Бета-коэффициент акций.

Бета-коэффициент приобрел широкую популярность среди профессиональных портфельных инвесторов благодаря работам двух Нобелевских лауреатов. Сначала Гарри Марковиц создал теорию формирования оптимального портфеля с учетом ожидаемой доходности (альфа) и риска (бета). Позже Уильяму Шарпу удалось одновременно усовершенствовать и упростить эту теорию в рамках своей модели определения стоимости капитала (CAPM — Capital Asset Pricing Model) . С тех пор бета-коэффициент (или бета-фактор, или просто бета) является общепризнанной мерой риска ценных бумаг.

Измерение риска акций.

В настоящее время в финансовом мире для измерения риска актива чаще всего используют волатильность, то есть степень изменчивости его цены. Логика здесь очень проста. Предположим, что мы рассматриваем две акции. Цена на одну из них в течение, скажем, последнего года колебалась в пределах 10%. А вторая акция падала или росла (а может, и то, и другое) на 30%. Какая акция выглядит более рискованной? Очевидно, что вторая. Да, она может дать больше доходности, чем первая. Но также может и принести более значительные убытки.

Такой подход имеет свои недостатки, но, по крайней мере, он помогает количественно выразить весьма субъективную оценку риска. Бета-коэффициент характеризует то, насколько отличается волатильность акции от изменчивости выбранного эталона. И, соответственно, насколько больше или меньше риск анализируемой акции, чем у такого бенчмарка. Как правило, в качестве базы для сравнения риска (волатильности) отдельной акции или портфеля акций берут рынок в целом, то есть индексный портфель.

Особенности расчета бета-коэффициента.

Если говорить о формулах, то бета-коэффициент — это отношение ковариации изменений акции и индекса к вариативности (дисперсии) индекса. Это можно посчитать самостоятельно с помощью Excel, а можно найти готовые значения на просторах Интернета. Трудность заключается в том, что итоговый результат расчета очень сильно зависит от выбранного горизонта и шага изменений.

Можно взять данные за 1, 3 или 5 лет. И считать изменения индекса и цены акции за каждый день, неделю или даже месяц. Как можно догадаться, бета-коэффициент в этих случаях получится очень разный. А на сайтах, публикующих значения беты, не всегда приведена методика расчета. К тому же, всегда есть вероятность ошибки в данных и в самих расчетах. Так что лучше я ошибусь сам, чем буду использовать чужие ошибки.

Я рассчитываю бета-коэффициент на горизонте 1 год с шагом 1 неделя. Именно так считает и профессор Асват Дамодаран, знаменитый эксперт в области фундаментального анализа и автор отличного учебника по оценке финансовых активов. Кстати, на его сайте есть готовые Excel-шаблоны для расчета многих показателей, в том числе и беты.

Действительно, если использовать шаг в 1 день, то итоговое значение подвергается слишком сильному влиянию рыночного шума. Для крупнейших эмитентов это не будет очень заметно. А вот для акций с малым весом в индексе и с небольшими объемами торгов искажение может быть существенным.

Что касается горизонта расчета, то это, как я думаю, больше дело личных предпочтений. В любом случае, нужно помнить, что смысл беты и модели CAPM не в абсолютных цифрах, а в сравнении акций между собой. Поэтому главное придерживаться выбранной методики расчета для сопоставимости результатов.

Взяв данные биржевых торгов за 2018 год, я посчитал бета-коэффициент для нескольких десятков наиболее ликвидных российских акций. Кому интересны эти значения, сможет найти их в конце статьи. А пока посмотрим, как можно использовать эти цифры.

Интерпретация и использование бета-коэффициентов.

Итак, поскольку за базу для сравнения приняты изменения индекса, то бета индексного портфеля будет равна 1. Соответственно, бета-коэффициент ниже 1 означает меньшую волатильность акции по сравнению с рынком. То есть такие акции, скорее всего, будут расти медленнее индекса, но и падать не так быстро. И наоборот, акции с бетой выше 1 будут обгонять индексный портфель в периоды роста рынка и больше терять в цене во время спадов.

Как видно из списка в конце статьи, Сбербанк, любимая бумага биржевых спекулянтов, имеет наибольший бета-фактор. Это очень хорошо подтверждается на практике — Сбербанк обычно демонстрирует высокую волатильность. Во время коррекций на рынках, такие акции могут падать существенно ниже своей справедливой стоимости. В такие моменты может возникнуть хороший запас прочности, который и позволяет набирать такие акции в стоимостные портфели. А когда оптимизм возвращается на рынки, они, как правило, растут опережающими темпами.

Бета-фактор около единицы говорит о том, что волатильность цены акции в целом соответствует среднему риску по рынку. А вот акции с бетой ниже 1 — это, так называемые защитные бумаги. Они не успевают за рынком во время роста, но зато они лучше сохраняют капитал в периоды падений. Например, в нижней части списка мы можем увидеть электросетевые компании и операторов связи.

Отдельно стоит сказать про акции с отрицательной бетой. Это достаточно редкое явление, говорящее о том, что цена на такую акцию изменяется в противофазе с основным рынком. В нашем списке мы можем видеть, что депозитарные расписки компании Росагро (Агро-гдр) имеют отрицательный бета-коэффициент. В данном случае это объясняется, прежде всего, тем, что этот эмитент зарегистрирован на Кипре и его акции номинированы в долларах США. А курс доллар, как правило, имеет обратную корреляцию с российским рынком. Так что, эта акция неплохой способ защиты от девальвации рубля.

Ну и, наконец, вспомним о методе оценки стоимости акций с помощью дисконтирования денежных потоков. В той статье мы говорили о том, что ставка дисконтирования должна отражать степень риска актива. Бета-коэффициент как раз и помогает выразить количественно необходимую прибавку к безрисковой ставке. Для этого бета-коэффициент нужно умножить на общую риск-премию для рынка акций. А общая премия за риск, в свою очередь, определяется как историческая разница между доходностью рынка акций и соответствующих ставок ОФЗ.

Бета-коэффициенты российских акций.

Наконец, мы добрались до результатов расчетов. Помните, что в моих данных и расчетах могут быть ошибки. Перепроверяйте все самостоятельно, если планируете применять эти данные в своем анализе. Напоминаю, использовались недельные данные за 1 год (2018).

Наименование выпуска акций:Бета-коэффициент:
Сбербанк ао1,71
Сбербанк -ап1,48
Мечел -ао1,46
Мечел -ап1,38
Yandex cIA1,37
Система1,22
Газпром1,16
Роснефть1,14
Лукойл1,11
ФСК ЕЭС1,02
ВТБ ао1,02
Татнефть -3ап0,92
Татнефть -3ао0,90
ММК0,88
Распадская0,88
Газпромнефть0,84
МРСК Волги0,83
ГМК НорНикель0,81
НЛМК0,81
Мосбиржа ао0,80
Алроса0,79
Магнит0,73
НОВАТЭК0,65
Россети -ап0,60
Северсталь0,59
Ленэнерго-п0,59
ВСМПО-Ависма0,59
МРСК ЦП0,57
Сургутнефтегаз -ап0,56
РусГидро0,53
Сургутнефтегаз -ао0,49
Ростел -ап0,39
Ростел -ап0,33
Аэрофлот0,33
ФОСАГРО0,23
МТС ао-0,02
Полиметалл-0,08
Мегафон-0,16
АГРО-гдр-0,19
Поделиться

Оставить комментарий

Пожалуйста, авторизуйтесь чтобы добавить комментарий.
  Подписаться  
Уведомление о
Закрыть меню