Тактическая аллокация между классами активов
реклама
Управление активами и портфелями фондов. Опыт и новации ВТБ Управление Активами. 9 декабря 2010г., Москва Владимир Потапов, Руководитель бизнеса портфельных инвестиций Процесс управления инвестиционными портфелями Модель , глобальной аллокации активов 1 Аллокация между классами активов (определение весов акций и облигаций в портфеле) Оценка глобального экономического цикла 2 Оценка динамики глобальной премии за риск инвестирования в акции Селекция внутри классов активов Селекция на рынке акций −оценка макрофакторов −оценка факторов стоимости −оценка количественных факторов Селекция на рынке облигаций − оценка процентного и валютного риска − оптимизация с точки зрения соотношения доходности и риска 3 Оценка рыночных рисков по классам активов и кредитных рисков 4 Формирование портфеля с учетом индивидуальных инвестиционных ограничений Наш подход к аллокации активов на глобальных рынках В основе подхода лежит совокупность макроэкономических, фундаментальных и количественных факторов, оказывающих существенное влияние на формирование доходности глобального инвестиционного портфеля акций. Этапы процесса формирования портфеля Оценка макроэкономических факторов Оценка факторов стоимости Фак то ры, при н и м аем ые в рас чет при м о дели ро ван и и 1. Индекс относительной силы 30 дн. (2,5%) 2. Скользящая средняя К о личественные 200 дн. (5,0%) факто р ы 3. Скользящая средняя 15% 30 дн. (5,0%) 4. Размах колебаний между максимумами и минимумами индекса за 52 нед. (2,5%) Факто р ы сто имо сти 35% Оценка количественных факторов Ранжирование рынков по совокупности факторов Распределение весов в портфеле между рынками 1. Финансовые мультипликаторы за последние 12 мес. (7,5%) P/ E (1,5%) P/ CF (1,5%) P/ Ebitda (1,5%) P/ Sales (1,5%) P/ Book (1,5%) 2. Потенциал роста/ снижения акций на горизонте 12 мес. (20,0%) 3. Изменение прогнозов корпоративных прибылей за последние 6 мес. (7,5%) Макр о факто р ы 50 % 1. Оценка бизнес цикла (20%) 2. Рост номинального ВВП на душу населения (7,5%) 3. Баланс государственного бюджета (7,5%) 4. Счет текущих операций, % от ВВП (7,5%) 5. Изменение курса национальной валюты по ППП (5,0%) 6. Изменение курса национальной валюты, форвард 1 год (2,5%) Тактическая аллокация между классами активов Тактическая аллокация активов представляет собой эффективное решение для инвестирования капитала между акциями и облигациями. Идентификация фазы экономического цикла позволяет определить предпочтительный класс активов. Цель Задачи Аллокация инвестиционных портфелей клиентов между акциями и облигациями. Определение фазы экономического цикла. Определение премии за риск инвестирования в акции. Формирование аллокации между акциями и облигациями. Формализованная оценка фазы экономического цикла диапазона стран и выявление отклонения от базовой аллокации (бенчмарка). Премия за риск инвестирования в акции показывает степень толерантности инвесторов к риску. Процесс Ожидаемым результатом тактической аллокации активов является превышение результатов портфеля над бенчмарком в долгосрочной перспективе. Результат Формализованная оценка премии за риск инвестирования в акции и выявление отклонения от бенчмарка. Выявление совокупного отклонения от бенчмарка и определение аллокации между классами активов в портфеле . Эффективная аллокация между акциями и облигациями в портфеле, позволяющая превышать результаты бенчмарка в долгосрочной перспективе. Наш подход к процессу тактической аллокации Процесс тактической аллокации активов состоит из нескольких этапов, каждый из которых призван установить отклонение от бенчмарка и сформировать инвестиционный портфель из акций и облигаций. Динамика модельного портфеля и бенчмарка 140.0 120.0 100.0 80.0 60.0 40.0 Процесс тактической аллокации активов динамичен и предусматривает периодическую ребалансировку портфеля в зависимости от изменений в макроэкономической конъюнктуре и конъюнктуре фондовых рынков. Модельный портфель Бенчмарк (50% акции / 50% облигации) Тренд отклонения доли акций в модельном портфеле, % 80.0 40.0 0.0 -40.0 Источник: УК «ВТБ Управление активами» ав г.1 0 ок т.1 0 ап р. 10 ию н. 10 ф ев .10 де к. 09 9 ок т.0 9 ав г.0 ап р. 09 ию н. 09 ф ев .0 9 де к. 08 ав г.0 8 ок т.0 8 -80.0 Итоговое отклонение доли акций от бенчмарка на основании 2-ух факторов, % Отклонение доли акций от бенчмарка на основании ERP, % Отклонение доли акций от бенчмарка на основании эк.цикла, % Подход к оценке потенциала рынка акций Top-Down Применяется 2ступенчатая модель дисконтирования дивидендов (DDM) со следующими предпосылками: Учитывается циклическая природа корпоративных прибылей Учитывается отраслевая структура индекса для определения долгосрочно устойчивого уровня ROE В течение 10-летнего периода коэффициент дивидендных выплат (payout ratio) постепенно увеличивается Индикатор 10 П 11 П 12 П 13 П 14 П 15 П 16 П 17 П 18 П 19 П Прибыль на акцию, $ % изменение Дивиденды на акцию, $ коэффициент дивидендных выплат, % дивидендная доходность, % коэффициент дисконтирования (COE), % Текущая стоимость дивидендов, $ Распределенная прибыль на акцию, $ Балансовая стоимость на акцию, $ Рентабельность капитала (ROE), % Стоимость капитала (COE), % Расчет справедливого значения РТС Текущее значение РТС Справедливое значение РТС Потенциал роста (+)/ снижения (-) РТС 196,3 26,3% 25,6 13,0% 1,1% 1,000 25,6 170,8 1426,3 13,8% 11,8% 221,1 12,6% 33,2 15,0% 1,4% 1,120 29,7 187,9 1597,1 15,5% 12,0% 239,6 8,4% 40,8 17,0% 1,7% 1,254 32,5 198,8 1784,9 15,0% 12,0% 267,7 11,8% 51,0 19,0% 2,1% 1,405 36,3 216,8 1983,7 15,0% 12,0% 287,6 7,4% 60,5 21,0% 2,5% 1,574 38,4 227,1 2200,5 14,5% 12,0% 319,1 10,9% 73,5 23,0% 3,1% 1,762 41,7 245,6 2427,6 14,5% 12,0% 352,0 10,3% 88,1 25,0% 3,7% 1,974 44,6 263,9 2673,2 14,5% 12,0% 352,0 0,0% 95,2 27,0% 4,0% 2,211 43,0 256,9 2691,5 14,5% 12,0% 352,0 0,0% 105,7 30,0% 4,4% 2,476 42,7 246,3 2684,5 14,5% 12,0% 352,0 0,0% 116,3 5571,4 33,0% 4,9% 2,773 2,773 41,9 2009,1 235,7 2673,9 14,5% 12,0% Удобрения 25,0% Коэффициент дивидендных выплат 34,7% 18,4% 21,8% Розничная торговля 20,7% Потребительск ие товары 13,9% Банк и 9,0% Элек трос ети 6,0% Элек трогенерация 5,4% 26,8% 20,9% 15,2% Среднее ROEза 2005-2009 ROE2010 (консенсус) 8,3% 6,0% Телек ом м уник ации 24,7% Нефть и газ 0% 5% 10% 15% 20% 33,0% 30,0% 30,0% 27,0% 25,0% 23,0% 21,0% 19,0% 18,1% 20,0% 17,0% 16,1% 15,0% 14,6% 13,0% 11,0% 10,4% 10,0% 0,0% 16,3% 16,2% 40,0% 35,7% 15,0% Металлургия Источник: УК «ВТБ Управление активами» 1620 2386 48,4% Рентабельность капитала (ROE) по секторам к онсенсусные ожидания на 2010 г. в сравнении со средним значением за 2005-2009 г. Транс порт Terminal 05 06 07 08 09 10 П11 П12 П13 П14 П15 П16 П17 П18 П19 П 20,6% 25% 30% 35% 40% Выбор секторов на российском рынке акций Мы используем многофакторную скоринговую модель для сравнения секторов с перераспределения весов секторов в портфеле относительно бенчмарка. Рейтинг инвестиционной привлекательности секторов Дисконт/ премия Темп пересмотра Оценка по P/ BV в Наличие Оценка по DCF по P/ E10 к прогнозов прибыли % к средней за Риски катализаторов международным за последние 3 мес последние 5 лет Сектор Значение Оценка Значение Оценка Оценка Оценка Значение Оценка Значение Оценка Нефть и газ 62% 2 -45% 2 -1 1 -1% 0 79% 1 Металлургия 17% 0 67% -2 -1 0 -3% 0 122% -2 Телекоммуникации 47% 2 -29% 1 0 0 0% 0 97% 0 Финансовый сектор 23% 0 26% -1 0 0 -6% 0 73% 1 Потребительский 18% 0 39% -1 0 0 5% 0 86% 1 сектор Электроэнергетика 62% 2 -26% 1 -1 1 3% 1 110% 0 Вес оценки* 40% 15% 7.5% 15% 1.25 -0.68 0.95 0.00 0.00 1.10 100% * шкала оценок: "2" исключительно привлекательно, "1" привлекательно, "0" нейтрально, "-1" негативно, "-2" исключительно негативно Рейтинг инвестиционной привлек ательности сек торов Потенциал сек торов исходя из оценк и по DCF Нефть и газ Нефть и газ 62.2% Элек троэнергетик а Элек троэнергетик а 62.0% Телек ом м уник ации Телек ом м уник ации Потребительс к ий с ек тор Финанс овый с ек тор Металлургия -0.8 47.1% 23.5% Потребительс к ий с ек тор Финанс овый с ек тор Источник: УК «ВТБ Управление активами» 15% 7.5% Итоговая оценка 18.0% Металлургия -0.4 0 0.4 0.8 1.2 1.6 16.7% 0 0.4 0.8 Выбор акций внутри сектора на российском рынке EV/ EBITDA10E vs EBITDA CAGR 10-13 EV/ EBITDA10E as % of 5Y aver age NVTK 10.0 Мы ориентируемся на собственные модели в комбинации с различными сравнительными показателями для выявления наиболее привлекательно оцененных бумах в рамках сектора и перераспределения весов в портфелях относительно бенчмарка EV/ EVITDA 2010E EXPENSIVE 8.0 EM Pe e rs 6.0 ROSN Global M ajors TATN SIBNGAZP LKOH 4.0 SNGS 2.0 SNGS 53% ROSN 54% GAZP 68% NVTK 69% LKOH ATTRACTIVE TATNP 76% DM Peer s 102% EM Peer s SNGSP 124% TATN 0.0 0.0% 10.0% 20.0% EBITDA CAGR 10-13 30.0% 128% 0% 50% DCF Upside/ Downside, % -50% 0% 50% 106% 83% SNGS GAZP 69% 55% LKOH ROSN 28% 150% ROSN 1.0% GAZP 1.0% NVTK 1.6% SNGS 2.9% EM Median 3.1% SIBN 3.2% LKOH 3.3% TATN 4.5% DM Median 19% SIBN -1% TATN NVTK Источник: УК «ВТБ Управление активами» -27% 150% Dividend Yiel d 100% SNGSP 100% 4.9% SNGSP 6.9% TATNP 0.0% 7.7% 2.0% 4.0% 6.0% 8.0% 10.0% Кредитные риски Наличие собственной внутренней методологии, доказавшей свою эффективность в условиях кризиса: Риск-менеджмент Риск-менеджмент Комитет по рискам СБОР ИНФОРМАЦИИ ОЦЕНКА КРЕДИТНОГО КАЧЕСТВА КОМПАНИИ В СООТВЕТСТВИИ С ВНУТРЕННЕЙ МЕТОДОЛОГИЕЙ УСТАНОВЛЕНИЕ ЛИМИТОВ Дефолты 2008-2010 15,0% 14,0% 13,0% Всего 12,0% ВТБ УА 11,0% СМИ, сайт компании, информац ионные БД Рейтинговые агентства (S&P, Moody’s, Fitch) 10,0% 9,0% 8,0% 7,0% Отчетность компании (IFRS, GAAP, РСБУ) 6,0% 5,0% 4,0% 3,0% КАЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ • Структура собственности, поддержка бенефициаров • Государственная поддержка • Внешнее в лияние: кредиторы, регуляторы, государственные органы • Корпоративное управление, Сов ет директоров • Менеджмент, компетенции • Отраслев ые риски • Оценка конкурентного положения на рынке • Финансов ая и информационная прозрачность • Оценка рисков структуры облигационных выпусков Присвоение внутреннего кредитного рейтинга («ААА», «АА» … «СС», «С», «D») 2,0% Внешние аудиторы 1,0% ФИНАНСОВЫЙ АНАЛИЗ 0,0% % от общего количеств а эмитентов на рынке % от общего объема облигаций на рынке Проводимый глубокий финансовый анализ эмитентов позволяет предвидеть негативное развитие ситуации даже в случае наличия видимости финансового благополучия эмитента. Непрерывный мониторинг кредитного качества эмитентов дает возможность своевременно реагировать на изменение их кредитоспособности Внешние аналитики Встречи с компанией • Анализ основ ных финансовых показателей: рентабельность, ликвидность, долгов ая нагрузка • Оценка качеств а финансового результата • Выяв ление фактов в ывода активов и наличия фиктив ного капитала • Прогноз финансов ого состояния, оценка будущих денежных потоков • Оценка перспектив рефинансиров ания / реструктурирования долговых обязательств • Оценка последств ий потери платежеспособности / банкротства эмитента МОНИТОРИНГ Установление внутреннего кредитного лимита в % от портфеля (25%, 20% … 2%, 1%, 0%) Пересмотр в нутренних кредитных рейтингов Рыночные риски: Акции Индекс РТС: Бэк-тестирование модели на различных исторических периодах • Период тестирования - 1 год; доверительный интервал - 99%; • Входящие параметры: величина индекса на начало периода; величина предполагаемой волатильности в течение периода; величина ожидаемой доходности по индексу на конец периода; • Модель генерирует упорядоченное во времени множество значений индекса, которые являются VaR-значениями индекса (в соответствии с моделью, предполагается, что с вероятностью 99% фактические значения индекса в течении всего периода тестирования будут лежать выше данных значений) 2500 1200 1000 2000 800 1500 600 1000 400 500 200 10.01.2007 10.12.2006 10.11.2006 10.10.2006 Observed Price VaR Price 3000 10.09.2006 10.08.2006 10.07.2006 10.06.2006 10.05.2006 10.04.2006 10.03.2006 10.02.2006 04.10.2005 04.09.2005 04.08.2005 04.07.2005 04.06.2005 04.05.2005 04.04.2005 04.03.2005 04.02.2005 04.01.2005 04.12.2004 04.11.2004 04.10.2004 Observed Price 10.01.2006 0 0 VaR Price 1800 1600 2500 1400 2000 1200 1000 1500 800 1000 600 400 500 200 Observed Price VaR Price Observed Price 11.01.2010 11.12.2009 11.11.2009 11.10.2009 11.09.2009 11.08.2009 11.07.2009 11.06.2009 11.05.2009 11.04.2009 11.03.2009 11.02.2009 11.01.2009 09.01.2009 09.12.2008 09.11.2008 09.10.2008 09.09.2008 09.08.2008 09.07.2008 09.06.2008 09.05.2008 09.04.2008 09.03.2008 0 09.02.2008 0 09.01.2008 Основные компоненты для оценки рыночного риска в долгосрочном периоде: 1. Фаза глобального экономического цикла (экспертная оценка вероятности перехода глобальной экономики в следующую фазу; 2. Историческая динамика: а) волатильности инструмента (выделение трендовой, циклической компоненты, анализ ликвидности инструмента); идентификация связи между волатильностью и фазами глобального экономического цикла; б) доходности инструмента (выделение трендовой компоненты) 3. Фундаментальные показатели, влияющие на: а) волатильность инструмента (модель связи трендовой компоненты исторической волатильности с фундаментальными показателями эмитента инструмента); б) доходность инструмента (модель связи трендовой компоненты исторической доходности с фундаментальными показателями эмитента инструмента) VaR Price Рыночные риски: Облигации Основные компоненты модели: Моделирование риска по типовому портфелю фиксированного дохода Годовая доходность портфеля в разбивке по рейтингам / срочности Рейтинг / Дюрация, лет BBB BB B CCC 1.0 2.0 3.5 а) волатильность ключевой 5.5% 7.0% 8.0% безрисковой процентной ставки 6.0% 8.5% 9.5% (кривой безрисковых 7.4% 10.0% 9.0% 11.5% процентных ставок) определяется фазой Прибыль (+) / Убыток (-) по портфелю в разбивке по рейтингам / срочности глобального экономического цикла; Прибыль / Убыток на конец 1 года Прибыль / Убыток на конец 2 года б) уровень ключевой процентной ставки, а также направление его изменения определяется внутренней макромоделью (дополнительно используются сценарии изменения формы кривой в зависимости от фазы глобального экономического цикла); в) волатильность кредитного спрэда инструмента определяется его специфическими особенностями, фазой глобального экономического цикла, а также вероятностью изменения его кредитного рейтинга на горизонте инвестирования. Рейтинг \ Дюрация BBB BB B CCC BBB BB B CCC BBB BB B CCC BBB BB B CCC BBB BB B CCC BBB BB B CCC Сценарии 1.0 2.0 3.5 1.0 2.0 3.5 -1.6% -9.2% -24.0% -52.2% -0.4% -6.2% -16.3% -40.8% 1.6% -1.8% -4.5% -16.8% 2.7% 0.0% -0.4% -5.6% 3.8% 1.1% 1.0% -4.0% 5.0% 2.6% 2.9% -1.4% -7.3% -16.3% -30.7% -45.9% -4.9% -11.4% -21.8% -34.0% -1.3% -4.6% -8.2% -11.6% 1.0% -1.4% -2.8% -2.6% 3.3% 0.8% -0.3% 0.7% 5.9% 3.6% 3.0% 5.6% -13.8% -21.8% 3.9% -3.2% -16.6% -43.2% 5.1% -0.2% -8.9% -31.8% 7.1% 4.2% 2.9% -7.8% 8.2% 6.0% 7.0% 3.4% 9.3% 7.1% 8.4% 5.0% 10.5% 8.6% 10.3% 7.6% -0.3% -7.8% -20.7% -34.4% 2.1% -2.9% -11.8% -22.5% 5.7% 3.9% 1.8% -0.1% 8.0% 7.1% 7.2% 8.9% 10.3% 9.3% 9.7% 12.2% 12.9% 12.1% 13.0% 17.1% -5.8% -12.3% -10.4% -15.0% -5.3% -4.1% -2.0% 0.9% 1.3% 4.6% 5.2% 9.5% -2.4% -5.5% 2.7% 5.4% 6.0% 10.4% 9.3% 14.1% 13.2% 19.0% Рост процентной ставки на 6%; движение по кредитным спрэдам обусловлено вероятным резким экономическим спадом (сценарий конца 2008) Рост процентной ставки на 5%; движение по кредитным спрэдам обусловлено весьма вероятным продолжением рецессии Рост процентной ставки на 4%; движение по кредитным спрэдам обусловлено вероятным продолжением рецессии Рост процентной ставки на 3%; движение по кредитным кредитных спрэдам обусловлено существенным понижением вероятности дальнейшей рецессии Рост процентной ставки на 2%; движение по кредитным кредитных спрэдам обусловлено вероятным переходом из фазы рецессии в фазу роста Рост процентной ставки на 1%; движение по кредитным кредитных спрэдам обусловлено весьма вероятным переходом из фазы рецессии в фазу роста Контакты Владимир Потапов Руководитель бизнеса портфельных инвестиций ВТБ Капитал Тел.: 725 55 40 E-mail: [email protected] www.vtbcapital.com
