Многофакторная модель для оценки индекса Московской биржи (IMOEX)

Вчера переложил свою многофакторную модель оценки индекса IMOEX в зависимости от ВВП, М2 и инфляции на Python, чтобы вычислять более точно и более быстро. Я о ней писал в марте этого года.

Напомню, что выбор факторов базировался на следующих гипотезах:
✅ Гипотеза ВВП. Фондовый рынок является отражением экономики страны. Темпы роста индекса широкого рынка акций должны стремиться к темпам роста ВВП на бесконечном горизонте. Если темп роста отдельного экономического агента или группы агентов больше темпов роста ВВП, то такой агент или группа на бесконечном горизонте сами становяться ВВП, что не выглядит разумным.
✅ Гипотеза M2. Рост рынка акций зависит от роста М2, что было хорошо продемонстрировано на истории рынка США. Экономически можно объяснить тем, что производство всё большего количества благ, должно сопровождаться ростом денежной массы, иначе будет риск дефляции и большого экономического кризиса. Подтверждается уравнением Ирвинга Фишера. В свою очередь производства благ увеличивает количество экономических агентов и их прибыли, а это ведёт к росту рынка акций и самих акций.
✅ Гипотеза CPI. Цены на акции в долгосрочной перспективе должны как минимум нивелировать инфляцию, а выплачиваемые дивиденды являются реальной доходностью инвестора. Далеко не все компании платят дивиденды, или их размер может быть не большим, но с другой стороны есть компании, которые наоборот будут «чувствовать» себя хуже инфляции, например, потому что их доходы тарифицируются государством. Индекс на широкий рынок на длинном горизонте усредняет эти недостатки, но не нивелирует их полностью.

Недостатком модели является взаимосвязь регрессоров между собой. Так, например, в модели ВВП берётся в текущих значениях, чтобы размерность всех показателей совпадала, но такое значение ВВП учитывает инфляцию. Инфляция сама по себе связана с М2, пусть и не на прямую. Поэтому регрессоры не являются независимыми величинами, что ухудшает модель. И к этому нужно относиться с пониманием.

Для прогноза значений факторов в будущее в python, пока используются средние темпы роста каждого регрессора за последние 10 лет. Следующей итерацией будет доработка программы в этом направлении.

Но даже сейчас получается интересный результат. На конец года расчётное значение индекса IMOEX по модели — 3670 пунктов среднеквадратичное отклонение (ошибка) составляет 400 пунктов, то есть грубый диапазон от 3270 — 4070. Текущее значение индекса 2830, то есть потенциал роста до 3670 составляет 30%, до 3270 — 15%, до 4070 — 44%. На мой личный взгляд, это очень шоколадные возможности. Они становятся еще более интересными, если учесть потенциальную див доходность. Средняя дивидендная доходность по рынку в России за последние 5 лет оставляет 7,7% годовых. Если его учесть, то общий рез поднимается до 22,7%, 37,7% и 51,7% соответственно. Существенным является вопрос — за какое время может уйти недооценка. IMOEX может вырасти в этом году, а может в следующем, а может и через три года. Если посмотреть на процентили отклонений индекса от модели, то можно сказать, что мы имеем вероятность роста более 70% о текущих значений.

Вот так выглядит диспозиция по IMOEX, и это одна из причин, почему я наращиваю долю вложения в акции в своем портфеле и портфелях клиентов.