То, чего хотел клиент

Финансовый кризис стал основой для разработки критериев исследования 2009 года. Практически ни один портфель не содержал более 50% акций. DZ Bank в наибольшей степени продемонстрировал свою храбрость. Он вложил примерно 2/3 акций в портфели клиентов, чтобы достичь 5% доходности.

Конкретное требование клиента к управлению портфелем заключалось в следующем: получить как можно более высокую доходность при максимальном размере убытков в 15%. Такой максимальный размер убытков означает, что инвестиционное предложение должно быть составлено таким образом, чтобы в течение года при очень пессимистичном сценарии развития рынка потери клиента не превышали 15% инвестированного капитала.

Для безупречного анализа и сравнения доходов и рисков весьма неоднородных инвестиционных предложений, Deutsche B?rse Market Data & Analytics в рамках своей методики SENSIS разработала современные модели, симулирующие различные рыночные сценарии, а также так называемые ложные сценарии. Это очень важно, потому что ранее наблюдались потери, которые старые модели не могли предусмотреть.

С помощью полностью автоматизированного анализа соотношений примерно 30 важнейших индексов были разработаны 10 000 различных рыночных сценариев и взаимодействий. Например, такой сценарий: акции, облигационные займы и сырье не пересекаются, то есть не влияют друг на друга. Затем сырьевые активы и акции одновременно проседают, в то время как государственные займы идут вверх.

Образно это можно описать следующим образом: представим себе, что ценные бумаги – это стадо коров. Сначала стадо спокойно пасется небольшими группами, расположенными неподалеку друг от друга. Затем в стаде появилось 30 вожаков. Это индексы, которые были выделены, и воспроизведена их динамика в зависимости друг от друга.

С высоты птичьего полета

С помощью новых методов было отслежено, как в сопровождении вожаков «стадо» ускоряет свое движение, впадает в панику, движется в одном и том же направлении и снова успокаивается. Этот анализ касается стоимости ценных бумаг. Из рациональных инвестиционных решений они могут превратиться в иррациональные и подверженные колебаниям.

На первом этапе отдельно проследили за действиями нескольких вожаков, представленных различными индексами, а также за тем, как они ведут себя в зависимости друг от друга. В аналитической модели хорошо выделяются различные характеристики, и если выражаться профессиональным языком, различные корреляции.

На втором этапе проследили за движением отдельных активов, или «животных в стаде», в зависимости от их вожаков (индексов) и охарактеризовали поведение каждого «животного» отдельно. В итоге из этого вырисовалась картина «стадного поведения». Было даже учтено, что в «стаде» может оказаться «белая корова (ворона)», которая будет вести себя особым образом.

Параметры, которые были получены, называются чувствительностью системы. Рассчитав факторы чувствительности, можно составлять портфель, который не так быстро поддается панике. Для более комплексной оценки рисков динамику портфеля отслеживали в течение года. Следующий элемент, который назван массовой инертностью, показывает, насколько быстро «стадо» приходит в движение и успокаивается. Если говорить на языке рынка ценных бумаг, речь идет об автокорреляции различных активов.

Когда «стадо» останавливается

Также в модель были включены процентные ожидания для каждого индекса, таким образом, были выведены процентные ожидания для каждого актива как отдельного «члена стада». В основу легли опросы 10 независимых менеджеров, мнения которых в отношении процентных ожиданий совпали. Общие процентные ожидания составили 8% в отношении акций и хедж-фондов, 10% – в отношении Private Equity и акций развивающихся рынков и 3% – в отношении государственных займов. Даже если такие ожидания не всегда становятся реальностью, они все же представляют собой наиболее рациональные средние значения, на основе которых были разработаны 10 000 сценариев.

Хорошо составленный портфель ценных бумаг обеспечивает высокий доход при относительно небольших рисках. Такой портфель обладает высокой эффективностью. Эта «эффективность портфеля» рассчитывается по принципу, похожему на принцип расчета коэффициента Шарпа, то есть прибыль свыше надежной процентной ставки в 2% делится на максимально возможные убытки, которые представляют для нас риск. Что касается убытков: –1% реально означает –3% убытков, поскольку необходимо исходить из минимальной уплаты в 2%, а между +2% и –1% находятся 3 процентных пункта.

Хорошо составленный портфель ценных бумаг обеспечивает высокий доход при относительно небольших рисках

Сценарии прибылей и убытков

При начислении очков при оценке, эффективность портфеля и доходность были взвешены по 40%, риск (наиболее возможные потери) – по 20%. Для долгосрочного портфеля было уместным извлечение максимального дохода. Причем по возможности «эффективно», то есть при наиболее низком риске потерь даже в бурные времена.

Для того чтобы читатели могли лучше понять представленные сценарии риска, можно пояснить: худшим сценарием можно считать ситуацию на рынке, подобную той, которая сложилась во время нефтяного кризиса 1970-х, или мирового долгового кризиса 1987 года, или кризиса 1999–2002 годов. Однако, устанавливая временные ограничения, в качестве отправной точки было взято начало нового тысячелетия – последние годы были в достаточной степени нестабильными и дают отличное представление о поведении «стада», которое за последние весьма «урожайные» 20 лет серьезно разрослось.

Золото как антикризисное капиталовложение

Именно золото оказалось тем самым элементом в большинстве инвестиционных предложений, который оказывал положительное воздействие на состояние портфеля клиента на случай любых худших сценариев. Если акции падали в цене, то цена золота либо незначительно снижалась, либо даже повышалась. Таким образом, наличие золота не только диверсифицирует клиентский портфель – золото всегда реагирует на рыночную ситуацию не так, как остальные виды активов.

Усовершенствованная теория

Прежде чем изучать конкретные клиентские портфели, следует сделать оговорку: в исследовании портфелей была несколько усовершенствована модель Марковица, которая часто применяется для описания процессов управления активами. Если классическая модель Марковица предполагает оптимизацию портфеля за счет того, что капитал, инвестируемый в определенный сегмент рынка активов, распределяется между отдельными конкретными активами, составляющими выбранный сегмент, здесь предполагалось, что одного перераспределения недостаточно. Важно учитывать не только динамику отдельных сегментов портфеля, но и динамику всего портфеля в целом. Вследствие этого возникает необходимость в применении нового систематизированного подхода, который будет учитывать эту общую динамику. То есть одна корова не может привести все стадо в движение и уж точно не может повлиять на то, в каком направлении оно будет бежать.

Что прошло хорошо, а что не очень

Что же происходит с конкретными портфелями в случае реализации на практике наихудшего из разработанных нами сценариев? Успех инвестиционной стратегии на 2/3 зависит от того, насколько предусмотрительно и разумно был составлен портфель. Без анализа исторического компонента в худших сценариях эта задача представляется невыполнимой. Анализ корреляции на основании данных только настоящего периода времени будет слишком грубым. В этом случае при принятии решения придется полагаться исключительно на удачу.

На что обратили внимание, изучая портфели

При изучении портфелей прежде всего обратили внимание на возросшие к настоящему моменту биржевые фонды, или ETF (Exchange Traded Funds), структура которых повторяет структуру выбранного индекса, например DAX, Dow Jones, Nikkei и любого другого, и управление которыми осуществляется «пассивно». Эти выдающиеся инструменты влекут за собой появление более крупных, ликвидных рынков – иными словами, приводят «стадо» в движение. Это своего рода антипотребительская стратегия: «стадо» не находится в поисках самой сочной зелени, оно сознательно следует за сильнейшими своими членами, которые ранее зарекомендовали себя в качестве лидеров. Здесь действует принцип: индексы почти всегда показывают лучшие результаты, чем управляющие активами.

Однако в случае с фондами – и это знают совсем немногие – вероятность рисков значительно возрастает! Об этом свидетельствует рассматриваемая ценовая модель. Биржевые фонды на практике могут быть не настолько взвешенными, как в большинстве сценариев. Даже если это займет больше времени, лучше комбинировать несколько биржевых фондов из различных рынков и взвешивать их подобно акциям. Фонды являются залогом успешной стратегии будущего, но только в том случае, если они дифференцируются. В материалах исследования «Российские деньги в Европе. ТОП-2010/Private banking Европы» можно ознакомиться с итоговым рейтингом инвестиционных портфелей банков, участвовавших в исследовании.