Casual
РЦБ.RU

Количественный анализ доходности ПИФов: пределы и возможности

Январь 2006

    Традиционные методы оценки доходности паевых фондов базируются преимущественно на анализе динамики всего одного показателя - стоимости пая паевого фонда. При кажущейся простоте количественных методов анализа доходности фондов попытка их практического применения наталкивается на существенные методические трудности. Поскольку период наблюдений очень короткий, значения аналитических коэффициентов очень нестабильны и фактически не учитывают способность управляющей компании противостоять падению рынка. Более того, расчеты "Интерфакс-ЦЭА" показывают: чем короче периоды, тем лучше выглядят российские фонды, например, с точки зрения значения коэффициента Шарпа.

    Какой бы аналитический коэффициент ни предпочел инвестор, для адекватной оценки результатов управления фондом совершенно необходимо знать фактическую структуру активов фонда. В идеале анализ каждого фонда требует расчета индивидуального композитного индекса, учитывающего фактическую структуру активов фонда, но допустимо использовать и индексы, основанные на усредненной структуре активов фондов данного типа. Еще долгие годы небольшой срок существования рынка управления активами в России будет оставаться главным препятствием для того, чтобы выбор управляющей компании или фонда мог бы основываться преимущественно на количественных методах анализа.

АНАЛИЗ ДИНАМИКИ СТОИМОСТИ ПАЯ

    Яркие успехи ряда последних лет, достигнутые управляющими на растущем рынке, сделали свое дело: в России, по ряду оценок, более 100 тыс. пайщиков, за последние 2 года их количество увеличилось в 3 с лишним раза. Развитие рынка неизбежно повышает интерес и к проблеме выбора управляющих компаний и фондов.
    Российскому частному инвестору, заинтересованному в выборе паевого фонда в чем-то даже повезло: российские ПИФы обязаны ежедневно раскрывать сведения о стоимости пая паевого фонда и объеме его чистых активов, а далеко не во всех странах пайщикам информация доступна с такой частотой и регулярностью. Фактически весь анализ доходности паевых фондов базируется на расчетах с использованием этих двух индикаторов.
    В течение десятилетий существования институтов коллективного инвестирования в развитых странах сформировался весьма представительный перечень аналитических инструментов и подходов к оценке эффективности управления активами инвестиционных фондов.
    Среди них достаточно упомянуть коэффициенты "альфа" и "бэта", коэффициенты Шарпа, Трейнора и Сортино, информационный коэффициент (Information ratio), так называемую ошибку следования (Tracking error) и, наконец, ряд показателей, характеризующих нюансы инвестиционных стилей управляющих. Приведенный перечень содержит только наиболее распространенные показатели, при этом сознательно не упомянуто огромное количество экзотических коэффициентов, разработанных и продвигаемых отдельными инвестиционными банками либо исследовательскими структурами.
    Наиболее широко признанным стандартом инвестиционной отрасли в плане оценки и сопоставления результатов управления является коэффициент Шарпа. Чтобы убедиться в этом, достаточно пролистать презентацию практически любого серьезного управляющего активами или прочесть отчеты управляющих на портале Nelson MarketPlace компании Thomson Financial либо на иных аналитических ресурсах.
    Напомним хорошо знакомую многим формулу и "идейное наполнение" коэффициента Шарпа:

    SR = (r - r0)/s ,
    где SR - коэффициент Шарпа фонда, r - доходность фонда, r0 - безрисковая процентная ставка, s - стандартное отклонение доходности фонда.

    Чем выше положительное значение коэффициента Шарпа, тем большую удельную доходность смогли обеспечить управляющие в пересчете на каждую единицу риска, которым характеризовался сформированный ими портфель и тем, соответственно, выше качество управления активами такого фонда. Отрицательное значение коэффициента указывает на неэффективное управление, в результате которого доходность портфеля рыночных (а значит, в определенной степени рискованных) активов оказалась ниже доходности безрискового портфеля.

    ТР:ДНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ КОЛИЧЕСТВЕННЫХ МЕТОДОВ

    Оценка эффективности управления активами немыслима, в частности, без определения величины дополнительной доходности, которую смог заработать управляющий сверх дохода, обеспечиваемого безрисковыми финансовыми инструментами. Действительно, если доход можно получить не принимая избыточного риска, зачем обращаться к профессиональным управляющим?
    В отечественной практике сопоставления итогов управления фондами чаще прочих встречаются два подхода к выбору "безрисковой ставки". Один состоит в использовании доходности по депозитам Сбербанка РФ, что спорно ввиду по-прежнему высоких системных рисков, присущих отечественному банковскому сектору в целом и Сбербанку в частности. Другой подход предполагает использование средневзвешенной доходности российского рынка государственных ценных бумаг. Однако и этот ориентир не идеален. Внутренний рынок госдолга в России еще 6-7 лет назад переживал непростые времена, когда были неясны даже сроки восстановления ликвидности рынка после дефолта 1998 г. Уровень ставок при этом превышал все разумные пределы (рис. 1) и характеризовался чрезвычайно высокими перепадами: если в 1999 г. средние ставки на рынке рублевого госдолга достигали 90% годовых, то с 2003 г. они не превышают 15%. Таким образом, имеющаяся динамика выбранной "безрисковой ставки" существенно (до 3-4 последних лет) сокращает интервал времени, в течение которого возможно корректное сравнение фондов в соответствии со значениями коэффициента Шарпа.
    Учитывая сказанное, эксперты "Интерфакс-ЦЭА", тем не менее, полагают, что общенациональный характер рынка госбумаг, использование его параметров в качестве макроэкономических ориентиров многими экономическими субъектами позволяют выбрать в качестве безрисковой ставки именно средневзвешенную доходность данного рынка, ограничив анализируемый период до начала 2001 г. (рис. 1).


ОГРАНИЧЕНИЯ АНАЛИТИЧЕСКИХ КОЭФФИЦИЕНТОВ

    Вместе с тем необходимо понимать, что, ограничив анализируемый период последними 3-4 годами, мы неизбежно начинаем анализировать не просто очень короткий период, но и период, в течение которого происходил существенный рост отечественного фондового рынка. Инвесторы должны осознавать, что более объективная оценка профессионализма управляющих может быть высказана с учетом результатов управления в течение полного рыночного цикла (т. е. по итогам не только наблюдаемой в настоящее время фазы бурного роста, но и предстоящей фазы снижения). Это особенно важно, потому что у большинства управляющих пока нет реального опыта управления активами в неблагоприятных рыночных условиях - стаж большинства специалистов слишком мал, темпы подготовки качественных управляющих объективно ниже темпов появления на рынке новых управляющих компаний.
    Более того, за данный промежуток времени рост рынка лишь в незначительной степени компенсировался периодами временного падения, а анализируемых периодов было немного (хотя существуют способы искусственно увеличить число наблюдений за счет расчета доходностей за перекрывающиеся периоды по методу "скользящей средней" или за очень короткие промежутки времени). В результате значения рассчитываемых коэффициентов оказались очень неустойчивыми: с учетом данных за последний квартал лидерами могут стать новые фонды - все зависит от того, кто из них показал более высокую доходность. Несмотря на использование довольно изощренных коэффициентов, наибольшее влияние на итоговый показатель продолжает оказывать не мера их рискованности, а уровень доходности паев.
    Еще одной практической проблемой является отсутствие общепризнанных рыночных эталонов для сопоставления результатов управления активами фондов различных типов. Эта проблема особенно ярко проявилась в ходе дискуссии по поводу адаптации к российским условиям стандартов GIPS (The Global Investment Performance Standards; стандарты разработаны и продвигаются американской ассоциацией CFA Institute), регламентирующих практические аспекты оценки результатов управления и их презентации потенциальным клиентам и прочим заинтересованным сторонам.

ЧЕМ КОРОЧЕ ПЕРИОДЫ, ТЕМ ЛУЧШЕ ВЫГЛЯДЯТ РОССИЙСКИЕ ФОНДЫ

    Осмысленное сопоставление динамики стоимости паев инвестиционных фондов требует рассмотрения продолжительных временных интервалов, поскольку индустрия ПИФов по своей сути ориентирована на долгосрочных инвесторов. Однако исследование экспертов "Интерфакс-ЦЭА" показало, что на фоне непрерывного роста рынка, происходившего в течение последних лет, результаты фондов с короткой историей, оцененные с помощью коэффициента Шарпа, могут превышать результаты фондов с более продолжительной историей. Существует даже вводящая в заблуждение зависимость (которая вряд ли продлится в среднесрочной перспективе), согласно которой исследователь получит для одного и того же фонда более высокие значения коэффициента Шарпа, если сократит длительность рассматриваемого периода времени.
    Поясним проявление этого негативного эффекта данными табл. 1 и 2, в которых содержится информация о 4 реально работающих фондах, условно обозначенных "А", "Б", "В" и "Г". Уровень доходности каждого из фондов, а также соответствующих фондовых индексов был рассчитан как среднее значение доходности за годовые периоды владения. Такие скользящие периоды владения выбирались в рамках рассматриваемых 3 и 6 последних лет со смещением в одну неделю для открытых ПИФов и со смещением в месяц для интервальных ПИФов. Уровень безрисковой процентной ставки, которую с учетом отечественной специфики можно назвать лишь условно безрисковой, рассчитывался экспертами исходя из динамики средневзвешенной доходности рынка ГКО/ОФЗ, публикуемой Центральным банком России.

Таблица 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДВУХ ОТКРЫТЫХ ФОНДОВ АКЦИЙ, ИМЕЮЩИХ РАЗЛИЧНЫЙ СРОК СУЩЕСТВОВАНИЯ 
Показатель   Индекс РТС   Индекс ММВБ   Фонд акций А   Фонд акций Б  
Дата завершения формирования фонда   -   -   29.12.99   10.11.02  
6-летний период расчета (01.09.99-01.09.05)  
Средняя доходность фонда / индекса   38,74   34,01   22,95   -  
Стандартное отклонение доходности фонда / индекса   38,55   36,01   30,01   -  
Безрисковая ставка, средняя за период   15,89   15,89   14,39   -  
Коэффициент Шарпа для фонда / индекса   0,59   0,50   0,29   -  
3-летний период расчета (16.09.02-01.09.05)  
Средняя доходность фонда / индекса   33,42   34,20   36,74   29,54  
Стандартное отклонение доходности фонда / индекса   30,30   29,88   17,62   14,37  
Безрисковая ставка, средняя за период   8,11   8,11   8,11   8,11  
Коэффициент Шарпа для фонда / индекса   0,84   0,87   1,63   1,49  
Источник: ММВБ, РТС, данные управляющих компаний, расчеты "Интерфакс-ЦЭА". 

Таблица 2. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ДВУХ ОТКРЫТЫХ ФОНДОВ ОБЛИГАЦИЙ, ИМЕЮЩИХ РАЗЛИЧНЫЙ СРОК СУЩЕСТВОВАНИЯ  
  Индекс RUX-CBonds   Фонд облигаций В   Фонд облигаций Г  
Дата завершения формирования фонда   -   20.11.97   31.05.02  
6-летний период расчета (01.09.99-01.09.05)  
Средняя доходность фонда / индекса   18,40   27,47   -  
Стандартное отклонение доходности фонда / индекса   5,76   29,20   -  
Безрисковая ставка, средняя за период   9,45   15,89   -  
Коэффициент Шарпа для фонда / индекса   1,56   0,40   -  
3-летний период расчета (16.09.02-01.09.05)  
Средняя доходность фонда / индекса   15,90   21,75   10,96  
Стандартное отклонение доходности фонда / индекса   3,98   8,18   4,81  
Безрисковая ставка, средняя за период   8,16   8,16   8,16  
Коэффициент Шарпа для фонда / индекса   1,94   1,66   0,58  
Источник: Cbonds.ru, данные управляющих компаний, расчеты "Интерфакс-ЦЭА". 

    В зависимости от длительности периода расчета, значения коэффициентов Шарпа для ПИФов всех типов различались довольно значительно. Например, для открытого фонда акций А (см. табл. 1) коэффициенты Шарпа, рассчитанные на основе 3-летнего и 6-летнего периодов, различаются в 5,6 раза: 1,63 против 0,29 соответственно. При более пристальном рассмотрении факторов, стоящих за расчетом коэффициента Шарпа, становится очевидно, что в условиях российской экономики, до последнего времени страдавшей от гиперинфляционных проявлений, уровень выбранной безрисковой ставки является серьезным фактором, способным существенно искажать значения коэффициентов Шарпа.
    При попытке прямого сопоставления коэффициента Шарпа "зрелого" фонда А (рассчитанного на основе 6-летней истории котировок паев) и коэффициента "молодого" фонда Б (рассчитанного на основе 3-летней истории) первый оказывается существенно ниже второго. При этом, казалось бы, можно сделать вывод о более высокой эффективности работы "молодого" фонда по сравнению со "зрелым" фондом. Однако истинная причина полученного результата заключается в существенной разнице между средними значениями безрисковых ставок (14,39% - в среднем за 6 лет и 8,11% - средний уровень за 3 года).
    Ситуация кардинально меняется, если при расчете коэффициентов задать для всех сопоставляемых фондов единый период времени, например последние 3 года. При выравнивании периодов расчета для всех фондов влияние безрисковых ставок нивелируется (они оказываются равны для всех фондов), а значения рассчитываемых коэффициентов Шарпа определяются при этом только инвестиционными характеристиками сравниваемых фондов - уровнями их доходности и рискованности.
    В результате подтверждается интуитивно ожидаемый результат: применение коэффициента Шарпа для оценки деятельности российских УК дает осмысленные результаты лишь для последних 3 лет, когда уровни безрисковых ставок в РФ не превышали 15% годовых и их изменения были относительно плавными. При этом следует сопоставить показатели всех фондов исключительно за одинаковые промежутки времени.

НЕОБХОДИМО ЗНАТЬ ФАКТИЧЕСКУЮ СТРУКТУРУ АКТИВОВ ФОНДА

    Однако, даже определившись с выбором наиболее предпочтительного метода расчета эффективности управления фондом, инвестор неизбежно сталкивается со следующей проблемой - выбором базы для сравнения. Действительно, если фонд не приносит более высокого дохода, чем рынок в целом, либо сопоставимый уровень доходности достигается за счет принятия более высоких рисков, вряд ли инвестору целесообразно пользоваться услугами управляющей компании.
    Соответственно, возникает вопрос выбора индексов для сравнения с рассматриваемым фондом. Пока на рынке доверительного управления нет единодушия ни в выборе бэнчмарка для фондов акций (с переменным успехом используются индекс ММВБ и индекс РТС), ни в отношении эталона для сравнения результатов фондов облигаций. В ряде случаев применяется индекс корпоративных облигаций ММВБ, есть примеры использования индекса корпоративных облигаций RUX-Cbonds.
    При этом, какой бы из упомянутых облигационных индексов ни был избран в качестве эталона, проблема сопоставления результатов фондов облигаций и фондов смешанных инвестиций, относящихся к периоду до 2002 г., по-прежнему будет актуальна, поскольку значения индексов корпоративных облигаций RUX-Cbonds и ММВБ рассчитываются лишь с начала 2002 и 2003 гг. соответственно. Самостоятельной трудностью представляется практическая невоспроизводимость структуры фондовых индексов в портфелях фондов, что опять-таки ставит под сомнение адекватность данных индексов в роли рыночных эталонов.
    Кроме того, реальные фонды, даже если это "фонды акций" и "фонды облигаций" в чистом виде, могут содержать в своих активах как акции, так и облигации самых разных эмитентов, следовательно, было бы неуместным сравнивать фонд облигаций, содержащий 50% корпоративных облигаций и 40% облигаций субфедеральных органов власти с индексом RUX-CBonds. Соответственно, возникает проблема расчета композитных индексов не только для фондов смешанных инвестиций, но и для фондов других типов.
    Несмотря на высокую трудоемкость аналитического этапа и сложность самостоятельного осуществления для частных инвесторов, выявление сложившейся структуры вложений активов паевых фондов необходимо для понимания объекта анализа. Официальная отчетность ряда фондов позволяет знакомиться со структурой вложений на ежемесячной основе, однако при желании получить полную картину по всем фондам хотя бы с 3-летней историей (по состоянию на декабрь 2005 г. их насчитывалось 47) аналитику приходится довольствоваться ежеквартальными данными, которые, к сожалению, могут не достаточно достоверно отражать реальную структуру активов фондов в течение квартала.
    Результаты проведенного экспертами "Интерфакс-ЦЭА" исследования по вложениям ПИФов приведены в табл. 3. Доли активов различных классов в структуре вложений фондов различных типов согласуются с заявленными инвестиционными стратегиями. Доля акций максимальна (84%) в активах фондов акций, в активах фондов облигаций наибольшая (66%) доля вложений приходится на корпоративные облигации. Фонды смешанных инвестиций придерживаются сбалансированной политики инвестирования: в среднем в портфелях фондов этого типа 52% приходится на акции и 28% - на корпоративные облигации. Полученные оценки структуры вложений фондов, как будет показано ниже, будут использованы в качестве ориентиров при конструировании композитных индексов.

Таблица 3. СТРУКТУРА ПОРТФЕЛЕЙ ПИФОВ, В СРЕДНЕМ ДЛЯ ФОНДОВ РАЗЛИЧНЫХ ТИПОВ (ПО СОСТОЯНИЮ НА 30 СЕНТЯБРЯ 2005 Г.)    
 

 

 
Вид активов   Интервальные и открытые ПИФы акций   Открытые ПИФы облигаций   Интервальные и открытые ПИФы смешан-ных инвестиций   Итого по всем фондам  
Количество рассмотренных фондов   18   8   21   47  
Доли различных видов активов в портфелях   ПИФов, %        
Государственные ценные бумаги Российс-кой Федерации   0   0   1,4   0,2  
Государственные ценные бумаги субъек-тов Российской Федерации   0   13,6   3,0   2,1  
Муниципальные ценные бумаги   0   12,0   0,9   1,6  
Акции российских открытых акционерных          
обществ, за исключением акций россий-          
ских акционерных инвестиционных фон-          
дов, относящихся к категориям фондов   84,0   0,9   51,8   69,6  
недвижимости или фондов фондов, обык-          
новенные акции российских закрытых          
акционерных обществ          
Акции российских ЗАО   0   0   0   0  
Облигации российских хозяйственных об-          
ществ, государственная регистрация вы-          
пуска которых сопровождалась регистра-   1,5   65,5   28,4   12,9  
цией их проспекта эмиссии или в отноше-          
нии которых зарегистрирован проспект          
Инвестиционные паи открытых, интер-          
вальных, закрытых паевых инвестици-   0   0   0,6   0,1  
онных фондов          
Ценные бумаги иностранных государств и международных финансовых организаций   0   0   0   0  
Акции иностранных акционерных обществ   0   0   0   0  
Облигации иностранных коммерческих организаций   0   0   0   0  
Денежные средства, включая иностран-          
ную валюту, в том числе на банковских   3,5   4,1   3,7   3,6  
счетах и во вкладах          
Дебиторская задолженность   11,0   3,7   10,0   10,0  
Доля активов данной группы ПИФов          
в суммарных активах рассмотренных   74,1   12,0   13,9   100  
фондов, %          

    Помимо прочего, примечательным является тот факт, что ни в одном из видов фондов экспертами не выявлено сколько-нибудь значимых вложений в государственные ценные бумаги. Это обстоятельство, по-видимому, связано с тем, что управляющие не готовы вкладываться в активы с доходностью на уровне 5-7% годовых (что заведомо ниже как официальных, так и неофициальных оценок уровня инфляции в стране).

ВАЖНОСТЬ РАСЧЕТА ИНДИВИДУАЛЬНОГО КОМПОЗИТНОГО ИНДЕКСА

    Таким образом, сопоставление данных по отечественным ПИФам с коэффициентом Шарпа требует построения композитных эталонов для фондов не только смешанных инвестиций, но и облигаций, что диктуется фактической структурой вложений фондов данного типа.
    Фактическая структура вложений фондов на отчетную дату (табл. 4) позволяет приблизиться к цели построения композитных индексов для фондов различных типов, которые бы учитывали реальную структуру активов российских ПИФов.

Таблица 4. СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ АКТИВАМИ ПИФОВ ЗА 3 ГОДА, ИСТЕКШИЕ К 30 НОЯБРЯ 2005 Г. 

Эталонный индекс  
Фонды акций   Фонды облигаций   Фонды смешанных инвестиций  
Индекс ММВБ   Композитный индекс облигаций   Композитный индекс смешанных инвестиций  
Количество рассмотренных ПИФов   18   8   21  
КШарпа для соответствующего эталона   0,78   1,98   0,88  
КШарпа лучшего фонда   1,56   2,45   2,90  
КШарпа худшего фонда   0,18   0,09   0,15  
КШарпа средний для рассмотренных фондов   1,08   1,45   1,18  
Количество фондов, чьи КШарпа оказались лучше / хуже, чем КШарпа соответствующих эталонов   14 / 4   2 / 6   11 / 10  
Примечание: Структуру композитных индексов см. выше.
Источник: ММВБ, CBonds.ru, группа компаний "АВК", данные управляющих компаний, расчеты "Интерфакс-ЦЭА". 

    Для фондов акций эталонное значение коэффициента Шарпа рассчитано на основе истории значений индекса ММВБ. Выбор данного фондового индекса обусловлен существенно большими оборотами торгов и уровнем ликвидности ценных бумаг на ММВБ по сравнению с РТС и большей популярностью индекса ММВБ как базы для сравнения результатов управления.
    Для фондов облигаций эталонный уровень коэффициента Шарпа рассчитан на основе композитного индекса облигаций, имеющего следующую структуру:

  • средняя за период доходность и уровень риска, присущие индексу корпоративных облигаций RUX-Cbonds - 75%;
  • средняя за период доходность и уровень риска, присущие сводному индексу субфедеральных облигаций SCOM-TR, который рассчитывается группой компаний "АВК" (www.avk.ru) - 25%.
        Для фондов смешанных инвестиций эталонный коэффициент Шарпа рассчитан на основе композитного индекса смешанных инвестиций со следующей структурой:
  • средняя за период доходность и уровень риска, присущие индексу ММВБ - 60%;
  • средняя за период доходность и уровень риска, присущие индексу RUX-Cbonds - 40%.
        В ходе разработки механизма практического применения коэффициента Шарпа к оценке эффективности управления отечественными ПИФами эксперты "Интерфакс-ЦЭА" данный показатель рассчитали для 47 российских фондов акций, облигаций и смешанных инвестиций, среди которых были открытые и интервальные фонды. Упомянутые фонды находятся под управлением 25 управляющих компаний. Результаты исследования, охватывающего итоги деятельности фондов за 3 года, истекшие к 30 ноября 2005 г., приведены в табл. 4.
        Данные табл. 4 свидетельствуют о том, что результаты фондов акций оказались значительно лучше, чем итоги фондов облигаций и смешанных инвестиций: эффективность управления активами 78% фондов акций оказалась выше, чем соответствующий коэффициент рыночного эталона, в то время как подобные достижения продемонстрировали только 52% фондов смешанных инвестиций и лишь 1/4 рассмотренных фондов облигаций.
        Приведенные расчеты позволяют более объективно взглянуть на реальные результаты управления российскими ПИФами и приблизиться к решению задачи оценки реального качества управления активами. Важно подчеркнуть, что пока в российских условиях еще рано говорить о наличии каких-либо количественных методик оценки деятельности управляющих компаний, которые позволили бы исключить необходимость анализа качественных аспектов деятельности УК и управляемых ими фондов.
        Еще долгие годы слишком короткий период существования рынка управления активами в России будет оставаться главным препятствием для того, чтобы выбор управляющей компании или фонда мог бы основываться преимущественно на количественных методах анализа.

    • Рейтинг
    • 6
    Добавить комментарий
    Комментарии (3):
    Марина Иванова
    21.04.2009 10:49:19
    Могу предложить интерактивный рейтинг ПИФов на http://www.bifin.ru/rating
    Кирилл
    17.02.2011 07:26:15
    На каких критериях тут строится анализ ПИФ? Мне надо информацию для диплома
    Максим П
    09.01.2011 12:42:11
    Великолепное исследование, отвечающее на большинство вопросов! Было бы здорово его обновить - на дворе 2011й год, данных гораздо больше, прошел кризис - вот вам и acid test нашей финансовой системы так сказать (что упоминалось в статье). Большое спасибо, сделано на совесть!
    Содержание (развернуть содержание)
    Факты и комментарии
    Рынку деривативов - качество!
    Срочные сделки в дореволюционном праве
    Гипотеза определяющего влияния срочного рынка
    К новым вершинам в новом году!
    Федеральный инвестиционный форум стал традиционным
    VIII Ежегодный конкурс годовых отчетов и сайтов
    Мифы и реальность фондовых рынков
    Количественный анализ доходности ПИФов: пределы и возможности
    Центральный депозитарий как один из системообразующих элементов конкурентоспособности российского рынка ценных бумаг
    Технические эмиссии эмитентов СЗФО
    Увеличение стоимости компании - закономерный результат эффективной PR-политики
    Как противостоять отмыванию доходов?
    Метод согласования потоков платежей
    От спрэдов - к дефолтам
    Управление капиталом и механические торговые системы
    Сага о механических торговых системах

    • Статьи в открытом доступе
    • Статьи доступны на платной основе
    Актуальные темы    
     Сергей Хестанов
    Девальвация — горькое лекарство
    Оптимальный курс национальной валюты четко связан со структурой экономики и приоритетами денежно-кредитной политики. Для нынешней российской экономики наиболее логичным (и реалистичным) решением бюджетных проблем является девальвация рубля.
    Александр Баранов
    Управление рисками НПФов с учетом новых требований Банка России
    В III кв. 2016 г. вступили в силу новые требования Банка России по организации системы управления рисками негосударственных пенсионных фондов.
    Варвара Артюшенко
    Вместе мы — сила
    Закон синергии гласит: «Целое больше, нежели сумма отдельных частей».
    Сергей Майоров
    Применение blockchain для развития биржевых технологий и сервисов
    Распространение технологий blockchain и распределенного реестра за первоначальные пределы рынка криптовалют — одна из наиболее дискутируемых тем в современной финансовой индустрии.
    Все публикации →
    • Rambler's Top100