3) Гибридный метод:
Впервые предложенный в работе (Case, Quigley, 1991) и в дальнейшем усовершенствованный исследователями Hill, Knight, Sirmans (1997), данный подход предполагает конструирование индекса путем соединения методов повторных продаж и гедонистической регрессии с целью избавления от характерной для нее проблемы гетерогенности данных, а также исправления от коррелированности данных. Данный метод заключается в построении гедонистической модели для однократных продаж и регрессии повторных продаж для двух- и более кратных. Тем не менее, у гибридного подхода есть слабая сторона: для его реализации требуется расширенная и детальная база данных, а кроме того, продвинутый эконометрической инструментарий. Чаще всего данный метод используется при исследовании рынка недвижимости, а в отношении рынка искусства применяется довольно редко ввиду сложности сбора всех необходимых данных.
В одной из первых работ, посвященных инвестициям в произведения искусства, Anderson (1974) cсылался на существующий арт-индекс Times-Sotheby index, в период 1950-1969 гг. показавший годовой уровень доходности от 3% до 35%. Автор применил метод повторных продаж для конструирования собственного индекса цен живописных полотен на основе 1730 наблюдений из баз Meyer и Reitlinger, средняя годовая доходность которого за период 1653-1970 гг. составила 4,9 %, а также метод гедонистической регрессии для построения индекса со средней годовой доходностью за период 1870-1960, равной 3,3% что показало, что инвестиции в картины проигрывают в доходности инвестициям в обыкновенные акции примерно в два раза.
Stein (1977) попытался применить наивный подход для нахождения уровня доходности инвестиций в искусство, а именно подсчет геометрического среднего аукционных цен на живописные полотна в США и Великобритании за период 1946-1967 гг., и выяснил, что он не является корректным, так как тесты опровергли неизменность распределения аукционных цен вокруг их среднего значения для обеих стран. Затем автор использовал модель CAPM на базе повторных аукционных продаж. Заметим, что средняя годовая доходность картин в данном исследовании получилась равной 10,5% , что составило 75% от этого параметра для рынка обыкновенных акций (14,3%).
Baumol (1986) использовал повторные продажи из базы данных Reitlinger за 1652-1961 гг. (640 транзакций) для получения уровня доходности произведений искусства в 2,5% без учета транзакционных издержек и выплаченных премий и 0,55% в реальных величинах с их учетом. Таким образом, произведения искусства, согласно данному исследованию, оказались в 6 раз менее доходными, чем государственные облигации. Помимо этого, автор отметил высокий уровень риска инвестиций в искусство - годовая норма доходности достигала минимума в -19% и максимума в 27%. При этом, положительная доходность наблюдалась в примерно 60% случаев, а отрицательная - примерно в 40%. Автор сделал вывод, в том числе, о том, что инвестор в долгосрочном периоде может воспринимать доходность вложений в искусство как случайную величину с математическим ожиданием, равным 0.
Frey, Pommerehne (1989) также использовали метод повторных продаж в своем исследовании эффективности инвестиций в картины, получив доходность 1198 повторных продаж с 1635 до 1987 гг., с учетом транзакционных издержек, особых для каждой изучаемой страны (США, Франция, Германия, Великобритания), и инфляции, и найдя ее среднегодовое значение, равное 1,5% (1,9% без учета транзакционных издержек), стандартное отклонение среднегодовой доходности составило 5,0. Среднегодовой уровень доходности государственных облигаций (консолей) составил 3%, а его стандартное отклонение - 1,7. Однако, и в данном, и в описанных ранее исследованиях доходность произведений искусства сильно различалась в зависимости от исторического периода продаж (например, после Второй мировой войны инвестиции в искусство стали более привлекательны).
Goetzman (1993) аналогично построил ценовой индекс арт-рынка методом регрессии повторных продаж на данных Reitlinger и Meyers за период 1715 - 1986 (3329 ценовых пар). В период 1716-1986 гг. средняя годовая доходность произведений искусства (3,2%) превзошла доходность портфеля акций Лондонской биржи (1,5%), но была ниже, чем доходность консолей и (4,3%). В периоды 1850-1986 и 1900-1986 средняя годовая доходность искусства (6,2% и 17,5%, соответственно) превзошла доходность данных финансовых инструментов (в 1900-1986 гг. - примерно в 3,5 раз). Также, исследователь выявил наличие высокой корреляции между ценами на рынках искусства, облигаций и акций, объясняемой зависимостью спроса на эти виды активов от благосостояния инвесторов, на основании чего был сделан вывод о слабом диверсификационном потенциале произведений искусства.
(Buelens, Ginsburgh, 1993) использовали данные (Baumol, 1986) для конструирования индекса искусства методом гедонистической регрессии, независимыми переменными в которой были школа искусства, год продажи и жизнь/смерть автора на момент продажи произведения. Исследователи получили схожие результаты с предыдущей работой на основе этих данных (что доказало сходство результатов, получаемых методом повторных продаж и гедонистической регрессии), однако установили, произведя более подробный анализ содержимого базы данных и рассмотрев отдельно несколько периодов для британских и не-британских художников (голландских, итальянских и т. д.), а также некоторые художественные школы (импрессионисты, постимпрессионисты и др.) и жанры (портреты, пейзажи), что в некоторые периоды инвестиции в искусство могут приносить очень значительную прибыль, даже в сравнении с другими активами.
Mei, Moses, 2002 применили метод повторных продаж (1875-2000 гг.) на базе 4896 аукционных транзакций Нью-Йоркской публичной библиотеки и библиотеки музея Метрополь, а также сконструировали годовой индекс искусства в целом и несколько годовых специальных индексов для 4 различных школ искусства. Ими была посчитана номинальная и реальная доходность произведений искусства: в период 1950-1999 их реальная годовая доходность, равная 8,2%, почти в 4 раза превысила данный параметр у государственных и корпоративных облигаций (2,2% и 1,9%), но была ниже, чем доходность акций (S&P 500 - 8,9%, Dow Jones - 9,1%). Похожие соотношения были получены и для периода 1900-1999, однако между доходностью искусства и облигаций наблюдался больший разрыв. В 1875-1999 гг. произведения искусства тоже показали более высокую прибыльность, чем ценные бумаги с фиксированным доходом. Что касается оценки риска инвестиций в искусство, в 1950-1999 гг. волатильность ценового индекса снизилась до 21,2% с 42,8 в 1875-1999 гг., что сделало инвестиции в искусство немного более рискованным, чем акции (16,1-16,2%). Корреляция цен на искусство с другими типами активов являлась более низкой, чем в исследовании Goetzman (1933). Таким образом, авторы считают, что инвестиции в искусство служат подходящим инструментом для диверсификации портфеля.
Campbell (2009) подтвердил данный вывод на основе данных Art Market Research, включенных в анализ на основе регрессии повторных продаж: на 25-летнем горизонте самая высокая месячная корреляция цен произведений искусства и других классов активов составила 0,09 (положительная) и 0,08 в абсолютных величинах (отрицательная). При включении 20% предметов искусства в оптимальный инвестиционный портфель для британского инвестора, сформированный автором статьи, содержащий также американские и британские обыкновенные акции, корпоративные облигации, товары, недвижимость (NAREIT) и т. д., его корреляция с другими классами активов оказалась значительно ниже, чем без включения искусства. Средняя годовая доходность произведений искусства с 1985 по 2006 гг. составила 6,5% (выше доходности облигаций, но ниже доходности акций), а произведений только современного искусства - 9%.
Rennebog, Spanjers (2013) собрали выборку из 1 088 709 продаж картин в период 1957-2007 гг. и применили метод гедонистической регрессии для конструирования индекса искусства (объясняющими переменными были различные характеристики произведения, художника и транзакции). Регрессия была оценена методом наименьших квадратов, и на основе коэффициентов при временных дамми-переменных был построен индекс, его значение за 1957 г. было принято за 100 и стало базовым. Стандартное отклонение ценового индекса за весь период составило примерно 15%, а средняя годовая доходность - 3,97% (1957-2007 гг.), и 5,19% (1982-2007 гг). Далее авторы применили также и метод повторных продаж на базе 21846 наблюдений в 1982-2007 гг. В оба периода доходность произведений искусства оказалась выше, чем доходность T-bills, сырья и товаров, недвижимости в США, золота; в 1957-2000 г. она также превышала доходность государственных облигаций США и была равна доходности корпоративных облигаций DJ. Что касается корреляции, авторы статьи установили, что корреляция цен индекса искусства с ценами на золото, недвижимость и товары равна 0,3 и выше, однако ее значение намного ниже для финансовых активов.
Во втором десятилетии XXI все больше исследований инвестиций в искусство стали концентрироваться на национальных сегментах арт-рынка, авторы стали чаще применять гедонистический подход для построения индексов искусства развивающихся стран, а также развитых стран с менее четко сформированной арт-инфраструктурой. Одними из первых это сделали Kraussl, Logher (2010) на примере искусства таких стран, как Китай (1990-2008), Индия (2002-2008) и Россия (1985-2008). Для национального искусства каждой из трех стран был построен собственный индекс с применением метода гедонистической регрессии на данных онлайн-аукциона Artnet. Средние геометрические годовые доходности получились равными, соответственно, 5,7%, 42,2% и 10% (что превышает аналогичный показатель S&P 500 на 0,77%. Российский рынок искусства положительно коррелирован с рынком финансовых активов, китайский - отрицательно, а индийский - и тем, и другим образом, в зависимости от года, однако в течение всего периода его корреляция с S&P 500 близка к 0. В итоге, авторы сделали вывод о том, что национальное искусство трех данных стран представляет собой потенциально выгодный для инвестора вариант содержания оптимального портфеля.
Стоит отметить, что уровень корреляции рынка искусства с рынком акций сильно варьируется от исследования к исследованию, в зависимости от региона, периода и т. д.: от 0,16 в работе (Worthington, Higgs, 2004) в период 1976-2001 гг., до 0,44 в работе (Hodson, Vorvink, 2003); уровень доходности же чаще всего варьируется в зависимости от периода исследования и от длины периода владения произведением искусства.
Chanel (1995) прицельно исследовали взаимосвязь рынка искусства и финансовых рынков Нью-Йорка, Лондона, Токио и Парижа эконометрическими методами: изначально авторы разработали ценовой индекс на основе гедонистической регрессии (25000 транзакций с 1963 - 1993 из базы Mayers), а позже провели тест причинности Гренджера и GMD тест для выявления причинно-следственных связей между движением цен на арт-рынке и финансовых рынках, и применили VAR-подход для предсказания цен на произведения искусства. В результате было установлено, что все 4 финансовых рынка оказывают влияние на рынок искусства (обратное - не подтвердилось), и, наблюдая события и шоки на финансовых рынках, инвесторы могут предсказать изменения цен на рынке искусства. Авторы объясняют это прежде всего тем, что участники рынка ценных бумаг вкладывают полученные прибыли в произведения искусства.
Однако Ginsbutgh, Jeanfils (1994), также применяя подход векторных авторегрессий на практически аналогичном наборе данных (1963-1992 гг. из базы Mayers), доказали, что в долгосрочном периоде финансовые рынки не оказывают никакого влияния на рынок искусства (в отличие от краткосрочного периода, в котором наибольший эффект оказывает ситуация на финансовом рынке Токио), за исключением Нью-Йоркской биржи. То же самое верно и в обратном направлении, за исключением французского рынка акций.
Из наиболее свежих исследований стоит выделить работу (Ратникова, Петров, 2018), авторы которой отказались от стандартных инструментов поиска взаимосвязи рынка искусства и традиционных финансовых рынков, таких как VAR-модели, но применили копулярный подход. Исследователи опирались на свою предыдущую статью (Ратникова, Петров, 2017), содержащую построение годового ценового индекса на полотна Анри Матисса с 1980 по 2014 гг. гедонистическим методом с некоторыми усовершенствованиями (многоуровневые регрессии), а также методом повторных продаж. Следует заметить, что корреляция между индексами, построенными двумя лидирующими методами, получилась равной 0,91. В работе 2018 г. авторы определили, что зависимость пары доходностей индекса акций S&P 500 и индивидуального индекса произведений Анри Матисса является более высокой, чем для S&P 500 и Art Global, а также индекса живописных полотен в целом.
К работам, изучающим эффективность вложений в национальное искусство в менее традиционных для таких исследований стран, можно отнести, например, (Durr, 2010), где на основе 5231 продажи произведений шведских деятелей искусства на аукционах Christie`s и Sotheby`s между 1993-2009 гг. методом гедонистической регрессии был построен индекс шведского искусства (в довольно широкий набор объясняющих переменных вошло также 11 художественных жанров, таких как анималистическое, религиозное изображение и т. д.) В результате средняя годовая доходность индекса составила 3,58%. Однако ее уровень возрос до 6,1%, когда авторы оставили в выборке только произведения Топ-20 шведских художников (по ценам) и до 7,8% (для Топ-10). Авторы выдвинули рекомендацию тщательного выбора авторов произведений искусства для инвестиций, концентрируясь на самых известных и дорогостоящих.
Witkowska (2014) реализовал схожее исследования для польского искусства (опять-таки на основе гедонистического индекса, в период 2007-2010 гг.). Базируясь на факте, что во время кризиса в 2010 г. индекс финансовых активов Варшавской биржи продемонстрировал практически вдвое более глубокое падение, чем индекс польского искусства, автор сделал вывод, что в данный период инвестиции в искусство играли роль практически безрискового актива.
Botha et al., (2016) произвел сравнение эффективности инвестиций в искусство Южной Африки на основе индекса Citadel и индекса акций биржи Йоханнесбурга, McQuillan, Lucey (2016) исследовали прибыльность инвестиций в исламское искусство, Shi et al (2018) построили индекс искусства материкового Китая (используя гедонистическую регрессию на базе 191 378 аукционных транзакций за 2000-2015 гг.), средняя годовая доходность которого составила 8,42%, превосходя данный показатель для традиционных финансовых активов в данный период (S&P 500, T-bills, Dow Jones и т. д.). Корреляция индекса китайского искусства с финансовыми активами оказалась невысокой (например, с S&P500 - 0.25). Отсюда авторы сделали заключение о диверсификационном потенциале китайского искусства.