 |
Формирование оптимального портфеля из венчурных инвестиций и акций на основании данных за период 1982-2007 гг.
|
|
|
|
В данном параграфе автор основывает свой анализ на данных о доходности венчурного капитала, рассчитанных на основе индекса Venture Capital Index за период 1982-2007 гг. Рассчитанные автором показатели доходности и риска акций и венчурного капитала за рассматриваемый период представлены в таблице 4.
Табл. 4. Доходность и стандартное отклонение венчурного капитала и акций, США, 1982-2007 гг.
|
| Венчурный капитал | Акции | |
| NASDAQ | S&P500 | ||
| Квартальная доходность, % | 3,97 | 3,14 | 2,6 |
| Доходность в годовом выражении, % | 16,85 | 13,16 | 10,81 |
| Квартальное стандартное отклонение, % | 11,09 | 10,58 | 6,3 |
| Стандартное отклонение в годовом выражении, % | 22,18 | 21,16 | 12,6 |
Источник: рассчитано автором на основе данных сайтов https://www.cambridgeassociates.com/indexes/docs/VC_Historical_endtoend_Returns.pdf, http://finance.yahoo.com
Таким образом, средняя годовая доходность венчурного капитала за рассматриваемый период составила 16,85% при стандартном отклонении в 11,09%. Корреляция доходности венчурного капитала с доходностью акций, измеряемой на основе индекса NASDAQ, составила 0,54, на основе индекса S&P500 – 0,35. Оптимальный портфель, составленный из венчурных инвестиций и акций NASDAQ, включает 75,3% венчурного капитала и 24,7% акций; он характеризуется доходностью 15,94% при стандартном отклонении 20,01% (рис. 15). Оптимальный портфель из венчурного капитала в сочетании с акциями S&P500, включает 43% венчурных инвестиций, принося доходность в 13,41% при стандартном отклонении 13,73% (рис. 14).
Поскольку в основе расчета индекса Venture Capital Index лежит изменение стоимости чистых активов фондов, существует возможность того, что наблюдаемые значения доходности венчурного капитала подвержены сглаживанию, а значит, занижено стандартное отклонение и завышены показатели корреляции с другими активами. В этом случае рассчитанные значения оптимальных долей активов в портфеле также окажутся оцененными неверно. Рассчитав значения коэффициентов автокорреляции, которые оказываются статистически значимо отличными от нуля, можно убедиться в верности высказанного предположения.
|
|
|
Табл. 5. Коэффициенты автокорреляции доходности венчурного капитала
| Венчурный капитал | |||
| Лаг | Коэффициент автокорреляции | Q-статистика | Prob. |
| 1 | 0.581 | 36.524 | 0.000 |
| 2 | 0.466 | 60.220 | 0.000 |
| 3 | 0.330 | 72.199 | 0.000 |
Источник: рассчитано автором на основе данных сайта https://www.cambridgeassociates.com/indexes/docs/VC_Historical_endtoend_Returns.pdf
Напротив, на уровне значимости 5% есть основания принять нулевую гипотезу о статистически незначимом отличии от нуля коэффициентов автокорреляции для индексов NASDAQ и S&P500.
Табл. 6. Коэффициенты автокорреляции индексов S& P500 и NASDAQ
|
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Источник: рассчитано автором на основе данных сайта http://finance.yahoo.com
Таким образом, автокорреляция в доходности рассматриваемых фондовых индексов отсутствует.
В этом случае можно воспользоваться методикой, разработанной Европейской ассоциацией венчурного капитала для нахождения истинных значений показателей риска венчурных инвестиций и их корреляции с другими активами.
Автор оценивает уравнение регрессии, описывающее зависимость наблюдаемых значений доходности венчурного капитала от доходности индекса NASDAQ в текущем и предыдущих периодах. Количество включенных в уравнение временных лагов определяется на основе теста значимости коэффициентов. Итоговое уравнение имеет вид:
|
|
|
VCt=0,53* NASDAQ t+ 0,24* NASDAQ t-1; R2=0,34
(0,08) (0,09)
Свободный член из уравнения исключен, т.к. он статистически незначимо отличается от нуля на 10% уровне значимости.
Данное уравнение показывает, что, действительно, влияние макроэкономических событий сказывается на наблюдаемой доходности венчурного капитала не сразу, частично эта доходность обусловлена событиями предыдущих периодов, а именно – одного предыдущего периода.
Для сравнения, уравнение регрессии, в которое в качестве объясняющей переменной включены только текущие значения доходности индекса, имеет следующий вид:
VCt=2,18 + 0,57* NASDAQ t; R2=0,29
(0,95) (0,08)
Можно убедиться, что предыдущее уравнение имеет лучшую объясняющую способность, описывая 34% вариации значений доходности венчурного капитала.
Таким образом, может быть найдено уравнение, описывающее зависимость наблюдаемых значений доходности венчурных инвестиций от ее реальных значений. Воспользовавшись формулой (4) для нахождения весов, с которыми реальные значения доходности нескольких периодов определяют наблюдаемую доходность в данном периоде (θ0= 0,688, θ1=0,312), получаем, что уравнение имеет вид:
VCt=0,688* VCtreal+0,312* VCt-1 real
Таким образом, θ02+ θ12= 0,571.
Следующим шагом является корректировка стандартного отклонения венчурного капитала и его корреляции с доходностью акций.
С учетом формулы (2) 
=14,68%, или 29,36% в годовом измерении.
С учетом (3) 
,
.
Следует отметить, что аналогичные результаты получаются и при оценке уравнения регрессии и последующей коррекции истинных значений доходности венчурного капитала относительно индекса S&P 500. В этом случае уравнение регрессии имеет вид:
VCt=0,51* S& P500 t+ 0,18* S& P500 t-1; R2=0,33,
(0,08) (0,08)
и соответственно VCt=0,76* VCtreal+0,24* VCt-1 real
Автор отдает предпочтение при проведении коррекции индексу NASDAQ в силу того, что уравнение с этим индексом обладает хоть и не значительно, но все же большей объясняющей способностью.
После проведения коррекции оптимальный портфель из венчурного капитали и акций, измеряемых на основе индекса NASDAQ, содержит 45% венчурного капитали и соответственно 55% акций. Данный портфель обеспечивает доходность в 14,82% при стандартном отклонении 22,16% (рис. 15). Оптимальный портфель из венчурного капитала и акций S&P500 характеризуется доходностью в 11,65% и стандартным отклонением 12,96%. Доля венчурного капитала в нем составляет 14%, доля акций – 86% (рис. 14). Таким образом, после проведения коррекции оптимальные доли венчурного капитала в портфелях значительно сократились.
|
|
|
Рис. 14. Допустимое множество портфелей, включающих акции (S& P500) и венчурный капитал
Источник: построено автором на основе данных сайтов https://www.cambridgeassociates.com/indexes/docs/VC_Historical_endtoend_Returns.pdf, http://finance.yahoo.com
Рис. 15. Допустимое множество портфелей, включающих акции (NASDAQ Composite) и венчурный капитал
Источник: построено автором на основе данных сайтов https://www.cambridgeassociates.com/indexes/docs/VC_Historical_endtoend_Returns.pdf, http://finance.yahoo.com
Можно сделать вывод, что выбор индекса, на основе которого определяется доходность актива «акции», принципиально влияет на получаемые доли венчурного капитала и акций в портфеле. Корреляция доходности венчурного капитала с доходностью индекса NASDAQ Composite оказалась выше, чем с S&P500. Это объясняется различием баз расчета индексов – при расчете индекса NASDAQ учитываются акции большего числа компаний, включая не только крупные, но и средние, значительная часть которых - представители высокотехнологичных отраслей, телекоммуникации, биотехнологии, финансовые корпорации. Это делает структуру компаний, используемых при его расчете, более схожей со структурой проектов, финансируемых посредством венчурного капитала. Этим же фактором обусловлено различие в соотношении доходность/риск для обоих индексов (NASDAQ и S&P500). Доходность акций крупнейших корпораций США, учитываемых в индексе S&P500, оказывается стабильней, однако несколько ниже, чем доходность акции менее крупных и устойчивых компаний, входящих в базу расчета индекса NASDAQ Composite.
Коэффициент Шарпа для портфеля, содержащего венчурный капитал и индекс S&P500, оказывается выше, чем для портфеля с NASDAQ: для первого он составляет 0,535, для второго – 0,456, что позволяет говорить о большей эффективности первого портфеля в терминах доходности, получаемой на единицу риска. Для сравнения коэффициент Шарпа для NASDAQ = 0,399, для S&P500 = 0,484, для венчурного капитала после корректировки его стандартного отклонения 0,413. Это свидетельствует о том, что сформированные портфели характеризуются лучшим соотношением доходность-риск, чем отдельные активы.
|
|
|
Выводы
В рамках данной главы анализ портфеля венчурных проектов был расширен путем включения в него традиционных активов. Рассмотрение двух источников данных о доходности венчурных инвестиций в США позволило получить различные оценки оптимального соотношения в портфеле инвестора венчурных проектов и акций. При этом при анализе на основе короткого временного ряда эффективная доля венчурных проектов в портфеле оказалась значительно выше, что отразило временные тенденции в развитии венчурной индустрии.
Было показано, что доходность фондов венчурных инвестиций, рассчитываемая на основе изменения стоимости чистых активов, подвержена процессу сглаживания, после устранения которого на основе методики Европейской ассоциации прямых инвестиций и венчурного капитала, были рассчитаны точные значения стандартного отклонения доходности и ее корреляции с акциями. Рассчитанная рациональная доля венчурного капитала в портфеле профессионального инвестора составила 14%. Таким образом, в терминах доходности, получаемой на единицу риска, условия инвестирования улучшаются при сочетании в портфеле венчурных инвестиций и акций по сравнению с вложением средств только в венчурные проекты. Безусловно, данные выводы относятся к максимально диверсифицированным портфелям акций и венчурных проектов и напрямую применимы только к управлению средствами институциональных инвесторов. Однако, поскольку доходность отдельных венчурных проектов имеет еще меньшую корреляцию с фондовым рынком, чем весь венчурный капитал в целом, сочетание в портфеле венчурных проектов с акциями также может позволить в значительной степени улучшить условия инвестирования.
В процессе анализа на основе данных обо всей совокупности существующих в экономике венчурных проектов были также определены оптимальные доли проектов ранних и поздних стадий в портфеле инвестора. Найденное соотношение – одинаковые пропорции проектов ранних и поздних стадий - будет являться приблизительно справедливым и для случая отдельного фонда, когда по обоим видам проектов обеспечивается значительная диверсификация.
Заключение
|
|
|
На основании рассмотрения механизма осуществления венчурного инвестирования были определены специфические черты венчурных инвестиций, отличающие их от вложений в традиционные активы. В первую очередь к ним относятся:
· долгосрочность;
· неликвидность;
· отсутствие рыночных цен на венчурные проекты (за исключением момента выхода инвестора из компании или получения проектом дополнительного финансирования);
· информационная асимметрия относительно их инвестиционных характеристик;
· активное участие инвестора в управлении инвестициями и его возможность влиять на инвестиционные характеристики актива.
Именно данные особенности венчурных инвестиций обусловливают необходимость применения специальных подходов к управлению ими, а также наполняют специфическим содержанием само понятие «управление портфелем».
Автор пришел к выводу, что применительно к венчурным инвестициям управление портфелем проектов заключается, прежде всего, в формировании наиболее эффективного исходного портфеля, финансировании раундами, а также постоянном участии инвестора в деятельности отдельных компаний, позволяющем снизить индивидуальные риски проектов и увеличить их ожидаемую доходность. В целом методы минимизации рисков в венчурном инвестировании могут быть сведены к:
· тщательному отбору проектов для инвестирования
· финансированию раундами
· диверсификации – как по проектам как таковым, так и по отраслям, географическим регионам и стадиям развития
· специализации – применению опыта и знаний менеджера как средству изменить соотношение доходность-риск.
При этом наиболее полный учет всех факторов, влияющих на успешность деятельности венчурного инвестора, достигается при комбинации методов уменьшения риска на уровне портфеля путем диверсификации, а также на уровне отдельного актива посредством участия в управлении компанией.
Автор полагает, что прямое применение портфельной теории при оптимизации структуры портфеля, состоящего из отдельных венчурных проектов, является затруднительным. Это связано с тем, что все выводы классической портфельной теории относятся к инвестиционным портфелям одного заданного периода владения, например, квартал или год, а осуществление инвестиций в венчурном финансировании происходит не единовременно: во-первых, начало реализации проектов происходит в разное время, по мере их отбора, во-вторых, проекты финансируются раундами. Кроме того, автор пришел к выводу, что коэффициент корреляции между проектами будет расти во времени, т.к. с течением жизненного цикла проекта увеличивается степень зависимости его успешности от факторов внешней среды. Поэтому автор определяет основные направления, в которых должна происходить адаптация портфельной теории для ее применения к венчурным проектам; основное из них – это учет временной структуры осуществления инвестиций. Предлагается рассматривать этапы финансирования одного проекта как отдельные проекты и осуществлять оптимизацию в каждый из тех периодов, когда возможно проведение дополнительного финансирования. Также автор предлагает ввести дополнительный корректирующий коэффициент доходности проекта, учитывающий влияние на нее менеджера фонда и связанный обратной зависимостью с числом проектов в портфеле. Это позволит одновременно учитывать эффекты специализации и диверсификации при нахождении оптимальной структуры портфеля.
В процессе эмпирического анализа на основе данных о всей совокупности существующих в экономике венчурных проектов были определены оптимальные доли проектов ранних и поздних стадий в портфеле инвестора. Найденное соотношение – одинаковые пропорции проектов ранних и поздних стадий - будет являться приблизительно справедливым и для случая отдельного фонда, когда по обоим видам проектов обеспечивается значительная диверсификация.
В терминах доходности, получаемой на единицу риска, улучшения инвестиционных характеристик портфеля можно достичь путем сочетания в нем венчурных проектов с традиционными активами, в частности акциями. Эмпирически полученная автором на основе анализа доходности венчурного капитала в США доля венчурного капитала в оптимальном портфеле институционального инвестора составила 14%. Для России эта доля может оказаться еще ниже в силу недостаточной развитости рынка венчурного капитала и его еще большей рисковости.
Литература
1. Аммосов Ю.П. Венчурный капитализм: от истоков до современности. – СПб.: Феникс, 2005. – 372 С.
2. Гулькин П. Венчурный капитал. http://www.cfin.ru/investor/venture-handon.shtml
3. Дагаев А.А. Механизмы венчурного (рискового) финансирования: мировой опыт и перспективы развития в России.
http://www.cfin.ru/press/management/1998-2/06.shtml
4. Каширин А., Семенов А. Венчурное инвестирование в России – М.: Вершина, 2007. – 320 С.
5. Кокин А.С., Танюхин А.В. Капитализация венчурных фондов России. История и перспективы // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2007. - № 5 - с. 107–113. http://www.unn.ru/pages/vestniki_journals/99999999_West_2007_5/22.pdf
6. Шарп У.Ф., Александер Г.Дж., Бэйли Дж.В. Инвестиции: Пер. с англ. – М.:ИНФРА-М, 2001. – 1028с.
7. Artus P., Teiletche J., Kaserer C., Diller C. Performance Measurement and Asset Allocation for European Private Equity Funds. Research Paper. – 2004. Available online: http://www.evca.eu/knowledgecenter/default.aspx?id=2840
8. Bernile G., Cumming D., Lyandres E. The size of venture capital and private equity fund portfolios // Journal of Corporate Finance. – 2007. - №13. – P. 564–590.
9. Bygrave W. D. Syndicated investments by venture capital firms: a networking perspective // Journal of Business Venturing – 1987 - №2, P.139-154.
10. Chan Y. On the Positive Role of Financial Intermediation in Allocation of Venture Capital in a Market with Imperfect Information // The Journal of Finance, 1983 - Vol. 38 - №. 5 - pp. 1543-1568
11. Cochrane John H. The risk and return of venture capital // Journal of Financial Economics. – 2005 - №75 – P. 3–52.
12. Cumming, D., 2006. The determinants of venture capital portfolio size: empirical evidence // Journal of Business – 2006 - vol. 79 - № 3 - P.1083-1126.
13. Franke N., Gruber M., Harhoff D., Henkel J. What you are is what you like—similarity biases in venture capitalists' evaluations of start-up teams // Journal of Business Venturing – 2006 - № 21 – P. 802-826
14. Fulghieri, P., Sevilir, M. Size and focus of a venture capitalist's portfolio. University of North Carolina Working Paper, 2004
15. Inderst R., Münnich F. Portfolio financing and the benefits of “shallow pockets”. Working paper, LSE. September 2004.
16. Kanniainen V., Keuschnigg C. The optimal portfolio of start-up firms in venture capital finance // Journal of Corporate Finance - 2003 - Vol. 9 - № 5 - p. 521-534.
17. Levy H. Equilibrium in an Imperfect Market: A Constraint on the Number of Securities in the Portfolio // The American Economic Review – 1978 - Vol. 68 - No. 4 - pp. 643-658.
18. Merton R.C. A Simple Model of Capital Market Equilibrium with Incomplete Information // The Journal of Finance, Vol. 42, No. 3, Papers and Proceedings of the Forty-Fifth Annual Meeting of the American Finance Association, New Orleans, Louisiana, December 28- 30, 1986, (Jul., 1987), P. 483-510
19. Mullins J. W., Forlani D. Missing the boat or sinking the boat: a study of new venture decision making // Journal of Business Venturing – 2005 - №20 – P. 47-69
20. Norton, E., Tenenbaum, B.H. Specialization versus diversification as a venture capital investment strategy // Journal of Business Venturing. – 1993. - №8. – P.434-441.
21. Ruhnka J.C., Young J.E. Some hypotheses about risk in venture capital investing // Journal of Business Venturing. – 1991 - №6 – P.115-133.
22. Ruhnka J. C., Feldman H. D., Dean T. J. The “living dead” phenomenon in venture capital investments // Journal of business venturing. – 1992. - №7 – P. 137-155.
23. Sahlman W. The structure and governance of venture-capital organizations // Journal of Financial Economics – 1990 - №27 – p. 473-521.
24. Schmidt D. M. Private Equity versus Stocks: Do the Alternative Asset's Risk and Return Characteristics Add Value to the Portfolio? // The journal of alternative investments – Summer 2006 - p. 28-47.
25. Shepherd D. A., Ettenson R., Crouch A. New venture strategy and profitability: A venture capitalist's assessment // Journal of Business Venturing – 2000 - №15 – P. 449-467
26. Shepherd D. A., Zacharakis A., Baron R. A. VCs' decision processes: Evidence suggesting more experience may not always be better // Journal of Business Venturing – 2003 - № 18 – P. 381-401.
27. Woodward S. Measuring and managing alternative assets risk // GARP Magazine. – 2005. - №24 – P.21-24. Available online at http://www.sandhillecon.com/pdf/GARP_MayJune05_sm.pdf
28. Zacharakis A. L., Meyer G. D. A lack of insight: do venture capitalists really understand their own decision process? // Journal of Business Venturing – 1998 - №13 – P. 57-76.
29. Zacharakis A. L., Shepherd D. A. The nature of information and overconfidence on venture capitalists' decision making // Journal of Business Venturing – 2001 – №16 - P. 311-332.A discussion on the J-Curve in private equity, Fort Washington Investment Advisors
30. http://www.altassets.com – Сайт агентства «AltAssets»
31. http://www.bvca.co.uk - Сайт Британской ассоциации венчурного капитала
32. https://www.cambridgeassociates.com – Сайт Cambridge Associates LLC
33. http://www.djindexes.com – Сайт Dow Jones Indexes
34. http://www.evca.eu - Сайт Европейской ассоциации прямых инвестиций и венчурного капитала
35. http://finance.yahoo.com
36. http://www.ifsl.org.uk/ - Сайт ассоциации International financial services London
37. http://www.investfunds.ru – Информационный сервер об инвестиционных фондах
38. http://www.nvca.org – Сайт Национальной ассоциации венчурного капитала США
39. http://www.rvca.ru – Сайт Российской ассоциации венчурного инвестирования (РАВИ)
40. http://russiaventure.com
41. http://www.rusventure.ru – Сайт Российской венчурной компании
42. http://www.lehman.com/fi/indices/ - Сайт Lehman Brothers
43. http://www.nsf.gov/statistics/seind08/c6/c6s8.htm#c6s85 - National Science Board, Science and Engineering Indicators 2008
44. https://www.pwcmoneytree.com/ MoneyTree Report, подготовленный PricewaterhouseCoopers совместно с Национальной ассоциацией венчурного капитала США
45. Положения о составе и структуре активов акционерных инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов, утвержденного 30 марта 2005 года http://www.investpark.ru/?m=law&an=funds_structure_07
Приложения
|
|
|
