Д. А. Харитонов
Метою цієї роботи є дослідження ризикованості інвестицій в акції найбільших російських емітентів на тлі другої хвилі світової фінансово-економічної кризи, а також порівняння отриманих результатів з результатами такого ж розрахунку, але для іншого часового інтервалу. Основу методології дослідження становить система Г. Марковіца в частині, що стосується розрахунку ризикованості окремої папери на фондовому ринку. Оскільки Марковіц у своїх роботах пропонує теорію ефективного портфеля цінних паперів, тобто портфеля, що дозволяє домогтися максимальної прибутковості при заданому рівні ризику або мінімального ризику при заданому рівні дохідно - сти, ми в цій роботі постараємося застосувати розрахунок і інтерпретацію показника ризикованості в розрізі галузей російської промисловості [1]. Ми проведемо розрахунок ризикованості для найбільш великих нафтогазових підприємств, підприємств сектора металургії, банківського і телекомунікаційного секторів. В якості об'єкта дослідження ми обрали акції найбільш показових, з нашої точки зору, для кожної галузі підприємств: ВАТ «Газпром», ВАТ «Роснефть», ВАТ «Новолипецький металургійний комбінат», ВАТ «Магнітогорський металургійний комбінат», ВАТ «Ощадбанк Росії», ВАТ «ВТБ», ВАТ «МТС» і ВАТ «Ростелеком». Динаміка акцій даних компаній була досліджена нами за один рік, в розрізі місячних інтервалів для фіксації кон - ретних цін закриття акцій. Далі ми провели розрахунок показника стандартного відхилення для цих же інструментів у відносно спокійний період для світових ринків, коли ще мало що віщувало кризовий розвиток ситуації. В якості фактичної ціни ми взяли вартість цінних паперів на момент закриття торгів в останній день кожного місяця [2]. Отже, уявімо дані за фактичними цінами на акції обраних підприємств у вигляді таблиці.
Прояснимо сутність використовуваного нами показника - стандартного відхилення в розрізі фінансових ринків. Використовуючи його в технічному аналізі фінансових ринків, ми перетворюємо цей статистичний «показник розсіювання» в «індикатор волатильності» ринку. При цьому зберігається сенс показника, але змінюються терміни. Суті показника стандартного відхилення можливо виявити лише із засвоєнням азів описової статистики. Розглянемо умовний приклад: ми маємо 2 вибірки, у яких середнє арифметичне однаково одно 3. Здавалося б, однакове середнє робить ці дві вибірки однаковими. Уявімо, що можливі варіанти даних для цих двох вибірок наступні:
Варіант № 1: 1, 2, 3, 4, 5.
Варіант № 2: - 240, - 113, 3, 110, 255.
Очевидно, що розкид (чи розсіювання, або волатильність, у випадку фінансових ринків) набагато більше у другій вибірці. Отже, незважаючи на те, що у цих двох вибірок однакове середнє (рівне 3), вони абсолютно різні з точки зору ризикованості в силу того, що у другої вибірки дані безладно й значно розсіяні навколо центру, а у першому - сконцентровані біля середньої і строго впорядковані. Якщо провести розрахунок показника стандартного відхилення для нашого прикладу, то очевидно, що у другої вибірки стандартне відхилення дорівнює 192, а у першому - 1,6. Різниця вельми істотна. Використовуючи цей розрахунок, можна зробити висновок про істотно більш високому рівні ризику і невизначеності варіанта № 2.
Відзначимо, що показник стандартного відхилення з незрозумілих причин не отримав широкого розповсюдження в сфері практикуючих біржових трейдерів і, як правило, якщо і використовується, то лише...
