200 ГЛАВА 8

множество даже для нескольких сотен цен-
ных бумаг. Однако с появлением дешевых и
высокопроизводительных компьютеров в
80-х годах, а также с развитием сложных
моделей риска (см. гл. 11) стало возмож-
ным определение эффективного множества
для нескольких тысяч ценных бумаг за не-
сколько минут. Необходимое компьютерное
оборудование и программное обеспечение
являются доступными фактически для лю-
бого инвестиционного института. В действи-
тельности данный процесс стал настолько
банальным, что даже приобрел собственную
терминологию. Использование компьютера
для определения эффективного множества
и формирования оптимального портфеля в
разговорном языке называется оптимизаци-
ей. Портфели «оптимизируются», а про ин-
весторов говорят, что они применяют оп-
тимизационную технику.

Несмотря на доступность «оптимиза-
торов», относительно небольшое число ме-
неджеров по инвестициям в действительно-
сти используют их при формировании порт-
феля. Вместо этого они в основном по-
лагаются на некоторый набор правил и
закономерностей.

Почему менеджеры по инвестициям от-
казываются применять оптимизационную
технику при формировании портфелей? Вряд
ли это связано с незнанием вопроса. Боль-
шинство менеджеров по инвестициям хоро-
шо осведомлены о концепциях Марковица по
формированию портфеля и о доступных тех-
нологиях, так как являются выпускниками
школ бизнеса, в которых данные концепции
детально рассматриваются. Причиной сопро-
тивления являются два момента: профессио-
нальные интересы и несоответствия в прак-
тическом воплощении концепций.

С точки зрения профессиональных фак-
торов большинство инвесторов просто не чув-
ствуют себя комфортно при использовании
качественных методов. В их методах приня-
тия решений подчеркивается значение инту-
иции и субъективных решений. Использова-
ние оптимизационной техники в формиро-
вании портфеля требует наличия системной
и формальной структуры принятия решений.
Специалисты по анализу ценных бумаг долж-
ны принять на себя ответственность за фор-
мирование количественных прогнозов ожи-
даемой доходности и риска. Управляющие
портфелями должны выполнять решения
компьютера. В результате этого «оптимизато-
ры» уничтожают «артистизм и грацию»
управления инвестициями.

Кроме того, с внедрением «оптимиза-
торов» возрастает влияние новой породы
профессионалов по инвестициям — число-
вых аналитиков (презрительно именуемых
«квантами»), которые координируют полу-
чение и применение оценок риска и доход-
ности. Авторитет, приобретаемый числовы-
ми аналитиками, уменьшает влияние ана-
литиков и менеджеров портфелей, исполь-
зующих традиционные методы, к их боль-
шому неудовольствию.

Что касается перспектив примене-
ния «оптимизаторов», то здесь существуют
серьезные проблемы. В частности, они име-
ют тенденцию к созданию чисто интуитив-
ных портфелей, не подходящих для реаль-
ных инвестиций. Данная ситуация объяс-
няется не столько проблемами «оптимиза-
торов», сколько ошибками операторов,
обеспечивающих ввод данных. Здесь ра-
ботает парадигма GIGO (что расшифровы-
вается как «мусор на входе — мусор на вы-
ходе»).

«Оптимизаторы» предпочитают цен-
ные бумаги, обладающие высокими ожида-
емыми доходностями, малыми стандартны-
ми отклонениями и малой величиной кова-
риации с другими ценными бумагами.
Очень часто при оценке этих величин ис-
пользуется информация из старых баз дан-
ных, содержащих тысячи ценных бумаг. До
тех пор пока информация о доходности и
риске не будет тщательно проверена, ошиб-
ки (например, преуменьшение стандартно-
го отклонения ценных бумаг) могут приве-
сти к тому, что «оптимизатор» будет реко-
мендовать произвести покупку некоторых
ценных бумаг, исходя из неправильных
предпосылок. Даже если информация явля-
ется выверенной, экстремальные историче-
ские события могут привести «оптимиза-
тор» к практически неверным решениям.

До тех пор пока программа не будет
принимать во внимание операционные из-
держки,«оптимизаторы» будут также демон-
стрировать плохую привычку к операциям,
приводящим к большому обороту, и реко-
мендациям о покупке ценных бумаг с низ-
кой ликвидностью. Высокий оборот (high
turnover) связан с существенными изменени-
ями в портфеле от периода к периоду. Высо-
кий оборот может являться причиной
неприемлемо высоких операционных из-
держек (см. гл. 3), отрицательно сказываю-
щихся на функционировании данного порт-
феля. Ликвидность (liquidity) означает воз-
можность реального приобретения ценных