Читать книгу Не верьте цифрам! Размышления о заблуждениях инвесторов, капитализме, «взаимных» фондах, индексном инвестировании, предпринимательстве, идеализме и героях - Джон К. Богл, Джон Богл - Страница 7
Введение
«Светильник на корме лодки»
ОглавлениеИногда цифры могут быть точными и полными и охватывать весь доступный период. (Хотя даже такой период – назовем его «с момента начала наблюдений до текущего дня» – по определению является выбранным.) Но если всецело полагаться на прошлое, чтобы спрогнозировать будущее, вы рискуете прийти к неверным заключениям. Одна из моих любимых мишеней для нападок – когда люди принимают прошлые показатели доходности фондового рынка едва ли не за религиозные догматы. Перечень искажений, к которым может приводить бездумное использование прошлых доходностей для прогнозирования будущих, практически бесконечен.
Во-первых, эти доходности представлены в номинальном (в текущих долларах), а не в реальном выражении (в долларах с учетом инфляции). Таким образом, если исходить из среднегодовой номинальной доходности акций за последние 50 лет на уровне 9,4 %, то начальная инвестиция в размере $10 000 за этот период превратится в $893 000 в номинальном выражении (с учетом реинвестированных дивидендов). Если же принять в расчет 4 %-ную годовую инфляцию, реальная доходность упадет до 5,4 %, и за тот же период сумма накоплений (скажем, на момент ухода человека на пенсию) составит всего $138 700. Но даже эта сумма оказывается преувеличенной, поскольку она не учитывает инвестиционных издержек и налогов, которые неизбежно вычитаются из номинальных долларов год за годом. Эти издержки вполне могут составить 3 % годовых, сокращая 5,4 %-ную годовую доходность вложений в акции до жалких 2,4 %. В результате по выходе на пенсию инвестор пенсионного фонда получит на руки $32 700. Эта сумма очень далека от иллюзорных $893 000, но именно такова (печальная) реальность для многих инвесторов.
Во-вторых, прошлое не является прологом будущего. Хотя источники будущей доходности фондового рынка остаются теми же, что и источники доходности в прошлом (дивиденды, прирост капитала и изменение рыночной цены), сами цифры редко остаются одинаковыми. Проще говоря, за последние 110 лет половина 9 %-ной долгосрочной доходности акций обеспечивалась за счет 4,5 %-ной дивидендной доходности. Так как к середине 2010 г. дивидендная доходность акций упала примерно до 2,25 %, нам следует понизить наши ожидания в отношении будущих доходностей фондового рынка на 2 % или около того по сравнению с историческими нормами.
Примечательно, что популярный «метод Монте-Карло»[5], который широко используется профессионалами в сфере инвестиций для прогнозирования будущих доходностей акций, не принимает во внимание подобных изменений основных параметров. Вот почему такие модели фундаментально и фатально ошибочны. Нежелание финансового сообщества признать эту простую истину, как и нежелание объективно подойти к вопросу номинальной доходности против реальной, свидетельствует об интеллектуальной нечестности, не говоря уже о том, что служит своекорыстным интересам Уолл-стрит, которая стремится представить инвестирование в акции в как можно более выгодном свете, преувеличивая потенциальное вознаграждение.
Но даже если принять иллюзию исторических доходностей рынка за реальность, не надейтесь на то, что это когда-нибудь повторится. Как заметил обозреватель Wall Street Journal Джейсон Цвейг, самые ранние данные о доходности акций за бóльшую часть XIX в. «попросту не имеют смысла… поскольку включают 97 % ныне не существующих компаний… и лишь несколько доживших до нынешних времен голубых фишек». (В начале XIX столетия на фондовом рынке доминировали банки и страховые компании; в конце века – железные дороги; сегодня ни то, ни другое не имеет места.) Даже с повышением достоверности данных начиная с 1884 г., когда появился первый вариант индекса Dow Jones, он включал акции только 11 транспортных компаний. В 1896 г. был впервые опубликован Dow Jones Industrial Average (промышленный индекс Dow Jones), охватывавший больше секторов, но и он включал акции всего 12 американских компаний, в том числе American Cotton Company, American Sugar, U.S Leather Company, Distilling and Cattle Feeding Company, American Tobacco, National Lead и General Electric, единственную из первоначального состава, присутствующую в индексе и по сей день.
В XX в. рыночная доходность стала измеряться более тщательно, но кто может поклясться, что данные, которые сегодня мы принимаем как Священное писание, не имеют серьезных изъянов? Например, индекс Standard and Poor's рассчитывается с 1926 г., но сегодня доблестный S&P500 включает лишь 90 акций из тех, что входили в его корзину до 1948 г. Центр по исследованию стоимости ценных бумаг при Чикагском университете (CRSP) провел исследования, собрав наиболее полные данные о доходности американского рынка акций (также начиная с 1926 г.), но эти данные не включают «внебиржевой» рынок (NASDAQ) до 1972 г., когда количество торгуемых на нем акций подскочило с 2000 до 5000. Если оглянуться на весь 84-летний период, для которого мы имеем более или менее достоверные данные о доходности акций (из них действительно убедительные данные – за последние 50 лет), становится очевидно, что мы пытаемся делать выводы на основе относительно короткого периода, когда на фондовом рынке самой процветающей нации в мире доминировал (по крайней мере, до 2007 г.) мощнейший, возможно бывающий раз в жизни, бычий тренд.
Но даже если бы мы сумели собрать близкие к совершенству (т. е. к реальности) данные о доходностях фондового рынка за последние два столетия, идея о том, что будущие доходности должны отражать доходности рынка в прошлом, является иллюзией. Мир постоянно меняется, подчас трудновообразимым и непредсказуемым образом. Нации переживают взлеты и падения; войны и мир реорганизуют глобальное сообщество; свободная рыночная конкуренция разрушает старый порядок; технологии меняют традиционные правила игры. Вот почему прошлое не может быть надежным предвестником будущего. Сэмюэль Тейлор Кольридж раскрыл зерно истины, предупреждая о том, что история есть «светильник на корме лодки – он бросает свет только лишь на волны позади».
5
Метод Монте Карло – метод статистических испытаний; численный метод решения различных задач при помощи моделирования случайных процессов и событий. – Прим. ред.