Статья опубликована в журнале «Российское предпринимательство»9 / 2010

Исследование недостатков современных подходов инвестиционного анализа

Волков Дмитрий Анатольевич, аспирант кафедры экономики и управления народным хозяйством Современной гуманитарной академии, Россия

Studying Weaknesses of Modern Approaches to the Investment Analysis - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 26

Аннотация:
Статья посвящена анализу и выявлению недостатков современных подходов к инвестиционному анализу и линейному моделированию экономического развития в рамках инвестиционного процесса. В работе проведено исследование длинных инвестиционных циклов, предложен подход к инвестиционному моделированию с учетом долгосрочной цикличности в экономике.
Цитировать публикацию:
Волков Д.А. Исследование недостатков современных подходов инвестиционного анализа // Российское предпринимательство. – 2010. – Том 11. – № 9. – С. 24-28.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


Среди наиболее распространенных моделей инвестиционной оценки финансовых и реальных активов, позволяющих измерить риск, на практике часто применяется модель оценки капитальных активов (capital asset pricing model – CAPM).

В модели САРМ заложена предпосылка о разделении риска, характерного для любого инвестиционного актива, на две категории: специфический риск и рыночный риск.

Специфический риск оказывает влияние исключительно на исследуемый инвестиционный актив.

Рыночный (систематический) риск, в свою очередь, включает общеэкономические риски и предполагает непредвиденные изменения общеэкономических параметров, таких как уровень инфляции, процентных ставок и ВВП.

Модель оценки капитальных активов

В соответствии с предположениями модели САРМ, рыночный риск является недиверсифицируемым. В общем виде модель оценки капитальных активов выглядит следующим образом:

Re = Rf + bi × (Е(Rm) – Rf) ,

где Re – фактическая доходность, генерируемая инвестиционным активом; R(f) – доходность безрискового актива; bi – бета-коэффициент определенного сегмента рынка или целой отрасли; Е(Rm) – ожидаемая доходность рыночного портфеля.

Исходя из предположений, заложенных в модели САРМ, для ожидаемой доходности инвестиционного актива необходимо иметь три входные величины:

– безрисковый актив, определяемый как актив, доходность которого известна инвестору в рамках прогнозируемого временного периода;

– премию за риск, которая является премией, требуемой инвесторами за инвестиции в активы, включающей все рисковые активы на рынке, вместо инвестирования в безрисковые активы;

– бета-коэффициент, определяемый как ковариация актива, разделенная на дисперсию рыночного портфеля. 

Таким образом, в модели оценки финансовых активов САРМ весь риск инвестиционного актива охватывается бета-коэффициентом, измеренным по отношению к рыночному портфелю, который теоретически включает в себя все активы пропорционально их рыночной стоимости. Основные подходы к оценке риска и доходности, используемые в модели CAPM, включают в себя две составляющие. Первой составляющей является безрисковая процентная ставка, которая доступна инвесторам при абсолютно безрисковых инвестициях.

Второй составляющей является премия за риск, которую требуют инвесторы при риске отличном от нулевого.

Инвестиционное прогнозирование

На практике, при проведении инвестиционного анализа долгосрочных инвестиционных проектов в качестве безрисковой ставки принимается ставка по долгосрочным правительственным облигациям. При проведении анализа для более короткого периода используются доходности по бумагам с более короткими сроками погашения. Второй риск, присущий безрисковой ставке и связанный с риском реинвестиций, на практике решается использованием в анализе ценной бумаги, с датой погашения, аналогичной периоду прогнозирования денежных потоков [1, с. 207–224].

Определенная таким образом безрисковая ставка доходности на инвестированный капитал, далее корректируется введением дополнительных премий за риск. Как правило, эти премии включают в себя премию на рыночные и отраслевые риски, а также премию за специфические риски, связанные с объектом инвестиций. Сумма безрисковой доходности и премии за риск, называемая нормой доходности, используется в инвестиционном анализе для определения ставки дисконтирования и пересчета будущей стоимости денежных потоков в текущую стоимость.

При оценке денежных потоков в прогнозном периоде предполагается существование долгосрочного тренда, характеризуемого умеренным темпом роста и отсутствием циклических колебаний. На базе данного допущения предполагается, что ставка дисконтирования денежных потоков в анализируемом и постпрогнозном (периоде за датой определения терминальной стоимости) периоде будет сохраняться постоянной.

Данный подход в моделях инвестиционного прогнозирования является следствием предположений и допущений в современной экономической теории, базирующейся на предпосылках о существовании эффективного рынка, стремящегося к равновесию в долгосрочном периоде, которое может быть описано линейными связями между отдельными детерминантами, влияющими на экономику. В общем случае такие модели экономического развития предполагают существование линейного или окололинейного тренда, заданного общим поступательным движением экономики, который в краткосрочном и среднесрочном периоде подвергается временным колебаниям объемов производства продукции, уровней занятости, и динамики цен на продукцию.

При этом экономическая система анализируется с точки зрения ее стабилизационных возможностей в связи с временными отклонениями от равновесного состояния, вызванного краткосрочными нарушениями спроса и предложения, а также циклическими колебаниями. В этом ключе циклические колебания и нарушения балансов спроса и предложения рассматриваются исключительно на уровне краткосрочного дисбаланса в экономике. То есть предполагается существование естественного бизнес-цикла, являющегося частью долгосрочного растущего экономического тренда. В результате традиционный подход к изучению макроэкономических проблем признает наличие циклов в экономическом развитии, но на практике очень часто отводит им второстепенную роль  [2, с. 35–92].

Инвестиционное моделирование и инфляционные циклы

Дальнейшее развитие методов инвестиционного моделирования должно происходить с учетом вероятностного циклического развития экономики. В модели оценки финансового риска и требуемой доходности активов (модель CAPM, описанная выше), предполагается существование рыночного риска, измеряемого чувствительностью инвестиций к экономическим параметрам, определяемой бета-коэффициентом, однако абсолютно не предполагается возможность цикличного изменения этого риска.

Для прогнозирования нелинейной динамики процентных ставок по кредитам в прогнозном периоде нами предлагается подход, позволяющий смоделировать инфляционный цикл, на базе которого можно выявить ожидания изменения требуемой доходности на осуществляемые инвестиции в прогнозном периоде с учетом роста инфляции в экономике [5, стр. 281-330].

Анализ ожидаемых темпов ускорения и замедления инфляции был проведен нами на базе ретроспективных данных по 30-летним инфляционным циклам в экономике США, наблюдавшимся в период с 1933 по 2000 гг. [3, с. 30–48; 4, с. 20–28]. За исследуемый период наблюдалось 2 инфляционных цикла:

– первый инфляционный цикл, длительностью 30 лет, был классифицирован нами между 1933 и 1962 гг. Фаза инфляционного роста в первом цикле составила 18 лет – с 1933 г. по 1950 г., после чего началось снижение инфляционного давления, продлившееся 12 лет – до 1962 г.;

– второй инфляционный цикл, длительностью 30 лет, был классифицирован нами между 1963 и 1980 гг. Фаза инфляционного роста во втором цикле также составила 18 лет – с 1963 г. по 1980 г., после чего началось снижение инфляционного давления, продлившееся до 1993 г., т.е. 13 лет.

Кредитная ставка и уровень инфляции

По данным ретроспективных показателей изменения инфляции нами была построена полиноминальная регрессионная зависимость, характеризующая изменение инфляции к предыдущему периоду в фазе роста инфляционного цикла. Аналогичная полиноминальная регрессионная зависимость была построена нами для фазы цикла, характеризующего замедление инфляции в фазе снижения инфляционного цикла.

Полученные регрессии представлены на рис. (см. ниже).

Рис. Регрессионный анализ связи процентной ставки по кредитам
(вертикальная шкала) с изменением инфляции (горизонтальная шкала)
на примере экономики США с 1933 по 2007 гг.

Полученные результаты моделирования инфляционного цикла позволяют определить темпы ускорения и замедления инфляции по отношению к нулевому периоду (периоду начала очередного цикла). Анализ ускорения или замедления инфляции на базе моделируемого инфляционного цикла в совокупности с регрессионным анализом связи инфляции и реальных процентных ставок позволяет прогнозировать переменную требуемую доходность от инвестиций в прогнозном периоде.

Проведенное автором статьи исследование связи изменения процентных  ставок по кредитам с изменением инфляции в экономике США в период с 1933 г. по 2007 гг. выявило зависимость между изменением инфляции и изменением процентных ставок по кредитам. Это позволяет прогнозировать переменные ставки по кредитам в зависимости от прогнозной инфляции в будущем. На рисунке ниже приведен результат регрессионного анализа связи процентных ставок по кредитам с уровнем инфляции в экономике США.

В результате, по нашему мнению, развитие дальнейших подходов инвестиционного моделирования должно опираться не на использовании современных моделей линейного или трендового прогнозирования развития экономики, а с учетом циклических изменений экономического развития.

Это позволит учесть в приведенной стоимости инвестиционного актива ожидания будущих изменений в экономике.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Дамодаран, А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.
2. Дементьева Л.В. Циклы в современной экономике и влияние экономической политики на их развитие. – Казань: КГУ, 2006.
3. Румянцева С.Ю. Длинные волны в экономике: многофакторный анализ. – СПб.: СПбГУ, 2003.
4. Bannister B. Equity Research. Industrial Portfolio Strategy – The Inflation Cycle of 2002 to 2015 // Legg Mason Wood Walker Report. Baltimore: Legg Mason Wood Walker, Inc., 2002.
5. Moore G. Business Cycles, Inflation, and Forecasting: National Bureau of Economic Research Studies in Business Cycles. – New York: Ballinger Publishing Co., 1983.