Выбрать книгу по жанру
Фантастика и фэнтези
- Боевая фантастика
- Героическая фантастика
- Городское фэнтези
- Готический роман
- Детективная фантастика
- Ироническая фантастика
- Ироническое фэнтези
- Историческое фэнтези
- Киберпанк
- Космическая фантастика
- Космоопера
- ЛитРПГ
- Мистика
- Научная фантастика
- Ненаучная фантастика
- Попаданцы
- Постапокалипсис
- Сказочная фантастика
- Социально-философская фантастика
- Стимпанк
- Технофэнтези
- Ужасы и мистика
- Фантастика: прочее
- Фэнтези
- Эпическая фантастика
- Юмористическая фантастика
- Юмористическое фэнтези
- Альтернативная история
Детективы и триллеры
- Боевики
- Дамский детективный роман
- Иронические детективы
- Исторические детективы
- Классические детективы
- Криминальные детективы
- Крутой детектив
- Маньяки
- Медицинский триллер
- Политические детективы
- Полицейские детективы
- Прочие Детективы
- Триллеры
- Шпионские детективы
Проза
- Афоризмы
- Военная проза
- Историческая проза
- Классическая проза
- Контркультура
- Магический реализм
- Новелла
- Повесть
- Проза прочее
- Рассказ
- Роман
- Русская классическая проза
- Семейный роман/Семейная сага
- Сентиментальная проза
- Советская классическая проза
- Современная проза
- Эпистолярная проза
- Эссе, очерк, этюд, набросок
- Феерия
Любовные романы
- Исторические любовные романы
- Короткие любовные романы
- Любовно-фантастические романы
- Остросюжетные любовные романы
- Порно
- Прочие любовные романы
- Слеш
- Современные любовные романы
- Эротика
- Фемслеш
Приключения
- Вестерны
- Исторические приключения
- Морские приключения
- Приключения про индейцев
- Природа и животные
- Прочие приключения
- Путешествия и география
Детские
- Детская образовательная литература
- Детская проза
- Детская фантастика
- Детские остросюжетные
- Детские приключения
- Детские стихи
- Детский фольклор
- Книга-игра
- Прочая детская литература
- Сказки
Поэзия и драматургия
- Басни
- Верлибры
- Визуальная поэзия
- В стихах
- Драматургия
- Лирика
- Палиндромы
- Песенная поэзия
- Поэзия
- Экспериментальная поэзия
- Эпическая поэзия
Старинная литература
- Античная литература
- Древневосточная литература
- Древнерусская литература
- Европейская старинная литература
- Мифы. Легенды. Эпос
- Прочая старинная литература
Научно-образовательная
- Альтернативная медицина
- Астрономия и космос
- Биология
- Биофизика
- Биохимия
- Ботаника
- Ветеринария
- Военная история
- Геология и география
- Государство и право
- Детская психология
- Зоология
- Иностранные языки
- История
- Культурология
- Литературоведение
- Математика
- Медицина
- Обществознание
- Органическая химия
- Педагогика
- Политика
- Прочая научная литература
- Психология
- Психотерапия и консультирование
- Религиоведение
- Рефераты
- Секс и семейная психология
- Технические науки
- Учебники
- Физика
- Физическая химия
- Философия
- Химия
- Шпаргалки
- Экология
- Юриспруденция
- Языкознание
- Аналитическая химия
Компьютеры и интернет
- Базы данных
- Интернет
- Компьютерное «железо»
- ОС и сети
- Программирование
- Программное обеспечение
- Прочая компьютерная литература
Справочная литература
Документальная литература
- Биографии и мемуары
- Военная документалистика
- Искусство и Дизайн
- Критика
- Научпоп
- Прочая документальная литература
- Публицистика
Религия и духовность
- Астрология
- Индуизм
- Православие
- Протестантизм
- Прочая религиозная литература
- Религия
- Самосовершенствование
- Христианство
- Эзотерика
- Язычество
- Хиромантия
Юмор
Дом и семья
- Домашние животные
- Здоровье и красота
- Кулинария
- Прочее домоводство
- Развлечения
- Сад и огород
- Сделай сам
- Спорт
- Хобби и ремесла
- Эротика и секс
Деловая литература
- Банковское дело
- Внешнеэкономическая деятельность
- Деловая литература
- Делопроизводство
- Корпоративная культура
- Личные финансы
- Малый бизнес
- Маркетинг, PR, реклама
- О бизнесе популярно
- Поиск работы, карьера
- Торговля
- Управление, подбор персонала
- Ценные бумаги, инвестиции
- Экономика
Жанр не определен
Техника
Прочее
Драматургия
Фольклор
Военное дело
Уоррен Баффет. Как 5 долларов превратить в 150 миллиардов - Хагстром Роберт - Страница 53
Как и в случае с другими целенаправленно инвестированными портфелями, фонд Sequoia добился доходности, превышающей средний уровень, пройдя через некоторые трудности. Стандартное отклонение рынка за этот период составило 16,1% по сравнению с 21,2% у фонда Sequoia. Те, кто придерживается определения риска из современной портфельной теории, могут прийти к выводу, как и в случае с партнерством Мангера, что фонд Sequoia пошел на больший риск, чтобы получить сверхдоходность. Но те, кто признает тщательность и прилежание, с которыми фонд Sequoia проводит исследования компаний, вряд ли придут к выводу, что его подход был рискованным.
(window.adrunTag = window.adrunTag || []).push({v: 1, el: 'adrun-4-144', c: 4, b: 144})Лу Симпсон
Примерно в то время, когда в конце 1970-х годов Уоррен Баффет начал приобретать акции страховой компании GEICO, он также сделал «приобретение», которое оказало непосредственное влияние на финансовое состояние GEICO. Его звали Лу Симпсон.
Симпсон, получивший степень магистра экономики в Принстонском университете, работал в компаниях Stein Roe & Farnham и Western Asset Management до того, как в 1979 году Баффет переманил его в GEICO. Вспоминая собеседование при приеме на работу, Баффет отмечает, что заметил у Лу «идеальный темперамент для инвестирования». Лу был независимым мыслителем, уверенным в своих исследованиях и «не получавшим особого удовольствия от того, чтобы действовать вместе с толпой или против нее»[176].
Лу приобрел репутацию заядлого читателя, который игнорировал отчеты аналитиков с Уолл-стрит и вместо этого углублялся в годовые отчеты компаний. Его процесс выбора обыкновенных акций был похож на методику Баффета. Он приобретал только высокодоходные компании с разумным руководством, доступные по привлекательным ценам. У Лу было еще кое-что общее с Баффетом: он сосредоточил свой портфель на акциях лишь нескольких компаний. Портфель GEICO стоимостью в миллиард долларов обычно содержал акции менее чем десяти компаний.
В период с 1980 по 2004 год средняя годовая доходность портфеля GEICO составила 20,3% по сравнению с 13,5% рынка. Баффет прокомментировал это так: «Лу постоянно инвестировал в недооцененные обыкновенные акции, которые по отдельности вряд ли принесли бы ему постоянные убытки, а в совокупности были близки к безрисковым»[177].
Здесь мы снова видим отношение Баффета к риску: он не имеет ничего общего с колебанием цен на акции и скорее связан с уверенностью, что отдельные акции со временем принесут прибыль.
Высокие результаты деятельности Симпсона и его стиль инвестирования полностью соответствуют образу мышления Баффета. «Лу придерживается того же умеренного и целенаправленного подхода к инвестициям, что и мы в компании Berkshire, и для нас огромный плюс, что он работает с нами, — сказал Баффет. — Очень немногим людям я позволю управлять деньгами и предприятиями, которые мы контролируем, но мы в восторге от Лу»[178].
Баффет, Мангер, Руан, Симпсон. Суперинвесторы Баффетвилля явно придерживаются общего интеллектуального подхода к инвестированию. Они едины в своем убеждении, что риск можно снизить, покупая акции только тогда, когда маржа безопасности (то есть благоприятное расхождение между внутренней стоимостью компании и текущей рыночной ценой) высока. Они также считают, что концентрация портфелей на ограниченном числе таких высоковероятностных событий не только снижает риск, но и помогает получать доходность, намного превышающую рыночную.
И все же, когда мы рассказываем об этих успешных целенаправленных инвесторах, некоторые слушатели остаются скептиками. Они задаются вопросом: уж не добились ли все эти люди успеха благодаря своим тесным профессиональным связям? Как оказалось, эти инвесторы владели разными акциями. Баффет не владел в точности тем, чем владел Мангер, а Мангер не владел тем, чем владел Руан. Руан не владел тем, чем владел Симпсон, и никто не знает, чем владел Кейнс.
Что ж, возможно, это и так, скажут скептики, но вы привели только пять примеров целенаправленных инвесторов, а пяти наблюдений недостаточно, чтобы сделать статистически значимый вывод. В отрасли, где работают тысячи портфельных менеджеров, эти пять историй успеха можно назвать совершенно случайными.
Справедливое замечание. Чтобы исключить любое мнение, что пять суперинвесторов из Баффетвилля не более чем статистические отклонения, нам нужно рассмотреть более широкую область. К сожалению, количество целенаправленных инвесторов очень мало. Среди тысяч портфельных менеджеров, которые управляют деньгами, лишь немногие управляют целенаправленными инвестиционными портфелями. Здесь мы сталкиваемся с той же проблемой.
И с той же проблемой мы столкнулись, когда я писал книгу The Warren Buffett Portfolio: Mastering the Power of the Focus Investing Strategy (John Wiley & Sons, 1999). Просто не нашлось достаточного количества целенаправленных инвесторов, чтобы изучить их и сделать статистически значимый вывод. Что же мы предприняли? Мы отправились в статистическую лабораторию и создали вселенную с тремя тысячами целенаправленно инвестированных портфелей[179].
Используя базу данных Compustat о доходности обыкновенных акций, мы выделили 1200 компаний, которые представили измеримые данные, включая выручку, прибыль на акцию и рентабельность собственного капитала. Затем мы попросили компьютер случайным образом собрать из этих 1200 компаний 12 тысяч портфелей различных размеров, сформировав четыре группы портфелей:
1. Три тысячи портфелей, содержащих акции 250 компаний.
2. Три тысячи портфелей, содержащих акции 100 компаний.
3. Три тысячи портфелей, содержащих акции 50 компаний.
4. Три тысячи портфелей, содержащих акции 15 компаний, — группа целенаправленных инвестиционных портфелей.
Затем мы рассчитали среднюю годовую доходность каждого портфеля в каждой группе за десятилетний период (1987–1996). Далее сравнили доходность четырех групп портфелей с доходностью фондового рынка в целом (определяемой как индекс S&P 500) за тот же период.
• Среди портфелей, содержащих акции 250 компаний, стандартное отклонение составило 0,65%; доходность лучшего портфеля составила 16,0% годовых, а худшего — 11,4%.
• Среди портфелей, содержащих акции 100 компаний, стандартное отклонение составило 1,11%, а также 18,3% — доходность лучшего портфеля и 10% — худшего.
• Среди портфелей, содержащих акции 50 компаний, стандартное отклонение составило 1,54%, а 19,1% — доходность лучшего портфеля и 8,6% — худшего.
• Среди портфелей, содержащих акции 15 компаний, стандартное отклонение составило 2,78%, а 26,6% — доходность лучшего портфеля и 6,7% — худшего.
Из всего этого вытекает закономерный вывод: сокращая количество акций в портфеле, мы увеличиваем вероятность получения прибыли, превышающей рыночную норму прибыли. Но что неудивительно, в то же время мы увеличиваем вероятность получения более низкой доходности.
Чтобы подкрепить первый вывод, при сортировке данных мы обнаружили несколько примечательных статистических показателей:
• Из 3000 портфелей, состоящих из акций 250 компаний, 63 превзошли рынок.
• Из 3000 портфелей, состоящих из акций 100 компаний, 337 превзошли рынок.
(window.adrunTag = window.adrunTag || []).push({v: 1, el: 'adrun-4-145', c: 4, b: 145})• Из 3000 портфелей, состоящих из акций 50 компаний, 549 превзошли рынок.
• Из 3000 портфелей, состоящих из акций 15 компаний, 808 превзошли рынок.
С портфелем, состоящим из акций 250 компаний, вы имеете один шанс из пятидесяти победить рынок. С портфелем, состоящим из акций 15 компаний, ваши шансы резко возрастают — до одного к четырем.
- Предыдущая
- 53/75
- Следующая
