302 ГЛАВА 11

Третий этап построения модели El состо-
ял в создании набора составных факторов на
основе 70 отдельных исходных факторов.
BARRA использовала 13 составных факторов:

изменчивость рынков, успех, размер, торговая
активность, рост, отношение дохода к цене,
отношение балансовой стоимости к цене, ва-
риация доходов, финансовый рычаг, зару-
бежные доходы, интенсивность труда, до-
ходность и низкая капитализация. Отдельные
факторы были отнесены к сложным факто-
рам с определенным весом на основе как здра-
вого смысла, так и статистического анализа.

Эти составные факторы создавались в
основном по причине статистического удоб-
ства, Как уже указывалось в тексте, при пост-
роении факторной модели необходимо оце-
нить дисперсию каждого фактора и конариа-
ции всех факторов. С ростом числа факторов
растет число дисперсий и ковариаций. Сле-
довательно, вместо необходимости вычислять
дисперсии и ковариации для десятков факто-
ров BARRA существенно упростила задачу,
объединив отдельные факторы в небольшое
число составных факторов.

К этим 13 составным факторам BARRA
добавила 55 промышленных факторов. (В мо-
дели Е2 на основе .анализа продаж, прибы-
ли и активов компании ее ценная бумага
может быть отнесена к шести отраслям, при
этом доли этих отраслей в сумме дают 1.)
Таким образом, в конечной форме фактор-
ная модель ?'2, разработанная фирмой
BARRA, содержит 68 фундаментальных и
промышленных факторов.

На четвертом этапе производилась
оценка доходности по каждому из этих 68
факторов и разрабатывались прогнозы для
нефакторных рисков. Исходя изданных по
доходности в пространстве оценок модели,
для каждого месяца в пределах пробного
временного интервала BARRA эффективно
оценила доходности 68 портфелей, каждый
из которых имел единичную чувствитель-
ность по отношению к некоторому конкрет-
ному фактору и нулевые чувствительности
относительно остальных 67 факторов. До-
ходности таких портфелей представляли
месячные доходности по соответствующим
факторам. На этом этапе была построена
модель для предсказания нефакторного ри-
ска, позволяющая вычислить ковариацион-
ную матрицу для 68 факторов.

На следующем этапе проводилась про-
верка работы модели Е1. BARRA интересо-
валась, насколько эффективными были ее
предсказания рисков ценных бумаг вне пре-
делов пробного интервала. Избегая специ-
альной статистической терминологии, мож-
но сказать, что BARRA убедилась в том, что
модель работает хорошо.

Модель Е1 применяется институцио-
нальными инвесторами в разнообразных си-
туациях. Инвестиционные менеджеры ис-
пользуют эту модель для предсказания измен-
чивости в доходности их портфелей, как в аб-
солютном выражении, так и относительно
рыночного эталона. Модель позволяет мене-
джерам разделить предсказываемый таким
образом риск на факторные и нефакторные
компоненты. В результате менеджеры могут
на основе этой информации судить о соотно-
шении между ожидаемым вознаграждением
и прогнозируемым риском для конкретных
стратегий управления портфелем.

Менеджеры и их клиенты также ис-
пользуют модель Е1 для факторного ана-
лиза (см. гл. 25). В этом случае аналитик
использует модель для вычисления влияния
разных факторов на данный портфель за
отчетный период. Затем, с помощью вычис-
ленных BARRA доходностей по факторам
определяется вклад каждого из факторов в
полную доходность портфеля. Наконец,
сравнение значений факторов для портфе-
ля и их вкладов в доходности с соответству-
ющим эталоном дает ключ к разгадке успе-
ха или провала стратегий менеджера.

Институциональные инвесторы также
используют модель ?2 для того, чтобы харак-
теризовать инвестиционные стили их менед-
жеров. Сходные стили инвестиционного по-
ведения имеют тенденцию давать сходные
значения факторов модели Е2. Например,
менеджеры, предпочитающие большой рост
капитализации, обычно имеют большие зна-
чения факторов, характеризующих размер и
рост, но низкие значения соотношения балан-
совой стоимости и цены. Анализируя с помо-
щью модели Е2 ряды доходностей в прошлом
для различных портфелей, клиент может
идентифицировать инвестиционный стиль
своих действующих и потенциальных менед-
жеров. Это помогает при оценке работы и
структуры менеджмента (см. гл. 24 и 25).

Многофакторная модель BARRA для
ценных бумаг США оказала влияние на
строгость и сложность, с которой институ-
циональные инвесторы подходят к задаче
управления большими пакетами обыкно-
венных акций в США. Возможно, наиболее
впечатляющим свидетельством эффектив-
ности и жизнеспособности модели являет-
ся то обстоятельство, что никакая другая
альтернативная модель не приобрела столь
широкого признания, как модель Е2.