Анализ факторов, влияющих на избыточную доходность паевых инвестиционных фондов в России за 2015-2022 гг.

Аршакян Роза Араиковна ассистент, кафедра эконометрики и математических методов экономики, Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова 119234, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, Мгу, 1, строение 61 Arshakian Roza Araikovna Assistant, Department of Econometrics and Mathematical Methods of Economics, Lomonosov Moscow State University 119234, Russia, Moscow, Leninskie Gory str., Msu, 1, building 61 r.roza.arshakyan@mail.ru

Мироненкова Марина Владимировна преподаватель, кафедра эконометрики и математических методов экономики, Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова 119234, Россия, г. Москва, ул. Ленинские Горы, Мгу, 1, строение 61 Mironenkova Marina Vladimirovna Lecturer, Department of Econometrics and Mathematical Methods of Economics, Lomonosov Moscow State University 119234, Russia, Moscow, Leninskie Gory str., Msu, 1, building 61 mironenkova.marina@gmail.com

Работа выполнена при финансовой поддержке гранта РНФ: № 20-68-47030 «Эконометрические и вероятностные методы для анализафинансовых рынков сложной структуры».

Введение

Согласно обзору ключевых показателей паевых и акционерных инвестиционных фондов чистый приток средств в ПИФ в II квартале 2022 г. оказался максимальным за всю историю ^[1], что свидетельствует о росте доверия к подобному инструменту увеличения доходов, а значит неизбежно влечет за собой желание инвесторов понимать на что стоит обращать внимание при выборе того или иного фонда. Анализ результатов деятельности фондов в зависимости от их параметров позволит инвесторам получить актуальные рекомендации о том, какой фонд следует предпочесть для покупки доли в его портфеле, что отвечает научной новизне исследования.

Актуальность исследования обусловлена важностью изучения вопросов социально экономического развития населения, в том числе в контексте обеспечения достижения национальных целей развития, утверждённых Указом Президента России, до 2030 года ^[2]. Таким образом, целью настоящего исследования является выявление и обоснование значимых факторов, влияющих на избыточную доходность паевых фондов, а также проведение анализа их результативности за последние 8 лет. Для достижения вышеуказанной цели были поставлены следующие задачи: обзор научной литературы по схожей тематике, определение информационной базы для проведения эконометрического исследования, отбор факторов для дальнейшего эконометрического исследования, а также построение эконометрических моделей и их описание.

Федеральный закон «Об инвестиционных фондах» определяет ПИФ как «обособленный имущественный комплекс, состоящий из имущества, переданного в доверительное управление управляющей компании учредителями доверительного управления с условием объединения этого имущества с имуществом иных учредителей доверительного управления, и из имущества, полученного в процессе такого управления, доля в праве собственности на которое удостоверяется ценной бумагой, выдаваемой управляющей компанией» ^[3]. Говоря иначе, паевой инвестиционный фонд – это институт коллективного инвестирования, который позволяет аккумулировать средства большого количества пайщиков ^[4].

ПИФы обладают рядом характеристик, в зависимости от которых, например, устанавливаются определенные сроки, когда можно покупать или же продавать паи. Открытые паевые инвестиционные фонды дают возможность покупки и продажи паев в любой момент в рабочий день. Паи биржевых фондов торгуются на бирже, как и иные ценные бумаги, и инвестор может купить или погасить их в исключительно в дни работы биржи. Интервальные фонды устроены таким образом, что купить или продать пай инвестор может только несколько раз в год в конкретно установленные промежутки времени. Паи закрытых фондов могут быть приобретены в момент формирования фонда, а погашены в момент его закрытия. Помимо сроков покупки и продажи все эти фонды имеют различные принципы инвестирования, например, открытые фонды предпочитают активы, которые можно быстро продать по справедливой цене, то есть ликвидные активы. Для биржевых фондов, как правило, характерно вкладывать денежные средства в таких пропорциях и составе портфеля, что и в других индексах, например, таких как индекс РТС или ММВБ. Интервальные и закрытые фонды инвестируют деньги в менее ликвидные активы, в отличие от открытых и биржевых фондов. Это создает дополнительные риски, но и может принести гораздо больше прибыли.

Эконометрический подход к оценке доходности паевых инвестиционных фондов

По мнению А. Абрамовой и др. ^[5], в доктрине отсутствует единый подход к измерению эффективности функционирования паевых инвестиционных фондов. А ведь понимать, как наилучшим образом измерить такую эффективность важно, так как фонды представляют собой источники длинных денег. Как правило экономисты выделяют следующие существующие подходы:
1.Предметом анализа становится стиль фонда. Суть подхода заключается в том, что осуществляется соотнесение доходности с совокупностью факторов, обуславливающих стиль фонда;
2.Оцениваются безусловные факторные модели. В частности, предполагается использование четырехфакторной модели Кархарта: ^[6]
a.r_(pt+1)=α_p+β_1pr_(m,t+1)+β_2pSMB_t+1+β_3pHML_t+1+β_4pMOM_t+1+ε_pt+1
В данной формуле r_m обозначает избыточную доходность рыночного портфеля, а SMB, HML и MOM – это совокупность факторов, которые характеризуют портфели по эффекту размера, стоимостному выражению и инерции. Если же коэффициент инерции не важен, то можно использовать трехфакторную модель Фамы и Френча ^[7].
3.Для оценки берутся фундаментальные характеристики, в частности, размер и соотношение расходов, оборот, чистые притоки, специфика и эффективность управления и пр. Как правило, при таком подходе необходимо использовать кросс-секционную регрессию:
α_i,t=θ_t+δ_t'X_i,t-k, где X_i,t-k — вектор длиной m из характеристик фонда и менеджера в период t – k.
При оценке эффективности функционирования паевых инвестиционных фондов возникают определенные трудности, а именно:
1.отсутствуют простые бенчмарки, которые могут соответствовать портфелям. Традиционные бенчмарки не могут применяться, так как растет доля иностранных бумаг;
2.отсутствуют формальные критерии, по которым возможно отнести ПИФы к активным или индексным, а понимать их различие необходимо для оценки эффективности;
3.существуют достаточно существенные издержки, связанные с анализом и сбором информации о фондах.
Для того, чтобы обеспечить более или менее эффективную, объективную оценку фондов, необходимо использовать многофакторные модели ценообразования активов. Такой подход имеет целый ряд преимуществ. В частности, позволяет учесть систематические риски и понять структуру доходности. Достаточно высокая объясняющая сила – это еще одно ключевое преимущество.
Таким образом, в статье выделяются ключевые проблемы в области оценки эффективности управления инвестиционными фондами, а также предлагается некоторое решение, позволяющее значительно повысить информативность и объективность оценки.
В статье Н.В.Артамонова и др. ^[8,9] предпринимается попытка выявить, как влияет доходность государственных облигаций на эффективность взаимных фондов. В качестве примера рассматривается система фондов США. Если процентные ставки достаточно высокие, то, это, как правило, благоприятно влияет на взаимные фонды.
Можно обозначить целый ряд традиционных подходов, при помощи которых оценивается эффективность взаимных фондов. Выделим основные два:
1.Модель бенчмарка. С помощью нижеприведенной формулы происходит анализ соответствующих панельных данных:
R_it=α_i+β_0iR_mt+ε_it
При этом подходе оценивается альфа Йенсена, и, если альфа равняется нулю, это означает, что полученный результат корректен. Однако, если она носит положительный характер, это может свидетельствовать о сверхдоходах.
Стоит отметить, что данная модель обладает целым рядом недостатков. Прежде всего, сомнения вызывает тот факт, что используется лишь один показатель доходности при наблюдаемой сильной корреляции фондовых характеристик с бенчмарком. Также модель не учитывает изменчивость систематического риска портфеля.
2.Далее исследователи предложили последовательно трехфакторную и четырехфакторную модели. Причем последняя включала такие дополнительные факторы как размер фонда, балансовая и рыночная стоимости, а также показатель, иллюстрирующий разницу между высокой и низкой доходностью. Формула последней модели выглядит следующим образом:
R_it=α_i+β_0iR_mt+β_1iSMB_t+β_2iHML_t+β_3iMOM_t+ε_it
В целом, такой подход уже гораздо лучше предыдущего, но и он неидеален, так как не учитывает погрешности, связанные со своевременными корректировками портфелей на основании рыночной информации при адекватном управлении. Поэтому данная модель была еще более расширена таким образом, чтобы обеспечить оценку условной результативности фондов:
R_it=α_i+A_i'[z_t-1]+β_0iR_bt+B_i'[z_t-1]R_bt+ε_it
В процессе исследования авторами был осуществлен первичный отбор данных: были отобраны по определенным критериям фонды и информация об их ключевых показателях. Была использована следующая формула, представляющая базовую спецификацию:
TE=R_it-R_mt=const+ β₁tres_it+β₂tna_it+β₃exp_it+β₄turn_it+β₅vol30_it+β₆vol90_it+β₇vol360_it+ε_it
В процессе исследования экономистами были выявлены следующие результаты:
1.Уровень доходности по долгосрочным облигациям может выступать в качестве полноценного фактора, который оказывает влияние на взаимные фонды в США, их доходность;
2.Целесообразно использовать стратегию активного управления взаимными фондами;
3.Выявлено наличие возможностей, связанных с хеджированием риска проигрыша рынку.
Таким образом, наиболее эффективной является модель, которая не только учитывает всю полноту разнообразных факторов, которые при различных обстоятельствах могут оказывать влияние на взаимные фонды, но и определенные переменные, в частности, разность между высокой и низкой доходностью и пр. В целом, поставленная в начале исследования гипотеза о положительном влиянии высоких ставок по государственным облигациям на взаимные фонды подтверждается.

Информационная база исследования

Для анализа факторов, влияющих на избыточную доходность паевых инвестиционных фондов в России в качестве информационных ресурсов были выбраны независимый источник данных для частного инвестора в России Investfunds ^[10] и сайт крупнейшего российского биржевого холдинга Московская биржа ^[11].

Рассматриваемый период составил 8 лет: с 2015 по 2022 годы.

Для понимания функционирования рынка паевых инвестиционных фондов необходимо рассмотреть ключевые переменные, которые, возможно, будут оказывать значимое влияние на доходность ПИФов ^[12]. Нами были отобраны все доступные за указанный период факторы.

Для построения эконометрических моделей рассмотрим следующие показатели (табл. 1):

1. Стоимость чистых активов (СЧА) фонда (млн. руб.). Стоимость чистых активов паевого инвестиционного фонда определяется как разница между стоимостью активов этого фонда и величиной обязательств, подлежащих исполнению за счет указанных активов, на момент определения стоимости чистых активов ^[13].

2. Вознаграждение управляющей компании (УК) (%). Вознаграждение УК может определяться либо как процент от среднегодовой стоимости чистых активов, либо как некая фиксированная сумма ^[14]. Как правило, эта ставка составляет от 0,6% до 4%.

3. Вознаграждение депозитария и регистратора (%). Эта ставка несколько скромнее и не превышает 2% в год.

4. Прочие расходы (%). Прочие расходы, возмещаемые за счет имущества фонда, могут включать, например, расходы по оплате услуг организаций по совершению сделок за счет имущества Фонда. Эти расходы учитываются в расчете официальной стоимости пая по факту их оплаты за счет имущества фонда ^[15].

5. Объем привлеченных средств (млн. руб.). Привлеченные средства — это те денежные средства, которые фонд сумел получить от клиентов.

6. Объект инвестирования. В качестве объекта инвестирования будут рассмотрены акции, облигации, фонды, денежный, а также смешанный тип. Эта переменная будет введена как бинарная.

7. Направление инвестирования. В качестве второй фиктивной переменной выступает направление инвестирование, которое делится на иностранные активы, драгоценные металлы, а также отечественные активы. Эта переменная будет введена как бинарная.

Таблица №1. Факторы и их обозначение в моделях. Источник: таблица составлена авторами.

Зависимой переменной будет выступать избыточная доходность паевых инвестиционных фондов в период с 2015 по 2022 годы. Избыточная доходность представляет собой разницу между приростом доходности фонда и доходности индекса Московской биржи (табл. 2) ^[16] и является показателем эффективности работы фонда, который зависит от различных факторов, включая те, которые мы представили выше ^[17].

Таблица №2. Доходность индекса Московской Биржи. Источник: таблица составлена авторами.

Прежде чем перейти к построению моделей необходимо рассмотреть корреляционную матрицу, чтобы убедиться в отсутствии мультиколлинеарности (рис.1) ^[18].

Рисунок №1. Корреляционная матрица. Источник: таблица построена авторами.

Исходя из результатов матрицы, можно сделать вывод, что между переменными отсутствует связь более 80–85%, а значит не потребуется исключение какой-либо переменной из массива данных.

Методы и эконометрические модели

Далее переходим к построению эконометрических моделей панельных данных. Для начала рассмотрим модель сквозной регрессии, оценивающей все наблюдения за 8 лет ^[19].

Таблица №3. Модель сквозной регрессии. Источник: таблица составлена авторами.

Также стоит рассмотреть модель с фиксированными эффектами (табл. 4) ^[19]. Модель панельных данных с фиксированными эффектами опирается на структуру панельных данных, что позволяет учитывать неизмеримые индивидуальные различия объектов (эффекты). В данной модели эффекты интерпретируются как мешающий параметр, и оценивание направлено на то, чтобы их исключить.

Таблица №4. Модель с фиксированными эффектами. Источник: таблица составлена авторами.

Для выбора наилучшей модели необходимо провести F – тест ^[20] (табл. 5).

Таблица №5. F-тест для выбора наилучшей модели. Источник: таблица составлена авторами.

Исходя из результатов F теста, можно сделать вывод, что нулевая гипотеза
о верной сквозной модели отвергается в пользу модели с фиксированными
эффектами, так как значение p-value крайне мало.

Результаты

Модель сквозной регрессии оказалась в целом значима на 1% уровне, а ее коэффициент детерминации находится на отметке в 4,8%, а значит выбранные переменные объяснили долю дисперсии, или проще говоря, изменчивости избыточной доходности ПИФов на 4,8%. Стоимость чистых активов прологарифмирована, так как в данных наблюдается большой разброс, что искажает результаты регрессии. Соответственно логарифм стоимости чистых активов, вознаграждение управляющей компании, объект инвестирования (акции), объект инвестирования (деньги) и направление инвестирования (драгоценные металлы) значимы на 1% уровне значимости, а направление инвестирования (иностранные активы) значимо на 5% уровне. Это свидетельствует о том, что все вышеуказанные переменные нужны и важны для объяснения исследуемой зависимой переменной.

Говоря о модели с фиксированными эффектами, стоит отметить, что она также оказалась значима на 1% уровне. Скорректированный коэффициент детерминации снизился до отметки в 2%, то есть упал на 2,2%, по сравнению с моделью сквозной регрессии. На 1% уровне значимыми оказались:

1. Логарифм стоимости чистых активов;

2. Объект инвестирования: акции;

3. Направление инвестирования: драгоценные металлы.

На 5% уровне значимым оказался только такой фактор, как объект инвестирования (деньги).

Коэффициент детерминации в случае рассмотренных моделей достаточно низок, что может свидетельствовать о том, что доступных факторов недостаточно для того, чтобы объяснить избыточную доходность паевых инвестиционных фондов на более высоком уровне. Возможно, дальнейшее исследование требует включения в модель некоторых экономических показателей, например, таких как инфляция. Помимо этого, большую роль в исследовании рынка ПИФов играет и внешняя среда, представленная политической ситуацией в мире, что крайне тяжело учесть при эконометрическом анализе.

Обсуждение результатов исследования

По итогам наилучшей модели с фиксированными эффектами можно выявить несколько моментов, на которые стоит обращать внимания при выборе ПИФа.

1.При увеличении стоимости чистых активов, при прочих равных условиях, избыточная доходность паевых инвестиционных фондов растет. В работе А. В. Галановой и др. ^[12] выдвигалась гипотеза о влиянии факторов размера и стоимости на избыточную доходность ПИФов. Результат проверки данной гипотезы показал значимое влияние СЧА на исследуемую переменную. Возможно, полученный результат можно объяснить тем, что имея преимущество в объемах привлеченных средств и СЧА, у фондов больше возможностей выбора стратегий и получения избыточных доходностей. По мнению инвесторов, чем выше стоимость чистых активов фонда, тем выше его надежность. Но важно отметить, что, если выбранный паевой инвестиционный фонд будет являться слишком крупным (СЧА более 400 млн рублей) ^[21], ему будет крайне трудно производить замену активов в своем составе, что сделает его менее гибким. Инвестору важно понимать, какой стратегии придерживается менеджер фонда, так как зная это, вкладчик может оценить степень риска, а также возможный ожидаемый доход.

2.Если объектом инвестирования выступают акции или деньги, то при прочих равных условиях, избыточная доходность паевых инвестиционных фондов выше, чем в случае инвестирования в облигации или иные другие активы. По мнению Павловой Е. В. ^[22] фонды акций действительно потенциально высокодоходны, но при этом обладают более высокой степенью риска потери вложений. Если разделить всех инвесторов на тех, кто склонен к риску (рискофил) и тех, кто старается его избежать (рискофоб), то вложение сбережений в акции является подходящим объектом инвестирования для первых, но не для вторых. Рискофобам же, в свою очередь, куда более комфортно вложить свои деньги в облигации или же банковские депозиты, которые являются оплотом надежности, хоть и менее доходны. Что касается фондов денежного рынка, то их принято считать наименее рискованными и при этом наиболее ликвидными, так как фонды позволяют при необходимости продать деньги и быстро вложить их в другие активы ^[23]. Если рассмотрим динамику стоимости двух наиболее крупных денежных фондов, то заметим тенденцию в постоянному росту, что не может не привлекать инвесторов (рис.2).

Рисунок №2. Динамика стоимости пая. Источник: таблица построена автором на основе данных Investfunds ^[10].

3.Если направлением инвестирования выступают драгоценные металлы, то при прочих равных условиях, избыточная доходность паевых инвестиционных фондов ниже, чем в случае инвестирования в иное направление. Рассмотрим ситуацию с рынком на примере 2022 года. Как мы можем видеть на графике, представленном ниже (рис.3), в начале специальной военной операции произошел резкий скачок индексов драгоценных металлов, на примере золота, серебра и платины. По оценке аналитиков, с начала СВО инвесторы вложили в такие фонды свыше 4 млрд рублей ^[24], но уже к середине лета 2022 года индексы драгоценных металлов показали крайне низкие значения, а в октябре того же года достигли своих рекордных минимумов. Кроме того, ПИФы на золото имеют ряд недостатков, а именно высокие комиссии за управление активами открытых фондов, а также дополнительные комиссии за покупку или за погашение фонда в зависимости от суммы или срока инвестиций ^[25].

Рисунок №3. Индексы драгоценных металлов. Источник: таблица построена автором на основе данных Investfunds ^[10].