Дипломная работа: Взаимосвязь наличия ковенантов в условиях облигационных займов и доходности по ним

Аналогичные регрессии были построены для тестирования четвертой гипотезы. Значимыми оказались оценки параметров перед переменными под номерами 1, 2 (высокое качество бухгалтерского учета для финансовых ковенантов), 4 (для низкого качества бухгалтерского учета), 5 (для низкого качества бухгалтерского учета), 7 (для высокого качества бухгалтерского учета), 8, 9 (для низкого качества бухгалтерского учета), 10 (для высокого качества бухгалтерского учета), 14 (для низкого качества бухгалтерского учета), 15 и 16. Можно заметить, что при низком качестве финансового учета оценка параметра перед ковенантной переменной незначима, то есть нельзя утверждать, что при включении ковенантов спред доходностей снижается. Однако для высокого качества финансового учета оценки становятся значимыми: при включении финансового ковенанта спред снижается на 28,6 базовых пункта, при включении ковенанта, накладывающего ограничения на распоряжение активами, спред снижается на 28,5 базовых пункта.

При построении регрессий для тестирования пятой и шестой гипотез значимыми оказались следующие оценки параметров: номерами 1 (для государственных), 2 (для государственных), 5, 6 (для государственных), 7, 8 (для государственных), 14 (для негосударственных), 15 и 16. Исследователи пришли к выводу, что в негосударственных компаниях между ковенантами и спредом доходностей не наблюдается значимой взаимосвязи. Однако для государственных компаний оценки становятся значимыми: при включении финансового ковенанта спред снижается на 13,3 базовых пункта, при включении ковенанта, накладывающего ограничения на распоряжение активами, спред снижается на 18 базовых пунктов.

Для построения итоговой модели были взяты переменные, которые оказались значимыми при тестировании гипотез. Часть из них была переработана с учетом специфики российского рынка. Например, вместо коэффициента Альтмана был взят коэффициент текущей ликвидности, так как найти все необходимые данные для вычисления этого коэффициента не представилось возможным. Также было добавлено в модель несколько переменных, которые оказались значимыми по результатам исследований авторов, приведенных в первой части обзора литературы.

Ковенанты являются важным инструментом снижения кредитного риска приобретаемых инвестором облигаций. Эффективность их работы достигается за счет решения следующих проблем: агентский конфликт, асимметричность информации, неполнота контрактов. Ковенанты получили широкое распространение за рубежом, однако в России их использование находится в зачаточном состоянии. Согласно анализу литературы, ковенанты проявили себя положительно - в большинстве случаев исследователи отмечают негативную взаимосвязь между спредом доходностей (процентной ставкой) и включением ковенантов в контракт.

2. Эмпирический анализ

2.1 Выдвигаемые гипотезы и вид модели

В ходе исследования было решено выдвинуть следующие гипотезы:

Существует обратная взаимосвязь между наличием ситуационных ковенантов в проспекте эмиссии и спредом доходностей займа.

Существует обратная взаимосвязь между наличием ковенантов, касающихся кросс-дефолтов, в проспекте эмиссии и спредом доходностей займа. облигационный эмиссия ковенант

Так как в предыдущей работе автора уже была проанализирована взаимосвязь наличия ковенантов в условиях облигационных займов и доходностей по данным займам и была получена значимая негативная взаимосвязь, было решено тестировать различные типы ковенантов раздельно для увеличения глубины анализа.

Обратная взаимосвязь между наличием ковенантов обоих вышеупомянутых типов и спредом доходностей более выражена если аудитор эмитента не входит в «Большую четверку».

Базовая регрессионная многофакторная модель:

.

. (1)

2.2 Факторы модели

Описание контрольных переменных

Зависимой переменной в модели является спред доходности облигации, то есть разность между ее доходностью к погашению и доходностью бескупонной облигации Федерального займа с сопоставимыми сроком выпуска и сроком обращения.

Таблица 3. Описание переменных исследуемой модели

Глобальные факторы

Inflation

Среднегодовая величина инфляции.

В модель не включаются отраслевые переменные, так как по результатам предыдущих работ автора они оказались незначимыми.

Прогнозируемые знаки перед переменными и дальнейшие пояснения

Финансовый леверидж. Величина финансового левериджа характеризирует уровень кредитного риска компании. Чем выше его значение, тем выше вероятность наступления дефолта компании. Следовательно, между спредом доходностей облигаций и величиной рычага будет прослеживаться прямая взаимосвязь, прогнозируемый знак - «+».

Размер компании. Обычно рекомендуется логарифмировать переменные, имеющие большие значения. Однако данная переменная может принимать отрицательные значения, поэтому в данном случае логарифмирование не представляется возможным. Считается, что чем меньше фирма, тем она более рискованна и более восприимчива к влиянию негативных факторов и наоборот. Предполагаемый знак между переменной - «-»

Кредитный рейтинг. Предполагаемый знак - «-», так как если компании присвоен кредитный рейтинг, то она считается более надежной.

Волатильность прибылей компании. Предполагаемый знак перед переменной - «+». Чем больше у фирмы было отрицательных прибылей за последнее время, тем выше вероятность того, что она и в будущем будет получать убытки и не сможет исполнять свои обязательства по облигациям.

Аудитор фирмы. Предполагаемый знак перед переменной - «-», так как в случае вхождения аудитора компании повышается достоверность и прозрачность отчетности, тем самым уменьшается кредитный риск ее облигаций.

Является ли компания государственной. Считается, что если компания государственная, то высока вероятность того, что в случае ухудшения финансового положения она может рассчитывать на поддержку со стороны государства. Это делает ценные бумаги компании менее рискованными, поэтому прогнозируемый знак перед переменной - «-».

Ликвидность. Данный показатель является одним из важнейших индикаторов стабильности финансового состояния организации. Предполагаемый знак перед переменной - «-», так как чем больше значение, тем надежнее финансовое положение компании.

Рис. 1

Срок погашения. Считается, что чем больше срок инвестирования, чем выше должна быть требуемая доходность финансового инструмента. Однако данное положение ошибочно, так как требуемая ставка доходности с течением времени «накапливается», в полной мере учитывая риск отдаленных по времени денежных потоков. Также можно заметить, что с ростом срока обращения доходность государственных облигаций растет быстрее, чем доходность корпоративных облигаций, поэтому спред может уменьшиться. Поэтому прогнозируемый знак перед переменной - «-».

Величина облигационного выпуска. Так как данная величина отражает ликвидность облигации и косвенно свидетельствует о масштабе бизнеса эмитента, инвесторы предпочитают крупные облигационные выпуски и готовы требовать меньшую доходность по таким облигациям. Предполагаемый знак перед переменной - «-».

Наличие обеспечения. Наличие обеспечения снижает кредитный риск облигации. Предполагаемый знак перед переменной - «-».

Дюрация. Чем больше данный показатель, тем выше чувствительность цены облигации к изменениям процентной ставки. Предполагаемый знак перед переменной - «+».

Наличие встроенного пут-опциона. В целом, владелец любой облигации может предъявить ее к досрочному погашению при нарушении эмитентом Федерального Закона «О рынке ценных бумаг», а именно при существенных нарушениях условий исполнения обязательств по облигациям, к коим относятся:

1. Просрочка исполнения обязательства по выплате очередного процентного дохода по облигациям на срок более 10 рабочих дней, если меньший срок не предусмотрен условиями выпуска облигаций.

2. Просрочка исполнения обязательства по выплате части номинальной стоимости облигаций на срок более 10 рабочих дней, если меньший срок не предусмотрен условиями выпуска облигаций, в случае, если выплата номинальной стоимости облигаций осуществляется по частям.

3. Просрочка исполнения обязательства по приобретению облигаций на срок более 10 рабочих дней, если меньший срок не предусмотрен условиями выпуска облигаций, в случае, если обязательство эмитента по приобретению облигаций предусмотрено условиями их выпуска.

4. Утрата обеспечения по облигациям или существенное ухудшение условий такого обеспечения.

Владелец облигаций имеет право на досрочное их погашение в вышеперечисленных случаях, даже если такая возможность не предусмотрена в условиях облигационного выпуска. Помимо существенных нарушений, предусмотренных законом, существуют еще и институциональные правила рынка ценных бумаг в отношении условий досрочного погашения. К этим правилам относятся следующие условия досрочного погашения:

1. Делистинг Биржевых облигаций на всех биржах, осуществивших их допуск к организованным торгам.

2. Дефолт эмитента.

3. Нарушение Федерального Закона «Об ипотечных ценных бумагах» для ипотечных облигаций.

Если в проспекте облигационного выпуска наличествовало хотя бы одно из упомянутых выше условий досрочного погашения, то значение данной переменной принимало значение «1». Предполагаемый знак перед переменной - «-». Данная опция позволяет инвесторам при определенных обстоятельствах потребовать досрочного погашения облигации, что снижает кредитный риск данной ценной бумаги, поэтому наличие данной опции должно понижать ставку по облигации.

Наличие ковенантов (ситуационных и касающихся кросс-дефолтов). Все дополнительные условия досрочного погашения облигации, не отнесенные к предыдущему пункту, будут отнесены к этому пункту. Основная гипотеза исследования гласит, что существует обратная взаимосвязь между спредом доходности и включением ковенантов в условия облигационного выпуска, поэтому предполагаемый знак перед переменной - «-».

Является ли облигационный выпуск инвестицией повышенного риска. Предполагаемый знак перед переменной - «+».

2.3 Описание выборки и анализ переменных

Метод сбора данных

Выборка состоит из 1000 облигационных выпусков 288 российских компаний за 2006-2017 годы. Все заимствования были сделаны на внутреннем рынке и номинированы в рублях. Для анализа были взяты облигационные выпуски, находившиеся в обращении 1 декабря 2017 года. Характеристики компаний были собраны с помощью базы данных СПАРК Интерфакс и ручного поиска. Такие характеристики облигационного выпуска, как срок, размер эмиссии, кредитный рейтинг были собраны с помощью сайта rusbonds.ru, остальные переменные были собраны вручную. Глобальные факторы были взяты из базы данных на сайте moex.ru.

Описательная статистика

Таблица 4. Описательная статистика переменных модели