Торговля и управление рисками на рынке российских корпоративных облигаций

метки: Облигация, Рынок, Ставка, Доходность, Использование, Электронный, Ресурс, Доступ

На современном рынке основными субъектами торговли облигациями, как государственными, так и корпоративными, выступают институциональные инвесторы: коммерческие банки, страховые компании, пенсионные фонды. Учитывая тот факт, что доля облигаций в оборотах на фондовом рынке составляет порядка 50%1, а размеры инвестированных в данный класс активов средств весьма значительны как в абсолютном выражении, так и в относительном2, и в то же время кредитные способы финансирования являются основными для предприятий, можно сделать вывод об актуальности проблемы эффективной торговли и рискменеджмента на рынке российских корпоративных облигаций.

Отечественный фондовый рынок в условиях финансового кризиса, санкций, закрытого доступа к внешним финансовым ресурсам претерпевает значительные колебания, и достижение заданной доходности при сопоставимом уровне риска значительно усложняется. Инвесторы же опираются, в первую очередь, на надёжные инструменты. Реформация, консолидация отечественной банковской системы делает менее привлекательным основной объект вложений – депозиты. В данной ситуации облигации способны в значительной мере защитить капитал, но лишь в случае, когда риски по ним просчитаны верно, а прогноз по реализованной доходности систематически исполняется.

Отечественный рынок корпоративных облигаций претерпел значительные изменения в последние годы: значительно вырос объём заимствований в данном секторе, увеличился интерес со стороны инвесторов, Отчёт ММВБ об оборотах на фондовом секторе за апрель 2016 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://moex.com/n12789/?nt=106 (дата обращения: 19.05.2016) Рассчитано автором на основании данных ЦБ РФ о структуре инвестированных средств пенсионных фондов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/finmarkets/print.aspx?file=files/supervision/svedeniya/2015_npo.htm&pid=sv _coll_invest&sid=itm_33597 (дата обращения: 19.05.2016) усовершенствовалась инфраструктура. Всё это определяет торговлю корпоративными облигациями как актуальное направление исследования.

Цель дипломной работы – формирование единого методологического подхода к процессу оценки стоимости облигаций, торговли ими и схемы управления рисками, им присущим, при максимально возможном учёте отечественной специфики.

В рамках предложенной цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Дать определение облигации, определить инструменты оценки стоимости и риска по облигациям;

2. В контексте классификации выявить факторы ценообразования корпоративных облигаций, их влияние на риски, характерные для инструмента;

Рынок корпоративных облигаций России

... корпоративных долговых инструментов и сопоставить последние тенденции на мировых финансовых рынках с направлениями развития российского рынка долгового финансирования. 1.Корпоративные облигации как инструменты финансирования В последние 10 лет по мере развития российского фондового рынка ... состоит в обеспечении доступа инвесторов к информации о предприятии. Причем данная работа должна осуществляться ...

3. Классифицировать и представить базовые модели построения кривых доходности, модели оценки спреда;

4. Сформировать унифицированный подход к оценке стоимости облигаций, определить его особенности;

5. Представить наиболее значимые методы управления рисками;

6. Проанализировать практику торговли облигациями; выявить наметившиеся тенденции на рынке корпоративных облигаций; представить проблемы в данной сфере, выявить пути их решения;

7. На базе определённых стратегий торговли представить их практическую реализацию, оценить значимость.

Предмет исследования – процесс оценки, торговли и управления рисками облигаций российских эмитентов.

Объект исследования – выпуски российских корпоративных облигаций.

Методы исследования – системный подход, заключающийся в рассмотрении процесса моделирования системы торговли облигациями с точки зрения факторов, влияющих на ценовую динамику ценных бумаг; классификации, обобщения, сравнения, эконометрические методы моделирования, интерполяции.

Информационная база исследования – Миркин Я.М., Фабоцци Ф., Буренин А.Н., исследования отечественных и зарубежных авторов, методики и модели оценки международных коммерческих и центральных банков нормативно-правовая база, данные систем Bloomberg, Rusbonds, материалы информационных порталов.

Практическая значимость проведённого исследования заключается в обобщении имеющегося опыта торговли корпоративными облигациями, наличии практических оценок и рекомендаций по ведению торговли, оценке рынка, анализу возможностей и путей совершенствования процесса торговли.

Структура ВКР обусловлена целью и задачами, логика исследования задаёт порядок изложения материала. Дипломная работа состоит из введения, основной части, включающей 2 главы, заключения и списка литературы с приложениями.

Глава 1. Теоретические основы торговли и управления рисками

на рынке российских корпоративных облигаций.

1.1. Понятия риска и доходности на рынке корпоративных

облигаций. Факторы стоимости.

Исследуя процесс торговли корпоративными облигациями, следует в первую очередь выделить инструменты, являющиеся предметом сделок – это непосредственно облигации, а так же, в рамках управления рисками – производные финансовые инструменты.

В российском законодательстве под облигацией принято понимать эмиссионную ценную бумагу, закрепляющую право ее владельца на получение от эмитента облигации в предусмотренный в ней срок ее номинальной стоимости или иного имущественного эквивалента. Так же облигация может предусматривать право ее владельца на получение фиксированного в ней процента от номинальной стоимости облигации либо иные имущественные права3. Таким образом, сущность облигации состоит в материализации кредитных отношений между кредитором – владельцем облигации и кредитуемым – эмитентом.

Производный финансовый инструмент4 в законодательстве определён как договор, за исключением договора РЕПО, предусматривающий обязанность одного из контрагентов выплатить в установленный законом срок денежные суммы (сумму), заранее определённые, либо купить, продать или поставить определённый актив (ценные бумаги).

Товарно-ценовой политики предприятия оптово-розничной торговли ...

... проведены следующие исследования и разработки: изучены основные понятия товарной и ценовой политики предприятия, проведен анализ структуры предприятия, предложены мероприятия по совершенствованию товарно-ценовой политики предприятия. ГЛАВА 1. СУЩНОСТЬ, ЦЕЛИ И ВЛИЯЮЩИЕ ФАКТОРЫ ФОРМИРУЕМОЙ ТОВАРНО-ЦЕНОВОЙ ПОЛИТИКИ НА ПРЕДПРИЯТИИ ОПТОВО-РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ 1.1 Товарная и ценовая политики как ...

Прежде чем торговать на рынке корпоративных облигаций, необходимо определить инструменты, их стоимость, риски, на базе чего будет формироваться будущая стратегия. Для оценки облигаций

3, 4 Федеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 30.12.2015) «О рынке ценных бумаг» (с изм. и доп., вступ. в силу с 09.02.2016) – СПС «Консультант Плюс» используется два основных инструмента: доходность к погашению (yield to maturity) и уровень риска. Доходностью к погашению является норма дисконтирования, с помощью которой задают ставку, по которой предполагается реинвестирование полученных потоков платежей. Для оценки действительной стоимости облигации используется приведение денежных потоков всех будущих периодов к текущему при помощи формулы5:

• Где P – оценка текущей стоимости облигации, или рыночная цена (%);
• С – величина купона, % годовых;
• t – срок до погашения, m – количество купонных выплат в год, n = t*m– количество купонных периодов до срока погашения;
• N – номинальная стоимость облигации;
• y – YTM, доходность к погашению, – функция дисконтирования.

При этом, для целей анализа, зачастую используется модификация данной формулы, определяющей цену (в процентах) как функцию доходности.

Доходность вложений определяется как отношение дельта средств по отношению к инвестированной сумме в расчёте на год, формула реализованной доходности, равна:

• Где p – цена покупки, грязная цена, равная чистой цене + НКД;
• s – цена продажи, или же цена погашения (наминал);
• с+ic – накопленный за период инвестиций T купон и процент на купонный доход.

Ф. Фабоцци, Анализ облигаций. Торговля и стратегии – Альпина Бизнес Букс, 2005 г. 876 c., стр. 47.

Выделяют так же текущую доходность, равную отношению купона к текущей стоимости при прочих равных условиях интересней для инвестора такая облигация, купон по которой выше, однако следует так же учитывать, что связь здесь определяется фактором риска эмитента: чем он выше, тем и ставка купона значительнее, при этом обратная связь, вообще говоря, так же верна: при увеличении купона становится вопрос о потенциальной способности обслуживания долга предприятием.

Ставка дисконтирования, или норма доходности, не является однородной: помимо безрискового процента в неё так же включается премия за риск. Под безрисковым при этом понимают процент, получение которого сопряжено с минимальным, общерыночным риском, предоставить такой могут ОФЗ, либо, на западных рынках – US Treasury. Далее, следует отметить факторы риска, присущие облигации.

Процентный риск, или же риск изменения процентной ставки – является основным для облигаций. Определяется сущностью рынка облигаций: изменение процентной ставки обратно пропорционально изменению цены облигации. Сюда же включается риск реинвестиций: вероятность невозможности инвестирования полученных средств под ожидаемую ставку; а так же – инфляционный риск – риск снижения покупательной способности денег.

Кредитный риск – риск изменения кредитного качества заёмщика, связанный с деятельностью организации, её экономическим положением, снижения курсовой стоимости ценных бумаг, экстремальный случай — риск дефолта эмитента, неспособности исполнения обязательств.

Доходность и риск финансовых активов

... определить источники формирования финансовых активов предприятия, направления и эффективность их использования; исследовать виды риска и методов их оценки; исследовать доходность финансовых активов; исследовать концепции оценки риска, дохода и доходности финансовых активов; определить пути повышения доходности и снижения риска финансовых активов предприятия. Курсовая работа состоит из введения, ...

Валютный риск – риск изменения валютного курса. Взаимосвязан с облигациями, номинированными в иностранной валюте, еврооблигациями.

Отдельно стоит отметить риск ликвидности. На отечественном рынке он особенно актуален, так как спектр активно торгуемых инструментов узок, сделки по большей части инструментов редки, а объёмы малы, в связи с чем вероятна невозможность сделки с облигацией в срок, либо же реализации со значительным спредом.

Для численной оценки риска используются показатели дюрации, кривизны. Дюрация6 – средневзвешенный по приведённой стоимости срок до погашения всех компонентов облигации, находится дифференцированием функции цены по доходности, и графически представляет собой касательную к графику цены в точки P0. Дюрация позволяет выяснить абсолютное изменение цены для небольших изменений доходности.

Для нахождения процентного изменения цены используют показатель модифицированной дюрации:

Таким образом дюрация является мерой риска курсовой стоимости облигаций. Для определения процентного изменения цены при определённом изменении нормы доходности используется формула:

• Рисунок 1. Поверхность функции дюрации для C=10;
• n=0:20;
• y=0:0,15.

Рисунок 1 наглядно демонстрирует взаимосвязь данного показателя со сроком и нормой доходности. При этом следует отметить, что дюрация Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов: Учебное пособие — М.: 1 Федеративная Книготорговая Компания, 1998. —352-356 с. является линейным приращением функции, в связи с чем не даёт адекватной аппроксимации для значительных y: для низких значений цены показатель дюрации будет переоценивать изменение, для больших – переоценивать.

Для уточнения изменения цены используют показатель меры выпуклости, представляющий собой вторую производную функции цены по доходности и обуславливающий изменение доходности за счёт искривления графика цены.

Данная формула представляет выпуклость кривой цены облигации. Для определения процентного изменения цены при заданном изменении нормы доходности за счёт выпуклости необходимо применить следующую формулу:

Вероятные изменения цены при заданном изменении нормы доходности определяются суммированием значений дюрации и выпуклости. При количественном анализе риска облигации следует отметить, что если показатель дюрации интерпретируется преимущественно однозначно, то к кривизне подходы различны. Так, помимо уточняющей роли к линейной аппроксимации, используется оценка стоимости выпуклости как показателя волатильности процентных ставок.

Отметим, что доходность облигации возможно реализовать лишь в случае, когда все купоны реинвестируются по заранее заданной ставке процента. Практика, однако, показывает, что данное трудноосуществимо: ставка регулярно меняется, в связи с чем важно вести показатель величины процентов по купонам, подверженных процентному риску в прямой зависимости.

Для торговли облигациями важна классификация торгуемого инструмента: в зависимости от внутренних свойств того или иного вида облигации могут применяться различного рода скидки, надбавки; риски же варьируются – необходимо их точное определение. Факторы, влияющие на стоимость облигации, подразделяются на: характеристики облигационного выпуска, характеристики эмитента, агрегированные показатели.

Развитие рынка облигаций федерального займа

... погашении облигаций по их номиналу. Номинал облигации составляет 1 000 рублей. Срок обращения ОФЗ-ПК от 1 года до 5 лет. ОФЗ-ПД, ОФЗ-ФД, ОФЗ-АД Облигации федерального займа ... эталонных выпусков облигаций (так называемый benchmarks) с ключевыми сроками до погашения и большими объемами обращения. Такие эталонные выпуски служат четкими ориентирами для построения кривой доходности по государственным ...

Первоочередным фактором, влияющим на стоимость облигаций, является характеристика эмитента, её экономические показатели7: размер компании — рыночная оценка стоимости, в случае наличия обращающихся акций, и её волатильность; оценка стоимости долга, отношения капитализации к активам, собственному капиталу, отраслевая принадлежность.

Кредитный рейтинг представляет собой шкалу оценки кредитоспособности заёмщика. На основании кредитного рейтинга заёмщику присваивается рейтинг надёжности, из чего делается предположение о кредитном спреде данной бумаги. Существует несколько агентств, составляющих подобные рейтинги: S&P, Moody’s, Fitch, Эксперт РА, НРА. Среди отечественных эмитентов наиболее распространены спекулятивные рейтинги, что в целом связано со страновыми рисками, при этом основная масса выпусков – чуть ниже инвестиционного класса, что свидетельствует о значительном потенциале в плане надёжности, снижения доходностей. Cavallo, E., Valenzuela, P., The Determinants of Corporate Risk in Emerging Markets: An Option-Adjusted Spread Analysis, 2007, стр 16.

Рисунок 2. Распределение частот рейтингов российских эмитентов по международной шкале, Moody’s. Источник: Rusbonds, расчёты автора.

Низкий кредитный рейтинг предполагает увеличения базиса доходности, и наоборот. Оценка производится в сравнении с бенчмарком. Следует отметить субъективный фактор рейтингового агентства, способного негативно повлиять на положение компании.

Во-вторых, облигации подразделяют в зависимости от срока до погашения. Существует прямая зависимость8 между вероятностью дефолта и сроком до погашения облигации, следовательно, инвесторы требуют более высокую норму доходности для данных выпусков. Однако прямая зависимость характерна лишь для облигаций инвестиционного уровня: для спекулятивных — связь обратная9. При этом следует отметить так же, что с ростом срока до погашения спред доходности по корпоративных облигациям сужается. Значительное влияние на срок до погашения

В-третьих — выделяют облигации по способу обеспечения: обеспеченные облигации предполагают покрытие выплат по ним тем или иным способом, а владельцы имеют соответственно преимущественное право погашения в кредитной очереди10 (но в порядке старшинства).

Обеспечиваются облигации: пулом закладных — ипотек под раннее выданные ссуды под покупку недвижимости, поступления по которым обеспечивают выплату процентов – в данном случае значительны риски банкротства ипотечных заёмщиков; бланковыми закладными – под залог всех активов предприятия; пакетом ценных бумаг принадлежащих компании предприятий, которые реализуются в случае неисполнения обязательств; облигации с залогом оборудование. Данный вид инструмента характеризуется сниженными рисками, ввиду изменения порядка удовлетворения прав Guntay, Hackbarth, Corporate Bond Credit Spreads and Forecast Dispersion. 2010. Fridson, M., Garman, C., Determinants of Spreads on New High-Yield Bonds. 1998 Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.12.2015) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. и доп., вступ. в силу с 29.03.2016), ст. 134, ст.138. – СПС «Консультант Плюс» требования в случае банкротства эмитента. Обеспеченные облигации торгуются с премией, что влияет на цену облигаций. При этом же следует учитывать, что для нескольких выпусков может быть назначено общее обеспечение, что снижает его надёжность, либо же выпуск может быть обеспечен разными залогами.

Понятие доходности ценной бумаги

... роста капитала, входят: долевые инструменты, взаимные фонды и облигации с нулевым купоном. Оценка доходности ценных бумаг тесно связана с оценкой финансового состояния предприятия-эмитента, ... доходности и зависимость доходности облигаций от срока их погашения. Во второй главе анализируются такие критерии, как надежность и ликвидность ценных бумаг. Исследуются факторы, влияющие на надежность бумаг, ...

К необеспеченным относятся фидуциарные облигации без какого либо обеспечения. Однако здесь, вместо формального залога, в качестве источника погашения кредита выступают денежные потоки предприятия. Потенциальная способность генерировать денежные потоки и обеспечивать их ликвидность позволяет говорить об эмитенте как о надёжном с точки зрения инвестиционной привлекательности. У разных авторов обеспечение активами (как правило, дебиторская задолженность, либо доходы от конкретного вида деятельности: облигации Д. Боуи) относят как к обеспеченным (А. Шадрин11), так и к необеспеченным (Я.М. Миркин)12, однако мы склоняемся к тому, что данный залог нестабилен и трудно прогнозируем в стоимости, следовательно и облигации не обеспечены, как и связанные с определённым инвестиционным проектом, доходы от которого так же направляются на погашение облигаций. Совместные облигации выпускаются для финансирования нескольких предприятий в определённой пропорции, что снижает риски относительно одного эмитента. Отдельно выделяются гарантированные и застрахованные облигации, где в процесс погашения могут быть включены третьи лица в порядке договора гарантии или страхования соответственно. У Ф. Фабоцци13 выделяются так же субординированные (младшие) необеспеченные облигации, имеющие предопределённо низкий ранг общих претензий на активы.

Конвертируемые облигации основываются на праве держателя облигации конвертировать единицу облигации в определённое количество А. Шадрин, «Как финансировать экспорт», РЦБ, окт. 1998. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://old.rcb.ru/archive/articles.asp?id=585 (дата обращения: 22.05.2016) Я.М. Миркин Ценные бумаги и фондовый рынок. – М. «Перспектива», 1995, с. 174. Ф. Фабоцци Управление инвестициями. Пер. с англ. – М.: Инфра-М, 2000, с. 455. акций эмитента в срок погашения. Данная опция по-разному влияет на стоимость облигации: в зависимости от срока до погашения и волатильности на рынке основного инструмента риски могут как увеличиваться, так и уменьшаться.

Особое значение для определения стоимости облигации имеет наличие в ней встроенного опциона – потенциального права агента совершить относительно актива какие-либо действия. Так, возможность инвестора погасить выпуск до даты погашения, или «пут» — опцион, определяет облигацию как отзывную. Влияние данной ковенанты на стоимость весьма интересно: с одной стороны, такая возможность должна снижать риски, как следствие – и доходность, однако практика российского долгового рынка свидетельствует: как правило, после предъявления оферты эмитент оставляет за собой право изменить купон по личному усмотрению: пут инвестора трансформируется в «колл» эмитента14. Данный факт негативно сказывается на стоимости финансового инструмента, так как снижает прогнозируемость денежных потоков и создаёт для инвестора потенциальную возможность оказаться «в деньгах» в условиях снижения ставок на рынке. На отечественном рынке обращается порядка 43,8%15 корпоративных облигаций с офертой. Для оценки рисков по данному типу облигаций используется показатель волатильности: дюрация и изгиб неприменимы. Опцион с защитой от рефинансирования — обычная практика в данном случае – накладывает ограничение на эмитента относительно срока выкупа выпуска.

Анализ основных характеристик и функций облигаций на российском рынке

... которые были поставлены мною в процессе написания курсовой работы, сводятся к следующему: во-первых, это общая характеристика облигаций, как финансового инструмента на рынке ... данной курсовой работы является раскрытие роли и функций облигаций, более детальное рассмотрение основных характеристик облигаций, а также анализ их доходности. Задачи, ...

1.2. Прогнозирование и оценка на рынке корпоративных

облигаций

Оценка облигаций на основании дисконтирования денежных потоков основана на ставке YTM, однако необходимо принять тот факт, что Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций Милицкова Т.М. //«Журнал Корпоративные финансы» №2(26) 2013 Рассчитано автором на основании данных: Официальный сайт информационного портала RusBonds [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rusbonds.ru/ (дата обращения: 22.05.2016) доходность к погашению является динамической величиной, и имеет срочную структуру, в связи с чем дисконтирование по фиксированной ставке приведёт к недостоверным результатам. Применение же динамической ставки связано с определением функции дисконтирования, основанной на определении кривой доходности. На основании срочной структуры процентных ставок инвестор (трейдер) троит свою стратегию, выбирая необходимую срочность инструментов. Существует несколько теорий процентных ставок, основанных на теории ожиданий и теории сегментации.

Эталонной кривой для денежного рынка является кривая государственных ценных бумаг (эмитент — МинФин), обозначаемая также как кривая бескупонной доходности (КБД)16. Следует отметить, что на данный момент на отечественном рынке обращается малое количество дисконтных облигаций, в связи с чем КБД строится на основании купонных ОФЗ. Наличие купонного эффекта при этом достаточно спорно: некоторые исследования (Малкиль, 1966; Нельсон, 1972) приводят данные о нивеляции эффекта, в то же время другие учёные отмечают значительное различие полученных результатов (Эсхол, Элиотт, 1976)17. На базе данной кривой строятся индивидуальные отраслевые кривые, либо по отдельному эмитенту.

Для трейдера важной является форма кривой доходности, которая обычно пологая, но встречаются так же инвертированная, куполообразная, реже – плоская. На базе данной кривой выделяются следующие риски, являющиеся частной реализацией процентного риска18:

Риск параллельного сдвига кривой доходности – обусловлен общим изменение ставок на рынке, определяется как правило в кратко- и Гамбаров, Шевчук, Балабушкин, Никитан. Кривая бескупонной доходности на рынке ГКО-ОФЗ. 2006 г. Методика построения КБД «спот» и кредитных спрэдов для группы облигаций с неоднородным кредитным качеством эмитентов, Смирнов.Н., соавт. , А.В. : ГУ ВШЭ, 2007. — 40 c. Прогнозирование кривой доходности в задачах управления активами и пассивами банка — Г.И. Пеникас. // Прикладная эконометрика, 4 (12) 2008 г. среднесрочной перспективе. Управляется подходами через дюрацию Маколея.

Риск изменения формы кривой доходности – в долгосрочной перспективе, на фоне структурных изменений в экономике возможно глобальное реформирование денежного рынка, в связи с чем изменяется и срочный характер заимствований. В условиях экономических флуктуаций подобные изменения могут протекать чаще.

Базисный риск – связан со структурой фиксированных и плавающих ставок в активах и пассивах и представляет из себя риск смены тенденции на рынке.

В связи с вышеобозначенными факторами важно решить задачу построения кривой доходности, отражающей временную структуру процентных ставок. Существует классификация методов на инженерные, итерационные, параметрические, интерполяционные, аффинные.

Метод оценки рисков российских корпоративных облигаций

... рисков на стоимость облигаций на основе статистики рынка облигаций. Сделать выводы о неоднородном отношении к риску со стороны участников рынка ценных бумаг. Предметом исследования данной работы являются методы эконометрической оценки ... оценки облигаций, а именно: статистический метод расчета VaR по изменению кривой процентных ставок для оценки процентного риска; двухшаговый метод, оценки риска ...

К итерационным относятся методы, не имеющие строгого обоснования. Это: использование непосредственно кривой доходности к погашению по ГЦБ; метод бутстреппинга (bootstrapping) (Фамма, Блисс, 1987), основанный на нахождении нормы доходности из купонной казначейской облигации путём последовательного решения уравнений первой степени по срокам. Базой для решения данной задачи является стрипование – каждого из потоков платежей в качестве отдельной облигации. Так, для вектора цен купонных облигаций i – ближайший срок купонной выплаты, последовательно решается

уравнение , где член соответствует доходности бескупонной облигации для срока погашения i. Так же к данному классу относят метод ядер (Tanggaard).

Сплайновые19 методы подразумевают поиск кривой бескупонной доходности в виде сплайна20. Впервые описаны в работе Маккулоха (1971), где использовались квадратичные сплайны, позднее были введены кубические (Маккулох,1975; Литценбергер, Рольфо, 1984), «B», экспоненциальные (Васичек, Фонг, 1982) сплайны. Построение сплайна ведётся путём разделения интервала на m периодов с последующем предположением о форме функции на участке и заданием ограничений:

• Для получения гладкой функции используется сглаживание сплайна.

Параметрические модели основываются на предположении о том, что КБД представляет из себя конкретный класс функций, как следствие задача сводится к оценке параметров. Реализацию задачи производят методом МНК. Параметрическая форма Нельсона-Зигеля (Нельсон, Зигель 1987) используется на данный момент множеством банков (Приложение А), а так же её конкретизация – модель Свенсона. Она представлена в уравнении ниже:

• Где , b1, b2 — регрессионные параметры, отвечающие за долго-, кратко-, среднесрочную компоненты, а — параметр для дальнейшей оптимизации функции. Для уточнения формы кривой на краткосрочном периоде вводятся фиктивные переменные. В отечественной практике кривые бескупонной доходности рассчитываются на базе серии выпусков ОФЗ Московской биржей. Методика определена как G-кривая21, представляющая модификацию модели Свенсона с введением уточняющих параметров, Лапшин В.А., Каушанский В.Я., Курбангалеев М.З — Оценка кривой бескупонной доходности на российском рынке облигаций // Экономический журнал ВШЭ 2015, Т.19, с. 9-29. Сплайн — функция f(t), определённая и непрерывная на [a;b], порядка m, с узлами
• f(t) – алгебрарический полином степени

Особый класс представляют аффинные модели, расширяющие и дополняющие интерполяционные. Основание данного класса методов– предположение о равенстве долгосрочных ставок и пролонгированных краткосрочных. Обобщением всех моделей является обобщённая однофакторная модель стохастического дифференциального уравнения первого порядка (Чанг, Каролаи, Лонгстафф, Сандерс, 1992):

При значении коэффициентов = 0 и = 0 получаем модель Мертона, при , =- , = 0 – модель Васичека, при =½модель Кокса-Ингерсолла-Росса.

Таблица 122. Сравнительная характеристика методов построения КБД. Метод Преимущества Недостатки Бутстреппинг Простота метода, Отсутствие формализации метода;

Страхование рисков на фондовом рынке

... анализу страхования рисков на фондовом рынке, изучению нормативной базы и основных показателей развития Российского фондового рынка. В третьей главе разработаны основные направления совершенствования страхования рисков на фондовом рынке, изучен опыт зарубежных фондовый риск страхование 1.1 Теоретическое понятие страхования ...

доступность и быстрота Необходимость наличия на рынке

вычислений; дисконтных облигаций, достаточно

Практическая эффективного рынка.

применимость результата Спорность полученных результатов,

в ряде случаев; дискретность.

Нетребовательность к

объёму исходных данных. Параметрические Сравнительная простота Невозможность построения

метода; безарбитражных кривых;

Относительная высокая Необходимость предварительной

точность; обработки исходных данных – фитинга;

Гибкость метода при Возможность получения абсурдных с

значительной экономической точки зрения

формализации. результатов;

Односторонность оценки в случае

временного перекоса среди торгуемых

инструментов;

• Численная неустойчивость. Интерполяционные Высокая точность Сложность, трудоёмкость модели;

результата, гибкость Необходимость заранее определить

модели. форму сплайна;

Сложность экономической

интерпретации из-за точек перегиба;

Необходимость дополнительного

Составлено автором по данным источников 15, 16, 18.

сглаживания полученной кривой;

• Неадекватность на концах модели. Аффинные Безарбитражность Спорность применения на

результата неоднородном рынке корпоративных

моделирования; облигаций;

• Высокая точность оценок. Сложность получения мгновенной

спот-ставки и долгосрочной КБД для

эмитента;

• Требовательность к количеству данных.

В таблице 1 приведена сравнительная характеристика различных методов построения КБД. Из таблицы видно, что по при решении задачи построения кривой необходимо искать компромисс между точностью получаемых результатов и объёмом проведённых операций. Между тем, следует отметить, что наиболее востребованным является метод НельсонаЗигеля, предоставляющий достаточную аппроксимацию при сравнительной простоте. Увеличение же точности в сплайн- и аффинных моделях не гарантирует улучшение прогнозного результата. Однако в случае полного рынка предпочтительней, несомненно, использование моделей последнего типа. Существуют исследования (Чан, 1992), которые показывают, что однофакторные аффинные модели недостаточно точно прогнозирую рынок, с чем можно не согласиться, так как в условиях низкой волатильности процентных ставок (США после кризиса 2008 г.) потребность в сложных моделях значительно снижается. Для удобства дальнейшего анализа обозначим полученную функцию КБД как (t), где t – срок до погашения.

На базе полученных моделей строится оценка кривых доходности для конкретной бумаги корпоративного сектора. Однако в структуре нормы доходности для конкретной ценной бумаги имеются премии за кредитный риск и риск ликвидности, определяемые как кредитный спред, или спред доходности. Существует несколько подходов к оценке кредитного спреда, в основании которых лежат: оценки показателей деятельности фирмы, рейтинги, безрисковые КБД.

Для оценки спреда возможно использование вышеупомянутых рейтингов, однако при этом следует учесть, что они дают лишь качественную характеристику, и не позволяют определить точную количественную оценку для конкретного инструмента в условиях неоднородности рынка. Использование же усреднённых показателей спреда обладает значительной погрешностью23. Помимо прочего, рейтинговые агентства редко пересматривают объявленные рейтинги, в связи с чем существует объективная вероятность снижения, или повышения качества эмитента в период между моментами оценки. Критика агентств и их деятельности обусловлена во многом кризисом 2009 г., (Lehman Brothers, Bear Stearns), так и кризисом Еврозоны 2012 г. (рейтинги Греции, Испании) и имеется как в отечественной литературе24, так и в западной (Фабоцци, 2013).

На базе показателей деятельности фирмы, её стоимости строятся структурные модели оценки спреда. В основе их лежит построение факторной модели, основанной на отчётности компании: достаточности капитала, рентабельности, WACC, качества активов. Особенностью данного подхода является использование периодически поступающих на рынок информации, а так же необходимость пересмотра модели по мере изменения данных об объекте, в связи с чем оценка приобретает лаговый характер. Основная задача моделей данного типа – определить вероятность дефолта объекта в заданный момент времени Т. Примером структурной модели может служить оценка эффекта финансового рычага компании25:

Предполагая, что достижение показателем нулевого значения ведёт к дефолту, инвестор получает от номинальной стоимости облигации лишь величину RR – уровень восстановления. Таким образом, стоимость облигации может быть определена как: , где Энциклопедия финансового риск-менеджмента – под ред. А. А. Лобанова и А. В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес-Букс, 2009 г., стр. 409. О. Самофалова. Агентство дурного влияния — газета Взгляд. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://vz.ru/economy/2011/7/7/505551.html (дата обращения: 16.05.2016) Обзор моделей оценки справедливой стоимости облигаций Н.А. Истомин. УВМиИ.

• вероятность дефолта в момент Т26. Однако для практического применения модели необходимо принятие посылок Модильяни – Миллера.

Использование моделей оценки, основанных на определении спреда доходности относительно бенчмарка – КБД, позволяет определить премию в рыночных условиях. В данном случае очевидны преимущества полноты информации об объекте, учитываемой рынком. Даже с учётом того факта, что на российском рынке сделки совершаются довольно редко, данные обновляются ежедневно. В целях данной оценки используют несколько типов спредов.

Номинальный спред – наиболее простой с позиции построения определяется как разница между мгновенной ставкой доходности к погашению по заданной бумаге (предполагается, что все выплаты дисконтируются по единой норме) и доходностью к погашению по ОФЗ с аналогичной дюрацией. Очевидно, что номинальный спред не учитывает ни структуру выплат, ни форму кривой доходности. Используется на развитых рынках с высокодоходными инструментами. Следующий вид спреда – относительный спред. Он определяется ка отношения номинального спреда облигации к её доходности к погашению. Интересен тем, что в случае наличия чётко выраженной тенденции в соотношении позволяет выстроить торговую стратегию: сдвиги появляются лишь в случае значительного изменения процентных ставок.

I – спред27 (interpolated) представляет разницу между доходностью к погашению облигации и линейной интерполяцией на сопоставимую по срокам до погашения кривую доходности. Аналогично номинальному спреду, расчёт его достаточно прост, но при этом необходимо определить R(t).

Использование вышеперечисленны спредов нежелательно в случае нестандартных форм КБД, амортизационных облигаций. Помазанов М.В. Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям / М.В. Помазанов, Т.В. Петрук // Управление финансовыми рисками. – 2006. – №1. – С. 32–43. Credit spreads explained. D. O’Kane and S. Sen. // Journal of credit risk, v1, #2, Spring 2005.

Для анализа облигаций не «мусорного» уровня используется Z-спред28. Данный показатель более чувствителен к особенностям выпуска. Рассчитывается следующим образом: для

— Таким образом, путём прибавления Z – спреда к КБД мы получаем кривую доходности для конкретного облигационного выпуска. В зависимости от значений Z – спреда трейдерами используются различные торговые стратегии, как правило – путём сравнения данного показателя по нескольким идентичным бумагам. В случае нулевой волатильности определяется как статический спред.

OAS – (option adjusted spread) – используется для облигаций с опционом. Математически может определяться как стоимость встроенного опциона. Идентичен Z – спреду, но с той разницей, что базой для расчёта выступает ставка Libor. На наш взгляд, для отечественных облигаций целесообразнее использовать Mibor.

Как уже отмечено, в качестве базиса используется КБД. Однако при этом следует дать несколько замечаний. Во-первых, использование стандартных кривых как функции от времени не совсем оправдано: фактический срок удержания облигации определён дюрацией (в днях), в связи с чем и кривые строятся как функция от дюрации. Во-вторых, определение безарбитражной ставки по кривой трудновыполнимо, в связи с чем возможны вариации29: например, использование CCS (cross-currency interest rate swaps) в качестве базиса, или NDF imlied yields, что позволяет игнорировать валюту номинала облигации. Помимо прочего, использование кривой ОФЗ часто приводит к получению более лёгких концов, по сравнению с CCS/NDF, в связи с чем возможна переоценка ряда облигаций. Существует так же возможность рассчитать кредитный спред на основании Z-спрэд и его братья, В. Крылова, Ренессанс Капитал – Количественный анализ, ДО России, 30.10.2006 г. М. Галкин, М. Коровин, Д. Смелов. Процентные свопы, шаг №2: о Z-спрэдах, графиках и «перегретости» рынка. // МДМ-банк. 14.05.2007 рыночной информации о кредитном риске для этого по j-й бумаге вычисляется дельта как разница между кредитными дефолтными свопами данной облигации и страны эмитента. Данное, однако, редко реализуемо ввиду узкого спектра ценных бумаг, по которым имеются подобные ПФИ.

Для оценки спреда ликвидности облигации производится первоначально расчёт её ликвидности по формуле:

Здесь Tj (T) – количество сделок за последние 20 (250) дней, Vj (V) – объём сделок за последние 20 (250) дней, Dj (D) – доля активных дней за последние 20 (250) дней. Далее непосредственно спред ликвидности

определяется как .

На основании полученных кредитных спредов составляется оценка справедливой стоимости облигации как функция цены, где:

y = R(t) + spread + .

Однако данная модель лишь частично справедлива для облигаций со встроенным опционом. В случае наличия опциона, оценка производится по формуле P(t) = Pn(t) + Popt, где Pn(t) – стоимость облигации в случае отсутствия в ней опционов, Popt для call-опциона – снижает цену, put – увеличивает. Определение внутренней стоимости опциона может осуществляться несколькими способами: как по формуле Блэка-Шоулза, методу Монте-Карло, так и биномиальному дереву.

Биномиальное древо можно использовать как для безопционной, так и инструментов с наличием ПФИ. Процесс построения представлен в виде последовательного нахождения текущих оценок облигаций на основании форвардных процентных ставок. При заданной волатильности , текущей и нижней годовой ставке мы по формуле

• Динамика будет представлена следующим образом:

…

…

Рисунок 2. Схема оценки облигаций методом итераций.

В случае же отзывной облигации мы получим дерево ставок, где любое превышение номинала будет приравнено к 100%. Далее, найдя дельту б\о и отзывной облигации, определим величину спреда.

В случае оценки конвертируемых облигаций при приходим к случаю облигации со встроенным call-опционом эмитента30. В данной ситуации премия прибавляется, и её величина зависит от внутренней стоимости опциона.

1.3. Подходы к управлению риском на рынке облигаций

Управление риском на рынке облигаций обусловлено необходимостью точного регулирования максимально возможных убытков по позиции. Управление осуществляется либо по одному конкретному риску, либо по комплексу рисков, и представляет из себя комплекс мероприятий по снижению, либо устранению негативного влияния факторов риска. Чтобы избежать рисков, большинство трейдеров используют фундаментальный и технический анализ. Однако, учитывая специфику ценообразования и низкую ликвидность, использование последнего метода становится малоприменимым на рынке облигаций.

Дюрация и выпуклость – основной инструментарий для оценки риска, описан в п1. Однако применяется так же количественная оценка риска Market Price Analysis and Risk Management for Convertible Bonds Fuminobu Ohtake, Nobuyuki Oda and Toshinao Yoshiba, aug. 1999. позиции – VAR (value at risk).

Оценка Var позиции производится на основании оценки рисков.

где – волатильности (СКО) цены облигации, – уровень доверительной вероятности. VAR оценивается в соотношении с показателем прибыли в пунктах:

Методика количественного определения структуры Var ликвидности, базисного и кредитного риска на основании статистической информации об активе определены в приложении Б. В процессе управления риском показатель снижается на величину VAR по обратной позиции, но при этом и величина ожидаемой прибыли терпит снижение. В зависимости от нормы риска используются различные стратегии управления риском.

Исторически первой моделью управления стала иммунизация облигации – метод устранения процентного риска, основанный на точной балансировке процентного риска и риска реинвестирования. Подробна описана в отечественных работах Буренина, Шведова, Мельникова. Иммунизация позволяет создать такую позицию, при которой обеспечится защита от риска параллельного сдвига кривой процентных ставок, т.е. по облигации обеспечится первоначальный размер нормы доходности. Облигация считается иммунизированной, если разница . Для этого необходимо соблюдение следующих условий:

— Первое условие при этом обеспечивает равенство сроков, взвешенных по приведённой стоимости, второе же – обеспечивает получение прибыли за счёт разности волатильности: выигрыши по реинвестированию и по изменению курсовой стоимости взаимно перекрываются. На практике данный способ реализуется путем составления

31 A. Shapiro.Bond portfolio management. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://people.stern.nyu.edu/ashapiro/courses/B01.231103/FFL13.pdf (дата обращения: 22.05.2016) такой комбинации облигаций, при которой срок инвестирования равен дюрации. Следует отметить, что при простоте способа и принципиальной возможности задать произвольную дюрацию при наличие на рынке более чем 1 актива32, существует ряд недостатков, снижающих его практическую применимость. Как правило, параллельный сдвиг кривой доходности происходит только в периоде вплоть до среднесрочного, непараллельный же сдвиг влечёт за собой нелинейное изменение цены и риска, в связи с чем достижение заданной доходности становится невыполнимо; из-за фондирования досрочное высвобождение средств ведёт к рискам падения доходности.

Следующим способом управления риском является хеджирование, включающее несколько способов. Осуществление заимствований и реинвестирования на заранее определённую ставку путём заключения форвардных контрактов, или FRA (forward rate agreement).

Подобного рода контракты заключаются на срок T, начиная с момента . Однако данный способ предполагает значительные издержки поиска контрагента, в связи с чем мы предполагаем, что он актуален лишь для портфельного управления или торговли на рынке еврооблигаций. Использование FRA осуществляется по стоимости контракта33:

Чтобы минимизировать потери при данном способе риск-менеджмента, необходимо в случае хеджирования риска реинвестиций по позиции

заключить контракт на сумму . О.Г. Васильева, Н.Г. Игошкина.Управление риском портфеля с помощью показателя дюрации //Вестник Российского университета кооперации. — 2014. №2(16) Финансовые инвестиции — образовательный центр. информационный портал об инвестициях и инвестиционных инструментах. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://allfi.biz/investingbasics/DerivativeSecurities/soglashenie-o-budushhej-procentnojstavke.php (дата обращения: 22.05.2016)

На практике рынок не всегда эффективен, и у инвесторов имеются различные ожидания по поводу процентной ставки. В случае активного управления риском применяется хеджирование дюрацией. В данном случает хеджируемая облигация страхуется при помощи хеджирующей. При использовании двух облигаций x и y. Необходимо определить прежде всего процент позиции для хеджирования какую часть меры риска мы решим обезопасить. Далее определяется необходимое количество хеджирующих бумаг на единицу заданной по формуле:

В краткосрочном периоде при этом используется как правило обыкновенная дюрация. На основании данной формулы определим окончательное количество облигаций для заключения противоположной основной позиции: На рынке облигаций хеджирование дюрацией перспективнее в случае короткой позиции, так как неблагоприятное движение цены сильнее при падении процентных ставок. Коэффициент хеджирования позиции определяется через соотношение волатильности облигации и хеджирующего ПФИ.

Для модификации хеджирующей позиции на средне- и долгосрочный периоды используется в дополнение к показателю дюрации показатель кривизны. В данном случае возможно использование множественного набора облигаций. Так, для случая с 3 хеджирующими облигациями, используем формулу для нахождения вектора количества:

Где , B = , корректируется на коэффициент хеджирования.

Хеджирование фьючерсами представляют стандартизированную разновидность FRA, основным контрагентом в заключении которого Буренин А.Н. Управление портфелем ценных бумаг. // Альпина-Букс, 2007 г, 438 с., стр. 212-214. является не банк, а трейдер, и осуществляемый при посредничестве инфраструктурной организации – биржи. Хеджирование фьючерсами идентично процессу хеджирования дюрацией, однако есть некоторые нюансы, которые следует определить. Прежде всего, исходя из сущность фьючерсного контракта, следует отметить принципиальное преимущество фьючерса – покупка не актива целиком, а лишь фондирование гарантийного обеспечения. Фьючерс на облигации составляется на базе комплекса облигаций. В отечественной практике присутствуют только фьючерсы на ОФЗ. Для определения стоимости фьючерса действующего до периода T в момент t необходимо воспользоваться следующей оценкой35:

• Где – количество облигаций в контракте;
• – коэффициент конверсии;

• чистая текущая цена облигации;
• – разница в НКД в T и t;

• купоны и периоды их выплаты в интервал времени действия

фьючерса; r – ставка РЕПО овернайт. Дюрация фьючерса определяется как:

На основе данного показателя находим количество фьючерсных контрактов, которое необходимо заключить для хеджирования позиции. Отметим, что в общем случае хеджирование фьючерсными контрактами предпочтительней облигаций, однако на отечественном рынке возможно захеджировать только безрисковую процентную ставку (ОФЗ), для ограничения риска кредитного спреда можно использовать контракты смежных эмитентов отрасли, помимо этого при занятии короткой позиции по свопу трейдер будет обязан вернуть брокеру упущенный купонный доход за период, в связи с чем процент по данному инструменту увеличивается. Фьючерсы на корзину ОФЗ. Руководство к действию. FORTS. 2012 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.fs.moex.com/files/3193 (дата обращения: 22.05.2016)

В случае хеджирования риска реинвестирования можно использовать IRS36 (interest rate swaps), суть которых заключается в составлении контракта по взаимному обмену плавающими и фиксированными процентными платежами. Своп-контракты являются внебиржевыми (OTC) сделками, в связи с чем по каждому отдельному контракту возможна собственная спецификация, однако имеются и биржевые торги (CME Group).

Для определения нормы хеджирования по облигации необходимо определить дюрацию свопа. Для этого, аналогично формуле ДДП находим PVBP свопа, и, далее, пределим сумму контракта. В данном случае покупатель свопа хеджируется от роста ставок и платит фиксированную ставку, а получает – плавающую, продавец же, хеджируя падение ставок – наоборот, платит плавующую, получая фиксированную. При использовании различных вариантов свопов, таких как свопы на форвардные контракты, или опцион на своп, возможны вариации по хеджированию процентной ставки.

По корпоративным облигациям структурно значимым является кредитный риск. СDS, credit default swap позволяет нам захеджировать риск некредитоспособности эмитента – дефолта. CDS представляет собой инструмент, согласно которому одна сторона – продавец свопа обязуется выплатить другой стороне – покупателю свопа определённую денежную сумму в случае наступления определённого события – дефолта эмитента, взамен на определённую периодическую плату. Фактически договор CDS представляет собой договор страховки, в котором объектом выступает риск предприятия. По данному контракту плательщик периодически до периода T перечисляет получателю процент I – стоимость свопа, последний же возмещает ущерб в случае дефолта в размере восстановительной стоимости. Использование CDS позволяет точно управлять процентным риском, так котировки устанавливаются рынком на основании полной (общее допущение) информации. Помимо риска эмитента, с помощью CDS можно Ковни Ш., Такки К. Стратегии хеджирования. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://whatisbirga.com/kovni52.html (дата обращения: 18.05.2016) регулировать так же и риски государственных обязательств. Несмотря на то, что дефолты на государственном уровне — достаточно редкое явление, тем не менее, учитывая, что CDS является «лакмусовой бумажкой»37 кредитоспособности государства, изменения цены данного инструмента отражают характер движения КБД, в связи с чем возможно хеджирование базисного риска облигации свопом страны эмитента. Следует отметить, что сам CDS может служить объектом спекуляции, частично очищенной от процентного риска, т.е. в данном случае торгуется непосредственно кредитный спред, премия за риск эмитента. По самому контракту CDS так же существуют риски: ввиду слабой стандартизированности и контролируемости на лицо риски продавца защиты, идентичные рискам страховой компании38.

Хеджирование процентного риска возможно так же при помощи опционов. Однако следует сказать о глубоком зарубежном рынке, возможности которого целесообразно использовать при торговле евробондами. Хеджирование через опционы на облигации (фьючерсы на облигации) производится путём анализа специальных коэффициентов дельта- эквивалента ценового риска, гамма – выпуклости, а так же тэта – временная стоимость опциона, каппа – изменение опциона при изменении волатильности на рынке процентных ставок, – дюрация

опциона:

• В стратегиях хеджирования опционами применяются разные подходы: как одним, так и несколькими контрактами. Опцион «колл» предполагает право покупателя на покупку актива у продавца опциона (облигации или фьючерса на облигацию) по цене страйка в период до экспирации, или в С.И. Тараканов. Возможности управления рисками на фондовом рынке в условиях нестабильной экономики., Финансовый журнал / Financial journal №4 2012. 109-114. Stulz R. Credit Default Swaps and the Credit Crisis // Journal of Economic Perspectives. 2010. Vol. 24. No 1. P. 73—92 период экспирации;
• «пут» — продажу. С помощью опционов хеджирование происходит

В зарубежной практике встречаются так же опционы на процентную ставку. В данных опционах под страйком понимается определённый уровень процентной ставки (Libor).

Процентный «Кэп»39 страхует покупателя от повышения ставок по кредиту через обязательство контрагента выдать кредит под определённый процент в случае повышения ставок, идентичен серии «пут» — опционов. «Фло» страхует инвестора от снижения процентной ставки. Процентные опционы отсутствуют в российской практике, и мы считаем, что в данном направлении для отечественного организатора торгов в данном отношении имеется широкая база для деятельности.

Для хеджирования валютного риска по облигации возможно использование как FX свопа, так и валютного фьючерса, валютного опциона. Хеджирование данного типа имеет смысл, если валюта учёта отлична от валюты облигации. Основным методом хеджирования в данном случае будет расчёт соотношения волатильностей валюты актива и хеджирующего инструмента.

В торговле возможны ситуации, когда осуществить хеджирование определённой части риска невозможно, что вызвано недостатком инструментов. В данном случае возможно применение особого вида хеджирования, определяемого как перекрёстное. Если на рынке имеется высокая корреляция между инструментами, возможно использование смежного инструмента, либо ПФИ для него же. В данном случае коэффициент хеджирования может определяться в виде corr.

Динамическое хеджирование – особая модель хеджирования, построенная на регулярном пересмотра позиции по хеджу.

В заключение теоретической части представим основные стратегии торговли на рынке корпоративных облигаций и обобщим представленную Примостка Л.А. 9414 — Финансовый менеджмент банка. 2004 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://econbooks.ru/books/part/ (дата обращения: 22.05.2016) выше теоретическую информацию в виде схемы в Приложении В. В зависимости от использованных методов анализа рынка, получается различная картина рынка. На базе данной информации трейдер должен определиться с факторами риска, его количественным выражением, а так же с уровнем требуемой доходности. Выбрав горизонт инвестирования, необходимо определиться со стратегией. Пассивные выбираются на основании соотношения риск / доходность. Базисом же для активной стратегии является наличие инвестиционной идеи. Большинство40 активных стратегий основываются на рисковом арбитраже, в связи с чем особенно важно определить потенциальное изменение цены, и риски с ним связанные. В зависимости от базиса определения стратегии выделяют торговлю спредами, торговлю кривой КБД, а так же торговлю будущей процентной ставки.

Торговля прогнозированием процентной ставки базируется на уверенности трейдера в правильности использованного подхода. В связи с особенностями прогнозирования, описанными в таблице 1, невозможно утверждать, что хоть один способ гарантирует надёжный результат. Однако в краткосрочной перспективе данная торговля уместна.

Использование сдвигов срочной структуры КБД позволяет построить стратегии по комплексу облигаций. Основанием для стратегии служит фундаментальная формула цены облигации с дисконтированием ДП. Вариативность сдвигов порождает множество стратегий, использование которых зависит от прогноза и от имеющихся на рынке инструментов.

Торговля спредами представляет из себя выявление закономерностей ценообразования кредитного спреда между различными облигациями (по виду, сроку, отрасли, типу) и определение пере- и недооцененных выпусков. Ввиду множественности спредов возможно использование специфических стратегий, связанных с фьючерсами, опционами, акциями (в случае конвертируемых облигаций).

Frank J. Yield curve strategies || Journal of fixed income, sept. 1991. P. 43 – 48.

Вне зависимости о выбранной стратегии важной задачей является вычленение и контроль риска. Чтобы очистить стратегию от незапланированных колебаний цены используют, чаще всего, хеджирование. Разнообразие ПФИ и их конструкций позволяет управлять практически любым риском облигаций.

Глава 2. Практика торговли российскими корпоративными

облигациями в условиях экономической нестабильности.

2.1. Общая характеристика рынка российских корпоративных облигаций

Отечественный рынок облигаций активно развивается с начала 2000-х голов: количество эмитентов стабильно увеличивается, объёмы вырученных при размещении инструментов средств растут. Параллельно возрастает и активность участников вторичного рынка. Несмотря на значительные изменения, произошедшие на отечественном рынке, начиная с 2014 г., рост интереса к фондовому рынку со стороны национальных инвесторов не уменьшился. Даже учитывая институциональный фактор низкой ликвидности, объёмы достаточны для ведения активной торговли по ряду бумаг. Добавим, что если говорить о корпоративных облигациях, то организованная площадка органично дополняется внебиржевым рынком, увеличивающим ликвидность.

Исследуя процессы, происходящие на отечественном рынке облигаций, следует отметить глобальные тенденции и макроэкономические факторы, оказывающие на него влияние. Современная российская экономика является преимущественно сырьевой по типу производства, поэтому основной детерминантой происходящих в ней процессов является стоимость нефти (Brent).

При этом следует отметить, что по номинальному объёму на рынке облигаций нефтяной сектор занимает аналогичное положение (1.56 трлн. Руб.), что и банковский (1.2 трлн. Руб.) с финансовый (0.325 трлн. Руб.)41, в связи с чем следующим по значимости фактором становится уровень процентных ставок. Расчёты произведены автором по данным: Официальный сайт информационного портала RusBonds [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rusbonds.ru/ (дата обращения: 22.05.2016)

В отечественной экономике уровень процентных ставок является традиционно высоким, что проиллюстрировано на рисунке 3. Даже с учётом того факта, что в целом наблюдается значительная корреляция динамики с развитыми странами, отечественные ставки ни разу не опускались ниже 8%. При этом наблюдается интересный факт: если в периоды кризисов на западных рынках происходит стойкое снижение ставок, то в России ставка неизменно повышается на определённый период для борьбы со значительными колебаниями на фондовом рынке42, что, возможно, объясняется активностью торгового баланса и волатильностью счёта капитала. В связи с подобной периодически активной политикой ЦБ РФ норма доходности на рынке значительно изменяется. Данный фактор определяет стоимость кредитования, а так как корпоративные облигации являются именно кредитным инструментом, то на них ставка оказывает прямое воздействие – как на величину купона, так и на доходность к погашению.

Рисунок 3. Динамика ставок рефинансирования (в России с 2014 г. – ключевой ставки) по странам с 2006 г. Ист.: РБК.

Высокие процентные ставки в условиях ограниченности возможностей привлечения капитала и свободного трансграничного передвижения приводит к наращению волатильности и временному «укорачиванию» М. Товкайло. «Зачем Центробанк поднял ставку до 17%».. Журнал Forbes. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.forbes.ru/finansy/rynki/275823-zachemtsentrobank-podnyal-stavku-do-17 (дата обращения: 22.05.2016) экономики. На рынке с малым инвестиционным горизонтом основное значение приобретают краткосрочные ставки. Их динамика отражена на рисунке 4 в виде индикативной ставки предложения денег на московском рынке Mosprime. На графике видно, что с 2013 г. имеется долгосрочная тенденция повышения процентных ставок, ослабившаяся к лету 2016 г. В разгар кризиса 2014 г. краткосрочные ставки повышались до 25%, при расширении волатильности до 5%, что вызвало резкое падение рынка облигаций. Подобные явления труднопрогнозируемы с точки зрения фундаментального анализа, однако для торговли на рынке представляют особый интерес, увеличивая эффективную доходность. Используя данные рисунка 4, можно видеть, что, несмотря на падение ставок в мае 2016 г., волатильность значительно выросла (до 1,6% на 6 месяцах против нормального 0,5%), сигнализируя о неуверенности рынка. На данном основании возможно использование стратегий, основанных на расширении диапазона ставок.

Рисунок 4. Динамика краткосрочных ставок Mosprime и диаграмма волатильности. Ист.: СРО НФА, расчёты автора.

Нестабильность отечественной экономики, рост процентных ставок, снижение цены основного источника доходов приводит к снижению покупательной способности денег и росту инфляции. Оказывая непосредственное воздействие на стоимость денег, инфляционный фактор удешевляет облигационный выпуск. На рисунке 5 проанализирована статистика месячной инфляции за 2013 – 2016 гг. На основании полученной информации построен график инфляционного риска. Исходя из предположения, что ожидаемый уровень инфляции заложен в стоимость актива, а инфляционный риск проявляется лишь в случае превышения инфляции своего среднестатистического значения, мы представили величину изменения нормы доходности при реализации риска. Из графика видно, что наиболее рискованными с данной точки зрения являются месяцы ноябрьмарт. Вероятность реализации риска распределена равномерно43 и составляет порядка 38%. Применяя данный показатель, мы можем по макроэкономическому прогнозу составить стратегию, при реализации которой получим прибыль, равную .

Рисунок 5. Месячная динамика инфляции, инфляционный риск. Ист.: ЦБ РФ, расчёты автора.

Исходя из приведённых выше факторов изменяется и безрисковая ставка процента по ОФЗ, служащая основным бенчмарком для оценки рынка российских облигаций. Отметим, что движения ставок для рублёвых и номинированных в иностранной валюте обязательств разнятся. Интерпретируя поверхность КБД рисунка 6, мы видим, как меняется форма кривой с течением времени. До 2015 г. имелась долгосрочная тенденция по повышению всей структуры ставок, однако реализовывалась она в условиях Допущение автора, по полученным данным можно сделать вывод о логнормальном распределении вероятности с пиком на весенние месяцы. Гипотеза не проверялась. низкой волатильности. Форма кривой при этом была восходящей, сходной с КБД развитых стран, что видно на рисунке 7. Начиная с декабря 2014 возникло резкое движение (с 9 до 13%), завершившееся наращением неустойчивости, сменой срочной структуры рынка: теперь КБД приобрела выпуклую форму, что представилось как ожидание повышения долгосрочных ставок на рынке. С 2014 г. форма периодически стала изменяется на куполообразную, что вызвано удорожанием краткосрочного кредита, высокой спекулятивностью рынка, стремлением игроков следовать за краткосрочными движениями стоимости нефти. Очевидны циклические колебания кривой: попеременное удорожание то краткосрочных, то долгосрочных ставок. Данное явление обуславливается отсутствием определённости на рынке.

Рисунок 6. Динамика доходностей государственных рублёвых облигаций. Ист.: Bloomberg.

На данный момент на рынке гос. облигаций КБД приобрела инверсивную форму, имеется тренд по снижению доходности, что, с нашей точки зрения, вызвано не реальными изменениями в экономике, но изменением законодательства в сфере налогообложения доходов по ОФЗ44 (купонов), что подогревает интерес рынка к инструменту. При этом следует отметить, что снижение безрисковой доходности влечёт в среднесрочном «Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая)» от 05.08.2000 N 117-ФЗ (ред. от 05.04.2016, с изм. от 13.04.2016) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2016), ст. 214.1. СПС «Консультант Плюс». периоде к повышению цен корпоративных облигаций; данный эффект возможен лишь в случае постоянства кредитного спреда. Использование стратегии КБД на базе рассмотренной информации возможно лишь с оговоркой о точности аппроксимации и распределении выбросов остатков.

Рисунок 7. Динамика КБД ОФЗ 2013-2015 (май).

Ист.: ММВБ, расчёты автора.

Отсутствие риска на рынке ОФЗ условно, так как существует определённая вероятность дефолта государства. Для определения величины подобного рода рисков эффективно использование свопов. На графике ниже представлена динамика спреда CDS России. Видно, что в период обострения рыночной ситуации спред значительно вырос и достиг 6.28%. На данный момент имеется нисходящий канал с длинной волны 5 месяцев. При помощи CDS можно захеджировать изменение безрисковой части дохода.

Рисунок 8. Динамика спреда CDS России. Источник: Ист.: Bloomberg.

В рамках вышеперечисленных тенденций развивался и отечественный рынок корпоративных облигаций. Начиная с периода введения санкций часть отечественных корпораций потеряла возможность кредитоваться за рубежом, в связи с чем для них особенно актуальным встал вопрос о изыскании заимствований на территории России. Так же большинство эмитентов, вслед за государством, перешло из инвестиционного класса в класс среднего качества и спекулятивный. Между тем, динамика отечественного рынка свидетельствует: доходность корпоративных облигаций неизменно растёт. На графике 9 видна динамика изменения доходностей. Интересен тот факт, что доходность BBB-класса (10,16%) выше BB (9,82%), что вызвано не только составом входящих в индекс инструментов, но и методикой рейтингования. Используя доходность индекса в качестве ориентира, можно определить эффективность выбранной стратегии, проведя бэк-тест. Так, облигации B (спекулятивной) категории позволяют достичь доходности в 12.52%, следовательно ожидаемая доходность с использованием данных инструментов должна быть не ниже.

Рисунок 9.Динамика индексов корпоративных облигаций. Ист.: ММВБ.

Торгуя с использованием кредитного рейтинга, можно ориентироваться на средние показатели по категории: рисунок 10. Несмотря на то, что среди российских эмитентов лишь малой части присвоен рейтинг, количество подобных компаний растёт. Вопрос о необходимости использования рейтинга разрешается с позиции принципа полного учёта информации рынком, а следовательно и его влияния на цену облигации.

Рисунок 10.Статистика среднего размера и частоты купона, доходности по категориям рейтинга, Moody’s. Ист.:Bloomberg, , расчёты автора.

На основании данных о распределении доходности по уровням рейтинга видно, что для различных эмитентов размер купона примерно одинаков, 9-12%, однако норма доходности значительно разнится. На основании полученной информации можно оценить реальную кредитоспособность предприятий. Так, если ориентироваться на размер купона, то наиболее привлекательными являются облигации спекулятивного класса (15%), однако для них характерны редкие выплаты до 2-х раз в год, в связи с чем можно сделать вывод о значительном кредитном риске эмитента, вызванным сильными колебаниями денежных потоков.

Кредитные риски реализуются в России сравнительно часто. Так, на диаграмме 11 представлена статистика дефолтов, начиная с 2000 года. Пик несостоятельности приходится на периоды кризисов 2008 и 2015 годов. Несмотря на значительное количество банкротств (40% и 20% соответственно), большинство из них происходило только по купонным платежам, основная же сумма долга, как правило, выплачивалась, либо реструктуризировалась. Меньшее значение с точки зрения трейдера имеют технические дефолты, однако и они имеют вес: в краткосрочном периоде они способны в значительной мере повлиять на доходность выпуска.

Рисунок 11.Динамика дефолтов российских эмитентов корпоративных облигаций по годам (слева).

Диаграмма распределения вероятности дефолтов эмитента (справа).

Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

На основании полученных данных мы составили диаграмму плотности распределения вероятности дефолтов. Используя её, мы можем количественно определить риск нашей позиции. Так, если в портфеле имеется 1000 бумаг, то с вероятностью 99% дефолт потерпит не более 350 эмитентов. Или же, в случае, если у эмитента предвидится за срок обращения бумаги более 35 денежных потоков, то вероятность несостоятельности хотя бы по одному из них выше 95%. В связи с этим держать бумагу с дюрацией более 8,7 лет (35/4- среднее количество денежных потоков на эмитента в год) представляется небезопасным.

Рисунок 12. Соотношение сроков до погашения и дюрации (20.05.16) Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

Исследуя взаимосвязь сроков и дюрации на рынке, можно прийти к выводу, что рыночные агенты предпочитают воздерживаться от инструментов длительностью более пяти лет. Существует отдельный кластер долгосрочных бумаг, дюрация которых приближается к 10 годам, но их эмитенты имеют государственное участие. Зависимость между сроком и дюрацией характеризуется средним соотношением 0.29 и не превышает 1, т.е. на рынке нет принципиально нерентабельных инструментов, но с увеличением срока рост дюрации замедляется. Ликвидность, соответственно, сосредоточена преимущественно в нижней части распределения.

На рынке корпоративных облигаций показатель дюрации сопряжён с внутренней доходностью актива. На графиках 13 описывается данная взаимосвязь в динамике. Так, видно, что в течение отмеченного периода произошло удлинение сроков обращения облигаций с 4,5 до 10 лет, что вызвано размещением долгосрочных выпусков. Так же выражено смещение нормы доходности: если в 2015 г. большинство инструментов торговалось в диапазоне 10-15% (13.67%) с редкими выбросами, то к 2016 выделился сегмент облигаций, доходность которых консолидирована в районе 0-5%, при положительной (прямо пропорциональной) зависимости доходностьриск. Данный факт объясняется стабилизацией ситуации на рынке после инфляционного шока, но между тем свидетельствует о его локальной перекупленности (ввиду того, что анализ проводится по состоянию на дату).

Рисунок 13. Динамика соотношения дюрации и YTM на рынке (05.15 слева, 05.16 справа) Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

Накладывая на вышеописанные графики КБД, мы анализируем кредитные спреды. Для наглядности анализа используем I-spread.

Рисунок 14. Динамика соотношения дюрации и I-спреда на рынке (20.05.15 слева, 20.05.16 справа).

Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

Представление о кредитном спреде позволит яснее понять ситуацию на рынке. Из рисунка 14 видно, что в течение года значение спреда плавно сместилось примерно на 100 б.п., снизив тем самым норму доходности по большинству инструментов на 1%, а вместе с падением КБД на 1.4% рост рынка облигаций составил (1.4+1)*1,98 4.72%, что не согласуется с показателями индексов доходности: на изменение цен в значительной мере повлияли непроцентные факторы. При этом отметим ряд моментов: вопервых, произошло растягивание спредов вдоль кривой дюрации, при том что количество значительных выбросов показателя уменьшилось, следовательно кредитные риски в экономике снизились, во-вторых, порядок абсолютного значения спредов сохранился (как в первый год, накопление в диапазоне 280-400 б.п., так и во второй, но в пределах 200-350 б.п. (308 б.п.средний), следовательно, при прочих равных условиях размер спреда для одной облигации относительно стабилен во времени: норма доходности движется вслед за КБД; значительные его колебания подогреты спекулятивным интересом и ожидают контр-движения. На данном основании следует обращать внимание на соотношения между различными активами и их группами в целях построения межспредовой стратегии. OAS спреды могут данному правилу не подчиняться, что вызвано их связью с акциями предприятия.

В целях анализа рынка углубим уровень разбора до секторов экономики. Выберем сегменты, облигации которых составляют наибольшую долю рынка, и попытаемся выяснить, какая из отраслей наиболее привлекательна для торговли. Представив подобные графику 13 результаты на рисунке 15, мы сможем выделить факторы, формирующие совокупную тенденцию изнутри. При этом следует отметить, что выбирались нормальные значения, без значительных положительных отклонений, в целях обобщения картины. Исследование рынка проводилось так же в соотношении рискспред, в целях контроля полученных выводов.

Рисунок 15. Соотношения риска и доходности по секторам принадлежности корпоративных облигаций. Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

Сектор машиностроения представлен нисходящей кривой доходности. Проблемы отечественного машиностроения объясняются значительной конкуренцией со стороны иностранных производителей. Основными заёмщиками являются «Уралвагонзавод» и «Силовые машины». На графике виден значительный разброс среди показателей, который наблюдается даже в рамках одного эмитента: например, «Уралвагонзавод» при схожей дюрации предлагает доходности в интервале от 8.687 до 13.913%, в связи с чем возможен межспредовый арбитраж. В целом же отмечено стремление к среднерыночному показателю доходности: 11.88% при дюрации 1.05.

В секторе строительства динамика во многом объясняется общеэкономическим спадом, снижение деловой активности и покупательной способности населения вызывают снижение спроса на объекты строительства, как следствие — рост кредитных рисков: это хорошо видно на графике, норма доходности составляет 14.3% при уровне риска 0.84. Основными заёмщиками являются «Главная дорога», «ПИК», «ЗСД». В данном секторе значительна доля компаний-банкротов, что ещё раз подтверждает степень риска: уровень спреда выше среднерыночного: 485 б.п.

Интересную картину представляет сектор телекоммуникаций: при достаточно низком уровне риска 0.98 они на протяжении всей кривой доходности, которая имеет вогнутую вниз форму, торгуются на уровне 10.03%. Спред часто достигает отрицательного значения и составляет, в среднем 44 б.п. Особенностью сектора связи является его динамичный рост даже в условиях кризиса, т.к. зачастую прибыль здесь достигается только при реализации эффекта масштаба. Кредитные риски тем ниже, что рынок явно олигополизирован, а снижение нормы потребления на отечественном рынке маловероятно. Для торговли данной сектор интересен так же запасом внутридневной ликвидности.

Сектор финансов представлен инвестиционными компаниями: «Открытие», «ВТБ24», «ДиджиталИнвест», ипотечными компаниями – «АИЖК». Характеризуется множественностью инструментов и внутренней неоднородностью: наряду с низкодоходными имеются достаточно интересные объекты для активной торговли. Разделив группу на подгруппы с отсечением доходности по средней (11,49%), приведём характеристику для каждой из них. Нижний сегмент формируется надёжными, преимущественно евро-, облигациями с доходностью 6,8% и дюрацией 5,04. Верхний доходностью 13,94 и риском 0.94, спредом до 480 б.п.

Банковский сектор России подвергся значительному реформированию с 2014 г.: ряд банкротств региональных и крупных банков сопровождались ужесточением системных требований со стороны ЦБ РФ. Кривая доходности – плоская, нисходящая, с редкими эксцентриситетами. Рынок интересен относительно высокой однородностью, и, как следствие, наличием взаимосвязей между агентами. При дюрации 1.12 средняя доходность – 11,56%.

Нефтегазовый сектор является локомотивом отечественной экономики. Облигации данной категории не являются наиболее ликвидными, что обусловлено низким уровнем доходности 9,98% при дюрации 1,25. Возможности нефтегазового сектора представлены преимущественно бумагами «Транснефти» и «Газпрома». Кривая доходности аналогична сектору телекоммуникаций, но с поправкой на различие сроков; спред по рынку составляет 320 б.п. Динамика рынка следует вслед за нефтяными трендами, но при этом на отрасли лежит высокая государственная ответственность, в связи с чем воздействия детерминирующего фактора снижаются.

Анализ, проведённый в данной части, показал, что отечественный рынок корпоративных облигаций претерпевает значительные изменения, вслед за формирующими его факторами. В условиях кризиса рынок стремится к однородности и укрупнению. Имеются явления значительной неэффективности, использование которых возможно в торговле.

2.2. Разработка торговых стратегий и практика их реализации

Разработка активных торговых стратегий на рынке корпоративных облигаций основывается на: наблюдении объективных закономерностей цены и на выявлении неэффективностей ценообразования на рынке. Начнём рассмотрение торговых стратегий на рынке облигаций с применения торговой стратегии торговли по новостям.

Торговля по новостям представляет разновидность стратегии, в основы которой лежит восприятие трейдером событий рынка. Учитывая многофакторность процесса ценообразования, можно сделать вывод о включении в цену всей доступной информации об объекте. Применение данной стратегии сильно зависит от ситуации и положения эмитента на рынке. В качестве примера для анализа выберем еврооблигации Сбербанка России SBERRU3.08 c погашением 03/2019. Протестируем возможность реализации стратегии событийного триединая, принимая во внимание так же и обыкновенные акции, учитывая их корреляцию 0,768.

5 7

3 6

4

Рисунок 16. Использование стратегии торговли по новостям на примере еврооблигаций Сбербанка. Ист.: Bloomberg.

На графике 16 представлена информация о ценах двух активов. Используя маркированные события, представим их влияние на цену облигации.

1. Сбербанк проводит сокращение рабочих мест (02.03.2015) – учитывая густую филиальную сеть и позиционирование банка как «шаговодоступного» — снижение котировок облигаций на 8.538%, вслед за акциями.

2. После сообщения о падении выручки до 293 млрд. руб. против ожидаемого в 283 млрд. руб. котировки за месяц поднимаются на 2.625% (24.03. 15).

3. Далее в событиях компании не прослеживается чёткого тренда, но присутствует сообщение об уходе одного из руководителей CIB. Отмечено падение котировок облигаций на 5.813%, вязаное с событиями в сфере ДКП. На отечественно рынке с начала года отмечалось снижение процентных ставок с 17% до 11%. Нисходящий тренд сменился восходящим в середине июля, на фоне отсутствия заметных событий.

4. Заявление кремля о необходимости приостановления введения стандартов Базеля III терпит критику со стороны регулятора, 1,125% рост.

5. Принято решение о приостановлении действия Базеля 3, что вызывает падение котировок облигаций на 2.438% (25.11.15).

6. После поднятия ставки ФРС с 0.25 до 0.5% начинается непрерывный рост облигаций. За 2,5 месяца ставки поднимаются на 3.063% (16.12.15).

7. 15.03.15 обнародуется информация о росте квартальной прибыли на 48%, увеличении рентабельности капитала с 9.07% до 12.6%. Рост котировок на 2,375% до п.8.

Таким образом, используя при росте цен длинные, а при падении – короткие продажи, мы смогли бы обеспечить себе 18,215% годовых прибыли. Однако при этом следует учесть, что облигации номинированы в долларах США, курс же на протяжении рассматриваемых периодов падал. Чтобы нейтрализовать данное явление, необходимо было захеджировать валютную позицию фьючерсом на пару рубль-доллар.

Таблица 2. Сводная таблица результатов торговой стратегии.

1 2 3 4 5 6 7 Цена облигации t0 128 96 105 95 108 93 110 Изменение стоимости 8,538 2,625 5,813 1,125 2,438 3,063 2,375 Доходность операции 6,670 2,73 5,53 1,184 2,257 3,293 2,15 Изменение курса -7,18 -13,32 24,02 0,72 17,87 -2,98 -5,42 Результат с учётом -4,10 -17,25 41,57 2,26 29,06 -1,18 -5,97 изменения курса ГО под хеджирование 11138 9654 11973 12060 14215 13791 13044 валютной позиции Изменение 10Y US T 2,45 -1,58 -1,19 -1,76 1,5 1,44 0,57 Результат с учётом 4,8% 1,1% 6,7% 3,0% 3,6% 1,7% 1,6% хеджирования б.р. ГО под хеджирование 27565 23895 29635 29848 35182 34134 32284 процентной позиции

Исключение хеджирования увеличит ожидаемую доходность стратегии до 30%, но при этом и показательVAR вырастет пропорционально объёму валютной позиции, на 32,5%, что в случает неуспешной реализации стратегии значительно увеличит убытки. Возможно использование хеджирование риска базовой процентной ставки через фьючерсы на 10летние казначейские облигации США, однако для заключения сделки на 1 облигацию нам понадобиться дополнительно 450$ гарантийного обеспечения: чтобы хеджирование в данном случае было успешным, необходима покупка от 1000 еврооблигаций Сбербанка. Доходность при использовании обоих видов хеджирования снизится до 19.78%.

Следующий вид стратегии основывается на изменениях кривой доходности. Как было указано в теоретической части работы, существует несколько форм кривых. Изменение формы – следствие изменения цен ОФЗ, а следовательно, и безрисковой ставки. В зависимости от характера трансформации КБД, трейдер занимает различные позиции по инструментам различной дальности, играя на волатильности.

Параллельное смещение КБД вызвано сменой процентных ставок во времени. Так, на рисунке 17 представлены динамика кривых ОФЗ, валютного свопа. В течении 2015 (май) – 2016 года произошёл параллельный сдвиг рублёвой кривой вниз на 107-188 б.п. в зависимости от срока заимствований. При этом можно отметить, что изменилась выпуклость кривой: на средних сроках ставки претерпели большие изменения. На базе данной информации выберем облигации, кредитный спред которых постоянен и построим стратегию «гантели», распределённую по двум точкам кривой: А и B.

Рисунок 17. Динамика изменения кривых доходностей рублёвых и валютных ОФЗ. Ист.: Bloomberg.

Моделирование торговой стратегии проведём на облигациях «Вымпелком» со сроками погашения ‘18, ‘22, ‘25. Интерполируя сроки на КБД получим соответственно 3, 7, 10 лет (в 2016 сдвиг на -1г).

При этом в начале периода ’25 облигации выпущены были, в связи с чем осуществим их покупку в седине периода. Проанализируем, как изменялись доходности в заданном периоде.

Таблица 3. Анализ изменений цены и их влияние на стратегию.

‘18 ‘22 ‘25 Базовая цена облигаций, % номинала 103,5 93,6 105,9 Базовая доходность ОФЗ, % 7,1 9,16 11,4 Изменения КБД, % -1,5 -1,6 -1,95 Цена облигации на начало периода 91,625 94,25 100,25 Базовая доходность Вымпелкома, % 15,62 13,51 9,4 Изменение цены облигации, % номинала 6,125 4 1,5 Изменения доходности, % -2,3804 -2,52 -1,4 Изменения спреда, % -103 -151 -75 Базовое значение СDS 534,6 534,6 505,87 Изменение CDS, б.п. -90,61 -90,61 -35,3 Изменение Своп USD/RUB, % -2,2 -1,7 -2 Купон по облигации 9 10

5,95( ) Результат доходности без хеджирования 0,165075 0,148541 0,154151 Результат доходности с хеджированием 0,134014 0,12248 0,130621

По данным таблицы 3 можно видеть, что среднее изменение безрисковой ставки составило 168 б.п., изменение же доходности облигации составило 210 б.п. В результате применения стратегии мы обеспечили среднюю доходность активов в размере 15,59%, что выше первоначально ожидаемой доходности 12,84%. Однако в данном случае в нашу пользу сыграло то обстоятельство, что одновременно с нормой доходности снизился и кредитный спред. Однако на практике движение могло произойти в противоположную сторону, и финансовый результат снизился бы. Чтобы избежать подобной ситуации, необходимо было применить стратегию хеджирования кредитного спреда. В качестве инструмента можно было бы выбрать как схожую по параметрам облигацию, так и имеющийся на рынке дериватив. Учитывая, однако, что при покупке CDS – контракт будет заключён, вероятнее всего, в долларах США, а номинал облигации рублёвый, возникают дополнительные валютные риски. Их мы можем избежать посредством продажи своп-контракта USD/RUB относительно ставки Libor, либо же своп TOD/TOM – на Московской Бирже. Однако в отечественном варианте мы будем нести значительные (Mibor) издержки по переносу позиции, и результат хеджирования может нивелироваться. В таблице приведены данные относительно движения цен хеджирующих инструментов. С учётом применения хеджирующей стратегии доходность снизится до (в среднем) 12,9% годовых, приблизившись к первоначально ожидаемой, однако это будет доходность, по степени риска аналогичная контракту ОФЗ.

Далее рассмотрим стратегию спреда «бабочка», в основе которого лежит изменение формы кривой доходности. Главной задачей при формировании стратегии является определение тренда движения облигаций. Бабочка может быть как «пулевой», основанной на одной точке кривой доходности, так и «гантелеобразной», распределённой по концам кривой, и «лестничной» — равномерно распределённой вдоль всей кривой доходности. Сравним различные формы стратегии на примере КБД 20 янв.16 г. – май 16 г. Для наглядности на графике 18 продемонстрирован так же май и сентябрь 15, чтобы лучше представлять цикличность движения.

Рисунок 18. Динамика КБД по ОФЗ за 2015-2016 гг. Ист.: ММВБ, расчёты автора.

Рассмотрим стратегию на примере облигаций «Мечел» со сроком погашения 07.16, «Альфа-Банк» — 10.16, «Уралвагонзавод» — 12.17, «Роснефть» — 06.18, «ВЭБ» -03.21, «ГТЛК» — 12.25. На графике мы видим, что в периоды январь-февраль произошло усиление кривизны кривой, февраль-март – изменение наклона, март-апрель – уплощение, апрель-май – отрицательная бабочка.

Последовательно анализируя каждый период, займём соответствующие позиции на временных интервалах с наибольшими изменениями, по единственной бумаге, формируя «пулю». Представим полученные результаты в виде таблицы 4.

Таблица 4. Позиции по бумагам при стратегии «пуля».

Январь- Февраль-март Март-апрель Апрель- Май февраль май июнь Позиция/ B- B- S — Альфа- B — ГТЛК S — Мечел бумага Уралвагонзавод Уралвагонзавод Банк Приращени -2,40% 4,09% -0,30% 0,89% я СК, % Изменения 0,976048 1,015968 1,012883 1,021891 СК, от 1

Как видно из таблицы, занятие позиции лишь по одной бумаге принесло положительный результат: 6,56% годовых, что, тем не менее, ниже возможностей, которые мы могли бы получить при простой покупке ОФЗ. Данная стратегия, вразрез своей простоте, требует глубокой проработке рынка. В ней реализуются сразу несколько рисков: ликвидности бумаги, аналитического прогноза, кредитного риска. Однако она может принести значительный финансовый результат при условии выбора высоколиквидной ЦБ, применении на меньших таймфреймов, частого совершения сделок, жёсткого ограничения убытков на противоположном движении цены. Чтобы снизить вышеописанные риски, необходимо выбрать комплекс бумаг, по которым будут совершаться сделки.

Так, в таблице 5 представлена информация относительно совершения сделок по стратегии «лесенка», где активы равномерно распределены вдоль кривой доходности. В зависимости от предположения о будущем движении цены, мы занимали длинные и короткие позиции одновременно. Стратегия себя оправдывает: использование нескольких активов увеличивает рентабельность торговли до 8,12% годовых, что эквивалентно дальним выпускам ОФЗ. Следует отметить, то риски данной стратегии так же снижены: использование различных позиций по бумагам с ненулевой корреляцией позволяет минимизировать риск.

Таблица 5. Стратегия торговли «лестница», позиции и финансовый результат. Составлено автором по данным: Bloomberg, Rusbonds.

Мечел Альфа- Уралвагон- Роснефть ВЭБ ГТЛК

Банк завод

Январь- S S S B B B

февраль

Февраль- S S B B B B

март

Март- B S S S S S

апрель

Апрель-май B S B B B B

Май-июнь B B S S S S

Январь- 2,20% -0,31% 2,45% 1,39% 0,60% -0,59%

февраль

Февраль- -2,26% -0,30% 4,09% -0,32% 0,40% 0,50%

март

Март- 5,26% -0,30% 1,60% -1,05% -0,40% -0,40%

апрель

Апрель-май 0,31% -0,30% 0,80% 1,57% 0,20% 0,89%

Отмечу, что в данном случае частое совершение сделок представляется невозможным, ввиду множественности активов и специфики рынка облигаций. Риск-менеджмент осуществляется путём расчёта средневзвешенной дюрации и поддержания позиции по каждому из активов только до уровня стоп-лосс. Учитывая противоположность позиций, показатель дюрации имеет тенденцию к уменьшению, в связи с чем снижаются и риски. По той же причине применение фьючерсов и свопов нецелесообразно. Возможно использование смешанных опционных стратегий при торговле евробондами.

Отмечу, что в моделировании стратегии осуществлено прогнозирование ставки ON (рисунок 19) по модели Васичека, а-параметр 0.00945 и ОФЗ-10 л. Данный прогноз позволяет утверждать, что в течение ближайшего полугодия произойдёт повышение краткосрочных ставок до уровня 11,7%. При этом следует учитывать, что среднесрочные ставки в целом будут следовать за мгновенной. Движение же долгосрочных ставок, характеризующее глобальную картину экономики, вероятнее всего произойдёт в направлении роста. Используя данные, полученные в ходе моделирования, можно утверждать, что рынок облигаций сдвинется вниз, темпы роста замедлятся.

Подбор параметра осуществлён методом МНК, с условием минимизации остатков.

Рисунок 19. Динамика и прогноз ставки Overnight МБК по модели Васичека. Ист.: НФА, расчёты автора.

На основании прогноза логичен вывод о том, что модификация кривой июль-август примет форму положительной бабочки, следовательно на данный момент целесообразно занять короткую позицию по дальним выпускам, и длинную – по ближним.

Рассмотрим следующий тип стратегий, заключающийся в торговле спредом доходности. Данный тип основан на структуре процентной ставки и надбавке за кредитный риск эмитента. В условиях стабильной экономической ситуации дефолт маловероятен, однако при усилении финансовой волатильности риски возрастают. Данная закономерность прямо влияет и на спред между казначейскими и неказначейскими облигациями. При торговле спредами можно различить несколько вариаций неэффективности: неправильная оценка кредитного спреда эмитента («перегретость» бумаг эмитента), арбитражное соотношение между отдельными выпусками эмитента, безосновательное изменение пропорций спредов разных эмитентов.

Рассмотрим динамику кредитных спредов «АИЖК» — федерального ипотечного агентства жилищного кредитования. Интерес к организации вызван её правительственным учреждением, но рыночным характером деятельности. Помимо этого, большинство выпусков являются обеспеченными. На рисунке 20 мы видим, как изменялся номинальный спред облигации. Куполообразная форма распределения свидетельствует о том, что наибольший риск приходится на выпуски со средней (1-2,6) дюрацией. При этом ближние и дальние определяют меньшее значение показателя. Форма графика стабильна на протяжении всего периода, однако с весны 2015 г. отмечена модификация структуры. Кредитный риск «растянулся» вдоль оси ординат, тем самым усилив однородность среди выпусков. Имеем ли мы основание полагать, что данное явление является проявлением неэффективности, и его можно торговать? Логично, что да. Используя информацию, представленную выше о рынке ОФЗ, факт его циклического колебания, принадлежность «АИЖК» проправительственной организации, можно сделать вывод о том, что данное явление временно и подлежит обратной трансформации.

Рисунок 20. График дюрация\номинальный спред облигаций «АИЖК». Ист.: Rusbonds, расчёты автора.

Рынок ипотечного кредитования прямо зависит от процентных ставок. Как уже было отмечено, высока вероятность среднесрочного повышения процентных ставок, которое скажется на рынке ОФЗ. Для «АИЖК» эффект станет мультипликативным: произойдёт с одновременным расширением спредов. Прогнозируя данное движение, рассмотрим историю изменений. Среднее значение спреда в нестабильно, изменяются с 250 до 80, далее – снова до 200 и на данный момент – 80-120, из чего следует, что математическое ожидание спреда равно 146, со стандартным отклонением 76. Предположим три сценария: отсутствие изменений, реализацию мат. ожидания и достижение максимума 222 б.п. Изменения, однако, будут происходить неравномерно, но в соответствии с обозначенной моделью. Рост базовой ставки определим в соответствии с уравнением Васичека. Займём длинные позиции на всём протяжении графика, тогда в зависимости от сценария, мы получим результаты, отображённые в таблице 6. На базе данных сценариев проводится расчёт финансового результата позиции.

Таблица 6. Сценарии изменения кредитных спредов «АИЖК». Сценарий 0 1 2 Средний спред, б.п. 88,34414 211,6439 293,6893 Средняя новая доходность облигаций, % 10,04344 11,27644 12,09689 Изменение цены, верхняя выборка, % 1,06013 2,539726 3,524272 Изменение цены, нижняя выборка, % 0,302368 0,307064 1,300267

Далее приведём пример с использованием несоответствия доходности и риска облигаций одного эмитента. Кредитные спреды «Роснефть», имеют линейную зависимость с дюрацией. Изучая соотношение разных спредов (бенчмарк – US Tresuary), можно видеть, что для облигаций с одинаковыми сроками погашения они приблизительно равны, т.е. соблюдается пропорция кредитного риска, однако видно, что ближайший выпуск облигации при низком значении дюрации значительно переоценён: базисный спред достигает 400 пунктов; его необходимо продать «в шорт». При этом наблюдается так же переоценённость одного из 20-летних выпусков: завышен Z-спред и G- spread. В связи с этим, один из выпусков данного года необходимо приобрести, второй – так же продать «в шорт».

Рисунок 21. Соотношение различных видов спредов по выпускам еврооблигаций «Роснефть». Ист.: Bloomberg, расчёты автора.

При оценке спредов необходимо обращать внимание на бенчмарк, относительно которого она проводится, т.к. даже по идентичным и близким выпускам может торговаться разная доходность. В условиях неликвидности рынка возможна ситуация, когда в качестве ориентира служит старая цена на актив, которая, в дополнение, сформировалась в условиях завышенного bidask спреда. Базис в данном случае будет, как правило, недооценён.

Ещё одним примером стратегии может служить отношение спреда к КБД. На рисунке 22 представлена информация о доходности еврооблигаций Лукойла. Интересно, что на коротком конце графика имеются 2 идентичные облигации с равной дюрацией 0.98, но разными доходностями к погашению, из чего следует, что один выпуск переоценён относительно другого. Чтобы реализовать стратегию, продадим долларовое ОФЗ, и дорогой выпуск а на вырученные деньги приобретём 2 единицы более дешёвого выпуска «Лукойла». При этом застрахуем долларовую позицию фьючерсами на покупкой опционного спреда по направлению тренда. В результате реализации стратегии произойдёт «схлопывание» доходностей, и мы получим прибыль 1,602%. При этом вычету подлежат купоны по проданным облигациям, перекрываемые полученными с купленной.

Рисунок 22. Соотношение доходности, дюрации еврооблигаций «Лукойл» КБД. Ист.: Bloomberg, Rusbonds, расчёты автора.

Однако наше предположение реализуется лишь в случае сохранения текущей доходности по государственным евробондам. В случае её изменения и при предположении сохранения уровня спреда мы получим результат, описанный а таблице 7. Наша прибыль сможет увеличиться только в случае, если ставки упадут (3 сценарий), что вызвано большей длинной позицией.

Таблица 7. Описание сценариев при реализации стратегии арбитража.

1 2

YTM-2 YTM Y P Summ YTM -1 Netto P C Summ 0,0015 2,98 12,53 0,03 2000 9,96 12,72 0,0250 0,0035 0,0064 6,44 0,02 -1000 2,95 -6,36 16,02 0,02 -1000 0 -3,25 0,0180 -0,0035 0,0085 16,98 YTM в сценариях – по гос. еврооблигациям -0,0006 -0,56 19,53

Применение стратегии обусловлено с риском изменения процентной ставки, хеджирование которого возможно путём составления синтетической позиции по фьючерсам USD/RUB и на ОФЗ, имитирующей фьючерс на еврооблигацию. Примером разновидности стратегий может являться арбитраж капитала, основанный на покупке старшего и продаже субординированного долга при наличии проблем у корпорации.

Особое значения с позиции инвестора имеет возможность реинвестировать полученный капитал под заранее обозначенный процент. Данное мероприятие тем важнее, если используемая стратегия – пассивная. Для хеджирования процентной ставки возможно, на рынке номинированном в иностранной валюте, использовать фьючерсы на US Tresuary, Евродолларовые депозиты, или составлять опционные комбинации. Сложнее дело обстоит на отечественном рынке. В целях обеспечения фиксированного среднесрочного процента возможно использование синтетического депозита, составленного путём покупки фондового актива и продажи срочного. Однако данная стратегия полезна для части агентов: коммерческих банков, перенос позиции для которых не так дорог. Для менеджера возможно так же составление портфеля, пополняемого из купонных платежей, но данная задача сложней в условиях нестабильности экономики и достижения ожидаемой доходности.

Завершая практическую часть работы, приведём ряд предложений по совершенствованию процесса торговли. На отечественном рынке облигаций сформировалось жёсткое конкурентное разграничение между рынком ОФЗ и корпоративных бондов. Государственный сектор поглощает ликвидность и за счёт налоговых льгот. Конформное поведение участников не позволяет ликвидности переливаться из одного сектора в другой. Несмотря на наметившиеся положительные тенденции, торговля инструментами данного сектора мала. Рынок корпоративных облигаций «ценен» наличием относительно дешёвого РЕПО, позволяющего построить стратегии с недорогим кредитным плечом. В целях увеличения эффективности торговли необходим многосторонний как вертикальный, так и кластерный анализ. Глубокий анализ рынка призван минимизировать вероятность убытков. Усложнение взаимосвязей между инструментами делает возможные стратегии не столь очевидными, поэтому объективно внедрение дополнительных инструментов, вплоть до внебиржевого рынка. Использование комбинированных стратегий позволяет добиться максимального результата. Между тем, стоит помнить о рисках, с которыми связана торговля. На управление конкретным фактором отвлекается, тратится ощутимая часть средств, снижая при этом финансовый результат. Отказаться от данного управления зачастую невозможно законодательно, как например в случае банков. Здесь определяющей является методика оценки риска, подбор которой детерминирован спецификой инструмента.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе выполнения выпускной квалификационной работы было проведено исследование рынка российских корпоративных облигаций, процессов торговли обращающихся на нём инструментов и подходов к управлению рисками, им свойственными.

Целью работы было составление системного подхода к выбору моделей оценки и определению процесса торговли облигациями. В рамках поставленной цели определены задачи, выполненные в ходе работы. Автором рассмотрены теоретические и практические аспекты торговли, представлен подробный анализ составления и путей реализации торговых стратегий.

В теоретической части работы особое внимание уделено моделям описания и прогнозирования рынка процентных ставок, оценки стоимости облигаций, подходам к теоретическому обоснованию изменения цены облигаций, классификации факторов, влияющих на финансовый результат торговли. Основным выводом является влияние ковенант на стоимость облигации: встроенные опционы в наибольшей степени определяют трансформацию цены. Одновременно были введены понятия риска и меры его оценки, даны характеристики различных типов риска. Во взаимосвязи риск – доходность показаны модели поведения облигаций на рынке.

В целях оценки облигации определена структура её доходности. Функциональные элементы декомпозированы и рассмотрены по отдельности.

Кривая доходности представлена как проявление рынка государственных облигаций внутри рынка корпоративных. Определены риски, связывающие КБД и торговлю облигациями. Изучены основные подходы к построению кривой, модели её оценки. Проведён сравнительный анализа методик, сделаны выводы относительно их применимости в различных ситуациях. Среди выделенных итерационных, факторных, сплайновых и аффинных, наиболее практико-ориентированной признана модель Нельсона-Зигеля (модификация Свенсона).

Значимость спреда доходности для оценки облигаций определяется сущностью корпорации и кредитных отношений. Структура капитала, положение компании на рынке, рейтинги МРА формируют модели оценки кредитного риска и соответствующего ему спреда. Среди выделенных наиболее важным представлен Z-спред с его способностью мобильно следовать за рынком. Институциональный фактор ликвидности на российском рынке определяет необходимость дополнительной оценки премии за неликвидность.

Для различных групп риска определены оптимальные модели управления. Представлены иммунизация, хеджирование и диверсификация как основные методы. Подробно рассмотрены инструменты хеджирования. Ключевой стала проблема адекватной оценки риска и стабильного поддержания позиции в период торгов. Сделан вывод о необходимости комплексного хеджирования, использования синтетических инструментов в условиях узости рынка.

В заключение теоретической части составлены алгоритм выбора торговой стратегии и модели поведения трейдера на рынке. Рассмотрены базовые модели торговли облигациями, применена их классификация, ограничения применения.

В практической части работы дан подробный анализ отечественного рынка облигаций, факторов, определяющих тенденцию на нём, таких как высокая зависимость от рынка нефти, активного торгового баланса и волатильного финансового счёта. Рассмотрение рынка велось через призму тенденций, происходящих на рынке в целом. Нестандартная политика ЦБ РФ и волатильность процентных ставок приводит к общей неуверенности и неопределённости, что определяет низкую срочность инвестированных средств. Проанализирована кредитоспособность корпораций с учётом международных рейтингов, размера и частоты купона. Отмечена зависимость между финансовой устойчивостью и регулярностью выплат. Выявлена высокая вероятность дефолта среди отечественных эмитентов.

Отечественный рынок проанализирован, прежде всего, с позиции доходности и риска. Средневзвешенный срок до погашения на рынке составляет 1.9 лет, что свидетельствует о высокой спекулятивности капитала. Доходности на рынке распределены нормально, несмотря на присутствие статистических «выбросов». Проанализирована статистика кредитной премии, свидетельствующая, что в целом среди заёмщиков риски равномерны. Премия стремится к постоянной величине.

Проведённый сегментный анализ по отраслям определил наличие кумулятивных, центростремительных тенденций. Формируя вместе единый тренд, каждая отдельная отрасль обладает внутренними особенностями, использование которых перспективно в торговле.

В части разработки и реализации стратегий проведён обширный анализ возможностей практического применения торговых моделей на российском рынке. На базе исторического моделирования были построены примеры торговли одиночными активами и их комплексами. Рассмотренные паттерны свидетельствуют о высокой доходности при сопоставимом уровне риска при применении смешанных стратегий. Особое внимание уделялось методам нормирования риска. Многофакторное хеджирование позволяло систематически снижать риски позиций, максимизируя предельную доходность.

Выделены такие нерешённые проблемы отечественного рынка облигаций, как низкая ликвидность, значительная транзакционная – увеличенные спреды и кредитная рисковость. В сфере риск-менеджмента как узкий спектр производных инструментов, слабое проникновение внебиржевого рынка на биржевой, низкая доступность международных производных. Представлен спектр рекомендаций по увеличению эффективности, прибыльности торговли, стабилизации уровня риска.

Практика показала, что для выбора торговой стратегии первостепенную важность имеет предобработка данных. В современных условиях многослойности рынков особое внимание следует уделять прогнозированию и моделированию рынка.

Резюмируя вышесказанное, можно сделать вывод о том, что для успешной торговли облигациями важно не нахождение единственно верной, уникальной стратегии, но последовательное применение на разных рынках и в разных ситуациях как всего комплекса подходов, так и инструментов. При этом следует отметить необходимость жёсткого ограничения риска, который даже на рынке фиксированного дохода может приобрести мультипликативный характер.

Таким образом, в ходе исследовательской работы были выполнены цель и задачи, поставленные в начале исследования.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Нормативные правовые акты и иные документы органов власти:

1. «Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая)» от 05.08.2000 N 117-ФЗ (ред. от 05.04.2016, с изм. от 13.04.2016) (с изм. и доп., вступ. в силу с 01.06.2016), ст. 214.1. СПС «Консультант Плюс».

2. Федеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 30.12.2015) «О рынке ценных бумаг» (с изм. и доп., вступ. в силу с 09.02.2016) – СПС «Консультант Плюс»

3. Федеральный закон от 26.10.2002 N 127-ФЗ (ред. от 29.12.2015) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. и доп., вступ. в силу с 29.03.2016), ст. 134, ст.138. – СПС «Консультант Плюс»

Книги (монографии, учебники, учебные пособия, сборники и др.) и диссертации:

4. Буренин А.Н. Управление портфелем ценных бумаг. // АльпинаБукс, 2007 г, 438 с., стр. 212-214.

5. Буренин А.Н. Рынок ценных бумаг и производных финансовых инструментов: Учебное пособие — М.: 1 Федеративная Книготорговая Компания, 1998. —352-356 с.

6. Ковни Ш., Такки К. Стратегии хеджирования. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://whatisbirga.com/kovni52.html (дата обращения: 18.05.2016)

7. Ф. Фабоцци Управление инвестициями. Пер. с англ. – М.: ИнфраМ, 2000, с. 455.

8. Примостка Л.А. 9414 — Финансовый менеджмент банка. 2004 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://econbooks.ru/books/part/ (дата обращения: 22.05.2016)

9. Ф. Фабоцци, Анализ облигаций. Торговля и стратегии – Альпина Бизнес Букс, 2005 г. 876 c., стр. 47.

10. Я.М. Миркин. Ценные бумаги и фондовый рынок. – М. «Перспектива», 1995, с. 174.

11. Энциклопедия финансового риск-менеджмента – под ред. А. А. Лобанова и А. В. Чугунова. М.: Альпина Бизнес-Букс, 2009 г., стр. 409.

Периодические издания:

12. О.Г. Васильева, Н.Г. Игошкина.Управление риском портфеля с помощью показателя дюрации //Вестник Российского университета кооперации. — 2014. №2(16)

13. М. Галкин, М. Коровин, Д. Смелов. Процентные свопы, шаг №2: о Z-спрэдах, графиках и «перегретости» рынка. // МДМ-банк. 14.05.2007

14. В. Закройщиков, ММВБ. Как заработать на фьючерсах на ОФЗ/ [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.moex.com (дата обращения: 22.05.2016)

15. Методика построения КБД «спот» и кредитных спрэдов для группы облигаций с неоднородным кредитным качеством эмитентов, Смирнов.Н., соавт. : ГУ ВШЭ, 2007. — 40 c.

16. Лапшин В.А., Каушанский В.Я., Курбангалеев М.З — Оценка кривой бескупонной доходности на российском рынке облигаций // Экономический журнал ВШЭ 2015, Т.19, с. 9-29.

17. Милицкова Т.М. Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций //«Журнал Корпоративные финансы» №2(26) 2013

18. Г.И. Пеникас. Прогнозирование кривой доходности в задачах управления активами и пассивами банка — // Прикладная эконометрика, 4 (12) 2008 г.

19. Помазанов М.В. Модель банкротств государственных субъектов РФ по финансовым и экономическим показателям / М.В. Помазанов, Т.В. Петрук // Управление финансовыми рисками. – 2006. – №1. – С. 32–43.

20. О. Самофалова. Агентство дурного влияния — газета Взгляд. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://vz.ru/economy/2011/7/7/505551.html (дата обращения: 16.05.2016)

21. Обзор моделей оценки справедливой стоимости облигаций Н.А. Истомин. УВМиИ.

22. С.И. Тараканов. Возможности управления рисками на фондовом рынке в условиях нестабильной экономики., Финансовый журнал / Financial journal №4 2012. 109-114.

23. М. Товкайло. «Зачем Центробанк поднял ставку до 17%».. Журнал Forbes. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.forbes.ru/finansy/rynki/275823-zachem-tsentrobank-podnyal-stavkudo-17 (дата обращения: 22.05.2016)

Электронные ресурсы:

24. Гамбаров, Шевчук, Балабушкин, Никитан. Кривая бескупонной доходности на рынке ГКО-ОФЗ. 2006 г. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://cbr.ru/gcurve/gko_yieldcurve_rcb_3_2006.pdf (дата обращения: 25.05.2016)

25. Информационная система Bloomberg-терминал.

26. Методика расчета кривой бескупонной доходности государственных облигаций, сайт МБ. [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://fs.moex.com/files/850/648 (дата обращения: 16.05.2016)

27. А. Мертенс. Риск процентной ставки [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://mertens.com.ua/books/files/intrate_chapters.html (дата обращения: 16.05.2016)

28. Методика определения справедливых рыночных цен. СРО НФА. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.nsd.ru/ (дата обращения: 20.05.2016)

29. Z-спрэд и его братья, В. Крылова // Ренессанс Капитал – Количественный анализ, ДО России, 30.10.2006 г.

30. Отчёт ММВБ об оборотах на фондовом секторе за апрель 2016 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://moex.com/n12789/?nt=106 (дата обращения: 19.05.2016)

31. Официальный сайт информационного портала RusBonds [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.rusbonds.ru/ (дата обращения: 22.05.2016)

32. Статистические материалы Банка России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cbr.ru/finmarkets/print.aspx?file=files/supervision/svedeniya/2015_np o.htm&pid=sv_coll_invest&sid=itm_33597 (дата обращения: 19.05.2016)

33. Финансовые инвестиции — образовательный центр. информационный портал об инвестициях и инвестиционных инструментах. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://allfi.biz/investingbasics/DerivativeSecurities/soglashenie-o-budushhejprocentnoj-stavke.php (дата обращения: 22.05.2016)

34. Фьючерсы на корзину ОФЗ. Руководство к действию. FORTS. 2012 г. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.fs.moex.com/files/3193 (дата обращения: 22.05.2016)

35. А. Шадрин, «Как финансировать экспорт», РЦБ, окт. 1998. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://old.rcb.ru/archive/articles.asp?id=585 (дата обращения: 22.05.2016)

Литература на иностранных языках:

36. D. O’Kane and S. Sen. Credit spreads explained. // Journal of credit risk, v1, #2, Spring 2005.

37. Cavallo, E., Valenzuela, P., The Determinants of Corporate Risk in Emerging Markets: An Option-Adjusted Spread Analysis, 2007, стр 16.

38. Frank J. Yield curve strategies || Journal of fixed income, sept. 1991. P. 43 – 48.

39. Guntay, Hackbarth, Corporate Bond Credit Spreads and Forecast Dispersion. 2010.

40. Market Price Analysis and Risk Management for Convertible Bonds Fuminobu Ohtake, Nobuyuki Oda and Toshinao Yoshiba, aug. 1999.

41. Shapiro.Bond portfolio management. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://people.stern.nyu.edu/ashapiro/courses/B01.231103/FFL13.pdf (дата обращения: 22.05.2016)

42. Stulz R. Credit Default Swaps and the Credit Crisis // Journal of Economic Perspectives. 2010. Vol. 24. No 1. P. 73—92

43. Fridson, M., Garman, C., Determinants of Spreads on New HighYield Bonds. 1998

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение А. Применение методик построения КБД в разных странах

Центральный банк Метод оценки:

параметрический Р

сплайны S

Бельгия P Nelson-Siegel,

Svensson

Великобритания S Waggoner

Германия P Svensson

Испания P Svensson

Италия P Nelson-Siegel

Канада S Merrill Lynch

Норвегия P Svensson

США S Fisher-Nychka-Zervos

Финляндия P Nelson-Siegel

Франция P Nelson-Siegel,

Svensson

Швейцария P Svensson

Швеция S&P Svensson

Япония S Fisher-Nychka-Zervos 72 Приложение Б. Программный код MATLAB для определения VAR облигации. clear ; dateFormat = ‘dd.mm.yyyy’ ; clc ; sdat = datenum ( zero_date,dateFormat); % —————-Calculate Market Risk VaR smat = datenum ( maturity,dateFormat); r = xlsread (‘so.xls’,’1′,’B2:B113′); %shortterm zero_data = [sdat, zero_rate]; libor prob_data = [ sdat , pd(:,1)]; y = xlsread (‘so.xls’,’2′,’B2:AE113′) ;%ytm settle = sdat (1:112); delta_y = y(2:end,:)-y (1:end-1,:

— ; % D ytm for n = 2:112 Exp_deltaY = mean(delta_y) ; spread (n-1) = cdsspread ( zero_data , C = cov(delta_y) ; prob_data , settle ( n ) , smat (1) ) ; W=ones(1,30).*1/30; end Num = 10^4; xlswrite (‘so.xls’,spread’,’6′,’Ae3: Ae113′)% A = []; % —————Calculate Liquidity Risk VaR for i = 1: Num LIBOR = xlsread (‘so.xls’,’1′,’B2: B113′) A(i,:

• = mvnrnd(Exp_deltaY,C) ;
• *10000;
• end CDS = xlsread (‘so.xls’,’3′,’B3: AE113′) FutureGain=A*W’;
• *10000;
• FutureGain_ordered = sort(FutureGain YIELD = xlsread (‘so.xls’,’2′,’B2: AE113 ,’descend’) ;
• ‘)*10000;
• j = Num *0.95 -1;
• SS = size ( YIELD ) ;
• VAR_market=FutureGain_ordered ( j ) for NN = 1: length ( LIBOR ) % ———————Calculate Credit Risk VaR OAS ( NN ,:

• = YIELD ( NN ,:) — LIBOR ( for k = 1: length (y) NN ) * ones (1 , SS (1 ,2) );
• PD (k ,:

• = 1 -(1+ r ( k ) ) ./(1+ y (k ,:) ) ;
• end end for N = 1: length ( CDS ) xlswrite (‘so.xls’,PD,’3′,’B2:AE113′) BASIS (N ,:

• = CDS (N ,:) — OAS (N ,:) ;
• end LGD = 0.7;
• liqui_loss = BASIS /10000;
• Loss = LGD * PD ;
• Exp_liqui = mean ( liqui_loss ) ;
• Exp_Loss = mean ( Loss ) ;
• Gamma_liqui = cov( liqui_loss ) ;
• Gamma = cov( Loss ) ;
• Num = 10^4;
• Num = 10^4;
• D = [];
• B = [];
• for i = 1: Num for i = 1: Num D (i ,:

• = mvnrnd ( Exp_liqui , Gamma_liqui ); B (i ,:
• = mvnrnd ( Exp_Loss , Gamma ) ;
• end end FutureLoss_liquid = D *W’;
• FutureLoss = B*W’;
• FutureLoss_liquidordered = sort ( FutureLoss_ordered = sort ( FutureLoss FutureLoss_liquid ,’descend’) ;
• ,’ascend’) ;
• kk = Num *0.95 -1;
• jj = Num *0.95 -1;
• VAR_Liquid = FutureLoss_liquidordered ( kk VAR_Credit = FutureLoss_ordered ( jj ) ) %————————- Calculate CDS spread s=VAR_Liquid+VAR_Credit+VAR_market46 [~,zero_date ] = xlsread (‘so.xls’,’1′,’A2:A113′);
• zero_rate = xlsread (‘so.xls’,’1′,’B2: B113′);
• 46 [~, maturity ] = xlsread (‘so.xls’,’4′,’a2:a113′);
• Составлено автором по данным: Risk pd = xlsread (‘so.xls’,’5′,’Ae2 : Ae113′) ;% Analysis for Corporate Bond Portfolios.

Qizhong Jiang Yunfeng Zhao // WORCESTER POLYTECHNIC INSTITUTE. 2013. Приложение В. Авторская схема торговли и управления риском на рынке корпоративных облигаций.

Анализ и определение параметров рынка.

Риск и доходность на рынке.

Определение

инструментов торговли Выбор модели

построения

Выбор стратегии торговли

Определение

Определение бюджета, модели

срочности, уровня интерполяции Скольжение доходности и предела

вдоль КД риска.

Пассивные Выбор стратегии стратегии торговли, методики

управления риском

Активные Конвертируемый

Купонные

стратегии арбитраж

стратегии

Анализ спредов Анализ КБД Анализ динамики

ставок

Выбор спреда Упреждающий своп

Изменение

Межспредовый наклона Параллельный

арбитраж сдвиг Сжатия

Бабочка

Торговля

спредом Ступенчатая Расширения

Иммунизация Хеджирование риска

Диверсификация FRA IRS CDS Опцион Фьючерсы

ы