Piaci portfólió tartása (I.)

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
A bizonytalanság és a kockázat
Advertisements

A diákat készítette: Matthew Will
Állóeszköz-gazdálkodás
Kvantitatív Módszerek
Ingatlanbefektetések elemzése
Befektetési döntések 6. Szeminárium
1 Miről lesz szó a következő 20 percben? I. A tartalékok legjobb becslésének főbb elemei II. A kockázati ráhagyás: CoC megközelítés III. CoC - egyszerűsítések.
Gazdasági informatika 2001/2002. tanév II. félév Gazdálkodási szak Nappali tagozat.
A TŐKEKÖLTSÉG.
Mivel a bankszámla kamata általában igen alacsony, érdemes körülnézned a különböző megtakarítási/befektetési lehetőségek között. MIELŐTT VÁLASZTASZ A.
17. fejezet A vállalati hitelfelvételi politika jelentősége
A kamatlábak lejárati szerkezete és a hozamgörbe
A diákat jészítette: Matthew Will
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam II
Hitelfelvételi problémák
Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében PÉNZÜGYI MATEMATIKA ÉS KOCKÁZATANALÍZIS VI. Előadás TŐKEPIACI ÁRFOLYAMOK MODELLJE Elektronikus.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
KOCKÁZAT – HOZAM.
Mivel a bankszámla kamata általában igen alacsony, érdemes körülnézned a különböző megtakarítási/befektetési lehetőségek között. MIELŐTT VÁLASZTASZ A.
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
9.Szeminárium – Tőkeköltség Szemináriumvezető: Czakó Ágnes
A diákat készítette: Matthew Will
Fazakas Gergely Részvények árazása
Befektetési döntések Bevezetés
Vállalati pénzügyek I. Miért vezet a nettó jelenérték jobb befektetési döntésekhez, mint más kritériumok? Felhasznált irodalom: Brealy- Myers:
Kvantitatív Módszerek
1. Példa: Melyiket választaná, ha r=12%? A) F 3 = 7000$ B)
Következtető statisztika 9.
Két kvantitatív változó kapcsolatának vizsgálata
Táblázatkezelés KÉPLETEK.
PÉNZÜGYI MENEDZSMENT 4. Dr. Tarnóczi Tibor PARTIUMI KERESZTÉNY EGYETEM
A TŐKEKÖLTSÉG. Tőkeköltség a tőkepiacról  Tőkepiac: pénzt cserélünk pénzre  Pl. pénzt adok egy vállalatnak valamilyen jövőbeli (várható) kifizetésekért.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
2008. tavasz1Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan MENEDZSMENT ÉS VÁLLALKOZÁSGAZDASÁGTAN.
Dr. Tóth Tamás VÁLLALATI PÉNZÜGYEK I.. Dr. Tóth Tamás Vállalati pénzügyek 2 Hogyan számítható ki a befektetett tőke alternatíva költsége? Mekkora az aktuális.
V ÁLLALATI FINANSZÍROZÁSI FORRÁSOK. Finanszírozási döntések (I.)  Beruházási döntés: megállapítottuk, hogy a projektet „működési oldalról” érdemes-e.
Dr. Tóth Tamás VÁLLALATI PÉNZÜGYEK I.. Dr. Tóth Tamás Vállalati pénzügyek 2 Hogyan számítható ki a befektetett tőke alternatíva költsége? Mekkora az aktuális.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
A béta kockázati paraméter (I.)  Piaci portfólió tartása → van egy egységes, „általános” viszonyítási alap?  Egy adott befektetési lehetőség értékelése:
2014. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció 2 Anyagok a weben: I. Bevezetés – az árfolyamok előrejelzési próbálkozásai.
2009. tavaszTőzsdei spekuláció tavaszTőzsdei spekuláció2 Tőzsdei kereskedés Tőzsdejáték –Egry József u-i ERSTE fiók Portfólió elmélet –Csökkenő.
BME Üzleti gazdaságtan Andor György. BME Ismétlés ›6 Tőkejavak árazódása –6.1 Várható hasznosság modellje –6.2 Kockázatkerülési együttható –6.3 Relatív.
Irwin/McGraw Hill VÁLLALATI PÉNZÜGYEK. Dr. Tóth TamásVállalati pénzügyek2.
2015. őszBefektetések I.1 V. Optimális portfóliók.
BME Üzleti gazdaságtan konzultáció - szigorlat Andor György.
GYAKORLATI PÉLDA.
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Vállalati pénzügyek II.
Hatékony portfóliók tartása (I.)
Pénzügy szigorlat Üzleti gazdaságtan
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Származtatott termékek és reálopciók
Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
V. Optimális portfóliók
SZIGORLATI TÉTELEK - PÉNZÜGY
SZIGORLATI TÉTELEK - PÉNZÜGY
Üzleti projektek a CAPM tükrében (I.)
Andor György ~ Pénzügyek
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Tőzsdei spekuláció tavasz Tőzsdei spekuláció.
Menedzsment és vállalkozásgazdaságtan
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Származtatott termékek és reálopciók
Hol tartunk… IV. Hozamok és árfolyamok
Üzleti gazdaságtan Andor György.
Dinamikus beruh.gazd.-i szám.-ok (I.)
Haladó Pénzügyek Vezetés szervezés MSC I. évfolyam I
1. Példa: Melyiket választaná, ha r=12%?
Előadás másolata:

Piaci portfólió tartása (I.) Sharpe-modell William Sharpe (1964), később Nobel-díj Lintner, Mossin, Treynor A modell fő peremfeltételei: Tökéletes tőkepiac: pl. tökéletes informáltság, nincs tranzakciós költség, stb. Kockázatmentes befektetés és hitelfelvétel lehetősége (azonos kamattal) Racionális befektetők (~Markowitz-modellt követik) Homogén várakozások hipotézise: mindenki ugyanazt gondolja a befektetések paramétereiről („tojáshéjuk ugyanott van”)

Piaci portfólió tartása (II.) Egy kockázatmentes (i) és egy kockázatos (j) lehetőség kombinációja: Ha ai negatív szám, akkor kockázatmentes hitelfelvétel (egyúttal a felvett hitel kockázatos befektetése, mert ai + aj = 1)

Piaci portfólió tartása (III.) Ábrázolva: A legjobb lehetőségek az rf – M egyenesen vannak

Piaci portfólió tartása (IV.) Ha a „tojáshéj” mindenkinek „ugyanott van”, akkor az M portfólió is mindenkinél ugyanaz lesz – ezt kombinálják kockázatkerülésüktől függően rf-vel A kockázatos rész tehát minden befektetőnél ugyanaz!

Piaci portfólió tartása (V.) Mindenki ugyanazt az M-et tartja → M összetétele meg kell, hogy egyezzen a világ összes kockázatos értékpapírját tartalmazó ún. piaci portfólióéval Csak az arányok ugyanazok, a befektetett összegek különbözhetnek A legjobb lehetőségek: tőkepiaci egyenes (Capital Market Line, CML) – erről választanak a befektetők:

Piaci portfólió tartása (VI.) A befektetői döntés ennek megfelelően: Passzív portfólió-menedzsment

Választás a Sharpe-modellben – példa (I.) Egy A=2 kockázatkerülésű befektető a piaci portfólió (M) és a kockázatmentes lehetőség (f) kombinálásával alakítja ki portfólióját A paraméterek: rf = 2%, E(rM) = 8%, σ(rM) = 18% Mekkora annak a portfóliónak a várható hozama és szórása, amelyben fele-fele arányban szerepel a két lehetőség? Optimális-e ez a fele-fele arány a befektetőnek? Ha nem, hogyan érheti el az optimumot és mik az optimális portfólió paraméterei? Gondoljuk végig ugyanezt egy A=8 kockázatkerülésű befektetőre! Ábrázoljuk döntéseiket és magyarázatukat! (csak jelleghelyesen)

Választás a Sharpe-modellben – példa (II.) Megoldás Fele-fele arány, tehát af = 0,5 és aM = 0,5 E(rP) = 0,5*0,02 + 0,5*0,08 = 0,05 = 5% σ(rP) = [(0,5*0)2 + (0,5*0,18)2 + 2*0*0,5*0*0,5*0,18]1/2 = 0,5*0,18 = 0,09 = 9% aM,opt = (0,08 – 0,02)/(2*0,182) = 0,93, tehát nem optimális, mivel 0,93 ≠ 0,5 Az optimumhoz növelni kell M súlyát 0,93-ra, illetve csökkenteni f súlyát 1 – 0,93 = 0,07-re Az optimális portfólió paraméterei: E(rP,opt) = 0,07*0,02 + 0,93*0,08 = 0,0758 = 7,58% σ(rP,opt) = 0,93*0,18 = 0,1674 = 16,74%

Választás a Sharpe-modellben – példa (III.) Mi a helyzet az A=8 befektető esetén? A „fele-fele” portfólió várható hozama és szórása ugyanaz marad, viszont az optimum más aM,opt = (0,08 – 0,02)/(8*0,182) = 0,23, tehát a fele- fele megosztás most sem optimális, mivel 0,23 ≠ 0,5 Az optimumhoz most viszont csökkenteni kell M súlyát 0,23-ra, illetve növelni f súlyát 1 – 0,23 = 0,77- re Az optimális portfólió paraméterei: E(rP,opt) = 0,77*0,02 + 0,23*0,08 = 0,0338 = 3,38% σ(rP,opt) = 0,23*0,18 = 0,0414 = 4,14%

Választás a Sharpe-modellben – példa (IV.) E(r) UoptA=8 > U0,5A=8 UoptA=2 > U0,5A=2 M 8% optA=2 7,58% 5% 0,5 Csak hozzávetőleg, jellegében helyes ábrázolás! optA=8 3,38% 2% f σ(r) 4,14% 9% 16,74% 18%

Választás a Sharpe-modellben – példa (V.) Akit jobban érdekel a téma, ill. gyakorlásra: Az előzőekben említett kombinációkhoz tartozó hasznosságértékek (U) kiszámítása és ellenőrzése, hogy az optimálisé tényleg nagyobb Az optimális súly számítására vonatkozó képlet levezetése (ötlet: af = 1 – aM, majd egy egyváltozós szélsőérték feladat) Pontosabb grafikus ábrázolás „Hardcore”: a béta és a CAPM képletét (lásd később) felhasználva annak bizonyítása, hogy M-en keresztül fut a legmeredekebb tőkeallokációs egyenes

A béta kockázati paraméter (I.) Piaci portfólió tartása → van egy egységes, „általános” viszonyítási alap Egy tetszőleges i befektetési lehetőség kockázata: nem önmagában, hanem a befektetői portfólióban! A befektetői portfólió a Sharpe-modell szerint: rf és M a befektető kockázatkerülésének megfelelő kombinációja De i „érzékelt” kockázata szempontjából csak az M-vel való sztochasztikus kapcsolat számít! Tehát lényegtelen, hogy ki milyen rf – M arányt tart Vizsgáljuk meg i és M hozamai közötti sztochasztikus kapcsolatot!

A béta kockázati paraméter (II.) Karakterisztikus egyenes (regressziós, OLS) Az egyenes meredeksége: βi Ha βi > 1, akkor növeli M szórását Ha βi < 1, akkor csökkenti M szórását βi negatív is lehet, akkor erősebben csökkenti M szórását εi feltételes eloszlás, várható értéke 0, szórása σ(εi) Adott rM-hez megadja ri szórását

A béta kockázati paraméter (III.) Az ábrából (regresszióból) következően σ(ri) felírható egy M-től függő és nem függő rész összegeként: Mivel az ε-os tag független M-től, így eliminálódik a portfólióban (M nagy elemszámú) A β-s tag viszont teljesen összefügg M-mel, így: Tehát ekkora szórásúnak látjuk i-t „M-en keresztül nézve”

A béta kockázati paraméter (IV.) Egy i befektetés teljes kockázata σ(ri), két részből áll: Releváns kockázat (piaci, nem diverzifikálható, szisztematikus): βiσ(rM) Feltéve persze, hogy a befektető kockázatos részként a piaci portfóliót tartja Egyedi kockázat (diverzifikálható, nem szisztematikus): σ(εi) Eltűnik a piaci portfólióban Tehát nem az érdekel, hogy önmagában mekkora egy befektetési lehetőség szórása, hanem hogy a piaci portfólión keresztül mennyit érzékelek belőle! Pl. lehet, hogy önmagában nagyon kockázatos, de ha pl. bétája nulla, akkor kockázatmentes számomra!

Néhány jellegzetes példa…

A tőkepiaci várható hozamok és a béta (I.) A β (és csak a β) megadja egy befektetés releváns kockázatát → A várható hozamoknak a β függvényének kell lenni Az összefüggés lineáris Ez az összefüggés a CAPM (Capital Asset Pricing Model), a tőkepiaci árfolyamok modellje

A tőkepiaci várható hozamok és a béta (II.) A CAPM-ben visszaköszön a tőkeköltség két forrása: A CAPM megadja, hogy adott kockázathoz (amit a bétával mérünk) a tőkepiacon mekkora várható hozam tartozik → Ha ismerjük egy befektetési lehetőség bétáját, meg tudjuk adni a tőke alternatíva költségét Reálértelemben – mert a CAPM reálhozamok közötti kapcsolatot ír le (minket mindig a reálhozamok érdekelnek) Nem a CAPM az egyetlen tőkepiaci egyensúlyi modell…

Tőkeköltség kiszámítása példák Mekkora a projekt tőkeköltsége, ha a bétája 1,3, a kockázatmentes hozam 2% reálértelemben, a piaci portfólió várható hozama pedig 8% reálértelemben? Milyen értelmű a meghatározott tőkeköltség? Behelyettesítve a CAPM képletébe: ralt = 2% + 1,3*(8% - 2%) = 9,8% Reálértelmű, mert minden paraméter reálértelmű Mekkora a projekt tőkeköltsége, ha a bétája 0,75, a kockázatmentes hozam 3% reálértelemben, az átlagos piaci kockázati prémium pedig 8% reálértelemben? Átlagos piaci kockázati prémium: a β=1-hez tartozó kockázati prémium, azaz E(rM) – rf Behelyettesítve így a CAPM képletébe: ralt = 3% + 0,75*8% = 9% (Természetesen most is reálértelmű a tőkeköltség)

Tőkeköltségek és értékek függetlensége Láttuk: egy befektetési lehetőség tőkeköltsége a bétájától függ (persze csak akkor, ha igaz a CAPM) A bétája pedig csak a piaci portfólióval való sztochasztikus kapcsolattól függ → Tőkeköltségek függetlensége: egy üzleti projekt tőkeköltsége független a vállalati környezettől (azaz a vállalat többi projektjének tőkeköltségétől) Mivel „érték = tőkeköltséggel diszkontált pénzáramok”, ezért Pénzáramok függetlensége + Tőkeköltségek függetlensége = Értékek függetlensége Az egyes üzleti projektek értékelése elválik a vállalati környezettől Más szóval a projektek „mini-vállalatokként” tekintendők

Belső megtérülési ráta (IRR) „Egységnyi tőke egységnyi időre vonatkoztatott várható hozama” Matematikailag: az a tőkeköltség (diszkontráta), amelynél az NPV zérus: A projekt megvalósítandó akkor és csak akkor, ha IRR > ralt, ami ekvivalens azzal, hogy NPV > 0 Az IRR-nek számos gyakorlati problémája van, ezért inkább az NPV-t használjuk… Pl. kiszámítása nem mindig egyértelmű, összehasonlításra is alkalmatlan

CAPM paraméterei a gyakorlatban (I.) Kockázatmentes hozam Egyértelmű, általános kockázatmentes eszköz nincs Hogyan becsüljük tehát? Nemfizetés kockázata → legnagyobb biztonság: állampapírok De legtöbbször ez is csak nominális ígéret! Inflációs kockázat → infláció-indexelt állampapírok A stabilitás miatt leginkább USA állampapírok Lejárat: a vizsgált projekt időtávjához hasonló Általános becslés: évi kb. 2-3% reálértelemben

CAPM paraméterei a gyakorlatban (II.) Piaci portfólió Az összes elérhető befektetési lehetőség – mi az „elérhető”? A fejlettebb tőkepiacok többnyire átjárhatók → globális megközelítés → Az árak is globálisan határozódnak meg Többletkockázatot vállal a csak otthon befektető → érdemes nemzetközileg diverzifikálni Mo. esete: sok nagy, külföldi befektető → globális árazódás vs. csak itthon befektető hazaiak → Globális piaci portfólió ~ globális tőzsdeindex: pl. MSCI (All Country) World Index, vagy akár S&P, Dow Jones, stb. Várható hozam: múltbeli hozamok átlagával (időbeli stabilitás!) Általában inkább a kockázati prémium (rM – rf) becslése, évi kb. 6% reálértelemben (tehát E(rM) ≈ évi 8% reálértelemben)

CAPM paraméterei a gyakorlatban (III.) Üzleti projekt bétája ~üzleti tevékenység érzékenysége a világgazdaság ingadozására Iparágakra jellemző értékek figyelhetők meg → iparági béták Részvények csoportosítása 100-300 iparág szerint, múltbeli hozamadatokból béták Béták időbeli stabilitása kell, hogy múltbeli adatokból becsülhessünk Sok vállalatból számolnak egy iparágban – feltehetően megbízható becslés Az egyik iparághoz soroljuk projektünket és annak bétáját használjuk, esetleg több iparág súlyozott átlagát Iparági bétatáblázat – példák: Energia 0,53, Bank 0,37, Autóalkatrész 1,47, Biotech 1,07, Szoftver 0,92, Építőanyag 0,99