- при росте курса: Д 50302 - К 61307 (61407);
- при снижении курса: Д 61407 (61307) - К 50302.
Результаты переоценки относятся на тот счет по учету курсовых разниц, на котором в начале операционного дня имелся остаток.
2.3 Анализ эффективности операций с ценными бумагами в КБ «Стройкредитбанк»
Проведем анализ портфеля ценных бумаг КБ «Стройкредит Банк».
В настоящее время сформированный портфель ценных бумаг соответствует следующей структуре, которая представлена на рис. 2.2.
Вычисление «хвостового индекса» осуществлялось с использованием свободно распространяемого программного продукта STABLE. Полученные результаты представлены в таблице 2.3.
Для всех исследуемых финансовых рядов было получено значение «индекса устойчивости» меньше 2, что подтверждает наличие проблемы «тяжёлых хвостов» в распределениях доходностей активов.
Таблица 2.3
Хвостовой индекс по данным российского фондового рынка за 2007-2008 гг.
№
Эмитент
Квантильный метод
Метод максимального правдоподобия
Характеристическая функция
1
РАО «ЕЭС России»
1,4059
1,5136
1,6303
2
ОАО «Газпром»
1,4738
1,5977
1,7013
3
ОАО ГМК «Норильский Никель»
1,4096
1,5251
1,6545
4
ОАО НК «Лукойл»
1,4378
1,5435
1,6697
5
ОАО «Ростелеком»
1,3818
1,474
1,5716
6
АК Сберегательный банк РФ
1,3447
1,3898
1,5282
Рис. 2.2 - Структура портфеля ценных бумаг КБ «Стройкредит Банк»
Одной из моделей, объясняющих наличие «тяжёлых хвостов» в распределениях доходностей финансовых активов, является обобщённая модель авторегрессионной условной гетероскедастичности. Как показывает опыт моделирования финансовых рядов, GARCH-модели порождают ряды доходностей с «тяжёлыми хвостами». Преимуществом подобного рода моделей является возможность краткосрочного прогнозирования волатильности выбранного финансового актива.
Проверка на стационарность временных рядов по дневным данным осуществлялась с помощью расширенного теста Дики-Фулера, в результате чего для дальнейшего построения модели использовались первые разности логарифмов цен.
Результаты построения GARCH(1,1)-модели для котировок акций РАО «ЕЭС России» с использованием 3-х лагированных переменных в качестве независимых экзогенных переменных выглядит следующим образом:
,
.
Анализ рядов данных других эмитентов и оценка параметров обобщённой модели позволяет сформулировать вывод о возможности объяснения проблемы тяжёлых хвостов непостоянством волатильности в форме GARCH.
Для расчета ожидаемых доходностей акций надо знать распределение вероятностей доходностей этих акций. Вероятность реализации значения доходности актива определяется как отношение временного промежутка, в течение которого наблюдается данное значение доходности, ко всему времени наблюдения. В данном случае распределение вероятностей доходности, представленно в таблице 2.4.
Зная распределение вероятностей доходности акций, рассчитаем среднюю или ожидаемую доходность каждого актива инвестиционного портфеля КБ «Стройкредит Банк». Доходности каждой акции присвоим номер, соответствующий порядковому номеру акции в таблице 2.3.
Таблица 2.4
Распределение вероятностей доходностей акций
Доходность акций
Вероятность реализации значения доходности
РАО ЕЭС РФ
Газпром
НорНикель
Лукойл
Ростелеком
Сбербанк
11
12
18
-3
0,35
7
-5
8
10
-8
0,25
0
14
0,2
-7
0,15
-10
0,05
Ожидаемая доходность активов:
R1=11*0,35+7*0,25+5*0,2+0*0,15+2*0,05=3,85+1,75+1+0,1=6,7
R2=12*0,35+(-5)*0,25+6*0,2+0*0,15+3*0,05=4,2-1,25+1,2+0,15=4,3
R3=18*0,35+8*0,25+3*0,2+(-7)*0,15+0*0,05=6,3+2+0,6-0,7=8,2
R4=4*0,35+10*0,25+0*0,2+(-5)*0,15+(-8)*0,05=1,4+2,5-0,5-0,4=3
R5=(-3)*0,35+(-8)*0,25+14*0,2+8*0,15+5*0,05=-1,05-2+0,8+2,8+0,25=0,8
R6=11*0,35+5*0,25+0*0,2+(-5)*0,15+(-10)*0,05=3,85+1,25-0,5-0,5=4,1
Теперь, зная ожидаемые средние значения доходности активов, можем найти общую доходность портфеля:
Rp=0,21 ? 6,7 + 0,14 ? 4,3 + 0,18 ? 8,2 + 0,27 ? 3,0 + 0,09 ? 0,8 + 0,11 ? 4,1 =4,8%
Полученные данные о средних значениях доходности акций и их доли в структуре портфеля ценных бумаг КБ «Стройкредит Банк» сведем в таблицу 2.5.
Таблица 2.5
Средние ожидаемые доходности акций и их доли в структуре инвестиционного портфеля КБ «Стройкредит Банк»
Ожидаемая доходность
Доля в структуре инвестиционного портфеля, %
6,7
21
4,3
8,2
ОАО НК Лукойл
3,0
27
0,8
9
4,1
Для оценки риска инвестиционного портфеля сначала необходимо вычислить вариацию доходности и стандартное отклонение каждого его актива.
Стандартные отклонения доходности по каждой из акций отражают степень рискованности инвестиции в данную акцию. Но, чтобы сравнить степень риска различных акций с различной средней (ожидаемой) доходностью и различным стандартным отклонением доходности, необходимо рассчитать коэффициент вариации:
На основании проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что наименее рискованной ценной бумагой в портфеле КБ «Стройкредит Банк» обладают акции РАО «ЕЭС России», при этом их уровень доходности достаточно высок и уступает только акциям ГМК Норильский Никель, обладающим самой высокой доходностью. Самая рискованная ценная бумага - акции ОАО «Ростелеком», при этом средняя доходность по этим акциям минимальна.
Таблица 2.6
Стандартные отклонения доходностей акций и рассчитанные коэффициенты вариации инвестиционного портфеля КБ «Стройкредит Банк»
РОА «ЕЭС России»
Стандартные отклонения доходностей акций, у
6,8
9,3
5,8
9,0
6,6
Коэффициенты вариации
0,642
1,581
1,134
1,933
11,25
1,61
Далее рассчитаем средний уровень риска по портфелю:
Rp=0,21 ? 0,642 + 0,14 ? 1,581 + 0,18 ? 1,134 + 0,27 ? 1,933 + 0,09 ? 11,25 + 0,11 ? 1,61 =2,272
Ожидаемая доходность инвестиционного портфеля КБ «Стройкредит Банк» равна 4,8 %. Общий риск портфеля - 2,272%. Инвестиционный портфель КБ «Росэнергобанк» имеет невысокую доходность при низкой величине риска.
Целью оптимизации инвестиционного портфеля ценных бумаг КБ «Стройкредит Банк» должно стать повышение уровня доходности инвестиционного портфеля, который в настоящее время находится на достаточно низком уровне при сохранении или незначительном изменении уровня риска инвестиционного портфеля ценных бумаг.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12