменную, а затем его эффект уменьшается. При этом, в данном исследовании рассматривается влияние как общего опыта работы в сфере, так и опыта работы в текущей управляющей компании, и влияние каждого из них ожидается положительным.

Можно предположить, что управляющие, занимающие административную должность (1 если занимает, 0 если нет), выдают лучшие результаты, поскольку на административную должность назначаются менеджеры со стабильно высокими показателями, которые, будучи профессионалами своего дела, продолжают вести грамотное распоряжение инвестициями, не снижая эффективности своей работы при повышении должности. Однако, стоит учитывать то, что руководящая должность отнимает у управляющего определенное количество времени на решение различных вопросов, не связанным с выбором акций в портфель, таким образом, предположение о положительном влиянии данного показателя требует проверки с помощью регрессионного анализа.

Число фондов под управлением является важным фактором, поскольку чем большим количеством приходится распоряжаться управляющему, тем сложнее ему реализовывать стратегии и находить объекты для инвестирования, следовательно, тем меньшую доходность он принесет. Поэтому в работе рассматривается влияние данного параметра, которое, вероятно, окажется отрицательным. Однако, можно предположить, что большую часть в управлении активами занимает анализ рынка и подбор активов в портфель, и данную задачу должен решать как менеджер одного фонда, так и нескольких, поэтому управление вторым и последующими фондами требует меньше ресурсов, и следовательно каждый дополнительный фонд в меньшей степени влияет на результаты.

Таким образом, выдвинем следующие предположения о возможном влиянии вышеперечисленных факторов на зависимую переменную:

1) Экономическое и техническое образования, полученные в московских ВУЗах, улучшают показатели управляющего фондом;

2) Сертификаты, позволяющие работать на зарубежных биржах, положительно влияют на результаты деятельности управляющих;

3) Опыты работы в сфере и в текущей УК должны оказывать нелинейное воздействие на показатели фонда, а наличие опыта работы на зарубежных биржах иметь положительный эффект;

4) Административная должность должна выступать показателем высоких результатов;

5) Количество фондов под управлением имеет отрицательное нелинейное влияние на доходность.

Результаты этой работы должны выявить эффективность владения специальными знаниями, в данном случае это в первую очередь полученное образование и различные сертификаты, а также, что немаловажно, опыт работы с портфелями, через показатели деятельности фондов, выраженные в величине добавленной стоимости.

Рассчитав значения величины добавленной стоимости, можно составить основную модель регрессии, в которой данный показатель выступит в качестве зависимой переменной. Полученные оценки покажут, как различные характеристики отражаются на результатах управляющих. В конечном счете, получив оценки параметров модели, можно будет подтвердить или опровергнуть полученные ранее в научной литературе результаты относительно влияния различных характеристик на результаты деятельности фонда. Однако помимо того, что сравнение будет производится по результатам анализа российских управляющих, в качестве меры навыков, в отличие от предыдущих работ, использовавших альфу Дженсена, в данном исследовании будет использоваться новый показатель.

Анализ влияния вышеперечисленных характеристик управляющих на результаты деятельности фондов будет проведен в отношении показателя генерируемой стоимости. Основная цель выявления влияния характеристик на данный показатель заключается в поиске ответа на вопрос о том, как идентифицировать управляющего, который в действительности имеет навыки. Предполагается, что поскольку по мнению Берка и Бинсбергена (Berk and Binsbergen, 2015) показатель добавленной стоимости является лучшим из известных на сегодняшний день индикатором навыков, то и изучение влияния характеристик управляющего, таких как образование и опыт, на его способности к управлению фондами должно происходить на основании более корректного показателя, нежели альфа Дженсена, отражающего величину сверхдоходности инвесторов.

Показатель добавленной стоимости, в первую очередь рассчитывается для выявления наличия навыков среди управляющих российскими паевыми инвестиционными фондами. Как уже было сказано ранее, эта величина наилучшим образом отражает способности управляющих, представляя собой математическое ожидание добавленной ими стоимости находящихся в распоряжении активов. Помимо этого, расчет генерируемой стоимости поможет понять, какими характеристиками должен обладать менеджер, способный извлекать из рынка наибольшую величину чистых активов, увеличивая таким образом СЧА фондов, а вследствие и вложенные в них денежные средства инвесторов.

Введем некоторые обозначения и опишем промежуточные способы расчетов переменных. Для начала необходимо рассчитать избыточную доходность. У инвесторов всегда есть альтернативная возможность для инвестирования, приносящая доходность , которая считается бенчмарком. Относительно данного параметра производится анализ показателей доходности инвестора, происходит расчет эффективности его вложений в другой актив, в нашем случае в ПИФ. Стоит отметить, что доходности берутся за вычетом безрисковой ставки.

где: - избыточная доходность инвестора (чистая доходность сверх

безрисковой ставки), заработанная в i-том фонде в момент времени t;

- бенчмарк, альтернативная доходность инвестора в момент времени t;

- отклонение доходности, полученной в i-том фонде в момент времени t от бенчмарка.

Для расчета сверхдоходности используется значение бенчмарка. Предполагается, что значение данного показателя известно, но в реальной жизни это не так. В научной литературе для расчета бенчмарка часто используют факторные модели, которые используют корректировку на риск. Такие альтернативные портфели зачастую недоступны инвесторам. Поэтому, в данной работе за бенчмарк принимается доходность индексных фондов, использующих разные стратегии инвестирования. Такой подход к составлению портфеля является наименее затратным методом, позволяющим получить хорошую диверсификацию. Однако, индексные фонды рассматриваются в качестве альтернативы фондов акций, ввиду того что на российском рынке пока нет ПИФов, воспроизводящих индекс облигаций, поэтому, что касается фондов облигаций, в качестве их бенчмарка выступит доходность индекса корпоративных облигаций.

В научной литературе наиболее широко распространено использование среднего значения в качестве показателя способностей управляющих. Эту величину принято называть альфой. Однако, Берк и Бинсберген (Berk and Binsbergen, 2015) пишут, что альфа - это мера рациональности и конкурентоспособности рынка капитала, но не мера способностей менеджеров. В связи с этим существует еще одна точка зрения, согласно которой навыки управляющих может отражать валовая альфа, величина, на которую доходность до вычета издержек на управление превышает альтернативную доходность. Для расчета такой альфы усредняется значение разницы валовой избыточной доходности и альтернативной. Валовая избыточная доходность рассчитывается по формуле:

где: - валовая избыточная доходность инвестора, заработанная в i-том

фонде в момент времени t;

- управленческие расходы i -того фонда в момент времени t;

- избыточная доходность инвестора (чистая доходность сверх

безрисковой ставки), заработанная в i-том фонде в момент времени t;

- бенчмарк, альтернативная доходность инвестора в момент времени t;

- отклонение доходности, полученной в i-том фонде в момент времени

t от бенчмарка.

Что касается использования валовой альфы в качестве индикатора способностей управляющих, авторы пишут, что она отражает доходность, которую зарабатывает фонд, но не стоимость, которую он добавляет. Таким образом, авторы статьи приходят к выводу, что показатель, который действительно отражает навыки к извлечению денег из рынка, это денежное выражение добавленной сверх бенчмарка стоимости фонда. Для расчета данной величины необходимо скорректировать валовую избыточную доходность за вычетом бенчмарка на реальный размер фонда, в качестве которого рассматриваются активы, находящиеся под управлением, очищенные от инфляции. Ниже приведена формула расчета добавленной стоимости фонда за период t - 1 и t:

где: -реализованная добавленная стоимость i-того фонда за период t-1 и t;

- реальный размер фонда (СЧА, скорректированная на инфляцию);

- валовая избыточная доходность инвестора, заработанная в i-том

фонде в момент времени t;

-бенчмарк, альтернативная доходность инвестора в момент времени t;

- управленческие расходы i -того фонда за период с t-1 по t;

- отклонение доходности, полученной в i-том фонде в момент

времени t от бенчмарка.

Математическое ожидание полученной величины будет выражать навыки управляющего i -того фонда:

Для фонда, ведущего деятельность на протяжении периодов, формула для расчета примет следующий вид:

Сделав на основании вышеописанных формул расчеты данного показателя по всем фондам, которые охватывает исследование, возможно будет подтвердить или опровергнуть гипотезу о наличии навыков среди российских управляющих ПИФами, и, таким образом, внести вклад в дальнейшее развитие научной литературы, затрагивающей изучение этой темы.

Рассчитав значения добавленной стоимости, можно составить основную модель регрессии, в которой данный показатель выступит в качестве зависимой переменной. Полученные оценки покажут, как различные характеристики управляющих отражаются на результатах их деятельности, таких как генерируемая стоимость. На основании полученных значений можно будет подтвердить или опровергнуть первоначальные гипотезы о влиянии различных факторов на результаты деятельности фонда, выраженные в добавленной стоимости. Кроме того, можно будет судить о том, какие характеристики управляющих свидетельствуют о наличии навыков к распоряжению доверенными в управление фондами.

1. Данные

Данные о стоимости пая и стоимости чистых активов индексных фондов и фондов акций представлены на сайте www.investfunds.ru в соответствующих разделах. Кроме того, на этом сайте доступна информация о вознаграждении управляющих компаний. Для исследования также потребуется безрисковая ставка, которая доступна на сайте www.cbr.ru. Для расчетов используются значения кривой бескупонной доходности государственных облигаций со сроком погашения 1 год. Для корректировки стоимости активов нужны значения инфляции, которые представлены на сайте www.gks.ru. Эти данные необходимы для расчета показателя добавленной стоимости. Кроме того, для исследования потребуется информация о личных качествах управляющих, чтобы выявить, каким образом характеристики управляющего влияют на добавленную им стоимость. Это поможет понять, какими характеристиками должен обладать менеджер, имеющий больше навыков. Данные об управляющих для такого анализа также представлены на сайте www.investfunds.ru. На портале имеется информация об образовании управляющего, указано наличие сертификатов CFA и MBA, расписана карьера, а именно в каком году пришел в компанию, какую должность занимал, указаны фонды, которыми он управляет. Из представленных описаний менеджеров для исследования будет собрана информация о том, имеет ли управляющий экономическое или техническое образование, в каком году оно было получено и было ли получено в Москве, сколько лет управляющий работает в сфере и сколько из них в текущей управляющей компании, занимает ли административную должность или является только портфельным управляющим, сколькими фондами управляет.

На сегодняшний день на сайте www.investfunds.ru представлена информация о 35 управляющих, руководящих 120 фондами. Исследование охватило данные по 28 менеджерам, в управлении которых находится 59 фондов, из которых 35 фондов являются фондами акций и 24 фонда являются фондами облигаций. Таким образом, анализ построен на 59 наблюдениях. Количество фондов в управлении отдельного менеджера колеблется от 1 до 11, в среднем у каждого по 5 фондов. Образование управляющих преимущественно экономическое (у 24 управляющих из 28 рассматриваемых), лишь треть менеджеров имеет техническое образование, при этом часть из них позже все же окончили экономические ВУЗы, 75% управляющих получили образование в Москве. Четверть из попавших в выборку управляющих имеют зарубежные сертификаты, часть из которых имеет по 2 сертификата. Опытом работы на зарубежных биржах обладают лишь 3 управляющих. Опыт работы в сфере колеблется от 5 до 23 лет, в среднем данное значение составляет 15. Что касается опыта работы в текущей управляющей компании, данная величина составляет от 1 года до 18 лет, в среднем по 7-8 лет. Восемь из рассмотренных управляющих занимают на сегодняшний день административную должность.

Что касается показателя добавленной стоимости, его значения колеблются от - 1 600 466 рублей до 4 643 415 рублей в неделю, при этом и наименьшее и наибольшее значение показали фонды облигаций, вероятно по причине того, что как правило, в фондах облигаций располагаются активы, в разы превышающие СЧА фондов акций, при этом нельзя сказать, что значения показателя добавленной стоимости по величине значительно меньше, это свидетельствует о том, что фонды акций, на свой меньший объем активов способны зарабатывать достаточно высокое абсолютное значение добавленной стоимости. Перевод значений в относительные величины покажет значительную разницу между фондами акций и облигаций.

Ниже приведена таблица с описательной статистикой выборки, на основании которой была простроена регрессионная модель. (Таблица 2)

Таблица 2

Описательная статистика

2. Модель

Для выявления влияния различных характеристик управляющих на результаты их деятельности, выраженные через показатель генерируемой стоимости активов, проведем оценку коэффициентов регрессионной модели, выявим среди них значимые параметры и опишем полученные результаты относительно знака их влияния.

На сегодняшний день довольно распространена практика принятия решения о выборе фондов на основании прошлых показателей. Чаще всего инвесторы в качестве такого показателя используют альфу Дженсена. Этот показатель отражает сверхдоходность инвестора и поэтому является наиболее распространенным коэффициентом, помогающим вкладчикам сделать выбор между ПИФами. Ранее уже было сказано, что авторы исследований, анализирующих этот показатель, пишут, что его можно брать за основу для принятия решений о выборе фондов, однако советуют опираться лишь на недавние значения альфы. Что касается поиска навыков среди управляющих, этот коэффициент использовать не стоит, поскольку его значения неустойчивы на длительном промежутке времени, поэтому о наличии навыков он не говорит. На основании этого, можно сделать вывод, что хоть многие и используют значения альфы Дженсена для выбора наиболее доходных ПИФов, возможно, есть способ отбора фондов, который является более точным, и результаты которого будут более устойчивыми. В этой работе будет предпринята попытка найти более надежный, по сравнению со значением прошлой альфы, способ отбора фондов.

При выборе фонда для инвестирования происходит принятие решения о выборе управляющего, которому вкладчик доверит свои средства. Альфа Дженсена, хоть и является наиболее распространенным показателем, зачастую может давать ложные показатели. В данном случае речь идет о ситуациях, когда высокие значения этого показателя были достигнуты из-за везения, нежели из-за действительных навыков к управлению фондом. Таким образом, выбрав фонд на основании прошлой альфы, вкладчик может сильно ошибиться и доверить средства плохому управляющему, которому повезло в прошлом периоде, в результате чего инвестор может понести большие убытки. Если же говорить о навыках управляющих, то, в отличие от удачи, они сохранятся и в следующих периодах, поэтому, несмотря на свои относительно невысокие результаты по показателю альфы в каждом отдельном периоде, эти фонды на всем промежутке инвестирования могут показать лучшую доходность, нежели фонды, находящиеся под управлением менеджеров, не обладающих особыми навыками, доходность которых меняется по периодам. В связи с этим, намного важнее выбрать не фонд со случайной высокой альфой, а найти управляющего, который заслуженно получает свою комиссию, и которому действительно стоит доверить инвестиции. Показатели, основываясь на которых можно найти таких управляющих, часто обсуждаются в научной литературе. Наиболее распространенным вариантом является обсуждаемая ранее альфа Дженсена. Также некоторые авторы используют валовую альфу, которая включает в расчет расходы на управление, поскольку управляющий также зарабатывает на рынке и эту величину. Однако, поскольку эти величины не смогли показать навыки, что было доказано во многих исследованиях, то, вероятно, использовать их для этих целей некорректно. В связи с этим в данной работе предлагается применить иной подход к выявлению навыков, основывающийся на расчете показателя добавленной стоимости. Расчет данного показателя, во-первых, позволит определить, обладают ли российские управляющие навыками, и стоит ли доверять им свои средства, или же стоит вкладывать деньги в пассивно управляемые фонды, например, индексные фонды. Помимо этого, если наличие навыков в целом по российскому рынку подтвердятся, то исследование поможет инвесторам в поиске наиболее квалифицированного управляющего, путем выявления влияния характеристик на показываемые результаты.

Анализ, представленный в данной работе, проводится в первую очередь с целью определения навыков, которые позволяют управляющим достигать высоких результатов, с целью выявления более эффективного способа выбора фонда, нежели на основании альфы. Как уже было сказано ранее, на сегодняшний день такой подход к принятию решения является одним из наиболее распространенных среди инвесторов, кроме того, показатель не нужно рассчитывать, на сайте www.investfunds.ru уже представлены значения альфы, и все что необходимо сделать для выбора лучшего ПИФа, отсортировать фонды по ее величине. Однако, ввиду того, что ряд исследований показывают, что высокое значение коэффициента зачастую является результатом удачи, а также, что на длительном промежутке времени значение коэффициента неустойчиво, необходимо понять, стоит ли в действительности опираться на этот параметр при выборе фонда, ведь другие методы могут быть намного эффективнее. Иными словами, поскольку существует вероятность того, что результаты, полученные при выборе ПИФа по характеристикам его управляющего, могут оказаться лучше, то есть доходность инвестора от такого портфеля может оказаться выше, есть необходимость в выявлении тех параметров менеджеров, которые могут указывать на то, какой из руководителей портфелей имеет больше навыков к распоряжению фондом.

Результаты, полученные в данной работе, будут носить прикладной характер, и позволят расширить существующие на сегодняшний день в научной литературе знания о методиках отбора ПИФов. В первую очередь, инвесторы смогут наиболее эффективно выбирать фонды. С другой стороны, выявление влияния различных качеств менеджеров позволит управляющим компаниям выбирать более квалифицированных сотрудников. Кроме того, исследование затрагивает поиск навыков среди управляющих российских ПИФов путем применения нового метода расчетов. Поэтому, представленный анализ покажет, обладают ли способностями к управлению наши менеджеры, и действительно ли показатель навыков, предложенный в статье Берка и Бинсбергена (Berk and Binsbergen, 2015), является лучшим индикатором способностей среди имеющихся в литературе.

Собрав всю имеющуюся информацию по управляющим, а также по фондам, находящимся в их распоряжении, подтянув данные о безрисковой ставке и о доходностях индексных фондов, выступающих в роли альтернативы инвестора, учитывая комиссию управляющей компании, депозитария и и просих расходов был проведен регрессионный анализ для каждого фонда с целью расчета показателя добавленной стоимости, чтобы впоследствии подтвердить наличие навыков у российских управляющих и узнать, что и как на них влияет. Ниже подробно описаны расчеты, необходимые для проведения данного анализа.

В первую очередь, собрав информацию о российских управляющих были проанализированы фонды, находящиеся под их управлением, на предмет объекта инвестиций. Для анализа были выбраны фонды акций и облигаций, поскольку они наиболее распространены среди вкладчиков, и для них можно выбрать альтернативу инвестициям. По этим фондам была выкачена информация о стоимости пая и СЧА. Стоимость пая необходима для расчета доходности, стоимость чистых активов нужна для дальнейшего приведения полученного показателя валовой доходности в абсолютную величину, выраженную в рублях. Для проведения анализа был выбран период с 2009 года (посткризисный период), чтобы исключить из анализа изменения стоимости, произошедшие в результате кризиса 2008 года. При этом, если менеджер распоряжается фондом менее 9 лет, то расчеты производились, начиная с того года, в котором управляющий присоединился к УК. Стоит отметить, что на сайте, откуда выкачивалась информация, представлены ежедневные данные, однако, чтобы исключить излишние колебания, но не потерять большую часть наблюдений, было принято решение перейти от дневных данных к недельным. Соответственно, все остальные показатели, использующиеся в расчетах, были переведены в недельные величины.

Для расчетов использовались избыточные доходности активов, то есть была посчитана разница между доходностью всех ПИФов и безрисковой ставкой, в качестве которой были выбраны значения кривой бескупонной доходности государственных облигаций со сроком погашения 1 год. Выбор бенчмарка, предложенного в статье Берка и Бинсбергена (Berk and Binsbergen, 2015), был сделан на основании доступных американских активов. В качестве набора индексных фондов в данной работе были выбраны ПИФы, деятельность которых построена на повторении различных индексов ММВБ, а именно индекса ММВБ, индекса ММВБ электроэнергетики и индекса ММВБ голубых фишек. Для этих фондов, рассматриваемых в качестве инвестиционной альтернативы вкладчиков, также была рассчитана избыточная доходность, то есть доходность сверх безрисковой. После проведения вышеописанных операций для фондов акций были построены регрессии индексных фондов на соответствующий ПИФ. В данном случае, в качестве независимых переменных выступили избыточные доходности индексных фондов, а в качестве зависимой переменной - доходность рассматриваемого фонда. Что касается расчета показателя генерируемой стоимости для индексных фондов, в качестве бенчмарка рассматривается индекс корпоративных облигаций Московской Биржи, который является основным индикатором рынка российского корпоративного долга. Он включает в себя наиболее ликвидные облигации российских заемщиков, допущенные к торгам на Московской Бирже, с дюрацией более одного года. Для фондов облигаций, также как и для фондов акций, проводится регрессионный анализ избыточной доходности бенчмарка на избыточную доходность ПИФа, чтобы вычислить остатки регрессии. Полученные значения как для фондов акций, так и для фондов облигаций, представляют собой величину, на которую доходность активно управляемого портфеля превышает бенчмарк, то есть эти остатки представляют собой параметр в ранее описанном уравнении расчета добавленной стоимости.

Для определения величиныпотребовалась информация о расходах на управление, . Помимо надбавок и скидок, которые в анализе не учитываются, каждый фонд взимает комиссии, в которые входят вознаграждение управляющей компании, депозитария и прочих расходов. В качестве величины было решено использовать общую сумму вышеперечисленных затрат, поскольку все эти вознаграждения покрываются за счет добавленной управляющим стоимости активов, а значит входят в общую сумму рассчитываемого показателя.

Последняя неизвестная переменная в уравнении, это скорректированная на инфляцию стоимость чистых активов,. Информация об инфляции была выкачена с официального сайта федеральной службы государственной статистики www.gks.ru. На этом ресурсе представлена информация о ежемесячной инфляции, которая, для соответствия расчетам, была переведена в недельные величины.