Чтение онлайн

на главную

Жанры

Маленькая книга победителя рынка акций

Гринблатт Джоэл

Шрифт:

Однако эти хорошие результаты связать разумным образом именно с их малостью нельзя, поскольку акции с малой капитализацией не так уж сильно за исследованный период переигрывают акции с большой. Разделив наше пространство акций на децили по признаку рыночной капитализации, мы обнаружили, что за исследуемый семнадцатилетний период 10 процентов акций с наименьшей капитализацией давали прибыль в 12,1 процента, а 10 процентов акций с наибольшей капитализацией — 11,9 процентов. Ближайшие децили давали схожие результаты: малые — 12,2 процента, большие — 11,9.

Впрочем, вопрос о том, переигрывают ли акции с малой капитализацией акции с большой, в целом не так уж и важен. Представляется очевидным, что среди акций с малой капитализацией отыскать выгодные (как, собственно, и переоцененные) гораздо легче — и потому, что здесь обширнее

выбор, и потому, что анализировались они, скорее всего, поверхностно, а в результате и цены на них указаны неверно. В определенном смысле отыскивать выгодные акции среди тех, что характеризуются малой капитализацией, простым методом, например, с помощью волшебной формулы, легче.

В чем волшебная формула расходится с прежними исследованиями способов одоления рынка — и простыми, и сложными, — так это в том, что и для акций компаний с большей капитализацией (свыше 1 миллиарда долларов) результаты она дает невероятно надежные. Другим методам в этом плане везет гораздо меньше. К примеру, за период нашего исследования наиболее широко применяемый метод идентификации ценности акций и их способности к росту — использование отношения цены к величине капитала — не помог отличить победителей от проигравших. Получивший высший ранг дециль акций с низким показателем отношения цены к величине капитала (самые дешевые 10 процентов) превосходил получивший низший ранг дециль акций с высоким показателем отношения цены к величине капитала (самые дорогие 10 процентов) всего на 2 процента в год [52] .

52

То есть дециль с самым низким отношением цены к величине капитала дал 13,72 процента прибыли, а дециль с самым высоким — 11,51 процента. Рыночное среднее для этой группы составляло 11,64 процента.

В сравнении с этими результатами стратегия волшебной формулы выгладит намного лучше. Получивший высший ранг дециль акций волшебной формулы (самые дешевые 10 процентов) за семнадцатилетний период исследований превзошел получивший низший ранг дециль акций (самые дорогие 10 процентов) на 14 процентов в год. Наилучший дециль дал 18,99 процента прибыли, наихудший — 4,66 процента, между тем как рыночное среднее для всех этих акций с капитализацией выше 1 миллиарда долларов составило 11,7 процента. Что, по правде сказать, и неудивительно. В то время как цена, низкая по отношению к исторической стоимости активов, может быть показателем дешевизны акций, доход, высокий по отношению к цене и исторической стоимости активов, представляет собой более прямую меру дешевизны и должен работать лучше.

Одно из наиболее значительных исследований недавнего времени, проведенное в Чикагском университете Джозефом Пиотроски [53] , продвинуло анализ отношения цены к величине капитала еще на один шаг. Пиотроски заметил: хотя акции с низким отношением цены к величине капитала в среднем и превосходят рынок, несколько меньше половины акций, отобранных с помощью этой стратегии, до показателей рынка на самом деле не дотягивают. Используя простые и уже имевшиеся под рукой бухгалтерские метрические показатели, Пиотроски постарался улучшить результаты этой исходной стратегии. Он провел ранжирование высшего квинтиля акций с низким показателем отношения цены к величине капитала (то есть 20 процентов самых дешевых акций), используя девять различных мерок финансового здоровья, в том числе прибыльность, операционную эффективность и балансовую силу. Результаты исследования, охватывавшего 21 год, были весьма впечатляющими… за одним исключением.

53

Piotroski J. Value Investing: The Use of Historical Financial State ments to Separate Winners from Losers. // Journal of Accounting Research.
–  vol. 38, supplement. - 2000.

На самом деле для акций компаний с большой капитализацией исследование не работало. Для трети акций, характеризующихся наибольшей рыночной капитализацией [54] , акции, получившие по девятиточечной шкале Пиотроски высшие ранги, не смогли значительно превзойти средние акции с низким отношением цены к величине капитала [55] . Что, опять таки, и не удивительно. Как уже говорилось, акции с ошибочно определенной ценой очень легко отыскиваются среди тех, которые характеризуются малой и средней рыночной капитализацией.

54

Эквивалент исследования волшебной формулы для акций компаний с рыночной капитализацией, превышающей примерно 700 миллионов долларов.

55

При том, что получившие у Пиотроски самые низкие ранги акции компаний с большой капитализацией выглядят в сравнении с другими акциями с низким отношением цены к величине капитала довольно плохо, его система ранжирования отобрала за 21 год всего 34 акции низкого ранга.

Впрочем, эта относительная неспособность методов одоления рынка работать с акциями, обладающими большой капитализацией, не уникальна. Даже самые мудреные стратегии этого рода, давая в общем случае превосходные результаты, в пространстве акций с большой капитализацией к относительно простой волшебной формуле и близко не подходят [56] . К примеру, некоторые из лучших на сегодняшний день работ по сложной факторной модели были выполнены Робертом Хогеном и Надин Бэйкер [57] . Профессор Хоген, вдохновленный превосходными результатами, которые дала его революционная статья, создал даже консультационную фирму.

56

Или в пространстве акций с малой капитализацией.

57

Haugen R., Baker N. Commonality in the Determination of Expected Stock Returns. // Journal of Financial Economics.
–  Summer.
–  1996.

По существу, не ограничиваясь двумя факторами, которые применяются в стратегии волшебной формулы, Хоген разработал сложную модель, использующую фактор и предположительно помогающую предсказать поведение акций в будущем. Эти факторы оценивания акций основаны на «риске, ликвидности, финансовой структуре, прибыльности, ценовой истории, аналитических оценках». Используя сложное взвешивание всех этих факторов, модель Хогена предсказывает будущие прибыли каждой акции. Оцененные моделью Хогена исторически «ожидаемые прибыли» акций, образующие пространство в 3000 таковых, выставлены на интернетовском сайте. Они охватывают период с февраля 1994 по ноябрь 2004 года. Мы решили протестировать модель Хогена и посмотреть, действительно ли она работала для акций с большой рыночной капитализацией (для тех, чья рыночная капитализация превышала в 2004 1 миллиард долларов).

Она работала. Результаты получились вполне впечатляющие. За этот десятилетний период рыночное среднее по прибыли составляло для протестированных акций 9,38 процента. Покупка акций высшего в модели Хогена ранга (дециль с лучшими рангами) давала прибыль в 22,89 процента. Покупка акций низшего ранга (дециль с худшими рангами) давала потери в 6,91 процента. То есть разброс между лучшими и худшими составлял почти 30 процентов! При этом предполагалось, что акции удерживаются в течение одного месяца, а по истечении каждого ранжируются заново. Результаты, разумеется, превосходные, однако у волшебной формулы они лучше!

За тот же десятилетний период акции высшего ранга (дециль с лучшими рангами), отобранные с помощью двухфакторной модели волшебной формулы, дали 24,25 процента прибыли. Акции низшего ранга (дециль с худшими рангами), дали потери в 7,91 процента. Разброс составляет 32 процента! Хотя результаты, полученные с помощью волшебной формулы, отчасти лучше (и получаются гораздо легче), чем результаты модели Хогена, учитывающей 71 фактор, производительность обоих методов великолепна и вполне сравнима.

Поделиться:
Популярные книги

На границе империй. Том 6

INDIGO
6. Фортуна дама переменчивая
Фантастика:
боевая фантастика
космическая фантастика
попаданцы
5.31
рейтинг книги
На границе империй. Том 6

Курсант: Назад в СССР 4

Дамиров Рафаэль
4. Курсант
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
7.76
рейтинг книги
Курсант: Назад в СССР 4

С Новым Гадом

Юнина Наталья
Любовные романы:
современные любовные романы
эро литература
7.14
рейтинг книги
С Новым Гадом

Наследник

Кулаков Алексей Иванович
1. Рюрикова кровь
Фантастика:
научная фантастика
попаданцы
альтернативная история
8.69
рейтинг книги
Наследник

Приручитель женщин-монстров. Том 6

Дорничев Дмитрий
6. Покемоны? Какие покемоны?
Фантастика:
юмористическое фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Приручитель женщин-монстров. Том 6

Убивать чтобы жить 3

Бор Жорж
3. УЧЖ
Фантастика:
героическая фантастика
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Убивать чтобы жить 3

Убивать, чтобы жить

Бор Жорж
1. УЧЖ
Фантастика:
героическая фантастика
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Убивать, чтобы жить

Релокант. Вестник

Ascold Flow
2. Релокант в другой мир
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
рпг
5.00
рейтинг книги
Релокант. Вестник

Неудержимый. Книга XIX

Боярский Андрей
19. Неудержимый
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.00
рейтинг книги
Неудержимый. Книга XIX

Моя (не) на одну ночь. Бесконтрактная любовь

Тоцка Тала
4. Шикарные Аверины
Любовные романы:
современные любовные романы
7.70
рейтинг книги
Моя (не) на одну ночь. Бесконтрактная любовь

Папина дочка

Рам Янка
4. Самбисты
Любовные романы:
современные любовные романы
5.00
рейтинг книги
Папина дочка

Первый пользователь. Книга 3

Сластин Артем
3. Первый пользователь
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
5.00
рейтинг книги
Первый пользователь. Книга 3

Назад в СССР: 1985 Книга 2

Гаусс Максим
2. Спасти ЧАЭС
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
6.00
рейтинг книги
Назад в СССР: 1985 Книга 2

В теле пацана 4

Павлов Игорь Васильевич
4. Великое плато Вита
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
В теле пацана 4