Модель Шарпа рассматривает взаимосвязь доходности каждой ценной бумаги с доходностью рынка в целом.

Основные допущения модели Шарпа:

В качестве доходности ценной бумаги принимается математическое ожидание доходности;

Существует некая безрисковая ставка доходности , т. е. доходность некой ценной бумаги, риск которой всегда минимален по сравнению с другими ценными бумагами;

Взаимосвязь отклонений доходности ценной бумаги от безрисковой ставки доходности (далее:отклонение доходности ценной бумаги ) с отклонениями доходности рынка в целом от безрисковой ставки доходности (далее: отклонение доходности рынка ) описывается функцией линейной регрессии ;

Под риском ценной бумаги понимается степень зависимости изменений доходности ценной бумаги от изменений доходности рынка в целом;

Считается, что данные прошлых периодов, используемые при расчете доходности и риска, отражают в полной мере будущие значения доходности.

По модели Шарпа отклонения доходности ценной бумаги связываются с отклонениями доходности рынка функцией линейной регрессии вида:

где - отклонение доходности ценной бумаги от безрисковой;

Отклонение доходности рынка от безрисковой;

Коэффициенты регрессии.

Основной недостаток модели - необходимость прогнозировать доходность фондового рынка и безрисковую ставку доходности. Модель не учитывает колебаний безрисковой доходности. Кроме того, при значительном изменении соотношения между безрисковой доходностью и доходностью фондового рынка модель дает искажения. Таким образом, модель Шарпа применима при рассмотрении большого количества ценных бумаг, описывающих бо льшую часть относительно стабильного фондового рынка.

41.Рыночная премия за риск и коэффициент бета.

Рыночная премия за риск - разница между ожидаемой доходностью рыночного портфеля и безрисковой ставкой.

Бета-коэффициент (бета-фактор) - показатель, рассчитываемый для ценной бумаги или портфеля ценных бумаг. Является мерой рыночного риска , отражая изменчивость доходности ценной бумаги (портфеля) по отношению к доходности портфеля (рынка ) в среднем (среднерыночного портфеля). В случае компаний, не имеющих торгуемых на рынке акций, можно расчитать бета-коэффициент, основанный на сравнении с показателями компаний-аналогов. Аналоги берут из той же отрасли, бизнес которых максимально похож на бизнес непубличной компании. При расчёте необходимо сделать ряд поправок, в частности, на разницу в структуре капитала сравниваемых компаний (соотношения долга и акционерного капитала).

Коэффициента Бета для актива в составе портфеля ценных бумаг, или актива (портфеля) относительно рынка является отношением ковариации рассматриваемых величин кдисперсии эталонного портфеля или рынка соответственно :

где - оцениваемая величина, для которой вычисляется коэффициент Бета: доходность оцениваемого актива или портфеля, - эталонная величина, с которой происходит сравнение: доходность портфеля ценных бумаг или рынка, - ковариация оцениваемой и эталонной величины, - дисперсия эталонной величины.

Бета-коэффициент – это единица измерения, которая дает количественное соотношение между движением курса данной акции и движением рынка акций в целом. Нельзя путать с изменчивостью.

Бета-коэффициент (англ. beta coefficient) – это показатель степени риска применительно к инвестиционному портфелю или к конкретным ценным бумагам; отражает степень устойчивости курса данных акций по сравнению с остальным фондовым рынком; устанавливает количественное соотношение между колебаниями цены данной акции и динамикой цен рынка в целом. Если этот коэффициент больше 1, значит, акция неустойчива; при бета-коэффициенте меньше 1 – более устойчива; именно поэтому консервативные инвесторы в первую очередь интересуются этим коэффициентом и предпочитают акции с низким его уровнем.

Бета-коэффициент является мерой риска ценной бумаги по отношению к риску всего фондового рынка. Он отражает изменчивость доходности отдельно взятой ценной бумаги к доходности рынка в целом. Бета - один из основных показателей (наряду с отношением цены к прибыли, акционерным капиталом, соотношением заемных и собственных средств и другими), которые рассматривают фондовые аналитики при выборе ценных бумаг для инвестиционных портфелей. В статье рассказано, как найти бета и использовать его для расчета доходности ценной бумаги.

Шаги

Вычисление бета. Простая формула

Найдите безрисковую ставку. Это та доходность, на которую инвестор может рассчитывать при инвестициях в безопасные активы, такие как векселя Казначейства США или векселя правительства Германии. Обычно эта цифра выражается в процентах.

Определите соответствующие доходности ценной бумаги и рынка или индекса. Эти цифры также выражены в процентах. Как правило, доходность рассчитывается за период в несколько месяцев.

• Одно или оба этих значения могут быть отрицательными; это означает, что инвестиции в ценную бумагу или рынок (индекс) в целом приведут к потерям. Если один из двух показателей отрицателен, то и бета будет отрицательным.

1. Вычтете безрисковую ставку из доходности ценной бумаги. Если доходность ценной бумаги равна 7%, а безрисковая ставка равна 2%, то разница равна 5%.

   Вычтите безрисковую ставку из доходности рынка (или индекса). Если доходность рынка равна 8% и безрисковая ставка снова равна 2%, то разница равна 6%.

   Разделите значение первой разницы на значение второй. Это и есть бета, который выражается в виде десятичной дроби. Для приведенного выше примера, бета = 5/6=0,833.

   Использование бета для определения доходности ценной бумаги

   1. Найдите безрисковую ставку (описано выше в разделе "Вычисление бета"). В этом разделе мы будем использовать то же значение – 2%.

      Определите доходность рынка или индекса. В этом разделе мы будем использовать те же 8%.

      Умножьте бета на разницу между рыночной доходностью и безрисковой ставкой. В этом разделе мы будем использовать бета равный 1,5. Итак: (8 – 2)*1,5 = 9%.

      Сложите полученный результат и безрисковую ставку. 9+2=11% - это есть ожидаемая доходность ценной бумаги.

      • Чем выше значение бета для ценной бумаги, тем выше ее ожидаемая доходность. Однако, чем выше ожидаемая доходность, тем выше рискованность; поэтому, прежде чем принимать решение об инвестициях, также необходимо проанализировать другие важнейшие показатели ценных бумаг.

   Использование графиков в Excel для определения бета

   1. Создайте три столбца с цифрами в Excel. В первом столбце будут даты. Во втором – цена индекса (рынка). В третьем – цена на ценную бумагу, для которой требуется вычислить бета.

      Введите данные в таблицу. Начните с интервала в один месяц. Выберите дату - например, в начале или в конце месяца - и введите соответствующее значение цены для индекса фондового рынка (попробуйте использовать S&P500), а затем значение цены для рассматриваемой ценной бумаги. Введите значения для 15 или 30 дат, с возможным продолжением на год или два назад.

      • Чем больший временной отрезок Вы выберите, тем точнее будет расчет бета.

   2. Создайте два столбца справа от столбцов с ценами. Один столбец для доходности индекса, другой – для доходности ценной бумаги. Используйте формулу Excel для определения доходности.

      Сначала найдем доходность фондового индекса. Во второй ячейке столбца для доходности индекса введите "=" (знак равенства). Затем кликнете по второй ячейке в столбце с ценами индекса, введите "-" (минус), кликните по первой ячейке в столбце с ценами индекса, введите "/" (знак деления), а затем кликните по первой ячейке в столбце с ценами индекса. Нажмите "Return" или "Enter.""

      • В первой ячейке ничего не вычисляется, так как Вам требуется минимум два значения для расчета доходности; поэтому Вы начнете со второй ячейки.
      • Для расчета доходности Вы вычитаете старую цену из новой, а затем делите результат на старую цену. Это дает вам увеличение или уменьшение цены (в %) за определенный период времени.
      • Ваша формула в столбце доходности может выглядеть примерно так: = (B3 -B2)/B2

   3. Скопируйте формулу для ее повторения во всех остальных ячейках в столбце доходности индекса. Для этого нажмите на правый нижний угол ячейки с формулой и перетащите ее до конца столбца (до последнего значения). Таким образом Excel повторит ту же формулу, но с использованием соответствующих данных.

      Повторите тот же алгоритм расчета доходности рассматриваемой ценной бумаги. После завершения вычислений Вы получите два столбца с доходностью (в %) для фондового индекса и ценной бумаги.

      Постройке график. Выделите все данные в столбцах с доходностью и нажмите на значок диаграммы в Excel. Выберите точечную диаграмму. Назовите ось Х как индекс, который Вы используете (например, S&P500), а ось Y - как рассматриваемую ценную бумагу.

      Добавьте линию тренда на точечную диаграмму. Вы можете сделать это, выбрав Макет-Линия Тренда или щелкнув на графике правой клавишей и выбрав Добавить линию тренда. Убедитесь в том, что уравнение и значение R 2 отобразились на графике.

      • Убедитесь, что Вы выбрали линейный тренд, а не полиномиальный или скользящий средний.
      • Отображение уравнения и значения R 2 на графике зависит от используемой версии Excel. В последних версиях щелкните на Макет и найдите отображение R 2 .
      • В более старых версиях Excel это можно сделать, щелкнув на Макет - Линия тренда - Дополнительные параметры линии тренда и отметив соответствующие окошки.

   4. Найдите коэффициент при "х" в уравнении линии тренда. Ваше уравнение тренда будет записано в форме: у = βx + а . Коэффициент при х и есть искомый бета-коэффициент.

   Смысл бета

   1. Научитесь интерпретировать бета-коэффициент. Бета характеризует риск ценной бумаги (по отношению к фондовому рынку в целом), который берет на себя инвестор, владеющий ею. Вот почему Вы должны сравнить доходность одной ценной бумаги с доходностью индекса, который является эталоном. Риск индекса по умолчанию равен 1. Значение бета меньше 1 означает, что ценная бумага менее рискованна, чем индекс, с которым ее сравнивают. Бета больше 1 означает, что ценная бумага более рискованна, чем индекс, с которым ее сравнивают.

      • Например, бета компании ДЖИН = 0,5. По сравнению с S&P500 (эталоном), ценная бумага ДЖИН – вдвое менее рискованная. Если S&P падает на 10%, цена бумаг ДЖИН будет иметь тенденцию к падению только на 5%.
      • В качестве другого примера представьте, что бета компании ФРАНК равен 1,5 (по сравнению с S&P). Если S&P падает на 10%, то падение цены бумаг ФРАНК ожидается на уровне 15% (в полтора раза больше, чем S&P).

Разберем такой инвестиционный показатель как – коэффициент бета, рассчитаем его на реальном пример с помощью Excel и рассмотрим различные современные модификации.

Коэффициент бета. Определение

Коэффициент бета (англ. Beta, β, beta coefficient ) – определяет меру риска акции (актива) по отношению к рынку и показывает чувствительность изменения доходности акции по отношению к изменению доходности рынка. Коэффициент бета может быть рассчитан не только для отдельной акции, но также и для инвестиционного портфеля. Коэффициент используется как мера систематического риска, и применяется в модели У.Шарпа – оценки капитальных активов CAPM (Capital Assets Price Model ). В первые, коэффициент бета рассмотрел Г. Марковиц для оценки систематического риска акций, который получил называние индекс недиверсифицируемого риска. Коэффициент бета позволяет сравнивать между собой акции различных компаний по степени их риска.

Формула расчета коэффициента бета

β – коэффициент бета, мера систематического риска (рыночного риска);

r i – доходность i-й акации (инвестиционного портфеля);

r m – рыночная доходность;

σ 2 m – дисперсия рыночной доходности.

★ (рассчитай портфель за 1 минуту) + оценка риска и доходности

★

Анализ уровня риска по значению коэффициента бета (β)

Коэффициент бета показывает рыночный риск акции и отражает чувствительность изменения акции по отношению к изменению доходности рынка. В таблице ниже показана оценка уровня риска по коэффициенту бета. Коэффициент бета может иметь как положительный, так и отрицательный знак, который показывает положительную или отрицательную корреляцию между акцией и рынком. Положительный знак отражает, что доходность акций и рынка изменяются в одном направлении, отрицательный ­– разнонаправленное движение.

Значение показателя	Уровень риска акции	Направление изменения доходности акции
	Высокий	Однонаправленное
	Умеренный	Однонаправленное
	Низкий	Однонаправленное
-1 < β < 0	Низкий	Разнонаправленное
β = -1	Умеренный	Разнонаправленное
	Высокий	Разнонаправленное

Данные для построения коэффициента бета информационными компаниями

Коэффициент бета используется многими информационно-инвестиционными компаниями для оценки систематического риска: Bloomberg, Barra, Value Line и др. Для построения коэффициента бета используются месячные/недельные данные за несколько лет. В таблице показаны основные параметры оценки показателя различными информационными компаниями.

Можно заметить, что Bloomberg проводит краткосрочную оценку показателя, тогда как Barra и Value Line используют месячные данные доходностей акций и рынка за последние пять лет. Долгосрочная оценка может сильно быть искажена вследствие влияния на акции компании различных кризисов и негативных факторов.

Коэффициент бета в модели оценки капитальных активов – CAPM

Формула расчета доходности акций по модели капитальных активов CAPM (Capital Assets Price Model, модель У.Шарпа ) имеет следующий вид:

где:

r – будущая ожидаемая доходность акций компании;

r f – доходность по безрисковому активу;

r m – доходность рынка;

β – коэффициент бета (мера рыночного риска), отражает чувствительность изменения стоимости акций компании в зависимости от изменения доходности рынка (индекса);

Модель CAPM была создана У.Шарпом (1964) и Дж. Линтером (1965) и позволяет спрогнозировать будущее значение доходности акции (актива) на основании линейной регрессии. Модель отражает линейную взаимосвязь планируемой доходности с уровнем рыночного риска, выраженного коэффициентом бета.

Для расчета рыночной доходности используют доходность индекса или фьючерса на индекс (индекс ММВБ, РТС ­– для России, S&P500 – США).

Пример расчета коэффициента бета в Excel

Рассчитаем коэффициент бета в Excel для отечественной компании ОАО «Газпром». Данная компания имеет обыкновенные акции, котировки которых можно посмотреть на сайте finam.ru в разделе «Экспорт данных». Для расчета были взяты месячные котировки акции ОАО «Газпром» (GAZP) и индекса РТС (RTSI) за период с 31.01.2014 по 31.01.2015 г.

Для расчета коэффициента бета необходимо рассчитать коэффициент линейной регрессии между доходностью акций ОАО «Газпром» и индекса РТС. Рассмотрим два варианта расчета коэффициента бета средствами Excel.

Вариант №1. Расчет через формулу Excel

Расчет через формулы Excel выглядит следующим образом:

ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(D6:D17;E6:E17);1)

Вариант №2. Расчет через надстройку «Анализ данных»

Второй вариант расчета коэффициента бета использует надстройку Excel «Анализ данных». Для этого необходимо перейти в главном меню программы в раздел «Данные», выбрать опцию «Анализ данных» (если данная надстройка включена) и в инструментах анализа выделить «Регрессия». В поле «Входной интервал Y» выбрать доходности акции ОАО «Газпром», а в поле «Выходные интервал X» выбрать доходности индекса РТС.

Далее мы получим отчет по регрессии на отдельном листе. В ячейке В18 показано значение коэффициента линейной регрессии, который равен коэффициенту бета = 0,46. Также проанализируем другие параметры модели, так показатель R-квадрат (коэффициент детерминированности) показывает силу взаимосвязи между доходностью акции ОАО «Газпром» и индекса РТС. Коэффициент детерминированности равен 0,4, что является довольно мало для точного прогнозирования будущей доходности по модели CAPM. Множественный R – коэффициент корреляции (0,6), который показывает наличие зависимости между акцией и рынком.

Значение 0,46 коэффициента бета для акции свидетельствует о умеренном риске и в тоже время сонаправленность изменения доходностей.

★ (расчет коэффициентов Шарпа, Сортино, Трейнора, Калмара, Модильянки бета, VaR) + прогнозирование движения курса

Недостатки использования коэффициента бета в модели CAPM

Рассмотрим ряд недостатков присущих данному коэффициенту:

1. Сложность использования коэффициента бета для оценки низколиквидных акций. Данная ситуация характерна для развивающихся рынков капитала, в частности: России, Индии, Бразилии и т.д.
2. Не возможность оценки малых компаний, не имеющих эмиссий обыкновенных акций. Большинство отечественных компаний не проходили процедуры IPO.
3. Неустойчивость прогноза коэффициента бета. Использование линейной регрессии для оценки рыночного риска по ретроспективным данным не позволяет получать точные прогнозы риска. Как правило, трудно прогнозировать коэффициент бета более 1 года.
4. Не возможность учета несистематических рисков компании: рыночной капитализации, исторической доходности, отраслевой принадлежности, критериев P/E и т.д., которые оказывает влияние на величину ожидаемой доходности.

Так как коэффициент, предложенный У. Шарпов не имел должной устойчивости и не мог использоваться для прогнозирования будущей доходности в модели CAPM, различными учеными были предложены модификации и корректировки данного показателя (англ. adjusted beta, modified beta ).Рассмотрим скорректированные коэффициенты бета:

Модификация коэффициента бета от М.Блюма (1971)

Маршал Блюм показал, что со временем коэффициенты бета компаний стремятся к 1. Формула расчета скорректированного показателя следующая:

Использование данных весовых значений позволяет более точно спрогнозировать будущий систематический риск. Так данную модификацию используют многие информационные агентства, такие как: Bloomberg, Value Line и Merrill Lynch.

Модификация коэффициента бета от Бава-Линдсберга (1977)

В своей корректировке Линдсберг предложил рассчитывать односторонний коэффициент бета. Главный постулат заключался в том, что изменение доходности выше определенного уровня большинство инвесторов не рассматривают как риск, а риском считается только то, что ниже уровня. За минимальный уровень риска в данной модели был доходность безрискового актива.

где:

r i – доходность акции; r m – доходность рынка; r f – доходность безрискового актива.

Модификация коэффициента бета от Шоулза-Виллимса

β -1 , β, β 1 – коэффициенты беты для предыдущего (-1) текущего и следующего (1) периода;

ρ m – коэффициент автокорреляции рыночной доходности.

Модификация коэффициента бета от Харлоу-Рао (1989)

Формула отражает одностороннюю бету, с предположением, что инвесторы рассматривают риск только как отклонение от среднерыночной доходности вниз. В отличие от модели Бава-Линдсберга за минимальный уровень риска брался уровень среднерыночной доходности.

где: μ i – средняя доходность акции; μ m – средняя доходность рынка;

Резюме

Коэффициент бета является одним из классических мер рыночного риска для оценки доходности акций, инвестиционных портфелей и ПИФов. Несмотря на сложность использования данного инструмента для оценки отечественных низколиквидных акций и неустойчивость его изменения во времени, коэффициент бета является ключевым показателем оценки инвестиционных рисков. Рассмотренные модификации коэффициента позволяют скорректировать и дать более оценку систематическому риску. С вами был Иван Жданов, спасибо за внимание.

Модель оценки капитальных активов или как ее английская аббревиатура CAPM (Capital Assets Price Model) была создана в 70-х годах прошлого века для оценки финансовых активов предприятия: денежные средства и ценные бумаги. Эта модель была разработана и сформирована такими известными учеными как: Шарпом, Линтнером и Моссиным. Модель CAPM предназначена для определения цены акции или стоимости компании в будущем, другими словами, текущая оценка перекупленности или перепроданности компании.

Модель CAPM часто используется как дополнение к портфельной теории Г. Марковица. В практике построения инвестиционных портфелей, модель CAPM, как правило, используется для выбора активов из всего множества, далее уже с помощью модели Г. Марковица формируется оптимальный портфель.

Модель CAPM связывает такие составляющие как будущая доходность ценной бумаги и риск этой бумаги. Рассмотрим модель CAPM (ее так же называют модель Шарпа) более подробно.

{module 297}

Формула Шарпа связи будущей доходности ценной бумаги и риска

Где:
R- ожидаемая норма доходности;
R f - безрисковая ставка доходности, как правило, ставка по государственным облигациям;
R d - доходность рынка;
β- коэффициент бета, который является мерой рыночного риска (недиверсифицируемого риска) и отражает чувствительность доходности ценной бумаги к изменениям доходности рынка в целом.

И так, ожидаемая норма доходности – эта та доходность ценной бумаги, на которую рассчитывает инвестор. Другими словами- эта прибыль этой ценной бумаги.

Безрисковая ставка доходности – эта доходность, полученная по безрисковым ценным бумагам. Как правило, берут ставку по государственным облигациям. Что бы посмотреть ставки по государственным облигациям можно зайти на сайт центрального банка РФ. http://cbr.ru/hd_base/OpenMarket.asp . В России, на данный момент, она составляет 5.04%.

Под доходностью рынка понимают доходность индекса данного рынка, в нашем случае индекс РТС (RTSI). Для Американских акций берут индекс S&P500.

Бета – коэффициент показывающий рискованность ценной бумаги.

Пример применения модели оценки капитальных активов
И так, попытаемся рассчитать будущую доходность акции Газпрома GAZP. Возьмем котировка по месяцам этой акции и индекса РТС (RTSI) или ММВБ (MICEX) за период с 27 августа 2009 года по 27 августа 2010 года (котировки можно экспортировать в Excel с сайта finam.ru).

Расчет беты через формулу
В ячейке F2 введем следующую формулу:
=ИНДЕКС(ЛИНЕЙН(C3:C13;D3:D13);1)
Коэффициент бета будет равен 1,043.

Расчет беты через надстройку «Анализ данных»
Для расчета коэффициента беты через «Анализ данных» необходимо установить надстройку Excel «Анализ Данных». В ней выбрать раздел «Регрессия» и установить входные интервалы, которые соответствую доходностям акции Газпрома и индекса ММВБ. В новом рабочем листе появится отчет.

Отчет по регрессии выглядит следующим образом. В ячейке В18 находится расчет коэффициента линейной регрессии, как раз необходимый коэффициент бета. Коэффициент бета равен 0,67. Так же в отчете есть показатель R- квадрат (коэффициент детерминированности), значение которого равно 0,63. Он показывает силу зависимости меду независимыми переменными (зависимость между доходностью акции и индексом). Показатель Множественный R –является коэффициентом корреляции. Как видим коэффициент корреляции составляет 0,79, что говорит о сильной связи между доходностью индекса и доходностью акции Газпрома.

Осталось рассчитать месячную доходность рынка, доходность индекса ММВБ, которая рассчитывается как среднеарифметическая доходность индекса. Доходность индекса ММВБ составляет в среднем за месяц -0,81%, а среднемесячная доходность акции Газпрома 1,21%.

Мы рассчитали все необходимые параметры модели CAPM. Теперь рассчитаем справедливую норму доходности акции Газпрома на следующий месяц. R f =5.04%, β=0.67, R d =-0.81%.

R GAZP =5,04%+0,67*(-0,81%-5,04%)=1,12%

Норма доходности акции Газпрома равняется 1,12% на следующий месяц. Можно сказать, что это прогнозная цена будущей доходности в следующем отчетном периоде (у нас месяц). Модель оценки капитальных активов (CAPM) мощный инструмент оценки акций и ценных бумаг, позволит составить прибыльный инвестиционный портфель.

Основы современной портфельной теории заложил в 1964 г. Г. Марковиц, а ее дальнейшему развитию поспособствовал его ученик У. Шарп. Основная идея была в том, чтобы предложить количественные характеристики, отражающие доходность и риск для каждой ценной бумаги. Тогда для формирования портфеля нужно будет всего лишь выбирать бумаги так, чтобы показатель доходности был как можно выше, а показатель риска — как можно ниже. В первую очередь необходимо было каким-то образом измерить риск.

Коэффициент Бета

Доходность рынка акций обычно оценивают по рыночным индексам. Индекс формируется из корзины бумаг — ее динамика наиболее точно будет отражать притоки или оттоки денег. Для российского рынка основным индикатором выступает индекс МосБиржи, для рынка США — S&P500.

На графике индекса S&P500 хорошо видно, что на долгосрочной дистанции рынок акций растет. Средняя доходность за последние 10 лет составила 17,75% годовых (без учета дивидендов). Однако в периоды повышенной волатильности, такие как 2018 г., доходность может существенно снижаться. В 2018 г. индекс S&P500 принес инвесторам убыток -6,24%.

Именно волатильность доходности актива (или рынка в целом) была взята за основу для количественной характеристики риска. Чем больше доходность актива может отклоняться от ожидаемого значения, тем выше риск, связанный с инвестиции в него.

Марковиц и его последователи считали, что в среднем доходность каждой акции стремится к доходности всего рынка. Но на коротких временных промежутках она может существенно отличаться. Одни акции оказываются менее волатильными, чем рынок, другие напротив — более волатильные. Эти отклонения от динамики рынка стали мерой риска инвестиций в конкретную акцию. Шарп назвал этот показатель «бета» (β) и предложил следующую формулу для ее определения:

На практике инвестору необязательно заниматься расчетом беты самостоятельно. Для российских бумаг с декабря 2016 г. этот коэффициент рассчитывает Московская биржа. Посмотреть актуальную информацию и точную методику расчета можно на соответствующей странице сайта биржи. Для акций других рынков этот показатель можно взять из других источников, например на сайте профессора Асвата Дамодарана , хорошо известного специалиста в сфере финансов.

Если Бета равна единице, это значит, что акция колеблется вместе с рынком и ее риск эквивалентен общерыночному. Значение беты больше единицы говорит о повышенном риске, меньше единицы — о пониженном.

Например, если бета коэффициент акции равен 2, это значит, что при росте рынка на 1% цена акции вырастет на 2%. И наоборот, если рынок снизится на 1%, то цена акции снизится на 2%.

Достаточно редко, но все-таки встречается отрицательное значение беты, которое означает, что в рассматриваемый промежуток времени между акцией и индексом наблюдалась обратная зависимость: когда индекс рос, акция снижалась, и наоборот.

На рынке США можно встретить термин high-beta stock. Этим термином обозначают высоковолатильные акции, стоимость которых колеблется существенно сильнее, чем рыночный индекс. Эти бумаги пользуются популярностью среди опытных внутридневных трейдеров, которые охотятся за широкими направленными движениями. Для более долгосрочных инвесторов такие акции несут в себе повышенные риски, и инвесторы предпочитают относиться к ним с особой осторожностью.

Марковиц и Шарп придерживались мнения, что рынок эффективен, то есть вся общедоступная информация быстро закладывается в цену и отдельный инвестор не может получить преимущество перед другими участниками. Это значит, что нарастить доходность инвестиций можно исключительно за счет увеличения риска.

Соответственно формирование портфеля сводится к подбору такой беты, которая обеспечивала бы инвестору допустимый уровень риска, который соответствовал бы его целям. Консервативные инвесторы стремятся, чтобы бета была меньше или равна 1. Участники рынка, рассчитывающие на рост рынка, стараются увеличить бету портфеля так, чтобы получить повышенную доходность.

Бета портфеля определяется, как сумма бет входящих в него акций, умноженных на вес каждой акции.

Ожидаемая доходность портфеля в таком случае выражается формулой:

Такой подход является основой так называемого пассивного инвестирования, когда управляющий не пытается искать способы, чтобы обыграть рынок, а просто формирует портфель с оптимальной бетой и с какой-то периодичностью проводит ребалансировку, ожидая получить доходность, соответствующую риску на долгосрочной дистанции.

Коэффициент Альфа

Однако не все в то время разделяли гипотезу эффективного рынка. Это подтверждалось тем, что многим управляющим удавалось опережать рынок. Из доходности портфеля вычитали доходность рынка и полученное значение считалось эффектом мастерства управляющего.

Но в таком случае никак не учитывалось то, что повышенная доходность могла стать следствием банального принятия на себя повышенного риска. Поэтому результата управляющего нужно было как-то отделить от премии за риск портфеля.

В 1968 г. Майкл Дженсен поставил задачу измерить реальную эффективность управляющих активами с учетом рисков. Так в формуле доходности портфеля появилась еще одна переменная, которая получила название коэффициента альфа (α), и приняла следующий вид:

Соответственно, коэффициент альфа можно было рассчитать через бету и ожидаемую доходность:

Альфа позволила учесть в формуле мастерство управляющего. В случае пассивного инвестирования α считается равной нулю, так как управляющий не принимает активных действия. В случае активного управления α может принимать положительные значения в случае успеха, или отрицательные значения в случае неэффективного управления.

Сегодня коэффициент альфа, помимо анализа деятельности управляющих, получил более широкое применение. В частности, показатель рассчитывается применительно к отдельной акции. Здесь альфа обозначает доходность акции, которая считается независимой от рынка.

Положительная альфа указывает на то, что на рассматриваемом промежутке времени акция стабильно опережает рынок. Например, если α=1, значит акция стабильно опережает рынок на 1%.

Согласно портфельной теории, построение портфеля с максимальной альфой при минимальной бете является способом сформировать наиболее доходный портфель при минимальном риске.

Недостатки классической портфельной теории

Основным недостатком моделей Марковица и Шарпа является предположение об эффективности рынка, при котором доходность всегда строго коррелирует с риском. Однако на практике даже при современном уровне развития ни один рынок не может в полной мере считаться эффективным в силу неравномерности распространения информации.

Кроме того, эффективный рынок предполагает, что участники действую рационально, то есть трезво оценивают риски и ориентируются исключительно на выгоду. Однако в 2000-х это предположение было развеяно несколькими учеными, лауреатами нобелевской премии, занимавшимися поведенческой экономикой. Подробнее о поведенческой экономике можно прочесть в материале:

Другим математическим изъяном в формуле расчета коэффициента β является предположение о нормальном распределении доходности портфеля, которое также является идеализированным и на практике в чистом виде встречается довольно редко. Кроме того, нет однозначного мнения, какая выборка исторических данных для расчета коэффициента будет достаточной, чтобы ожидать аналогичной динамики портфеля в будущем.

Тем не менее работы Шарпа и Марковица широко применяются в построении диверсифицированных портфелей и дают возможность снизить волатильность стоимости портфеля. Подробнее о построении портфеля по методу Марковица читайте в материалах: и