Оценка акций

В отличае от облигаций, являющихся своего рода долговыми расписками, акции корпораций не гарантируют возврата процентов и основной суммы долга. Однако, оценка перспективности различных активов в пакетах акций является одной из главных задач любого инвестора. Ранее мы описывали возможности предсказания котировок акций в будущем, основанные на анализе прошлого поведения временного ряда котировок. Альтернативный подход представляет собой рейтингование акций, основанное на более широком круге финансовых показателей компаний, доступных из их финансовых отчетов.

Результативность подобного подхода иллюстрируют рейтинги ведущего консультационного агентства США по инвестициям в акции - Value Line. Раз в неделю это агентство разбивает акции около 1700 компаний по 5 рейтинговым категориям (алгоритм, естественно, широкой публике неизвестен). Статистические исследования подтверждают значимость рейтинга Value Line. А именно, пакеты, составленные из акций более высокой рейтинговой категории, систематически дают большую прибыль в течении ближайшего квартала (в следующем квартале эффект уже заметно меньше).

Есть основания предполагать, что квартальные отчеты корпораций влияют на курс акций. В частности, неожиданно высокие прибыли (убытки) статистически значимо коррелируют с повышением (понижением) курсов акций.[27] Причем, эта корреляция существует достаточно долго - в течении по крайней мере двух месяцев со дня публикации отчета. Следовательно, инвестор имеет возможность извлечь определенную выгоду из финансовой отчетности корпораций. Справедливости ради следует отметить, что такая же корреляция имеется и на протяжении двух месяцев до объявления о прибылях/убытках (Шарп, и др. 1997). Это означает, что информация о состоянии фирмы просачивается на рынок раньше официальной публикации, так что временной ряд уже содержит эту информацию в неявном виде. Однако, интерпретация финансовых показателей отчета может дать гораздо более содержательную информацию, чем динамика временного ряда, зашумленная многими внешними факторами.

В более общей постановке речь идет о прогнозировании финансового "здоровья" корпорации на основании ее финансовой отчетности. Нетривиальным моментом здесь является количественное определение финансового благополучия. Можно, как и в случае с облигациями, воспользоваться для обучения сети рейтингами, например, упомянутого выше агентства Value Line для воспроизведения этой, в общем-то субъективной оценки компании. Можно попытаться использовать в качестве индикатора благополучия более объективный критерий - рыночный курс акций в ближайшем или более отдаленном будущем (Бэстенс и др., 1997). Однако, рыночный курс может быть подвержен сильным флуктуациям чисто спекулятивного характера. Наконец, можно воспользоваться указаниями самого сурового учителя, исследуя крайнюю форму проявления финансового "недомогания" - банкротство. Анализ банкротств, таким образом, может служить источником объективных оценок устойчивости финансового положения фирм.

Предсказание рисков банкротств

Сначала приведем несколько цифр, иллюстрирующих "цену вопроса". Мировой рынок только межбанковских кредитов оценивается в $38 трлн. Это почти в два раза превышает мировой объем ценных бумаг. Естественно, что оценка риска невозврата кредитов имеет для банков первостепенное значение. (В случае страховки, этот риск, перекладывается на страховщика. Общий объем страховых премий в этой индустрии риска составляет $2.5 трлн.)

Количество банкротств в США на протяжении 80-х годов возрастало ежегодно примерно на 14%. В банковском секторе США число банкротств возросло с 50 в 1984 г. до 400 в 1991 г. Это, однако, составляет менее 3% от примерно 14000 действующих в США банков. В России же, например, только в 1996 г. лицензии были отозваны более чем у 10% из около 2000 зарегистрированных банков. Таким образом, предсказание банкротств, особенно в кризисных экономических условиях, является насущной задачей экономического анализа.

Если в проблеме рейтингования задачей нейросети было воспроизвести мнения экспертов о надежности корпорации, то нейросетевое предсказание банкротств основано на статистической обработке конкретных примеров банкротств. В такой постановке задача нейросети - самой стать экспертом, определяющим финансовую стабильность корпорации, основываясь исключительно на объективной информации - показателях финансовой отчетности. Обычно от нейросети требуется оценить вероятность банкротства через определенный промежуток времени (например, через год или через два года) по доступной на данный момент финансовой отчетности. В качестве входов используют финансовые индикаторы - отношения балансовых статей, наиболее полно отражающие определенные стороны финансового положения фирмы.