Новая поведенческая экономика

Эту тонкость первые сформулировал Юджин Фама. Он совершенно справедливо указал, что все тесты компонента «бесплатного обеда не бывает» на самом деле являлись «совместными тестами» двух гипотез: гипотезы эффективного рынка и некоторой модели риска и доходности. Например, представим, кто-то обнаружил, что новые компании показывают большую доходность, чем старые фирмы. На первый взгляд кажется, что это является опровержением теории эффективного рынка; поскольку известен срок работы компании, его нельзя использовать для того, чтобы «переиграть рынок». Но в действительности это не было бы опровержением эффективности рынка, поскольку можно вполне справедливо возразить, что новые компании идут на больший риск, чем старые, и что их более высокая доходность является просто компенсацией, которую требует рациональный инвестор, с тем чтобы пойти на дополнительный риск.

Этот аргумент о совместной гипотезе можно применить к любому из контраргументов, указывающих на несоответствие гипотезе эффективного рынка, включая аргументы, которые выдвинули Грэхем, Басу, Дриман и другие, утверждая, что стоимостные акции являются отличными инвестициями. Если наш портфель с акциями компаний неудачников был более рискованным, чем портфель акций компаний победителей, тогда наблюдаемая более высокая доходность могла бы быть компенсацией, которую требуют рациональные инвесторы для того, чтобы инвестировать в рискованные бумаги. Ключевой вопрос тогда состоит в том, считать ли наше объяснение полученных результатов свидетельством неправильного ценообразования,[62]

которое идет вразрез с гипотезой эффективного рынка, или же сделать вывод в пользу обусловленности этих результатов фактором риска.

Чтобы ответить на этот вопрос, необходимо понять, как измерять риск. Безусловно, каждая в отдельности ценная бумага портфеля из компаний неудачников является рискованной, и некоторые из этих компаний на самом деле могут обанкротиться, но в нашем исследовании мы уже учли этот риск. Если одна из компаний в любом из портфелей снимала свои акции с нью-йоркской биржи, например, по причине банкротства, тогда наши компьютерные программы гипотетически «продавали» эти бумаги по той цене, по которой это можно было бы сделать, если бы они торговались на другой бирже, либо мы записывали эту инвестицию как абсолютный убыток. Поэтому возможность того, что акции какой-либо компании обесценятся, не являлась скрытым источником риска, который мог бы объяснить наши результаты.

И все же ценные бумаги из портфеля компаний неудачников действительно выглядели рискованными. А разве не могли эти бумаги, внушающие страх, как те, чьи цены взлетали, достичь большего уровня доходности (рисковая премия) на рынке? Это вполне логичное предположение, но в кругу современных финансовых экономистов эта идея считается некошерной. В то время единственно правильным и надлежащим способом измерения риска ценной бумаги считалось использование модели оценки капитальных активов (CAPM), которую разработали независимо друг от друга финансовые экономисты Джон Линтнер и Уильям Шарп.

Согласно этой модели, единственный риск, который вознаграждается в рациональном мире, – это степень, до которой доходность ценной бумаги коррелирует с остальным рынком. Если вы сформируете портфель, состоящий из высокорискованных ценных бумаг, чья цена часто колеблется, сам портфель не будет особенно рискованным, если колебание цены каждого из компонентов инвестиционного портфеля не зависит от другого, потому как тогда эти колебания будут в среднем нейтрализовывать друг друга. Хотя, если доходность акций позитивно коррелирует между собой, это означает, что акции растут или падают вместе, и тогда портфель с волатильными ценными бумагами имеет большую степень риска; диверсификация, предоставляемая портфелем из акции, не дает в этом случае значительного преимущества. Согласно модели оценки капитальных активов, корректный способ измерения рискованности ценных бумаг состоит в отслеживании ее корреляции с остальным рынком, этот показатель назвали бета. Грубо говоря, если этот показатель для ценной бумаги равен единице, тогда ее колебания в цене пропорциональны колебанию цен на рынке. Когда ценная бумага характеризуется показателем бета, равным двум, тогда, в случае, если рынок в целом растет или падает на 10 %, эта конкретная ценная бумага будет (в среднем) расти или падать на 20 %. Ценная бумага, которая совершенно не коррелирует с рынком, имеет показатель бета, равный нулю.