Фундаментальные идеи финансового мира. Эволюция Бернстайн Питер

14. Мартин Лейбовиц

CAPM в новом наряде

Вмире инвестиционного менеджмента Мартин Лейбовиц – явление уникальное. Его работы, выпущенные к 1992 г., составляют внушительный том объемом 1100 страниц{118}.

Плодовитость Лейбовица после 1992 г. ничуть не уменьшилась. Первенство по числу его статей держат Financial Analysis Journal и The Journal of Portfolio Management. В журнале Financial Analysis Journal он восемь раз удостаивался престижной премии Грэхема и Додда за лучшую статью года.

Помимо этого Лейбовиц является автором и соавтором четырех книг. Войдя в индустрию финансов как гуру по бумагам с фиксированным доходом, он довольно быстро обратился к анализу фондовых рынков и сделал ощутимый вклад в эту область.

За свою карьеру Лейбовиц 26 лет проработал в Salomon Brothers и девять лет – в крупном пенсионном фонде университетских работников TIAA-CREF как директор по инвестициям. С марта 2004 г. он является сотрудником Morgan Stanley, где у него есть возможность писать и рассматривать любую проблему по своему усмотрению. В 14-летнем возрасте Лейбовиц стал победителем чемпионата по шахматам штата Теннесси, а год спустя удостоился стипендии Фонда Форда в Чикагском университете.

В последние годы Лейбовиц занимается проблемой превращения модели оценки капитальных активов в практический инструмент принятия решений о распределении активов, управления риском и оценки результативности. Его работа имеет определенное отношение к использованию CAPM при разработке стратегий переноса альфы, однако он смотрит на применение CAPM шире.

На протяжении своей долгой карьеры Лейбовиц не раз показывал, какое значение для практики имеет теория.

После обучения на физическом факультете Чикагского университета с 1951 по 1956 г. Лейбовиц отправился на Запад[76]. По его словам, когда он впервые увидел Сан-Франциско, ему «не верилось, что такое место действительно существует на земле»[77]. Какое-то время он работал в Стэнфордском исследовательском институте, где занимался исследованием операций. Однако в 1959 г., несмотря на очарование Сан-Франциско, Лейбовиц решил перебраться в Нью-Йорк: мысль о том, чтобы пожить годок в Нью-Йорке, приходит в голову каждому человеку как минимум раз в жизни.

Первым местом работы Лейбовица в Нью-Йорке стала лаборатория по компьютерному моделированию Systems Research Group, где (вот уж, в самом деле, маленький мирок) он встретился с Гарри Марковицем, занимавшимся тогда разработкой языка программирования Simscript. Большинство сотрудников этой компании имели докторскую степень по математике, которой Лейбовиц никогда не уделял особого внимания. Математика казалась ему слишком легкой, чтобы тратить на нее время (сейчас Лейбовиц говорит, что был в то время «высокомерным и глупым мальчишкой»). Однако позднее его взгляды изменились, он стал слушателем вечернего курса Нью-Йоркского университета и очень скоро получил степень доктора математики.

Затем жизнь заставила Лейбовица задуматься о поиске более достойного источника средств существования. Задним числом можно сказать, что его первые шаги вели в прямо противоположную сторону от того, где он в конце концов оказался. На деле, однако, взаимосвязи намного теснее, чем кажется поначалу. В 1964 г. Лейбовиц стал работать в компании по производству ковровых покрытий, принадлежавшей другу его отца, блестящему бизнесмену, который создал новый процесс изготовления полотна из нейлона. Хотя Лейбовиц полагал, что занятие бизнесом не для него, вскоре он увлекся. Босс наделил его широкими полномочиями во всех сферах деятельности компании – от подбора места для строительства фабрик до ведения переговоров о покупки земли. За время работы Лейбовиц получил два патента на методы транспортировки материалов, а его знания в области математики нашли практическое применение при решении задач по раскрою коврового полотна с минимальными отходами.

И вот две линии, которые изменили его жизнь, начали сходиться. С одной стороны, ковровый бизнес вырос настолько, что Лейбовиц начал убеждать своего босса в необходимости превращения компании в публичную. С другой стороны, дядя его новой жены, Сидни Хоумер, очень любил распевать гимны в кругу семьи во время рождественских каникул. Волею судьбы Хоумер оказался старшим партнером крупнейшего облигационного трейдера Уолл-стрит, компании Salomon Brothers and Hutzler, а до этого он сделал карьеру менеджера по ценным бумагам с фиксированным доходом в известной инвестиционной фирме Scudder, Stevens, & Clark. Лейбовиц знал, что Хоумер как-то связан с Уолл-стрит, но он никогда не слышал о Salomon Brothers и даже не помышлял о вхождении в мир финансов. Жизнь, однако, расставила все по-другому.

В промежутке между распеванием рождественских гимнов Лейбовиц поинтересовался у Хоумера, как сделать компанию по производству ковровых покрытий публичной. В 1967 г. Salomon Brothers только начинала входить в сферу корпоративных финансов, но Хоумер пообещал подумать над рекомендациями, а затем спросил, что Лейбовиц знает об облигациях. «Облигации? – удивился Лейбовиц. – А почему вы задаете мне такой вопрос?» «Просто потому, что ты математик, – ответил Хоумер, – а я одно время пытался, но так и не смог написать книгу по математике облигаций. Мои расчеты не работают, поэтому книгу пришлось забросить. Может быть, ты взглянешь на нее и подскажешь, где я сбился с пути?»

Лейбовиц довольно быстро нашел проблему в работе Хоумера, но его удивило, что у Salomon Brothers нет профессиональных математиков в штате. Несмотря на врожденную неприязнь к Уолл-стрит и финансам, Лейбовиц почувствовал к ним интерес. Он попытался через Хоумера предложить себя на должность штатного математика. Хоумер отнесся к предложению скептически. «Salomon – слишком неуютное место для таких, как ты», – пояснил он. Но Лейбовиц не отставал от него. Он упросил устроить ему встречу с кем-нибудь из компании, чтобы поговорить и определиться.

То, что Лейбовиц увидел, лишь усилило привлекательность Salomon Brothers в его глазах. Основными игроками на рынке облигаций в 1960-х гг. были коммерческие банки, сберегательные банки и страховые компании. Торговля не отличалась активностью, поскольку облигации традиционно покупали, чтобы держать. В 1969 г. на фоне усилившихся инфляционных ожиданий большинство облигаций продавались ниже номинала, или цены в момент выпуска. Трейдеры Salomon Brothers занимались поисками таких путей осуществления облигационных свопов между институтами, которые приводили бы к налоговым убыткам, но не сокращали ожидаемой доходности к погашению позиций в облигациях. Найти унифицированную процедуру расчетов никак не удавалось, поэтому почти все сделки рассчитывались в индивидуальном порядке.

Притягательность ситуации стала для Лейбовица непреодолимой. В июне 1969 г. он распрощался с компанией по производству ковровых покрытий и, согласившись на более низкую зарплату, обосновался прямо в торговом зале Salomon Brothers. Ему выделили маленький стол, но зато предоставили доступ к огромной ЭВМ компании IBM. С задачей, над которой так долго бились другие, Лейбовиц справился быстро. Теперь даже старшие партнеры выстраивались в очередь перед его столом, чтобы узнать, как им организовать сделки «своп – убыток» для клиентов.

Затем произошло удивительное событие, в результате которого Лейбовиц стал едва ли не самой важной персоной Salomon Brothers. В те дни никто в компании не знал, как рассчитать цену облигации и полугодовые купоны даже при известной доходности к погашению. Неразрешимой была и обратная задача – расчет доходности к погашению при известной цене и купонах. Поступали просто. У каждого был экземпляр так называемых «таблиц доходности», и все искали ответ в них. Таблицы представляли собой внушительный том, смахивающий издалека на библию. Однако самая большая доходность в них не превышала 8 %, а в реальности на фоне инфляционных ожиданий 1970-х гг. доходность долгосрочных облигаций перевалила за 8 %. Что делать? Никто не знал, как оценивать облигации с доходностью выше 8 %.

Лейбовиц, пользуясь доступом к ЭВМ, за секунды проводил необходимые расчеты, и очень скоро стал самым известным человеком в компании. Очереди перед его столом выросли еще больше. Он рассказывает об этом так: «В городе, а может быть и в мире, только у меня был механизм расчета доходности. Теперь они действительно нуждались во мне. Когда старшие партнеры сражаются друг с другом за место в очереди перед твоим столом, волей-неволей становишься известным! Я и в самом деле пустил корни в Salomon Brothers». Должность Лейбовица теперь называлась «директор по инвестиционным системам». К тому моменту он был также приглашенным профессором в области количественного анализа в Школе делового администрирования Нью-Йоркского университета.

Неразбериха на финансовых рынках заставила Сидни Хоумера вернуться к начатой когда-то книге, и вскоре он работал над ней вместе с Лейбовицем. Рукопись превратилась в книгу «Неизвестные возможности таблиц доходности: новые инструменты для выработки стратегии на рынке облигаций» (Inside the Yield Book: New Tools for Bond Market Strategy), которая была опубликована в 1972 г. издательством Prentice-Hall и Нью-Йоркским институтом финансов{119}. Сама идея облигационной стратегии выглядела революционной в той сфере, где, как я отмечал, облигации традиционно приобретались для того, чтобы их держать.

Активное управление облигационными портфелями очень быстро приобрело популярность после выхода книги, а традиционный подход «покупать и держать» практически прекратил существование. Рынок облигаций с тех пор значительно изменился, а инвестирование в инструменты с фиксированным доходом стало более продуманным, сложным и, нередко, более рискованным, чем инвестирование на фондовом рынке. Благодаря работе Хоумера и Лейбовица теория теперь играет более заметную роль в трансформировании практики управления облигациями. На представлении новой редакции книги в 2004 г. Эндрю Картер, один из пионеров активного управления инструментами с фиксированным доходом, сказал: «Сидни – это историк, а Марти – поэт одного из важнейших финансовых рынков на земле, рынка облигаций».

В 1995 г., когда стаж работы Лейбовица в Salomon Brothers составлял 26 лет, ему позвонил Джон Биггз, председатель университетского пенсионного фонда TIAA-CREF, крупнейшей на тот момент организации с активами в $300 млрд. Биггз предложил Лейбовицу занять должность директора по инвестициям, ответственного за портфель акций. В первый момент Лейбовиц хотел отказаться, поскольку работа в Salomon Brothers была захватывающей, хорошо оплачивалась и позволяла приобретать новые знания.

Биггз, однако, обратился к нескольким членам попечительского совета TIAA-CREF с просьбой повлиять на упрямца, и когда Стив Росс и Боб Мертон стали говорить Лейбовицу о том, как он нужен фонду, тот сдался. «Удивительно, – вспоминает Лейбовиц, – оказывается, я был жизненно необходим этим ужасным людям». На деле Лейбовиц вскоре стал директором по инвестициям, отвечающим за все вложения TIAA-CREF, т. е. за акции, облигации и значительные позиции в недвижимости. Лейбовиц оказался настолько полезным для организации, что после 2001 г. TIAA-CREF не отпускал его еще три года, хотя он уже достиг пенсионного возраста.

Накануне 2004 г. Лейбовицу впервые за долгие годы пришлось заняться поиском работы. Предложения не заставили себя ждать. Лейбовиц рассказывает об этом так: «Morgan Stanley принял меня с распростертыми объятиями. Мне предложили должность управляющего директора, на которой я мог заниматься любыми вопросами по своему усмотрению, исследовать любую область финансов, писать столько, сколько захочу». Кто откажется от такой возможности? Лейбовиц получил шанс удовлетворить свою неиссякаемую любознательность.

Новые интересные вопросы попадали в поле зрения Лейбовица в связи с его работой в качестве попечителя и консультанта таких крупных организаций, как Фонд Карнеги, Гарвардский университет, Чикагский университет и Институт перспективных исследований в Принстоне. Перед всеми этими организациями стояли одни и те же проблемы. Ожидаемая доходность традиционной портфельной политики не удовлетворяла их потребностей. Поиски же более высокой ожидаемой доходности неизбежно приводили к неприемлемому для инвестиционных комитетов повышению риска.

Все попытки инвестиционных комитетов и персонала организаций изменить ситуацию наталкивались на один и тот же барьер: невозможность достижения инвестиционных целей без устранения ограничений, связанных с использованием только традиционных классов активов. Во многих отношениях это была не самая трудная задача. Куда сложнее оказалось понимание характера рисков, которые институты могли принять в поисках более высокой доходности, и выяснение влияния новых классов активов на общий уровень риска портфеля.

Институтам требовался совершенно новый процесс распределения активов. Одновременно, если они хотели повысить доходность, им нужно было научиться управлять более значительными или более разнообразными рисками.

Решение подобных проблем было для Лейбовица сродни дегустации коллекции изысканных французских вин. Он продумывал задачу от начала до конца и предлагал то, что, по его мнению, могло стать действенным решением. Планы, которые разрабатывал Лейбовиц, по его словам, «были в какой-то мере результатом идей Марковица, в какой-то – идей Шарпа и в какой-то – Грайнолда – Кана». Его схемы не просто опирались на CAPM, а несли CAPM в себе.

Лейбовиц нашел решение задачи совершенно случайно в 2003 г., когда готовился к выступлению перед большой группой менеджеров университетских фондов. Эти менеджеры уже начали диверсифицировать свои портфели, вводя в них такие нетрадиционные классы активов, как инвестиционные трасты недвижимости (REIT), прямые инвестиции в недвижимость, хедж-фонды, венчурный капитал и, в меньшей мере, прямые инвестиции в сырьевые материалы, например нефть и лес. Альтернативные классы активов имели более высокую ожидаемую доходность, чем акции, или представляли собой рыночно нейтральные хедж-фонды, которые, несмотря на более низкую ожидаемую доходность, характеризовались еще более низкой волатильностью доходности.

Определение фундаментального риска портфеля такого широкого набора активов было непростым делом. Лейбовиц исходил из того, что в любом портфеле всегда есть главный фактор риска, т. е. преобладающий источник риска, поэтому он для начала попытался понять, как различные части портфеля взаимодействуют друг с другом и как относительные волатильности различных классов активов влияют на общую волатильность портфеля[78].

В старые времена все держали в портфеле 60 % американских акций и 40 % облигаций. Тогда американские акции были основным источником риска институциональных портфелей, и уровень риска всего фонда можно было легко представить в численном выражении. О портфелях, где традиционный риск, связанный с акциями и облигациями, сильно снижен и разбавлен рисками других, зачастую менее ликвидных, классов активов, этого сказать нельзя. В новом мире определение структуры риска портфеля – не такая очевидная задача. В нем по-прежнему присутствуют американские акции, но их доля намного ниже, чем в прошлом.

Оценить влияние новых классов активов на фундаментальный риск невозможно в отсутствии методов определения корреляции движения новых классов активов и американских акций, т. е. взаимосвязи, которую Лейбовиц называет «подразумеваемой бетой». Чтобы получить пример для изучения, Лейбовиц составил ковариационную матрицу, которая представляет собой таблицу, демонстрирующую корреляцию одного класса активов с другими. Попросту говоря, он свел в таблицу ожидаемые доходности и волатильности (стандартное отклонение годовой доходности) разных классов активов.

Это, конечно, предельно упрощенное представление о ковариационной матрице Лейбовица и его подходе к расчету подразумеваемой беты новых классов активов. Скажем только, что в своем примере он объединил REIT с традиционными классами активов – американскими акциями и облигациями. Обратите внимание на то, что Лейбовиц принимает ожидаемую премию за риск по американским акциям равной 5,75 %, или величине ожидаемой доходности этих акций (7,25 %) минус доходность денежных инструментов (1,5 %). Также предполагается, что бета американских акций равна 1,00.

Взвешивая индивидуальные подразумеваемые беты по доле соответствующего класса активов в портфеле, Лейбовиц рассчитал общую бету портфеля. Затем он выполнил подобный расчет для каждого портфеля группы университетских фондов. Результаты расчетов преподнесли три сюрприза.

Во-первых, несмотря на широкий разброс распределений классов активов, общая бета фондов колебалась в узком диапазоне – от 0,55 до 0,65. При внешней непохожести все фонды были, по сути, очень близкими.

Во-вторых, общая волатильность почти всех фондов также колебалась в узком диапазоне – от 10 до 11,5 %. Как и в случае с бетой, несмотря на широкое разнообразие распределений классов активов, узкий диапазон довлел над всеми. Самым удивительным оказалось то, что и в старые времена, когда портфели состояли из акций и облигаций в соотношении 60/40, общая волатильность портфелей не выходила за пределы диапазона 10–11,5 %. Игра с диверсификацией никак не повлияла на основной источник портфельного риска – им остались американские акции!

И в-третьих, выяснилось, что общая бета портфеля – взвешенная корреляция всех классов активов с акциями – более чем на 90 % объясняет общую волатильность в каждом случае. Американские акции остались основным источником риска, или волатильности. Волатильность портфелей принципиально не изменилась, хотя все отошли от первоначального распределения активов (только акции и облигации) и стали вкладывать средства в самые разные классы активов, рыночное поведение которых, казалось, не коррелировало с поведением акций и облигаций. Не менее интересным было то, что волатильность фондов сохранилась на прежнем уровне, невзирая на более высокую диверсификацию, чем в прошлом. Лейбовиц прокомментировал результаты так: «Я поставил новые вопросы, а получил то же самое».

Почему никто не замечал этого раньше? Чем объяснить такие неожиданные результаты? Все институты сократили позиции в американских акциях, а некоторые снизили долю облигаций в портфеле до однозначных чисел, с тем чтобы профинансировать новые классы активов. Университетские фонды уменьшили долю американских акций в портфелях, взвешенную по стоимости, с 45 % в 1995 г. до 32 % в 2005 г., а доля инструментов с фиксированным доходом и денежных средств упала с 30 до 20 %. Сократив почти на четверть пакеты традиционных активов, фонды вложили средства в иностранные акции, абсолютную доходность (хедж-фонды), прямые инвестиции и недвижимость[79].

При равных весах изменения менее заметны, однако они имеют ту же самую направленность: доля американских акций снизилась с 49 до 46 %, а доля инструментов с фиксированным доходом – с 37 до 26 %. Разница между результатами, полученными при взвешивании по стоимости и при использовании равных весов, указывает на преобладание крупных институтов. Тем не менее более мелкие организации тоже идут этим путем, особенно в отношении долей облигаций и денежных инструментов.

Не отстают от них и благотворительные фонды. По данным ведущей консалтинговой фирмы в этой области, Cambridge Associates, их вложения в американские акции, составлявшие 43 % в 1995 г., сократились до 27 % в 2005 г., доля облигаций и денежных инструментов за это десятилетие упала с 33 до 15 %. Высвобождающиеся финансовые ресурсы вкладывались в глобальные (неамериканские) акции, ликвидные и неликвидные альтернативные инструменты и недвижимость[80].

Казалось бы, такое радикальное изменение структуры риска и взаимодействий в инвестиционных портфелях должно было привести к значительному изменению характера волатильности и других индикаторов риска. Однако Лейбовиц не обнаружил практически никакого изменения риска этих портфелей.

Причина подобного парадокса, как выяснил Лейбовиц, кроется в одновременном сокращении позиций в акциях и облигациях, т. е. позиций в традиционных классах активов. Если бы сокращение касалось только американских акций или только американских облигаций, то результаты были бы совершенно другими, особенно в крупных институтах. Если бы менее волатильные альтернативные классы активов финансировались только за счет более волатильных акций, то и бета, и общая волатильность портфеля снизились бы. Использование только относительно стабильных облигаций в качестве источника финансирования привело бы к увеличению беты и общей волатильности портфеля. Однако финансирование перехода на альтернативные активы со средней бетой за счет комбинации акций с высокой бетой и облигаций с низкой бетой – пустое занятие, не приводящее к существенному изменению базовой структуры риска портфеля.

По словам Лейбовица и Бовы, «замена пакета со средней бетой на новые активы со средней бетой практически не изменяют бету портфеля. Более того, переход на альтернативные активы обычно фрагментарен, поэтому общая бета (рассчитанная путем взвешивания индивидуальных бет по классам активов в портфеле) является доминирующим фактором волатильности»{120}.

Это открытие привело Лейбовица еще к одному контринтуитивному выводу: «Несмотря на общепринятые представления, диверсификация в ее типичной форме относительно слабо влияет на волатильность фонда». Рискованность фонда в целом определяется бетой, т. е. экспозицией по рынку американских акций.

Хватит, однако, о бете. Могут ли все эти расчеты риска помочь нам в поиске и измерении альфы, избыточной доходности актива или портфеля с учетом риска? В соответствии с представлениями Лейбовица, ответ на этот вопрос возвращает нас прямо к модели оценки капитальных активов. Вместе с тем при более внимательном рассмотрении проявляется существенный отход от CAPM.

Каждый класс активов должен иметь некоторую ожидаемую доходность, иначе он перестает интересовать инвесторов. Определенный компонент доходности, ожидаемой по каждому активу, обусловлен корреляцией этого актива с американскими акциями. Вместе с тем такая корреляция должна быть меньше 100 %, иначе фонд будет инвестировать в американские акции! В результате, отмечает Лейбовиц, «остаточная доходность, т. е. разница между общей ожидаемой доходностью и ожидаемой доходностью, обусловленной корреляцией этих классов активов с акциями (другими словами, бетой), может рассматриваться как “подобная альфе” и называться структурной альфой, альфой диверсификации, альфой распределения, встроенной альфой или, самое главное, подразумеваемой альфой».

Обратите внимание на то, что Лейбовиц не употребляет слово «альфа» без определения. Именно в этом месте его представление о структуре портфельного риска и доходности начинает отходить от чистой модели оценки капитальных активов. В работе, опубликованной в номере Financial Analysis Journal за сентябрь/октябрь 2005 г. под заголовком «Охотники на альфу и собиратели беты», Лейбовиц делает этот отход очевидным:

В отличие от действительно активной альфы, альфа распределения становится широко доступной в процессе полупассивного приближения [фонда] к эффективному стратегическому распределению… [Таким образом], альфа распределения явно отличается… от действительно активной альфы, связанной с поиском и реализацией быстро появляющихся и исчезающих, трудно уловимых возможностей, порождаемых рыночной неэффективностью… Это совершенно разные вещи… и их использование требует разных подходов{121}.

Как бы их ни называли, альфы Лейбовица являются пассивными «в том смысле, что они не предполагают выигрыша от выбора самых успешных менеджеров или от активного инвестирования, осуществляемого менеджерами». Источники пассивной альфы различны: они могут быть обусловлены рыночной неэффективностью, волатильностью структуры типичного институционального портфеля и тем, насколько большой будет конечная позиция фонда в американских акциях, являющихся фундаментальным фактором риска.

Лейбовиц определяет пассивную альфу в полном соответствии с духом CAPM. Он опять берет в качестве примера REIT, и показывает преобразования, необходимые для расчета пассивной альфы при определенных допущениях. В приведенной ниже таблице эти допущения изложены в текстовой форме, а результаты расчетов выделены жирным шрифтом.

Альфа, рассчитанная подобным образом, напрямую добавляется к доходности портфеля. В нашем примере совокупная ожидаемая доходность REIT повышается на 2,22 процентных пункта с учетом веса позиции в портфеле. Альфа REIT пассивная, или подразумеваемая в том смысле, что она не является результатом активного управления, тем не менее она совершенно реальна, поскольку представляет собой избыточную доходность по отношению к бете в точном соответствии с CAPM.

В то же время такой подход к альфе имеет три особенности, которые не вписываются в традиционный анализ на основе CAPM. Именно поэтому Лейбовиц представляет его как «в какой-то мере результат идей Марковица, в какой-то – идей Шарпа и в какой-то – Грайнолда – Кана».

Во-первых, «все альфы прямо добавляются к доходности портфеля, [поскольку] эти пассивные альфы всегда имеют нулевую корреляцию с американскими акциями». Во-вторых, такие альфы практически не повышают волатильность портфеля в целом, поскольку вложения в них относительно невелики, а корреляция используемых активов друг с другом слаба за исключением связи через корреляцию с акциями. Сочетание небольших вложений со слабой корреляцией альтернативных классов активов приводит к появлению третьей особенности: «диверсификация приносит не снижение волатильности, а повышение доходности фонда».

Повышенная доходность является результатом, главным образом, выбора таких классов активов, которые имеют более высокую доходность, чем та, что обусловлена их бетой. Предположим, например, что доходность REIT не коррелирует с доходностью акций, тогда введение денежных инструментов (актива с нулевой бетой) в REIT никак не влияет на волатильность портфеля, однако REIT приносит более высокую доходность, чем денежные инструменты. Подобный пример – крайность, но он хорошо иллюстрирует идею Лейбовица о том, что привлекательность диверсификации заключается в повышении доходности, а не в снижении волатильности.

Бесплатного сыра, однако, не бывает. В более реальных условиях при переходе из денежных инструментов в REIT волатильность портфеля возрастает. Каждый раз, когда вы добавляете какой-либо класс активов к денежным инструментам, бета портфеля увеличивается. Инвестор, который хочет добавить новый класс активов, но не может допустить изменения волатильности портфеля, должен принимать меры для возврата к заданному уровню волатильности. Чаще всего умеренно сокращают позицию в акциях, хотя это ведет к определенной потере ожидаемой доходности.

Арифметика простого примера выглядит следующим образом. Предположим, как в примере выше, что ожидаемая доходность REIT превышает доходность денежных инструментов на 5,0 процентных пунктов, бета REIT равна 0,48, а акции имеют ожидаемую доходность сверх денежных инструментов в размере 5,25 процентных пункта и бету, равную 1,00. Допустим, мы ликвидируем 10 % денежной позиции портфеля и покупаем эквивалентную долю REIT. В результате доходность портфеля должна повыситься на 50 базисных пунктов (10 % от 5,0 %). Вместе с тем мы не можем получить эту добавку в полном размере из-за того, что добавили также и бету 0,048. Ликвидация 5 % нашей позиции в акциях с бетой 1,00 восстановит желаемую волатильность портфеля, однако будет стоить нам 29 базисных пунктов ожидаемой доходности (5,00 % от 5,75 %). Таким образом, чистый прирост ожидаемой доходности от покупки REIT составит 21 базисный пункт (50–29).

В этом примере средства перемещаются из денежных инструментов с нулевой волатильностью в новый класс активов с положительной бета-волатильностью. Если новый класс активов финансируется за счет ликвидации классов активов, отличных от денежных инструментов, то результаты будут другими. Когда бета-волатильность ликвидированного класса активов незначительно отличается от бета-волатильности нового класса активов, корректировка либо не нужна, либо несущественна.

Лейбовиц словно нашел горшок с золотом в конце радуги. Альтернативные активы с более высокой, чем у акций, доходностью позволяли повысить доходность портфеля без увеличения его общего риска. А зачем вообще нужны традиционные активы? Зачем держать акции и облигации? Почему бы не сформировать портфель из одних альтернативных активов вроде хедж-фондов и прямых инвестиций? Почему бы не пойти еще дальше и не включить в портфель один самый результативный источник альфы, вместо того чтобы распылять средства по разным классам активов?

Хорошие вопросы, однако на практике директора по инвестициям крупнейших институциональных фондов предпочитают не связываться с альтернативными активами. Они должны давать ясный и понятный для публики ответ на эти вопросы, иначе им как ушей не видать своей ответственной должности.

Ответом является знакомое слово «ограничения», которое означает, что «вы не можете сделать этого, даже если очень хотите». Лейбовиц приводит в качестве объяснения понятие «риск встречи с драконом», которое он позаимствовал из древних представлений, когда люди считали Землю плоской и опасались, что «за краем Земли обитают драконы». По его словам, риск встречи с драконом «отражает распространенное беспокойство, приводящее к введению ограничений». Иными словами, существуют риски «выхода за пределы моделей», т. е. такие риски, характер и структура которых неизвестны.

Фидуциарии избегают подобных рисков не из-за того, что у них нет соблазна, а из-за последствий принятия таких рисков, исходя из допущений, которые, как и любые другие допущения, могут оказаться ошибочными. Инвестиционный комитет и попечители закрывают глаза на множество рисков, оставшихся без вознаграждения, однако риск встречи с драконом относится к тем рискам, ошибочное принятие которых имеет серьезные последствия для организации и, конечно, для директора по инвестициям. Именно поэтому никто не заинтересован в выяснении характера первоначальных ожиданий, из которых этот риск может проистекать.

В качестве причин появления риска встречи с драконом Лейбовиц называет «неразвитость финансовых рынков, беспокойство о ликвидности, ограниченный доступ к приемлемым инвестиционным инструментам или первоклассным менеджерам, сомнительная структура вознаграждения, регуляционная или организационная структура, профессиональные стандарты, риск негативных новостей, недостаточные или ненадежные исторические данные»{122}. К этому списку можно добавить вероятность того, что активы будут вести себя совершенно не так, как ожидалось, или того, что в распределении исходов вероятность получения экстремальных результатов окажется выше, чем планировалось. В таких условиях процесс в целом может стать катастрофически неуправляемым. Неудивительно, что директора по инвестициям предпочитают не связываться с ним вообще.

Итак, мы подошли к удивительному, но неизбежному результату – сомнению в важности диверсификации, на которой настаивает Гарри Марковиц. На финансовых рынках принцип «хорошенького понемножку» частенько оказывается верным. Если институциональные инвесторы забудут об ограничениях на риск встречи с драконом и начнут накапливать альтернативные активы за счет традиционных объектов вложения вроде американских акций и облигаций, они очень быстро достигнут точки, в которой результаты будут совершенно непохожими на ожидаемые. Во-первых, как говорит Лейбовиц, «в тех случаях, когда альфа выходит за обычные границы, альфа-волатильность и риск встречи с драконом начинают угрожать доминированию беты фонда»{123}. Иными словами, вся схема может развалиться на части, если пространство окажется переполненным. А во-вторых, в дополнение к этой возможности ожидания доходности могут стать завышенными, поскольку наплыв инвесторов вызывает рост цен и ухудшение перспектив.

По иронии судьбы модель оценки капитальных активов и гипотеза эффективного рынка превратились в описание реальности раньше, чем стали абстрактными моделями. Все хотят иметь один и тот же портфель, а сам портфель фактически начинает представлять рынок. После этого все цены становятся ясными без вариаций, все начинают демонстрировать одинаковую склонность к риску, все получают одинаковую доходность и все принимают один и тот риск.

В определенной мере этот процесс уже идет. REIT превратили недвижимость, которую можно пощупать, в лист бумаги, торгуемый на финансовых рынках. Прямые инвестиции, бывало, оценивались в процессе переговоров между продавцом и покупателем. Теперь они оцениваются на аукционных рынках. Подобная трансформация происходит и с другими, прежде неликвидными, классами активов вроде лесоматериалов и товарных рынков в целом. Когда даже измерение альфы является спорным вопросом, рыночное поведение любого класса активов, даже акций и облигаций, теряет стабильность и становится непредсказуемым.

Подобный процесс – не плод больного воображения. Именно так сегодня институциональные инвесторы вроде пенсионных, университетских и благотворительных фондов решают, какой будет общая структура распределения активов в отдаленной перспективе. Результирующий портфель, или портфельная политика, является ориентиром, относительно которого оцениваются фактические достижения, и заявлением фонда о желаемой экспозиции на рынке. В условиях, когда новые игроки появляются на рынках таких активов, о которых они не думали раньше, и когда шквал новых производных продуктов проникает во все уголки финансовых рынков, цены, волатильность и ожидаемая доходность классов активов теряют стабильность. Они начинают изменяться совершенно неожиданно. В таком мире портфельная политика не должна быть чем-то неизменным, она должна непрерывно пересматриваться и переоцениваться.

Несмотря на осложняющие моменты, Лейбовиц находит использование нетрадиционных активов очень перспективным с точки зрения соотношения риск/доходность. Он уделяет необходимое внимание риску встречи с драконом, однако считает, что инвестиционные комитеты должны подходить к своим решениям относительно распределения активов с другого конца, не так, как большинство инвесторов.

Вместо простого включения этих активов в портфель в процессе «мучительной реоптимизации» по мере появления возможностей, предложений консультантов или под давлением обстоятельств Лейбовиц рекомендует начинать процесс распределения активов с определения приемлемого потолка для нетрадиционных классов активов или «базовой альфы». Затем следует оптимизировать альтернативные классы активов, с тем чтобы получить максимальную доходность для приемлемого уровня стандартного риска волатильности, а также риска встречи с драконом. Лишь после этого можно переходить к позициям в акциях и инструментах с фиксированным доходом (или, как говорит Лейбовиц, к «изменяющимся активам») и регулировать их доли для получения желаемого уровня риска для портфеля в целом.

В рекомендуемой Лейбовицем стратегии традиционный взгляд на соотношение риск/доходность остается на месте, однако фокус смещается кардинальным образом. Источником доходности становится базовая альфа. Управление риском портфеля в целом осуществляется за счет изменения долей акций и инструментов с фиксированным доходом. Теперь управление волатильностью портфеля является единственной целью существования изменяющихся активов, а источником ожидаемой доходности портфеля становится базовая альфа. При таком подходе установленные задачи для компонентов портфеля совершенно ясны, а внешние соображения больше не влияют на возможности максимизации ожидаемой доходности при одновременном контроле риска, другими словами, на оптимизацию.

Эта глава раскрывает лишь малую часть инновационного вклада Лейбовица в теорию портфельного управления и понимание движущих сил рынков капитала. Работы Лейбовица, начиная с книги «Неизвестные возможности таблиц доходности», увидевшей свет в 1972 г., и заканчивая сравнительно недавней серией статей по распределению активов на основе беты, охватывают огромный спектр вопросов.

В октябре 1980 г., когда новость о присуждении Нобелевской премии Биллу Шарпу распространилась в профессиональном сообществе, Лейбовиц выступил с приветственной речью. Перечисляя многочисленные заслуги Шарпа, Лейбовиц завершал каждую фразу словом «Дайену», которое евреи произносят, когда благодарят Господа. Смысл его в том, что если бы Господь остановился на уже сделанном для нас, то и этого было бы больше, чем достаточно.

В мае 2005 г. я участвовал в церемонии вручения Лейбовицу премии за профессиональное совершенство, высшей награды Института дипломированных финансовых аналитиков. Поздравляя виновника торжества, я воспользовался его приемом:

Если бы он подарил нам только «Неизвестные возможности таблиц доходности», Дайену!

Если бы он всего лишь научил нас тому, как иммунизировать портфели пенсионных фондов, Дайену!

Если бы он остановился на инструментах с фиксированным доходом и никогда не занимался акциями, Дайену!

Если бы он подарил нам только бету-плюс, структурную альфу, порядок формирования портфеля и базовую альфу, Дайену!

Если бы он всего лишь опубликовал 33 статьи в Financial Analysts Journal и 19 статей в The Journal of Portfolio Management, Дайену!

Если бы он всего лишь подарил нам все те удивительные открытия, которые я не упомянул, Дайену!

Если бы он был всего лишь тем прекрасным, щедрым и отзывчивым другом, какого хотел бы иметь каждый, Дайену!

15. Goldman Sachs Asset Management

«Уверен, невидимая рука все еще здесь»

Фишер Блэк перешел из Массачусетского технологического института в Goldman Sachs в 1984 г. Вскоре после переезда в Нью-Йорк Блэк сделал одно из своих самых известных замечаний: «Рынки кажутся намного более эффективными из офисов банков на берегах реки Чарльз, штат Массачусетс, чем из офисов банков на берегах реки Гудзон, штат Нью-Йорк».

Саркастическое замечание Блэка было воспринято его коллегами в Goldman с одобрением. Goldman всегда был в числе самых агрессивных трейдеров Уолл-стрит, а агрессивная торговля не слишком вязалась с твердой приверженностью Блэка тому миру, кумирами которого были модель оценки капитальных активов и равновесие. Признание Блэком разницы между Уолл-стрит и Кеймбриджем, штат Массачусетс, вызвало вздох облегчения. И действительно, очень скоро Блэк возглавил работу по количественному моделированию широкого диапазона прибыльных стратегий на рынках инструментов с фиксированным доходом и рынках акций, а персонал Goldman понял, как нужно использовать сильные стороны Блэка и его необычные методы.

В 1986 г. Блэку пришлось проводить собеседование с человеком по имени Боб Литтерман, который претендовал на должность в департаменте по исследованиям инструментов с фиксированным доходом. Литтерман, имевший докторскую степень Миннесотского университета, преподавал в Массачусетском технологическом институте, однако его интересовала, главным образом, эконометрика, а точнее применение статистических методов в экономике и финансовом прогнозировании. Блэк скептически относился к эконометрике по той простой причине, что она не считала равновесие определяющей силой. Двумя годами позже в работе с вызывающим названием «Дефектность эконометрических моделей» он заявил буквально следующее: «Некоторые экономические показатели настолько трудно оценить количественно, что я называю их “ненаблюдаемыми”. Два из них – это ожидаемая доходность на фондовом рынке и премия за риск по облигациям»{124}. Тем не менее специалисты по эконометрике пытаются сделать это.

Блэк начал разговор с вопроса: «Почему вы считаете, что специалист по эконометрике будет полезен на Уолл-стрит?»{125}. Литтерман так убедительно отстаивал свою позицию, что Блэк решил не препятствовать его назначению, несмотря на сомнения в пользе эконометрики. Если Литтерману так и не удалось обратить Блэка в свою веру, то Блэк в конечном итоге сделал Литтермана энтузиастом теории равновесия, а их сотрудничество оказалось удивительно плодотворным. Как сказал Литтерман, «идеи Фишера стали смыслом моей работы»[81].

Вскоре они уже работали вместе над созданием моделей для деривативов, стратегий хеджирования, управления рисками и распределения активов. Кульминацией сотрудничества стало появление в 1992 г. модели, увековеченной как модель Блэка – Литтермана{126}. В ней удалось объединить идею равновесия ожидаемых доходностей с широким набором стратегий активного управления. Это было равносильно примирению болельщиков команды Yankee с болельщиками команды Red Sox.

Литтерман объяснил равновесие ожидаемых доходностей таким образом: «Равновесие – это состояние мира, в котором ожидаемые доходности активов пропорциональны их экспозиции по ценовому риску. Модель оценки капитальных активов – полезное приближение, хотя могут существовать и более сложные, более реалистичные модели с множественными периодами и ценовыми рисками»[82].

Карьера Литтермана в Goldman началась в департаменте по исследованиям инструментов с фиксированным доходом. Позднее он возглавил направление по управлению риском в масштабе всей компании. Это была интересная работа, предусматривавшая широкие полномочия, однако Литтерман надеялся, что раньше или позже Goldman снимет с него ответственность за управление персоналом и позволит заниматься управлением бизнесом. Ему очень хотелось опробовать на практике тот теоретический инструментарий, над разработкой которого они с Блэком работали. В 1993 г. Литтерман попытался убедить Джона Корзина, в то время управляющего партнера (впоследствии сенатор от штата Нью-Джерси и губернатор этого штата), поручить ему управление портфелем, но Корзин отказал, сказав: «Нет, Боб, для тебя есть более важные вещи».

Литтерман внимательно следил за развитием бизнеса по управлению активами. Клифф Аснесс, доктор в области финансов и бывший помощник Юджина Фамы, организовал в 1994 г. группу по количественным исследованиям. В 1995 г. Аснесс создал фонд Global Alpha Fund, который продемонстрировал доходность 92,8 % в 1996 г. и 34,8 % в 1997 г. Литтерман был заинтригован. «Казалось, деньги заработать так просто», – сказал он мне. Аснесс покинул Goldman с частью своей команды в конце 1997 г. и создал AQR Capital Management, ныне процветающую компанию по управлению инвестициями с активами в $30 млрд.

После ухода Аснесса Литтерман получил, наконец, возможность заняться управлением активами. В сферу его ответственности входила как разработка количественных стратегий, так и управление риском (вторую функцию с него сняли после того, как глава направления по управлению риском Якоб Розенгартен был переведен в подчинение руководства отделений). Литтерман отвечал теперь за Quantitative Equities, группу, которую в течение 18 лет возглавлял Боб Джоунз, и в управлении которой находились портфели акций стоимостью около $100 млрд. Большинство этих портфелей включали в себя только длинные позиции, однако некоторые из них позиционировались как длинные/короткие и включали хедж-фонды. Литтерман также отвечал за группу Quantitative Strategies, которая управляла всем прочим, в основном хедж-фондами и инструментами с фиксированным доходом, и занималась глобальным тактическим распределением активов. Этой группой совместно управляли Марк Кархарт и Рэй Ивановски. Вдобавок под контроль Литтермана попал консалтинговый бизнес Global Investment Strategies, возглавляемый Куртом Винкельманном. Литтерман говорил, что он «тренер бейсбольной команды, а не один из полевых игроков». В подконтрольной ему сфере с активами в сотни миллиардов долларов доходность была высокой, а рост быстрым.

Когда я поинтересовался точным размером активов под управлением, Лейбовиц ответил: «Наверняка могу сказать только одно – когда-то мы были низкорисковой организацией с количественными стратегиями, но сейчас превратились в крупнейшего менеджера хедж-фондов в мире среди тех, кто управляет собственными хедж-фондами. Мне, конечно, следовало бы выразиться проще, но реальность сложнее, чем хочется». Он был прав: его ответ, несмотря на сложность, сказал довольно много о том, как функционирует бизнес Goldman по управлению активами.

«Мы используем два показателя для активов под управлением, не считая корректируемой волатильности, – поясняет Литтерман. – Часть управляемых средств вкладывается в обычные стратегии, при которых активы принадлежат непосредственно клиентам. Остальное вкладывается в стратегии с переносимой альфой или в то, что мы обычно называем оверлеями».

Литтерман приводит пример. «Допустим, клиент просит нас переместить часть денег из условного портфеля в миллиард долларов в стратегию с переносимой альфой, которая отслеживает определенный ориентир с усредненной ошибкой не более 100 базисных пунктов (один процентный пункт). В конце дня подобный запрос фактически требует от нас предъявить клиенту активный риск в $10 млн, или ошибку слежения, в отличие от пассивных стратегий вроде индексных фондов. Однако мы имеем дело со стратегией переносимой альфы и реально никуда не вкладываем принадлежащий клиенту миллиард. Мы работаем с производными инструментами, и должны внести маржу, скажем, в $40 млн для финансирования стратегии». Затем Литтерман представляет эту концепцию с другой точки зрения: «Клиент вполне может получить за 50 базисных пунктов активный риск в $2 млн при простом управлении и не связываться со стратегией переносимой альфы. Тогда нам придется использовать таким же образом те же $40 млн, но назвать их условным активом в $2 млн».

Результатом является многоступенчатый расчет активов под управлением. На взгляд Литтермана, сказать просто о добавлении условных активов – значит, ничего не сказать о том, что на самом деле происходит в Goldman. Goldman дифференцирует портфели с низкой и высокой волатильностью и считает различие между ними особенно важным для стратегий хедж-фондов и переносимой альфы. Портфель в $10,0 млрд при волатильности в 4 % примерно эквивалентен портфелю в $2,5 млрд при волатильности в 16 %.

«Ключевой момент заключается в том, что волатильность – это стержень наших решений во всех стратегиях, – отмечает Литтерман. – Мы не избегаем риска, поскольку вместе с Фишером считаем, что ожидаемая доходность меняется вместе с риском. Именно это имеет в виду Фишер, именно это имею в виду я, когда мы говорим о “равновесии”. Эта уверенность – центральная часть всех наших стратегий. Понятие равновесия и идея о том, что мир движется к равновесному состоянию, красной нитью проходят через наши представления о мире. Уверен, невидимая рука все еще здесь».

Повседневное управление портфелем в наше время вышло на новый уровень, и Литтерман признает, что сейчас нельзя просто сидеть и ждать, пока движущие силы процесса уравновешивания сделают свое дело: «Мы твердо намерены держать волатильность под контролем, с тем чтобы не выйти за допустимые для клиентов уровни риска отклонения от установленного ориентира и ошибки слежения. С волатильностью всегда было сложно совладать».

Из-за сложностей с волатильностью инвесторы должны также следить за тем, какой активный риск принимают их менеджеры. Как далеко менеджеры отклоняются от ориентира? Насколько в любой момент времени фактический портфель близок к портфельной политике, отражающей склонность клиента к риску и его долгосрочные представления об ожидаемой доходности на рынках?

С точки зрения Литтермана, «формирование портфеля – это процесс адекватного распределения риска. Большинство людей не понимают этого и не уделяют этому вопросу достаточного внимания».

Риск любого портфеля, по существу, – ограниченная величина. Более того, общая способность клиента к принятию риска тоже фактически ограниченная величина. Клиент распределяет этот ограниченный ресурс между менеджерами, и управление риском, таким образом, представляет собой процесс распределения в условиях ограничений и для клиента, и для портфельного менеджера. Эта мысль имеет широкие последствия. Ограниченной величиной является не только риск портфеля, общая способность клиента к принятию риска тоже имеет предел. Чем точнее определен этот предел, тем успешнее процесс управления портфелем.

При работе с любыми ограниченными ресурсами уместно применение такого инструмента, как бюджет. По словам Джейсона Готтлиба, коллеги Литтермана, бюджет риска – это «диагностическое средство декомпозиции риска, цель которого состоит в идентификации источников и величин риска совокупного портфеля… и в том, чтобы помочь нам понять, адекватное ли вознаграждение предусматривает программа за связанные с ней активные риски»{127}.

Бюджет риска детализирует расхождение между портфельной политикой клиента и фактическим портфелем по трем аспектам: распределение активов; бета или «чувствительность портфеля менеджера к изменениям базовых ориентиров»; и риск выбора акций, который отражается в ошибке слежения с учетом бета-эффектов. «Высокий показатель риска выбора акций, – объясняет Готтлиб, – обычно сигнализирует о качественном подходе к принятию риска».

Выбор акций – «высококачественный риск» по той причине, что это извлечение выгоды путем отбора индивидуальных ценных бумаг, которое, несмотря на все трудности, намного менее рискованно, чем стратегия маркет-тайминга, ставок на сектора (например, капитальные товары против потребительских товаров) или стили (например, рост против стоимости). Выбор акций легко диверсифицировать из-за наличия тысяч возможных вариантов, чего нельзя сказать о рисках переоценки или недооценки целых классов активов, стилей или секторов. Это означает, что последствия ошибки отдельно взятой ставки на маркет-тайминг или стиль намного серьезнее последствий ошибки выбора акции А вместо акции В в портфеле с большим числом индивидуальных позиций.

Оптимальный подход требует от инвестора прежде всего оценки рыночной эффективности, для чего следует задать вопрос: «С какой вероятностью мы сможем превзойти наши ориентиры с учетом принятых рисков?» После получения ответа на этот вопрос можно поставить следующий вопрос: «Как распределить активы между активными и пассивными стратегиями?» Чем сильнее уверенность в эффективности рынка, тем больше должна быть доля активов в пассивном управлении.

Такой разговор следует начинать в самом начале инвестиционного процесса. «Вам нужно принять решение о распределении активов между бетой и альфой, – поясняет Литтерман. – По мнению Йеля и Гарварда, рынки не слишком эффективны, и доходность можно получать за счет принятия некоррелирующих с рынком рисков, так что можно идти и получать альфу». У Литтермана иной взгляд на вещи: «С моей точки зрения, как и с точки зрения Фишера Блэка, рынки очень эффективны, но не идеально эффективны».

Это заявление об эффективности рынка является основой, на которой Блэк и Литтерман выстроили свою модель. Представление об эффективности рынка продолжает оставаться критически важным элементом управления активами под началом Литтермана. Он подкрепляет наблюдение Блэка аргументом, заимствованным из «Фундаментальных идей». «Это ребята вроде нас, дисциплинированные и креативные портфельные менеджеры, заставляют рынок двигаться в направлении повышения эффективности. При доходности, что мы генерируем, я не опасаюсь полностью эффективных рынков, по крайней мере пока. Однако их эффективность повышается непрерывно и быстро. Мир становится количественным, таким, где нет места секретам! Возможности получения альфы ограниченны и их трудно найти. Все дело в деталях, а деталей, слава Богу, хватает. Именно так сторонники количественных методов могут получить такую доходность, как у нас».

Литтерман очень любит представлять свои концепции в виде образов. «Это сродни рыбной ловле, – говорит он. – В прошлом тот, кто хотел поймать рыбу, забрасывал удочку и ждал. Теперь количество рыбы поуменьшилось, и нам приходится использовать более совершенные технологии, чем простая удочка. У того, кто это понимает (а их единицы), улов хорош. Тем не менее мы продвигаем мир к равновесному состоянию, в котором риск и ожидаемая доходность соответствуют друг другу, а зарабатывать деньги на активном управлении становится все труднее и труднее».

Подобное видение мира совпадает с представлениями Блэка тридцатилетней давности. «Мы наблюдаем это на рынках каждый день, – продолжает Литтерман. – Мы работаем на самых ликвидных рынках в мире, но даже там заметно наше влияние на цены. Нам все труднее определить, что привлекательно, а что нет. Превышает ожидаемая доходность равновесное значение или нет? В отсутствие равновесия вы парите в невесомости. Идеального равновесия нам никогда не достичь, однако равновесие – это центр тяжести. Рынок делает свою работу».

Такие рассуждения – не простое философствование. Они трансформируются в конкретное видение механизмов функционирования рынка, близкого к состоянию эффективности. Литтерман поясняет: «Краткосрочные торговые возможности, например продажа Ford – покупка GM, исчезают в результате арбитражных операций очень быстро. Только обладатели самых эффективных механизмов осуществления операций продолжают зарабатывать деньги. Мы концентрируемся на долгосрочных возможностях. Мы ищем привлекательные возможности во всех сферах – валюты, акции, облигации. Такие инвестиции занимают у трейдеров слишком много времени. Для нас это хорошо – мы можем держать их все это время».

Джереми Грантам, главный стратег и председатель совета директоров управляющей компании Grantham, Mayo, Van Otterloo, хорошо представляет, что такое крупные институциональные инвесторы, зацикленные на краткосрочных возможностях и как от огня шарахающиеся от вложений, которые окупаются не сразу. Повторяя слова Пола Самуэльсона по этому поводу, Грантам так объясняет причину подобных пристрастий в письме к своим клиентам: «Очень отдаленные инвестиционные горизонты хороши в теории, однако в реальной жизни инвестиционные комитеты имеют дело с горизонтами не более трех лет, что слишком мало для использования возврата к среднему в целях сокращения риска. Комитеты по-прежнему решают эту проблему, прячась от нее».

Грантам делает примечательный вывод из тенденции инвесторов всех мастей уходить от решения проблемы. Этот процесс делает акции более волатильными, чем они были бы в случае преобладания долгосрочных взглядов, и приводит «к тому, что… аномальные события вроде краха 1929 г. бьют по рынку в полную силу… По иронии судьбы большинство институтов имеют в настоящий момент превосходные перспективы на отдаленных инвестиционных горизонтах, однако чаще всего отказываются от них»{128}.

Goldman, со своей стороны, использует волатильность как возможность до тех пор, пока может контролировать ее. Диверсификация – основная форма контроля волатильности. Стратегии Goldman предусматривают диверсификацию путем инвестирования в рынки по всему миру. Однако игра в активное управление затевается с единственной целью – получение альфы, а свобода в осуществлении долгосрочных вложений повышает возможности ее генерирования. Результатом является горшок золота в конце радуги – высокий коэффициент Шарпа, т. е. показатель доходности относительно риска. Точнее, коэффициент Шарпа – это отношение реализованной доходности портфеля за вычетом доходности безрискового актива к волатильности доходности. Более высокое всегда привлекательнее более низкого – чем больше удовольствия за те же деньги, тем лучше.

Литтерман уделяет большое внимание коэффициенту Шарпа портфелей под его контролем. «Мы по-прежнему несем убытки в промежутках между удачными месяцами. Тем не менее за десятилетний период наш коэффициент Шарпа составил 1,0. Это невероятно высокий показатель. На рынке в целом волатильность в три-пять раз превышает ожидаемую доходность». Я поинтересовался у Литтермана, способен ли Goldman, на его взгляд, поддерживать коэффициент Шарпа на этом уровне неопределенно долго. «Нет, конечно, – ответил он. – Равно как не можем мы создать и неограниченное богатство. Что-то обязательно случается… Новые конкуренты появляются каждый день, и они очень опасны. Теоретики говорят об этом уже полвека».

Как неоднократно повторял Литтерман, «все в конечном итоге упирается в управление рисками». Концентрация на риск-менеджменте, однако, не означает, что Литтерман считает всякий низкий риск лучше высокого. Все дело в контроле. Повышенный риск при постоянном коэффициенте Шарпа – это более высокая доходность, поскольку коэффициент Шарпа равен доходности, деленной на риск.

Литтерман не понимает, почему такое множество инвесторов не желает принимать активный риск. По его мнению, для каждого базового риска фондовых рынков, т. е. для каждой беты, существует оптимальная величина активного риска, связанного с принятым коэффициентом Шарпа. Большинство инвесторов принимает слишком низкий активный риск, а 90 % их общего риска обусловлено бетой, т. е. волатильностью всего рынка. Они считают, что отношение ожидаемой альфы к волатильности активного риска не должно превышать 0,01–0,05 %. Эта величина ничтожно мала. Литтерман объясняет дальше: «Если, например, вы ожидаете коэффициент Шарпа на уровне 0,25, что примерно равно его значению для фондового рынка, то вам необходимо распределить риск поровну между бетой и альфой. Если вы ожидаете коэффициент Шарпа выше 0,5, т. е. доходность на уровне половины волатильности, то активный риск должен доминировать в вашем портфеле».

Консервативные инвесторы, которые держат диверсифицированный портфель, состоящий наполовину из акций и наполовину из инструментов с фиксированным доходом, могут рассчитывать на положительную доходность в долгосрочной перспективе, однако должны смотреть на вещи реально. По оценкам группы Литтермана, долгосрочная премия по акциям всего на 3–4 процентных пункта выше облигаций, а многие экономисты считают, что она еще меньше. Портфель 50/50, таким образом, должен генерировать реальную (т. е. с учетом инфляции) доходность на уровне 1,5–2,0 % в долгосрочной перспективе до вычета вознаграждений и налогов. «Возможностей получить более высокую доходность без принятия более высокого риска не существует, – говорит Литтерман. – Однако совсем не обязательно подвергать весь портфель более высокому риску. Если вам удастся найти опытных активных менеджеров, которые могут использовать сконцентрированную экспозицию для получения альфы, то вы сможете рассчитывать на значительное повышение доходности при относительно небольшом увеличении общего риска портфеля».

Вдобавок многие инвесторы не понимают, что дает им диверсификация в плане повышения доходности. «Возьмем доходность хедж-фондов, – предлагает Литтерман и добавляет: – Вам нужно вложить в них 100 % капитала, чтобы получить 3 %-ный активный риск, поскольку доходность сильно диверсифицирована. А институциональные инвесторы вкладывают в хедж-фонды менее 10 % капитала».

Высокая волатильность привлекает Goldman с его количественными методами так же, как нектар привлекает пчел. Если, как полагает Литтерман, риск и доходность тесно взаимосвязаны на рынках, которые постоянно движутся к равновесию, то волатильность – хорошая возможность увеличить капитал. Если смириться с сильно колеблющейся в краткосрочной перспективе доходностью, то при хороших шансах на выигрыш со временем можно получить повышенную доходность. Иными словами, при высокой волатильности вложенный миллиард может принести больше, чем при низкой волатильности.

«В идеальном случае, – добавляет Литтерман, – когда опытный менеджер предлагает фонд с высокой волатильностью, содержащий только альфу (без систематической связи с колебаниями самого рынка), инвестор всегда может управлять экспозицией по риску с помощью простого изменения размера вложенного капитала. Это резко отличается от того, что инвестору приходится делать с низковолатильным фондом: использовать заемные средства и платить высокое вознаграждение за создание такой же возможности генерирования доходности».

Подобное соображение имеет большое значение для инвесторов хедж-фондов. Многие хедж-фонды предлагают не чистую альфу, а непрозрачную смесь альфы и беты, что значительно осложняет управление общим риском портфеля для инвестора. Чтобы получить более высокий уровень экспозиции по альфе опытного менеджера хедж-фонда, инвестору приходится вкладывать в фонд дополнительный капитал. Во-первых, это связано с выплатой более высокого вознаграждения, а во-вторых, с более высоким относительно непрозрачным бета-риском. Хеджирование такого риска – дело непростое.

Управление риском и склонность к риску, несомненно, важны, но они представляют лишь одну сторону высокой доходности. Критическое значение имеют транзакционные издержки, поскольку активные стратегии, хорошо работающие при низких издержках, начинают проигрывать с их повышением.

Благодаря современным технологиям и конкуренции, команда с количественными методами теперь платит лишь доли цента на акцию при торговле на фондовом рынке, а иногда и вовсе ничего. Зато ей необходимо высокое мастерство и использование самых сложных методов торговли. Так, существуют электронные сети, где инвесторы торгуют анонимно, как компьютер с компьютером, существует программная торговля, при которой дилеры оперируют крупными портфелями акций на основе их характеристик, а не знании конкретных ценных бумаг. При алгоритмической торговле, относительно новой процедуре, позиции ликвидируются или наращиваются путем проведения серий сделок, а не за один прием. Торговые решения принимает компьютер в зависимости от ценовых движений и пожеланий инвестора.

«Процесс допускает применение новых стратегий, – продолжает Литтерман, – однако мы непрерывно укрупняемся, и наше воздействие на цены в процессе торговле усиливается. Поэтому мы интенсивно ищем возможности минимизации транзакционных издержек. Бумажные портфели всегда приносят деньги, но что происходит в реальности – другой вопрос. Для такого крупного инвестора, как Goldman, оценка и минимизация рыночного влияния принципиально важны. Рыночное влияние имеет значение даже для процесса распределения активов. Осуществляя торговлю, мы фактически экспериментируем с рынками каждый день и по всему миру. Когда мы торгуем, то наблюдаем за последствиями операций, которые, несмотря на наши размеры, не так-то легко отследить. Мы будем стараться, чтобы так было и дальше».

Очень многое в подходе Goldman к управлению активами связано с моделью Блэка – Литтермана, созданной в 1992 г. Отправной точкой для Блэка и Литтермана стала контринтуитивная идея о том, что инвесторы могут сочетать активное управление с пассивным в одном и том же портфеле. Их модель описывает стратегию для портфеля, выстроенного вокруг двух отдельных субпортфелей, один из которых отражает равновесное состояние (ожидаемую доходность, увязанную с ковариацией портфеля с рынком), а другой – активный взгляд менеджера на ожидаемую доходность классов активов или отдельных ценных бумаг в пределах класса активов. Уникальность модели заключается в том, как Блэку и Литтерману удалось объединить портфель, выстроенный на идее рыночной эффективности, с портфелем, выстроенном на идее рыночной неэффективности.

Это удивительное сочетание равновесия и активного управления было предложено в качестве решения одной из сложных проблем процесса оптимизации по среднему/дисперсии, фундаментального подхода к распределению активов, предложенного Гарри Марковицем в 1952 г. в известной статье «Выбор портфеля». В ней Марковиц выдвигает идею «эффективного портфеля», т. е. портфеля, который максимизирует ожидаемую доходность на единицу риска (дисперсия или волатильность) или минимизирует риск на единицу доходности. Тот, кто хочет провести оптимизацию, формирует эффективный портфель из рассматриваемых активов, объединяя оценки ожидаемой доходности и риска для каждого актива с ковариацией (ответное движение вверх и вниз) каждого актива с каждым из других рассматриваемых активов. Цель – максимизировать ожидаемую доходность портфеля и одновременно минимизировать ковариации при предельно возможной диверсификации портфеля.

Большую проблему представляют собой оптимизаторы. Как говорят профессиональные инвесторы, они «ведут себя не слишком хорошо». Они обычно предпочитают активы, демонстрирующие низкую ковариацию, активам или сочетаниям активов с высокой корреляцией. Эта склонность приводит к предвзятой оценке ожидаемой доходности и риска каждого отдельно взятого актива. Любое несоответствие между двумя наборами исходных данных, например между ожидаемой доходностью и риском, которое нередко случается при раздельной оценке таких данных, воспринимается как возможность. Многие активы, к которым оптимизаторы питают пристрастие, – недвижимость, лесоматериалы, прямые инвестиции, акции развивающихся рынков и т. п. – имеют относительно низкую ликвидность или высокую волатильность доходности, а также подвержены лейбовицевскому риску встречи с драконом. Держатели традиционных портфелей чувствуют недоверие к оптимизаторам, рекомендующим слишком высокие доли нетрадиционных активов, так как торговля ими связана с высокими затратами, с высоким риском или просто слишком необычна с консервативной точки зрения. Если такое случается, то оптимизатор «ведет себя плохо».

Поведение оптимизатора можно улучшить, если задать ограничения на нетрадиционные активы как процент от совокупного портфеля. Однако это приводит к новой проблеме: слишком жесткие ограничения лишают смысла саму идею использования оптимизатора.

На проблему неправильного поведения оптимизаторов впервые обратили внимание количественные аналитики Goldman Sachs в 1989 г., вскоре после того, как Литтерман возглавил департамент по исследованиям инструментов с фиксированным доходом. Руководитель подразделения в токийском офисе Goldman попросил Литтермана разработать модель для создания глобальных портфелей инструментов с фиксированным доходом, приемлемых для японских инвесторов. Задача очень быстро расширилась и превратилась в разработку глобальной модели формирования портфелей инструментов с фиксированным доходом для клиентов Goldman по всему миру.

Литтерман, не зная, с чего начать, решил проконсультироваться с Блэком. Тот заинтересовался проблемой, однако он не привык смотреть на модели с позиции реального мира. Его стартовой площадкой всегда было равновесие, но Литтерман опасался, что сейчас такой подход будет больше мешать, чем помогать. Вот что Литтерман говорит об этом эпизоде: «Я воспринимал вопрос о том, что будет в условиях равновесия, как занятное упражнение по математике, а не как серьезную практическую задачу. Фишер, однако, сказал, что проблему можно решить с помощью простой оптимизации по среднему/дисперсии. Поэтому я отправился в компьютерный зал, чтобы ликвидировать программу оптимизации, и обнаружил то, что всем было и так известно: плохое поведение оптимизатора. До этого мне никогда не приходилось заниматься оптимизацией».

Эта проблема оказалась особенно серьезной при работе с глобальными портфелями облигаций на развитых рынках из-за того, что доходность облигаций и валютные курсы сильно коррелировали друг с другом. Такое сочетание неизбежно провоцировало плохое поведение оптимизатора. В этом случае входным параметром была прогнозная шестимесячная доходность облигаций. Изменение на одну двенадцатую долю процентного пункта, т. е. на 5 базисных пунктов (а неопределенность данных Литтермана намного превышала эту величину) в прогнозе для одной страны приводило к резкому изменению рекомендуемых весов в портфеле. Серьезные ограничения как по максимальному, так и по минимальному размеру долей активов были просто необходимыми, чтобы рекомендуемый портфель походил на приемлемый. В таких условиях оптимизатор неизбежно вел себя плохо и в конечном итоге оказывался бесполезным.

В отчаянии Литтерман пошел к Блэку и пожаловался на поведение оптимизатора. «Этот факт хорошо известен, – ответил Блэк, – именно поэтому большинство тех, кто пользуется оптимизатором, вводят ограничения на результаты». Литтерман упорствовал. «В этом нет никакого проку, – возражал он. – В него вводят то, что хотят получить».

Тогда Блэк предложил альтернативный подход. Он как раз опубликовал работу, в которой предлагал равновесное решение проблемы определения объема иностранной валюты для хеджирования валютного риска в глобальных портфелях{129}. В ней не было ссылок на поведение оптимизаторов, она полностью посвящалась валютному хеджированию. Литтерман решил, что идея Блэка чересчур академична, и скептически отнесся к практической ценности его подхода.

Вместе с тем Литтерману было известно, что попытка реализовать рекомендации Блэка более продуктивна, чем простое созерцание стены. Он признал, что валютная проблема критически важна для глобальных портфелей, однако все равно не мог определить, как далеко следует заходить при хеджировании от курсовых колебаний. Статья Блэка по универсальному хеджированию предполагала, что ответ можно получить путем оптимизации соотношения риска флуктуации курсов валют и ожидаемой доходности портфеля. В отсутствие ограничений и мнения вы просто вводите в оптимизатор равновесные значения ожидаемой доходности активов с фиксированным доходом и валют, а также волатильности и ковариации для каждого класса активов. После этого оптимизатор рекомендует вам глобальный рыночный портфель инструментов с фиксированным доходом и валют, хеджированных в соответствии с универсальным коэффициентом хеджирования Фишера. «Это здорово! Отличная стартовая позиция! – такой была первая реакция Литтермана. – Если у вас нет никакого мнения, держите рыночный портфель».

Так был сделан первый шаг. Экономические данные, используемые Литтерманом, давали то, что он называл «бредовым портфелем», отражающим чувствительность оптимизатора к этим данным. «Поскольку портфель, отражающий наши экономические мнения, абсурден, – заключил Литтерман, – мне нужно последовать совету Фишера и ввести допущение о равновесии, при котором ожидаемые доходности пропорциональны ковариации активов с рынком. Тогда я смогу получить нечто среднее между допущением о равновесии и экономическими мнениями». Легко сказать, но непросто сделать – первая попытка Литтермана использовать линейную комбинацию двух групп входных данных ничего не давала, если равновесные факторы не имели почти абсолютного веса. Даже после всех необходимых корректировок отклонения от рыночного портфеля все равно были неприемлемыми.

Литтерман, однако, не сдавался. Он попробовал применить еще один способ объединения двух концепций (равновесной и экономической) – байесовский подход[83]. Байесовский анализ учитывает корреляцию. Такой подход строится на предположении, что два актива со сходным поведением должны иметь сходные ожидаемые доходности. Помимо прочего, он дает довольно большую свободу в том плане, что вам не нужно вводить допущения для каждого актива, и вы можете получить достаточную достоверность разных оценок. Можно даже получить мнение для комбинации активов.

«Это работает!» – обрадовался Литтерман. В отсутствие ограничений оптимизатор рекомендовал оптимальный портфель, который складывался из сочетания рыночного портфеля с портфелями, отражающими ваши мнения. Более того, если центром тяжести является равновесие, то вам не нужны мнения по каждому отдельно взятому активу. При наличии мнения по какому-либо активу оптимизатор распространяет его в определенной мере на другие коррелирующие активы. Такая процедура исключает появление бредовых портфелей. Теперь можно получать приемлемые портфели, исходя из вашей уверенности во мнениях и размера риска (размера позиции), который вы готовы присвоить этим мнениям. Оптимизатор стал, наконец, вести себя хорошо! «Никто не доверял оптимизаторам, – поясняет Литтерман, – но теперь мы знаем, как изменить положение».

Необходимость введения в оптимизатор оценки ожидаемой доходности каждого отдельно взятого актива отпала. Центр внимания сместился с индивидуальных активов на портфель в целом. Литтерман так описывает новый подход:

Инвестор фокусируется на одной или нескольких оценках, каждая из которых представляет собой доходность выбранного портфеля… Мы называем такие портфели «портфелями мнения». [Теперь] инвестора просят указать не только ожидаемую доходность каждого портфеля мнения, но и уровень уверенности, т. е. стандартное отклонение от ожидания… [В результате] оптимальный портфель представляет собой взвешенную комбинацию рыночного равновесного портфеля и портфелей мнения… Размер портфеля мнения является функцией как величины ожидаемой доходности, так и уверенности, которые встроены во мнение инвестора[84]{130}.

Модель Блэка – Литтермана имеет еще одно интересное свойство. Инвестор по-прежнему может вводить ограничения в оптимизатор. Чаще всего налагается запрет на короткие продажи. В отсутствие ограничений оптимизация неизменно приводит к генерированию рекомендаций по короткой продаже того или иного класса активов, включенного в портфель.

Глядя на удивительное сочетание приверженности Блэка анализу равновесия и приверженности Goldman активному управлению, Литтерман замечает: «Подобное переформулирование проблемы имеет более широкий смысл… и содействует использованию количественных моделей прогнозирования доходности при управлении активами». Модель Блэка – Литтермана позволяет инвесторам ослабить ограничения, налагаемые на процесс оптимизации, и, тем не менее, получать приемлемые портфели.

Подобный подход к устранению ограничений дал потрясающие результаты и привел к взрывному росту объема активов в управлении. Литтерман гордится таким достижением, однако наращивание объема активов в управлении нельзя назвать его главной задачей. С точки зрения Литтермана, размер денежного дохода от стратегий – значительно более важный показатель, чем активы в управлении.

В результате Литтерман и его коллеги признали, что равновесие – это нечто, имеющее не только теоретическое значение. В самом деле, концепция равновесия пронизывает все, что они делают, даже несмотря на то, что бизнес Goldman нацелен на генерирование альфы, а не беты. «Если вам нужна бета, обращайтесь в Vanguard, BGI или State Street», – говорит Литтерман. Применение равновесия Блэка – Литтермана к поиску альфы – это просто еще одна точка зрения, а не шаг в сторону пассивного управления. Главное, что дала модель Блэка – Литтермана, – это приемлемые результаты работы оптимизатора, без искажений, связанных с ограничениями.

«Теперь у нас есть фабрика альфы, – заявляет Литтерман, – вопрос в том, как нам продать ее продукцию? Раньше мы выделялись тем, что предлагали управление портфелями акций с низким риском, формируемыми с помощью количественных методов. Однако мир изменился после краха высокотехнологичного пузыря. Старые финансовые аналитики вторглись в наше пространство». Пришлось упаковать их стратегии в новую обертку.

Каким образом? Возьмем традиционный длинный портфель с недостаточным весом активов, которые не нравятся менеджеру, и избыточным весом активов, к которым менеджер питает пристрастие. Допустим, что этот портфель имеет 2 %-ную ошибку слежения за выбранным ориентиром. Если клиент согласится на 4 %-ную ошибку, то менеджер сможет удвоить вес предпочтительных для него активов, который и без этого слишком велик. Однако, что он может сделать с активами, которые ему не нравятся? В случае небольших позиций их сокращение в два раза не имеет смысла. Вы быстро достигаете дна и не можете получить желаемого результата.

Единственный выход – объединить длинный портфель с портфелем из коротких позиций. Когда портфель структурируется так, чтобы иметь ошибку слежения в пределах 4–5 %, 30 %-ная доля коротких позиций, как обнаружил Литтерман, вполне достаточна (в глобальном портфеле она может возрасти до 40 %).

Возникает вопрос, а нельзя ли пойти еще дальше – полностью отказаться от ориентира и сделать портфель в равной мере длинным/коротким? В 2003 г. Goldman предложил такой рыночно нейтральный продукт. Стратегия представляет собой полностью лишенную ограничений версию активного процесса управления акциями: никакой заботы о бете, длинная/короткая. Эта стратегия глобальна, действует на всех рынках и охватывает около 1500 акций. Она использует финансовый рычаг для получения волатильности на уровне 8–10 % как по коротким, так и по длинным позициям – сочетание, которое без рычага характеризуется низкой волатильностью в силу того, что инвестор вкладывает средства не только в те акции, которые, как ожидается, упадут, но и в те, которые, по ожиданиям, будут расти. Финансовый рычаг предполагает, что на каждые инвестированные $100 Goldman должен купить и продать акции примерно на $400.

Литтерман гордится этим продуктом. «Он дает вам реальную чистую альфу и высокую волатильность – это превосходная стратегия. У нее хорошая доходность и она быстро растет». Однажды в 2005 г., когда стратегия имела $4 млрд под управлением, Литтерман увидел в отчетности, что в ее рамках длинные и короткие позиции в акциях достигли почти $15 млрд. Тогда он сказал себе: «Вот это да! Мы, похоже, становимся одним из самых крупных коротких продавцов на рынке!» В самом деле, данные говорили о том, что, несмотря на отсутствие крупных индивидуальных позиций, в целом компания была одним из крупнейших коротких продавцов на рынке.

Успех этого фонда заставил Литтермана сравнить его подход с тем, что он видел в других компаниях по управлению инвестициями: «Хуже всего в нашей отрасли то, что люди не принимают риск так, как заявляют. Они не управляют своими рисками. Это преступление. Они сокращают не выплачиваемое вознаграждение, а риски. Мы же поддерживаем волатильность на уровне 8–10 %, используя финансовый рычаг».

Свое раздражение по поводу того, что делают другие инвесторы, Литтерман выплеснул в статье «Загадка активного риска: последствия для сектора управления активами»{131}, написанной в начале 2004 г. Он начинает статью с объяснения того, что именно подразумевается под словами «загадка активного риска». Известно, что активный риск не коррелирует с рыночным риском – рост и падение рынка не связан с улучшение и ухудшением результатов вашего портфеля. Попытки переиграть рынок, иными словами, вносят очень незначительный вклад в общий риск портфеля. «Почему же тогда менеджеры пенсионных фондов вкладывают так мало в активный риск?» – спрашивает Литтерман. Многие пенсионные фонды поддерживают активный риск на уровне 50–200 базисных пунктов, т. е. довольствуются доходностью, которая отличается от доходности ориентира всего на 0,5–2 %. Такой низкий уровень вложений в активный риск выглядит еще более странным с учетом того, что в большинстве пенсионных фондов немало таких менеджеров, доходности которых не коррелируют или имеют низкий коэффициент корреляции. При этом сокращение риска, обеспечиваемое одной лишь диверсификацией, позволяет индивидуальным менеджерам этих фондов принимать более высокие активные риски.

На взгляд Литтермана, этот феномен действительно загадочен. Он пытается объяснить причины его появления. Возможно, узкий диапазон активного риска связан с тем, что директора по инвестициям в фондах ожидают «крайне маленькую положительную альфу» от своих менеджеров. Если это так, то директора должны считать рынки высокоэффективными. Кроме того, они должны быть уверены в том, что у них нет возможности отыскать активных менеджеров, способных превзойти средние показатели. Впрочем, директора, скорее всего, не склонны принимать риск более плохих результатов в своей группе – в случае открытия позиций с высокой волатильностью они слишком сильно рискуют проиграть в краткосрочной перспективе относительно стратегических ориентиров, в то время как другие фонды покажут более высокие результаты. Но главное, к чему им все эти затраты, связанные с активным управлением?

Хотя загадка активного риска объясняется, скорее всего, сочетанием поведенческих аспектов и агентских конфликтов, Литтерман считает, что «она не может существовать долго… фондам просто нет смысла ограничиваться таким низким уровнем активного риска». На его взгляд, уже заметны признаки изменений – некоторые крупные университетские фонды все больше принимают активный риск и все меньше рыночный.

В немалой мере такие изменения являются результатом растущей популярности переносимой альфы, которая делает возможным существование активных стратегий, не затрагивая распределения базовых активов в соответствии с портфельной политикой. Кроме того, наблюдаются явные признаки смягчения ограничений, налагаемых на активных менеджеров. По сути, традиционные менеджеры без коротких позиций уходят в прошлое, а им на смену идут низкорисковые улучшенные индексные продукты или высокорисковые хедж-фонды с длинными/короткими стратегиями. В отличие от традиционных портфельных стратегий улучшенное индексирование и хедж-фонды имеют больше шансов на получение альфы в результате идентификации акции с ожидаемой низкой доходностью. Улучшенный индексный фонд может сократить долю таких акций и заместить их более предпочтительными акциями, а хедж-фонд может продать в короткую акции, которые он считает переоцененными.

Литтерман, однако, предупреждает, что «ограничением для альфы является капитал, необходимый для генерирования активного риска, а не уровень риска сам по себе… Когда доступный капитал ограничен, инвестиционные стратегии следует оценивать на основе альфы на единицу капитала… В этом случае можно выиграть от заимствований… Очень важно понимать, что в ситуации, когда уровень активного риска не является существенным ограничителем…конструирование оптимального портфеля требует совершенного другого соотношения риск/доходность».

Статья заканчивается интересным предсказанием:

Спрос на альфу ведет к повышению эффективности рынка… По мере того как рынки становятся более эффективными, отыскать способных менеджеров становится все труднее. Поскольку процесс поиска также требует мастерства на уровне фонда и является игрой с нулевой суммой, на наш взгляд, советам директоров и директорам по инвестициям следует сосредоточить усилия на приобретении конкурентного преимущества в этой сфере или пользоваться наименее затратными индексными стратегиями, чтобы решить загадку активного риска… Дни «пакетного инвестирования» сочтены.

Успех подхода Блэка – Литтермана привел к появлению совершенно новой стратегии активного управления, которую в Goldman называют «портфелем с оптимальным смещением». Слово «смещение» обычно указывает на разницу соотношения риск/доходность реальных портфелей и соответствующих ориентиров или в случае хедж-фондов – на расчет оптимального соотношения длинных и коротких позиций. Портфели с оптимальным смещением Блэка – Литтермана обеспечивают оптимальное распределение риска между «портфелями мнения» – портфелями с длинными и короткими позициями, отражающими мнение или набор мнений относительно будущего. Как говорит Литтерман, это портфели, которые «интуитивно имеют для вас смысл».

«Поначалу, – вспоминает Литтерман, – когда наша с Фишером модель только появилась, мы мыслили как экономисты, т. е. анализировали рынки. Теперь наши взгляды стали более сложными, мы, например, смотрим на стоимость и рост компаний или, чаще, на накопленный капитал и денежные потоки. Мы создаем портфели, отражающие наши мнения. Таким образом, портфель с оптимальным смещением – это распределение риска по таким портфелям мнения, которые вы хотите держать». Иными словами, портфель с оптимальным смещением представляет собой определенную комбинацию всех портфелей мнения.

От чего зависит состав конкретной комбинации? Поскольку все наши портфели являются длинными/короткими, требуется очень небольшой или вообще нулевой капитал. Главным критерием, таким образом, становится риск, а самым эффективным ориентиром – коэффициент Шарпа, который характеризует отношение доходности сверх безрисковой ставки к волатильности доходности.

Такова конструкция. Исполнение – это отдельный вопрос. Портфель с оптимальным смещением приносит на бумаге деньги почти каждый месяц, однако в реальном мире каждый портфель несет транзакционные издержки. «Когда вы сравниваете бумажный портфель с реальным, то понимаете, насколько мала и неопределенна реализованная альфа», – подчеркивает Литтерман.

Тем не менее процедура является гибкой и позволяет инвестору создавать любые виды портфелей – высокорискованные или низкорискованные, с ограничениями или без них. «Мы управляем фабрикой по производству альфы, – говорит Литтерман. – Для каждого дня у нас свой набор мнений, который отражается в портфеле с оптимальным смещением и множестве различных оптимальных реальных портфелях. Все эти портфели оптимальны, однако отличаются друг от друга по характеристикам – они могут иметь различные ориентиры, различные ограничения, различные уровни активного риска. Даже если бы эти характеристики были одинаковыми, то портфели все равно отличались бы размерами, сроками и транзакционными издержками».

Все, как всегда, зависит от деталей, и Goldman Sachs выстраивает невероятно сложные стратегии. Как ни странно, это следствие очень простой философии портфельного управления Goldman. Конкуренция в этой сфере очень жесткая и продолжает усиливаться. Фишер Блэк, наверное, был прав, когда сказал, что «рынки кажутся намного более эффективными из офисов банков на берегах реки Чарльз, штат Массачусетс, чем из офисов банков на берегах реки Гудзон, штат Нью-Йорк». Но даже в 1984 г. было очень трудно переиграть рынок, а в наше время он стал еще эффективнее. Равновесие – это сила, которая господствует на наших рынках и играет все большую роль на рынках мира.

Если все так, как думает Литтерман, то Фундаментальные Идеи и концепция равновесия действительно составляют фундамент, на котором инвесторы должны выстраивать свои стратегии. Все четыре элемента Фундаментальных Идей сфокусированы на управлении риском – среднее/дисперсия, модель оценки капитальных активов, эффективный рынок (включая работу Модильяни – Миллера) и теория ценообразования опционов. Пока активные портфельные менеджеры находятся в поисках альфы, они не могут контролировать результаты. Весь процесс реализации инвестиционных стратегий, таким образом, должен фокусироваться на управлении риском. Вот где мастерство действительно имеет значение.

Идя по пути Майрона Шоулза, Goldman Sachs идентифицирует риски, которыми можно управлять, и избегает или хеджирует все остальные риски. Результаты, которых добилась эта компания, впечатляют.