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.
Диверсификация арт-портфеля по Марковицу. Часть 2.

Во второй части серии мы зафиксировали принципиально важный момент: язык финансовой теории может быть переведен на язык арт-рынка без потери смысла — стоит лишь заменить абстрактные переменные на наблюдаемые рыночные метрики. Так, риск в искусстве оказался измерим через остаточную дисперсию, степень «чувствительности» рынка определась разницей между ценой продажи и эстимейтом, а структурные отличия художников друг от друга отражал индекс новаторства. Тем самым нами была заложена система координат, в которой предметы искусства рассматривались как активы, а коллекция — как портфель.

Однако до этого момента мы сознательно обходили стороной одну ключевую переменную классической портфельной теории — доходность актива во времени. Медианные цены и аукционные рекорды позволяют сравнивать художников между собой, но ничего не говорят о том, как именно вознаграждается владение коллекционером конкретной работой. Иначе говоря, медиана показывает нам, «кто дороже», но не отвечает на вопрос: «как он растет». Именно здесь на помощь приходят данные повторных продаж — т. е. сделок с работами, появившимися на публичных торгах два или более раз; что позволяет зафиксировать не ожидания рынка, а реальное поведение цены между точками покупки и продажи. В прошлогодней серии материалов, посвященной повторным продажам русского искусства, мы подробно показали, почему именно этот массив данных позволяет говорить о доходности осмысленно, а не декларативно.

В текущей статье мы используем повторные продажи не как самостоятельную тему, а как связующее звено между риском и доходностью. Нас будет интересовать не абсолютный финансовый результат сделки и не отдельные рекордные перепродажи, а среднегодовой темп изменения стоимости — CAGR, рассчитанный по всем доступным интервалам владения. Для этого берутся две цены одной и той же работы — цена покупки и цена последующей продажи — и определяется период между этими датами в годах. Далее рассчитывается средний годовой темп роста, который показывает, на сколько процентов в среднем в год изменялась стоимость работы на протяжении всего интервала владения. Если между сделками прошло менее одного календарного года, период владения принимается равным одному году, чтобы избежать искажений и деления на ноль. При наличии более двух продаж одной и той же работы расчет проводится для каждого ценового интервала отдельно, после чего показатели могут усредняться. Такой подход позволяет перейти от разовых ценовых наблюдений к анализу динамики стоимости во времени и использовать повторные продажи как инструмент оценки реальной рыночной доходности.

Важно подчеркнуть, что CAGR в искусстве является ретроспективной метрикой, описывающей уже состоявшееся поведение цены, а не инструментом прогнозирования будущей доходности, и потому должен интерпретироваться в контексте риска, времени владения и плотности рыночных наблюдений. В представленной далее таблице приведены средние значения CAGR и среднего периода владения для тридцати художников, ранее отобранных нами как ядро «русского портфеля», а также средний период владения между сделками:

Показатели CAGR при повторных продажах топ-30 художников орбиты русского искусства

• 

Анализ таблицы показывает, что распределение CAGR по художникам не совпадает ни с распределением медианных цен, ни с уровнем остаточной дисперсии. Так, некоторые авторы с относительно низкой волатильностью демонстрируют устойчивые, но умеренные темпы роста стоимости; в то время как художники с высоким уровнем риска показывают значительно более широкий диапазон результатов — от положительных значений до отрицательных. Другими словами, рынок не вознаграждает риск автоматически: высокий уровень остаточной дисперсии увеличивает разброс исходов перепродаж, но не гарантирует рост стоимости предмета искусства.

Отдельного внимания заслуживает фактор времени владения. Средний период между покупкой и продажей существенно различается от художника к художнику и, как показывают данные, слабо коррелирует с величиной CAGR. Более длительное владение не обязательно приводит к более высокой среднегодовой доходности; напротив, в ряде случаев увеличение периода владения сопровождается снижением темпа роста стоимости. Этот вывод напрямую перекликается с результатами наших предыдущих исследований повторных продаж, где было показано, что рынок русского искусства пока не выработал универсального (оптимального) инвестиционного горизонта.

Важно отметить присутствие отрицательных средних значений CAGR по отдельным авторам. В рамках данной модели они не трактуются как признак инвестиционной несостоятельности художника или его работ — как правило, это показатель некомпетентности владельца. Неудачное время покупки или продажи работы в течение календарного года, неверно подобранные аукционные дома или география сделок, смена рыночных циклов от «перегрева» до нормализации, ошибки в управлении коллекцией или неэффективный маркетинг при повторной продаже — вот лишь малый перечень факторов, приводящих к тому, что цена продажи оказывается ниже цены приобретения. Однако именно наличие таких значений делает дальнейший портфельный анализ осмысленным: без отрицательных наблюдений невозможно говорить ни о риске, ни о диверсификации.

Особенно важно учитывать не только величину CAGR, но и количество сделок, на основе которых он был рассчитан. Сопоставление этих показателей для наших топ-30 художников показывает устойчивую закономерность: чем меньше повторных продаж зафиксировано для автора, тем более нестабильными и экстремальными оказываются значения CAGR. Это особенно наглядно проявляется при малых выборках (2–5 повторных продаж):

• CAGR художника часто формируется одной или двумя сделками;

• наблюдаются экстремальные значения — как положительные (выше +100 % годовых), так и отрицательные (до −20 %);

• результат в значительной степени зависит от точки входа, единичного музейного или институционального события, или спекулятивного эпизода, или резкого сдвига ожиданий рынка.

Иная картина наблюдается у авторов с большим числом повторных продаж (50 и более сделок):

• экстремальные значения практически исчезают;

• CAGR «схлопывается» в относительно узкий диапазон (как правило, от +10 % до +30 % годовых);

• отрицательные значения либо отсутствуют, либо носят локальный и краткосрочный характер;

• доходность перестает зависеть от отдельных внешних событий и начинает отражать устойчивое рыночное поведение.

Другими словами, по мере накопления повторных продаж рынок демонстрирует эффект саморегуляции: случайные отклонения сглаживаются, а среднегодовая доходность приобретает статистическую устойчивость. Таким образом, количество повторных продаж выступает скрытым параметром надежности оценки CAGR. Высокие или отрицательные значения доходности при малом числе сделок (что является свидетельством либо суеты, либо умышленной спекуляции) следует интерпретировать с осторожностью, тогда как умеренные показатели при большой выборке отражают зрелость, ликвидность и структурированность рынка художника.

Двигаемся дальше. Если сопоставить показатели CAGR с ранее рассчитанной остаточной дисперсией и индексом новаторства, становится очевидно: между доходностью, риском и художественной инновацией не существует прямой линейной зависимости. Напротив, рынок демонстрирует сложную, многослойную структуру, в которой одни и те же художники могут занимать принципиально разные позиции в зависимости от выбранной оси анализа. Художники с высоким уровнем новаторства, как правило, характеризуются повышенной остаточной дисперсией — рынок дольше и менее равномерно «переваривает» их художественные открытия. Однако именно в этой группе наблюдается наибольший разброс значений CAGR — как работы с высокими темпами роста, так и сделки с отрицательной среднегодовой динамикой. Это подтверждает ключевой тезис: инновация повышает вероятность экстремальных исходов, но не гарантирует положительный результат для каждого конкретного владельца. Художники с низким уровнем остаточной дисперсии (в основном «классики») демонстрируют более узкий диапазон значений CAGR. Их среднегодовая доходность ниже — но и вероятность существенных отрицательных отклонений заметно меньше. Такие авторы редко демонстрируют резкий рост стоимости, однако выполняют стабилизирующую функцию в портфеле, сглаживая общую волатильность. Особое место занимают художники «пограничного» типа — не являющиеся радикальными новаторами, но и не относящиеся к академическому ядру. Для них характерно сочетание умеренной остаточной дисперсии и сравнительно устойчивого CAGR. Именно в этой группе чаще всего фиксируется ускоряющейся ценовая динамика: резкие превышения эстимейтов, повторные продажи с положительным результатом и относительно короткие периоды владения.

Особенно важно, что данные повторных продаж позволяют уточнить портфельную логику во времени. Художники с высоким CAGR часто требуют более длинного периода владения, а их инвестиционный вклад в портфель проявляется не сразу. Напротив, авторы с ускоряющейся ценовой динамикой могут давать положительный результат на более коротких интервалах — но их доходность быстрее исчерпывается. Комбинируя такие активы, портфель начинает работать не только в пространстве цен, но и в пространстве времени — что принципиально отличает арт-рынок от классических финансовых рынков.

На этом этапе возникает соблазн перейти к классическому инструментарию портфельной теории Марковица и попытаться построить для арт-рынка т. н. «эффективную границу» — набор оптимальных комбинаций риска и доходности. Формально это возможно: показатели остаточной дисперсии могут быть использованы как мера риска, а значения CAGR — как условная мера доходности. Однако при прямом переносе этого подхода в искусство становится очевидно, что полученная «граница» не обладает той геометрической четкостью, которая характерна для фондовых рынков. Причина заключается не в недостатке данных — но в природе самих активов. Повторные продажи предметов искусства показывают, что даже для одного и того же художника распределение CAGR во времени может быть асимметричным, а периоды роста и снижения стоимости — неравномерными. В результате вместо тонкой кривой возникает зона допустимых комбинаций, внутри которой портфель может считаться рациональным.

Именно поэтому в контексте арт-рынка корректнее говорить не об оптимальной точке на кривой, а об оптимальном диапазоне. Портфель, включающий новаторов, классиков и художников с ускоряющейся ценовой динамикой, не стремится максимизировать среднегодовую доходность любой ценой. Его задача — удерживать доходность в положительной области на длинном горизонте, минимизируя вероятность структурных просадок, связанных с изменением вкусов коллекционеров, институциональной поддержки или географии продаж. Анализ повторных продаж в этом смысле играет роль проверки на устойчивость: если комбинация художников демонстрирует приемлемые для инвестора значения CAGR на разных интервалах владения (т. е. норму прибыли, к которой он привык в работе с другими активами), такой портфель можно считать приближенным к «эффективной границе» искусства. Да, он не гарантирует максимального финансового результата, но снижает вероятность систематической ошибки — а именно это, напомним, и является практической целью портфельного подхода.

В следующей статье мы перейдем от анализа к практике и покажем, как на основе полученных выводов формируются различные типы арт-портфелей — от консервативных до инновационных — и какие принципы позволяют сочетать художественную ценность с управляемым инвестиционным риском.

Зина Фандéлина, AI