Динамические свойства модели Трейнора – Блэка

Курочкин Сергей В.

doi:10.7868/s0424738818020061

Русский

Главная>Выпуск 2>Динамические свойства модели Трейнора – Блэка

Динамические свойства модели Трейнора – Блэка

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Динамические свойства модели Трейнора – Блэка

Аннотация

Код статьи

S042473880000014-4-1

DOI

10.7868/s0424738818020061

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Курочкин Сергей Владимирович Связаться с автором

Аффилиация: Федеральный исследовательский центр
Адрес: Российская Федерация, Москва

Выпуск

Том 54 Выпуск 2

Страницы

71-88

Аннотация

Модель Трейнора – Блэка – по-видимому, исторически первая модель активно‑ го управления портфелем ценных бумаг, в которой в рамках определенных предположений относительно вероятностных распределений доходностей активов (так называемой диаго‑ нальной модели Шарпа) был получен конкретный количественный ответ на следующий во‑ прос? каким образом прогнозы будущих цен активов должны учитываться при формирова‑ нии инвестиционного портфеля. В работе представлен анализ качественного динамического поведения рынка в целом в предположении, что все формирующие рынок инвесторы в сво‑ их портфельных решениях применяют данную модель. Аналогичное предположение лежит в основе классической модели CAPM, где доказывается существование равновесия рынка и выводятся ценообразующие соотношения для активов в предположении, что каждый ин‑ вестор использует в своих инвестиционных решениях портфельную теорию Марковица и все участники рынка имеют равный доступ к информации об активах. Особое внимение уделено вопросу каким образом следует пересчитывать целевые (или справедливые) цены в терминах, которых аналитики используют для формулировки своих оценок, и в коэффи‑ циентах альфа, которые являются входными параметрами модели Трейнора – Блэка. Ана‑ лиз возникающей динамической системы на устойчивость показывает, что модель Трейно‑ ра – Блэка приводит к устойчивому ценообразованию только для активов, имеющих значительную долю капитализации рынка (приблизительно от 10% и более). Полученные выводы затем сопоставляются с эмпирическими данными о совместной динамике рыноч‑ ных и целевых (согласно консенсус-прогнозам аналитиков) цен наиболее ликвидных рос‑ сийских акций. Оказывается, что фактическое поведение рыночных цен относительно про‑ гноза, как правило, не соответствует модельному: вместо нарастающих колебаний цены наблюдается игнорирование целевого уровня. Возможное объяснение: российский рынок акций не считает прогнозы аналитиков заслуживающими доверия.

Ключевые слова

управление инвестиционным портфелем, модель Трейнора – Блэка, динамическая система, устойчивость

Классификатор

Получено

09.10.2017

Дата публикации

29.06.2018

Всего подписок

Всего просмотров

2029

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Курочкин С. В. Динамические свойства модели Трейнора – Блэка // Экономика и математические методы. – 2018. – T. 54. – Выпуск 2 C. 71-88 . URL: https://emmras.ru/dinamicheskie-svoystva-modeli-treynora-bleka/?version_id=3991. DOI: 10.7868/s0424738818020061
MLA	Kurochkin, Sergey "Dynamic features of the Treynor – Black model." Economics and the Mathematical Methods. 54.2 (2018).:71-88. DOI: 10.7868/s0424738818020061
APA	Kurochkin S. (2018). Dynamic features of the Treynor – Black model. Economics and the Mathematical Methods. vol. 54, no. 2, pp.71-88 DOI: 10.7868/s0424738818020061


1	123	123 123

Библиография

1. Дамодаран А. (2016). Инвестиционная оценка. М.: Альпина.

2. Каток А., Хассельблат Б. (2005). Введение в теорию динамических систем. М.: МЦНМО.

3. Курочкин С.В. (2014). Если они уйдут. Каким будет российский рынок акций в отсутствие зарубежных инвесторов? // Рынок ценных бумаг. № 8. С. 57–59.

4. Московская биржа (2014). Индекс ММВБ MICEXINDEXCF. [Электронный ресурс] Режим доступа: http:// www.moex.com/ru/index/MICEXINDEXCF/constituents/, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2017 г.).

5. РИА Новости (2016). ЦБ видит потенциальную угрозу в распространении робо-эдвайзеров // РИА Новости. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://ria.ru/economy/20160217/1375957204.html, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: февраль 2016 г.).

6. Сбербанк (2017). Дивиденды. [Электронный ресурс] Официальный сайт. Режим доступа: http://www. sberbank.com/ru/investor-relations/share-profile/dividends, свободный. Загл. с экрана. Яз. рус. (дата обращения: апрель 2017 г.).

7. Black F., Litterman R. (1992). Global Portfolio Optimization // Financial Analysts Journal. Vol. 48. No. 5. P. 28–43.

8. Bodie Z., Kane A., Marcus A. (2014). Investments. N.Y.: McGraw Hill.

9. Bradshaw M., College B., Huang A. (2013). Analyst Target Price Optimism around the World. Midwest Finance Association 2013 Annual Meeting Paper. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=2137291, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2017 г.).

10. Cvitanic J., Lazrak A., Martellini L., Zapatero F. (2006). Dynamic Portfolio Choice with Parameter Uncertainty and the Economic Value of Analysts’ Recommendations // The Review of Financial Studies. Vol. 19. No. 4. P. 1113–1156.

11. Fama E. (1965). The Behavior of Stock Market Prices // Journal of Business. Vol. 38. P. 34–105.

12. Standard and Poors (2017). S&P 500. [Электронный ресурс] Режим доступа: http://us.spindices.com/indices/equity/sp‑500, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2017 г.).

13. Stowe J., Robinson T., Pinto J., McLeavy D. (2002). Analysis of Equity Investments: Valuation. N.Y.: Wiley and Sons.

14. Treynor J., Black F. (1973). How to Use Security Analysis to Improve Portfolio Selection // Journal of Business. Vol. 46. No. 1. P. 66–86.

15. US Treasury (2017). Interest Rate Statistics. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://www.treasury.gov/resource-center/data-chart-center/interest-rates/Pages/default.aspx, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2017 г.).

16. Wikipedia (2017). S&P 500 Index. [Электронный ресурс] Режим доступа: https://en.wikipedia.org/wiki/S%26P_500_Index, свободный. Загл. с экрана. Яз. англ. (дата обращения: апрель 2017 г.).

17. Zhongzhi H. (2007). Incorporating Alpha Uncertainty into Portfolio Decisions: A Bayesian Revisit of the Treynor – Black Model // Journal of Asset Management. Vol. 8. No. 3. P. 161–175.

Библиография

Комментарии

Войти через