Против Богов. Укрощение риска

Наконец, что будет, если гипотеза Марковича о положительной связи между риском и доходностью не выдержит эмпирической проверки? Если малорисковые ценные бумаги станут систематически приносить высокие прибыли или вы попадете с ними в лу­жу, вся теория отправляется в мусорную корзину.

Здесь мы рассмотрим некоторые технические проблемы и потом более подробно вопрос о том, является ли дисперсия надежным по­казателем риска. Вопрос о рациональности инвесторов столь ва­жен, что мы отведем ему главы 16 и 17; в конце концов, инвесто­ры тоже люди, хотя и посвятившие себя определенной деятельнос­ти. Так что этот вопрос затрагивает все аспекты рационального по­ведения человека.

Технические проблемы возникли в связи с предположением Марковича о том, что инвесторам будет не трудно получить оценку нужных для модели исходных данных — ожидаемой доходности, дисперсии и ковариации доходности отдельных пакетов ценных бумаг. Но, как отмечал Кейнс и в своей книге о теории вероятностей, и позже, использование данных о прошлом таит в себе опасность. И степень доверия не всегда может быть измерена, тем более с точ­ностью, которой требует подход Марковича. Этот подход предпола­гает использование статистических и прогнозных оценок, но инве­сторы знают, что такие расчеты обычно сопровождаются большим количеством ошибок. К тому же чувствительность процесса к ма­лым расхождениям в оценке исходных данных делает результат еще более спорным.

Наиболее слоЗкной процедурой в ходе реализации модели Мар­ковича является накопление вычислений, необходимых для оцен­ки того, как курсы разных акций или облигаций меняются по от­ношению к курсам других акций или облигаций. Уильям Бомол, ав­тор статьи, продемонстрировавшей, что долговременные изменения производительности труда направлены к некоему общемировому среднему значению, в конце 1966 года — через четырнадцать лет после появления статьи «Формирование портфеля» — подсчитал, что сама работа на компьютере по формированию эффективного портфе­ля стоила бы в то время от 150 до 350 долларов, даже при предпо­ложении, что необходимые исходные оценки уже выполнены с до­статочной степенью точности. Более тщательный подход потребовал бы затрат в тысячи долларов8.

Сам Маркович был озабочен сложностью практической реали­зации своих идей. Вместе с аспирантом Уильямом Шарпом (Sharpe), который позднее разделил с ним Нобелевскую премию, он разрабо­тал метод, позволивший обойти процесс вычисления ковариации между отдельными ценными бумагами. Он предложил оценивать дисперсию акции или облигации по отношению к рынку в целом, что значительно упростило дело. На этой основе Шарп разработал получившую широкую известность модель оценки долгосрочных финансовых активов (Capital Asset Pricing Model, САРМ), позволя­ющую осуществлять оценку ценных бумаг для случая, когда все ин­весторы формируют свои портфели в точном соответствии с реко­мендациями Марковича. Эта модель использует коэффициент «бе­та» для описания среднего отклонения курсов отдельных акций или других ценных бумаг относительно рынка в целом за опреде­ленный период. Например, AIM Constellation Fund, о котором шла речь в главе 12, характеризовался в 1983 — 1995 годах значением «бета», равным 1,36, что означает, что акции AIM росли или падали на 1,36 (13,6%) кЪклый раз, когда акции S&P 500 (рынок в це­лом) росли или падали на 1 (10%). У более инертного American Mutual Fund коэффициент «бета» составлял только 0,8%, что сви­детельствует о его меньшей изменчивости, чем индекс S & Р 500.