Факторные модели 301

торов, полученных из данных по деловым
операциям соответствующих компаний.

Розенберг не является академиком,
уединившимся в «башне из слоновой кос-
ти». Вместо того чтобы удовлетвориться
опубликованием своих результатов и при-
знанием со стороны коллег, он понял, что
его модель может иметь коммерческое при-
менение. Он основал фирму, которая теперь
называется BARRA, с целью развития моде-
ли и ее продажи институциональным ин-
весторам.

Как модель, так и фирма оказались ус-
пешнее, чем кто-либо мог себе представить.
BARRA выросла во всемирную консалтин-
говую организацию с ежегодным доходом,
превышающим $40 млн. Ее акции открыто
продаются и покупаются, и размер их ры-
ночной капитализации составляет сегодня
более $50 млн. Хотя Розенберг покинул
фирму в 1985 г., следуя своим собственным
амбициям в области управления инвести-
циями, BARRA тем не менее продолжала со-
вершенствовать свои достижения в обла-
сти факторных моделей, конструируя до-
полнительные факторные модели для гло-
бального рынка ценных бумаг ц различных
зарубежных фондовых рынков.

Первоначальная многофакторная мо-
дель Розенберга для ценных бумаг США
была существенно пересмотрена в 1982 г., и
теперь ее называют моделью Е2. В настоя-
щее время 630 институциональных инвес-
торов (из них более 50% за пределами
США) являются подписчиками службы
модели Е2. Спектр этих инвесторов прости-
рается от крупных инвестиционных менед-
жеров до пенсионных фондов, и в сово-
купности они управляют активами стои-
мостью более чем $1 трлн. на фондовом
рынке США.

Все факторные модели основаны на
предположении, что ценные бумаги, испы-
тывающие сходное воздействие со стороны
определенных факторов, будут обладать
сходным инвестиционным поведением.
При построении факторных моделей необ-
ходимо перевести эту основную идею на
практический язык. Процесс конструирова-
ния факторных моделей далек от точной
науки. Хотя некоторые статистические тес-
ты и могут применяться для измерения
способности конкретной факторной моде-
ли объяснять наблюдаемые явления, при по-
строении модели все же остается большая
свобода для включения или исключения из
рассмотрения потенциальных факторов.

Для иллюстрации сказанного рассмот-
рим, как BARRA строила модель ?2. Весь
процесс, который привел к построению этой
модели, можно разделить на пять шагов:

1. Сбор данных и проверка.

2. Выбор факторов.
 3. Создание составных факторов.
 4. Получение оценок для доходностей
    по факторам и ковариационной

матрицы факторов.
5. Проверка модели.

Построение модели Е1 началось со
сбора соответствующих данных о ценных бу-
магах. BARRA собрала информацию о месяч-
ных компонентах доходностей, таких, как
цены, дивиденды и объем размещенных ак-
ций, для 1400 обыкновенных акций компа-
ний с наибольшим размером капитализации
(«пространство оценок HICAP») за протя-
женный отрезок времени. BARRA также со-
брала обширный массив информации из до-
ходных и балансовых ведомостей соответст-
вующих компаний. Эти финансовые данные
в основном были взяты из годовых и квар-
тальных финансовых отчетов компаний.

Частью процесса сбора информации
была проверка качества данных. Хотя эта
проверка могла бы показаться банальным
делом, она являлась критическим шагом,
поскольку небольшое количество плохих
данных может непропорционально отра-
зиться на точности факторной модели.

На втором этапе происходил отбор
факторов. Буквально сотни потенциальных
факторов были доступны для включения в
модель. BARRA поставила цель выделить
такие факторы, которые имели бы всеобъ-
емлющее влияние на доходности и риски
отдельных ценных бумаг. На основе данных
о доходностях за прошедшее время BARRA
выделила 70 рыночных факторов, фигури-
рующих в декларациях о доходах и балан-
совых ведомостях, которые продемонстри-
ровали наличие статистически значимых
связей с курсами ценных бумаг.

BARRA отобрала конкретные факторы —
от очевидных до совершенно новых. В каче-
стве примеров можно назвать коэффициент
«бета» для компании за прошедший период,
общепризнанный прогноз относительно рос-
та ее доходов, изменчивость ее доходов в про-
шлом, отношение долгов к активам, число
аналитиков по ценным бумагам, обрабатыва-
ющих данные по ее акциям, и долю операци-
онных доходов компании, полученных за счет
зарубежных источников.