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

Адаптирование и улучшение полученных результатов происходило с помощью внедрения фильтров по финансовому положению. Это позволило улучшить результаты на 10,1%, что позволяет говорить об успешности проведенной операции. В данной стратегии наилучшим образом проявили себя портфели с наполненностью в 6-8 и 10-13 акций. Таким образом, введение финансовых фильтров позволило не только получить дополнительную прибыль, но и снизить возможные риски, благодаря большей диверсификации портфеля. Следует отметить, что данный пул стратегий также отмечает оптимальность количества акций, равного 10, и определяет наилучшими месяцами формирования портфеля ноябрь и декабрь, что возвращает авторов к стратегии DogsoftheDow.

Моделирование авторской стратегии не временном промежутке, который описывал кризис, было проведено аналогичным образом, как это было сделано в основной период. Исходя из полученных результатов далее представлены наилучшие портфели:

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: D/E-примечательно, что именно этот портфель стал наилучшим, поскольку выбранный индикатор показывает участие кредиторов в финансировании компании, по сути ее долг, то есть данная метрика характеризует независимость и устойчивость компании, что немаловажно для периода кризиса;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: CR - интересно, что параметр, определяющий ликвидность компании, стал тоже лидером среди фильтров, повышающих показатели доходности в кризисный период, но это неудивительно, поскольку он отражает стабильность финансового положения компании;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению:D/E; CR - портфель, отражающий совокупность изложенных ранее фактов, он дает положительный результат в метрике улучшения доходности по стратегии;

· портфельсфильтрамипофинансовомуположению: PE; D/E; CR - добавлен показатель отношения рыночной стоимости акций к годовой прибыли компании, что является для инвестора знакомым инструментом для анализа.

В силу своих аномальных показателей кризисный период не удалось подвергнуть основному анализу или добавить его в основной период.Индикаторы как финансового состояния компаний, так и стоимости акций и биржевой индекс существенно определялись нестабильным положением дел в стране, что повлекло разрозненность в представляемых данных и их неподверженности анализу.

3.3 Показатели эффективности полученных портфелей

Чтобы измерить эффективность полученных портфелей в ходе моделирования, необходимо использовать определенные метрики измерения их работоспособности. Среди таковых выделяют коэффициент Шарпа, который помогает инвесторам определить возврат инвестиций по отношению к принимаемому риску. Он представляет собой среднюю доходность, полученную сверх безрисковой ставки на единицу волатильности портфеля или общего риска.Смысл данного коэффициента заключается в том, что вычитание безрисковой из средней доходности позволяет инвестору лучше определить прибыль. Проблема изолирования сверхдоходности связана с принимаемым риском.Коэффициент Шарпа рассчитывается по формуле:

где R_x - доходность выбранного портфеля

R_f - безрисковая ставка процента

д_x- стандартное отклонение, или единица волатильности, которая определяется следующей формулой:

Исходя из полученных в исследовании моделей высокодивидендного инвестирования, было принято решение применить данную поправку к портфелю, сформированному только по показателю дивидендной доходности и наилучшему портфелю по финансовым фильтрам. Для расчета коэффициента декабрь был выбран в качестве оптимального месяца по обеим выборкам, поскольку именно он демонстрирует наибольшие доходности. Количество акций было определено исходя из предшествующего исследования и установлено в диапазоне от 7 до 13 акций, поскольку исходная модель основана на формировании портфеля в 10 акций, а такой диапазон позволяет оценить более эффективно похожие портфели. В качестве безрисковой ставки была взята доходность бескупонных государственных облигаций.Таблица 4 демонстрирует полученные результаты.

Интерпретация данного коэффициента заключается в том, что чем выше показатель, тем более привлекательным является портфель для инвестора. Если коэффициент меньше 0, то наилучшим вариантом для инвестирования является вложение в безрисковый актив. Как можно заметить из приведенной выше таблицы 4, все портфели имеют положительное значение коэффициента Шарпа. Это говорит о том, что вне зависимости от количества акций в портфеле по выбранным стратегиям, инвестирование в модель является более успешным с точки зрения получения прибыли, нежели безрисковый актив. Также нужно отметить резкое увеличение данного показатели при приближении к портфелю с 10 акциями, что опять же возвращает автора к исходной классической стратегии высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow.

Таблица 4. Значения коэффициента Шарпа для двух портфелей, полученных в результате моделирования в основной период исследования. Источник: расчёты автора

Однако наилучший результат достигается при наполненности портфеля 13 акциями. Следует отметить также факт превышения полученного коэффициента над аналогичным значением рынка. Сравнительный анализ показателей двух стратегий говорит о превосходстве авторской модели с учетом фильтров по финансовому состоянию над стратегией, основанной только на показателе дивидендной доходности. Следовательно, на основе коэффициента Шарпа наиболее привлекательной стратегией является модель с применением финансовых фильтров с поправкой на риск.

Еще одной метрикой измерения эффективности портфеля является оценка VaR (ValueatRisk). Данный показатель количественно определяет уровень финансового риска портфеля с точки зрения возможности возникновения потенциальных потерь. Согласно параметрическому методу, он рассчитывается как функция среднего значения и дисперсии ряда возвращаемых значений, или по следующей формулой:

где - среднегодовая доходность портфеля за выбранный период

л - квантиль для выбранного доверительного уровня (для доверительного уровня 99% квантиль составит 2,326, для уровня 95% - 1,645)

д_x - стандартное отклонение

Результаты расчёта данного показателя для полученных портфелей как на основе показателя дивидендной доходности, так и с помощью фильтров по финансовому состоянию приведены в таблице5.

Таблица 5.Значения показателя VaR для доверительного уровня 99% и 95% для двух портфелей, полученных в результате моделирования в основной период исследования Источник: расчёты автора

Для вложений в рыночный индекс в Декабре данный коэффициент составил (-0,0188) для 99% и (-0,0267) для 95%. Если сравнивать с показателями, полученными по модели, можно заметить, что начиная с октября возможные потери от вложений в стратегию будут меньше, чем риски при инвестировании в рыночный индекс. Более высокие показатели VaR для данных портфелей в сравнении с инвестированием в рыночный индекс можно объяснить тем, что при использовании данных стратегий инвестор выбирает не столь консервативное соотношение риск-доходность, однако дополнительный риск даёт ему возможность с большей вероятностью достичь высоких показателей доходности. Однако ситуация с большими потерями наблюдается только в течение первых трех месяцев, а далее стратегия выигрывает у рынка.

Заключение

Итогом данной работы можно считать достижение главной цели исследования, а именно формирование новой модели высокодивидендной стратегии, основанной на теории DogsoftheDow.Тестирование модели было направлено на выявление эффективности тех показателей и индикаторов, которые были определены в качестве модификаций инновационной стратегии. Результатом моделирования стало получение различных версий классической модели: стратегии, содержащие портфели, сформированные только на основе метрики дивидендной доходности и стратегии с портфелями, сформированными с помощью фильтров по финансовому состоянию.

Исследуемый период был выбран с 2006 по 2020 год, однако на временном промежутке отдельно оценивался и изучался кризисный период. Согласно предложенной методологии в исследовании на основном периоде - с 2010 года по 2020 год - проводился сепаративный анализ высокодивидендных стратегий, основанных на классической модели DogsoftheDow, и стратегий с использованием фильтров по финансовому положению компаний. Все полученные комбинации стратегий сравнивались с показателями доходности индекса IMOEX.

Стратегия, сформированная на основе классической модели, показала достаточно успешные результаты с превышением доходностей над рыночными в 78 случаях из 90 возможных. Наилучше показатели дивидендной доходности наблюдаются для всех комбинаций по количеству акций в декабре. Высокие доходности были показаны для этой стратегии при малой диверсификации портфеля, то есть с наполненностью 1-3 акциями. Примечателен тот факт, что при допущении об обязательной диверсификации портфеля, наилучшим показателем количества акций является портфель с 10 акциями. Этот результат отсылает к классической версии DogsoftheDow, поскольку данная стратегия предусматривает портфель, содержащий 10 акций и сформированный в декабре. Коээфициент Шарпа, определяющий эффективность полученного портфеля, для всех вариаций месяц формирования - количество акций дал положительные значения, что говорит о привлекательности портфеля по сравнению с безрисковой ставкой. Также нужно отметить резкое увеличение данного показатели при приближении к портфелю с 10 акциями, что опять же возвращает автора к исходной классической стратегии высокодивидендного инвестирования DogsoftheDow.

Моделирование авторской стратегии с применением фильтров по финансовому положению компании позволило улучшить полученные результаты доходностей от стратегии, основанной только на дивидендной доходности. Само моделирование было произведено с использованием VBA.Среди ключевых изменений, которые произошли при учете фильтров по финансовому положению, необходимо выделить уход мало диверсифицированных портфелей на второй план в рамках получения доходности. Наилучшие показатели по портфелям были получены при его загрузке в 6-8 и 10-13 акциями, что опять же подтверждает высокую диверсифицированность портфеля. Во всех рассматриваемых случаях показатели доходности по выбранным портфелям с финансовыми фильтрами оказались выше, чем аналогичные индикаторы по стратегии, основанной только на показателе дивидендной доходности. Исходя из проведенного анализа и моделирования была определена наилучшая стратегия, которая продемонстрировала превышение доходности на 10,1%. - стратегия с фильтрами PE, ROA, D/E, CR, ROE, AT. Следует отметить, что данный пул стратегий также отмечает оптимальность количества акций, равного 10, и определяет наилучшими месяцами формирования портфеля ноябрь и декабрь, что возвращает авторов к стратегии DogsoftheDow.На основе коэффициента Шарпа был сделан вывод о большей привлекательности модели с применением финансовых фильтров с поправкой на риск по сравнению как с рынком, так и с классической версией высокодивидендного инвестирования.

Моделирование авторской стратегии на временном промежутке, который описывал кризис, было проведено аналогично основному периоду. Однаков силу своих аномальных показателей кризисный период не удалось подвергнуть тщательному анализу.

Всего в ходе исследования было протестировано 174 720 портфелей. Следует отметить, что работа игнорировала транзакционные издержки в силу сложности определения их точных показателей, а также затраты на налоги, что может послужить базой для дальнейшего исследования темы.

Суммируя все вышесказанное, можно сделать вывод о том, что применение высокодивидендных стратегий вполне реализуемо на российском фондовом рынке. Такие стратегии позволяют получать дополнительные доходности инвесторам, а устанавливаемые фильтры, касающиеся как базовых характеристик, так и финансового положения компаний при отборе акций в портфель способствуют увеличению доходности на 10,1%. Следовательно, этот факт позволяет рекомендовать авторскую стратегию в качестве возможной стратегии для пользования частными инвесторами.