Таблица 2. Коэффициенты для второй спецификации

Как мы видим, в данной модели все введенные коэффициенты значимы при вероятности ошибки в 5%, кроме переменной рейтинга эмитента, которая значима лишь на уровне почти 20%. Сразу отметим, что вторая спецификация модели была протестирована на наличие мультиколлинеарности, автокорреляции и гетероскедастичости и по результатам была признана полностью применимой. Интерпретация каждого из параметров и его интуитивное объяснение представлены ниже.

· Значимый коэффициент пресечения говорит в первую очередь о том, что далеко не все факторы, влияющие на доходности облигаций при размещении, были учтены в модели. Этот результат был предсказуем, поскольку мы сознательно не включали в число независимых переменных показатели его финансовой деятельности, которые считаются важными факторами, влияющими на стоимость привлечения заемных средств на фондовом рынке. Как уже отмечалось выше, для данной модели это привело бы к проблеме мультиколлинеарности, потому как в модель уже включен кредитный рейтинг, при расчете которого учитываются финансовые показатели, а значит, данные 2 параметра будут иметь высокую корреляцию.

· Коэффициент при времени до погашения отрицателен и статистически значим. Вообще облигации с более длинным тенором при прочих равных являются более рискованными, потому как вероятность изменения финансовых условий (в том числе процентных ставок) за период между выпуском и погашением для них гораздо выше. Соответственно, изначально ожидалось, что регрессионная модель покажет положительный коэффициент. Здесь важно обратить внимание на то, что в похожей работе, проводившейся Н.И. Берзоном и Т.М. Милицковой, получен аналогичный нашему результат. Важно также отметить, что сама величина коэффициента очень мала.

· Этот результат похож на то, что получилось для переменной рейтинга эмитента. Хоть отрицательный коэффициент и является ожидаемым, его значимость подтверждается лишь на уроне почти 20%.

· Коэффициент при среднем временем между выплатами по соседним купонам значим. Однако, стоит отметить, что его абсолютная величина очень мала. Это говорит о достаточно слабой степени влияния данного фактора на доходность облигаций при размещении. Кроме того, ни один другой параметр, характеризующий сами облигации (объем, срок до погашения и рейтинг) не показал ожидаемые результат. Объем оказался значим еще в первой спецификации модели, тенор показал отрицательный коэффициент, а рейтинг эмитента не подтвердился на статистически допустимом уровне значимости. Это довольно-таки контр-интуитивный результат, объяснить который можно лишь спецификой российского фондового рынка, где, в условиях большей неопределенности (по сравнению с западными площадками), особенности размещаемых ценных бумаг становятся менее важны, чем общеэкономический климат и характеристики андеррайтера.

· Значимый коэффициент при Дамми-переменной, характеризующей тип андеррайтера, имеет отрицательный знак. Поскольку единица присваивалась Дамми-переменной в случае принадлежности андеррайтера к группе лидеров по рынку, это говорит о том, что чем выше авторитет конкретного андеррайтера на рынке, тем меньшую доходность требуют инвесторы. Этот результат достаточно логичен, поскольку факт того, что известный андеррайтер с хорошей репутацией занимается размещением бумаг конкретного клиента, может восприниматься как показатель надежности и высокой кредитоспособности этого эмитента.

Гораздо более интересны в данном случае две другие особенности. Во-первых, коэффициент при Дамми-переменной для типа андеррайтера достаточно большой: он составляет -0,021, то есть около 2% по абсолютной шкале. И это при том, что среднее значение доходности по включенным в нашу базу облигациям равнялось лишь 0,0914. То есть, факт принадлежности андеррайтера эмитента к группе лидеров по рынку способен объяснить более четверти доходности долговой бумаги при размещении! Это очень большая величина в сравнении с аналогичными западными исследованиями. Возможным объяснением этой особенности может служить специфика российского фондового рынка. Вследствие его молодости и достаточно низкого уровня нормативного регулирования отсутствует надежная система сигналов и индикаторов, которые помогают игрокам на более развитых финансовых площадках определять требуемую «справедливую» доходность облигаций при размещении. Именно поэтому лишенные подобных возможностей отечественные инвесторы вынуждены придавать больший вес авторитету андеррайтера.

Во-вторых, стоит еще раз отметить, что разделение андеррайтеров на лидеров рынка и остальных проводилось в данной работе в разрез с традициями западных исследований, где подобные группы формируются по критерию принадлежности банков к коммерческим и инвестиционным. В настоящем же исследовании «первым эшелоном» андеррайтеров признавались не те учреждения, которые специализируются на данной деятельности, а те, которые в течение нескольких лет стабильно проводили наибольшее количество размещений. Подобное разделение обусловлено, главным образом, относительно слабой развитостью инвестиционно-банковского бизнеса в России, а также более высоким уровнем доверия инвесторов к локальным финансовым учреждениям, имеющим больший опыт работы в нашей стране и более глубоко понимающим российскую специфику.

· Следующими значимыми коэффициентами стали Дамми при годах размещения облигаций. Поскольку базовым был выбран 2011, а коэффициенты для 2012, 2013, 2014, 2015 и 2016 положительны, можно сделать вывод, что доходность в 2011 году была в общем ниже, чем в более поздние периоды. Кроме того, стоит отметить, что коэффициенты при Дамми для годов размещения достаточно велики: это 0,0154, 0,0155, 0,0237, 0,0428 и 0,046 для 2012, 2013, 2014, 2015 и 2016 соответственно. Опять же, принимая во внимания размер средних доходностей облигаций (от 0,0775 до 0,12), можно сделать вывод, что год размещения имеет колоссальное влияние на зависимую переменную: он способен объяснять до четверти ее величины. Это снова идет вразрез с выводами аналогичных западных исследований, в которых утверждается, что макроэкономические параметры имеют минимальное влияние на доходность облигаций при первичном размещении.

· Из параметров, характеризующих общеэкономическую ситуацию, значимыми оказались ставка Центрального банка и курс доллара США. Поученные здесь значения полностью совпадают с предполагаемыми. Во-первых, курс USDRUB является достаточно хорошим индикатором состояния российской экономики: чем он выше, тем, как правило, сложнее экономическая ситуация в нашей стране (это обусловлено большой долей «нефтяных» долларовых доходов и большой долей импорта несырьевых товаров). Во-вторых, чем выше курс USDRUB, тем большую премию потребуют инвесторы за вложения в рублевые облигации по сравнению с облигациями в менее волатильных валютах. Что касается ставки Центрального банка, что полученный в регрессии положительный коэффициент также был ожидаемым результатом. Ставка Центрального банка является одном из основных бенчмарков по инструментам с фиксированной доходностью. Чем выше ставка Центрального банка, тем выше должны быть при прочих равных доходности размещаемых облигаций.

· Еще одна Дамми-переменная, коэффициент при которой оказался значимым, - принадлежность эмитента к организационно-правовой форме ОАО (ПАО). Насколько нам известно, гипотеза о влиянии хозяйственной организации эмитента на доходность его долговых бумаг при размещении на настоящий момент еще никем не исследовалась. И в этом проявляется еще один важный инновационный аспект данной работы.

Коэффициент положителен и равен 0,0166. Это означает, что доходность по облигациям, размещенным Открытыми Акционерными Обществами в среднем на 1,66% выше, чем по облигациям, размещенным Закрытыми Акционерными Обществами, Обществами с Ограниченной Ответственностью, а также федеральными и муниципальными субъектами. Такая закономерность объясняется тем, что из-за свободного обращения акций на рынке в случае с ОАО существует вероятность резкого изменения состава акционеров. В этом плане инвесторы не застрахованы от внезапного изменения курса корпоративной политики, которое может повлечь за собой падение уровня кредитоспособности эмитента. Таким образом, с точки зрения держателей облигаций, ОАО является наиболее рискованной из всех организационно-правовых форм, а потому требуемая доходность по облигациям, выпущенным ОАО, будет выше, чем по облигациям, выпущенным ЗАО, ООО, государственными и муниципальными субъектами. Стоит также отметить, что, очевидно, отечественные инвесторы расценивают принадлежность к ОАО как серьезный фактор риска. Такой вывод можно сделать, исходя из достаточно большой величины коэффициента при Дамми-переменной.

Выводы

За последние 8 лет количество облигационных размещений в России выросло почти в 2 раза, причем рост характеризовался поступательностью и стабильностью. Однако при этом на рынке полностью отсутствует ясность относительно формирования доходностей на первичном рынке долговых ценных бумаг. Нередки случаи, когда при первичном размещении в России доходности облигаций эмитентов с одинаковыми кредитными рейтингами отличаются сразу на несколько процентов, и наоборот, облигации с разными кредитными рейтингами показывают одинаковые доходности.

Общей целью данной работы было построение статистической модели, объясняющей и позволяющей прогнозировать доходность долговых ценных бумаг при размещении на российском фондовом рынке. Для достижения данной цели были изучены и систематизированы зарубежные и российские исследования, посвященные доходностям облигаций, а также выявлены основные теоретические аспекты, связанные с данной проблемой. На основе предыдущих исследований были выделены основные значимые факторы, которые в тех или иных условиях оказывались статистически значимыми. Была обработана база данных из более чем 1000 размещений, для каждого из которых была вычислена доходность, в конце была построена регрессионная модель с R-квадратом, находящимся на уровне передовых западных работ, и дана интерпретация полученных результатов.

Если говорить об академической ценности данной работы, то стоит еще раз подчеркнуть основные задачи, сформулированные ранее:

· Проверить значимость на российских данных всех основных факторов, которые включаются в каждую западную работу подобного типа, и объяснить, почему не все из них будут иметь предсказательную силу в российских условиях

· Проверить рациональность удаления рядом авторов отдельных категорий эмитентов из базы данных

· Включить в модель несколько специфичных для России параметров, которые еще ни разу не рассматривались ни в одном исследовании

· Изучить относительное влияние (относительную величину) разных групп факторов на изучаемый параметр и объяснить рекордный разброс величин коэффициентов для российских данных

Задачи, поставленные в указанных выше пунктах, не обозначались еще ни в одной известной нам статье, однако были полностью выполнены в данной работе, что представляет собой научную новизну. При этом главным достижением нашей работы мы считаем включение в модель новых переменных, которые оказались статистически значимыми, а потому могут быть применены в дальнейших исследованиях по данной теме. В целом полученная нами модель обладает достаточно высокой предсказательной силой и, кроме, того позволяет выявить ряд уникальных закономерностей, свойственных российскому рынку долговых ценных бумаг.

Ниже еще раз в кратком изложении приводятся наиболее важные выводы по настоящей работе.

· Во-первых, самое большое влияние на доходность облигаций при размещении оказывают макроэкономические факторы и характеристики андеррайтера, в то время как практически не оказывают влияния характеристики самих ценных бумаг (объем, срок до погашения, возможность досрочного выкупа и среднее время между купонными выплатами). Этот результат очень не типичен для исследований, проводившихся на зарубежных данных: в тех работах наблюдается зависимость, практически обратная выявленной нами. Как уже отмечалось выше, это связано с сильной цикличностью российской экономики: в таких условиях с точки зрения инвестора действительно часто более рационально ориентироваться на общую финансовую ситуацию, чем на отдельные характеристики выпуска.

· Кроме того в настоящей модели рейтинг эмитента, который традиционно считается самым важным фактором при определении доходности, оказался значим лишь на уровне 20%. В российских реалиях это объясняется тем, что практически все эмитенты облигаций - это «голубые фишки», у которых, как правило не возникает проблем с погашением своих обязательств. За последнее 10 для долговых ценных бумаг, размещенных на Московской бирже, такие случаи являлись очень редкими исключениями.

· Также было установлено, что с точки зрения влияния на доходность банки и прочие кредитные учреждения ничем не отличаются от предприятий «реального сектора». Поэтому удаление их из выборки, как это делается во многих зарубежных исследованиях, нерационально при проведении анализа на отечественных данных.

· Кроме того, не было выявлено и расхождения доходности облигаций по секторам деятельности эмитентов. Это говорит о большой разнородности компаний внутри различных секторов и позволяет дать инвесторам рекомендацию при покупке только что выпущенных облигаций внимательно изучать показатели деятельности каждого эмитента, а не только отрасли в целом.

· Очень важным моментом в данной работе является обнаружение сильной, статистически значимой зависимости между принадлежностью эмитента к ОАО (ПАО) и доходностью его облигаций при первичном размещении. Эта связь, присущая исключительно российскому рынку, в очередной раз подтверждает необоснованность слепой экстраполяции на одни страны моделей, сконструированных на основе данных по другим странам.

В целом, все наиболее важные статистические закономерности, выявленные в настоящем исследовании, еще раз акцентируют внимание на специфичности российского рынка и необходимости учета этой специфики при расчете самых разных показателей.

В заключение, стоит еще раз отметить, что отечественный первичный рынок облигационных займов обладает огромным потенциалом для финансирования деятельности компаний. Стоимость привлечения заемных средств здесь более чем в два раза ниже по сравнению с банковскими кредитами для предприятий, а достаточно низкое число эмитентов создает благоприятные условия для привлечения внимания потенциальных инвесторов. Кроме того, сам факт, что многие из компаний выходят на рынок долговых бумаг уже не впервые, является красочной иллюстрацией его способности эффективно совмещать интересы эмитента и потенциальных заемщиков.

Список использованной литературы

1. Берзон Н.И., Милитскова Т.М. Детерминаниы доходности рублевых корпоративных облигаций [Текст] / Берзон Н., Милицкова Т. // «Фондовый рыноу»ю - 16(544). - 2013.

2. Глоссарий: Спрэд доходности и спред к Mid-swap [Электронный ресурс]. - Информационное агентство Cbonds. URL: http://cbonds.ru/glossary/sprjed-dohodnosti-i-spred-k-mid-swap

3. Некторов А. Выпуск облигаций - альтернатива кредиту [Текст] / А. Некторов // Консультант. - 2006. - №5.

4. Совокупный долг 500 крупнейших компаний России превысил 21 трлн руб. [Электронный ресурс]. URL: http://www.rbc.ru/rbcfreenews/56025d2f9a794772ad6dd4a2

5. Фабоцци Ф. Рынок облигаций. Анализ и стратегии [Текст] / Ф. Фаббоцци // Альпина Паблишер. - 2007. - стр. 197

6. Черкасова В. А. Влияние государственного участия в акционерном капитале на эффективность компаний на развивающихся рынках капитала [Текст] / В. А. Черкасова // Корпоративные финансы. - 2014. - № 4 (32). - стр. 2

7. Clinch M. Global debt markets hit $100 trillion-mark [Electronic resource] / M. Clinch // CNBC. - 2013. - 9 march. URL: http://www.cnbc.com/2014/03/09/global-debt-markets-hit-100-trillion-mark.html

8. Crabbe L. E. Does the Liquidity of a Debt Issue Increase with Its Size? Evidence from the Corporate Bond and Medium-Term Note Markets [Text] / L. E. Crabbe, C. M. Turner // The Journal of Finance. - 1995. - Volume 50, Issue 5. - p. 1720 (2)

9. Ederington Louis H. The Yield Spread on New Issues of Corporate Bonds [Text] / Louis H. Ederington // The Journal of Finance. - 1974. - Vol. 29, No. 5. - p. 1533 (3)

10. Gabbi G. Which Factors affect corporate bond pricing? Empirical evidence from Eurobonds primary market spreads [Text] / G. Gabbi, A. Sironi // Bocconi University, Newfin Research Center Working Paper. - 2002. - p. 24

11. Hull John C. Options, Futures and Other Derivatives [Text] / John C. Hull // Prentice Hall. - 2012. - 5^th edition.

12. Markets: G-20 Markets by Size [Electronic resource]. - Quandl database. URL: https://www.quandl.com/collections/markets/g20-markets-by-size

13. Muller C. A Simple Multi-Factor Model of Corporate Bond Prices [Text] / C. Muller // University of Wisconsin - Madison. - 2000. - p.2

14. Outstanding World Bond Market Debt from the Bank for International Settlements via Asset Allocation Advisor. Original BIS data as of March 31, 2009; Asset Allocation Advisor compilation as of November 15, 2009. Accessed January 7, 2010.

15. Sorensen Eric H. The Impact of Underwriting Method and Bidder Competition Upon Corporate Bond Interest Cost [Text] / Eric H. Sorensen // The Journal of Finance. - 1979. - Vol. 34, No. 4. - p. 865 (3)

16. Statistics: US Bond Market Trading Volume [Electronic resource]. - Sifma. URL: http://www.sifma.org/research/statistics.aspx

17. Листинг: статистика размещения облигаций [Электронный ресурс]. - Московская биржа. URL: http://moex.com/a1601

18. Постановление Федеральной комиссии по рынку ценных бумаг №47 от 11.11.1998 «Стандарты эмиссии акций при учреждении акционерных обществ, дополнительных акций, облигаций и их проспектов эмиссии»

19. Рэнкинги андеррайтеров [Электронный ресурс]. - Информационное агентство Cbonds. URL: http://ru.cbonds.info/rankings/

20. Федеральный Закон №39-ФЗ от 22.04.1996 «О рынке ценных бумаг»

Размещено на Allbest.ru