Еще одно полезное ограничение – это географическая специализация. При инвестициях в малые и средние компании источником инвестиционного преимущества будет сосредоточение на фирмах определенного региона. Во-первых, сконцентрировавшись на местных предприятиях сферы услуг определенного региона, инвестор сможет отслеживать деятельность клиентов, поставщиков, конкурентов, местных бизнес-сообществ на таком уровне детализации, которого нельзя достичь, пытаясь охватить отрасль по всему миру. Во-вторых, присутствие на месте облегчает непрерывный доступ к менеджменту фирм. В пределах ограниченной территории посещения могут быть более частыми, и тогда инвестор сможет больше наблюдать деятельность бизнеса. По сравнению с теми, кто рассчитывает на ежегодные встречи в штаб-квартире компании, местный инвестор гораздо глубже информирован о текущем положении дел и лучше способен оценить, куда движется бизнес. В-третьих, у многих региональных экономик отраслевая специализация: в Миннесоте – медицинские устройства, в Нью-Джерси – фармацевтика, в Кремниевой долине – информационные технологии, в Большом Бостоне – биотехнологии. Таким образом, региональная и отраслевая специализации инвестора могут пересекаться. Для небольших компаний, не пользующихся пристальным вниманием аналитиков, эти преимущества могут быть особенно значительными. Когда Уоррен Баффетт руководил Buffett Partnership в 1950-х и 1960-х годах, он успешно инвестировал в компании, расположенные в Омахе и окрестностях (занимающиеся страхованием или смежными видами деятельности). Если бы не его инвестиции, эти фирмы вряд ли были бы известны как центр инноваций или источник выгодных инвестиционных возможностей.

Специализация на уровне выбора ценных бумаг не должна противоречить необходимости диверсификации на уровне портфеля. Управляющий портфелем диверсифицированного фонда может скомбинировать рекомендации группы аналитиков, запустив продукт, сочетающий преимущества осведомленности в отраслевой или географической специфике и диверсификацию риска. Если взять уровнем выше, общие активы учреждения или домохозяйства обычно более диверсифицированы по классам активов, но ценные бумаги при этом выбраны специалистами, работающими в узких кругах компетенции. Достичь этой цели путем выбора правильного инвестиционного управляющего – непростая, но решаемая задача. К этой проблеме мы обратимся, когда будем рассматривать управление рисками в главе 10. Большинство инвестиционных управляющих сопротивляются описанной нами специализации, даже несмотря на то что она является элементом стратегии поиска, которая способна привести инвестора на правильную сторону сделки.

В первой главе мы упомянули ряд исследований, в которых используется механический подход к отбору акций для тестирования различных стилей инвестирования. В этих исследованиях с помощью одной или нескольких переменных производится ранжирование совокупности акций на определенный момент, эти ранжированные списки группируются в корзины одинакового объема, а затем сравнивается будущая доходность инвестиций по получившимся группам (портфелям). В целом эти исследования убедительно демонстрируют, что портфели ценных бумаг с высокими показателями стоимости превзошли как рынок в целом, так и портфели с высокими показателями «гламурности», то есть дорогие по выбранному критерию.

Характер этого исследования можно проиллюстрировать с помощью нескольких заслуживающих внимания примеров. Как мы отмечали в главе 1, в 1992 г. Юджин Фама и Кеннет Френч опубликовали конструктивную статью, призванную укрепить гипотезу эффективного рынка[9]. Используя данные об обыкновенных акциях США с 1963 по 1990 год, они рассортировали бумаги по 10 группам по критерию отношения балансовой к рыночной стоимости на конец каждого года – от самого низкого значения («гламурные» акции) до самого высокого (акции стоимости). Те же самые акции были отсортированы по рыночной капитализации. Затем исследователи измерили ежемесячную доходность каждой корзины ценных бумаг за период с июля 1963 года по декабрь 1990 года. Среднемесячная доходность дециля с самым высоким значением отношения балансовой и рыночной стоимости составила 1,63 %; для дециля с самым низким коэффициентом доходность составила 0,64 %. Стоимостный дециль превосходил по доходности «гламурный» дециль примерно на 12 % в год в течение всего периода. Аналогичная, хотя и немного меньшая, разница в доходности возникла между акциями с малой и большой капитализацией: наименьшая по стоимости корзина показала среднемесячную доходность в 1,77 % по сравнению с 0,95 % для корзины с наибольшей стоимостью. Также оба вида сортировки были скомбинированы, дав в итоге 100 корзин, ранжированных от самых крупных и дорогих до самых мелких и дешевых. Но к общей картине это мало что добавило. Корзина из самых дешевых акций с низкой капитализацией показала среднемесячную доходность в 1,92 %; самая дорогостоящая корзина с высокой капитализацией – 0,89 %.

Наиболее выделяются два вывода данного исследования. Во-первых, простую стоимостную стратегию сложно улучшить, добавляя дополнительные переменные. Самый дешевый дециль опередил самый дорогой на 0,99 % в месяц. При добавлении критерия капитализации самая дешевая корзина с самой низкой капитализацией приносила 1,03 % в месяц, что составляло незначительную экономическую выгоду в размере 0,04 %, которую трудно получить на практике из-за ограничений ликвидности, присущих акциям небольших компаний. Во-вторых, большая часть премии за стоимость приходится на крайние в ранжировании группы. Переход от третьего по дешевизне дециля к первому прибавил гораздо больше к доходности, чем переход от восьмого к шестому. Та же самая картина наблюдается и в отношении «гламурных» корзин: перемещение из третьего по дороговизне дециля в первый отняло намного больше доходности, чем перемещение из среднего в третий. Поэтому, когда вы ищете стоимостные акции и избегаете «гламурных», вам нужно выбирать самые дешевые из дешевых и избегать самых дорогих.

Вторая замечательная статья, опубликованная в 1994 году Йозефом Лаконишоком, Андреем Шлейфером и Робертом Вишни, воспроизвела исследование Фамы и Френча за несколько иной период. В качестве альтернативных показателей стоимости в исследовании использовались коэффициенты прибыли к цене и денежного потока к цене. Ее выводы аналогичны: портфели с самой высокой стоимостью превосходили самые «гламурные» портфели примерно на 9 % в год, независимо от используемого критерия стоимости.

Добавив к своему анализу второе измерение, авторы разделили всю совокупность акций на три группы в зависимости от соотношения цены к денежному потоку, а также на три группы в зависимости от роста продаж за предыдущие пять лет. Они обнаружили, что стоимостные акции с самыми медленными темпами роста продаж приносили в среднем 21 % в год[10].

В третьем ключевом исследовании, опубликованном в 1989 году Вернером де Бондтом и Ричардом Талером, изучалось влияние показателей фондового рынка в прошлом на доходность в будущем. Исследователи отсортировали совокупность акций на начало каждого года по общей рыночной доходности за предыдущие 12 месяцев. Они сосредоточились на двух корзинах, одна из которых содержала дециль акций с наименьшей доходностью (акции с наихудшими показателями), а другая – дециль акций с наивысшей доходностью. Затем авторы отследили разницу между доходностью двух портфелей за последующие 30 месяцев. В течение всего этого периода доходность двух портфелей была примерно одинаковой, хотя в первые 12 месяцев акции с наилучшими показателями в прошлом продолжали показывать более высокие показатели (это устойчивый эффект «импульса», о котором подробнее ниже). Затем они повторили процесс, отсортировав наихудшие и наилучшие по доходности акции за предыдущие 24 месяца. Акции, наиболее разочаровавшие в предыдущие два года, превзошли акции с высокой доходностью примерно на 12 % в течение следующих 30 месяцев. Наконец исследователи сформировали портфели из акций с наихудшими и наилучшими результатами за предыдущие 36 месяцев. В течение последующих 30 месяцев наихудшие в долгосрочном периоде акции показали доходность в среднем на 18 % выше, чем наилучшие. Здесь опять мы имеем дело с крайностями: на этот раз – чем длиннее период плохих показателей, тем лучше будут показатели в будущем[11].