Управление портфелем ценных бумаг кредитных организаций РФ: теория и практика

Основные объемы торгов негосударственными облигациями в России сосредоточены на ММВБ. Среди остальных площадок относительно ликвидным биржевым рынком может похвастаться только Санкт-Петербургская валютная биржа. На ней идет торговля облигациями Санкт-Петербурга, которые не представлены на ММВБ. Если обратиться к биржевой статистике ММВБ, складывается впечатление, что, несмотря на достаточно внушительные обороты (свыше 2,7 млрд. долл.США) торговля сосредоточена лишь в нескольких выпусках, а обороты и ценовые уровни по остальным выпускам носят преимущественно индикативный характер. Нередко продать или купить даже средний по размеру пакет бумаг, выставив котировку в терминале, невозможно.

Среди корпоративных выпусков на ММВБ более или менее активно торгуются "фишки" (облигации Газпрома, ТНК, ВТБ, РАО "ЕЭС Росии", РУСАЛа), телекомы и ограниченный круг выпусков "второго эшелона", с которыми работает небольшое количество инвесторов. В 2004 год безусловным лидером по биржевым оборотам (с учетом сделок РЕПО) стал третий выпуск Газпрома, на который с января по октябрь 2004 года пришлось 12% всего оборота корпоративного сектора.

Таблица 12

Лидеры биржевого оборота среди корпоративных и субфедеральных бумаг (с учетом сделок РЕПО) за январь-октябрь 2004 года

TOP-10 Биржа	Обороты, млн.руб.	Доля, в %	TOP-10 Биржа	Обороты, млн.руб.	Доля, в %
1	2	3	4	5	6
Газпром АЗ	56463	12	МГо29-об	51166	15
Газпром А2	14717	3	Мго38-об	43257	13
ВТБ - 4 об	11494	3	Мос.обл. 4в	23858	7
ВымпКомФ-1	8669	2	Мго31-об	22224	6
РусАлФ-2в	8460	2	Мго39-об	13463	4
ЕЭС-обл-2в	7917	2	Мго32-об	9955	3
Мечел ТД-1	7353	2	Мго26-об	9661	3
АЛРОСА 19в	6650	1	Мго40-об	6956	2
РусАлФ-1в	5583	1	Мго33-об	6411	2
ЦентрТел-4	5430	1	Мго37-об	5830	2

Источник: По данным НЦД и расчетам МДМ-Банка.

Единичные сделки по отдельным "фишкам" происходят в конце отчетного периода, когда перед инвесторами встает необходимость переоценить портфели. Если бы не вызвавшее большой резонанс Постановление ФКЦБ России № 03-52/пс, которое регламентирует методику определения признаваемых котировок, с большой долей вероятности многие выпуски даже эпизодически не появлялись бы на бирже после размещения. Следует отметить, что на сделки РЕПО приходится в среднем 30% всего оборота биржи.

В секторе субфедеральных бумаг ситуация еще более удручающая. В силу того, что рынок субфедеральных выпусков гораздо уже, чем сектор корпоративных бумаг, биржевой оборот практически полностью сосредоточен в облигациях Москвы (на которые в среднем приходится 70% всего оборота) и Московской области (табл. 12).

Торговля облигациями в России не ограничивается только биржевыми сделками на ММВБ. Существенная часть сделок совершается на внебиржевом рынке, что является общепринятой мировой практикой.

Таблица 13

Лидеры внебиржевого оборота среди корпоративных и субфедеральных бумаг (с учетом сделок РЕПО) за январь-октябрь 2004 года

TOP-10 Биржа	Обороты, млн.руб.	Доля, в %	TOP-10 Биржа	Обороты, млн.руб.	Доля, в %
1	2	3	4	5	6
Газпром А3	13031	5	МГор38-об	17329	14
УралСвзИн6	9479	3	ХантМан5об	13783	11
ММК-17	7639	3	Мос.обл.3в	12426	10
Роспечать1	7046	2	МГор29-об	9114	7
Метчел ТД-1	5824	2	Мос.обл.4в	8373	7
РусАлФ-1в	5714	2	ЯНАО-1об	4848	4
АИЖК 2об	4986	2	Якут-05 об	3408	3
МИА-1об	4950	2	Мос.обл.2в	2480	2
РОСБАНК-1	3269	1	МГор27-об	2375	2
ДальСвз1 об	2888	1	НовсибОбл1	1768	1

Источник: По данным НЦД и расчетам МДМ-Банка.

Общий среднемесячный внебиржевой оборот корпоративных выпусков не превышает 1 млрд. долл.США, что составляет примерно 40% от всего оборота. По мнению экспертов существенная часть внебиржевых сделок - это нерыночные сделки РЕПО. В целом внебиржевой рынок негосударственных облигаций повторяет биржевой рынок. Динамика объемов и структура оборотов примерно одинаковая (табл. 13).

2.4.3 Формирование диверсифицированного портфеля

Была поставлена задача сформировать портфель дохода с минимальным риском состоящий из двух ценных бумаг.

При отборе ценных бумаг для инвестирования был применен принцип отраслевой диверсификации эмитентов ценных бумаг. Ценные бумаги выбирались с учетом анализа фондового рынка, проведенного в других разделах данный работы. Анализ был осуществлен на основе данных котировок акций за период с 15.06.2004 по 15.06.2005 (Приложение 1.) с использованием стандартного программного обеспечения Microsoft Excel 97. Данные для формирования базы данных были импортированы с сайта Московской межбанковской валютной биржи [36].

Для оценки достоверности полученных расчетных показателей финансовых рисков (стандартного отклонения; коэффициентов корреляции; беты) были использованы аналогичные показатели (историческая волатильность корреляция между двумя финансовыми инструментами), предлагаемые в рамках совместного проекта МФД-ИнфоЦентра и компании EGAR Technology [37]. Расчеты показателей оценки риска и корреляции, ковариации проводились в соответствии с формулами, приведенными в Разделе 2.2.2.

В результате проведенных расчетов было выявлено следущее.

Числовые значения стандартного отклонения полученные расчетным путем отличались от числовых значений исторической волатильности, предоставляемых аналитическим агентством, _ значения были ниже на 64,3% - о 87,6% (табл. 16). В случаях, если аналогичные данные полученные расчетным путем отличаются от контрольных значений на 30%, то выборка признается не репрезентативной. Тем не менее, во взаимосвязи между собой полученные расчетным путем показатели в целом отражали реальную степень риска каждой акции по отношению друг к другу. Поэтому полученные показатели были использованы в дальнейшем для оценки степени риска ценных бумаг по отношению друг к другу и формирования эффективного рыночного портфеля.

Для анализа по каждой отдельной акции были взяты только 29 котировок за весь исследуемый период с 15.06.2004 по 15.06.2005 (около 250 значений), поскольку стандартное программное обеспечение Microsoft Excel 97 в автоматическом режиме вычисления осуществляет не более чем по 30 аргументам. Это снизило точности расчетов. По нашему мнению, для осуществления более точных расчет и проведения качественного анализа необходимо использовать специальные программные статистические пакеты, либо профессиональные программные пакеты для анализа ценных бумаг (например Statgraf, MetaStock).

Была проведена группировка акций по степени риска () (табл. 14) и составлена табл. 17

Таблица 14

Характеристика показателей риска

Значение -коэффициента	Уровень систематического риска
= 1	средний
> 1	высокий
< 1	низкий

Таблица 15

Значения котировок акций по итогам торгов на ММВБ и индекса МММБ за период с 15.06.2004 по 15.06.2005

№№	Эмитент	Тикеры акций	Цена на 15.06.2005, руб.	Цена на 15.06.2004, руб.	Доходность за наблюдаемый период (1 год), в %	Минимальная цена	Максимальная цена	Размах вариации (min-max)	Средняя цена за период	Средняя доходность, в %
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
1	ЮКОС	YUKO	14.31	186.00	-92,31	28.40	47.00	18.60	66.72	-60,38
2	Сибнефть	SIBN	90.00	78.69	14,37	68.59	110.31	41.20	88.44	8,16
3	АвтоВАЗ (2 ап)	RU0009071195	607.99	531.10	14,48	506.00	925.00	419.00	678.48	7,97
4	АвтоВАЗ (3)	RU0009071187	693.00	700.05	-1,01	609.02	840.00	231.00	737.12	0,67
5	Сбербанк РФ (ап)	RU00090029557	191.50	136.20	40,60	127.76	192.00	64.24	156.60	13,5
6	Сбербанк РФ (обыкн.)	Ru0009029540	18420.00	11039.00	66,86	10749.90	18564.00	7814.10	14631.61	20,54
7	ГМКН «Норильский никель» (5ао)	RU14GMKN0507	1686.97	1492.00	13,07	1250.43	2025.00	774.57	1627.70	6,72
8	ГМКН «Норильский никель» (4ао)	RU14GMKN0408	1682.00	1491.00	12,81	1251.00	2025.00	774.00	1624.79	6,43
9	Ростелеком (ап)	RTKMP	42.10	40.75	3,31	35.42	48.19	12.77	42.13	3,07
10	Ростелеком (ао)	RTKM	56.85	58.67	-3,10	46.71	70.70	23.99	57.96	067
11	Лукойл	LKOH	1008.00	731.52	37,80	772.18	1023.54	251.36	887.75	12,96
12	Аэрофлот	AFLT	42.50	29.60	43,58	28.40	47.00	18.60	35.89	14,78
13	РАО ЕЭС (ао)	EESR	8.51	7.78	9,43	6.63	9.48	2.85	8.05	4,90
14	РАО ЕЭС (ап)	EESRP	7.69	6.60	16,52	5.65	8.81	3.19	7.20	8,45
15	Индекс ММВБ	MICEXINDEXCF	616.69	507.07	21,62	507.07	642.79	135.72	576.92	8,54

Источник: составлена автором по данным сайта www.micex.ru

Таблица 16

Расчетные значения коэффициентов риска акций и волатильности индекса ММВБ по итогам торгов на ММВБ за период с 15.06.2004 по 15.06.2005

№№	Эмитент	Тикеры акций	Историческая волатильность по данным аналитического агентства, в %	Выборочное стандартное отклонение, в %	Бета по данным аналитического агентства	Бета, рассчитанная по данным неполной выборки	Коэффициент корреляции, рассчитанный по данным неполной выборки, в %	Коэффициент вариации
1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	ЮКОС	YUKO	67,84	19,83	0.49	2.31	61.02	-0,032
2	Сибнефть	SIBN	22,35	7,99	0.92	1.10	71.99	0,093
3	АвтоВАЗ (2 ап)	RU0009071195	32,33	7,72	1.14	0.66	44.86	0,093
4	АвтоВАЗ (3)	RU0009071187	37,46	4,65	1.04	0.52	58.61	0,693
5	Сбербанк РФ (ап)	RU00090029557	22,04	4,33	0.66	0.67	80.59	0,031
6	Сбербанк РФ (обыкн.)	Ru0009029540	17,35	5,60	0.4	0.65	60.65	0,026
7	ГМКН «Норильский никель» (5ао)	RU14GMKN0507	23,51	6,84	1.03	1.20	91.90	0,100
8	ГМКН «Норильский никель» (4ао)	RU14GMKN0408	24,57	6,48	1.03	1.14	91.64	0,100
9	Ростелеком (ап)	RTKMP	31,34	6,19	0.87	0.85	71.64	0,196
10	Ростелеком (ао)	RTKM	19,87	6,18	0.92	0.92	77.53	0,893
11	Лукойл	LKOH	23,43	4,81	1.09	0.80	86.50	0,036
12	Аэрофлот	AFLT	23,75	5,45	0.41	0.36	34.43	0,035
13	РАО ЕЭС (ао)	EESR	19,76	5,72	0.93	0.96	87.52	0,113
14	РАО ЕЭС (ап)	EESRP	23,16	8,08	1.01	0.25	80.76	0,092
15	Индекс ММВБ	MICEXINDEXCF	19,14	5,22	Х	Х	1	0,059

Таблица 17

Расчетные значения коэффициентов риска акций и волатильности индекса ММВБ по итогам торгов на ММВБ за период с 15.06.2004 по 15.06.2005

№№	Эмитент	Тикеры акций	Средняя доходность, В %	Выборочное стандартное отклонение, в %	Бета, расчтитанная по данным неполной выборки	Безрисковая ставка доходности (Лямбда)	Рыночный риск акции	Собственный риск акции	Коэффициент детерминации R2, в %
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Акции с наибольшим систематическим риском (бета > 1)
1	ЮКОС	YUKO	-60,38	19,83	2.31	-0,01424	0,01465	0,02469	37.24
2	ГМКН «Норильский никель» (5ао)	RU14GMKN0507	6,72	6,84	1.20	-001347	0,00395	0,00073	84.45
3	ГМКН «Норильский никель» (4ао)	RU14GMKN0408	6,43	6,48	1.14	-0,01272	0,00352	0,00067	84.98
Акции со средним систематическим риском (бета ~ 1)
4	Сибнефть	SIBN	8,16	7,99	1.10	-0,00094	0,00331	0,00307	51.83
5	РАО ЕЭС (ао)	EESR	4,90	5,72	0.96	-0,01141	0,00250	0,00076	76.59
6	Ростелеком (ао)	RTKM	3,07	6,18	0.92	-0,01367	0,00229	0,00152	60.11
7	Ростелеком (ап)	RTKMP	0,67	6,19	0.85	-0,01305	0,00197	0,00187	51.33
8	Лукойл	LKOH	12,96	4,81	0.80	-0,00661	0,00173	0,00058	74.83
Акции с небольшим систематическим риска (бета < 1)
9	Сбербанк РФ (ап)	RU00090029557	13,50	4,33	0.67	0,00262	0,00122	0,00066	64.94
10	АвтоВАЗ (2 ап)	RU0009071195	7,97	7,72	0.66	0,00001	0,00119	0,00475	20.12
11	Сбербанк РФ (обыкн.)	Ru0009029540	20,54	5,60	0.65	0,00528	0,00115	0,00197	36.78
12	АвтоВАЗ (3)	RU0009071187	0,67	4,65	0.52	-0,00123	0,00074	0,00142	34.35
13	Аэрофлот	AFLT	12,96	5,45	0.36	-0,00743	0,00035	0,00262	11.85
14	РАО ЕЭС (ап)	EESRP	8,45	8,08	0.25	-0,01582	0,00426	0,00653	65.23

Для формирования эффективного портфеля была установлена минимальная ставка доходности на уровне инфляции - 10% годовых. Этому показателю соответствовали акции Сбербанка РФ, Аэрофлота и Лукойла.

Кроме достаточно высокой доходности эти акции имели наиболее низкие показатели как рыночного (систематического), так и собственного (несистематического) риска. Экспертные оценки специалистов фондового рынка, также совпадали с данными полученными в результате расчетов: эмитенты имеют устойчивое финансовое положение, указанные бумаги являются ликвидными и доходными. Акции Сбербанка РФ и Лукойла пользуются повышенным спросом. По экспертным оценкам ликвидность акций Аэрофлота наименьшая, что также подтверждается расчетным значениями (показатель рыночного влияния имеет одно из наименьших значений по отобранным акциям =0,36).

Расчеты показателей ковариации и корреляции между доходностями акций за исключением акций Сбербанка высокого уровня взаимосвязи между ними не установили (табл. 18, 19).

Таблица 18

Матрица значений коэффициентов ковариации между доходностями акций

Тикеры акций	LKOH	Сбербанк-п	Сбербанк	AFLT
LKOH	0,0023
Сбербанк-п	0,0013	0,0019
Сбербанк	0,0015	0,0018	0,0031
AFLT	0,0010	0,0008	0,0015	0,0030

Таблица 19

Матрица значений коэффициентов корреляции между доходностями акций

Тикеры акций	LKOH	Сбербанк-п	Сбербанк	AFLT
LKOH	1
Сбербанк-п	0,62	1
Сбербанк	0,55	0,76	1
AFLT	0,37	0,33	0,48	1

Таблица 20

Вероятность наступления события, в %	Комментарии
0	Риск рассматривается как несущественный
25	Риск скорее всего не реализуется
50	О наступлении события определенно сказать нельзя
75	Риск скорее всего проявиться
100	Риск наверняка реализуется

Из отобранных акций были сформированы портфели из двух активов с равными долями - по 50% акции одного эмитента. Результаты расчетов риска каждого портфеля приведены в табл. 21. При равенстве доходностей портфеля (Лукойл + Сбербанк РФ (ап)) с (Сбербанк РФ (ап) + Аэрофлот) у последнего значение риска (стандарное отклонений) было ниже и составило 4,01%.

Таблица 21

Риск и доходность портфелей, состоящих из акций отечественных
эмитентов с доходность не ниже 12,96%

Состав бумаг в портфеле	Средняя доходность, в %	Стандартное отклонение, в %	Рыночный (систематический) риск	Собственный (несистематический) риск
1	2	3	4	5
Сбербанк РФ (ап) + Сбербанк РФ (обыкн.)	17,02	4,65	0,00035	0,00030
Лукойл + Сбербанк РФ (обыкн.)	16,75	4,58	0,00037	0,00027
Сбербанк РФ (обыкн.) + Аэрофлот	16,75	4,75	0,00039	0,00027
Лукойл + Сбербанк РФ (ап)	13,23	4,64	0,00039	0,00025
Сбербанк РФ (ап) + Аэрофлот	13,23	4,01	0,00028	0,00029
Сбербанк РФ (обыкн.)	20,54	5,60	0,00115	0,00197
Сбербанк РФ (ап)	13,50	4,33	0,00122	0,00066
Лукойл + Аэрофлот	12,96	4,24	0,00036	0,00029
Лукойл	12,96	4,81	0,00173	0,00058
Аэрофлот	12,96	5,45	0,00035	0,00262

Для оценки правильности нашего инвестиционного решения был сформирован новый портфель, в составе которого был включен безрисковый актив и акция с наибольшей доходностью (табл. 22). В качестве безрискового актива были выбраны государственные облигации, _ ОФЗ 48001, текущая доходность по которым на 15.06.2005 составляла 9,58%. Новый портфель имел более привлекательные инвестиционные качества (доходность 15,06% и уровень общего риска 2,80%) и на 15.06.2005 стал доминирующим портфелем.

Таблица 22

Модельный доминирующий портфель ценных бумаг по состоянию на 15.06.2005

Состав бумаг в портфеле	Средняя доходность, в %	Стандартное отклонение, в %	Рыночный (систематический) риск	Собственный (несистематический) риск
1	2	3	4	5
ОФЗ 48001 + Сбербанк РФ (обыкн.)	15,06	2,80	0,00115	0,00197

Расчеты проводились в соответствии с методикой предложенной профессором Ивановым А. и Саркисяном А. [28; 29] и подтвердили возможность ее практического использования на практике, в том числе надзорными подразделениями Банка России в целях оценки и формирования профессионального суждения о рисках, имеющихся у банков при осуществлении ими операций на фондовом рынке.

Глава III. Оценка эффективности управления портфелем ценных бумаг

3.1 Показатели эффективности управления портфелем

Доход является целью инвестиционной деятельности. Оценка дохода (далее по тексту доходности) является оценкой качества управления банка и подтверждением выше рассмотренных заключений о рискованности операций, категории инвестора и характере его политики. Вместе с тем, показатель доходности без оценки риска не может дать полной картины результатов деятельности менеджера по управлению портфелем ценных бумаг.

Управление портфелем может быть пассивным и активным. Пассивный менеджер ориентируется на доходность рынка для соответствующего уровня риска и не стремиться получить сверхприбыль. Поэтому с теоретической точки зрения нет необходимости оценивать эффективность управления пассивным портфелем, так как его результаты должны повторять конъюнктуру рынка. При активном управлении менеджер пытается получить более высокие результаты по сравнению с рынком. В связи с этим целесообразно оценить эффективность деятельности такого менеджера. Кроме того, важно ответить и на вопрос, в какой мере хорошие показатели управления портфелем явились следствием мастерства или простой удачи.

Для оценки результативности управления портфелем необходимо определить: во-первых, фактическую доходность портфеля за рассматриваемый период; во-вторых, фактический риск портфеля; в-третьих, эталонный портфель, то есть портфель который бы использовался бы в качестве точки отсчета для сравнительного анализа.

Для оценки эффективности управления портфелем используются относительные показатели, учитывающие как доходность, так и риск портфеля. Показатели эффективности управления портфелем имеют одинаковую структуру. В числителе стоит превышение доходности портфеля над ставкой без риска, поскольку именно данная величина должна выступить в качестве премии за риск. В знаменателе ставится показатель риска, который может быть или величиной бета, или стандартным отклонением, или (для портфеля облигаций) относительной дюрацией. Риск широко диверсифицированного портфеля измеряется величиной бета, слабо диверсифицированного - стандартным отклонением.

Первый показатель называют коэффициент Шарпа. Он учитывает доходность портфеля, полученную сверх ставки без риска, и весь риск, как рыночный, так и собственный риск акции. Его целесообразно применять для оценки портфеля, который не является широко диверсифицированным.

Второй показатель - это коэффициент Трейнора. В отличие от коэффициента Шарпа в качестве меры риска в нем учитывается бета портфеля. Его лучше применять для оценки широко диверсифицированного портфеля.

Третий показатель - это коэффициент эффективности для портфеля облигаций. В качестве меры риска используется относительная дюрация.

Определяя эффективность управления портфелем, необходимо сделать два сравнения. Первое заключается в определение наилучшего портфеля среди нескольких данных портфелей. Второе - в сравнении активно управляемого портфеля с результатами рынка, то есть с аналогичным по степени риска пассивным портфелем. Если портфели сопоставляются с использованием одного из приведенных выше показателей, то, чем выше его значение, тем лучше результаты управления.

Сравнивая коэффициенты Трейнора и Шарпа, можно получить различные результаты оценки управления портфелем относительно результата рынка. Данное отличие возникает в связи с тем, что портфели могут содержать различную степень специфического риска даже при одинаковых значениях беты или иметь различную бету при одинаковых стандартных отклонения.

Как указывалось в Разделе 2.2 существуют и другие методы оценки эффективности управления портфелем, но наиболее популярными являются вышеуказанные.

Портфель ценных бумаг, не однороден и состоит из разных финансовых инструментов, которые имеют специфические характеристики и требуют применения различных методов для оценки результатов. Специфика методов вызвана, в первую очередь, видом ценной бумаги (акция, облигация, депозитный сертификат, вексель); целью инвестирования (длительным хранением, перепродажей или участием), видом выплачиваемого дохода (процентные и беспроцентные, _ дисконтные), по признаку доходности (с фиксированным или переменным доходом) и другими факторами.

Основные подходы к оценке эффективности операций участия и операции РЕПО [31, с.78-83], приводится ниже.

3.2 Анализ портфеля контрольного управления и неконтролирующего портфеля

Проводя анализ портфеля контрольного управления Далее по тексту - "ПКУ". и неконтролирующего портфеля Далее по тексту - "НП". следует понимать, что главная цель стратегического инвестирования состоит не в получении доходов в виде дивидендов или роста курсовой стоимости, а в управлении дочерним или зависимым акционерным обществом. Поэтому показателем оценки эффективности будет значение доходности от инвестирования, выраженного в процентах.

Например, банк создает дочернюю компанию, которая специализируется на проведении лизинговых операций. Он же осуществляет финансирование этих операций, предоставляя дочерней компании кредиты для осуществления ее деятельности в рамках заключенных лизинговых соглашений. В результате Банк достигает своей цели - он получил клиента, который постоянно будет ему приносить доходы в виде процентов. При этом, деятельность дочерней компании банку достаточно прозрачна и контролируема, что существенно снижает его кредитные риски. Дочерняя компания получает доходы от своей деятельности, которые превосходят расходы, связанные с оплатой процентов материнскому банку. Получая за счет этого прибыль, дочерняя компания ее часть может выплачивать в виде дивидендов своим учредителям-акционерам, в том числе и материнскому банку.Однако практика показывает, что российские предприятия предпочитают находить другие формы внутри корпоративных перераспределение своих активов и доходов. Это в свою очередь существенно затрудняет оценку реальной инвестиционной доходности активов.

В связи с этим, анализ доходности ПКУ и НП необходимо осуществлять комплексно, по возможности выявлять и анализировать все факторы и мотивы инвестирования, т.е. определять как текущую доходность самих портфелей, так и другие доходы и эффекты (выгоды), приносимые банку дочерней или зависимой компанией. Одним из источников информации необходимой для объективной оценки текущей доходности ПКУ и НП может служить отчетность банка составленная по МСФО, в которой должны раскрываться информация об эффективности инвестиций такого типа (особенно по если формальным признакам отношения носят не рыночный характер - низкий уровень доходов или убытки).

Анализ текущей доходности ПКУ и НП целесообразно проводить с той периодичностью, с какой банк получает дивиденды за участие в уставном капитале дочерней или зависимой фирмы, как правило раз в год. Текущая доходность за год может рассчитываться в разрезе каждого эмитента и в целом по портфелю как отношение полученных за год дивидендов по цене приобретения акций:

Текущая доходность, выраженная в процентах, показывает годовую ставку простого процента, по которому были начислены дивиденды на первоначально инвестированную сумму, т.е. на фактическую покупную стоимость акций.

Используя приведенную выше формулу, можно провести двухфакторный детерминированный анализ показателя текущей доходности портфеля (как в разрезе эмитента, так и в динамике).Для этих целей использование статистических моделей нецелесообразно, так как взаимозависимость факторов высока: суммы полученных дивидендов и номинальной (покупной) стоимости акций.

Если дивиденды начисляются за внутригодичные периоды времени, то для приведения доходности к годовой ставке простого процента может быть использована следующая зависимость:

Поскольку текущая доходность акций от года к году может изменяться, целесообразно проводить анализ текущей доходности нарастающим итогом за ряд лет, в течение которых были получены дивиденды. Цель такого анализа - определить среднюю текущую доходность, которая для обеспечения сопоставимости результатов анализа должна быть приведена к единому базисному периоду - году.

Для анализируемых портфелей инвестиционный горизонт, т.е. срок владения акциями дочерних и зависимых компаний, весьма долгосрочен, все три показателя текущей доходности (формулы 1 _ 3) находятся под влиянием такого фактора, как инфляция. Таким образом, чтобы определить реальный уровень текущей доходности портфеля, необходимо скорректировать полученные выше показатели с учетом процента инфляции (темпа инфляции):

Текущая доходность характеризует абсолютное увеличение денежных средств инвесторов (банка), а реальная текущая доходность говорит о приросте покупательной способности средств инвестора (банка).

Для портфелей, состоящих из акций, имеющих рыночную котировку, можно провести дополнительно качественный анализ портфеля и оценить текущий инвестиционный риск (риск обесценения вложений). Анализ инвестиционного качества акций сводится к определению показателя дивидендного дохода, коэффициента котировки акций, показателя текущего инвестиционного риска.

Следует отметить, что ПКУ и НП в соответствии со стандартами МСФО не являются портфельными инвестициями, а и относятся к специальной категории участий в совместную деятельность.

3.3 Анализ портфеля РЕПО

Методика анализа и оценки эффективности портфеля РЕПО отличается от подхода к анализу других портфелей. Основным оценочным показателем является доходность, которая выражается в процентах.

Операции РЕПО занимают промежуточное положение между инвестиционными операциями, поскольку одна сторона продает другой пакет акций с обязательством выкупить его обратно по заранее оговоренной цене, и операциями кредитования под залог ценных бумаг (акций). Отличие сделки РЕПО состоит в том, что заключается два договора: в первой части сделки - договор на покупку, согласно которому банк покупает ценные бумаги клиента (например, по цене равной 80% от их рыночной стоимости), по второй (обратной) части - договор на продажу, согласно которому банк продает эти бумаги их прежнему владельцу в оговоренный срок (или по требованию) по заранее оговоренной цене.

Таким образом, банк выступает как кредитор по отношению к своему клиенту (контрагенту), но от операции кредитования под залог ценных бумаг сделка РЕПО отличается тем, что в первом случае право собственности на ценные бумаги к банку не переходит (они учитываются за балансом как обеспечение предоставленных кредитов), во втором - право собственности переходит к банку до момента исполнения обратной части сделки. При этом банк может в течение срока сделки осуществлять арбитражные и иные торговые операции с этими бумагами, получая при этом спекулятивный доход. Однако главный вид дохода, в этих сделках - это доход от операций РЕПО, который определяется как превышение продажной стоимости бумаг (по обратной части сделки) над их покупной ценой, уменьшенное на сумму расходов, связанных с исполнением сделки (издержки по переводу бумаг):

Соответственно доходность операции РЕПО из формулы (5) определяется следующим образом:

Как видно из формулы (6), доходность может быть повышена за счет увеличения маржи между ценами по первой и второй части сделки, а также путем минимизации расходов, связанных с переводом ценных бумаг. Такая минимизация может быть достигнута при совершении операции так называемого доверительного РЕПО. В этом случае ценные бумаги, проданные по первой части сделки, продолжают учитываться у продавца, который становится хранителем ценных бумаг для покупателя. Доходность операции для покупателя повышается, но значительно повышается и кредитный риск. Проводя анализ эффективности операций банка с ценными бумагами, следует учитывать оба эти фактора: доходность операции и уровень риска, связанного с ее исполнением.

3.4 Оценка эффективности отдельных методов управления портфелем ценных бумаг

Современные концепции моделирования рынка и поведения инвесторов выстраиваются на идеальных теоретических абстракциях и поэтому состоятельность этих концепций даже среде научных работников и профессиональных риск-менеджеров находят многочисленную армию критиков_скептиков. По причинам которые будут описаны ниже они считают неэффективными методы математического моделирования и технического анализа, и делают ставку на фундаментальные исследования экономики и отдельных участников рынка.

Одной из центральных идей современной теории финансов является гипотеза эффективного рынка. В соответствии с этой теорией при слабой эффективности рынка теряет смысл анализировать прошлую информацию и наоборот эффективность рынка дает возможность риск-менеджеру использовать математический аппарат более продуктивно.Выделяют три формы эффективного рынка: слабую, среднюю и сильную. Данную классификацию в 1967 году предложил Робертс. Критерий степени эффективности определяется на основе того, какая группа информации (прошлую, текущую, внутреннею) полностью и сразу находит отражение в цене финансового инструмента. Рынок имеет слабую форму эффективности, если стоимость финансового инструмента полностью отражает прошлую информацию, касающуюся его. Средняя форма эффективности предполагает, что цена финансового инструмента полностью отражает не только прошлую, но и публичную информацию. Сильная форма эффективности означает, что цена финансового инструмента отражает всю информацию: прошлую, публичную и внутреннюю.

Философия технического анализа предполагает наличие трех аксиом, на которых строится дальнейшее развитие теорий, являющихся основополагающими и для риск-менеджмента. К ним относятся утверждения: "Движение рынка учитывает все", "Цены двигаются направлено", "История повторяется". Эти аксиомы имеют один недостаток: они характеризуют эффективный и зрелый рынок, что является в реальности недостижимым состоянием как для отечественного рынка, так и для зарубежного. Разница лишь в том, что рынки развитых стран наиболее приближены к этому "идеальному" состоянию, хотя все они функционируют в условиях second-optimum world.

По мнению эксперта инвестиционного банка "ЛИНКС Финанс" П.Бруссера [25] слабый рынок становится более эффективным при повышение волатильности. В результате он приходи к выводу что, в Российских условиях чем больше риск тем, больше эффективность, а значит выше точность прогноза.

Кроме информационной эффективности существует понятие операционной эффективности, которое показывает насколько быстро принятые решения о покупке или продаже финансового инструмента достигают рынка. Операционная эффективность зависит прежде всего от степени развитости инфраструктуры финансового рынка. Если рынок не является эффективным с операционной точки зрения, то на нем всегда присутствуют инвесторы, которые имеют преимущественное положение по сравнению с другими участниками торговли. Если рынок не является операционно эффективным, он не будет и информационно эффективным.

В результате открывается возможность получения сверхприбыли за счет более быстрой передачи приказов на совершение сделок даже при равном доступе всех инвесторов к информации. Кроме того, именно равный доступ к информации в условиях операционной неэффективности обеспечит инвесторам сверхприбыль.

Таблица 23

Самые крупные потрясения на РТС в 2004г

№	Причины	Дата	Падение	Максимальное падение blue chip
1	Информация о возможной приостановке в течение нескольких дней деятельности дочерних компаний ЮКОСа по добыче и реализации нефти. Cуд подтвердил законность налоговых требований за 2000г. на сумму 99,4 млрд руб. Обыски в ЦМД.	28.07.2004	-5.89	ЮКОС -22.22
2	Крах рынка меди и золота. Налоговые претензии к ОАО "ВымпелКому". Обыски в офисах ОАО "Юганскнефтегаз".	08.12.2004	-5.51	ГМКН НН -12.7
3	Рухнул мировой рынок металлов. Слухи о Потанине.	29.04.2004	-5.14	ГМКН НН -10.66
4	ГП РФ провела в центральном офисе НК "ЮКОС" выемку документов. Суд запретил реестродержателям ЮКОСа производить операции по изменениям в реестре, касающихся сделок с ценными бумагами.	07.05.2004	-5.04	ЮКОС -9.86
5	Кукес покидает ЮКОС. В фициальном заявлении НК ЮКОС предупреждает кредиторов и акционеров о возможном банкротстве компании до конца 2004г. Агрессивные продажи в ЮКОСе .	28.05.2004	-4.95	ЮКОС -11.67
6	Налоговые претензии к сотовому оператору "Северо-Западный GSM"	09.12.2004	-4.87	СургутПреф -9.5
7	Заявление А.Вольского на заседании РСПП	15.06.2004	-4.28	ЮКОС -14.29
8	Обрушение американских фондовых индексов. Закрытие "гэпа" по АДР.	11.05.2004	-4.08	ГМКН НН -10.38
9	Газпром не исключает возможности приобретения активов ЮКОСа в случае их продажи. S&P переводит рейтинг "Сибнефти" под особое наблюдение с негативным прогнозом в связи с делом ЮКОСа.	01.06.2004	-4.06	ЮКОС -12.26
10	Moody's понизило основной рейтинг обязательств ЮКОСа с В1 до В2, а рейтинг эмитента - с В2 до В3. Шаронов - даже после продажи "Юганскнефтегаза" проблема с налоговой задолженностью ЮКОСа оказаться нерешенной.	20.10.2004	-4.05	ЮКОС -21.69

Источник: РБК

Указанные выше концепции являются существенными для тех, кто свою стратегию обосновывает на результатах вероятностных построений математического моделирования. Но не следует забывать о двух факторах, _ систематических рисках и человеческом факторе.

Что касается Российского рынка ценных бумаг, то он значительно подвержен систематическим рискам, которые не прогнозируемы и в первую очередь проявляются в результате внутри политических, международных событий, а также изменения законодательства и осуществления экономических реформ. Список самых крупных потрясений, оказавших существенное влияние на состояние рынка РТС, приведен в табл. 23.

По мнению Б. Барбер [26] оценку эффективности инвестиций серьезно затрудняют два принципиальных вопроса: 1) выбор подходящей модели взаимосвязи риска и доходности; 2) оценка способности менеджера чувствовать изменения рынка.

Как утверждают статистики, показатели эффективности одновременно оценивает достоинства менеджера и адекватность выбранной модели измерения связи между риском и доходности (рис. 3).

Рисунок 3

Как альфа Йенсена, так и коэффициент Шарпа исходят из предположения, что модель САРМ адекватно отражает взаимосвязь риска и доходности. Но результаты последних академических исследований ставят под сомнение эмпирическую адекватность модели САРМ (хотя истолкований результатов этих исследований больше, чем самих исследований). Б. Барбер констатирует что теория, которая обосновала бы модель, учитывающую взаимосвязь риска и доходности, и включающая три фактора (бету, размер и отношение рыночной цены активов к их балансовой оценке), отсутствует. В этой связи определить, способен ли менеджер чувствовать движение рынка, _ принципиальная трудность в деле оценки эффективности. Он считает, что можно сконструировать сложные показатели эффективности, но, как правило, их сложность не будет оправдываться качеством данных об эффективности инвестиций.

Оценка эффективность отдельных методов управления портфелем ценных бумаг - занятие коварное, так как надо оценить эффективность инвестиций. Наивно просто ориентироваться на показатели достигнутой доходности, поскольку показатель средней доходности не отражает рискованности стратегии.

Большую точность оценки предлагают методы корректировки по риску (коэффициент Шарпа или альфа Йенсена и другие, еще разрабатываемые [24, с.80-83]). Полезность каждого из этих методов ограничена, поскольку доходности ценных бумаг свойственна нестабильность. Высокая эффективность по одному показателю не гарантирует, что и другой покажет высокую эффективность портфеля. Выбор показателя для оценки эффективности нужно согласовывать по ситуации.

Если знать состав портфеля в каждый момент времени, задачу было бы решить несложно, но и эти данные не всегда доступны. Некоторые аспекты эффективности связанны с факторами, которые мы не можем оценивать и измерять или включение их в модель затруднительно (размер трансакционных издержек и налогов, связанных с покупкой и продажей отдельных финансовых инструментов и оборот портфеля).

По мнению экспертов, профессиональные менеджеры, конечно же, обладают выдающейся проницательностью и искусством, но более высокая доходность их портфелей чаще бывает результатом везения.

Заключение

Оценка качества управления портфелем ценных бумаг в кредитных организациях Российской Федерации является одной из актуальных и сложных сфер инспекционной деятельности. Финансовые риски, которым подвергаются российские банки, весьма существенны, а в условиях отсутствия системы сдерживания и их оценки они могут вызвать финансовый кризис в стране. Российский фондовый рынок относительно молод и относится к рынкам развивающихся стран. Вместе с тем, он уже достаточно сильно подвержен влиянию мировых финансовых рынков и требует от инвестиционных менеджеров высокого уровня профессиональной квалификации: знаний стратегий управления ценными бумагами, методов анализа рисков и доходности, навыков использования современных технологий персональных компьютеров. Однако российские практики зачастую пренебрегает международным опытом и результат превосходит все ожидания... к сожалению, как назидательный пример никогда не делать этого.

Обзорный анализ нормативно-законодательных актов России позволяет сделать вывод, что в них не содержится для достаточной всесторонней оценки деятельности кредитных организаций критериев и оценочные показатели. Действующая нормативно-законодательная база не включает подходы и методы оценки и управления инвестиционными рисками, широко используемые в международной теории и практике.

В результате анализа инвестиционной банковской деятельности был сделан вывод о наличие высоких финансовых рисков и отсутствии адекватной объемам и размерам инвестиционных рисков нормативной системы их регулирования.

Показатели и критерии, содержащиеся в законодательных актах Российской Федерации и нормативных документах Банка России, должны быть использованы для формирования мотивированного суждения, как основного результата проверки кредитной организации. Однако из-за их отсутствия надзорные органы не могут формировать на должном уровне свои профессиональные суждения о деятельности банков на рынке ценных бумаг.

За время существования банковской системы и фондовых рынков экономической наукой был накоплен достаточный опыт в анализе и оценке рисков. Он может быть использован и его результаты должны учитываться при формировании мотивированного суждения об отдельном направлении деятельности кредитной организации и являться одним из элементов оценки текущего и будущего ее финансового состояния.

В ходе исследования риска и доходности модельных портфелей ценных бумаг по методики, предложенной профессором А. Ивановым и А. Саркисяном, была подтверждена гипотеза о возможности эффективного использования их метода. Вместе с тем, более эффективное применение данной методики и реализация других статистических методов оценки финансовых рисков потребует использования более совершенных стандартных программных средств, предназначенных для осуществления статистических расчетов, либо анализа котировок ценных бумаг. Кроме того, необходимо осуществление программ обучения персона с по использованию указанных программных пакетов. В случае не выполнение указанных мероприятий с высокой долей вероятности можно констатировать, что использование статистических методов анализа и оценки данных не получит широкого распространения.

В третьей главе были рассмотрены методы оценки деятельности менеджеров по управлению инвестиционными активами, размещенных в ценные бумаги. Особенно были сделаны акценты на ограниченности использования статистических методов.

Литература

Гражданский кодекс Российской Федерации. СПС "Гарант".

Федеральный закон от 10.07.2002 № 86_ФЗ "О Центральном банке Российской Федерации (Банке России)" (с изменениями). СПС "Гарант".

Федеральный закон "О банках и банковской деятельности" в редакции Федерального закона от 03.02.1996 № 17_ФЗ "О внесении изменений и дополнений в Закон РСФСР "О банках и банковской деятельности в РСФСР" (с изменениями). СПС "Гарант".

Федеральный закон РФ от 26.06.1991 №“Об инвестиционной деятельности в РСФСР”. СПС "Гарант".

Федеральный закон РФ от 22.04.1996 № 39_ФЗ “О рынке ценных бумаг”. СПС "Гарант".

Федеральный закон РФ от 25.02.1999 № 39_ФЗ “Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений. СПС "Гарант".

Федеральный закон РФ от 09.07.1999 № 160_ФЗ “Об иностранных инвестициях в Российской Федерации. СПС "Гарант".

Федеральный закон РФ от 29.11.2001 №156-ФЗ “Об инвестиционных фондах”. СПС "Гарант".

Федеральном законе РФ от 09.10.1992 № 3615-1 "О валютном регулировании и валютном контроле". СПС "Гарант".

Положение Банка России от 24 сентября 1999 г. N 89-П "О порядке расчета кредитными организациями размера рыночных рисков". СПС "Гарант".

Положение Банка России от 05.12.2002 № 205_П "О правилах ведения бухгалтерского учета в кредитных организациях, расположенных на территории Российской Федерации". СПС "Гарант"

Инструкция Банка России от 16 января 2004 г. N 110-И "Об обязательных нормативах банков". СПС "Гарант".

Указание оперативного характера Банка России от 23.06.2004 № 70_Т "О типичных банковских рисках". СПС "Гарант".

Общепринятые принципы управления рисками (GARP). - Coopers & Lybrand. 1996.

Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов. - М.: Научно-техническое общество имени академика С.А. Вавилова, 2002.

Брайен Дж., Шривастава С. Финансовый анализ и торговля ценными бумагами. - М.: "Дело Лтд". 1995.

Бланк И.А. Инвестиционный менеджмент. - Киев: "Ника-Центр". 2004. - с. 433-440.

Доронина Н.Г., Семелютина Н.Г. Правовое регулирование иностранных инвестиций в России и за рубежом. - М.: 1993. С. 76.

Колесников В.И. Деньги и кредит. - СПб.: ФИНЭК. 1995.

Кукукина И.Г. Управление финансами. - М.: Юристъ. 2001.

Шарп У.Ф., Александер Г.Дж., Бейли Д.Б. Инвестиции. - М: ИНФРА. 1997.

Юденко Ю.Н. Управленческий учет в коммерческом банке. - М.: 2002. с.121.

Алехин Б., Астанин Э. Долг стал еще лучше, а вот рынок. Рынок ценных бумаг № 1-2 (256-257). 2004. с. 48.

Барышников И. Метод bootstrap для оптимизации портфеля на российском рынке акций. Рынок ценных бумаг № 1-2 (256-257). 2004. с. 80-83.

Бруссера П. Почему инвесторы боятся волатильности. Рынок ценных бумаг № 1-2. 2004.

Барбер Б. Призрак высшей доходности. - М.: Юристъ. 2003. Ельник И. Хедж-фонды. Рынок ценных бумаг № 8 (263). 2004. с. 63.

Гусев Д. Проблема прозрачности российского рынка облигаций. Рынок ценных бумаг № 23 (278). 2004. с.94-96.

Иванов А. Саркисян А. Риск и доходность инвестиционного портфеля. Рынок ценных бумаг № 4 (259). 2004. с.85-88.

Иванов А. Саркисян А. Управление активами инвестиционного портфеля ценных бумаг. Рынок ценных бумаг № 5 (260). 2004. с.56-58.

Иванов А. Саркисян А. Определение финансовых рисков акций российских эмитентов. Рынок ценных бумаг № 3 (258). 2004. с.69-72.

Смирнова Л.Р. Методика анализа доходности операций банков с акциями. Бухгалтерский учет в кредитных организациях № 7 (июнь). 2001. с.77-83.

Потемкин А. Пути повышения ликвидности и стабильности рынка государственных ценных бумаг. Рынок ценных бумаг. № 4 (259). 2004. - с.35.

http://www.rbk.ru

http://www.k2kapital.com

http://www.egartech.ru

http://www.micex.ru

http://mfd.ru.el.asp

Приложение 1

Основные этапы формирования портфеля финансовых инвестиций

С учетом принципиальных положений современной портфельной теории осуществляется формирование портфеля финансовых инструментов по следующим этапам:

выбор портфельной стратегии и типа формируемого инвестиционного портфеля;

оценка инвестиционных качеств финансовых инструментов инвестирования по показателям уровня доходности, риска и взаимной ковариации;

отбор финансовых инструментов в формируемый инвестиционный портфель с учетом их влияния на параметры уровня доходности и риска портфеля;

оптимизация портфеля, направленная на снижение уровня его риска при заданном уровне ожидаемой доходности;

оценка основных параметров сформированного инвестиционного портфеля.

Основные этапы процесса оперативного управления портфеля реструктуризацией финансовых инвестиций

Процесс формирования стартового портфеля после его завершения уступает место процессу оперативного управления его реструктуризацией. Под оперативного управления реструктуризацией портфеля финансовых инвестиций понимается обоснование и реализация управленческих решений, обеспечивающих поддержание целевой инвестиционной направленности сформированного портфеля по параметрам его доходности, риска и ликвидности путем ротации отдельных его инструментов.

Процесс оперативного управления реструктуризацией портфеля финансовых инвестиций осуществляется по следующим этапам:

организация постоянного постоянного мониторинга условий экономического развития страны и конъюнктуры инвестиционного рынка в разрезе отдельных его сегментов;

оперативная оценка уровня доходности, риска и ликвидности по сформированному портфелю финансовых инвестиций в динамке;

выбор принципиальных подходов к оперативной реструктуризации портфеля;

реструктуризация портфеля по основным видам финансовых инструментов;

реструктуризация портфеля по конкретным разновидностям финансовых инструментов;

определение времени совершения сделок по оперативной реструктуризации портфеля;

обоснование альтернативных приказов брокеру на совершение сделок, обеспечивающих реструктуризацию портфеля.

Размещено на www.allbest.