Читать онлайн «Больше, чем вы знаете. Необычный взгляд на мир финансов». Страница 53

Фондовый рынок стремится уравновешивать доходность акционеров через установление цены (отражающей различия в риске). Высокодоходные компании получают более высокие коэффициенты рыночной цены к балансовой стоимости, а низкодоходные – более низкие коэффициенты. Вот почему хорошие компании и хорошие акции – не всегда одно и то же.

4. Стратегия имеет значение. С точки зрения компании стратегия – это набор видов деятельности, которые позволяют генерировать доходность выше стоимости капитала. Как правило, успешные стратегии наделяют компанию уникальным преимуществом в виде либо дифференцированного предложения, либо низкой себестоимости производства. Стратегия – это всегда компромисс при принятии решения о том, что компания будет делать, а что нет.

Как показывают исследования, даже в самых отсталых отраслях есть компании, успешно создающие стоимость, а в самых перспективных отраслях – компании, которые ее разрушают. Поэтому конкурентная стратегия имеет важное значение. Следовательно, анализ стратегии компаний должен быть составной частью процесса любого долгосрочного инвестирования11.

5. Насколько правильно осуществляется руководство? Незаурядные, талантливые руководители ценятся на вес золота, поэтому инвестору важно знать, как компания распоряжается своими управленческими ресурсами. Очень часто лучших менеджеров бросают на спасение тонущего бизнеса, вместо того чтобы позволить им создавать стоимость в передовых подразделениях. Следовательно, инвестор должен попытаться понять, какой вклад в создание стоимости вносит каждое подразделение (что может резко контрастировать с его вкладом в объем продаж или операционную прибыль), и на основе этого сделать вывод о том, насколько грамотно компания распределяет управленческие ресурсы.

Благодаря лучшим данным и более мощным вычислительным инструментам сегодня исследователи могут увидеть порядок в системах, которые раньше считались хаотичными или случайными. Я предполагаю, что самоподобие, столь явно выраженное в динамике доходности, характерно для самоорганизации бизнеса в глобальном масштабе. Это наблюдение не только любопытно с интеллектуальной точки зрения, но и имеет важное практическое значение для инвесторов. И чтобы это увидеть, не нужно быть знатоком абстрактного импрессионизма Джексона Поллока.

Начиная с 1993 г. я веду курс «Анализ ценных бумаг» в Школе бизнеса Колумбийского университета. Как вы понимаете, курс охватывает фундаментальные вопросы инвестирования, такие как оценка стоимости, анализ финансовой отчетности, конкурентная стратегия и т. д. Но на первой лекции в начале каждого года я неизменно делаю своим студентам одно важное предостережение: этот курс поднимает гораздо больше вопросов, чем дает ответов.

Например, мы не знаем, как рынки на самом деле агрегируют информацию и как это отражается на эффективности ценообразования. Мы знаем, что стандартные методы оценки риска не работают, потому что наше понимание риска по-прежнему остается неполным. Концепции конкурентных стратегий в своем большинстве ничего не говорят нам о том, какая стратегия преуспеет, а какая потерпит неудачу при различных условиях. И, наконец, работа головного мозга все еще остается тайной за семью печатями.

Длинный список вопросов, на которые пока нет ответов, делает инвестирование занятием одновременно увлекательным и чрезвычайно сложным. Увлекательным, потому что со временем мы продвигаемся в нашем понимании рынка и можем ожидать более высокой экономической отдачи. Сложным, потому что мы пока понимаем очень мало и рынок регулярно ставит в тупик даже самых умных инвесторов.

Я убежден, что синтез различных дисциплин будет играть важнейшую роль в продвижении нашего инвестиционного знания. Экономисты традиционной школы часто скептически относятся к попыткам физиков, психологов и социологов применить свои научные наработки к исследованию финансовых рынков. Несомненно, отсутствие экономического образования затрудняет исследователям решение задачи. Но в конечном итоге такое междисциплинарное сотрудничество дает нам более глубокое понимание и, возможно, даже ответы на вопросы, касающиеся работы компаний и рынков.

Вот несколько мыслей по поводу того, как междисциплинарный подход может помочь нам лучше понять природу инвестирования:

• Принятие решений и нейрология. На протяжении всей книги я часто ссылаюсь на теорию перспективы Даниэля Канемана и Амоса Тверски, которая говорит о том, что люди систематически принимают решения, идущие вразрез с теоретическими образцами. Теория перспективы подтолкнула развитие такой дисциплины, как поведенческие финансы, – здесь изучают когнитивные ошибки и неверные решения в бизнесе и инвестировании.

Несмотря на то что теория перспективы является огромным шагом вперед, она все же не объясняет, почему люди принимают те решения, которые они принимают. Прогресс в нейрологии сегодня дал исследователям возможность получить первые волнующие знания о том, что происходит в головном мозге, когда мы принимаем решения. Один из основателей нейроэкономики, Колин Камерер, приводит сравнение с первыми телевизорами, появившимися в 1950-х гг.: картинка пока размытая и постоянно требуется подстраивать антенну, но новые образы и озарения захватывают дух. Изображение «нейротелевизора» со временем будет становиться все более четким.

• Статистические свойства рынков – от описания к предсказанию? При описании рынков экономисты обычно исходят из предположения о четко определяемом компромиссе между риском и вознаграждением. К сожалению, эмпирические данные отвергают существование простой взаимосвязи между доходностью и риском. Как утверждал Бенуа Мандельброт, неспособность что-либо объяснить вызвана неспособностью это описать.

Изучение статистических свойств рынка, которое фактически началось в начале 1960-х гг. с первой работы Мандельброта в области финансов, показало, что изменения цены акций распределяются не в соответствии с колоколообразной кривой, а скорее подчиняются степенным законам распределения1. Практики фондового рынка знали об этом факте задолго до открытия Мандельброта и соответствующим образом – пусть даже интуитивно – корректировали свои модели. Но даже если сегодня мы можем правильно описать и категоризировать статистические свойства рынка, нам еще только предстоит разобраться в его причинно-следственных связях.

• Агентно-ориентированные модели. В своем большинстве экономические модели пренебрегают индивидуальными различиями и рассматривают среднестатистического индивида. В отличие от них агентно-ориентированные модели приписывают индивидуальным агентам хотя и ограниченные, но разнообразные способности и наделяют их свободой действий в компьютерном моделировании. Такие модели показывают, что индивидуальные различия оказывают важное влияние на рыночные исходы, а механизмы обратной связи играют большую роль. Например, человек часто принимает решения, ориентируясь на других людей. Эти простые модели могут значительно улучшить наше понимание поведения рынков – и в конечном итоге нашу способность его прогнозировать.

• Теория сетей и информационные потоки. В 1960-х гг. американский психолог Стэнли Милгрэм выдвинул знаменитую гипотезу пяти рукопожатий, согласно которой все люди в мире связаны друг с другом через цепочку из шести человек. Проблема в том, что эксперимент, на основе которого Милгрэм сделал свой вывод, в лучшем случае можно назвать искусственным. В течение десятилетий гипотеза о шести степенях разделения, несмотря на свою популярность, оставалась недоказанной.

В конце 1990-х гг. за эту проблему взялось новое поколение ученых, которые использовали более продвинутые аналитические инструменты, включая компьютерное моделирование. На удивление, они не только подтвердили гипотезу о шести степенях разделения, но и описали ключевые свойства сетевой структуры2.

Сегодня мы существенно продвинулись в понимании сетей, что, безусловно, является результатом междисциплинарных усилий, свободного обмена знаниями между точными, естественными и социальными науками. Исследования сетевых структур находятся на стыке множества областей, таких как эпидемиология, психология, социология, теория диффузии и стратегии конкурентной борьбы. Теория сетей также, вероятно, улучшит наше понимание того, как развиваются и изменяются товарные рынки и рынки капитала.

• Рост и распределение размеров. Распределение размеров компаний в промышленно развитых странах очень асимметрично: существует много мелких компаний и очень мало крупных. Эта закономерность наблюдается на протяжении более чем столетия. Однако ученые пока не могут объяснить механизм, который ведет к такому распределению.