Д. А. Харитонов
Целью настоящей работы является исследование рискованности инвестиций в акции крупнейших российских эмитентов на фоне второй волны мирового финансово-экономического кризиса, а также сравнение полученных результатов с результатами такого же расчета, но для другого временного интервала. Основу методологии исследования составляет система Г. Марковица в части, касающейся расчета рискованности отдельной бумаги на фондовом рынке. Поскольку Марковиц в своих работах предлагает теорию эффективного портфеля ценных бумаг, то есть портфеля, позволяющего добиться максимальной доходности при заданном уровне риска либо минимального риска при заданном уровне доходно - сти, мы в настоящей работе постараемся применить расчет и интерпретацию показателя рискованности в разрезе отраслей российской промышленности [1]. Мы проведем расчет рискованности для наиболее крупных нефтегазовых предприятий, предприятий сектора металлургии, банковского и телекоммуникационного секторов. В качестве объекта исследования мы выбрали акции наиболее показательных, с нашей точки зрения, для каждой отрасли предприятий: ОАО «Газпром», ОАО «Роснефть», ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат», ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ОАО «Сбербанк России», ОАО «ВТБ», ОАО «МТС» и ОАО «Ростелеком». Динамика акций данных компаний была исследована нами за один год, в разрезе месячных интервалов для фиксации кон - кретных цен закрытия акций. Далее мы провели расчет показателя стандартного отклонения для этих же инструментов в относительно спокойный период для мировых рынков, когда еще мало что предвещало кризисное развитие ситуации. В качестве фактической цены мы взяли стоимость ценных бумаг на момент закрытия торгов в последний день каждого месяца [2]. Итак, представим данные по фактическим ценам на акции выбранных предприятий в виде таблицы.
Проясним сущность используемого нами показателя - стандартного отклонения в разрезе финансовых рынков. Используя его в техническом анализе финансовых рынков, мы превращаем этот статистический «показатель рассеяния» в «индикатор волатильности» рынка. При этом сохраняется смысл показателя, но меняются термины. Сути показателя стандартного отклонения возможно выявить лишь с усвоением азов описательной статистики. Рассмотрим условный пример: мы имеем 2 выборки, у которых среднее арифметическое одинаково и равно 3. Казалось бы, одинаковое среднее делает эти две выборки одинаковыми. Представим, что возможные варианты данных для этих двух выборок следующие:
Вариант № 1: 1, 2, 3, 4, 5.
Вариант № 2: -240, -113, 3, 110, 255.
Очевидно, что разброс (или рассеяние, или волатильность, в случае финансовых рынков) гораздо больше во второй выборке. Следовательно, несмотря на то, что у этих двух выборок одинаковое среднее (равное 3), они совершенно разные с точки зрения рискованности в силу того, что у второй выборки данные беспорядочно и значительно рассеяны вокруг центра, а у первой - сконцентрированы около средней и строго упорядочены. Если провести расчет показателя стандартного отклонения для нашего примера, то очевидно, что у второй выборки стандартное отклонение равно 192, а у первой - 1,6. Разница весьма существенная. Используя этот расчет, можно сделать вывод о существенно более высоком уровне риска и неопределенности варианта № 2.
Отметим, что показатель стандартного отклонения по непонятным причинам не получил широкого распространения в сфере практикующих биржевых трейдеров и, как правило, если и используется, то только как часть какого-либо более комплексного индикатора. Между тем мы полагаем, что расчет стандартного отклонения для финансового инструмента сам по себе может дать очень много полезной информации участнику финансового рынка и даже служить базой для разработки стратегии формирования портфеля финансовых инструментов. В дополнение к перечисленным выше предприятиям мы провели соответствующие вычисления для ценных бумаг ОАО «Транснефть», рыночная стоимость которых очень высока относительно остальных акций отечественного фондового рынка. В данном случае, наша цель состояла в том, чтобы выяснить, подчиняется ли столь дорогой рыночный инструмент тем же закономерностям, что и менее дорогие, ведь очевидно, что чем дороже бумага, тем меньше ее ликвидность на рынке в силу ограниченности средств каждого отдельного участника торгов.
Приведем расчет показателя стандартного отклонения для бумаг ОАО «Газпром» за период 12 месяцев. В Таблице 1 первый столбец показывает фактические цены акций с февраля 2005 г. по январь 2006 г. включительно (период 1), в то время как второй столбец показывает соответствующие цены за период с февраля 2011 г. по январь 2012 г. включительно (период 2). Далее мы сделали расчет стандартного отклонения отдельно для каждого периода, что дало нам возможность сравнить поведение бумаги в относительно спокойный период биржевого роста и в период второй волны мировогофинансово экономического кризиса.
Таблица 1
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Газпром» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
230,15 |
229,09 |
| март |
310,25 |
231,78 |
| апрель |
283,00 |
204,02 |
| май |
281,83 |
203,87 |
| июнь |
277,88 |
199,44 |
| июль |
313,45 |
178,08 |
| август |
288,00 |
155,90 |
| сентябрь |
282,19 |
174,90 |
| октябрь |
305,50 |
171,36 |
| ноябрь |
302,56 |
183,80 |
| декабрь |
285,00 |
194,09 |
| январь |
267,42 |
201,30 |
| средняя цена за период |
285,60 |
193,97 |
| стандартное отклонение |
22,50 |
22,61 |
Анализируя полученные данные, можно сказать, что стандартное отклонение практически не изменилось во втором периоде по сравнению с первым периодом. Это говорит о том, что историческая волатильность данной бумаги находится примерно на одном уровне как в период роста мировой экономики, так и в период кризисных явлений. Конечно мы не можем говорить, что бумага не подвержена снижению своей рыночной стоимости в период кризиса, однако можно говорить, что такое снижение, вероятно, будет иметь относительно плавный и предсказуемый характер. Далее рассмотрим расчет показателя стандартного отклонения еще для одного представителя нефтегазовой отрасли России - ОАО «Роснефть». Представим результаты расчета в Таблице 2.
Таблица 2
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Роснефть» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
216,20 |
243,60 |
| март |
223,79 |
242,15 |
| апрель |
217,09 |
235,80 |
| май |
204,79 |
236,10 |
| июнь |
213,62 |
228,00 |
| июль |
211,80 |
190,28 |
| август |
213,12 |
217,82 |
| сентябрь |
217,09 |
223,13 |
| октябрь |
221,07 |
213,80 |
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| ноябрь |
231,70 |
224,83 |
| декабрь |
172,00 |
222,15 |
| январь |
196,04 |
221,75 |
| средняя цена за период |
211,53 |
224,95 |
| стандартное отклонение |
15,33 |
14,44 |
Исходя из полученных данных, можно сказать, что стандартное отклонение в кризисный период не только не выросло, но напротив, снизилось. Фактически бумага показывает меньшую историческую волатильность за последний год по сравнению с периодом устойчивого роста. Интерпретируя данный результат, можно сказать, что динамика акций ОАО «Роснефть» стала еще более предсказуемой и менее рискованной для участников рынка, чем это было 5-6 лет назад.
Перейдем к расчету соответствующих показателей для предприятий металлургической отрасли. В рамках нашего исследования мы взяли данные по ценам акций двух металлургических гигантов России - ОАО «Новолипеций металлургический комбинат» и ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». Цены акций данных предприятий изучались нами в разрезе двух периодов: февраль 2005 г. - январь 2006 г. (период 1) и февраль 2011 г. - январь 2012 г. (период
. Для начала представим результаты исследования для ОАО «НЛМК», сведя полученные данные в Таблицу 3:
Таблица 3
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «НЛМК» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и
февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
75,48 |
106,79 |
| март |
71,10 |
103,45 |
| апрель |
69,99 |
108,30 |
| май |
76,50 |
103,86 |
| июнь |
82,50 |
87,46 |
| июль |
82,30 |
66,10 |
| август |
85,41 |
73,30 |
| сентябрь |
101,00 |
78,90 |
| октябрь |
97,00 |
67,25 |
| ноябрь |
99,51 |
62,50 |
| декабрь |
88,00 |
71,68 |
| январь |
112,70 |
68,40 |
| средняя цена за период |
86,79 |
83,17 |
| стандартное отклонение |
13,29 |
17,80 |
Из данной таблицы видно, что стандартное отклонение по акциям ОАО «НЛМК» выросло во втором периоде, причем рост оказался весьма значительным. Прирост показателя в абсолютных числах составил 4,51 или в относительном исчислении 34 %. Очевидно, что волатильность бумаг ОАО «НЛМК» выросла в кризисный период, что говорит о росте рискованности данных бумаг с точки зрения инвестиций в них. Проверим, что произошло с бумагами второго меткомбината - ОАО «ММК». Сведем полученные данные в Таблицу 4.
Таблица 4
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «ММК» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
21,30 |
32,75 |
| март |
20,40 |
27,15 |
| апрель |
20,50 |
26,08 |
| май |
19,93 |
24,92 |
| июнь |
18,83 |
24,48 |
| июль |
18,75 |
17,79 |
| август |
18,10 |
12,03 |
| сентябрь |
20,77 |
14,82 |
| октябрь |
20,50 |
14,63 |
| ноябрь |
22,95 |
12,70 |
| декабрь |
22,97 |
14,05 |
| январь |
24,70 |
14,71 |
| средняя цена за период |
20,81 |
19
,68
|
| стандартное отклонение |
1,94 |
6,97 |
Исходя из полученных данных, можно говорить о резком росте стандартного отклонения данной бумаги во втором периоде. Причем показатель вырос в 3,6 раза, что говорит о взрывном росте волатильности данной бумаги в кризисный период, а следовательно, о соответствующем росте рискованности бумаги в разрезе инвестиций в бумагу.
Переходим к банковской отрасли, которая представлена в нашем исследовании крупнейшим отечественным банком ОАО «Сбербанк России». Сведем результаты наших расчетов в таблицу.
Таблица 5
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Сбербанк России» для периодов февраль 2005 г. - январь
2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
|||
| февраль |
8,49 |
73,10 |
|||
| март |
8,90 |
68,33 |
|||
| апрель |
9,18 |
66,20 |
|||
| май |
11,75 |
76,05 |
|||
| июнь |
14,44 |
83,00 |
|||
| июль |
19,18 |
71,67 |
|||
| август |
19,58 |
54,82 |
|||
| сентябрь |
18,17 |
64,00 |
|||
| октябрь |
23,84 |
68,09 |
|||
| ноябрь |
31,96 |
59,40 |
|||
| декабрь |
38,24 |
66,00 |
|||
| январь |
38,40 |
77,12 |
|||
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
|||
| средняя цена за период |
20,18 |
68,98 |
|||
| стандартное отклонение |
10,89 |
7,82 |
|||
Из таблицы следует, что показатель стандартного отклонения снизился в кризисном периоде по сравнению с периодом устойчивого роста. Это говорит о снижении волатильности, а следовательно, и рискованности инвестиций в бумаги ОАО «Сбербанк России» за последние 12 месяцев по сравнению с периодом 5 лет назад. Отметим также, что за это время стоимость ценных бумаг на рынке значительно выросла, несмотря на кризис.
Следующая отрасль, которую мы рассмотрим в рамках нашего исследования, - телекоммуникации. Здесь мы провели соответствующие расчеты для бумаг крупнейших публичных компаний отрасли - ОАО «МТС» и ОАО «Ростелеком». Для начала обратимся к акциям ОАО «МТС», сведя полученные результаты в Таблицу 6:
Таблица 6
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «МТС» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и фев-
раль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
196,00 |
261,00 |
| март |
183,00 |
253,00 |
| апрель |
196,00 |
238,00 |
| май |
191,00 |
236,00 |
| июнь |
205,00 |
245,00 |
| июль |
215,50 |
223,00 |
| август |
226,49 |
176,00 |
| сентябрь |
207,01 |
194,00 |
| октябрь |
203,90 |
213,00 |
| ноябрь |
193,50 |
188,00 |
| декабрь |
190,00 |
214,00 |
| январь |
193,98 |
223,00 |
| средняя цена за период |
200,12 |
222,00 |
| стандартное отклонение |
12,10 |
26,40 |
Анализ полученных данных говорит о серьезном росте показателя стандартного отклонения во втором периоде. Это может свидетельствовать о соответствующем росте волатильности и рискованности инвестиций в бумаги ОАО «МТС» за последние 12 месяцев по сравнению с периодом 2005-2006 гг. Далее рассмотрим динамику бумаг второго представителя отрасли - ОАО «Ростелеком». Также сведем полученные данные в таблицу (см. Табл. 7)
Таблица 7
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Ростелеком» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г.
и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
58,60 |
172,00 |
| март |
58,30 |
168,00 |
| апрель |
57,17 |
162,00 |
| май |
57,49 |
190,00 |
| июнь |
59,67 |
204,00 |
| июль |
64,30 |
191,00 |
| август |
72,23 |
150,00 |
| сентябрь |
59,90 |
154,00 |
| октябрь |
65,91 |
159,00 |
| ноябрь |
64,57 |
152,00 |
| декабрь |
63,06 |
150,00 |
| январь |
93,50 |
147,00 |
| средняя цена за период |
64,56 |
166,58 |
| стандартное отклонение |
10,11 |
18,97 |
Исходя и полученного результата, как и в предыдущем случае, можно говорить о значительном росте показателя стандартного отклонения во втором периоде. Это свидетельствует о соответствующем росте волатильности инструмента в кризисный период и, как следствие, росте рискованности инвестиций в данный инструмент. Помимо этого, можно констатировать, что несмотря на кризисные явления, стоимость акций предприятия значительно выросла за время между расчетными периодами.
В заключение исследования проведем расчет показателя стандартного отклонения еще для акций ОАО «Транснефть». Данная бумага характеризуется относительно высокой рыночной стоимостью, что очевидно влечет за собой меньшую по сравнению с другими бумагами ликвидность. В данном случае мы преследуем цель изучить динамику волатильности инструмента и понять, оказывает ли высокая рыночная стоимость какое- либо влияние на рискованность инвестиций в инструмент в кризисный период. Как и раньше, представим полученные нами результаты в виде соответствующей таблицы:
Таблица 8
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Транснефть» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г.
и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| февраль |
22200 |
42550 |
| март |
25124 |
41120 |
| апрель |
26500 |
39970 |
| май |
29600 |
41020 |
| июнь |
40100 |
44770 |
| июль |
49000 |
39960 |
| август |
46100 |
33890 |
| Порядковый номер периода (месяца) |
Период 1 |
Период 2 |
| сентябрь |
51600 |
39010 |
| октябрь |
68950 |
50400 |
| ноябрь |
68735 |
50000 |
| декабрь |
68600 |
57640 |
| январь |
63500 |
55300 |
| средняя цена за период |
46667,42 |
44635,83 |
| стандартное отклонение |
18045,11 |
7169,34 |
Анализируя полученные результаты, можно сказать, что волатильность инструмента во втором периоде значительно снизилась. Снижение показателя составило более 60 %. Соответственно, можно говорить о серьезном снижении рискованности инвестиций в данную ценную бумагу.
Сделаем выводы из полученных в ходе исследования результатов. Во-первых, можно сказать, что бумаги предприятий нефтегазовой отрасли либо практически не изменили уровня рискованности в кризисный период по сравнению с периодом роста рынка, либо даже снизили его. Интерпретируя данные результаты, можно предположить, что снижение рискованности связано с выходом из данных бумаг большого количества спекулянтов и переходом игроков в другие секторы рынка. Бумаги предприятий металлургической отрасли, напротив, показали значительный прирост рискованности в кризисный период, что говорит о более высокой степени неопределенности в динамике их акций. Бумаги банковского сектора показали некоторое снижение волатильности и соответствующее снижение рискованно - сти инвестиций. Бумаги предприятий телекоммуникационного сектора, как и металлургических компаний, показали значительный прирост волатильности в кризисный период, и, как следствие, рост рискованности инвестиций. Интересным фактом является то, что изменение показателя стандартного отклонения для различных предприятий одной отрасли происходило практически всегда в одном направлении, что подтверждает отраслевую специализацию многих участников фондового рынка. То есть, как правило, приток или отток спекулятивного капитала происходит сразу в рамках целой отрасли экономики, а не в рамках отдельных предприятий. Учет подобной взаимозависимости динамики ценных бумаг в рамках одной отрасли может оказаться ценным инструментом в руках профессионального рыночного трейдера. Данная зависимость обязательно должна учитываться при разработке торговых стратегий.
Список литературы
Шапкин, А. С. Экономические и финансовые риски. Оценка, управление, портфель инвестиций. - 6-е изд. [Текст] / А. С. Шапкин. - М.: Дашков и К, 2007. - 544 с.: илл., табл.
Элдер, А. Трейдинг с доктором Элдером: энциклопедия биржевой игры [Текст] / А. Элдер. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. - 488 с.: илл.
Элдер, А. Как играть и выигрывать на бирже [Текст] / А. Элдер. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 349 с., илл., табл.
Елисеева, И. Е. Как выжить на фондовом рынке? Финансовая самозащита инвестора [Текст] / И. Е. Елисеева. - М.: Вершина, 2008. - 168 с., илл., табл.
Найман, Э. Малая энциклопедия трейдера. - 4-е изд., перераб. и доп. [Текст] / Э. Найман. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. - 488 с.: илл., табл.
Винс, Р. Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров [Текст] / Р. Винс. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 402 с., илл., табл.
Даглас, М. Дисциплинированный трейдер: Бизнес-психология успеха [Текст] / М. Даглас. - М.: Евро, 2004. - 282 с., илл., табл.
Лебо, Ч., Лукас Д. Компьютерный анализ фьючерсных рынков. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 296с., илл., табл.
Интернет-сайт финансовой компании ЗАО «Фи- нам», раздел «теханализ»Шр://тс^^:йтт.т/ analy- sis/profile0000300005/default. asp