Прогнозирование поведения финансового рынка и понимание динамики финансового рынка на основе эмпирических закономерностей в данных — сложная задача. Свойства финансовых временных рядов, такие как нестационарность, гетероскедастичность и режимы с низким отношением сигнал-шум, вызывают проблемы при наивном применении подходов статистического обучения. Хаотичный характер финансовых рынков и недавнее смещение интереса инвесторов от активного к пассивному управлению инвестициями изменили динамику рынка. В этой короткой заметке мы попытаемся определить секторы, которые вели себя одинаково или по-разному во время предыдущих рыночных кризисов, измеряя расстояние между структурными разрывами различных секторов. Эти алгоритмические методы в сочетании с предварительным знанием феноменологии финансового рынка позволяют делать выводы о взаимодействии и отношениях между реальной и финансовой экономикой в ​​периоды стабильной динамики рынка и рыночных кризисов. Наконец, мы анализируем динамику составляющих S&P 500 до и во время кризиса COVID-19. Наш анализ показывает, что увеличение величины общей доходности фондового рынка может открыть больше возможностей для инвестиционных менеджеров, ориентированных на стоимость, которые могут использовать большие отклонения в величине доходности акций.

Рыночные кризисы и взаимодействие реальной и финансовой экономики

Многим наблюдателям за финансовыми рынками известно, по анекдотически, о явлении, когда восстановление финансовых рынков может предшествовать восстановлению реальной экономики. Мы стремимся исследовать взаимосвязь между реальной и финансовой экономикой во время пузыря доткомов и глобального финансового кризиса (GFC). В частности, мы решаем следующие вопросы:

  1. Совпадает ли начальная точка краха между реальной и финансовой экономикой?
  2. Как долго продлится крах как реальной, так и финансовой экономики? Есть ли четкая разница между реальной и финансовой экономикой и сохраняется ли эта разница во время различных кризисов?
  3. Есть ли значимое различие в траектории восстановления как реальной, так и финансовой экономики?

Мы стремимся ответить на некоторые более общие вопросы, касающиеся динамики финансового рынка во время кризисов. При разных типах рыночной динамики какие сектора ведут себя одинаково? В частности, мы сосредоточимся на анализе сходства между структурными разрывами различных секторов. Затем мы решаем два вопроса. Во-первых, какова общая степень сходства фондовых рынков во время различных кризисов? Есть ли постоянство в типах секторов, которые ведут себя одинаково во время различных рыночных кризисов? Мы следуем методам, предложенным в James et al. (2019) для этого. Наконец, мы рассмотрим эволюцию доходности акций во время COVID-19, чтобы попытаться лучше понять, где рыночные возможности могут появиться в ближайшем будущем.

Группирование секторов финансового рынка в различных рыночных режимах

Мы стремимся определить сходство неустойчивого поведения в наборе временных рядов. Мы следуем обозначениям Джеймса и др. (2019) и следуйте их процедуре, чтобы определить расстояние между структурными разрывами двух временных рядов. Структурные разрывы или точки изменения — это временные индексы, в которых изменяются основные статистические свойства временного ряда. Стоимость ценных бумаг изменена до 100 по состоянию на 01.01.1999 г., чтобы дать некоторое представление об эффективности таких индексов и классов активов до любого соответствующего кризиса.

Пузырь доткомов: 03.10.2000–07.02.2003
Пузырь доткомов первоначально был вызван чрезмерной спекуляцией технологических компаний. Несмотря на то, что это оказало наиболее значительное влияние на оценку технологических компаний, последствия отразились на всех фондовых рынках. В качестве косвенного показателя основного экономического компонента, вызвавшего крах, мы используем индекс NASDAQ. Есть, конечно, некоторые проблемы с использованием NASDAQ в качестве меры эффективности для реальной экономики. Во-первых, поскольку это индекс акций, на него влияют пассивные денежные потоки. На самом деле он не является репрезентативным для реальной экономики. Во-вторых, как и во всех индексах, существует риск систематической ошибки выживания индекса — выживают только самые сильные компании. Таким образом, ретроспективный анализ может быть необъективным. Наконец, поскольку участники NASDAQ будут получать пассивные денежные потоки от инвесторов, стремящихся получить доступ к широкому рыночному портфелю, некоторое восстановление цен на акции может в большей степени отражать здоровье экономики в целом, а не технологической экономики в частности.

Результаты иерархической кластеризации на дендрограмме ниже дают несколько интересных идей.

  1. Иерархическая кластеризация группирует ИТ-сектор сам по себе. Это свидетельствует о характере пузыря доткомов, когда технологические компании распродавались наиболее агрессивно.
  2. R/E, промышленные, материальные и финансовые акции были полны решимости объединиться. Все эти сектора испытали снижение цен на акции среди составляющих их акций, однако они пострадали гораздо менее серьезно, чем технологические компании.
  3. Поведение основных потребительских товаров и потребительских дискреционных запасов было наиболее аномальным по сравнению с остальным рынком. Эти два сектора были алгоритмически определены как лежащие в одном кластере. Это интересное понимание. В течение этого периода акции потребительских товаров значительно превзошли акции потребительских дискреционных акций, однако сходство их структурных сдвигов указывает на то, что секторы по-прежнему ведут себя одинаково в отношении неустойчивого поведения.

Общая степень сходства между секторами акций невелика. Значительно более темная окраска выходных данных иерархической кластеризации, как видно на дендрограмме доткомов, указывает на то, что во время пузыря доткомов поведение структурных сдвигов в секторах фондового рынка было более изменчивым. Заметная разница в общей степени сходства между секторами фондового рынка между пузырем доткомов и другими кризисами (такими как мировой финансовый кризис в следующем разделе) наталкивает на несколько идей. Во-первых, природа кризиса реальной экономики имеет большое значение для того, как структурные сдвиги проявляются во всех секторах акций. Кризис пузыря доткомов в большей степени коснулся технологических компаний. Мировой финансовый кризис имел более масштабные последствия, затронув различные секторы фондового рынка. Это подтверждается нашим анализом расстояния между отраслевыми структурными разрывами.

Глобальный финансовый кризис: 01.01.2008–03.09.2009

Мировой финансовый кризис был спровоцирован обвалом рынка субстандартного ипотечного кредитования в США. Возможно, самым сильным катализатором кризиса стал высокий уровень дефолтов в секторе субстандартного жилищного ипотечного кредитования в США. Некоторые факторы, которые, как утверждается, являются наиболее важными причинами краха, включают: низкие процентные ставки в течение длительного периода, секьюритизацию ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, и ограниченное регулирование в отношении хищнического кредитования. Практически сразу после обвала реальной экономики глобальные финансовые рынки вступили в затяжную рецессию.

Чтобы изучить взаимосвязь между реальной и финансовой экономикой во время мирового финансового кризиса, мы используем процент непогашенного долга домохозяйств США в качестве показателя состояния кредитного рынка США и, следовательно, реальной экономики. Мы используем индекс S&P 500 в качестве показателя эффективности финансовой экономики. В приведенной ниже таблице и на приведенном ниже рисунке показаны некоторые интересные выводы, касающиеся восстановления GFC.

1. Начало спада как в реальной, так и в финансовой экономике практически совпадает. То есть ухудшающееся состояние ипотечного рынка США было эффективно учтено рынком.

2. Разница во времени локальных минимумов для реальной и финансовой экономики очень различна и весьма значительна. Низкая точка финансовой экономики пришлась на начало марта 2009 года, а нижняя точка реальной экономики — в октябре 2012 года — более чем через три с половиной года.

3. Через 5 и 10 лет после начальной точки GFC индекс S&P 500 был на 1,8% и 72,2% выше начальной точки. Напротив, процент непогашенной задолженности домохозяйств был значительно ниже через 5 лет и все еще примерно на 5% ниже через 10 лет.

Возможно, даже больший интерес, чем явно различающаяся динамика восстановления между реальной и финансовой экономикой во время мирового финансового кризиса, представляет изучение секторов, которые ведут себя сходным образом. Дендрограмма GFC, показанная выше, отображает результаты иерархической кластеризации, примененной к матрице расстояний между структурными разрывами различных секторов между датами GFC. Из такого анализа можно сделать четыре примечательных вывода.

1. Секторы здравоохранения и связи были наименее похожи на остальной рынок с точки зрения их структурных разрывов. Этот вывод кажется более или менее интуитивным, особенно для сектора здравоохранения.

2. Расстояние в структурных разрывах акций недвижимости и финансовых активов удивительно похоже. Этот результат подтверждает актуальность GFC, где акции с риском для финансов и недвижимости показали плохие результаты.

3. Потребительские товары, дискреционные потребительские товары, промышленность, материалы и энергетический сектор вели себя одинаково с точки зрения структурных разрывов. Опять же, этот результат свидетельствует о линейной зависимости, продемонстрированной во многих секторах акций в течение этого периода.

Общая степень сходства на рынке во время GFC чрезвычайно высока. Об этом свидетельствует значительно более яркая окраска иерархической кластеризации GFC. Это указывает на то, что структурные сдвиги были значительно более схожими во время мирового финансового кризиса во всех секторах рынка. Это интересное понимание по двум причинам. Во-первых, он дает некоторое представление о систематических и неизбирательных продажах на рынке во время GFC. Это удивительный результат. После GFC многие распределители активов продуманно перераспределили капитал в сторону финансовых продуктов с более высокими атрибутами бета-тестирования. В частности, пассивные и факторные продукты. Столь поразительное сходство в структурных сдвигах в различных секторах акций должно заставить нас особенно внимательно относиться к текущей динамике рынка, где, как представляется, существует значительно больший риск концентрации в финансовых продуктах, которые тесно связаны с общим состоянием рынка. Во-вторых, общее сходство результатов иерархической кластеризации может свидетельствовать о высокой степени линейной зависимости между секторами акций (вплоть до небольшой деформации). Это может указывать на то, что общее настроение на рынках акций было более негативным во всех секторах акций.

Сходства кризисов

Наш анализ взаимосвязи между реальной и финансовой экономикой во время пузыря доткомов и мирового финансового кризиса не лишен недостатков. Однако мы наблюдаем некоторое сходство во взаимодействии между реальной и финансовой экономикой во время обоих кризисов, что позволяет предположить, что в периоды рыночных кризисов в этом взаимодействии, возможно, присутствует более общая тема. И пузырь доткомов, и GFC переживают падение реальной и финансовой экономики, что более или менее совпадает. И S&P 500, и NASDAQ пережили резкое падение цен, хотя траектория падения NASDAQ была более агрессивной, чем у S&P 500. финансовая экономика, о чем свидетельствуют таблица пузыря доткомов и график восстановления. Фактически, через 10 лет после начала кризиса S&P 500 достиг уровня на ~ 12,7% выше, чем до пузыря доткомов, в то время как сопоставимый показатель NASDAQ ~ 54,4%.

Бычий рынок: 10.04.2011–10.05.2018

Сразу после этого мировые фондовые рынки GFC вступили в беспрецедентный бычий рост. Проанализировав общую степень сходства между секторами акций и кластерами сходства во время рыночных кризисов, очень интересно увидеть сходства и различия в этом поведении в период оживления на фондовом рынке.

1. Информационные технологии, недвижимость и потребительские дискреционные акции идентифицированы как аномальные в отношении их структурных разрывов.
2. Установлено, что коммунальные услуги, связь и основные потребительские товары имеют аналогичные модели в своих структурных разрывах.
3 , Промышленность, энергетика и материалы также выделены в отдельный кластер, в котором поведение структурных сдвигов схоже. Это может быть связано с относительно постоянным поведением на фондовых рынках в течение этого периода анализа. В частности, относительно низкая волатильность и более высокая степень автокорреляции между секторами фондового рынка могли привести к тому, что структурные сдвиги были вызваны скорее бессистемными явлениями, чем систематическими рыночными силами. Иерархическая кластеризация бычьего рынка указывает на то, что четкие группировки в кластеризации фондового сектора начинают рассеиваться. Одним из возможных объяснений этого является появление в последние 10–15 лет факторного инвестирования. Это могло привести к менее похожему поведению между активами, особенно в отношении шоков активов. Другим правдоподобным объяснением является то, что из-за характера прибылей и убытков на фондовом рынке. Бычьи фондовые рынки обычно характеризуются стабильными траекториями движения акций с минимальной волатильностью. В результате при такой рыночной динамике структурные сдвиги будут более склонны к врожденному несходству.

Анализ финансового рынка COVID-19: значение VIX

Оценив динамику рынка и поведение во время предыдущих кризисов, мы стремимся определить ранние последствия COVID-19 и потенциальное влияние на активное управление. Для этого мы предлагаем использовать новую меру для определения общей изменчивости доходности акций на основе вычисления матричных норм с течением времени. В каждый момент времени мы вычисляем матрицу расстояний, чтобы отслеживать общую изменчивость доходности участников S&P 500. Мы вычисляем норму Фробениуса в каждый момент времени. Мониторинг изменения этой рыночной нормы с течением времени позволяет выявить периоды, когда доходность акций с течением времени наиболее изменчива. Эту меру можно интерпретировать как индикатор потенциальных возможностей альфа-генерации для менеджеров по стоимости или «VIX для стоимости».

Рисунок выше имеет один основной вывод. Когда мы отслеживаем матричные нормы с течением времени, можно заметить всплеск в марте и апреле 2020 года. Это свидетельствует об увеличении величины абсолютной доходности, измеренной по всем акциям S&P 500. По мере того, как эта норма увеличивается, это указывает на увеличение изменчивости в доходности акций — как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения. Это разительный контраст с характеристиками фондового рынка, которые мы наблюдали в течение последних 10 лет. Это может быть ранним индикатором того, что набор возможностей отдает предпочтение оппортунистическим инвесторам, ориентированным на стоимость, а не количественным и ориентированным на факторы подходам к инвестированию.

Обзор:

Хотя каждый кризис представляет собой различия в профиле сходства различных секторов акций, есть некоторые общие черты. Во-первых, реальная экономика и финансовая экономика, по-видимому, имеют совпадающие падения. Однако финансовая экономика, как правило, опережает реальную экономику в соответствующем восстановлении, возвращаясь к более высоким значениям значительно быстрее, чем реальная экономика. Проанализировав взаимодействие реальной и финансовой экономики и конкретных секторов акций во время предыдущих кризисов на фондовом рынке, мы анализируем влияние COVID-19 на индекс S&P 500. Наш расчет изменяющейся во времени нормы является одним из способов измерения общей изменчивости в системе фондового рынка. Резкий пик нашего показателя нормы в феврале-апреле 2020 года указывает на то, что COVID-19 может предоставить возможности для создания альфы для инвесторов, ориентированных на стоимость. То есть повышенная изменчивость доходности акций и увеличение абсолютной величины среди составляющих фондового индекса, вероятно, вознаградят высококвалифицированных сборщиков акций и, возможно, еще больше навредят доходности тех, кто не может выбрать победителей.

Мы старались не утомлять читателей чрезмерной математической подготовкой и подробными обозначениями. Вместо этого мы попытались объяснить наш анализ в относительно простых терминах. Читатели, заинтересованные в конкретных применяемых методах, могут связаться со мной по адресу [email protected]