Оценка рисков при инвестировании - Менеджмент и трудовые отношения дипломная работа

Главная

Менеджмент и трудовые отношения
Оценка рисков при инвестировании

Анализ исследований премии за риск при инвестировании в корпоративные облигации, их содержание и оценка полученных результатов. Краткий обзор российского рынка облигаций. Определение факторов, влияющих на премию за риск, интерпретация результатов.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


риск инвестирование корпоративный облигация
Инвестирование в облигации представляет собой вложение денежных средств с целью получения дохода, а также подразумевает собой принятие на определенного риска. При решении о вложении средств в корпоративные облигации инвесторам следует понимать соотношение риска и доходности бумаги. Государственные облигации принято считать более надежными, но менее доходными. Инвесторы, желающие получить более высокую доходность, подвергают свой капитал большему риску, за что получают определенную премию за риск - высокую доходность.
Премия за риск - это спред доходностей между ожидаемой и безрисковой доходностью. Премия за риск показывает дополнительную доходность за вложение средств в активы с определенным уровнем риска по сравнению с безрисковыми государственными облигациями.
Актуальность темы исследования обусловлена тем, что в меняющихся экономических условиях инвесторам следует понимать соотношение риска и доходности облигаций, и в соответствии с этим правильно оценивать факторы, влияющие на премию за риск инвестирования в российские корпоративные облигации.
В данной работе были использованы научные труды исследователей: F. Fabozzi, R. Wilson, А. Damodaran, L. Fisher, W. Beaver, E. Altman, J. Campbell, G. Taskler, F. Relly, D. Wright, M. Fridson, C. Garman, L. Thomas, S.F. Bennet, C.G. Roth и многих др.
Целью данного исследования является оценка факторов, влияющих на премия за риск инвестирования в корпоративные облигации.
На основе намеченной цели были поставлены следующие задачи:
- провести анализ исследований, посвященных изучении и определении факторов, оказывающих влияние на премию за риск;
- отобрать выборку по российским облигациям;
- выявить ряд факторов, обладающих значимым влиянием на премию за риск;
- разработать модель и алгоритм выявления факторов, влияющих на премию за риск;
- построить модель оценки факторов, оказывающих влияние на премию за риск для исследуемых облигаций;
- провести анализ полученных результатов модели и выявить наиболее значимые факторы, которые влияют на премию за риск.
Объектом исследования выступает премия за риск как один из основных факторов, определяющих доходность инвесторов.
Предметом исследования является разработка модели оценки факторов, влияющих на премию за риск инвестирования в корпоративные облигации.
Данная работа состоит из трех глав, заключения, списка использованной литературы и двух приложений.
В первой главе рассмотрены научные труды, посвященные изучению спреда доходности корпоративных облигаций и оценке факторов, влияющих на премию за риск, приведены теоретические и эмпирические исследования, представляющие выявление и определение одного или несколько наилучших переменных, определяющих зависимость спреда доходностей облигаций.
Вторая глава посвящена разработке модели оценки факторов, влияющих на премию за риск инвестирования в корпоративные облигации, а также описанию отобранных факторов и выдвигаемых гипотез.
Третья глава посвящена построению модели оценки факторов, влияющих на премию за риск инвестирования в корпоративные облигации и приведена интерпретация полученных результатов.
Данное исследование посвящено оценке факторов, влияющих на премию за риск инвестирования в корпоративные облигации. Именно поэтому ниже будут рассмотрены научные работы, в которых использованы различные подходы к выявлению и оценке тех или иных факторов, оказывающих влияние на премию за риск.
Как известно, инвестирование в облигации представляет собой вложение денежных средств с целью получения дохода. При принятии решения о вложении средств в корпоративные облигации следует понимать соотношение риска и доходности бумаги, а также вероятность выигрыша или потери средств.
Согласно Дамодарану актив считается безрисковым в том случае, если полностью отсутствуют риск дефолта. Принято считать, что государственные облигации являются более надежными, но менее доходными. Это объясняется тем, что государство обладает возможностью печатать деньги, что и является основной причиной определения «безрисковых» бумаг. (Дамодаран, 2008).
Процентные ставки на казначейские бумаги считаются минимальной процентной ставкой, которую инвестор ожидает получить от этого вложения. Эту ставку также называют базовой процентной ставкой или эталонной ставкой, которая представляет собой доходность к погашению самой последней по времени выпуска (Фабоцци, 2007).
При описании процентных ставок на облигации следует понимать спред ставок между корпоративными и казначейскими облигациями последнего выпуска. Другими словами, спред доходностей определяется как премия за риск представляет собой дополнительный риск, которому инвестор подвергает свой капитал. Фабоцци (2007) определяет процентные ставки на корпоративные облигации таким образом:
Базовая процентная ставка + спред (премия за риск)
То есть, спред, возникающий между ожидаемой и безрисковой доходностью, называется премией за риск.
Таким образом, при принятии решении об инвестировании в корпоративные облигации инвестор, осуществляя вложения в облигации, ориентируется на минимальную процентную ставку. Инвесторы, желающие получить более высокую доходность, подвергают свой капитал большему риску, за что получают определенную премию за риск - высокую доходность.
В зарубежной научной литературе большое количество исследований посвящено анализу спреда доходностей корпоративных облигаций. Согласно многим проведенным эмпирическим исследованиям было получено, что историческая доходность по корпоративным облигациям значительно выше доходности казначейских ценных бумаг. Ряд исследователей предпринимали попытку объяснить этот спред, возникающий между ними, с помощью множества методов и моделей, которые демонстрируют различные факторы, влияющие на премию за риск. Суть этих методов и подходов заключается в выявлении и определении одного или несколько наилучших переменных, определяющих зависимость спреда доходностей облигаций.
Одним из первых эмпирических исследований, направленных на выявление переменных величин доходности облигаций, по праву, считается работа Фишера. В своей работе он предпринял попытку определить факторы, которые оказывают наиболее сильное влияние на премию за риск. Им была сформулирована и эмпирически доказана гипотеза о том, что премия за риск имеет прямую связь с риском дефолта фирмы и ликвидностью ее облигации.
В своем анализе Фишер использовал выборку облигаций промышленных компаний за период 1927-1953 гг. В итоге Фишер выявил четыре важных финансовых показателя компании, которые, по его утверждению, объясняли риск дефолта компании:
- продолжительность платежеспособности;
- отношение рыночной стоимости акционерного капитала фирмы к номинальной стоимости задолженности фирмы;
После проведенного им анализа было выявлено, что именно на вышеперечисленные факторы приходилась большая часть вариаций в премиях за риск по корпоративным облигациям.
Данная работа Фишера послужила основой для будущих исследований, посвященных на выявление и оценку факторов доходности корпоративных облигаций.
При вложении в корпоративные облигации следует принять во внимание то, что любая облигация включает в себя вероятность наступления случая дефолта, когда компания не в силах погасить свои обязательства. Вследствие этого проблема преждевременного выявления банкротства является одной из основных тем множества исследований.
Так, У. Бивер (1966) предложил модель преждевременного выявления банкротства, где им был использован одномерный дискриминантный анализ. Автор проанализировал и сравнил финансовые показатели обанкротившихся компаний с показателями тех компаний, которые не являлись банкротами. Выборка компаний производилась по сопоставимым размерам активов и роду деятельности, и, в итоге, было отобрано более 150 компаний.
В своей модели Бивер выделил 30 финансовых коэффициентов и условно разделил их на 6 основных групп:
· обязательства к суммарным активам;
· ликвидные активы к суммарным активам;
· ликвидные активы к текущей задолженности;
Ниже представлена таблица 1 с анализируемыми переменными:
В ходе сравнения вышеперечисленных показателей между компаниями автором было отмечено, что средние значения финансовых коэффициентов у благополучной компании выше, чем у компаний - банкротов. Также было обозначено снижение этих показателей в течении нескольких лет, предшествующих дефолту. Автор пришел к выводу, что соотношение денежного потока компании к величине заемного капитала компании (CashFlow / Total Debt Ratio) является наилучшим показателем будущего дефолта.
Предложенный метод Бивера был раскритикован рядом исследователей. Главный недостаток данного метода заключался в том, что данное решение предсказания дефолта имеет противоречивый недостоверный характер. То есть, подобное сопоставление компаний по размеру и отраслевой принадлежности несет в себе риск исключения из анализа ценной информации. Было также отмечено, что данный подход носит ретроспективный характер, потому не гарантирует адекватность результатов при изменении выборки компаний или временного интервала, и вероятность подобного случая в реальной жизни минимальна ввиду незначительной доли компаний в портфеле инвестора.
С учетом несовершенства подхода Бивера, спустя некоторое время Э. Альтман (1968) дополнил и расширил его одномерный анализ до многомерного. Модель, предложенная Альтманом, является пятифакторной. В своем анализе он использовал линейный множественный дискриминантный анализ, и, как Бивер, исследовал выборку благополучных и проблемных компаний. Перед тем как приступить к анализу, автор изначально выделил 22 финансовых показателя и разделил их на пять групп: коэффициенты ликвидности, финансовой устойчивости, левереджа, рентабельности и деловой активности. Из выделенных факторов в модель автор включил только 5 основных показателей, которые наиболее верно характеризуют предсказание возможного дефолта.
Он сформулировал следующее уравнение:
Z = 1,2 Х1 + 1,4 Х2 + 3,3 Х3 + 0,6 Х4 + 1,0 Х5, где
Х1 - отношение рабочего капитала к суммарным активам,
Х2 - отношение нераспределенной прибыли к суммарным активам,
Х3 - отношение EBIT к суммарным активам,
Х4 - отношение рыночной стоимости к заемному капиталу,
Х5 - отношение выручки от реализации к суммарным активам.
Z - показатель Альтмана (показатель наступления банкротства).
Ниже представлена таблица, где показаны значения показателя Альтмана.
Данная модель позволила наиболее точно определить основные коэффициенты финансового состояния компании при анализе ее кредитоспособности и предоставила возможность правильно выявлять проблемную или благополучную компании. Эта работа явилась отправной точкой последующих научных работ, направленных на выявление банкротства компаний.
В связи с тем, что предложенный ранее метод был чувствителен к выбросам, в 1977 г. Альтманом, и др. была разработана более точная модель (модель ZETA). В этой модели была улучшена точность прогнозирования дефолтов путем построения интегрального показателя и снижена вероятность ошибок. В этой работе из первоначально отобранных 27 показателей было отобрано 7 основных детерминантов финансовой устойчивости компаний: рентабельность активов, стабильность доходов, коэффициент обслуживания долга, кумулятивная прибыль, коэффициента текущей ликвидности, капитализации фирмы, размера компании. Данная семифакторная модель позволяла предсказывать банкротство на горизонте 5 лет с точностью до 70%, но несмотря на это, не заслужила большой популярности.
Помимо финансовых показателей фирм научные работы, посвященные данной теме, также используют ряд других переменных. Например, может быть использован кредитный рейтинг эмитента.
В эмпирических моделях и подходах наиболее распространенным фактором является зависимость спредов доходности от кредитного рейтинга облигации, которые присваиваются мировыми рейтинговыми агентствами S&P, Moody's или Fitch. Предполагается, что требуемая доходность по корпоративным облигациям зависит от инвестиционной категории облигации.
С этой точки интересно ознакомиться с исследованием Э. Альтмана (1989). Автор проанализировал доходность корпоративных облигаций инвестиционного и неинвестиционного уровней за период 1971-1986 гг. В ходе анализа исследователь обнаружил, что доходность по корпоративным облигациям существенно выше по сравнению с безрисковыми казначейскими облигациями. Он утверждал, что кредитный рейтинг играет немаловажную роль: чем ниже рейтинг, тем выше доходность облигации.
К подобным же результатам пришли исследователи Томас, Беннет, Эссер и Рот (1993). В рамках своего анализа ими были охвачены корпоративные облигации инвестиционного уровня и первые 2 спекулятивные категории облигаций за период 1985-1994 гг. В ходе анализа и соотношения риска и вознаграждения авторы пришли к выводу, что по сравнению с казначейскими бумагами корпоративные облигации имели высокий финансовый результат. Они отметили, что облигации с низким уровнем кредитного рейтинга имеют более высокую доходность, чем казначейские бумаги.
F. Reilly, D. Wright, J. Gentry также подтвердили эти результаты в своем исследовании (2009). Авторы проанализировали американский рынок высокодоходных облигаций за период с 1977 по 2009 гг. и заключили, что облигации с рейтингом Ва имеют сравнительно низкий риск и более высокую доходность относительно облигаций Саа. Также они указали на тот факт, что доходность облигаций ощутимо реагирует на экономические спады и подъемы.
Следующие исследователи Фридсон и Гарман (1998) провели анализ доходностей корпоративных облигаций спекулятивного уровня за период 1995-1996 гг. Ими было проанализировано 428 облигационных выпусков. Источником данных выступила база Securities Data Company. Они отобрали 20 количественных и качественных факторов, которые условно были разделены на две группы: специфические переменные фирмы и переменные внешней среды (Табл.3).
В итоге после проведенного ими регрессионного анализа были выявлены наиболее значимые переменные, оказывающие существенное влияние на спред доходностей:
Таким образом, Фридсон и Гарман пришли к выводу, что кредитный рейтинг играет важную роль, это связано с тем, что он включает в себя вероятность дефолта и уровень потерь в случае его наступления. Было также отмечено, что облигации с опционом колл обладают значительно высоким спредом доходности. Предположение авторов о высоком спреде доходностей облигаций компаний, которые впервые выпустили бумаги, оправдалось.
Также интересным является исследование Кемпбелла и Тасклера (2003), где они выдвинули и эмпирически доказали гипотезу о том, что корпоративные облигации с высоким кредитным рейтингом обладают низкой вероятностью наступления дефолта, и поэтому инвесторам, осуществляющих вложения в облигации с низким рейтингом, следует требовать высокую доходность относительно первых. Авторы также утверждали, что компании с высоким уровнем волатильности собственного капитала имеют большую вероятность к дефолту.
Кавалло и Валенсуэла (2007) провели исследование по бросовым облигациям за период 1999-2006 гг. В данную выборку вошли 139 облигаций, выпущенных 69 компаниями-эмитентами. Данные были взяты из базы данных Bloomberg. В данную модель авторы анализировали ряд факторов, которых они условно разделили по:
- переменным, которые непосредственно влияют на компанию;
Используя следующие показатели, авторы провели анализ и выявили, что компании с высоким уровнем заимствований являются наиболее рискованными, и что при вложении в такие компании следует обратить внимание на волатильность акций эмитента. Также ими была отмечена прямая зависимость между спредом доходности и сроком до погашения облигации. В случае, когда компания не имеет высокую задолженность, другими словами, высокий уровень долга снижает риск ликвидности и при этом удлиняет срок заимствований. И, наконец, ими была доказана гипотеза о том, облигация с более высоким уровнем потери имеет высокую премию.
При рассмотрении данной темы также стоит обратить внимание на те работы, где исследователи предпринимали попытку объяснить этот спред высокой нормой дефолта. Перед тем как начать рассматривать нормы дефолта, следует сконцентрировать внимание ее определении, в связи с тем, что во многих исследованиях ученых встречаются разные определения норм дефолта. К примеру, Альтман и Наммахер в своей работе определяют ее как отношение номинальной стоимости всех облигаций неинвестиционного уровня, оказавшихся в дефолте на определенный момент времени, к номинальной стоимости облигаций, находящихся в обращении в течении этого года. В итоге авторы получили годовую норму дефолта, которая составляла 2,15%.
Другие исследователи Эсквит, Маллинз и Вулф (1989) рассчитывали годовую норму дефолта как накопительную статистику дефолтов. То есть, они выявили ее отношением суммарной номинальной стоимости всех дефолтных облигаций на определённый момент времени к суммарной номинальной стоимости первоначально выпущенных. Таким образом, авторы предположили, что практически каждая третья облигация терпит дефолт.
Стоит еще раз отметить, что нормы дохода определялись у каждого исследователя по-своему и выводы, полученные из представленных исследований, оказались неоднозначными. Это связано с тем, что они использовали различные компоненты и факторы при вычислении норм дефолта, как накопленный процент, ставка реинвестирования и др.
Любые из приведенных выше исследований могут быть оспорены по ряду теоретических оснований, так как на данный момент не существует совершенной модели, которая позволила бы инвесторам осуществлять вложения без риска.
Прежде чем приступить к разработке и построению модели, ниже будут рассмотрены более подробно следующие исследования: Fridson, M., Garman, C. «Determinants of Spreads on New High-Yield Bonds» (1998) и Милицковой Т.М. «Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций» (2013). Данные исследования представляют собой построение регрессионной модели зависимости премии за риск от выявленных в ходе анализа факторов.
Фридсон и Гарман проанализировали доходность корпоративных облигаций спекулятивного уровня, выпущенных за период с 1995 по 1996 гг. В данной работе в качестве наблюдаемого периода ими был выбран двухлетний период с целю получить наиболее точный результат, не искажая его длительным периодом или другими событиями на рынке. В анализируемую выборку авторы включили 428 облигаций. Источником данных выступила база Securities Data Company.
Данная выборка включала в себя казначейские и корпоративные облигационные выпуски, основным условием которых было соответствие требованиям 144а. С целью получить более точную и достоверную информацию об изменениях цен новых облигационных выпусков, авторы исключили дисперсию, связанную с общим подъемом и падением доходностей облигаций инвестиционного уровня. Также, для того чтобы исключить колебания облигаций инвестиционного уровня, они определили колебания спекулятивных облигаций и получили спред доходности относительно Казначейских бумаг с аналогичным сроком погашения.
В модель авторами были включены несколько количественных и качественных факторов, которых условно разделили на две группы: специфические переменные компании и переменные внешней среды (Табл. 4).
Как видно в таблице 4, специфические переменные компаний являются качественными показателями и обозначаются дамми-переменными, кроме объема облигационного выпуска, который обозначается в млн. долл. США. К ним отнесли следующие переменные: кредитный рейтинг; старшинство бумаги; срок до погашения; отзывные; бескупонные облигации; колебание; 144а; первый выпуск эмитента; тип андеррайтера.
К переменным внешней среды отвели следующие факторы: спред доходностей относительно Казначейских бумаг, спред между рейтингами ВВ и В, кривая доходности, ставка дефолта, объем размещения, календарь фондов, взаимный фонд потоков, степень ликвидности взаимного фонда, изменчивость процентной ставки, доходность.
Далее в целях выявить корреляционную связь между переменными была построена корреляционная матрица и получены следующие результаты корреляции (Табл.5.):
В Таблице 5 можно увидеть список независимых переменных в порядке убывания абсолютной величины коэффициента корреляции. Как видно, наиболее высоким показателем корреляции обладает независимая переменная «Рейтинг компании». Переменные со слабой корреляцией ниже 0,10 были исключены из модели.
Авторы выделили следующие 9 факторов:
В качестве метода исследования авторы выбрали регрессионный анализ. Так, для построения регрессионной модели были отобраны переменные, обладающие наиболее высокой корреляцией, и, используя каждый из вышеперечисленных показателей, авторы построили регрессию.
В результате проведенного множественного регрессионного анализа Фридсон и Гарман обнаружили, что все отобранные ими переменные были значимы на уровне 97%, коэффициент корреляции был равен 56%, скорректированный коэффициент корреляции - 55% (Табл.6.).
В связи с тем, что коэффициент корреляции был равен 56%, авторы решили разделить анализируемый период на два субпериода: 1995 и 1996. В итоге они получили следующие данные: скорректированный коэффициент детерминации по субпериодам был на уровне 57 процентов и 54 процентов. Далее в обоих случаях t-статистика по рейтингу осталась высокой, как это наблюдалось в первом случае. Далее авторы обнаружили, что 4 переменных в 1996 году имели значительно низкий показатель t-статистики и p-value сравнительно первого субпериода 1995 года. Этими показателями оказались: спред между рейтингами ВВ и В, первый выпуск эмитента, тип андеррайтера и изменчивость процентной ставки. Авторы допустили предположение о том, что данное явление связано с различным уровнем спреда корпоративных облигаций относительно Казначейских за 1995 и 1996 гг. (Табл. 7,8).
Фридсон и Гарман пришли к выводу, что кредитный рейтинг играет важную роль, в связи с тем, что он включает в себя вероятность дефолта и уровень потерь в случае его наступления. Было также отмечено, что отзывные облигации обладают значительно высоким спредом доходности. Предположение авторов о высоком спреде доходности облигаций компаний, которые впервые выпустили бумаги, оправдалось.
Также авторы признали, что ценообразование новых выпусков высокодоходных облигаций в значительной степени зависит от других факторов, которые не были рассмотрены в данном исследовании.
Теперь, рассмотрим работу Т.М. Милицковой, которая проанализировала спред доходностей российских корпоративных облигаций.
Автор проанализировала выпуски российских корпоративных облигаций в период с мая 2008 по декабрь 2012 гг. Выборка состояла из облигационных выпусков реального сектора экономики. Источником базы данных являлась база Cbonds.
Как и в предыдущем исследовании в качестве метода исследования был выбран регрессионный анализ. В своем исследовании Милицкова провела анализ тех переменных, которые являются уникальными для российского рынка корпоративных облигаций. Она отобрала и проанализировала несколько количественных и качественных факторов, которые условно были разделены на 4 группы:
- характеристика займа (срок до погашения, объем выпуска, первый выпуск эмитента, тип организатора, формат размещения, вид облигации);
- кредитное качество фирмы (рейтинг);
- макроэкономические показатели (прирост ВВП, доходность ОФЗ, ставка дефолта, изменение цены на нефть, валютный курс);
- отраслевые переменные (отрасли реального сектора экономики).
Таким образом, Милицкова попыталась учесть целый ряд факторов, относящихся не только к характеристикам фирмы, но и также макроэкономическим показателям, которые являются специфическими для российского рынка облигаций. Используя каждую из этих переменных, автором была построена множественная регрессионная модель, в ходе которой были отобраны наиболее значимые переменные. В итоге автор обнаружила, что все вышеперечисленные группы факторов в какой-то мере оказывают влияние на спреды доходностей облигаций.
Из полученных результатов интересными являются следующие:
- наблюдается отрицательная зависимость спредов доходности от объема и срока облигационного выпуска;
- спреды доходностей облигаций, размещенных «организаторами первого эшелона» оказались ниже;
- высокая значимость кредитного рейтинга и принадлежность эмитента к определенной отрасли;
- Низкая доходность облигаций у эмитентов цветной металлургии, энергетики, связи и телекоммуникации, машиностроительных и пищевых предприятий.
Таким образом, в первой главе был проведен обзор исследований, посвященных выявлении факторов, влияющих на премию за риск. Рассмотрев ряд исследований, далее будет предпринята попытка разработать модель оценки факторов, которые оказывают значительное влияние на премию за риск при инвестировании в российские корпоративные облигации.
В первой главе были рассмотрены исследования, направленные на выявление и оценку факторов, которые существенно влияют на премию за риск инвестирования в корпоративные облигации. В рамках этих работ анализировались различные факторы и применялось множество подходов и моделей для того, чтобы объяснить спред, возникающий между казначейскими и корпоративными облигациями.
В данном исследовании будет предпринята попытка выявить и оценить факторы, влияющие на премию за риск инвестирования в российские корпоративные облигации. В связи с этим будет проведен анализ спреда доходностей российских корпоративных облигаций относительно государственных.
В этой части работы вкратце рассмотрим текущее состояние российского рынка рублевых облигаций. Российский рынок облигаций относится к развивающимся рынкам. Но несмотря на то, что он сформировался сравнительно недавно, отечественный рынок облигаций характеризуется динамичным ростом и достаточно быстрым темпом развития. Данные, взятые из аналитического обзора БК «Регион», наглядно показывают динамику роста объема российского облигационного рынка. По сравнению с 2015 годом, прирост объема облигационного рынка составлял 12,8% (Рис. 1).
Рисунок 1. Объем рублевого облигационного рынка в обращении, в млрд. руб.
В 2015 г. общий объем новых размещений корпоративных облигаций составил 2345 млрд. руб., что на 36,2% выше показателя за 2014 г. (Рисунок 2). При этом наблюдалось снижение объема новых размещений субфедеральных облигаций. Следует отметить и тот факт, что по сравнению с 2013 гг. данный показатель ниже на 519 млрд. руб.
Рисунок 2. Объем первичного рынка облигаций в 2011-2015 гг., млрд. руб.
Согласно расчетам БК «Регион» к началу 2016 г. объем российского рынка облигаций составлял более 13,582 трлн. руб., где доля корпоративных облигаций в обращении составляла 59,4%. По сравнению с прошлым годом доля корпоративных облигаций увеличилась на 4,9% (Рис. 3).
Теперь рассмотрим отраслевую структуру российского рынка корпоративных облигаций. Общее количество эмитентов составило 395, из них 195 относится к финансовому сектору экономики. Как видно на рисунке 4, большая доля принадлежит именно банкам, а также финансовым институтам, это объясняется тем, что облигации являются для них наиболее выгодным и удобным финансовым инструментом.
Таким образом, рассмотрев текущее состояние российского рынка облигаций, в целом, можно отметить положительную динамику роста рынка, а также сравнительно большой объем облигационных выпусков за последние годы. В рамках анализа будет исследован спред доходностей российских корпоративных облигаций и выявлены наиболее значимые факторы, оказывающие существенное влияние.
На основе рассмотренных исследований будет описана методология, используемая для построения модели оценки и выявления наиболее значимых факторов при инвестировании в корпоративные облигации, а также приведены выдвигаемые гипотезы.
В этой части работы будет разработана методика построения модели оценки наиболее значимых факторов. В рамках своего анализа я буду опираться на работу Фридсона и Гармана «Determinants of Spreads on New High-Yield Bonds» и Милицковой Т.М. «Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций» (2013).
Для разработки модели оценки факторов, влияющих на премию за риск, будет предложен следующий алгоритм действий:
o Сбор информации и данных по российским рублевым облигационным выпускам, находящихся в обращении за период с 2013 по 2015 гг.;
o Проведение множественного регрессионного анализа по полученным статистическим данным;
o Интерпретация полученных результатов.
Статистическая выборка включает в себя дневные данные об итогах торгов на Московской Бирже за период с 2013 по 2015 гг. Источником данных выступила база данных Thomson Reuters. Все полученные дневные данные были усреднены по кварталам. Необходимо отметить, что выборка для данного исследования включает только облигационные выпуски реального сектора экономики.
1. Облигационные выпуски с плавающей купонной ставкой, привязанные к ставке рефинансирования, курсу доллара США и т.д.
2. Облигационные выпуски тех эмитентов, которые объявили дефолт по обязательствам или находились в стадии реорганизации.
3. Облигационные выпуски объемом более 35 млрд. руб. и менее 3 млрд. руб.
Таким образом, выборка, использованная для анализа, включает в себя данные по 57 облигациям за 12 кварталов (560 наблюдений).
В рамках данной работы зависимой переменной выступает спред доходностей корпоративной облигации относительно государственных.
Ниже будут отобраны факторы, которые оказывают влияние на премию за риск инвестирования в российские корпоративные облигации, и определены выдвигаемые в рамках анализа гипотезы.
Так, в Таблице 9 включены несколько количественных и качественных факторов, которые условно разделены на две группы:
Натуральный логарифм от объема выпуска в млн. руб.
Дамми-переменная: с опционом = 1, без опциона = 0
Дамми-переменная: с опционом = 1, без опциона = 0
Дамми-переменная: с опционом = 1, без опциона = 0
Дамми-переменная: банк в топе 10 = 1, банк вне топа 10 = 0
В зависимости от рейтинга от -5 до 0
В процентах с тем же сроком погашения, что и корпоративная облигация
Производство строительных материалов
Перед тем как провести множественный ре
Оценка рисков при инвестировании дипломная работа. Менеджмент и трудовые отношения.
Реферат по теме Греция в IV в. до н.э.
Контрольная работа: Предпринимательский договор
Контрольная работа: Категория политического сознания: сущность и типы. Скачать бесплатно и без регистрации
Краткое Сочинение Про Лес
Сочинение На Тему Перед Грозой
Контрольная работа по теме Возрастная анатомия, физиология и гигиена
Сочинение На Тему Я Читатель
Эссе На Тему Бог
Курсовая Работа На Тему Проблемы И Тенденции Инвестиционной Политики В Экономике Республики Беларусь
Сочинение По Произведению 11 Класс
Сетевой Этикет В Электронном Обучении Реферат
Реферат по теме Москва в XIX столетии
Реферат: Анализ внешней и внутренней среды предприятия ОАО "Электроисточник". Скачать бесплатно и без регистрации
Реферат по теме Диапазон потребностей человека, приводящих его в ресторан среднего уровня
Реферат по теме Международные организации на территории СНГ
Реферат: BIOS и CMOS
Реферат: Введение в специализацию Менеджмент
Курсовая работа: Библиосоциальная работа в информационном обществе
Курсовая работа: Трансляция, компиляция, интерпретация, линкование
Политическая жизнь общества. Персонификация власти и политический режим
Договір купівлі-продажу за законодавством Федеративної республіки Німеччина - Государство и право реферат
Витамин С: свойства, получение, роль в организме - Биология и естествознание презентация
Особенности естественного, миграционного и брачного движения сельского населения в Польше и Беларуси - География и экономическая география курсовая работа