Стратегии эффективного размещения средств в фонды коллективного инвестирования тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.10, кандидат экономических наук Тенетник, Олег Сергеевич

• Тенетник, Олег Сергеевич
• кандидат экономических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Тенетник, Олег Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Принципы функционирования и эффективность работы фондов коллективного инвестирования

1.1. Общая характеристика фондов коллективного инвестирования: сущность, виды

1.2. Сравнительный анализ результатов размещения средств в

ПИФ, ОФБУ и традиционные инструменты инвестирования

1.3. Перспективы развития фондов коллективного инвестирования в российской экономике

Глава 2. Стратегии управления портфелем паев ПИФ и ОФБУ в условиях развивающегося рынка

2.1. Выбор наиболее эффективных российских ПИФ и ОФБУ

2.2. Формирование и перестройка портфеля паев ПИФ и ОФБУ на основе модели Г. Марковица

2.3. Повышение качества прогноза будущей доходности ПИФ и ОФБУ с использованием теоремы Байеса

Глава 3. Стресс-тестирование портфеля паев ПИФ и ОФБУ

3.1. Методы стресс-тестирования и их использование при управлении портфелями активов

3.2. Построение стрессовых сценариев для портфелей паев ПИФ и ОФБУ на основе исторических кризисов

3.3. Оценка стрессоустойчивости портфелей паев ПИФ и ОФБУ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Стратегии эффективного размещения средств в фонды коллективного инвестирования»

Актуальность темы. Развитие российской экономики, особенно в ее инновационной форме, будет зависеть от возможности обеспечения российских предприятий достаточным объемом внутренних инвестиционных ресурсов.

В настоящий момент средства для развития и внедрения инноваций российские предприятия получают или через специальные государственные фонды, или через банковскую систему. При этом существенный объем денежных средств, особенно в виде сбережений населения, не участвует в инвестиционных процессах. Причины этого состоят, в том числе, в величине ставки банковского депозита, которая зачастую оказывается существенно ниже уровня инфляции, и в недостаточной стабильности банковской системы страны. Невысокий уровень финансовой грамотности, а также страх за сохранность собственных сбережений, не позволяют населению использовать более сложные и потенциально более доходные финансовые инструменты для размещения временно свободных денежных средств.

Для активизации незадействованных в экономике средств необходим инструмент, способный потенциально приносить доходность, существенно превышающую доходность банковского депозита. Кроме того, граждане должны понимать сущность и принципы действия такого инструмента, быть уверенными в защите своих вложений от незаконных манипуляций.

Как известно, в странах с развитой рыночной экономикой таким инструментом являются фонды коллективного инвестирования. Однако в РФ данный инструмент находится в стадии становления и, ввиду скептического отношения к нему со стороны частных инвесторов, пока не способен в должной мере выполнять функции по направлению временно свободных денежных средств граждан в экономику. Кроме того, финансовый кризис 2008 года выявил проблемы в системе коллективного инвестирования. Управляющие компании (УК) многих фондов неэффективны и способны генерировать положительную доходность лишь на растущем рынке. В период кризиса они приносят существенные убытки, что приводит к оттоку средств из фондов, находящихся под управлением подобных УК, прекращению их функционирования, подрыву доверия частных инвесторов к коллективному инвестированию.

В докризисный период количество частных инвесторов, использующих коллективные фонды для размещения временно свободных денежных средств, неуклонно возрастало. Однако, ввиду отсутствия необходимых знаний в области финансов, частные инвесторы при отборе этих фондов во многом ориентировались на рекламу и не диверсифицировали свои вложения, что приводило к недополученной прибыли или убыткам. Диверсифицировать вложения в фонды коллективного инвестирования можно двумя способами: или самостоятельно производить отбор фондов и распределять между ними средства, или размещая средства в категории фондов, портфели которых преимущественно состоят из паев фондов других УК. Однако эффективность данной категории фондов невысока, а также сопровождается необходимостью несения дополнительных издержек в виде двойного вознаграждения УК. Таким образом, для получения положительной доходности при приемлемом уровне риска частному инвестору необходимо самостоятельно производить, прежде всего, отбор фондов, а также определять целесообразные доли вложений в различные фонды.

Таким образом, актуальность темы диссертации обусловлена изложенными обстоятельствами.

Необходимо исследование эффективности применения различных методов управления портфелем существующих конкретных форм коллективного инвестирования: паев паевых инвестиционных фондов (ПИФ) и общих фондов банковского управления (ОФБУ) и разработка научно обоснованных рекомендаций частным инвесторам и УК по отбору фондов и диверсификации соответствующих вложений.

Степень разработанности проблемы. Теория эффективного инвестиционного портфеля впервые была предложена Г. Марковичем1, разработавшим модель его формирования вначале применительно к портфелю акций. Впоследствии его модель была усовершенствована Дж. Тобиным, обосновавшим возможность ее использования для формирования портфелей, состоящих не только из акций, но и включающих безрисковый актив. В работах М. Грубера, М. Падберга и Э. Элтона теория эффективного портфеля была развита: они предложили более простой способ определения инвестиционных характеристик эффективного портфеля, основанный на л однофакторной модели.

Существенный вклад в теорию формирования оптимального портфеля внесли работы Г. Александера, Дж. Линтнера, Ф. Блэка Дж., Моссина, Д. Фрэнсиса, У. Шарпа, которые создали предпосылки для разработки последним теории САРМ.4 Данная теория доказывает, что эффективное инвестирование заключается в размещении средств в портфель рискованных активов, имеющий рыночное распределение вложений, в комбинации с безрисковым заимствованием или безрисковым кредитованием. САРМ развивает модель Г. Марковица в условиях эффективного рынка, гипотеза о котором была выдвинута Г. Робертсом и М. Кендаллом5.

Однако теория САРМ была подвергнута критике со стороны С. Росса и Р. Ролла 6, которые считали, что предположения, на которых строится данная модель, невозможно проверить эмпирически и предлагали метод формирования портфеля, основанный на арбитражных сделках.

1 Markowitz H. Portfolio Selection. // Journal of Finance. — 1952, p. 77-91.

2 Tobin J. Liquidity Preference as Behavior Towards Risk. // Review of Economic Studies 26. - № 1. — February 1958, p.p. 65-86.

3 Elton E., Gruber M., Padberg M. Simple Criteria for Optimal Portfolio Selection // Journal of Finance, 31, no. 5 (December 1976), pp. 1341-1357.

4 Sharpe W. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk. // Journal of Finance, 19, no. 3 (September 1964), pp. 425-442.

5 Kendall, M. G. The Analysis of Economic Time-Series-Part I: Prices. // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General) (1953). pp. 11-34.

6 Roll R- A Critique of the Asset Pricing Theory's Tests; Part I. On Past and Potential Testability of the Theory» // Journal of Financial Economics, 4, no. 2 (March 1977), pp. 129-176.

7 Ross S. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing// Journal of Economic Theory, 13, no. 3 (December 1976), pp. 341-360.

Отечественные авторы также рассматривали проблемы формирования оптимального портфеля. Так, Ю.Ф. Касимов1, A.B. Крянев2, A.C. Шведов3 занимались проблемами совершенствования математического аппарата управления инвестиционным портфелем.

Несмотря на несомненную практическую значимость, в работах указанных авторов не исследована эффективность использования данных методов для управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ.

Вместе с тем, подобные исследования необходимы для развития рынка коллективных инвестиций. Научно обоснованные методы формирования эффективного портфеля позволят в первую очередь повысить эффективность категории фондов, портфели которых преимущественно состоят из паев фондов других УК, что будет способствовать повышению эффективности всей отрасли коллективных инвестиций: более эффективные УК различных категорий будут привлекать в фонды больший объем денежных средств, что приведет к вытеснению неэффективных УК из данной отрасли. Повышение качества управления активами в свою очередь привлечет средства в коллективные фонды новых частных инвесторов, что будет способствовать решению проблемы эффективного использования незадействованных в экономике денежных средств, а также решению глобальной проблемы формирования инновационной экономики. Кроме того, подобные исследования будут полезны для частных инвесторов, которые смогут повысить эффективность управления своими портфелями паев при самостоятельном размещении средств в паи ПИФ и ОФБУ.

Для решения проблемы обеспечения инновационной экономики средствами необходимо исследование эффективности применения различных методов управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ, что позволит разработать рекомендации по управлению портфелями паев коллективных фондов.

1 Касимов Ю.Ф. Основы теории оптимального портфеля ценных бумаг. — М.: Филинъ,1998.

2 Крянев A.B. Основы финансового анализа и портфельного инвестирования в рыночной экономике. - М.: МИФИ, 2001.

3 Шведов A.C. Теория эффективных портфелей ценных бумаг. — М.: ВШЭ, 1999. 6

Решение указанной проблемы соискатель осуществляет, двигаясь последовательно - от вопроса отбора наиболее эффективных фондов коллективных инвестиций к разработке методики управления портфелем паев ПИФ и ОФБУ и оценке ее качества.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка научно обоснованных стратегий эффективного размещения средств в фонды коллективного инвестирования.

В соответствии с целью в работе решаются следующие задачи: раскрыть преимущества коллективных фондов и выявить перспективы их использования частными инвесторами;

- оценить результаты основных российских фондов коллективного инвестирования, выбрать наиболее перспективные из них для инвестирования ресурсов, оценить эффективность использованной методики отбора фондов;

- проанализировать эффективность стратегии управления портфелем паев ПИФ и ОФБУ, основанной на современной теории портфеля, в нормальных условиях рынка и предложить пути совершенствования данной стратегии;

- разработать стрессовые сценарии и оценить работоспособность рассмотренных стратегий управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ в периоды кризисов.

Объектом исследования являются фонды коллективного инвестирования как инструменты, используемые частными инвесторами для размещения временно свободных денежных средств.

Предмет исследования - стратегии эффективного размещения средств в ПИФ и ОФБУ.

Теоретическая, методологическая и информационная базы исследования. Теоретическую основу исследования составили научные труды отечественных и зарубежных авторов, посвященные вопросам коллективного инвестирования, методам управления портфелями активов и оценке их эффективности.

Методология исследования базируется на таких приемах научного познания как дедукция и индукция, методы аналогии и сравнительного анализа, понятия общего, особенного и единичного. В работе использованы принципы системного подхода, методы моделирования, приемы стресс-анализа.

Для обоснования стратегии, направленной на повышение эффективности функционирования коллективных фондов, были использованы методики управления портфелем Г. Марковица, САРМ, а также теория оценок Байеса.

В целях оценки эффективности разработанных рекомендаций по управлению портфелем паев ПИФ и ОФБУ использовалось стресс-тестирование.

Информационной базой послужили статистические данные по коллективным фондам и другим инвестиционным инструментам. В работе корректно использованы действующие нормативные документы, регулирующие и регламентирующие деятельность фондов коллективного инвестирования.

Диссертация выполнена в соответствии с пунктом 4.9. «Расширение инвестиционных стратегий на рынке ценных бумаг» Паспорта специальности ВАК 08.00.10 «Финансы, денежное обращение и кредит».

Научная новизна диссертации состоит в разработке и обосновании принципов эффективного размещения средств в фонды коллективного инвестирования.

На защиту выносятся следующие результаты, полученные лично соискателем, обладающие признаками научной новизны:

1. На основе сравнительного анализа исторической доходности фондов коллективного инвестирования и традиционных инвестиционных инструментов показано, что ПИФ и ОФБУ являются более предпочтительными инструментами для частных инвесторов.

Обосновано, что привлекательность ПИФ и ОФБУ как инструментов инвестирования (относительно высокая доходность, низкие требования к объему начальных вложений) наряду со значительным объемом находящихся у населения свободных денежных средств приведет к возрастанию стоимости чистых активов данных фондов по мере преодоления финансового кризиса.

Сделан вывод о целесообразности проведения отбора фондов и формирования портфеля паев различных фондов для сокращения риска, поскольку только лучшие из ПИФ и ОФБУ показывают доходность, которая превышает уровень инфляции, доходность традиционных финансовых инструментов и динамику соответствующих фондовых индексов.

2. Обобщена на случай ОФБУ методика отбора ПИФ, основанная на совместном использовании показателей длительности работы фондов, стоимости чистых активов, а также расчетных коэффициентов Шарпа, коэффициентов «альфа» и «бета». Произведен отбор российских ПИФ и ОФБУ, наиболее привлекательных с точки зрения размещения ресурсов. Доказано, что эффективность применения методики отбора тем выше, чем более волатильные активы используются фондом.

3. Предложена стратегия управления портфелем паев ПИФ и ОФБУ на основе модели Г.Марковица, предусматривающая ежемесячную оценку параметров модели и перестройку портфеля. Определен оптимальный размер статистической выборки для оценки параметров модели для российского рынка паев фондов коллективного инвестирования. На основе исторического моделирования доказано, что применение данной стратегии позволяет снизить риск вложений инвестора в фонды коллективного инвестирования.

4. В целях совершенствования предложенной стратегии разработана методика прогнозирования доходности паев ПИФ и ОФБУ, основанная на применении оценок Байеса. Доказано, что в качестве начального приближения при этом следует использовать вектор ожидаемых доходностей, для которого оптимальным является равномерное распределение вложений. Разработанная методика прогнозирования в нормальных условиях рынка повышает эффективность управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ на величину до 0,5% годовых.

5. Разработан метод построения стрессовых сценариев для портфелей паев ПИФ и ОФБУ на основе динамики финансового рынка в периоды исторических кризисов. Отличительной особенностью метода является использование рыночных данных, предшествующих созданию в России ПИФ и ОФБУ.

6. Посредством исторического моделирования доказано, что для полученных стресс-сценариев разработанная стратегия управления портфелем паев обеспечивает более высокую стрессоустойчивость по сравнению с портфелями фиксированной структуры, которые рассматриваются в качестве эталонов.

Теоретическая значимость исследования. Основные положения диссертации создают теоретическую базу дальнейшего исследования вопросов функционирования коллективных фондов, развития системы коллективных инвестиций, управления портфелем паев ПИФ и ОФБУ, а также вопросов их стресс-тестирования.

Практическая значимость диссертации. Основные положения, выводы и рекомендации исследования ориентированы на использование частными инвесторами, а также УК фондов, где в качестве активов используются паи ПИФ и ОФБУ, поскольку позволяют им при формировании портфеля паев ПИФ и ОФБУ руководствоваться научно-обоснованными методами. Использование обоснованных в работе методов управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ приведет к повышению эффективности отрасли коллективных инвестиций посредством оптимизации распределения средств частных инвесторов среди фондов коллективного инвестирования. Более эффективные фонды привлекут больший объем денежных средств, повышая эффективность коллективного инвестирования, что будет способствовать росту доверия к данному инструменту среди частных инвесторов и соответственно притоку новых средств. Это обеспечит решение актуальной проблемы эффективного использования имеющихся внутренних инвестиционных ресурсов в современной российской экономике.

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертации докладывались на научно-практических конференциях: Третий ежегодный научный форум «Роль бизнеса в трансформации российского общества — 2008», МФПА, 2008 г.; IV Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества», МФПА, 2009 г.; V Международный научный конгресс «Роль бизнеса в трансформации российского общества», МФПА, 2010 г.

Публикации и структура диссертации. По результатам исследования было опубликовано 6 научных работ общим объемом 3,75 п.л. (из них авторских 3,15), в том числе 2 в изданиях, определенных ВАК для публикации результатов научных исследований.

Заключение диссертации по теме «Финансы, денежное обращение и кредит», Тенетник, Олег Сергеевич

Выводы относительно стрессоустойчивости портфеля. На основе проведенного тестирования делаются выводы относительно стрессоустойчивости портфеля.

На основании указанных выводов разрабатываются рекомендации, направленные на повышение стрессоустойчивости. Примером макроэкономических факторов риска являются: объем ВВП, уровни инфляции, реальных доходов населения, потребительской активности. К микроэкономическим факторам риска относят: неисполнение обязательств контрагентом, изменение географии деятельности организацией, смена менеджмента в организации др.

Основные виды стресс-тестов представлены на рис. 3.1.' По числу тестируемых факторов различают стресс-тесты, использующие для оценки рисков однофакторные и многофакторные модели.

Рис. 3.1 — Классификация стресс-тестов

Однофакторные модели оценивают влияние отдельного фактора риска на стоимость портфеля. Необходимо отметить, что результаты применения таких моделей могут оказаться некорректными, поскольку в реальных условиях на стоимость портфеля оказывает влияние множество факторов, находящихся в определенной зависимости друг от друга. Таким образом, применение данного вида тестов оправдано или в случае отсутствия времени для проведения более детального анализа, или при отсутствии необходимости получать результаты, обладающие высокой точностью.

Для проведения полноценного анализа рисков целесообразно использовать многофакторные модели, которые позволяют учитывать воздействие нескольких факторов риска.

1 Consultative Paper. Credit Stress-Testing. // Monetary Authority of Singapore, 2002. [72]

2 Андриевская И. Стресс — тестирование: обзор методологий. - Высшая школа экономики. Москва, 2007. [41]

Наиболее распространенным типом многофакторного стресс-тестирования является метод, основанный на исторических данных, предполагающий использование изменений факторов риска, наблюдавшихся в периоды известных исторических кризисов. Преимущество данного подхода заключается в том, что рассматриваемые стрессовые сценарии являются реально происходившими событиями, учитывающими взаимосвязи между воздействующими факторами. Кроме того, полученные результаты обладают наглядностью. Например используя стресс-тестирование, основанное на исторических сценариях, можно сделать предположение о том, как изменится стоимость портфеля в случае, если в будущем произойдет кризис, аналогичный кризису 1998 года.1

Однако, несмотря на то, что исторические кризисы являются реальными событиями, они могут и не оказать исключительного воздействия на тестируемый портфель.

Причиной возникновения исторического кризиса может стать исключительное изменение отдельных факторов риска, которые не оказывают существенного влияния на тестируемый портфель. При этом факторы риска, способные оказать существенное влияние на тестируемый портфель, в период данного исторического кризиса изменятся незначительно. Однако, при проведении стресс-теста воздействие данного исторического кризиса будет рассматриваться как исключительное, что приведет к некорректным результатам.

Другой тип многофакторных стресс-тестов основывается на гипотетических сценариях и может использоваться, когда исторические сценарии не могут учесть особенностей рассматриваемого портфеля. Однако сформулировать достаточно вероятное событие, которое никогда не наблюдалось в истории, является сложной задачей. Различают несколько видов гипотетических сценариев: наихудший сценарий, субъективный

1 Тавасиев А. Специальные антикризисные меры в механизмах банковского управления. // Банковское дело - 2006. - №4. [65] сценарий, сценарии, основанные на методе Монте-Карло, а также сценарии, основанные на теории экстремальных значений.1

При проведении стресс-тестирования широко используется наихудший сценарий, позволяющий определить, как изменится стоимость портфеля при принятии стрессовыми факторами своих наихудших значений, зафиксированных за определенный период предыстории.

Несмотря на простоту реализации, наихудшие сценарии не рекомендованы Базельским комитетом банковского надзора для использования, поскольку не учитывают корреляций между стрессовыми

2 г . факторами. Таким образом, полученные при применении таких сценариев результаты стресс-тестирования могут оказаться некорректными.

Помимо наихудших сценариев существуют субъективные сценарии. Масштаб изменения факторов риска в таких сценариях зависит от субъективного мнения аналитика, проводящего стресс-тестирование, поэтому качество стресс-тестирования, проведенного на основе субъективных сценариев, во многом зависит от квалификации конкретного аналитика.

Принципиальным моментом при проведение стресс-тестирования, основанного на субъективных сценариях, является учет корреляции между факторами риска. Существует два мнения по данному вопросу.

Одно из них основано на том, что корреляция между стрессовыми факторами, существующая в нормальных условиях рынка, остается неизменной в период кризиса.3

Другое на том, что корреляция между стрессовыми факторами в кризисных условиях рынка существенно отличается от корреляции между стрессовыми факторами в нормальных условиях рынка.4

Андриевская И. Стресс — тестирование: обзор методологий. - Высшая школа экономики. Москва, 2007. [41]

2 Базельский комитет по банковскому надзору. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы. - Электрон. данн. режим доступа: http://wwwxhr.nl/tnday/PK/print. asp?file=Basel.htm. свободный. [90]

3Kupiec P. Stress-testing in a value at risk framework. // Journal of Derivatives. - #.24. — 1999. [79]

4 Kim and Finger. A Stress Test to Incorporate Correlation Breakdown. // Journal of risk. - 2000. [78], Longin F., Solnik B. Correlation Structure of International Equity Markets During Extremely Volatile Periods. // Mimeo Group НЕС., 1998. [80]

Для формирования гипотетических сценариев, учитывающих сложные рыночные взаимосвязи, в том числе корреляции между факторами риска, можно использовать метод Монте-Карло.1 Однако, несмотря на свою практическую пользу реализация метода требует высокой квалификации персонала, а также существенных вычислительных ресурсов, в связи с чем не имеет широкого применения среди российских риск-менеджеров.

Формировать гипотетические сценарии можно также с помощью теории экстремальных значений. Суть стресс-тестирования, использующего такие сценарии, заключается в расчете величины VaR по распределению экстремальных значений факторов риска, определенного по историческим данным.

Помимо деления на виды, существуют статические и динамические модели стресс-тестирования.2

Необходимо отметить, что стресс-тестирование включает компоненты как количественного, так и качественного анализа. С помощью стресс-тестирования можно как определить величину убытков, возникающих у инвестора вследствие реализации стрессового сценария, так и оценить эффективность применяемой стратегии управления портфелем.

Оценим стрессоустойчивость портфелей паев ПИФ и ОФБУ, при управлении которых использовалась стратегия, предполагающая ежемесячную перестройку портфеля с помощью модели Марковица.

Проблема оценки стрессоустойчивости портфелей рассмотрена в о экономической литературе. В некоторых работах в качестве стрессового воздействия на портфель предлагается использовать экстремальные

Андриевская И. Стресс — тестирование: обзор методологий. - Высшая школа экономики. Москва, 2007.[41] 2Статические модели исследуют кратковременное, разовое воздействие рисковых факторов на рассматриваемый портфель: в статических моделях все рисковые факторы изменяются одновременно. Сценарии воздействия рисковых факторов в динамических моделях подразумевают длительное воздействие кризисных факторов на рассматриваемый портфель.

3 Андриевская И. Стресс — тестирование: обзор методологий. - Высшая школа экономики. Москва, 2007.

41],

Тавасиев Л. Специальные антикризисные меры в механизмах банковского управления. // Банковское дело — 2006. . - №4. [65],

Espen F., Larsen К. How vulnérable are financial institutions to macroeconomic changes? An analysis based on stress testing. // Bank of Norway Economie Bulletin. - vol. LXXIII. - No. 3. - 2002. [75], движения рыночных индексов, наблюдавшиеся в период известных исторических кризисов.1 По мнению соискателя, данный подход к оценке стрессоустойчивости является обоснованным, поскольку позволяют моделировать воздействие на портфель, вызванное событием, реально наблюдавшимся в экономике.

Рассмотрим поведение портфелей паев в условиях известных кризисов с 1998 года по настоящее время.

3.2. Построение стрессовых сценариев для портфелей паев ПИФ и ОФБУ на основе исторических кризисов

Исследовать динамику портфелей в период финансового кризиса 2008 года можно по реальным историческим данным. Для оценки доходности фондов в периоды времени, предшествующие их созданию, будем использовать метод, основанный на моделировании доходности паев ПИФ и ОФБУ по соответствующей динамике фондового рынка. Построим регрессии доходности фондов на индекс соответствующего рынка. При помощи таких регрессий по известному движению индекса будем оценивать возможную динамику доходности фондов, отобранных в разделе 2.1. При этом будем использовать данные доходности ПИФ и ОФБУ в нормальных условиях рынка. Поскольку до 30.04.2004 г. большинство из рассматриваемых фондов еще не были созданы, а период после 30.07.2008 г. характеризуется высокой волатильностью фондовых индексов, указанный анализ будем проводить по данным периода с 30.04.2004 г. по 30.07.2008 г.

Для каждого фонда построим регрессионное уравнение, где в качестве независимой переменной будем использовать значение индекса РТС, а в качестве зависимой - стоимость пая соответствующего фонда.

1 Wee Lieng-Seng and Judy Lee "Integrating Stress-testing with Risk Management", Bank Accounting and Finance, Spring 1999. [88]

Оценим качество полученных регрессионных уравнений, проанализировав их коэффициенты Я3, г -статистики и '-статистики.1 Результаты регрессионного анализа представлены в табл. 1. Приложения 2.

Значение коэффициента Л3 построенных регрессионных уравнений находится в диапазоне от 0,79 до 0,99. Наименьшее значение г-статистики имеет регрессионное уравнение ПИФ «КИТ - Российские телекоммуникации» и составляет 198,27. При этом для нулевой гипотезы //0:/г2 =о критическое значение ^-статистики для 5- и 1- процентного уровня значимости составляет 4 и 7,08 соответственно.2

Критические значения 1 -статистик, характеризующих точность оценок регрессионных параметров а и ь, для нулевых гипотез на:а=о, иь:Ь = о при 1- и 5-процентных уровнях значимости составляет 3,232 и 2 соответственно.3 Нулевая гипотеза иь отклоняется для ь всех фондов и при 5- и при ]процентном уровне значимости. Нулевая гипотеза на для 1-процентного уровня значимости не может быть отброшена для 3-х фондов.

12000

10000 38000

16000 н о о

§4000

2000

Стоимость пая фонда "Тройка Диалог-Добрыня , Никитич", исторические данные" -В— Стоимость пая фонда "Тройка Диалог -Добрыня Никитич", данные регрессии" —Стоимость пая фонда "Альфа Капитал", исторические данные

-в—Стоимость пая фонда "Альфа Капитал Акции" данные регрессии

Стоимость пая фонда "Мономах Перспектива", исторические данные" 0

30.04.2004

29.09.2005 28.02.2007 Дата

29.07

Стоимость пая фонда "Мономах Перспектива", данные регрессии"

Рис. 3.1 - Историческая стоимость пая некоторых фондов и стоимость пая, рассчитанная по данным регрессий табл. 1. Приложения 2.

1 Де Грот М. Оптимальные статистические решения: Пер. с англ. - М.: Мир, 1974. - 492 с. [29]

2 Там же [29]

3 Там же [29]

0% 1%

2% 3% 4%

Стандартное отклонение

5%

6% Кривай фактической доходности ПДБ, сформированных по данным регрессии • ■ Кривая фактической доходности ПДС, сформированных по данным регрессии —Д— Эталонная кривая фактической доходности ПДБ ■ X Эталонная кривая фактической доходности ПДС

Рис. 3.2 — Оценка качества регрессий стоимости пая фондов на индекс РТС.

Реальная историческая стоимость пая, а также стоимость пая некоторых фондов, рассчитанная нами по данным регрессии, представлена на рис. 3.1.

Используя построенные регрессионные уравнения, оценим стоимость пая отобранных фондов по состоянию на последнее число каждого месяца за период с 30.04.2004 г. по 30.07.2008 г., затем рассчитаем ежемесячную доходность фондов и сформируем портфели двух видов: с оценкой ожидаемой доходности активов портфеля как средней за некоторый ретроспективный период времени (далее для указания на такие портфели будем использовать аббревиатуру ПДС) и портфели с оцениванием этой доходности с помощью теоремы Байеса (ПДБ).1

Далее рассчитаем фактическую доходность полученных портфелей и построим кривые фактической доходности.2 Полученные кривые сравним с эталонными кривыми фактической доходности. Она, а также структура таких

1 Оптимальные объемы выборок для определения оптимизационных параметров для каждого вида портфелей были определены в разделе 2.3. Построение оптимальных портфелей и расчет кривых фактической доходности рассмотрен в разделе 2,2.

98 портфелей определяется на основе реальных исторических данных доходности фондов. Полученные кривые фактической доходности представлены на рис. 3.2. Он показывает, что кривые фактической доходности, построенные по данным регрессий, значительно отличаются от эталонных кривых фактической доходности.

Построим регрессии месячной доходности фондов на соответствующий прирост индекса РТС. Параметры и коэффициенты этих уравнений представлены в табл. 2. Приложения 2.

Значение Я2 построенных регрессионных уравнений находится в широком диапазоне от 0,054 до 0,99. Гипотеза но при 1-процентном уровне значимости не отбрасывается для г-статистик 4-х фондов. В область не отклонения гипотезы я для 5-процентного уровня значимости попадает гстатистики 3-х фондов.

В область, где гипотеза я не отклоняется при 1-процентном уровне значимости, попадают оценки параметра а 30-ти фондов. Для 5-процентного уровня значимости гипотеза н не может быть отброшена для 28-и фондов.

Месячнзя доходность фонда "Тройка Диапог-Добрыня Никитич", исторические данные

Месячная доходность фонда "Тройка Дмалог-Добрыня Никитич", данные регрессии

Рис. 3.3 — Историческая доходность фонда «Тройка Диалог-Добрыня Никитич» и доходность, рассчитанная по данным регрессий табл. 2.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы.

1) Эффективность управления фондами коллективного инвестирования находится на низком уровне. Основной причиной является отсутствие специальных исследований, затрагивающих проблемы эффективности применения различных стратегий управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ.

2) Методика отбора фондов коллективного инвестирования, основанная на сроке работы эффективно функционирующего фонда, его объеме СЧА и расчетных коэффициентах: Шарпа, «альфа» и «бета» является эффективной для ПИФ акций, ПИФ смешанных инвестиций и ОФБУ и неэффективной для ПИФ облигаций. Представленная методика эффективнее, если более волатильные активы используются фондом.

2) Использование стратегии управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ, основанной на ежемесячной перестройке портфеля с помощью модели Марковича, в нормальных условиях рынка приводит к снижению риска вложений. Все управляемые с помощью данной стратегии портфели (за исключением самого рискового), имели меньшее стандартное отклонение фактической доходности по сравнению с равномерным портфелем. Вложение в лучший из управляемых портфелей при меньшем стандартном отклонении обеспечило инвестора доходностью на уровне фактической доходности равномерного портфеля. При этом равномерный портфель по соотношению риск/доходность более привлекателен для инвестора в сравнении с портфелем ПФФ.

3) Заданные при оптимизации портфеля значения ожидаемой доходности, определяемые исключительно по реальным историческим данным доходности фондов за определенный промежуток времени, отличаются от доходности, которую оптимизированные портфели приносят фактически.

Указанная разница обусловлена недостаточной точностью прогнозов относительно будущей доходности активов, рассчитанной исключительно по реальным историческим данным. Прогноз доходности, основанный исключительно на исторических данных не позволяет учесть воздействие всех факторов, оказывающих влияние на будущую доходность портфеля.

4) Методика прогнозирования доходности паев ПИФ и ОФБУ, основанная на оценках Байеса, позволяет повысить качество прогнозов будущей доходности активов, а также улучшить результаты управления портфелем с помощью стратегии, основанной на ежемесячной перестройке данного портфеля, на основе модели Марковича. Кривая фактической доходности ПДБ по соотношению риск/доходность более привлекательна в сравнении с кривой фактической доходности ПДС.

Кроме того, рыночный портфель паев ПИФ и ОФБУ по соотношению риск/доходность менее привлекателен по сравнению с оптимизированными портфелями и равномерным портфелем. Таким образом, в. качестве априорной оценки ожидаемых доходностей в данной работе использован вектор, приводящий при решении задачи Марковица к равномерному распределению вложений. При этом априорные оценки ожидаемой доходности дополняются реальными историческими данными доходности ПИФ и ОФБУ.

5) Использование разработанной стратегии управления позволяет формировать портфели паев, обладающие большей стрессоустойчивостью по сравнению с равномерным портфелем, портфелем индекса РТС и портфелем ПФФ. При этом ПДБ обеспечивают несколько лучшие результаты в сравнении с ПДС.

6) Оценить фактическую доходность портфелей паев ПИФ и ОФБУ по реальным историческим данным в период до 2004 года не представляется возможным, поскольку некоторые фонды коллективного инвестирования еще не были созданы. Фактическая доходность портфелей в период кризисов до

2004 года может быть оценена с помощью регрессий доходности фондов по соответствующей динамике фондового индекса.

7) Применение классического регрессионного анализа не позволяет получить параметры, с помощью которых можно делать качественные прогнозы доходности фондов, поскольку кривые фактической доходности ПДС и ПДБ, сформированных по данным доходности фондов с 30.04.2004 г. по 30.07.2008 г., полученных по данным регрессий, существенно отличались от кривых фактической доходности соответствующих портфелей, построенных по реальным историческим данным.

8) Для оценки доходности ПИФ и ОФБУ в период, предшествующий их созданию, был разработан метод оценки регрессионных параметров, который целесообразно использовать в рамках метода построения стрессовых сценариев для портфелей паев ПИФ и ОФБУ. Было доказано, что прогнозы доходности, сделанные на основе таких регрессионных параметров, обладают высоким качеством, поскольку кривые фактической доходности ПДС и ПДБ, сформированных по данным регрессий, незначительно отличаются от кривых фактической доходности портфелей, сформированных по реальным историческим данным.

9) Предложенные стратегии управления портфелями паев ПИФ и ОФБУ должны способствовать повышению эффективности вложений частных инвесторов в коллективные фонды, что создаст предпосылки для справедливого распределения финансовых ресурсов между УК фондов: более эффективные компании будут привлекать большие средства в управление. Справедливое распределение средств между УК фондов приведет к повышению эффективности деятельности УК и вытеснению неэффективных УК с рынка, что в свою очередь повысит доверие частных инвесторов к коллективным фондам. Доверие частных инвесторов проявится в дополнительном притоке ранее незадействованных в экономике денежных средств, в результате чего повысится эффективность использования внутренних инвестиционных ресурсов страны.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Тенетник, Олег Сергеевич, 2010 год

1. Налоговый кодекс Российской Федерации: часть 2, глава 21 (ред. от 27 декабря 2009 г.)

2. Закон РФ от 3 июля 1991 г. № 1531-1 (ред. от 17 марта 1997 г.) «О приватизации государственных и муниципальных предприятий в Российской Федерации».

3. Федеральный закон от 26 декабря 1995 г. № 208-ФЗ (ред. от 27 декабря 2009 г.) «Об акционерных обществах».

4. Федеральный закон от 16 июля 1998 г. № 102-ФЗ (ред. от 17 июля 2009 г.) «Об ипотеке (залоге недвижимости)»

5. Федеральный закон от 29 июля 1998 года № 135-Ф3 (ред. от 27 декабря 2009 г.) «Об оценочной деятельности в Российской Федерации».6." . Федеральный закон от 29 ноября 2001 г. № 156-ФЗ (ред. от 25 ноября 2009 г.) «Об инвестиционных фондах».

6. Федеральный закон от 26 октября 2002 г. № 127-ФЗ (ред. от 27 декабря 2009 г.) «О несостоятельности (банкротстве)».

7. Федеральный закон Российской Федерации от 11 ноября 2003 г. № 152-ФЗ (ред. от 9 марта 2010 г.) «Об ипотечных ценных бумагах».

8. Федеральный закон от 23 декабря 2003 г. № 177-ФЗ (ред. от 25 ноября 2009 г.) «О страховании вкладов физических лиц в банках Российской Федерации».

9. Постановление Правительства РСФСР от 28 декабря 1991 г. № 78 «Об утверждении положения о выпуске и обращении ценных бумаг и фондовых биржах в РСФСР.

10. Распоряжение Правительства РФ от 29 декабря 2008 г. № 2043-р «Об утверждении стратегии развития финансового рынка Российской Федерации на период до 2020 года».

11. Постановление ФКЦБ России от 18 февраля 2004г. №04-5/пс «О регулировании деятельности управляющих компаний акционерных инвестиционных фондов и паевых инвестиционных фондах.

12. Приказ ФСФР России от 02 ноября 2006 г. № 06-125/пз-н «О минимальной стоимости имущества, составляемой паевый инвестиционный фонд, по достижении которой паевый инвестиционный фонд является сформированным».

13. Приказ ФСФР России от 08 февраля 2007 г. № 07-13/пз-н (ред. от 24 июля 2007 г.) «Об утверждении положения о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов».

14. Приказ ФСФР России от 15 апреля 2008 № 08-17/пз-н (ред. от 24 декабря 2009 г.) «Об учете прав на инвестиционные паи паевых инвестиционных фондов».

15. Инструкция ЦБ РФ от 2 июля 1997г. № 63 (ред. от 23 марта 2001 г.) «О порядке осуществления операций доверительного управления и бухгалтерском учете этих операций кредитными организациями Российской Федерации».

16. Монографии, учебные издания:

17. Адельмейер М. Опционы КОЛИ и ПУТ: Экономическое и математическое содержание опционов. Основы теории и практики. / Учеб. метод, пособие: Пер. с нем. М.: Финансы и статистика, 2004. — 326 с.

18. Арсеньев В. Паевые инвестиционные фонды: Путеводитель по российскому рынку капитала.- М.: Альпина Паблишер, 2001. 405 с.

19. Богл Джон. Взаимные фонды с точки зрения здравого смысла: Новые императивы для разумного инвестора. / Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2002.-539 с.

20. Булатов В.В. Экономический рост и фондовый рынок. М.: Наука, 2004.-198 с.

21. Валиева О.В. Перспективы использования финансовых ресурсов паевых инвестиционных фондов: дис. канд. экон. наук.- М.: РГБ, 2008. — 193 с.

22. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов / Е.С. Вентцель. — 10-е изд., стер. М.: Высш. шк., 2006. — 575 е.: ил.

23. Глушков И.М. Стрессовое тестирование как элемент антикризисного управления: Дис. канд. экон. наук. М.: РГБ, 2009. - 212 с.

24. Де Грот М. Оптимальные статистические решения: Пер. с англ. — М.: Мир, 1974.-492 с.

25. Доугерти К. Введение в эконометрику: Пер. с англ. — М: ИНФРА-М, 1999.—XIV,402 с.

26. Зельнер А. Байесовские методы в эконометрии: Пер. с англ. — М.: Статистика, 1980. — 438 е.: ил.

27. Кудрявцев JI. Д., Математический анализ, т. 2, М.: Альпина Бизнес Букс, 1970. -307 с.

28. Лобанов A.A., Чугунов A.B. Энциклопедия финансового риск-менеджмента. / Изд. 3 М.: Альпина Бизнес Букс, 2007, 878 с.

29. Маренков Н.Л. Рынок ценных бумаг в России: учеб. пособие для студентов и аспирантов финансовых и экон. специальностей вузов. М.: Флинта: Наука, 2004. - 247 с.

30. Муха B.C., Слуянова Т.В. Статистические методы обработки данных. / Мн.: БГУИР, 2004. 98 е.: ил.

31. Потравный М.И. Методы оценки рыночного риска инвестиций в ценные бумаги на российском рынке: автореф. дис. канд. экон. наук, Москва, 2008. 22 с.

32. Рогов М.А. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2001. -128 с.

33. Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973 г. -311 с.

34. Шарп У., Александр Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер с англ. М.: ИНФРА-М, 2006. - 1028 с.

35. Эрдман Г.В. Инвестируй и богатей. М.: НТ Пресс, 2007. - 224 с.1. Периодические издания:

36. Абрамов А. Перспективы биржевого рынка инвестиционных паев ПИФ. // Биржевое обозрение. 2006. - № 11.

37. Андриевская И. Стресс — тестирование: обзор методологий. Высшая школа экономики. Москва, 2007.

38. Анисимов Д. Стресс-тестирование портфеля ценных бумаг. / Россия / электрон. данн. режим доступа: www.bankclub.ru/files/anisimov.doc, свободный.

39. Березина Е. Лучший способ накопить на черный день вложиться в драгоценные металлы. / Россия / Электрон, данн. режим доступа: www.fintraining.ni, свободный.

40. Богданов А. Кредитование и залог имущества паевых инвестиционных фондов // Рынок ценных бумаг 2009. — № 7 (382).

41. Борочкин А. Развитие отрасли венчурных инвестиций в России: венчурные фонды. // Рынок ценных бумаг 2006. - № 19.

42. Вавульский И. Администрирование паевых инвестиционных фондов. Выдача, обмен и погашение инвестиционных паев. // Рынок ценных бумаг — 2008.-№ 17 (368).

43. Голембиовский Д. Оценка текущей доходности инвестиционных портфелей//Правила игры- 1999. — №2

44. Голембиовский Д. К выбору метода оценки эффективности управления портфелем // Проблемы управления. — 2005. — №3.

45. Голембиовский Д., Тенетник О. Формирование портфеля паев ПИФ и ОФБУ на основе теории портфеля // Управление в кредитной организации. — 2008. №2.

46. Голембиовский Д., Тенетник О. Стресс-тестирование портфеля паев российских фондов коллективного инвестирования / Проблемы анализа риска. -2010. -Том7. № 1.

47. Грищенко Ю. Портфель ценных бумаг: оценка доходности и риска. // Ценные бумаги. 2009. - №9.

48. Долотов С. Золотое дно рынка обезличенных металлических счетов. // Методический журнал: Расчеты и операционная работа в коммерческом банке. 2009. - № 2.

49. Евпланов А. Пенсионные деньги ищут работу: Накопительная пенсионная система может стать мощным фактором роста национальной экономики. // Российская Бизнес-газета. 2005. - № 534.

50. Капитан М. Пайщиков учат терпению. // Биржевое обозрение. — 2008.-№4(54).

51. Кокшаров А. Эффективность ПИФ на падающем рынке. // Рынок ценных бумаг. 2005. - № 12.

52. Котлов А. Формирование российского рынка ипотечных ценных бумаг. // Рынок ценных бумаг.- 2006. № 22.

53. Криничанский К. Анализ сберегательного поведения населения и его лояльности к рынку ценных бумаг. // Рынок ценных бумаг. 2006. - № 14.

54. Лубенец Ж. «Рейтинг надежности российских банков». // Финанс — 2009. № 4 (287).

55. Марголит Г. Потенциал биржевого рынка паев является очень высоким. // Биржевое обозрение. 2008. - № 4 (54).

56. Пылаев И. Страховка для частных инвесторов. // РБК daily. 4 апреля 2008.

57. Скляров Е., Скоморохин А. Ипотечные ПИФ как инструмент рефинансирования: тенденции и прогнозов. // Рынок ценных бумаг.- 2006. — № 17.

58. Соловьева О. Государство как рисковый инвестор. // Рынок ценных бумаг. 2006. - № 12.

59. Скляров Е., Скоморохин А. Ипотечные ПИФ как инструмент рефинансирования российской ипотеки. // Рынок ценных бумаг. 2006. — № 17.

60. Скляров Е., Скоморохин А. Проблемы развития системы российской ипотеки. // Рынок ценных бумаг. — 2006. № 17.

61. Тавасиев А. Специальные антикризисные меры в механизмах банковского управления. // Банковское дело 2006. . - №4.

62. Тенетник О.С. Исследование российского рынка коллективных инвестиций / Анализ, моделирование, управление, развитие экономических систем (АМУР-2007) // Труды международной школы-симпозиума. -Симферополь: ОО «ДЭН». с. 190 - 206.

63. Тенетник О.С. Управление портфелем паев российских ПИФ и ОФБУ с использованием байесовских оценок / Управление риском. 2009. - № 2 (50). - с. 56 - 64.

64. Тютюнник А. Лекарство от кризиса. // Аналитический банковский журнал. 2009. - №1(164).

65. Тяжлов М. Практический опыт секьюритизации кредитов в РФ: нужны ли нам кредитные ПИФ? // Рынок ценных бумаг 2006. - № 17.

66. Чепракова А. Концепция законопроекта о компенсационных фондах пайщикам ПИФ может быть разработана к первому кварталу 2007 г./ Россия/ электрон, данн. режим доступа: www.Investfunds.ru, свободный.

67. Литература зарубежных авторов:

68. Auk en thai er С. Mathematische Grundlagen des modernen PortfolioManagements. Bern; Stuttgart; Wien: Haupt. - 2001.

69. Consultative Paper. Credit Stress-Testing. // Monetary Authority of Singapore, 2002.

70. Derivatives: Practices and Principles, Working Papers // Global Derivatives Study Group, The Group of Thirty July 1993.

71. Drobetz W. Einsatz des Black-Litterman Verfahrens in der Asset Allocation. / WWZ / Department of Finance, Working Paper No. 3/02 Электрон, данн. Режим доступа: www.alm-albrecht.de, свободный.

72. Espen F., Larsen К. How vulnerable are financial institutions to macroeconomic changes? An analysis based on stress testing. // Bank of Norway Economic Bulletin. vol. LXXIII. - No. 3. - 2002.

73. Franziska Feilke, Marc Gürtler. Quantitatives Prognosemodell für die Anwendung des Black-Littcrman-Verfahrens. // Kölner Finanzmarktkolloquium wurde am 18 Januar 2008 / GER / Электрон, данн. Режим доступа: www.cfr-cologne.de, свободный.

74. Idzorek Т. «A step-by-step guide to the Black-Litterman model» / USA / Departament of Mathematics and Statistics. Электрон, данн. Режим доступа: http.7/www.math.uncc.edu/~zcai/Idzorek onBL.pdf, свободный.

75. Kim and Finger. A Stress Test to Incorporate Correlation Breakdown. // Journal of risk. 2000.

76. Kupiec P. Stress-testing in a value at risk framework. // Journal of Derivatives. #.24. - 1999.

77. Longin F., Solnik B. Correlation Structure of International Equity Markets During Extremely Volatile Periods. // Mimeo, Group НЕС., 1998.

78. Longin F. From value at risk to stress testing: the extreme value approach. // Journal of Money Banking and Finance. # 24. - 2000.

79. Markowitz H. Portfolio Selection. // Journal of Finance. 1952, p. 77-91.

80. Metropolis N., Ulam S. The Monte Carlo Method. // Journal of the American Statistical Association. 44 (247). - 1949.

81. Tobin J. Liquidity Preference as Behavior Towards Risk. // Review of Economic Studies 26. — # 1. — February 1958, p.p. 65-86.

82. Sharpe W. Asset Allocations Tools. // Redwood City, CA: Scientific Press, 1987, Chapter 2.

83. Sharpe W. Simplified Model for Portfolio Analysis. // Management Science, 1963, (January).

84. Sharpe W. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk. // Journal of Finance, 19, no. 3 (September 1964), pp. 425442.

85. Wee Lieng-Seng and Judy Lee "Integrating Stress-testing with Risk Management", Bank Accounting and Finance, Spring 1999.

86. Справочно-статистические источники:

87. Ассоциация ОФБУ Электронный ресурс.: сведения об ОФБУ. -электрон, данн. режим доступа: www.ofbu.ru, свободный.

88. Базельский комитет по банковскому надзору. Международная конвергенция измерения капитала и стандартов капитала: новые подходы. — Электрон. данн. режим доступа: http://www■cbr.lWtodav/PKУprint.asp?flle=Basel.htm, свободный.

89. Витус инвестиционная компания Электронный ресурс.: официальный сайт. — электрон, данн. режим доступа: www.vitus.open.ru. свободный.

90. Государственная корпорация Агентство по страхованию вкладов Электронный ресурс.: официальный сайт. электрон, данн. режим доступа: www.asv.org.nl, свободный.

91. Информационное агентство СЬопёз Электронный ресурс.: СЬопс^лпГо: Россия: Рынок облигаций. электрон. данн. режим доступа: www.cbonds.info.ru, свободный.

92. Ипотечный центр Электронный ресурс.: Кредит на квартиру.ги электрон, данн. режим доступа: www.kredit-na-kvartiru.ru , свободный.

93. ММВБ Электронный ресурс.: информация о торгах, курсе обмена валют, котировках, фондовых индексах. Электрон, данн. Режим доступа: www.mixes.ru, свободный.

94. НЛУ Электронный ресурс.: национальная лига управляющих. — электрон, данн. режим доступа: www.nlu.ru, свободный.

95. Общие фонды банковского управления Электронный ресурс.: все об общих фондах банковского управления (ОФБУ). электрон, данн. режим доступа: www.ofbu.investfunds.ru, свободный.

96. Открытие брокер Электронный ресурс.: официальный сайт. — электрон, данн. режим доступа: www.invest.open.ru, свободный.

97. Паевые фонды Электронный ресурс.: все о паевых инвестиционных фондах (ПИФ) и управляющих компаниях. Электрон, данн. режим доступа: www.pif.investfunds.ru, свободный.

98. Пенсионный фонд Российской Федерации Электронный ресурс.: официальный сайт, электрон, данн. режим доступа: www.pfrf.ru, свободный.

99. Пифовик Электронный ресурс.: портал российских пайщиков. -электрон, данн. режим доступа: www.pifovik.ru, свободный.

100. IM<ï>help.ru Электронный ресурс.: информационный портал пайщика. — электрон, данн. режим доступа: www.pifhelp.ru, свободный.

101. Рейтинг регистраторов Электронный ресурс.: информация о регистраторах. — электрон, данн. режим доступа: www.reestring.ru, свободный.

102. Рейтинг спец. Депозитариев Электронный ресурс.: информация о специализированных депозитариях. электрон, данн. режим доступа: www.safedepo.ru, свободный.

103. Российская венчурная компания Электронный ресурс.: официальный сайт, электрон, данн. режим доступа: www.rusventure.ru, свободный.

104. Российская торговая система. Электронный ресурс.: Фондовая биржа РТС. электрон, данн. режим доступа: www.rts.ru, свободный.

105. Сбербанк России Электронный ресурс.: содержит сведения о Сбербанке России. — электрон, данн. режим доступа: www.sbrf.ru, свободный.

106. Центральный банк Российской Федерации Электронный ресурс.: официальный сайт Банка России. — электрон, данн. режим доступа: www.cbr.ru, свободный.

107. Maxwell Capital Group Электронный ресурс.: содержит сведения о паевых фондах данной компании, в частности о «Первом фонде фондов». -электрон, данн. режим доступа: www.maxwell.ru, свободный.

108. Росстат Электронный ресурс.: официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. — электрон, данн. режим доступа: www.gks.ru, свободный.