Модель Фама-Френча

Модель Фама-Френча - представляет собой усовершенствованную версию модели ценообразования капитальных активов (CAPM), разработанную американскими экономистами Юджином Фамой и Кеннетом Френчем в начале 1990-х годов. Эта модель стала важным инструментом в арсенале финансовых аналитиков и инвесторов, позволяя более точно оценивать ожидаемую доходность активов с учетом дополнительных факторов риска.

В отличие от классической CAPM, которая учитывает только рыночный риск, модель Фама-Френча включает два дополнительных фактора: размер компании и соотношение балансовой стоимости к рыночной. Эти факторы были выявлены на основе эмпирических исследований, показавших, что акции компаний с малой капитализацией и высоким соотношением балансовой стоимости к рыночной исторически демонстрировали более высокую доходность.

Основные компоненты модели Фама-Френча

Модель Фама-Френча выражается следующим уравнением:

Ri = Rf + βi(Rm - Rf) + βsSMB + βvHML + ε, где:
  • Ri - ожидаемая доходность актива i
  • Rf - безрисковая ставка доходности
  • βi - бета-коэффициент актива i относительно рыночного портфеля
  • Rm - ожидаемая доходность рыночного портфеля
  • SMB (Small Minus Big) - фактор размера
  • HML (High Minus Low) - фактор стоимости
  • βs и βv - чувствительность актива к факторам SMB и HML соответственно
  • ε - случайная ошибка

Интерпретация факторов модели

1. Рыночный фактор (Rm - Rf)

Этот фактор аналогичен премии за рыночный риск в модели CAPM. Он отражает дополнительную доходность, которую инвесторы требуют за принятие систематического риска, связанного с инвестированием в рыночный портфель.

2. Фактор размера (SMB)

SMB представляет собой разницу в доходности между портфелем акций компаний с малой капитализацией и портфелем акций компаний с большой капитализацией. Исторически сложилось так, что акции компаний с меньшей капитализацией демонстрировали более высокую доходность, что объясняется их большей рискованностью и меньшей ликвидностью.

3. Фактор стоимости (HML)

HML отражает разницу в доходности между портфелем акций с высоким соотношением балансовой стоимости к рыночной (value stocks) и портфелем акций с низким соотношением (growth stocks). Акции стоимости исторически показывали более высокую доходность, что может быть связано с недооценкой рынком их потенциала или более высоким риском.

Практическое применение модели Фама-Френча

Рассмотрим пример использования модели Фама-Френча для оценки ожидаемой доходности акций российской компании "ТехноИнновации" (вымышленное название).

Предположим, у нас есть следующие данные:

  • Безрисковая ставка (Rf) = 5%
  • Ожидаемая доходность рыночного портфеля (Rm) = 12%
  • Бета-коэффициент компании (βi) = 1.2
  • Премия за размер (SMB) = 3%
  • Премия за стоимость (HML) = 4%
  • Чувствительность к фактору размера (βs) = 0.8
  • Чувствительность к фактору стоимости (βv) = 0.5

Подставляем эти значения в формулу:

Ri = 5% + 1.2(12% - 5%) + 0.8(3%) + 0.5(4%)
Ri = 5% + 8.4% + 2.4% + 2% = 17.8%

Таким образом, ожидаемая доходность акций компании "ТехноИнновации" согласно модели Фама-Френча составляет 17.8%.

Сравнение с CAPM

Для сравнения, рассчитаем ожидаемую доходность по модели CAPM:

Ri = Rf + βi(Rm - Rf)
Ri = 5% + 1.2(12% - 5%) = 13.4%

Как видим, модель Фама-Френча дает более высокую оценку ожидаемой доходности, учитывая дополнительные факторы риска.

Преимущества и ограничения модели Фама-Френча

Преимущества:

  • Более точное прогнозирование доходности по сравнению с CAPM
  • Учет дополнительных факторов риска, влияющих на доходность акций
  • Возможность объяснения аномалий, не объясняемых CAPM
  • Широкое признание в академических кругах и среди практиков

Ограничения:

  • Сложность в определении точных значений факторов SMB и HML
  • Модель не учитывает все возможные факторы, влияющие на доходность
  • Может давать неточные результаты на развивающихся рынках с ограниченной историей данных
  • Требует регулярного пересмотра и обновления факторов

Применение модели Фама-Френча в российских условиях

Использование модели Фама-Френча на российском рынке сопряжено с рядом особенностей и трудностей. Во-первых, российский фондовый рынок характеризуется меньшей эффективностью и ликвидностью по сравнению с развитыми рынками, что может искажать влияние факторов модели. Во-вторых, ограниченная история рыночных данных затрудняет построение надежных исторических рядов для факторов SMB и HML.

Тем не менее, ряд исследований показывает, что модель Фама-Френча может быть адаптирована для российского рынка и давать более точные результаты, чем CAPM. Например, исследование Теплова и Селивановой (2007) подтвердило значимость факторов размера и стоимости для российского рынка акций.

Кейс-стади: применение модели Фама-Френча для оценки инвестиционного портфеля

Рассмотрим гипотетический случай использования модели Фама-Френча для оценки эффективности инвестиционного портфеля российского паевого инвестиционного фонда "АльфаКапитал Рост" (вымышленное название).

Предположим, что за последние 5 лет портфель фонда показал среднегодовую доходность 15%. Управляющий фондом хочет оценить, насколько эффективно он управлял портфелем с учетом принятых рисков.

Для анализа используем следующие данные:

  • Средняя безрисковая ставка за 5 лет (Rf) = 6%
  • Средняя доходность рыночного индекса (Rm) = 11%
  • Бета портфеля относительно рынка (βi) = 1.1
  • Средняя премия за размер (SMB) = 2.5%
  • Средняя премия за стоимость (HML) = 3%
  • Чувствительность портфеля к фактору размера (βs) = 0.7
  • Чувствительность портфеля к фактору стоимости (βv) = 0.6

Рассчитаем ожидаемую доходность портфеля по модели Фама-Френча:

Rp = 6% + 1.1(11% - 6%) + 0.7(2.5%) + 0.6(3%) = 14.3%

Фактическая доходность портфеля (15%) превысила ожидаемую доходность по модели Фама-Френча (14.3%), что свидетельствует о положительном вкладе управляющего в результаты фонда.

Для сравнения, рассчитаем ожидаемую доходность по CAPM:

Rp = 6% + 1.1(11% - 6%) = 11.5%

Как видим, модель CAPM дает значительно более низкую оценку ожидаемой доходности, что может привести к переоценке эффективности управления портфелем.

Влияние модели Фама-Френча на инвестиционные стратегии

Модель Фама-Френча оказала значительное влияние на развитие инвестиционных стратегий и создание новых финансовых продуктов. Некоторые из этих влияний включают:

  1. Фактор-инвестирование: Появление стратегий, ориентированных на систематическое использование факторов размера и стоимости для формирования портфелей.
  2. Smart Beta ETF: Создание биржевых фондов, которые следуют индексам, взвешенным по факторам Фама-Френча, а не по рыночной капитализации.
  3. Оценка эффективности управляющих: Использование модели для более точной оценки результатов работы портфельных менеджеров с учетом принимаемых ими рисков.
  4. Риск-менеджмент: Улучшение понимания источников риска в портфелях и возможность более точного управления этими рисками.

Дальнейшее развитие модели

Модель Фама-Френча продолжает эволюционировать. В 2015 году авторы предложили пятифакторную версию модели, добавив факторы прибыльности и инвестиций. Эта расширенная модель еще больше повышает точность оценки ожидаемой доходности, хотя и усложняет расчеты.

В контексте российского рынка актуальной задачей остается адаптация модели к местным условиям. Это может включать учет специфических факторов, таких как премия за ликвидность или страновой риск.

Заключение

Модель Фама-Френча представляет собой инструмент для оценки ожидаемой доходности активов, учитывающий более широкий спектр факторов риска по сравнению с классической CAPM. Несмотря на определенные ограничения, особенно при применении на развивающихся рынках, эта модель остается важным элементом современного финансового анализа и инвестиционного менеджмента.

Попробуйте программу ФинЭкАнализ для финансового анализа организации по данным бухгалтерской отчетности, доступной через ИНН

Еще найдено про модель фама-френча

  1. Кластер Экономические модели Марковица модель Фама-Френча модель Дюпона модель Альтмана модель Таффлера модель Спрингейта модель Честера модель Постюшкова 2
  2. Кластер Микроэкономика Шарпа модель Фама-Френча теория Модильяни-Миллера модель Блэка-Литтермана диверсификация рисков управление рисками хеджирование рисков кредитный риск рыночный
Скачать ФинЭкАнализ
Программа для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Скачать ФинЭкАнализ
Провести Финансовый анализ Онлайн
Онлайн сервис для проведения финансового анализа по данным бухгалтеской отчетности
Попробовать ФинЭкАнализ