Анализ факторов премии за риск корпоративных облигаций

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]

Мнение предыдущих авторов также поддержали исследователи Чен, Лэсмонд и Вей (2007) в своей работе «Спреды доходностей и ликвидность корпоративных облигаций». Авторы на основе выборки из 4 000 корпоративных облигаций, принадлежащих инвестиционному и спекулятивному классу, посредством регрессионного анализа доказали, что с помощью фактора ликвидности облигаций можно объяснить от 8% до 20% премии за риск корпоративных облигаций, в зависимости от того, каким кредитным качеством обладают облигации. Авторы выявили, что между премией за риск и ликвидностью существует обратная зависимость. Вместе с тем, рост ликвидности влечет за собой существенное сокращение спредов доходностей корпоративных облигаций.

Большинство авторов также пытались в своих исследованиях объединить множество различных факторов, которые рассматривали предшественники (макроэкономические и отраслевые показатели, характеристики облигационного займа и показатели фирмы). [31]

Фридсон и Гарман «Детерминанты спредов новых высокодоходных облигаций» (1998) проанализировали доходности корпоративных облигаций, относящиеся к спекулятивному уровню за период с 1995 по 1996 года. Выборка включала порядка 430 выпусков облигаций. Авторы исследовали количественные и качественные факторы, которые были разделены на две категории: специфические показатели предприятия и показатели внешней среды.

Исследуемая выборка состояла из государственных и корпоративных выпусков облигаций, которые в обязательном порядке соответствовали требованиям 144(а). В своем исследование авторы решили исключить дисперсию, которая основана на общем подъеме и падении доходностей облигаций, принадлежащих инвестиционному уровню. Данное решение было обусловлено желанием выявить достоверную и корректную информацию о том, как изменяются цены новых выпусков облигаций. С целью исключить сильную волатильность облигаций, принадлежащих инвестиционному уровню, исследователи вычислили колебания облигаций спекулятивного уровня и далее рассчитали спред доходности по отношению к государственным ценным бумагам аналогичного срока погашения. [39]

Специфические показатели предприятий выступали в роли качественных переменных и были преобразованы в dummy-переменные, за исключением показателя объема выпуска облигаций, который выражен в миллионах долл. К качественным переменным были отнесены следующие показатели: кредитный рейтинг фирмы, старшинство ценной бумаги; срок погашения, бескупонные облигации, отзывные облигации, тип андеррайтера, волатильность, наличие первого выпуска эмитента;

Показатели внешней среды включали в себя: спред рейтингов «ВВ» и «В», спред доходностей корпоративных облигаций и ОФЗ, кривую доходностей, объем размещения облигаций, ставку дефолта, взаимный фонд потоков, уровень ликвидности взаимного фонда, колебания ставки процента, доходность.

На следующем этапе была создана матрица корреляции с целью выявить взаимосвязь между переменными. Переменные с низкой корреляцией (меньше 0,1) были изъяты из регрессионной модели.

Согласно результатам проведенного эконометрического анализа оказалось, что все выбранные переменные значимы на уровне 97 %, коэффициент корреляции составил 56 %. [39]

Так как коэффициент корреляции составил 56%, авторы разделили выборку на два периода: 1995 г. и 1996 г. Таким образом, Фридсон и Гарман получили следующие результаты: величина скорректированного коэффициента детерминации по двум периодам составила порядка 57 % и 54% соответственно. Во всех случаях величина t-статистики по показателю «кредитный рейтинг» оказалась высокой, как и в первой регрессии без разделения периодов. Кроме того, авторами было обнаружено, что четыре регрессора в 1996 году имели достаточно низкую величину t-статистики и P-value по сравнению с 1995 годом. Данные показатели включают в себя: спред рейтингов «ВВ» и «В», наличие первого выпуска эмитента, тип андеррайтера и колебания ставки процента. Фридсон и Гарман также предположили, что данный факт связан с разным уровнем спреда корпоративных облигаций по сравнению с ОФЗ за 1995 и 1996 гг.

В результате эконометрического анализа было выявлено, что такие показатели, как срок облигации до погашения, бескупонные и отзывные облигации, облигации, обладающие старшинством, а также кредитный рейтинг оказывают значимое влияние на спред доходностей. Таким образом, Фридсон и Гарман заключили, что кредитный рейтинг облигации играет существенную роль, поскольку влияет на вероятность дефолта и степень потерь при его наступлении. Авторы доказали, что впервые эмитируемые ценные бумаги обладают более высоким спредом доходности. [39]

Клеменс Мюллер (2000) в своем исследовании «Простая многофакторная модель ценообразования корпоративных облигаций» рассматривал обращающиеся корпоративные облигации компании Delta Airlines Inc за период с октября 1989 по май 1998 гг. Исследователь предпринял попытку объединить множество детерминант премии за риск корпоративных облигаций, которые ранее были рассмотрены в предыдущих научных исследованиях на данную тему. Основными факторами, которым автор уделял наибольшее внимание, являлись: исторические данные премии за кредитный риск эмитента, долговая нагрузка, изменение денежных потоков, премия за кредитный риск компаний, имеющих аналогичный уровень кредитного качества, ставка купона, изменение величины активов компании, а также темпы роста ВВП и волатильность акций исследуемой компании. По итогам проведенного эконометрического анализа было выявлено, что исследуемые переменные являются значимыми для кредитного спреда. [49]

Габби и Сирони (2005) в своей научной работе выдвинули и эмпирически доказали гипотезу о более высоких спредах доходности облигаций с «колл» опционом.

Кроме того, авторы рассматривали вопрос о том, какие факторы определяют ценообразование корпоративных облигаций, проводили анализ спрэдов еврооблигаций, выпущенных крупными компаниями в период 1991-2001 гг. Стоит выделить три основных вывода, к которым пришли авторы в ходе работы. [40]

Во-первых, рейтинги корпоративных облигаций, предоставляемые Moody's или Standard & Poor's, являются наиболее важными факторами, определяющими разницу между доходностью к погашению корпоративных облигаций и доходностью эквивалентных казначейских ценных бумаг. Действительно, рейтинги объясняют значительную часть колебаний спреда доходности еврооблигаций.

Во-вторых, в течение исследуемого периода зависимость инвесторов от суждений рейтинговых агентств со временем возросла.

Во-третьих, авторы пришли к выводу, что эффективность первичного рынка и ожидаемая ликвидность вторичного рынка не являются значимыми объясняющими факторами спредов доходности. [40]

Вольф (2006) в своем исследовании выдвинул и протестировал гипотезу о положительной взаимосвязи премии за риск и объема выпуска облигаций. Автор объяснил свое предположение тем, что при росте объема облигационного займа, удельный вес обязательств компании увеличивается и, следовательно, ее финансовая устойчивость ослабляется. Кроме того Вольф считает, что между первым выпуском эмитента и премией за риск существует прямая зависимость. Автор выдвинул и доказал гипотезу о том, что эмиссия новых облигаций наращивает общую величину заимствований эмитента, снижает уровень финансовой устойчивости и увеличивает риски держателя облигаций, что предполагает более высокую премию за риск. Компании, имеющие облигации в обращении на рынке, обладают определенной сложившейся кредитной историей и уже зарекомендовали себя на рынке. [53]

В целом, автор пришел к выводу, что сумма купона, срок до погашения, облигации для целей рефинансирования, и облигации с правом отзыва являются значимыми определяющими факторами для спреда доходностей облигаций. Автор эмпирически доказал, что данные переменные имеют высокую объясняющую силу в отношении спреда в размере 52%.

Также стоит отметить вклад Кавалло и Валенсуэла «Детерминанты корпоративного риска на развивающихся рынках: опционно-скорректированный анализ спреда» (2007), которые исследовали бросовые облигации, за период с 1999 по 2006 года. Выборка включала 139 облигаций, эмитированных 69 фирмами - эмитентами. Источником информации являлась база данных Bloomberg. Авторы провели условное разделение анализируемых факторов, учитывая следующие характеристики:

- отраслевую принадлежность эмитента;

- переменные, оказывающие влияние на деятельность компании;

- характеристики облигации;

- специфические переменные конкретной страны;

- суверенный риск;

- макроэкономические показатели. [28]

Кавалло и Валенсуэла включили в свою регрессионную модель макроэкономические показатели, которые служат для выявления экономического состояния: прирост ВВП (за год в %) и ВВП на душу населения (в тыс. долл.) Данные показатели включены в модель с натуральным логарифмом. Результаты регрессионного анализа подтвердили гипотезу об обратной взаимосвязи премии за риск и прироста ВВП.

Авторы также установили, что компании, имеющие высокую долю заимствований, характеризуются большим риском. Вместе с тем, прежде чем осуществлять вложения в ценные бумаги данных фирм, стоит оценить насколько высока волатильности акций эмитента. Более высокая волатильность акционерного капитала характерна для компаний с высокой вероятностью дефолта. Кроме того, авторы обнаружили, что между сроком погашения облигации и спредом доходности существует прямая взаимосвязь.

Однако данная взаимосвязь справедлива лишь при низком уровне долга. Если же компания характеризуется высоким уровнем заимствований, она стремится снизить риск ликвидности посредством удлинения сроков заимствований. [28] Авторы в своем исследовании доказали гипотезу о том, высокий уровень дефолта облигации предполагает высокую премию за риск.

Подобные результаты были отражены в работе Лу, Чен и Лиао (2010). Согласно эмпирическому исследованию авторов было выявлено, что срок до погашения облигации положительно влияет на предприятия, акции которых характеризуются небольшой волатильностью и коэффициент соотношения обязательств и акционерного капитала у которых невелик, и наоборот, отрицательно влияет на фирмы, волатильность акций которых, а также соотношение обязательств и акционерного капитала обладают высоким значением. [47]

Стоит отметить, что исследователи Лу, Чен, Лиао, а также Кавалло и Валенсуэла пришли к согласованным общим выводам, поскольку высокую волатильность акционерного капитала и высокую долговую нагрузку обычно имеют компании, облигации которых относятся к низкому, спекулятивному уровню.

В своем исследовании авторы так же изучали влияние информационной неопределенности и асимметрии на спрэды доходности корпоративных облигаций с использованием американских данных с 2001 по 2006 год. Эмпирические результаты этого исследования показывают, что инвесторы взимают значительную премию за риск в случае высокой информационной неопределенности и асимметрии. [47]

Меньшее количество научных работ было посвящено анализу детерминант, влияющих на премию за риск при инвестировании в корпоративные облигации именно в России. Наибольший интерес представляет работа Т.М. Милицковой «Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций» (2013). [9]

Автор провела анализ выпусков корпоративных облигаций в России за период с 01.05.2008 по 01.12.2012 гг. Выборка содержала в себе облигационные выпуски реального сектора экономики. По данным выпускам автором была построена регрессионная модель, объясняющая зависимость премии за риск корпоративных облигаций от отраслевой принадлежности компании, кредитного качества эмитента, от агрегированных переменных и различных параметров выпуска облигаций. В качестве метода исследования выступал регрессионный анализ. Милицкова Т. М. сконцентрировала свое внимание непосредственно на уникальных для российского рынка корпоративных облигаций детерминантах, таких как вид облигации, формат размещения облигационного выпуска, обменный курс, тип андеррайтера и цена нефти Urals. Автор исследовала количественные и качественные факторы, которые условно были классифицированы в 4 основные группы в зависимости от:

- основных характеристик займа (срок до погашения, размер выпуска, наличие первого выпуска эмитента, форма размещения, вид облигации);

- кредитного рейтинга фирмы;

- макроэкономических факторов (рост ВВП, доходность государственных облигаций, ставка дефолта, изменение цены на нефть и валютного курса);

- отраслевых переменных (реальный сектор экономики). [9]

Стоит отметить, что в качестве зависимой переменной выступал спред доходности на дату размещения эмиссии.

Милицкова Т. М. построила множественную эконометрическую модель и выявила наиболее значимые детерминанты. В ходе анализа было обнаружено, что все вышеуказанные группы факторов являются значимыми для спредов доходностей облигаций. Полученные результаты свидетельствуют об отрицательной зависимости спредов доходности облигаций от объема выпуска облигаций и срока погашения, более низких спредах доходностей облигаций первого эшелона, а также высокой значимости кредитного рейтинга компаний и отраслевой принадлежности.

Относительно основных характеристик займа подтвердились гипотезы об обратной взаимосвязи премии за риск и объема выпуска, а также срока до погашения облигаций. Кроме того, были подтверждены гипотезы о значимости некоторых специфических факторов: спред доходности биржевых облигаций оказался на 1,3 процентных пункта ниже, чем у классических облигаций. Премия за риск облигаций, размещенных «банками первого эшелона» на 0,75 процентных пункта ниже, чем премия за риск прочих облигаций. Однако, гипотеза о высокой премии за риск облигаций, размещенных путем букбилдинга, не подтвердилась в эмпирической части исследования.

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

Объясняющая переменная	Описание, единицы измерения	Источник данных	Предполагаемое влияние
Условия и характеристики облигационного займа
Облигации с пут опционом	dummy-переменная: с пут опционом = 1, без опциона = 0	Cbonds	«-»
Облигации с колл опционом	dummy-переменная: с колл опционом = 1, без опциона = 0	Cbonds	«+»
Тип Организатора	dummy-переменная: банк -организатор выпуска входит в топ 10 = 1, иные = 0	Cbonds	«-»
Вид облигации	dummy-переменная: 0 = классическая облигация, 1 = биржевая облигация	Cbonds	«-»
Кредитный рейтинг (кредитное качество эмитента)	Присваиваются значения от -16 до 0	Cbonds	«-»
Отраслевые переменные
Нефтегазовая отрасль	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Строительство и девелопмент	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Черная металлургия	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Энергетика	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Машиностроение	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Связь и телекоммуникация	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Торговля и ритейл	dummy - переменная =1	Cbonds	x
Транспорт	dummy - переменная =1	Cbonds	x

Таблица 2.2

Набор количественных факторов

Объясняющая переменная	Описание, единицы измерения	Источник данных	Предполагаемое влияние
Условия и характеристики облигационного займа
Срок до погашения	В годах	Cbonds	«-»
Объем выпуска облигации	Натуральный логарифм объема выпуска, в млн. руб. [9]	Cbonds	«-»
Макроэкономические детерминанты
Валютный курс	в руб./долл., на дату размещения выпуска корпоративных облигаций	Сайт Центрального банка РФ	«+»
Прирост ВВП	в %, ежеквартальная статистика, указывается прирост в квартале, в котором произошло размещение выпуска	Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики	«-»
Доходность государственных облигаций	в %, с таким же сроком погашения, что и корпоративная облигация, указывается доходность на дату размещения выпуска корпоративных облигаций	Сайт ЦБ РФ/Московская биржа (кривая бескупонной доходности ОФЗ на заданную дату)	«-»
Изменение курса нефти Brent	в %, месячные данные, указывается изменение цены в месяце, в котором произошло размещение выпуска	Информационный портал World Table	«-»
Доля невыполненных обязательств ?	в %, месячные данные, указывается значение в месяце, в котором произошло размещение выпуска	Cbonds	«+»

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]

Таким образом, можно заключить, что присвоенный компании - эмитенту рейтинг достоверно и в полной мере отражает финансовое положение и уровень кредитоспособности компании. Стоит отметить, что рейтинговые агентства Moody's и Fitch также ответственно и тщательно подходят к вопросу о присвоении рейтингов.

Рис. 2.1 Показатели, рассматриваемые Standard & Poor's при измерении рейтинга эмитента

В настоящем исследовании зависимая переменная представлена премией за риск выпуска корпоративных облигаций на дату его размещения. Данный выбор обусловлен тем, что рынок корпоративных облигаций в России характеризуется низкой ликвидностью, следовательно, выявить цену сделки в каждом периоде является затруднительным. Используя доходность корпоративных облигаций на дату размещения выпуска, можно получить оценку, отражающую реальное отношение спроса и предложения на рынке.

Таким образом, зависимая переменная представляет собой спред доходности корпоративной облигации и государственной облигации.

Доходность корпоративной облигации представлена на дату размещения выпуска (доходность первичного размещения). Доходность облигации федерального займа имеет аналогичный срок погашения и представлена на дату размещения выпуска корпоративных облигации. Доходность корпоративных облигаций была взята с официального сайта информационного агентства Cbonds. В качестве источника доходности ОФЗ выступает кривая бескупонной доходности ОФЗ (официальный сайт ЦБ РФ).

2.2 Описание выдвигаемых гипотез

Прежде чем преступить к эконометрическому анализу и построению модели, стоит уделить внимание описанию переменных и сформулировать выдвигаемые гипотезы. Вначале стоит рассмотреть первую подгруппу качественных и количественных факторов - условия и характеристики облигационного займа.

1. Срок до погашения. Предполагается, что облигации с более длительным сроком до погашения обладают более высокой доходностью. Как известно, чем больше срок, оставшийся до погашения облигации, тем выше риск дефолта, что обусловлено высоким уровнем неопределенности в отношении будущего финансового состояния эмитента. Следовательно, инвесторы могут требовать более высокую доходность по долгосрочным выпускам облигаций. Как было указано ранее, гипотеза о положительной зависимости премии за риск и срока облигации до погашения была подтверждена такими исследователями, как Гюнтей и Хакбарт «Кредитные спреды корпоративных облигаций и дисперсия прогнозов» (2010), а также Габби и Сирони (2005). Получается, что облигации имеют различный уровень риска в зависимости от срока, оставшегося до погашения корпоративной облигации[30]. Однако, существуют и другие мнения насчет характера влияния срока до погашения на премию за риск корпоративных облигаций. Например, как было указано ранее, Кавалло и Валенсуэла (2007) в своем исследовании предполагают, что предприятия, имеющий высокий уровень долга предпринимают попытку снизить риск ликвидности посредством удлинения сроков заимствований. Вместе с тем, подобный вывод сделали в своей работе Лу, Чен и Лиао (2010) подтвердив, что в компаниях, имеющих низкую долговую нагрузку и низкую волатильность акций, срок погашения может оказывать положительное влияние на доходность облигаций, в то время как в компаниях с высокой долговой нагрузкой и высокой волатильностью акций срок погашения может оказывать обратное влияние.

Следовательно, можно сделать вывод, что исследователи по- разному оценивают влияние срока до погашения на премию за риск корпоративных облигаций. В настоящем же исследовании выдвигается гипотеза о том, что с ростом продолжительности жизни доходность облигации возрастает. Однако, премия за риск в данном случае может сужаться. Данный факт может быть объяснен тем, что при увеличении срока погашения доходность облигаций федерального займа растет более быстрыми темпами, чем доходность корпоративных облигаций. Таким образом, предполагается, что премия за риск корпоративных облигаций и срок до погашения находятся в обратной зависимости.

2. Объем выпуска облигации. Следующая гипотеза заключается в том, что при увеличении объема выпуска корпоративной облигации, спред доходностей уменьшается. Основным индикатором ликвидности облигационного рынка является объем вторичного рынка. В связи с тем, что инвесторы отдают предпочтение более ликвидным облигациям, спреды доходностей сокращаются с ростом объема выпуска облигаций.

3. Облигации с опционами «колл» и «пут». Согласно общепринятой практике, облигации с «пут» опционом обладают более низким спредом доходности, поскольку в данном случает инвесторы подвергаются меньшему риску, имея возможность продать облигации обратно эмитенту до наступления срока погашения.

4. Напротив, облигации с «колл» опционом подразумевают более высокий спред доходности. Держатель данной облигации подвергается дополнительному риску в связи с тем, что ее эмитент обладает правом изменить срок до погашения, за что держатель требует большую доходность.

5. Тип Организатора. Будет выдвинуто предположение о том, что премия за риск меньше у тех выпусков корпоративных облигаций, организаторами которых выступают банки и страховые компании, принадлежащие «первому эшелону». Разделим условно всех организаторов на 2 группы:

· Организаторы, принадлежащие «первому эшелону» (банки топ-10 организаторы выпусков корпоративных облигаций), которые являются финансово устойчивыми и надежными, размещают самые крупные выпуски и делают это более часто. Предполагается, что «организаторы первого эшелона» имеют больший опыт организации размещений и способны лучше подготовить размещение облигаций, из чего следует меньший риск и меньший спред доходности.

· Организаторы, принадлежащие «второму эшелону» - прочие страховые компании и банки.

С целью выделить организаторов, принадлежащих первому эшелону, был составлен рэнкинг банков топ - 10 по объему размещенных выпусков корпоративных облигаций, который представлен в таблице 2.3.



Таблица 2.3

Рэнкинг организаторов корпоративных выпусков в 2019 году

№	Инвестиционный Банк	Объем, млн. руб.	Доля, %	Кол-во эмитентов	Кол-во эмиссий
1	ВТБ Капитал	495 573	18,61%	54	87
2	Sberbank CIB	453 013	17,01%	51	188
3	Газпромбанк	328 705	12,34%	50	100
4	Совкомбанк	264 060	9,91%	62	95
5	БК Регион	251 281	9,43%	32	58
6	Московский кредитный банк	249 775	9,38%	48	89
7	РОСБАНК	97 446	3,66%	18	27
8	Альфа-Банк	79 212	2,97%	24	34
9	Банк «ФК Открытие»	79 035	2,97%	29	39
10	БКС Глобалмаркетс	75 720	2,84%	32	46

Источник: Информационное агентство Cbonds [56]

В предполагаемую регрессионную модель будет включена dummy-переменная, которая принимает значение 1 для корпоративных облигаций, размещенных организатором первого эшелона и 0 - для прочих облигаций. При этом, если выпуск облигаций сопровождается участием нескольких организаторов, данному выпуску будет присвоено значение 1, если наибольшее количество указанных организаторов принадлежит первому эшелону.

Поскольку выборка состоит из выпусков корпоративных облигаций, размещенных в период с 2010 по 2019 гг., для каждого года был использован соответствующий рэнкинг. Рэнкинги организаторов за период с 2010 по 2018 гг. представлены в Приложении 1.

6. Вид облигаций (биржевые или классические). Биржевые облигации могут быть выпущены лишь теми организациями, ценные бумаги которых допущены к торгам на МосБирже и включены в котировальный список. Требования к данным компаниям ужесточены, и они вынуждены раскрывать более полную информацию о своем финансовом состоянии и текущей деятельности, нежели другие компании - эмитенты. В связи с тем, в исследовании выдвинута гипотеза о том, что спреды доходностей биржевых облигаций ниже, чем спреды доходностей классических облигаций, так как биржевые облигации несут в себе меньший риск.

7. Кредитный рейтинг (кредитное качество эмитента). Данный показатель является наиболее распространенным фактором в описанных ранее эмпирических исследованиях. Предполагаемая гипотеза заключается в том, что корпоративные облигации с низким кредитным рейтингом обладают более высокой доходностью. Инвестируя денежные средства в корпоративные облигации, инвесторы уделяют большое внимание кредитному качеству эмитента ценной бумаги, которое присваивается рейтинговыми агентствами и свидетельствует об уровне кредитоспособности эмитента. Самыми распространенными международными рейтинговыми агентствами являются Standard&Poor's, Moody's, Fitch, в России - Эксперт РА, Рус рейтинг и НРА.

Высокий кредитный рейтинг свидетельствует о низкой вероятности наступления дефолта эмитента. Напротив, по облигациям, характеризующимся низким кредитным качеством эмитента, инвесторы обычно требуют дополнительную компенсацию за риск в виде более высокой доходности по облигациям.

В данной работе проводится анализ высокодоходных облигаций, так как большая часть корпоративных облигаций в России принадлежат не инвестиционной категории. Сопоставление и присвоение рейтинговым шкалам количественных значений осуществляется с помощью dummy-переменных (таблица 2.4).

Согласно таблице 2.4, чем выше компании присваивается рейтинг, тем ниже значение переменной, включенной в модель. Самому высокому рейтингу присваивается значение «-16». Компаниям, которые имеют рейтинг В- и ниже (согласно шкале S&P и Fitch) или В3 и ниже (согласно шкале Moody's), а также эмитентам, у которых отсутствует рейтинг вышеперечисленных агентств, присваивается значение переменной равное 0. В случае, если компании присвоены рейтинги несколькими международными агентствами, то рассчитывается среднее арифметическое значение переменной.

Таблица 2.4

Сравнительная таблица рейтинговых шкал

Международные шкалы рейтингов	Значение переменной
Fitch	S&P	Moody's
AAA	AAA	Aaa	-16
AA+	AA+	Aa1	-15
AA	AA	Aa2	-14
AA-	AA-	Aa3	-13
A+	A+	A1	-12
A	A	A2	-11
A-	A-	A3	-10
BBB+	BBB+	Baa1	-9
BBB	BBB	Baa2	-8
BBB-	BBB-	Baa3	-7
BB+	BB+	Ba1	-6
BB	BB	Ba2	-5
BB-	BB-	Ba3	-4
B+	B+	B1	-3
B	B	B2	-2
			-1
B-	B-	B3	0
CCC	CCC+	Caa1
	CCC	Caa2
	CCC-	Caa3
Отсутствие рейтинга

Источник: информационное агентство Cbonds [56]

Предполагается, что при построении регрессии значение коэффициента при объясняющей переменной рейтинг будет положительным, что укажет на обратную взаимосвязь между премией за риск облигации и кредитным рейтингом компании. Поскольку в процессе набора данных было обнаружено, что рейтинги, присвоенные российскими компаниями, имеют минимальный разброс, для целей исследования было принято решение полагаться на рейтинги международных агентств.

Поскольку настоящее исследование посвящено анализу российского рынка корпоративных облигаций, на следующем этапе является целесообразным рассмотреть специфические для экономики России макроэкономические детерминанты.

8. Валютный курс. С ростом курса доллара к рублю спред доходности облигации увеличивается. Валютный курс это один из важнейших индикаторов экономического состояния России. Поскольку увеличение валютного курса предполагает удешевление рубля и сокращение доходности облигаций, предполагается, что спреды доходностей облигаций и валютный курс находятся в прямой зависимости. В исследовании указывается курс доллара на дату размещения выпуска корпоративных облигаций.

9. Прирост ВВП. Выдвигается предположение о том, что темп роста ВВП и спред доходности облигации находятся в обратной зависимости. Темп роста ВВП является отражением экономического климата в стране. В период экономического роста обычно наблюдаются более низкие спреды доходности облигаций, в периоды рецессии и спада - более высокие. Данный факт объясняется тем, что когда экономика страны находится в периоде подъема (при высоких темпах роста ВВП), инвестор полностью уверен в том, что компания будет вести свою деятельность успешно, и готов купить облигацию по более низкой ставке. В работе используется прирост ВВП в квартале, в котором произошло размещение выпуска.

10. Доходность ОФЗ. Следующая гипотеза заключается в том, что спреды доходности корпоративных облигаций и доходность государственных облигаций находятся в обратной зависимости. Согласно проведенному анализу научных работ, доходности корпоративных облигаций реагируют с запозданием на изменение доходностей облигаций федерального займа. Таким образом, в краткосрочном периоде величина спреда между доходностями корпоративных облигаций и ОФЗ сокращается при росте доходностей государственных облигаций, и увеличивается в обратном случае. В качестве доходности ОФЗ выступает доходность государственной облигации с аналогичным сроком погашения. В исследовании используется доходность на дату размещения корпоративной облигации. В качестве источника данных выступает официальный сайт Банка России, а именно значения кривой бескупонной доходности государственных облигаций на определенную дату.

11. Курс нефти Brent. Предполагается, что с повышением цены на нефть спреды доходностей облигаций снижаются. В связи с тем, что экономика России является сырьевой и находится в сильной зависимости от нефтяной рыночной конъюнктуры, колебания цен на нефть оказывают существенное влияние на падение и рост экономики, в общем и целом. Увеличение цен на нефть положительно сказывается как на показателях деятельности предприятий, принадлежащих топливно-энергетическому сектору, так и на функционировании экономики страны в целом. В исследовании используется изменение цены на нефть в месяце, в котором произошло размещение выпуска корпоративных облигаций.

12. Доля невыполненных обязательств. Предполагается, что между данной переменной и премией за риск корпоративных облигаций существует прямая зависимость. [34,45]. Чем выше доля невыполненных обязательств, тем больше риск, в связи с чем инвесторы требуют большую премию за принятый риск. Расчет ставки будет производиться на основе статистических данных, предоставленных агентством Cbonds[38] по следующей формуле:

, - общая стоимость (по номиналу) корпоративных облигаций, по которым объявили дефолт в течение месяца, то есть общий объем невыполненных обязательств за определенный месяц.

- общая стоимость (по номиналу) выпущенных и обращающихся корпоративных облигаций, то есть объем рынка внутренних корпоративных облигаций без учета банков и финансовых институтов на конец месяца.

Также планируется включение в модель переменных, отражающих отраслевую принадлежность эмитента. Компания - эмитент, функционирующая в отрасли, которая находится на стадии подъема, характеризуется низкой вероятностью наступления дефолта. В стадии же рецессии инвесторы оценивают вероятность наступления дефолта как более высокую, в связи, с чем требуют дополнительную компенсацию за риск в виде большей доходности. Предполагаемая гипотеза состоит в том, что отраслевые переменные оказывают значимое влияние на доходности облигаций.

Поскольку компании, принадлежащие финансовому и нефинансовому сектору применяют разные показатели деятельности, предполагается, что выборка для настоящего исследования будет ограничиваться выпусками облигаций компаний реального сектора экономики. [9]



3. Эмпирический анализ детерминант премии за риск корпоративных облигаций

Поскольку описание статистических данных и выдвигаемых гипотез можно считать завершенным, на следующем этапе приступим непосредственно к эмпирической части данного исследования.

Данная глава посвящена конечной цели исследования, которая заключается в регрессионном анализе факторов премии за риск корпоративных облигаций.

Для начала рассмотрим набор выбранных переменных для исследования. Исследуемая выборка представляет собой пространственные данные и содержит информацию о 782 выпусков корпоративных облигаций, размещенных в период с 1 января 2010 по 31 декабря 2019 гг. Регрессионный анализ производится с помощью программы «EViews».

Рассмотрим обозначение основных независимых переменных в программе «EViews»:

- PERIOD - срок до погашения (в годах);

- EMISSION_VOL - объем выпуска корпоративных облигаций (в млн. руб.);

- RATING_INTER - рейтинг, присвоенный международным агентством (шала рейтингов - значения от 0 до -16);

- TYPE_BOND - вид облигации (dummy-переменная: 0 = классическая облигация, 1 = биржевая облигация);

- TYPE_ORGANISER - тип организатора (dummy-переменная: банк -организатор выпуска входит в топ 10 = 1, иные = 0);

- CALL - облигации с опционом «call» (dummy-переменная: наличие опциона «call» = 1, отсутствие опциона = 0);

- PUT - облигации с опционом «put» (dummy-переменная: наличие опциона «put» = 1, отсутствие опциона = 0);

- DEFAULT_RATE - доля невыполненных обязательств в %, месячные данные;

- BRENT_GROWTH - изменение цены на нефть в %, месячные данные;

- EXCH_RATE - изменение валютного курса в %, дневные данные;

- GDP_GROWTH - прирост ВВП в %, квартальные данные;

- BUILDING - отрасль «Строительство и девелопмент» (dummy-переменная);

- ENERGETICS - энергетическая отрасль (dummy-переменная);

- TRADE_RETAIL - отрасль «Торговля и ритейл» (dummy-переменная);

- TRANSPORT - транспортная отрасль (dummy-переменная);

- OIL_GAS - нефтегазовая отрасль (dummy-переменная);

- IRON_INDUST - отрасль «Черная металлургия» (dummy-переменная);

- MACHINE_MANUFACT - отрасль машиностроения (dummy-переменная);

- TELECOM - отрасль «Связь и телекоммуникация» (dummy-переменная).

Зависимая переменная:

- SPREAD - премия за риск корпоративных облигаций, в %.

Далее перейдем к анализу данных.

На первом этапе следует построить диаграммы рассеивания (scatter) для каждого регрессора с зависимой переменной, c целью выявить каким образом зависимая переменная и регрессоры будут включаться в предполагаемую регрессию. Для dummy - переменных построение диаграмм рассеивания не целесообразно и не информативно, поскольку данные переменные принимают лишь значения 0 и 1.



Рис. 3.1 Диаграммы рассеивания для переменных PERIOD и EMISSION_VOL

Рис. 3.2 Диаграммы рассеивания для переменных RATING_INTER и DEFAULT_RATE



Рис. 3.3 Диаграммы рассеивания для переменных EXCH_RATE и BRENT_GROWTH

Рис. 3.4 Диаграмма рассеивания для переменной GDP_GROWTH

Согласно представленным диаграммам, наличие четкой линейной связи между зависимой переменной и рассмотренными регрессорами не наблюдается, в большинстве случаев она слабо выражена. Однако, стоит отметить, что диаграмма рассеивания для переменной PERIOD имеет характерные признаки параболической зависимости. Вместе с тем, диаграмма рассеивания переменной EMISSION_VOL может указывать на наличие логарифмической зависимости между премией за риск и объемом выпуска корпоративных облигаций.

Таким образом, согласно данным диаграммам, нельзя сделать однозначный вывод, каким образом зависимая переменная и регрессоры будут включаться в регрессионную модель, поэтому наилучшая функциональную связь между зависимой переменной и регрессорами будет выявлена непосредственно при построении регрессий.

На втором этапе проведем анализ данных. Прежде чем перейти к построению эконометрических моделей, рассмотрим корреляционную матрицу между переменными, их описательную статистику и гистограммы с целью выявить наличие возможных ошибок в исследуемой выборке.

Корреляционная матрица - это один из важнейших шагов при проведении регрессионного анализа. Матрица дает возможность выявить проблемы, связанные с мультиколлинеарностью. Корреляционная матрица исследуемых регрессоров представлена в Приложении 2 (таблица 2.1).

Согласно данной таблице, сильная корреляционная связь между переменными не обнаружена, поскольку наибольший коэффициент корреляции между регрессорами составляет 0,49 (по модулю). Данный факт позволяет включать все рассматриваемые переменные в одну регрессионную модель.

Согласно описательной статистике, представленной в Приложении 2 (таблица 2.2), ошибок в данных не наблюдается.

Далее рассмотрим гистограммы по всем исследуемым переменным, за исключением dummy - переменных. Гистограммы помогут избавить исследуемую выборку от выбросов.



Рис. 3.5 Гистограммы для переменных EMISSION_VOL и DEFAULT_RATE

Рис. 3.6 Гистограммы для переменных SPREAD и PERIOD

Рис. 3.7 Гистограммы для переменных и EXCH_RATE и BRENT_GROWTH



Рис. 3.8 Гистограммы для переменных и RATING_INTER и GDP_GROWTH

Рассмотрев гистограммы, можно заметить, что выбросы наблюдаются в таких переменных, как объем эмиссии, доля невыполненных обязательств, премия за риск и срок до погашения. Следовательно, было принято решение ввести следующие ограничения для исследуемых переменных: SPREAD<29 AND DEFAULT_RATE<0,3 AND EMISSION_VOL<175 000 AND PERIOD<47,5 Данные ограничения помогут улучшить качество выборки.

На следующем этапе перейдем к построению эконометрической модели зависимости премии за риск от исследуемых факторов.

Используем метод наименьших квадратов для оценки регрессии. Для начала оценим линейную зависимость премии за риск от основных фундаментальных характеристик облигационного займа. Результаты построения модели представлены в таблице 3.1.

Таблица 3.1

Модель зависимости премии за риск от характеристик облигационного займа

Dependent Variable: SPREAD
Method: Least Squares
Date: 05/05/20 Time: 13:06
Sample: 1 782
Included observations: 686
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
PERIOD	-0.110164	0.018584	-5.928035	0.0000
EMISSION_VOL	-5.53E-06	3.93E-06	-1.408242	0.1595
RATING_INTER	0.271585	0.037328	7.275632	0.0000
TYPE_BOND	-0.505068	0.249916	-2.020953	0.0437
TYPE_ORGANISER	-1.748642	0.252088	-6.936637	0.0000
CALL	0.669002	0.217946	3.069569	0.0022
PUT	0.657206	0.526306	1.248716	0.2122
DEFAULT_RATE	-0.522722	2.831159	-0.184632	0.8536
C	5.675901	0.292736	19.38913	0.0000
R-squared	0.332286	Mean dependent var	2.400431
Adjusted R-squared	0.324396	S.D. dependent var	3.218752
S.E. of regression	2.645657	Akaike info criterion	4.796749
Sum squared resid	4738.662	Schwarz criterion	4.856192
Log likelihood	-1636.285	F-statistic	42.11348
Durbin-Watson stat	1.678705	Prob(F-statistic)	0.000000

Согласно представленной таблице, можно утверждать, что исследуемая эконометрическая модель является значимой на уровне значимости б = 5% (Prob (Fst) = 0,0000 < 0,05).

Вместе с тем, можно заметить, что срок до погашения облигации, рейтинг, вид облигации, колл опцион, а также константа значимы на уровне значимости б = 1% (при б = 0,01, б > Prob (t-st)). Переменная тип организатора значима на уровне значимости 5%. Однако, такие регрессоры, как пут опцион, ставка дефолта и объем выпуска облигаций оказались не значимы для премии за риск корпоративных облигаций.

Кроме того, величина показателя R² = 0,33 слишком мала, что свидетельствует о недостаточно хорошем качестве модели и указывает на то, что лишь 33% изменения зависимой переменной объясняется включенными в модель факторами.

В связи тем, попробуем улучшить качество данной модели.

Во-первых, поскольку диаграмма рассеивания для переменной EMISSION_VOL указывает на наличие нелинейной взаимосвязи между премией за риск и объемом выпуска, следует рассмотреть полулогарифмическую зависимость между данными переменными.

Во - вторых диаграмма рассеивания для переменной PERIOD обладает признаками параболической зависимости, в связи с чем было принято решение включить в регрессию переменную PERIOD^2. Более того, параболическая зависимость в дальнейшем позволит определить значение срока до погашения, которое соответствует минимальному/максимальному значению премии за риск посредством нахождения координаты X вершины параболы.

Незначимые переменные, такие как ставка дефолта и пут опцион стоит исключить из исследуемой модели. Результаты новой регрессионной модели представлены в таблице 3.2.

Таблица 3.2

Модель зависимости премии за риск от характеристик облигационного займа

Dependent Variable: SPREAD
Method: Least Squares
Date: 05/05/20 Time: 13:11
Sample: 1 782 IF SPREAD<29 AND DEFAULT_RATE<0.3 AND
EMISSION_VOL<175000 AND PERIOD<47.5

Подобные документы

• Корпоративные облигации как финансовый инструмент инвестиций

  Понятие и виды корпоративной облигации. Преимущества корпоративной облигаций перед другими финансовыми инструментами привлечения инвестиций. Рынок корпоративных облигаций в России и Республике Коми. Развитие рынка корпоративных облигаций.
  
  дипломная работа [74,1 K], добавлен 23.03.2003
  

• Эмиссия корпоративных ценных бумаг как способ долгосрочного финансирования

  Корпоративные ценные бумаги. Сущность, понятие и виды корпоративной облигации. Классификация корпоративных облигаций. Преимущества корпоративной облигации перед другими финансовыми инструментами привлечения инвестиций. Эмиссия корпоративных облигаций.
  
  курсовая работа [58,9 K], добавлен 09.10.2008
  

• Рынок корпоративных облигаций России

  Знакомство с основными особенностями развития рынка корпоративных облигаций России. Общая характеристика мер по продвижению выпуска ценных бумаг. Анализ отраслевой структуры первичного рынка корпоративных облигаций. Рассмотрение правил листинга.
  
  дипломная работа [472,0 K], добавлен 27.06.2013
  

• Эмиссия облигаций, как источник привлечения инвестиций корпорациями

  Теоретические основы корпоративных ценных бумаг и становление рынка их размещения. Сущность, виды и классификация корпоративных облигаций, их преимущества перед другими финансовыми инструментами привлечения инвестиций. Эмиссия корпоративных облигаций.
  
  курсовая работа [55,8 K], добавлен 03.10.2010
  

• Рынок корпоративных облигаций: тенденции и перспективы развития

  Виды корпоративных ценных бумаг, инвестиционные свойства и стоимость облигаций. Экономическая сущность корпоративной облигации, снижение ее доходности и стабилизация котировок. Анализ текущего состояния рынка в России и его характерные особенности.
  
  курсовая работа [110,8 K], добавлен 13.09.2010
  

• Рынок государственных облигаций в Российской Федерации

  Понятие, классификация государственных облигаций. Правовое регулирование рынка ценных бумаг в России. Внутренние и внешние долговые обязательства страны. Показатели и методы оценки доходности облигаций. Анализ финансового рынка корпоративных облигаций.
  
  курсовая работа [2,4 M], добавлен 15.12.2014
  

• Основные характеристики облигаций и анализ их доходности

  Общая характеристика облигаций как финансового инструмента на рынке ценных бумаг. Классификация облигаций по различным признакам. Основные характеристики государственных, муниципальных и корпоративных облигаций, методы анализа их доходности и ликвидности.
  
  курсовая работа [68,5 K], добавлен 13.02.2009
  

• Оценка стоимости права собственности ценных бумаг, представленных в виде корпоративных облигаций ОАО "АТЭК"

  Облигации как средство мобилизации капитала государством для покрытия дефицита бюджета, привлечения дополнительных средств в хозяйственный оборот коммерческих предприятий. Характеристика эмитента, подходы и методы оценки рыночной стоимости облигаций.
  
  курсовая работа [53,4 K], добавлен 06.01.2016
  

• Облигационные займы

  Понятие облигационного займа. Развитие рынка корпоративных облигаций в России. Предпочтения инвесторов на рынке облигаций. Обеспечение размещения облигаций эмитента Первичный и вторичный рынок облигационных займов. Преимущества облигационных займов.
  
  контрольная работа [24,4 K], добавлен 20.11.2009
  

• Развитие рынка облигаций в современной России

  Роль ценных бумаг в платежном обороте государства и мобилизации инвестиций. Облигация как вид ценной бумаги, ее основные отличия от акции. Группы участников на рынке первичного размещения корпоративных облигаций. Современные российские облигации.
  
  доклад [26,3 K], добавлен 16.06.2010
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам