Полная версия

Главная arrow Инвестирование arrow Инвестиции

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

11.2. Показатели для ранжирования активов (рынков) по ликвидности

Для ранжирования акций и облигаций публичных компаний по уровню ликвидности (lack of marketability) инвесторы обращают внимание на ряд качественных признаков, например:

  • 1) вхождение в индекс MSCI Russia. По условиям Московской биржи участник индекса должен иметь капитализацию не менее 2,3 млрд долл., а стоимость акций, находящихся в свободном обращении, должна быть не менее 1,15 млрд долл.;
  • 2) котировальные листы бирж (лист А – "голубые фишки", В – "второй эшелон", С – "третий эшелон", или низколиквидные бумаги). Сами биржи (например, Московская биржа[1] ранжируют активы по числу сделок (например, за день, месяц) и по объему торгов в денежном выражении: акции с большим объемом торгов признаются наиболее ликвидными (например, первые места в рейтинге Московской биржи занимают обыкновенные акции Сбербанка, Лукойла). Но такое ранжирование имеет ряд недостатков. В нем смешиваются понятия ликвидности и торговой активности.

Сопоставление активов по числу совершенных сделок говорит о торговой активности. Объемы торгов в денежном выражении могут существенно исказить выводы, ведь биржевая цена акции банка ВТБ порядка 6 коп. (на 2011–2013 гг.), а Сбербанка – 80–90 руб., Лукойла – чуть менее 2 тыс. руб., а Магнита – порядка 6 тыс. руб. Естественно, при равном числе сделок объем торгов будет разным. Хотя и при низкой котировке акции могут показывать высокую торговую активность. Например, на Московской бирже 29 апреля 2013 г. после объявления об одобрении допэмиссии наблюдательным советом ВТБ и наличии обязательств на выкуп всех акций допэмиссии от инвесторов (включая суверенные Norges Bank Investment Management (Норвегия), Qatar Holding (Катар) и нефтяной фонд Азербайджана) акции ВТБ стали самой популярной бумагой (оборот составил 4,9 млрд руб.), обогнав акции Сбербанка (3,9 млрд руб.) и Газпрома (2,5 млрд руб.).

Могут возникнуть и парадоксальные ситуации отнесения активов к ликвидным из-за манипуляции торгов (например, в декабре 2009 г. в лидеры по ликвидности (по критерию объемов торгов) на ММВБ вышли акции двух малоизвестных инвесторам компаний (одна из них – Финкоминвест), впоследствии эти акции были выведены из биржевого листинга).

Так как сравнение из-за разных цен акций по объему торгов в денежном выражении не совсем корректно, аналитики нормируют расчетные величины, например, рассматривают отношение дневного или месячного объема торгов в денежном выражении к рыночной капитализации компании.

Кроме этого аналитики и инвесторы используют следующие дополнительные расчетные показатели – как однофакторные, так и составные (многофакторные), см. рис. 11.2.

Кроме этого аналитики и инвесторы используют следующие дополнительные расчетные показатели (LMliquidity measure, ILLMilliquidity measure), как однофакторные, так и составные (многофакторные), которые формируются по данным книги лимитированных заявок и по фактическим сделкам (рис. 11.2):

  • 1) количество акций в свободном биржевом обращении (не закрепленных за постоянными собственниками, не на руках долгосрочных инвесторов – free float). Заметим, что оценки free float – экспертные, разные аналитики дают свои оценки, которые могут не совпадать (например, можно найти оценки биржи, агентств Bloomberg, Tomson Reuters);
  • 2) объем торгов (в натуральном или денежном выражении) за единицу времени (час, день, месяц, год) в соотношении с общебиржевым объемом (turnover rate)[2] или соотнесенный с волатильностью показатель объема торгов (turnover to standard deviation)[3];

Многообразие показателей ликвидности акций

Рис. 11.2. Многообразие показателей ликвидности акций

  • 3) коэффициент "блуждания цены", или "пустой динамики цены". Показатель рассчитывается как накопленное изменение цены актива за день (изменения в плюс и минус суммируются по модулю), деленное на объем торгов за данный день. Чем выше коэффициент, тем меньше ликвидность актива. Таким образом, если блуждание цены высоко и не подтверждено большими объемами торгов (преимущественно имеет спекулятивный характер), то это неликвидная бумага[4];
  • 4) разницу между выставляемыми ценами на продажу и покупку актива в процессе биржевых торгов как разброс цен спроса и предложения (часто используются названия "спред цен покупки и продажи", "бид-аск спред" (bid-ask spread)[5], что характеризует возможные издержки торговли и напрямую свидетельствует о потерях инвестора[6]:

Заметим, что показатель "бид-аск спреда" строится не на совершенных сделках, а на заявках инвесторов. Расчетная цена актива М= (Bid + + Ask)/2 рассматривается как теоретическая цена, по которой шли бы сделки при отсутствии рыночных трений. На сайтах бирж, в базах аналитических агентств можно найти данные по "бид-аск спреду" котируемых акций на конец текущего дня; потиковые данные хранятся, как правило, на ограниченный период времени (например, агентство Блумберг хранит потиковые данные только за последние 140 дней). Для сопоставления активов по ликвидности обычно используется "относительный бид-аск спред", который рассчитывается так:

где Bid – цена покупателя актива; Ask (offer) – цена продавца актива[7]; чем выше относительный спред (значение LM), тем менее ликвиден актив.

Относительный спред у "голубых фишек" составляет доли процента (0,1%, максимум 1–2%), а у низколиквидных акций (второго эшелона) – десятки и сотни процентов.

Как показатель ликвидности актива можно рассматривать и индикаторы разброса цен покупателя и продавца. Например, использовать такие показатели: "лучшее значение цены bid ∕ цена bid на конец дня".

5) число неторговых дней по активу в соотнесении с общебиржевым количеством неторговых дней. Коэффициент нулевых объемов торгов рассчитывается следующим образом:

где N – число дней с нулевыми объемами торгов в предыдущие х месяцев; ToV – x-month turnover – сумма дневных объемов торговли активом за предыдущие х месяцев; NoTD – общее количество торговых дней за предыдущие х месяцев.

Первое слагаемое в скобках является числом дней, за которые не происходила торговля активом (в период за предыдущие х месяцев). Дефлятор выбирается для всех исследуемых активов таким образом, чтобы выполнялось соотношение

Множитель выполняет функцию усреднения. Количество рабочих дней биржи варьируется от месяца к месяцу, поэтому, умножая результат на указанное выше выражение, аналитик приводит количество дней в среднем к 21;

6) устойчивость цены к давлению спроса и предложения (максимальный объем разовой сделки, который не вызывает изменения цены актива). Например, Я. Амихуд[8] предложил следующий индикатор "относительного изменения цены" для диагностирования ликвидности:

где j – номер актива; t – номер месяца; d – номер дня; D – количество дней торговли активом j в месяц d; отношение под знаком суммы показывает взаимосвязь изменения цены актива и объема его торговли; R – абсолютная доходность актива (цена закрытия минус цена открытия); V – дневной объем торгов активом, выраженный в денежных единицах.

  • 7) показатели ликвидности, рассчитываемые на основе времени. Например, количество сделок, совершенных в интервале заданного времени [f – 1; ί] (например, 5 мин) или среднее время ожидания между двумя сделками;
  • 8) коэффициент рыночной эффективности как соотношение дисперсий (Variance Ratio, VR) доходности рассматриваемого актива в краткосрочном (например, часовые или минутные данные) и долгосрочном (например, в течение дня) периоде

где А – количество краткосрочных периодов в долгосрочном периоде. Обычно на длительных интервалах динамика более сглаженная.

Использование коэффициента рыночной эффективности для диагностирования ликвидности строится на следующей логике: если доходность актива следует процессу случайного блуждания цены (random walk), т.е. формируется на ликвидном рынке, то значение VR будет близко к единице. Несовершенства рыночной торговли увеличивают краткосрочную волатильность в большей степени по сравнению с долгосрочной волатильностью. Таким образом, значение VR больше единицы и меньше единицы свидетельствует о невысокой ликвидности актива. Для окончательного вывода требуется проверка статистической значимости отличия полученной величины VR по активу от единицы.

Сопоставление дисперсий доходностей высоколиквидных акций Лукойл и Норникель на отрезках один день и три дня для 2012 г. дает следующие оценки VR: "Лукойл" VR= 1,72, "Норникель" VR= 1,49. Поэтому показателю акции Норникеля более ликвидны.

Направления исследовательской работы. В фундаментальных и прикладных исследованиях предлагаются новые показатели ликвидности, которые требуют эмпирической проверки, как в приложении сопоставления отдельных активов, так и рынков. Например, такой показатель, как среднее время ожидания между совершением последовательных сделок (например, в работах Анжело Раналдо (Ranaldo, 2003,2013), наборы показателей в работах Хасброка и Сепии (Hasbrouck, Seppi, 1998); Батта- лио с соавторами (Battalio, Greene, Jennings, 1998)).

Интересно направление построения агрегированного показателя с выявлением весов разных проекций ликвидности Гойенко с соавторами (Goyenko, Holden, Trzcinka, 2009); Элиазиани с соавторами (Elyasiani et al., 2001). Еще одно интересное направление – влияние нововведений, реформ, объединений бирж на показатели эффективности ее работы и, в частности, на ликвидность – Барклай с соавторами (Barclay et al., 1999). В работе Басидора (Bacidore, 1997)[9] представлен анализ реформы исчисления тиков (минимального шага цены) с доли канадского доллара (1/8, 1/16 и т.д.) на десятичную систему на фондовой бирже Торонто и ее влияние па состояние ликвидности акций. Используя 8 метрик ликвидности, автор подтвердил снижение явных и неявных издержек торгов, особо существенных для финансовых активов, имеющих тики в 1/8 канадского доллара.

Пример 2

Имеются следующие данные по активу (табл. 11.2):

Таблица 11.2

Информация по дневной торговле активом на бирже

Номинальная стоимость, руб.

10

Цена первой сделки, руб.

247,94

Цена сделки минимальная, руб.

241,99

Цена сделки максимальная, руб.

251

Цена последней сделки, руб.

250,33

Объем первой сделки, руб.

2479,40

Объем последней сделки, руб.

5006,60

Наибольшая цена спроса (максимальная котировка на покупку), руб.

251

Цена спроса (котировка на покупку) на момент окончания торговой сессии, руб.

248,31

Цена предложения (котировка на продажу) на момент окончания торговой сессии, руб.

250,33

Наименьшая цена предложения (минимальная котировка на продажу), руб.

241,99

Средневзвешенная цена, руб.

244,90

Объем сделок за день, штук ценных бумаг

53 430

Объем сделок за день, руб.

13 085 013,60

Количество сделок за день, штук

1681

Объем выпуска, штук ценных бумаг

179 768 227

Ежемесячная рыночная капитализация, руб.

44 158 267 280,28

Ежедневная капитализация, руб.

44 025 238 792,30

Посчитайте дневной абсолютный и относительный объем торгов в штуках актива (Q).

Решение: Q = 53 430;

Q(%) = 53 430/179 768 227 • 100 = 0,0297.

Пример 3

Имеются следующие характеристики двух активов одного класса (табл. 11.3):

Таблица 11.3

Сопоставление двух активов (A и В) по трем проекциям ликвидности

Актив

Дюрация, с

Соотношение

вариаций

Объем, % от рыночной капитализации (market cap)

А

5,04

1,25

3,08

В

7,11

2,66

1,06

Какой вывод можно сделать в отношении сопоставления активов по ликвидности? Какой актив более ликвиден? Почему?

Решение: Актив А более ликвиден по всем трем показателям ликвидности, для него требуется меньше времени для оборота заданного объема, соотношение вариаций близко к 1, что говорит о следовании ценой процесса случайного блуждания, относительный объем торгов (торговая активность) выше.

Пример 4

На 16 октября 2012 г. аналитиком рассчитаны несколько показателей для сопоставления по ликвидности двух акций – Алроса (тикер[10] биржевой ALRS) и Протек (PRTK): объем торгов ( V), средневзвешенная за день цена (WAP), количество сделок (N) и среднее время ожидания между двумя последовательными сделками (AWT) (табл. 11.4).

Таблица 11.4

Сопоставление акций ALRS и PRTK по ликвидности

Показатели

ALRS

PRTK

V, руб.

4 630 216

5 548 473

WAP, руб.

24,24

27,29

N

146

62

AWT", мин.

3,37

8,23

* Акции обеих компаний схожи по средневзвешенной цене (порядка 25 руб. за штуку), поэтому, судя по показателю торгового оборота, можно было бы сделать вывод об одинаковой степени их ликвидности. Однако учет двух других показателей показывает, что ликвидность у акций разная. Акции Алроса более ликвидны (чем выше значение N, тем выше ликвидность, чем выше значение AWT, тем ниже ликвидность).

Пример 5

Аналитик сопоставил по ликвидности две акции (А и В) и рассчитал три показателя ликвидности (табл. 11.5). Какая акция более ликвидна?

Таблица 11.5

Сопоставление двух акций по проекциям ликвидности

Актив

Количество сделок

Bid-Ask спред, % от средней точки

Среднее время ожидания, с

А

578

0,12

2,6

В

1005

0,10

1,8

Решение: Актив В более ликвиден по всем трем показателям: по нему больше сделок и они происходят чаще (показатели 1 и 3), переплата/недоплата при совершении сделки меньше (так как меньше относительный Bid-Ask спред).

Пример 6

Аналитик сопоставляет актив по ликвидности и пытается это сделать по имеющимся данным (табл. 11.6). Ваш вывод?

Таблица 11.6

Данные для сопоставления двух активов по ликвидности

Актив

Широта, млн руб.

Средневзвешенная цена, руб.

Bid-Ask спред, руб.

А

0,013

108

2,16

В

0,005

34

0,68

Решение: Эти активы невозможно сравнить по показателям ликвидности в абсолютном выражении, поскольку их цены отличаются друг от друга на порядок.

Пример 7

Имеются следующие характеристики двух активов одного класса (табл. 11.7). Какой вывод можно сделать в отношении сравнения активов по ликвидности? Почему?

Таблица 11.7

Bid-Ask спред и время ожидания как показатели ликвидности для сопоставления активов

Актив

Bid-Ask спред, руб.

Средневзвешенная цена, руб.

Среднее время ожидания, мин

А

0,14

12

1

В

0,18

85

0,5

Решение: Хотя средневзвешенные цены по рассматриваемым активам сильно отличаются друг от друга, но Biel-Ask спред можно пересчитать в относительном выражении (в процентах по отношению к средневзвешенной цене). Тогда по обоим показателям ликвидности актив В более ликвиден.

По отдельности однофакторные показатели диагностируют уровень ликвидности достаточно слабо. Хотя определенные выводы инвестору сделать можно. Например, если относительное число публичных компаний на локальном рынке мало́, а денежная масса в экономике велика, то можно предположить, что в сделках прямого инвестирования (private equity) будут преобладать покупатели (число покупателей будет существенно больше, чем продавцов). В такой ситуации скидка за низкую ликвидность должна быть минимальна. Следует заметить, что скидка за низкую ликвидность существенно зависит от целей оценки и позиции инвестора.

Часто аналитики работают с многофакторными показателями ликвидности.

1. Показатель ликвидности, рассчитываемый на основе доходности актива и объема торгов по этому активу (количества сделок по активу)

Коэффициент ликвидности Амивеста (Amivest Liquidity Ratio). Показатель оценивает, каким должен стать объем торгов по активу в денежном выражении, чтобы он изменил цену актива на 1%. Чем больше объем торгов, тем большее итоговое изменение цены актива он может "поглотить" без существенных последствий в виде колебаний цены актива относительно его равновесной цены.

Коэффициент ликвидности Амихуда (Amihud Liquidity Ratio) является обратным показателю ликвидности Амивеста и показывает движение цены актива, выраженное в процентном изменении, в ответ на торговлю активом в объеме одной денежной единицы. Чем выше значение LRAmihud, тем ниже ликвидность финансового актива.

Коэффициент ликвидности Бруннера (Brunner Liquidity Ratio) определяет изменение цены актива в среднем на одну совершенную сделку. В случае отсутствия сделок показатель приравнивается к нулю. Чем выше значение LRBrunner, тем ниже ликвидность финансового актива.

2. Показатели ликвидности по данным книги лимитированных заявок с различными целевыми показателями. В анализ принимаются цена и количество актива по лимитированным заявкам (limit order), и для аналитика требуются полные (по всей глубине) данные книги лимитированных заявок (что нс всегда доступно).

Пример 8

Даны следующие лимитированные заявки на покупку и продажу актива. На покупку: 5 шт. по 100 руб., 40 шт. по 88 руб., 15 шт. по 95 руб. На продажу: 25 шт. по 110 руб., 47 шт. по 101 руб., 18 шт. по 112 руб. Расположите заявки в правильном для книги лимитированных заявок порядке на момент времени t. Подчеркните лучшие предложения.

Решение:

Цена BID

Количество, шт.

Цена ASK

Количество, шт.

100

5

101

47

95

15

110

25

88

40

112

18

Возможные показатели для ранжирования развивающихся рынков капитала по уровню ликвидности показаны в табл. 11.8 и 11.9[11].

Таблица 11.8

Сопоставление развивающихся рынков по уровню ликвидности[12]

Страна

Годовая усредненная доходность, %

Волатильность доходности (стандартное отклонение), %

Относительный спред покупки-продажи, %

Интегральная оценка доли торгов с нулевой доходностью в общем объеме (вес компании в общестрановой оценке пропорционален размеру компании)

Оценка (размер) компании балансовая (взвешивание общерыночной оценки по балансовым оценкам компаний)

Оценка компании рыночная (взвешивание по рыночной оценке компаний)

Аргентина

17,41

37,73

3,17

43,9

23,7

Бразилия

29,76

41,30

9,43

60,8

41,5

Чили

14,66

23,53

61,8

35,1

Китай

16,02

39,65

0,52

20,0

12,6

Колумбия

17,42

29,80

4,52

62,4

46,5

Венгрия

21,97

35,93

11,14

34,5

16,0

Индия

14,46

27,95

4,65

29,3

16,6

Индонезия

16,53

47,41

8,56

59,9

31,1

Израиль

12,48

23,70

42,8

16,8

Малайзия

9,12

34,82

2,42

31,1

27,6

Мексика

16,01

31,23

5,27

47,2

23,0

Пакистан

16,69

37,37

57,2

25,4

Перу

22,13

26,99

4,92

63,4

53,0

Филиппины

7,62

32,45

6,35

56,1

33,1

Польша

15,29

40,04

3,13

27,8

23,4

ЮАР

16,69

27,32

6,11

46,3

20,1

Северная Корея

15,75

42,63

1,95

17,8

14,2

Тайвань

11,53

34,09

1,09

17,8

16,9

Таиланд

7,42

42,88

5,14

40,4

25,5

Турция

34,36

60,49

25,8

24,3

Таблица 11.9

Сопоставление развивающихся рынков по уровню ликвидности, %[13]

Страна

Среднегодовая

доходность

Среднегодовое

стандартное

отклонение

Доля дней с нулевой доходностью (средневзвешенная, т.е. равные веса компаний в оценке)

Польша

20,13

30,51

11,60

Чехия

21.87

31,47

1,62

Россия

22,89

43,21

0,95

Венгрия

19.08

35,49

3,06

Румыния

21,87

34,74

15,85

Украина

27,31

39,96

28,76

Казахстан

44,87

58,92

36,36

Словакия

17,63

21,80

53,70

Хорватия

13,30

29,32

7,20

Направления исследовательской работы. Сущность и формы проявления ликвидности для различных классов финансовых активов являются темой многих фундаментальных и прикладных исследований. Классические работы Амихуда и Мендельсона 1986 года положили начало формализации понятия ликвидности в виде спреда цен спроса и предложения и выявлении ее влияния на доходность финансовых активов. Авторы обнаружили наличие вогнутой функциональной зависимости ожидаемой совокупной доходности сверх нерисковой ставки процента от ликвидности финансового актива и наличие эффекта клиентской базы с точки зрения долгосрочности имплементации инвестиционной стратегии.

Lee "The World Price of Liquidity Risk" (2010) представил глобальное видение отношений, возникающих в процессе ценообразования финансовых активов на основе модифицированной модели САРМ, сведя в статистическую выборку данные торгов на 50 торговых площадках мира (развитые и развивающиеся рынки). На основе рассчитанных ковариаций он выявил автономность установления компенсаций за чувствительность к рыночному риску и к рыночной ликвидности, а также различия в оценке премии за неликвидность, обусловленные географическим положением и политической и экономической конъюнктурой.

  • [1] URL: https://rts.micex.ru.
  • [2] См. например: Datar V., Naik N. Y., Radcliffe R. Liquidity and stock returns: an alternative test // Journal of Financial Markets. 1998. Vol. 1. P. 203–219.
  • [3] См. например, работу Гана с соавторами с оценками по 27 развивающимся рынкам за период с 1992 по 1999 г. Показатель ликвидности рассчитывается как отношение объема торгов и стандартного отклонения индекса за предшествующие 12 месяцев: Jun Sang-Gyung, Achla Marathe; Hany A. Shawky Liquidity and stock returns in emerging equity markets // Emerging Markets Review. Vol. 4. Issue 1. March 2003. P. 1–24.
  • [4] Например, это один из вариантов фиксации ликвидности по ценным бумагам в работе Hearn Bruce; Piesse Jenifer Sector level cost of equity in African financial markets, // Emerging Markets Review. 2009. Vol. 10. Issue 4. P. 257–278.
  • [5] Иногда в литературе встречается название "спред продавца и покупателя". В ряде баз данных эти оценки представлены в уже готовом виде и рассчитываются каждый день на момент завершения торгов на бирже путем, например, вычитания из наименьшей цены – предложения на продажу наибольшей цены – предложения на покупку ценной бумаги с последующим нормированием на сумму "бид/аск" по данной ценной бумаге. Чем меньше расхождение между ними, тем выше ликвидность данного актива. А. Дамодаран выводит следующую зависимость спреда от размера компании: спред = 0,14 – 0,015 In (выручка). Этот показатель используется в работе: Amihud Y., Mendehon Н. Asset Pricing and the Bid Ask Spread //Journal of Financial Economics. 1986. Vol. 17. №. 2 P. 223-249
  • [6] Использование разброса цен спроса и предложения как меры ликвидности показывает для российского рынка, что есть компании с относительно низким разбросом (на 2002 г. порядка 1%, как у Лукойла, Татнефти, 1,5%, как у Сбербанка и Ростелекома) и высоким (8% у Северстали, 4% у Балтики, 4,4% у АвтоВАЗа, 3,6% у Аэрофлота). В Венгрии разница цен продавца и покупателя в среднем за период с 1993 по 2006 г. составляла 11%.
  • [7] Чем сильнее разрыв цен, тем меньше вероятность, что сделка вообще будет совершена. Другими словами, чем больше разрыв цен, тем ниже ликвидность.
  • [8] Amihud Y. Illiquidity and stock returns: cross-section and time-series effects // Journal of Financial Markets. 2002. Vol. 5. P. 31-56.
  • [9] "The Impact of Decimalization on Market Quality: An Empirical Investigation of the Toronto Stock Exchange".
  • [10] Ти́кер (англ, ticker symbol) – краткое название в биржевой информации котируемых инструментов (акций, облигаций, индексов), уникальный идентификатор инструмента в рамках одной биржи или информационной системы.
  • [11] См.: Landblad С. Behind the Boom: The risks of emerging markets // Canadian Investment Review. 2007. Summer.
  • [12] Источник: Landblad C. (2007). Таблица составлена но данным биржевых торгов, оцененным на отрезке 1993–2006 гг. в долларах США.
  • [13] Таблица составлена по данным биржевых торгов, оцененным в долларах США на отрезке 2002–2009 гг., в рамках работы над магистерской диссертацией М. Гутневой иод руководством Т. В. Тепловой.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>