Сравнивая это выражение с уравнением "ожидаемая доходность-коэффициент"бета" (уравнение (8.2)) для САРМ, нетрудно заметить, что в нем значение а, принимается равным нулю. Таким образом, мы выполнили преобразование прогноза на основе САРМ, использующего недоступные нам значения ожидаемой доходности ценных бумаг и рыночного портфеля, в прогноз, для которого мы можем взять значения отрезка, отсекаемого на вертикальной оси линией регрессии доступных нам переменных: фактической дополнительной доходности ценной бумаги относительно дополнительной доходности заданного индекса.

Однако представление САРМ в форме индексной модели имеет один существенный недостаток. Если отрезок, отсекаемый на вертикальной оси линией регрессии значений доходности, существенно отличается от нуля, вы не можете установить причину этого: выбор неподходящего индекса для аппроксимации рынка или "не срабатывает" теория.

На практике выявлено лишь несколько случаев устойчивых положительных и достаточно больших значений а. Эти ситуации мы обсудим в главе 9. К ним, в частности, относятся следующие: различия между акциями мелких и крупных компаний; акции компаний, которые недавно объявили о получении неожиданно высоких прибылей; акции с высокими показателями отношения "балансовая стоимость акции-рыночная стоимость акции"; акции, которые недавно резко упали в цене. Однако будущие значения "альфа" практически невозможно прогнозировать на основе предыдущих значений. Из сказанного понятно, почему индексные модели столь широко используются для представления ценовой модели рынка капитала (САРМ).

Оценка индексной модели

Уравнение (8.3) показывает, как фактически определить рыночный и специфический риски акции. Допустим, что мы отмечаем дополнительную доходность рыночного индекса и некоей акции в течение ряда периодов. В качестве примера мы используем месячные показа гели дополнительной доходности индекса S&P 500 и акции GM за определенный год. Результаты, полученные за период выборки, можно представить в виде диаграммы разброса точек, как показано на рис. 8.6.

Горизонтальная ось на рис. 8.3 соответствует показателям дополнительной доходности (по сравнению с безрисковой ставкой) рыночного индекса, вертикальная ось — показателям дополнительной доходности интересующего нас инструмента (в нашем примере — акции GM). Каждая конкретная точка на этой диаграмме разброса соответствует определенной паре значений дополнительной доходности (одно из этих значений относится к рыночному индексу, а другое — к акциям GM) в течение некоторого периода. Эти точки пронумерованы от 1 до 12 и представляют показатели дополнительной доходности индекса S&P 500 и акции GM за каждый месяц, с января по декабрь. Модель с единственным индексом предусматривает, что взаимосвязь между показателями дополнительной доходности индекса S&P 500 и акции GM задается выражением

=аам + Рем RMt +ecMt-

Нетрудно заметить схожесть этого уравнения с уравнением регрессии.

В уравнении линейной регрессии с одной переменной зависимая переменная колеблется в пределах прямой линии с параметрами а (отрезок, отсекаемый на вертикальной оси) и P (угловой коэффициент, тангенс угла наклона). Отклонения от этой прямой ли-

Copyright © 2008-2012 MoyDohod.Ru

Использование материалов сайта возможно при условии указания активной ссылки
Как заработать на сайте