Дипломная работа: Влияние рейтинговых агентств на ценообразование акций

Как видно, значимые коэффициенты отличаются в зависимости от рассматриваемого интервала. Наибольшее их число приходится на интервал [0; +3], который также имеет наибольшую величину R-квадрата. Влияние кредитного события на анормальную доходность усиливается в зависимости от размера компании, левериджа и фактора переоцененности / недооцененности компании. Любопытно отметить, что при объясняющих переменных таких как размер компании и леверидж стоит отрицательный знак, что указывает на тот факт, что небольшие компание с более низким уровнем долговой нагрузки склонны иметь более высокое значение анормальной доходности, что согласуется с ранее полученными выводами. Рассмотрим следующую регрессию:

Таблица 10. Кросс-секционный анализ для даунгрейдов после негативных watchlist-прогнозов

Для показателя CAR в случае даунгрейдов после негативных прогнозов единственным значимым коэффициентом оказалось отношение Market cap./BV, причем с отрицательным знаком в противовес «чистым» даунгрейдам. Такое поведение коэффициентов, представляется, однако, возможным, т.к., как было рассмотрено ранее, графики доходностей для «чистых» и «предсказанных» даунгрейдов также ведут себя по-разному. Таким образом, результаты еще раз подеркивают, что рассматриваемые события, имея схожую природу, могут значительно отличаться друг от друга в качественном плане. Рассмотрим регрессию для позитивных watchlist-прогнозов.

Таблица 11. Кросс-секционный анализ для позитивных watchlist-прогнозов

Для watchlist-прогнозов не было выявлено значимых коэффициентов, регрессия в целом имеет низкое значение F-статистики и R-квадрат. Наконец, перейдем к рассмотрению апгрейдов, произошедших после положительных watchlist-прогнозов. Таблица представлена ниже.

Таблица 12. Кросс-секционный анализ для апгрейдов после позитивных watchlist-прогнозов

Для апгрейдов, которым предшествовал позитивный прогноз одна регрессия оказалось значимой и имеющей значимые коэффициенты. Так, на интервале [-10; -3] Доходность компаний отрицательно зависит от коэффициента их переоцененности и положительно от уровня их левериджа. Знаки коэффициентов в данном случае противоположны наблюдаемым, например, в случае даунгрейда. Таким образом, для различных рейтинговых ивентов аналогичные факторы оказывают разнонаправленное влияние на доходности акций.

Результаты, полученные в данной главе, указывают на то, что рейтинговые события могут значительно различаться между собой в плане наблюдаемых эффектов. Это еще раз подчеркивает необходимость индивидуального рассмотрения каждого, и, возможно, диверсификации методов их изучения. Полученные результаты частично подтверждаются существующей литературой. Расходящиеся выводы, с одной стороны, могут указывать на проблемы выборки, с другой - на новую информацию, выведенную в ходе исследования, и требуют дальнейшего более детального рассмотрения, тем самым задавая возможный вектор для следующих статей в данной области.

Заключение

По итогам проведенного анализа были получены результаты для шести видов рейтинговых событий, при этом эффекты их влияния на цены акций в некоторых случаях оказались нетривиальными. Кроссекционный анализ позволяет сделать выводы о степени и векторе влияния корпоративных показателей на доходности акций в ивент-окне с достаточной долей уверенности только для одного интервала в ситуации с даунгрейдами Однако, детальное изучение всех отдельных типов рейтинговых событий оказалось более информативным. Так, понижения и повышения рейтингов были связаны с положительной и отрицательной кумулятивной abnormal-доходностью в рамках event-окна. Тем не менее, данные результаты могу служить индикатором того, что «чистые» рейтинговые события малоинформативны и уже отражены в ценах, при них происходит корректировка доходности в обратном по отношению к вектору ивента направлении. С другой стороны, watchlist-прогнозы являются более информативными для рынка и связаны с ожидаемым знаком показателя CAR, однако значимость временного интервала была подтверждена только для позитивных watchlist-прогнозов. Однако наиболее любопытный вывод связан с анализом апгрейдов и даунгрейдов, которым предшествовало занесение компании в положительный или отрицательных watchlist. Так, интервалы для этих типов событий оказались значимыми и связанными с относительно высокими показателями накопленной abnormal-доходности. В существующий на сегодняшний день литературе не было обнаружено подобного вывода, и это может служить сигналом того, что такой сравнительно новый инструмент как watchlist-прогнозы на сегодняшний день является более информативным и влиятельным для рынка акций.

Список литературы

1. Adam Creighton, Luke Gower, Anthony Richards The impact of rating changes in Australian financial markets // Pacific-Basin Finance Journal 15 (2007), P. 1-17

2. Alexander Hopland. The Credit Rating Puzzle: A study on the relationship between equity returns and corporate credit ratings in the US stock market // Master Thesis in Financial Economics, Norwegian School of Economics (2014), P. 1-70

3. Christina E. Bannier, Christian W. Hirsch The economic function of credit rating agencies - What does the watchlist tell us? // Journal of Banking and Finance 34 (2010), P. 3037-3049

4. Doron Avramov, Tarun Chordia, Gergana Jostova, Alexander Philipov. Credit Ratings and The Cross-Section of Stock Returns.

5. Edward Jones, Quentin Mulet-Marquis. The Stock Market Reaction to Changes to Credit Ratings of US-Listed Banks // Centre for Finance and Investment Discussion Paper Series (2013), P. 1-43

6. Eugene F. Fama, Kenneth R. French. Common risk factors in the returns on stocks and bonds // Journal of Financial Economics 33 (1993) P. 3-56

7. Jeremy C. Goh, Louis H. Ederington. Cross-Sectional Variation in the Stock Market Reaction to Bond Rating Changes // The Quarterly Review of Econimics and Finance, Vol. 39, No. 1 (1999), P. 101-112

8. Kam C. Chan, Stephan C. Norrbin, Pikki Lai. Are stock and bond prices collinear in the long run? // International Review of Economics and Finance, 6 (2) (1997), P. 193-201

9. Koresh Galil, Gil Soffer. Good news, bad news and rating announcements: An empirical investigation // Journal of Banking and Finance 35 (2001), P. 3101-3119

10. Lars Norden, Martin Weber. Informational efficiency of credit default swap and stock markets: The impact of credit rating announcements // Journal of Banking & Finance 28, (2004), P. 2813-2843

11. M.A.J Timmermans. Credit rating changes and the effect on stock prices // Master Thesis Finance, Tilburg University, P. 1-49

12. Michiko Miyamoto. Event Study of Credit Rating Announcement in the Tokyo Stock Market // Journal of Economics, Business and Management, Vol. 4, No. 2, (2016), P. 138-143

13. Miroslav Mateev. The Effect of Sovereign Credit Rating Announcements on Emerging Bond and Stock Markets: New Evidences // Oxford Journal: An International Journal of Business & Economics, 7 (1) (2012), P. 28-41

14. Philippe Jorion, Zhu Liu, Charles Shi. Informational effects of regulation FD: evidence from rating agencies // Journal of Financial Economics 76 (2005), P. 309-330

15. Philippe Raimburg Rating Agencies and Financial Regulation: Thirty Years of Academic Research // Bankers, Markets & Investors №123 (2013), P. 54-61

16. Reint Gropp и Anthony Richards Rating Agency Actions and the Pricing of Debt and Equity of European Banks: What Can We Infer About Private Sector Monitoring of Bank Soundness? // European Central Bank Work Paper No.76, (2001), P. 1-36

17. Robert Brooks, Robert W. Faff, David Hillier, Koseph Hillier. The national market impact of sovereignrating changes // Journal of Banking & Finance 28 (2004), P. 233-250

18. S.V.D. Nageswara Rao, Sreejith U. Impact of Credit Ratings (Upgrade and Downgrade) on Stock Prices in India // Proceedings of 23rd International Business Research Conference (2013)

19. Sang Lyong Joo, Stephen Pruitt Corporate bond ratings changes and economic instability: Evidence from the Korean financial crisis // Economics Letters 90 (2006), P. 12-20

20. Yan He, Junbo Wang, K.C. John Wei Do bond rating changes affect the information asymmetry of stock trading? // Journal of Empirical Finance 18 (2011), P. 103-116