#222 Модель CAPM и показатель бета Capital Asset Pricing Model (CAPM) – модель оценки финансовых активов. Считается, что данная модель позволяет определить требуемый уровень доходности актива с учётом рыночного риска этого актива. Данная модель используется при расчете стоимости собственного капитала для получения ставки дисконтирования в рамках методики #WACC. В модели CAPM требуемая доходность рассчитывается исходя из исторической доходности фондового рынка, некой «безрисковой» ставки и коэффициента бета: R = Rf + β * (Rm – Rf), где R – требуемая норма доходности; Rf – безрисковая ставка доходности (как правило, ставка по государственным облигациям); Rm – средняя доходность рынка за определенный период; β – коэффициент бета, который отражает чувствительность доходности ценной бумаги к изменениям доходности рынка в целом. Данная модель обладает несколькими весьма существенными недостатками. В рамках #CAPM используется коэффициент бета. Классическое представление о коэффициенте бета сводится к тому, что он характеризует волатильность инвестиционного инструмента относительно волатильности рынка (индекса). При этом под волатильностью инструмента подразумевается его риск для инвестора. В таком определении есть своя логика, которая была высказана Марковицем: большая амплитуда колебаний, по его мысли, свидетельствует о большей непредсказуемости поведения цены. Эта аксиома притягательна своей простотой, ведь получается, что риски инвестирования заложены в бету. Но, к сожалению, поведение акции в прошлом ничего не говорит о ее будущих рисках. Бета была бы эффективна только в том случае, если бы можно было вернуться в прошлое и использовать сегодняшнее значение беты для выбора акций. Для долгосрочного инвестора, который регулярно осуществляет вложения в акции, волатильность инструмента только на пользу, для него важен конечный результат, а не поведение цены акции в конкретный момент времени. Расчет требуемой доходности в рамках данной модели базируется на средних исторических данных. При этом исторические данные разной глубины могут дать совершенно разные конечные значения, однозначного ответа, какой диапазон данных использовать, нет.