Автор работы: Пользователь скрыл имя, 16 Мая 2014 в 20:28, курсовая работа
Для определения актуальности данной темы нужно определить, что такое и в чем заключаются цели эмпирического исследования.
Эмпирическое исследование – научное фактологическое исследование.
Любое научное исследование начинается со сбора, систематизации и обобщения фактов. Понятие "факт" имеет следующие основные значения:
1) Некоторый фрагмент действительности, объективные события, результаты, относящиеся либо к объективной реальности ("факты действительности"), либо к сфере сознания и познания ("факты сознания").
2) Знание о каком-либо событии, явлении, достоверность которого доказана, т.е. синоним истины.
3) Предложение, фиксирующее эмпирическое знание, т.е. полученное в ходе наблюдений и экспериментов.
Введение………………………………………………………………………...3
Глава 1. Понятие, сущность и цели модели CAPM
1.1 Понятие и сущность модели CAPM………………………………………5
1.2 Процесс расчета модели CAPM…………………………………………..6
Глава 2. Возможность применения вариантов модели CAPM
2.1 Двухфакторная модель CAPM в версии Блэка…………………………..10
2.2 Сущность модели D-CAPM………………………………………………..13
Глава 3. Эмпирические исследования возможности применения модели CAPM на развивающихся рынках
3.1 Критика САРМ и альтернативные меры риска………………………….16
3.2 Обзор эмпирических исследований концепции «риск-доходность» на развивающихся рынках………………………………………………………..18
Заключение…………………………………………………………………….24
Список использованной литературы……………………………………….26
Для стран первого уровня наиболее подходящим показателем риска является коэффициент, учитывающий размер рынка, для второго уровня - показатели одностороннего риска (в сравнении с другими лучшие результаты продемонстрировал показатель VaR), третьего уровня - либо стандартное отклонение, либо идиосинкратический риск. Идиосинкратический риск (idiosyncratic risk) — та часть любого финансового рынка, которая не зависит от общего уровня финансового риска, существующего в данной экономике. Именуется также несистематическим риском (unsystematic risk) в отличие от систематического риска.
Схожий вывод о приемлемости различных мер систематического одностороннего риска для стран с отличными характеристиками фондового рынка делается в работе [Don U.A. Galagedera, 2007]. Проведен анализ применимости ряда односторонних мер риска (BL, HB, E-beta) для 27 развивающихся рынков (в выборку вошли азиатские и латиноамериканские рынки, африканские и восточноевропейские, включая Россию) на отрезке 1995-2004гг. В качестве глобального портфеля используется индекс MSCI по развивающимся рынкам, в качестве безрисковой ставки фигурируют десятилетние государственные облигации США (Tbond). Показано, что для рынков с большой асимметрией распределения доходности (высокий коэффициент скошенности) наиболее приемлемой мерой систематического риска является HB-beta. Для рынков с наблюдаемыми существенными сверхнормальными доходностями преимущество над другими мерами риска имеет BL-beta.
По странам со схожими географическими и макроэкономическими характеристиками Центральной и Восточной Европы проведено эмпирическое исследование преимуществ DСАРМ [Devyris&Jankauskas, 2004]. Проведен анализ факторов, формирующих доходность по компаниям из 8-ми стран бывшего соцлагеря: Чехия, Словакия, Венгрия, Польша, Словения, Эстония, Латвия и Литва на временном отрезке 1998-2003гг.. Авторы показывают значимость односторонних мер риска наряду с сохранением влияния факторов специфического риска.
Влияние сегментированности рынка на уровень требуемой доходности инвесторов исследовал Кэмпбелл Харвей [Harvey, 1995]. В работе доказывается, что затраты на капитал на сегментированных рынках будут выше, чем на интегрированных рынках, так как инвесторы потребуют большей компенсации за то, что они несут локальный, идиосинкратический риск. Это предполагает, что любое увеличение в степени финансовой интеграции должно привести к снижению затрат на собственный капитал.
Рене Штульц [Stulz,1999] предложил диагностирующие параметры, позволяющие включать в модель «риск-доходность» глобального инвестора премию за страновой риск (country risk premium, CRP).
Следует учитывать степень интеграции (наличие барьеров в движении капитала) и ковариацию доходности на локальном и глобальном рынках. Характеристика формальных и неформальных барьеров в движении капитала, наблюдаемых на сегментированных рынках дана в работе [Serra, 2003].
Ряд исследований предметно изучают влияние либерализации рынка капитала на величину затрат на собственный капитал. Например, в работе [Bekaert & Harvey, 2000], базируясь на модели дивидендной доходности (модель Гордона) авторы показывают, что либерализация сегментированных рынков капитала приводит к сокращение затрат на собственный капитал в среднем на 50%. Аналогичное исследование на базе анализа изменений в дивидендной доходности и в темпах роста по 20 развивающимся рынкам (вошли страны Южной Америки, Азии и Африки) представлено в работе [Henry, 2003]. Внешним признаком либерализации автор выбрал временную дату, когда иностранные инвесторы получают возможность покупать акции компаний локального рынка. В работе показано снижение затрат на капитал в результате либерализации в среднем почти на 50%.
Метод событийного анализа (event study) с оценкой накопленной сверхнормальной доходности по динамике цен депозитарных расписок (ADR) 126 компаний из 32 локальных рынков позволил показать для временного отрезка 1985 – 1994 гг. в работе [Errunza & Miller, 2000] снижение затрат на собственный капитал на 42%.
В работе Дейрила Коллинза и Марка Абрахамсона [Collins &Abrahamson, 2006] проводится анализ затрат на собственный капитал по модели САРМ на 8 рынках капитала африканского континента (Египет, Кения, Марокко и др.) с позиции глобального инвестора. Исследование проведено с выделением 10 основных секторов экономики. Выделено два временных периода, характеризующих разную степень открытости экономик (1995-1999 и 1999-2002).
Авторы показывают снижение со временем премии за риск на африканских рынках капитала. Наибольшие изменения произошли в Зимбабве и Намибии, наименьшие – в Египте, Марокко и Кении. Среднее значение величины затрат на собственный капитал на 2002 год составляет порядка 12% в долларах США. Сектора с наибольшим весом в экономике демонстрируют наименьшую дороговизну капитала.
Заключение
Модель оценки долгосрочных активов (CAPM) может помочь определиться с подбором акций в свой инвестиционный портфель. Эта модель демонстрирует прямую связь между риском ценной бумаги и ее доходностью, что позволяет ей показать справедливую доходность относительно имеющегося риска и наоборот. Используйте эту финансовую модель оценки долгосрочных активов с другими стратегиями и методами подбора акций, и у вас обязательно наберется хороший и прибыльный портфель.
Сама по себе CAPM является изящной научной теорией, имеющей солидное математическое обоснование. Для того, чтобы она “работала” необходимо соблюдение таких заведомо нереалистических условий как наличие абсолютно эффективного рынка, отсутствие транзакционных издержек и налогов, равный доступ всех инвесторов к кредитным ресурсам и др. Тем не менее столь абстрактное логическое построение получило практически всеобщее признание в мире реальных финансов.
Использование CAPM дает финансовому менеджеру инструмент прогнозирования издержек по привлечению нового капитала для реализации инвестиционных проектов. Финансы любого предприятия являются открытой системой, поэтому, планируя свои капиталовложения, оно обязано учитывать при этом конъюнктуру финансового рынка. Менеджеры компании могут абсолютно ничего не знать об индивидуальных особенностях и личных предпочтениях потенциальных инвесторов. Это не освобождает их от обязанности предугадать главную потребность любого инвестора – получить доход, компенсирующий риск инвестиций. В этом им может помочь использование модели оценки финансовых активов.
Тестирование CAPM в версии Блэка как двухфакторной модели показало, что модель неприменима к развивающимся рынкам. Однако это тестирование позволило выделить в явном виде ненаблюдаемые в версии Блэка портфели — рыночный портфель и портфель с нулевым бета.
Оказалось, что первый из них состоит преимущественно из корпоративных ценных бумаг, второй — из государственных ценных бумаг и валюты, что кажется вполне разумным и дает определенную надежду на успех в следующих, более тщательных проверках модели.
Возможно, главная причина неудач в попытках описать развивающийся рынок простыми модельными представлениями состоит в низкой ликвидности активов. Большие спрэды в котировках на покупку и на продажу есть лучшее отражение опасений инвесторов по поводу подавляющего большинства активов. Отсутствие потенциальных продавцов и покупателей есть серьезный риск для любого инвестора с разумным горизонтом инвестирования и, по-видимому, любая модель, пригодная для развивающегося рынка, должна это учитывать.
Одно из возможных несовершенств развивающегося рынка — сильная асимметрия доходности активов учитывается в модели D-CAPM. Оказалось, что модифицированный бета-коэффициент модели D-CAPM лучше подходит для описания средней доходности на развивающемся рынке ценных бумаг по сравнению со стандартным бета-коэффициентом. Модель DCAPM частично решает проблему недооценки требуемой доходности на развивающихся рынках при использовании стандартной модели CAPM. Поэтому использование модели D-CAPM на развивающемся рынке кажется предпочтительным. Для этого также есть теоретические основания, поскольку модель D-CAPM имеет менее жесткие исходные предположения по сравнению со стандартной моделью CAPM. Тем не менее, строгая проверка показывает, что модель D-CAPM не соответствует динамике доходности развивающегося рынка. Таким образом, ни одна из рассмотренных моделей ценообразования капитальных активов: стандартная модель CAPM в версии Шарпа-Линтнера, модель CAPM в версии Блэка, модель D-CAPM не соответствует данным казахстанского рынка ценных бумаг.
Таким образом, вариации модели CAPM не смогут быть применены на казахстанском рынке капитала до тех пор, пока не появится достойная организационная структура фондового рынка с полноценными участниками – эмитентами. Основной коэффициент этой модели «бета» складывается именно из показателей по ценным бумагам, которые в данный момент не могут быть адекватно просчитаны.
Список использованной литературы
1.http://berg.com.ua/fundam/
2.http://books.efaculty.kiev.
3. А.В. Бухвалов, В.Л. Окулов.
Классические модели
4. А.В. Бухвалов, В.Л. Окулов
КЛАССИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
5. Т.В. Теплова, Н.В. Селиванова
Эмпирическое исследование
6. Айзин К.И., Лившиц В.Н.
Риск и доходность ценных