Говорят, что рынок капитала эффективен, если он полностью и правильно учитывает всю необходимую информацию при определении курса ценных бумаг. Формальное же определение звучит так: рынок называется эффективным по отношению к некоему информационному множеству ф, если при разглашении этой информации всем участникам рынка цены на акции не изменяются. Кроме того, эффективность рынка по отношению к информационному множеству ф предполагает, что, используя информацию ф, на нем невозможно с выгодой продать или купить акции.
Вслед за Робертсом (Roberts, 1967) стало принято различать три уровня эффективности рынка, соответствующие трем разным типам информационных множеств:
Слабая форма гипотезы эффективного рынка (ГЭР) предполагает, что цены акций полностью отражают всю информацию, содержащуюся в исторических данных об их динамике. Таким образом, инвесторы не смогут изобрести такую инвестиционную стратегию, которая приносила бы им сверхнормальную прибыль, на базе анализа прошлой динамики цен (этот метод называется «технический анализ»). Именно такую форму эффективности имеют в виду, когда говорят о гипотезе «случайных блужданий».
Умеренная (полусильная) форма ГЭР предполагает, что текущий курс акций отражает не только всю историческую информацию об их динамике, но также и всю общедоступную информацию, имеющую отношение к акциям данной фирмы. Если рынок эффективен в этом смысле, то инвесторы не смогут построить сверхприбыльную стратегию купли-продажи акций, сколько бы они ни изучали балансовые отчеты данной фирмы, ее отчеты о прибылях и убытках, объявления об изменении дивидендов, дроблении акций или любую другую открытую информацию о компании (этот метод называется «фундаментальный анализ»).
Сильная форма ГЭР предполагает, что в рыночных ценах полностью отражена любая информация о компании, известная хотя бы одному участнику рынка. Таким образом, даже те участники рынка, которые имеют доступ к конфиденциальной информации, не смогли бы с помощью этой информации получить сверхнормальную отдачу на свои инвестиции. Любая, даже конфиденциальная информация полностью отражена в рыночных ценах акций.
Слабая форма эффективности рынка и гипотеза случайных блужданий. Если рынки являются эффективными, то (технический) анализ закономерностей прошлой динамики цен для прогнозирования будущего будет бесполезен, поскольку любая информация, которую можно извлечь из такого анализа, уже отражена в текущих рыночных ценах. Предположим, что участники рынка уверены, что на следующей неделе цены на некий товар вырастут вдвое. В этом случае цена не будет изменяться постепенно, медленно приближаясь к своему новому равновесному значению, а вырастет немедленно и скачкообразно.
В самом деле, если бы цена не изменилась немедленно и скачкообразно, возникла бы возможность совершения выгодных арбитражных сделок, и если рынок эффективен, такой возможностью немедленно воспользовались бы все. Точно так же и с курсом ценных бумаг: если существует какая-то надежная и сулящая выгоду сезонная закономерность в динамике курсов акций (например, значительный рост курсов перед Рождеством), участники рынка начнут набавлять цены задолго до Рождества, чтобы не осталось никаких неиспользованных возможностей для получения арбитражной прибыли.
Самуэльсон и Манделброт убедительно доказали, что если потоку информации ничто не препятствует и трансакционных издержек не существует, то завтрашнее изменение цен на спекулятивных рынках будет отражать только завтрашние «новости» и не будет зависеть от сегодняшних изменений цен. Но «новости» потому и новости, что они непредсказуемы, и потому возникающее в результате их изменение цен тоже будет непредсказуемым и случайным.
Термин «случайное блуждание» обычно используется в финансовой литературе для характеристики таких рядов цен, где все изменения представляют собой случайные отклонения от предыдущих цен. Таким образом, «случайное блуждание» цен означает, что их будущие изменения никак не связаны с прошлыми изменениями. (Более строгое определение формулируется так: модель случайных блужданий предполагает, что доходы от инвестиций в ценные бумаги не имеют серийной корреляции и распределения их вероятностей инвариантны во времени.)
Считается, что термин «случайные блуждания» был впервые использован в переписке с читателями, опубликованной в журнале «Nature» в 1905 г. Там обсуждалась проблема, какой должна быть оптимальная процедура поиска пьяного, которого последний раз видели посреди поля. Ответ заключался в том, что начать нужно с того самого места, где его видели последний раз. Эта точка является несмещенной оценкой будущего местонахождения пьяного, так как его блуждания будут предположительно непредсказуемы и случайны.
Самое первое эмпирическое исследование по оценке гипотезы случайных блужданий было выполнено Башелье. Он пришел к выводу, что динамика товарных цен соответствует принципу случайных блужданий, хотя сам этот термин у него еще не использовался. Позже этот вывод был подтвержден и другими авторами, которые работали с другими временными рядами, в частности Уоркингом (различные временное ряды), Каулзом и Джонсом (курсы акций американского фондового рынка) и Кендаллом (курсы акций и цены на товары в Англии).
Во всех этих работах было показано, что серийная корреляция между последовательными изменениями цен несущественно отличалась от нуля. Роберте пришел к выводу, что временной ряд, составленный из последовательности случайных чисел, выглядит так же, как и временной ряд курсов акций американского фондового рынка, а Осборн установил, что движение курсов акций очень напоминает случайное броуновское движение физических частиц. Он также показал, что логарифмы изменений цен независимы друг от друга.
Авторы более поздних эмпирических работ, используя другие методы анализа и другие исходные данные, пытались отыскать более сложные закономерности динамики цен на спекулятивных рынках. Так, Грэйнджер и Моргенштерн пытались искать их с помощью такого мощного метода, как спектральный анализ, но сколько-нибудь устойчивых, повторяющихся закономерностей в движении биржевых курсов им найти так и не удалось. Фама не ограничился анализом коэффициентов серийной корреляции (которые были близки к нулю), он пробовал исследовать корреляцию приростов цен с разными лагами, а также выполнил ряд непараметрических тестов на наличие серийности.
Фама и Блум экспериментировали с разными фильтрами — например, они рассматривали модель купли-продажи, где сигналы к покупке (продаже) генерируются некоторыми повышательными (понижательными) движениями цен относительно последних «ям» («пиков»), но получить сверхприбыль так и не смогли. Другие исследователи пытались имитировать применение некоторых более сложных приемов технического анализа динамики курсов акций на компьютерах, но всякий раз получалось, что с помощью этих приемов нельзя построить стратегию купли-продажи акций, приносящую сверхнормальную прибыль. Солник измерял коэффициенты серийной корреляции по данным о ежедневных, недельных и месячных изменениях цен по девяти странам, но ничего, кроме чрезвычайно слабых зависимостей, не нашел и вынужден был признать, что на этой основе построить прибыльную инвестиционную стратегию нельзя.
Хотя эмпирический анализ всякий раз с удивительным постоянством приводит к выводу о случайности изменения цен, фондовые рынки не вполне соответствуют представлениям статистиков о том, как должно выглядеть «идеальное» случайное блуждание. Выше мы уже упоминали о том, что, хотя коэффициенты серийной корреляции всегда оказываются близкими к нулю, некоторые слабые зависимости все же удавалось найти. Хотя тесты на наличие серийности показывали лишь незначительные отклонения от случайности, слабая тенденция к сохранению серийных закономерностей в дневных данных об изменениях цен все же существует. Мертон показал, что изменения в дисперсии доходностей (цен) акций можно предсказать по их прошлой дисперсии.
Такие отклонения от чисто случайного блуждания не противоречат ГЭР в слабой форме, которая лишь предполагает, что на эффективном рынке не должно быть неиспользованных возможностей извлечения арбитражной прибыли. Тем не менее, модель случайных блужданий в строгом смысле слова здесь не работает. Распределения вероятности доходности акции не являются инвариантными при сдвигах по времени, а значит, в качестве модели динамики курса акций лучше подошло бы не случайное блуждание, а что-то иное — скажем, модель субмартингала.
Вдобавок в рядах биржевых курсов были обнаружены сезонные эффекты, нарушающие предположение о случайных блужданиях. Кайм и другие показали существование «январского эффекта», выражающегося в том, что в течение первых дней года доходность акций (особенно мелких фирм) ненормально высока. Френч и другие обнаружили так называемый эффект уик-энда, который заключается в том, что с момента закрытия торговли в пятницу до возобновления торговли в понедельник средняя доходность акций отрицательна.
О том, что сезонные эффекты присутствуют также на некоторых международных рынках, писали Галтекинс, Жаффе и Уэстерфилд. Но отклонения от случайности обычно крайне малы, и инвестор, который несет трансакционные издержки, не может построить прибыльную инвестиционную стратегию на основе таких аномалий. Таким образом, хотя гипотеза случайных блужданий не всегда соблюдается строго, существующие отклонения от случайности недостаточно велики, чтобы можно было говорить о наличии каких-то неиспользованных инвестиционных возможностей.
Иными словами, эмпирические данные весомо свидетельствуют в пользу слабой формы гипотезы эффективного рынка. Прошлая динамика биржевых курсов не дает инвесторам какой-либо информации, которая позволила бы им добиться лучших результатов, чем при использовании простейшей инвестиционной стратегии «купил и держи».