Управление портфельным инвестированием в условиях становления фондового рынка (стр. 5 )

На основе предложенной методики проведена оценка инвестиционной привлекательности трех предприятий различного профиля города Махачкалы (таблица 2).

Заключительный этап анализа микро­ситуации на предприятиях - ранжирование объектов по инвестицион­ной привлекательности и определение возможных видов инвестиций. Приведенный пример свидетельствует, что по «Авторемонту» выгодна покупка контрольного пакета акций, по лесопилке – инвестиции в строительство предпочтительнее, чем покупка акций, по фирме «Выбор» - наиболее целесообразно покупать её акции.

Таблица 2

Уровни инвестиционной привлекательности предприятий *

Показатель	Вес пока- зателя	Фирма «Выбор»	ЧП «Гаджиев» (лесопилка и реализация лесоматериалов)	«Авторемонт»
Значение	Балл	Значение	Балл	Значение	Балл
Перспективы экономического развития	0,129	1,900	4	1,200	5	3,300	2
Финансовое состояние	0,114	4,600	1	1,400	4	3,100	2
Региональный инвестиционный риск	0,086	9,930	1	8,430	2	7,610	4
Рентабельность продаж	0,114	15,600	5	34,800	1	23,400	2
Доходность	0,114	65,000	1	33,000	3	21,000	4
Потенциальный дивиденд	0,100	83,890	2	99,200	1	66,000	5
Вероятность банкротства	0,086	0,760	3	0,765	2	0,840	1
Доходность акций	0,057	28,320	4	45,000	2	51,100	1
Уровень использования производственных возможностей	0,014	0,877	1	0,317	5	0,470	4
Соотношение «цена-выпуск»	0,014	15,970	2	10,110	5	13,000	3

* Уровень ликвидности акций для всех предприятий принят равным 0,071

6. Методика определения оптимального набора ценных бумаг в портфеле.

Самый сложный блок управления инвестиционным портфелем связан с определением оптимального набора ценных бумаг в портфеле. Данный «блок проблем инвестора» наиболее точно можно охарактеризовать, используя методы математического моделирования с последующим прогнозированием управленческих решений по портфелям ценных бумаг. При прогнозировании встают проблемы моделирования и применения экономико-математического аппарата и в частности, математической статистики. Перед каждым, кто занимается проблемами формирования оптимизационных задач, встают серьезные расчетные и исследовательские вопросы. Причём специфика каждого конкретного случая требует модификации и конкретной адаптации базовых моделей.

На данный момент адекватного математического аппарата для всех возможных схем оптимизации инвестиционного портфеля еще не разработано. Это связано как с небольшим опытом развития подобных взаимоотношений в России, так и с объективной математической сложностью возникающих моделей.

Вместе с тем, представляется, что при анализе необходимо применять известные в экономической литературе базисные математические характеристики рынка ценных бумаг:

- математическое ожидание доходности каждого выпуска и связанного с ним риска (его мерой служит дисперсия или так называемый b-фактор, коэффициент R2, a-коэффициент и т. д.)

- матрицы ковариаций и корреляций ценных бумаг по доходности и риску.

Изучив эти показатели, инвестор получает информацию о рыночных сигналах, об их ретроспективных динамических характеристиках.

b-фактор определяет влияние общей ситуации на рынке в целом на судьбу конкретной ценной бумаги. Если b>0, то эффективность данной ценной бумаги аналогична эффективности рынка. При b<0 эффективность данной ценной бумаги будет снижаться при возрастании эффективности рынка. Кроме того, b-фактор также принято считать мерой риска инвестиций в данные ценные бумаги. При b>1 риск инвестиций выше, чем в среднем по рынку, а при b<1 – ниже. Для расчета b-фактора обычно применяют следующую формулу:

, [ 3]

где cov (Ri, Rm) – ковариация между темпами роста курса ценной бумаги и темпами роста рынка, Vm – дисперсия эффективности рынка.

Коэффициент R2 характеризует долю риска вклада в данную ценную бумагу, вносимую неопределенностью рынка в целом. Чем ближе R2 к нулю, тем более независимым является поведение акции по отношению к общей тенденции рынка. Формула для расчета коэффициента:

, [ 4]

где Vi – дисперсия доходности ценной бумаги, a - коэффициент характеризует соотношение темпов роста рынка и темпов роста курса конкретной ценной бумаги. Если a какой-либо ценной бумаги положителен, то это означает, что темпы роста ее курса выше, чем в среднем по рынку, то есть можно говорить о ее «недооцененности» рынком в настоящий момент.

, [5]

где R0 – эффективность безрискового вклада (в расчете принята равной средневзвешенной доходности ОФЗ),

Mi – математическое ожидание темпов роста ценной бумаги,

Mm – математическое ожидание темпов роста рынка.

В классической теории авторами данных базовых формул являются Дж. Тобин, У. Шарп, Г. Марковиц. Проблему размещения капитала они решают разделением ее на две независимые задачи:

- определение оптимального портфеля активов (размещение ресурсов между различными видами активов);

- определение оптимальной динамической стратегии (размещение ресурсов в различные моменты времени).

В диссертационной работе на основе базовой теории автором проведены расчеты возможного варианта формирования оптимальных портфелей ценных бумаг исходя из оценки инвесторами уровня желаемых рисков. Для модели фондового портфеля были выбраны акции эмитентов, представляющих отрасли промышленности – нефтедобычу и нефтепереработку, цветную и черную металлургию. То, что диверсификация снижает риск инвестирования, видно из таблицы 3, в которой приведены результаты расчетов, произведенных диссертантом на основании динамических рядов котировок акций российских предприятий за 2001-2002 гг. Исходные данные были взяты из публикаций журнала «Эксперт»[2] и агентства «Росбизнесконсалтинг».

Таблица 3

Рыночные характеристики обыкновенных акций корпораций

№	Эмитент	b - соотношение эффективности рынка и эффективности ценной бумаги	R2 - доля риска вклада в ценную бумагу	a - соотношение темпов роста рынка и ценной бумаги
1	-Юг»	0,3153	0,0413	0,0136
2	НК ЛУКойл »	0,9506	0,8987	-0,0001
3	-ОЙЛ	0,8267	0,6469	0,0011
4		0,8961	0,7104	-0,0014
5		0,0027	0,0000	-0,0013
6	нефтеперераба тывающий завод – Роснефть»	1,0100	0,5527	-0,0004
7		1,5257	0,8403	0,0019
8		0,3707	0,1838	0,0007
9		0,7797	0,4474	-0,0030
10	Нефтяная и нефтеперерабатывающая промышленность	0,9928	0,9578	-0,0001
11		1,0731	0,8336	0,0003
12	металлургический завод»	1,2747	0,5727	0,0001
13	завод Петросталь»	0,0013	0,0000	0,0083
14	АОЗТ «Челябинский электролитный цинковый завод»	0,7445	0,1714	0,0124
15	завод»	1,1905	0,8274	0,0023
16	АОЗТ «Электрогорск»	0,0739	0,0093	0,0035
17	АОЗТ «Полюс»	-0,1736	0,0173	0,0096
18	АОЗТ «Амур»	-0,0248	0,0005	0,0088
19	Цветная и черная металлургия	1,0893	0,9248	0,0014

Применяя формулы [3,4,5] выясняем, что b-фактор и коэффициент R2 принимают значения, близкие к единице, а a-коэффициент начинает стремиться к нулю, когда эти показатели были рассчитаны для отраслей в целом. Соответственно риск вложения в портфель близок к среднерыночному.