Оценка детерминантов спроса на паевые фонды в Российской Федерации

Как отмечалось в фундаментальном исследовании Института инвестиционных компаний (ICI, 2007) и во многих эмпирических работах (Ippolito, 1992; Sirri, Tufano, 1998; Ivkovic, Weisbenner, 2006; Keswani, Stolin, 2008; Cashmanetal., 2012; Barberetal., 2015 ) детерминантом спроса на взаимные фонды являются затраты и комиссии, устанавливаемые фондами. Также, затраты позволяют определить чувствительность притока средств к прошлой деятельности за счет изменения сборов и затрат. Например, фонды, которые вкладывают много средств маркетинг, более узнаваемы и могут иметь низкие доходности, но привлекать новых инвесторов. Фонды со средним уровнем деятельности привлекают большее количество инвесторов, что влечет за собой высокую чувствительность притоков к деятельности. Фонды с низкими затратами на маркетинг станут привлекательны для инвесторов если , только их деятельность улучшится [Huang et al., 2007].

Одним из первых кто уделил пристальное внимание отношению притоки - деятельность фонда, а также как на это отношение влияют затраты фондов были Сири и Тюфано [Sirri, Tufano, 1998]. Они показали, что фонды с высокими комиссиями растут медленнее по сравнению с фондами, где комиссии низкие.

Как будут изменяться потоки при изменении комиссии в этих фондах? Авторы обнаружили, что при прочих равных, инвесторы будут реагировать на изменении сборов: комиссии в обратном порядке влияют на потоки денежных средств в фонды. Согласно результатам, если увеличить общие сборы на одно стандартное отклонение (с 1,74% до 2,41%), то среднее значение потоков упадет с годовых 11,4% до 3%, приток средств сократиться почти в 4 раза. Однако, если отдельно проанализировать рост и падение комиссий, то рост затрат не приводит к изменению притоков, падение же затрат может привлечь новых инвестор в фонд (доходность - константа). Также авторы предполагали, что инвесторы будут вкладывать средства в те фонды, которые легче и дешевле идентифицировать. Такими фондами могут являются фонды, входящие в состав крупного «семейства», тратящие значительные средства на маркетинг и попадающие в медиа-пространство. Затраты на поиск выражаются через 3 прокси переменные: размер «семейства», издержки сбыта и присутствие в СМИ.

Рассмотрим более подробно, как влияет членство в «семействе» на потоки. Размер определяется через логарифм стоимости чистых активов, находящейся под управлением группы фондов в прошлом году. Предполагается чем больше «группа», тем более известен фонд. Авторы сделали следующие выводы:

· Фонды, входящие в состав крупных «семейств», получают выгоду от снижения издержек на поиск. Большие группы росли быстрее.

· Членство в группе фондов не отказывает влияние на отношение притоков средств и деятельности. Также, результаты не выявили значительной разницы в доходностях между фондами, которые входят в состав крупного «семейства» и теми, которые не состоят в группах [Sirri ,Tufano, 1998].

Жеин и Ву (2000) оценивали деятельность и привлечение средств в фонды, которые рекламируются в журналах Barron's и Money. Первая цель - проверить является ли реклама взаимных фондов в известных журналах сигналом о наличие навыков у высшего менеджмента фонда. Оценка деятельности фонда совершается в период после выпуска рекламы. Журналы предоставляют данные уже случившейся деятельности, и авторы предполагают, что публикуемые в журналах фонды показывают в среднем лучшую деятельность до выпуска рекламы. Если фонды демонстрируют превосходную деятельность уже после выпуска рекламы, можно заключить, что менеджеры обладают профессиональными навыками и спонсоры, используя рекламу, сигнализируют о высоком качестве фонда.

Вторая цель - проверить может ли реклама привлекать новых инвесторов во взаимные фонды. Реклама может оказать влияние на притоки средств если инвесторы верят, что прошлая удачная деятельность продолжиться. Sirri и Tufano (1998) пришли к выводу, что реклама позволяет сократить у инвестора издержки на поиск, что также может привлечь инвестиции в фонды.

Выборка состоит из 294 открытых фондов акций, которые рекламировались в журналах Barron's и Money в период с июня 1994 по июль 1996 гг. Деятельность фонда измеряется как альфа Дженсена и альфа, оцененная с использованием четырех- факторной модели Кархарта [Carhart, 1997]. Оценка притоков соответствует Сири и Тюфано [Sirri ,Tufano, 1998].

Согласно результатом, фонды переигрывают бенчмарки (S&P 500) в течение года до выпуска рекламы. Однако, в среднем, фонды не показывают высоких доходностей после выпуска рекламы.

Также авторы исследовали влияние рекламы на привлечение новых инвесторов в фонды. Результаты следующие: Фонды, которые обычно рекламируются, чаще имеют значительные притоки средств в фонды. Такой вывод может быть связан с тем, что реклама снижает издержки на поиск для инвесторов [Jain, Bu, 2000].

Затем Барбер и другие (2005) изучали поведение инвесторов в зависимости от изменения затрат взаимных фондов. Авторы заявили, что со временем инвесторы стали больше интересоваться затратами. Они анализировали квартальные данные по американским фондам акций, количество фондов существенно выросло за период с 1970 по 1999 с 465 до 3 555. Зависимая переменная - притоки средств рассчитана согласно Сири и Тюфано [Sirri, Tufano,1998]. Деятельность фонда рассчитывалась с использованием модели CAPM и трех-факторной модели Фама-Френч. Затраты представлены средней ставкой затрат и начальной комиссией.

Результаты: существует значимая отрицательная взаимосвязь между общими затратами и притоками средств в фонды, что не противоречит выводам Сири и Тюфано [Sirri, Tufano,1998]. Разделив общие затраты на операционные и первоначальную комиссию, авторы получили, что операционные издержки не влияют на приток средств фонды. Первоначальные сборы с инвесторов оказывают значимое отрицательное влияние на привлечение новых инвестиций в фонды. Инвесторы по разному реагируют на разные издержки.

Авторы показали, что маркетинг взаимных фондов работает. В среднем, любой негативный эффект от затрат на притоки средств в фонды больше, чем если бы эти деньги были бы потрачены на маркетинг. Немаркетинговые затраты снижают денежные потоки в фонды [Barber et al., 2005].

Затраты не однозначно влияют на привлечение новых инвесторов о взаимные фонды. Комиссии и сборы, которые оплачивает инвестор, негативно сказываются на притоки средств. Затраты фонда на рекламу могут, наоборот, привлечь новые денежные потоки в фонд, но этот эффект сказывается на крупных фондах, которые могут это позволить. Данный вывод связывают с тем, что реклама делает фонд более узнаваем, что может сократить у инвестора его издержки на поиск.

Таким образом, мы можем констатировать, что существуют факторы, которые влияют на притоки средств в фонды как на макро, так и на микроуровне. Главное заключение, сделанное в рамках агрегированного подхода, представляет собой следующее: текущие доходности рыночного портфеля влияют на текущие притоки средств в фонды, что подтверждает гипотезу о влиянии информации на рынок и фонды.

Главный вывод, полученный авторами на уровне фонда, заключается в следующем: между привлечением средств в фонды и их предыдущей деятельностью существует значимая положительная взаимосвязь. Также авторы выделили ряд других детерминантов:

Маленькие фонды привлекают больше средств в фонды в зарубежных исследованиях (в России большие фонды положительно влияют на притоки средств);

Сборы и первоначальные комиссии показали неоднозначный результат: либо слабая отрицательная связь, либо ее отсутствие. Затраты на рекламу оказывают положительное влияние на притоки средств в фонды за счет эффекта снижения затрат на поиск у инвесторов;

Принадлежность к крупному «семейству» оказывает положительное влияние на привлечение инвесторов, также за счет снижения затрат.

В рамках данной работы будет предпринята попытка установить взаимосвязь между характеристиками фонда (прошлые доходности, бета, размер, аффлированность с государством) и притоками средств в фонды на российском рынке коллективных инвестиций.

Таким образом опираясь на проведенные ранее исследования, в данной работе будет поставлен следующий исследовательский вопрос: «Каким образом результаты деятельности прошлого периода, размер и аффилированность с государством влияет на привлечение средств в российские паевые фонды?»

В следующем разделе рассмотрим, что представляет собой отрасль коллективных инвестиций в России: историю развития, особенности недостатки.

1.3 Паевые инвестиционные фонды в России

В данной работе исследование коснулось российских паевых инвестиционных фондов (ПИФ), поэтому рассмотрим данных рынок подробнее.

Российский рынок коллективных инвестиций один из самых молодых. Постепенное развитие коллективного инвестирования в России началось еще в начале 90-х гг. прошлого века, например чековые фонды. Можно сказать что, зарождение правового регулирования, законодательной базы началось в 1995 г., когда правовой статус паевых инвестиционных фондов впервые обозначили в Указе Президента РФ от 26.04.1995 № 416 «О мерах по обеспечению интересов инвесторов...». Окончательно законодательная база функционирования и регулирования паевых фондов была сформирована только к 2001 г.

В настоящие время деятельность ПИФов регламентируется следующими нормативными правовыми актами:

· Федеральным законом от 05.03.1999 № 46-ФЗ «О защите прав и законных интересов инвесторов на рынке ценных бумаг»;

· Федеральным законом от 29.11.2001 № 156-ФЗ «Об инвестиционных фондах»;

· ГК РФ гл. 53, где определены общие положения о доверительном управлении имуществом.

Федеральный закон «Об инвестиционных фондах» регулирует общие вопросы доверительного управления имуществом в паевых фондах, определяет состав основных участников и требования к ним, а также требования к государственному регулированию, раскрытию информации и др..

Паевые инвестиционные фонды принято классифицировать следующим образом: по условиям выкупу пая и объекту инвестирования.

I) по типу операционной структуры (степени ликвидности пая):

· открытые ПИФы - имеют переменный капитал; у владельца инвестиционного пая есть право требовать его погашения в любой рабочий день. По данным НЛУ на 1.01.2017 года работает 325 открытых фонда;

· интервальные ПИФы- право на выкуп пая предоставляется не реже одного раза в год в течение интервального срока, определенного правилами доверительного управления. По данным НЛУ на 1.01.2017 года действует 31 интервальный фонда;

· закрытые ПИФы - имеют фиксированное количество паев; инвестиционный пай погашается по истечению срока деятельности фонда, не ранее чем через 3 года и не позднее 15 лет;общее собрание владельцев может принять решение о досрочном прекращении договора доверительного управления. По данным НЛУ на 1.01.2017 года работает 908 закрытых фонда.

II) по объекту инвестирования:

На сайте Investfunds.ru ПИФы по объекту инвестиций разделены на фонды акций, облигаций, прямых инвестиций, долгосрочных прямых инвестиций, смешанные, индексные, ипотечные, кредитные, денежные, венчурные, рентные, товарного рынка, художественных ценностей, недвижимости, фондов и хедж-фонды.

Сегодня ПИФы разделяют на две крупные категории: для квалифицированных инвесторов, которые появились только в 2007 году, и для любых инвесторов. Первая отличается тем, что инвестиционные паи ограничены в обороте, к таким фондам относятся хедж-фонды, венчурные, прямых инвестиций, кредитные и долгосрочных прямых инвестиций.

К самому рискованному фонду, не для квалифицированных инвесторов, можно отнести фонды акций, которые в тоже время могут показывать высокие результаты деятельности, превышая доходности рыночного портфеля. Фонд облигаций считается наименее рисковым из-за устойчивых цен на бумаги. В свою очередь существуют и смешанные фонды с меняющимися риском и доходностью.

Паевые инвестиционные фонды имеют как преимущества, так и недостатки. Главные «плюсы» взаимных фондов в том, что они предоставляют инвесторам экономию времени и снижение затрат, защищают от ошибок из-за недостаточной финансовой грамотности. Мониторинг корпоративных событий и иных факторов отнимает массу сил, времени и денег у инвестора.

Жданова О.А (2011) выделила ряд недостатков у паевых инвестиционных фондов. К ним относятся следующие слабые места ПИФов:

Наличие большего риска в сравнении со способами получения фиксированной доходности, законодательно гарантированным возвратом средств от депозитов и облигаций. Однако частично эта проблема все же может быть решена путем вложения в ПИФы, занимающиеся инвестициями только с высоким рейтингом, которые снижают риски.

Наличие значительной статьи расходов, связанных с операционной деятельностью: оформление и хранение сертификатов, оплата специальных депозитариев и регистраторов, регулярные вознаграждения управляющим портфелями, и затратами на рекламу при любых результатах его деятельности. Пайщики (инвесторы) оплачивают часть данных расходов [Жданова О. А., 2011]. Многие считают, что доходность от инвестиций в паевые фонды ниже чем от вложения в альтернативные источники, так как инвесторы должны оплачивать вознаграждение управляющим, которое может составлять 0,2-9% от стоимости чистых активов. Однако паевые инвестиционные фонды не являются юридическими лицами, вследствие чего не оплачивает налог на прибыль, что сохраняет часть доходов, которая распределяется среди пайщиков.

Также в России существует ряд проблем, не позволяющих раскрыть потенциал инвестиционных фондов. Отсутствие налоговых льгот, которые могли бы привлечь больший приток средств, приводит к тому, что инвесторы рассматривают паевые фонды как краткосрочные инвестиции. Стоит обратить внимание, что сегодня граждане могут открыть индивидуальный инвестиционный счет и возможность получить налоговый вычет (Абрамов и др. 2014).

Кроме того, Абрамов и Акшенцева отмечают, что за рубежом одним из основных драйверов роста паевых фондов является пенсионные планы. Пенсионные накопления могут инвестироваться в фонды, но такой способ инвестирования запрещен законом в России. Негосударственные пенсионные фонды выделяются в отдельную группу, деятельность этих фондов регулируется законом N 75-ФЗ «О негосударственных пенсионных фондах». Более того, российские паевые фонды являются мелкими, нет экономии от масштаба, но в последние время количество управляющих компаний сокращается, что приводит к большей концентрации отрасли. Сири и Тюфано (1998) сделали вывод, что принадлежность фонда к крупной управляющей компании, повышает приток средств в него. Большие УК имеют возможность больше тратить на рекламу и освещение в СМИ, что приводит к узнаваемости фондов среди потенциальных инвесторов.

Авторы делают вывод, что вышеперечисленные проблемы ограничивают поток новых средств в паевые фонды, вследствие чего рост стоимости активов происходит за счет переоценки стоимости портфелей и операций с активами [Абрамов и др. 2014].

Информационная непрозрачность закрытых ПИФов способствует созданию фондов с ненадежными активами и стратегиями, что может оттолкнуть инвесторов при выборе объекта инвестирования.

Авторы обращают внимание на то, что у российского рынка инвестиционных паевых фондов отсутствует понятная и последовательная стратегия развития. Необходимо продумать механизм дистрибуции паев и упростить перевод средств между фондами [Абрамов и др. 2014]. Данные действия, в итоге, смогут повысить привлекательность ПИФов среди инвесторов.

Рассмотрим российский рынок коллективных инвестиций в цифрах. Согласно статистике Национальной лиге управляющих (НЛУ), рынок увеличивается: растет количество фондов, их стоимость чистых активов, балансы продаж, доходность. Согласно расчётам сайта Investfunds, фонды облигаций показывают более стабильный и растущий прирост стоимость пая (доходность), в отличие от фонда акций, у которых доходность более волатильная и ниже.

Детально рассмотрим поток средств в данную отрасль. Согласно информационному сайту НЛУ, спрос на ПИФы сильными темпами рос с 2004 года по апрель 20008 года, сумма привлеченных средств выросла практически с 0 до 445,7 млрд. руб.. В промежутке с 2008 по 2009 года произошел спад, привлечение средств резко сократилось до 350 млрд. руб. и остается на таком же уровне по июнь 2017 года. Стоит отметить, что нетто-приток средств в открытие паевые фонды значительно вырос с 2017 по апрель 2018 года. На рис. 1 видно, что размер привлеченных средств на текущий момент значительно превышает результаты, полученные в 2007.

Сост. по источнику: Национальная Лига Управляющих.

Рис. 1. Нетто-приток средств в открытые паевые инвестиционные фонды.

Стоит отметить, что в последнее время в России набирают популярность закрытие фонды недвижимости, на конец апреля 2018 года количество составляет 518 действующих фондов. Если рассматривать доли инвестиционных активов открытых и закрытых фондов , то с 2005 года доля закрытых фондов постоянно увеличивалась: с 68,02% до 91,09% в 2015 году, доля открыто фондов, соответственно, сокращалась [OECD].

Управляющие компании (УК) создают паевые инвестиционные фонды. На сегодняшний день по данным портала Investfunds.ru на 28.04.2018 в пятерку крупнейших входят:

«Сбербанк Управление Активами», суммарная стоимость чистых активов которой составляет 70 764, 71 млн. руб. с долей по СЧА в управлении 25,12%.

Второе место занимает Альфа-Капитал (15,59 %), СЧА которого составляет 43 901, 67 млн. руб..

На третьем месте по СЧА (36 782, 99 млн. руб.) и доли по СЧА в управление (13,06%) стоит Райффайзен Капитал.

4- место у Газпромбанк - Управление активами с долей- 9,53% и СЧА - 26 853 млн. руб.

Замыкает пятерку ВТБ Капитал Управление активами с долей - 7,49% и СЧА - 16 478, 45 млн. руб..

Суммарные активы этих компаний на июнь 2017 года суммарные активы 5 крупнейших компаний равны 110, 6 млрд. руб., доля выросла до 69,34%. На апрель 2018 года, активы данных УК значительно выросли и составляют 191 780,72 млн. руб., доля по СЧА в управлении - 70,79%.

Стоит отметить, что самая крупная УК - «Сбербанк Управление Активами» и Газпромбанк - Управление активами, ВТБ Капитал Управление активами, аффилированы с государством. В данной работе будет проверено существует ли влияние аффилированности фонда с государством на его привлекательность для стороны инвесторов (поток средств в фонды).

Таким образом, российский рынок коллективных инвестиций существует только около 20 лет, но статистика говорит о том, что данный вид инвестирования начинает приобретать среди граждан.

В данном исследовании будет предпринята попытка выявить факторы, которые оказывают влияние на притоки средств в ПИФы. Проанализировав работы зарубежных авторов, можно сделать вывод о существование сильной и значимой связи между привлечением средств в фонды и их предыдущей деятельностью. Использую российские данные проверим подтвердятся ли ранее полученные на зарубежном рынке результаты.



2. Постановка исследовательской проблемы

В данном разделе мы выдвинем и обоснуем гипотезы необходимые для ответа на поставленный исследовательский вопрос: «Каким образом результаты деятельности фонда предыдущего периода, риск, размер и аффилированность с государством влияет на потоки средств в российские паевые фонды?» А также рассмотрим переменные, которые будут использоваться в исследовании.

2.1 Выдвижение и обоснование гипотез

В предыдущих частях работы были рассмотрены факторы, влияющие на привлечение средств в фонды. Выдвижение гипотез будет осуществляться на основании проанализированных эмпирических работ в основном зарубежных, с учетом выявленных взаимосвязей между переменными. Также необходимо учесть российскую экономическую и правовую специфику, для того чтобы получить более точные результаты.

Гипотеза 1. Между результатами деятельности фонда предыдущего периода и привлечением средств в фонды существует положительная значимая связь.

Все предыдущие исследования единогласно пришли к данному заключению, включая российское исследование. В данном исследовании будет предпринята попытка положить аналогичный результат.

Гипотеза 2. Размер фонда положительно влияет на приток средств в фонды.

Не смотря на то, что анализ исследований дал противоречивые результаты. В России крупные фонды способны привлечь больше инвесторов, нежели маленькие, что характерно для зарубежных исследований. Возможно, что крупные российские паевые фонды, которые часто управляются более крупными компаниями, имеют больше материальных возможностей в сфере рекламы и дистрибуции паев, что согласно Sirri и Tufano (1998) снижает затраты на поиск у инвестора и увеличивает привлекательность фонда. Предполагается, что данный эффект сохраниться.

Гипотеза 3. Рыночный риск (коэффициент бета) отрицательно влияет на приток средств в фонды.

Согласно Барберу [ Barber, Huang, Odean, 2015], инвесторы обращают внимание на бету при выборе фонда для инвестирования.

Гипотеза 4. Существует разница во влиянии факторов на приток средств между фондами аффилированными с государством и частными.

В зарубежных исследованиях никто не рассматривал причастность государства к фонду и как это влияет на приток средств в него. Иностранные авторы в основном рассматривали принадлежность к крупному «семейству» и они пришли к выводу, что данный фактор может оказать положительное влияние на привлечение средств в фонд. Крупные группы обычно располагают большими средства и тратят значительную сумму средств на рекламу, что в конечном счете сокращает издержки по поиск у потенциального инвестора [Sirri, Tufano, 1998]. Учитывая российскую специфику (согласно сайту Investfunds, в топе УК по СЧА и доле рынка находятся 2 государственные компании: Сбербанк и Газпром) можно предположить что, аффилированность фонда с государством может привлечь потенциальных инвесторов, по их мнению это может являться неким гарантом надежности.

В рамках данного исследования будут проверены данные гипотезы, что приведет к лучшему пониманию поведения инвесторов при выборе объекта для инвестирования.

2.2 Описание переменных

Отбор переменных осуществлялся на основе проанализированной литературе и выдвинутых гипотез. В целом, можно выделить 3 группы переменных, которые будут использоваться в данной работе: зависимая, независимые и контрольные переменные.

Таблица 1 Характеристики фонда

Зависимая переменная
Относительный поток средств в фонд	Процентное изменение стоимости чистых активов, скорректированное на доходность фонда. Предполагается, что приток средств совершается на конец месяца.
Объясняющие переменные
Результаты деятельности фонда Доходность фонда - процентное изменение стоимости пая
Первый подход: Доходность скорректированная на риск (Альфа Дженсена)	Модель CAPM; Доходности индекса МосБиржи (ранее ММВБ); Кривая краткосрочных бескупонных доходностей государственных облигаций
Второй подход: Избыточная доходность	Разница между доходностью фонда и доходностью индекса ММВБ
Рыночный риск фонда (Бета)	Модель CAPM
Размер фонда	Логарифм СЧА
Аффилированность с государством	1- Присутствует доля государства в акционерном капитале УК; 0- В остальных случаях.
Контрольные переменные
Возраст фонда	Срок жизни фонда, начиная от даты завершения его формирования
Вознаграждение УК (%)	Доля от стоимости чистых активов или фиксированная сумма.

Более подробное рассмотрение расчетов переменных и эконометрического моделирования представлено в следующей части работы, посвященной методологии.



3. Методология исследования

В данной работе исследуется влияние фондовых характеристик на привлечение средств в российские паевые инвестиционные фонды. Эконометрический анализ используется для оценки детерминантов спроса на ПИФы. Выборка будет представлять собой панельные данные, переменные изменяются не только по времени, но еще и по фондам, так как используется микроэкономический подход. Необходимо собрать соответствующие данные и рассчитать необходимые для анализа показатели. Таким образом, исследование включает в себя несколько этапов:

· Сбор данных по балансам продаж для каждого фонда;

· Сбор данных о показателях доходности фондов;

· Сбор данных по доходностям краткосрочных бескупонных государственных облигаций;

· Сбор данных по рыночной доходности через индекс ММВБ;

· Сбор данных по размеру фонда;

· Сбор данных по аффилированности фондов с государством;

· Расчет коэффициентов альфа Дженсена и бета для каждого фонда;

· Принятие или отклонение гипотез.

Выборка будет состоять из годовых данных по открытым паевым фондам акций за период 2004-2014 гг. Также проведем анализ на основании Собрав все необходимые данные и сделав расчеты, планируется выяснить, влияют ли такие факторы как результаты предыдущей деятельности фонда (разница между доходностью и доходностью индекса МосБиржи (ранее ММВБ)), бета, размер фонда, а также аффилированность с государством на притоки средств в открытые и интервальные паевые инвестиционные фонды акций. Если существует связь, то какой знак принимает это влияние и насколько сильное между ними взаимодействие.

С помощью метода декомпозиции (Oaxaca-Blinder (1973)), будет предпринята попытка выяснить существует ли различия в поведении инвесторов при выборе между фондом, аффилированным с государство, и частным фондом. Это помогает понять, связаны ли различия в потоках с предыдущей деятельностью фонда, с его размером или из-за мнения, что УК, связанные с государством, кажутся более надежными.

Таким образом, данное исследование направлено на выявление факторов влияющих на привлечение средств в фонды. Более того, будет проведен анализ по определению чувствительности этих взаимосвязей, а также будет предпринята попытка понять различия в поведении инвесторов при выборе фонда для инвестирования с помощью декомпозиции.

3.1 Расчет показателей

Сегодня существо множество паевых инвестиционных фондов, куда бы инвесторы могли вложить средства. Большое количество предложений не позволяет им внимательно и детально изучить каждый отдельный фонд. Боле того не существует универсального руководства по тому, на какие характеристики фонда следует обращать внимание при выборе объекта для инвестирования. В большинстве исследований авторы пришли к выводу, что между предыдущей деятельностью фонда и притоком средств в фонды существует статистически значимая положительная связь (Ippolito, 1992; Sirri, Tufano, 1998; Ivkovic, Weisbenner, 2006; Keswani, Stolin, 2008; Cashmanetal., 2012; Barberetal., 2015). В этом исследовании данный показатель будет включен в анализ. Не менее важным вопросом является то, как измерить деятельность паевого инвестиционного фонда.

Для анализа деятельности паевых инвестиционных фондов обыкновенно используются данные о рядах исторических доходностей. В рассмотренных эмпирических работ, авторы по разному измеряли деятельность - доходность фонда: от простой разницы между доходностью и доходностью бенчмарка (Абрамов А. и др., 2015) до использования 9- факторной модели (Barberetal., 2015). Последние пришли к выводу, что CAPM альфа является лучшим фактором прогнозирующем притоки средств в фонды среди моделей оценивающий деятельность фонда. Абрамов А. и другие сделали вывод о том, что разница между доходностью и доходностью индекса ММВБ лучше объясняет притоки денежных средств, чем 4-факторная модель Кархарта.

Другим популярным метод при оценки деятельности фондов является альфа Дженсена (1969) (Sirri, Tufano, 1998; Babalosetal., 2012; Ferrieraetal., 2012). Данный коэффициент показывает насколько доходность фонда превышает среднерыночную доходность с учетом поправки на риск, а также может рассматриваться как мера, оценивающая способности менеджера к эффективному управлению портфелем.

Формула для расчета альфы Дженсена представлена ниже:

, (1)

где: - ожидаемая доходность портфеля;

- безрисковая ставка;

- бета портфеля;

- ожидаемая доходность рынка.

Выражением, стоящем в скобках, является ожидаемая доходность портфеля фонда согласно классической модели ценообразования CAPM. Сам коэффициент альфа (б) описывает, то какая часть фактической доходности фонда была создана особыми способностями управляющего, которые позволили ему превзойти рынок.

Альфа Дженсена является коэффициентом в регрессии:

, (2)

где: - несистематическая часть доходности портфеля, белый шум.

Необходимо отметить, что наличие положительной альфы в долгосрочной перспективе является свидетельством грамотного выбора активов и времени их покупки или продажи, сделанного портфельными менеджерами.

Также в рассмотрение будет включена переменная бета (в). Коэффициент бета в модели CAPM показывает насколько близки по доходности и риску бенчмарк и актив. В данной работе коэффициент будет рассчитан для паевых инвестиционных фондов по отношению к рыночному индексу (ММВБ), в случае одинакового изменения портфеля и индекса, коэффициент будет равен единице. Последнее означает, что риск и доходность данного взаимного фонда близка к среднерыночным. Бета портфеля паевого инвестиционного фонда может быть рассчитана с помощью выражения (2). Бета может определять степень риска портфеля, который берет на себя управляющий.

Расчёт доходностей, альфы Дженсена и беты предполагает использование эталона. Бенчмарк должен соотноситься с инвестиционной стратегией фонда и соответствовать уровню риска портфеля, иначе, результаты будут смещенными, что может привести к неверной оценки влияния деятельности на притоки средств в паевые инвестиционные фонды, а также затруднит оценку способностей управляющего. В двух рассмотренных отечественных статьях (Драньев Ю.А, Ананьев Н.С., 2010; Абрамов А. и др., 2015) авторы в качестве рыночного портфеля использовали российский индекс ММВБ. За эталон чаще всего принимают национальные фондовые индексы, в России к таким индексам относят РТС и ММВБ. В данной работе в качестве эталона будет использоваться также индекс ММВБ.

Также стоит отметить, что другим из наиболее актуальных на сегодняшний день методов для оценки эффективности деятельности фонда является сравнение его доходности с потенциальным доходом эталонного актива, так называемым финансовым бенчмарком,. Абрамов А. и другие (2015) пришли к выводу, что данная мера деятельности имеет большую объяснительную силу чем четырех-факторная модель Кархарта [Абрамов А. и другие, 2015].

Стоит обратить внимание, что, рассматривая только показатель предыдущей деятельности, невозможно понять, почему один фонд является более привлекательным, чем другие. Необходимо включить в рассмотрение другие характеристики фонда, чтобы объяснить следующую ситуация: фонд имеет низкую доходность, однако его баланс продаж выше.

Основываясь на эмпирических работах, в данной работе будут также рассмотрены: размер фонда и его аффилированность с государством.

Также в качестве контрольных переменных многие авторы включали возраст фонда и расходы фонда.

В качестве зависимой переменной берется приток средств в паевые инвестиционные фонды. Данная переменная рассчитывается согласно [Sirri, Tufano, 1998].

, (3)

где: i- номер паевого фонда;

t- момент времени;

R - доходность фонда за период времени t;

TNA - стоимость чистых активов на конец периода времени t.

Также в качестве зависимой переменной будет использоваться баланс продаж ПИФов. Значения притоков и оттоков средств рассчитаны и представлены Национальной Лигой Управляющих.

На основании полученных результатов будет выбрана одна из переменных, которая лучше подходит под спецификацию модели.

Размер фонда рассчитывается следующим образом . В большинстве исследований авторы пришли к выводу, что маленькие фонlы привлекают больше средств по сравнению с крупными (Ippolito, 1992; Sirri, Tufano, 1998, Berk, Green, 2004;Keswani, Stolin, 2008; Ferreiraetal., 2015), однако, отечественные авторы обнаружили противоположный эффект (Абрамов и др., 2015).

Как показали предыдущие исследования, что принадлежность к крупному «семейству» может оказать положительное влияние на привлечение средств в фонд. Крупные группы обычно располагают большими средства и тратят значительную сумму средств на рекламу, что в конечном счете сокращает издержки по поиск у потенциального инвестора [Sirri, Tufano, 1998]. Учитывая российскую специфику, можно предположить что, аффилированность фонда с государством может привлечь потенциальных инвесторов, по их мнению это может являться неким гарантом надежности. Данный показатель рассчитывается на основании раскрытия структуры акционерного капитала УК: 1- присутствует доля государства в акционерном капитале компании, 0 - в иных случаях.

3.2 Построение моделей

Анализ российских паевых инвестиционных фондов акций основан на применении методологии регрессионного анализа панельных данных. Также в модель будут включены фиксированные эффекты. Основное уравнение модели имеет следующий вид:

, (4)

где: i- номер паевого фонда;

t- момент времени;

- вектор коэффициентов размерности ;

- вектор объясняемой переменной - относительный поток средств в паевые фонды;

- вектор - строка матрицы K объясняющих и контрольных переменных: результаты деятельности фонда (избыточная доходность, альфа Дженсена), риск (бета), размер, аффилированность с государством, возраст и вознаграждение УК.

- вектор случайных ошибок.

Новизна данной работы по сравнению с предыдущими исследованиями заключается в использовании декомпозиции. С помощью метода декомпозиции Охака - Блайндера (1973), будет предпринята попытка выяснить существует ли различия в поведении инвесторов при выборе между фондом с государственным участием и частным фондом. Это помогает понять, связаны ли различия в потоках средств в «государственные» фонды и частные фонды с тем, что у данных фондов различаются предыдущая деятельность, размер, рыночный риск или разница существует по иным причинам. Данная декомпозиция представляет собой описательный инструмент, который резюмирует роль наблюдаемых характеристик и предельные изменения в уровнях притоков средств в фонды, связанные с характеристиками фонда.

Оаксаки - Блайндер декомпозиция это статистический метод, цель которого выявить какая часть разницы между средними результатами двух групп обусловлена групповыми различиями в уровнях объясняющих переменных, а какая часть объясняется различиями в величине коэффициентов. Данный метод был введен Рональдом Оаксакой в 1973 году. Первоначальное назначение этого метода заключалось в выявлении дискриминации в уровнях заработных зарплат у мужчин и у женщин. Попробуем применить этот метод в данной работе.

Существует разница во влиянии факторов на приток средств между фондами, аффилированными с государством, и частными? Метод декомпозиции Охака-Блайндера позволит ответить на данный вопрос. В работе была применена двухкомпонентная декомпозиция. Для данного подхода, необходимо рассчитывать неизвестный вектор недискриминационных коэффициентов - в. Воспользуемся подходом Ньюмарка (1988). Он предложил использовать коэффициенты из «сквозной» регрессии для обеих групп для оценки в.

Декомпозицию можно представить следующим образом:

, (5)

где: g- фонды, аффилированные с государством;

p-частные фонды;

- вектор факторов, влияющих на привлечение средств в фонды: результаты деятельности прошлого периода, размер, риск и контрольные переменные;

- «вклад» - то, что объясняется разницей объясняющих переменных (разницей в характеристиках фонда). Объясненная часть;

- «коэффициенты» - то, что объясняется различиями в коэффициентах (при одинаковых характеристиках коэффициенты для групп разные). Необъясненная часть, которая в некоторой степени говорит о дискриминации, но также учитывает эффекты ненаблюдаемых переменных.

Другими словами, различия в средних притоках средств между фондами, связанными с государством, и частными фондами можно разложить на компоненты, связанными с различиями в средних характеристиках и различием в коэффициентах.

Таким образом, в данной работе будет проведен анализ детерминантов проса на ПИФы в России. Более того, будет проведен анализов по определению чувствительности этих взаимосвязей, а также будет предпринята попытка понять различия в поведении инвесторов при выборе фонда для инвестирования с помощью декомпозиции.



4. Данные и методы исследования

4.1 Описание выборки

Выборка включает в себя открытые российские паевые инвестиционные фонды акций, которые действовали на конец каждого года, с данными по доходностям, по крайней мере, за 36 календарных месяцев. Сбор данных осуществлялся с использованием информационных ресурсов: Национальная Лига Управляющих, портал Investfunds.ru, Московская биржа, отчеты управляющих компаний, Центральный Банк РФ.

Для этих ОПИФов собиралась информация о стоимости паев, стоимости чистых активов, вознаграждении управляющей компании, дате окончания формирования и прекращения, структуре акционерного капитала управляющей компании, также данные о кривой бескупонной доходности по государственным бумагам и индексе МосБиржы (ранее индекс ММВБ). Период наблюдения - 2004 -2017 гг., с интервалом в 1 месяц и год.

В итоговую выборку вошли 206 ОПИФов, в том числе: 93 фонда действовали на конец февраля 2018, 113 фондов были ликвидированы в период наблюдения. Временной период - 2006-2017 гг., два первых года (2005,2006) выбили из финальной выборки из-за расчета коэффициентов альфы Дженсена и беты. Всего выборка состоит из 1372 фондо-годов. Также для анализа использовались данные с интервалом в один месяц. Описательные статистики характеристик фонда представлены в приложении 1.

В таблице 2 представлены информация о аффилированности фонда с государством, которая была получена из отчетов о структуре и составе акционеров управляющих компаний. УК признавалась «государственной», если в структуре капитала присутствуют государственные компании:



Таблица 2 Список УК, аффилированных с государством

АК БАРС КАПИТАЛ	Банк «АК БАРС»
ВТБ Капитал Управление активами	Холдинг ВТБ Капитал
Менеджмент-консалтинг	ПАО Банк «Финансовая корпорация Открытие» ЦБ с августа 2017 г.
РСХБ Управление Активами	АО «Россельхозбанк»
Сбербанк Управление Активами	ПАО «СБЕРБАНК»
ОТКРЫТИЕ	ПАО Банк «Финансовая корпорация Открытие» ЦБ с августа 2017 г.
Лидер	ПАО «Газпром»
Газпромбанк -- Управление активами	ПАО «Газпром»

Сост. по источнику: отчеты управляющих компаний

Большинство управляющих компаний имеют в составе акционеров - компании, которые зарегистрированы на Кипре.

Описательная статистика выборки представлена в таблице 3. Фонды поделены на 2 группы: частные - 0, афиллированные с государством - 1. Как видно из таблицы, большую часть выборки составляют частные фонды: 1098 и 274 фондо-годов, 167 частных и 39 «государственных» фондов соответственно.

Притоки, альфа Дженсена, доходность фонда, избыточная доходность фонда (доходность фонда минус доходность МосБиржи) представлены в виде долей. Возраст в годах, вознаграждение управляющей компании в процентах. Стоимость СЧА в млн. руб..

Таблица 3 Описательные статистики характеристик российских ОПИФов за период с 2006 по 2017 года

	Количество наблюдений	Среднее	Стандартное отклонение	Медиана	Минимум	Максимум
Притоки	1098	0,041	-0,114	-3,796	41,616	1,517	0
	274	0,222	-0,112	-0,833	12,667	1,286	1
Альфа Дженсена	1098	0,002	-0,0035	-0,293	0,622	0,101	0
	274	0,035	0,033	-0,306	0,418	0,104	1
Бета	1098	0,836	0,851	-0,280	1,427	0,194	0
	274	0,854	0,893	0,119	1,383	0,227	1
Размер	1098	17,672	17,623	9,624	23,732	2,05	0
	274	18,912	18,954	13,387	23,594	1,739	1
Возраст	1098	6,926	6	2	20	3,249	0
	274	7,026	6	2	20	3,489	1
Вознаграждение УК	1098	3,515	3,2	0,7	9	1,482	0
	274	3,011	3,2	0,2	3,50	0,509	1
Доходность фонда	1098	0,130	0,07	-0,81	2,81	0,455	0
	274	0,193	0,083	-0,72	3,06	0,526	1
Избыточная доходность	1098	0,006	-0,01	-0,74	1,60	0,206	0
	274	0,061	0,027	-0,96	1,85	0,286	1
СЧА	317,98	45,06	20 258,19	0,02	1 104,35	1 098,00	0
	604,09	2,42	17 646,62	0,65	1 700,32	274,00	1

При подробном рассмотрении описательной статистики в таблице 1 можно заметить, что фонды, у которых в составе акционеров УК присутствуют государственные компании, в среднем показывают более высокие результаты деятельности (доходность фонда, альфа Дженсена, доходность фонда скорректированная на доходность МосБиржы) и крупнее. Средний размер притоков в фонды, также, выше у «государственных» фондов. Возраст и рыночный риск схожи у обеих групп фондов.

Можно также сказать, что в фондах, которые аффилированны с государством, менеджеры способны обеспечивать доходность выше рыночной.

Высокая бета свойственна как государственным, так и частным фондам. Портфели ОПИФов сильно зависят от доходности рынка - индекса МосБиржи.

Можно обратить внимание на сильный разброс размера потоков средств в фонды от -380% до 4161,6%, поэтому было принято решение удалить явные выбросы. На рисунке 2 представлен график распределения баланса продаж фондов.

Рис. 2. График распределения потоков средств в фонды

Ниже представлены графики распределений переменных, которые показывают результаты деятельности фондов. Альфа Дженсена - рис.2.. Избыточная доходность - рис. 3. Распределение альфы более приближено к нормальному распределению, по сравнению с избыточной доходностью.

Рис. 3. График распределения альфы Дженсена

Распределение альфы более приближено к нормальному распределению, по сравнению с избыточной доходностью.

Рис. 4. График распределения избыточной доходности

Далее рассмотрим результаты корреляционной матрицы Пирсона. Данный метод позволит определить существует ли корреляция между независимыми и зависимой переменными. Вследствие, избежать мультиколлинеарности, которая может послужить причиной смущенности оценок коэффициентов. Результаты представлены в таблице 4. Согласно результатам, коэффициент корреляция не превышает 0,7 ни для одной переменной. Наиболее высокая корреляция существует между результатами деятельности фонда (альфа Дженсена, избыточная доходность), но данные переменные являются независимыми для разных спецификаций моделей.

Таблица 4 Корреляционная матрица

	Потоки	Альфа Джесена	Бета	Возраст	Размер	Избыт. доходность	Вознаграждение УК
Потоки	1
Альфа Джесена	0,070 0,010	1
Бета	-0,069 0,011	-0,123 0,000	1
Возраст	-0,099 0,000	0,013 0,641	-0,069 0,010	1
Размер	0,100 0,000	0,234 0,000	0,134 0,000	0,123 0,000	1
Избыточная доходность	0,067 0,013	0,465 0,000	-0,011 0,687	0,022 0,411	0,130 0,000	1
Вознаграж-дение УК	-0,040 0,144	-0,075 0,006	0,056 0,039	0,142 0,000	0,042 0,122	-0,043 0,108	1

Убедившись, что мультиколлинеарность отсутствует, и убрав явные выбросы, перейдем к анализу рынка российских паевых инвестиционных фондов акций, использовав методологию регрессионного анализа панельных данных.

4.2 Эмпирические результаты

Регрессионный анализ позволит выявить факторы, которые оказывают влияние на привлечение средств в фонд. Другими словами, необходимо, выяснить влияют ли предыдущая деятельность фонда, риск, размер и аффилированность фонда с государством на размер потоков средств в ОПИФов за период 2004 - 2017 гг.. Для анализа будут использованы две выборки: данные с интервалом в 1 год и 1 месяц. Это позволит понять поведение инвесторов: они склонны оценить результаты деятельности фонда за более длительный период или достаточно информации о том как фонд работал в течение прошлого месяца.

Также принять или отвергнуть ранее выдвинутые гипотезы. Результаты регрессионного анализа представлены в таблице 5. В данной таблице объясняемой переменной является относительный поток средств в фонды, а именно отношение баланса продаж текущего года к стоимости чистых активов предыдущего периода. В столбцах (1)-(3) были получены результаты с использованием избыточной доходности, рассчитанной на основе модели CAPM (альфа Дженсена). В столбцах (4) и (5) отражены результаты регрессии, в которую включена доходность, рассчитанная как доходность фонда минус доходность индекса МосБиржи. В столбце (1) отражены результаты регрессии, в которую включены случайные эффекты. Модели (2)-(5) включают в себя фиксированные эффекты. В столбце (3) в модель включена переменная «размер» в квадрате. В столбце (5) были получены результаты регрессии за период 2004-2017 гг., месячный интервал данных. В столбцах (1)-(4) были получены результаты регрессии за период 2006-2017 гг., годовой интервал данных.

Таблицы 5 Оценка влияния факторов на размер потоков средств в ОПИФы за период 2004 -2017гг.

Поток средств в фонды
ФАКТОР	1	2	3	4	5
Результаты деятельности предшествующего года	0,186** [0,090]	0,281*** [0,107]	0,295*** [0,108]	0,099** [0,040]	0,062*** [0,010]
Рыночный риск (бета)	-0,049 [0,046]	-0,006 [0,064]	-0,015 [0,064]	0,007 [0,064]
Размер	0,019*** [0,005]	0,168*** [0,016]	0,295** [0,118]	0,173*** [0,015]	0,002*** [0,001]
Размер^2			-0,004 [0,003]
Возраст	-0,017 0,012	-0,011 [0,013]	-0,008 [0,013]	-0,010 [0,013]	-0,007*** [0,000]
Возраст^2	0,001 [0,001]	0,0016** [0,0007]	0,001** [0,001]	0,002** [0,001]	0,0003*** [0,000]
Аффилированность с государством	0,057* [0,023]				0,006 [0,025]
Вознаграждение УК	-0,001 [0,006]				-0,027 [0,034]
Потоки предшествующего года	0,074** [0,029]	-0,099 *** [0,031]	-0,098*** [0,031]	-0,095*** [0,031]	0,219*** [0,007]
Fixed effect	NO	YES	YES	YES	YES
Количество наблюдений	1042	1042	1042	1042	21028
R^2		0,1497	0.1509	0.1489	0.0847

Примечания. Уровни значимости: * 10%, ** 5%, *** 1% - уровнях статистической значимости.

При включении в модель фиксированных эффектов направление основных показателей не изменилось, но выросли значения коэффициентов и их значимость, возраст статистически значимо влияет на потоки в фонды. Переменные аффилированность с государством и вознаграждение УК были исключены из регрессии из-за мультиколлинеарности, так как не изменяются во времени. Оценки становятся менее смещенными, в результате будем использовать модели с фиксированными эффектами.

Независимо от спецификации модели и метода расчета результата деятельности фонда, коэффициент перед переменной «результаты деятельности предшествующего периода» статистически значим и положителен. Данный вывод согласуется с абсолютным большинством работ, которые когда-либо исследовали данную тему. Начиная с Ипполито в 1992 году и заканчивая современными статьями (Barber et al., 2015) авторы делали вывод, что инвесторы принимают во внимание результаты деятельности фонда, инвесторы «преследуют» фонды с высокой доходностью, менеджерами, которые имеют навыки обыгрывания рынка. Данное влияние на приток средств в фонды может можно проинтерпретировать следующим образом:, доходность фонда - наиболее доступная, если не единственная, возможность для розничных инвесторов оценить способности менеджера фонда. Полученный результат частично согласуется с выводами российских авторов. Абрамов А.Е., Акшенцева К,С. и Радыгин А.Д. (2015) получили положительную статистически значимую связь между доходностью предыдущего периода и балансом продаж для периода 2000-2013 гг., доходность рассчитывалась как разница между доходностями фонда и индекса ММВБ. Абрамов А.Е., Акшенцева К,С. (2014) годом ранее в другой работе пришли к выводу, что результаты предыдущей деятельности (4-факторная альфа Кархарта) отрицательно влияет на потоки, в тоже время, между избыточной доходностью текущего года и баланса существует положительно статистически значимая связь.

Инвесторы одиноко реагируют на результаты деятельности фонда, полученные как в прошлом году, так и месяц назад. Авторы приходили к выводу, что некоторые инвесторы оценивают и реагируют на деятельность фонда на месячном временном интервале [Cashman et al, 2012].

Отдельно был проведен анализ влияния результатов деятельности текущего периода на поток средств в фонды, с целью определить обращают ли внимание российские инвесторы на текущие показатели деятельности фонда. Абрамов А.Е., Акшенцева К,С. (2014) сделали вывод, что российские пайщики ориентируются в большей степени на текущую доходность фондов так, как они являются относительно краткосрочными инвесторами в отличие от иностранных пайщиков. В приложении 2 представлены результаты регрессий, в которые включены результаты деятельности текущего периода. В столбце (3) были получены результаты регрессии за период 2004-2017 гг., месячный интервал данных. В столбцах (1) - результат деятельности оценен с помощью модели CAPM, (2) - разница между доходностью фонда и доходностью индекса, результаты были получены для периода 2006-2017 гг., годовой интервал данных. Результаты противоречивы: коэффициент значим и положителен только для третей спецификации модели, значим и отрицателен для второй спецификации модели, в которой рассматривается доходность, скорректированная на риск. Возможное объяснение: при более серьезном анализе характеристик фондов, инвестор будет обращать внимание на предыдущие значения альфы Дженсена, которая может сказать о том, как менеджер управлял фондов на протяжении нескольких периодов. Текущая избыточная доходность легче в расчетах и может подойти для краткосрочных инвесторов.

Результат, полученный ранее, что инвесторы реагируют на результаты деятельности фонда, полученные как в прошлом году, так и месяц назад, не сохраняется для текущих результатов деятельности.

Размер фонда положительно влияет на поток средств в фонды на российском рынке ОПИФов. Коэффициент данной переменной статистически значим при любой спецификации и интервале данных. Вывод не противоречит результатам, которые получили ранее российские авторы (Абрамов и др. (2015)). В иностранных работах, в которых чаше рассматривался американский и, в меньшей степени, европейский рынки ОПИФов пришли к выводу, что для данных рынков характерна отрицательная связь между размером фонда и его балансом продаж (Ippolito, 1992; Sirri, Tufano, 1998, Berk, Green, 2004; Keswani, Stolin, 2008; Ferreira et al., 2015)

В России крупные фонды способны привлечь больше инвесторов, нежели маленькие, что характерно для зарубежных исследований. Возможно, что крупные российские паевые фонды, которые часто управляются более крупными компаниями, имеют больше материальных возможностей в сфере рекламы и дистрибуции паев, что согласно Sirri и Tufano (1998) снижает затраты на поиск у инвестора и увеличивает привлекательность фонда.

При включении в модель переменной «размер» в квадрате была обнаружена нелинейная связь, U-форма, ветвями вниз. Точка максимума составляет 40. В данной работе размер фонда (логарифм СЧА) изменяется от 9,6 до 23 единиц, наблюдаем только часть параболы. Данный результат можно проинтерпретировать следующим образом: чем больше фонд, тем больше притоков он привлекает, но имеется убывающая отдача от масштаба.

Рыночный риск, оцененный с помощью модели CAPM, не влияет на потоки средств в фонды. Российские инвесторы обращают внимание на риске при выборе объекта инвестирования. Немногие авторы включали в анализ риск. Возможно это связано с тем, что при оценке более сложных факторов, характеризующих результаты деятельности фондов, таких как модель CAPM, 3-факторная модель Фамы-Френча и 4-факторная модель Кархарта, риск учитывается в альфе. Барберу [ Barber, Huang, Odean, 2015], пришел к выводу что, инвесторы обращают внимание на бету, когда оценивают менеджеров фондов. Предполагалось, что чем выше рыночный риск, тем меньше привлекает инвестиций фонд.