Почему прямая поставка потребителю зависит от цифровой трансформации: ключевые примеры брендов
02.12.2023Как извлечь выгоду из интерактивной голосовой рекламы: руководство
02.12.2023
После мирового финансового кризиса (GFC) на кредитных рынках сформировалась высококонцентрированная структура покупателя. Это в значительной степени обусловлено регулирующими органами, что ограничивает способность финансовых институтов обеспечивать рыночную ликвидность в критический момент. Поскольку низкие процентные ставки и покупка облигаций центральным банком увеличили выпуск корпоративных облигаций, механизмы предоставления ликвидности стали важнее, чем когда-либо.
Как следствие, участники рынка обратились к биржевым фондам (ETF), чтобы получить доступ к якобы альтернативному источнику ликвидности, создав в результате нового и важного инвестора со стороны покупателя. Однако, как показывает наш анализ, это ожидание ликвидности не совсем точное. Высокая концентрация среди поставщиков ETF — и в результате репликация алгоритмов ETF — сосредоточила торговое давление на конкретных облигациях, создавая большую волатильность, а также более высокие затраты на ликвидность, когда ETF сталкиваются с давлением продавцов.
В этом контексте остаются другие вопросы: например, каковы последствия для более широкой отрасли управления фондами, особенно для активных менеджеров, ищущих альфа, и владельцев активов, рассматривающих решения о создании портфеля?
Как рост ETF корпоративных облигаций повлиял на «альфа-звезды»?
Увеличение доли рынка пассивного инвестирования оказало ценовое давление на бизнес-модели активных менеджеров. Помимо низкой стоимости ETF, масштабируемость ETF представляет собой прямую угрозу для крупнейших активных фондов, которые доминировали в этой сфере. Действительно, всего на 10 фирм приходится 38% активно управляемых активов под управлением (AUM).
Мы сравнили бюджеты рисков активных и пассивных фондов, чтобы увидеть, сколько они потратили на альфа-генерацию. Как и ожидалось, активные фонды направили больше своих бюджетов рисков на создание альфы, чем их пассивные аналоги. Тем не менее, хотя это в основном верно, крупнейшие фонды — те, у которых AUM превышает 5 миллиардов долларов, — не несли более специфический риск, чем ETF сопоставимого размера.
Активные и пассивные фонды: процент расхождения, объясняемый пятью первыми факторами PCA, разделенными на AUM фондов 2020 г. за 2016–2021 гг., Ежемесячные данные
Множество активных паевых инвестиционных фондов корпоративных облигаций с AUM выше 50 миллионов долларов по состоянию на 31 декабря 2020 года. Альфа оценивается как разница в доходности между портфелем фондов ETF и каждым активным фондом во вселенной каждый год. Репликации основаны на нагрузках регрессии доходности каждого фонда на коэффициенты PCA, рассчитанные на основе набора из 487 индексов ICE-BofA за тот же год в течение пяти лет.
Обычно альфа-генерация на основе выбора кредита основана на выявлении неправильного ценообразования на уровне каждого инструмента. Однако такие возможности неправильного ценообразования в среднем сводятся на нет и не масштабируются.
Могут ли активные менеджеры адаптировать свои навыки альфа-генерации к своим потребностям в масштабах? Можно ли масштабировать альфа-генерацию? Роберт Ф. Стамбо утверждает, что навыки активных менеджеров, скорее всего, приведут к уменьшению отдачи от масштаба: «Чем выше умение, тем больше умение позволяет этим менеджерам более точно определять возможности получения прибыли, — пишет он, — но активное руководство в совокупности затем больше корректирует цены, уменьшая прибыль. эти возможности предлагают ».
Интуитивно понятно, что активные менеджеры, которые стремятся к масштабному альфа-выбору эмитента, ускорят обнаружение цен до точки, где их навыки работы исчезнут. Если это так, гонка за масштабом среди активных менеджеров в ответ на конкуренцию недорогих ETF может оказаться обреченной на провал.
Множество активных паевых инвестиционных фондов корпоративных облигаций с AUM выше 50 миллионов долларов по состоянию на 31 декабря 2020 года. Альфа оценивается как разница в доходности между каждым активным фондом во вселенной и портфелем ETF за каждый год. Репликации основаны на нагрузках регрессии доходности каждого фонда на коэффициенты PCA, рассчитанные на основе набора из 487 индексов ICE-BofA за тот же год в течение пяти лет.
Наша оценка эволюции альфа-генерации в определенной совокупности корпоративных облигаций за последние пять лет отражает этот вывод. По словам , масштабируемость наблюдаемого альфа-поколения остается проблемой: чем выше AUM фонда, тем меньше разброс результатов с точки зрения альфа.
Плитка для невероятно перевернутого рынка фиксированной прибыли: отрицательные процентные ставки и их последствия.
Отбор может явно повысить ценность для фондов ниже 200 миллионов долларов в AUM: первый квартиль этих средств генерировал более 0,75% альфа в год и до 2% ежегодно в течение последних пяти лет. Тем не менее, это демонстрирует, что более высокий AUM снизил величину потенциальных результатов: в фондах с более чем 5 млрд долларов в AUM даже фонды первого квартиля едва ли обеспечивают более 0,5% альфа каждый год.
Кроме того, динамика альфа-генерации с течением времени демонстрирует повторяющуюся закономерность: подавляющее большинство фондов фиксируют хорошие и плохие годы в тандеме. Например: 75% идентифицированных нами
und Universe в 2018 году продемонстрировала худшие результаты по сравнению с аналогичной стратегией на основе ETF, а годом позже — 75%. Это не согласуется с концепцией альфа и предполагает, что либо в выборке ETF отсутствует общий фактор, либо существует высокая корреляция между ставками выбора времени и кредита между активными менеджерами.
Паевые инвестиционные фонды корпоративных облигаций: годовое альфа-распределение, еженедельные данные.
Множество активных паевых инвестиционных фондов корпоративных облигаций с AUM выше 50 миллионов долларов по состоянию на 31 декабря 2020 года. Альфа оценивается как разница в доходности между портфелем ETF и каждым активным фондом во вселенной каждый год. Репликации основаны на нагрузках регрессии еженедельной доходности каждого фонда на факторы PCA, рассчитанные на основе 487 индексов ICE-BofA за тот же год.
Выявление фондов с лучшими навыками генерации альфа-сигналов — сложная задача в лучшие времена, но наш анализ показывает, что независимо от AUM вероятность выбора правильного управляющего сопоставима со случайным подбрасыванием монеты.
Реклама ETF и системных рисков
Что это значит для инвесторов?
Повышение сложности глобальных кредитных рынков, вызванное GFC и усугубленное пандемией, оставляет много внимания инвесторам. Можно сделать два вывода. Во-первых, сильное конкурентное давление на покупателя на рынке корпоративных облигаций сильно концентрируется как на ETF, так и на активном менеджменте. И хотя ETF увеличили свою долю рынка в кредитном пространстве, это связано с определенными издержками для долгосрочных инвесторов: они сталкиваются с тем же риском концентрации, что и реплицируемые индексы, увеличенной премией за ликвидность и дальнейшей концентрацией покупателей в гонке. достичь критической массы.
Во-вторых, активные менеджеры, в частности крупнейшие фонды, сталкиваются с серьезными проблемами при обеспечении альфа-тестирования. Они демонстрируют конвергенцию в сторону пассивности в отношении риска, связанного с выбором облигаций, или навыками определения рыночного времени в качестве факторов производительности. Эта проблема альфа-доставки поднимает вопросы о том, в какой степени активные менеджеры могут работать на кредитных рынках в больших масштабах.
Имея это в виду, количественное кредитное инвестирование может быть единственным реалистичным способом для активных менеджеров достичь масштабируемости, подобной ETF. Например, подход, основанный на принципах максимальной диверсификации, может подвергнуть инвесторов широкому набору рисков и, следовательно, факторов избыточной доходности за счет выбора эмитента, одновременно контролируя эти риски с течением времени. Построение портфеля, основанное на таком количественном компасе, также может позиционировать портфель в стиле торговли штангой в пространстве факторов риска кредитного рынка. Это могло бы позволить масштабируемый инвестиционный процесс, охватывающий огромную широту рынков с фиксированным доходом.
Об авторе
[bs-quote quote=»Татьяна Пухан, доктор философии, отвечает за деятельность по управлению инвестициями в TOBAM, наблюдая за группами исследований и управления портфелем. » style=»style-6″ align=»left» author_name=»Tatjana Puhan» author_job=» PhD» author_avatar=»https://cursa.space/wp-content/uploads/2021/10/0405b587f1db5a8f8f11fdc5895fd9a6.jpeg»][/bs-quote]
Татьяна Пухан, доктор философии, отвечает за деятельность по управлению инвестициями в TOBAM, наблюдая за группами исследований и управления портфелем. Она пришла в TOBAM из Swiss Life Asset Managers, где она возглавляла отдел распределения капитала и активов для стороннего управления активами. На этой должности она отвечала за ряд флагманских стратегий компании, в первую очередь за ее инвестиционные решения, использующие систематические и проприетарные количественные подходы, а также за участие в инициативах Swiss Life Asset Managers по распределению активов и исследованиях капитала. Доктор Пухан обладает более чем 15-летним опытом инвестирования, работал в ряде ведущих компаний по управлению активами и частным банковским обслуживанием, а также имел солидный академический и исследовательский опыт. Д-р Пухан имеет степень магистра финансов и делового администрирования Гамбургского университета и докторскую степень в области финансов в Швейцарском финансовом институте при Цюрихском университете, а также была назначена научным сотрудником в Цюрихском университете, бизнес-школа Kellogg (Северо-Западный университет). ) и Гамбургского университета. Она является преподавателем финансов в Университете Мангейма и ассоциированным исследователем Гамбургского центра финансовых исследований.