РАЗВИТИЕ МОДЕЛЕЙ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ АКТИВОВ

THE EVOLUTION OF ASSET PRICING MODELS

Vadim Tereshin

Postgraduate Student, Department of Financial Markets and Financial Engineering, Financial University under the Government of the Russian Federation

Russia, Moscow

АННОТАЦИЯ

В работе рассматривается эволюция моделей ценообразования финансовых активов от CAPM до современных многофакторных моделей. Особое внимание уделяется моделям Фамы и Френча, их расширениям. Рассмотрены как преимущества использования многофакторных моделей для объяснения доходностей, так и их ограничения, особенно на развивающихся рынках. Основным выводом является необходимость разработки адаптивных моделей, способных учитывать изменчивость значимости факторов во времени, макроэкономические циклы и нестабильные рыночные условия для повышения точности прогнозирования доходностей.

ABSTRACT

The paper examines the evolution of asset pricing models from CAPM to modern multifactor models. Special attention is given to the Fama-French models and their extensions. The advantages of using multifactor models to explain returns are discussed, as well as their limitations, particularly in emerging markets. The main conclusion highlights the need to develop adaptive models capable of accounting for the time-varying importance of factors, macroeconomic cycles, and unstable market conditions in order to improve the accuracy of return forecasting.

Ключевые слова: ценообразование активов, CAPM, многофакторные модели, рыночные аномалии.

Keywords: asset pricing, CAPM, multifactor models, market anomalies.

Современный финансовый рынок на текущий момент является одним из наиболее изученных, ликвидным и эффективным с точки зрения распространения информации. Основной задачей ценообразования при этом является сопоставление определенного уровня риска соответствующему ему уровню доходности.

Возникновение Портфельная теории Гарри Марковица (MPT) послужило причиной появления основной модели ценообразования активов – CAPM (Capital Asset Pricing Model) и множества ее спецификаций. Основным положением данной модели является наличие только одного портфеля – рыночного. Чувствительность отдельного актива к рыночному портфелю является оценкой систематического риска.

Следующим этапом эволюции теории ценообразования активов стало развитие эмпирических многофакторных моделей, расширяющих базовую концепцию CAPM. Основным стимулом к их появлению послужили устойчивые рыночные аномалии, которые не поддавались объяснению в рамках классической однофакторной модели.

Разработанная в начале 1990-х годов трёхфакторная модель Фамы и Френча расширила CAPM за счёт включения факторов стоимости и размера, что позволило лучше объяснять доходности активов. Её эффективность была подтверждена на данных США в исследованиях 1992–1993 годов, а затем и на международных рынках в 1998 году. Позднее Чакичи (2013) продемонстрировал применимость модели и для рынков развивающихся стран.

Еще одним расширением CAPM является модель Кархарта (1997), построенная на основе трехфакторной модели Фамы и Френча с дополнительным фактором — моментумом, который учитывает эффект инерции на рынках. Было выявлено, что акции с высокой доходностью за последние 3–12 месяцев, как правило, продолжают расти в краткосрочной перспективе. Однако на более длинных горизонтах (3–5 лет) наблюдается реверсия доходности — возврат цен к среднему уровню.

В 2015 году Фама и Френч расширили свою трёхфакторную модель, предложив пятифакторную модель, учитывающую новые эмпирические наблюдения. К традиционным факторам были добавлены два новых: рентабельность и инвестиционная активность. Исследования показали, что компании с высокой прибыльностью и консервативной инвестиционной стратегией демонстрируют более высокую доходность. Протестировав модель на данных американского рынка, авторы показали, что новая модель способна объяснять до 90% вариации доходностей портфелей, отсортированных по размеру, стоимости, прибыльности и инвестициям.

Несмотря на положительные результаты применения модели, в академической среде продолжаются споры о значимости отдельных факторов. Так, в исследовании Фойе, Мрамора и Пахора (2016) отмечается, что на развивающихся рынках, включая Азию и Латинскую Америку, факторы прибыльности и инвестиций обладают слабой прогностической способностью. Аналогично, исследование Джао, Парсонса и Шеня (2018) показало, что на китайском рынке модель плохо объясняет вариации доходностей, особенно для малых компаний, а фактор стоимости оказался статистически незначимым.

Существуют и альтернативные версии факторных моделей, модифицирующие структуру модели Фамы и Френча за счёт исключения или замены отдельных факторов. Так, Q-модель (Hou, Xue, Zhang, 2015–2023) фокусируется на инвестиционном факторе и прибыльности, исключая фактор стоимости. В отличие от эмпирического подхода Фамы и Френча, Q-модель ориентирована на установление связи между инвестициями, рентабельностью и ожидаемой доходностью. Она активно применяется практиками и часто показывает высокую эффективность, особенно на развивающихся рынках.

В исследовании (Asness, Frazzini, Pedersen, 2019) предложен фактор качества, который отражает устойчивость прибыли, финансовую надёжность и эффективность использования ресурсов. Согласно этой концепции, качественные компании приносят стабильную доходность. Инвесторы систематически недооценивают преимущества инвестирования в акции надежных компаний, что делает их особенно привлекательными для выстраивания долгосрочных стратегий.

Таким образом, многофакторные модели сталкиваются с рядом универсальных проблем, характерных для всех рынков. Анализ рассмотренных выше исследований показал, что в первую очередь эффективность моделей зависит от выбранного набора факторов, влияющих на формирование цены актива. На некоторых рынках лучше себя проявляют классические факторы, на других — финансовые или поведенческие.

На текущий момент актуальной задачей является разработка подхода, позволяющего более глубоко учитывать динамику факторов через выявление специфических закономерностей в различных макроэкономических сценариях. На основе данного подхода следует создать адаптивные модели, которые способны автоматически подстраиваться под текущие рыночные и экономические условия, что позволит повысить точность прогнозирования в периоды рыночной нестабильности.

Список литературы:

1. Markowitz, H. (1959). "Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments." John Wiley & Sons.
2. Sharpe, W. F. (1964). "Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk." The Journal of Finance, 19(3), 425–442.
3. Fama, E. F., & French, K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics, 33(1), 3-56.
4. Fama, E. F., & French, K. R. (1998). Value versus Growth: The International Evidence. Journal of Finance, 53(6), 1975-1999.
5. Cakici, N. (2013). Size, Value, and Momentum in Emerging Market Stock Returns. Journal of International Money and Finance, 33, 337-358.
6. Carhart, M. M. (1997). On Persistence in Mutual Fund Performance. Journal of Finance, 52(1), 57-82.
7. Fama, E. F., & French, K. R. (2015). A Five-Factor Asset Pricing Model. Journal of Financial Economics, 116(1), 1-22.
8. Foye, J., Mramor, D., & Pahor, M. (2013). A Respecified Fama French Three-Factor Model for the New European Union Member States. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 26, 185-203.
9. Hou, K., Xue, C., & Zhang, L. (2015). Digesting anomalies: An investment approach. Review of Financial Studies, 28(3), 650-705.
10.  Asness, C. S., Frazzini, A., & Pedersen, L. H. (2019). Quality Minus Junk. Review of Accounting Studies, 24(1), 34–112.