Математика управления капиталом. Методы анализа риска для трейдеров и портфельных менеджеров

Ожидаемая прибыль — это то же самое, что и потенциальная прибыль, а дисперсия (или стандартное отклонение) ожидаемых прибылей ~ то же самое, что и потен­ циальный риск. Отметьте, что данная модель двумерная. Мы можем сказать, что модель представлена правым верхним квадрантом декартовой системы коорди­нат (см. рисунок 6-1), где по вертикали (ось Y) откладывается ожидаемая при­быль, а по горизонтали (ось X) откладывается ожидаемая дисперсия, или стандар­тное отклонение прибылей.

Рисунок 6-1 Правый верхний квадрант декартовой системы координат

Есть и другие аспекты потенциального риска, такие как потенциальный риск (ве­роятность) катастрофического убытка, который теория Е — V не рассматривает отдельно от дисперсии прибылей. Мы не будем изучать эту концепцию в данной главе, а будем обсуждать теорию Е — V в классическом варианте. Марковиц также утверждал, что портфель, полученный из теории Е — V, оптимален только в том случае, если полезность, т.е. «удовлетворение» инвестора, является лишь функци­ей ожидаемой прибыли и дисперсии ожидаемой прибыли. Марковиц указал, что инвестор может использовать и более высокие моменты распределения, а не только первые два (на которых основана теория Е — V), например асимметрию и эксцесс ожидаемых прибылей.

Потенциальный риск — очень емкое понятие, он является функцией гораз­до большего числа переменных и включает более высокие моменты распределе­ний. Тем не менее мы будем определять потенциальный риск как дисперсию ожидаемых прибылей. Не следует, однако, полагать, что этим риск полностью определен. Риск намного шире, и его реальная природа плохо поддается коли­чественной оценке.

Первое, что должен сделать инвестор, желающий использовать теорию Е — V, это придать количественный смысл своим предположениям относи­тельно ожидаемых прибылей и дисперсий прибылей рассматриваемых цен­ных бумаг на определенном временном горизонте (периоде удержания). Эти параметры можно получить эмпирически. Инвестор может рассмотреть про­шлую историю ценных бумаг и рассчитать прибыли и их дисперсии за опреде­ленные периоды. Как уже было отмечено, термин «прибыли» означает не толь­ко дивиденды по ценной бумаге, но и любые повышения стоимости ценной бумаги (в процентах). Дисперсия является статистической дисперсией про­центных прибылей. Для определения ожидаемой прибыли в период удержа­ния можно использовать линейную регрессию по прошлым прибылям. Дис­персия как входной параметр определяется путем расчета дисперсии каждой прошлой точки данных на основе ее спрогнозированного значения (а не на основе линии регрессии, рассчитанной для прогнозирования следующей ожидаемой прибыли). Вместо того чтобы определять эти значения эмпири­ческим способом, инвестор может оценить значения будущих прибылей и дисперсий[25]. Возможно, наилучшим способом нахождения параметров явля­ется комбинация обоих подходов. Инвестору следует использовать эмпири­ческий подход (т.е. использовать исторические данные), затем, если это необ­ходимо, можно учесть прогноз относительно будущих значений ожидаемых прибылей и дисперсий. Следующими параметрами, которые должен знать инвестор для использования данного метода, являются коэффициенты линейной корреляции прибылей. Эти параметры можно получить эмпирически, путем оценки или с помощью комби­нации обоих подходов.

При определении коэффициентов корреляции важно использовать точки данных того же временного периода, который был использован для определения ожидаемых прибылей и дисперсий. Другими словами, если вы используете годо­вые данные для определения ожидаемых прибылей и дисперсии прибылей (т.е. ведете расчеты на годовой основе), следует использовать годовые данные и при определении коэффициентов корреляции. Если вы используете дневные данные для определения ожидаемых прибьыей и дисперсии прибылей (т.е. ведете расче­ты на дневной основе), тогда вам следует использовать дневные данные для опре­деления коэффициентов корреляции. Вернемся к нашим четырем инвестициям — Toxico, Incubeast Corp., LA Garb и сберегательному счету. Присвоим им символы Т, 1, L и S соответственно. Ниже приведена таблица их коэффициентов линейной корреляции:

	I	L	S
Т	-0,15	0,05	о
I		0,25	о
L			о