Befektetések II. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Tőkepiaci hatékonyság Tőkepiaci hatékonyságnak ellentmondani látszó tények, anomáliák The CAPM is Wanted Dead or Alive Egy vagy több periódus Likviditási kockázat – illikviditási prémium A befektetők a likvidebb eszközöket preferálják, amelyeknek alacsonyabbak a tranzakciós költségei, így világos, hogy a viszonylag illikvid eszközök alacsonyabb áron forognak, vagy másként az illikvid eszközök várható hozama magasabb. Az egyensúlyi várható hozamok megnőnek, kárpótlásul a tranzakciós költségek okozta veszteségekért, és mindez egyensúlyban történik. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Illikviditási prémium CAPM és az index modell 20 év alatt a legkevésbé likvid részvények hozama éves szinten átlagosan 8,5%-kal volt magasabb, mint a leglikvidebb részvényeké. Az ajánlati sáv százalékpontos emelkedése átlagosan 2,5 százalékkal magasabb éves hozammal járt. CAPM és az index modell A CAPM, mint modell a piaci portfólió fogalmába minden kockázatos eszközt beleért és várható hozamok közötti kapcsolatot ír le. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Hol tartunk… Alfa Egy részvény alfája nem más, mint a részvény várható hozama a CAPM által becsült méltányos hozam felett (vagy alatt). Ha a részvény ára korrekt, az egyensúlyi modellnek megfelelő, azaz méltányos, alfájának nullának kell lennie. A CAPM szerint αi-nek minden eszközre nullának kell lennie. Ha több részvénynél becsüljük az indexmodellt akkor a mintabeli vállalatok ex post, vagyis realizált alfái nulla körül sűrűsödnek. Ha kezdetben a várható alfa nulla lenne, akkor éppen annyi vállalat esetén várnának pozitív, mint amennyinél negatív alfát egy adott mintaperiódusban. (Jensen, 1968) Béta A múltbeli adatokból becsült béták nem mindig a legjobb előrejelzései a jövőbeli bétáknak, úgy tűnik, hogy a béták 1-hez tartanak az idő előrehaladtával. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Többfaktoros modellek 41 Forradalmi, hogy az indexmodell a hozamokat szisztematikus és vállalatspecifikus tényezőkre bontja, de az már nem, hogy a szisztematikus kockázatot egyetlen tényezőbe tömöríti. Amikor bemutattuk az indexmodellt, megjegyeztük, hogy a szisztematikus vagy makroökonómiai tényező, amelyet a piaci hozamba sűrítettünk, számos forrásból származik, például a konjunktúraciklust, kamatlábakat és inflációt illető bizonytalanságból. Magától értetődik, hogy a szisztematikus kockázat részletesebb bemutatása – amely megengedi, hogy a különböző részvények különböző érzékenységet mutathatnak az összetevőire –, az indexmodell hasznos finomítását jelentené. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

A többfaktoros modellek empirikus megalapozása 41 Az indexmodell regressziójának R2-e azt méri, hogy egy részvényhozam varianciájának mekkora része tulajdonítható a piaci hozam varianciájának. Egy átlagos béta táblában található R2-ek 0 és 0,61 között szóródnak, 0,16-os átlaggal. Ez azt jelenti, hogy az indexmodell csak egy kis részét magyarázza meg a részvényhozamok varianciájának. A kérdés az Hogyan javíthatunk úgy az egytényezős indexmodellen, hogy közben megtartjuk a szisztematikus és a diverzifikálható kockázat hasznos megkülönböztetését? Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Kétfaktoros modell 41 Tegyük fel, hogy a két legfontosabb makroökonómiai kockázatforrás a konjunktúraciklus, amelyet a bruttó hazai termékkel, GDP-vel mérünk, illetve a kamatlábak, amelyeket IR-rel jelölünk. Minden részvény hozama mindkét makroökonómiai kockázati forrásra és a saját vállalatspecifikus kockázatára is reagál. A két makroökonómiai tényező a gazdaságban található szisztematikus tényezőket öleli fel; így az egytényezős indexmodell piaci indexének szerepét veszi át. Mint az előzőekben, et a vállalatspecifikus hatásokat tükrözi. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Fedezzük fel, hogy ez miért jó 41 Két vállalat Egyik államilag szabályozott közmű, a másik repülőgép-gyár. A közmű valószínűleg kevéssé érzékeny a GDP-kockázatra, mivel a nyereségét az állam befolyásolja, azaz „GDP-bétája” alacsony. Relatíve magas lehet azonban a kamatlábak iránti érzékenysége: amikor a kamatlábak emelkednek, részvényének árfolyama csökken, ezt egy magas (negatív) kamatlábbéta tükrözi. A repülőgépgyár teljesítménye viszont nagyon érzékeny a gazdasági tevékenységre, de nem túl érzékeny a kamatlábakra. Magas lesz a GDP-re vonatkoztatott bétája, de alacsony a kamatlábbétája. Képzeljük el, hogy az a hír, hogy a gazdaság növekedni fog. A GDP várhatóan emelkedik, de a kamatlábak is. Ez a „makro hír” az adott napon jó vagy rossz? A közműnek rossz hír, mivel erősebben érzékeny a kamatlábakra. A repülőgépgyárnak, amely jobban reagál a GDP-re, jó hír. Nyilvánvaló, hogy egy egytényezős modell nem tudja megragadni az ilyen árnyaltabb reakciókat a különböző makroökonómiai kockázatforrásokra. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Több tényező jobb 41 A piaci hozam tükrözi mind a makroökonómiai tényezőket, mind a vállalatok átlagos érzékenységét ezekre a tényezőkre. Amikor egyindexes regressziót becslünk, akkor implicite azt feltételezzük, hogy minden részvénynek relatíve ugyanakkora az érzékenysége az összes kockázati tényezőre. Ez viszont nem igaz! Az összes szisztematikus kockázati tényező beolvasztása egyetlen változóba – mint a piaci index hozama –, elhanyagolja azokat a különbségeket, amelyek jobban megmagyarázzák az egyedi részvényhozamokat. Ahogyan beláttuk, hogy a kéttényezős modell miért írja le jobban a részvényhozamokat, könnyen belátható az is, hogy a még több tényezőt tartalmazó – többfaktoros – modellek még jobban leírják a hozamokat. Ráadásul a béták változnak a konjunktúraciklus folyamán. Már láttuk, hogy ezeket milyen tényezőkkel szokás megragadni. Már csak ezért is megéri, az egyindexes modellt a konjunktúraciklushoz kötődő változókkal javítani. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

Példa a többfaktoros modellre 42 Chen, Roll és Ross (1986) a következő tényezőkkel dolgozik: IP = az ipari termelés százalékos változása; EI = a várható infláció százalékos változása; UI = a nem várt infláció százalékos változása; CG = a hosszú lejáratú vállalati kötvények és a hosszú lejáratú államkötvények hozamának különbsége; GB = a hosszú lejáratú államkötvények és a kincstárjegyek hozamának különbsége. Ez egy többdimenziós értékpapír karakterisztikus egyenes öt faktorral. A releváns kockázati tényezők beazonosításánál két dologra kell figyelnünk: Azokra a makroökonómiai tényezőkre kell korlátozódnunk, amelyeknek jelentős képességük van az értékpapírhozamok megmagyarázására. Ezek viszont olyanok,, amelyek a befektetőket eléggé aggasztják ahhoz, hogy megfelelő kockázati prémiumot várjanak el az e kockázatoknak való kitettség elviselése érdekében. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

FF három-faktor modell 43 A makroökonómiai tényezők helyett vállalati tényezőket is alkalmazhatunk a szisztematikus kockázat leírására (FF, 1996). SMB = kicsi mínusz nagy (small minus big): egy kis kapitalizációjú részvényekből álló portfólió hozamának és egy nagy kapitalizációjú részvényekből álló portfólió hozamának különbsége, HML = magas mínusz alacsony (high minus low): egy magas könyv szerinti érték/piaci érték hányadosú részvényekből álló portfólió hozamának és egy alacsony könyv szerinti érték/piaci érték hányadosú részvényekből álló portfólió hozamának különbsége. Ez a modell valójában azokra a kínzó anomáliákra ad választ, amelyek szerint a vállalati kapitalizáció (cégméret) és a könyv szerinti érték/piaci érték hányados az átlagos részvényhozamokat, és így a kockázati prémiumokat is jól jelzi előre. Dr. Ormos Mihály, Befektetések

További példa a többfaktoros modellekre 42 Fama és Franch (1996) 3 faktor modell, Carhart (1997) 4 faktor modell, Pastor és Stambaugh (2003) 5 faktor, Fama és French 5 faktor (2015) modell Rit=ai+biMRMt+biSMBSMBt+biHMLHMLt+biMOMMOMt+biLIQLIQt+ei Rit=ai+biMRMt+biSMBSMBt+biHMLHMLt+biRMWRMWt+biCMACMAt+ei A releváns kockázati tényezők beazonosításánál két dologra kell figyelnünk: Azokra a makroökonómiai tényezőkre kell korlátozódnunk, amelyeknek jelentős képességük van az értékpapírhozamok megmagyarázására. Ezek viszont olyanok, amelyek a befektetőket eléggé aggasztják ahhoz, hogy megfelelő kockázati prémiumot várjanak el az e kockázatoknak való kitettség elviselése érdekében. RMW is the difference between robust and weak (operating) profitability portfolios, and CMAt is the difference between low and high investment firms portfolios, which we call Cconservative and Aggressive. Dr. Ormos Mihály, Befektetések