Дипломная работа: Повышение эффективности формирования высокодивидендных портфелей на российском фондовом рынке

Рисунок 1.Значение индекса Московской Биржи IMOEX на закрытие и показатели его доходности в период с 2006 по 2019 год, руб., %. Источник: расчеты автора.

Как уже было сказано, кризис оказывает весомое влияние на разные экономические показатели. В одном из рассмотренных ранее исследований было изучено влияние кризиса на работоспособность рассматриваемой стратегию. Исходя из полученных авторами результатов анализ кризисного периода будет проведен отдельно. Рисунок 2 демонстрирует факт подтягивания показателей дивидендной доходности к тенденции, которую задает кризис, что еще больше подтверждает аргументированность разделения периода на части.

Рисунок 2.Влияние кризиса на среднегодовую доходность индекса Московской Биржи IMOEX, %. Источник: расчеты автора.

Исходя из проведенного анализа состояния российского фондового рынка и существующих реалий были сделаны следующие допущения: основной период определен с 2010 года по 2019 год;моделирование стратегии в момент кризиса будет проведено отдельно. Необходимо понимать временную связь между исследуемыми в рамках стратегии показателями, а именно то, что доходность, которую инвестор получил в 2011 году, будет первой при учете среднегодового показателя дивидендной доходности. Последней учтенной доходностью будет та, что получена в 2019 году. Первый раз моделирование стратегии пройдет в 2010 году по данным за 2009-2010 год, а последний - в 2018 году по данным за 2017-18 года.

2.3 Финансовые показатели в качестве фильтров для отбора компаний в портфель

Среди наиболее часто упоминаемых видов модификаций исходной стратегии DogsoftheDow можно выделить добавление фильтров по финансовому положению компаний. Рассмотренные ранее исследования подтверждают факт улучшения работы модели на мировых рынках при использовании индикаторов благосостояния компаний. Однако большая часть исследователей предлагала рассмотрение одной или двух метрик финансового положения компании при отборе в итоговый портфель. Данная работа предлагает определить ряд таких показателей, которые бы смогли как в совокупности, так и отдельно дать финансовую характеристику компании. Внедрение нескольких фильтров необходимо для того, чтобы инвестор при своем выборе ориентировался не только на компанию-лидера по одному показателю, а мог осуществить более рациональный отбор, составив, например рейтинг или присвоив ранги. Это позволит улучшить эффективность формирования портфеля.

Показателей, которые бы характеризовало финансовое положение компании и давали качественную характеристику положений дел достаточно. Однако каждый индикатор служит для определенной цели и сложно определить на первый взгляд, какой из них необходим инвестору для принятия максимально эффективных решений. Среди таких показателей можно выделить PricetoEarningsRatio, который равен отношению рыночной стоимости акций к годовой прибыли, полученной на нее. Это один из самых важных показателей в фундаментальном анализе, поскольку позволяет выявить недооцененные компании.

Также необходимо понимать, насколько компания эффективно использует имеющиеся у нее в распоряжении собственные средства, а также привлеченные. Чтобы оценить данную финансовую информацию о компании используют такие коэффициенты, как TotalDebttoTotalEquityRatio, AssetTurnoverRatioи CurrentRatio. Каждый из этих показателей достаточно успешно применяется инвесторами для анализа текущего положения дел в компании. Рассмотрим каждый из них. Первый - TotalDebttoTotalEquity - показывает то, сколько процентов от общего финансирования компании принадлежит кредиторам, то есть данная метрика характеризует независимость и устойчивость компании. Второй - AssetTurnoverRatio-измеряет эффективность того, насколько компания хорошо использует свои активы, то есть он определяет своего рода способность компании генерировать продажи от использования активов. Третий показатель может сказать инвестору о способности компании оплатить свои текущие обязательства за счет оборотных активов. CurrentRatio определяет ликвидность компании, то есть отражает стабильность финансового положения компании.

ПоказателиReturnonAssets(ROA) иReturnonCommonEquity (ROE) являютсяоднимиизсамыхважныхпоказателейрентабельностилюбой компании и зачастую служат своеобразным индикатором для определения альтернативных объектов вложений для инвесторов. Эти показатели указывают на то, насколько эффективно использует доступные средства менеджмент компании. Индикаторы рентабельности служат отражением эффективности использования компанией ресурсов для получения прибыли.

Большинство из рассмотренных показателей работают лучше для компаний одной отрасли, однако в исследуемом индексе IMOEXпредставлены компании, относящиеся к различным секторам экономики. Решением проблемы сравнимости стало взвешивание выбранных показателей по медиане сектора в целом. Деление на своеобразные кластерыпроисходило по системе The Bloomberg Industry Classification Systems (BICS), согласно которой выделяются 10 секторов: здравоохранение, коммунальные услуги, коммуникации, материалы, промышленность, технология, товары выборочного спроса, товары первой необходимости, финансы, энергия. Взвешивание было проведено на основе данных с 2008 по 2019 год с учетом средних значений показателей. Чтобы исследуемые параметры не были подвержены выбросам, были рассчитаны медианные показатели по среднегодовым значениям для каждого показателя во всех секторах. Распределение компаний по секторам в рамках указанной классификации находится в таблице Приложения 1.

2.3 Данные и методология моделирования стратегии

Моделирование авторской стратегии проводилось в несколько этапов. На первом - были выгружены данные из терминала Bloomberg Terminal по исследуемым 50 компаниям индекса IMOEX. Согласно определенным в пункте 2.2 показателям, характеризующим финансовое положение компаний, были получены из того же терминала данные, охватывающие весь исследуемый период. Второй этап заключался в выгрузке цен акций компаний из Bloomberg Terminal за период по 2019 год. Для реализации стратегии были необходимы данные по стоимости акций за каждый месяц. На этом же этапе значение индекса IMOEXна закрытие были взяты с сайта Московской Биржи.

Задачей третьего этапа было усреднение используемых показателей через использование медианного метода, описанного в пункте 2.2 работы. Ко всему прочему было необходимо рассчитать показатель дивидендной доходности, основываясь на выгруженных данных с сайта Московской Биржи. Для этих целей авторами была предложена следующая формула, описывающая дивидендную доходность через отношение дивидендных выплат к стоимости акции на дату закрытия:

где:

-- дивидендная доходность;

-- размер выплаченного дивиденда;

-- цена акции на дату закрытия реестра акционеров.

Процедура моделирования рассматриваемой стратегии выосокодивидного инвестирования заключалась в следующем: изначально применялась только к основному периоду, чтобы после провести аналогичное тестирование на кризисном участке, но с использованием только наилучших стратегий. Таким образом, исходя из авторской модели для ее осуществления были необходимы данные компаний, которые бы отряжали финансовое положение их дел на основном периоде с применением медианного метода при взвешивании. Кроме того, в силу предпосылок модели процедура моделирования предусматривала взятие показателя дивидендной доходности за предшествующий год тому, который в данный момент анализируется, поскольку благодаря прошлогодним показателям можно сравнить полученный результат только со следующим годом. Если говорить о показателе стоимости акций и индекса в целом, то для тестирования стратегии в этом году, необходимо иметь данные как за прошлый год, так и за текущий. Для отбора акций в портфель была предусмотрена процедура составления своеобразного сводного рейтинга по всем финансовым фильтрам в совокупности. Осуществление формирования подобного ранжирования происходило через присвоение рангов компаниям в списке. То есть по каждому финансовому фильтру были выделены топ-15, после чего происходило объединение в единый рейтинг. Следует отметить, что дивидендная доходность здесь служила ключевым индикатором при ранжировании, и ей было отведено половина от конечного ранга. Остальные фильтры по финансовому состоянию разделили оставшиеся 50% между собой, поскольку каждый из них в равной степени отражает ту информацию, которой может воспользоваться инвестор при отборе акций в свой портфель. Результатом ранжирования стало формирование ранжированного списка компаний с опциональным выбором индикаторов финансового положения и получение 112 комбинаций таких признаков. Согласно авторской модели для осуществления стратегии необходимо создание портфеля с максимальным числом акций, равным 15. По лидерам итоговых рангов была просчитана дивидендная доходность с учетом определенных ранее базовых опциональных показателей - месяц формирования портфеля и количество акций в нем. Полученные результаты было необходимо сравнить с аналогичными показателями рынка, то есть с доходностью индекса Московской биржи. Описанные шаги моделирования изучаемой стратегии применялись к каждому году на основном периоде исследования - с 2010 года по 2018 год.

Отдельного рассмотрения требует стратегия, основанная только на метрике дивидендной доходности, поскольку именно она включает в себя изученную ранее стратегию DogsoftheDow. Результаты, полученные при подобном моделировании, также отличаются возможной вариативностью месяца формирования портфеля и количества акций в нем. Данная стратегия далее сравнивалась как с показателями доходности рыночного индекса, так и с аналогичными индикаторами подобных стратегий, но сформированных уже с применением всех возможных 111 комбинаций.

Комбинации стратегий по финансовым фильтрам были проанализированы отдельно. Среди них были также выявлены лидеры в терминах максимального превышения над рыночным показателем. Таких групп стратегий было выделено 10. Следует отметить, что при отборе наилучших комбинаций были определены не только максимум отклонения, но и медиана, позволившая исключить так называемые выбросы, которые наблюдались при малом количестве акций в портфеле, то есть при низкой его диверсифицированности. Еще одним индикатором выбора той или иной группы комбинаций был показатель числа превышений дивидендной доходности в сравнении с рыночным индикатором. Такое превышение должно было наблюдаться в более чем половине случаев, а именно в 70 из 120. Выделенные лучшие стратегии среди отфильтрованных по финансовому положению были рассмотрены и проанализированы отдельно исходя из опциональных показателей месяца формирования портфеля и количества акций, и подверглись сравнению с рыночными доходностями и доходностями по стратегии, основанной только на параметре только дивидендной доходности.

Если говорить о кризисном периоде, то моделирование проводилось с использованием аналогичных шагов и этапов, описанных ранее. Следует отметить, что для периода 2007 - 2009 года основной анализ был проведен с использованием тех 10 наилучших стратегий, которые проявили себя на основном периоде.

Результатом моделирования изучаемой стратегии высокодивиденого инвестирования стало получение 112 групп таких стратегий, каждая из которых включала в себя на протяжении всего рассматриваемого периода (с учетом кризиса) 180 возможных комбинаций. 120 из них были рассмотрены на основном периоде с выделением наилучших из них и 60 - в течение кризисного периода. Всего моделирование позволило протестировать 174 720 портфелей, различных по финансовым фильтрам, месяцу формирования портфеля, количеству акций в нем.

Глава 3. Результаты исследования

3.1 Классическая высокодивидендная стратегия и ее доходности на российском фондовом рынке

Далее будут приведены результаты моделирования стратегии высокодивидендного инвестирования, рассматриваемой в данной работе. Первой группой для анализа была выделена комбинация стратегий, основанных только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в нем.

Данный пул стратегий рассматривается отдельно, так как он наиболее схож с классической версией высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow и отражает ту ситуацию, когда инвестор без наличия информации о финансовом состоянии компании применяет данную стратегию. Также в таблице отражено и рыночное значение доходности для более удобного сравнения с полученными результатами. Если говорить о классической версии DogsoftheDow, то в Таблице 1 на пересечении количества акций в портфеле, равного 10, и 12-го месяца формирования портфеля, можно увидеть полученную среднегодовую доходность от реализации данной стратегии. В таблице продемонстрированы все возможные варианты количественного показателя среднегодовой дивидендной доходности при опциональных признаках - количество акций в портфеле и месяц его формирования.

Следует отметить тот факт, что несмотря на более высокие показатели доходности при низких значениях диверсификации портфеля наилучшие значения наблюдаются именно при 10 акциях, если допустить, что портфель хорошо диверсифицирован, начиная с 8 акций. Действительно, в разбивке от 8 до 12 акций в портфеле стратегия DogsoftheDow с другими месяцами входа демонстрирует лучшие результаты среди прочих. При любом месяце формирования портфеля, состоящего из 10 акций, как в исходной версии, доходность по портфелю превышает доходность по рынку в целом, что является хорошим результатом для стратегии. Однако полученные результаты говорят о том, что не во всех случаях наблюдается превышение над рынком.

Таблица 1 Среднегодовая доходность по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности, с опциональными параметрами месяца формирования портфеля и количества акций в немза период с 2010 года по 2018 год. Источник: расчеты автора.