Эволюция моделей факторного ценообразования и их применение на российском финансовом рынке
Аннотация
В статье анализируется эволюция теории факторного ценообразования на рынке акций и аспекты ее практического применения на российском рынке. Несмотря на то что модель ценообразования капитальных активов и многофакторные модели не смогли в полной мере стать инструментами для прогнозирования доходности акций, их возникновение сыграло важную роль в объяснении природы премии за риск акций и выявлении устойчивых аномалий доходностей. Наиболее значимым направлением практического применения указанных моделей стали стратегии факторного инвестирования, преобладающие во взаимных фондах на крупнейших рынках и доступные для частных инвесторов. В статье анализируется потенциал стратегий факторного инвестирования на российском рынке акций и приводится авторская методология построения факторных портфелей. Показано, что их преимущество заключается в увеличении диверсификации по сравнению с наиболее популярными индексами Московской биржи и возможности хеджирования факторными стратегиями на разных стадиях делового цикла. На примере обширной выборки из 891 выпуска акций на временном горизонте 2007–2024 гг. показано, что большинство из приводимых 15 длинных факторных портфелей по критерию полной доходности акционеров существенно превышают доходности индекса Московской биржи – полная доходность при умеренном уровне риска. Эффекты факторных стратегий в полной мере проявляются на выборке акций первого и второго уровней листинга, но они усиливаются при добавлении в нее акций третьего эшелона. В сфере корпоративных финансов анализ факторных стратегий позволяет более точно понять роль дивидендной политики для обеспечения роста общей доходности акционеров и увеличения стоимости компаний. Повышение дивидендной доходности акций, как правило, ведет к замедлению роста курсовой стоимости акций и капитализации эмитентов, что создает дилемму выбора приоритетов оценки эффективности их топ-менеджмента. В статье обосновываются преимущества показателя общей доходности акционеров, рост которого может достигаться за счет повышения как дивидендной доходности, так и курсовой стоимости в зависимости от специфики того или иного эмитента.
Скачивания
Литература
Bodie Z., Kane A., Marcus A. Investments, 13th Edition. New York: McGraw Hill; 2024:1072.
Sharpe W. Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The Journal of Finance. 1964;19(3):425–442. https://doi.org/10.2307/2977928 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
Lintner J. The valuation of risk assets and the selection of risky investments in stock portfolios and capital budgets. The Review of Economics and Statistics. 1965;47(1):13–37. https://doi.org/10.2307/1924119 DOI: https://doi.org/10.2307/1924119
Treynor J. Toward a theory of market value of risky assets. Unpublished manuscript. SSRN. 1962. (accessed on 10.05.2025) URL: https://ssrn.com/abstract=628187
Ross S.A. The Arbitrage Theory of Capital Asset Pricing. Journal of Economic Theory. 1976;13(3):341-360. https://doi.org/10.1016/0022-0531(76)90046-6 DOI: https://doi.org/10.1016/0022-0531(76)90046-6
Sharpe W.F. Alexander G.J., Bailey J.V. Charter 10. In: Investments. Fifth edition. New Jersey: Prentice Hall; 1995:1058.
Black F. Capital Market Equilibrium with Restricted Borrowing. Journal of Business. 1972;45(3):444-455. (accessed on 10.05.2025) URL: https://www.jstor.org/stable/2351499 DOI: https://doi.org/10.1086/295472
Mayers D. Nonmarketable Assets and Capital Market Equilibrium under Uncertainty. Studies in the Theory of Capital Markets: papers of the Conference on Modern Capital Theory, held at the University of Rochester in August, 1969, augmented by several closely related papers. New York: Praeger; 1972:223-248.
Merton R. An intertemporal capital asset pricing model. Econometrica. 1973;41(5):867–887. https://doi.org/10.2307/1913811 DOI: https://doi.org/10.2307/1913811
Lucas R. Asset Prices in an Exchange Economy. Econometrica. 1978;46(6):1429–1445. https://doi.org/10.2307/1913837 DOI: https://doi.org/10.2307/1913837
Amihud Y., Mendelson H. Asset Pricing and the Bid–Ask Spread. Journal of Financial Economics. 1986;17(2):223-249. https://doi.org/10.1016/0304-405x(86)90065-6 DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(86)90065-6
Fama E.F., French K.R. The cross-section of expected stock returns. The Journal of Finance. 1992;47(2):427–465. https://doi.org/10.2307/2329112 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1992.tb04398.x
Fama E.F., French K.R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of Financial Economics. 1993;33(1):3–56. https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5 DOI: https://doi.org/10.1016/0304-405X(93)90023-5
Jegadeesh N., Titman S. Returns to buying winners and selling losers: Implications for stock market efficiency. The Journal of Finance. 1993;48(1):65–91. https://doi.org/10.2307/2328882 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1993.tb04702.x
Amihud Y. Illiquidity and stock returns: Cross-section and time-series effects. Journal of Financial Markets. 2002;5(1):31–56. https://doi.org/10.1016/S1386-4181(01)00024-6 DOI: https://doi.org/10.1016/S1386-4181(01)00024-6
Carhart M. On persistence in mutual fund performance. The Journal of Finance. 1997;52(1):57–82. https://doi.org/10.2307/2329556 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1997.tb03808.x
Fama E.F., French K.R. A five-factor asset pricing model. Journal of Financial Economics. 2015;116(1):1–22. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.10.010
Bradford C. ESG Preferences, Risk and Return. European Financial Management. 2020;27(1):12-19. https://doi.org/10.1111/eufm.12295 DOI: https://doi.org/10.1111/eufm.12295
Fama E.F., French K.R. Value versus growth: The international evidence. The Journal of Finance. 1998;53(6):1975–1999. (accessed on 10.05.2025) URL: https://www.jstor.org/stable/117458 DOI: https://doi.org/10.1111/0022-1082.00080
Lettau M., Ludvigson S. Resurrecting the (C)CAPM: A cross-sectional test when risk premia are time-varying. Journal of Political Economy. 2001;109(6):1238–1287. https://doi.org/10.1086/323282 DOI: https://doi.org/10.1086/323282
Lakonishok J., Shleifer A., Vishny R.W. Contrarian investment, extrapolation, and risk. The Journal of Finance. 1994;49(5):1541–1578. https://doi.org/10.2307/2329262 DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1994.tb04772.x
Betermier S., Calvet L., Sodini P. Who Are the Value and Growth Investors? The Journal of Finance. 2017;72(1):5-46. https://doi.org/10.1111/jofi.12473 DOI: https://doi.org/10.1111/jofi.12473
López De Prado M.M. Causal Factor Investing: Can Factor Investing Become Scientific? 1st ed. Cambridge: Cambridge University Press; 2023. https://doi.org/10.1017/9781009397315 DOI: https://doi.org/10.1017/9781009397315
Barroso P., Santa-Clara P. Momentum Has Its Moments. Journal of Financial Economics. 2015;116(1):111–120. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.11.010 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2014.11.010
Ehsani S., Linnainmaa J.T. Factor Momentum and the Momentum Factor. SSRN. 2020. https://doi.org/10.2139/ssrn.3014521 DOI: https://doi.org/10.3386/w25551
Dash S., Mahakud J. Do asset pricing models explain size, value, momentum Effects? The case of an emerging stock market. Journal of Emerging Market Finance. 2014;13(3):217–251. https://doi.org/10.1177/0972652714550927 DOI: https://doi.org/10.1177/0972652714550927
Narayan K.P., Zheng X. Market liquidity risk factor and financial market anomalies: Evidence from the Chinese stock market. Pacific-Basin Finance Journal. 2010;18(5):509–520. https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2010.07.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.pacfin.2010.07.002
Griffin J.M. Are the Fama and French factors global or country specific? The Review of Financial Studies. 2002;15(3):783–803. (accessed on 10.05.2025) URL: https://www.jstor.org/stable/2696721 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/15.3.783
Lischewski J., Voronkova S. Size, value and liquidity. Do they really matter on an emerging stock market? Emerging Markets Review. 2012;13(1):8–25. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2011.09.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ememar.2011.09.002
Sehgal S., Jain S. Short-term momentum patterns in stock and sectoral returns: Evidence from India. Journal of Advances in Management Research. 2011;8(1):99–122. https://doi.org/10.1108/09727981111129327 DOI: https://doi.org/10.1108/09727981111129327
Mikova E.S. The momentum effect in the dynamics of stock prices on the Russian market [dissertation].Moscow; 2014. (In Russ.). (accessed on 10.05.2025) URL: https://www.hse.ru/data/xf/2014/06/05/1323453942/dis%20mikova.pdf
Ivashkovskaya I.V et. al. Corporate financial solutions for emerging capital markets: an empirical analysis of Russian companies. Mosсow: INFRA-M; 2020. 281 p. (In Russ.)
Abramov A.E., Radygin A.D., Chernova M.I. Pricing models of shares of Russian companies and their practical application. Voprosy Ekonomiki. 2019;(3):48-76. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-3-48-76 DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2019-3-48-76
Tomtosov A. Overlapping portfolio holdings and unique sources of emerging market risk. Borsa Istanbul Review. 2024;24(1):201-217. https://doi.org/10.1016/j.bir.2023.12.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.bir.2023.12.003
Harvey C.R., Liu Y. Lucky factors. Journal of Financial Economics. 2021;141(2):413-435. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.04.014 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2021.04.014
Lettau M., Pelger M. Factors That Fit the Time Series and Cross-Section of Stock Returns. The Review of Financial Studies. 2020;33(5):2274-2325. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa020 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa020
Freyberger J., Neuhierl A., Weber M. Dissecting Characteristics Nonparametrically. The Review of Financial Studies. 2020;33(5):2326-2377. https://doi.org/10.1093/rfs/hhz123 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhz123
Feng G., Giglio S., Xiu D. Taming the Factor Zoo: A Test of New Factors. The Journal of Finance. 2020;75(3):1327-1370. https://doi.org/10.1111/jofi.12883 DOI: https://doi.org/10.1111/jofi.12883
Subrahmanyam A. The cross-section of expected stock returns: What have we learnt from the past twenty-five years of research? European Financial Management. 2010;16(1):27–42. https://doi.org/10.1111/j.1468-036X.2009.00520.x DOI: https://doi.org/10.1111/j.1468-036X.2009.00520.x
McLean D., Pontiff J. Does academic research destroy stock return predictability? The Journal of Finance. 2016;71(1):5–32. https://doi.org/10.1111/jofi.12365 DOI: https://doi.org/10.1111/jofi.12365
Harvey C.R., Liu Y., Zhu H. …and the cross-section of expected returns. The Review of Financial Studies. 2016;29(1):5–68. https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhv059
Kelly B.T., Kuznetsov B., Malamud S., et al. Artificial intelligence asset pricing models. NBER Working Paper № 33351. 2025. https://doi.org/10.3386/w33351 DOI: https://doi.org/10.3386/w33351
Hou K., Chen X., Zhang L. Replicating Anomalies. The Review of Financial Studies. 2018;33(5):2019-2133. https://doi.org/10.1093/rfs/hhy131 DOI: https://doi.org/10.1093/rfs/hhy131
Nard G.D., Zhao Z. Using, taming or avoiding the factor zoo? A double-shrinkage estimator for covariance matrices. Journal of Empirical Finance. 2023;72:23-35. https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2023.02.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jempfin.2023.02.003
Pedersen L.H. Big Data Asset Pricing 4: The Factor Zoo and Replication. SSRN. 2022. https://doi.org/10.2139/ssrn.4068793 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4068793
Arnott R., Harvey C.R., Kalesnik V., et al. Alice’s Adventures in Factorland: Three Blunders That Plague Factor Investing. The Journal of Portfolio Management. 2019;45(4):18–36. https://doi.org/10.3905/jpm.2019.45.4.018 DOI: https://doi.org/10.3905/jpm.2019.45.4.018
Jensen N.I., Kelly B.T., Pedersen L.H. Is There a Replication Crisis in Finance? The Journal of Finance. 2023;78(5):2465-2518. https://doi.org/10.1111/jofi.13249 DOI: https://doi.org/10.1111/jofi.13249
Jensen N.I., Kelly B.T., Semyon M., et al. Machine Learning and the Implementable Efficient Frontier. Swiss Finance Institute Research Paper № 22-63. 2024. https://doi.org/10.2139/ssrn.4187217 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4187217
Chen L., Pelger M., Zhu J. Deep Learning in Asset Pricing. SSRN. 2019. https://doi.org/10.2139/ssrn.3350138 DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3350138
Avramov D., Cheng S., Metzker L. Machine learning vs. economic restrictions: Evidence from stock return predictability. Management Science, INFORMS. 2023;69(5):2587-2619. https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4449 DOI: https://doi.org/10.1287/mnsc.2022.4449
Arnott R.D., Harvey C. R., Markowitz H. A Backtesting Protocol in the Era of Machine Learning. The Journal of Financial Data Science. 2019;1(1):64–74. https://doi.org/10.3905/jfds.2019.1.064 DOI: https://doi.org/10.3905/jfds.2019.1.064
Damodaran A. Chapter 8. In: Investment Valuation. Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. Second Edition. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons; 2009. 312 p.
Abramov A.E., Dzhaokhadze E.D., Radygin A.D., et al. Total factor productivity of Russian companies: Assessments, trends, and dynamic factors. Voprosy Ekonomiki. 2023;(11):5-27. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-11-5-27 DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-11-5-27
Copyright (c) 2025 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
