Notice: file_put_contents(): Write of 7621 bytes failed with errno=28 No space left on device in /var/www/group-telegram/post.php on line 50

Warning: file_put_contents(): Only 4096 of 11717 bytes written, possibly out of free disk space in /var/www/group-telegram/post.php on line 50
RationalAnswer | Павел Комаровский | Telegram Webview: RationalAnswer/1168 -
Telegram Group & Telegram Channel
Премия за риск в акциях, часть 5: Предиктивная способность ERP [начало серии | предыдущий пост]

В предыдущих постах мы разобрали несколько разных способов оценки премии за риск в акциях (ERP). Как теперь понять, есть ли в них вообще какой-то смысл; и если есть – то в каком конкретно способе?

Чтобы сравнить их между собой, Дамодаран анализирует на выборке 1960–2023 корреляции разных метрик с последующими реальными результатами акций (сверх доходности безрисковых облигаций) на горизонте 1, 5 и 10 лет.

На коротком горизонте одного года рынок акций ведет себя слишком случайно: среди всех метрик хоть какая-то корреляция с последующими результатами наблюдается только у премии, посчитанной на базе кредитного спреда (превышение доходности к погашению BBB Investment Grade облигаций над доходностью по государственным бондам) – мы этот способ отдельно не разбирали. Но при переходе к более долгосрочным горизонтам, предиктивная способность этой метрики исчезает.

На горизонте 5 и 10 лет становится интересно: метод оценки премии за риск по «средней фактической ERP за весь предыдущий накопленный исторический период» относительно неплохо коррелирует с последующими результатами рынка акций – но в обратную сторону, лол. То есть, чем выше получается посчитанная таким образом «историческая премия» – тем, скорее, ниже выйдут будущие результаты. В каком-то смысле, это логично (как мы обсуждали вот здесь): Крупные просадки на рынке акций как бы «утапливают» историческую ERP вниз – ровно в те моменты, когда, наоборот, будущие долгосрочные перспективы акций выглядят прекрасно.

А вот имплицитная риск-премия (Implied ERP), расчет которой мы разбирали в прошлом посте, как раз одновременно и коррелирует с будущими доходностями акций, и еще и в нужную сторону! Дамодаран нам тут явно намекает, что его метода оценки премии – самая разумная, чего уж тут…

Но если вы тут подумали «ух, щас изладим рабочую систему для маркет-тайминга по заветам профессора D!» – то, вероятно, стоит поумерить пыл. Всё же, корреляция 0,4 из заглавной таблички объясняет всего-навсего скудные 16% от последующих получаемых доходностей.



group-telegram.com/RationalAnswer/1168
Create:
Last Update:

Премия за риск в акциях, часть 5: Предиктивная способность ERP [начало серии | предыдущий пост]

В предыдущих постах мы разобрали несколько разных способов оценки премии за риск в акциях (ERP). Как теперь понять, есть ли в них вообще какой-то смысл; и если есть – то в каком конкретно способе?

Чтобы сравнить их между собой, Дамодаран анализирует на выборке 1960–2023 корреляции разных метрик с последующими реальными результатами акций (сверх доходности безрисковых облигаций) на горизонте 1, 5 и 10 лет.

На коротком горизонте одного года рынок акций ведет себя слишком случайно: среди всех метрик хоть какая-то корреляция с последующими результатами наблюдается только у премии, посчитанной на базе кредитного спреда (превышение доходности к погашению BBB Investment Grade облигаций над доходностью по государственным бондам) – мы этот способ отдельно не разбирали. Но при переходе к более долгосрочным горизонтам, предиктивная способность этой метрики исчезает.

На горизонте 5 и 10 лет становится интересно: метод оценки премии за риск по «средней фактической ERP за весь предыдущий накопленный исторический период» относительно неплохо коррелирует с последующими результатами рынка акций – но в обратную сторону, лол. То есть, чем выше получается посчитанная таким образом «историческая премия» – тем, скорее, ниже выйдут будущие результаты. В каком-то смысле, это логично (как мы обсуждали вот здесь): Крупные просадки на рынке акций как бы «утапливают» историческую ERP вниз – ровно в те моменты, когда, наоборот, будущие долгосрочные перспективы акций выглядят прекрасно.

А вот имплицитная риск-премия (Implied ERP), расчет которой мы разбирали в прошлом посте, как раз одновременно и коррелирует с будущими доходностями акций, и еще и в нужную сторону! Дамодаран нам тут явно намекает, что его метода оценки премии – самая разумная, чего уж тут…

Но если вы тут подумали «ух, щас изладим рабочую систему для маркет-тайминга по заветам профессора D!» – то, вероятно, стоит поумерить пыл. Всё же, корреляция 0,4 из заглавной таблички объясняет всего-навсего скудные 16% от последующих получаемых доходностей.

BY RationalAnswer | Павел Комаровский




Share with your friend now:
group-telegram.com/RationalAnswer/1168

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

NEWS Telegram has become more interventionist over time, and has steadily increased its efforts to shut down these accounts. But this has also meant that the company has also engaged with lawmakers more generally, although it maintains that it doesn’t do so willingly. For instance, in September 2021, Telegram reportedly blocked a chat bot in support of (Putin critic) Alexei Navalny during Russia’s most recent parliamentary elections. Pavel Durov was quoted at the time saying that the company was obliged to follow a “legitimate” law of the land. He added that as Apple and Google both follow the law, to violate it would give both platforms a reason to boot the messenger from its stores. Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children.
from us


Telegram RationalAnswer | Павел Комаровский
FROM American