Диссертация (Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов), страница 8

В исследовании П. Варма [108]изучается зависимость ставки восстановления от усреднённого поотрасликредитногорейтинга,взвешенногопосуммедолгакорпоративных заёмщиков за год до наступления дефолта. Согласнополученным результатам, ставка восстановления для заёмщиков сболее высоким рейтингом долга от B1 до Ba1 составила 42%, тогдакак для группы с рейтингом ниже B1 – всего 35%. Однако для группызаёмщиков с самым низким уровнем риска (с рейтингом выше Ba1)ставка восстановления оказалась равной 35%.2.2.4.

Макроэкономические факторыВданномвосстановленияисследованияразделеотрассматриваетсямакроэкономическихвыявили,чтозависимостьусловий.наиболееставкиПроведённыезначимыми60макроэкономическимифакторами,объясняющимиставкувосстановления, являются: темп роста ВВП, доходность рыночногоиндекса, спрэды доходности спекулятивных ценных бумаг, страновыеособенности и агрегированная частота дефолта [26, 40, 49].2.2.4.1.

Темп роста ВВПЭмпирические исследования Дж. Фрай [60, 61, 62] подтверждаетположительнуюзависимостьмеждублагоприятнымимакроэкономическими условиями, измеряемыми темпом роста ВВП, иставкой восстановления. Автор объясняет эту зависимость тем, чтомакроэкономические условия оказывают существенное влияние наликвидационную стоимость активов. Исследование П. Варма [108]подтверждаетданнуювзаимосвязь,выявивположительнуюкорреляцию между ставкой восстановления и темпом роста ВВП.Ставка восстановления, рассчитанная по совокупности наблюдений вусловиях темпа роста ВВП выше 4,52%, превышает на 15% ставкувосстановления в условиях низкого роста ВВП (менее 1,54%).Более подробный анализ зависимости ставки восстановления оттемпа роста ВВП проводит Э.

Альтман (2005) [26]. В своёмисследовании факторов, влияющих на ставку восстановления, авторанализируетмакроэкономическиеоднофакторныхрегрессионныхусловиямоделей.спомощьюрядаОбъясняющимипеременными являются темп роста ВВП, изменение темпа роста ВВПи бинарный коэффициент, принимающий значение “0”, в случае,когда темп роста ВВП больше 1,5% , и “1” – для наблюдений,характеризующихся низким темпом роста ВВП (меньше 1,5%). Былаустановлена статистическая значимость изменения темпа роста ВВП ибинарного коэффициента, тогда как темп роста ВВП статистически не61значим. Тем не менее, объясняющая сила модели незначительна,скорректированный коэффициент детерминации R2 регрессий непревышает 23%. В многофакторной регрессионной модели ни один израссматриваемых показателей не является статистически значимым, ипри увеличении количества макроэкономических факторов качествомодели не улучшается.2.2.4.2. Доходность рыночного индексаВ отличие от темпа роста ВВП, измеряющего экономическийроствпрошлом,лидирующимдоходностьиндикатором,экономическихагентоврыночногокоторыйиндексахарактеризуетотносительноявляетсяожиданияфинансово-хозяйственнойдеятельности в будущем.

Повышенная доходность рыночного индексасвидетельствует об ожидании экономического подъёма, в условияхкоторого восстановление выше.Согласно исследованию П. Варма [108], средняя ставкавосстановлениякомпаний,дефолтпооблигациямкоторыхпроисходил в период повышенной доходности рыночного индексаS&P500 (свыше 12,1%), в среднем на 6% превышает ставкувосстановления в случае дефолта в период пониженной доходностирыночного индекса (менее 6%).Е. Алтман [26] изучает зависимость ставки восстановления отдоходности индекса S&P500 с помощью регрессионного анализа.Проведенноезначимостьисследованиефакторовнедоходностиподтверждаетрыночногостатистическуюиндексаиегоприращения как в однофакторной, так и в многофакторной моделях.Различияввыводахобъясняютсяиспользованиемразных62статистических выборок и различными подходами к расчёту ставкивосстановления.2.2.4.3.

Спред доходности спекулятивных облигацийСпреддоходностиспекулятивныхоблигацийявляетсянаблюдаемой мерой риска, равной разности между доходностью кпогашению спекулятивных и государственных облигаций. Участникирынкатребуютповышенногоспредадоходностипоболеерискованным активам, которые характеризуются пониженной ставкойвосстановления [29, 99]. Исследование П. Варма [108] подтверждаетсвязь между спредом доходности и ставкой восстановления на основерегрессионного анализа: согласно однофакторным моделям, в случаенизких значений спреда доходности по спекулятивным облигациям(меньше 3,8%) ставка восстановления на 30% выше, чем при высокихзначениях данного показателя (более 4,8%).2.2.4.4.

Страновые особенностиОценка зависимости ставки восстановления от страновойпринадлежностиэмитентазаслуживаетвниманияпопричинеюридических различий в процедуре проведения банкротства вразличных странах. По наблюдениям Д. Хамильтон и Р. Кантор [71]ставка восстановления по корпоративным облигациям европейскихэмитентов в среднем на 20% ниже ставки восстановления покорпоративным облигациям в Северной Америке. Однако значимостьполученныхрезультатовограниченанедостаточнымобъёмомстатистической базы, которая состоит из 34 дефолтов корпоративныхоблигаций, произошедших за 16 лет с 1985 по 2001 г, и имеетотраслевуюконцентрациювсекторетелекоммуникаций.63Интерпретациярезультатовтакжеосложненатем,чтозаконодательство о банкротстве в Европе стремительно изменялось врассматриваемый период наблюдений.2.2.4.5.

Агрегированная частота дефолтаВзаимосвязь между ставкой восстановления и агрегированнойчастотой дефолта подтверждается рядом исследований, в том числе вработеЭ.Альтмана[26].Агрегированнаячастотадефолтарассчитывается как отношение суммы номиналов либо количествадолговых инструментов, по которым произошёл дефолт в течениегода,ксумменоминаловлибоколичествувсехдолговыхинструментов соответствующего класса на начало года.Исследованиясовпадающуюрейтинговыхцикличностьсреднейагентствставкиподтверждаютвосстановленияиагрегированной частоты дефолта. Рейтинговое агентство Moody’sобобщило данные о ставке восстановления и агрегированной частотыдефолта за период с 1987 по 2008 г.

Результаты исследованияпредставлены на рисунке 3. В период кризиса Интернет-компаний в2001 г. ставка восстановления снижается ниже среднего значения(54,5%) до 41%, а затем возрастает в более благоприятных условияхпоследующего экономического подъема. Цикличность динамикисредней ставки восстановления также подтверждается работами Э.Альтмана [25] и Г. Гуптона и Р.

Стейна [69].64Рис. 3. Корреляция между ставкой восстановления и агрегированной частотойдефолта по базе данных Moody’s за 1987-2008 гг.2.3. РегрессионныемоделиоценкиставкивосстановленияПовышенноевниманиекаквакадемической,такивпрактической литературе уделено регрессионным методам оценкиставкивосстановлениякакуниверсальномуинструменту,позволяющему учесть перечисленные выше факторы [98]. В таблице 6представленынаучныеисследования,вкоторыхставкавосстановления моделируется с помощью регрессионных моделей.Регрессионныеметодыприменяютсянаразличныхуровняхагрегирования данных, а именно на уровне инструмента, эмитента,отрасли и экономики страны в целом.

В последних четырёх столбцахтаблицы показано, какие группы факторов использованы в модели.В более ранней работе Э. Альтмана и В. Кишор [27]используется однофакторная регрессионная модель, однако, начиная с65работы И. Изворски [78] авторы оценивают ставку восстановления спомощью многофакторных моделей, которые, как правило, включаютфакторы из всех четырех групп в качестве объясняющих переменных.Пик исследовательского интереса к факторам, влияющим на ставкувосстановления по корпоративным облигациям, приходится на 20002005 гг., когда были опубликованы работы В. Ачария [23] и П. Варма[108]. Начиная с 2006 года большая часть опубликованных работпосвящена анализу факторов, объясняющих ставку восстановления покредитам. Однако интерес к оценке ставки восстановления покорпоративным облигациям по-прежнему актуален.

В июле 2010 г. М.Джейкобс[79]опубликовалисследование,вкоторомставкавосстановления моделируется посредством обобщенной линейноймодели.Таблица 6. Регрессионные модели оценки ставки восстановления покорпоративным облигациямАвторыВыборкаЭ. Альтман и 696Кишороблигаций(1978-1995)[27]МетодрасчётаставкивосстановленияР281И. Изворскиоблигация[78](1983-1993)Э1541облигаций(1982-1999)ЭХу [75]Метод оценкиставкивосстановленияАнализируемые факторыИнстру-ментКомпанияОтрасльМакроОднофакторнаярегрессия науровнеинструментаДаНетДаНетРегрессия науровнеинструментаДаДаДаНет__ДаДаДаНетДаНетРегрессия науровне отраслиРегрессия науровнеинструмента661422облигаций(1971-1999)Регрессия науровнеинструментаДаНетДаНетРегрессия науровнеинструментаДаДаДаДаРегрессия науровне отрасли__ДаДаРРегрессия науровнеэкономикистраны___ДаРРегрессия науровнеинструментаДаДаДаДаРРВ.[23]Ачария645облигаций(1982-1999)ЭРЭЭ. Альтман[26, 103]Около 1300облигаций(1982-2001)Д.