Academia.edu:   Апостолов А. 2015, “ПРОЕКЦИЯ НА ДОХОДНОСТТА НА ФИНАНСОВИ АКТИВИ”, Сборник научни доклади: “Иновациите: Двигател за икономическия растеж – 2015” (ВУЗФ), с.[82-100], ISBN: 978-954-8590-32-7


ПРОЕКТ BG051PO001-3.3.06-0053/13.08.2013

 „Повишаване качеството на образованието и на научните изследвания в областта на бизнес–инженерството за изграждане на икономика, основана на знанието (иновациите) и финансите“ 


Конференция: ИНОВАЦИИТЕ: ДВИГАТЕЛ ЗА ИКОНОМИЧЕСКИЯ РАСТЕЖ – 2015

♦ 

ПРОЕКЦИЯ НА ДОХОДНОСТТА НА ФИНАНСОВИ АКТИВИ

докт. Александър АПОСТОЛОВ[1]

E-mail: alexander.g.apostolov@gmail.com

Институт за Икономически Изследвания на БАН

Абстракт:  В настоящото изследване се търси нов, иновативен подход при проектиране динамиката на доходността на борсово търгуваните на капиталовия пазар финансови инструменти (акции). Подходът е представен в светлината на хипотезата за ефективните пазари, както и нейните несъвършенства, представени в изследванията на редица учени – в т.ч. и Нобелови лауреати. На основата на предложения подход се извеждат и детайлни политики за проекция на силата и посоката на доходността. Разработва се и базов алгоритъм за прогнозиране, като цяло удовлетворяващ изискванията от теоретична обосновка, логичност и простота на прилагане.

Ключови думи: поведенчески финанси, теория за ефективните пазари, рационалност, фондова борса.

PROJECTION OF PROFITABILITY OF FINANCIAL ASSETS

Alexander APOSTOLOV

E-mail: alexander.g.apostolov@gmail.com

Economic Research Institute at BAS

Abstract: The point of this research study is to find a new, innovative approach, when designing the dynamics of profitability of exchange-traded on capital market financial instruments (shares). The approach is presented in the light of the efficient markets hypothesis and it`s imperfections, revealed in the studies of many scientists including Nobel laureates. Policies for the projection of strength and direction of profitability are displayed and detailed on the basis of the proposed approach. We’re developing a basic forecasting algorithm, that altogether meets the requirements of theoretical reasoning, logic and simplicity of application.

Keywords: behavioural finance, efficient market hypothesis, rationality, stock exchange.


ВЪВЕДЕНИЕ

     Финансовите пазари са динамични и постоянно адаптиращи се към обкръжаващите ги условия системи, движени както от рационални, така и от ирационални участници. Оказва се, че прогнозите за бъдещата доходност, базирани  на основата на класическата теория често дават систематични и значителни неточности от гледна точка на реалността, най-вече поради пренебрегването до голяма степен на поведенческите особености на масата инвеститори. В същото време, алтернативните концепции за анализ и моделиране на финансовите пазари са сравнително трудно приложими на практика, най-вече поради обема на изискваните данни и последващите изчисления. Съществуващите алгоритми за анализ често се прилагат в сертифицирани програмни продукти, работещи на принципа на „черната кутия”, което значително затруднява, както оценката на ефективността на тяхната работа, така и търсенето на източника на възможната грешка при формирането на прогнози. Дори професионалните участници на фондовите борси, разполагащи с ресурсите и опита, често нямат необходимото технологично време преди вземане на инвестиционно решение за запознаване с цялата наличната информация и/или осмисляне на наличните данни. В същото време за ежедневната работа на инвестиционните участници, често не притежаващи големи изчислителни и информационни мощности е необходим лесен, разбираем и лек за използване подход за проектиране на динамиката на финансовите активи.

  1. ДОХОДНОСТ НА АКТИВИТЕ В РАМКАТА НА КЛАСИЧЕСКАТА ПАРАДИГМА

     Доходността и цените на финансовите активи, отдавна вълнуват научната и инвестиционна общност. За основа на съвременната портфейлна теория служи работата на Markоwitz (1952), допълнена от трудовете по проблема на Modern Portfolio Theory (МРТ) на Sharpe (1964), Lintner (1965) и Mosin (1965), довела в последствие до създаването на модела Capital Asset Pricing Model (CAPM) през 1964-1966 година.  Хипотезата на ефективния пазар в класическата си форма е формулирана от Fama (1965), а малко по-късно, през 1976 година се поява и модела на Ross – Arbitrage Pricing Theory (APT). Фактът, че посоченият набор от хипотези и модели, значително опростява реалността е известен и широко обсъждан дори непосредствено по време на формирането си. Независимо от това е всепризнато, че моделите притежават безспорни качества, превръщайки се по-късно в класическа парадигма на финансовите пазари. Дори създателите на класическата теория признават значението на опростяващите предпоставки за нормалността/логнормалността на функцията на разпределението и постулират необходимостта от промяна на стандартната портфолио теория с отчитане на устойчивото разпределение по Pareto. Подобни трудове публикуват  Sharpе (1970), Fama и Miller (1972), както и други автори. Хипотезата, че е невъзможно доходността на активите да бъде предвидена, ако цените им включват цялата свързана с тях информация има дълга история. Тя възниква още по времето на Bachelier (1900) и е формализирана от Mandelbrot (1963) и Samuelson (1965), които доказват, че цените на активите в добре функциониращи фондови пазари с рационални очаквания трябва да следват общата форма на случайно движение. Ранните емпирични изследвания на Kendall (1953), Osborne (1959), Roberts (1959), Alexander (1961,1964), Cootner, (1962,1964), Fama (1963,1965), Fama и Blume (1966) осигуряват доказателства за тази хипотеза. В своя статия Fama (1970) синтезира и тълкува направените дотогава изследвания и задава насоките за бъдещи такива. През 80-те години дългосрочната предвидимост на доходността на активите се прeвръща в основен въпрос, като първите приноси в това отношение са на Shiller. Важни са и ранните приноси на Fama и Schwert (1977). През 1982 г Hansen  въвежда в иконометриката обобщеният метод на моментите (generalized method of moments, GMM). По-късно съвместно с Jagannathan разработва теорема, която е известна като „Hansen-Jagannathan bound”. Според нея, съотношението на стандартното отклонение на дисконтовия стохастичен фактор към своята средна стойност надхвърля съотношението на Sharpe във всеки конструиран портфейл. По-късно Shiller, Campbell и Schoenholtz (1983), Fama и Bliss (1987) и Campbell и Shiller (1991) констатират, че наклонът на кривата на облигациите може да се използва за предвиждане на доходността на ценни книжа с всякакъв падеж. Освен това Campbell (1987), Fama и French (1989) доказват, че сроковото структуриране на лихвените проценти може да се използва и за предсказване на доходността на акциите, както и че допълнителната доходност на дългосрочните облигации и на акциите се движат заедно. Подобни резултати биват констатирани и за пазарите на валута.

  1. ПОВЕДЕНЧЕСКИ ПОДХОД НА КАПИТАЛОВИТЕ ПАЗАРИ

     На капиталовите пазари се търгуват бъдещи очаквания – там инвеститорите купуват и продават формиралата се в тяхното съзнание прогнозна проекция на доходността на конкретен финансов актив, това той как и в каква посока ще се развива в следващия период[2]. В действителност съществува широк спектър от фактори които влияят на това дали една инвестиция ще се окаже успешна или ще претърпи пълен крах, но „задължителните“ условия за успех звучат някак си лесноизпълними, а именно: човек да съумее да избере „точният“ финансовия актив – т.е. този актив, който има заложени условия да се развива в очакваната от инвеститора посока. За тази цел е необходимо преди всичко наличието на правилна преценка за бъдещата проекция на доходността. Второ изключително важно условие е времевия таргет – т.е. времево да се прецизира точното време за покупката или продажбата  (short selling) на актива и правилна преценка за продължителността на инвестицията. Докато има редица техники за ценова проекция, които са в състояние да ни покажат  бъдещият ценови рейнч, то времето на неговата реализация е трудно за предвиждане. Има редица опити в тази посока. Вълновият анализ (Elliott Wave Analysis)[3] на капиталовите пазари например, разполага с редица инструменти за времево таргетиране и до някъде е в състояние да изведе някакви закономерности. Безспорно обаче, далеч по-успешно се справя с предвиждането на ценовия диапазон. Като трето, по-скоро пожелателно условие можем да добавим и, че всичко това е желателно инвеститора да направи преди всички други. Макар и неосъзнато от някои участници, съществува времево ограничение за асимилиране на наличната информация, за анализ на данните, за изработване на инвестиционна стратегия и в последствие инвестиционно решение. Тези своеобразни правила, които важат в целия свят, важат и у нас от началото на съвременната търговия на фондовата ни борса обусловена от създаването на БФБ – София. Има и още нещо общовалидно за този пазар в глобален план – търговията с финансови инструменти е  рисковано начинание, няма и не може да има гаранции, че стойността на избраните активи ще възвърне направените инвестиции. Често явление на капиталовите пазари по целия свят е формирането на т.н. „балони“, след които неминуемо възникват кризисни ситуации. За съжаление, неотчитането на специфичните характеристиките на инвеститорите и неумението правилно да се проектира доходността и отчита стойността са едни от основните причини за борсовите сътресения, водещи до загуби за повечето инвеститори. Обикновено при подобни кризисни ситуации оцеляват и се измъкват от капаните на ценовото движение само онези, които най-добре познават особеностите на пазара в който инвестират активите си.

     Изследване на динамиката на капиталовите пазари, анализа и проектирането на доходността на борсово търгуемите финансови инструменти попадат в обекта на интереси на много известни учени. Фундаментални работи сформиращи основата на класическата финансова теория са изследванията на Gordon, Lintner, Markowitz, Mossin, Ross, Tobin, Fama, French, Sharpe, Elton и редица други изследователи. При това много от споменатите автори заедно с моделите и алгоритмите разработвани за ефективни пазари с рационални играчи, разглеждат вероятният ефект от добавянето на поведенчески фактори – в това число и промяна формата на крива на разпределение на доходността на финансовите инструменти и промяна на портфейлната теория за дистрибуции различни от нормалните. Подобни са трудовете на: Miller, Samuelson, Fama, Sharpe и други.

     Въпросите за поведенческите особености при вземане на инвестиционни решения на капиталовия пазар се изследват активно и намират своето отражение последните години в редица теоретични разработки. Като резултат изследванията формират самостоятелна посока във финансовата теория, наречена „поведенческа” – стремяща се да допълни както класическата теория, така и да предложи нови концепции за анализ, моделиране и прогнозиране на динамиката на капиталовия пазар. Изследвания занимаващи се с  проблемите при прилагането в теорията на финансите на психологическите аспекти, както и опитите за директно разработване на алтернативни подходи за оценка и прогнозиране на  стойността на активите, могат да се разделят на следните  условни групи:

  • Работи по практическа психология за вземане на решения – такива са трудовете на McGregor, Kahnemann и други.
  • Разработки положили основите и определили по-нататъшния път на развитие на теорията на поведенческите финанси – Benartzi, DeBondt, DeLong, Jensen, Kahnemann, Tversky и други.
  • Изследвания поставяйки си за цел да предложат и емпирично да проверят нови подходи за обяснение на явленията, случващи се на финансовите пазари – Black, Daniel, Hirshleifer, Hogan, Shleifer, Subrahmanyam, Summers и други.
  • Работи съдържащи поведенчески модели за оценка на активите – Barberis, Benartzi, Fama, French , Hong, Shefrin, Stein, Vaga и други.

     Моделите за оценка на стойността на активите в рамката на класическата парадигма се позовават на предположението, че участниците са напълно рационални, което означава, че те обработват съответната информация по един ефективен и непредубеден начин – т.е. техните решения са насочени изключително и само към максимизиране на печалбата. Както отбелязват Barberis и Thaler[4] (2003, с.1055),  ползата от тези модели е, че „изглеждат лесни и разбираеми“. Еволюцията в традиционните финанси се свързва с Бихейвиористични финанси, за популяризирането на които  заслуга имат най-вече двамата израелски учени – Tversky и Kahnemann[5] (1974). Те създават Теория на перспективите – едни от най-важните постулати и разработки в областта на бихейвиористичните финанси. В голяма степен, по-нататъчните разработки на други учени в областта се основават именно на тази теория. Едни от основните приноси на изследванията по отношение на поведенческите „аномалии” са именно доказателствата в подкрепа на факта, че инвеститорите на капиталовите пазари систематично надценяват своите лични способности и точността на информацията с която разполагат (Montier 2005)[6], базирайки на тази основа крайните си инвестиционни решения. Едно от основните заключения на изследванията по поведенческа психология е именно това, че при инвеститорите са характерни свръхувереността и систематичното надценяване на личните знания и способности (overoptimism and оverconfidence). Тази характеристика е една от най-очевидните, доминираща над много други и е присъща на всички участници на капиталовите пазари без изключение. По-детайлно проучване на отбелязаните ефекти показва, че прекомерната самоувереност от своя страна е резултат от редица подпомагащи психологически явления, а именно: присъщият на хората прекомерен оптимизъм (optimistic bias); грешки (склонности), наричащи се „илюзия за контрол” (illusion of control); тенденция да се изкривява в собствено съзнание информацията за отминали събития, което по определен начин способства за преобразуване на цялостната информационна структура (hindsight bias).

     Възприемането на информацията обаче, както и нейното използване от индивидите никога не става без контекст, затова напълно закономерно, но все пак изненада за научната общност е откритието на Kahnemann и Tversky (1974, с.185) състоящо се в това, че хората са склонни да решават възникналите проблеми и задачи не с помощта на обективно оценяваните вероятности, а с използването на така наречените евристики (Thumb rules; Heuristics) – т.е с помощта на опростени стратегии за решаване на сложни проблеми, при наличието на ограничена информация.

     Интереса към използването на ориентировъчни подходи от участниците на капиталовия пазар с цел получаване на прогнозни показатели на финансовите инструменти, движени от ирационални сили все повече се засилва, особено предвид повишаващата се динамика на тези пазари.… full text.

ЦИТИРАНИ ИЗТОЧНИЦИ

  1. Barberis, N. , Huang, Т., 2001 Santos „Prospect theory and asset prices“
  2. Barberis, N., A. Shleifer, and R. Vishny. 1998. “A Model of Investor Sentiment.” Journal of Financial Economics, vol. 49, no. 3 (September):307–343
  3. Barberis, N., and R. Thaler, 2003, A Survey of Behavioral Finance, In Handbook of the Economics of Finance. Edited by G. Constantinides, M. Harris, and R. Stulz. Amsterdam, Holland: Elsevier/North-Holland. (p.1055)
  4. Benartzi, S. , Thaler,, 1995 „Myopic loss aversion and the equity premium puzzle“
  5. Camerer C., Ho T.,  Chong J.,2003, “Acognitive hierarchy theory of one-shot games and experimental analysis”
  6. Campbell, 1996 „Understanding risk and return“,;
  7. Clarke, R., M. Statman. 1998. “Bullish or Bearish?” Financial Analysts Journal, vol. 54, no. 3 (May/June):63–72.
  8. Cochrane,, 1996 „A cross-sectional test of an investment-base asset pricing model“,;
  9. Cooper, M., O. Dimitrov, and P. Rau. 2001. “A Rose.com by Any Other Name.” Journal of Finance, vol. 56, no. 6 (December):2371–2388.
  10. Daniel, K., D. Hirshleifer, and A. Subrahmanyam. 1998. “Investor Psychology and Security Market Under- and ” Journal of Finance, vol. 53, no. 6 (December):1839–1885.
  11. Daniel,, D. Hirshleifer, А., 1998, Subrahmanyam „A theory of overconfidence, self-attribution and security market underand overreaction“
  12. De Bondt, W., and R. Thaler. 1985. “Does the Stock Market Overreact?” Journal of Finance, vol. 40, no. 3 ( July):793–808.
  13. DeBondt and Thaler 1986 “Does the stock market overreact?”
  14. Dreman, D., and M. Berry. 1995. “Overreaction, Underreaction, and the Low-P/E Effect.” Financial Analysts Journal, vol. 51, no. 4 ( July/August):21–30.
  15. Fama, E. ,Miller, M.  1972 „The theory of finance“
  16. Fama, E., 1965, „Portfolio analysis in a stable paretian market“     
  17. Fama, Е. French,K., 1992 “The cross-section of expected stock returns”
  18. Fama, Е. ,French,K., 2004 „Disagreement, tastes and assets pricing“
  19. Gazzaniga,М., „The mind’s past“, 1998.
  20. Hong, H., and J. Stein. 1999. “A Unified Theory of Underreaction, Momentum Trading, and Overreaction in Asset Markets.” Journal of Finance, vol. 54, no. 6 (December):2143–2184.
  21. Kahnemann, D. , Tversky, A. „Judgment under uncertainty: heuristics and biases“, 1974, JSTOR, Science, 185.
  22. Litner, J. 1965, „The valuation of risk assets and the selection of risk investments in stock portfolios and capital budgets“ ;
  23. Markwitz, Н. 1952, „Portfolio selection“
  24. Montier J, 2005, “Seven sins of fund management: a behavioral critique”
  25. Mossin, J. 1966, „Equilibrium in a capital asset market“
  26. Peters, E., 1991 „Chaos and order in the capital markets: a new view of cycles, prices, and market volatility“
  27. W 2003, Applying Elliot Wave Theory Profitably
  28. Rau, A. Patel, I. Osobov, A. Khorana, М. Cooper „Managerial actions in response to a market downturn: valuation effects of name changes in the doc.com decline“, 2004.
  29. Ross, S., 1976, „The arbitrage theory of capital assets pricing“
  30. Sharpe, W., 1964, „Capital asset prices: a theory of market equilibrium under conditions of risk“ ;
  31. Sharpе, 1970 , „Portfolio theory and capital markets“;
  32. Shefrin, H., and M. Statman. 1985. “The Disposition to Sell Winners Too Early and Ride Losers Too Long: Theory and Evidence.” Journal of Finance, vol. 40, no. 3 ( July):777–790..
  33. Shiller, R. 2003. The New Financial Order: Risk in the 21st Century. Princeton, NJ: Princeton University Press. Shleifer, A., and R. Vishny. 1997. “The Limits of Arbitrage.” Journal of Finance, vol. 52, no. 1 (March):35–55.
  34. Statman, M., K. Fisher, and D. Anginer. 2008. “Affect in a Behavioral Asset-Pricing Model.” Financial AnalystsJournal, vol. 64, no. 2 (March/April):20–29.
  35. Sunstein, С., 2004, „Group judgements: deliberation, statistical means and information markets“.
  36. Surowiecki, J., „The wisdom of crowd“, 2004
  37. The Elliott Wave Principle http://www.elliottwave.com/
  38. Wittenbaum G., Park E., 2001, „The collective preference for shared information“.

[1] д-р Александър АПОСТОЛОВ

Институт за Икономически Изследвания на БАН (http://www.iki.bas.bg)

alexander.g.apostolov@gmail.com

+359.887.403257

[2] Инвестиционният хоризонт, често е различен за различните инвеститори.

[3] Poser.W, 2003, Applying Elliot Wave Theory Profitably ;  The Elliott Wave Principle http://www.elliottwave.com/

[4] Barberis, N., and R. Thaler, 2003, A Survey of Behavioral Finance,  In Handbook of the Economics of Finance. Edited by G. Constantinides, M. Harris, and R. Stulz. Amsterdam, Holland: Elsevier/North-Holland. (p.1055)

[5] Kahnemann, D. , Tversky, A. „Judgment under uncertainty: heuristics and biases“, 1974, JSTOR, Science.

[6]  Montier, J. 2005 „Seven sins of fund management“.

[7] Montier J, 2005, “Seven sins of fund management: a behavioral critique”

[8] Camerer C.,  Ho T.,  Chong J.,2003, “Acognitive hierarchy theory of one-shot games and experimental analysis”

[9] Неформализираните модели  широко се използват в практиката от отрасловите анализатори при прогнозирането на бъдещите цени  на различни суровини и стоки търгувани по световните борси, като например: метали, зърно, торове и т.н. Например, когато се изгражда прогноза за динамиката на световните цени на торове, анализаторите използват сходен неформализиран подход за проекция на тяхната цена в бъдеще. Те базират своите очаквания на основата на прогнозите за доставките на естествени торове, на базата на предположения за влизането и излизането от строя на производствени мощности, динамиката на добив, изчерпване и разработване на нови калиево – фосфатни местонаходища, обезпечаването на регионите с природен газ и с други суровини и т.н.

[10] Surowiecki, J., 2004 „The wisdom of crowd“

[11] Wittenbaum G., Park E., „The collective preference for shared information“, 2001

[12] Sunstein, С. , „Group judgements: deliberation, statistical means and information markets“, 2004

 

Advertisements