Барометр Morningstar: активные и пассивные фонды 2017

19 июля 2017

Приложение к статье: файл для скачивания

Автор

Сергей
Кикевич

Перевод статьи Бена Джонсона "Как повысить свои базовые показатели при выборе лучших фондов? " (How Can You Boost Your Base Rate When Searching for Winning Funds?), размещенной на реусурсе Morningstar.com

В своей книге "Думай медленно, решай быстро" (Thinking, Fast and Slow"), психолог и лауреат Нобелевской премии по экономике Дaниель Канеман рассказывает о том, как он натолкнулся на 2 разных подхода в прогнозировании. В то время он работал в Министерстве образования Израиля над созданием учебника для старших классов на тему суждения и принятия решений.

Канеман совместно с Амосом Тверски, в конечном итоге, сформулировали два известных подхода к  прогнозированию: "взгляд изнутри" ("the inside view") и "взгляд извне" ("the outside view"). В прогнозировании, базирующемся на "взгляде изнутри", мы очень узко фокусируемся на собственном уникальном опыте и ситуации, отталкиваясь от этого и экстраполируя на будущее. Например, я вожу машину лучше среднего водителя и у меня кристально чистая история вождения. Обычно это непродолжительные поездки в хорошую погоду. Следовательно, шанс "помять крыло" у меня близок к нулю.

С другой стороны, прогноз, основанный на "взгляде извне", начинается с исследования более широкого круга людей и уточняется на основе конкретных случаев, принимая во внимание определенные обстоятельства. Давайте начнем с того, что шанс для водителя "помять крыло" существует, несмотря на историю вождения, дистанцию, погодные условия, и будем исходить из этого. "Взгляд извне" привязан к базовым показателям.

Канеман объясняет концепцию базовых показателям следующим образом:

"…это обеспечивает разумную платформу обоснованного прогнозирования: вы прогнозируете ситуацию, исходя из предположения, что вам не известно ничего, кроме категории, к которой она принадлежит. На этом должны основываться дальнейшие уточнения прогноза. К примеру, если вас попросят определить рост женщины и вам известно, что она живет в Нью-Йорке, то ваше обоснованное предположение – это ваше наилучшее представление о среднем росте женщин в этом городе. Если же вам дать конкретную информацию, что сын этой женщины – начинающий центровой в школьной баскетбольной команде, то вы скорректируете ваши ожидания.

В зависимости от имеющейся задачи, начинать со сбора данных извне и работать с ними, может оказаться рецептом наилучшего прогнозирования и, следовательно, лучших решений. Этот подход имеет множество применений в сфере инвестиций. Поделюсь с вами некоторыми базовыми показателями, которые являются конкретным измерителем успеха среди активных управляющих фондами, и каким образом инвесторы могут применять "взгляд извне" чтобы начать "с нуля" и добраться до победителей.

Барометр Morningstar Active Passive

В 2015 году, вместе с коллегами мы начали работать над проектом, который более систематически измерял бы базовые нормы доходности для инвесторов в отношении выбора успешных активных управляющих в заданной категории Morningstar. В частности, мы искали ответ на вопрос:

Если инвестор выберет активно управляемый фонд из определенной категории случайным образом, то каковы шансы, что этот фонд выживет и превзойдет аналогичный пассивный фонд в заданном периоде времени?

Продуктом наших усилий должен был стать, так называемый, барометр Morningstar Active/Passive.

Барометр Active/Passive представляет собой полугодовой отчет, который измеряет эффективность американских активных управляющих фондами по сравнению с результатами аналогичных пассивных фондов в соответствующей категории. Отчет уникален своим методом измерения успеха активных управляющих: сравнение проводится относительно реальных результатов пассивных фондов, т.е. за вычетом издержек. Это лучше, чем сравнивать с индексом, так как индекс не сопоставим по возможности в него инвестировать.

Мы измеряем успех активных управляющих относительно альтернативных пассивных фондов, в которые также можно инвестировать, в той же категории. К примеру, успешность активного управляющего в категории крупнейших американских компаний измеряется относительно эффективности аналогичного индексного взаимного фонда и ЕTF (Vanguard Total Stock Market Index - VTSMX, SPDR S&P 500 ETF - SPY и т.п.). В частности, мы рассчитываем средний показатель доходности по группе пассивных фондов в каждой исследуемой категории. Полученный результат мы используем как уровень, который определяет успех или неудачу активно управляемых фондов той же категории.

Мы считаем, что наш бенчмарк лучше подходит для сопоставления, чем индекс, потому что он отражает те возможности, в которые действительно можно инвестировать. Индекс сам по себе не предусматривает возможность для прямого инвестирования. Показатели индекса не учитывают реальных издержек, связанных с его репликацией, и расходов на формирование и распространение пакетов ценных бумаг. К тому же, уровень успешности для активных управляющих может меняться в зависимости от выбора бенчмарка. Например, уровень успеха среди управляющих фондами крупнейших американских компаний может варьироваться в зависимости от того, с чем сравнивать -  с индексом S&P 500 или Russel 1000. Используя как бенчмарк всю совокупность пассивных фондов, в которые можно инвестировать, соответствующих категорий, мы учитываем такие факторы, как издержки, неизбежные при инвестировании в активы индекса. Также, мы смягчаем последствия, которые могут возникнуть от выбора какого-то отдельного индекса в качестве ориентира. В итоге мы получаем гораздо более справедливое сравнение результатов инвесторов активно управляемых фондов по сравнению с теми, кто выбрал пассивный подход.

При расчете уровня успешности мы определяем эффективность каждого из активных фондов по отношению к средней доходности пассивных фондов в этом классе акций. Затем мы считаем количество фондов с доходностью выше уровня доходности пассивных фондов в той же категории. Коэффициенты успешности определяются как отношение успешных фондов к количеству фондов, которые существовали на начало периода (в процентах).

Благодаря этому уникальному подходу, наша область исследования является более узкой, чем другие, поскольку на конец 2004 года (начало периода исследования) было не так много категорий, которые содержали достаточный набор отслеживающих индекс пассивных фондов, пригодных для инвестиций. Мы ожидаем, что количество категорий, включенных в это исследование, расширится со временем.

Также, мы сократили количество категорий по сумме издержек. Издержки важны. Они являются одним из лучших признаков будущей эффективности фонда. Мы разделили категории по размеру квартальных издержек, чтобы выделить взаимосвязь.

Как показано в таблице, активно управляемые фонды в общем имеют хуже результаты, чем их пассивные аналоги, особенно на длинных горизонтах времени. Вдобавок, мы обнаружили, что снижение результатов вызвано позитивной корреляцией с издержками: чем выше издержки у фонда, тем вероятнее, что результаты будут хуже, либо фонд может прекратить свое существование. У фондов с низкими издержками, наоборот, выше вероятность их выживания и больше шансов, что результаты могут приятно порадовать. Повторюсь, издержки важны. Они являются одними из самых надежных предпосылок успешности.

Думаю, что барометр Active/Passive – это полезный инструмент для инвесторов, желающих на начальном этапе применить "взгляд извне", чтобы выбрать наиболее успешных активно управляемые фонды. Что касается процесса работы с внешними данными, небольшой сюрприз в том, что фокусирование на издержках является наилучшим способом повысить свой базовый уровень доходности.

Комментарий Роста Сбережений

Ресурс Morningstar является наиболее известным и узнаваемым среди тех, кто отслеживает показатели инвестиционных фондов. Со времен создания главная специализация Morningstar – отслеживание показателей активно управляемых фондов. Поэтому большинство исследований направлены на грамотный выбор между активно управляемыми фондами. Барометр Active/Passive в данном случае не является исключением.

На наш взгляд, наиболее очевидным выводом исследования является не выбор в пользу активно управляемых фондов с низкими издержками. Барометр показывает, что практически на любых промежутках времени пассивно управляемые фонды в среднем показывают лучшие результаты, чем их коллеги с активными стратегиями. Единственное исключение – фонды облигаций (последняя строчка в таблице) и фонды акций развивающихся стран (на некоторых временных промежутках).

Кстати, вывод Morningstar о приоритетной значимости размера издержек при выборе фонда можно обобщить. Ведь пассивно управляемые фонды всегда имеют существенно более низкие издержки.

Перефразируя пример Дaниеля Канемана с автомобилями… Можно выбирать самый безопасный автомобиль среди спорткаров, базируясь на статистике по моделям и производителям. Действительно, можно найти такую статистику и выбрать самый безопасный спорткар. Но можно посмотреть расширенную статистику и тогда станет понятно, что самый безопасный автомобиль надо выбирать вообще не среди спорткаров.