Ценные бумаги в Республике Беларусь. Теория и практика. Пособие

слиянии «Газпрома» и «Роснефти» окончательно решен, что вызвало резкий скачок вверх акций и «Газпрома», и «Пурнефтегаза» – дочернего предприятия «Роснефти»… А вот в случае дробления компании эффект прямо противоположный. 1 апреля произошло разделение ОАО «Мосэнерго» на 13 компаний. Сама «Мосэнерго» превратилась в территориальную генерирующую компанию (ТГК) № 3. Эксперты долгое время спорили. Кто-то утверждал, что рыночная стоимость новых акций будет больше, чем одной старой. А кто-то говорил, что все будет наоборот. Но так или иначе на «ММВБ» курс акций «Мосэнерго» испытал существенное падение».1

Приведем иные примеры, противоречащие подобным проявлениям эффекта системной дезинтеграции. Итак, в результате проводимой в России энергореформы компании были разделены по видам бизнеса: генерация, сети и сбыт. Многие инвесторы, отдавая предпочтение генерации, избавлялись от акций сетевых и сбытовых компаний (и делали это совершенно напрасно!). По итогам 2006 года невероятный взлет совершили котировки акций Волгоградской энергосбытовой компании (порадовав инвесторов прибыльностью вложений капитала в размере 430 % годовых), доходность активов «Мосгорэлектросети» (МосЭСК) составила 340 %, на 375 % подорожали ценные бумаги Московской объединенной электросетевой компании (МОЭСК).2

Заключительный этап фундаментального анализа предполагает определение критерия инвестиционной привлекательности финансовых активов (о котором речь шла в начале главы), поскольку он является главным побудительным мотивом к инвестированию. Содержание

данного критерия находит свое воплощение в оптимальном сочетании параметров доходности и характеристик риска, который готовы принимать инвесторы.

Существует общая формула доходности финансовых активов, характеризующая эффективность вложений и интерпретируемая различным образом по отношению к конкретным ценным бумагам (акциям, облигациям, векселям и др.).

Изменение стоимости капитала = Цена продажи актива – Цена приобретения

1 Царихин К. С. Как самому заработать деньги на фондовом рынке. – М.: Эксмо, 2007. – С. 309

2 По мнению экспертов, данные акции выстрелили, потому что сетевые компании получили новый источник финансирования – право взимать с потребителей плату за технологическое присоединение к сетям. Именно такой эффект был заложен в ценах акций.

121

Если мы владеем акциями, то определить эффективность своих вложений можно, осуществляя расчет двух вариантов доходности. В том случае, если в основу положен инвестиционный период (акции являются не столько долгосрочными, а практически бессрочными финансовыми активами, так как срок функционирования акционерного общества законодательно не ограничен), результативность инвестиционной деятельности отражается в показателе конечной доходности, определяемой следующим образом:

× количество лет владения акцией

Возможен и другой вариант расчета – текущей доходности, измеряемой в конкретный момент времени:

Задача № 1.

Инвестор приобрел за 3 000 руб. привилегированную акцию АО номинальной стоимостью 2 000 руб. с фиксированным размером дивиденда 10 % годовых. Через 5 лет, в течение которых дивиденды выплачивались регулярно, акция была им продана за 2 500 руб.

Определите конечную (в пересчете на год) доходность этих операций для инвестора без учета налогообложения.

Ответ: (5 · 200 – 500 ) : 5 : 3 000 · 100 = 3,34 %

Задача № 2.

Определите суммарную текущую доходность пакета акций из 15 штук, приобретенного за 80 000 руб., если дивиденды по ним выплачиваются в размере 2 500 руб. на каждую акцию (налог с дивидендов в размере 12 % (?) не учитывается).

Ответ: 15 · 2 500 : 80 000 · 100 = 46,875

Задача № 3.

Номинальная стоимость акций АО – 17000 руб. за акцию, текущая рыночная цена – 48000 руб. Компания выплачивает квартальные дивиденды в размере: I квартал – 3500 руб., II квартал – 4200 руб., III квартал – 2800 руб., IV квартал – 5700 руб.

Какова текущая доходность акций АО в годовом исчислении? Ответ: ( 3500 + 4200 + 2800 +5700 ) : 48000 · 100 = 33,75

122

Изменим инвестиционные приоритеты в пользу долговых финансовых инструментов – облигаций. Приобретение последних позволяет извлекать следующие составляющие доходности:

× количество лет владения облигацией

Дисконт = Номинал облигации – Цена размещения (со скидкой).

Сложные проценты рассчитываются по формуле:

FV = PV (1+ r)n ,

где FV – future value (будущая приведенная стоимость); PV – present value (настоящая стоимость); n – число периодов; r – ставка процентов.

Благодаря изложенным выше формулам не сложно определить

ожидаемую доходность ценных бумаг. Однако критерий инвестиционной привлекательности характеризуется не только данным показателем, но и параметрами рискованности вложений в те или иные активы.

Питер Бернстайн в своей книге «Против богов: укрощение риска» пишет: «Что отделяет тысячи лет истории от того, что мы называем современностью?... Далекое прошлое изобиловало блистательными учеными, математиками, изобретателями, политическими философами. За сотни лет до Рождества Христова были составлены карты звездного неба, построена знаменитая Александрийская библиотека, придумана евклидова геометрия… Уголь, нефть, железо и медь служили людям в течение тысячелетий, а путешествия и связи отмечены с самого начала писаной истории.

Отличительной чертой нашего времени, определяющей границу Нового времени, является овладение стратегией поведения в условиях риска, базирующейся на понимании того, что будущее – это не просто прихоть богов и что люди не бессильны перед природой. Пока человечество не перешло через эту границу, будущее оставалось зеркалом прошлого или мрачной вотчиной оракулов и предсказателей, монополизировавших знания об ожидаемых событиях».1

1 Бернстайн П. Против богов: Укрощение риска: пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2000. – 400 с.; ил.

123

Если обратиться к естественным наукам, то в математических категориях риск может быть формализован в вероятность наступления неблагоприятного события в обозримом будущем, а в качестве степени риска должно быть рассмотрено математическое ожидание подобного события. Насколько применимы такого рода теоретические конструкции в реальной практической действительности? Более пристальное изучение свидетельствует о том, что их использованию препятствуют многочисленные трудности, порождаемые как отсутствием четкой идентификации содержания и вариаций неблагоприятных событий, так и степени их влияния на рыночные котировки тех или иных активов. Отвлечемся от математических абстракций и обратимся к финансовой науке. Каким образом западная финансовая наука в целом или ее отдельные фрагменты могут быть перенесены на плоскость нашей национальной экономики? Осознать данную ситуацию поможет анализ инвестиционных моделей, данной наукой предлагаемых с точки зрения их адаптации на «возникающих рынках»

капитала.

В качестве одного из примеров рассмотрим возможности использования одной из наиболее популярных моделей неоклассической теории финансов – модели оценки капитальных активов (САРМ – capital asset prising model), синтезирующей анализируемые нами показатели

доходности и риска.

Данная модель, разработанная У. Шарпом, Дж. Линтнером, Д. Трейнором, Я. Моссиным, положена в основу осуществления фундаментального анализа на рынке ценных бумаг. В данной сфере неоклассическая теория финансов влечет нас к некому идеальному состоянию, зафиксированному также в модели эффективного рынка капиталов Ю. Фама, характеризующейся максимально высокой степенью информационной эффективности и базирующейся на множестве допущений:

–не существует ограничений на доступ к рынку капиталов, и ни один участник не доминирует настолько, чтобы оказывать существенное влияние на цены;

–доступ к рынку капитала не требует затрат, и нет никаких препятствий для свободной торговли ценными бумагами;

–необходимая информация о цене и количестве каждого вида ценных бумаг беспрепятственно доступна широкому кругу пользователей, т.е. имеет место высокая степень информационной эффективности рынка;

–нет никаких дезорганизующих налогов.1

1 Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: пер. с англ. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 1997. – С. 20.

124

Вышеуказанная модель является неким идеальным представлением об абсолютно конкурентном рынке капиталов, лишь некоторым ориентиром, фиксирующем направление позитивного движения. Реальная ситуация весьма далека от идеала даже на развитых рынках капитала.

Страны с формирующимися рынками капитала первоначально не в состоянии преодолеть крайне слабый уровень информационной эффективности (weak efficiency).

Данной ситуации способствуют следующие обстоятельства:

–отсутствие благоприятной в информационном отношении среды для осуществления эффективного инвестиционного выбора. Преобладающими на рынке являются текущие котировки и нормативносправочная информация. Классический фундаментальный анализ только зарождается и носит фрагментарный характер;

–незначительный опыт практической деятельности в условиях рыночной экономики, порождающий некорректность и быстрое старение информации, необходимость постоянного обновления аналитических данных, а также несоответствие уровня квалификации специалистов потребностям формирующихся рынков капитала;

–низкая информационная эффективность выступает в качестве одного из основных препятствий для перелива капитала к точкам его наиболее прибыльного использования. В результате непреодолимые барьеры встают на пути, преграждая доступ к рынкам капитала множеству потенциальных инвесторов. При этом закон средней нормы прибыли не реализуется, наблюдается широкий диапазон доходностей – от аномально высоких до чрезвычайно низких.

Низкий уровень информационной эффективности формирующегося рынка является одним из основных препятствий в процессах адаптации неоклассических инвестиционных моделей к условиям и специфике трансформируемой национальной экономики.

Вернемся к модели оценки капитальных активов (САРМ). Согласно логике данной модели, деятельность инвесторов подчинена влиянию двух основных факторов – ожидаемой доходности и уровню риска. Доходность, именуемая иначе ставкой дохода (rate of return), может быть представлена следующим образом:

R = E1 −E0 , E0

где R – доходность; E1 – благосостояние на конец периода; E0 – благосостояние на начало периода.

Степень риска отражена в дисперсии или стандартном отклонении доходности относительно ожидаемого значения σ.

125

Данная модель представляется упрощенной теоретической абстракцией, основанной на идеализированных допущениях, нивелирующих сложности и противоречия реальной действительности,

аименно:

–гипотезе рациональных ожиданий;

–тождестве инвестиционных горизонтов инвесторов;

–функционировании абсолютно конкурентного1 бесфрикционного2 рынка капитала и высокого уровня его информационной эффективности;

–однородности ожиданий инвесторов (homogeneous expectations assumption);

–наличии безрисковых активов;

–отсутствии трансакционных издержек.

Тем не менее, по мнению авторов модели, при соблюдении указанных допущений инвесторами могут быть приняты оптимальные инвестиционные решения, а взаимосвязь между ожидаемой доходностью и риском будет наглядно иллюстрирована линией рынка капитала (CML) (capital market line)(рис. 7.4).

Рис. 7.4. Линия рынка капитала в модели САРМ: Rf – безрисковая ставка доходности; Rm – доходность портфеля М (условно принимается равной доходности биржевого индекса); σ – риск (стандартное отклонение) инвестиционного портфеля; E(r) – доходность рыночного портфеля; σm – требуемый уровень доходности эффективного портфеля;

E(r) = Rf + β (Rm R – Rf).

Источник: Фабоцци Ф. Управление инвестициями: пер. с англ. – М.: ИНФРА – М, 2000. – XXVIII, с. 92.

1 Абсолютная конкурентность рынка предполагает невозможность влияния поведения индивидуальных инвесторов на равновесные цены активов.

2 Бесфрикционность – отсутствие операционных издержек (накладных расходов).

126

Характерным явлением для развитых рынков капитала является подразделение рисков на рыночные или систематические (systematic, undiversifiable, market risks), отражающие общее поведение рынков в вариациях биржевых индексов, и специфические для конкретных ценных бумаг или гипотетических портфелей, именуемые как несистематические или диверсифицируемые (рис. 7.5).

Развитый рынок предоставляет инвестору все богатство выбора, интересные возможности для вложения капитала, обладая широким спектром разнообразных финансовых активов. Диверсификация, осуществляемая с их помощью, позволяет компенсировать разнонаправленную динамику цен и свести несистематический риск к минимуму, которым можно пренебречь. Соответственно, использование САРМ на развитых рынках капитала не представляет особой сложности. Например, при известной безрисковой ставке доходности, равной как правило, доходности государственных ценных бумаг, и рыночной премии к доходности (около 8 % годовых в развитых странах мира), а также публикуемых для котируемых ценных бумаг коэффициентах систематического риска β, ожидаемый результат равен суммированию первой и второй величины, скорректированной на коэффициент β.

Данной цели способствуют и так называемые стратегии наивной диверсификации (naпve diversification), иначе называемые Александером и Френсисом «финансовым декорированием»1 и ориентированные на построение портфелей, максимизирующих «финансовую индивидуальность» клиентов-инвесторов, их предпочтения в отношении достижения наименьших вариаций ожидаемых доходностей.

Рис. 7.5. Вариации рисков и возможности их диверсификации

впортфелях рыночных активов

1 Сноска Gordon J. Alexander & Jack C. Francis. Portfolio Analysis, 3 rd ed. (Englewood Cliffs, NJ; Prentice – Hall).

127

На формирующихся («возникающих») рынках капитала (emerging markets) мы наблюдаем иную картину.

Во-первых, возможности диверсификации незначительны ввиду наличия противоречия между спросом на требуемые качественно разнообразные финансовые активы и их ограниченным предложением. Следовательно, рыночному риску сопутствует и риск несистематический (unsystematic, company-risk), обусловленный специфическими особенностями динамики цен и доходностей инвестиционных инструментов.

Во-вторых, на развивающихся рынках капитала определение безрисковой ставки доходности сталкивается со значительными трудностями. В условиях высокоразвитой экономической системы, например, в США или в Великобритании, подобная ставка принимается аналогичной доходности государственных обязательств, в первую очередь казначейских векселей (treasure bills). В силу неразвитости данного сегмента рынка в нашей стране подобная роль могла бы быть отведена государственным казначейским обязательствам (ГКО). Однако, как свидетельствует практика осуществления российских внутренних займов, в условиях формирующихся рынков капитала ГКО не обладают столь безупречной репутацией и не несут на себе отпечатка надежности и стабильности в течение длительного периода времени.

Тем не менее, в течение длительного времени в Республике Беларусь рынок государственного долга являлся одним из наиболее развитых сегментов рынка капитала, погашение производилось своевременно, в полном объеме, соответственно, принятие в качестве базовой безрисковой ставки доходности к погашению государственных облигаций является возможным вариантом.

Однако проблемным представляется определение рыночной премии к доходности в модели САРМ на национальном рынке капитала. Основным препятствием является практическое отсутствие каких-либо биржевых индексов по корпоративным ценным бумагам, способных отразить среднее изменение цен некого реального или гипотетического портфеля финансовых активов, и теоретических разработок в данной сфере деятельности.

Более развитым в данном отношении является российский фондовый рынок. Его характерная особенность проявляется, главным образом, в преобладании внебиржевой активности. Рассчитываемые российскими аналитическими агентствами (АК&М, «Деловой экспресс», финансовый центр «Грант» и др.) индексы в течение длительного времени были основаны, главным образом, на усредненных котировках спроса и предложения внебиржевых трейдеров Российской

128

торговой системы (РТС) и не обладали достаточной степенью представительности, поскольку зачастую в них прослеживалось искажение действительных тенденций, имеющих место на рынке.1 Даже если в процессе анализа опираться на один из наиболее котируемых фондовых индексов Moscow Times Index, пользующийся доверием в среде иностранных инвесторов, сложно избежать еще одной серьезнейшей проблемы – недостаточного объема и глубины информации, делающих невозможными осуществление ретроспективного анализа, охватывающего длительные временные интервалы. Формирующиеся рынки обладают поистине «младенческим возрастом» по сравнению с развитыми рынками капитала и в силу естественных причин не могут похвастаться подобной глубиной предыстории.

Соответственно, определяющими характеристиками формирующихся рынков являются отсутствие кредитной истории, высокая волатильность, нестабильность и неопределенность перспектив.

Серьезные трудности вызывает также и расчет коэффициента систематического риска β в условиях национальной экономики. В данной области в Республике Беларусь существует значительный информационный вакуум, аналитическая информация недостаточна. На российском рынке определение коэффициентов β детерминировано временными интервалами, используемыми при расчете требуемого уровня доходности. Так, например, российское агентство АК&М осуществляет расчеты, полагаясь на предысторию в 4 месяца, чередуя недельные интервалы, что противоречит международной практике, опирающейся на гораздо большую глубину предыстории от 2 до 5 лет и месячные временные интервалы. Причины данной ситуации коренятся в том, что прошлая информация не в состоянии сохранять свою актуальность в течение относительно продолжительного времени. Рассматриваемый пример свидетельствует о том, что использование модели САРМ в условиях формирующихся рынков, в том числе и национального рынка капитала в Республике Беларусь, в настоящее время весьма проблематично ввиду неопределенности и сложности расчетов каждого из параметров данной модели. Следовательно, не только автоматическое перенесение, но и возможность адаптации западной инвестиционной теории к условиям национальной экономики чрезвычайно малы.

Тем не менее, одна из попыток модификации модели САРМ была предпринята американским инвестиционным банком Goldman Sachs2.

1 Об Объединении ММВБ и РТС.

2 Данная модель была разработана Дж. Марискалем и К. Харгисом из Goldman Sachs. Rameen Soltani, Discounting a lotation // Bloomberg. – 1999. – Sept. – P. 93–94.

129

Содержание данной модификации было обусловлено исходной предпосылкой, опирающейся на позиции предпринимателей из США, инвестирующих долларовые активы в акции развивающихся (формирующихся) рынков капитала. Соответственно, формула доходности основных активов была скорректирована посредством введения в нее спрэда суверенных облигаций конкретного национального рынка по отношению к безрисковой ставке в США. Кроме того, влияние коэффициента β было усложнено комбинаторным сочетанием зависимости относительно локального рынка (β1), а также отмечаемой корреляции с рынком США (Sb/Su):

R = (Ru+Rs)+β1(Sb/Su)Eu,

где Ru – безрисковая ставка доходности на капитал, вложенный в долгосрочные (тридцатилетние) облигации (6 % годовых); Rs – спрэд суверенных облигаций к безрисковой ставке (в среднем по странам с формирующимися рынками капитала от 14 % до 20 %); β1 – уровень рискованности вложений в компанию относительно локального рынка; Sb – ежедневная волатильность индекса акций страны с формирующимися рынками капитала; Su – волатильность индекса американского рынка (например, Standard&Poor’s (S&P)); Eu – историческая премия рынка акций в США1 (3,5 %).

Следует отметить, что даже с учетом модификации скорректированная подобным образом модель не может быть использована на большинстве их «возникающих рынков» капитала в силу следующих обстоятельств:

–отсутствия представительной информации по одному из вышеобозначенных показателей – ежедневной волатильности индекса акций формирующихся рынков капитала. Так, например, в Республике Беларусь данный индекс не рассчитывался в силу длительного преобладания сегмента государственных заимствований и чрезвычайно низкого удельного веса корпоративных ценных бумаг (акций и облигаций) в биржевом обороте рынка (менее 3 %). В настоящее время прослеживается иная тенденция, заключающаяся в нарастающем преобладании сегмента корпоративных ценных бумаг, но индексы попрежнему не рассчитываются;

–неприятия результатов данных исследований практикующими инвестиционными аналитиками ввиду характерных для развивающихся рынков капитала завышенных величин процентных ставок по сравнению с уровнями рентабельности реального сектора экономики, придающего инвестициям в финансовые активы характер нецелесообразности.

1 Данная модель была разработана Дж. Марискалем и К. Харгисом из Goldman Sachs. Rameen Soltani, Discounting a lotation // Bloomberg. – 1999. – Sept. – P. 93–94.

130