Penzugyek_diasor_3
Download
Report
Transcript Penzugyek_diasor_3
Piaci portfólió tartása (I.)
Sharpe-modell
William
Sharpe (1964), később Nobel-díj
Lintner, Mossin, Treynor
A modell fő peremfeltételei:
Tökéletes
tőkepiac: pl. tökéletes informáltság, nincs
tranzakciós költség, stb.
Kockázatmentes befektetés és hitelfelvétel lehetősége
(azonos kamattal)
Racionális befektetők (~Markowitz-modellt követik)
Homogén várakozások hipotézise: mindenki ugyanazt
gondolja a befektetések paramétereiről („tojáshéjuk
ugyanott van”)
Piaci portfólió tartása (II.)
Egy kockázatmentes (i) és egy kockázatos (j) lehetőség
kombinációja:
E ( r P ) a i E ( ri ) a j E ( r j )
( rP )
a i ( ri ) a j ( r j ) 2 k i , j a i ( ri ) a j ( r j )
2
2
2
2
0 a j (r j ) 0
2
2
a j (r j )
2
2
a j (r j )
Ha ai negatív szám, akkor kockázatmentes hitelfelvétel
(egyúttal a felvett hitel kockázatos befektetése, mert ai + aj = 1)
Piaci portfólió tartása (III.)
E(r)
Ábrázolva:
U5
U5
E (r)
E (r)
p l.: -0 ,5 i + 1 ,5 j
U4
M
p l.: 0 ,6 i + B
0 ,4
j
1
j
A
U4
U3
A
U2
i
U1
rf
σ (r)
U3
U2
U1
σ (r)
σ (r)
A legjobb lehetőségek az rf – M egyenesen vannak
σ(
Piaci portfólió tartása (IV.)
E(r)
Ha a „tojáshéj” mindenkinek „ugyanott van”,
akkor az M
U
5
portfólió
is mindenkinél ugyanaz lesz – ezt kombinálják
E(r)
kockázatkerülésüktől függően rf-vel
U5
A kockázatos rész tehát minden befektetőnél ugyanaz!
E (r)
C1
U4
U4
M
C2
U
U33
A
rf
U2
σ (r)
U2
U
Piaci portfólió tartása (V.)
Mindenki ugyanazt az M-et tartja → M összetétele meg kell,
hogy egyezzen a világ összes kockázatos értékpapírját
tartalmazó ún. piaci portfólióéval
Csak az arányok ugyanazok, a befektetett összegek
különbözhetnek
T ők ep iaci egyen es
E (r)
P iaci p ortfólió
A legjobb lehetőségek:
tőkepiaci egyenes (Capital
Market Line, CML) – erről
választanak a befektetők:
E (r M )
M
rf
σ (r M )
σ (r)
Piaci portfólió tartása (VI.)
A befektetői döntés ennek megfelelően:
E ( rP ) a f r f a M E ( rM )
E (r)
( r P ) a M ( rM )
C
a f aM 1
U E ( r ) 0 ,5 A ( r ) max
E (r M )
M
2
a M , opt
E ( rM ) r f
A ( rM )
2
Passzív portfólió-menedzsment
rf
σ (r M )
σ (r)
Választás a Sharpe-modellben – példa (I.)
Egy A=2 kockázatkerülésű befektető a piaci portfólió (M) és
a kockázatmentes lehetőség (f) kombinálásával alakítja ki
portfólióját
A paraméterek: rf = 2%, E(rM) = 8%, σ(rM) = 18%
Mekkora annak a portfóliónak a várható hozama és szórása,
amelyben fele-fele arányban szerepel a két lehetőség?
Optimális-e ez a fele-fele arány a befektetőnek?
Ha nem, hogyan érheti el az optimumot és mik az optimális
portfólió paraméterei?
Gondoljuk végig ugyanezt egy A=8 kockázatkerülésű
befektetőre!
Ábrázoljuk döntéseiket és magyarázatukat! (csak
jelleghelyesen)
Választás a Sharpe-modellben – példa (II.)
Megoldás
Fele-fele arány, tehát af = 0,5 és aM = 0,5
E(rP) = 0,5*0,02 + 0,5*0,08 = 0,05 = 5%
2
2
1/2
σ(rP) = [(0,5*0) + (0,5*0,18) + 2*0*0,5*0*0,5*0,18]
= 0,5*0,18 = 0,09 = 9%
2
aM,opt = (0,08 – 0,02)/(2*0,18 ) = 0,93, tehát nem
optimális, mivel 0,93 ≠ 0,5
Az optimumhoz növelni kell M súlyát 0,93-ra, illetve
csökkenteni f súlyát 1 – 0,93 = 0,07-re
Az optimális portfólió paraméterei:
E(rP,opt) = 0,07*0,02 + 0,93*0,08 = 0,0758 = 7,58%
σ(rP,opt) = 0,93*0,18 = 0,1674 = 16,74%
Választás a Sharpe-modellben – példa (III.)
Mi a helyzet az A=8 befektető esetén?
A „fele-fele” portfólió várható hozama és szórása
ugyanaz marad, viszont az optimum más
aM,opt = (0,08 – 0,02)/(8*0,182) = 0,23, tehát a felefele megosztás most sem optimális, mivel 0,23 ≠ 0,5
Az optimumhoz most viszont csökkenteni kell M
súlyát 0,23-ra, illetve növelni f súlyát 1 – 0,23 = 0,77re
Az optimális portfólió paraméterei:
E(rP,opt)
= 0,77*0,02 + 0,23*0,08 = 0,0338 = 3,38%
σ(rP,opt) = 0,23*0,18 = 0,0414 = 4,14%
Választás a Sharpe-modellben – példa (IV.)
E(r)
UoptA=8 > U0,5A=8
UoptA=2 U0,5A=2
8%
7,58%
5%
3,38%
2%
f
optA=2
optA=8
4,14%
M
0,5
9% 16,74% 18%
Csak hozzávetőleg,
jellegében helyes
ábrázolás!
σ(r)
Választás a Sharpe-modellben – példa (V.)
Akit jobban érdekel a téma, ill. gyakorlásra:
Az előzőekben említett kombinációkhoz tartozó
hasznosságértékek (U) kiszámítása és ellenőrzése, hogy
az optimálisé tényleg nagyobb
Az optimális súly számítására vonatkozó képlet
levezetése (ötlet: af = 1 – aM, majd egy egyváltozós
szélsőérték feladat)
Pontosabb grafikus ábrázolás
„Hardcore”: a béta és a CAPM képletét (lásd később)
felhasználva annak bizonyítása, hogy M-en keresztül
fut a legmeredekebb tőkeallokációs egyenes
A béta kockázati paraméter (I.)
Piaci portfólió tartása → van egy egységes,
„általános” viszonyítási alap
Egy tetszőleges i befektetési lehetőség kockázata:
nem önmagában, hanem a befektetői portfólióban!
A
befektetői portfólió a Sharpe-modell szerint: rf és M a
befektető kockázatkerülésének megfelelő kombinációja
De i „érzékelt” kockázata szempontjából csak az M-vel
való sztochasztikus kapcsolat számít!
Tehát lényegtelen, hogy ki milyen rf – M arányt tart
Vizsgáljuk meg i és M hozamai közötti sztochasztikus
kapcsolatot!
A béta kockázati paraméter (II.)
βi
ri
Karakterisztikus egyenes
(regressziós, OLS)
Az egyenes meredeksége: βi
Ha βi > 1, akkor növeli M szórását
Ha βi < 1, akkor csökkenti M szórását
βi negatív is lehet, akkor erősebben
csökkenti M szórását
1
εi
εi feltételes eloszlás, várható
értéke 0, szórása σ(εi)
rM
Adott rM-hez megadja ri szórását
i k i ,M
( ri )
( rM )
A béta kockázati paraméter (III.)
Az ábrából (regresszióból) következően σ(ri) felírható egy
M-től függő és nem függő rész összegeként:
k M , i 0 ;
( ri ) i ( rM ) ( i )
2
2
2
2
k M , i M 1
Mivel az ε-os tag független M-től, így eliminálódik a
portfólióban (M nagy elemszámú)
A β-s tag viszont teljesen összefügg M-mel, így:
( ri ) releváns i ( rM )
2
2
2
( ri ) releváns i ( rM )
Tehát ekkora szórásúnak látjuk i-t „M-en keresztül nézve”
A béta kockázati paraméter (IV.)
Egy i befektetés teljes kockázata σ(ri), két részből áll:
Releváns
kockázat (piaci, nem diverzifikálható,
szisztematikus): βiσ(rM)
Feltéve
persze, hogy a befektető kockázatos részként a piaci
portfóliót tartja
Egyedi
kockázat (diverzifikálható, nem szisztematikus): σ(εi)
Eltűnik
a piaci portfólióban
Tehát nem az érdekel, hogy önmagában mekkora egy
befektetési lehetőség szórása, hanem hogy a piaci
portfólión keresztül mennyit érzékelek belőle!
Pl.
lehet, hogy önmagában nagyon kockázatos, de ha pl.
bétája nulla, akkor kockázatmentes számomra!
Néhány jellegzetes példa…
ri
ri
rM
rM
ri
ri
rM
rM
A tőkepiaci várható hozamok és a béta (I.)
A β (és csak a β) megadja egy befektetés releváns
kockázatát
→ A várható hozamoknak a β függvényének kell lenni
Az összefüggés lineáris
E (r) érték p ap ír-p iaci egyen es
E ( ri ) r f i E ( rM ) r f
Ez az összefüggés a
CAPM (Capital Asset
Pricing Model), a
tőkepiaci árfolyamok
modellje
p iaci p ortfolió
E (r M )
rf
1
β
A tőkepiaci várható hozamok és a béta (II.)
A CAPM-ben visszaköszön a tőkeköltség két forrása:
E ( r ) ralt rid ő rkockázat r f rRP r f E ( rM ) r f
A CAPM megadja, hogy adott kockázathoz (amit a
bétával mérünk) a tőkepiacon mekkora várható hozam
tartozik
→ Ha ismerjük egy befektetési lehetőség bétáját, meg
tudjuk adni a tőke alternatíva költségét
Reálértelemben – mert a CAPM reálhozamok közötti
kapcsolatot ír le (minket mindig a reálhozamok érdekelnek)
Nem a CAPM az egyetlen tőkepiaci egyensúlyi modell…
Tőkeköltség kiszámítása példák
Mekkora a projekt tőkeköltsége, ha a bétája 1,3, a
kockázatmentes hozam 2% reálértelemben, a piaci portfólió
várható hozama pedig 8% reálértelemben? Milyen értelmű a
meghatározott tőkeköltség?
Behelyettesítve a CAPM képletébe: ralt = 2% + 1,3*(8% - 2%) = 9,8%
Reálértelmű, mert minden paraméter reálértelmű
Mekkora a projekt tőkeköltsége, ha a bétája 0,75, a
kockázatmentes hozam 3% reálértelemben, az átlagos piaci
kockázati prémium pedig 8% reálértelemben?
Átlagos piaci kockázati prémium: a β=1-hez tartozó kockázati
prémium, azaz E(rM) – rf
Behelyettesítve így a CAPM képletébe: ralt = 3% + 0,75*8% = 9%
(Természetesen most is reálértelmű a tőkeköltség)
Tőkeköltségek és értékek függetlensége
Láttuk: egy befektetési lehetőség tőkeköltsége a bétájától függ
(persze csak akkor, ha igaz a CAPM)
A bétája pedig csak a piaci portfólióval való sztochasztikus
kapcsolattól függ
→ Tőkeköltségek függetlensége: egy üzleti projekt
tőkeköltsége független a vállalati környezettől (azaz a vállalat
többi projektjének tőkeköltségétől)
Mivel „érték = tőkeköltséggel diszkontált pénzáramok”, ezért
Pénzáramok függetlensége + Tőkeköltségek függetlensége =
Értékek függetlensége
Az egyes üzleti projektek értékelése elválik a vállalati
környezettől
Más szóval a projektek „mini-vállalatokként” tekintendők
Belső megtérülési ráta (IRR)
„Egységnyi tőke egységnyi időre vonatkoztatott várható hozama”
Matematikailag: az a tőkeköltség (diszkontráta), amelynél az NPV
zérus:
N
F0
E Fn
1 IRR
n
0
n 1
A projekt megvalósítandó akkor és csak akkor, ha IRR > ralt, ami
ekvivalens azzal, hogy NPV > 0
Az IRR-nek számos gyakorlati problémája van, ezért inkább az
NPV-t használjuk…
Pl. kiszámítása nem mindig egyértelmű, összehasonlításra is alkalmatlan
CAPM paraméterei a gyakorlatban (I.)
Kockázatmentes hozam
Egyértelmű, általános kockázatmentes eszköz nincs
Hogyan becsüljük tehát?
Nemfizetés kockázata → legnagyobb biztonság:
állampapírok
De
legtöbbször ez is csak nominális ígéret!
Inflációs
kockázat → infláció-indexelt állampapírok
A stabilitás miatt leginkább USA állampapírok
Lejárat: a vizsgált projekt időtávjához hasonló
Általános becslés: évi kb. 2-3% reálértelemben
CAPM paraméterei a gyakorlatban (II.)
Piaci portfólió
Az összes elérhető befektetési lehetőség – mi az „elérhető”?
A fejlettebb tőkepiacok többnyire átjárhatók → globális megközelítés
→ Az árak is globálisan határozódnak meg
Többletkockázatot vállal a csak otthon befektető → érdemes
nemzetközileg diverzifikálni
Mo. esete: sok nagy, külföldi befektető → globális árazódás vs. csak
itthon befektető hazaiak
→ Globális piaci portfólió ~ globális tőzsdeindex: pl. MSCI (All
Country) World Index, vagy akár S&P, Dow Jones, stb.
Várható hozam: múltbeli hozamok átlagával (időbeli stabilitás!)
Általában inkább a kockázati prémium (rM – rf) becslése, évi kb. 6%
reálértelemben (tehát E(rM) ≈ évi 8% reálértelemben)
CAPM paraméterei a gyakorlatban (III.)
Üzleti projekt bétája
~üzleti tevékenység érzékenysége a világgazdaság ingadozására
Iparágakra jellemző értékek figyelhetők meg → iparági béták
Részvények csoportosítása 100-300 iparág szerint, múltbeli
hozamadatokból béták
Béták időbeli stabilitása kell, hogy múltbeli adatokból
becsülhessünk
Sok vállalatból számolnak egy iparágban – feltehetően
megbízható becslés
Az egyik iparághoz soroljuk projektünket és annak bétáját
használjuk, esetleg több iparág súlyozott átlagát
Iparági bétatáblázat – példák: Energia 0,53, Bank 0,37,
Autóalkatrész 1,47, Biotech 1,07, Szoftver 0,92, Építőanyag 0,99