Путь Уоррена Баффета - Роберт Дж. Хагстром

"Это не только потрясающие цифры, - сказал Баффетт, - но, что не менее важно, они были достигнуты правильным путем. Лу последовательно инвестировал в недооцененные обыкновенные акции, которые по отдельности вряд ли принесли бы ему постоянные убытки, а в совокупности были почти безрисковыми".27 И снова, по мнению Баффета, оценка риска не имеет ничего общего с волатильностью цен на акции. Она основана на уверенности в том, что отдельная компания со временем принесет солидную прибыль. Результаты деятельности Симпсона и его инвестиционный стиль полностью соответствуют образу мышления Баффета. "Лу придерживается того же консервативного концентрированного подхода к инвестициям, что и мы в Berkshire, - сказал Баффетт, - и для нас огромный плюс, что он работает с нами".28

Кейнс, Баффет, Мангер, Руан и Симпсон: очевидно, что суперинвесторы Баффетвилля имеют общий интеллектуальный подход к инвестированию. Они едины в своем убеждении, что способ снизить риск - это покупать акции только при наличии запаса прочности (то есть благоприятного расхождения между внутренней стоимостью компании и ценой ее акций). Они также считают, что концентрация портфеля на ограниченном количестве таких высоковероятных событий не только снижает риск, но и помогает получить доходность, значительно превышающую рыночную.

Таблица 5.5 Лу Симсон, GEICO: годовая история эффективности инвестиций

Год

Годовое процентное изменение

Акции GEICO (%)

S&P 500 (%)

1980

23.7

32.3

1981

5.4

-5.0

1982

45.8

21.4

1983

36.0

22.4

1984

21.8

6.1

1985

45.8

31.6

1986

38.7

18.6

1987

-10.0

5.1

1988

30.0

16.6

1989

36.1

31.7

1990

-9.1

-3.1

1991

57.1

30.5

1992

10.7

7.6

1993

5.1

10.1

1994

13.3

1.3

1995

39.7

37.6

1996

29.2

37.6

 

Средняя доходность

24.7

17.8

Стандартное отклонение

19.5

14.3

Минимум

-10.0

-5.0

Максимальный

57.1

37.6

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Тем не менее, когда мы указываем на этих успешных фокус-инвесторов, многие остаются скептиками. Возможно, успех основан на их тесных профессиональных отношениях. Но эти инвесторы выбирали разные акции. Баффет начал управлять своим портфелем в 1956 году. Мангер последовал за ним в 1962 году, и хотя каждый из них владел марками "голубых фишек", основная часть их портфелей была разной. Мунгер не владел тем, чем владел Руэйн. Руэйн не владел тем, чем владел Симпсон, и никто не владел тем, чем владел Кейнс.

Может быть, это и так, говорят скептики, но вы предложили только пять примеров фокус-инвесторов. Пяти наблюдений недостаточно, чтобы сделать статистически значимый вывод. В индустрии, где работают тысячи портфельных менеджеров, пять историй успеха могут быть просто случайностью.

Вполне справедливо. Но если мы хотим избавиться от мысли, что пять суперинвесторов из Баффеттвилля - не более чем статистические отклонения, нам нужно было изучить более широкое поле. К сожалению, фокусных инвесторов для изучения оказалось не так много. Как же мы поступили? Мы отправились в статистическую лабораторию, чтобы создать вселенную из 12 000 портфелей.

Три тысячи фокус-инвесторов

Используя базу данных Compustat по доходности обыкновенных акций, мы выделили 1200 компаний, которые показывали поддающиеся измерению данные, включая выручку, прибыль и рентабельность капитала с 1979 по 1986 год.29 Затем мы попросили компьютер случайным образом составить из этих 1200 компаний 12 000 портфелей разного размера:

3 000 портфелей, содержащих 250 акций

3 000 портфелей, содержащих 100 акций

3 000 портфелей, содержащих 50 акций

3 000 портфелей, содержащих 15 акций

К этому моменту у нас было 3 000 наблюдений; математики определяют этот набор данных как статистически значимый. Далее мы рассчитали среднегодовую доходность каждого портфеля в каждой группе за два временных периода - 10 лет и 18 лет - и построили график распределения этих доходностей, как показано на рис. 5.1 и 5.2 , соответственно. Затем мы сравнили доходность четырех групп портфелей с доходностью всего фондового рынка, определяемой как индекс Standard & Poor's 500 (S&P 500) за те же периоды времени. Из всего этого следует один ключевой вывод. В каждом случае, когда мы сокращали количество акций в портфеле, мы начинали увеличивать вероятность получения доходности, превышающей рыночную норму прибыли.

Давайте посмотрим немного глубже, начав с 10-летнего временного интервала (рис. 5.1). Средняя годовая доходность всех четырех групп портфелей составила около 13,8 %. Средняя доходность S&P 500 за тот же период времени была несколько выше - 15,2 %. Имейте в виду два важных момента: S&P 500 - это взвешенный по капитализации индекс, в котором преобладают крупнейшие компании, а рассматриваемый период времени был периодом, когда акции с большой капитализацией демонстрировали особенно высокие показатели. В нашем исследовании портфели были одинаково взвешены, и в них входили не только акции компаний с большой капитализацией, но и малые и средние компании. Можно сказать, что четыре группы "лабораторных" портфелей показали примерно одинаковые результаты с широким рынком.

Рисунок 5.1 10-летний период (1987-1996 гг.) Среднегодовая доходность

Рисунок 5.2 18-летний период (1979-1996 гг.) Среднегодовая доходность

Это исследование становится еще более интересным, когда мы смотрим на минимальные и максимальные показатели - лучшие и худшие портфели в каждой группе. Вот что мы обнаружили:

Среди портфелей, состоящих из 250 акций, наилучшая доходность составила 16,0 %, а наихудшая - 11,4 %.

Среди портфелей из 100 акций наилучшая доходность составила 18,3 %, а наихудшая - 10,0 %.

Среди портфелей из 50 акций наилучшая доходность составила 19,1 %, а наихудшая - 8,6 %.

Среди портфелей из 15 акций наилучшая доходность составила 26,5 %, а наихудшая - 4,4 %.

Особо следует отметить, что в четвертой группе, 15 портфелей с фокусированными акциями, и только в этой группе наилучшая доходность была существенно выше, чем у S&P 500.

Такие же относительные тенденции наблюдались и в более длительном (18-летнем) периоде (рис. 5.2). Более мелкие, сфокусированные портфели демонстрировали гораздо более высокие максимумы и более низкие минимумы, чем более крупные, диверсифицированные портфели. Эти результаты приводят нас к двум неизбежным выводам:

У вас гораздо больше шансов добиться лучших результатов, чем на рынке, если вы будете иметь целенаправленный портфель.

Кроме того, с фокусированным портфелем у вас гораздо больше шансов оказаться хуже рынка.

Чтобы подкрепить первый вывод скептиков, мы обнаружили несколько замечательных статистических данных, когда отсортировали данные за 10 лет:

Из