Непреднамеренные последствия изменения баланса
Кэмпбелл Р. Харви (Университет Дьюка) и др.
Январь 2025
Институциональные инвесторы участвуют в регулярной ребалансировке портфеля на триллионы долларов, часто на основе календарных графиков или отклонений от целевых показателей. Мы документально подтверждаем, что такая ребалансировка оказывает влияние на рынок и генерирует предсказуемые ценовые модели. Когда акции имеют избыточный вес, фонды продают акции и покупают облигации, что приводит к снижению доходности акций на 17 базисных пунктов в течение следующего дня. Наши результаты устойчивы к контролю импульса, разворотов и макроэкономической информации. Важно отметить, что, по нашим оценкам, текущая практика ребалансировки обходится инвесторам примерно в $16 млрд в год, или $200 на домохозяйство в США. Более того, предсказуемость этих сделок позволяет определенным участникам рынка получать прибыль, опережая ордера крупных институциональных фондов. Несмотря на то, что ребалансировка остается фундаментальным инструментом для инвесторов, наши результаты подчеркивают затраты, связанные с преобладающими стратегиями, и подчеркивают необходимость инновационных подходов для снижения этих затрат.

Ребалансировка индексов и структура фондового рынка: несут ли индексные фонды неблагоприятные издержки отбора?
Марко Сэммон (Гарвардская школа бизнеса) и Джон Шим (Университет Нотр-Дам)
Январь 2025
Мы обнаружили, что индексные фонды несут неблагоприятные издержки отбора, реагируя на изменения в структуре фондового рынка. Это связано с тем, что индексы ребалансируются непосредственно в ответ на изменения состава для поддержания взвешенного по стоимости портфеля, как в отношении обширной маржи (IPO/делистинги или добавления/удаления), так и в отношении интенсивной маржи (выпуск/выкуп). Этот подход к ребалансировке успешно отслеживает развитие рынка, но эффективно покупает по высоким ценам и продает по низким. Используя несколько портфелей с длинной и короткой позициями, мы подсчитали, что сделки с интенсивной маржой и ребалансировкой с обширной маржой приводят к доходности около -4% в год, хотя только доходность портфеля с интенсивной маржой устойчива к факторным рискам. Несмотря на то, что эти ребалансирующие портфели составляют менее 10% активов под управлением индексных фондов, они работают достаточно плохо, чтобы снизить общую доходность индексных фондов. По нашим оценкам, «сонная» стратегия, которая менее чутко реагирует на изменения в структуре фондового рынка, повышает доходность фондов на 20-80 б.. в год и монотонно увеличивает свою вялую реакцию на изменения в составе. Мы утверждаем, что это связано с тем, что сонная ребалансировка позволяет избежать неблагоприятного отбора в краткосрочной и среднесрочной перспективе, связанного с относительно быстрым переходом фирм на другую сторону активности на первичном и вторичном рынках. Наши результаты подчеркивают большие затраты, которые несут пассивные инвесторы, которые просто хотят отслеживать общий объем фондового рынка. Кроме того, предложенная нами простая альтернативная структура фондового индекса повышает доходность на порядок больше, чем типичные коэффициенты расходов индексного фонда.

Участие домохозяйств в фондовом рынке: уроки распределения активов пенсионного фонда
Ульф Нильссон (Копенгагенская школа бизнеса) и др.
Февраль 2025
Глобальный сдвиг в сторону пенсионных схем с установленными взносами значительно увеличивает зависимость домохозяйств от фондовых рынков через свои пенсионные сбережения. Влияет ли этот сдвиг на выбор домохозяйствами инвестиций, не связанных с пенсией, и если да, то почему? Мы представляем данные, свидетельствующие о том, что после увеличения подверженности своих пенсионных планов на фондовом рынке домохозяйства с большей вероятностью впоследствии будут инвестировать в акции за счет своих непенсионных сбережений, что имеет последствия для глубины фондовых рынков. Мы интерпретируем наши результаты в рамках простой модели, иллюстрирующей, как вложение в акции через пенсионные накопления может снизить барьеры для участия в фондовом рынке для непенсионных инвестиций.

Мандаты на распределение активов и реакция цен на новую информацию
Руозен Янг (Университет Монаша)
Октябрь 2024
В этом исследовании изучается, как мандаты на распределение активов влияют на реакцию цен на акции на новую информацию. Изучая взаимные фонды с такими мандатами (фонды ребалансировки) и используя в качестве новой информации сюрпризы прибыли, я обнаружил, что акции с более высоким уровнем владения фондами ребалансировки демонстрируют меньшую реакцию цены на сюрпризы прибыли. В частности, увеличение доли владения ребалансирующим фондом на одно стандартное отклонение соответствует снижению ценовой реакции на 12%. Этот эффект существует только тогда, когда уровень неожиданной прибыли и владение фондами ребалансировки достаточно высок и сильнее, когда величина неожиданных совокупных доходов больше. Результаты согласуются с механизмом ребалансировки, при котором фондам необходимо ребалансировать свои портфели, когда реакция цен вызывает отклонения от целевого распределения.

ОптимизЭффективность портфеля за счет кластеризации и оптимизации на основе коэффициента Шарпа: подход к сравнительному тестированию на истории
Кеон Вин Парк (Сеульский национальный университет)
Январь 2025
Оптимизация производительности портфеля является фундаментальной задачей в финансовом моделировании, требующей интеграции передовых методов кластеризации и стратегий оптимизации на основе данных. В этой статье представлен подход к сравнительному тестированию на истории, который сочетает в себе сегментацию портфеля на основе кластеризации и оптимизацию на основе коэффициента Шарпа для улучшения процесса принятия инвестиционных решений. Во-первых, мы сегментируем разнообразный набор финансовых активов на кластеры на основе их исторической логарифмической доходности с помощью кластеризации K-средних. Такая сегментация позволяет сгруппировать активы со схожими характеристиками доходности, что облегчает целевое формирование портфеля. Затем для каждого кластера мы применяем оптимизационную модель на основе коэффициента Шарпа, чтобы получить оптимальные веса, которые максимизируют доходность с поправкой на риск. В отличие от традиционной оптимизации со средней дисперсией, этот подход напрямую учитывает компромисс между доходностью и волатильностью, что приводит к более сбалансированному распределению ресурсов в каждом кластере. Предлагаемая структура оценивается с помощью исследования на истории с использованием исторических данных, охватывающих несколько классов активов. Для каждого кластера составляются оптимизированные портфели, и их совокупная доходность сравнивается с течением времени с традиционным равновзвешенным эталонным портфелем.

Научитесь использовать R для анализа портфеля
Количественная аналитика инвестиционного портфеля в R:
Введение в R для моделирования риска и доходности портфеля
Автор: Джеймс Пичерно