Новичкам важно понимать, что нужно внимательно относиться к тому, как мы определяем базу и проводим сравнение наших активно управляемых фондов. В самых ранних исследованиях постоянства результатов просто рассматривались все фонды акций. Это не оптимальный вариант. Важно сравнивать подобное с подобным. Например, в течение нескольких последних лет акции роста крупных компаний (таких как McDonald’s, Microsoft, Wal-Mart) демонстрировали очень высокие результаты. Было бы несправедливо сравнивать фонд акций мелких или иностранных компаний с общими фондами акций, которые склонны к высокой концентрации этих акций, или с индексом S&P 500 по той же причине. В базе данных Principia используется особо эффективный подход к этой проблеме. По фондам акций компаний США составляется матрица 3 на 3, в которой размер сопоставляется со стоимостью. Фонды группируются по размеру компаний на мелкие, средние и крупные. Также фонды классифицируются на фонды стоимости, фонды роста и фонды смешанного типа. В результате получается девять категорий, что позволяет справедливо сравнивать эффективность фондов между собой.
Начнем с «дедушки» всех индексных взаимных фондов – индексного фонда Vanguard 500. Не будет случайным, если в течение следующего года он станет крупнейшим индексным фондом в мире (сказанное относится к 2001 г. Прим. пер.). По истечении 15-летнего периода, завершившегося в декабре 1998 г., он находился в восьмом процентиле категории фондов акций крупных компаний смешанного типа компании Morningstar: это означает, что он превзошел 92 % других фондов. К вопросу «почему» мы обратимся через некоторое время.
Математические подробности: исходная база
Если вы действительно серьезно относитесь к определению исходной базы по фонду, а также пытаетесь развить навыки, то вы проводите трехфакторный регрессионный анализ доходности фонда. Вот как это делается. Регрессия, разработанная Кеном Френчем из Массачусетского технологического института и Юджином Фамой из Чикагского университета, начинается с месячной доходности широкого рынка акций, а также месячного вклада в доходность акций мелких компаний и акций стоимости. Вы откладываете месячные доходности, получаемые фондом или интересующим вас управляющим, рядом с этими тремя исходными сериями и выполняете множественную регрессию. Этот статистический метод, включенный в большинство пакетов электронных таблиц, позволяет наилучшим образом совместить три фактора с доходами управляющего и выдает результаты. Наиболее важным из них является остаточная доходность (точка пересечения регрессии), или «альфа». «Альфа» – это «избыточный» доход, оставшийся после учета влияния рынка, размера компании и стоимости. Для большинства управляющих это отрицательное число. Результат также включает в себя статистическую значимость «альфы», что говорит нам о том, насколько результаты являются случайными (низкое значение
