Эмпирические результаты исследования

По описанным выше методам проводится эмпирическое исследование, которое подробно представлено в приложении 2. Таблица 4.1 отображает сводные результаты тестирования различных мер риска 5 стран на посткризисном, кризисном, докризисном и общем периодах. Вместе с выбранными мерами риска дана и — объясняющая сила этих мер.

Таблица 4.1.

Сводная таблица результатов исследования применимости различных мер риска на данных стран БРИКС в американских долларах.

Анализ всего периода по каждой стране показывает слабую объясняющую силу всех рассмотренных мер риска — наибольшей объясняющей силой обладают бета (5,1%) и энтропическая бета (5%) на данных всего периода Бразилии. Что означает, что ни одна из рассмотренных мер не может корректно описать поведение доходности финансовых активов в развивающихся странах для любой фазы экономического цикла. Что говорит в пользу разделения данных на три периода. Можно заметить, что меры риска лучше всего объясняют доходность финансовых активов в докризисном периоде по каждой стране, кроме России. Также анализ показывает, что в большинстве периодов доходность хорошо объясняют меры не систематического риска, а общего риска, что может являться следствием того, что при оценке риска инвесторы ориентируются больше не на то, как доходность актива соотносится с рыночной доходностью, а на поведение доходности самого актива.

В остальном, наблюдается некоторая взаимосвязь результатов именно по странам, а не по периодам, значит интерпретировать результаты тоже лучше отдельно по странам.

Результаты по России показывают, что в посткризисном периоде все однофакторные регрессии показывают отрицательную зависимость доходности от мер риска. Это может являться следствие кризиса, происходя…

Также причиной неэффективности модели могут являться проблемы с данными. Во-первых, взятые в качестве рыночных портфелей индексы фондовых рынков могут быть не эффективны по критерию средняя доходность — риск. Как отмечалось в работе Roll and Ross [1994] даже небольшие отклонения прокси рыночного портфеля от эффективного фронта могут нивелировать корреляцию между прокси и активом. К тому же, отраслевые индексы не всегда соответствуют страновым индексам, так как некоторые компании входят только в отраслевой индекс, но не в общий.

Во — вторых, используются данные не в национальной валюте, а в долларах. Анализируя динамику валютных курсов (приложение 3), можно заметить, что все валюты, кроме китайского юаня, резко обесценились во время кризиса (в начале 2009 года) и в посткризисном периоде (2014 — 2016 года). Эти скачки могли сказаться на данных и, соответственно, на результатах исследования.

Чтобы проверить влияние волатильности национальной валюты на полученные результаты, мы провели аналогичное исследование данных в национальной валюте (Приложение 4). К сожалению, не удалось найти одинаковые прокси безрисковых ставок для всех стран, поэтому используются разные показатели. Выбор прокси для безрисковых активов осуществлялся на основе минимальных показателей корреляции прокси и индекса национального фондового рынка соответствующей страны. Также была осуществлена проверка зависимости результатов эмпирического исследования от выбора прокси для безрисковой ставки. Для этого мы сравнили результаты с различными ставками (таблица 4.2).

Таблица 4.2.

Сравнение результатов исследования при разных прокси для безрисковой ставки России и Индии.

`***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1.

В целом результаты при различных прокси безрисковой ставки почти одинаковы. Во всех случаях использование прокси, менее коррелируемой с фондовым рынком, дает несколько большую объясняющую силу в однофакторных регрессиях. Однако разница не очень велика, к тому же при изменении прокси не происходит замены выбранных в качестве оптимальных мер риска. Можно сделать вывод, что в данном случае, когда корреляция между разными прокси выше 70%, выбор того или иного показателя в качестве безрисковой ставки не сильно влияет на результат исследования.

Теперь перейдем к результатам исследования всех стран в национальных валютах и сравним их с исследованием в долларах (таблица 4.3).

Таблица 4.3.

Сравнение результатов исследования применимости различных мер риска на данных 5 стран в национальной валюте и в американских долларах.

В общих чертах данные в долларах и в национальных валютах дают схожие результаты, но есть и отличия. Так исследование в российских рублях показывает, что в России в посткризисный период доходность может быть описана дисперсией и энтропической дисперсией (так же как в докризисный период), в отличие от исследования в долларах, в котором все меры риска имеют отрицательную взаимосвязь с доходностью. Такой результат подтверждает предположение о том, что отрицательная зависимость доходности от риска в изначальном исследовании вызвана колебаниями на валютном рынке. В остальных периодах результаты те же, только с немного большей объясняющей силой всех мер риска на данных в рублях.

В Китае в посткризисном и докризисном периоде двусторонние меры общего риска (дисперсия и энтропическая дисперсия) сменились односторонними (полудисперсия и полуасимметрия). Что означает, что национальные инвесторы оценивают риск только как возможность получения доходности меньше ожидаемой. Объясняющая сила мер риска немного уменьшилась. В Бразилии и Индии исследование в национальных валютах показывает те же оптимальные меры риска, что и исследование в долларах. При этом объясняющая сила увеличилась по сравнению с первоначальным исследованием. В Южно-Африканской республике так же, как и раньше на большинстве периодов рассмотренные меры риска не показывают удовлетворительных результатов. Только в докризисный период односторонние бета сменились Tail — beta, объясняющей 3,5% волатильности доходности.

Не смотря на некоторые корректировки общие результаты те же. Рассмотренные меры риска не подходят для применения на всем периоде выборки. А в Южно-Африканской республике ни для одного периода они не объясняют больше 5% волатильности доходности. В остальных странах наилучшие результаты меры риска показывают в докризисный период. Тогда как в посткризисный период они опять же не очень подходят для объяснения доходности. В кризисный период во всех странах, кроме России наблюдается отрицательная зависимость доходности от рассмотренных мер риска.

В целом, несмотря на слабую объясняющую силу в некоторых периодах, наши результаты схожи с тем, что получили другие авторы, исследующие применимость различных мер систематического риска для построения ожидаемой доходности финансовых активов. Так энтропические меры риска лучше всего применимы во время стабильного роста фондового рынка так же как в работе Ю. Дранева 2012 года. А в кризисный период в России наилучшей оказалась мера риска Tail — beta, которую ее разработчики советовали применять на «медвежьих» (падающих) рынках.