Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Проблемы финансового моделирования с позиций экономической безопасности. Монография
.pdf
61
отмечать, как они работают вместе и каким образом решения влияют на общую
эффективность общего бизнеса.
Модели слияний и поглощений
Финансовые посредники при слияниях и поглощениях чаще всего
используют общие модели, которые применяются для всех сфер бизнеса.
Особый вид таких моделей связан с выкупом с использованием заемных
средств. Активы приобретаемой компании часто используются в качестве
обеспечения по кредитам вместе с активами приобретающей компании. Цель
выкупа с использованием заемных средств состоит в том, чтобы позволить
совершать крупные приобретения без необходимости вкладывать большой
капитал. При этом банки при выкупе другого бизнеса и при нехватке для этих
целей собственных средств чаще всего используют выпуск краткосрочных
обязательств. В моделях этот механизм учитывается как дополнительный
внешний показатель. При этом делается ряд прогнозных сценариев поведения с
учетом выкупа нового бизнеса.
Консолидированные модели
Модели консолидации финансового бизнеса строятся путем объединения
финансовых результатов нескольких бизнес-единиц в одну модель. Такие
модели применяют, например, банковские холдинговые компании. Как правило,
первая рабочая таблица модели представляет собой сводную или
консолидированную картину, которая показывает цифры самого высокого
уровня (ежемесячные и годовые доходы, прибыль, затраты, коэффициент
производительности и т.п.) в форме таблиц, графиков или диаграмм. На других
вкладках модели отображаются финансовые данные по отделам,
подразделениям или линейкам продуктов по годам, кварталам или месяцам.
Модели скоринга и кредитно-оценочных карт
Существует большой разброс моделей скоринга. Что касается моделей
кредитно-оценочных карт, то в нашей стране данный вид моделирования еще не
получил существенного развития и каждое кредитное учреждение по своему
решает эту задачу. Кредитный скоринг и модельный ряд существенно
различаются по странам проведения и финансовым посредникам.
Например, в Соединенных Штатах кредитный балл− это число, основанное
на статистическом анализе кредитных файлов человека, теоретически
представляющее кредитоспособность этого человека, то есть вероятность того,
что люди будут оплачивать свои счета. Кредитный рейтинг в основном основан
на информации о кредитных отчетах, как правило, в одном из трех основных
кредитных бюро: Experian, TransUnion и Equifax. Доход и история занятости (или
62
ее отсутствие) не учитываются основными кредитными бюро при расчете
кредитных баллов. Тем не менее существуют разные методы расчета кредитных
баллов и каждый финансовый посредник использует свою методику и свои
модели.
Кредитный скоринг в Великобритании отличается от скоринга в США и
других странах. В Великобритании отсутствует универсальный кредитный
рейтинг. Каждый кредитор оценивает потенциальных заемщиков по своим
собственным критериям и использует свои модели. Алгоритмы оценки являются
коммерческой тайной. Кредитные баллы, которые могут видеть физические
лица, и предоставляемые кредитными агентствами как, например, Call Credit,
Equifax, Experian и TransUnion, продаются потребителям и обычно не
используются кредиторами. Большинство кредиторов вместо этого используют
собственный внутренний механизм оценки. Наиболее популярный
статистический метод в Великобритании – логистическая регрессия для
прогнозирования двойного результата: безнадежный долг или не безнадежный
долг. Некоторые банки также создают регрессионные модели, которые
предсказывают сумму безнадежных долгов, которые может понести клиент. Как
правило, это гораздо сложнее предсказать, и большинство банков сосредоточено
только на бинарном результате. Кредитный скоринг строго регулируется
Управлением по финансовому поведению, если оно используется для целей
расширенного подхода к достаточности капитала в соответствии с правилами
Базель II. Кредитный скоринг строго регулируется в Великобритании, а
отраслевым регулирующим органом является Управление информационной
комиссии (ICO).
Кредитные оценочные карты представляют собой математические модели,
которые пытаются предоставить количественную оценку вероятности того, что
клиент будет демонстрировать определенное поведение (например, дефолт по
кредиту, банкротство или более низкий уровень просрочек) в отношении их
текущей или предполагаемой кредитной позиции с кредитором. Оценочные
карты создаются и оптимизируются для оценки однородного кредитного
портфеля (например, портфели с просроченными платежами, портфели с
возрастными параметрами (особенно молодежные), портфели с недостаточной
информацией). Большинство эмпирически выведенных систем кредитного
скоринга имеют от 10 до 20 переменных. В оценках приложений, как правило,
преобладают данные кредитных бюро.
Статистические методы оценки, такие как логистическая регрессия,
используются для создания оценок вероятности дефолта исходя из наблюдений
63
исторических данных. Эта модель может использоваться для прогнозирования
вероятности дефолта для новых клиентов с использованием тех же
характеристик наблюдения (например, возраст, доход, владелец квартиры,
машины). Вероятности по умолчанию затем масштабируются до «кредитного
балла». Этот балл ранжирует клиентов по степени рискованности без явного
определения их вероятности дефолта.
Существует ряд методов кредитного скоринга, которым соответствуют
определенные модели, среди них выделяются следующие: моделирование
уровня риска, модели кредитования в уменьшенной форме, модели веса
доказательств, линейная или логистическая регрессия. Основные отличия
включают в себя необходимые предположения об объясняющих переменных и
способности моделирования непрерывных и бинарных результатов. Несмотря на
многочисленные исследования отсутствуют доказательства превосходства той
или иной методики.
Типично ошибочный подход к кредитному скорингу заключается в
переоценке важности единственного показателя – своевременности погашения
задолженности. Хотя своевременность платежей важна, тем не менее она в
большинстве моделей учитывается как примерно одна треть балла по
кредитному рейтингу. Кроме того, фон погашения отображается только в
кредитной истории клиента. В связи с широким привлечением социальных сетей
для анализа кредитоспособности клиентов в моделях возрастает значение
различной социальной активности заемщика.
Модели оценки бизнеса и ценообразования финансовых активов
Данный тип моделей является основным в бизнесе – стоимость бизнеса и
цена активов являются квинтэссенцией предпринимательской деятельности.
Оценку бизнеса можно представить в виде процесса и набора процедур,
которые используются для стоимостной оценки бизнеса, то есть в виде
показателя заинтересованности владельца. Оценку применяют участники
финансового рынка для определения цены бизнеса, то есть цены, которую они
готовы либо заплатить за покупку либо получить при продаже бизнеса.
Оценщики часто используют одни и те же инструменты для оценки при
разрешении споров, которые связаны с налогообложением имущества, при
судебных разбирательствах, распределении стоимости бизнеса между
различными активами, оценке доли участия партнеров в соглашениях куплипродажи и в других коммерческих и юридических целях. В некоторых случаях
суд назначает бухгалтерскую экспертизу для оценки бизнеса.
64
Перед тем как оценить стоимость бизнеса, в оценочном задании должна
быть указана причина и обстоятельства оценки бизнеса. Они формально
известны как стандарт стоимости бизнеса и предпосылка стоимости. Стандарт
стоимости представляет собой гипотетическое условие, при которых
оценивается бизнес. Предпосылка для стандарта стоимости связана с целым
рядом допущений, такими как, например, допущение о неопределенно долгом
развитии бизнеса в его текущей форме или стоимость бизнеса представлена в
виде выручки от продажи всех активов за вычетом задолженности.
Результаты оценки могут существенно различаться в зависимости от
методики − выбора стандарта, формул и методов оценки стоимости бизнеса.
Если происходит реальная продажа бизнеса, то следует ожидать, что как
покупатель, так и продавец имеют стимулы к достижению оптимальных
результатов. Поэтому они установят справедливую рыночную стоимость
активов, с тем чтобы они были конкурентоспособны. В справедливой стоимости
не учитываются также различные скидки.
Модель рыночной стоимости активов представляет собой
смоделированную стоимость бизнеса. Она определяется в ходе дискуссии
между потенциальным покупателем и продавцом. При этом предполагается
полное знание всех соответствующих обстоятельств, которые достаточны и
необходимы для сделки.
Модель инвестиционной ценности активов – ценность, которую компания
имеет для конкретного инвестора. В оценку включен эффект синергии в
соответствии с инвестиционным стандартом стоимости.
Модель внутренней стоимости активов – мера стоимости бизнеса,
которая отражает понимание инвестором экономического потенциала компании.
Модель ликвидации активов – стоимость взамен, когда деловые активы
выбывают в ходе принудительной ликвидации.
Модель ценообразования основных средств) можно представить в виде
метода определения ставки дисконтирования при оценке бизнеса. Данная модель
представляет собой принятую в литературе CAPM, которая стала результатом
разработок Гарри Марковица, Джеймса Тобина и Уильяма Шарпа. Модель
предполагает метод определения ставки дисконтирования с добавлением премии
за риск к безрисковой ставке. При этом премия за риск рассчитывается
посредством умножения премии за риск по акциям на средний (бета-) риск, а
также показатель волатильности цен акций. Своеобразная бета-версия расчета
составляется для различных отраслей, а также компаний, ее посредством
измеряются систематические риски при инвестировании.
65
В обобщенном виде вышеприведенные модели можно характеризовать
следующим образом:
во-первых, как регулярные и систематические расчеты-отчеты. Поскольку
модели построены вокруг финансовой отчетности, то расчеты, а также
результаты соответствуют ежемесячным, квартальным или годовым отчетным
данным;
во-вторых, гипнотический характер моделей. Такой характер вытекает из
того, что входные данные представлены как «допущения». В таких условиях при
анализе указываются значения, которые специально применяются в каждом
периоде времени для обменных курсов, процентов, налогов.
C 2012 года регулярно проводится чемпионат мира по финансовому
моделированию, известный как ModelOff – глобальное онлайн-соревнование по
финансовому моделированию, которое завершается событием Live Finals для
ведущих конкурентов [66 71]. Текущий чемпионат начинается 23 ноября 2019
года (онлайн), второй тур 7 декабря 2019 г. (онлайн) и финал – 25 января 2020
года (ориентировочно Лондон).
Альтернативные подходы оценки и факторные модели
На фондовом рынке существует множество подходов к оценке, помимо
традиционной модели CAPM. К ним относятся, например, следующие:
Арбитражная теория ценообразования (APT)
В финансах теория арбитражного ценообразования (APT) − это общая
теория ценообразования на финансовые активы, согласно которой ожидаемая
доходность актива строится как линейная функция различных факторов или
теоретических рыночных индексов, где представлена чувствительность к
изменениям в каждом факторе бета-коэффициента. Полученная из модели норма
доходности будет затем использоваться для правильной оценки актива: цена
актива должна равняться ожидаемой на конец периода цене, дисконтированной
по ставке, подразумеваемой моделью. Если цена расходится, арбитраж должен
привести ее в соответствие. Теория была предложена экономистом Стивеном
Россом в 1976 году. Структура линейной факторной модели APT используется в
качестве основы для многих систем коммерческого риска, используемых
управляющими активами.
Модель ценообразования капитальных активов на основе потребления
(CCAPM)
Модель ценообразования капитальных активов, основанная на
потреблении (CCAPM), представляет собой модель определения ожидаемой
66
доходности инвестиций. Основы этой концепции были заложены
исследованиями Роберта Лукаса (1978) [67] и Дугласа Бридена (1979) [68].
Модель является обобщением модели ценообразования основных средств
(CAPM). Хотя CAPM получен в статической однопериодной настройке, CCAPM
использует более реалистичную многопериодную настройку. Главное значение
CCAPM заключается в том, что ожидаемая доходность актива связана с «риском
потребления», то есть насколько неопределенность в потреблении может
возникнуть из-за владения активом. Активы, которые приводят к значительной
неопределенности, предлагают большую ожидаемую прибыль, поскольку
инвесторы хотят получить компенсацию за риск потребления.
CAPM может быть получен из следующих особых случаев CCAPM: (1)
двухпериодная модель с квадратичной полезностью; (2) двухпериодная
экспоненциальная полезность и нормально распределенные возвраты; (3)
бесконечные периоды, квадратичные полезность и стохастическая
независимость во времени; (4) бесконечные периоды и логарифмическая
полезность и (5) приближение первого порядка общей модели с нормальными
распределениями [69].
Формально CCAPM утверждает, что ожидаемая премия за риск по
рискованному активу, определяемая как ожидаемая доходность за рискованный
актив за вычетом безрисковой прибыли, пропорциональна ковариации его
доходности и потребления в периоде доходности. Бета-версия потребления
включена, и ожидаемый доход рассчитывается следующим образом [70]:
r = rf + B (rm − rf) (1)
где
r − ожидаемая доходность ценной бумаги или портфеля;
rf − безрисковая ставка;
B − бета-потребление (отдельной компании или средневзвешенного
значения портфеля) и
рм − возврат с рынка.
Альтернативные модели рынка капитала имеют общую ожидаемую
доходность в зависимости от множества источников риска: внутренних и
внешних, объективных и субъективных.
Евгений Фама в 1965 г. открыл дискуссию и последующую серию работ,
связанных с моделированием поведения цен фондового рынка [71]. Последнюю
треть прошлого века вопрос возможности использования прошлой истории цен
67
для прогнозирования будущих цен акций был предметом дискуссий. На данный
вопрос были два противоположных ответа.
Одна группа экономистов считала, что комбинация фундаментального и
технического анализа позволяет определить цены акций (чартистская теория,
или теория графиков, – цены определяют исходя из графического построения
будущего на основе условных форм, основанных на изменениях цен в прошлом),
то есть прошлые цены дают основания для прогнозирования будущих цен.
Несмотря на то что существует множество различных чартистских теорий, все
они делают одно и то же основное предположение и на его основе строят
будущее. Все они предполагают, что прошлое поведение цены ценной бумаги
содержит информацию о ее будущем поведении. История повторяется в том, что
не только тенденции, но и общие «модели» движения цены в прошлом будут
иметь тенденцию повторяться в будущем. Таким образом, благодаря
тщательному анализу ценовых графиков появляется понимание ценовых
«моделей», которые используют для прогнозирования будущего поведения цен.
Такой подход позволяет увеличивать ожидаемый прирост портфелей.
Другая группа экономистов использовала теорию случайных блужданий
для поиска будущих цен акций. Будущие цены акций не более предсказуемы, чем
выбор случайных чисел. В статистическом смысле в соответствии с теорией
последовательные изменения цен являются независимыми – одинаково
распределенными случайными величинами, то есть ряд изменений цен не имеет
памяти – прошлое не может быть использовано как для предсказания будущего
каким-либо значимым образом, так и для оценки настоящего. Теория случайных
блужданий цен на акции, на самом деле, включает в себя две относительно
отдельных гипотезы:
- последовательные изменения цен независимы от предыдущих
изменений;
- изменения соответствуют некоторому распределению вероятностей.
Аргументом в пользу моделей, построенных на случайном блуждании цен,
является следующий: если последовательные поступления новой информации
возникают независимо во времени и если шумовые явления, сопровождающие
данную информацию, или неопределенности в отношении внутренних значений
поступившей информации не склонны следовать какой-либо последовательной
схеме, то последовательные изменения цены ценной бумаги будут
независимыми; в таком случае следует определять вероятность наступления того
или иного сценария движения цен.
68
Е. Фама в 1965 г. открыл дискуссию и последующую серию работ,
связанных с моделированием поведения цен фондового рынка и поиском
наиболее вероятностных сценариев развития цен на ценные бумаги на базе
использования различных моделей [71]. В статистических терминах
независимость означает, что распределение вероятности изменения цены в
течение периода времени t не зависит от последовательности изменений цены в
течение предыдущих периодов времени. То есть знание последовательности
изменений цен, ведущих к периоду времени t, не помогает при оценке
распределения вероятности изменения цены в течение периода времени t. Рост
интереса к поведенческим аспектам ценообразования и соответствующему
моделированию был связан с успехами поведенческих наук и повышением
вычислительных возможностей.
Модели, построенные для академических целей, резко отличаются от того,
чем пользуется в повседневной практике трейдер на фондовом рынке. Если он
ощущает, что предыдущее движение цен позволяет оценить будущие цены, то
он использует данные концепции – чаще всего применяют волновой принцип
Элиота. Если трейдер полагает, что происходят изменения фазы цикла и
предшествующие примеры движения бесполезны, то обращается к модели
случайного блуждания. До недавнего времени в биржевой практике модели
случайного блуждания были мало задействованы. Однако с развитием
вычислительных процессов и появлением достаточно удобных для
практического применения моделей данное моделирование получает широкое
развитие в биржевой практике. У трейдера, биржевой статистики (в частности, у
частотных моделей) и академических исследований порой разные задачи. К тому
же различия торговых горизонтов трейдеров – краткосрочны (а также высокократкосрочны), среднесрочные или долгосрочные перспективы оказывают
влияние на методы анализа и используемые модели. Что касается долгосрочных
перспектив, то на практике оказывается, что внутренняя цена ценной бумаги,
выводимая из фундаментального анализа, далеко не всегда вступает в силу. По
целому ряду акций годами ожидаемая цена, выводимая из реальных активов,
стоящих за акциями (фундаментальный анализ), может быть существенно ниже
(так происходит, например, с акциями Газпрома).
Основные альтернативные модели ценообразования финансовых активов
Модели Q
Модели Q разделяются на два вида: модели теории Q сравнивают текущую
рыночную цену с ценой, отраженной в бухучете (балансовой стоимостью), с
69
учетом набора факторов, которые являются системными рисками [72]; модели
ценообразования деривативов.
Целью ценообразования деривативов является определение справедливой
цены данной ценной бумаги с точки зрения более ликвидных ценных бумаг, цена
которых определяется законом спроса и предложения. Значение слова
«честный» зависит, конечно, от того, рассматривает ли кто-либо покупку или
продажу ценной бумаги. Примерами ценных бумаг являются простые ванильные
и экзотические опционы, конвертируемые облигации и т. д.
Как только справедливая цена определена, трейдер на стороне продажи
может создать рынок под залог. Следовательно, ценообразование деривативов
является сложной экстраполяцией движения ряда активов для определения
текущей рыночной стоимости ценной бумаги, которая затем используется
сообществом продавцов.
Трехфакторная модель Fama-French
В ценообразовании активов и при управлении инвестиционным портфелем
применяется трехфакторная модель «Fama-French». Модель разработана
Евгением Фама и Кентом Френчем. Ее применяют для описания доходности
акций. Е. Фама и К. Френч были профессорами в Школе бизнеса Бут Чикагского
университета. Тремя факторами являются следующие:
- рыночный риск;
- превосходство, с одной стороны, малых – повышенная гибкость, с другой
стороны, крупных компаний – возможности, связанные с масштабами;
- превосходство отношения коэффициента балансовые цены / рыночные
цены по сравнению с небольшими компаниями с отношением балансовой цены
к рыночной [73].
В отличие от классической модели ценообразования активов (CAPM),
которая посредством только одной переменной описывает доходность портфеля,
модель Фама-Френча включает три переменные. Дело в том, что, по мнению
исследователей, необходимо использовать небольшие ограничения и учитывать
акции с высоким отношением балансовой цены к рыночной цене. Такой подход
позволяет расширить модель.
Поскольку в модель добавили два фактора, то она стала отражать два
класса изменений:
, (2)
где
r – ожидаемый доход портфеля;
70
Rf − безрисковая ставка дохода;
Rm – доход от рыночного портфеля,
– бета-коэффициент.
Добавленные факторы:
SMB – разница между низким уровнем капитализации и высоким уровнем
капитализации;
HML – разница между низким уровнем отношения балансовой цены к
рыночной и высоким уровнем отношения балансовой цены к рыночной цене.
Факторы можно рассчитывать в ходе комбинации портфелей. В свою
очередь портфели составляются из ранжированных акций исходя из
исторических рыночных данных. При этом используется рейтинг BtM и рейтинг
Cap. С историей данных можно ознакомиться на веб-странице Кеннета Френча.
Кроме того, после определения SMB и HML соответствующие коэффициенты bs
и bv определяются линейными регрессиями. Они имеют как отрицательные, так
и положительные значения, что существенно расширяет возможности модели.
В целом трехфакторная модель Фама-Френч позволяет рассматривать
более 90% показателей, характеризующих доходность диверсифицированных
портфелей, в то время как обычная модель CAPM учитывает только около 70%
показателей, влияющих на доходность [74].
Четырехфакторная модель Кархарта (1997)
В управлении портфелем расширением трехфакторной модели Fama-
French является четырехфакторная модель Carhart, включающая импульсный
фактор для оценки стоимости активов, предложенный Марком Кархартом. Он
также известен в отрасли как коэффициент MOM (ежемесячный импульс) [75].
Импульс в акции описывается как тенденция к тому, что цена акции продолжает
расти, если она растет, и продолжать снижаться, если она падает.
MOM может быть рассчитан путем вычитания равного средневзвешенного
значения для фирм с самыми низкими показателями из равного
средневзвешенного значения для компаний с самыми высокими показателями,
отстающих на один месяц (Carhart, 1997). Акция демонстрирует импульс, если
ее предыдущая средняя доходность за 12 месяцев была положительной. Как и в
трехфакторной модели, фактор импульса определяется портфелем
самофинансирования (длинный положительный импульс) + (короткий
отрицательный импульс). Стратегии импульсов повышенных прибылей акций
по-прежнему популярны на финансовых рынках, так что финансовые аналитики
включают 52-недельный ценовой максимум / минимум в свои рекомендации
покупки / продажи (52 недельный ценовой цикл) [76].
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]