Revisiting CAPM in Egypt: A Fama–MacBeth Analysis of Beta, Nonlinearity, and Idiosyncratic Risk

निवेशकों ने लंबे समय से शेयर बाजार के अशांत जल में नेविगेट करने के लिए एक विश्वसनीय दिशा-सूचक (कंपास) की तलाश की है। वे जानना चाहते हैं कि कौन से जोखिमों को उच्च लाभ के रूप में पुरस्कृत किया जाएगा और कौन से केवल नुकसान का कारण बनेंगे। दशकों से, इस यात्रा के लिए सबसे लोकप्रिय मानचित्र एक सिद्धांत रहा है जिसे 'कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल' (CAPM) कहा जाता है। यह विचार एक सरल, सीधी रेखा वाले संबंध का सुझाव देता है: एक स्टॉक समग्र बाजार के साथ जितना अधिक तालमेल बिठाकर चलता है, निवेशक को उतना ही अधिक रिटर्न मिलने की उम्मीद करनी चाहिए। इस दृष्टिकोण में, एकमात्र महत्वपूर्ण जोखिम वह है जिससे आप अपने पैसे को फैलाकर (डाइवर्सिफाई करके) बच नहीं सकते, जिसे 'सिस्टमैटिक रिस्क' (व्यवस्थित जोखिम) के रूप में जाना जाता है। यदि आप एक अच्छी तरह से विविधीकृत पोर्टफोलियो रखते हैं, तो किसी एक कंपनी की अनूठी समस्याएं आपको कुछ भी खर्च नहीं करनी चाहिए, क्योंकि आप अन्य कंपनियों के शेयर खरीदकर उन्हें संतुलित कर सकते हैं। इस सिद्धांत ने अरबों डॉलर के निवेश निर्णयों का मार्गदर्शन किया है, जिसमें पेंशन फंड से लेकर व्यक्तिगत बचत खाते तक शामिल हैं, क्योंकि यह जोखिम के निर्धारण के लिए एक स्पष्ट नियम का वादा करता है।

हालाँकि, वास्तविक दुनिया शायद ही कभी एक सीधी रेखा जितनी व्यवस्थित होती है। बाजार अव्यवस्थित होते हैं, जो मानवीय भावनाओं, अचानक आए झटकों और जटिल स्थानीय स्थितियों से प्रभावित होते हैं। शोधकर्ताओं ने लंबे समय से यह जानने की कोशिश की है कि क्या यह सरल मानचित्र अभी भी उन स्थानों पर प्रभावी है जहाँ बाजार विकसित पश्चिम की तुलना में अलग व्यवहार करते हैं। मिस्र, अपने अद्वितीय आर्थिक इतिहास और तीव्र परिवर्तनों के साथ, इन पुराने नियमों का परीक्षण करने के लिए एक आदर्श स्थान प्रदान करता है। शोधकर्ताओं मोहम्मद अबूमशा और ओसामा सलाम द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन ने मिस-रिविस्ट (पुनरावलोकन) करने का प्रयास किया कि क्या यह क्लासिक सिद्धांत मिस्र के स्टॉक एक्सचेंज पर लागू होता है। वे यह देखना चाहते थे कि क्या पुराने नियम अभी भी लागू होते हैं, या क्या मिस्र में जोखिम और प्रतिफल (रिटर्न) के बीच का संबंध अधिक जटिल था, शायद वक्रीय (curved) या उन कारकों से प्रभावित था जिन्हें मूल सिद्धांत ने अनदेखा कर दिया था।

शोधकर्ताओं ने भारी मात्रा में डेटा एकत्र किया, जिसमें हर साल सौ से अधिक मिस्र की कंपनियों के साप्ताहिक प्रदर्शन का अवलोकन किया गया, जो 2015 से 2024 तक एक दशक का समय था। यह अवधि कंपनी के प्रदर्शन के 1,300 से अधिक व्यक्तिगत स्नैपशॉट्स को कवर करती थी, जिससे उन्हें उन पैटर्न को देखने में मदद मिली जो छोटे अध्ययन शायद छोड़ देते। उन्होंने डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक कठोर दो-चरणीय पद्धति का उपयोग किया। पहले, उन्होंने यह मापने के लिए कि प्रत्येक कंपनी का स्टॉक व्यापक बाजार सूचकांक (EGX30) के संबंध में कितना चलता है, उसकी संवेदनशीलता निर्धारित की। फिर, उन्होंने जांचा कि क्या वह संवेदनशीलता वास्तव में अगले वर्ष में स्टॉक द्वारा कमाए गए धन की भविष्यवाणी करती है। उन्होंने छिपी हुई जटिलताओं की भी तलाश की, जैसे कि क्या जोखिम और रिटर्न के बीच का संबंध वास्तव में एक सीधी रेखा के बजाय एक वक्र (curve) था, और क्या किसी कंपनी के विशिष्ट, अनूठे जोखिम—जो सैद्धांतिक रूप से स्मार्ट निवेशकों द्वारा अनदेखा किए जाने चाहिए—वास्तव में स्टॉक की कीमत में शामिल किए जा रहे थे।

अपने प्रारंभिक, सरलतम परीक्षण में, परिणाम पुराने सिद्धांत का समर्थन करते हुए प्रतीत हुए। डेटा ने एक सकारात्मक संबंध दिखाया: जो स्टॉक बाजार के साथ अधिक चलते थे, उनमें उच्च रिटर्न देखा गया। इससे पता चला कि निवेशकों को वास्तव में बाजार जोखिम लेने के लिए भुगतान किया जा रहा था। हालाँकि, सूक्ष्म जांच से एक निरंतर समस्या का पता चला। मॉडल ने लगातार एक आधारभूत रिटर्न (baseline return) की भविष्यवाणी की जो वास्तविकता से मेल नहीं खाता था, जो यह दर्शाता है कि बाजार में शेयरों का मूल्य निर्धारण इस तरह से हो रहा था जिसे सरल सिद्धांत नहीं समझा सकता। यह ऐसा था मानो मानचित्र एक सीधा रास्ता दिखा रहा हो, लेकिन धरातल वास्तव में अप्रत्याशित उतार-चढ़ाव से भरा था जिसे मानचित्र पकड़ने में विफल रहा।

जब शोधकर्ताओं ने अपने विश्लेषण में अधिक विवरण जोड़ा, तो तस्वीर नाटकीय रूप से बदल गई। उन्होंने गैर-रैखिकता (nonlinearity) के परीक्षण को पेश किया, यह जांचा कि क्या जोखिम और रिटर्न के बीच का संबंध वक्रीय है, और उन्होंने एक कंपनी-विशिष्ट अस्थिरता (volatility) का माप भी शामिल किया। एक बार इन कारकों को शामिल करने के बाद, बाजार जोखिम और रिटर्न के बीच का सरल, सकारात्मक लिंक गायब हो गया। इसके बजाय, डेटा ने दिखाया कि स्टॉक जितना अधिक बाजार के प्रति संवेदनशील था, उसका रिटर्न उतना ही कम होता गया। इसके अलावा, व्यक्तिगत कंपनियों के अनूठे जोखिमों को बाजार द्वारा अनदेखा नहीं किया जा रहा था; उन्हें वास्तव में मूल्य (priced) दिया जा रहा था, जिसका अर्थ है कि निवेशक उन जोखिमों के लिए मुआवजे की मांग कर रहे थे जिन्हें पुराना सिद्धांत 'विविध योग्य' (diversifiable) कहता था। अध्ययन ने पाया कि मिस्र में जोखिम और प्रतिफल के बीच का संबंध एक सीधी रेखा नहीं है, बल्कि एक जटिल वक्र है जहाँ सामान्य नियम विफल हो जाते हैं।

शोधकर्ताओं ने यह भी परीक्षण किया कि उनके निष्कर्ष कितने सुदृढ़ (robust) थे, इसके लिए उन्होंने समय और रिटर्न को मापने के तरीके को बदला। उन्होंने दैनिक डेटा, मासिक डेटा और वार्षिक लाभ की गणना करने के विभिन्न तरीकों को देखा। उन्होंने वैश्विक महामारी से प्रभावित वर्षों को भी हटा दिया ताकि यह देखा जा सके कि क्या परिणाम केवल उस विशिष्ट संकट की प्रतिक्रिया थे। लगभग हर भिन्नता में, सरल, सीधी रेखा वाला सिद्धांत टिक नहीं सका। परिणाम इस बात के प्रति संवेदनशील थे कि डेटा को कैसे संभाला गया, लेकिन मुख्य निष्कर्ष वही रहा: क्लासिक मॉडल मिस्र में यांत्रिक रूप से काम नहीं करता है। बाजार जोखिम को उस सरल, अनुमानित तरीके से पुरस्कृत नहीं करता है जैसा कि सिद्धांत वादा करता है।

यह अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि जबकि बाजार जोखिम की अवधारणा अभी भी प्रासंगिक है, कैपिटल एसेट प्राइसिंग मॉडल का उपयोग मिस्र में स्टॉक के मूल्यांकन के लिए एक स्टैंडअलोन टूल के रूप में नहीं किया जा सकता है। जोखिम और प्रतिफल का संबंध सशर्त है, जो गैर-रेखीय कारकों और विशिष्ट कंपनी जोखिमों द्वारा आकार लेता है जिन्हें पुराना मॉडल अनदेखा करता है। निवेशकों और वित्तीय योजनाकारों के लिए, इसका अर्थ है कि एक एकल, स्थिर सूत्र पर भरोसा करना खतरनाक है। इसके बजाय, उन्हें व्यापक स्थितियों को देखना होगा, यह समझते हुए कि इस बाजार में, रिटर्न का मार्ग एक सीधी रेखा नहीं है, और वे जोखिम जिन्हें विविधता के माध्यम से हटाया जा सकता है, उन्हें एक बार में आसानी से अनदेखा नहीं किया जा सकता है। पुराना मानचित्र पूरी तरह से बेकार नहीं है, लेकिन यह अधूरा है, और मिस्र के बाजार में नेविगेट करने के लिए अधिक सूक्ष्म और लचीले दृष्टिकोण की आवश्यकता है।