Дипломная работа: Преимущества от включения вложений в драгоценные металлы в состав диверсифицированного инвестиционного портфеля

(2)

где: R_PM,t - доходность, полученная инвестором от вложения в драгоценные металлы в период времени t;

R_m,t - показатель доходности активов, включенных в рассматриваемый портфель, не имеющих свойств, присущих инструментам хеджирования, в период времени t.

Построив данную модель, первоочередно оценивается коэффициент в, который и является показателем чувствительности изменения доходности инвестиционного портфеля от рыночной доходности (эталонного портфеля). Он представляет собой эластичность, характеризующую свойства инструментов хеджирования (в рамках данной исследовательской работы - инвестиций в драгоценные металлы). Если эластичность будет больше 1, то это означает, что актив почти полностью лишен каких-либо свойств инструмента хеджирования, то есть риск такого инвестиционного портфеля высок, а, следовательно, его не выгодно включать в портфель, поскольку он будет вести себя также как и активы, заведомо предполагаемо не имеющие никакого отношения к инструментам хеджирования. Если же активу характерны свойства инструментов хеджирования, то есть благодаря внедрению их в состав инвестиционного портфеля общий риск характеризуется как низкий, то коэффициент в, то есть значение показателя эластичности, будет меньшим 1. Следовательно, при таких результатах, далее можно рассматривать анализ влияния данных вложений в рамках этого портфеля на его эффективность.

Анализ эффективности портфелей напрямую связан с целью, которую преследует каждый инвестор, заключающейся в снижении систематического риска всего портфеля, как уже говорилось ранее, путем добавления в портфель активов, выполняющих функции инструментов хеджирования. Данное явление в экономической литературе охарактеризовано как «бегство от риска», которое проявляется особенно ярко в периоды резких скачков котировок на фондовом рынке. Одним из инструментов, способных выполнять роль хеджирования рисков в рамках данного феномена является включение в портфель инвестиций в драгоценные металлы. Тем не менее, выгоды от такого решения проблемы, связанной с совокупным риском портфеля, иногда являются незначительными или совершенно отсутствуют (Chun, 2004). Поскольку результаты влияния на эффективность портфеля с учетом включения в него инвестиций в драгоценные металлы напрямую зависят от состояния фондового рынка и экономической ситуации страны, мира, в целом. В связи с этим в каждом исследовании, нацеленном на определение влияния вложений в драгоценные металлы, вовлеченные в портфель, на эффективность портфеля, в целом, рассматривается конкретная ситуация в условиях того или иного состояния фондового рынка.

Так, в одном из исследований рассматривалось влияние финансового кризиса на цены драгоценных металлов, которые, в свою очередь, воздействовали на эффективность диверсифицированного портфеля (Mohd, 2013). В рамках данной статьи рассматривались такие драгоценные металлы, как: золото, серебро, палладий и платина. Исследование проводилось с помощью эконометрических моделей ARCH, GARCH.

ARCH - модель с авторегрессионной условной гетероскедастичностью. Основной предпосылкой ARCH-модели является факт того, что условная (исходя из прошлых значений) дисперсия выборки (риск) объясняющего показателя (в данном случае доходности диверсифицированного портфеля) зависит от квадрата предыдущих значений уровня доходности рассматриваемого портфеля. GARCH-модель является обобщенной формой ARCH-модели (Generalized ARCH), в которой добавляется еще одно условие зависимости уровня риска (стандартного отклонения) рассматриваемого диверсифицированного портфеля: от квадрата прошлых значений самого риска портфеля.

Посредством анализа данных моделей (3), автором статьи было выявлено, что в условиях глобального финансового кризиса (период выборки: июль 1997 - сентябрь 1998, август 2007 - октябрь 2008) инвестиции в золото были активом, имеющими максимальные свойства инструмента хеджирования, поскольку влияние кризиса не нашло отражения на данный показатель, а значит, влияние этих вложений на эффективность диверсифицированного портфеля было более стабильно именно в рамках кризисной ситуации на фондовом рынке (Mohd, 2013).

Стоит отметить, что, исходя из идеи, рассматривать включение в портфель активов в качестве инструментов хеджирования в разных ситуациях, позже постановили, что модель, описанная ранее (2), может скрывать некоторые потенциально важные свойства актива как инструмента хеджирования, так как не включает в себя данные о ситуации, происходящей на фондовом рынке. А, как уже говорилось ранее, для разного вида активов эти свойства могут проявляться в условиях разных ситуаций, происходящих на фондовом рынке. Следовательно, можно сделать вывод о том, что эта модель дает не совсем точную оценку активов как инвестиционных инструментов, имеющими свойства хеджирования. Поэтому для оценки больше подходит модифицированная версия первоначального уравнения регрессии вышеуказанной модели, которая дифференцирует уравнение по периодам стабильной и нестабильной волатильности на фондовом рынке, а также по высокой и низкой доходности инвестиций в драгоценные металлы. Именно эта модель будет включена в данную работу для исследования выгодности вложения в драгоценные металлы с точки зрения определения свойств данного актива как инструмента хеджирования с учетом ситуаций, происходящих на фондовом рынке:

(3)

где: VolDum_t - дамми-переменная (фиктивная) равная 1 в том случае, когда параметр, отвечающий за доходность активов принимал значение большее среднего значения по выборке более, чем на 2 стандартных отклонения (риска), 0 - в противном случае;

RetDum_t - дамми-переменная (фиктивная) равная 1, если значение доходности активов меньше среднего значения по выборке более, чем на 2 стандартных отклонения, 0 - в противном случае.

Исследуя данную модель, можно рассмотреть четыре основных случая ситуации на фондовом рынке (Hiller, 2006), благодаря коэффициентам при зависимых переменных:

Таблица 1. Варианты ситуаций на фондовом рынке

В рамках «нестабильного» сценария, когда волатильность рынка акций отлична от понятия «нормальной» (более чем на 2 стандартных отклонения больше среднего значения по выборке) и доходность невысока (более чем на 2 стандартных отклонения меньше среднего значения по выборке), желательными являются потенциальные выгоды диверсификации с помощью других активов. В рамках изученных исследований (Hillier, 2006), этим активом являются инвестиции в драгоценные металлы. Рассмотрение преимуществ диверсифицированного портфеля, в который вовлекаются инвестиции в драгоценные металлы в качестве инструмента хеджирования, будет происходить в условиях наиболее неблагоприятного периода для экономики - период высокого рыночного риска: нестабильной волатильности фондового рынка и невысокой рыночной доходности.

Благоприятная ситуация отражает периоды нормальной волатильности фондового рынка и относительно высокой рыночной доходности (то есть при значении переменной VolDum равном 0 и при значении переменной RetDum также равном 0). С точки зрения инвестора, такие периоды представляют "хорошие / стабильные" времена. Также во многих исследованиях отмечается факт того, что это не та ситуация, в которой преимущества (выгоды) от включения в рассматриваемый портфель вложений в драгоценные металлы имеют большое значение, поскольку при таком состоянии на фондовом рынке, инвестор избегает вероятность потери всех своих средств, вложенных в активы, составляющих инвестиционный портфель. Кроме того, на финансовом рынке такая благополучная ситуация встречается крайне редко. Наверное, именно по этим причинам нет опубликованного исследования, анализирующего влияние вложений в драгоценные металлы на эффективность диверсифицированного портфеля в рамках стабильной волатильности и высокой доходности от инвестиций в драгоценные металлы.

И все-таки не стоит забывать о том, что инвесторы бывают двух типов: рискофобы (те, кто настороженно относятся к рискованным вложениям, в том числе и «ставке на один актив») и рискофилы (те, кто предпочитают рисковать).

В данном исследовании будет рассмотрена стратегия инвестора-рискофоба (стратегия «купить и удерживать»). Стратегия подразумевает, что инвестор действует в рассматриваемый период (включая периоды стабильной волатильности и высокой доходности от вложений в драгоценные металлы, нестабильной волатильности на фондовом рынке и низкой доходности активов), перестраховываясь. То есть, предпочитая диверсифицировать свой портфель уже первоначально, чтобы, в наихудшем случае, сохранить хотя бы часть своих средств, нежели чем вложить свои деньги лишь в те активы, которые не имеют отношения к инструментам хеджирования.

Также будет проанализирована стратегия инвестора-рискофила, при которой инвестор в условиях стабильной ситуации на фондовом рынке предпочитает удерживать эталонный портфель, а в условиях нестабильной волатильности фондового рынка и низкой доходности инвестиций в активы эталонного портфеля - будет включать в свой портфель инвестиции в драгоценные металлы. В рамках данной работы проанализируем влияние вложений в драгоценные металлы на изменение эффективности диверсифицированного портфеля в течение всего периода, а, следовательно, учитывая не только благоприятную ситуацию на фондовом рынке, но и периоды нестабильной волатильности и относительно невысокой доходности активов эталонного портфеля.

Постановка исследовательской проблемы

диверсифицированный портфель инвестиционный драгоценный

Поскольку целью данной работы является исследование преимуществ от включения вложений в драгоценные металлы в состав диверсифицированного инвестиционного портфеля. Необходимым является определение модели исследования, которая бы предоставляла бы оценку выгодности инвестиций в драгоценные металлы в рамках портфеля с точки зрения инструмента хеджирования. Такой моделью стала модель многомерных временных рядов с учетом модели GARCH(1;1).

Из эмпирических наблюдений за поведением финансовых временных рядов было выявлено, что присутствуют краткосрочные колебания наблюдений (с большими и малыми отклонениями от средних), образующие тенденцию к образованию кластеров. То есть чередования периодов «спокойного» и «возмущенного» состояний фондового рынка. Этот феномен принято называть «кластеризацией волатильности» (Eraker and Polson, 2003; Andersen, 1985).

Для описания изменчивости волатильности показателей во времени в эмпирических исследованиях широко используются модели условной гетероскедастичности, а именно: ARCH-GARCH модели. Эти модели были разработаны для учета в финансовых данных эмпирических закономерностей. Первоначальная (ARCH) модель способна моделировать волатильность в виде суммы константной базовой волатильности и линейной функции абсолютных значений нескольких последних изменений цен. Обобщением ARCH-модели является GARCH-модель, предложенная Болерслевом и Тейлором, смысл которой заключается в том, что при условии большой величины доходности актива происходит повышение дисперсии в последующие периоды. При этом наблюдается и обратный эффект (Bollerslev, 1987). Данное свойство модели довольно хорошо согласуется с реальными финансовыми временными рядами: на рынке наблюдаются как относительно стабильные периоды, так и весьма бурные, о которых было сказано выше.

Модель GARCH(p;q), где p - порядок GARCH-членов условной (по прошлым значениям) дисперсии временного ряда, q - порядок ARCH-членов прошлых значений временного ряда, можно записать в общем виде:

(4)

где: - условная (по прошлым значениям) дисперсия;

- значение временного ряда.

Следовательно, формула означает, что GARCH модель предполагает зависимость условной дисперсии не только от квадратов прошлых значений временного ряда (как в случае ARCH-модели), но также и от прошлых значений самой условной дисперсии, находящихся в информационном множестве на момент времени t (Carol and Lazar, 2006).

Исходя из общей формулы модели GARCH(p;q), выведем формулу для модели GARCH(1;1), которая будет использована в данном исследовании:

(5)

Данная модель будет учтена в модели многомерных временных рядов (4), благодаря которой можно численно оценить выгоды от вложений в драгоценные металлы с точки зрения изменения уровня систематического риска портфеля. Соответственно, если инвестиции в драгоценные металлы способствуют уменьшению систематического риска, то есть выбранный актив обладает свойствами инструмента хеджирования, то это верное решение инвестора в диверсификации своего портфеля, и инвестиции в драгоценные металлы выгодны. Если же, наоборот, вложения в драгоценные металлы не удовлетворяют ожиданиям того, что они будут отражать свойства инструментов хеджирования, то есть не уменьшат систематический риск - включение их в портфель бессмысленно.

Оценка эффективности диверсифицированного инвестиционного портфеля, как уже упоминалось выше, будет происходить с помощью коэффициента Шарпа (1). Причем, стоит отметить, что в случае если значение коэффициента будет больше 0, то это означает, что инвестировать в драгоценные металлы в рамках инвестиционного диверсифицированного портфеля в рассматриваемый период было лучше, чем в безрисковый актив (ГКО-ОФЗ). Также, необходимо учесть тот факт, что оценку доходности относительно риска можно получить только при сравнении значений коэффициента у различных портфелей (в данной работе - у портфелей с различной долей в своем составе инвестиций в драгоценные металлы). Поскольку нет численных интервалов значений коэффициента Шарпа, которым бы соответствовала та или иная характеристика эффективности.