03 августа 2018г.
Распределение частот связи является важной проблемой для телекоммуникационного рынка и адекватная оценка эффективности механизма распределения остается ключевым фактором развития регуляторной практики. Если в США имеется обширная эмпирическая база и опыт проведения аукционов частот связи, то в ситуация усложняется тем, что аукционы частот связи не проводились до 2010-х годов, государство взяло практику аукционов лишь недавно. На текущий момент неизвестно ни одного исследования, на тему того, как аукционы в России могли повлиять на ситуацию на рынке частот.
Тем не менее, стоит отметить как минимум 2 аукциона, которые проводились в истории России: аукционы 2015 и 2016 гг. Аукцион, проведенный в 2016 году был выигран компанией МТС, которая приобрела частоты диапазона 2595–2620 МГц во всех регионах России, кроме Москвы, Подмосковья, Крыма и Севастополя, предложив за них 3,97 млрд руб. Стартовая цена была превышена лишь на 35%, что говорит о небольшой заинтересованности компаний в данном аукционе. Основным драйвером решения о покупке для компаний являлось желание создать задел на будущее, так как в данном случае речь идет о частотах, принадлежащим диапазону 4G LTE, которые не особенно популярны пока в силу невысокого спроса на смартфоны, поддерживающие этот формат.
Однако, согласно информации открытых источников, компании не используют ресурс, отвечая условиям лишь формально - устанавливая минимальное необходимое количество базовых станций для удовлетворения условий контракта. Во многом это связано с высокой стоимостью базовых станций и желанием телекоммуникационных компаний снизить капитальные расходы на фоне падения выручки.
Стоит отметить первый в истории аукцион в октябре 2015 года, тогда разыгрывались полосы в диапазоне 1800 МГц и стартовая цена была превышена в 6 раз, аукцион длился несколько дней; его участники заплатили за 10 лотов в общей сложности 6,3 млрд руб.
Имеющейся информации недостаточно для полноценной оценки эффективности данных аукционов, однако, мы можем сделать гипотезу о том, что данное событие - розыгрыш частот связи посредствам аукциона, мог отразиться на рыночной стоимости акций играющих компаний. Иными словами, данный аукцион имел последствия, которые быстрее всех могли оценить заинтересованные инвесторы, которые отслеживают все события, связанные с бизнес практиками компаний. Таким образом, чтобы оценить масштаб влияния новаторского механизма управления рынком связи, в данной ситуации можно использовать данные Российского фондового рынка и методологию событийного анализа для оценки избыточной доходности полученной в последствии этих событий.
Событийный анализ представляет собой достаточно популярный и действенный подход к оценке влияния события на какой-либо целевой показатель. Такая размытая формулировка не является слабостью, но говорит об универсальности подхода к проблемам разных областей. Тем не менее, методика стала наиболее популярна в финансовых исследованиях, большая часть которых изучает влияние события, связанного с компанией, на доходность её акций. Но помимо финансов многочисленны и случаи использования событийного анализа в экологии, социологии и других науках. Тем не менее, событийный анализ в значительной степени связан с механизмом распространения информации о событии, возможно, в некоторых случаях в большей степени, чем с самим событием. По своей сути событийный анализ позволяет оценить воздействие поступления новой информации и реакцию агентов на неё. Говоря об исследованиях, связанных с экономикой и бизнес процессами, можно заметить, что методология не претерпела существенных изменений с 1960 гг. Можно выделить ряд работ, заложивших и продолживших одну традицию проведения событийного анализа – работы Бол и Браун [1], Фама [2], МакКинлай [4] и др.
Стандартная модель событийного анализа предполагает, что наблюдаемая в момент времени t доходность ценной бумаги компании i может быть представлена в виде двух компонент:
Существует большое число подходов к определению процесса, определяющего нормальную доходность. МакКинлай [4] предлагает разделить все подходы на две категории: статистические и экономические. Первые исходят из статистических предположений, напрямую не касаясь экономической интерпретации. Общепринятым предположением для статистических подходов является предпосылка о нормальности совместного многомерного распределения доходностей, а также о независимости и идентичности распределения этих случайных величин. В свою очередь экономические подходы основываются на предпосылках о поведении агентов, но также включают некоторые статистические предположения. Сильной стороной экономических моделей является наличие в них теоретических обоснований, говорящих не об устройстве данных, а о наблюдаемых взаимосвязях в мире, что представляет собой теорию, позволяющую объяснить какое-либо событие, а не просто констатировать его факт. В свою очередь, более гибкие статистические модели не подразумевают наличие априорной экономической интуиции за процессом исследования, каждый раз она должна создаваться заново, это одновременно и достоинство и недостаток статистических моделей.
Наиболее часто используемыми статистическими моделями в событийном анализе являются модель с постоянным средним и рыночная модель.
Модель с постоянным средним:
МакКинлай [4] отмечает, что несмотря на простоту данной модели, результаты полученные с её помощью зачастую слабо отличаются от более изощренных моделей. Это происходит в связи с тем, что выбор более сложной модели не приводит к существенному снижению дисперсии избыточной доходности, т.е. к повышению точности вычисления и стабильности результата.
Другой статистической моделью является рыночная модель:
Это простейшая однофакторная модель, объясняющей переменной которой является доходность рыночного портфеля, что позволяет исключить из анализа избыточной доходности составляющую, свойственную рынку в целом и, следовательно, не имеющую отношение к интересующему событию.
Среди экономических моделей наибольшую популярность завоевали CAPM Шарпа [6] и Линтнера [3] и APT Росса [5]. Модель ценообразования активов (CAPM) представляет собой равновесную модель, устанавливающую зависимость между ожидаемой доходностью рассматриваемого актива с ковариацией доходности актива и рыночного портфеля. Модель ценообразования арбитража (APT) устанавливает зависимость между ожидаемой доходностью актива, его ковариацией с разными факторами.
Мы рассмотрели основные виды моделей нормальной доходности, используемые в событийном анализе. Как и во многих других разновидностях анализа, связанного с экономическими процессами, здесь не существует одного «рецепта» идеальной модели, подходящей для любых рынков, данных и событий. Выбор модели должен определяться целями исследования. Важно помнить, что использование экономических моделей
подразумевает
выполнение
определенных предпосылок о феномене,
а
также «подсказывает» его объяснение в рамках существующей логики, будь то теория арбитража или теория равновесия. Статистические модели не раскрывают экономического значения наблюдаемых характеристик, но накладывают условия на данные, которые могут ограничивать объяснение наблюдаемого феномена.
Анализ может проводиться как в конкретный момент времени, например, в день события, так и за какой-либо период времени. Рассмотрение избыточной доходности может проводиться по-разному: например, возможно построить распределения избыточных доходностей и проверить его на нормальность. Большая часть исследований фокусируется на использовании средней избыточной доходности и проверки гипотезы о ее значимости. Средняя избыточная доходность:
Таким образом, ставится вопрос о значимости события для доходности рассматриваемой группы ценных бумаг в среднем.
Как отмечалось ранее, возможен анализ во времени. Например, если исследователя интересует вопрос, как вели себя котировки за период до события или после. Для этой цели можно рассчитать показатель совокупной средней избыточной доходности за период (t1, t2):
Таким образом, для проведения анализа
последствий внедрения аукциона для распределения частот связи в отсутствии большого числа данных о деятельности компании можно использовать методику событийного анализа, используя котировки торгуемых компаний, которые принимают решения о покупке частот на аукционе. Наблюдая их доходности в некотором диапазоне дат до и после торгов можно построить статистики средней избыточной и совокупной средней избыточной доходности и определить их значимость. Такой анализ позволит сделать вывод о восприятии инвесторами событий о покупке частот и проанализировать влияние на стоимость компании, что является дополнительным сигналов об успехе или неудаче внедрения нового механизма распределения частот связи.
Список литературы
1.
Ball, R., & Brown,
P. (1968). An
empirical evaluation
of accounting income
numbers.
Journal
of accounting research, 159-178.
2.
Fama, E. F., Fisher, L.,
Jensen,
M.
C., & Roll, R.
(1969). The
adjustment
of stock prices
to
new information. International economic review, 10(1), 1-21.
3.
Lintner, J. (1965). Security prices, risk, and maximal gains from diversification. The journal of finance, 20(4), 587-615.
4.
MacKinlay, A. C. (1997). Event studies in economics and finance. Journal of economic literature, 35(1), 13-39.
5.
Cox, J. C., &
Ross, S. A. (1976). A survey of some new results in financial option pricing theory. The Journal of Finance, 31(2), 383-402.
6.
Sharpe, W. F. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under conditions of risk. The journal of finance, 19(3), 425-442.
