Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Ненашева, Елена Викторовна

• Ненашева, Елена Викторовна
• кандидат экономических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Ненашева, Елена Викторовна

Введение

Глава 1. Теоретические основы и эмпирические исследования функционирования рынков капитала

1.1. Анализ особенностей поведения участников рынков капитала

1.2. Анализ эмпирических «аномалий» динамики рынков капитала

1.3. Выводы

Глава 2. Развитие теории оценки стоимости активов на рынках капитала

2.1. Модели оценки стоимости активов в рамках классической парадигмы

2.2. Характеристика альтернативных моделей оценки стоимости активов

2.3. Выводы • ' '

Глава 3. Авторская модель прогнозирования доходности финансовых активов

3.1. Ограничения моделируемого объекта

3.2. Методология и базовые предпосылки модели

3.3. Концепция и базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов

3.4. Обоснование методологической корректности модели

3.5. Выводы >. 135 1 Заключение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Прогнозирование доходности финансовых активов на рынках капитала с учетом поведенческих особенностей инвесторов»

Актуальность темы исследования. Финансовые рынки являются неотъемлемой частью любой экономической системы, без которой невозможно эффективное распределение ресурсов. Вопросы предсказания движения цен финансовых инструментов и проблемы прогнозирования их доходности давно интересовали теоретиков и практиков рынка капитала. Однако, проводимые ими эмпирические наблюдения рынков и тестирование предлагаемых классической теорией финансов моделей показали, что в ряде случаев анализируемые модели не ' позволяют строить корректные прогнозы на реальных рынках капитала (Ф. Блэк,;М. Дженсен, Б. Мандельброт, А. Тернер, Ю. Фама, Б. Фридман, Р. Шиллер, М. Шоулз). Одной из причин недостаточной прогностической силы моделей стало, слабое внимание классической теории к поведенческому аспекту принятия решений на финансовых рынках. При этом степень нерациональности, поведения игроков, на рынке существенна >и постоянно возрастает с расширением их доступа к торгам, распространением » * - ' - 1

Интернета, увеличением масштабов и взаимосвязанности финансовых рынков, До настоящего времени не было предложено относительно простых в использовании, методологически обоснованных, учитывающих влияние фундаментальных и поведенческих факторов и при этом дающих адекватные результаты моделей/алгоритмов прогнозирования доходности финансовых активов. Концепции классической теории рынка капитала, принимающей во внимание скорее фундаментальные факторы, часто не рассматривают поведенческие аспекты принятия решений инвесторами. При этом неоспоримыми достоинствами классической теории финансов остаются внутренне согласованная методологическая основа и непротиворечивость взаимосвязанного комплекса выводов, методик и рекомендаций, альтернативы которым еще не разработано, что в значительной степени объясняет широкое использование классических моделей на практике.

Существующие поведенческие концепции анализа и моделирования финансовых рынков, как правило, учитывают лишь отдельные психологические аспекты принятия решений, сильно зависят от субъективного восприятия их методологии, часто трудно реализуемы на практике по причине масштабности требуемых данных и последующих расчетов. Таким образом, вопрос разработки обоснованной и, одновременно, простой в применении модели прогнозирования доходности активов на рынке капитала, позволяющей учесть поведенческие факторы при принятии решений инвесторами, до настоящего момента остается открытым.

Вопросы доступности капитала, тесно связанные с проблемами оценки стоимости и прогнозирования доходности активов, стали особенно актуальны в условиях масштабной нестабильности., на финансовых рынках, изъятия капиталов из инвестиций, замедления темпов роста экономики и череды банкротств по всему миру. В основе, текущего мирового кризиса, в том числе, ' лежит переоценка участниками рынков' ' стоимости и, соответственно, -ожидаемой доходности различных. активов , закладных облигаций, акций, нефти и т.п.

Как показывает история, финансовые рынки пережили не один аналогичный «пузырь» - период длительного повышения рыночной стоимости активов, часто опирающегося на не имеющую фундаментального обоснования уверенность инвесторов в дальнейший рост, и последующего стремительного падения рыночной стоимости. Применяемые для прогнозирования рынка модели не были в состоянии оценить влияние на стоимость таких факторов как настроения инвесторов, их избыточный оптимизм или неожиданный пессимизм, непредсказуемая осторожность в одних случаях и неосмотрительная склонность к избыточному риску в других. Данная ситуация также наглядно свидетельствует о необходимости усовершенствования моделей прогнозирования на рынках капитала с целью учета фактора нерациональности при принятии решений инвесторами.

Степень научной и практической разработанности темы исследования.

Исследованием динамики рынков капитала, вопросами анализа и прогнозирования цен, обращающихся на рынках инструментов, занимались многие известные ученые. Фундаментальными работами, сформировавшими основу классической теории финансов, являются исследования А. Гордона, Дж. Линтнера, Г. Марковица, Ж. Моссина, С. Росса, Дж. Тобина, Ю. Фамы, К. Френча, У. Шарпа, Э. Элтона и ряда других исследователей. При этом многие из упомянутых авторов наряду с моделями и алгоритмами, разрабатываемыми для эффективных рынков с рациональными игроками, рассматривали возможные последствия включения в теорию поведенческого фактора, в том числе изменение формы кривой распределения доходности финансовых инструментов и модификацию портфельной теории для распределений, отличных от нормальных. Подобные работы имеются у М. Миллера, П. Самуэльсона, Ю. Фамы, У. Шарпа.

Вопросы поведенческих особенностей принятия решений на рынке капитала » вновь стали активно исследоваться и находить отражение в теоретических разработках в последние пятнадцать-двадцать лет. В итоге сформировалось самостоятельное направление в теории финансов, получившее название «поведенческого», стремящегося как дополнить классические теории, так и предложить новые концепции анализа, моделирования и прогнозирования динамики рынка капитала. Исследования, посвященные вопросам внедрения в теорию финансов психологических аспектов и непосредственно попыткам корректировки/разработки альтернативных подходов к оценке и прогнозированию стоимости активов, можно разделить на несколько групп: 1. Работы по практической психологии принятия решений (D. McGregor, D. Kahneman и пр.), разработки, заложившие основы и определившие дальнейшие пути развития теории поведенческих финансов (S. Benartzf, W. DeBondt, В. DeLong, М. Jensen, D. Kahneman, A. Tversky и пр.);

2. Исследования, ставящие целью предложить и эмпирически проверить новые подходы к объяснению происходящих на рынке явлений (F. Black, К. Daniel, D. Hershleifer, W. Hogan, A. Shleifer, A. Subrahmanyam, L. Summers и пр.);

3. Работы, содержащие поведенческие модели оценки активов (N. Barberis, S. Benartzi, Е. Fama, К. French, H. Hong, H. Shefrin, J. Stein, R. Thaler, T. Vaga, пр.).

По причине относительной неразвитости финансовых рынков в нашей стране в течение длительного времени российские авторы не уделяли достаточного внимания поведенческим аспектам теории оценки стоимости активов и аномальной динамике рынка капитала, что нашло отражение в незначительном количестве разработок по данной теме. При этом, как правило, немногочисленные теоретические, работы .представляют собой перевод и обобщение достижений западной экономической мысли (Н. Рудык): Однако динамичное развитие отечественных рынков капитала и вовлечение российской . экономики в систему международных,, в ; том числе финансовых, .связей, в . ! последние годы поставило не получившие еще.- окончательного; решения проблемы анализа, моделирования и корректного прогнозирования динамики : основных показателей рынка и перед российскими теоретиками и практиками теории финансов.

Также отдельные аспекты анализа динамики рынков с точки зрения поведенческих финансов освещаются фрагментарно на ряде Интернет-сайтов, а также в журналах по тематике анализа рынка капитала и современного управления компаниями.

В данной области требуются дополнительные исследования по изучению возможностей учета психологических аспектов принятия решений инвесторами при моделировании динамики рынка pi построении прогнозов цен и доходностей, специфики влияния поведенческих факторов на динамику доходности различных финансовых активов, особенностей нерационального поведения инвесторов в зависимости от степени развитости рынка капитала.

Недостаточная степень разработанности проблемы, ее высокая практическая значимость определили не только выбор темы, но и цель, задачи и логику исследования.

Объектом исследования данной диссертационной работы является процесс формирования цен и изменения доходности финансовых активов на рынке капитала.

Предмет исследования — влияние особенностей нерационального поведения инвесторов на динамику доходности финансовых активов на рынке капитала. Цель исследования - разработка концепции и базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капиталов с учетом поведенческих аспектов принятия решений инвесторами и спецификация базовой модели для случая прогноза доходности акций.

Для достижения поставленной цели автором диссертации были сформулированы и решены следующие задачи: р ■ 1. Выявить основные причины недостаточной объясняющей и прогностической силы классических моделей -к анализу и прогнозированию динамики доходности на рынке капитала с точки зрения их теоретической состоятельности, практической реализуемости и достоверности результатов их применения;

2. На основании анализа исследований рынка капитала систематизировать специфические особенности принятия решений инвесторами, выявить ключевые поведенческие «аномалии», оказывающие определяющее влияние на динамику рынка, и на их основании сформулировать «аксиомы нерациональности»;

3. На основе анализа основных зафиксированных эмпирическими наблюдениями «аномалий» динамики рынка капиталов, определить и систематизировать значительные по масштабам и регулярно проявляющиеся «аномалии», учет которых необходим при среднесрочном и долгосрочном прогнозировании на рынке капитала;

4. Выявить и обосновать взаимосвязь отобранных «аномалий» динамики рынка капиталов с «аксиомами нерациональности» поведения инвесторов;

5. На базе проведенного анализа особенностей динамики рынков и поведения инвесторов сформулировать основные предпосылки и ограничения моделируемого рынка капиталов;

6. Предложить концепцию и структуру базовой модели прогнозирования динамики доходности финансовых инструментов на рынке капитала, позволяющие учесть нерациональность поведения участников рынка;

7. В рамках предложенной концепции и структуры специфицировать модель прогнозирования . доходности акций компаний, обращающихся на рынке капитала;- • • .

8. Предложить конкретный алгоритм применения-модели прогноза доходности акций на практике с указанием источников информации и способов расчета составляющих модели.

Теоретическая и методологическая основа исследования, составляют работы ведущих ученых-экономистов и финансистов, специалистов1 в области корпоративных финансов, оценки стоимости активов, анализа и прогнозирования рынка капиталов, психологии принятия решений, корпоративного управления и стратегического менеджмента. В своей работе автор диссертации опирается на труды зарубежных авторов, таких как Ф. Блэк, Е. Вейгелъ, А. Гордон, Р. Дженсен, Дж. Литнер, Б. Манделъброт, Г. Марковиц, Ф. Модильяни, М. Миллер, Ж. Моссин, М. Осборн, Р. Ролл, С. Росс, 77. Самуэльсон, А. Тернер, Дж. Тобин, Ю. Фаме, К. Френч, Б. Фридман, У. Шарп,, Р. Шиллер, М. Шоулз Э. Элтон и других. При этом концепции классической теории финансов (например, положения современной портфельной теории, модели САРМ, APT, аксиомы рациональности, гипотеза эффективных рынков), а также основополагающие идеи поведенческих финансов (например, теория перспектив Канемана-Тверски), по которым в настоящее время существует большой массив теоретических и эмпирических наработок, считаются автором диссертации базовыми, не требующими детального изложения и обсуждения. Информационную основу исследования составили работы зарубежных и российских практиков в области финансовой экономики, анализа и прогнозирования на рынке капиталов, оценки стоимости активов, прикладной психологии, представленные в научных монографиях, ведущих периодических изданиях по вопросам финансов, прогнозирования и психологии: «Financial Journal», «Financial Analyst Journal», «Journal of Behavioural Finance», «Journal of Finance», «Journal of Financial Economics», «Journal of Political Economy», «Рынок ценных бумаг», «Ведомости», «РБК Daily» и других. Автором диссертации активно использовались аналитические публикации, включающие обзоры и прогнозы динамики рынков и развития компаний, распространяемые ведущими инвестиционными банками и консалтинговыми компаниями. Существенную ценность имела информация, полученная в процессе работы автора диссертации в инвестиционном банке, а также в. ходе непосредственного . общения, с. участниками рынка капиталов - трейдерами, '-инвестиционными аналитиками, командами, занимающимися размещением акций компаний на ■ публичных рынках, инвесторами. Помимо этого, автором привлекались ресурсы Интернет, в частности, официальные сайты российских и зарубежных фондовых бирж, информационных агентств РБК, Интерфакс, аналитические базы данных Bloomberg, Thompson One Banker, Mergermarket, Cbonds.ru, Damodai-an.com и другие.

Научные методы, применяемые в процессе исследования при решении поставленных задач, включают общие законы логики, категории системного мышления, методы системного и сравнительного анализа, экономико-математические и статистические а также общенаучные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция. Методика исследования основана на поэтапном движении от обоснования теоретико-концептуального фундамента к формулированию и описанию алгоритма, позволяющего реализовать предложенную концепцию на практике.

Научная новизна исследования заключается в разработке концепции и основанной на ней базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов на рынке капитала, позволяющих учесть поведенческие особенности принятия решений инвесторами. В данном исследовании автором диссертации сформулированы и выносятся на защиту следующие основные результаты:

1. На базе анализа существующих работ, посвященных особенностям принятия решений инвесторами и динамики финансовых рынков, обоснован набор ключевых предпосылок и ограничений реального рынка капитала, учет которых принципиально необходим для корректного прогнозирования на рынке. Обоснование выбора предпосылок базируется на анализе современных особенностей практики принятия инвестиционных решений и существенности влияния поведенческих факторов на инвестиционную деятельность на рынке и приводит к набору .предпосылок, учитывающему следующие факторы:

- высокую динамичность и изменчивость финансовых рынков как систем;

- ^существенность влияния эффекта якорения на поведение большинства участников рынка;

- существование доминирующей категории рыночных игроков — аналитиков, оказывающих определяющее воздействие на динамику показателей рынков.

2. На основании анализа существующих теоретических разработок и практического опыта автора диссертации предложена концепция прогнозирования доходности на рынке капиталов, учитывающая поведенческие особенности принятия решений инвесторами. Разработанная концепция представляет собой логически обоснованный подход к прогнозированию, базирующийся на относительно новой для теории финансов методике движения от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их апробации на практике. Предложенная концепция обладает следующими элементами новизны:

- моделирование рынка капиталов на базе результатов систематизации практических наблюдений рынков, а не идеализированного набора теоретических предпосылок;

- реплицирование многоуровневости мышления участников рынка при принятии инвестиционных решений;

- учет агрегированного прогноза большинства игроков рынка;

- учет фактора субъективизма, возникающего при обработке агрегированного прогноза игроками рынка, а также индивидуального субъективизма оценивающего аналитика.

3. В рамках концепции разработана базовая модель прогнозирования доходности финансовых активов (Perceived Forecasted Return Model), учитывающая неэффективность рынка капиталов и основные «аномалии» поведения инвесторов. Новизна предложенной базовой модели заключается в следующем: ; формирование прогнозов- производится на основании; трех компонентов: •.учитывающего агрегированный прогноз рынка. («Якоря»), субъективной; корректировки «Якоря» и корректировки на субъективизм оценивающего аналитика;

- определение фактора субъективной корректировки «Якоря» осуществляется с использованием неформализованных моделей;

Автором диссертации предложен комплекс мер по нивелированию субъективизма оценивающего аналитика

4. Проведена спецификация базовой модели прогнозирования доходности финансовых активов для рынка акций, предложены алгоритм реализации модели прогноза доходности акций на практике и рекомендации по поиску и обработке входящих данных модели:

- показан аналитический потенциал концепции прогнозирования на примере построения детальной модели прогноза доходности акций;

- предложены рекомендации по разработке основных элементов детальной модели прогноза доходности акций;

- четко прописаны рекомендации по практическому использованию модели. Теоретическая значимость исследования состоит в разработке концепции прогнозирования доходности финансовых инструментов, обеспечивающей приращение научных знаний в области анализа и моделирования динамики рынка капиталов. Применяя относительно новый для теории финансов подход к моделированию высокодинамичных систем - современных рынков капитала, -базирующийся на движении от эмпирических наблюдений к формулировке теоретических концепций и последующей их практической апробации, автор диссертации вносит вклад в теоретическое осмысление новых эмпирических явлений.

Практическая значимость. Предложенная концепция и базовая модель построения прогнозов доходности финансовых активов дает возможность обоснованного прогнозирования при отсутствии значительных аналитических и ' ■: вычислительных мощностей. Модель может быть использована присутствующими на рынках инвесторами, аналитиками инвестиционных л : банков, менеджерами портфельных фондов и иными игроками рынка капиталов.

В качестве примера реализации концепции прогнозирования проведена спецификация базовой модели для рынка акций компаний, обращающихся на организованном рынке капитала. При этом сохраняется возможность разработки детальных моделей прогнозирования доходности иных, помимо акций, финансовых активов.

Апробация результатов исследования. Основные выводы, рекомендации и предложения диссертации докладывались автором на Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых по фундаментальным наукам «Ломоносов 2007». Изложенные в исследовании концептуальный подход, базовая модель прогнозирования доходности и модель прогнозирования доходности акций успешно используются автором диссертации и другими специалистами инвестиционно-банковских подразделений инвестиционной группы «ЦшСгесШ А1оп» (подразделение международной финансовой группы ЦтСгесШ) и банка «Альфа-Банк» в ходе их профессиональной деятельности по оценке и обоснованию стоимости компаний в сделках по слияниям и поглощениям и выводу компаний на публичные рынки. Основные положения исследования были использованы автором диссертации при проведении ряда занятий в рамках курса «Корпоративные финансы» в магистратуре экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова; •

Статистическая апробация разработанной концепции и предложенной модели прогнозирования в настоящее время затруднительна, что связано с необходимостью сбора на протяжении; значительного периода времени и последующей обработки обширного массива данных о динамике доходности ряда активов рынка капиталов, доминирующих прогнозов; относительно5 перспектив л данных активов, характеристик информационного фона, окружающего данные активы и рынки в целом в каждый момент времени,, и ряда других показателей и сопутствующей информации.

Основные положения диссертации были опубликованы в четырех публикациях автора общим объемом 4,0 печатных листа:

• Ненашева Е.В. «Стратегическое управление компанией: взгляд через призму поведенческих финансов», «Управление корпоративными финансами», №6(24) декабрь 2007 г.;

• Ненашева Е.В. «Психологический фактор в стратегическом управлении компанией», «Менеджмент сегодня», №2(44) апрель 2008 г.;

• Ненашева Е.В. «Инвестиционная привлекательность компании», «Топ-менеджер: создание и управление стоимостью бизнеса», 2008, Издательство «Деловая и профессиональная литература»;

• Ненашева E.B. «Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов», «Финансы и кредит», №8 (344) февраль 2009 г. Объем и структура работы. Структура диссертации обусловлена целью и задачами исследования. Диссертация включает в себя введение, три главы, заключение, список терминов и сокращений, список используемых источников, содержащий 115 наименований, и приложения, содержащие пример реализации предложенной модели прогнозирования доходности акций. Исследование изложено на 175 страницах и содержит 17 иллюстраций (включая приложения) и 7 таблиц (включая приложения).

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Ненашева, Елена Викторовна

3.5. Выводы

1. На основании проведенного анализа поведенческих особенностей принятия решений инвесторами и «аномалий» рынка капиталов автором диссертационного исследования были сформулированы предпосылки и ограничения, учет которых необходим для корректного прогнозирования на финансовых рынках. По мнению автора диссертации, теоретическая концепция/модель прогнозирования динамики рынков капитала в обязательном порядке должна учитывать следующую специфику реальных рынков: доминирование на финансовых рынках категории «аналитиков»113, нерелевантность для инвесторов и виртуальность показателя фундаментальной стоимости, имманентно присущая инвесторам и аналитикам неспособность строить корректные прогнозы, при этом устойчивая приверженность использованию прогнозов при принятии инвестиционных решений/выработке рекомендаций, преобладание «понятийных» прогнозов над «формальными», сильная подверженность участников рынка эффекту толпы.

2. Как показывает проведенный автором диссертации анализ, учет всех вышеобозначенных ограничений в рамках существующих в настоящее время теоретических концепций рынка капиталов не представляется возможным, что предполагает необходимость разработки нового подхода к прогнозированию на финансовых рынках.

3. Разработанная автором диссертации концепция прогнозирования основывается на идее многоуровневости мышления при принятиифешений на рынке капиталов и реплицирует 3-х уровневое стратегическое мышление участников рынка, другими словами, нацелена на прогноз того,. куда, по среднему ожиданию рынка, он (рынок) двинется в будущем.

4. Авторская концепция прогнозирования на финансовых рынках имеет следующий вид:

Прогнозное Значение = Объективная Компонента Модели + где

Субъективная Компонента Модели—Субъективизм Оценивающего Аналитика,

Объективная компонента модели формируется на основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала, Субъективная компонента модели формируется путем комбинации наблюдений конкретного рынка капитала и общего знания «правил»

1Ь Детальное обсуждение состава лиц, включаемых в данную категорию, произведено автором выше в ходе изложения материала. функционирования финансовых рынков и иррациональности поведения инвесторов,

Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности использующего модель индивида.

5. В рамках предложенной концепции автор диссертации разрабатывает базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов на рынках капитала (Perceived Forecasted Return Model, PFRM):

Прогнозное Значение ="Якорь"^Субъективная Корректировка "Якоря" - Субъективизм Оценивающего Аналитика '

Якорь» - консенсус-прогноз, являющийся изначальным ориентиром для большинства игроков рынка при построении индивидуальных субъективных прогнозов;

Субъективная корректировка «Якоря» — набор факторов и корректировок, принимаемых во внимание инвесторами при построении «понятийных» прогнозов (в противовес «формальным» прогнозам) и дополнительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для1 формирования своего прогноза того, куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива;

Субъективизм оценивающего аналитика — корректировка с целью нивелирования смещения оценки/прогноза, возникающего в результате иррациональности проводящего расчеты индивида.

6. На основании базовой модели прогнозирования PFRM автором диссертации была построена модель прогноза доходности акций и предложен детальный алгоритм ее реализации на практике:

Raadj = Ra ОСАРМ) + У] RR, -Е, где Raadj — прогнозная доходность акции за период времени t,

Ла(САРМ) - агрегированная (усредненная) доходность-«якорь» по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени t,

- суммарная корректировка «якоря» на базе Карты факторов неформализованной модели114,

Е - суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе Карты «красных флагов»115 (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов Яаафу, где у = 1 .п, п - количество оценивающих аналитиков).

7. Разработанная концепция и предложенный алгоритм реализации модели прогнозирования на практике были использованы автором диссертации для выполнения реального проекта расчета требуемой доходности акций компании РБК. Адаптированная версия расчетов по проекту приводится в Приложении к диссертации для иллюстративных целей.

114 Понятие и состав Карты факторов неформализованной модели обсуждается автором выше в ходе изложения материала.

115 Понятие и состав Карты «красных флагов» обсуждается автором выше в ходе изложения материала.

Заключение

1. В рамках предлагаемого диссертационного исследования автор провел глубокий анализ существующих в настоящее время подходов к моделированию и прогнозированию динамики финансовых рынков.

С точки зрения автора диссертации, основной причиной многочисленных ошибок, получаемых при применении методик и моделей классической теории рынков капитала на практике, является существенное расхождение базовых предпосылок теории — об информационной эффективности рынка и рациональности инвесторов - с окружающей действительностью. Используя результаты исследования накопленных к настоящему времени наблюдений динамики финансовых рынков и собственный профессиональный опыт непосредственного взаимодействия с участниками рынка капиталов, автор доказал несостоятельность указанных предпосылок.

Продолжая анализ теоретических и практических наработок в области моделирования и прогнозирования рынков капитала, автор диссертации рассмотрел и систематизировал основные исследования, возникшие в ответ на эмпирическую несостоятельность классической теории. Проведенный анализ позволил- автору выявить сильные стороны и существенные недостатки большинства моделей/методик/алгоритмов. В значительной части случаев модели страдают противоречивым теоретическим обоснованием (или полным отсутствием такового), сегментарностью и выборочностью, волюнтаризмом, противоречивостью, и, что самое важное, невысокой прогностической ценностью. Причины последнего заключаются как в ограниченности самих моделей, так и в сложности их практического применения.

2. На основании обширного массива исследований поведенческих особенностей принятия решений игроками на финансовых рынках автор диссертации выявил и систематизировал основные поведенческие «аномалии», оказывающие наиболее существенное и систематическое влияние на функционирование рынков капитала. К таковым относятся: эффект избыточной самоуверенности и систематической переоценки собственных знаний и умений (включающие эффекты чрезмерного оптимизма, иллюзии контроля, особенности преобразования информационной структуры при обработке информации), неспособность объективно воспринимать и обрабатывать информацию (предполагающая использование эвристик репрезентативности и доступности), высокая степень нежелания совершать ошибки и нести потери из-за этого (включающая эффекты сожаления, имитационного поведения, отражения) и недостаточное знание математического аппарата (предполагающее нечувствительность к величине выборки, неверное понимание вероятности). На базе результатов проведенного анализа, систематизации основных и отбора ключевых поведенческих «аномалий» принятия решений, автор диссертации сформулировал набор «аксиом иррациональности», учет которых необходим для корректного прогнозирования на рынках капитала. Указанный набор «аксиом» включает следующие: эффекты самоуверенности, оптимизма, неприятия убытков, эвристику репрезентативности, эффект якорения и имитационного поведения. Логичным и ожидаемым следствием отмеченных эффектов является полная неспособность участников рынков к корректному и объективному прогнозированию.

3. Продолжив критический анализ эмпирически зафиксированных «аномалий» на более высоком уровне - уровне агрегированного поведения рынков в целом -автор диссертации выделил и систематизировал значительные по масштабам и регулярно повторяющиеся особенности динамики реальных финансовых рынков, противоречащие предпосылкам и заключениям классической теории. Значимыми характеристиками рынков являются следующие: гетерогенность множества инвесторов на рынке, нарушение классической положительной зависимости «риск-доходность», корреляция временных рядов доходностей/волатильности, наличие трендов, избыточная реакция инвесторов и повышенная волатильность рынков, высокая чувствительность динамики рынка к начальным условиям.

4. В предлагаемом диссертационном исследовании автором обосновывается взаимосвязь выделенных «аксиом иррациональности» и «аномалий» рынка капиталов, и показывается, что реализация большинством игроков на рынке капиталов эффектов самоуверенности, оптимизма, неприятия убытков, эвристики репрезентативности, эффекта якорения и имитационного поведения приводит к тому, что значимыми характеристиками рынков становятся долгосрочная «память», долговременные корреляции и тренды, избыточная реакция и повышенная волатильность, отрицательная (хотя и неустойчивая) зависимость риск-доходность и высокая чувствительность рынков к начальным условиям.

5. Выявив существенное несоответствие реальности базовых предпосылок классической теории, а также проанализировав недостатки существующих в настоящее время моделей/методик/алгоритмов прогнозирования на рынках капитала, автор диссертации обосновал необходимость поиска нового подхода к построению прогнозов на современных финансовых рынках. С точки зрения автора, данный подход должен удовлетворять следующим критериям: внутренняя теоретическая непротиворечивость и практическая реализуемость без привлечения значительных вычислительных и информационных мощностей.

На основании проведенного анализа характеристик реального рынков капитала и основных поведенческих особенностей участников рынков, автор диссертации сформулировал предпосылки и ограничения, учитываемые в дальнейшем при разработке концепции и модели прогнозирования доходности финансовых активов. К ним относятся: доминирование на финансовых рынках категории «аналитиков»116, нерелевантность для инвесторов и виртуальность показателя фундаментальной стоимости, имманентно присущая, инвесторам и аналитикам неспособность строить корректные прогнозы, при этом устойчивая

116 Детальное обсуждение состава лиц, включаемых в данную категорию, произведено автором в ходе изложения материала. приверженность использованию прогнозов при принятии инвестиционных решений/выработке рекомендаций, преобладание «понятийных» прогнозов над «формальными», сильная подверженность рыночных игроков эффекту толпы. 6. В рамках сформулированных предпосылок и ограничений автор диссертации разрабатывает концепцию прогнозирования на финансовых рынках и базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов (Perceived Forecasted Return Model, PFRM).

В основе авторской концепции прогнозирования лежит идея многоуровневости мышления рыночных игроков при принятии решений и необходимость репликации 3-х уровневого стратегического мышления участников рынка. Разработанная концепция предполагает учет приверженности рыночных участников формальным расчетам по классическим моделям (например, САРМ), а также склонность упомянутых участников рынка проводить субъективные корректировки получаемых в рамках формальных расчетов результатов; в соответствии с выявленными ранее «аксиомами иррациональности» и в дальнейшем ориентироваться на скорректированные таким образом результаты при принятии инвестиционных решений. Помимо этого, концепция прогнозирования учитывает факт субъективности оценок лица, непосредственно применяющего предложенную концепцию (разработанную на ее основании модель), и подверженность указанного лица ряду «аксиом иррациональности».

В общем виде авторская концепция прогнозирования на финансовых рынках имеет следующий вид:

Прогнозное Значение = Объективная Компонента Модели + где

Субъективная Компонента Модели-Субъективизм Оценивающего Аналитика,

Объективная компонента модели формируется на * основании наблюдений решений/прогнозов инвесторов на конкретном рынке капитала, Субъективная компонента модели формируется путем комбинации наблюдений конкретного рынка капитала и общего знания «правил» функционирования финансовых рынков и иррациональности поведения инвесторов,

Субъективизм оценивающего аналитика предполагает корректировки с учетом знаний психологических особенностей поведения и индивидуальности использующего модель индивида.

В рамках предложенной концепции автор диссертации разрабатывает базовую модель прогнозирования доходности финансовых активов на рынках капитала (Perceived Forecasted Return Model, PFRM):

Прогнозное Значение ="Якорь"+Субъективная Корректировка "Якоря" где

- Субъективизм Оценивающего Аналитика

Якорь» — консенсус-прогноз, являющийся изначальным ориентиром для большинства игроков рынка при построении индивидуальных субъективных прогнозов;

Субъективная корректировка «Якоря» — набор факторов и корректировок, принимаемых во внимание инвесторами при построении «понятийных» прогнозов (в противовес «формальным» прогнозам) и дополнительный набор корректировок, которые целесообразно провести оценивающему аналитику для, формирования своего прогноза того, куда будет двигаться рынок и какова будет доходность определенного актива;

Субъективизм оценивающего аналитика — корректировка с целью нивелирования смещения оценки/прогноза, возникающего в результате иррациональности проводящего расчеты индивида.

7. На основании базовой модели прогнозирования PFRM автором диссертации была построена модель прогноза доходности акций компаний, обращающихся на рынке капиталов:

КааФ = Ra {САРМ) + ^ RR, -Е, где Raadj — прогнозная доходность акции за период времени t,

Яа(САРМ) - агрегированная (усредненная) доходность-«якорь» по модели САРМ (модифицированной САРМ) за период времени Л,

ХД^/ — суммарная корректировка «якоря» на базе Карты факторов неформализованной модели,

Е - суммарная корректировка на субъективизм оценивающего аналитика на базе Карты «красных флагов» (в случае использования групповой оценки корректировка на субъективизм оценивающего аналитика предполагает также усреднение индивидуальных результатов Каас1]^ где ] 1 .п, п — количество оценивающих аналитиков).

8. В предлагаемом диссертационном исследовании приводится детальный алгоритм реализации модели прогноза доходности акций на практике с указанием источников сбора необходимой информации и приемов ее обработки. Разработанная концепция и алгоритм применения модели были использованы автором диссертации для выполнения реального проекта расчета требуемой доходности акций компании РБК. Адаптированная версия расчетов по проекту приводится в Приложении к диссертации для иллюстративных целей.

9. Концепция, базовая модель РБЫМ и предложенный алгоритм практической реализации модели прогнозирования на примере модели прогноза доходности акций, изложенные в данном исследовании, по мнению автора диссертации, могут претендовать на известную степень эффективности. Вместе с тем, автор понимает и приветствует тот факт, что, в силу субъективности проведенного анализа финансовых рынков и особенностей поведения' их основных участников, субъективности отбора факторов, ограничений и предпосылок, признаваемых ключевыми и учитываемых при разработке концепции и модели, наконец, субъективности предложенного подхода к построению прогнозов, продолжающееся внимание научного сообщества к вопросам прогнозирования динамики финансовых рынков и научные дискуссии с высокой степенью вероятности приведут к разработке новых подходов и методик построения прогнозов в будущем.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Ненашева, Елена Викторовна, 2009 год

1. Т. Бернхем «Подлые рынки и мозг ящера: как заработать деньги, используя знания о причинах маний, паники и крахов на финансовых рынках», 2008, М., Эксмо.

2. А. Дамодаран «Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов», 2004, М., Альпина Бизнес Букс.

3. М. Льюис «Покер лжецов», 2008, М., Олимп-Бизнес.4. 3. Мерсер, Т. Хармс «Интегрированная теория оценки бизнеса», 2008, М., Маросейка.

4. Дж. Мэрфи «Технический анализ фьючерсных рынков», 1996, М., Сокол.

5. Р. Колби, Т. Мейерс «Энциклопедия технических индикаторов рынка», 2000, М., Альпина Бизнес Букс.

6. Т. Огиер, Дж. Рагман, JL Спайерс «Настоящая стоимость капитала: практическое руководство по принятию финансовых решений», 2007, Днепропетровск, Баланс Бизнес Букс.

7. Э. Петере «Хаос и порядок на рынках капитала: новый аналитический взгляд на циклы, цены и изменчивость рынка», 2000, М., Мир.

8. Н. Рудык «Поведенческие финансы или между страхом и алчностью», 2004, М., Дело.

9. В. Рутгайзер «Оценка стоимости бизнеса», 2007, М., Маросейка.

10. Б. Стивен «Технический анализ от А до Я. Полное описание большинства существующих индексов и индикаторов», 1999, М., Диаграмма.

11. К. Феррис, Б. Пети «Оценка стоимости компании: как избежать ошибок при приобретении», 2005, М., Вильяме.

12. Дж. Хитчнер «Стоимость капитала», главы из книги J. Hitchner «Financial valuation: applications and models», 2008, M., Маросейка.

13. У. Шарп, Г. Александер, Дж. Бейли «Инвестиции», 2004, М., Инфра-М.

14. Дж. Швагер «Технический анализ: полный курс», 2001, М., Альпина Бизнес Букс.

15. А. Элдер «Основы биржевой торговли», 1996, М. Светочь.

16. Ю. Говорун, О. Шевелькова «Бежать впереди толпы», $Мопеу, №48, 26.02.2007 г.

17. Е. Ненашева «Стратегическое управление компанией: взгляд через призму поведенческих финансов», 2007, «Управление корпоративными финансами», №6(24).

18. Е. Ненашева «Психологический фактор в стратегическом управлении компанией», 2008; «Менеджмент сегодня», №2(44).

19. Е. Ненашева «Моделирование рынков капитала с учетом поведенческих аспектов», «Финансы и кредит», №4 (344), 2009.

20. Е. Ненашева «Инвестиционная привлекательность компании», «Топменеджер: создание и управление стоимостью бизнеса», 2008,

21. Издательство «Деловая и профессиональная литература».

22. A. Abel «Asset prices under habit formation and catching up with the* joneses», 1990, American Economic Review, 80.

23. B. Barber, T. Odean «Boys will be boys: gender, overconfidence and common stock investment», 2001, The Quarterly Journal of Economics, 1

24. N. Barberis, M. Huang, T. Santos «Prospect theory and asset prices», 2001, Quarterly Journal of Economics, 16(1).

25. N. Barberis, A. Shleifer, R. Visliny «А model of investor sentiment», 1998, Journal of Financial Economics, 49(3).

26. N. Barberis, R. Thaler «А survey of behavioral finance», 2002, SSRN.

27. M. Barth, D. Cram, K. Nelson «Accruals and prediction of future cash flows», 2001, The Accounting Review, 76.

28. M. Barth, J. Elliot, M. Finn «Market rewards associated with patterns of increasing earnings», 1999, Journal of Accounting Research, 37.

29. V. Bawa, E. Lindenberg «Capital market equilibrium in a mean-lower partial moment framework», 1977, Journal of Financial Economics, 5.

30. S. Benartzi, R. Thaler «Myopic loss aversion and the equity premium puzzle», 1995, Quarterly Journal of Economics.

31. D. Bernhardt, M. Campello, E. Kutsoati «Who herds?», 2004, Working paper, University of Illinois.

32. S. Bikhchandani, D. Hirshleifer, I. Welch «A theory of fads, fashion, custom and cultural change as informational cascades», 1992, Journal of Political Economy, 100(5).

33. F. Black, M. Jensen, M. Scholes «The capital asset pricing model: some empirical tests», 1972, b M. Jensen «studies in the theory of capital markets», NY, Praeger Publishers.

34. S. Block «A study of financial analysts: practice and theory», 1999, Financial Aalists Journal, 55(4).

35. J. Bogle «The mutual fund industry 60 years later: for better or worse?», 2005, Financial Aalists Journal, 61(1).

36. D. Breeden «An intemporal asset pricing model with stochastic consumption and investment opportunities», 1979, Journal of Financial Economics, 7.

37. L. Brown, M. Caylor «A temporal analyses of quarterly earnings thresholds», 2005, The Accounting Review, 80.

38. C. Camerer, T. Ho, J. Chong «A cognitive hierarchy theory of one-shot games and experimental analysis», 2003, Working paper, University of California.

39. J. Campbell «Intertemporal asset pricing without consumption data», 1993, American Economic Review, 83.

40. J. Campbell «Understanding risk and return», 1996, Journal of Political Economy, 104(2).

41. J. Campbell, J. Cochrane «By force of habit: a consumption-based explanation of aggregate stock market behavior», 1999, Journal of Political Economy, 107.

42. M. Carhart «On persistence in mutual fund performance», 1997, Journal of Finance, 52(1).

43. J. Cochrane «A cross-sectional test of an investment-base asset pricing model», 1996, Journal of Political Economy, 104(3).

44. K. Daniel, D. Hirshleifer, A. Subrahmanyam «Investor psychology and security market under and overreaction», 1998, Journal of Finance, 53.

45. K. Daniel, D. Hirshleifer, A. Subrahmanyam « A theory of overconfidence, self-attribution and security market under- and overreaction », 1998, SSRN.

46. K. Daniel, D. Hirshleifer, S. Teoh «Investor psychology and capital markets: evidence and policy implications», 2001, SSRN.

47. F. Davis, G. Lohse, J. Kottemann «Harmful effects of seemingly helpful information on forecasts of stock earnings», 1994, Journal of Economic Psychology, 15.

48. R. Dawes, D. Faust, P. Meehl «Clinical versus actuarial judgement», 1989, Science.

49. W. De Bondt «Betting on trends: intuitive forecasts of financial risk and returns», 1993, The International Journal of Forecasting, 9

50. W. DeBondt, R. Thaler «Does the stock market overreact?», 1986, Journal of Finance, 60.

51. B. DeLong, A. Shleifer, L. Summers, R. Waldmann «Noise trader risk in financial markets», 1990, Journal of Political Economy, 98:4.

52. N. DiFonzo, P. Bordia «Rumour and prediction: making sense (but losing dollars) in the stock market», 1997, Organizational Behaviour and Human Decision Processes, 71.

53. R. Engle «Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation», 1982, Econometrica, 50.54,55,56,57,58,5962,63