Разумное распределение активов. Как построить портфель с максимальной доходностью и минимальным риском
Шрифт:
Рис. 4.7. Соотношение акций крупных и мелких компаний и облигаций, 1926–1998 гг.
Наконец, в довершение картины следует рассмотреть акции мелких иностранных компаний. Здесь существует проблема: наиболее широко используемый международный индекс акций компаний малой капитализации очень своеобразен. Этот индекс, составленный Dimensional Fund Advisors, восходит к 1970 г., почти как индекс EAFE. К сожалению, до 1988 г. он состоял лишь из акций, обращающихся на двух рынках, – Японии и Великобритании. После 1988 г. его состав стал почти аналогичен составу индекса EAFE. Помня об этом, я составил график поведения различного сочетания акций мелких компаний
Рис. 4.8. Соотношение акций мелких компаний США и мелких иностранных компаний, 1970–1998 гг.
Обратите внимание на высокую динамику доходности акций мелких международных компаний: за первый период их доходность была ошеломляющей, а за второй – очень плохой. Кажется, что, когда акции иностранных компаний показывают хорошие результаты, акции мелких иностранных компаний демонстрируют особенно хорошие результаты, и наоборот. Есть ли они в вашем портфеле? Это зависит от того, насколько большую ошибку отслеживания (tracking error) вы считаете для себя приемлемой. Если вас слишком беспокоит временное получение плохих результатов, в то время как остальные получают хорошие результаты, несмотря на вашу высокую долгосрочную доходность, то эти акции, вероятно, не для вас.
Граница эффективности
Обратите внимание, насколько все усложняется в упомянутых выше портфелях, состоящих даже из трех активов. В реальном мире, конечно, нам приходится иметь дело с десятками классов активов.
Существует бесконечное множество комбинаций составляющих. Как получить их обоснованно эффективное сочетание?
Для иллюстрации я выбрал шесть базовых активов, состоящих из акций, которые составляют часть портфелей большинства глобальных инвесторов (известно им это или нет): акции S&P 500, акции мелких компаний США, акции европейских компаний, акции японских компаний, акции компаний Азиатско-Тихоокеанского региона и акции компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов. И опять я выбрал 5-летние казначейские билеты для разбавления риска. Я (или, если быть более точным, мой коллега Дэвид Уилкинсон) сгенерировал 800 случайных портфелей, состоящих из этих семи активов. Затем я рассчитал годовую доходность и стандартные отклонения для этих портфелей за пятилетний период, с 1992 по 1996 г. На получившемся графике, представленном на рис. 4.9, изображено облако портфелей с различной доходностью и рисками (стандартными отклонениями).
Могут ли некоторые из этих портфелей быть лучше других? Безусловно. Заметьте, что этот график разделен горизонтальной и вертикальной линиями. Вертикальная линия представляет все портфели со стандартным отклонением в 15 %, что имеет примерно такую же степень риска, как портфель акций крупных компаний США. Заметьте, что некоторые из портфелей вдоль этой линии имеют столь низкую доходность, как 6 %, в то время как другие имеют высокую доходность, до 14 %. Очевидно, что лучше находиться наверху облака, чем внизу. Если вы собираетесь принять на себя риск на уровне 15 %, то вы можете также получить и максимально возможную доходность.
Рис. 4.9. Случайные портфели, 1992–1996 гг.
Горизонтальная линия очерчивает все портфели с доходностью в 10 %. Заметьте, что некоторые из этих портфелей имеют низкое стандартное отклонение в 8 %, в то время как другие портфели вдоль этой линии имеют стандартное отклонение выше 20 %. Очевидно, что в этом случае лучше находиться с левой стороны
Теперь отойдите и посмотрите на облако в целом. Заметьте, насколько хорошо прорисован его левый верхний край. Именно здесь мы хотим находиться – и либо получать максимальную доходность при данной степени риска, либо подвергаться минимальному риску при данной доходности. Этот край облака называется границей эффективности. Концепция границы эффективности лежит в центре теории портфелей. К сожалению, она также является источником немалых неприятностей.
Санта-Клаус
Многие инвесторы и финансовые аналитики проводят много времени, размышляя о границе эффективности. Они напоминают детей, мечтающих о Санта-Клаусе. В конце концов, это же и есть тот самый «бесплатный сыр»: высокая доходность при низком риске или изрядная доходность почти при полном отсутствии риска. Есть лишь одна проблема. Санта-Клауса не существует. Это все равно что пытаться вырабатывать электричество, помещая батарею и грозовой разрядник в то место, куда в последний раз ударила молния. Маловероятно, что она опять ударит туда же. Иными словами, граница эффективности следующего года и близко не будет подходить к границе эффективности прошлого года. Любой, кто скажет вам, что его рекомендации по портфелям находятся «на границе эффективности», также разговаривает с Элвисом и играет с пасхальным кроликом.
Для иллюстрации этой позиции я попросил своего коллегу Дэвида Уилкинсона сгенерировать еще 800 портфелей с этими же семью активами, но в этот раз за 27-летний период, с 1970 по 1996 г. Результаты представлены на рис. 4.10. Сначала обратите внимание, что данное облако портфелей имеет совершенно иные очертания, чем первое облако: оно гораздо более плоское. Это происходит потому, что за короткие периоды времени годовая доходность активов бывает совершенно разной, но эти различия имеют тенденцию исчезать за более длительные периоды. Иными словами, при очень малых временных горизонтах точное распределение акций имеет большое значение, но оно становится менее важным при очень больших временных горизонтах.
Гораздо важнее то, что не показано на графиках. Портфели с границей эффективности за период с 1992 по 1996 г. включали большую часть акций S&P 500 и европейских компаний, в то время как портфели с границей эффективности за более длительный период содержали большую долю акций японских компаний, мелких компаний США и компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов. По сути, если бы вы рассчитали границу эффективности за первую половину всего периода (1970–1983) и использовали бы ее для определения своего портфеля за вторую половину периода (1984–1996), то пиши пропало. Портфель с рассчитанной границей эффективности в первом периоде, состоящий из акций японских компаний, акций компаний, занимающихся добычей драгоценных металлов, и акций мелких компаний США, обесценился бы во второй половине периода.
Рис. 4.10. Случайные портфели, 1970–1996 гг.
Еще облака точек не показывают, что происходит, когда вы радикально меняете распределение во времени. Помните, что все приведенные выше примеры моделирования портфелей предполагают постоянное распределение в изучаемый период времени. Можете ли вы получить более высокую доходность, выбрав наиболее эффективный актив за каждый годовой или пятилетний период при своем анализе? Конечно. Дело лишь в том, что это выше человеческих сил. Как мы уже говорили, никто не может спрогнозировать рынок; изменение распределения активов во времени – это рецепт несчастья. По сути, большинство глобальных инвесторов получают в итоге результаты намного хуже тех, что изображены в виде облаков на рис. 4.9 и 4.10, именно по этой причине.
Институциональные управляющие любят так называемое стратегическое распределение активов, а мелкие инвесторы и вовсе приходят от него в восторг. Это связано с расходованием больших сумм клиентских денег на сложный макроэкономический и политический анализ, а также анализ рынка в попытке угадать, какие активы окажутся наиболее эффективными. Но это пустая затея. Почему? Потому что рынки уже включили эту информацию в текущую цену. Вы скажете, что экономика США – самая сильная в мире и останется такой в обозримом будущем? Это может быть правдой, но об этом знает весь мир, и поэтому на Уолл-стрит на $100 можно получить лишь $3 дохода против $8–15 доходов в Сеуле, Гонконге или Сан-Паулу. Еще раз подумайте о недавности. И в следующий раз, увидев представительного типа в костюме за $2000, очень убедительно говорящего о будущем направлении экономики или рынков, помните, что его отец, вероятно, взвинчивал курс крюгеррандов (золотых монет ЮАР. Прим. пер.) в 1979 г., а его старший брат «раздувал» цену акций японских компаний в 1989 г.