Факторное инвестирование или как выиграть от аномалий рынка
“Value” is based on current realities rather than on projections of future growth. The resulting theory is consistent with the views of behaviorists that investors tend to be overconfident in their ability to project high earnings growth and thus overpay for “growth” stocks. (A random walk down Wall Street, B.Malkiel)
В прошлом посте мы рассматривали модель оценки рынка САРМ, которая утверждает что все, что нужно вам знать про акцию это ее beta, которая и показывает ее риск и доходность относительно риска и доходности всего рынка акций - т.е. ожидаемая доходность вложений в акцию (по сравнению с безрисковы инструментом) равна beta*market risk premium.
По САРМ, мы в долгосрочном периоде зарабатываем только за счет этих двух факторов (т.е. получаем плату за систематический риск вложения в акции). Эта теория вообще не рассматривает дополнительную компенсацию за специфические риски инвестицию в определенную компанию - она отвергает их утверждая, что инвесторы не получат за них компенсацию, так как эти риски можно диверсифицировать (а кто не диверсифицировался тот плохой инвестор).
Но разве инвесторы хотят просто пощекотать себе нервы, напр-р вкладываясь в акции нефтяных компаний, которые ведут разведку новых месторождений без ожидания соответствующей компенсации за высокий риск (который не учтен в бете по теории САРМ)?
Естественно исследователи нашли дыры в этой модели под названием аномалии.
Например, по САРМ получается что high beta должны зарабатывать больше low beta акций. Но в реальности это не всегда так. Внизу результаты из книги “A random walk down Wall street”
Внизу данные в который входит и период указанный на рисунке вверху, и более поздние данные за последние десятилетия. В последнем десятилетии САРМ работало лучше всего- доходность акций high beta > low beta. Но разброс по десятилетиям очень большой -чтобы утверждать, что high beta автоматически приносит более высокую доходность (как компенсацию за более высокий риск).
Получается на доходность акций влияет не только бета, но что-то еще.
Fama and French выделили сперва 2 аномалии: эффект размера (Size) и эффект стоимости (Value) - назвав их факторами Size и Value. В принципе названия говорят сами за себя, при этом стоимость подразумевает переоцененость или недооцененность акции.
Если представить это в виде формулы - то мы просто добавляем к формуле ожидаемой доходности по модели CAPM два фактора: ожидаемый доход по фактору размер компании или ее Market capitalization (Size) и фактор недооцененности (Value). Для справки: R(f) - risk free rate (us treasuries), b- beta of stock, R(p) - stock market risk premium, R(size) - доходность фактора Size, R(value) - доходность фактора Value.
Сорри за мои рисунки мышью) для простоты я изобразил это так:
Как же они выделили эти факторы?
Они предложили метрики по которым можно разбить акции на категории. По первому фактору Size - они разбили акции по размеру капитализации на группы от small caps до large caps. Для оценки фактора Value- категоризировали акции по b/p (book to market) ratio (т.е. чем больше активов на балансе компании тем по их мнению лучше). И уже потом оценили среднюю доходность этих двух акторов на основе исторических данных.
b/p ratio можно представить как отношение “твердых” активов на балансе компании как оборудование, наличка и т.п. к цене компании. Эти активы легче всего оценить по бух.учету, чем например интеллектуальную собственность.
Фактор Size они назвали SMB (Small minus Big), а Value - HML (High minus Low). т.е. они считали относительную доходность small caps к large caps, и акций с high b/p к акциям с low b/p.
По их расчетам получилось что акции малой капитализации (small caps) и акции с большей балансовой стоимостью к цене акции - относительно больше зарабатывали, чем соответственно акции с большей капитализацией (large caps) и более низкой балансовой стоимостью к цене акции.
В принципе логично, что если покупаешь акции недооцененной компании, то должен заработать в среднем выше чем покупая уже справедливо оцененную рынком акцию.
Уже после другие исследователи выделили еще 3 основной фактор: эффект инерции или моментума (Momentum). Т.е. предрасположенность акции к тренду - или же к росту и падению по результатам прошлых периодов.
Кроме этого потом был предложен и принят рынком фактор качества акции (Quality) - те акции стабильно выплачивающие дивиденды, стабильность доходов и т.п.
Cпособ категоризации акций по факторам доходностей получил в 90-е название смарт-бета и было создано очень много фондов под инвестирование по предложенным критериям. Кроме этого многие управляющие придумали свои методы определения вышеперечисленных факторов.
- Использовать метрики оценки, предложенные Fama and French- так как эти методики довольно стандартны и уже устарели, без дополнительных фильтров может быть неоптимально.
- период выбранный для исследований до 1989 года когда small caps обыгрывали large caps, стал нерелевантен в следующих десятилетиях когда large caps начали бить small caps. Вопрос - почему? Отвечу на него чуть позже. Но одна из причин - это глобализация. Перенос производств для снижения издержек и увеличение доли международных продаж способствовали росту large caps лучше чем small caps, которые концентрировались на внутренних рынках.
- под факторное инвестирование было создано огромное количество фондов, что приводит к проблеме crowding effect - т.е. если все начинают размещать капитал по одним и тем же метрикам (добавьте проблему релевантности самих метрик), то недооцененность в этих акциях исчезает.
Для примера, я сравнил доходность Small Caps Value к Large Caps Growth с 1990-2000 г.г. когда теория что small caps value должны обгонять large caps growth перестала работать.
Для справедливости отметим что small caps value отлично работали после кризиса 2000 г. до 2009г. когда многие крупные компании были сильно переоценены из-за ставки на интернет бум, но с 2009 года small caps value полностью растеряли свое преимущество в доходности по сравнению с large caps growth (чтобы увидеть это нужно посмотреть на период с 2009- 2023)
Ниже представлен период с 1990г. и до мая 2023г.
Картинка ниже отлично иллюстрирует как с каждым десятилетием идет трансформация факторов стоимости (Value).
Кроме этого критики справедливо утверждают, что при категоризации по вышеуказанным факторам - портфели не учитывают другие факторы - влияющие на доходность этих акций.
Это могут быть например, позднее выделенные макро-факторы, такие как процентная ставка - т.к. рост ставки кредитования негативно влияет на доходы компаний - но опять же по разному- спекулятивные акции страдают намного сильнее. Такой фактор как инфляция положительно влияет на компании из добывающего сектора- у них цена товара растет. Добавьте, страновые риски - для примера, за последние 10 лет акции в России приносили высокую дивидендную доходность, но рынок несмотря на это почему-то оставался недооцененным- риск страны выстрелил в 2022г. серьезно подкосив много портфелей тех инвесторов, кто держал от жадности все деньги в рос. акциях.
В целом выводы, которые разрекламировали Fama and French, что инвестировать в small caps выгоднее чем large caps и value бъет growth мягко говоря неоднозначны. В наш “asset light” век когда неосязаемая стоимость (intangible value) в виде патентов, R&D, network effect все больше имеют определяющий вес для доходов компаний, оценивать value только по устаревшим метрикам как b/p (book to market) ratio неправильно.
Но что самое интересное до сих пор эти кривые и устаревшие метрики используют составители индексов - в названиях которых есть такие слова как value и т.д. (напр-р Small caps value index использованный ранее для примера). К чему это приводит? А то, что составители индексов не учитывая intangibles (потому что их очень трудно оценить) относят компании с низким b/p (book to market) ratio к growth (растущим) акциям, когда по идее они должны быть отнесены к value если использовать более релевантные метрики стоимости.
Несмотря на недостатки, эта модель дает нам систематичный подход к оценке акций по факторам или по простому “двигателям” доходности. Никто ведь не мешает нам подобрать свои метрики для категоризации акции по соответствующим факторам (size, value, momentum, quality) - каждый активный инвестор ищет свой способ который поможет ему успешнее отбирать акции в портфель.
Аналитики Morgan Stanley сделали отличную иллюстрацию - когда я увидел ее, я поймал инсайт (как можно сейчас говорить).
Вау - получается умение выбирать акции переоценено и доходность портфеля на 2/3 объясняется умением комбинировать факторы. Что это значит для нас? Выгоднее тратить время не на анализ конкретных акций - а на анализ факторов которые влияют на доходность. И уже анализировать выборки акций по факторам, выбирая самые лучшие акции, не забывая о диверсификации рисков.
- систематичный подход к инвестициям- факторный анализ дает базовые метрики для отбора акций
- выгоднее уделять время разным метрикам и факторам оценки акций чем пытаться выбирать отдельные акции
- не бояться эксперементировать и комбинировать факторы для достижения как диверсификации так и улучшения доходности
- включать мозг и смотреть под капот. Например, когда индекс имеет в названии value, growth, large cap, small cap - нужно не полениться и пойти на сайт разработчика индекса и почитать методологию. Критический подход позволит вам выявить “спорные метрики”для определения факторов используемых в названии индекса.
Подписывайтесь если еще не подписаны на мой канал в телеграмм https://t.me/systematical
https://en.wikipedia.org/wiki/Fama%E2%80%93French_three-factor_model
https://blogs.cfainstitute.org/investor/2021/09/01/revisiting-beta-how-well-has-beta-predicted-returns/