Оценка инвестиционных вложений банка в ценные бумаги

Определение стоимости финансовых обязательств и активов, которые сконцентрированы в ценных бумагах, а также полный анализ финансовых вложений компании помогает не только уз­нать, какова рыночная стоимость ценных бумаг, займов и прочих форм участия в бизнесе, но и спрогнозировать на будущее, на­сколько перспективны данные вложения. Таким образом, оценка вложений в ценные бумаги - это определение рыночной стоимо­сти долевых ценных бумаг (обыкновенных и привилегированных акций), долговых ценных бумаг (облигаций и векселей), произво­дных ценных бумаг (опционов, фьючерсов), эмитированных го­сударственными органами, финансовыми институтами (биржами, банками), предприятиями и организациями. Оценка стоимости ценных бумаг проводится при совершении сделок купли-продажи, формировании портфеля ценных бумаг, внесения ценных бумаг в уставный капитал предприятий, оформлении залога для получе­ния кредита, а также для определения текущей рыночной стоимо­сти компании, и ее активов.

Оценка вложений в ценные бумаги производится для того, чтобы рассчитать ожидаемую доходность по данным бумагам. При этом менеджер, действующий от лица банка, не должен при­нимать решение об инвестировании финансовых средств, руко­водствуясь лишь соображениями ожидаемой доходности. Тот, кто принимает решение, должен сначала оценить рисковость инвести­ций, а затем определить, является ли уровень доходности доста­точным для компенсации ожидаемого риска. Необходимо иметь возможность сопоставить риск с ожидаемой доходностью и отве­тить на следующий вопрос: какой должна быть величина доходно­сти, необходимая для компенсации данного уровня риска? Модель оценки доходности финансовых активов (CAPM) позволяет полу­чить однозначный и точный ответ на этот вопрос. Однако САРМ не подтверждается и не может быть подтверждена эмпирически — она не всегда отражает поведение инвестора, поэтому анализ, основанный на САРМ, не обязательно приводит к решению, мак­симизирующему стоимость ценных бумаг. Этот факт никоим об­разом не умаляет значения САРМ, однако является сигналом к поиску альтернативных способов измерения риска и определения ожидаемой доходности, требуемой для компенсации заданного уровня риска.

Так как банк является крупным институциональным инвесто­ром, вложения в ценные бумаги осуществляются путем формиро­вания портфеля ценных бумаг. Следовательно стоит рассматри­вать оценку рисковости активов, объединенных в портфель в том числе и при различном их сочетании. Актив, входящий в портфель, обычно является менее рисковым, чем если бы он был изолирован. Действительно, актив, имеющий сам по себе высокий уровень ри­ска, может оказаться безрисковым, если он входит в портфель, со­стоящий из большого числа различных активов.

При этом для начала нужно рассчитать ожидаемую доход­ность портфеля, которая представляет собой взвешенную сред­нюю из показателей ожидаемой доходности отдельных ценных бумаг, входящих в данный портфель:

По истечении года фактические значения доходности акций А и В, а следовательно и портфеля в целом, возможно, будут не со­впадать с их ожидаемыми значениями.

Понятия распределения вероятностей и ожидаемой величины могут использоваться как основа для измерения риска. Известно, что риск присутствует в том случае, если исследуемые распреде­ления имеют более одного возможного исхода. Чтобы измерить риск и оценить его количественно, сначала нужно изучить мето­дику исчисления общего риска.

Дисперсией называется мера разброса возможных исходов от­носительно ожидаемого значения: чем выше дисперсия, тем боль­ше разброс. Для расчета дисперсии дискретного распределения используется следующая формула [1]:

Дисперсию измеряют в тех же единицах, что и исходы, в дан­ном случае в процентах в квадрате. 

Поскольку интерпретация термина «процент в квадрате» за­труднительна, в качестве другого измерителя разброса индиви­дуальных значений вокруг среднего часто используется среднее квадратическое отклонение представляющее собой квадратный корень из дисперсии:

Целесообразно рассмотреть, каким образом риск портфеля измеряется и исследуется на практике. Во-первых, мерой риска портфеля может служить показатель среднего квадратического отклонения распределения доходности, для расчета которого ис­пользуется формула:

Эта формула полностью совпадает с формулой расчета сред­него квадратического отклонения отдельного актива, за исклю­чением того факта, что в данном случае под активом понимается портфель активов (ценных бумаг).

Основными понятиями, используемыми для анализа портфе­ля, являются:

• ковариация и
• коэффициент корреляции.

Ковариация — это мера, учитывающая дисперсию (или раз­брос) индивидуальных значений доходности акции и силу свя­зи между изменением доходностей данной акции и всех других акций. Например, ковариация между акциями А и В показывает, существует ли взаимосвязь между увеличением и уменьшением значения доходности этих акций, и, кроме того, показывает силу этой взаимосвязи. Ковариация (Cov) между акциями А и В рассчи­тывается следующим образом:

Первый множитель в круглых скобках после знака суммы представляет собой отклонение доходности акции А от ее ожидае­мого значения при і-м состоянии экономики;

второй множитель — это отклонение доходности акции В для того же состояния экономики;

F_i — вероятность того, что экономика будет находиться в і-м состоянии;

n — общее число состояний

В таблице 1 приводятся ожидаемые значения доходности, дисперсия, среднее квадратическое отклонение а также ковариа-ция по девяти альтернативным вариантам инвестирования на LSE.

Как правило, чем выше ожидаемая доходность, тем больше величина среднего квадратичного отклонения [3]. Например, ожи­даемая доходность по акции GFS составляет 9%, среднее квадра­тичное отклонение 15%, а ожидаемая доходность по акции EXPN равна 21%, среднее квадратичное отклонение - 13%. Если распре­деление доходности проектов приблизительно нормальное, веро­ятность того, что доходность по акции GFS окажется отрицатель­ной, очень мала, несмотря на то что его среднее квадратическое отклонение равно 15%, в то время как для акции EXPN, значение ожидаемой доходности которого в два раза меньше по сравнению с акцией GFS, вероятность убытков будет значительно выше.

Следовательно, прежде чем использовать среднее квадратичное отклонение в качестве меры относительного риска инвестиций с раз­личной ожидаемой доходностью, необходимо стандартизировать сред­нее квадратическое отклонение и рассчитать риск, приходящийся на единицу доходности. Сделать это можно при помощи коэффициента вариации который представляет собой отношение среднего квадрати-ческого отклонения к ожидаемому значению доходности [4,5]:

Таким образом, видно, что на самом деле по акции GFS риск на единицу ожидаемой доходности больше по сравнению с тако­вым акции EXPN. Следовательно, можно утверждать, что акции GFS является более рисковым, чем акция EXPN, несмотря на то что среднее квадратическое отклонение для акции EXPN выше, чем для акции GFS.

Таким образом, данный метод оценки вложений, позволяет сравнить активы, находящиеся в портфеле ценных бумаг. При этом можно управлять портфелем ценных бумаг в зависимости от целей, которые ставит руководство банка перед менеджером. Этот метод позволяет формировать портфель для любого типа инвесто­ров, меняя соотношение риска и доходности.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. «Инвестиции». - М.:Инфра-М, 2001.-1028 с londonstockexcnange.com/home/homepage.htmК. Грант - «Управление рисками в трейдинге». Издатель
2. ство Мир. 2009- 342 с.
3. Детинич В. (н.д.). «В помощь инвестору: Диверсификация ри­сков (упрощенный подход)» - 257 с.
4. Ли Ченг Ф., Финнерти Дж.И. «Финансы корпораций». - М.:Инфра-М, 2000, 686 с.