Автореферат (1137919), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Вдиссертации развивается рыночная модель, в которой можно отразить рядмакроэкономическихпараметров в соответствиис трансмиссионныммеханизмом спреда. Для волатильных развивающихся рынков наиболееподходящими являются редуцированные модели, в частности, модельДаффи-Синглтона.Всестороннийанализпозволилвключитьвнеедополнительные факторы, отражающие систематическую природу спреда.Основные уравнения модифицированной модели представлены ниже.(А)Цена облигации и уравнение спреда:,,,где– цена облигации j в момент времени t с погашением в T инормой возмещения δ;– безрисковая доходность;– интенсивность дефолта,;– волатильность валютного курса, CDS –прокси суверенного риска (5-летний суверенный CDS), VIX –глобальное неприятие риска.14(Б)Динамика факторов аффинной модели:,В данной спецификации(суверенный риск – CDS),обозначает систематический фактор– глобальный фактор (VIX),дефолта (собственный риск дефолта),коэффициенты конвергенции,– интенсивность– общий риск дефолта;–– долгосрочное среднее факторов,–коэффициенты корреляции случайного приращения факторов (диффузий),– спецификация диффузии факторов:,;,:,;.Особенности данной модели заключаются в спецификации динамикиотдельных факторов (в части диффузии их процессов), а также корреляциидруг с другом (как в части трендов, так и общих шоков).Спецификация диффузии факторов:: чем выше глобальная неопределенность, тем вероятнее сильные ивнезапные скачки суверенного риска;: чем выше неприятие риска (то есть нежелание инвесторов«выходить на рынок»), тем вероятнее становятся непредсказуемые резкиеколебания рыночной волатильности;: чем выше общий риск дефолта, тем вероятнее существенныеизменения интенсивности дефолта: это особенно явно для предбанкротныхоблигаций, когда любая положительная или негативная новость способна15либо обанкротить компанию, любо восстановить доверие инвесторов исущественно снизить вероятность дефолта;: рост волатильности валютного курса обычно подталкиваетрегулятора к мерам монетарной политики, которые могут еще большеповысить волатильность, хоть и в краткосрочном периоде (например, заростом курса и волатильности рубля в декабре 2014 года последовал резкийрост учетной ставки, что повлекло стремительный рост валютного курса иего волатильности, однако, эффект волатильности оказался краткосрочным).Обоснование общих шоков::суверенныйрискчастичноопределяетсяегооценкойиностранными инвесторами, в связи с чем можно допустить общность шоковсуверенного и глобального факторов;: суверенный фактор и волатильность валютного курса выступаютиндикаторамимакроэкономическойконъюнктурывстране,поэтомупредполагается наличие общего источника шоков этих факторов.Одной из ключевых особенностей предложенной модели являетсятакже спецификация корреляции между риском дефолта и сувереннымриском.
Такая зависимость видоизменяет траекторию конвергенции рискадефолта, увеличивая его размер и волатильность. За данный эффект в моделиотвечает коэффициент.Ключевым является соотношение между параметрами конвергенциириска дефолта, обусловленной кредитным качеством эмитента (систематическим фактором ().
В общем случае можно сказать, что чембольше по модулю коэффициентдинамикарискадефолта) ипо сравнению сопределяется, тем большесистематическимфактором.Соответственно, можно дополнить гипотезу 2: на развивающихся рынкахотносительное влияния систематического фактора на риск дефолтабольше, чем на развитых. Таким образом, данный эффект можнорассматриватькакисточник«избыточной»16волатильностинаразвивающихся рынках, причину дополнительной риск-премии при том жеуровне кредитного качества эмитента.Оценкамоделиреализованаметодомквази-максимальногоправдоподобия с использованием фильтра Калмана.
Результаты оценкисопоставимы с другими работами. Обеспечены следующие свойства: положительное долгосрочное среднее значение всех факторов; положительныйкоэффициентконвергенцииобеспечиваетстабилизацию фактора при отклонении от долгосрочного среднего; отрицательный параметр «цены риска» предполагает увеличениетребуемой риск-премии при повышении уровня фактора.Дляанализачувствительностивспредадиссертациикфакторамприводятся:модели,коэффициентыпараметрыпроцессаинтенсивности дефолта, параметры корреляции факторов и спецификациидисперсии,атакжесреднеквадратическаяошибкаоценкиспреда.Дополнительно в таблице отмечена степень значимости коэффициентов.Наблюдаются небольшие среднеквадратические ошибки оценки, восновном не больше 30 б.п., что говорит о высокой точности оценок.Большинство коэффициентов значимы на 5%-ном уровне, но по отдельнымоблигациям – только на 10%-ном уровне.
В целом, агрегированные данныепо странам статистически значимы, и их можно использовать для оценкисрочной структуры спреда.Оценка модели позволяет подтвердить вывод о том, что наразвивающихся рынках характер взаимосвязи риска дефолта и суверенногориска обеспечивает эффект «избыточной» волатильности: разница междукоэффициентами конвергенцииименьше на развивающихся рынках.Для проверки гипотезы №2 построена модельная динамика риска дефолтадля развивающегося и развитого рынка: сначала без учета корреляции ссуверенным риском, то есть(на рисунках 3 и 4 – черная линия),затем «включалось» влияние суверенного риска с фактической оценкойдля соответствующего рынка.17Таблица 3. Результаты оценки параметров модели медианные значенияПоказательНаблюденийRMSE***Развивающиеся рынкиБразилия2 255ИндияКитай9 5263 887Малайзия4 006Мексика7 811Развитые рынкиРоссияЧилиЮАР8 9441 6067 784Австралия18 836Корея3 210США21 231Япония43 266-0,6398**-0,6179** -0,7098** -0,3792**-0,7381*-0,6926**-0,7690**-0,4911** -0,6116**-0,0224** -0,8200** -0,1406**-0,0035**-0,0033* -0,0016-0,0021**-0,0025*-0,0029-0,0040**-0,0022** -0,0087**-0,0041* -0,0099** -0,0024**0,0911**0,0996*0,1057*0,0625*0,0897**0,0917**0,0545**0,0492*0,0137*0,0072*0,0474** 0,0117*0,7912*0,4434*0,2555*0,1745*0,2171**0,7135**0,2755*0,1998*0,0066**0,00810,0095** 0,00640,1436**0,1572** 0,1501** 0,1569**0,1530**0,1589**0,1688**0,1533** 0,1835**0,1814** 0,1964** 0,1718**-0,0017**-0,0014* -0,0011** -0,0015**-0,0016*-0,0013*-0,0019**-0,0017** -0,0080*-0,0058** -0,0073** -0,0067**-0,0039**-0,0028** -0,0031** -0,0034*-0,0028*-0,0035*-0,0028**-0,0037** -0,0064**-0,0055** -0,0039** -0,0048**1,5677**1,4089** 1,5751** 1,4444**1,5856**1,5196**1,1301**1,6170** 4,4004**1,8162** 1,7421** 1,7340**0,0054*0,00530,0070** 0,00310,0063*0,0048*0,0089*0,0056*0,0068*0,0033*0,0074**0,00640,0060** 0,00640,00710,0074*0,00530,0083*0,0059**0,0059** 0,0063** 0,0064**1,7062*1,8504** 1,4872** 1,5860**1,4488*1,63891,77631,7084** 0,01360,03030,00220,03350,13970,15440,14700,15360,15030,15550,16600,14960,17710,17590,19250,1670981410118,7122311,44,10,74,20,6* – оценки значимы на 10%-ном уровне значимости для более чем половины облигаций соответствующего рынка** – 5%-ном уровне значимости*** – среднее значение по выборке (б.п.)180,0042** 0,0098**На графиках (рис.
3 и 4) можно наблюдать моделируемую динамикупремии за риск дефолта при «включении» и «выключении» эффекта влияниясистематического фактора на риск дефолта. Также на графиках подписанызначения стандартного отклонения для каждого варианта.400350Риск дефолта б.п.30018%2502008%1501005000100200300400500600Время дниС учетом систем. риска7008009001 000Без систем. рискаРис.
3. Модельная динамика риска дефолта на развивающихся рынках80Риск дефолта б.п.70605011%40302010%1000100200300400500600Время дни7008009001000С учетом систем. рискаБез систем. рискаРис. 4. Модельная динамика риска дефолта на развитых рынкахВцелом,наобоихрынкахрискдефолтаобладаетсхожейволатильностью, когда корреляция с суверенным риском «отключена». Когдаучитываетсявлияниесистематическогофакторанарискдефолта,волатильность последнего существенно возрастает на развивающихсярынках, тогда как на развитых данный эффект незначителен: рост на 0,5 п.п.19Таблица 4. Стандартное отклонение риска дефолтаТип рынкаРазвивающийся рынокРазвитый рынокБез эффектасистем. риска7,9%10,1%С учетом эффектасистем.
риска17,5%10,6%Приростволатильности9,6 п.п.0,5 п.п.Полученные результаты позволяют подтвердить гипотезу о том, чтоособая взаимосвязь между риском дефолта и суверенным риском являетсяодной из причин «избыточной» волатильности на развивающихся рынках. Апредложенная в диссертации модель позволяет учесть данный эффект.Третья группа вопросов посвящена изучению структуры спредадоходности и межстрановому сравнительному анализу для выявленияпринципиальныхотличийвформированииспреданаразвитыхиразвивающихся рынках. Здесь рассматривается гипотеза о повышенной рискпремии за систематический риск на развивающихся рынках, а также оспецифической срочной структуре этой риск-премии.В таблице 5 представлены результаты расчета срочной структуры рискпремий спреда по всем странам выборки в разрезе 1, 3, 5 и 10-летнихкорпоративных облигаций.
Для всех сроков до погашения премия засуверенный риск на развивающихся рынках в среднем больше премии наразвитых рынках. Наибольшая разница наблюдается в среднесрочномсегменте рынка – самом крупном по объему на развивающихся рынках – идостигает 1 п.п. для 3-летних облигаций.Значительная разница наблюдается также по общему риску дефолта навсехсрочныхсегментах,чтообусловленобольшимирискамимакроэкономического характера на развивающихся рынках, отличающихсяповышенной волатильностью, в частности риском валютного курса.
Длядолгосрочных облигаций наибольшая разница наблюдается по собственномуриску дефолта, а также рыночной константе.Необходимо отметить также особенности срочной структуры внутрикаждого типа рынков. Для развивающихся: в краткосрочном сегментепреобладает общий риск дефолта; в среднесрочном – суверенный риск; в20долгосрочном – собственный риск дефолта. Для развитых соответственно:рыночная константа, общий риск дефолта, систематический фактор.Таблица 5. Структура спреда доходности: сравнительный анализ п.п.Облигаций в выборке21ЯпонияСШАКореяАвстралияИтогоЮАРЧилиРоссияРазвитые рынки2279 21 154 11 84 25 151-летние облигацииРыночная константа0,3 0,4 0,3 0,7 0,2 0,5 0,1 0,2 0,2 0,2 0,4 0,0Собственный риск дефолта 0,3 0,7 0,4 0,3 0,1 0,2 0,5 0,1 0,1 0,1 0,2 0,0Общий риск дефолта0,8 1,2 0,7 0,2 0,9 1,0 0,8 0,5 0,9 0,1 0,2 0,0Суверенный риск0,3 0,2 0,2 0,2 0,2 0,3 0,4 0,4 0,3 0,1 0,1 0,0Глобальный риск0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0Итого спред1,7 2,5 1,6 1,4 1,4 2,0 1,8 1,2 1,5 0,5 1,0 0,13-летние облигацииРыночная константа0,7 1,8 0,6 0,9 0,4 0,8 0,3 0,3 0,7 0,2 0,4 0,1Собственный риск дефолта 0,8 1,8 0,9 0,9 0,3 0,6 1,2 0,3 0,2 0,2 0,5 0,0Общий риск дефолта1,2 1,9 1,0 0,3 1,4 1,6 1,2 0,7 1,5 0,3 0,4 0,1Суверенный риск1,2 1,0 1,2 1,4 0,9 1,0 1,2 0,7 2,2 0,2 0,4 0,0Глобальный риск0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,1 0,0Итого спред3,9 6,4 3,8 3,5 3,0 4,1 3,9 2,0 4,7 0,8 1,7 0,25-летние облигацииРыночная константа0,9 2,5 0,7 1,0 0,5 0,9 0,4 0,3 0,9 0,2 0,4 0,1Собственный риск дефолта 1,1 2,6 1,3 1,3 0,4 0,9 1,8 0,4 0,3 0,2 0,7 0,1Общий риск дефолта1,4 2,1 1,2 0,4 1,5 1,8 1,4 0,8 1,7 0,3 0,5 0,1Суверенный риск1,0 0,8 1,0 1,2 0,8 0,9 1,0 0,6 1,8 0,2 0,4 0,0Глобальный риск0,1 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 0,0Итого спред4,5 8,2 4,3 4,0 3,3 4,6 4,6 2,2 4,9 0,9 2,0 0,310-летние облигацииРыночная константа1,0 2,7 0,7 1,3 0,4 1,1 0,5 0,4 0,7 0,1 0,3 0,0Собственный риск дефолта 1,7 3,8 1,9 2,0 0,6 1,3 2,6 0,6 0,5 0,3 0,9 0,1Общий риск дефолта1,2 1,9 1,0 0,4 1,4 1,6 1,2 0,6 1,5 0,2 0,4 0,1Суверенный риск0,4 0,4 0,4 0,4 0,3 0,4 0,5 0,4 0,7 0,3 0,5 0,0Глобальный риск0,5 0,9 0,5 0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,7 0,0 0,1 0,0Итого спред4,8 9,7 4,6 4,4 3,1 4,8 5,3 2,3 4,0 1,0 2,2 0,3* цветом выделены риск-премии, формирующие более 30% спреда на заданном рынке923МексикаМалайзияКитайИндияБразилияЭлемент спредариск-премияИтогоРазвивающиеся рынки18260,10,00,20,10,10,50,10,00,10,10,00,30,10,10,40,30,10,90,10,00,10,10,00,40,10,10,40,30,11,00,10,00,20,10,00,50,10,10,30,40,11,00,10,10,10,20,00,53.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫРезультатом проведенного диссертационного исследования сталовыявление и описание причин, источников и характера систематическихотличий формирования спреда доходности на развивающихся рынкахкорпоративных облигаций по сравнению с развитыми рынками. Предложенамодельспредадоходности,котораяучитываетособенностиегоформирования на развивающихся рынках облигаций и так называемыйэффект«избыточной»волатильности.Результатымежстрановогосравнительного анализа подтверждают соответствие полученных оценокфактически наблюдаемым характеристикам изученных рынков и могутрассматриваться как основа для дальнейших исследований по темедиссертации.Гипотезы исследования нашли подтверждение в диссертации.Гипотеза 1 подтвердилась: для всех срочных сегментов премия засуверенный риск на развивающихся рынках больше, чем на развитых.Наибольшая разница наблюдается в среднесрочном сегменте рынка – самомкрупном по объему на развивающихся рынках.Гипотеза 2 подтвердилась: эффект «избыточной» волатильностиспреда на развивающихся рынках обусловлен корреляцией риска дефолта ссувереннымриском.Такаякорреляцияотраженавкоэффициенте, который выше на развивающихся рынках и формируетнаибольшую риск-премию и «избыточную» волатильность в среднесрочномсегменте рынка.Гипотеза3подтвердилась:разницавформированииспредадоходности на развивающихся рынках по сравнению с развитыми возрастаетс увеличением срочности облигаций: в краткосрочном сегменте наибольший вклад вносит общий рискдефолта, тоесть проявляетсязависимость кредитоспопобностиэмитентов от текущей макроэкономической конъюнктуры;22 в среднесрочном сегменте наблюдается также влияние суверенногориска – страновые эффекты играют ключевую роль; в долгосрочном периоде наибольшую разницу формируют кредитныериски эмитентов и структурные особенности (рыночная константа).Помимо исключительно теоретических результатов, можно отметить иряд практических рекомендаций.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
