Модели «переосмысления проблемы»

Концепция «Черных Лебедей»
Исходные тезисы часто цитируемой в наши дни концепции Черных Лебедей (то есть очень редких, крайне непредсказуемых событий. – прим. ред.), предложенная ливанским математиком и трейдером Нассимом Талебом, состоят в том, что (а) рынки в высшей степени непредсказуемы и (б) вероятность наступления событий, кардинально нарушающих предшествующую тенденцию, гораздо выше (а их последствия существенно более негативны) по сравнению с тем, что предсказывается статистически.

Далее, уже после того как подобные события происходят, постфактум им находят рациональное объяснение. Причем создается впечатление, что возникновение этих событий можно/должно было предвидеть и предсказать заранее (что ведет к возникновению ошибочной уверенности в том, что модели можно усовершенствовать настолько, что они позволят достоверно предсказывать появление новых Черных Лебедей в будущем).

На практике сами по себе идеи Талеба не открывают возможностей для моделирования или математического анализа риска и доходности портфелей, поскольку по определению случайные события непредсказуемы и зачастую они оказывают гораздо более существенное влияние на систему, чем прогнозировалось. Практическое применение этих идей к теории управления портфелем, если Талеб прав, заключается в выводе о том, что «страховка от катастрофы» или, наоборот, механизмы «использования благоприятных возможностей» (которые могут принимать форму различных финансовых продуктов) должны быть стандартными компонентами любой модели, использующейся для создания структуры активов инвестиционного портфеля.

«Теория единого поля»

Другая группа ученых и практиков изучает принципиально иные подходы к решению данной проблемы. Например, доктор Эндрю Ло предлагает Гипотезу адаптивных рынков (Adaptive Market Hypothesis), в рамках которой предпринимается попытка интегрировать MPT, поведенческие финансы и эволюционную нейробиологию. Гипотеза доктора Ло – весьма любопытное чтение. И сегодня каждый день появляется все новые научные исследования и работы, посвященные анализу финансовых рынков как сложной адаптивной системы (например, системы, состоящей из мириад сложно связанных между собой сетей взаимоотношений, которые «вбирают в себя опыт» друг друга и соответствующим образом эволюционируют во времени). Однако к сегодняшнему дню практических применений этой теории пока не существует.

Модели, основанные на анализе факторов риска

Еще больший интерес (по крайней мере, с точки зрения практического применения) представляет собой концепция деконструкции классов активов по их основополагающими факторам риска, и последующего создания инвестиционных портфелей на основе диверсификации именно по этим рисковым факторам, а не по классам активов.

Коль скоро традиционные классы активов рассматриваются просто в качестве удобных «совокупностей» основополагающих факторов риска, то данный подход имеет большой интуитивный смысл. Также с его помощью можно объяснить, почему «традиционная» диверсификация не принесла ожидаемого эффекта в момент появления экстраординарных событий на рынке. А именно, классы активов, которые, как мы предполагаем, друг с другом не коррелируют, на самом деле содержат в себе тот же самый набор рисков (динамика рынков акций, процентные ставки и т.п.), и, таким образом, реагируют аналогичным образом на драматические изменения этих факторов. В рамках этого сценария, диверсификация по факторам риска должна обеспечить более качественную «правдивую диверсификацию» инвестиционного портфеля, и его более действенную защиту от экстремальных событий на рынках.

Несколько крупных институциональных инвесторов уже сегодня применяют в своей работе модели, которые являются логическим продолжением этой концепции. Осознавая, что традиционная диверсификация по классам активов делает многие портфели уязвимыми перед обычными основополагающими рисками, сегодня они инвестируют в расширенную номенклатуру классов активов (акции, облигации, реальные активы, и т.п.), а также диверсифицируют портфели по факторам риска (и драйверам прибыли). Однако, конечно, по-прежнему сохраняется проблема корректного определения содержащихся в портфеле факторов риска, а также их возможного позитивного и негативного влияния на его доходность.

Модели, использующие концепцию количественного перекрытия

Еще одна концепция, которая завоевала большую популярность после событий 2008 года, основывается на простом признании того факта, что традиционная метрика MPT (ожидаемая доходность, волатильность и корреляции) представляет собой необходимые, но недостаточные индикаторы реального риска, содержащегося в инвестиционном портфеле.

Дополнительные шаги, которые можно предпринять для определения и ответа на реальные риски отдельно взятого портфеля, могут включать в себя:

«Диверсификацию по времени»

Структурирование портфеля с разными горизонтами инвестирования по разным активам, а также использование разных инвестиционных стратегий

< 2 лет (наличные средства, тактические инвестиции, защита основной части портфеля и т.п.)

2-10 лет (стратегическое размещение активов)

> 10 лет (инвестиции в низколиквидные группы активов)

Разработку метрических индикаторов для измерения и иллюстрации:

• Ликвидности портфеля (например, средневзвешенное время его полной распродажи)
• Кредитного плеча портфеля/стратегии (как реальное, так и предполагаемая по различным вариантам)
• Кредитного риска (как со стороны активов, так и пассивов)
• Поведенческие инвестиционные стратегии в ненормальных (экстремальных) условиях рынка (например, при реализации риска прорыва пузыря)
• Переоценка номенклатуры и бенчмарков
• «Стратегия, ранее известная как "Абсолютная доходность”»
• Ответ на вопрос, должны ли бенчмарки устанавливаться исходя из целей инвестирования, а не значения рыночных индексов?
• Помните о Пари Паскаля
• Не стройте свои расчеты на предположении о том, что вероятность ошибки это одно и то же что и последствия ошибки
• Применение какого-нибудь очень простого практического способа расчета рисков
• Если вы не можете объяснить инвестиционную стратегию своему клиенту, не используйте ее
• Если ваш клиент не может объяснить инвестиционную стратегию вам в ответ, не позволяйте ему инвестировать.

Заключительные соображения

Эмпирические расхождения между рыночными реалиями и многими основополагающими тезисами теории MPT хорошо известны и осознавались с «начала начал». Таким образом, было бы не совсем корректно утверждать, что «в 2008 году стратегия MPT дала осечку». Более верно было бы говорить о том, что из-за стабильности капитальных рынков «по Мински» в последние два десятилетия, многие их профессиональные участники применяли MPT неправильно или небрежно.

Несмотря на это, мы действительно вынесли (или выучили второй раз) многие бесценные уроки из событий 2008 года. В том числе такие:

• Неопределенность это НЕ одно и то же, что и риск;
• Инвестиционные портфели содержат в себе гораздо более высокие риски, чем об этом можно судить по традиционным статистическим индикаторам MPT;
• Уровень рисков, содержащихся в большинстве портфелей в случае, если негативные события действительно происходят, оказываются существенно выше уровня, который инвесторы считают для себя приемлемым;
• Реальная угроза – это не «известный риск»;
• Мы должны не «выплеснуть ребенка MPT вместе с водой рыночной катастрофы 2008 года»; и
• Нет никакой необходимости дожидаться академических или теоретических прорывов для оптимизации нашего портфеля и совершенствования механизмом управления рисками.
• В процессе переосмысления проблемы, есть несколько интуитивных шагов, которые мы можем предпринять, чтобы более эффективно управлять реальными рисками наших инвестиционных портфелей:
• Признать влияние глобализации рынков и то, что основополагающие риски разделены между всеми их участниками, и использовать более широкую гамму стратегий при формировании «диверсифицированного» портфеля, например:
  1. Акции
  2. Инструменты с фиксированной доходностью
  3. Реальные активы
  4. Волатильность
  5. Движущие силы
• Формировать портфели исходя из персональных ограничений по ликвидности, а не из заранее намеченных «временных горизонтов»
• Брать в портфель меньше «известных рисков», чтобы таким образом компенсировать «неизвестные риски», которые там практически наверняка есть.

Несколько заключительных ремарок: проанализировать количественные стратегии в ответ на события конца 2008 года очень любопытно, и, не исключено, что в конечном итоге они приведут к появлению более совершенных техник и моделей управления инвестиционными портфелями. Скажем, в мае 2009 года один крупный финансовый институт объявил о переходе от методики VaR к CVaR в процессе структурирования портфелей и управления рисков. При этом интересно заметить, что в ходе вышеупомянутой конференции IMCA доктор Шедвик сообщил, что в результатах анализа по методу CVaR, хотя он и более совершенен по сравнению с VaR, все равно по-прежнему содержится недооценка как вероятности, так и масштаба «хвостовых» событий на рынках. Из этого следует законный вопрос: «Не тот ли это случай, когда мы просто ошибаемся с более высокой степенью точности?»

Одной из глубинных причин обвала 2008 года, возможно, и неочевидной, стало все большее усложнение количественных моделей для оценки портфельных рисков. В целом как индустрия мы, похоже, уверовали в то, что изящество и постоянное совершенствование наших моделей позволяет нам лучше измерять риски и управлять ими на практике. Это убеждение, в свою очередь, вселило в нас уверенность в том, что в портфель можно брать как никогда прежде много рисков (кредитное плечо 40:1, не слабо?). 
Но мы оказались не правы.

В состоянии ли мы добиться улучшения соотношения риск/доходность портфелей своих клиентов без того, чтобы отказываться от наших нынешних моделей и/или без штудирования высшей математики?

Несомненно, 2008 год напомнил нам о том, что MPT и теории оптимизации расхождений (Mean Variance Oprtimization, MVO) не учитывают все риски инвестиционного портфеля. Более того, мы осознали при весьма трагических обстоятельствах, что корреляция не статична во времени и, что особенно важно, возрастает в периоды потрясений на рынках. Наконец, многие инвесторы научились, заплатив за это немалую цену, что такие риски – как риск контрагента и риск ликвидности – вполне реальны, но при этом не определяются или не учитываются с помощью статистического анализа MPT.

Мы можем многому научиться на этом опыте, сделать для себя несколько важных выводов и вывести несколько фундаментальных постулатов в отношении наших инвестиционных портфелей:

1. Они подвержены более высоким рискам, чем об этом можно судить по результатам статистического анализа в рамках MPT;
2. Желание/действительная способность большинства инвесторов брать на себя риски, по всей видимости, существенно ниже, чем они думают (например, поведенческая финансовая концепция Перспективная теория).

Вывод: инвестируйте в более консервативный портфель, в котором содержится меньше «известных» рисков для того, чтобы снизить влияние «неизвестных рисков», которые, мы знаем, там тоже содержатся. Как может выглядеть такой более консервативный портфель?

• Больше диверсификации по классам активов;
• Больше инструментов с фиксированной доходностью;
• Больше альтернативных активов (их выбор зависит от персональных требований к ликвидности); и
• Больше внимания ликвидности портфеля.

Ровно за эти выводы «проголосовал» упомянутый выше крупный финансовый институт, когда объявил о переходе на методику CVaR при структурировании и оценке рисков своих инвестиционных портфелей.

Возможно «Современная теория инвестиционного портфеля» действительно не нуждается в дополнительной и/или усовершенствованной теоретической базе. Не исключено, что единственного компонента, которого ей сегодня недостает, это усиленной дозы здравого смысла инвесторов и Современных портфельных «реалий».