Паевые инвестиционные фонды: появление, виды и оценка деятельности

Все фонды демонстрируют  различный уровень доходности и  разную стратегию инвестиций. По итогам трех лет самый высокий уровень доходности показал ЗПИФН «Монолит» от УК «РВМ Капитал», пайщики которого по итогам трех лет заработали 22,01%. Под управлением фонда находится бизнес-центра «Малая Дмитровка, 10» общей площадью около 4000 кв. м. На втором месте по доходности - ЗПИФН «Коммерческая недвижимость» от «Сбербанк Управление активами» - 9,43% по итогам трех лет. В состав активов этого фонда входят объекты коммерческой недвижимости и земельные участки сразу в нескольких российских регионах. На третьем месте - «Югра Рентный фонд» (СЧА — 210,7 млн руб.) от «Регион Девелопмент» с доходностью 3,34%, средства фонда инвестированы в несколько объектов коммерческой недвижимости в ХМАО.  Земельные ЗПИФН: вложения в участки Максимальный доход за три года — 5,19%

Основным активом земельных ЗПИФН являются земельные участки. Их появление связано с тем, что система ПИФов идеально подходит для привлечения инвестиций на развитие земли, а также защищает от возможных рейдерских захватов. Кроме того, пайщики получают отсрочку по налогообложению прибыли, что позволяет реинвестировать больше средств. Основной доход таких ПИФов складывается из роста стоимости участка, в том числе за счет создания инфраструктуры, прокладки коммуникаций и изменения категории земли. В основном инициаторами создания таких фондов являются крупные землевладельцы.

В настоящий момент в России действует 20 земельных ЗПИФН, из которых  крупнейшим по стоимости чистых активов  является «ТрастЮнион — Земельный» от УК «ТрастЮнион Эссет Менеджмен» - 7,399 млрд руб., на втором месте - «ТрастЮнион — Подмосковный» от УК «ТрастЮнион – Фонды недвижимости» (5,399 млрд руб.), а на третьем - «Русское поле» под управлением «ТРИНФИКО Пропети Менеджмент» (2,259 млрд руб.). Все эти фонды занимаются инвестициями в земельный рынок, при этом по итогам последних трех лет все они показали отрицательную доходность, за исключением «Русского поля» (+5,19%). Например, пайщики «ТрастЮнион — Земельный» за это время потеряли 10,67%. Фонду принадлежит около 2000 га земли в Ступинском районе Московской области. Впрочем, на рынке есть примеры и более серьезных падений. Например, доходность ЗПИФН «Земельный фонд «Перспектива» под управлением «Финанс Капитал Менеджмент» по итогам трех лет составила -72,45%. Фонду принадлежит около 300 га земли в Раменском и Можайском районах Московской области.

Анализируя все эти  виды ЗПФН, нужно разделять фонды, созданные с инвестиционной целью (для того чтобы инвестировать  средства отдельных заинтересованных лиц в коммерческую или жилую  недвижимость), и фонды, созданные  девелоперами и крупными лендлордами  для того, чтобы «упаковать» свои активы в ПИФ и развивать их таким образом, оптимизируя налогообложение, - отмечает генеральный директор «Метриум Групп» Мария Литинецкая. - В таких фондах не участвуют сторонние инвесторы, так как они созданы с определенными целями. Данные ЗПИФН отличает сумасшедшая по сегодняшним меркам доходность – от 50% и выше. В настоящее время, как и последние три года, за которые анализировался размер доходности различных видов ЗПИФН, ни один сегмент на рынке недвижимости не показывает столь высокую прибыль. И если на растущем рынке еще можно было поверить в столь эффектные цифры, то сейчас нет.

Если говорить исключительно  о фондах, созданных для привлечения  сторонних инвесторов, то наиболее высокую доходность показывают девелоперские  и строительные фонды. Таким образом, по нашим оценкам наиболее перспективные  с точки зрения коллективных инвестиций для потенциальных пайщиков сегодня  являются именно такие ЗПИФН. Поэтому  компания «Метриум Групп» решила стать инвестором и стратегическим партнером строительного фонда «Сбербанк — Жилая недвижимость». Этот ЗПИФН будет инвестировать средства в различные объекты жилой недвижимости, и мы надеемся также показать своим клиентам максимальную доходность». [16]

2.2 Анализ развития российского рынка ПИФов.

Развитие российского  рынка ПИФов сменилось на падение в период кризиса 2008-2009 гг. Последовавший восстановительный рост происходил в основном за счёт роста стоимости активов фондов, так как больших привлечений средств в ПИФы не наблюдалось. Возможно, это было связано с отсутствием свободных средств у потенциальных инвесторов ПИФов, вложениями в другие инструменты финансовых рынков (например, в операции на фондовом рынке через брокеров), опасениями второй волны кризиса. Проведённое сопоставление российских и зарубежных ПИФов  показывает, что в период кризиса российский рынок падал значительно сильнее, чем наиболее развитые мировые рынки паевых фондов, но с первого квартала 2009 г. началось его устойчивое восстановление. На рис. 1 изображена динамика стоимости чистых активов в разных странах мира в процентах к 4 кварталу 2006 года.

Рис. 1. Базисный индекс стоимости чистых активов паевых фондов в странах мира, 4 кв. 2006 г. = 100% (на конец квартала)

С середины 2008 года темпы роста государственного долга у этих стран устойчиво опережают темпы роста ВВП, что не может не вызывать опасений у инвесторов по поводу возможности второй волны мирового финансового кризиса. Подавляющую долю мирового рынка паевых фондов по чистым активам занимают США – 49%. В Европе наиболее значительные доли рынка паевых фондов составляют такие страны, как Люксембург (31% от стоимости чистых активов европейских паевых фондов), Франция (22%), Ирландия (12%), Великобритания (11%).

В России доля СЧА  от общеевропейских активов меньше 1%, т.е. одна из самых низких. Это частично объясняется тем, что в России рынок ПИФов появился гораздо позже, чем на Западе. Для России характерна большая доля СЧА фондов, инвестирующих в акции, низкая доля СЧА фондов облигаций и практически полное отсутствие фондов денежного рынка. Прослеживается сходство со структурой фондов Китая, Швеции и Великобритании. В целом, это означает достаточно большую склонность инвесторов к высокой доходности и рискам.

Рассмотрим статистический анализ влияния мировых цен нефти на российский фондовый рынок, тесно связанный с рынком ПИФов.

Выявлено, что  между месячными доходностями инвестиций в нефть и в индекс ММВБ существует прямая связь с коэффициентом корреляции 0,59. Различия в уровнях волатильности (измеряемых стандартными отклонениями доходности) по периодам можно визуально оценить по рис. 2.

 

Рис. 2.  21-дневные непрерывные (логарифмические) доходности фондового индекса ММВБ и их волатильность

Для изучения рыночного риска  на горизонте в один месяц сравнивались различные функции плотности  распределений доходностей фондового  индекса: эмпирическое распределение, аппроксимация распределения с  помощью нормального и обобщённого  гиперболического законов. Эмпирические распределения доходностей в  разных временных периодах различаются  своей формой. Во втором периоде  вероятность отрицательных доходностей  намного выше (толстый и длинный  левый «хвост»). В частности, расчеты  показали, что эмпирические 5-процентные квантили месячных непрерывных доходностей  составляют: в первом периоде: -0,1400; во втором периоде: -0,5352; в третьем  периоде: -0,1172.

На рис. 3 для трёх периодов, определённых выше, представлены распределения месячных непрерывных доходностей, рассчитанных как логарифм отношения значений индекса ММВБ: , где – значение индекса ММВБ в торговый день t. Во втором периоде времени даже из визуального анализа графиков эмпирической плотности распределения месячных доходностей ясно, что закон распределения не нормален. Статистические тесты, проведённые для первого и третьего периодов, показывают, что и на них нормальный закон распределения недостаточно точно аппроксимирует месячные доходности фондового индекса. Однако, подогнанное обобщенное гиперболическое распределение в первом и третьем периодах хорошо соответствует эмпирическому распределению доходностей за счёт большего числа параметров и сложной формы, что подтверждает тест Колмогорова-Смирнова.

Рис. 3. Эмпирические распределения непрерывных (логарифмических) доходностей индекса ММВБ

По этому распределению  был оценен риск как 5-процентный квантиль распределения месячных доходностей  индекса ММВБ: в первом периоде: -0,1418, что приблизительно соответствует  эмпирическому квантилю -0,1400; в третьем  периоде: -0,1119, что также примерно равно эмпирическому квантилю -0,1172.

Было проведено сравнение  методов оценивания рисков для различных  горизонтов (k дней, k=1,2,..,30) для всех трёх периодов: на основе эмпирического распределения, на основе нормального закона с выборочной оценкой дисперсии k-дневных доходностей и с оценкой дисперсии однодневных доходностей, умноженной на k. Сделан вывод, что в первом (докризисном) и третьем (послекризисном) периодах приемлемым методом оценивания 5-процентных квантилей доходностей для разных горизонтов риска оказался тот, который предполагает оценивание выборочной дисперсии доходностей за k дней. Именно этот метод даёт результаты, близкие к эмпирическим. А во втором (кризисном) периоде лучшую аппроксимацию эмпирических оценок 5-процентных квантилей для разных горизонтов риска дал метод оценивания на основе дисперсии однодневных доходностей, умноженной на k.

Для горизонта риска в  один день были рассмотрены адаптивные методы оценки риска, основанные на взвешивании  информации.  Оценка риска как 5-процентного  квантиля доходностей на основе экспоненциального  взвешивания в период кризиса  возрастает, а на выходе из кризиса  – снижается.

Исследованы предпосылки  для оценки риска (волатильности) на основе модели GARCH, в частности, сделан вывод о случайном характере колебаний однодневной доходности, т.е. об отсутствии значимой автокорреляции однодневных доходностей индекса ММВБ, но обнаружена значимая автокорреляция квадратов доходностей.

Наличие эффекта ARCH было подтверждено проведёнными статистическими тестами Льюнга-Бокса-Пирса и Энгла. Производился поиск оптимального числа параметров обобщенной авторегрессионной модели условной гетероскедастичности GARCH с использованием информационного критерия Акайка и байесовского критерия Шварца. В результате была выбрана модель GARCH(1,1). Как и при применении модели экспоненциального взвешивания (EWMA), наибольшая оценка риска, полученная с помощью GARCH(1,1), наблюдается в кризисном периоде с конца августа 2008 г. до конца 2008 года, после чего постепенно снижается. В докризисном (первом) и послекризисном (третьем) периодах кривые 5-процентных квантилей, полученных двумя методами, практически совпадают. В кризисный (второй) период модель GARCH(1,1) более высокочастотна.

Полученная модель GARCH(1,1) выглядит следующим образом:

;

где – ежедневная доходность;

;

где – оценка дисперсии по модели GARCH,

 – ошибка регрессионной  модели в момент .

Модель экспоненциального  взвешивания выглядит как:

,

где коэффициент взвешивания 

Полученные результаты отражены на рис. 4.

Расчеты показывают, что  при оценке рыночного риска как  наименьшей доходности с доверительной  вероятностью 0,95, оценку стандартного отклонения следует умножить не на 1,645, как в нормальном законе распределения, а на скорректированный коэффициент, полученный нами эмпирически. Исходя из того, что число фактических ошибок модели оценки риска на историческом интервале не должно превышать 5% от общего числа дней, этот коэффициент  для модели экспоненциального взвешивания  определен как 1,7, а для модели  GARCH(1,1) он равен 1,72. [7]

Рис. 4. Оценка 5-процентного квантиля по модели GARCH(1,1) и EWMA для ежедневных доходностей индекса ММВБ

По мнению аналитиков, перспективы  для развития ПИФов в нашей стране очень благоприятны. Российский фондовый рынок постоянно растет, все новые компании выпускают ценные бумаги, которые готовы приобрести инвесторы. Так как многие люди не слишком осведомлены об особенностях ценных бумаг, то они предпочитают передавать свои денежные средства управляющим компаниям, которые и инвестируют их в различные ценные бумаги.

Еще одним положительным  критерием, который может отразиться на перспективах ПИФов, является растущий рост интереса инвесторов к подобным видам вложений. На сегодняшний день ПИФы могут принести инвесторам наибольший доход при небольшом риске, к тому же изъять деньги в случае необходимости из паевого инвестиционного фонда можно с минимальными затратами. Несмотря на определенный риск, связанный с финансовым кризисом, большинство ПИФов смогли выжить в это непростое время, в «черном списке» оказалось лишь несколько подобных организаций.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Инвестиционные фонды  являются прекрасным средством для  инвестирования своих средств мелкими  частными инвесторами, которые не обладают достаточной квалификацией и  капиталом для профессиональной деятельности на рынке ценных бумаг. За счет профессионального управления коллективными инвестициями в инвестиционном фонде инвестор получает возможность  широкой диверсификации своих вложений и снижения за счет этого общего инвестиционного риска. Кроме того, издержки управления при этом значительно  ниже по сравнению с теми издержками, которые бы нес инвестор при самостоятельном  формировании и управлении портфелем  ценных бумаг. Доходность инвестиционных фондов хотя и никем не гарантирована, но все же, чаще оказывается выше, чем доходность от депозитов в  банке. Жесткий контроль над финансовой деятельностью ПИФов со стороны государства обеспечивает прозрачность в деятельности этих финансовых институтов и уменьшает кредитный риск инвестора. Это возникает в силу специфической структуры организации их работы. Так, управление и обслуживание фондов осуществляется управляющей компанией, специализированным депозитарием, регистратором и аудитором. ФСФР лицензирует всех этих участников.

При долгосрочном инвестировании ПИФы гораздо выгоднее по сравнению с банковскими депозитами. Нельзя сказать, что данный способ является совершенным, в нем тоже присутствуют минусы, в основном проявляющиеся в непредсказуемости рынка и, следовательно, в риске потери денежных средств, но с другой стороны, ПИФы обеспечивают инвестора не только сохранностью сбережений, но и прибылью, чего нельзя сказать про вклады в банк, проценты в которых не покрывают уровень инфляции.

Несмотря на уже достаточно продолжительный срок существования  ПИФов, они не получили должного развития и по прежнему занимают незначительный удельный вес в общем объеме инвестиций. В работе были достаточно подробно рассмотрены причины сложившейся ситуации. Основными из которых являются: нестабильность инвестиционной среды, несбалансированность и нестабильность законодательства, высокое недоверие граждан и неинформированность, психологическая неподготовленность к средне- и долгосрочным инвестициям, ограниченный, по сравнению с международной практикой, сервис для пайщиков, наличие конкурентов в борьбе за перспективных инвесторов указывают на будущие значительные затраты паевых инвестиционных фондов по продвижению своих услуг на российский рынок.