Описание фактического материала и способов его сопоставления с CAPM

Экономика и финансы » Модель формирования портфеля ценных бумаг САРМ » Описание фактического материала и способов его сопоставления с CAPM

Страница 1

Я использовал базу данных, которая представляет собой цены закрытия торгов для акций ряда российских компаний за период с начала 1999 года по сентябрь 2008 года с интервалом в один месяц. Всего в этой базе представлено 8 компаний, однако данные за весь период 1999-2008 годов имеются лишь для нескольких компаний. Но на общую картину это не должно сильно повлиять. Сама выборка из 8 компаний является несколько смещенной: в нее вошли лишь те компании, которые рассматривались как наиболее известные и перспективные для спекуляций (представленные в списке индекса ММВБ и РТС). Для экспериментальной проверки модели, прежде всего, следует выбрать период T, в течение которого планируется спекуляция. Я выбрал T = один месяц или 20 торговых дней. Такой период позволяет создать разумное число наблюдений для оценки параметра бета. Выбор периода меньшей длины позволил бы увеличить количество наблюдений, но, с другой стороны, понятно, что при уменьшении длины интервала слабеет связь между поведением рыночного индекса и актива. Таким образом, я занимался вопросом о применимости CAPM к планированию среднесрочных спекуляций. Понятно, что мои данные, охватывающие лишь чуть более 4 лет для некоторых компаний, не позволяют исследовать долгосрочные спекуляции (например, при T=1 год). Впрочем, приложимость вероятностных моделей к динамике рыночных цен за большое время априори вряд ли может быть лучшей, чем в случае меньших промежутков времени.

В отношении рыночного индекса я использовал базу данных ММВБ. Изменения индексов ММВБ это усредненное изменение цен акций крупнейших российских компаний, таких как Газпром, Лукойл, Сбербанк и т.д. Для российских компаний это хороший аналог среднерыночной доходности акций компаний за определенные период, тем более рассматриваемые мною фирмы входят в показатель ММВБ.

Что касается безрисковой ставки процента Rf, то я взял усредненную ставку по срочным депозитам Сбербанка России со сроком вклада пол года, которая составила 7%. Можно было также использовать доходность кратковременных государственных обязательств.

Сумма первоначального взноса

% годовых

от 1 000 до 100 000

6,25

от 100 000 до 1 000 000

7,25

1 000 000 и более

7,5

Я рассматривал следующие вопросы:

1. Устойчивость оценок бета по различным промежуткам времени.

С целью исследования устойчивости такого рода массив данных делился на две равные части. По половине значений возвратов (доходностей) на этих промежутках определялось значение «бета» для данной компании. Сопоставлялись данные, полученные за первый период времени и за следующий. Теоретически оцененные значения должны быть разумно близкими. Для оценки коэффициента регрессии использовался обычный метод наименьших квадратов, описанный в пункте 1.6

2. Объяснительные возможности модели CAPM.

Под этим понимается следующее. Для каждой компании оценим «бета» по данным до 2008 года. Полученные значения применим для «объяснения» доходности за последний, восьмой год. Под «объяснением» имеется в виду такая процедура. Считаем, что за восьмой год известны как значения индекса ММВБ (и тем самым его доходности за любые промежутки времени), так и безрисковая доходность. Воспользуемся формулой

Ri* - rf = βi(rm - rf),

в которой коэффициент βi обозначает оценку «бета» для данной компании, полученную по данным за период до сентября 2008 года, а Ri* -- так сказать, «теоретический» возврат акций данной компании за месячный промежуток. Далее «теоретический» возврат сопоставлялся с фактически наблюдаемым.

Таблицы расчетов из наблюдений для 8 компаний, понятно, довольно объемны. Для упрощения, массивы с расчетами я привел в конце моей курсовой работы, а здесь сконцентрируюсь на полученных результатах.

Компания

b1

b2

Аэрофлот

1,73

11,96

Газпром

-0,1

0,12

ГМК НН

0,29

-0,22

Лукойл

-0,06

-0,04

Роснефть

-0,13

-0,04

Ростелеком

0,2

0,1

Сбербанк

0,3

0,13

МТС

-0,05

0,08

Страницы: 1 2

Познавательно о финансах:

Причины банкротства. Виды банкротства
Для того чтобы достичь поставленных при проведении процедур банкротства целей, необходимо выявить причины, приводящие предприятия к кризису, а исходя из этого сделать вывод, с каким видом банкротства мы столкнулись и какие меры могут и должны быть предприняты для исправления положения. Выделяют сле ...

Исследование проблем государственного долга на основе его анализа
Показатели года 2009 2010 2011 2012 2013 Внешний долг (млрд. дол.) 211,7 276,7 299,4 308,9 302,9 Внутренний долг (млрд. дол.) 105,1 155,4 173,7 206,5 235,9 Всего (млрд. дол.) 316,8 432,2 473,1 515,5 538,8 Показатели 01.01.13 01.02.13 01.03.13 01.04.13 Внешний долг (млрд. дол.) 308,9 309,8 304,8 302 ...

Классификация планов. Перспективный план. Сводный финансовый план
Финансовый план хозяйствующего субъекта представляет собой баланс его доходов и расходов. В состав доходов включаются прежде всего доходы, получаемые за счет устойчивых источников собственных средств. При необходимости в доходную часть включаются суммы, получаемые за счет заемных средств. К устойчи ...

Категории

Copyright © 2019 - All Rights Reserved - www.mayaci.ru