Дипломная работа: Анализ факторов премии за риск корпоративных облигаций

Анализ характеристик эмитента показал, что кредитный рейтинг компании и отраслевая принадлежность оказывают значимое влияние на премию за риск. Вместе с тем, оказалось, что предприятия таких отраслей, как цветная металлургия, энергетика, связь и телекоммуникация, машиностроение и пищевая промышленность имеют наиболее низкое значение премии за риск. Компании таких отраслей, как торговля, сельское хозяйство и строительство обладают самой высокой премией за риск. [9]

Относительно макроэкономических детерминант были подтверждены предположения об обратной зависимости премии за риск от прироста ВВП и доходности облигаций федерального займа, а также о прямой зависимости премии за риск облигаций от ставки дефолта. Анализ специфических детерминант показал, что изменения цены на нефть и валютного курса являются значимыми для премии за риск корпоративных облигаций. Однако влияние курса валюты опровергло выдвинутую гипотезу: при увеличении курса доллара к рублю премия за риск сокращается.

Основной общий вывод, полученный в ходе эмпирического исследования, состоит в том, что на спреды доходности облигаций оказывают влияние все вышеупомянутые группы факторов. Стоит отметить, что специфические для экономики России детерминанты объясняют за 20 % зависимой переменной.

В том же духе продолжила исследование российского рынка корпоративных облигаций Умярова А. Р. (2016). В своей научной работе «Детерминанты спредов корпоративных облигаций в России», на основе выборки из 4100 наблюдений (30 облигаций российского рынка за период с 2006 по 2016 гг.), автор исследовала зависимость спреда доходностей от характеристик облигационного займа и показателей фирмы: величина купона, валюта баланса, возраст компании и облигации, ставка дефолта, срок погашения, величина дисперсии цены облигации, ликвидность облигаций (Bid ask spread). В качестве методологии исследования выступают 3 эконометрические модели оценки I- спреда и G- спреда. [15]

Эмпирическая часть исследования показала следующие результаты:

- Премия за риск корпоративных облигаций слабо зависит от возраста эмитента, вместе с тем, зависимость является обратной. Следовательно, более молодые фирмы заслуживают меньше доверия, что обуславливает высокую премию за риск;

- В моделях для оценки G- спреда оказались значимы такие переменные, как возраст облигации/компании, купонная ставка и ставка дефолта;

- В моделях для оценки I- спреда оказались значимы возраст облигации/компании, дисперсия облигационной стоимости, купонная ставка и показатель ликвидности облигаций. [15]

Также представляет интерес статья под названием «Детерминанты избыточной доходности корпоративных облигаций» российского исследователя Сахабутдиновой Л. Р. (2019). На основе выборки из 455 выпусков корпоративных облигаций нефинансового сектора по 150 компаниям, автор построила эконометрическую модель зависимости избыточной доходности облигаций от характеристик облигационного займа, и макроэкономических факторов. [11]

Характеристики облигационного займа представлены следующими переменными: вид облигации, наличие первого выпуска, тип андеррайтера, цена облигации (в % от номинальной стоимости), объем выпуска, частота выплат по купону и дюрация.

Макроэкономические факторы: валютный курс, цена на нефть, прирост ежемесячной инфляции, шоки монетарной политики (в качестве прокси переменной выступает прирост ключевой ставки ЦБ РФ).

В качестве зависимой переменной выступал спред доходностей корпоративных облигаций на дату размещения выпуска.

В эмпирической части исследования Сахабутдинова Л. Р. выявила, что валютный курс, вид облигации и уровень инфляции не оказывают влияния на премию за риск корпоративных облигаций. При этом, была обнаружена обратная взаимосвязь между премией за риск и такими переменными, как частота купонных выплат, ключевая ставка, цена на нефть, объем эмиссии и цена облигации. Кроме того, оказалось, что тип андеррайтера положительно влияет на спред доходностей корпоративных облигаций. Объясняющая сила переменных регрессионной модели составила 50%. [11]

Таким образом, обзор основных научных работ, посвященных анализу детерминант премии за риск при инвестировании в корпоративные облигации, позволяет заключить, что текущее исследование является весьма актуальным, поскольку нет определенного актуального решения проблемы анализа детерминант премии за риск корпоративных облигаций именно в России. Тем не менее, данная область исследования достаточно хорошо освоена, что дает возможность полагаться на выводы экспертов при дальнейшем анализе.

2. Разработка методики оценки детерминант, оказывающих влияние на премию за риск корпоративных облигаций

2.1 Описание методики исследования, выбранных переменных и статистических данных

В ходе развития российского рынка корпоративных облигаций становится все более актуальным вопрос о том, что формирует величину доходности облигаций. Выявление основных детерминант доходности корпоративных облигаций даст участникам рынка возможность минимизировать риск и принять эффективные инвестиционные решения.

Следовательно, с целью детального изучения и получения качественного истолкования спреда доходности корпоративных облигаций, необходимо построить регрессионную модель и выявить основные факторы, оказывающие влияние на доходность корпоративных облигаций.

Первая глава была посвящена обзору основных научных работ, направленных на анализ и оценку детерминант, оказывающих значительное влияние на премию за риск при инвестировании в корпоративные облигации. В данных исследованиях рассматривалось множество количественных и качественных факторов, а также использовались различные подходы и регрессионные модели с целью определить влияние на спред, возникающий между государственными и корпоративными облигациями.

В данной главе, опираясь на изученные исследования, представлена методика построения эконометрической модели оценки и анализа основных детерминант, влияющих на спред доходности корпоративных облигаций, а также выдвинуты предполагаемые гипотезы относительно характера влияния выбранных факторов на премию за риск корпоративных облигаций.

Эмпирическая часть данного исследования в большей степени основана на научных трудах таких исследователей, как Фридсон и Гарман «Детерминанты спредов по новым высокодоходным облигациям», Н.И. Берзон и Т.М. Милицкова «Детерминанты доходности рублевых корпоративных облигаций при их размещении», Т.М. Милицкова «Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций». [6,9].

Рассмотрим алгоритм последовательных действий, который будет лежать в основе разработки эконометрической модели оценки основных детерминант, оказывающих влияние на премию за риск при инвестировании в корпоративные облигации:

1) Сбор информации и статистических данных по российским рублевым выпускам корпоративных облигаций в обращении за период с 2010 по 2019 гг.;

2) Проведение эконометрического анализа по полученным данным и построение регрессионной модели зависимости доходности корпоративных облигаций к погашению от исследуемых факторов;

3) Тестирование модели на автокорреляцию и гетероскедастичность;

4) Тестирование предполагаемых гипотез;

5) Интерпретация получившихся результатов.

Выборка для данного исследования состоит из 782 выпуска корпоративных облигаций, размещенных в период с 1 января 2010 по 31 декабря 2019 гг. Тип данных - пространственные данные, перекрестная выборка.

Стоит отметить, что данная выборка включает в себя только выпуски, размещенные предприятиями реального сектора экономики. Поскольку предприятия финансового и нефинансового сектора предполагают разные подходы к анализу, было принято решение исключить из исследуемой выборки облигационные выпуски, размещенные банками и финансовыми институтами.

В качестве объекта данного исследования выступают обращающиеся корпоративные облигации, а предмета исследования - их спреды доходностей относительно государственных облигаций. Зависимой переменной в данном исследовании будет являться спред доходностей корпоративной облигации относительно государственных.

Цель эмпирической части данного исследования заключается в проведении регрессионного анализа спредов доходностей обращающихся корпоративных облигаций в зависимости от исследуемых факторов.

Далее рассмотрим основные выбранные для исследования детерминанты, которые оказывают влияние на доходность корпоративных облигаций, и, соответственно, на премию за риск при инвестировании в корпоративные облигации.

Регрессионная модель включает в себя 2 группы объясняющих переменных: количественные и качественные факторы.

Качественные факторы подразделяется на следующие 2 подгруппы:

1. Условия и характеристики облигационного займа;

2. Отраслевые переменные.

Количественные факторы подразделяются на 2 дополнительные подгруппы:

1. Условия и характеристики облигационного займа;

2. Макроэкономические детерминанты

Первая группа - качественные факторы представлены, в таблице 2.1, вторая группа - количественные переменные отражены в таблице 2.2.

Таблица 2.1

Набор качественных факторов

Таблица 2.2

Набор количественных факторов

Вместе с тем, стоит отметить, что данном исследовании было принято решение не рассматривать в качестве исследуемых детерминант характеристики компании-эмитента, то есть показатели, характеризующие финансовое состояние и кредитоспособность эмитента.

Данное решение обусловлено тем, что в предполагаемую модель будут включены рейтинги, присвоенные эмитенту международными агентствами. Насколько известно, кредитный рейтинг уже включает в себя основную информацию о финансовом состоянии, экономической эффективности и кредитоспособности эмитента. [59] Согласно отчету международного рейтингового агентства Standard & Poor's, формирование достоверного рейтингового суждения требует изучения различных финансовых показателей и характеристик компании, от которых зависит, насколько своевременно компания сможет исполнить свои обязательства. Более того, агентство также проводит анализ специфических показателей риска, которые отражают отличительные черты деятельности той или иной компании. В процессе исследования компаний, аналитики традиционно оценивают финансовые и нефинансовые детерминанты, а именно экономическую эффективность, факторы, характеризующие финансовое положение компании, политические и регулятивные показатели, корпоративное управление и уровень стратегического менеджмента, а также степень конкурентоспособности эмитента. При оценке уровня кредитоспособности компании - эмитента, агентство S&P также исследует подъемы деловой активности и возможные циклические спады. Основные факторы, учитываемые при формировании рейтингового суждения, представлены на рис. 2.1. [59]