Саид Гафуров
Философия фондового анализа.
(Цикл лекций)
Москва. 2013
Когда показывают пальцем на луну, дурак смотрит на палец (буддийская пословица)
Введение
«Фемистокл велел тогда объявить андросцам, что афиняне прибыли с двумя великими божествами — Убеждением и Принуждением, так что андросцам безусловно придется заплатить деньги. Андросцы же отвечали на это: «Действительно, Афины, должно быть, велики и богаты, если с такими благосклонными богами преуспевают в жизни. Что же до них, андросцев, то они, напротив, крайне бедны землей и к тому же два ни на что не годных божества не покидают их острова, который стал даже их излюбленным местоприбыванием. Это именно — Бедность и Беспомощность. С этими-то божествами андросцы не могут уплатить деньги: ведь могущество Афин никогда не превзойдет их немощи» (Геродот).
Настоящая работа представляет собой обобщение цикла лекций, прочитанных автором в ряде учебных заведений, и посвящена анализу ряда наиболее важных тем общего характера, обычно остающихся вне рассмотрения в распространенных работах по фондовому анализу. В современном мире экономические управленческие решения должны приниматься на основе тщательного анализа имеющейся информации, с учетом оценок возможных последствий и рисков. Мерилом «учрежденческого хозяйствования должна быть общая социально-природная эффективность общественного хозяйства, уровень и качество жизни людей, состояние и развитие предприятий, т.е. внешняя для учреждений мера». Обеспечение управленческих решений адекватными прогнозами изменений внешней среды и ее реакций на принятые (или непринятые) решения становится важнейшей задачей экономической практики, как на уровне управления страной, так и конкретных хозяйствующих субъектов.
Одной из основных задач, которые автор ставил перед собой, является развенчание распространенных мифов о фондовом анализе. Другой задачей — привлечение внимания людей, мало знакомых с этой сферой финансовой науки, к этой интереснейшей области. По мере того, как фондовый рынок играл всё большую роль не только в экономике, но и в политике, и в социальной жизни, за ним стали следить не только непосредственные участники, но и люди, не имеющие к рынку прямого отношении. Поэтому прогноз ситуации на нем как средство «борьбы» с неопределенностью будущего приобретал все большее значение. Эта информация могла повлиять на принятие политических решений или вызвать волну социальных потрясений. Поэтому неудивительно, что вопрос о предсказуемости рынка обратил на себя внимание серьезных учёных. Со свойственной им основательностью и широтой был поставлен вопрос: а предсказуем ли рынок, в принципе?
В области предсказания будущего разделение общественных наук на нормативные, предписывающие, каким должно стать общество, исходя из определенных логических постулатов, и позитивные, описывающие существующий мир, существующие модели экстраполяции нашего опыта, а затем разрабатывающие модели, позволяющие совместить эти две задачи, фактически привело к тому, что научно корректные методы предсказания будущего, как самостоятельный предмет исследования вышли из области основного направления общественных наук.
Утверждения ряда серьезных специалистов по фондовому рынку, что «аналитик не должен давать прогнозов», являются утверждением по своей природе нормативным, то есть предписывающим; позитивное же рассмотрение этой проблемы должно исходить из того, что аналитик — это человек, которому платят деньги за определенную, выполненную работу. Эта работа предполагает на основе накопленной информации и определенных технологий дать консультацию лицу, принимающему решения, в целях успешного выполнения задачи. Эта консультация предполагает прогноз будущего. Хочет ли аналитик давать прогнозы или не хочет — он должен их давать, потому что это его работа, от него ждут прогнозов, и за это ему платят деньги.
Как следствие такого противоречия, дискредитация применения математических методов в экономике дошла уже до предельного уровня, когда возникает естественное желание начать строить альтернативные существующим моделям. Еще в начале восьмидесятых годов В. И. Данилов-Данильян и А. А. Рывкин указывали на грядущий кризис в использовании ЭВМ и отмечали, что «поверхностная компьютеризация захлестнула не только коммерческий мир. Она проникла и в научные исследования, где с небывалой ранее легкостью стали появляться работы, базирующиеся на формальном применении математического аппарата (прежде всего системной динамики и математической статистики), без критического анализа выполнимости необходимых для его использования гипотез, без попыток осмыслить в целом весь комплекс взаимосвязей, заложенных в ЭВМ. Ослабление внимания к содержательной стороне исследования, равно как и пренебрежение серьезным анализом экономических процессов в угоду автоматизации процесса принятия квазирешений — эти явления уже начали приходить в противоречие с потребностями практики».
Ранее, отмечал Норберт Винер, «доступ в науку был сильно затруднен. К тем, кто хотел заниматься научной работой, предъявлялись очень высокие требования… Честолюбивые люди, относившиеся к обществу недостаточно лояльно, или, выражаясь более изящно, не склонные терзаться из-за того, что тратятся чужие деньги, когда-то боялись научной карьеры, как чумы. А со времен войны такого рода авантюристы, становившиеся раньше биржевыми маклерами или светочами страхового бизнеса, буквально наводнили науку… Дисциплина и тяжелый труд для них был не обязательны, и надежды, которые они подавали, воспринимались ими как уже исполненные обязательства.». М. Болдырев в прямой полемике с нашим тезисом о необходимости повышения добросовестности исследований в области прикладного фондового анализа, эксплицитно признавал основным критерием оценки применения математических методов в расчетах на рынке ценных бумаг стоимость исследования, оставляя вне обсуждения все основные сущностные вопросы.
«Все инвесткомпании и компании, предоставляющие доступ на фондовый рынок, имеют в штате аналитиков. Это такие специально обученные люди, которые должны давать советы как трейдерам самой компании, так и „внешним“ клиентам». Получается, что неопытные инвесторы, входящие в рынок, немедленно попадают под агрессивное давление аналитиков и «экспертов» в техническом и фундаментальном (а теперь еще и «квантативном») анализе. Подобно тому, как Папагено в волшебном лесу не смог противостоять колдуньям, закрывшим его рот на замок, они нередко следуют нелепым и непродуманным советам, не имея ни сил, ни желания возражать. Если они попадают под удар типа краха рынка, то, как правило, это надолго отбивает вкус к портфельным инвестициям и Папагено отказывается пройти ждущие его испытания в поисках своей Папагены.
Часто под фондовым анализом понимают область знаний, возникшую на стыке математики и кибернетики с экономической теорией собственности (и политической экономией), включая исследование операций, экономико-математические модели, эконометрию и математическую экономию. Рассматриваемые в данной работе проблемы, на наш взгляд, не только не «далеки от народа», но, напротив, скорее тривиальны, и составляют minimum minimorum, джентльменский набор фондового аналитика — не желающего заниматься шарлатанскими методами. Если аналитик несет ответственность за доверенные ему ли его компании деньги, он должен максимально перестраховываться, проверять все возможные ошибки и некорректные допущения, а не вводить в заблуждение клиентов, рассказывая им о том, как хорошо работалось раньше, или проецировать прошлые риски на будущее, не зная распределения вероятностей. Если базовые правила не соблюдаются, то все дальнейшие построения заведомо неверны.
Лауреат Государственной премии Александр Горчаков указывал, что для фондового аналитика задача решена, когда ее решение можно изложить в виде «делай раз, делай два, делай три» причем результат должен быть единственным или, по меньшей мере, число решений должно быть конечным и перечислимым. В практическом фондовом анализе решающим моментом является создание моделей фондового рынка, позволяющих прогнозировать движение цен на активы.
В зависимости от характера переменных в фондовых моделях и формы связей между ними модели в фондовом анализе бывают линейными и нелинейными, непрерывными и дискретными, детерминированными и стохастическими и т. д. Их особенностями определяется применение соответствующих методов многомерной статистики, математического программирования, исследования операций, теории игр, дифференциального исчисления, логарифмирования и других математических дисциплин.
Чтобы в действительности претендовать на звание науки, фондовому анализу необходимы надежные доказательства, а именно, приемлемость полученных результатов независимо от коммерческих соображений, экономических ожиданий, политических надежд или предубеждений по поводу действующей экономической системы. Существует множество методик прогнозирования рынка, как фундаментальных, так и технических, «для прогноза цен используется широчайший набор инструментов. Сюда относятся и традиционные методы экстраполяции, и довольно сложные (и дорогие!) решения, основанные на нейросетевых алгоритмах». Вокруг них идут дискуссии, вводятся новые механизмы оценки рыночных цен и предсказаний изменений котировок. Однако эти дискуссии не затрагивают ключевого вопроса: можно ли вообще прогнозировать рынок с применением статистических методов?
«Наивно думать, что кто-то может точно знать, как будет двигаться рынок или какая-то определённая бумага. Ещё более наивно полагать, что если кто-то и знает, то расскажет об этом нам». Обсуждение различных методик прогнозирования, с нашей точки зрения, свидетельствует об определенном уровне деградации дискуссии по сравнению с «золотым веком» экономической науки. Как отмечал В. Рожановский, кризисные явления заставляют «аналитиков на время переключиться с частных рассуждений на общие. Судя по всему, именно этого от них… ждут профессионалы».
Что такое фондовый анализ?
Предметом настоящего исследования является фондовый анализ, понимаемый как сфера практической деятельности, направленный на представление научно обоснованных прогнозов, планов и систем поддержки принятия решений в инвестиционной деятельности.
Объектом исследования мы считаем философию фондового анализа и алгебру фондового анализа, понимая под алгеброй фондового анализа «раздел фондового анализа, изучающий самые общие особенности числового прогнозирования цен на акции». Под философией фондового анализа (иногда используется термин «методология фондового анализа») понимается «раздел фондового анализа, изучающий самые общие особенности прогнозирования цен на акции». Некоторые авторитетные специалисты считают, что этот термин синонимичен термину Алгебра фондового анализа, однако их целесообразно разделять, потому что философия делает акцент на еще нечисловой аспект прогноза, а алгебра — на стадию перехода к числам.
Систематические, но никем не предсказанные крахи рынка показывают непригодность позитивистского подхода к экономическому прогнозированию, когда методологическая корректность применяемых моделей не рассматривается вообще, а ее заменяют рассуждения о «полезности» и «практичности», а также об эмпирических подтверждениях на контрольных выборках. В этой связи на память приходит Шарп, который в своем учебнике пишет: «может ли существовать убедительное свидетельство того, что некоторая система может постоянно обеспечивать доходность выше среднерыночной? Для этого поиск самой системы следует осуществлять на основе одних данных, а проверку возможности ее использования для получения достоверных прогнозов — на основе совершенно других». Шарп заключает, что «в прошлом было немало заявлений, утверждавших, что использование некоторых механических систем, которые основаны на статистических данных и включают ряд аналитических методов, могут принести лучший результат по сравнению с пассивными инвестиционными системами.. Однако их доказательства часто строятся на зыбкой основе».
А. Горчаков отмечал: «Никто в мире не предоставил нормальный аут-оф-сэмпл своих прогнозов целей. Вот, например, человек говорит: „с вероятностью 0,9 цена достигнет уровня ххх“. Что это значит? Это значит, что в 70—100% случаев таких заявлений он должен не ошибиться (именно заявлений, а не для конкретного уровня ххх)? Лично я таких гуру не встречал. Вернее встречал редкие, но меткие прогнозы. Но эти прогнозы малоинформативны, так как для торговли речь должна идти о постоянном ежедневном прогнозировании целей. Вот если встретится человек, который сделает за полгода-год десяток прогнозов целей „с вероятностью 0,9“, лежащими за пределами трех дневных сигм рынка (для России — это 7—15%%, для США 5—10%% от текущих уровней) и попадет, не меняя по ходу своего мнения, в 7—10 случаев, то можно говорить о прогнозируемости целей с вероятностью 0,9. Но я таких людей не встречал. А часто среди аналитиков встречал другое: один и тот же человек сегодня заявляет одни цели, завтра, когда они не сбываются, цели меняются и так по кругу, пока не „попал“. Увы, но по таким „прогнозам“ ничего нельзя сказать о прогнозируемости целей. Прогноз, изменяющийся в ходе его действия, не позволяет ничего сказать о возможности прогнозирования целей, в лучшем случае это говорит о возможности краткосрочного прогнозирования направления движений, но, увы, не целей».
Остается признать: либо предлагаемые статистические методы оценки стоимости акций не верны, либо что-то некорректно в применении статистики для экономических прогнозов вообще. Прежде чем решить вопрос о применимости конкретной техники расчетов, следует определить, допустимы ли статистические методы оценки стоимости и прогнозирования? Известный аналитик К. Белибердин, всегда жестко критично, но предельно корректно относился к идеям, лежащим в основе этого курса, отмечал: «математика… в частности, и наука глобально… призваны детерминировать окружающий хаос… формализовать процессы, упростить для понимания… при этом между рациональностью и четкой логикой почти всегда ставят знак равенства… [[рынок]] это — скопление человеков, у каждого из которых в голове изначально физиологически прошита нечеткая логика… пытаться построить четкую модель, в основании которой лежит масса элементов нечеткой логики, довольно бесполезное [пока] занятие… вероятностные модели, кластеризация рынка с играми и т. д. могут давать более-менее общую рациональную картину, но грааля-то не будет…».
Теоретические аспекты развивающихся фондовых рынков вообще еще недостаточно хорошо изучены. Мы еще в 1996 году отмечали, что «на самом деле, пока еще нет ни одной удовлетворительной монографии, основанной на практическом опыте развивающихся рынков, которые давали бы ценные советы для политики инвесторов и профессиональных участников развивающегося фондового рынка как специфического феномена. Между тем, такого рода теории могут давать полезные результаты, например, в прогнозировании рынка. К сожалению, сравнение разных развивающихся рынков не стало предметом исследований российских аналитиков и исследователей, хотя развивающиеся рынки обладают рядом общих особенностей, не свойственных устоявшимся рынкам и, исходя из опыта фондовых рынков развивающихся стран и государств бывшего СЭВ можно прийти к определенным, порой важным результатам для политики российских инвесторов в кратко и среднесрочной перспективах». Следует с огорчением признать, что почти за два десятилетия положение дел в этой области не сдвинулось с мертвой точки.
Три направления фондового анализа
Фондовый анализ по своей природе является междисциплинарной областью знаний. Он развивается по трём основным направлениям, которые тесно увязываются друг с другом. Теория фондовых систем и моделей разрабатывает методологию системного анализа фондового рынка и его моделирования, отражения структуры и функционирования рынка в моделях; вопросы классификации и построения комплексов фондовых экономико-математических моделей; проблемы фондового регулирования, соотношения и взаимного согласования различных стимулов и воздействий в функционировании фондового рынка; вопросы поведения индивидуальных и корпоративных инвесторов, эмитентов, профессиональных участников и регуляторов. При исследовании этих проблем фондовый анализ, прежде всего, опирается на политическую экономию и общую теорию систем, а также на социальную психологию, социологию и теорию регулирования, институциональную теорию, обобщает результаты разработки экономико-математических методов и моделей.
Теория рыночной информации рассматривает фондовый рынок как информационную систему. Она изучает потоки информации, циркулирующие вокруг рынка, понимаемые как коммуникации между его элементами и подсистемами, характеристики информационных каналов и передаваемых по ним сообщений; экономические измерения и вообще знаковые системы в на фондовом рынке, то есть языки экономического управления, включая разработку комплексов показателей, правил их расчёта (эти вопросы могут выделяться в семиотику фондового рынка); процессы принятия решений и обработки данных в информационных (торговых) системах на всех его уровнях и вопросы наилучшей организации этих процессов.
Здесь фондовый анализ тесно соприкасается с кибернетикой, теорией информации, исследованиями по определению полезности или ценности информации, семиотикой, теорией программирования, информатикой. Качество обработки информации аналитиками различно. Это, между прочим, ведет к усилению значения статистических методов редукции информации, с одной стороны, а с другой — накладывает на фондовых аналитиков задачу постоянного поиска баланса между получением все более точных данных (с существенно более быстрым ростом издержек) и принятием решений на основании существенно неполной информации, что в свою очередь требует исключительно высокой квалификации от фондовых аналитиков, когда, говоря словами Кейнса, анализ в известной степени перестает быть наукой (в узком смысле) и становится искусством выбора корректных моделей. Кстати, эта задача в общем виде неразрешима в силу того, что сводится к неоптимизируемым задачам исследования операций.
Теория управляющих (торговых) систем конкретизирует и сводит воедино исследования остальных разделов фондового анализа. Она направлена на комплексное изучение и совершенствование системы прогнозирования, планирования и принятия решений на рынке, как отдельными инвесторами и эмитентами, так и системой в целом, а, в конечном счете, — на их оптимальное функционирование.
Особое внимание уделяется проблемам планирования инвестиционной политики компании, трейдинга и брокерской деятельности и реализацией этих планов; методологии, технологии и организации функций управления; использованию комплексов экономико-математических моделей и других научных методов в практике трейдинга; разработке внутренне согласованного комплекса экономических, административных (например, бэк-офис), правовых и других стимулов и норм управления; построению организационных структур органов принятия решений и управления; изучению и учету человеческих факторов (социально-психологических и т.п.) в процессах принятия решений на фондовом рынке; взаимодействию человека и ЭВМ в автоматизированных торговых системах; проблемам проектирования и внедрения таких систем в целом.
В отношении торговых систем В. Черкашенко отмечал: «Большинство из них позволяют запрограммировать правила принятия решения для автоматической расстановки ордеров. Но сами правила должен задать пользователь! Труд составить такие правила автоматически на себя берут механические торговые системы, но большинство из них на поверку оказываются несостоятельными».
На наш взгляд, торговые системы должны рассматриваться не как «пристройка» для обработки данных к тем или иным органам управления, а как сама система управления, основанная на комплексном применении экономико-математических методов и моделей, современной информационно-вычислительной техники, с соответствующей технологией и организацией её работы. С другой стороны, по нашему мнению, категорически недопустима ситуация, когда, как рекомендуют А. Горяшко и Л. Самохин, «на человека возложена лишь роль телефонной барышни».
Применяемые в фондовом анализе экономико-математические модели разрабатывались за рубежом такими учёными, как Л. Вальрас, Дж. Нейман, Дж. М. Кейнс, Р. Фриш, Я. Тинберген, П. Самуэльсен, К. Арроу, В. Леонтьев, Дж. Дебре, Т. Купманс, Х. Никайдо, М, Морисима, Р. Харрод, Дж. Хикс, Т. Хаавелмо. В СССР и России развитие экономической математики, ставшей краеугольным камнем фондового анализа, связано, прежде всего, с именами Л. В. Канторовича, А. Л. Лурье, В. С. Немчинова, В. В. Новожилова, а также А. Г. Аганбегяна, А. Л. Вайнштейна, В. А. Волконского, Л. М. Дудкина, А. А. Макарова, В. Л. Макарова, Е. З. Майминаса, С. М. Мовшовича, Ю. А. Олейника, Ю.М.Осипова, В. Ф. Пугачёва, Е. Ю. Фрцйцаермана, Н. П. Федоренко, С. С. Шаталина. Компоративисткие исследования проводились А.В.Бузгалиным, А.И.Колгановым и другими авторами.
В последние десятилетия активно развивается теория финансовых временных рядов. Возникли новые журналы, такие как «Finance and Stochastic», посвященные этой тематике. Публикуется множество статей, в которых рассматриваются различные модели для финансовых временных рядов, основанных на теории Марковских процессов, теории стационарных процессов и т. д.
История фондового анализа в России
Начало применения стохастической теории к фондовому анализу обычно относят к работам Л. Башелье 1900 года, где предложено рассматривать эволюцию стоимостей акций на парижском рынке как случайный процесс. В начале пятидесятых годов XX века стохастическая математика вновь стала интенсивно применяться в финансовых и особенно фондовых вычислениях. В области применения стохастических методов в инвестиционном анализе были получены значительные результаты, высоко оцененные научным сообществом: Нобелевской премии были удостоены П. Самуэльсон (1970 г.), ДжТобин (1981 г.), Г. Марковиц и У. Шарп (1990 г., совместно с М. Миллером), Р. Мертон и М. Шоулз (1997 г.).
Несмотря на актуальность исследования методов применения стохастических методов в фондовом анализе, методическая литература по этой теме на русском языке практически отсутствует за исключением некоторых работ, косвенно затрагивающих этот вопрос типа: монографий А.Н.Ширяев «Основы стохастической финансовой математики», Шарп У. Ф., Александер Г. Дж. и Бэйли Дж. В. «Инвестиции» и Т. Дж. Уотшем и К. Паррамоу «Количественные методы в финансах» и некоторых других. Работы, посвященные стохастическому моделированию экономики, представлены лишь отдельными статьями в журналах «Обозрение прикладной и промышленной математики», «Заводская лаборатория» «Теория вероятностей и ее применения», «Экономика и математические методы», «Вестник университета (ГУУ)», «Экономический журнал ВШЭ».
В российской теории фондового анализа были реализованы ряд интересных оригинальных разработок. В качестве примера можно привести модели А. Горчакова, Б. Рязанова, Х. Баграмяна и С. Кощего. Общим недостатком их моделей была их ограниченность, частный характер, например, ориентация только на высоколиквидные финансовые инструменты (у Горчакова и Рязанова) или на индексы (у Баграмяна и Кощего). В. Черкашенко, А. Масалович, М. Болдырев и другие специалисты работали в сфере оказания услуг на фондовом рынке или продажи соответствующего программного обеспечения, что иногда приводило к не до конца справедливой оценке того или иного метода или продукта.
За некоторыми исключениями практически полностью вне рассмотрения российских исследователей оказываются иностранные неамериканские школы фондового анализа, при том, что единодушной является та точка зрения, что со времен раннего Мильтона Фридмана, Кейнса и Тинбергена западноевропейская школа фондового анализа практически полностью разошлась с американской школой, при этом публикации европейских авторов на русском языке носят спорадический характер, к тому же сосредотачиваются на наиболее подверженных американскому влиянию работах. Исключение составляют лишь изданные еще в СССР классические работы уровня Тинбергена (Тинбэрхэн Я., Бос X., Математические модели экономического роста, пер. с англ., М., 1967, Тинтнер Г., Введение в эконометрию, пер. с нем., М., 1965 и др.).
Следует признать, что существующий в учебниках по теории вероятностей для нематематиков баланс между строгостью и популярностью изложения является явно неудовлетворительным. Специалисты, чье представление о статистике ограничивается такими книгами, разбавленными статьями популярной, учебной и рекламной направленности, к сожалению, иногда пытаются разрабатывать статистические торговые системы. В части эконометрики некоторые вопросы были поставлены А. Орловым в малоизвестном журнале «Заводская лаборатория».
Несмотря на остро ощутимую потребность, в настоящее время деятельность по подготовке специалистов по профилю фондового анализа (в узком смысле слова), к сожалению, неявно, (а нередко и явно) связывается с профессиональной деятельностью в области корпоративных финансов. В мире насчитывается около 60000 фондовых и инвестиционных аналитиков, из которых на Россию приходится около 400 при том, что общий уровень их подготовки не может считаться удовлетворительным. В частности, в ней нередко отсутствует фундаментальная экономическая подготовка, а также тесная связь с более широким полем инвестиционных решений.
Реальность показывает, что в силу высоких математических требований к этим специалистам, а также несоответствия этих требований профилю подготовки в рамках существующих курсов экономико-математических методов, основную часть фондовых аналитиков и специалистов по корпоративным финансам в России на сегодняшний день представляют собой специалисты с высшим техническим или физико-математическим образованием. Это люди, которые «дружат» с цифрами и математикой. Впрочем, окончание технического вуза или факультета математики не гарантирует, что из человека получится успешный трейдер. Многое зависит от личности.
У кого-то на освоение азов профессии уходит несколько месяцев, у кого-то — несколько лет. Практически все известные компании, работающие на рынке ценных бумаг, проводят специальные курсы, преподаватели которых — специалисты-практики. Как правило, эти курсы платные. Можно, конечно, окончить подобную программу, заняться самообразованием и затем, методом проб и ошибок, научиться торговать на фондовом рынке. Но зачем изобретать велосипед? Более надежный вариант — фундаментальное финансовое высшее образование. В этом случае квалификация трейдера и его перспективы возрастут многократно. Чем лучше вы знаете экономику, тем легче будете ориентироваться на бирже.
Некоторые специалисты открыто утверждают, что для «эффективной работы на рынке достаточно мат. аппарата нормального технического ВУЗа. Более того, излишнее усложнение не ведёт к увеличению эффективности» и даже что трейдеру достаточно «хорошо владеть устным счётом». «Толковые трейдеры и аналитики получаются из выпускников технических специальностей (математиков, инженеров, программистов и т. д.). В технических вузах учат тому, что так необходимо в работе: считать, мыслить логически, анализировать, делать прогнозы»…
Тем не менее, кризисные явления и огромные финансовые потери инвесторов привели к тому, что в последнее время широко распространенным становится признание общеэкономической подготовки таких «специалистов» недостаточной. Возникло понимание того, что «… было бы неправильно советовать всем, кто в перспективе хочет работать в брокерской компании, поступать, допустим, на физмат. Специалистов по ценным бумагам готовят на других факультетах — экономических или финансовых. И если вы хотите идти строго по намеченному курсу, то выбирать следует специальность „Финансы и кредит“». В этой связи существует настоятельная потребность преодолеть в процессе подготовки кадров неоправданную для сегодняшнего дня профессиональную узость в подготовке фондовых и инвестиционных аналитиков с целью поднятия их компетентности и мастерства без ущерба квалификационным требованиям по специализации.
Важность данного подхода диктуется в первую очередь наметившимся усложнением характера и содержания инвестиционных отношений и связей, а также возникновением, в связи с этим, спроса на подготовку соответствующих специалистов со стороны крупных финансовых и промышленных компаний и государственных и общественных органов. Существующие в ряде высших учебных заведений новые программы (например, по оценке предприятий) не вполне соответствуют требованиям, предъявляемым к фондовому анализу. Важно отметить, что фондовый и инвестиционный анализ в отличие от ряда других новых специальностей сам по себе накладывает жесткие требования к общему образованию.
«Новая» школа фондового анализа
Результатом кризиса 1997—1998 гг. стало появление «новой школы» фондового анализа (ее также называли «экономической школой» или «экономическим подходом», а оппоненты иронически использовали термин «неокейнсианство в фондовом анализе»). Многие руководители новых инвестиционных фондов или брокерских компаний, формируя аналитические отделы, желали, чтобы аналитики придерживались именно «нового» подхода. Важно отметить, что смена представителей «традиционной школы» (если только можно говорить о традициях на нашем молодом рынке) аналитиками «экономической школы» происходила относительно бесконфликтно. Аналитики традиционалисты либо меняли свою специализацию, становясь трейдерами, портфельными управляющими и т.д., либо воспринимали многие основные концепции «новой школы». Отдельные, специального характера дискуссии, велись, в основном, по частным, если угодно, техническим аспектам фондового анализа. В вузах, где преподавался фондовый анализ (Экономический факультет МГУ имени М.В.Ломоносова, Финансовая академия, Плехановский институт и др.), преподаватели постепенно адаптировали свои курсы ко многим положениям «новой» школы.
Само появление «экономического подхода» было вызвано проявившейся во время фондового кризиса 1997—1998 года несостоятельностью традиционных методов, а, следовательно, вызывалось потребностями рынка. Так как новые профессиональные кадры не могли появиться из ниоткуда (ex nihilio — nihil), экономический подход разрабатывался теми же людьми, которые ранее были склонны некритично применять существовавшие разработки из теории корпоративных финансов к фондовому анализу.
Чем же отличались «новая» и «традиционная» школы? Прежде всего, важно вспомнить, что советская школа статистического анализа давно обосновала так называемый «принцип существенной многомерности». Он состоит в том, что для задач классификации (например, в нашем случае, отличия «экономической» от «традиционной» школ) может возникнуть ситуация, когда ни один классифицирующий признак не обеспечивает достаточную классифицирующую функцию, а существенно нелинейная их комбинация дает возможность провести таксономию.
При анализе «новой школы» в глаза сразу бросается институциональный фактор — отказ от секторальной организации работы аналитических отделов инвестиционных компаний. За этим стоят достаточно очевидные причины. В самом деле, при традиционном подходе считалось, что такие бумаги как акции, например, Каббалэнерго должны рассматриваться в сравнении с акциями Мосэнерго, так как и та и другая компании относятся к одному сектору национальной экономики. Соответственно и аналитики должны были специализироваться по отрасли в целом. В обыденном сознании сложился примерно такой портрет аналитика. «Обычно аналитик привязан к какому-то одному сектору рынка, глубоко „копает“ определенную сферу (газ, нефть, строительство и др.), на основе своих исследований составляет отчеты и делает прогнозы. Специалисты проводят фундаментальный анализ рынка — исследуют деятельность компаний, уровень их дохода и прибыли (все необходимые цифры можно найти в отчетах, которые ежеквартально предоставляют брокерам сами фирмы). Аналитики сравнивают компании, работающие в одном секторе, а затем выделяют из них самые надежные и перспективные».
На первом этапе перехода от централизованно планируемой к рыночной экономике в условиях крайней недостаточности информации этот подход был вполне оправдан, однако уже к концу 1997 года его недостаточность стала очевидной. На самом деле, стало ясно, что хорошо посчитанные корреляции между динамикой, например, цен акций таких разных компаний, как Мосэнерго, Ростелеком или ГАЗ, были гораздо выше, чем между Мосэнерго и менее ликвидными энергетическими компаниями. Отсюда «новая школа» приходила к выводу, что традиционная специализация аналитиков по секторам экономики не оправдывает себя. Влияние реформы российской энергетики, реструктуризация РАО ЕЭС России, формирование генерирующих компаний радикальным образом изменила ситуацию в этом секторе фондового анализа.
Представляется, что многие ошибки традиционалистов (особенно в части недооценки ликвидности) вызвавшие серьезные потери инвесторов во время кризиса конца 1997 и 1998 гг., были результатом именно неоправданно узкой специализации. К сожалению, для большинства старых компаний оперативные изменения структуры аналитического отдела, несомненно, вызвали бы слишком большие издержки, как чисто финансовые, так и обще организационные и они en masse не смогли быстро перестроиться.
На самом деле, здесь возникает концептуальная проблема. «Новая» школа отказалась от одной из существенных концепций традиционалистов, что стоимость корпоративных активов целиком зависит от потока будущих дисконтированных платежей. Представители «экономической» школы, отмечая, что точно просчитать предстоящие платежи компаниям невозможно, указывали, что инвестиции в корпоративные бумаги принципиально отличаются от капиталовложений в долговые инструменты, и склонны были проводить аналогии между инвестициями в акции и в недвижимость. Иными словами, фондовый рынок и рынок государственных долговых обязательств носят принципиально различный характер, так как первый содержит элементы непроизводственных инвестиций. Из этого проводилось различие и между методами, применяемыми в сфере корпоративных финансов и в области фондового анализа.
При этом важно отметить, что на сегодняшний день полных формализованных решений «новой школы», насколько нам известно, не опубликовано. Отдельные разработки пока еще затрагивают частные вопросы, а обсуждения еще не выходят за сугубо академические рамки. Несмотря на то, что отдельной специальности по фондовому рынку в вузах не существует, а есть универсальная — «Финансы и кредит», фондовый анализ — это, прежде всего, практика, и многие представители экономической школы вынужденно применяют традиционные методы, а также дают в большой мере эмпирические прогнозы.
Таким образом, вопрос можно ли считать вывод об отказе от секторальной организации правомерным и окончательным, остается все-таки открытым, во всяком случае, не до конца решенным. «Экономическая школа» неявно предполагает, что хороший аналитик должен обладать достаточными знаниями всех секторов экономики, а излишняя специализация лишь мешает. Это, между прочим, означает значительное завышение требований профессиональной пригодности к аналитикам по сравнению с существующими. Вопрос о том, насколько эти требования оправданы и (в более жесткой форме) — насколько эти требования реалистичны — остается открытым. М. Болдырев в ряде своих работ акцентирует другую сторону этой же проблемы, что издержки на анализ в рамках «экономической школы» могут быть очень велики.
Реальная практика применения математических моделей в фондовом анализе активно критиковалась нами в ряде статей на страницах журнала «Рынок ценных бумаг». М. Болдырев в рамках достаточно жесткой полемики с автором, вынужден признать, подводя итоги дискуссии, что «наконец-то под общий хор пересказываний учебников по техническому анализу появился некоторый альтернативный взгляд на мир, хотя не во всем с ним можно согласиться. Хочется верить, что в дальнейшем отстаивание взглядов авторами будет все же более взвешенным».
Зависимость российского рынка от всемирного хозяйства, от мировых катаклизмов, от баланса платежей в добыче углеводородов и прочих неуправляемых факторов накладывает на фондовых аналитиков жесткие требования к их добросовестности и профессиональной компетентности. Судьбы многих инвесторов, в известной мере судьба всего российского нарождающегося «среднего класса» во многом находятся в их руках. Но добросовестность и профессиональная состоятельность не является исключительно свойством личности фондового аналитика. Эти качества зависят от профессиональной подготовки, которая непременно должна включать в себя изучение как экономических, так и философских и общематематических основ такой уже оформившейся самостоятельной дисциплины, как фондовый анализ. К сожалению, удовлетворительных, комплексных работ по этим вопросам пока нет. И задача их создания не будет решена никем, кроме нас самих…
Философия фондового анализа
Если жить достаточно долго, то все возможные неприятности с Вами обязательно произойдут (Основное следствие Закона больших чисел)
Российский, как и мировой фондовый анализ, развивается волнообразно. Периоды, когда особое внимание уделяется строгости, научности, методологической корректности сменяются периодами доминирующей небрежности, «ползучего эмпиризма», сведением обоснования методик расчетов к эмпирическим наблюдениям корреляций между наблюдаемыми значениями индикаторов (хотя еще Аристотель говорил, что пример не может служить доказательством), расширением авторитета разного рода «гуру фондового рынка», публично заявляющих, что известны методы безошибочного предсказания цен на акции и способов безрискового зарабатывания миллионов на фондовом рынке.
На растущем фондовом рынке для инвестиционных компаний корректный и добросовестный фондовый анализ не является насущной необходимостью. Но давно замечено, что в периоды устойчивого роста котировок с постоянством, достойным лучшего применения, появляются странные люди, которые, получив базовые знания, с азартом неофитов начинают проповедовать сложные методы, не заботясь об изучении их основ. Общая деградация корпоративной этики фондовых аналитиков, частые случаи профессиональной несостоятельности и служебного несоответствия являются признаками ситуации подобного рода. Проблема усугубляется и тем, что в отличие от многих других областей человеческой жизни, где такие эксперты относительно безвредны, ошибки в фондовом прогнозировании могут стоить разорения, в том числе и крупным компаниям.
Фондовые же кризисы, помимо прочего, выявляют кризис и в сфере фондового анализа и прогноза. В 1997 году «Рынок ценных бумаг» опубликовал нашу статью «Cosi fan tutti’ фондовые аналитики», где мы, в частности, отмечали «…крах рынка стал достоянием истории. Настало время разобраться, что же мы, финансовые аналитики, реально делаем на фондовом рынке, и что должны делать… кризис стал лакмусовой бумажкой, с помощью которой можно проверить аналитические отделы на профессиональную состоятельность. Те, кто предсказал крах рынка, смогли минимизировать потери своих клиентов и управляемых ими фондов. Удел тех, кто за три дня до краха предрекал длительные и устойчивые периоды „бычьих“ тенденций, — постфактум объяснять его причины. Они утверждают: „То, что придет кризис, знали все“, как правило, забывая сказать, почему, зная об этом заранее, они не предупредили своих клиентов».
Строгое доказательство потенциальной прибыльности фондового анализа для инвесторов даже для эффективного рынка, где действует «эдипов эффект» (возможность для всех инвесторов сделать прогноз уменьшает прибыльность прогноза), дает лауреат Нобелевской премии Шарп, отмечая, что проведение фондового анализа стоит денег, и приведенная стоимость финансовых активов включает в себя издержки на проведение фондового анализа, причем постоянная составляющая издержек достаточно велика. Именно в силу того, что отношение постоянной составляющей издержек анализа к финансовым активам у разных игроков разное, фондовый анализ может обеспечивать относительную прибыль.
Ансельм из Кентербери в свое время разработал доказательство существования бога (позднее названное «онтологическим»), согласно которому, бог по определению существо совершенное, но если совершенное существо лишить признака существования, то оно уже не будет совершенным, всеобъемлющим. Возникает, — по мнению Ансельма, — противоречие, которое можно разрешить, только признав существование Бога. Остроумный (хотя и тщательно скрывающий свое остроумие). Много позже Кант выступил против этой идеи, на основании того, что понятия о реальных вещах и понятия о мнимых вещах по своей структуре совпадают. И привел пример, вошедший во все философские справочники.
В действительном предмете, — полагал Кант, — содержится не больше признаков, чем в возможном. Сто действительных талеров ничуть не больше ста мнимых. Сотня реальных талеров, как и сто возможных должны иметь те же предикаты. Разница только в том, что первые лежат у меня в кармане. Итак, понятие, — утверждал Кант, — не есть бытие.
Пример Канта о 100 талерах стал очень популярным, во многом потому, что он напрямую касался проблемы кредита, которая, по представлениям современников, лежала в основе всех войн европейских наций, начиная, наверное, с 15—16 веков.
Маркс, не стеснявшийся называть вещи своими именами, указывал: «Если кто-нибудь представляет себе, что обладает сотней талеров, если это представление не есть для него произвольное, субъективное представление, если он верит в него, — то для него эти сто воображаемых талеров имеют такое же значение, как сто действительных. Он, например, будет делать долги на основании своей фантазии, он будет действовать так, как действовало всё человечество, делая долги за счёт своих богов… Действительные талеры имеют такое же существование, как воображаемые боги. Разве действительный талер существует где-либо, кроме представления, правда, общего или, скорее, общественного представления людей? Привези бумажные деньги в страну, где не знают этого употребления бумаги, и всякий будет смеяться над твоим субъективным представлением. Приди со своими богами в страну, где признают других богов, и тебе докажут, что ты находишься во власти фантазий и абстракций»…
Но ведь именно это и составляет основу нынешнего финансового кризиса. Эмиссионные банки заставили всех поверить, что воображаемые доллары (а слово доллар происходит от слова талер) лежат у них в карманах. И до тех пор, пока люди верили в воображаемые ими и их партнерами кредитные доллары, что они лежат в кармане, а точнее существуют в виде зарядов триггеров в памяти ЭВМ финансовых учреждений, пока механизм кредита работал, все шло хорошо. Стоило же кому-то засомневаться в реальности воображаемых кредитных денег, как рынок рухнул. Голое платье короля существует только пока в него верят все… Даже один маленький мальчик доверие разрушает…».
Определения
Для удобства изложения можно ввести некоторые новые термины. Под философией фондового анализа мы понимаем раздел фондового анализа, изучающий самые общие особенности прогнозирования цен на акции. Несколько заумный термин объясняется тем, что в нем вынужденно рассматриваются такие понятия, как «время» (которое, с одной стороны, в фондовом анализе представляет собой дискретную функцию, порождаемую тактовой частотой генератора ЭВМ торговой площадки, а с другой — является законодательно определенной периодизацией, обязывающей эмитентов раскрывать информацию о собственной хозяйственной и финансовой деятельности), «будущее», «предсказание», «прогноз» и др. Алгеброй фондового анализа мы называем раздел фондового анализа, изучающий самые общие особенности числового прогнозирования цен на акции. Здесь, например, рассматриваются вопросы допустимости применения дифференциального и интегрального исчисления для заведомо целочисленных денежных показателей, логарифмов, наличие «верхнего предела» для цены, вызванного тем, что эмиссионная деятельность государственных банков естественным образом ограничена и пр.