Саймон Вайн
Инвестиции и трейдинг. Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений

Этот пример демонстрирует, насколько разношерстными, непоследовательными и дезинформирующими могут быть общепризнанные подходы, используемые в фундаментальном анализе.

Продолжая рассмотрение этого вопроса, следует отметить, что в период с 2002–2003 гг. доходность на безрисковых инструментах (казначейских обязательствах США) упала до исторически минимальных уровней и инвесторы стали покупать рискованные активы: акции и корпоративные облигации. Именно «охотой за доходностью» объясняется рисунок 1.7, а не вовсе не успехом «теории». Даже если бы мы согласились с утверждением, что рисунок демонстрирует, каким образом одна из школ фундаментального анализа «успешно» объясняет результаты, следует признать, что значительную часть срока господствуют факторы ликвидности, которые связаны с фундаментальными факторами не напрямую, а через психологию рынка.

Рисунок 1.8 демонстрирует корреляцию, равную 78 %, между спредом и уровнем дефолтов^[66] на американском рынке корпоративных облигаций. Интересно, что в начале 1990-х гг. рынок реагировал на уровень дефолтов иначе. Это видно из того, что спреды были более узкими по отношению к дефолтам, в то время как в начале первого десятилетия XXI в. они стали шире. Возможно, рынок кредитных инструментов в США стал более консервативным? Но это противоречит выводу, сделанному на основе предыдущего графика, где мы говорили о том, что инвесторы предпочитают более рисковые и доходные активы.

По-видимому, более подходящим объяснением является тот факт, что, воспользовавшись низкими ставками, многие корпорации выпустили на рынок новые облигации одновременно. Следовательно, рисунок 1.8 отражает более значительные темпы роста предложения корпоративного долга, чем повышения спроса. Более того, из-за волны слияний в банковской сфере осталось мало маркетмейкеров, т. е. снизилась ликвидность рынка, что также нашло отражение в увеличении кредитного спреда. Наконец, внедрение требования о каждодневной переоценке стоимости портфелей банков сделало их более консервативными: если раньше банковские трейдеры могли держать подешевевший актив, не проводя переоценки и не показывая потерь, то теперь будут требовать за большую прозрачность дополнительную компенсацию в форме спреда.

Есть ли показатели, предсказывающие уровень кредитных спредов? Приведенный ниже рисунок 1.9 на примере ЕС показывает, что вслед за снижением производства промышленной продукции начинаются дефолты. С одной стороны, рисунок подтверждает связь экономического цикла и уровня дефолтов. С другой – интересно, что промышленное производство, влияние которого на экономику развитых стран, по мнению многих экономистов, является вторичным по отношению к сектору услуг, оказывает прямое воздействие на частоту дефолтов, затрагивающих все отрасли экономики. Иначе говоря, факты опять противоречат общепринятым фундаментальным «истинам».

Хотя на рисунке 1.9 связь очевидна, вряд ли можно идентифицировать математическую зависимость, дающую возможность делать прогнозы. Сложность заключается в том, что необходимо учитывать многие дополнительные факторы, например уровень кредитной задолженности предприятий. Чем он выше, тем на более ранних стадиях падения промышленного производства начнутся дефолты.

Более надежным индикатором является «крутизна» кривой ставок Казначейства США. Чем больше разница между низкими краткосрочными ставками и высокими долгосрочными, тем более уверенно рынок предсказывает экономический рост, а следовательно, снижение уровней дефолтов^[67].

Особенности влияния рейтингов на кредитные спреды

Говоря о кредитном риске, следует остановиться и на рейтингах. Рейтинговые модели для американских заемщиков строятся на основе эконометрического анализа. При этом в качестве основных данных используются темпы роста ВВП, публикуемый ФРС обзор условий кредитования и кривая доходности. В некоторых случаях добавляются и кредитные спреды облигаций. При этом, как установили аналитики Citigroup, 85 % изменений общего уровня дефолтов может быть предсказано с помощью отслеживания изменения спреда по отношению к LIBOR 50 американских и 20 международных банков, которые участвуют в квартальном опросе для обзора условий кредитования, публикуемого ФРС^[68].

При этом замедление экономической деятельности само по себе может объяснить 68 % дефолтов. Наконец, важным фактором является и изначальное количество рейтингованных эмитентов.

Следует отметить, что как таковых моделей дефолтов долговых инструментов с инвестиционным рейтингом не существует, поскольку, как правило, рейтинг таких эмитентов сначала снижается до неинвестиционного. Кроме того, интересно, что информация по дефолтам европейских компаний с неинвестиционным рейтингом более волатильная, чем в США, из-за меньшего их количества. Наконец, количество дефолтов кредитов, используемых при LBO, меньше, чем бондов. Иными словами, говорить о единой методологии рейтингов можно, но она не одинаково полезна в разных сегментах рынка.

Первый вопрос, возникающий в связи с этим, заключается в том, насколько кредитные рейтинги влияют на поведение цен на облигации. На рисунке 1.10, приведенном ниже, показано, что в 2000 г. изменение спреда можно было объяснить на 54 % изменением рейтинга, а в 2003 г. – только на 45 %. Иными словами, другие факторы, в основном прилив ликвидности, стали более значимыми.

Недавние исследования показали, что кредитный компонент составлял порой только 25 % «кредитного» спреда (рисунок 1.11)!

Этот результат подтверждается исследованиями, демонстрирующими, что изменение рейтингов оказывает незначительное влияние на цены облигаций (кредитные спреды). На рисунках 1.12 и 1.13 показано, что рынок начинает корректироваться задолго до изменения рейтинга. Это вполне объяснимо тем, что он реагирует на информацию по мере ее поступления. Интересно, что перед увеличением рейтинга рынки слишком оптимистичны, в результате чего после объявления о нем спреды увеличиваются (расширяются), а до снижения рейтинга – чрезмерно пессимистичны, и после того, как об этом становится известно, спреды сужаются.

Для целей данной книги важно другое: в обсуждаемый период рейтинги не имели ожидаемой предсказательной ценности – они следовали за рынком. В противном случае спреды реагировали бы в день принятия решения в предсказанном направлении, так как в соответствии с теорией эффективного рынка новая информация влекла бы немедленное изменение цен^[69]. Тем не менее статистика за длительный период свидетельствует о том, что рейтинги довольно точно предсказывают вероятность дефолта в течение четырехлетнего периода^[70]. Но этот вывод делается на основе анализа всех выпусков со спекулятивным рейтингом и вряд ли помогает в работе с недиверсифицированным портфелем.

Зададим другой вопрос: почему кредитные спреды внутри одной ступени рейтинга зачастую значительно отличаются друг от друга? В известной степени это можно объяснить тем, что инвесторы ожидают повышения рейтинга одних облигаций и понижения других, относящихся к той же категории. Кроме того, существует некая инерция рейтингов. Так, анализ суверенных дефолтов показывает, что однажды объявившие его страны являются более вероятными кандидатами на следующий дефолт^[71]. Корпоративные облигации, чей рейтинг однажды был повышен, имеют в два раза больше шансов на его последующее повышение, чем на понижение, и наоборот.

Рынок также реагирует на разницу в рейтингах между S&P и Moody’s, принимая во внимание более консервативный. Аналогичный эффект имеет отличие рейтинга эмитента от рейтинга облигации: инвесторы предпочитают более консервативный. Значительным фактором, объясняющим разницу в доходности облигаций внутри одной ступени рейтинга, является ликвидность: более ликвидные облигации котируются выше. В результате облигации, недавно начавшие обращение, как правило, дешевле, а вот облигации с более высоким купоном (более короткой дюрацией) оцениваются рынком выше, чем с низким^[72].

Представляет интерес еще одно исследование, предпринятое рейтинговым агентством Moody’s, в котором сделан вывод о том, что внутри одной ступени рейтинга спекулятивные суверенные и корпоративные облигации демонстрируют почти одинаковые уровни дефолтов. Подтверждение методологии, казалось бы, имеет ценность с точки зрения построения портфеля^[73], но вывод, к которому пришли исследователи, сделан в результате анализа периода времени с 1985 по 2002 г. Учитывая, что Аргентина объявила дефолт в 2001 г., а это и уравняло корпоративные и суверенные дефолты, с долей иронии можно заметить, что вывод не подтвердился бы для периода 1985–2000 гг., когда дефолты корпораций значительно превышали суверенные^[74].

Итак, вышеприведенный анализ демонстрирует ненадежность теоретической инфраструктуры в области оценки кредитного риска. «Принципы», предложенные теорией, являются основанием для процесса анализа и прогнозирования, но предлагаемые ею объяснения эмпирически труднодоказуемы и редко являются универсальными.

Модели, используемые для прогнозирования цен акций

Остановимся на моделях, используемых для предсказания цен акций. Изначальной моделью служила та, которую называли «обоснованной» (firm foundation model) и в которой цена акций зависела от размера дивидендов, выплачиваемых компанией (DDF)^[75]. Для прогнозирования динамики требовалось оценить «внутреннюю стоимость» компании, что требовало макро- и микроэкономических, а также политических прогнозов поведения фирмы и среды, в которой она оперировала. В эпоху высоких технологий, когда инвесторы стали предпочитать рост курса акций дивидендам, их прогнозирование было замещено прогнозированием динамики денежных потоков (DCF)^[76]. Последние могут использоваться для дивидендов или реинвестирования. Для этой модели необходима оценка тех же базовых факторов, что и для облигаций, однако эмпирически доказано, что дивиденды предсказать не удается. Кроме того, финансовые скандалы 2002 г. показали несовершенство методологии подсчета денежных потоков, искажающей их и делающей ненадежным прогнозирование на их основе^[77]. Иными словами, роль искусства и здесь превышает роль науки.

В дополнение к DCF и независимо от него используется метод паритетов. Например, требуется дать оценку частной компании. Ее финансовые результаты известны, но, поскольку ранее она никогда не оценивалась на рынке, для получения ее первичной оценки эти показатели сравниваются с параметрами аналогичных публичных компаний, котирующихся на рынке. За основу берется отношение цены акций (Р-price) к прибыли (Е-earnings) – так называемое Р/E ratio. Примерная оценка рыночной стоимости оцениваемой непубличной компании получается путем умножения ее прибыли на P/E публичной компании, принимаемой за эталон. «Фундаментальность» этого метода весьма сомнительна. Его слабости стали особенно очевидны в 2001–2002 гг., когда рынок акций падал и инвестиционное сообщество США вело отнюдь не теоретическую дискуссию о том, что является правильным P/E: 40 (как утверждали в 2000 г.) или 20?^[78]

В связи с этим представляют интерес выводы, сделанные В. Нидерхоффером и Л. Кеннером, которые касаются взаимосвязи цен акций и прибылей компаний. Они установили, что:

1) если прибыли компаний, входящих в индекс S&P 500 (США), выросли в данном году (квартале), то сам S&P 500 в следующем году (квартале) покажет худшие, чем в среднем, результаты;

2) если прибыли компаний в данном году (квартале) падали, то S&P 500 вырастет больше, чем в среднем.

В целом же авторы пришли к выводу, что связь между P/E и поведением рынка в период 1950–2001 гг. была случайной (рисунок 1.14).

Также не подтверждается концепция, в соответствии с которой низкий уровень P/E предсказывает высокую доходность акций. В 1929 г. этот показатель был равен примерно 30, и скоро действительно последовал крах. Но, с другой стороны, в начале 1970-х гг. он составлял 16, и рынок рос в среднем на 6 % в год, в то время как в начале 1994 г. P/E был равен 21,3, а рынок рос в среднем на 21 % на протяжении последующих пяти лет.

Можно предположить, что исследования, базирующиеся на регрессионном анализе, не смогут воссоздать картину рынка, так как P/E напрямую зависит от его ликвидности: чем больше объем инвестиций, тем дороже те же самые активы. Даже логическое заключение «Дешевле – значит лучше» не подтверждается на практике^[79]. Более того, и статистически оно не доказано^[80], хотя его и принимают за «фундаментальное» предположение построения моделей, предсказывающих поведение рынка. На практике число инвесторов, работающих по принципу «Покупай дешево – продавай дорого», свойственному стилю торговли, который ориентирован на поиск недооцененных активов (value investing), не превышает долю тех, кто руководствуется принципом «Покупай дорого – продавай дороже», свойственным инерционному стилю торговли (momentum investing).

Исследование этого вопроса на примере фондового рынка США приводит к двум выводам. Во-первых, премия, которую требуют инвесторы за вложения в акции, выше в моменты дна деловых циклов. Во-вторых, отношение премии к процентной ставке казначейских обязательств (к безрисковой ставке) предсказуемо^[81] и коррелирует с динамикой делового цикла (или даже предсказывает ее)^[82]. На основе этих выводов можно сделать заключение о том, что отношение цены акций к дивидендам не определяется волатильностью дивидендов и процентных ставок и не движется параллельно среднему уровню доходности, поэтому эффективная граница рынка (CAPM) меняется в зависимости от стадии бизнес-цикла.

Итак, на сегодняшний день не существует теории и методологии измерений фундаментальных источников риска и его отношения к прибыли^[83]. Возможно, частично этот феномен объясняется тем, что инвесторы путают номинальные и реальные ставки доходности, когда сравнивают доходность акций и облигаций. Исключительно популярная модель Федеральной резервной системы («Fed model») является типичным примером смешения понятий. Эта модель используется для предсказания доходности акций, базируясь на изменении доходности облигаций. Иными словами, можно сказать, что акции с фиксированным уровнем прибыли (по аналогии с облигациями с фиксированным купоном) должны расти в цене, когда доходность облигаций падает, так как растет привлекательность сравнительно высокой доходности акций.

В этом расчете используются доходность (yield) долгосрочных казначейских облигаций США, которая является номинальной, так как включает будущую инфляцию, и текущая инфляция, учтенная в реальной (E/P) доходности компаний. Полагаясь на интуицию, можно предположить, что со временем доходы компаний изменятся, отражая текущую инфляцию^[84]. Так, если она падает, то в конечном итоге одно и то же количество проданных единиц продукции принесет меньший доход, а возможно, и меньшую прибыль.

Получается, что модель («Fed model») не учитывает как разницу между номинальными и реальными доходностями, так и ожидания инвесторов о долгосрочном риске акций и облигаций^[85]. Неудивительно, что тестирование показывает ее неэффективность для предсказания, хотя она и помогает объяснить историческое поведение Е/P. Тестирование также подтвердило наличие связи доходностей в данный период: в периоды низких процентных ставок E/P тоже низкие (P/E высокие).

Завершая анализ моделей оценки компаний, следует остановиться на том, каким образом осуществляет оценку стратегический инвестор. Базовым вариантом служит выкуп акций компании у рынка. При этом оценивается как сегодняшняя цена компании, так и ее возможный рост при появлении крупного покупателя. Затем делается примерная оценка цены компании для «захватчика» с учетом потенциальной синергии с его бизнесом. Сначала оценивается, как слияние на первых порах повлияет на P/E компании-«захватчика». Наконец, «прикидывают», как быстро удастся интегрировать новый блок. Несмотря на этот сложный процесс, эти оценки, как правило, оказываются слишком оптимистичными: известно, что количество успешных слияний невелико^[86].

Итак, рассмотрение методов оценки компаний и их элементов приводит к выводу, что каждая отдельно взятая составляющая зависит от допусков и предположений, закладываемых в модель аналитиком. В самих моделях используются финансовые теории, но, во-первых, они эмпирически труднодоказуемы, а во-вторых, их применяют без надлежащего понимания. Можно сказать, что информацию подгоняют под теории, а не наоборот.

Подводя итог вышесказанному, можно привести слова Р. Дорнбуша^[87], относящиеся к моделям предсказания валютных курсов: «Для того чтобы понять, почему форвардный курс^[88] на самом деле не предсказывает будущую ставку спота, следует обратить внимание на неожиданные изменения в макроэкономической обстановке»^[89]. Иначе говоря, для того чтобы гипотеза оказалась верной, ее автор должен сегодня правильно предсказать неожиданные события, которые произойдут за время действия прогноза!

4. Проблемы фундаментального анализа, связанные с общими вопросами методологии и ожиданий

Проблемы фундаментального анализа, связанные с факторами, не зависящими или зависящими от инвесторов

На пути эффективного прогнозирования возникает несколько значительных преград. Рассматривая проблемы фундаментального анализа с точки зрения инвесторов, можно выделить не зависящие и зависящие от них факторы.

Проблемы в использовании фундаментального анализа, связанные с факторами, не зависящими от инвесторов

Факторы, не зависящие от инвесторов, можно условно подразделить на три категории: относящиеся к поведению субъектов рынка, к изменению поведения рынка и к изменению среды.

Фактор менеджмента

Поведение субъектов рынка – это совокупность индивидуальных поступков и действий ключевых персон, обусловливающая качество менеджмента той или иной компании. Джозеф Стиглиц отмечал, что финансовая теория исходит из двух предположений – о полной доступности информации и рациональном процессе принятия решений, но, по его мнению, эти гипотезы не подтверждаются на практике^[90]. Простой пример: объявление о смене высшего менеджмента может повысить капитализацию компаний на миллиарды долларов! Но реально ли предсказать «роль личности» в количественном измерении? Этот вопрос очень актуален, ведь отчеты компаний, как правило, начинаются словами «Сильная команда менеджмента» или «Изменения в менеджменте» и т. д.

Примером важности личностного фактора может служить поведение российских эмитентов во время кризиса 1998 г. И в Нижнем Новгороде, и в Москве баланс оказался незавидным, и денег на погашение и рефинансирование облигаций у руководства не было. Однако столица выплатила свои долги, а Нижний Новгород их реструктурировал. Мэр этого города решил, что поддержка населения на выборах будет выше, если он своевременно выплатит зарплаты, поступившись при этом финансовой репутацией региона. А мэр Москвы, тоже стоявший на пороге выборов, нашел другое решение социальных проблем и одновременно сумел избежать дефолта. Приведенный пример демонстрирует следующую мысль: чтобы погасить облигацию, от эмитента требуется не только способность, но и желание погасить долг, хотя сложно сказать заранее, захочет ли он это сделать.

Нидерхоффер и Кеннер выделяют несколько ироничных индикаторов, предсказывающих ухудшение качества менеджмента. На первое место они поставили высокомерие и хвастовство сотрудников. С момента начала использования фраз типа «Мы – лучшие» или «Мы – номер один» в течение короткого времени доходность акций одиннадцати компаний в среднем оказалась на 24 % ниже рыночного уровня. В то же время доходность десяти компаний, где понятие «топ-менеджер» сочеталось со словами «практичный» и «скромный», была на 40 % выше доходности S&P 500 за тот же период. Хотя обе выборки не являются статистически представительными, они, по-видимому, отражают суть проблемы. Коллинз^[91] на основании подобного исследования сделал вывод, что «есть прямая зависимость между отсутствием знаменитостей и переходом компаний из разряда хороших в великие».

Вторым индикатором Нидерхоффер и Кеннер назвали наличие «самого высокого» небоскреба. На основе изучения итогов деятельности компаний, владеющих ста высочайшими зданиями в мире, был сделан вывод о том, что в течение одного, двух и трех лет после строительства небоскребов стоимость акций этих корпораций ухудшилась на 9, 19 и 22 % в сравнении с изменениями значений индекса Доу-Джонса.

Третий тревожный индикатор – появление фотографии топ-менеджера на обложках престижных бизнес-изданий. Результаты деятельности компаний, портреты руководителей которых были помещены на обложки журналов Business Week и Forbes, через месяц после публикаций оказались на 5 % ниже рыночного уровня.

Четвертый индикатор – это стадионы, названные в честь корпораций. Уже в год их переименования в честь компании-спонсора результаты ее работы резко ухудшаются, а многие фирмы вскоре оказываются банкротами.

Пятый индикатор – это активные приобретения других компаний. Исторически акции большинства покупателей показывают значительно худшие результаты, чем S&P 100.

Авторы также выделили другие потенциальные сигналы, свидетельствующие о необходимости менять менеджмент: приобретение полей для гольфа, сексуальные скандалы, а также введение в состав советов директоров людей, имеющих аристократические титулы^[92].

Все эти примеры наглядно демонстрируют, какое влияние оказывают даже незначительные проступки топ-менеджеров на успешную динамику цен акций компаний.

Поведение рынка: изменение эталонов успеха

Вторая преграда на пути эффективного прогнозирования – это изменение эталонов рыночного успеха. Инвестиционное сообщество на разных этапах поощряет определенные показатели (например, динамику резервов ЦБ РФ или уровень безработицы в США). Когда «ценности рынка» становятся понятными менеджменту и акционерам, они начинают ему подыгрывать с целью повышения стоимости своих компаний. Одни делают это честно, а другие используют понимание эталонов рынка для подтасовывания фактов. В конце 1990-х это было особенно заметно во время технологического бума в США, когда компании подстраивали свои объявления под события, ожидаемые рынком. То же явление наблюдается и в России, где ряд фирм предпринимает меры для улучшения экономических показателей, а другие «ускоряют» рынок, завышая стоимость компаний. Появляется самореализующийся прогноз: мы знаем, чего от нас хотят, и делаем то, что рынок компенсирует ростом капитализации.

Попытки следования за «модой» всегда были дорогостоящими, а иногда и невозможными. Например, в конце 1990-х гг. банк, не вкладывающий огромные средства в реализацию электронного бизнеса, считался неперспективным. Однако уже через два года всех тех, кто продолжал начатые тогда программы, считали безответственными. Иначе говоря, за два года сменились фундаментальные приоритеты, которые рынок ставил перед менеджментом, хотя возможность переориентации компаний на новые ценности в столь короткие сроки весьма проблематична.

Поведение рынка: инерция рынка

Третья преграда на пути эффективного прогнозирования – это инерция рынка. Теория рефлективности Дж. Сороса, изложенная выше, основывается на циклах, которые он называет «бум – крах»^[93]. Поскольку вопрос уже обсуждался ранее, для простоты изложения сократим цикл оценки акции до трехфазового. На первой стадии новая информация, которая противоречит общему настрою рынка, еще не стала общепризнанной, и лишь немногие, базируясь на ней, готовы инвестировать на свой страх и риск. На второй стадии присоединяются все (как правило, на этом этапе проявляется тенденция и в игру включаются технические трейдеры)^[94]. На последней стадии в тенденцию еще продолжают верить, в то время как перестают существовать все факторы, на которых она была основана. Эта инерционная стадия часто затягивается и заканчивается резким разворотом тенденции. Только дисциплинированные специалисты, которые занимают позицию, ожидая воплощения некоего прогноза, и обладают значительным финансовым ресурсом для противостояния рынку на последней стадии, пожинают плоды фундаментальных знаний^[95].

Изменение общерыночной среды

И наконец, четвертая преграда на пути эффективного прогнозирования – это изменение общерыночной среды, а точнее, исторической парадигмы. Оно происходит раз в 15–20 лет и выражается в существенном изменении психологии рынка, критериев оценок и экономико-политической среды. На сегодняшний день мы можем выделить ряд тенденций, изменение которых сделает последующие 10–15 лет совершенно непохожими на предыдущие.

– Изменение демографии: старение населения в развитых западных странах, скорее всего, сделает требования инвесторов более консервативными и уменьшит поток средств, направляемых на инвестиции в акции.

– Текущий кризис приведет к глобальной перестройке регулирования финансовых рынков. На данный момент представляется, что целые классы финансовых инструментов перестанут существовать.

– Требования переоценки портфеля по рыночным ценам изменят отношение к кредитному риску и сделают рынки облигаций более консервативными, что, в свою очередь, увеличит ставки дисконтирования при подсчете стоимости акций.

– Глобализация привнесет больший риск в оценку акций из-за роста конкуренции в мировой экономике (объективный фактор) и увеличения доходов от международных операций, которые сложнее поддаются анализу финансовых аналитиков (субъективный фактор).

– Глобальное потепление может стать крупнейшей темой межгосударственных инвестиционных программ, вне зависимости от реальности этого факта. Эффект любого такого изменения может иметь устрашающие и непредсказуемые последствия для финансовых рынков^[96].

Четыре вышеперечисленных фактора делают фундаментальное прогнозирование менее эффективным, поскольку противоречат ключевому предположению фундаментального анализа о том, что экономические решения рациональны. Экстремальные примеры спекуляций как с тюльпанами в XVII в., так и с акциями интернет-компаний в XXI в. показывают, что рынок часто склонен к иррациональности. Это особенно верно в век новых технологий, когда люди увлекаются потенциалом неизвестного. Идеи признаются рациональными уже после того, как они будут протестированы на ошибках многих людей (причем «посмертно» – для значительного числа участников), так что наперед мы никогда не знаем, признают ли наши поступки рациональными в будущем.