Помимо вышеперечисленных факторов, Доктор Бану Симмонс-Суер (2013) в своем научном труде «Прогнозирование спредов высокодоходных облигаций с использованием кредитного рынка в качестве опережающего индикатора» доказал статистически значимую взаимосвязь между высокодоходными облигациями и непубличным долгом предприятий. [24]
Харамильо и Вебер (2013) в своем научном труде изучали влияние макроэкономических факторов в зависимости от состояния экономики страны. В странах с развивающейся экономикой, в стабильные времена макроэкономические показатели не оказывают сильного влияния на спреды доходностей облигаций. Наоборот, в периоды кризиса инвесторы, опасаясь риска дефолта, склонны проявлять высокий интерес к макроэкономическим показателям страны. Исследуемый авторами период - с 2005 по 2011 года (ежемесячная статистика). В своей работе авторы рассматривали влияние следующих макроэкономических детерминант развивающихся стран на доходность корпоративных облигаций: ожидаемого инфляционного темпа, ожидаемого темпа прироста ВВП, ожидаемого валового долга ( в % от ВВП), ставок по государственным векселям, ставок по 10- летним облигациям, прироста индекса рынка ценных бумаг. В целом, все исследуемые переменные оказались значимыми. Авторы построили 2 модели, с фиксированными и случайными эффектами, и обе регрессии показали схожие результаты. [44]
Не менее важной является работа Россо, Гонсалеса и Гарайя (2017) «Страновые и отраслевые эффекты премии за риск корпоративных облигаций на развивающихся рынках». Авторы попытались выявить, насколько различаются премии за риск корпоративных облигаций в зависимости от принадлежности компании к определенной стране или отрасли. Для формирования выборки, авторы собрали статистику по облигациям компаний развивающихся рынков. Всего было задействовано 13 стран и 8 отраслей. Авторы отметили, что многие исследователи недооценивают вклад отраслевых и страновых детерминант. Итоговая выборка включала 5 495 наблюдений. Исследуемая выборка была поделена на 3 группы: азиатские страны, латиноамериканские и все рассматриваемые страны. Для каждой страны была образована dummy - переменная. Из всех стран оказались значимыми только три: Чили, Филиппины и Индонезия. В теоретической части исследования авторы выдвинули гипотезу о том, что менее крупные страны обладают более высоким риском, так как у них отсутствует доступ к диверсифицированным рынкам. Тем не менее, в ходе практической части исследования гипотеза о характере влияния не подтвердилась (знак при коэффициенте был положительным). Кроме того, исследователи обнаружили, что между премией за риск и такими факторами, как волатильность акций и кредитное плечо, существует прямая зависимость.
Влияние таких переменных, как прирост чистой прибыли, доходность дивидендов и размер фирмы оказалось отрицательным.
Среди отраслевых показателей, отрасль энергетики оказывает негативное влияние на премию за риск по корпоративным облигациям, отрасли связи и технологий оказывают положительное влияние. [41]
Анализ макро - факторов также представлен в работе Ханса Девахтера, Вольфганга Лемке, Марко Лирио и Леонардо Яния (2018) «Макроэкономический анализ рынка корпоративных облигаций». Исследователи сосредоточили основное внимание на влиянии финансовых и макро-факторов на премию за риск корпоративных облигаций в таких странах, как Испания, Франция, Бельгия, Италия (исследуемый период - с 2001 по 2015 гг.). Вместе с тем, авторы поделили выборку на 2 части в зависимости от принадлежности компании к определенному классу А или ВВВ.
Согласно результатам эмпирической части работы, макроэкономические показатели, такие как уровень инфляции и экономическая активность, а также финансовые детерминанты, такие как напряженность финансового рынка, ликвидность, а также неприятие риска) являются значимыми для премии за риск корпоративных облигаций и безрисковой доходности. Включенные в модель детерминанты могут объяснить более 60% вариации премии за риск по корпоративным облигациям. [33]
Многие авторы также рассматривали влияние ставки дефолта на премию за риск корпоративных облигаций.
Дубовый (1998) также разработал собственный способ расчета ставки дефолта для выявления уровня кредитного риска компаний, облигации которых обладают высокой доходностью. Дубовый использовал показатель предельной ставки дефолта. В числителе находятся цены облигаций всех компаний, которые допустили дефолт за период времени (t). Знаменатель представлен стоимостью общего объема обращающихся и выпущенных облигаций за аналогичный период:
Предельная норма дефолта (MR) отражает взаимосвязь ожидаемого инвесторами уровня риска по предстоящим выпускам с дефолтами на облигационном рынке. [34]
Соответственно, высокая ставка дефолта приводит к формированию высокой премии за риск. Автор подтвердил данную гипотезу посредством эмпирического анализа.
Кроме того, автор полагает, что валовый внутренний продукт - это наиболее важный макроэкономический показатель, отражающий экономическую конъюнктуру рынка, и выдвигает гипотезу о том, что спреды доходностей увеличиваются в период рецессии и сужаются в период экономического подъема. В ходе работы данная гипотеза так же нашла подтверждение в практической части работы.
Взаимосвязь ставки дефолта и премии за риск облигаций так же была доказана исследователями Хуангом и Конгом (2003). Авторы рассматривали детерминанты, оказывающие влияние на премию за кредитный риск, на основе еженедельных и ежемесячных данных, исследуемый период с 01.01 1997 по 01.07.2002 гг. В качестве зависимой переменной выступал скорректированный на опцион спред девяти индексов корпоративных облигаций. В результате регрессионного анализа, авторы выяснили, что Композитный индекс совпадающих индикаторов и индекс исторической волатильности Рассела 2000 г. оказывают значимое влияние на премию за кредитный риск, что в особенности проявилось в отношении высокодоходных облигаций. [43]
Вместе с тем, исторические колебания процентных ставок, вышеупомянутые индексы, существующий уровень процентных ставок, а также величина наклона кривой доходности оказывают влияние на премию за риск. Кроме того, более 40% премии за кредитный риск может быть объяснено включенными в модель факторами. Более того, указанные детерминанты могут объяснить 67,7% и 60,9% изменений кредитного спреда облигаций, принадлежащих рейтингу «B-» и «BB». Авторы эмпирически доказали гипотезу об обратной зависимости доходностей государственных облигаций и премии за риск.
В практической части работы было также подтверждено, что изменения кредитного спрэда облигаций с высокой доходностью находятся в тесной взаимосвязи с детерминантами рынка акций, а также были приведены доказательства в пользу включения макроэкономических факторов в модель кредитного риска. [43]
Ландшут (2008) исследовал ежемесячные доходности корпоративных облигаций инвестиционного уровня. Набор данных охватывает период с июля 1999 г. до сентября 2006. Автор выдвинул и доказал гипотезу о значимом влиянии отраслевой принадлежности компании - эмитента на спред доходности. Ландшоот в своей научной работе предложил собственный способ оценки вероятности дефолта компании. Автор рассчитал среднее значение вероятности дефолта компании согласно следующей формуле:
PD_t =D_t/N_(t-1), PD_t - вероятность дефолта компании в определенный момент времени t;
D_t- компаний, которые допустили дефолт в течение календарного месяца к моменту времени t;
N t-1 - общее количество компаний в момент времени t-1. [45]
Информационная база S&P CreditePro стала основой для проведения расчетов автора. Полученная автором эконометрическая модель подтвердила предполагаемую гипотезу о сужении спредов доходности при уменьшении вероятности дефолта.
Помимо макроэкономических и отраслевых показателей множество научных работ, посвященных данной тематике, исследуют влияние других факторов. Наибольшее распространение среди них имеет кредитный рейтинг фирмы, присваиваемый мировыми рейтинговыми агентствами. Предполагается, что инвестиционная категория облигации и ее требуемая доходность находятся в обратной зависимости.
С данной точки зрения вызывает интерес исследование Э. Альтмана (1989). Автором был проведен анализ доходности корпоративных облигаций, принадлежащих инвестиционному и не инвестиционному уровням, исследуемый период с 1971 по 1986 гг. Согласно результатам анализа, было обнаружено, что доходность корпоративных облигаций в значительной мере превышает доходность безрисковых государственных облигаций. Автор доказал, что кредитный рейтинг облигации выполняет существенную роль: с понижением кредитного рейтинга доходность облигации увеличивается. [20]
Подобные результаты отражены в исследованиях Беннета, Эссера и Рота (1993). Авторы провели анализ корпоративных облигаций, принадлежащих инвестиционному уровню, а также первых двух спекулятивных категорий облигаций, анализируемый период составил с 1985 по 1994 гг. В процессе анализа соотношения уровня риска и доходности авторы выявили, что корпоративные облигации характеризуются более высоким финансовым результатом по сравнению с государственными облигациями. Авторы обнаружили, что облигации с низким кредитным рейтингом обладают более высокой доходностью, чем облигации федерального займа. [25]
Вместе с тем, гипотезу об отрицательной зависимости инвестиционной категории облигации и ее доходности подтвердили в своей работе Кемпбелл и Тасклер (2003). Авторами была выдвинута и эмпирически доказана гипотеза о том, что корпоративные облигации, имеющие высокий кредитный рейтинг в меньшей степени подвержены наступлению дефолта, следовательно, инвесторы, инвестирующие свои средства в облигации низкого кредитного рейтинга, могут претендовать на более высокую доходность по отношению к облигациям с высоким рейтингом. Более того, утверждение авторов состояло в том, что фирмы, характеризующиеся высокой волатильностью собственных средств имеют высокую вероятность возникновения дефолта. [27]
Фрэнк Райли, Дэвид Райт и Джеймс Джентри также доказали наличие данной взаимосвязи в своих научных трудах (2009). Авторы провели анализ американского рынка облигаций с высокой доходностью за период с 1977 по 2009 гг. и обнаружили, что облигации, обладающие рейтингом «Ва» характеризуются низким риском и более высокой доходностью по отношению к облигациям рейтинга «Саа». В своем исследовании авторы также отметили, что доходность облигаций чувствительна по отношению к экономическим подъемам и спадам. [51]
Зависимость спредов доходности от кредитного рейтинга эмитента так же подверглась проверке и получила эмпирическое доказательство в работе Гюнтея и Хакбарта «Кредитные спреды корпоративных облигаций и дисперсия прогнозов» (2010). Авторы выдвинули гипотезу о том, что наличие высокого кредитного рейтинга свидетельствует о крайне низкой вероятности наступления дефолта эмитента, и, соответственно, чем ниже рейтинг, тем выше вероятность дефолта компании и возможные потери держателей облигаций. В связи с тем, инвесторы склонны требовать более высокий уровень доходности по облигациям, эмитированным фирмами с низким кредитным рейтингом, что выступает в качестве компенсации за дополнительный риск. В своем исследовании авторы использовали квартальные панельные данные, выборка охватывает 16 004 квартальных наблюдений по 1389 облигациям трехсот восьмидесяти двух эмитентов. В результате Гюнтей и Хакбарт доказали наличие взаимосвязи спрэда доходности облигаций и рейтинга кредитоспособности, присвоенного агентствами Moody и Standard & Poor's Financial Services. Кроме того, авторы доказали свое предположение о том, что принадлежность эмитента облигации к определенной отрасли является значимой для спреда доходностей корпоративных облигаций. Авторами были включены в регрессионную модель отраслевые переменные «Dummy». Гипотеза заключалась в том, что коэффициенты при Dummy - переменных являются значимыми, то есть отраслевая принадлежность оказывает значимое влияние на спреды доходностей облигаций. Эмпирический анализ, проведенный авторами показал, что если отрасль, к которой принадлежит компания, находится на стадии подъема, то вероятность дефолта эмитента в данном случае невелика. Однако, вероятность дефолта в стадии рецессии считается более высокой, что компенсируется повышенной доходностью за принятый дополнительный риск. [42]
Существуют также работы, в которых исследуется влияние уровня ликвидности на спреды доходностей корпоративных облигаций.
Краббе и Тернер (1995) в своем научном труде рассматривали влияние ликвидности облигаций на премию за риск. Авторы утверждали, что между премией за риск и ликвидностью существует обратная зависимость, однако, согласно их мнению, объем эмиссии не всегда характеризует уровень ликвидности облигационного займа. Ликвидность облигаций также зависит и от других факторов, таких как выручка эмитента, либо капитализация. Таким образом, авторы настаивают на применении более широкого набора детерминант, способных определить ликвидность облигаций. [32]