Владимир Дараган - Игра на бирже

• Название: Игра на бирже
• Автор: Владимир Дараган
• Издательство: УРСС
• Жанр: О бизнесе популярно
• Год: 1998
• ISBN: 5-88417-158-7

В книге популярно изложены основные принципы, правила и детали биржевой игры, знание которых позволяет получать мак­симальную прибыль при наименьшем риске. Книга предназначена для широкого круга читателей, желающих ознакомиться с опти­мальной стратегией и тактикой инвестирования капитала в акции, а также с ведением биржевой игры через глобальные компьютерные сети.

---

Что же произошло через год, к сентябрю 1996 года? Итог отражен в последней колонке, где указана прибыль по акциям всех компаний. Компания Apple Computer не выдержала конкуренции с IBM, и ее акции упали на 43%. Солидная компания IBM претерпела за этот год много колебаний и закончила его с плюсом 13%. Компании Dell Computer и Sun Microsystems провели прекрасный год, получили много заказов, и их акции выросли на 74 % и 97 % соответственно. Таким образом, средняя прибыль вашего инвестирования составила +35 %. На первый взгляд это неплохо, но давайте проанализируем — можно ли было сделать лучше?

Да, можно. Вы допустили ошибки с самого начала. Ваш инвестиционный портфель был целиком ориентирован на компьютерную индустрию, и вы планировали инвестирование (иначе зачем так подробно изучали финансовую деятельность компаний?), а вели себя, как трейдер. Под влиянием эмоций вы купили акции «горячих» компаний, вложив в них весь свой инвестиционный капитал. На длительный срок риск был очень большим, ведь цены на акции формируются задолго до предполагаемых доходов, и модернизация компьютерного парка к осени 1995 года уже была отражена в ценах акций. В январе 1996 года произошел обвал акций компьютерных компаний. Компании Sun Microsystems просто повезло, так как осенью 1995 года правительство США разрешило продажу суперкомпьютеров в страны бывшего социалистического лагеря, что резко подняло ее акции. Акции компании Dell упали в январе на 40%, а компании IBM — на 20% по сравнению с сентябрем. Можно ли было это предвидеть? Многие акции потом поднялись, но мы уже приводили пример компании Micron Technology, которая после падения так и осталась внизу. Хватило бы у вас терпения дождаться очередного подъема, или, как многие новички, вы бы продали все акции на минимуме рынка с тем, чтобы никогда больше этим не заниматься?

Вы вошли в рынок осенью 1995 года, когда после бурного подъема рынок был в состоянии консолидации. В таких случаях особенно если вы собираетесь вкладывать все деньги одновременно, на длительный срок и в компании одной отрасли лучше подождать падения рынка. В январе был минимум рынка, а в марте начался очень отчетливый рост компьютерных компаний, так что, войдя в рынок в это время, можно было бы получить лучшую прибыль.

Но эти рассуждения касаются правильной оценки рынка в целом. А какие ошибки были сделаны при первоначальном анализе прибылей отдельных компаний? Можно ли было предвидеть падение акций компании Apple Computer на основании более тщательного изучения ее финансовой истории? Рассмотрим это в следующем разделе.

§4. Как анализировать рост прибылей

Давайте откроем один из замечательных справочников, выпускаемых компанией Standart & Poor's. Таких справочников три

— Standart & Poor's 500 Guide,

— Standart & Poor's Midcap 400 Guide,

— Standart & Poor's Smallcap 600 Guide.

Эти справочники охватывают 1500 компаний, которые подразделяются на три группы в зависимости от рыночной стоимости всех акций компании. В этих справочниках вы найдете многолетнюю историю прибылей компаний, объемов их продаж, долгов, наличного капитала и многое другое. Есть и другие справочники такого рода, обновляемые каждый год, чаще — в виде информационных писем, рассылаемых подписчикам. Информацию о финансовой истории компаний можно найти и в Интернете. Обычно компьютерные сервисы охватывают большее количество компаний, чем справочники, и информация там более свежая. Тут существует много возможностей, и весь вопрос в том, как

анализировать такую информацию. Рассмотрим сначала историю роста прибылей и объема продаж компаний (эти данные приводятся в справочниках поквартально). В качестве примера рассмотрим историю компании Hewlett-Packard с начала 1993 по июль 1995 года. В таблице 7.3 показаны прибыли компании в расчете на одну акцию и объемы продаж за указанный период (31 октября — конец финансового года этой компании).

Таблица 7.3.

Период времени Прибыль в дол. Продажи в млрд. дол. 1993, 1 квартал 0,26 4,57 1993, 2 квартал 0,35 (+34%) 5,10 1993, 3 квартал 0,27 (-23 %) 4.96 1993, 4 квартал 0,29 (+7 %) 5,69 1994, 1 квартал 0,36 (+24 %) 5,68 1994, 2 квартал 0,39 (+8 %) 6,25 1994, 3 квартал 0,33 (-15%) 6,05 1994, 4 квартал 0,46 (+39 %) 7,00 1995, 1 квартал 0,58 (+26 %) 7,30 1995, 2 квартал 0,55 (-5%) 7.43 1995, 3 квартал 0,55 (   0%) 7,74

В скобках приведены изменения прибылей за один квартал, и требуется найти среднее изменение прибылей за один год. Один из вариантов такого расчета — вычислить среднее изменение прибылей за квартал и умножить на 4. Если проделать эту операцию, то получится 38 %, и для приближенных оценок этого вполне достаточно. Иногда средний прирост прибыли вычисляют путем усреднения прибылей за каждый год, а далее сравнивают изменение прибыли от года к году и затем вычисляют среднее. В результате получается так называемое «среднее арифметическое». Многие аналитики вычисляют «среднее геометрическое». Например, в нашем случае средние квартальные прибыли за 1993, 1994 и 1995 (неполный) годы составляют 0,293; 0,385 и 0,56 доллара соответственно. Среднее геометрическое прироста годовой прибыли вычисляется как корень квадратный из прироста прибылей с 1993 по 1995 годы:

Квадратный корень возникает из-за того, что изменение прибыли от 0,293 до 0,56 произошло за два года. Это изменение можно представить как произведение двух коэффициентов, каждый из которых характеризует изменение за один год. В математике среднее от двух величин, которые умножаются друг на друга, вычисляется, как корень квадратный из их произведения. Если бы мы рассматривали средний прирост прибыли за три года, то в уравнении возник бы кубический корень и т.д.

Среднее геометрическое довольно популярно среди аналитиков, так как оно позволяет оценивать средний прирост прибыли практически мгновенно. Однако надо помнить, что такой метод может дать огромную ошибку, если начальным (или конечным) годом расчета окажется нетипичный год, когда прибыли пострадали, например, от покупки нового бизнеса: при расчете роста прибылей такой год рассматривать не надо. Прибыли могут и резко вырасти, если в данный год компания продала часть своего имущества, — его тоже нельзя учитывать. При вычислении среднего прироста прибылей одно из правил состоит в том, что надо отбрасывать очень большие и очень маленькие числа. Например, по таблице 7.2 средняя квартальная прибыль компании Apple в 1993 году составила 0,16 доллара на акцию. Эта цифра была получена с учетом третьего квартала, когда компания объявила убытки в сумме 1,63 доллара на акцию. При анализе такие кварталы лучше отбрасывать, иначе последующие оценки скорости роста могут получиться нереальными, что и произошло в приведенном примере.

Мы уделяем так много внимания определению роста прибылей, потому что, как далее станет ясно, эти числа важно знать для выбора объектов инвестирования и оценки разумной цены акций. Есть еще много методов анализа прибылей и один из них линейная аппроксимация зависимости прибылей от времени. Предлагается описывать эту зависимость линейным уравнением

Е = A + Bt,

где Е — квартальная прибыль; t — число кварталов. В этом случае величина В является средним изменением прибыли в долларах за один квартал. Есть и такая модификация этого метода, в которой линейная аппроксимация идет с весами, т. е. предполагается, что влияние событий более близкого времени на рост прибылей существеннее, чем отдаленного. В случае линейной аппроксимации формула для вычисления среднего прироста прибыли за год приобретает вид

(dЕ/Е) = 4В/(Е) ·100 %

(коэффициент 4 появился для пересчета из среднего квартального изменения прибыли в годовое). Однако мы считаем, что простое линейное уравнение не подходит для описания роста прибылей. Математически правильнее аппроксимировать зависимость прибылей от времени с помощью уравнения с логарифмами