Диссертация (Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов), страница 9

PDF-файл Диссертация (Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов), страница 9 Экономика (41800): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов) - PDF, страница 9 (41800) - СтудИзба2019-05-20СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов". PDF-файл из архива "Оценка ставки восстановления по корпоративным облигациям российских эмитентов", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "экономика" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве НИУ ВШЭ. Не смотря на прямую связь этого архива с НИУ ВШЭ, его также можно найти и в других разделах. , а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата экономических наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 9 страницы из PDF

Ковиц и С. 1350Ханоблигаций,(1983-2002)[38]П. Варма[108]Г.[70]Около 1500облигацийи кредитов3026облигаций,Гуптон кредитов ипривилегированныхакций3902М. Джейкобс облигацийи кредитов[79](1985-2006)РРРСведение втаблицы поодному факторуРегрессия науровнеинструментаРегрессия науровнеинструментаДаДаДаДаДаДаДаДаОбобщённаялинейная модельна уровнеинструментаДаДаДаДаОбобщённаялинейная модельна уровнеэмитентаДаДаДаДа* Р–рыночный подход к расчёту ставки восстановления,Э– экономический подход к расчёту ставки восстановления.Одной из наиболее ранних работ, посвященных моделированиюставки восстановления, является работа И.

Изворски [78], вышедшая в67серии научных публикаций Международного валютного фонда. Вкачествеисходноймоделиавториспользуетлогит-модель.Преимуществом логит-модели является возможность ограничитьобъясняемую переменную интервалом [0;1], в котором, как правило,находится ставка восстановления. Автор оценивает модель повыборке из 153 дефолтов облигаций корпоративных заёмщиков США,произошедших в период с 1983 по 1993 гг.В данном исследовании ставка восстановления рассчитывалась,как отношение суммы восстановления по облигации, по которойпроизошёл дефолт, к рыночной стоимости наиболее близкой к ней посроку погашения безрисковой облигации.

В основную модель вошловосемь объясняющих переменных: финансовый рычаг, устареваниеосновных фондов, темп роста в отрасли, индекс концентрацииХерфиндаля, бинарный индикатор проведения судебной процедурыбанкротства,уровеньгосударственныхстаршинства,облигацийиспреддоходностикраткосрочнаядоходность.Статистически значимыми факторами являются старшинство вструктуре долговых обязательств компании, темп роста в отрасли итип реструктуризации, проводимой после наступления дефолта.Влияние показателей уровня старшинства и роста по отрасли наставкувосстановлениепроцедурыбанкротстваположительно.отрицательноПроведениесказываетсясудебнойнаставкевосстановления. Коэффициент детерминации равен 0,25.

С точкизрения набора используемых в модели факторов автор во многомпредопределилвосстановления.дальнейшиеразвитиемоделейоценкиставки68В исследовании Э. Альтмана [26] оценивается линейнаярегрессионная модель для агрегированной ставки восстановления.Агрегированнаяставкавосстановлениярассчитываетсякаквзвешенная по рыночной стоимости дефолтных облигаций суммазначенийиндивидуальныхнаивысшимзначениемставоквосстановления.коэффициентаМодельдетерминациис(R2=0,87)включает в себя три фактора: логарифм средневзвешенного уровнядефолтаповысокодоходнымоблигациям,изменениесредневзвешенного уровня дефолта по высокодоходным облигациям исуммарнуюрыночнуюстоимостьвысокодоходныхоблигаций,обращающихся на рынке. Автор проверяет возможность улучшениямодели за счет включения таких макроэкономических показателей,как рост ВВП, изменение темпа роста ВВП, годовая доходностьиндекса S&P500 и изменение доходности индекса S&P500.

Однакопривключениипоказателей,описывающихпредложениевысокодоходных облигаций, прочие макроэкономические показателине имеют статистически значимого влияния на ставку восстановления.Значимость эмпирической проверки данной многофакторной моделиограничена, поскольку статистическая выборка состоит всего из 20наблюдений.В своей работе В. Ачария [23] вслед за работой И. Изворски [78]продолжает исследование зависимости ставки восстановления отхарактеристикотрасли,вкомпания.данноймоделиВкоторойосуществляетавторыдеятельностьрассчитываютставкувосстановления двумя способами. Первый способ состоит в расчётеставки восстановления на основе цены обязательства через месяцпосле наступления дефолта по отношению к номиналу облигации.69Второй способ состоит в расчёте ставки восстановления на основевосстановления, полученного по окончанию процедуры банкротства.По причине того, что время между наступлением дефолта иокончаниемпроцедурыбанкротствадляразличныхкомпанийзначительно отличается, авторы корректируют исходные данные спомощьюпоправочногокоэффициента.Данныйкоэффициентпоказывает отношение индекса высокодоходных облигаций в моментнаступления дефолта к индексу высокодоходных облигаций в моментзавершения процедуры банкротства.Автор использует базу данных S&P CreditPro 4, состоящую изданныхподефолтам,произошедшимпоамериканскимкорпоративным облигациям и кредитам в период с 1981 по 1999 гг.Размер выборки составляет 186 наблюдений в случае использования вкачестве зависимой переменной ставку восстановления на моментдефолта и 711 наблюдений – в случае использования ставкивосстановления на момент завершения процедуры банкротства.Коэффициент детерминации базовых моделей составляет 0,52 и 0,58 взависимости от способа расчёта ставки восстановления.Статистически значимыми факторами в модели, в которойобъясняемой переменной является ставка восстановления на моментдефолта, являются старшинство, рентабельность продаж, финансовыйрычаг, волатильность доходности акций, индекс концентрацииХерфиндаляибинарныйкоэффициент,учитывающийпринадлежность компании к отрасли коммунального хозяйства.

Вмодели, в которой объясняемой переменной являетсяставкавосстановления на момент завершения процедуры банкротства,статистическизначимымифакторамиоказалисьстаршинство,70продолжительностьбанкротства,типобеспечения,бинарнаяпеременная, принимающая значение “1”, когда средняя доходность вотрасли снижается за предшествующий год более чем на 30% и “0” –в обратном случае, медианное значение коэффициента Q по отрасли,медианноезначениепоказателяликвидностипоотрасли,рассчитанное на основе показателя срочной ликвидности, а такжебинарный коэффициент, учитывающий принадлежность компании котрасли коммунального хозяйстваМодель LossCalc разработана Г.

Гуптоном и Р. Стейном [69] в2002годудляоценкиставкивосстановленияпокредитам,корпоративным облигациям и привилегированным акциям. В моделииспользуетсядевятьобъясняющихфакторов:типдолговогообязательства (облигация, кредит, привилегированная акция), уровеньстаршинства,относительноестаршинство,финансовыйрычаг,среднее по отрасли значение ставки восстановления, индикаторбанковской отрасли, вероятность дефолта и индекс цен облигацийкомпаний-банкротовMoody’s,среднийуровеньдефолтапоспекулятивным ценным бумагам, а также изменение в индексеведущих экономических индикаторов.В данной модели объясняемой переменной является оценкаставки восстановления, рассчитанная на основе рыночной цены, покоторой инвесторы готовы приобрести данную корпоративнуюоблигацию,черезмесяцпослеобъявлениядефолта.Авторымоделируют распределение ставки восстановления посредством –распределения,котороепозволяетучестьбимодальностьраспределения ставки восстановления и ограничить её на интервале[0;1].

Затем – распределение трансформируется в нормальное71распределение посредством математического преобразования, изависимость ставки восстановления от объясняющих факторовоценивается с помощью регрессионного анализа.Влияние каждой группы факторов на ставку восстановленияразличноивубывающейпоследовательностираспределеноследующим образом: тип долгового обязательства и старшинство,макроэкономические факторы, отраслевые факторы и структуракапитала.

Все перечисленные объясняющие факторы статистическизначимы, однако, показатели качества регрессионной модели авторыне раскрывают.2.4. Оценка ставки восстановления на основе моделейценообразования финансовых инструментовОценкаставкиценообразованиявосстановленияфинансовыхнаинструментовосновемоделейопираетсянанаблюдаемые рыночные котировки финансовых инструментов, покоторым дефолт не произошел [80].

Разность между доходностьюрискового и безрискового обязательства, или другими словами,премия за риск, характеризует ожидаемые потери по рисковомуобязательству [45, 81]. В работах Г. Бакши, Д. Мэдэн и Ф. Занг [31] иХ. Унала, Мэдэна и Л. Гюнтаи [106] ставилась задача разделенияожидаемых потерь на составные компоненты и оценку одновременновероятности дефолта и ставки восстановления на основе премии зариск. Исследования показали, что оценка ставки восстановления,полученная на основе премии за риск в среднем меньше ставкивосстановления, рассчитанной на основе цены облигации в моментдефолта.72Оценкаставкивосстановлениянаосновемоделейценообразования финансовых инструментов опирается на базовуюмодель Р.Мертона [92], в основу которой положена теория структурыкапитала компании Ф.

Модильяни и М. Миллера [93] и модельценообразования опционов Блэка – Шоулза [37].Основной результат, полученный Р.Мертоном, состоит в том,что стоимость компании, финансирующей свои активы за счетсобственного и заемного капитала, равна стоимости опциона колл напокупкуактивовкомпаниипоценеисполнения,равнойдисконтированной стоимости её обязательств.Выплаты владельцам компании (покупателям опциона) равнырыночной стоимости активов уменьшенной на сумму обязательств.Выплаты в принципе не ограничены сверху, а их максимальныепотери сводятся к рыночной стоимости принадлежащих им акций, чтов точности соответствует длинной позиции по опциону колл. Еслирыночная стоимость активов опускается ниже дисконтированнойстоимости обязательств, акционерам выгодно не исполнять опцион ипередать свои права на активы компании кредиторам, в противномслучаеакционерамвыгодноисполнитьопционипогаситьобязательства компании.Напротив,выплатыкредиторамограничиваютсясверхувеличиной процентов по обязательства компании, но их потери прибанкротстве компании составляют в наихудшем случае основнуюсумму обязательств.

Предоставление компании займа при наличиикредитногорискарассматриваетсявмоделиМертонакакприобретение кредиторами активов компании при одновременной73продаже ее владельцам опциона на выкуп этих активов. Такаяструктура выплат соответствует короткой позиции по опциону пут.Мертон применяет модель Блэка-Шоулза для оценки стоимостиопциона колл, предполагая верность всех допущений, лежащих в еёоснове:E = V ⋅ N (d1 ) − D ⋅ N (d 2 ) , где(8)VTln( ) + σ 2 ⋅D2d1 =σ* Td 2 = d1 − σ * TE – Рыночная стоимость компании (капитализация);N (z) – функция вероятности для стандартного нормальногораспределения;T – срок погашения обязательств компании;D – текущая стоимость обязательств компании со срокомпогашения T, рассчитанная путем дисконтирования по безрисковойпроцентной ставке;V – рыночная стоимость активов компании;σ – волатильность стоимости активов компании.В модели Мертона текущая рыночная стоимость обязательствкомпании равна разности между стоимостью активов и собственногокапитала: D = V – E.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5193
Авторов
на СтудИзбе
434
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее