Везде
ДИНАМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА МОДЕЛИ ТРЕЙНОРА–БЛЭКА
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
ДИНАМИЧЕСКИЕ СВОЙСТВА МОДЕЛИ ТРЕЙНОРА–БЛЭКА
Аннотация
Код статьи
S042473880000486-3-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Курочкин Сергей Владимирович 
Аннотация
Модель Трейнора–Блэка, по-видимому, исторически первая модель активного управления портфелем ценных бумаг, в которой в рамках определенных предположений относительно вероятностных распределений доходностей активов (так называемой диагональной модели Шарпа) был получен конкретный количественный ответ на следующий вопрос, каким образом прогнозы будущих цен активов должны учитываться при формировании инвестиционного портфеля. В работе представлен анализ качественного динамического поведения рынка в целом в предположении, что все формирующие рынок инвесторы в своих 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 инвестор использует в своих инвестиционных решениях портфельную теорию Марковица и все участники рынка имеют равный доступ к информации об активах. Особое внимание уделено вопросу, каким образом следует пересчитывать целевые (или справедливые) цены, которые аналитики используют для формулировки своих оценок, и в коэффициентах альфа, которые являются входными параметрами модели Трейнора–Блэка. Анализ возникающей динамической системы на устойчивость показывает, что модель Трейнора–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 рыночных и целевых (согласно консенсус-прогнозам аналитиков) цен наиболее ликвидных российских акций. Оказывает‑ ся, что фактическое поведение рыночных цен относительно прогноза, 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
Дата публикации
01.04.2018
Всего подписок
8
Всего просмотров
786
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf
1

Библиография



Дополнительные источники и материалы

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


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


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


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 обра‑ щения: апрель 2017 г.).


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.).


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 обра‑ щения: апрель 2017 г.).


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


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


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.).


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.


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


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.).


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


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


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.).


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.).

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.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести