Cyfroteka.pl

klikaj i czytaj online

Cyfro
Czytomierz
00202 004218 12917215 na godz. na dobę w sumie
Miary efektywności zarządzania na rynkach finansowych - ebook/pdf
Miary efektywności zarządzania na rynkach finansowych - ebook/pdf
Autor: Liczba stron:
Wydawca: Difin Język publikacji: polski
ISBN: 978-83-7930-863-7 Data wydania:
Lektor:
Kategoria: ebooki >> naukowe i akademickie >> zarządzanie
Porównaj ceny (książka, ebook, audiobook).

W książce zaprezentowane zostały zarówno podstawowe, jak i zaawansowane miary efektywności zarządzania portfelem inwestycyjnym. Bardzo popularne miary oceny, takie jak współczynniki Sharpe’a i Treynora oraz alfa Jensena, należą już do miar klasycznych, a stosowanie ich wymaga przyjęcia wielu założeń dotyczących stóp zwrotu i samych rynków finansowych. Jednak, jak pokazały badania naukowe z lat 90. XX w. i początku XXI w., znaczna część tych założeń nie jest spełniana. W związku z tym pojawiła się potrzeba uzupełnienia miar podstawowych o inne, bardziej zaawansowane, uwzględniające m.in. kurtozę czy skośność rozkładu stóp zwrotu, ewentualnie o inne cechy charakteryzujące współczesne rynki finansowe.

Książka zawiera miary oceny efektywności zarówno podstawowe, jak i zaawansowane – zaprezentowane zostały popularne rozszerzenia miar Sharpe’a, Treynora i Jensena. W drugiej części przybliżono Czytelnikowi wskaźniki bardziej złożone, jak tracking error, information ratio, współczynniki: Omega, Kappa, Giniego, Farinelli-Tibiletti czy też Racheva. W ostatniej części omówiona została problematyka tzw. par aktywów (pairs trading) szeroko wykorzystywana w analizie technicznej.

Książka przeznaczona jest zarówno dla początkujących inwestorów, jak i tych, którzy chcieliby poszerzyć swoją wiedzę z zakresu współczesnych miar oceny efektywności stosowanych na rynkach finansowych. Użyte w książce oznaczenia nawiązują do tekstów źródłowych, aby ułatwić Czytelnikowi płynne przejście przy pogłębianiu problematyki.

Pozycja stanowi niejako naturalną kontynuację tematyki poruszonej w książce Miary ryzyka na rynku akcji i obligacji wydanej przez Difin w 2014 r.

Znajdź podobne książki Ostatnio czytane w tej kategorii

Darmowy fragment publikacji:

cena 42 zł Krzysztof Borowski – dr hab. prof. SGH. Ukończył Wydział Fizyki UW (nagroda Dziekana za najlepszą pracę magisterską na Wydziale Fizyki) oraz Finanse i Bankowość, a także zarządzanie i marketing w Szkole Głównej Handlowej. W 2002 r. uzyskał stopień doktora nauk ekonomicznych, a w 2012 r. stopień doktora habilitowanego w Kolegium Zarządzania i Finansów Szkoły Głównej Handlowej. Na stanowisku profesora nadzwyczajnego SGH jest zatrudniony od maja 2012 r. W książce zaprezentowane zostały zarówno podstawowe, jak i zaawansowane miary efektywności zarządzania portfelem inwestycyjnym. Bardzo popularne miary oceny, takie jak współczynniki Sharpe’a i Treynora oraz alfa Jensena, należą już do miar klasycznych, a stosowanie ich wyma- ga przyjęcia wielu założeń dotyczących stóp zwrotu i samych rynków finansowych. Jednak, jak pokazały badania naukowe z lat 90. XX w. i początku XXI w., znaczna część tych założeń nie jest spełniana. W związku z tym pojawiła się potrzeba uzupełnienia miar podstawowych o inne, bardziej zaawansowane, uwzględniające m.in. kurtozę czy skośność rozkładu stóp zwrotu, ewentualnie o inne cechy charakteryzujące współczesne rynki finansowe. Książka zawiera miary oceny efektywności zarówno podstawowe, jak i zaawansowane – zapre- zentowane zostały popularne rozszerzenia miar Sharpe’a, Treynora i Jensena. W drugiej części przybliżono Czytelnikowi wskaźniki bardziej złożone, jak tracking error, information ratio, współ- czynniki: omega, kappa, Giniego, Farinllego-Tibilettiego czy też Racheva. W ostatniej części omówiona została problematyka tzw. par aktywów (pairs trading) szeroko wykorzystywana w analizie technicznej. Książka przeznaczona jest zarówno dla początkujących inwestorów, jak i tych, którzy chcieliby poszerzyć swoją wiedzę z zakresu współczesnych miar oceny efektywności stosowanych na ryn- kach finansowych. Użyte w książce oznaczenia nawiązują do tekstów źródłowych, aby ułatwić Czytelnikowi płynne przejście przy pogłębianiu problematyki. Pozycja stanowi niejako naturalną kontynuację tematyki poruszonej w książce Miary ryzyka na rynku akcji i obligacji wydanej przez Difin w 2014 r. M i a r y e f e k t y w n o ś c i z a r z ą d z a n i a n a r y n k a c h f i n a n s o w y c h K r z y s z t o f B o r o w s K i Miary efektywności zarządzania na rynkach finansowych Difin ul. Kostrzewskiego 1, 00-768 Warszawa tel. 22 851 45 61, 22 851 45 62 fax 22 841 98 91 www.difin.pl ISBN 978-83-7930-330-4 D i f i n Difin Copyright Difin SA Warszawa 2014 Wszelkie prawa zastrzeżone. Kopiowanie, przedrukowywanie i rozpowszechnianie całości lub fragment(cid:243)w niniejszej pracy bez zgody wydawcy zabronione. Książka ta jest dziełem tw(cid:243)rcy i wydawcy. Prosimy, abyś przestrzegał praw, jakie im przysługują. Jej zawartość możesz udostępnić nieodpłatnie osobom bliskim lub osobiście znanym, ale nie publikuj jej w internecie. Jeśli cytujesz jej fragmenty, nie zmieniaj ich treści i koniecznie zaznacz, czyje to dzieło. A kopiując jej część, r(cid:243)b to jedynie na użytek osobisty. Szanujmy cudzą własność i prawo. Recenzent dr hab. prof. SGH Paweł Niedzi(cid:243)łka Redaktor prowadząca Maria Adamska Projekt okładki Mikołaj Miodowski Korekta Małgorzata Włodarczyk ISBN 978-83-7930-863-7 Difin SA Warszawa 2014, wydanie pierwsze ul. F. Kostrzewskiego 1, 00-768 Warszawa, tel.: 22 851 45 61, 22 851 45 62, faks: 22 841 98 91 Księgarnie internetowe Difin: www.ksiegarnia.difin.pl, www.ksiegarniasgh.pl Skład i łamanie: Poligrafia, tel. 605 105 574 Wydrukowano w Polsce SPIS TREŚCI Wstęp 1. Stopa zwrotu i ryzyko na rynkach finansowych 2. Por(cid:243)wnania wynik(cid:243)w inwestycyjnych skorygowanych o czynnik ryzyka (Risk Adjusted Performance) (cid:150) RAP 9 11 16 16 17 18 20 2.1. Wyniki inwestycyjne zależne od przyjętej skali 2.2. Wyniki inwestycyjne niezależne od przyjętej skali 2.3. Podział miar efektywności 3. Grupa wskaźnik(cid:243)w Treynora 3.1. Wskaźnik Treynora 4. Grupa wskaźnik(cid:243)w Sharpe(cid:146)a 4.1. Wskaźnik Sharpe(cid:146)a 4.1.2. Wskaźnik M2 dla wsp(cid:243)łczynnika beta 20 22 3.1.1. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Treynora 3.1.2. Wskaźnik Blacka-Treynora (Black-Treynor ratio) 23 3.1.3. Uog(cid:243)lniony wskaźnik Blacka-Treynora (generalized Black-Treynor ratio) 23 3.1.4. Wsp(cid:243)łczynnik oszacowania (appraisal ratio lub Treynor-Black ratio) 24 4.1.1. Zmodyfikowany wskaźnik ‒ M! (Risk Adjusted Performance) ‒ RAP 25 30 32 25 6 Spis treści (differential return) ‒ GM2 4.1.3. Zmodyfikowany wskaźnik Sharpe(cid:146)a ‒ r(cid:243)żnicowa stopa zwrotu 4.1.4. Uog(cid:243)lniona miara Modligliani-Midigliani (Generalized M-M measure) 4.1.5. Excess standard deviation adjusted return ‒ eSDAR 4.1.6. Indeks Aftaliona i Ponceta 4.1.7. Wskaźnik M3 4.1.8. Podw(cid:243)jny wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a 4.1.9. Zmodyfikowany wskaźnik Sharpe(cid:146)a (cid:150) formuła Israelsena 4.1.10. Wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a skorygowany o wartość skośności ‒ ASRR 4.1.11. Wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a uwzględniający wpływ skośności i kurtozy portfela (adjusted for skewness and kurtosis Sharpe ratio) ‒ ASKSR 4.1.12. Wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a oraz iloraz skośności i kurtozy ‒ S/KSP 4.1.13. Skorygowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a ‒ ASR 4.1.14. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a i Mahdaviego ‒ AS ‒ HP 4.1.15. Wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a z uwzględnieniem autokorelacji ‒ SP,q 4.1.16. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a z uwzględnieniem minimalnej stopy zwrotu 4.1.17. Wsp(cid:243)łczynnik Downside-Risk Sharpe ‒ SP,D 4.1.18. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a (cid:150) VAR 4.1.19. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a I ‒ MVARS 4.1.20. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a II ‒ CVARS 4.1.21. Warunkowy wsp(cid:243)łczynnik Sharpe(cid:146)a (Conditional Sharpe Ratio) ‒ RVARS 4.1.22. Wsp(cid:243)łczynnik Sortino 5.1.1. Zmodyfikowane wsp(cid:243)łczynniki Jensena 5.1.2. Alfa Jensena z modelu Brennana 5.1.3. Alfa całkowitego ryzyka (Total Risk Ralpha) 5. Grupa wskaźnik(cid:243)w Jensena 5.1. Alfa Jensena 5.2. Alfa McDonalda 5.3. Wykorzystanie wsp(cid:243)łczynnika Treynora, Sharpe(cid:146)a i Jensena 5.2.1. Alfa z modelu Pogue(cid:146)a, Solnika i Rousselina 5.2.2. Alfa Jensena cen przeszłych 5.2.3. Alfa z modelu Lelanda 5.2.4. Alfa Sharpe(cid:146)a 5.2.5. Miara Mosesa, Cheyneya i Veita 5.2.6. Model Eltona i Grubera 33 37 38 39 39 41 42 43 45 46 46 48 48 49 50 51 51 52 52 55 59 59 61 63 63 64 64 65 66 66 67 67 68 Spis treści 7 6.1.1. Błąd dopasowania a problem optymalizacji portfela inwestycyjnego 6.1.2. Czynniki wpływające na wielkość błędu dopasowania 6. Zaawansowane miary oceny efektywności zarządzania 6.1. Błąd dopasowania (tracking terror) ‒ TE 6.2. Wsp(cid:243)łczynnik informacyjny (information ratio) ‒ IR 6.2.1. IR jako miara efektywności zarządzania portfelem 6.2.2. Modyfikacje wsp(cid:243)łczynnika IR 6.3. Nadwyżkowa stopa zwrotu omega (ω) 6.4. Wsp(cid:243)łczynnik Omega (Ω) 6.5. Skośność zmienności (variability skewness) ‒ VS 6.6. Wsp(cid:243)łczynnik Mini-Max 6.7. Wsp(cid:243)łczynnik Bernardoa i Ledoita (lub też wsp(cid:243)łczynnik zysk(cid:243)w i strat: 6.4.1. Omega jako miara efektywności zarządzania 6.4.2. Wsp(cid:243)łczynnik Omega Sharpe(cid:146)a ‒ OSR 6.4.3. Ryzyko Omega 72 72 79 85 86 90 92 93 93 101 101 102 103 104 104 106 107 108 111 114 119 123 123 124 127 128 128 129 134 135 142 145 151 151 152 154 gain-loss ratio) (cid:150) BL 6.7.1. Wsp(cid:243)łczynnik d (d ratio) 6.8. Wsp(cid:243)łczynnik Kappa (zwany także Sortino-Satchell ratio) ‒ Kl 6.9. Upside potential ratio ‒ UPR 6.10. Wsp(cid:243)łczynnik Farinelli-Tibiletti ‒ Φ #,$ 6.12.1. Uog(cid:243)lniony wsp(cid:243)łczynnik Racheva ‒ RC 6.11. Wsp(cid:243)łczynnik Giniego (Gini ratio) 6.12. Wsp(cid:243)łczynnik Racheva ‒ RCP 6.11.1. Zmodyfikowany wsp(cid:243)łczynnik Giniego 6.11.2. Koeficjent Giniego ‒ GR 6.12.2. Wsp(cid:243)łczynnik Racheva uwzględniający wyższe momenty centralne ‒ RHMR 6.13. Pozostałe miary 7. Siła relatywna aktyw(cid:243)w jako miara oceny efektywności zarządzania 6.13.1. Miara specyficzna performance (specific performance measure) 6.13.2. Indeks Hursta portfelem 7.1.1. Modele zastosowania siły relatywnej na rynku aktyw(cid:243)w 7.1.2. Przykłady zastosowania siły relatywnej 7.1. Siła relatywna aktyw(cid:243)w 7.2. Strategia handlu parami aktyw(cid:243)w (pairs trading) 7.2.1. Podstawowe założenia metody handlu parami aktyw(cid:243)w 7.2.2. Handel parami aktyw(cid:243)w w przypadku dwu walor(cid:243)w 7.2.3. Zastosowanie handlu parami 8 Spis treści 8. Miary awersji do ryzyka oraz analiza związk(cid:243)w między wybranymi miarami efektywności 8.1. Miary ryzyka wprowadzone przez Pratta i Arrowa 8.2. Relacje między miarami Sharpe(cid:146)a, Treynora i Jensena 8.3. Związek wsp(cid:243)łczynnika Omega z wyceną opcji call i put Zakończenie Bibliografia 164 164 165 167 171 173 WSTĘP Podstawowym problemem, jaki pojawia się przed inwestorami na rynkach fi- nansowych, jest ocena efektywności zarządzania portfelem aktyw(cid:243)w. Począt- kujący inwestorzy wyrażają sw(cid:243)j zysk na rynkach finansowych w ujęciu nomi- nalnym. Prowadząc szkolenia z zakresu podstaw inwestowania na giełdzie, często słyszałem następujące stwierdzenia: (cid:132)Udało mi się zarobić 10 tys. zł na giełdzie(cid:148). Ktoś inny odpowiadał: (cid:132)No, to byłeś lepszy, mnie się udało tylko 8 tys. zł(cid:148). I tutaj dochodzimy do sedna oceny efektywności. Po pierwsze, zyski w wysokości 10 tys. zł i 8 tys. zł z jak dużego portfela zostały osiągnięte? Czym bowiem in- nym jest uzyskanie 10 tys. zł z portfela o wartości początkowej r(cid:243)wnej 10 tys. zł, a czym innym z portfela o wartości początkowej 100 tys. zł. W pierwszym przy- padku inwestor podwoił sw(cid:243)j początkowy kapitał, a w drugim przypadku uzy- skał tylko 10 stopę zwrotu. Tak więc widoczne staje się, że por(cid:243)wnywać moż- na jedynie stopy zwrotu z portfeli inwestycyjnych, a nie wartości nominalne zysk(cid:243)w. Po drugie, w jakim czasie udało się uzyskać obu inwestorom zysk w wysokości 10 i 8 tys. zł? Nie można bez przeprowadzenia odpowiedniej ko- rekty por(cid:243)wnywać zysk(cid:243)w i st(cid:243)p zwrotu uzyskanych przez inwestor(cid:243)w w r(cid:243)żnym czasie: np. pierwszy inwestor zarobił 10 tys. zł w rok, a drugi w ciągu zaledwie miesiąca. Czy zatem takie por(cid:243)wnanie, a właściwie ocena efektywności, ma sens? Raczej nie. Po trzecie wreszcie (cid:150) ryzyko! Czym innym będzie uzyskanie stopy zwrotu na poziomie 10 na rynku akcji, a czym innym 9 na rynku obli- gacji (cid:150) oczywiście w tym samym horyzoncie inwestycyjnym. Pierwszy z tych rynk(cid:243)w jest zdecydowanie bardziej ryzykowny, dlatego też osiągane stopy zwro- tu powinny być na nim wyższe niż stopy zwrotu na rynku obligacji, kt(cid:243)ry cha- rakteryzuje się niższym ryzykiem inwestycyjnym. Te proste rozważania dopro- 10 Wstęp wadziły naukowc(cid:243)w do stworzenia określonych miar umożliwiających por(cid:243)w- nywanie st(cid:243)p zwrotu z zarządzanych portfeli, ale po przeprowadzeniu określonej korekty ze względu na ryzyko, jakie było domeną tych portfeli. Tak powstały stosunkowo proste miary ryzyka: wskaźnik Sharpe(cid:146)a i wskaźnik Treynora, a także alfa Jensena. Pogłębione badania nad specyfiką rynk(cid:243)w finansowych stosunkowo szybko ukazały zalety i wady ww. miar, co zaowocowało powstaniem nowych ‒ jeszcze bardziej zaawansowanych. Rozw(cid:243)j mocy obliczeniowych, a także digita- lizacja rynk(cid:243)w finansowych znalazły swoje przełożenie także w utworzeniu bar- dziej złożonych miar uwzględniających inne rozkłady st(cid:243)p zwrotu niż normalny. Książka składa się z trzech części. W pierwszej z nich ukazane zostały sto- sunkowo proste miary ryzyka oraz ich pochodne (cid:150) od wskaźnika Treynora, po- przez wskaźniki Sharpe(cid:146)a i jego pochodne, po alfę Jensena i jej pokrewne. Dru- ga część obejmuje bardziej zaawansowane miary zarządzania portfelem, jak błąd dopasowania (tracking error), wsp(cid:243)łczynnik informacyjny (information ratio) wsp(cid:243)łczynnik Omega, Kappa, Giniego i Racheva. Trzecia część ukazuje podej- ście do oceny efektywności od strony analizy technicznej, w kt(cid:243)rej często sto- sowanym sposobem jest ocena siły relatywnej cen dwu lub więcej instrument(cid:243)w. Drugim, r(cid:243)wnie popularnym podejściem zaprezentowanym w trzeciej części publikacji jest metoda handlu parami (pairs trading) bazująca w pewien spos(cid:243)b na sile relatywnej cen aktyw(cid:243)w. Dynamiczny rozw(cid:243)j zaawansowanych metod oceny efektywności zarządzania niewątpliwie świadczy o dużej efektywności wsp(cid:243)łczesnych rynk(cid:243)w finansowych, a także uświadamia fakt, że nie istnieje metoda uniwersalna. Każda z opisanych metod ma swoje plusy i minusy, a także ograniczenia jej stosowania. Niezwykła złożoność rynk(cid:243)w finansowych z pewnością doprowadzi do powstania jeszcze bardziej wysublimowanych i niezwykle skomplikowanych z matematycznego punktu widzenia metod. Z dużym prawdopodobieństwem można przyjąć, że te nowe metody będą wywodzić się z miar przedstawionych w tej książce. Publikacja ta stanowi rozwinięcie książki Miary ryzyka na rynku akcji i obli- gacji, kt(cid:243)ra ukazała się nakładem wydawnictwa Difin w 2014 r. w obszarze efektywności zarządzania na rynkach finansowych. Trudno wyobrazić sobie po- miar efektywności zarządzania bez analizy ryzyka związanego z przeprowadza- nymi inwestycjami. W obu książkach przyjęte zostały niemal te same oznaczenia, tak aby ułatwić Czytelnikowi łatwe przechodzenie między dwoma pozycjami. Wiele problem(cid:243)w poruszonych w tej książce odwołuje się wprost do miar ryzy- ka zawartych w pozycji Miary ryzyka na rynku akcji i obligacji. 1 STOPA ZWROTU I RYZYKO NA RYNKACH FINANSOWYCH Dwoma charakterystycznymi elementami każdej inwestycji są: ryzyko jej towarzyszące (ε) oraz stopa zwrotu (r). Istnieje możliwość określenia ryzyka i stopy zwrotu w ujęciu ex ante oraz ex post. W tym pierwszym przypadku jest to oczekiwana stopa zwrotu i oczekiwane ryzyko obliczone na podstawie szere- g(cid:243)w czasowych z przeszłości, najczęściej z wykorzystaniem r(cid:243)żnego rodzaju modeli matematycznych. Z kolei w ujęciu ex post otrzymujemy ryzyko i stopę zwrotu, kt(cid:243)re ukształtowały się w pewnym interwale czasowym i są miarami, kt(cid:243)re rzeczywiście wystąpiły na rynku, a nie są jedynie matematycznymi ekstra- polacjami czy też wynikiem zastosowania pewnego modelu. Rozważmy dwa portfele inwestycyjne w ujęciu ex post o następujących cha- rakterystykach: stopa zwrotu i ryzyko w postaci (rA, εA) i (rB, εB). W najprost- szym przypadku, tj. kiedy εA = εB, można dokonać oceny efektywności zarzą- dzania portfelem poprzez por(cid:243)wnanie st(cid:243)p zwrotu Ar i Br . Jeśli stopa zwrotu z portfela A jest większa od stopy zwrotu z portfela B, oznacza to, że w analizo- wanym czasie portfel A był zarządzany efektywniej niż portfel B (cid:150) wyższa stopa zwrotu przy takim samym poziomie ryzyka. Przy takim podejściu oceny efek- tywności zarządzania można byłoby dokonać jedynie w przypadku portfeli o takim samym lub zbliżonym poziomie ryzyka. Tak więc istniałaby możliwość por(cid:243)wnania ze sobą st(cid:243)p zwrotu osobno w grupie portfeli akcyjnych i osobno w grupie portfeli obligacyjnych. Zauważmy, że każda z tych dwu grup portfeli charakteryzuje się innym poziomem ryzyka. Jednakże nie byłoby możliwości 12 Rozdział 1 dokonania por(cid:243)wnania efektywności zarządzania jednoczenie w tych obu gru- pach1. W kolejnym przypadku, kiedy zachodzi r(cid:243)wność rA = rB, można dokonać oceny efektywności zarządzania portfelem, por(cid:243)wnując miary ryzyka. Portfel inwestycyjny, kt(cid:243)rego ryzyko było niższe w danym okresie, był zarządzany bar- dziej efektywnie (cid:150) przy takiej samej stopie zwrotu inwestor racjonalny wybrałby portfel o niższym ryzyku. W takiej sytuacji dokonanie por(cid:243)wnania między port- felami o r(cid:243)żnych charakterystykach (cid:150) stopa zwrotu i ryzyko (cid:150) byłoby możliwe jedynie wtedy, kiedy uzyskałyby taką samą stopę zwrotu w analizowanym okre- sie, co wydaje się mało prawdopodobne. Jednakże nadal pozostaje nierozstrzygnięte pytanie, co zrobić, tj. jak por(cid:243)w- nać efektywność zarządzania portfelem inwestycyjnym w przypadku, kiedy ani stopy zwrotu, ani miary ryzyka nie są sobie r(cid:243)wne. W tym celu stworzone zosta- ły miary oceny efektywności zarządzania portfelem inwestycyjnym. W wielu przypadkach w procesie kalkulacji dokonuje się korekty uzyskanej stopy zwrotu o czynnik ryzyka towarzyszący danej inwestycji, aby w ten spos(cid:243)b stworzyć ranking efektywności zarządzanych portfeli. Wzorce odniesienia (benchmarki) mają duże znaczenie w procesie oceny wynik(cid:243)w funduszy inwestycyjnych i emerytalnych, a także do kalkulacji efektyw- ności zarządzania portfelami inwestycyjnymi w przypadku usług asset manage- ment, szczeg(cid:243)lnie przy zastosowaniu st(cid:243)p zwrotu korygowanych o czynnik ry- zyka Haugena [1997]2. Istotnego znaczenia nabierają zatem prawidłowa budowa 1 Stopa zwrotu na rynku finansowym w okresie od t0 do t1 będzie r(cid:243)wna: r = P 0 P k − P 0 gdzie: Pk (cid:150) wartość końcowa portfela, P0 (cid:150) wartość początkowa portfela. W przypadku akcji, jeśli w analizowanym okresie wypłacona została dywidenda w wysokości D lub prawo poboru PP, stopa zwrotu wyniesie: − Pr = k DP 0 + PP + P 0 Jeśli horyzont inwestycyjny obejmował n dni (przy czym n 365), wtedy zannualizowana sto- pa zwrotu wyniesie: Dla n = 365 dni zachodzi rAN = r. Jeśli zaś n 365 dni, wtedy otrzymujemy zależność na roczną stopę zwrotu w postaci: 2 Haugen R., Teoria nowoczesnego inwestowania, WIG-Press, Warszawa 1996, s. 386 oraz Mayo H., Wstęp do inwestowania, K.E. Liber, Warszawa 1997, s. 872. rAN r ⋅= 365 n rAN r ⋅= n 365 Stopa zwrotu i ryzyko na rynkach finansowych 13 i dob(cid:243)r odpowiednich element(cid:243)w wzorca odniesienia, aby m(cid:243)gł on służyć w pro- cesie oceny poszczeg(cid:243)lnych typ(cid:243)w funduszy inwestycyjnych. Sam wyb(cid:243)r i kon- strukcja właściwego wzorca odniesienia dla poszczeg(cid:243)lnych funduszy inwesty- cyjnych jest funkcją wielu czynnik(cid:243)w, do kt(cid:243)rych zalicza się m.in.: 1) poziom ryzyka podejmowanego przez dany fundusz lub grupę funduszy, 2) przyjęty cel inwestycyjny funduszu, 3) prowadzoną politykę inwestycyjną funduszu. Konstrukcja właściwego wzorca odniesienia dla danej grupy funduszy, z uwagi na złożoność powyższych czynnik(cid:243)w, może się okazać zagadnieniem niezwykle skomplikowanym. Prawdopodobnie stworzenie idealnego wzorca odniesienia dla wszystkich funduszy inwestycyjnych nie jest możliwe3. Fakt ten prowadzi do przy- jęcia pewnych uproszczeń w procesie konstrukcji wzorca odniesienia. Wzorce odniesienia mogą być podzielone na dwie zasadnicze grupy4: 1) rynkowe wzorce odniesienia (cid:150) opisujące szerokie spektrum rynku, 2) specjalistyczne wzorce odniesienia (cid:150) koncentrujące się na wybranym segmencie rynku. W literaturze przedmiotu spotyka się wiele wzorc(cid:243)w odniesienia dla fun- duszy inwestycyjnych. Jako przykład można podać wzorzec przedstawiony po- niżej (cid:150) por. tabela 1. Tabela 1. Przykładowe konstrukcje wzorca dla poszczeg(cid:243)lnych rynk(cid:243)w funduszy inwestycyjnych Rynek Benchmark Fundusze inwestycyjne polskich akcji Fundusze inwestycyjne zr(cid:243)wnoważone Fundusze inwestycyjne stabilnego wzrostu Fundusze inwestycyjne obligacji polskich Fundusze inwestycyjne rynku pieniężnego 90 indeks WIG + 10 średnia rentowność 52-tygodniowych bon(cid:243)w skarbowych 50 indeks WIG + 50 średnia rentowność 52-tygodniowych bon(cid:243)w skarbowych 30 indeks WIG + 70 średnia rentowność 52-tygodniowych bon(cid:243)w skarbowych. 100 średnia rentowność 52-tygodniowych bon(cid:243)w skarbowych. 100 średnia rentowność 13-tygodniowych bon(cid:243)w skarbowych. Źr(cid:243)dło: Dawidowicz D., Fundusze inwestycyjne. Rodzaje, typy, metody pomiaru i ocena efektyw- ności, CeDeWu, Warszawa 2008, s. 75. 3 Haugen R., Teoria nowoczesnego inwestowania, WIG-Press, Warszawa 1996, s. 388‒389. 4 Fabozzi F., Rynki obligacji. Analiza i strategie, WIG-Press, Warszawa 2000, s. 503. 14 Rozdział 1 Na polskim rynku asset management oraz funduszy inwestycyjnych stoso- wanymi indeksami w proces konstrukcji benchmark(cid:243)w są m.in.: 1) indeksy giełdowe: WIG, WIG20, WIG30, mWIG40, sWIG80 i JP ELMI (J.P. Morgan Emerging Local Markets Index), 2) indeksy obligacji: PGBI (Polish Government Bond Index), SSB (Salomon Smith Barney Bond Index), EFFAS (The European Federation of Finan- cial Analyst Societies), IHAN (Indeks Polskich Obligacji Skarbowych Citibank Handlowy), 3) miary i indeksy rynku pieniężnego: IW1Y (indeks zależy od stawki WIBID 1Y), AMC 0,5 (indeks papier(cid:243)w dłużnych o duration 0,5 roku), BS (ren- towność określonego typu bon(cid:243)w skarbowych (cid:150) najczęściej 52-tygodnio- wych). W przypadku specjalistycznych funduszy inwestycyjnych, takich jak np. fun- dusze sp(cid:243)łek o małej i średniej kapitalizacji czy fundusze akcji globalnych, pro- ponowanym wzorcem odniesienia może być: 1) indeks InwestorMS sp(cid:243)łek publikowany przez Giełdę Papier(cid:243)w Warto- ściowych5, 2) konstrukcja stanowiąca superpozycję indeksu sWIG80 i mWIG40, 3) jeden z indeks(cid:243)w globalnych funduszy inwestycyjnych akcji globalnych, 4) indeks złożony w 50 z indeksu akcji amerykańskich (np. S P 500) oraz w 50 z indeksu obligacji amerykańskich. W przypadku funduszy inwestycyjnych operujących na rynkach zagranicz- nych bardzo trudno jest określić jednoznaczny wzorzec odniesienia. Wynika to ze znaczących r(cid:243)żnic w przyjętych wzorcach odniesienia, kt(cid:243)rymi są światowe indeksy giełdowe lub indeksy obligacji albo ich złożone konstrukcje. Prawie wszystkie fundusze inwestycyjne w publikowanych prospektach in- westycyjnych określają wzorzec odniesienia dla swoich funduszy, co ułatwia ocenę efektywności zarządzania tymi funduszami. Komplikację stanowią fundusze, kt(cid:243)re często zmieniają politykę inwestycyjną lub określają benchmark w taki spos(cid:243)b, że nie odzwierciedla on w pełni prowadzonej przez nie polityki inwestycyjnej. W przypadku usług asset management środki powierzone przez klienta inwe- stowane są według ustalonej strategii w odpowiednio skonstruowany portfel 5 Indeks InvestorMS jest indeksem zewnętrznym obliczanym przez giełdę na zlecenie Inve- stors TFI SA. Zadaniem indeksu jest ocena zachowania kurs(cid:243)w akcji sp(cid:243)łek o małej i średniej kapitalizacji rynkowej, kt(cid:243)re stanowią obszar inwestycyjny funduszu Investor Top 25 Małych Sp(cid:243)łek FIO. Indeks InvestorMS stanowi element benchmarku do oceny wynik(cid:243)w inwestycyjnych tego funduszu. Metodologia indeksu InvestorMS opracowana została wsp(cid:243)lnie przez GPW w Warszawie SA i Investors TFI SA. Datą bazową indeksu jest 31 grudnia 2002 r., a jego wartość wynosiła w tym dniu 1000 pkt. Źr(cid:243)dło: strona internetowa: http://www.gpw.pl/indeksy_gieldowe?- isin=PL9999999672 ph_tresc_glowna_start=show (06.03.2014). Stopa zwrotu i ryzyko na rynkach finansowych 15 inwestycyjny, kt(cid:243)rego struktura może być zindywidualizowana lub wystandary- zowana. Na og(cid:243)ł oferowane są następujące rodzaje portfeli6: 1) akcyjne (z udziałem akcji od 50 do 100 ; min. 5-letni horyzont czasowy)7, 2) zr(cid:243)wnoważone (z udziałem akcji (cid:150) gł(cid:243)wnie blue chips i dłużnych instru- ment(cid:243)w skarbowych od 40 do 60 ; min. 2/3-letni horyzont czasowy), 3) stabilnego wzrostu (gł(cid:243)wnie z udziałem instrument(cid:243)w dłużnych, gdzie udział akcji nie przekracza 40 ), 4) dłużne (z udziałem instrument(cid:243)w dłużnych bliskim 100 wartości portfela), 5) got(cid:243)wkowe (z dominującym udziałem kr(cid:243)tkoterminowych instrument(cid:243)w dłużnych), 6) Zindywidualizowane (oparte na oczekiwaniach klienta). Usługa zarządzania aktywami jest odpłatna. Opłata zwyczajowo ustalana jest jako procent od wartości aktyw(cid:243)w przekazanych w zarządzanie i ma na celu pokrycie podstawowych koszt(cid:243)w zarządzania i opłat maklerskich lub powierni- czych. Dodatkowo może pojawić się premia od zysku (success fee). 6 Buczek S., Asset management (cid:150) zarządzanie aktywami w Polsce, Szkoła Gł(cid:243)wna Handlowa w Warszawie (cid:150) Oficyna Wydawnicza, Warszawa 2006, s. 87‒97. 7 Możemy tu wyr(cid:243)żnić podkategorie: strategia agresywna, wzrostowa, blue chips, timingowa itp. 2 POR(cid:211)WNANIA WYNIK(cid:211)W INWESTYCYJNYCH SKORYGOWANYCH O CZYNNIK RYZYKA (RISK ADJUSTED PERFORMANCE) ‒ RAP Osiągnięte przez zarządzających portfelami stopy zwrotu nie są wystarczają- cym kryterium do oceny efektywności zarządzania portfelem inwestycyjnym. Ryzyko, jakim charakteryzuje się portfel inwestycyjny, stanowi integralną część procesu oceny zarządzania, poza tym poziom ryzyka może się zmieniać znaczą- co przy przejściu od jednego portfela do drugiego. Ryzyko portfela inwestycyj- nego może r(cid:243)wnież się zmieniać wraz z upływem czasu. Zatem konieczne jest połączenie st(cid:243)p zwrotu portfela z odpowiednimi miarami ryzyka. W ten spos(cid:243)b tworzy się miary oceny zarządzania portfelem (performance) skorygowane o czyn- nik ryzyka, jakimi charakteryzuje się dany portfel inwestycyjny. Takie podejście umożliwia tworzenie ranking(cid:243)w szerokich grup portfeli i przeprowadzanie w ten spos(cid:243)b rankingu zarządzających. 2.1. Wyniki inwestycyjne zależne od przyjętej skali Og(cid:243)lnie miara RAP może być zapisana jako r(cid:243)żnica funkcji zysk(cid:243)w i funkcji strat8: Edibank, Milano 2003, s. 81‒149. 8 Colombini F., Macini A., Menucci S., La performance dei fondi comuni di investimento, Por(cid:243)wnania wynik(cid:243)w inwestycyjnych skorygowanych o czynnik ryzyka(cid:133) 17 RAP = f ( zysk ) − f ( strata ) Wyższa wartość funkcji RAP oznacza wyższe miejsce danego funduszu w ran- kingu. Pierwszy rodzaj funkcji RAP opartej na funkcji użyteczności pozwala wy- selekcjonować optymalny fundusz dla inwestora w zależności od funkcji uży- teczności ( ( )⋅U ) charakterystycznej dla tego inwestora9: RAP = U ( zysk ) − U ( strata ) Najlepszymi funduszami z punktu widzenia inwestora są te, kt(cid:243)re stwarzają dla niego możliwość osiągnięcia wyższego poziomu użyteczności. Uzyskany w ten spos(cid:243)b ranking funduszy jest uzależniony od kształtu funkcji użyteczności. Sam kształt funkcji użyteczności jest określany arbitralnie przez dokonującego pomiaru efektywności10. 2.2. Wyniki inwestycyjne niezależne od przyjętej skali Najważniejszą miarą służącą do por(cid:243)wnania wynik(cid:243)w inwestycyjnych na ryn- kach finansowych są miary niezależne od przyjętej skali. Miary takie mogą zo- stać sformułowane na wiele r(cid:243)żnych sposob(cid:243)w, a w literaturze przedmiotu moż- na spotkać wiele podejść do tego zagadnienia. Niekt(cid:243)re z miar stanowią wyspe- cjalizowane metody oceny performance wybranych rodzaj(cid:243)w funduszy inwesty- cyjnych albo pewnych aspekt(cid:243)w tych funduszy. Innym wyr(cid:243)żnikiem stosowanych miar jest przyjęcie normalnego lub innego niż normalny rozkładu st(cid:243)p zwrotu na rynku kapitałowym. Odmienność rozkła- du st(cid:243)p zwrotu na rynku finansowym w szczeg(cid:243)lności dotyczy st(cid:243)p zwrotu osią- ganych przez fundusze hedgingowe operujące na tym samym rynku co inne rodzaje funduszy inwestycyjnych. Odmienność rozkładu st(cid:243)p zwrotu funduszy hedgingowych można wytłumaczyć m.in.11: 9 Colombini F., Macini A., Menucci S., La performance dei fondi comuni di investimento, Edibank, Milano 2003, s. 81‒149. Editrice, Milano 1999, s. 119‒170. 10 Carluccio E., Strtegie, benchmarking e performance nell(cid:146)asset management, Bancaria 11 Więcej informacji na ten temat można znaleźć m.in. w: Ackermann C., McEnally R., Ravenscraft D., The performance of hedge funds: risk, return, and incentives, (cid:132)Journal of Fi- nance(cid:148), Vol. 54, 3/1999, s. 833‒874; Boyson N., Why do experienced hedge fund managers hale lower returns, EDHEC working paper 2003; Fung W., Hsieh D., A primer on hedge funds, (cid:132)Jour- nal of Empirical Finance(cid:148), 6/1999, s. 309‒331; Tsatsoronis K., Hedge funds, (cid:132)BIS Quarterly Re- view(cid:148), Vol. 61, 2000, s. 61‒71; Brown S. Goetzmann W., Ibbotson R., Offshore hedge funds: 18 Rozdział 2 1) możliwością wykorzystania dźwigni finansowej, 2) brakiem ograniczeń inwestycyjnych, 3) możliwością stworzenia długoterminowego planu inwestycyjnego bez uwzględniania możliwych wypłat aktyw(cid:243)w, 4) strukturą opłat ponoszonych przez uczestnik(cid:243)w funduszu na: opłaty stałe 5) uwzględnianiem w strukturze opłat od wyniku rezultat(cid:243)w osiąganych i zależne od wyniku, przez fundusz w przeszłości, 6) dedykowaniem instrumentu, tj. funduszu hedgingowego, zamożnym klien- 7) zaangażowaniem własnych środk(cid:243)w przez menedżera funduszu w inwe- tom, stycje. 2.3. Podział miar efektywności Teoria portfelowa12 oraz model CAPM13 wypracowały metody uwzględniania w spos(cid:243)b ilościowy zależności ryzyka portfela inwestycyjnego od stopy zwrotu z tego portfela. Metody te można podzielić na dwie grupy: (cid:150) Pierwsza grupa wskaźnik(cid:243)w (cid:150) rozwinięta przez teorię portfelową i mo- del CAPM. Wskaźniki tej grupy odnoszą się do portfeli złożonych z akcji. Umożliwiają obliczenie stopy zwrotu portfela przy uwzględnieniu ryzyka portfela inwestycyjnego. W ten spos(cid:243)b otrzymujemy narzędzie służące do por(cid:243)wnywania efektywności zarządzania portfelami o rożnej charaktery- styce ryzyka inwestycyjnego, podczas gdy por(cid:243)wnanie samych st(cid:243)p zwro- tu z portfeli inwestycyjnych ma sens jedynie w obrębie portfeli o tym sa- mym poziomie ryzyka. (cid:150) Druga grupa wskaźnik(cid:243)w (cid:150) wykorzystywanych w r(cid:243)żnych obszarach badawczych. Poprzez podział ryzyka na poszczeg(cid:243)lne kategorie wskaźni- ki te umożliwiają bardziej gruntowną analizę. survival performance, (cid:132)Journal of Business(cid:148), Vol. 72, 1998, s. 91‒117; Boido C., Riente E., Hedge fund: dal mito alla realta, (cid:132)Banche e Banchieri(cid:148), Vol. 5, 2004, s. 406‒420; Favre-Bulle A., Pache S., The Omega measure: hedge fund portfolio optimization, EDHEC Working Paper, 2003; Favre L., Ranaldo A., How to price hedge funds: from two to four-moment CAPM, EDHEC Work- ing Paper, 2003; Fung W., Hsieh D., Assed-based style factors for hedge funds, (cid:132)Financial Analyst Journal(cid:148), Vol. 58, 2002, s. 16‒22. 12 Sharpe W., Alexander G., Bailey J., Investments, Prentice Hall International, Englewood -Cliffs 1995, s. 193‒231. 13 Bodie Z., Kane A., Marcus A., Investments, Irwin, Burr Ridge 1993, s. 287‒291.
Pobierz darmowy fragment (pdf)

Gdzie kupić całą publikację:

Miary efektywności zarządzania na rynkach finansowych
Autor:

Opinie na temat publikacji:


Inne popularne pozycje z tej kategorii:


Czytaj również:


Prowadzisz stronę lub blog? Wstaw link do fragmentu tej książki i współpracuj z Cyfroteką: