Неспособность понять, что вызывает отклонение отслеживания, вызывает проблемы с дисциплиной у многих инвесторов. Если инвесторы не понимают, что влияет на эффективность, или не готовы иногда уступать широко публикуемым индексам (S&P 500, EAFE, Total US Market или Total Foreign Market), они, вероятно, откажутся от превосходной стратегии портфеля при первых признаках того, что она покажется неэффективной.
Однофакторная модель
Факторные инвестиции являются уточнением ранней теории Билла Шарпа (Capital Asset Pricing Model или CAP-M, Модель Оценки Долгосрочных Активов). Инвесторы не любят риск, поэтому они требуют дополнительной прибыли выше той, что они могли бы получить за безрисковые инвестиции, в обмен на стойкий нерегулярный или неопределенный результат. Он называл дополнительную доходность для устойчивого рыночного риска Бетой. Бета будет пропорциональна риску, измеренному через стандартное отклонение портфеля. Таким образом, ожидалось, что более рискованные портфели будут иметь более высокую доходность. Поэтому общая доходность предполагалась равной безрисковой доходности плюс Бета.
Оказалось, что Бета очень велика, порядка 6% сверх безрисковой доходности. Но она приходит и уходит случайными рывками. Она может быть отрицательной в течение достаточно долгого периода. Мы можем указать на как минимум три 13-летних периода, когда она была в совокупности отрицательной. Это означает, что в течение этих длительных периодов времени Казначейские векселя T-Bills сработали бы лучше.
Инвесторы привычны к тому, что рынки ведут себя случайным образом. Вы не выигрываете каждый год, однако в совокупности вы всегда выигрываете по-крупному, если остаетесь верными стратегии. Таким образом, однофакторная модель работает для инвесторов, которые играют вдолгую. Это, безусловно, правильная стратегия. И у нее есть огромное преимущество, поскольку инвесторам просто понять и измерить его.
Однофакторная модель Шарпа предполагала, что инвесторов заботит лишь один фактор – волатильность (риск). Это была очень хорошая теория, и она принесла ему Нобелевскую премию, однако она не была основана на каких-либо эмпирических данных, и не работала так хорошо, как следовало бы. Явно происходило что-то еще.
Далее...
Фрэнк Армстронг: Факторные инвестиции — игра вдолгую — Asset Allocation
Посетите также: AssetAllocation.ru ■ FinWebinar.ru
Другие соцсети: ■ Facebook ■ ВКонтакте ■ Twitter ■ Telegram ■ YouTube