Главная Коллекция "Otherreferats" Финансы, деньги и налоги Повышение эффективности формирования высокодивидендных портфелей на российском фондовом рынке

Повышение эффективности формирования высокодивидендных портфелей на российском фондовом рынке

Общий анализ применимости классической модели высокодивидендного инвестирования. Разработка новой модифицированной модели высокодивидендного инвестирования, позволяющей генерирование аномальной доходности с учетом специфики российского фондового рынка.

Рубрика Финансы, деньги и налоги
Вид дипломная работа
Язык русский
Дата добавления 18.07.2020
Размер файла 2,0 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Отдельного рассмотрения требует стратегия, основанная только на метрике дивидендной доходности, поскольку именно она включает в себя изученную ранее стратегию DogsoftheDow. Результаты, полученные при подобном моделировании, также отличаются возможной вариативностью месяца формирования портфеля и количества акций в нем. Данная стратегия далее сравнивалась как с показателями доходности рыночного индекса, так и с аналогичными индикаторами подобных стратегий, но сформированных уже с применением всех возможных 111 комбинаций.

Комбинации стратегий по финансовым фильтрам были проанализированы отдельно. Среди них были также выявлены лидеры в терминах максимального превышения над рыночным показателем. Таких групп стратегий было выделено 10. Следует отметить, что при отборе наилучших комбинаций были определены не только максимум отклонения, но и медиана, позволившая исключить так называемые выбросы, которые наблюдались при малом количестве акций в портфеле, то есть при низкой его диверсифицированности. Еще одним индикатором выбора той или иной группы комбинаций был показатель числа превышений дивидендной доходности в сравнении с рыночным индикатором. Такое превышение должно было наблюдаться в более чем половине случаев, а именно в 70 из 120. Выделенные лучшие стратегии среди отфильтрованных по финансовому положению были рассмотрены и проанализированы отдельно исходя из опциональных показателей месяца формирования портфеля и количества акций, и подверглись сравнению с рыночными доходностями и доходностями по стратегии, основанной только на параметре только дивидендной доходности.

Если говорить о кризисном периоде, то моделирование проводилось с использованием аналогичных шагов и этапов, описанных ранее. Следует отметить, что для периода 2007 - 2009 года основной анализ был проведен с использованием тех 10 наилучших стратегий, которые проявили себя на основном периоде.

Результатом моделирования изучаемой стратегии высокодивиденого инвестирования стало получение 112 групп таких стратегий, каждая из которых включала в себя на протяжении всего рассматриваемого периода (с учетом кризиса) 180 возможных комбинаций. 120 из них были рассмотрены на основном периоде с выделением наилучших из них и 60 - в течение кризисного периода. Всего моделирование позволило протестировать 174 720 портфелей, различных по финансовым фильтрам, месяцу формирования портфеля, количеству акций в нем.

Глава 3. Результаты исследования

3.1 Классическая высокодивидендная стратегия и ее доходности на российском фондовом рынке

Далее будут приведены результаты моделирования стратегии высокодивидендного инвестирования, рассматриваемой в данной работе. Первой группой для анализа была выделена комбинация стратегий, основанных только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в нем.

Данный пул стратегий рассматривается отдельно, так как он наиболее схож с классической версией высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow и отражает ту ситуацию, когда инвестор без наличия информации о финансовом состоянии компании применяет данную стратегию. Также в таблице отражено и рыночное значение доходности для более удобного сравнения с полученными результатами. Если говорить о классической версии DogsoftheDow, то в Таблице 1 на пересечении количества акций в портфеле, равного 10, и 12-го месяца формирования портфеля, можно увидеть полученную среднегодовую доходность от реализации данной стратегии. В таблице продемонстрированы все возможные варианты количественного показателя среднегодовой дивидендной доходности при опциональных признаках - количество акций в портфеле и месяц его формирования.

Следует отметить тот факт, что несмотря на более высокие показатели доходности при низких значениях диверсификации портфеля наилучшие значения наблюдаются именно при 10 акциях, если допустить, что портфель хорошо диверсифицирован, начиная с 8 акций. Действительно, в разбивке от 8 до 12 акций в портфеле стратегия DogsoftheDow с другими месяцами входа демонстрирует лучшие результаты среди прочих. При любом месяце формирования портфеля, состоящего из 10 акций, как в исходной версии, доходность по портфелю превышает доходность по рынку в целом, что является хорошим результатом для стратегии. Однако полученные результаты говорят о том, что не во всех случаях наблюдается превышение над рынком.

Таблица 1 Среднегодовая доходность по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в немза период с 2010 года по 2018 год. Источник: расчеты автора.

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

1

-0,29%

3,83%

5,03%

7,13%

13,88%

27,48%

2

1,13%

4,92%

5,93%

8,24%

13,14%

24,98%

3

1,64%

4,89%

5,95%

9,59%

13,29%

24,78%

4

2,55%

5,58%

6,20%

9,67%

14,01%

25,42%

5

1,37%

4,32%

4,56%

8,77%

13,73%

25,20%

6

2,42%

4,88%

5,38%

9,24%

14,15%

24,89%

7

2,46%

4,55%

5,26%

8,72%

13,55%

23,89%

8

2,33%

4,49%

5,12%

8,75%

13,36%

23,43%

9

2,53%

4,44%

5,00%

9,08%

13,40%

23,64%

10

2,40%

4,31%

4,79%

8,85%

13,85%

24,78%

11

2,56%

4,45%

4,75%

8,95%

14,48%

25,66%

12

3,13%

4,79%

5,11%

9,37%

14,34%

25,45%

13

3,74%

5,30%

5,73%

9,97%

15,00%

26,02%

14

3,58%

5,08%

5,54%

9,89%

15,04%

25,76%

15

3,40%

4,93%

5,22%

9,68%

15,06%

25,96%

IMOEX

5,96%

6,43%

9,58%

13,84%

17,20%

17,99%

Рисунок 3 более наглядно демонстрирует среднегодовую доходность по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности без применения каких бы то ни было фильтров. Однако и здесь можно увидеть достаточно неплохой результат, особенно для портфелей, сформированных в Декабре., что может свидетельствовать о завышении доходностей в этот период («январский эффект»).Согласно информации на графике, октябрь демонстрирует аналогичные показатели рынку. Опережающими темпами получения доходности над рыночной могут похвастаться большинство портфелей, сформированных на основе исследуемой стратегии.Можно заметить, что наивысшую доходность показывают слабо диверсифицированные портфели, однако им свойственен и более высокий риск.

Рисунок 3.Среднегодовая доходность по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в немза период с 2010 года по 2018 год, %. Источник: расчеты автора.

Для демонстрации превышения или, наоборот, худших результатов, стратегии только на показателе дивидендной доходности, на рисунок 4 показана количественная разница в показателях доходности. По рисунку можно сделать вывод, что наихудший результат показывает портфель, состоящий из одной акции, с датой формирования портфеля в августе, сентябре и октябре. Наилучшие превышения наблюдаются в 12 месяце, однако август показывает достаточно стабильный результат для всех портфелей.

В целом среднегодовой доходности по стратегии, основанной только на метрике дивидендной доходности, превышает индекс в 78 случаях из 90 в системе координат месяца формирования и количества акций в портфеле в период с 2010 по 2018 год.

Рисунок 4.Превышение среднегодовой доходности по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности, над аналогичным показателем рыночного индекса с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в немза период с 2010 года по 2018 год, %. Источник: расчеты автора.

3.2 Авторская модель высокодивидендного инвестирования

По итогам моделирования высокодивидендных стратегий с различными фильтрами, как даты формирования портфеля и его наполнения, так и финансового положения, с использованием шагов, изложенных в пункте 2.3, были получены определенные результаты.

Для понимания того, стратегия с какими показателями финансового положения компаний покажет в будущем наилучшие результаты, был проведен предварительный тест. Он заключался в том, что после определения средних значений по группам стратегий по годам, был найдем максимум для каждого портфеля по количеству акций и для каждой группы по количеству фильтров. Полученные результаты приведены в таблице ниже:

Таблица 2 Максимальная среднегодовая доходность по группам стратегий за период с 2010 года по 2018 год. Источник: расчеты автора.

Чистые доходности

Добавочные доходности

Портфель

Максимальное среднее

Число акций

Портфель

Максимальное среднее

Число акций

PE

0,5141

1

PE

0,1335

1

CR

0,4274

1

ROA

0,06880

1

ROE

0,3695

12

CR

0,0569

3

ROA

0,3682

6

D/E

0,0507

13

D/E

0,3553

13

ROE

0,04511

13

AT

0,3187

11

AT

0,0408

4

Левая часть таблицы показывает отсортированные итоги по 12 месяцу в терминах абсолютных показателей средней доходности без сравнения с дивидендными аналогами, то есть в данном случае отбор идет по тому, кто обещает большую доходность в будущем. С другой стороны, отсортированные итоги по 12 месяцу в терминах превышения доходности портфеля с показателем над 100% дивидендным портфелем. Здесь отбор происходит по принципу, насколько этот портфель сделал лучше, то есть по степени улучшения. Исходя из результатов, полученных при анализе двух случаев, портфели, содержащие в себе фильтры по PE, CRи ROA, будут потенциально более прибыльны, следовательно, их рассмотрение требует более детального изучения. Необходимо отметить, что максимальных результатов по доходностям в полученной таблице можно достичь либо имея только 1 акцию, либо 4-6, либо 11-12, что говорит о том, что каждый показатель в большей или меньшей степени отвечает за свой портфель с определенным количеством акций. Однако результаты в 1, 3, 4 акции следует воспринимать как мало диверсифицированный портфель. Следовательно, наилучшие показатели были продемонстрированы портфелями величиной 6, 11 - 13 акций.

На основе проведенного анализа было выделено 10 портфелей в терминах превышения доходности над рыночным аналогом (итоги по полученным стратегиям с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в нем, а также с фильтрами по финансовому положению представлены в Приложении 2-11). Выбранные 10 стратегий показали превышение над рыночным индексом более 8% с увеличением общей доходности до 15 и более %, что говорит об успешной реализации стратегий. Далее представлены получившиеся портфели:

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:PriceEarningsRatio; ReturnonAssets; TotalDebttoTotalEquity; CurrentRatio;ReturnonCommonEquity;AssetsTurnover (далее PE, ROA, D/E, CR, ROE, AT соответственно)- сталлучшим, продемонстрировавпревышение среднегодовой доходности на 10,098%, неудивительно, поскольку данный портфель включает все возможные фильтры, предоставляя наиболее качественную информацию по пулу акций, так как отбор произведен согласно ранжированию по всем индикатором, то есть отобраны лидеры в рамках наилучших показателей по соответствующим индикаторам;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:PE - превышение среднегодовой доходности на 9,022%, как и было ранее отмечено, что данный показатель является ключевым при фундаментальном анализе и наиболее часто используется инвесторами при отборе акций в портфель;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; CR- превышение среднегодовой доходности на 9,001%, этот портфель отражает стабильность компании наряду со стоимостью акции в отношении прибыли;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: CR- превышение среднегодовой доходности на 8,980%, абсолютный индикатор стабильности;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; D/E; AT- превышение среднегодовой доходности на 8,554%, помогает оценить эффективность использования собственных и привлеченных средств для генерирования прибыли;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; D/E; CR- превышение среднегодовой доходности на 8,486%, отражает зависимость компании от заемного капитала;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; ROA; CR- превышение среднегодовой доходности на 8,275%, раскрывает информацию в большей мере об успешном использовании активов для получения прибыли;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:PE; D/E- превышение среднегодовой доходности на 8,239%, направлен на определение независимости и устойчивости компании;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:CR; D/E- превышение среднегодовой доходности на 8,218%, показывает степень зависимости компании от внешней кредиторов и помогает определить внутренние способности к финансированию своей деятельности;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:CR;D/E;PE; ROA- превышение среднегодовой доходности на 8,070%, отражает уровень самостоятельности компании и определяет, насколько эффективно компания использует ресурсы.

Приведенная ниже Таблица 3 демонстрирует превышение показателей среднегодовой доходности по наилучшему портфелю с фильтрами по финансовому положению (PE, ROA, D/E, CR, ROE, AT) над стратегией, основанной только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в нем. Данные таблицы говорят об абсолютном улучшении результатов фильтрования по финансовому состоянию над стратегией 100% дивидендов. Это говорит о том, что авторская модификация улучшает показатели доходности в отношении базовой стратегии DogsoftheDow.

Таблица 3 Превышение среднегодовой доходности по наилучшему портфелю с фильтрами по финансовому положению над стратегией, основанной только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в нем за период с 2010 года по 2018 год. Источник: расчеты автора.

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

1

0,29%

3,83%

5,03%

7,13%

13,88%

27,48%

2

1,13%

4,92%

5,93%

8,24%

13,14%

24,98%

3

1,64%

4,89%

5,95%

9,59%

13,29%

24,78%

4

2,55%

5,58%

6,20%

9,67%

14,01%

25,42%

5

1,37%

4,32%

4,56%

8,77%

13,73%

25,20%

6

2,42%

4,88%

5,38%

9,24%

14,15%

24,89%

7

2,46%

4,55%

5,26%

8,72%

13,55%

23,89%

8

2,33%

4,49%

5,12%

8,75%

13,36%

23,43%

9

2,53%

4,44%

5,00%

9,08%

13,40%

23,64%

10

2,40%

4,31%

4,79%

8,85%

13,85%

24,78%

11

2,56%

4,45%

4,75%

8,95%

14,48%

25,66%

12

3,13%

4,79%

5,11%

9,37%

14,34%

25,45%

13

3,74%

5,30%

5,73%

9,97%

15,00%

26,02%

14

3,58%

5,08%

5,54%

9,89%

15,04%

25,76%

15

3,40%

4,93%

5,22%

9,68%

15,06%

25,96%

Среди ключевых изменений, которые произошли при учете фильтров по финансовому положению, выделяется тот факт, что мало диверсифицированные портфели стали менее прибыльными за счет более категоричного отбора акций. Например, чтобы быть единственной акцией в портфеле, необходимо подтвердить свое лидерство по всем финансовым показателям, что маловероятно, поскольку наличие дополнительных параметров предусматривает расширение списка акций в портфеле, тем самым снижая потенциальные риски. Наилучшие показатели по портфелям были получены при заполненности портфеля 6-8 и 10-13 акциями, что опять же подтверждает высокую диверсифицированность портфеля. Во всех рассматриваемых случаях показатели доходности по выбранным портфелям с финансовыми фильтрами оказались выше, чем аналогичные индикаторы по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности. Превышение доходности по полученным портфелям продемонстрированы в приложении 12.

Исходя из проведенного анализа и моделирования была определена наилучшая стратегия, которая продемонстрировала превышение доходности на 10,1%. Ею оказалась стратегия с портфелем, включившим в себя фильтры по всем рассматриваемым финансовым показателям (PE, ROA, D/E, CR, ROE, AT).

Рисунок 5 характеризует среднегодовую доходность по стратегии, сформировавшей портфель наилучший портфель.Полученные данные говорят о том, что гипотеза об эффективности фильтров по финансовому положению подтверждается. И, действительно, следуя обычной логике, можно прийти к такому выводу, что, когда инвестор имеет практически полную информацию о состоянии компании и рынка в целом, его решения будут наиболее рациональными и эффективными. Здесь следует вспомнить теорию эффективного рынка, которой и придерживается практика пассивного инвестирования.

Рисунок5.Среднегодовая доходность по стратегии, основанной на показателе дивидендной доходностис применением финансовых фильтровPrice Earnings Ratio; Return on Assets; Total Debt to Total Equity; Current Ratio; Return on Common Equity; Assets Turnover с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в немза период с 2010 года по 2018 год. %Источник: расчеты автора.

Произведенное моделирование высокодивидендных стратегий на фондовом рынке в России продемонстрировало достаточно успешные результаты, среди которых можно отметить факт «победы» стратегии DogsoftheDowнад рынком. При тестировании стратегии были отмечены «выбросы», то есть высокие показатели доходности у стратегий с портфелями в 1-3 акции. Если взять во внимание учет важности диверсификации портфеля, то наилучшие значения наблюдаются именно при 10 акциях по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности. К тому следует отметить, что данная стратегия в абсолютном большинстве случаев имеет показатели доходности выше, чем рыночные. Оптимальными месяцами были определены ноябрь и декабрь. Однакоклассическая версия оказалась не самой успешной из всех возможных вариантов.

Адаптирование и улучшение полученных результатов происходило с помощью внедрения фильтров по финансовому положению. Это позволило улучшить результаты на 10,1%, что позволяет говорить об успешности проведенной операции. В данной стратегии наилучшим образом проявили себя портфели с наполненностью в 6-8 и 10-13 акций. Таким образом, введение финансовых фильтров позволило не только получить дополнительную прибыль, но и снизить возможные риски, благодаря большей диверсификации портфеля. Следует отметить, что данный пул стратегий также отмечает оптимальность количества акций, равного 10, и определяет наилучшими месяцами формирования портфеля ноябрь и декабрь, что возвращает авторов к стратегии DogsoftheDow.

Моделирование авторской стратегии не временном промежутке, который описывал кризис, было проведено аналогичным образом, как это было сделано в основной период. Исходя из полученных результатов далее представлены наилучшие портфели:

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: D/E-примечательно, что именно этот портфель стал наилучшим, поскольку выбранный индикатор показывает участие кредиторов в финансировании компании, по сути ее долг, то есть данная метрика характеризует независимость и устойчивость компании, что немаловажно для периода кризиса;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: CR - интересно, что параметр, определяющий ликвидность компании, стал тоже лидером среди фильтров, повышающих показатели доходности в кризисный период, но это неудивительно, поскольку он отражает стабильность финансового положения компании;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:D/E; CR - портфель, отражающий совокупность изложенных ранее фактов, он дает положительный результат в метрике улучшения доходности по стратегии;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; D/E; CR - добавлен показатель отношения рыночной стоимости акций к годовой прибыли компании, что является для инвестора знакомым инструментом для анализа.

В силу своих аномальных показателей кризисный период не удалось подвергнуть основному анализу или добавить его в основной период.Индикаторы как финансового состояния компаний, так и стоимости акций и биржевой индекс существенно определялись нестабильным положением дел в стране, что повлекло разрозненность в представляемых данных и их неподверженности анализу.

3.3 Показатели эффективности полученных портфелей

Чтобы измерить эффективность полученных портфелей в ходе моделирования, необходимо использовать определенные метрики измерения их работоспособности. Среди таковых выделяют коэффициент Шарпа, который помогает инвесторам определить возврат инвестиций по отношению к принимаемому риску. Он представляет собой среднюю доходность, полученную сверх безрисковой ставки на единицу волатильности портфеля или общего риска.Смысл данного коэффициента заключается в том, что вычитание безрисковой из средней доходности позволяет инвестору лучше определить прибыль. Проблема изолирования сверхдоходности связана с принимаемым риском.Коэффициент Шарпа рассчитывается по формуле:

(2)

где Rx - доходность выбранного портфеля

Rf - безрисковая ставка процента

дx- стандартное отклонение, или единица волатильности, которая определяется следующей формулой:

(3)

Исходя из полученных в исследовании моделей высокодивидендного инвестирования, было принято решение применить данную поправку к портфелю, сформированному только по показателю дивидендной доходности и наилучшему портфелю по финансовым фильтрам. Для расчета коэффициента декабрь был выбран в качестве оптимального месяца по обеим выборкам, поскольку именно он демонстрирует наибольшие доходности. Количество акций было определено исходя из предшествующего исследования и установлено в диапазоне от 7 до 13 акций, поскольку исходная модель основана на формировании портфеля в 10 акций, а такой диапазон позволяет оценить более эффективно похожие портфели. В качестве безрисковой ставки была взята доходность бескупонных государственных облигаций.Таблица 4 демонстрирует полученные результаты.

Интерпретация данного коэффициента заключается в том, что чем выше показатель, тем более привлекательным является портфель для инвестора. Если коэффициент меньше 0, то наилучшим вариантом для инвестирования является вложение в безрисковый актив. Как можно заметить из приведенной выше таблицы 4, все портфели имеют положительное значение коэффициента Шарпа. Это говорит о том, что вне зависимости от количества акций в портфеле по выбранным стратегиям, инвестирование в модель является более успешным с точки зрения получения прибыли, нежели безрисковый актив. Также нужно отметить резкое увеличение данного показатели при приближении к портфелю с 10 акциями, что опять же возвращает автора к исходной классической стратегии высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow.

Таблица 4. Значения коэффициента Шарпа для двух портфелей, полученных в результате моделирования в основной период исследования. Источник: расчёты автора

Портфели, сформированные только на основе показателя дивидендной доходности

7

8

9

10

11

12

13

Average excess return

0,296

0,278

0,288

0,294

0,280

0,271

0,253

Standard deviation

0,157

0,149

0,156

0,157

0,143

0,132

0,116

Sharpe Ratio

1,377

1,334

1,336

1,879

1,956

2,047

2,178

Портфели, сформированные с помощью фильтров по финансовому состоянию

7

8

9

10

11

12

13

Average excess return

0,296

0,278

0,288

0,294

0,280

0,271

0,253

Standard deviation

0,159

0,156

0,157

0,168

0,174

0,169

0,169

Sharpe Ratio

1,949

1,944

1,947

2,554

2,524

2,593

2,637

Однако наилучший результат достигается при наполненности портфеля 13 акциями. Следует отметить также факт превышения полученного коэффициента над аналогичным значением рынка. Сравнительный анализ показателей двух стратегий говорит о превосходстве авторской модели с учетом фильтров по финансовому состоянию над стратегией, основанной только на показателе дивидендной доходности. Следовательно, на основе коэффициента Шарпа наиболее привлекательной стратегией является модель с применением финансовых фильтров с поправкой на риск.

Еще одной метрикой измерения эффективности портфеля является оценка VaR (ValueatRisk). Данный показатель количественно определяет уровень финансового риска портфеля с точки зрения возможности возникновения потенциальных потерь. Согласно параметрическому методу, он рассчитывается как функция среднего значения и дисперсии ряда возвращаемых значений, или по следующей формулой:

(4)

где - среднегодовая доходность портфеля за выбранный период

л - квантиль для выбранного доверительного уровня (для доверительного уровня 99% квантиль составит 2,326, для уровня 95% - 1,645)

дx - стандартное отклонение

(5)

Результаты расчёта данного показателя для полученных портфелей как на основе показателя дивидендной доходности, так и с помощью фильтров по финансовому состоянию приведены в таблице5.

Таблица 5.Значения показателя VaR для доверительного уровня 99% и 95% для двух портфелей, полученных в результате моделирования в основной период исследования Источник: расчёты автора

Портфели, сформированные только на основе метрики дивидендной доходности

7

8

9

10

11

12

13

VaR (99%)

-0,20936

-0,20111

-0,21335

-0,02554

-0,02336

-0,02155

-0,01892

VaR (95%)

-0,10276

-0,09984

-0,10731

-0,1008

0,025443

0,023466

0,020606

Портфели, сформированные с помощью фильтров по финансовому состоянию

7

8

9

10

11

12

13

VaR (99%)

-0,19328

-0,17661

-0,19192

-0,02554

-0,02336

-0,02155

-0,01892

VaR (95%)

-0,08667

-0,07535

-0,08589

-0,08601

0,025443

0,023466

0,020606

Для вложений в рыночный индекс в Декабре данный коэффициент составил (-0,0188) для 99% и (-0,0267) для 95%. Если сравнивать с показателями, полученными по модели, можно заметить, что начиная с октября возможные потери от вложений в стратегию будут меньше, чем риски при инвестировании в рыночный индекс. Более высокие показатели VaR для данных портфелей в сравнении с инвестированием в рыночный индекс можно объяснить тем, что при использовании данных стратегий инвестор выбирает не столь консервативное соотношение риск-доходность, однако дополнительный риск даёт ему возможность с большей вероятностью достичь высоких показателей доходности. Однако ситуация с большими потерями наблюдается только в течение первых трех месяцев, а далее стратегия выигрывает у рынка.

Заключение

Итогом данной работы можно считать достижение главной цели исследования, а именно формирование новой модели высокодивидендной стратегии, основанной на теории DogsoftheDow.Тестирование модели было направлено на выявление эффективности тех показателей и индикаторов, которые были определены в качестве модификаций инновационной стратегии. Результатом моделирования стало получение различных версий классической модели: стратегии, содержащие портфели, сформированные только на основе метрики дивидендной доходности и стратегии с портфелями, сформированными с помощью фильтров по финансовому состоянию.

Исследуемый период был выбран с 2006 по 2020 год, однако на временном промежутке отдельно оценивался и изучался кризисный период. Согласно предложенной методологии в исследовании на основном периоде - с 2010 года по 2020 год - проводился сепаративный анализ высокодивидендных стратегий, основанных на классической модели DogsoftheDow, и стратегий с использованием фильтров по финансовому положению компаний. Все полученные комбинации стратегий сравнивались с показателями доходности индекса IMOEX.

Стратегия, сформированная на основе классической модели, показала достаточно успешные результаты с превышением доходностей над рыночными в 78 случаях из 90 возможных. Наилучше показатели дивидендной доходности наблюдаются для всех комбинаций по количеству акций в декабре. Высокие доходности были показаны для этой стратегии при малой диверсификации портфеля, то есть с наполненностью 1-3 акциями. Примечателен тот факт, что при допущении об обязательной диверсификации портфеля, наилучшим показателем количества акций является портфель с 10 акциями. Этот результат отсылает к классической версии DogsoftheDow, поскольку данная стратегия предусматривает портфель, содержащий 10 акций и сформированный в декабре. Коээфициент Шарпа, определяющий эффективность полученного портфеля, для всех вариаций месяц формирования - количество акций дал положительные значения, что говорит о привлекательности портфеля по сравнению с безрисковой ставкой. Также нужно отметить резкое увеличение данного показатели при приближении к портфелю с 10 акциями, что опять же возвращает автора к исходной классической стратегии высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow.

Моделирование авторской стратегии с применением фильтров по финансовому положению компании позволило улучшить полученные результаты доходностей от стратегии, основанной только на дивидендной доходности. Само моделирование было произведено с использованием VBA.Среди ключевых изменений, которые произошли при учете фильтров по финансовому положению, необходимо выделить уход мало диверсифицированных портфелей на второй план в рамках получения доходности. Наилучшие показатели по портфелям были получены при его загрузке в 6-8 и 10-13 акциями, что опять же подтверждает высокую диверсифицированность портфеля. Во всех рассматриваемых случаях показатели доходности по выбранным портфелям с финансовыми фильтрами оказались выше, чем аналогичные индикаторы по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности. Исходя из проведенного анализа и моделирования была определена наилучшая стратегия, которая продемонстрировала превышение доходности на 10,1%. - стратегия с фильтрами PE, ROA, D/E, CR, ROE, AT. Следует отметить, что данный пул стратегий также отмечает оптимальность количества акций, равного 10, и определяет наилучшими месяцами формирования портфеля ноябрь и декабрь, что возвращает авторов к стратегии DogsoftheDow.На основе коэффициента Шарпа был сделан вывод о большей привлекательности модели с применением финансовых фильтров с поправкой на риск по сравнению как с рынком, так и с классической версией высокодивидендного инвестирования.

Моделирование авторской стратегии на временном промежутке, который описывал кризис, было проведено аналогично основному периоду. Однаков силу своих аномальных показателей кризисный период не удалось подвергнуть тщательному анализу.

Всего в ходе исследования было протестировано 174 720 портфелей. Следует отметить, что работа игнорировала транзакционные издержки в силу сложности определения их точных показателей, а также затраты на налоги, что может послужить базой для дальнейшего исследования темы.

Суммируя все вышесказанное, можно сделать вывод о том, что применение высокодивидендных стратегий вполне реализуемо на российском фондовом рынке. Такие стратегии позволяют получать дополнительные доходности инвесторам, а устанавливаемые фильтры, касающиеся как базовых характеристик, так и финансового положения компаний при отборе акций в портфель способствуют увеличению доходности на 10,1%. Следовательно, этот факт позволяет рекомендовать авторскую стратегию в качестве возможной стратегии для пользования частными инвесторами.

Список литературы

[1] Володин С.Н., Сорокин И.А «Формирование высокодивидендных портфелей на российском фондовом рынке», журнал Управление корпоративными финансами, Выпуск 06 (66), 2014

[2] Гальперин М.А., Теплова Т.В. «Инвестиционные стратегии на дивидендных акциях российского фондового рынка: «собаки Доу» и портфели с фильтрами по фундаментальным показателям». ЭкономическийжурналВШЭ. 2012, Т. 16, № 2

[3] Bachelier L. The theory of speculation / 1990

[4] Brzeszczyсski, J., Gajdka, J. «Dividend-Driven Trading Strategies: Evidence from the Warsaw Stock Exchange», International Advances in Economic Research, 13(3), 2007, 285-300.

[5] Da Silva A.L.C. «Empirical Tests of the Dogs of the Dow Strategy in Latin American Stock Markets». International Review of Financial Analysis. No. 10, 2001, pp. 187-199.

[6] Domian D.L., Louton D.A., Mossman Ch.E. «The Rise and Fall of the «Dogs of the Dow»». Financial Services Review. Vol. 7, No. 3, 1998, pp. 145-159

[7] DuBois, Peter C. «Like the Dogs of the Dow? Then Take a Look at a "Euro Dogs" Fund», Barron`s, Vol. 77, Iss. 31, pg. MW8

[8] Fama E., French K. «Dividend Yields and Expected Stock Returns» // Journal of Financial Economics. 1988. № 1. С. 3-26

[9] Filbeck, G., Visscher, S. «Dividend Yield Strategies in the British Stock Market” European Journal of Finance, 3(4), 1997

[10] S. Visscher and G. Filbeck, “Dividend-yield strategies in the Canadian

stock market,” Financial Analysts Journal, vol. 59, pp. 99-106, 2003.

[11] Hirschey, Mark, “The Dogs of the Dow Myth,” Financial Review,Vol. 35, No. 2, pp. 1-15, 2000

[12] Hong Y., Yu S., Mingyue Q., Fumio A. «An Empirical Analysis of the Dog of the Dow Strategy for the Taiwan Stock Market». Journal of Economics, Business and Management, Vol. 3, No. 4, 2013, pp. 435-439.

[13] Hough J., «Ditch «Dogs of the Dow» - the Mutts Have Bad Genes, Improper Breeding and False Papers», Forbes, 2013

[14] Hough J. «Dogs of the Dow» Investing Strategy No Longer Works. -- 2013, http://online.barrons.com/

[15] McQueen G., Shields K., Thorley S.R. «Does the 'Dow-10 Investment Strategy' Beat the Dow Statistically and Economically? » // Financial Analysis Journal. 1997. № 4. С. 66-72.

[16] Mingyue Q., Yu Song., Masayoshi H. «Empirical Analysis of the «Dogs of the Dow» Strategy: Japanese Evidence». International Journal of Innovative Computing, Information and Control. Vol. 9, No. 9, 2013, pp. 3677-3684.

[17] O'Higgins M., Downes J. «Beating the Dow» // N.Y.: Harper Collins, 1991.

[18] Prather L.J., Webb G.L. «Window Dressing, Data Mining, Or Data Errors: A Re-examination of the Dogs of the Dow Theory». The Journal of Applied Business Research. Vol. 18, No. 2, 2002, pp. 115-124.

[19] Racanelli, Vito J. (2205) «Pedigree Performance From the Euro Dogs» Barron`s, Vol. 85, Iss. 3, pg. MW10

[20] Rinnea E., Vahamaa S. «The «Dogs of the Dow» Strategy Revisited: Finnish Evidence». European Journal of Finance. Vol. 17, No. 5-6 (May-Jul.), 2011, pp. 451-469.

[21] Ross S.A. «The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signaling Approach» // Bell Journal of Economics and Management Science. 1977. № 8. P. 28-40.

[22] Siegel J. «Stocks for the Long Run: The Definitive Guide to Financial Market Returns and Long-Term Investment Strategies (4th ed.) » // New York: McGraw-Hill, 2007

[23] Slatter J. «Study of Industrial Averages Finds Stocks with High Dividends Are Big Winners». Wall Street Journal (Eastern edition). August 1988. P. 1.

[24] SongY., HagioK. «A Study On Portfolio Selection Strategies For Stock Investment», Universal Journal of Management 3(3): 127-130, 2015

[25] Visscher, S., Filbeck, G. (2003). Dividend-Yield Strategies in the Canadian Stock Market. FinancialAnalystsJournal, 59(1), 2003, 99-106.

[26] M. Qiu, H. Yan, and Y. Song, “Empirical analyses of the dogs of the Dow strategy: Hong Kong evidence,” European Journal of Management, vol. 12. no. 3, pp. 183-187, 2012.

[27] www.moex.com

Приложение 1

Распределение компаний из рыночного индекса по секторам для последующего взвешивания. Источник: расчеты автора.

69

Приложение 2

Стратегиясфинансовымифильтрами: PriceEarningsRatio; ReturnonAssets; TotalDebttoTotalEquity; CurrentRatioTotalDebttoTotalEquity; CurrentRatio; AssetsTurnoverИсточник: расчетыавтора.

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,070581

0,111733

0,123718

0,144717

0,212246

0,34825

-0,29%

3,83%

5,03%

7,13%

13,88%

27,48%

2

0,08476

0,122651

0,13274

0,155878

0,204857

0,323196

1,13%

4,92%

5,93%

8,24%

13,14%

24,98%

3

0,089828

0,122333

0,132991

0,169307

0,206347

0,321207

1,64%

4,89%

5,95%

9,59%

13,29%

24,78%

4

0,098935

0,129262

0,135441

0,170126

0,213541

0,327632

2,55%

5,58%

6,20%

9,67%

14,01%

25,42%

5

0,087159

0,116643

0,11906

0,161125

0,210749

0,325455

1,37%

4,32%

4,56%

8,77%

13,73%

25,20%

6

0,09768

0,122195

0,127258

0,165821

0,214899

0,322299

2,42%

4,88%

5,38%

9,24%

14,15%

24,89%

7

0,098035

0,118951

0,126054

0,160692

0,208902

0,312369

2,46%

4,55%

5,26%

8,72%

13,55%

23,89%

8

0,096792

0,118352

0,124668

0,160976

0,20703

0,307745

2,33%

4,49%

5,12%

8,75%

13,36%

23,43%

9

0,098771

0,117873

0,1234

0,164201

0,207448

0,309842

2,53%

4,44%

5,00%

9,08%

13,40%

23,64%

10

0,097484

0,116517

0,121305

0,161939

0,211949

0,321237

2,40%

4,31%

4,79%

8,85%

13,85%

24,78%

11

0,099006

0,117978

0,120981

0,16291

0,21826

0,330074

2,56%

4,45%

4,75%

8,95%

14,48%

25,66%

12

0,104745

0,121309

0,124548

0,167112

0,216855

0,327948

3,13%

4,79%

5,11%

9,37%

14,34%

25,45%

13

0,110815

0,126401

0,130741

0,173145

0,22342

0,333648

3,74%

5,30%

5,73%

9,97%

15,00%

26,02%

14

0,109289

0,124222

0,12886

0,172366

0,223885

0,331077

3,58%

5,08%

5,54%

9,89%

15,04%

25,76%

15

0,107438

0,122725

0,125639

0,1702

0,224075

0,333088

3,40%

4,93%

5,22%

9,68%

15,06%

25,96%

10,098%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

17,442%

Приложение 3

Стратегиясфинансовымифильтрами:Price Earnings Ratio.

Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,225411

0,22364

0,228774

0,264555

0,325511

0,443462

15,20%

15,02%

15,53%

19,11%

25,21%

37,00%

2

0,200328

0,221897

0,22357

0,232537

0,31132

0,422223

12,69%

14,85%

15,01%

15,91%

23,79%

34,88%

3

0,097977

0,11947

0,123869

0,15456

0,23425

0,370504

2,45%

4,60%

5,04%

8,11%

16,08%

29,71%

4

0,121885

0,143003

0,141084

0,178572

0,233737

0,352038

4,84%

6,96%

6,76%

10,51%

16,03%

27,86%

5

0,10308

0,117992

0,112571

0,146843

0,217467

0,330315

2,96%

4,45%

3,91%

7,34%

14,40%

25,69%

6

0,099004

0,114561

0,113181

0,13993

0,200105

0,304514

2,56%

4,11%

3,97%

6,65%

12,67%

23,11%

7

0,091797

0,096323

0,095861

0,12077

0,174954

0,271228

1,84%

2,29%

2,24%

4,73%

10,15%

19,78%

8

0,094178

0,09507

0,091966

0,117717

0,152757

0,237037

2,07%

2,16%

1,85%

4,43%

7,93%

16,36%

9

0,100536

0,104548

0,101956

0,128387

0,161709

0,24499

2,71%

3,11%

2,85%

5,49%

8,83%

17,15%

10

0,092204

0,097951

0,093096

0,115272

0,149588

0,23066

1,88%

2,45%

1,97%

4,18%

7,61%

15,72%

11

0,087902

0,09372

0,087934

0,114135

0,141644

0,211339

1,45%

2,03%

1,45%

4,07%

6,82%

13,79%

12

0,09173

0,099126

0,095777

0,120334

0,141626

0,206195

1,83%

2,57%

2,23%

4,69%

6,82%

13,28%

13

0,084773

0,095656

0,093393

0,121633

0,153319

0,230195

1,13%

2,22%

2,00%

4,82%

7,99%

15,68%

14

0,076818

0,086716

0,087182

0,117982

0,161965

0,247506

0,34%

1,33%

1,37%

4,45%

8,85%

17,41%

15

0,080201

0,092204

0,090901

0,123714

0,174202

0,265924

0,68%

1,88%

1,75%

5,03%

10,08%

19,25%

9,022%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

16,367%

Приложение 4

Стратегиясфинансовымифильтрами: Price Earnings Ratio; Current Ratio.Источник: расчетыавтора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,123816

0,160086

0,154024

0,184654

0,26409

0,431845

5,04%

8,66%

8,06%

11,12%

19,06%

35,84%

2

0,123327

0,163197

0,169508

0,19607

0,257922

0,373707

4,99%

8,98%

9,61%

12,26%

18,45%

30,03%

3

0,088033

0,128365

0,143139

0,178899

0,242846

0,359298

1,46%

5,49%

6,97%

10,55%

16,94%

28,59%

4

0,101846

0,133534

0,141654

0,175765

0,237058

0,344384

2,84%

6,01%

6,82%

10,23%

16,36%

27,09%

5

0,087245

0,113297

0,116021

0,148955

0,21686

0,320598

1,38%

3,99%

4,26%

7,55%

14,34%

24,72%

6

0,088972

0,107657

0,114917

0,146433

0,202711

0,300107

1,55%

3,42%

4,15%

7,30%

12,93%

22,67%

7

0,081088

0,090658

0,097353

0,126734

0,18066

0,269199

0,76%

1,72%

2,39%

5,33%

10,72%

19,58%

8

0,089094

0,098803

0,099334

0,1294

0,172149

0,256952

1,57%

2,54%

2,59%

5,60%

9,87%

18,35%

9

0,089516

0,10188

0,103731

0,137221

0,171361

0,252995

1,61%

2,84%

3,03%

6,38%

9,79%

17,96%

10

0,091174

0,103266

0,105861

0,13783

0,16642

0,247901

1,77%

2,98%

3,24%

6,44%

9,30%

17,45%

11

0,093061

0,105446

0,105374

0,136781

0,164982

0,24016

1,96%

3,20%

3,19%

6,33%

9,15%

16,67%

12

0,093307

0,105651

0,106591

0,139116

0,16125

0,232351

1,99%

3,22%

3,31%

6,57%

8,78%

15,89%

13

0,101754

0,115997

0,120769

0,155842

0,180797

0,247489

2,83%

4,26%

4,73%

8,24%

10,74%

17,40%

14

0,097405

0,112855

0,119128

0,153198

0,186154

0,25638

2,40%

3,94%

4,57%

7,98%

11,27%

18,29%

15

0,0961

0,113052

0,118213

0,153486

0,19138

0,265645

2,27%

3,96%

4,48%

8,00%

11,79%

19,22%

9,001%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

16,346%

Приложение 5

Стратегиясфинансовымифильтрами: Current Ratio

.Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,022221

0,096532

0,079274

0,104752

0,202669

0,420228

-5,12%

2,31%

0,58%

3,13%

12,92%

34,68%

2

0,046327

0,104498

0,115446

0,159602

0,204523

0,325192

-2,71%

3,11%

4,20%

8,62%

13,11%

25,17%

3

0,078089

0,137261

0,162409

0,203237

0,251442

0,348092

0,46%

6,38%

8,90%

12,98%

17,80%

27,46%

4

0,081808

0,124065

0,142224

0,172958

0,240378

0,33673

0,84%

5,06%

6,88%

9,95%

16,69%

26,33%

5

0,07141

0,108602

0,119472

0,151067

0,216253

0,310881

-0,20%

3,52%

4,60%

7,76%

14,28%

23,74%

6

0,07894

0,100754

0,116653

0,152936

0,205317

0,295701

0,55%

2,73%

4,32%

7,95%

13,19%

22,23%

7

0,070379

0,084993

0,098846

0,132698

0,186365

0,267169

-0,31%

1,16%

2,54%

5,93%

11,29%

19,37%

8

0,08401

0,102536

0,106701

0,141083

0,191541

0,276867

1,06%

2,91%

3,33%

6,76%

11,81%

20,34%

9

0,078495

0,099212

0,105506

0,146056

0,181013

0,261001

0,51%

2,58%

3,21%

7,26%

10,76%

18,76%

10

0,090143

0,108581

0,118627

0,160388

0,183253

0,265143

1,67%

3,51%

4,52%

8,69%

10,98%

19,17%

11

0,098219

0,117173

0,122815

0,159426

0,188319

0,268981

2,48%

4,37%

4,94%

8,60%

11,49%

19,55%

12

0,094884

0,112175

0,117405

0,157897

0,180874

0,258508

2,14%

3,87%

4,40%

8,45%

10,74%

18,51%

13

0,118735

0,136338

0,148146

0,190051

0,208274

0,264782

4,53%

6,29%

7,47%

11,66%

13,48%

19,13%

14

0,117991

0,138995

0,151074

0,188415

0,210344

0,265254

4,45%

6,56%

7,76%

11,50%

13,69%

19,18%

15

0,112

0,1339

0,145524

0,183258

0,208558

0,265366

3,86%

6,05%

7,21%

10,98%

13,51%

19,19%

8,980%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

16,325%

Приложение 6

Стратегия с финансовымифильтрами: Price Earnings Ratio; Total Debt to Total Equity; Assets Turnover;.

Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,159107

0,21671

0,097423

0,148433

0,174621

0,241263

8,57%

14,33%

2,40%

7,50%

10,12%

16,78%

2

0,180364

0,247533

0,126473

0,160074

0,181546

0,246146

10,69%

17,41%

5,30%

8,66%

10,81%

17,27%

3

0,150952

0,216575

0,113219

0,15667

0,185191

0,257845

7,75%

14,31%

3,98%

8,32%

11,17%

18,44%

4

0,154481

0,215014

0,118728

0,15991

0,185967

0,250846

8,10%

14,16%

4,53%

8,65%

11,25%

17,74%

5

0,13949

0,187457

0,098825

0,143747

0,176972

0,244749

6,60%

11,40%

2,54%

7,03%

10,35%

17,13%

6

0,129562

0,171544

0,098497

0,134213

0,164699

0,228702

5,61%

9,81%

2,51%

6,08%

9,13%

15,53%

7

0,122915

0,166729

0,09393

0,12218

0,151865

0,216694

4,95%

9,33%

2,05%

4,87%

7,84%

14,33%

8

0,120905

0,162222

0,098169

0,126919

0,146861

0,209034

4,75%

8,88%

2,47%

5,35%

7,34%

13,56%

9

0,124711

0,166872

0,096189

0,126637

0,14856

0,213917

5,13%

9,34%

2,27%

5,32%

7,51%

14,05%

10

0,124202

0,166319

0,096161

0,124646

0,153376

0,224458

5,08%

9,29%

2,27%

5,12%

7,99%

15,10%

11

0,120247

0,161257

0,099346

0,129632

0,155683

0,221387

4,68%

8,78%

2,59%

5,62%

8,22%

14,79%

12

0,122946

0,16411

0,104348

0,133747

0,156282

0,222901

4,95%

9,07%

3,09%

6,03%

8,28%

14,95%

13

0,118039

0,154139

0,108879

0,137936

0,169658

0,242909

4,46%

8,07%

3,54%

6,45%

9,62%

16,95%

14

0,114779

0,152202

0,101694

0,132217

0,166889

0,239566

4,13%

7,88%

2,83%

5,88%

9,34%

16,61%

15

0,114443

0,15244

0,101316

0,132293

0,167293

0,241531

4,10%

7,90%

2,79%

5,88%

9,39%

16,81%

8,554%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

15,898%

Приложение 7

Стратегиясфинансовымифильтрами: Price Earnings Ratio; Total Debt to Total Equity; Current Ratio;Источник: расчетыавтора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,092581

0,115932

0,116441

0,151173

0,215752

0,346422

1,91%

4,25%

4,30%

7,77%

14,23%

27,30%

2

0,115353

0,143001

0,149513

0,178442

0,211238

0,301342

4,19%

6,96%

7,61%

10,50%

13,78%

22,79%

3

0,100186

0,131649

0,141326

0,178662

0,214868

0,30613

2,67%

5,82%

6,79%

10,52%

14,14%

23,27%

4

0,106872

0,132797

0,138866

0,176208

0,218685

0,305437

3,34%

5,94%

6,54%

10,28%

14,52%

23,20%

5

0,090193

0,111058

0,114845

0,157902

0,209232

0,29802

1,68%

3,76%

4,14%

8,45%

13,58%

22,46%

6

0,091331

0,106117

0,111068

0,151607

0,194254

0,27629

1,79%

3,27%

3,76%

7,82%

12,08%

20,28%

7

0,083604

0,096521

0,103419

0,138082

0,181038

0,261518

1,02%

2,31%

3,00%

6,46%

10,76%

18,81%

8

0,089467

0,103633

0,105733

0,139768

0,175141

0,254296

1,60%

3,02%

3,23%

6,63%

10,17%

18,09%

9

0,08891

0,103931

0,105193

0,142252

0,17373

0,252232

1,55%

3,05%

3,17%

6,88%

10,03%

17,88%

10

0,089475

0,104363

0,105656

0,141915

0,174917

0,259377

1,60%

3,09%

3,22%

6,85%

10,15%

18,59%

11

0,092193

0,106855

0,107545

0,143717

0,177518

0,257905

1,88%

3,34%

3,41%

7,03%

10,41%

18,45%

12

0,096755

0,111315

0,111855

0,148988

0,177439

0,256438

2,33%

3,79%

3,84%

7,55%

10,40%

18,30%

13

0,101106

0,115288

0,118682

0,155841

0,189701

0,26782

2,77%

4,18%

4,52%

8,24%

11,63%

19,44%

14

0,09407

0,108622

0,112721

0,148691

0,186646

0,265178

2,06%

3,52%

3,93%

7,52%

11,32%

19,17%

15

0,092385

0,10859

0,112491

0,148745

0,188305

0,2689

1,89%

3,51%

3,90%

7,53%

11,49%

19,55%

8,486%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

15,830%

Приложение 8

Стратегия с финансовымифильтрами: Price Earnings Ratio; Return on Assets; Current Ratio;.Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,089475

0,143816

0,157292

0,163342

0,231914

0,388252

1,60%

7,04%

8,38%

8,99%

15,85%

31,48%

2

0,075711

0,119217

0,139395

0,156543

0,218575

0,346969

0,23%

4,58%

6,60%

8,31%

14,51%

27,35%

3

0,061817

0,099273

0,122232

0,149938

0,204951

0,327305

-1,16%

2,58%

4,88%

7,65%

13,15%

25,39%

4

0,083974

0,119538

0,133677

0,155189

0,209527

0,324955

1,05%

4,61%

6,02%

8,17%

13,61%

25,15%

5

0,075257

0,109037

0,118147

0,143797

0,204314

0,314915

0,18%

3,56%

4,47%

7,04%

13,09%

24,15%

6

0,083725

0,108472

0,117636

0,144339

0,201281

0,304632

1,03%

3,50%

4,42%

7,09%

12,78%

23,12%

7

0,077424

0,094459

0,101119

0,12724

0,18166

0,28178

0,40%

2,10%

2,77%

5,38%

10,82%

20,83%

8

0,081105

0,097643

0,101114

0,128646

0,175377

0,270119

0,77%

2,42%

2,77%

5,52%

10,19%

19,67%

9

0,082035

0,098118

0,103552

0,13424

0,172381

0,266999

0,86%

2,47%

3,01%

6,08%

9,89%

19,36%

10

0,080403

0,094681

0,101043

0,131111

0,167683

0,261169

0,70%

2,12%

2,76%

5,77%

9,42%

18,77%

11

0,084983

0,099658

0,103059

0,134991

0,171493

0,259446

1,15%

2,62%

2,96%

6,15%

9,81%

18,60%

12

0,087981

0,10044

0,103819

0,136557

0,169991

0,255164

1,45%

2,70%

3,04%

6,31%

9,65%

18,17%

13

0,097887

0,111417

0,116616

0,150552

0,182069

0,262099

2,44%

3,80%

4,32%

7,71%

10,86%

18,87%

14

0,09771

0,111922

0,117902

0,152159

0,188041

0,26887

2,43%

3,85%

4,45%

7,87%

11,46%

19,54%

15

0,0957

0,109324

0,114092

0,150875

0,189599

0,273339

2,23%

3,59%

4,06%

7,74%

11,62%

19,99%

8,275%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

15,619%

Приложение 9

Стратегиясфинансовымифильтрами: Price Earnings Ratio; Total Debt to Total Equity;.Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,127761

0,125632

0,135024

0,174384

0,222294

0,309518

5,43%

5,22%

6,16%

10,09%

14,89%

23,61%

2

0,149866

0,162253

0,166547

0,187862

0,214596

0,289418

7,64%

8,88%

9,31%

11,44%

14,12%

21,60%

3

0,111235

0,128843

0,130785

0,166374

0,196581

0,285149

3,78%

5,54%

5,73%

9,29%

12,31%

21,17%

4

0,119404

0,137163

0,137187

0,177832

0,207838

0,289791

4,60%

6,37%

6,37%

10,44%

13,44%

21,63%

5

0,099585

0,112286

0,112532

0,16132

0,205722

0,29159

2,61%

3,88%

3,91%

8,79%

13,23%

21,81%

6

0,097527

0,108799

0,108276

0,150942

0,188722

0,266585

2,41%

3,54%

3,48%

7,75%

11,53%

19,31%

7

0,090216

0,102284

0,105706

0,140773

0,178375

0,258692

1,68%

2,88%

3,23%

6,73%

10,49%

18,52%

8

0,092196

0,104182

0,105249

0,139111

0,166941

0,24301

1,88%

3,07%

3,18%

6,57%

9,35%

16,96%

9

0,094117

0,10629

0,105036

0,14035

0,170088

0,247848

2,07%

3,28%

3,16%

6,69%

9,66%

17,44%

10

0,089141

0,102253

0,09917

0,132678

0,17075

0,256494

1,57%

2,88%

2,57%

5,92%

9,73%

18,31%

11

0,08918

0,101696

0,09991

0,135862

0,172117

0,252367

1,57%

2,83%

2,65%

6,24%

9,87%

17,89%

12

0,09769

0,110884

0,10908

0,144533

0,175721

0,255403

2,42%

3,74%

3,56%

7,11%

10,23%

18,20%

13

0,092292

0,104764

0,103951

0,138735

0,180414

0,269338

1,88%

3,13%

3,05%

6,53%

10,70%

19,59%

14

0,082109

0,093436

0,093545

0,128829

0,174797

0,265141

0,87%

2,00%

2,01%

5,54%

10,14%

19,17%

15

0,082578

0,095936

0,095975

0,131489

0,178178

0,270668

0,91%

2,25%

2,25%

5,80%

10,47%

19,72%

8,239%

MICEX

0,059617

0,064343

0,095788

0,138432

0,171976

0,179851

Превышение полученных портфелей над 100% дивидендными

15,583%

Приложение 10

Стратегиясфинансовымифильтрами: Current Ratio; Total Debt to Total Equity.Источник: расчеты автора

Количество акций в портфеле

Месяц формирования портфеля

7

8

9

10

11

12

7

8

9

10

11

12

1

0,026166

0,062078

0,060274

0,094482

0,160873

0,297902

-4,73%

-1,14%

-1,32%

2,10%

8,74%

22,45%

2

0,072866

0,103553

0,112485

0,151394

0,161197

0,240902

-0,06%

3,01%

3,90%

7,80%

8,78%

16,75%

3

0,101291

0,137739

0,150054

0,190712

0,205178

0,273943

2,78%

6,43%

7,66%

11,73%

13,17%

20,05%

4

0,099366

0,127694

0,137758

0,175025

0,211159

0,282137

2,59%

5,43%

6,43%

10,16%

13,77%

20,87%

5

0,08375

0,107591

0,115983

0,163432

0,205115

0,281873

1,03%

3,41%

4,25%

9,00%

13,17%

20,84%

6

0,087495

0,101895

0,110012

0,157445

0,191328

0,262178

1,41%

2,85%

3,66%

8,40%

11,79%

18,87%

7

0,079508

0,096619

0,107198

0,146737

0,18408

0,256662

0,61%

2,32%

3,38%

7,33%

11,06%

18,32%

8

0,087112

0,107915

0,112616

0,150794

0,186333

0,262925

1,37%

3,45%

3,92%

7,74%

11,29%

18,95%

9

0,083097

0,103622

0,106811

0,149184

0,17974

0,255853

0,97%

3,02%

3,34%

7,57%

10,63%

18,24%

10

0,088111

0,107569

0,111936

0,155236

0,187582

0,273735

1,47%

3,41%

3,85%

8,18%

11,41%

20,03%

11

0,094338

0,113422

0,11735

0,158507

0,195454

0,281189

2,09%

4,00%

4,39%

8,51%

12,20%

20,77%

12

0,099268

0,117409

0,119894

0,163314

0,195345

0,28156

2,58%

4,40%

4,65%

8,99%

12,19%

20,81%

13

0,109273

0,125105

0,131327

0,172945

0,207891

0,286632

3,58%

5,17%

5,79%

9,95%

13,44%

21,32%

14

0,102695

0,119575

0,125491

0,164045

0,198987

0,274015

2,93%

4,61%

5,20%

9,06%

12,55%

20,06%

15

0,098477

0,116784

0,123286

0,161261

0,195356

0,270388

2,50%

4,33%

4,98%

8,78%

12,19%

19,69%

8,218%

MICEX

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены