Блог им. Sedok

Кто-нибудь у нас сейчас проводит интегральные исследования по российскому фондовому рынку?

    • 28 июня 2019, 13:46
    • |
    • Sedok
  • Еще
Лет 15-20 назад мне доводилось проводить сводный фундаментальный анализ фондового рынка РФ, следы которого есть тут и тут. Охват исследования примерно такой: 400 компаний, 16 кварталов, 16 финансовых показателей. Внедряли в ПФР систему портфельной оптимизации, нужны были бенчмарки.

Интересно знать, кто-то занимается теперь чем-то подобным, или это искусство утрачено, подобно рецепту дамасской стали? Америкосы внимательнейшим образом следят за своими агрегатами, спасибо им за это; по крайней мере, есть хоть какие-то основания для бенчмаркинга; можно делать хотя бы самые приблизительные суждения о том, что такое хорошо и что такое плохо.


9 комментариев
Мы проводим.
Может быть не так масштабно, но зато по отчетности МСФО. 
Методику расчетов и одно из исследований  см. здесь: 
http://moderncompetition.ru/general/upload/articles/p46-64.pdf

Актуальные результаты исследований, проводимых каждые полгода, можно посмотреть здесь: 
vds1234.ru/rejting

 
Дмитрий Воронов, это всё неплохо, но нет связи со стандартными метриками, на которые опирается фундаментальный анализ. Могу сказать, чего нет: рентабельность 3х видов, оборачиваемость, финансовый рычаг, производительность труда 3х видов, отдача на масштаб, ROE, PE, PB, PS. Т.е. нет связи с рыночной капитализацией.
avatar
Sedok, по поводу трёх рентабельностей — это вопрос дискуссионный. Мы убеждены, что модель не должна быть перегружена показателями, поэтому пытаемся минимизировать количество используемых индикаторов и из показателей рентабельности используем только один. Более того, по законам статистики использование в модели мультиколлинеарных показателей (трех рентабельностей является некорректным). 

По производительности труда соглашусь, что это очень хороший показатель. В то же время, среднесписочная численность работников (требующаяся для расчета производительности) многими компаниями не публикуется, поэтому при проведении массивных исследований его использование невозможно. 

Что касается PE, PB, PS, то мы полагаем, что внесение в формулу эндогенных факторов (капитализация P), нарушает целостность модели, нарушает «чистоту эксперимента». 

Давайте сравним результаты расчетов на актуальных данных и Вы сможете убедиться в том, что Все ключевые факторы конкурентоспособности (динамика доли рынка, операционная эффективность и финансовая устойчивость) в нашей модели учтены.

«Что касается PE, PB, PS, то мы полагаем, что внесение в формулу эндогенных факторов (капитализация P), нарушает целостность модели, нарушает «чистоту эксперимента».»

Здесь всё немножко хитрее, на мой взгляд. Например, PB. Рынок, назначая это соотношение и оплачивая его в сделках, признаёт за компанией определенный уровень конкурентоспособности. Чем выше PB, тем выше оценка перспективности.

Насчет рентабельности — маржинальной, операционной, чистой. Дело ведь не в статистике (корреляция = 1), а дело в экономическом смысле. Маржинальность характеризует рыночный океан; чем она ниже, тем рынок конкурентнее. Операционная рентабельность характеризует соотношение постоянных и переменных операционных затрат, т.е. отдачу на масштаб. Чистая рентабельность характеризует закредитованность. Я перечислил 3 вида транзакционных издержек, влияющих на конкурентоспособность.

Хочу подбросить Вам ещё одну идею для анализа — способ переходить от количественных измерений к качественным. Когда есть качественные градации признаков, на этих градациях легко можно делать всякие свёртки. Мы с Максимовым такую свёртку придумали 20 лет назад. https://elibrary.ru/download/elibrary_11903127_42677132.pdf 

avatar
Sedok, я согласен, что подобная трактовка показателей рентабельности имеет право на существование. В то же время, мы испробовали много моделей и пришли к выводу о том, что количество показателей необходимо минимизировать. Здесь можно провести аналогию с диверсификацией: после определенного уровня (9-10 инструментов) дальнейшее увеличение количества активов в портфеле не приводит к значимому снижению рисков. 

Что касается статьи — благодарю за ссылку, обязательно изучу и учту в дальнейших исследованиях. 
Дмитрий Воронов, я считаю, что количество показателей надо не минимизировать, а укладывать в иерархическое дерево, так, чтобы на одном уровне иерархии в кусте находилось не более 5 показателей. Неважно, сколько показателей, важно, чтобы каждый из них лежал на своей полочке, в приспособленном месте. Каждый показатель в свёртке должен иметь свой вес, который надо определять по правилу Фишберна, через систему предпочтений. Свёртку надо проводить методом матричного агрегатного вычислителя (МАВ), по аналогии с тем, как это делалось нашей группой 20 лет назад. Свёртка а ля Альтман, через сложение или перемножение — это неправильный способ агрегирования, вижу так. Это никакая не претензия, просто мы над этим тоже много думали в своё время. 
avatar

Добрый день, Алексей Олегович!

Внимательно изучил рекомендованную Вами методику свёртки финансовых показателей через матричный агрегатный вычислитель (по Вашим многочисленным публикациям в рецензируемых изданиях, а также по материалам Вашего сайта).

Если я верно понял из той информации, что представлена в сети, Вы стояли у истоков математических моделей Альт-Инвест, поэтому в первую очередь позвольте выразить моё глубокое уважение к Вашему вкладу в развитие отечественной школы финансового и инвестиционного анализа.

Также не может не вызывать восхищение огромное количество Ваших научных публикаций по теме финансовых рынков, при этом я бы особо отметил их прикладную ориентированность (в отличие от множества «умозрительных» трактатов, публикуемых «книжными» учеными).

Возвращаясь к матричному агрегатному вычислителю, следует признать научную обоснованность и экономическую релевантность такого подхода. Особенно мне понравилось апробация предложенной методики на примере Норникеля (https://elibrary.ru/item.asp?id=12965140). Вполне допускаю, что она дает более точные результаты, нежели применяемый нашей исследовательской группой динамический метод оценки конкурентоспособности.

В то же время, в своей монографии (http://www.an.ifel.ru/docs/FE_review.pdf), Вы абсолютно справедливо отмечаете, что упрощенные «альтмановские» подходы продолжают доминировать на финансовых рынках. Соглашаясь с Вами, убежден, что это происходит не потому, что инвесторы консервативны или «ленятся» разобраться в сложных научных методах оценки эмитентов (на Смарт-лабе, иногда такие математические и алгоритмические выкладки обсуждаются, что начинаешь понимать, насколько продвинутые здесь люди). Причина этого в том, что дополнительные трудозатраты на применение сложных методов обработки данных не оправдывают себя.

Дело в том, что инвестору необходимо применять алгоритмы оценки конкурентоспособности эмитентов после каждой отчетности, то есть четыре раза в год. Причем речь идет о сотнях эмитентов (а если мы анализируем иностранные компании – о тысячах). Поэтому применение трудоемких процедур расчетов для частного инвестора означает, что ему придется 12 часов в сутки 300 дней в году заниматься сбором необходимой информации и проведением расчетов, а для компании – что ей придется оплачивать труд кучи аналитиков, которые будут выполнять эти операции.

И что они получат взамен? Увеличение точности оценки инвестиционной привлекательности на 15%? Игра не стоит свеч.

Именно поэтому мы в своё время пришли к выводу, что модель оценки конкурентоспособности эмитента не должна содержать избыточных и дублирующих показателей. Да, точность оценки будет чуть ниже, но, в условиях гиперволатильности макросреды значительная точность расчетов уже не актуальна (когда очередной твит Трампа напрочь ломает все расчеты).

Такой подход оптимизации трудозатрат на расчеты позволяет нашей небольшой исследовательской группе проводить сплошные исследования российского и американского фондовых рынков ежеквартально вот уже более пяти лет. В случае применения трудоемких методик это было бы невозможно.  

Алексей Олегович, признавая глубину разработанного Вами подхода, и будучи заинтересованным в проведении дальнейших исследований, я предлагаю провести научный эксперимент.

Давайте выберем любого российского или американского эмитента и оценим его по двум методикам (матричного агрегатного вычислителя и динамического метода оценки конкурентоспособности) после чего сопоставим полученные результаты. Уверен, что подобный эксперимент позволит каждому из нас усовершенствовать свои методики и повысить их привлекательность для инвесторов.

Ещё раз выражаю своё искреннее почтение.

Дмитрий, Спасибо за добрые слова. Я не возражаю против предложенного Вами научного эксперимента, но мне нужна накопленная Вами информационная база за несколько лет, чтоб я мог провести досчёты и лингвистическое нормирование показателей. Потом я включу МАВ. Потом мы это дело совместно опубликуем в АФА, сравним результаты. Давайте теперь общаться через почту. Моя: apostolfoma@gmail.com
avatar
Договорились, Алексей Олегович!

теги блога Sedok

....все тэги



UPDONW