авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

Статистический анализ рынка паевых инвестиционных фондов россии

-- [ Страница 3 ] --

В табл. 1 приведены доли высоких коэффициентов корреляции между месячными непрерывными доходностями инвестиционных паёв открытых ПИФов и индекса ММВБ в процентах от общего числа коэффициентов корреляции между ПИФами разных категорий.

Анализ результатов показывает, что тесная линейная связь имеется между доходностями индекса ММВБ и паёв следующих категорий ПИФов: индексных, акций, смешанных инвестиций, фондов. При этом связь считается тесной при коэффициенте корреляции больше 0,75 по модулю.

Для месячных доходностей открытых ПИФов были определены -коэффициенты, характеризующие силу их связи с доходностью индекса ММВБ. Коэффициент – коэффициент наклона в линейной регрессии, в которой доходность индекса ММВБ – известная из наблюдений величина –является объясняющей переменной, а доходность инвестиционного пая – моделируемой величиной. Анализ проводился для 335 ПИФов в разные временные интервалы: с января 2007 г. до августа 2008 г. (первый период); с августа 2008 г. по февраль 2009 г. (второй период); с марта 2009 г. по январь 2010 г. (третий период). По индексным фондам, которые ориентируются на структуру фондового индекса, -коэффициенты близки к 1, по ПИФам акций они немного меньше. По ПИФам фондов и смешанных инвестиций -коэффициенты ещё меньше. Совсем небольшие средние значения получились по фондам облигаций для всех трёх периодов. Облигации являются по своей сути инструментами более консервативными по сравнению с акциями.

На основе коэффициента Шарпа было проведено ранжирование 335 российских открытых ПИФов от наилучшего к наихудшему в каждом из трёх временных интервалов за период с 2007 по 2010 год. В первом периоде ПИФы денежного рынка и облигаций вошли преимущественно в первый квартиль рэнкинга, фонды смешанных инвестиций вошли во все квартили, но больше всего – 34% оказалось во втором квартиле. Фонды акций также вошли во все квартили, больше всего фондов данной категории попало в четвёртый квартиль. ПИФов фондов в первом и втором квартилях нет, в основном, они вошли в третий квартиль. Это подтверждает, что инвестиции в фонд облигаций или в фонд денежного рынка в среднем были с января 2007 года до августа 2008 года более эффективны с точки зрения соотношения доходности и риска.

Во втором периоде ПИФы денежного рынка и большая часть фондов облигаций вошли в первый квартиль, что говорит о повышенной устойчивости к кризисным явлениям инвестиционных стратегий, ориентированных на слабоволатильные, но низкодоходные активы по сравнению с фондовым рынком в целом. ПИФы смешанных инвестиций в основном вошли в первые два квартиля, что говорит о большей защищённости от падений рынка паевых инвестиционных фондов, ориентированных на высокую диверсифицированность портфеля, по сравнению с фондами акций, которые попали преимущественно в последние два квартиля. Фонды фондов распределились между последними тремя квартилями.

В третьем периоде после окончания активной фазы мирового финансового кризиса, т.е. на этапе стабилизации и восстановления рынка, фонды облигаций и денежного рынка попали в основном в четвёртый квартиль, хотя они присутствуют и в первом. ПИФы смешанных инвестиций распределились более или менее равномерно по квартилям рэнкинга. Фонды акций также вошли во все четыре квартиля, но для них характерна следующая структура распределения: чем меньше номер квартиля, тем больше фондов акций в него входит как наиболее привлекательных. Это логично, так как акции во время кризиса падали сильнее большинства активов, а после начала роста стали обгонять рынок.

Устойчивость рангов ПИФов во времени была оценена с помощью коэффициента ранговой корреляции Спирмана. Между рангами в первом и во втором периодах выявлено наличие слабовыраженной связи – коэффициент Спирмана равен 0,575, между остальными периодами связи не обнаружено, что свидетельствует о движении рангов и структурной перестройке рынка ПИФов.

Проводилось ранжирование ПИФов по величине риска, измеренному двумя методами: стандартным отклонением и 5-процентным квантилем эмпирического распределения месячных доходностей инвестиционных паёв. В первом периоде коэффициент корреляции Спирмана между этими двумя рэнкингами составил 0,91, во втором периоде его величина достигла 0,95, в третьем периоде он был равен 0,76. Это говорит о том, что для целей сравнения ПИФов по уровню инвестиционного риска квантиль эмпирического распределения и стандартное отклонение доходности дают схожие результаты.

Для выделения однородных по уровню доходности и риска групп из совокупности 335 ПИФов был применен кластерный анализ на трёх периодах: с января 2007 г. до августа 2008 г., с августа 2008 по февраль 2009 г., с марта 2009 по январь 2010 г. В качестве признаков для классификации рассматривались: средняя месячная доходность ПИФов; стандартное отклонение доходности; 5% квантиль месячной доходности; стоимость чистых активов на конец периода; коэффициент на индекс ММВБ. Выбранные признаки были нормированы. На стадии анализа признакового пространства было выявлено, что между 5% квантилем и стандартным отклонением есть тесная корреляционная связь (коэффициент корреляции по модулю больше 0,8 на первом периоде). Поэтому для дальнейшего анализа стандартное отклонение было исключено. Отметим, что при использовании в качестве характеристики риска эмпирического квантиля, в отличие от стандартного отклонения, нет необходимости выдвигать предположение о законе распределения доходностей. Для разбиения совокупности ПИФов на кластеры был применен метод k-средних с использованием Евклидова расстояния. В первом периоде совокупность ПИФов была разбита на три кластера: кластер, характеризующийся высоким риском и высокой доходностью, кластер с низким риском и низкой доходностью и кластер с большой стоимостью чистых активов в фонде. Во втором периоде лучшим с точки зрения интерпретации явилось разбиение на 4 кластера, один из которых включил в себя аномальное значение, три других кластера можно охарактеризовать как и ранее: с высоким риском и доходностью, с низким риском и доходностью и с высокой стоимостью чистых активов. В третьем периоде совокупность фондов была разбита на три кластера: с высокой доходностью и низким риском (т.е. привлекательные для инвестора), с низкой доходностью и высоким риском (непривлекательные для инвестора) и с высокой стоимостью чистых активов.

В проведённом кластерном анализе использовался, в том числе, показатель стоимости чистых активов. Однако, обычно для профессионального инвестора этот показатель, характеризующий популярность ПИФа, менее интересен, чем достигнутое ПИФом соотношение доходности и риска инвестиций. В этой связи был проведен ещё один вариант кластерного анализа: только на основе показателей доходности и риска. Эмпирически установлено, что наилучшим является разбиение на четыре кластера на всех трёх периодах времени, т.е. k=4. Для первого периода лучшим с точки зрения привлекательности для инвестора является первый кластер. Третий кластер характеризуется низкой доходностью и высоким риском. Второй кластер занимает промежуточное положение между первым и третьим. В четвёртый кластер попал только один ПИФ, являющийся аномальной точкой. Для второго периода первый кластер содержит ПИФы с наилучшим соотношением доходности и риска. В четвёртый кластер попал только один ПИФ, являющийся аномальной точкой. В третий кластер попали ПИФы с наихудшими результатами инвестиционной политики. Второй кластер занимает промежуточное положение между первым и третьим. В третьем периоде для первого кластера характерна наивысшая доходность и относительно небольшой риск, у второго кластера наименьший риск и весьма умеренная доходность, в третьем кластере достаточно высокая доходность, но при значительном риске, а в четвёртый кластер вошли шесть ПИФов-аутсайдеров. Привлекательность ПИФов акций в третьем периоде объясняется тем, что рынок начал выходить из кризиса, а на растущем рынке агрессивные, более рискованные фонды обгоняют более консервативные.

Проведённый кластерный анализ показал, что, в целом, классификация ПИФов по категориям инвестиционной политики себя оправдывает, потому что ПИФы одной категории, как правило, группируются в одном или двух соседних кластерах.

Для определения наиболее перспективных направлений для инвестирования оценивалась оптимальная структура портфеля из паев открытых ПИФов и её стабильность в трёх вышеупомянутых периодах. В качестве критерия оптимальности при формировании портфеля был взят коэффициент Шарпа. В качестве безрискового актива было использовано значение месячной ставки MosPrime.

Сделан вывод о предпочтительности консервативных инструментов рынка ПИФов в докризисный период с января 2007 г. до августа 2008 г., которые давали небольшое преимущество в доходности перед безрисковой ставкой при сравнительно небольшом уровне волатильности. Из 335 ПИФов, принимавших участие в расчёте, в оптимальный портфель в первом периоде попали 5 (см. табл. 2).

Таблица 2

Структура оптимального портфеля в период

с января 2007 г. до августа 2008 г.

ПИФы

Вес, в долях единицы

Тип фонда

Категория фонда

Ренессанс - Облигации

0,04

Открытый

Облигаций

УралСиб Фонд

Консервативный

0,01

Открытый

Облигаций

Ингосстрах денежный рынок

0,14

Открытый

Денежный

Рублевка – фонд денежного рынка

0,31

Открытый

Денежный

Финам Депозитный

0,50

Открытый

Денежный

Это паи ПИФов облигаций и денежного рынка. Половина стоимости оптимального портфеля паев ПИФов приходится на «Финам Депозитный» и 14% – на «Ингосстрах денежный рынок».

Для второго периода оптимизация портфеля ПИФов не проводилась, так как средние непрерывные доходности паёв были меньше определённой для этого периода безрисковой ставки.

Из 335 ПИФов, рассматриваемых в третьем периоде, в оптимальный портфель попали 14. Состав и структура оптимального портфеля резко поменялись по сравнению с первым периодом. Состав оптимального портфеля на временном периоде март 2009 г. - январь 2010 г. представлен в табл. 3. Как видим, ПИФ «Финам Депозитный» вовсе не попал в оптимальный портфель, а «Ингосстрах денежный рынок» увеличил свою долю до 64,9%.

Средняя месячная доходность оптимального портфеля из паев ПИФов в первом периоде составила 6,9% годовых, а в третьем периоде 21,7% годовых.

Таблица 3

Состав оптимального портфеля в период

с марта 2009 г. по январь 2010 г.

ПИФы

Вес, в долях единицы

Тип фонда

Категория фонда

Метрополь Золотое Руно

0,005

открытый

Акций

Русь-Капитал - Телекоммуникации

0,012

открытый

Акций

Максимум Возможностей

0,003

открытый

Акций

БКС – Фонд Национальных Облигаций

0,080

открытый

Облигаций

Максвелл Фонд Облигаций

0,023

открытый

Облигаций

Метрополь Зевс

0,003

открытый

Облигаций

РИКОМ - облигации

0,026

открытый

Облигаций

Тройка Диалог - Илья Муромец

0,044

открытый

Облигаций

МДМ – мир облигаций

0,010

открытый

Облигаций

УралСиб Фонд Консервативный

0,028

открытый

Облигаций

Агора – фонд сбережений

0,044

открытый

Смешанный

Райффайзен — Тактические инвестиции

0,058

открытый

Смешанный

Эверест Первый

0,015

открытый

Смешанный

Ингосстрах денежный рынок

0,649

открытый

Денежный



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.