Обыкновенные акции 521

фирмы, умноженную на 0,10535. Алгебраически модель выражается следующим ра-
венством:

А, = а + (0,576 х Д) + (-0,19 х Y) + (-0,105 х 5") ,          (17.18)

где а, обозначает константу, относящуюся к отрасли промышленности; Д, — историче-
скую «бету»; У— дивидендную доходность; S— размер фирмы. Согласно этой формуле,
оценка «беты» тем ниже, чем выше дивидендная доходность и чем больше рыночная
стоимость акций фирмы.

Таблица

Уравнение для прогнозирования «беты», основанное на факторной модели
Постоянное слагаемое

Сектор	Значение
Тяжелая промышленность	0,455
Средства производства	0,425
Товары производственного назначения	0,307
Услуги населению	0,443
Кредитные услуги	0,429
Энергетика	0,394
Финансы	0,398
Транспорт	0,255
Коммунальные услуги	0,340

Переменные величины
Характеристики«Бета» Доходность Размер	Коэффициент0,576 -0,019 -0,105

Источник: Blake Grossman and William F. Sharpe, «Factors in Security Returns», paper presented at
the Center for the Study of Banking and Financial Markets, University of Washington, March 1984.

Пример

В качестве примера рассмотрим акцию, которая относится к тяжелой промышленности.
Ее историческая «бета» равна 1,2, дивидендная доходность за последние 12 месяцев —
4%, а агрегированная рыночная стоимость акционерного капитала - $7 млрд. (при числе
акций 100 млн., каждая акция продается по $70). В соответствии с равенством (17.18)
скорректированная «бета» равна:

Д, = 0,455 + (0,576 х 1,2) + (-0,19 х 4) + [-0,105 x (log 7)] =
= 0,455 + 0,69 - 0,08 - 0,09 = 0,98.

Такие прогнозы, основанные на многофакторных моделях, гораздо лучше описы-
вают реальную ситуацию, чем прогнозы, основанные лишь на исторических «бетах».
Одно исследование выявило, что качество такого прогноза по сравнению с более про-
стым подходом улучшилось на 86%36. Однако эти цифры показывают лишь, насколько
хорошо прогнозы, основанные на многофакторных моделях, соответствуют данным из
некоторого множества. Поскольку настоящий тест для модели - это проверка ее спо-
собности давать прогноз, то лишь практика даст ответ, несколько успешно может ис-
пользоваться та или иная модель для прогнозирования «бета»-коэффициентов.

17.8.4   Службы по оценке «бетаи-коэффициентов

В ряде стран существуют специальные службы, которые готовят данные о «бета»-коэф-
фициентах и регулярно их публикуют. Многие из них пользуются только данными о
прошлых колебаниях цен для формирования прогнозов. Некоторые получают свои оцен-