Влияет ли разнообразие художников в коллекции на ее инвестиционную привлекательность как цельного объекта? AI разбирается в вопросе, сравнивая предметы искусства с другими активами

•  
  Иллюстрация создана ИИ-моделью ChatGPT 5 Pro по запросу ARTinvestment.RU

Диверсификация арт-портфеля по Марковицу. Часть 1

В предыдущей части мы рассказали, почему теория Гарри Марковица может быть применима к рынку искусства. Рассмотрев различия между финансовыми и художественными активами, мы пришли к выводу: несмотря на отсутствие дивидендов, низкую ликвидность и редкость повторных продаж, искусство все же формирует собственные аналоги доходности, риска и корреляций — параметры, на которых построена фундаментальная теория инвестиционного портфеля. Следующий шаг в нашем исследовании — определить, какие характеристики арт-рынка соответствуют финансовым переменным и как их можно использовать для построения экспериментального «арт-портфеля Марковица» с участием русского искусства.

Для начала нам потребуется создать «словарь переменных» — то есть определить, какие параметры мы будем считать аналогами риска, доходности и взаимосвязей между активами. Это позволит нам сравнивать художников между собой так же последовательно, как в мире финансов сравнивают ценные бумаги в одном портфеле. Искусство, как показывает наш анализ, уже содержит подобную систему координат — нужно только правильно ее интерпретировать. Разберемся с элементами этой системы по отдельности.

1. Волатильность / Остаточная дисперсия

В классической финансовой теории инвестиционный риск измеряется волатильностью — тем, насколько стоимость ценной бумаги отклоняется от среднего значения по рынку. На первый взгляд в искусстве это применять невозможно: повторные продажи редки, сопоставимость продаж ограниченна, а сами произведения — уникальны. Однако на арт-рынке существует собственный эквивалент волатильности — остаточная дисперсия, то самое отклонение фактической цены от эстимейта после учета всех «обычных» факторов (площади работы, времени создания, категории, медианного ценового уровня автора и прочего). Именно этот показатель лучше всего отражает непредсказуемость рынка конкретного художника. Если цены его работ регулярно выходят далеко за границы ожидаемых диапазонов — рынок сигнализирует о том, что перед нами актив, поведение которого не укладывается в стабильные модели. С финансовой точки зрения это значит одно: произведения этого художника — активы высокого риска.

Почему остаточная дисперсия становится столь точным аналогом риска? Во-первых, она фиксирует то, что не объясняется статистической моделью. На фондовом рынке существуют компании, чьи котировки постоянно выбиваются из предсказуемого диапазона из-за новостей, инноваций или поведения инвесторов. В искусстве точно так же ведут себя художники-новаторы: их результаты на аукционах часто «стреляют» далеко за пределы прогнозов. Во-вторых, остаточная дисперсия — единственный показатель, который улавливает творческую природу риска. Цена работы Малевича, Гончаровой или Родченко может колебаться не потому, что на рынке произошла паника, а потому, что в данный момент институции уделяют им повышенное внимание или наоборот — временно «забыли» о них (например, убрав из постоянной экспозиции для увеличения спроса в рамках сговора с арт-рынком). В-третьих, остаточная дисперсия идеально коррелирует с индексом новаторства. Как показало наше прошлое исследование, у художников с высокими значениями «индекса новаторства» остаточная дисперсия всегда выше средних показателей. Это закономерно: чем смелее художественный язык, тем менее стабильно ведет себя рынок — особенно если оценка исторического значения автора еще не устоялась в академической среде.

Если перевести эту логику на язык портфельной теории, то позиции художников из рейтинга новаторства AI «расставляются» почти автоматически:

• Малевич, Кандинский, Ротко, Гончарова: активы высокого риска;

• Айвазовский, Репин, Серов: активы низкого риска;

• Петров-Водкин, Архипенко, Анненков: активы среднего риска, переходная зона.

Таким образом, остаточная дисперсия становится первым и наиболее важным элементом нашего «арт-словаря Марковица». Именно с нее начинается дальнейшее картирование рынка, переход к доходности, корреляциям и — в итоге — к формированию сбалансированных арт-портфелей.

2. Доходность и медианная цена

Гораздо сложнее обстоит дело с доходностью. В финансовом мире этот показатель ясен и одномерен: доходность — это процентное изменение цены актива в единицу времени. Он может быть положительным или отрицательным, но его легко вычислить, потому что рынок предоставляет огромное количество данных. В искусстве ситуация куда тоньше: повторные продажи проходят редко, работа одного художника может не появляться на публике десятилетиями, а единичные рекордные результаты порой искажают среднее значение до неузнаваемости. Поэтому первый и самый важный шаг — отказаться от среднего арифметического значения и заменить его на показатель, который лучше отражает реальность.

Таким показателем будет медианная цена, или медиана. Это не просто статистическая формальность — медиана отсекает влияние редких «всплесков», которые могли быть вызваны уникальной историей конкретной работы, престижем владельца коллекции или внезапным институциональным интересом. Другими словами, медиана показывает «типичную стоимость» — то есть реальную рыночную оценку художника вне аномальных случаев. Однако одной медианы недостаточно: она фиксирует уровень, но не движение. Чтобы понять, как меняется «рыночная отдача» художника во времени, мы должны ввести второй параметр — ценовую динамику. Для тех художников, где есть достаточная статистика повторных продаж, ценовая динамика может в дальнейшем быть переведена в CAGR (среднегодовой темп роста стоимости), но общая тенденция видна уже сейчас:

• у художников-новаторов медианная цена редко бывает высокой, но растет быстрее (особенно при увеличении к ним институционального внимания);

• у «классиков» медианная цена устойчива, но ценовая динамика почти нулевая;

• у художников переходной зоны (находящихся между новаторами и «классиками») рост ценовых значений медленный, но стабильный.

Есть еще один важный нюанс: доходность на арт-рынке не зависит от времени обращения на нем. Художник может быть почти незаметен годами, но затем рынок «раскрывает» его историческое значение — и медианная стоимость начинает резко расти. Такой скачок отражает не просто ценовую динамику, а изменение отношения рынка к художнику. Это тоже элемент доходности, только специфический: доходность не от постоянных сделок, а от переоценки влияния художника на историю искусства.

Таким образом, в нашем «арт-словаре Марковица» доходность — это сочетание:

• медианной цены как основного уровня;

• динамики роста как направления движения;

• отдельных фаз переоценки значимости автора как рыночных импульсов.

3. Корреляция и «невидимые связи» арт-активов

В портфельной теории Марковица корреляции — один из ключевых элементов. Именно они определяют, ведут ли активы себя синхронно (вместе растут или падают в цене) или компенсируют ценовую динамику друг друга (растущий в цене актив уравновешивает временно проседающий). На фондовом рынке корреляции считаются по длинным временным рядам, ежедневно меняющимся котировкам и огромному числу сделок. Например, акции ведущих мировых компаний продаются по миллиону и более раз в сутки — предметам искусства о таком можно лишь мечтать. Чтобы перенести этот принцип в арт-среду, нам необходимо определить, где именно в поведении рынка появляется аналог зависимости между активами. Наше исследование показывает: в искусстве корреляции рождаются из трех областей — географии продаж, институциональной активности и повторных продаж. Эти три фактора формируют невидимую сеть взаимодействий, по которой движутся художники, — своеобразный арт-рыночный аналог финансового соотношения между ценными бумагами.

Начнем с географии продаж. Для многих художников рынок — это не абстрактная глобальная среда, а вполне конкретные территории, где их работы появляются, получают признание и продаются. Цена Айвазовского или Репина сильнее всего реагирует на российский спрос: именно здесь формируется основной пул коллекционеров, музейных экспозиций и академических исследований. Поэтому колебания их медианных значений, как правило, связаны с российскими экономическими и культурными обстоятельствами. Совсем иначе выглядят траектории Малевича, Кандинского или Ротко: их рынок привязан к международным институциям, прежде всего к США и Европе. Изменения на этих рынках — рост активности музеев, крупные выставки, академические переоценки — влияют на их цены куда значительнее, чем внутренние процессы. Гончарова, Родченко, Архипенко и часть русских модернистов занимают «промежуточную зону». Их рынок тянется к двум полюсам — российскому и международному — что создает особый тип корреляции: реакция на оба контекста одновременно.

Второй тип корреляций — институциональный. Крупные ретроспективы, музейные покупки, научные публикации, тематические выставки — все это формирует фактически единую траекторию для целой группы художников. После выхода фундаментальных исследований о русском авангарде середины 2000 годов цены на Гончарову, Попову, Клюна, Экстер и Родченко начали вести себя схожим образом, словно активы одной отрасли. Этот институциональный «фон» создает синхронность: когда один художник получает новую трактовку, музейную программу или научную выставку, его «соседи» по историко-художественному полю зачастую повторяют ту же траекторию.

Третий источник корреляций — повторные продажи. Хотя их доля невелика (около 11 % всех публичных продаж), они дают редчайший индекс поведения рынка в прямом сравнении. Повторная продажа той же самой работы позволяет увидеть, как меняется отношение коллекционеров к автору с течением времени. Стабильная разница между первой и второй ценой (особенно на художниках-классиках) создает «ядро» корреляции, в котором рынок ведет себя предсказуемо. Напротив, повторные продажи новаторов могут показывать разрозненные результаты: одна работа приносит высокий прирост, другая — неожиданно падает в цене.

Таким образом, география, институции и повторные продажи формируют на арт-рынке скрытую структуру взаимосвязей — ту самую корреляционную матрицу, которую нам предстоит учитывать при построении арт-портфеля.

Когда мы только начинали исследование, идея соединить в одной системе остаточную дисперсию, медианные цены и индекс новаторства казалась нереализуемой. Однако по мере анализа становилось все очевиднее: эта модель не просто описывает поведение художников на рынке — она фактически формирует художественный эквивалент карты «риск — доходность», на которой располагаются все тридцать авторов нашего исследования.

Например, Малевич, Кандинский, Ротко и Гончарова находятся в зоне высокой инновационности: их индекс новаторства значителен, дисперсия высока, медиана растет неравномерно, но долгосрочно. На финансовом языке это — высокорисковые активы с высоким потенциалом доходности. Они волатильны, но именно их волатильность во многом определяет последующий рост. Совсем другая история у Айвазовского, Репина и Серова. Их рынок стабилен, медианные цены предсказуемы, остаточная дисперсия минимальна, институциональные факторы меняются медленно. Эти художники ведут себя как защитные активы: они не обещают стремительного прироста, но обеспечивают высокую устойчивость портфеля, сглаживая колебания, возникающие в сегменте новаторов. Промежуточная группа — Петров-Водкин, Анненков, Архипенко — формирует «сердцевину» сбалансированного портфеля. У них умеренная остаточная дисперсия, умеренное новаторство, хорошая связь с институциональными контекстами, а медианные цены растут медленно, но последовательно. Это аналоги стратегических диверсификаторов — активов, которые связывают высокорисковые и стабильные части рынка.

Именно в этой логике трехмерная модель превращается в инструмент, близкий портфельной теории. Смелость отвечает за рыночный риск; медиана и ее динамика — за потенциальную доходность; время — за масштаб изменений и скорость переоценки. Можно считать, наша модель готова к следующему этапу — построению реальных портфельных комбинаций: консервативных, сбалансированных, высокорисковых… и экспериментальных.

В следующей части серии мы перейдем от теории к практике: нас ждут реальные цифры по 30 художникам (естественно, взятые из обширной базы данных AI — подписаться на которую может каждый из читателей), нормализация всех переменных и распределение активов по зонам риска.

Зина Фандéлина, AI