Тел.факс: +7(831)437-66-01
Факторинг  Практика биржевых спекуляций 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 [ 22 ] 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180


рынка, но подавляющее большинство инвесторов обманывают и по-крупному, и по мелочам. Для того чтобы защитить наших читателей от подобных манипуляций, мы проверили каждое из традиционных представлений о рынке, перечисленных выше, и вы можете познакомиться с полученными нами результатами.

Давайте начнем с анализа реальной связи между поведением рынка и прибылями. Существует множество отсроченных, опережающих эффектов, соотношений, которые нужно проверить. Лучший способ для этого, как показывается в гл. 8, - это построить диаграммы рассеивания. Если данные распределены достаточно близко от линии регрессии - это значит, что существует сильная взаимосвязь, если же они напоминают бесформенное облако, тогда ясно, что эта взаимосвязь слабая или ее нет вообще. На каждом из графиков показано соотношение доходности из индекса цен на ценные бумаги Standard & Poor и данных о прибылях из глобальной базы данных Лондонской школы бизнеса, которые будут детально обсуждаться в гл. 9.

Мы начнем с анализа соотношений для одного года, доходы соотнесем с прибылями, полученными в том же году. Предполагается, что цены на акции должны снижаться, когда доходы снижаются, и, наоборот, повышаться при росте доходов. Этого не происходит, скорее мы видим обратное:

1. Если прибыли компаний S&P 500 выросли в данном году, то сам S8cP 500 покажет худшие результаты, чем в среднем.

2. Если прибыли компаний в данном году падали, то S&P 500 в этом году вырастет больше, чем в среднем.

Это обратное соотношение вы можете увидеть на рис. 2.1. Обратите внимание на небольшой наклон линии регрессии. Это признак того, что статистики называют отрицательной корреляцией. Когда доходы снижаются, цены на акции возрастают чаще, чем понижаются.



Рисунок 2.1. Изменения прибылей компаний в текущем году как предиктор изменений индекса S&P 500 в следующем году (1937-2001)

и-1 2-

ей g

ей -

сл о

0,4-0,3-0,2-0.1 -0,0

-0,1--0,2-

-0,3-

-0,5 0,0 0,5

Изменение прибылей компаний в текущем году, %

у = 9,6% (х) = 0,5%

Источник: Standard & Poors Security Price Index Record

В реальности было 22 года из тех 65, что представлены на графике, когда цена акций снижалась. Средний доход для компаний из S&P 500 в эти годы поднялся на 14,2%. Сравните с теми 43 годами, когда цена повышалась, - доход в эти годы поднялся лишь на 4,9%.

Мы использовали регрессионный анализ и получили уравнение, которое отражает небольшую отрицательную корреляцию между ценой на акции и прибылью в следующем году:

доходность вложений в S&P 500 = 9,6% - 1/5 годового изменения прибылей компаний, входящих в S&P, или 9,6% - 1/5 (S&P 500 А).

Например, представьте себе, что в данном году прибыли компаний S&P 500 выросли на 22%. Если подставить это зна-



чение в приведенную формулу, то получим: 9,6% - 1/5(22%), что равносильно предсказанию, что в следующем году индекс S&P 500 вырастет на 5,2%. Нужно иметь в виду, что средний ежегодный рост равен 9,6% в год, следовательно, полученное значение в 5,2% ниже среднего. А вот если прибыли компаний S&P упадут за год на 22%, тогда в следующем году, согласно формуле, индекс вырастет на 9,6% - 1/5(-22%), или на 14%.

Уравнение объясняет только около 5% отклонений индекса S&P 500 от его нормального поведения. Это утверждение можно выразить и в такой форме: если инвестор ничего не знает об изменениях доходности в течение года, то наилучшим прогнозом изменения дохода в 2002 году для компаний S&P 500 будет 9,6%, т.е. среднее ежегодное изменение. Этот прогноз будет, однако, иметь большой диапазон ошибки, который можно сократить на 0,5%, используя приведенную нами формулу. Такое сокращение может быть чисто случайным только в семи случаях из ста.

После того как мы узнали, что доходы компаний в данном году негативно связаны с ростом рынка в следующем году, можно задать вопрос о том, что будет, если использовать более детальные данные за квартал (или за три месяца): может быть, связь станет позитивной? Нет. Мы получаем ту же негативную зависимость. Диаграмма рассеяния для соотношения прибылей в данном квартале и ростом S&P 500 в следующем это ясно показывает. Точки снова группируются в левом верхнем и правом нижнем квадрантах, что показывает негативную корреляцию.

Если доходы выросли в каком-то квартале, то в следующем за ним квартале S&P 500, вероятно, поведет себя хуже, чем в среднем. Если же доходы снижались в течение квартала, то результаты S&P 500 в следующем квартале, напротив, будут лучше, чем в среднем, что показывает рис. 2.2.

Использовав данные за 65 лет, в течение которых среднее изменение индекса S&P 500 за квартал равнялось 2,5%, мы рас-



1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 [ 22 ] 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180