Д. А. Харитонов
Целью настоящей работы является исследование рискованности инвестиций в акции крупнейших российских эмитентов на фоне второй волны мирового финансово-экономического кризиса, а также сравнение полученных результатов с результатами такого же расчета, но для другого временного интервала. Основу методологии исследования составляет система Г. Марковица в части, касающейся расчета рискованности отдельной бумаги на фондовом рынке. Поскольку Марковиц в своих работах предлагает теорию эффективного портфеля ценных бумаг, то есть портфеля, позволяющего добиться максимальной доходности при заданном уровне риска либо минимального риска при заданном уровне доходно - сти, мы в настоящей работе постараемся применить расчет и интерпретацию показателя рискованности в разрезе отраслей российской промышленности [1]. Мы проведем расчет рискованности для наиболее крупных нефтегазовых предприятий, предприятий сектора металлургии, банковского и телекоммуникационного секторов. В качестве объекта исследования мы выбрали акции наиболее показательных, с нашей точки зрения, для каждой отрасли предприятий: ОАО «Газпром», ОАО «Роснефть», ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат», ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат», ОАО «Сбербанк России», ОАО «ВТБ», ОАО «МТС» и ОАО «Ростелеком». Динамика акций данных компаний была исследована нами за один год, в разрезе месячных интервалов для фиксации кон - кретных цен закрытия акций. Далее мы провели расчет показателя стандартного отклонения для этих же инструментов в относительно спокойный период для мировых рынков, когда еще мало что предвещало кризисное развитие ситуации. В качестве фактической цены мы взяли стоимость ценных бумаг на момент закрытия торгов в последний день каждого месяца [2]. Итак, представим данные по фактическим ценам на акции выбранных предприятий в виде таблицы.
Проясним сущность используемого нами показателя - стандартного отклонения в разрезе финансовых рынков. Используя его в техническом анализе финансовых рынков, мы превращаем этот статистический «показатель рассеяния» в «индикатор волатильности» рынка. При этом сохраняется смысл показателя, но меняются термины. Сути показателя стандартного отклонения возможно выявить лишь с усвоением азов описательной статистики. Рассмотрим условный пример: мы имеем 2 выборки, у которых среднее арифметическое одинаково и равно 3. Казалось бы, одинаковое среднее делает эти две выборки одинаковыми. Представим, что возможные варианты данных для этих двух выборок следующие:
Вариант № 1: 1, 2, 3, 4, 5.
Вариант № 2: -240, -113, 3, 110, 255.
Очевидно, что разброс (или рассеяние, или волатильность, в случае финансовых рынков) гораздо больше во второй выборке. Следовательно, несмотря на то, что у этих двух выборок одинаковое среднее (равное 3), они совершенно разные с точки зрения рискованности в силу того, что у второй выборки данные беспорядочно и значительно рассеяны вокруг центра, а у первой - сконцентрированы около средней и строго упорядочены. Если провести расчет показателя стандартного отклонения для нашего примера, то очевидно, что у второй выборки стандартное отклонение равно 192, а у первой - 1,6. Разница весьма существенная. Используя этот расчет, можно сделать вывод о существенно более высоком уровне риска и неопределенности варианта № 2.
Отметим, что показатель стандартного отклонения по непонятным причинам не получил широкого распространения в сфере практикующих биржевых трейдеров и, как правило, если и используется, то только как часть какого-либо более комплексного индикатора. Между тем мы полагаем, что расчет стандартного отклонения для финансового инструмента сам по себе может дать очень много полезной информации участнику финансового рынка и даже служить базой для разработки стратегии формирования портфеля финансовых инструментов. В дополнение к перечисленным выше предприятиям мы провели соответствующие вычисления для ценных бумаг ОАО «Транснефть», рыночная стоимость которых очень высока относительно остальных акций отечественного фондового рынка. В данном случае, наша цель состояла в том, чтобы выяснить, подчиняется ли столь дорогой рыночный инструмент тем же закономерностям, что и менее дорогие, ведь очевидно, что чем дороже бумага, тем меньше ее ликвидность на рынке в силу ограниченности средств каждого отдельного участника торгов.
Приведем расчет показателя стандартного отклонения для бумаг ОАО «Газпром» за период 12 месяцев. В Таблице 1 первый столбец показывает фактические цены акций с февраля 2005 г. по январь 2006 г. включительно (период 1), в то время как второй столбец показывает соответствующие цены за период с февраля 2011 г. по январь 2012 г. включительно (период 2). Далее мы сделали расчет стандартного отклонения отдельно для каждого периода, что дало нам возможность сравнить поведение бумаги в относительно спокойный период биржевого роста и в период второй волны мировогофинансово экономического кризиса.
Таблица 1
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Газпром» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) | Период 1 | Период 2 |
| февраль | 230,15 | 229,09 |
| март | 310,25 | 231,78 |
| апрель | 283,00 | 204,02 |
| май | 281,83 | 203,87 |
| июнь | 277,88 | 199,44 |
| июль | 313,45 | 178,08 |
| август | 288,00 | 155,90 |
| сентябрь | 282,19 | 174,90 |
| октябрь | 305,50 | 171,36 |
| ноябрь | 302,56 | 183,80 |
| декабрь | 285,00 | 194,09 |
| январь | 267,42 | 201,30 |
| средняя цена за период | 285,60 | 193,97 |
| стандартное отклонение | 22,50 | 22,61 |
Анализируя полученные данные, можно сказать, что стандартное отклонение практически не изменилось во втором периоде по сравнению с первым периодом. Это говорит о том, что историческая волатильность данной бумаги находится примерно на одном уровне как в период роста мировой экономики, так и в период кризисных явлений. Конечно мы не можем говорить, что бумага не подвержена снижению своей рыночной стоимости в период кризиса, однако можно говорить, что такое снижение, вероятно, будет иметь относительно плавный и предсказуемый характер. Далее рассмотрим расчет показателя стандартного отклонения еще для одного представителя нефтегазовой отрасли России - ОАО «Роснефть». Представим результаты расчета в Таблице 2.
Таблица 2
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «Роснефть» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) | Период 1 | Период 2 |
| февраль | 216,20 | 243,60 |
| март | 223,79 | 242,15 |
| апрель | 217,09 | 235,80 |
| май | 204,79 | 236,10 |
| июнь | 213,62 | 228,00 |
| июль | 211,80 | 190,28 |
| август | 213,12 | 217,82 |
| сентябрь | 217,09 | 223,13 |
| октябрь | 221,07 | 213,80 |
| Порядковый номер периода (месяца) | Период 1 | Период 2 |
| ноябрь | 231,70 | 224,83 |
| декабрь | 172,00 | 222,15 |
| январь | 196,04 | 221,75 |
| средняя цена за период | 211,53 | 224,95 |
| стандартное отклонение | 15,33 | 14,44 |
Исходя из полученных данных, можно сказать, что стандартное отклонение в кризисный период не только не выросло, но напротив, снизилось. Фактически бумага показывает меньшую историческую волатильность за последний год по сравнению с периодом устойчивого роста. Интерпретируя данный результат, можно сказать, что динамика акций ОАО «Роснефть» стала еще более предсказуемой и менее рискованной для участников рынка, чем это было 5-6 лет назад.
Перейдем к расчету соответствующих показателей для предприятий металлургической отрасли. В рамках нашего исследования мы взяли данные по ценам акций двух металлургических гигантов России - ОАО «Новолипеций металлургический комбинат» и ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». Цены акций данных предприятий изучались нами в разрезе двух периодов: февраль 2005 г. - январь 2006 г. (период 1) и февраль 2011 г. - январь 2012 г. (период
. Для начала представим результаты исследования для ОАО «НЛМК», сведя полученные данные в Таблицу 3:
Таблица 3
Расчет показателя стандартного отклонения акций ОАО «НЛМК» для периодов февраль 2005 г. - январь 2006 г. и
февраль 2011 г. - январь 2012 г.
| Порядковый номер периода (месяца) | Период 1 | Период 2 |
| февраль | 75,48 | 106,79 |
| март | 71,10 | 103,45 |
| апрель | 69,99 | 108,30 |
| май | 76,50 | 103,86 |
| июнь | 82,50 | 87,46 |
| июль | 82,30 | 66,10 |
| август | 85,41 | 73,30 |
| сентябрь | 101,00 | 78,90 |
| октябрь | 97,00 | 67,25 |
| ноябрь | 99,51 | 62,50 |
| декабрь | 88,00 | 71,68 |
| январь | 112,70 | 68,40 |
| средняя цена за период | 86,79 | 83,17 |
| стандартное отклонение | 13,29 | 17,80 |
Из данной таблицы видно, что стандартное отклонение по акциям ОАО «НЛМК» выросло во втором периоде, причем рост оказался весьма значительным. Прирост показателя в абсолютных числах составил 4,51 или в относительном исчислении 34 %. Очевидно, что волатильность бумаг ОАО «НЛМК» выросла в кризисный период, что говорит о росте рискованности данных бумаг с точки зрения инвестиций в них. Проверим, что произошло с бумагами второго меткомбината - ОАО «ММК». Сведем полученные данные в Таблицу 4.