Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Влияние рейтинговых агентств на ценообразование акций

Введение

рейтинговый рынок ценообразование акция

Особое внимание рейтинговые агентства привлекли после финансового кризиса 2008-2009 гг. Агентства подверглись шквалу критики из-за присвоения высокого рейтинга надежности низкокачественным ипотечным облигациям, закрывая глаза на реальное качество пула активов и потенциальные мошенничества, связанные с кредитами без соответствующих документов. Бум рынка недвижимости и фондового рынка ослепил участников рынка: от инвесторов и ипотечных заемщиков до профессиональных участников, в том числе рейтинговых агентств, чья цель была в увеличении количества сделок и получению комиссионных. Доверие к рейтинговым агентствам как поставщику информации по кредитоспособности и надежности эмитента со стороны инвесторов было подорвано. В связи с этим рейтинговые агентства, их роль в мировой экономике и влияние на финансовые рынки представляют особый общественный интерес, и эта тема стала предметом данной работы. В частности, работа мотивирована поиском ответа на вопрос влияет ли информация, поставляемая рейтинговыми агентствами, на рынки капитала, в данном случае, на доходности рынка акций.

В рамках данного исследования предметом изучения выступали рейтинговые события и их влияние на рыночные показатели компаний. Под рейтинговыми события подразумеваются анонсы рейтинговых агентств, в которых они повышают или понижают рейтинг компаний или дают позитивный или негативный прогноз. В роли рыночных индикаторов выступали доходности акций компаний, входящих в индекс S&P 500, включающий в себя порядка 500 наиболее капитализированных и ликвидных компаний США. Данные для рейтингов, корпоративных показателей и дневных цен акций были собраны по данным информационной базы Bloomberg за период с начала 2009 по март 2016 гг.

В качестве основных инструментов для анализа влияния кредитных событий на доходности американских акций были использованы классическая однофакторная модель CAPM и трехфакторная модель, предложенная Fama & French в 1993 году. Рыночные факторы для моделей были использованы из библиотеки Френча.

Существует достаточно большое количество работ на тему изучения влияния рейтинговых событий на рыночные показатели, однако каждое из них содержит уникальный набор данных и используемых инструментов. Кроме того, тенденции, отмеченные одними авторами, не подтверждаются другими или меняются со временем, что делает каждое индивидуальное исследование источником новой информации и поводом пересмотра сложившихся взглядов на данную тему. Специфика взаимодействия рынка ценных бумаг и рейтингов, составляемых агентствами, требует постоянного обновления имеющейся информации, чтобы финансисты учитывали последние тренды на рынке. Кроме того, до сих пор не было выявлено какой-либо единой универсальной концепции взаимосвязи рейтингов и котировок, что делает эту проблему актуальной и по сей день. Задачей данной работы является получение новых или подтверждение старых предпосылок с использованием подхода изучения событий или event-study.

Во второй главе работы приведен обзор литературы по рассматриваемой теме, позволяющий проследить универсальные элементы общеприменимой методологии и уточнить индивидуальные различия статей в плане используемой методологии и выбору параметров, полученных выводов, а также широты области исследования по изучаемой тематике. В третьей главе описываются используемые данные и методология. В четвертой главе представлены полученные результаты проведенного анализа, подкрепленные соответствующими графиками и таблицами, и сделаны выводы на основе полученных результатов. Пятая глава завершает работу.

1. Обзор литературы

1.1 История возникновения рейтинговых агентств

Историю возникновения рейтинговых институтов можно проследить, по крайней мере, до середины XIX века, однако именно начало XX века стало отправной точкой развития рейтинговых агентств, существующих по сей день. Три крупнейших агентства CRA (credit rating agency) - Moody`s Standard & Poor`s и Fitch начали свою деятельность не позднее середины 20-х годов XX века. Изначально агентства работали по принципу «платит инвестор», предлагая клиентам обширные рейтинговые справочники. Данная схема сменилась на привычную сегодня «платит эмитент» в 70-х годах. С течением времени влияние рейтинговых агентств расширялось: начало было положено в 1936 году вместе с запретом банкам инвестировать в бумаги «спекулятивного» уровня. Позднее, Комиссия по Ценным Бумагам сформировала список так называемых национально признанных статистических рейтинговых организаций (NRSRO, Nationally Recognized Statistical Rating Organizations), в который вошли три упомянутые ранее агентства. Данная мера была направлена на устранение возможного мошенничества между фирмами-клиентами и CRA, которые потенциально могли войти в теневой сговор по выставлению желаемого рейтинга за дополнительную плату. Последовательность этого и многих других регуляторных решений привела к тому, что рынок услуг рейтинговых агентств стал фактически закрытым для входа из-за таких факторов, как экономия от масштаба, репутация и проч. Таким образом, на сегодняшний день, сфера рейтинговых услуг практически олигополизирована «большой тройкой», хотя список NRSRO по состоянию на конец 2013 года состоял из 10 агентств. [1] При этом, рыночная власть «тройки» с годами значительно возросла, что сделало эти рейтинговые институты крайне укорененными в финансово-экономической жизни Соединенных Штатов Америки. [2]

Несмотря на долгую историю существования, основной массив литературы, посвященный рейтинговым агентствам, является относительно «свежим». Данное обстоятельство объясняется тем, что хотя рейтинговые агентства возникли еще в XIX веке, сегодняшняя конъюнктура их деятельности начала формироваться в 80-х годах прошлого столетия. Исторически, рынок рейтинговых агентств претерпевал изменения, эволюционируя вместе с экономической средой Соединенных Штатов Америки. Рост рынка облигаций предопределил широкое распространение кредитных рейтингов, выдаваемых CRA, а официальное признание Комиссией по Ценным Бумагам агентств и использование их оценок положило начало пути к постепенному расширению рыночного влияния рейтинговых структур и интеграции их в экономику. Таким образом, хотя присвоение рейтинга финансовым контрагентам явление само по себе не новое, методика исследования данного процесса начала формироваться одновременно с его институционализацией. При этом, такие макро-факторы как экономические кризисы, изменения законодательства и проч., выступают своего рода толчками к пересмотру укоренившихся методов исследования и могут быть использованы для условного деления на временные периоды.

Главной особенностью подавляющего большинства работ по изучению влияния рейтингов на рынки ценных бумаг является применение метода изучения событий (event study). При этом, отдельные факторы в рамках методики значительно варьируются в зависимости от авторского решения, начиная от выбора страны и вида ценной бумаги для анализа, заканчивая определением длины периода для построения модели (estimation period) и окна события (event window) и других многочисленных факторов для детального анализа. Таким образом, хотя общий подход к теме может быть универсален в своей основе, выводы в работах могут отличаться друг от друга весьма значительно даже в рамках одного временного периода или рынка в силу широкого набора доступных для исследования факторов.

Для целей данной работы в качестве литературных источников были отобраны преимущественно современные рецензируемые научные статьи. При этом, источники были выбраны таким образом, чтобы а) получить представление о применяемых эконометрических методиках в рамках рассматриваемой темы и иметь возможность сравнить их, б) получить информацию о других сложившихся релевантных тенденциях и особенностях в сфере взаимодействия рынка ценных бумаг и корпоративных рейтингов.

1.2 Большая тройка

В данной работе, а также во многих схожих исследованиях для анализа влияния рейтинговых событий на рыночные показатели зачастую используются рейтинговые данные упомянутой ранее «большой тройки» CRA, в которую входят Moody`s Standard & Poor`s и Fitch. Эти агентства американского происхождения являются основным источником рейтинговой информации для многих компаний США и всего мира.

Fitch Ratings

Компания была основана John Knowles Fitch в 1913 году в Нью Йорке. Поначалу компания распространяла свои финансовые услуги в форме изданий «The Fitch Stock and Bond Manual» и «The Fitch Bond Book.» В 1924 году Fitch предложила систему рейтинговых оценок от AAA до D, которая стала образцом для всей рейтинговой индустрии.

На сегодняшний день Fitch Rating имеет головные офисы в Нью Йорке и Лондоне и является частью Fitch Group, оказывающей услуги не только в сфере рейтингов, но также и в области управления рисками и тренингов. Fitch является самой маленькой компанией «большой тройки». Зачастую рейтинги этого агентства используются как «догоняющие» в случае, если S&P и Moody`s дают противоречивые результаты.

Moody's Investors Service

Первый так называемый «Moody's Manual» был издан John Moody and Company в 1900 году. Данное издание содержало в себе статистические данные и общую информацию по акциям и облигациям компаний различных индустрий. В 1909 году Moody начал выпускать «Moody's Analyses of Railroad Investments» - брошюру, в которой содержалась аналитика стоимости различных ценных бумаг. Развитие этой идеи привело в 1914 году к созданию компании Moody's Investors Service, которая начала публиковать рейтинги для практически всех государственных рынков облигаций. Наконец, к 1970 году Moody`s начала выпускать рейтинги для банковских депозитов и других долговых ценных бумаг, став полноценным рейтинговым агентством.

Как и другие компании «большой тройки» рейтинговое агентство Moody`s или Moody's Investors Service является ветвью большей компании, не ограничивающей сферу своих услуг исключительно рейтинговымию. Так, материнская компания Moody's Corporation имеет дочернюю компанию Moody's Analytics, предлагающую различные аналитические услуги.

Standard & Poor's Financial Services LLC

Henry Varnum Poor опубликовал свою работу «History of Railroads and Canals in the United States», ставшую одной из основополагающих в области аналитики ценных бумаг в 1860 году. В 1868 году он основал компанию H.V. and H.W. Poor Co. вместе со своим сыном. Они публиковали такие годовые издания как Poor's Manual of the Railroads of the United States and Poor's Directory of Railway Officials, а так же переиздания «Railroads and Canals».

В 1906 году Luther Lee Blake основал Standard Statistics Bureau - компанию, публиковавшую финансовую информацию о нежелезнодорожных компаниях США. Формат карточек 5» x 7» позволял компании отойти от годового формата публикаций и выпускать более частые обновления.

Наконец, Standard & Poor's Corp. образовалась в 1941 году в результате слияния Poor's Publishing и Standard Statistics. Сегодня рейтинговое агентство S&P является частью S&P Global Inc.

1.3 Методология присвоения рейтинга

Каждое рейтинговое агентство имеет свои критерии оценки рисков и расчетов рейтингов. Информация о том, как именно присваивается рейтинг в том или ином агентстве не является полностью публичной и доступна непосредственно сотрудникам CRA. Однако, как например, в случае с «большой четверкой» аудиторских компаний, подходы агентств к присвоенияю рейтингов являются в целом сопоставимыми между собой и, условно говоря, взаимозаменяемыми.

Следует обратить внимание, что типы кредитных рейтингов могут быть различны в зависимости от типа агента, которому они присваиваются. Так различают:

· Суверенные рейтинги или рейтинги местного управления (присваиваются государствам или иным геополитическим субъектам)

· Рейтинги финансовых институтов и банков (включают в себя support ratings - вероятность внешней поддержки в случае финансовых трудностей и financial strength ratings - мнения о финансовом «здоровье» организации в целом)

· Корпоративные рейтинги

· Рейтинги эмиссий (присваиваются конкретным выпускам облигаций или других ценных бумаг)

Кроме того, рейтинги могут быть как краткосрочными, так и долгосрочными, а так же иметь прогнозный характер, т.е. не отражать реальное изменение рейтинга, но высокую вероятность его изменения в том или ином направлении в ближайшем будущем. Таким образом, список институтов, которым присваивается кредитный рейтинг, весьма обширен, чем и обусловлено разнообразие видов рейтинговых оценок, выставляемых агентствами. В данной работе, а так же в работах других авторов, рассмотренных ниже, основным видом рейтингов, используемых для анализа являются долгосрочные корпоративные рейтинги, поскольку в большинстве случаев изучается влияние изменения рейтингов на котировки бумаг крупных компаний. Однако, предметом исследования становились также и суверенные рейтинги.

Хотя, как было сказано ранее, детальная методология оценки рейтингов не раскрывается агентствами публично, можно получить общее представление о том, как оценивается кредитоспособность компаний. Информация ниже представлена по данным презентации агентства S&P «Rating Agencies And Their Methodologies». [3]

Для получения корпоративного рейтинга рассматриваются два вида риска: финансовый и бизнес риск.

Бизнес риск включает в себя следующие аспекты:

1. Страновой риск

2. Характеристики индустрии

3. Позиция компании

4. Прибыльность, сравнение с компаниями-аналогами

Таким образом, бизнес риски относятся к характеристикам компании, а также конъюнктуре, в которой она осуществляет свою деятельность. Сюда могут быть включены такие факторы, как политическая нестабильность в стране, чувствительность прибыльности по индустрии к колебаниям курсов валют и проч. Бизнес риск учитывает многие качественные характеристики жизнедеятельности компании и позволяет понять, насколько волатилен бизнес контрагента и связанная с ним прибыль.

Финансовый риск включает в себя:

1. Бухгалтерский учет

2. Финансовая политика, управление, чувствительность к риску

3. «Адекватность» денежных потоков (cash flow)

4. Структура капитала

5. Ликвидность, краткосрочные факторы

Как видно, финансовые риски во многом состоят из количественных аспектов: структуры собственного / долгового капитала компании, возможности выполнить краткосрочные и долгосрочные финансовые обязательства, денежных потоков. Иными словами, оценка финансового риска позволяет сделать вывод о том, каков объем риска для контрагента, относящийся к времени, объемам и характеру финансовых обязательств.

В том или ином виде данная методология является универсальной для рейтинговых агентств. Взвешивание, оценка и анализ связи рассмотренных рисков позволяют в результате присвоить компании корпоративный рейтинг.

1.4 Рейтинговые шкалы

Поскольку каждое рейтинговое агентство разрабатывает собственную методику оценки рисков, неудивительно, что различаются и рейтинговые шкалы между агентствами. При этом, разнятся не только обозначения, но и содержания рейтинговых наименований. Строго говоря, рейтинги различных агентств не являются идеально сравнимыми друг с другом, поскольку содержать в себе качественно различную аналитику. Так, краткосрочные рейтинги «большой тройки» весьма отличаются друг от друга. В то же время, относительно сравнимый подход к оценке деятельности финансовых агентов позволяет проводить аналогии между рейтингами, в частности в случае долгосрочных рейтингов, которые использовались в данной работе.

Рейтинги всех агентств разделяются на рейтинги инвестиционного уровня (финансово стабильные компании, высокая вероятность выполнения обязательств в долгосрочном периоде) и спекулятивного качества («плохие» рейтинги, компания может не выполнить финансовые обязательства в долгосрочном периоде). Ниже приведена таблица сравнения краткосрочных и долгосрочных рейтингов «большой тройки».

Рис. 1. Краткосрочные и долгосрочные шкалы рейтинговых агентств «большой тройки»

Как видно, краткосрочные рейтинги между агентствами значительно отличаются друг от друга, однако долгосрочные оценки подходят для сравнения. В выборке для данной работы большая часть рейтингов имеет инвестиционный уровень, поскольку рассматривались крупные американские компании из индекса S&P 500. Впрочем, следует заметить, что рейтинг высокого уровня далеко не всегда является гарантией финансовой стабильности компаний, что подтверждается различными финансовыми кризисами, охватывавшими индустрии и экономики и начинавшимися с организаций, имеющих рейтинг инвестиционного уровня.

1.5 Обзор эмпирических исследований

Существует достаточно большое количество эмпирических исследований, посвященных теме рейтингов и их влияния на доходности различных ценных бумаг. Хотя количество переменных и инструментов, используемых в статьях, весьма обширно, зачастую методологический подход в работах является универсальным в своей основе, что позволяет сравнить между собой исследования, охватывающие различные рынки, виды бумаг и рейтингов.

Статья Philippe Raimburg Rating Agencies and Financial Regulation: Thirty Years of Academic Research (Bankers, Markets & Investors №123 March-April 2013) выделяется из сонма эмпирических исследований тем, что представляет собой краткую компиляцию обширной литературы, посвященной рейтинговым агентствам, накопившейся за 30 лет изучения. В данной работе кратко обозначены различные тенденции рынка кредитных рейтингов, отмеченные исследователями. Внимание уделено таким аспектам, как риск, практическое применение рейтингов, временные особенности публикации рейтингов и рыночные реакции на них. В частности, Raimburg отмечает, что рынок слабо реагирует на повышение рейтинга компании. При этом, понижение корпоративного рейтинга или занесение компании в watchlist (индикатор того, что рейтинг может быть в скором времени пересмотрен) напротив, имеет значительный рыночный эффект на цены. В данном случае тенденции рынка акций и облигаций схожи. Кроме того, реакция рынков, выраженная в флуктуациях цен, имеет превентивный характер, т.е. колебания показателей происходят до непосредственного объявления нового рейтинга, а за несколько дней до этого. Это может быть связано как с явлением рыночного ожидания изменений, так и распространением инсайдерской информации. Еще одним фактором, определяющим, насколько сильна будет реакция, является рейтинг, который имел контрагент до кредитного события. При прочих равных условиях, колебания цен бумаг будут выше для компаний, чей предыдущий рейтинг был ниже. Иными словами, на рынке наблюдается асимметрия в реакции инвесторов: негативная информация в целом встречает более мощный ответ со стороны участников рынка, в то время, как положительные новости и условия способствуют скорее «заморозке» сложившихся трендов и приводят к скачку CAR (cumulative abnormal return). Также отмечается, что реакция рейтинговых агентств на изменение корпоративных условий является довольно медленной, поскольку с одной стороны, оценивает долгосрочные перспективы, с другой - агрегирует экономические и финансовые изменения за временной период, а не выделает каждое в отдельности.

Помимо обозначенных выше наблюдений, автором отмечаются и другие любопытные особенности жизнедеятельности рейтинговых институтов, которые могут лечь в основу отдельных работ. Так, например, указывается на эффект «подражания» (mimicking), присущий агентствам. В частности, утверждается, что Moody`s отвечает на изменение кредитного риска первым, за которым в скором времени следует сонаправленная по вектору публикация от S&P, однако с бОльшим модулем. Говоря о бондовых рейтингах от Fitch, Raimburg предполагает, что в них не содержится новой информации для рынка, и инвесторы обращаются к их использованию только в случае, если S&P и Moody`s публикуют противоречащую друг другу информацию по присвоению кредитного уровня (инвестиционного или спекулятивного) облигации.

Отдельно стоит отметить тенденции, которые вызывают опасения относительно качества публикуемых рейтингов. Так, агентства имеют возможность проводить бесплатные, несанкционированные контрагентами исследования, например, сегмента рынка. При этом, «бесплатные» рейтинги, присвоенные в рамках таких исследований, обычно носят негативный характер, вынуждая компании обращаться за традиционными платными услугами, обычно приносящими более позитивные оценки. С другой стороны, конкуренция среди агентств и платный характер их услуг мотивируют CRA на заключение теневых контрактов и предлагать более высокие оценки, чем другие участники рынка. Разумеется, репутационные риски играют значительную роль в принятии таких «теневых» решений, однако рейтинговые агентства будут идти на такие сделки в случае, если премия за них будет превышать возможный риск. Все вышесказанное подчеркивает необходимость реформ в текущем законодательстве относительно регулирования деятельности CRA для создания более прозрачного и надежного рынка их услуг.

Весьма популярными рынками, на которых изучается влияние рейтинговых событий являются рынки акций и облигаций. Однако в литературе встречаются и иные объекты исследования. В частности, авторы Norden & Weber, 2004 рассматривали влияние рейтинговых событий на рынки акций и CDS. Использовались данные по трем основным рейтинговых агентствам с 2000 по 2002 год, в выборку попало более 1000 финансовых агентов. Интересно отметить, что тенденции, обозначенные автором предыдущей статьи, приняты во внимание Norden и Weber, и являются основой для выдвинутых ими гипотез. Авторы используют стандартную модель CAPM с некоторыми корректировками, чтобы оценить показатели среднего AR и CAR. Event window в данном случае выбрано как [t-90; t+90]. Кроме того, помимо общего рыночного анализа, в статье представлено более детальное тестирование зависимости ценовых показателей активов от различных факторов, таких, как дамми-переменные для врменных интервалов торговых дней, индустрий, США и других стран, предыдущего уровня рейтинга и проч. Данный двухуровневый подход с учетом проведения кросс-секционного анализа нередко применяется при изучении рассматриваемой темы. С одной стороны, он позволяет оценить интенсивность рыночной реакции на рейтинговое событие, с другой - детально проанализировать, какие факторы в наибольшей степени влияют на изменения цен.

Выводы данной статьи в целом подтверждают тезисы, которые обозначил Raimburg. Как показал анализ, рынок «ожидает» изменения рейтинга, и ожидание начинается за 60-90 дней до события. Модуль CAR значительно выше для даунгрейдов, чем для апгрейдов, при этом, рынок CDS демонстрирует более раннюю реакцию, чем рынок акций. Отмечается, что занесение компании в watchlist ассоциируется со значительно более поздней реакцией (30-10 дней до события) и сильнее влияет на анормальные доходности, чем реальные даунгрейды для Moody`s и S&P. Не было замечено больших ценовых колебаний для watchlist/downgrade событий в случае с агентством Fitch. Наконец, наличие предшествующих событий, попадающих в анализируемый временной период, значительно влияет на рыночную реакцию (в частности, реакция будет более острой, если рейтинг не менялся в течении предшествующих 12 месяцев), в то время, как разница между обновленных и предыдущим уровнем рейтинга оказалась значимой только для рынка CDS. Кроме того, для рынка CDS подтверждается гипотеза о том, что изменение рейтинга отдельным агентством в сторону некоего среднего уровня по всем CRA встречает более слабую рыночную реакцию. Данная гипотеза не подтверждается для рынка акций. В общем, можно сделать вывод о том, что рынок предсказывает рейтинговые события, что не является аномальным, поскольку агенты, которым присваиваются рейтинги, находятся под постоянным мониторингом инвесторов и аналитиков.

Таким образом, работа Norden и Weber в значительной степени коррелирует с первой статьей, подкрепляя ее тезисы. Кроме того, данное исследование может выступать в качестве образца для проведения аналогичного анализа, поскольку методология, примененная в нем, в схожем виде часто применяется в исследованиях на смежные темы. Однако, авторы подчеркивают необходимость дальнейшего более детального изучения такого фактора, как временной интервал между двумя рейтинговыми событиями и его влияния на рыночные цены. Помимо этого, следует принимать во внимание не только амплитуды изменения показателей, но и учитывать причины, изначально влекущие за собой рейтинговые изменения.

Хотя рейтинговые агентства играют наиболее значительную роль на рынках США, в работах нередко рассматриваются другие национальные площадки, хотя и менее интегрированные с CRA. Так, исследование авторов Creighton, Gower и Richards, 2007 схоже по методологии с рассмотренным выше, однако внимание в нем переключается на иной национальный рынок. Предметом анализа стали цены акций и облигаций на австралийском фондовом рынке и их колебания в связи с изменениями корпоративных рейтингов. Следует еще раз отметить, что для австралийского рынка характерна значительная меньшая власть рейтинговых агентств, чем для американского, который, по сути, является их родоначальником. Таким образом, можно ожидать более слабые колебания показателей от рейтинговых изменений. Выборка состояла из 33 событий для облигаций и 141 события для акций за период с 1990 по 2003 год.

Как отмечалось ранее, методология исследований на тему влияния рейтингов на рыночные показатели, как правило, является унифицированной в своей основе. В рассматриваемой работе используются данные за иной временной период и по рынку другой страны, однако подход во многом схож с методикой Norden и Weber. Так, окно для построения модели выбрано в периоде [t-120; t-21], а непосредственно event window взято в промежутке [t-20; t+20] от непосредственно события. При этом, оценка ценовых флуктуаций для акций производится с помощью показателя CAAR (cumulative average abnormal return), который по сути является субститутом для AR и CAR и не влияет на качественную сторону анализа. Для бондов используется показатель кредитный спрэд как аналог доходности акций.

В рамках данного исследования рейтинговые события оказались «новостями», то есть носителями новой информации для рынка. Наблюдается статистически значимая реакция ценовых показателей на обоих рынках ценных бумаг как для апгрейдов, так и для даунгрейдов. Следует заметить, что реакция происходит в дни анонсов, т.е. австралийский рынок отвечает непосредственно на события, а не «ожидает» их, как показал анализ американского рынка. При этом, хотя изменения цен явяются статистически значимыми, их амплитуда невелика. Данное обстоятельство можно объяснить тем, что, хотя изменения рейтингов содержат в себе новую информацию, ее объем невелик, поскольку участники рынка анализируют корпоративную среду независимо от деятельности рейтинговых агентств. Более того, отмеченная выше особенность австралийского рынка, заключающаяся в меньшей правовой и институциональной интеграции CRA в экономическую деятельность, подкрепляется статистически.

Дополнительный анализ показал, что негативный эффект от даунгрейдов отрицательно коррелирует с размером фирмы, а так же рынок демонстрирует более интенсивную реакцию на даунгрейд, если рейтинг понижается с инвестиционного класса на спекулятивный. Однако, авторами указывается, что к данным выводам следует относиться с осторожностью, поскольку количество наблюдений для них было весьма невелико.

Итак, как видно из рассмотренной статьи, применение схожих аналитических методов в различных условиях может принести значительно отличающиеся результаты. При относительно неизменной методологии, выводы разнятся в зависимости от рынка, временного периода и иных факторов, что с одной стороны делает каждую работу с индивидуальным набором переменных уникальной, с другой - подчеркивает глубину рассматриваемой темы и возможности для усложнения методологии по ее изучению.

Кроме «чистых» работ, посвященных исследованию взаимосвязи рейтинговых событий и рыночных показателей, распространены и такие, целью которых является не только рассмотрения взаимодействия рейтингов и котировок, но и роли прочих факторов, таких, как экономические кризисы, реформы финансового законодательства и проч. Примером такой работы является статья авторов Joo и Pruitt, 2006, где не только исследуется реакция рынка на рейтинговые события, но и рассматривается влияние фактора кризиса на интенсивность ценовых изменений. Предполагается, что, хотя корпоративные рейтинги являются важным финансовым индикатором для фирм в условиях стабильной экономики, именно во время нестабильности финансово-экономической системы рейтинги содержат в себе наибольший объем информации. Иными словами, аномальные флуктуации рынка увеличивают чувствительность показателей прибыли фирм к внешним факторам, и в этих условиях возрастает информационная ценность рейтинговых событий. В таком случае, интенсивность реакции инвесторов должна возрасти, что будет отражено в более резких изменениях цен. В частности, «плохие» новости должны привести к более резкому падению котировок.

Joo и Pruitt использовали данные по корейским фирмам за период с 1995 по 2002 год. Условные границы корейского финансового кризиса были установлены в рамках от 1 октября 1997 года до 31 июля 1998 года. Следует заметить, что рейтинговые данные были взяты не по американской тройке крупнейших CRA, а по трем национальным агентствам. Для расчета CAR использовалась модель Brown and Warner (1985), с estimation-window в границах [t-90; t-11] и event-window [t-10; t+10].

В результате анализа выяснилось, что в период кризиса на корейском рынке значительно усиливается элемент «ожидания». В то время, как в до- и посткризисные периоды основные сдвиги цен акций случались непосредственно до или во время рейтингового события, в период кризиса «ожидание» было зачастую отмечено во временном промежутке [t-10; t-1]. Кроме того, само падение котировок акций оказалось значительно более интенсивным: среднее падение составило 31% против 2% в до- и посткризисные периоды. В дополнение к приведенному выше анализу было проведено тестирование значимости дамми-переменных для кризисного периода и уровней рейтинга. Обе переменные оказались значимыми, при этом, прослеживается обратная зависимость между ценовыми колебаниями и уровнем рейтинга (чем ниже рейтинг, тем сильнее падение котировок).

Авторы данной статьи наглядно демонстрируют важность такого фактора, как экономический климат. Проведя анализ, схожий по методологии с другими исследованиями в данной области, они обнаружили, что период финансово-экономического кризиса или стабильности может значительно повлиять на поведение игроков рынка. Возможным объяснением данного явления может служить то, что по мнению инвесторов, в кризисный период изменение рейтинга компании или ее облигаций несет в себе больше новой информации, чем в нормальных условиях. Таким образом, даже одинаковое понижение рейтинга в различные периоды бизнес цикла может быть воспринято по-разному, что найдет отражение в различных показателях. Joo и Pruitt указали а необходимость учета макроэкономического показателя цикла в анализе влияние рейтинговых событий на ценообразование ценных бумаг.

Очевидно, что рейтинговые оценки влияют не только на корпоративные ценные бумаги, но и на банковские. Значимость банковской сферы для рынка рейтинговых услуг подчеркивается хотя бы тем, что существуют специальные рейтинги, являющиеся индикаторами «здоровья» банков и выступающие оценкой их способности выполнить свои финансовые обязательства. Банковский сектор стал предметом изучения в статье авторов Gropp и Richard, 2001. В работе изучается влияние рейтинговых событий на цены облигаций и капиталов европейских банков. Ставятся такие вопросы, как ведут ли себя цены по-разному для ожидаемых и неожидаемых изменений, вызывают ли неожидаемые события рост AR, различна ли реакция рынка облигаций на повышения и понижения, различна ли реакция рынка акций в зависимости от понижения рейтинга. Отличительной особенностью статьи является использование банков в качестве объекта анализа.

Выборка состояла из 186 событий для 32 банков за период с 1989 года по 2000 год. Для AR и CAAR использовалась модель CAPM. Estimation-window определен в границах [t-100; t-5], event-window в границах [t-1; t+1]. Кроме того, авторами выбран дополнительный временной период - «post-announcement» на интервале [t+2; t+40].

В результате были получены смешанные выводы. Рынок акций сильно реагирует на рейтинговые события, при этом, важную роль играют причины изменения рейтинга. Так, если падение долгового рейтинга вызвано ростом риска, то может наблюдаться рост AR, обратное верно при снижении доходов банка. Более того, дальнейшее увеличение AR если изменение было «сходящимся», а не «отклоняющимся» относительно рейтингов других агентств. Не было замечено значительных изменений до дня события, что можно интерпретировать как наличие новой информации в публикации рейтинга. Для облигаций, напротив, не было замечено аналогичных эффектов. Возможно, это объясняется проблемами выборки, однако различные тесты не смоги их выявить. В качестве объяснения можно предположить, что облигации в целом менее чувствительны к таким изменениям, и инвесторы действуют по принципу «too big to fail». Кроме того, банки в выборке были достаточно крупными и далекими от дефолта, поэтому для других финансовых организаций могла бы наблюдаться иная картина.

Отдельно следует заметить, что были проведены дополнительные тесты для объяснения слабой реакции в случае бондов. Так, авторы изменили estimation-window на [t-40; t-2] и изучили движения цен до события. Однако, колебания оказались незначимыми и имели «неверный» знак. По итогам проведения robustness-теста, авторы предположили, что проблема с тестированием цен облигаций проистекает из структуры выборки и требует более детальной работы с дневными данными, когда торги не проводились.

По результатам исследования Gropp и Richards пришли к выводу, что по крайней мере для рынка акций в банковском секторе реакция инвесторов на рейтинговые события является весьма ощутимой. Иными словами, изменение рейтинга содержит в себе новую информацию, не доступную публично. Можно сделать вывод о том, что рейтинговые агентства в своей методике оценки не только агрегируют сведения, доступные всем контрагентам, но и включают в рейтинговые оценки совершенно новые данные, не использованные игроками рынка ранее. Данная статья является очередным примером того, как выбор среды для тестирования может повлиять на выводы (в частности, фокусировка на европейских банках, а не, например, американский компаниях).

1.6 Эффективность рынка и модели ценообразования

Метод событий непосредственно связан с оценкой анормальной доходности активов (abnormal return). Под анормальной доходностью понимается разница между фактической доходностью и неким бенчмарком. Традиционно в области ценообразования активов под бенчмарком понимается доходность, оцененная при помощи хорошо теоретически обоснованной модели САРМ или эмпирической трехфакторной модели Fama & French. Гипотеза эффективного рынка гласит, что рынок является эффективным в отношении некого информационного множества, если невозможно регулярно получать экономическую прибыль (доходность, скорректированная на риск), действуя в рамках этого информационного множества. Соответственно, кредитные события должны быть учтены в ценах акций и не приводить к появлению анормальных доходностей.

Модель САРМ

Основная идея модели CAPM с точки зрения инвестора состоит в анализе и сравнении рисков, связанных с конкретной инвестиционной бумагой и рыночным риском, т.е. риском рыночного портфеля. Если i-й актив входит в состав абсолютно диверсифицированного портфеля активов, уровень риска, связанный с i-м активом измеряется как ковариация рассматриваемого актива и диверсифицированного портфеля, деленная на дисперсию последнего.

Название коэффициента «бета» в модели CAPM принадлежит У. Шарпу. Он предложил его в качестве оценки систематического риска, сохраняющегося после диверсификации портфеля для каждого отдельного актива. Однако, применение бета-коэффициентов не ограничивается областью ценных бумаг, и может, например, использоваться в корпоративной или проектной оценке.

В модели CAPM используется один фактор, выраженный рассмотренным ранее коэффициентом бета, который может принимать любые значения по модулю и знаку в зависимости от степени связи цены какого-либо актива с доходностью рыночного портфеля. Простота, широкая применимость и высокая теоретическая обоснованность определили ее популярность в области финансовых исследований. В общем виде модель выглядит следующим образом:

(1)

(2)

где - безрисковая ставка процента,

- среднерыночная доходность,

- ковариация актива i с рыночным портфелем,

- дисперсия рыночного портфеля.

Трехфакторная модель Фамы и Френча (1993)

Хотя модель CAPM стала широко применимой в финансовом анализе, ее эмпирическая сила стала слабеть. В результате авторы Fama & French предприняли попытку реанимировать равновесную модель САРМ и путем подгонки добавили в нее два дополнительных фактора - прокси - фактор размера и стоимости (1992). Авторы обнаружили, что фактор соотношения балансовой и рыночной стоимости капитала компании BE/ME позволяет объяснить значительную долю дисперсии доходностей в кросс-секции. Также был сделан вывод о том, что хотя фактор размера компании нельзя исключить из анализа, в силу объяснения им части дисперсии, показатель BE/ME, тем не менее, имеет более высокую объясняющую способность по сравнению с прокси фактором размера или рыночным фактором.

Выяснилось, что зависимость между доходностью и показателем BE/ME является положительной, в то время, как аналогичная связь с размером фирмы - отрицательной. Таким образом, ceteris paribus, компании меньшего размера и с более высоким показателем BE/ME будут иметь более высокую доходность. В последствие модель стала популярной альтернативой классической модели CAPM за счет более высокой прогностической способности.

В общем виде модель выглядит следующим образом:

(3)

где r0t - месячная доходность безрисковых ценных бумаг;

E(rit) - месячная доходность i-ой акции в момент времени t;

rpt - доходность рыночного портфеля;

ei - несистематическая доходность i-ой ценной бумаги;

вi - чувствительность i-ой бумаги к значению различных факторов;

(rpt - r0t) - премия за риск всего рыночного портфеля (первый фактор);

SMB (Small Minus Big) - фактор премии за размер;

HML (High Minus Low) - фактор премии за недооцененность.

Факторы, предложенные Fama & French, оцениваются при помощи построения арбитражных портфелей, по которым инвесторы одновременно занимают длинную и короткую позиции. Общая выборка компаний ранжируется по убыванию в зависимости от величины показателя BE/ME, рассчитанного по данным на конец декабря каждого года. Балансовая стоимость в данном случае равна сумме стоимости собственного капитала и отложенных налогов за вычетом привилегированных акций. Из выборки исключаются фирмы с отрицательной величиной балансовой стоимости капитала. Затем с учетом рыночных особенностей определяются квантили (первый квантиль - высокое значение BE/ME, последний - низкое), и выборка делится на портфели. Портфель HML определяется в результате разности средневзвешенных доходностей первого и последнего квантиля и выражает риск недоцененности компании.

Для построения портфеля SMB выборка ранжируется по размеру компаний (капитализации) и делится на несколько групп, чаще всего используют в литературе медианное значение как брейкпоинтс. Аналогично фактору HML, строится фактор SMB и рассчитывается как разность средневзвешенных доходностей портфелей, состоящих из акций крупнокапитализированных компаний и доходностей портфелей из акций компаний с низкой капитализацией. Таким образом, учитывается риск, связанный с размером компании.

Ниже представлены расчетные формулы для портфелей:

(4)

(5)

Финальное составление портфелей осуществляется путем пересечения двух выборок. Перерасчет портфелей осуществляется в июле с тем, чтобы имелась возможность использовать опубликованные компаниями финансовые отчетности.

Наконец, доходность каждого портфеля можно рассчитать либо присвоив всем бумагам одинаковый вес, либо назначить веса в соответствии с капитализацией компаний.

Таблица 1. Формирование портфелей на основе факторов размера и отношения BE/ME

В результате проведенного анализа, Fama и French пришли к выводу, что трехфакторная модель является более точной и имеет хорошую объясняющую силу. Более того, тесты на основе данных по компаниям за пределами США также показали положительные результаты. Таким образом, хотя имеются основания для критики модели Fama & French (слабая теоретическая обоснованность, мультиколлинеарность, вероятность того, что маленькие фирмы с высоким BE/ME имеют высокие доходности не из-за связанных рисков, а в силу интенсивности реакций инвесторов), сфера ее применения оказалась весьма широкой, а различные подтверждения ее работоспособности способствовали ее популяризации.

1.7 Дополнительные наблюдения

Очевидно, что изучение сферы деятельности рейтинговых агентств не сводится только лишь к рассмотрению связи между рейтингами и ценами бумаг. Рынок CRA представляет собой достаточно сложную структуру, исследование которой можно проводить по различным направлениям. Ниже представлены некоторые наблюдения для того, чтобы лучше понимать рынок услуг рейтинговых агентств и принципы его функционирования.

В обзоре вышеупомянутой статьи Philippe Raimbourg рассматривалась возможность заключения теневых контрактов между рейтинговыми агентствами и их клиентами. Принцип работы CRA «платит клиент» создает условия, в которых фирмы имеют инициативу создавать закулисный рынок сделок. Отчасти данная проблема регулируется SEC (Security Exchange Comission) ведением списка агентств, имеющих официальное признание комиссией. Однако, на практике данное «лицензирование» не решает фундаментальной проблемы. Несмотря на то, что данный список может расширяться, на практике путем сделок M&A количество стабильных участников рынка остается неизменным: «большая тройка» фактически является олигополией на предоставление рейтинговых услуг. Таким образом, хотя подставным фирмам закрыт выход на рынок, три крупных агентства получают весьма значительную рыночную власть, что позволяет им управлять рынком и навязывать свои условия. Иными словами, вероятность мошенничества в сфере рейтинговых услуг нельзя исключать. Ярким примером сомнительного качества рейтинговых оценок являются финансовые кризисы, которые начинаются с цепной реакции банкротств институтов, имевших высокие рейтинги, но не выполнивших своих кредитных обязательств.

Авторы Yan He, Junbo Wang и K.C. John Wei изучали вопрос асимметрии информации на рынке в своей статье Do bond rating changes affect the information asymmetry of stock trading? Авторы данной статьи проверяют две гипотезы о рейтинговых событий: сигнальной (изменения рейтинга раскрывают информацию о фирме, снижая долговую неопределенность и асимметрию информации на рынке акций) и дискреционного раскрытия (различная скорость раскрытия хороших и плохих корпоративных новостей и их взаимосвязь с хорошими и плохими рейтинговыми сигналами).

В результате были протестиированы и подтверждены две обозначенные ранее гипотезы. Рейтинговые данные снижают асимметрию информацию на рынке и увеличивают число информированных агентов. В то же время, асимметрия информации в случае понижения рейтинга увеличивается, поскольку плохие новости раскрываются позже и относительно медленно. Обратное верно для повышения рейтинга. Кроме того, повышение / понижение рейтинга положительно / отрицательно сказывается на PIN (probability of information-based trades), а степень изменения рейтинга положительно коррелирует с объемом изменения величины PIN.

Christina E. Bannier и Christian W. Hirsch анализировали специфику влияния watchlist событий на рынок. В статье The economic function of credit rating agencies - What does the watchlist tell us? изучается влияние процедуры занесения компании в watchlist - практики, введенной рейтинговыми агентствами для специального выделения фирм, рискующих в ближайшее время потерять свой текущий кредитный рейтинг в связи с финансовыми показателями или намечающимися сделками.

Основная гипотеза: влияние изменения рейтинга на цены акций усилилось с введением процедуры watchlist. Выборка состояла из 2531 понижения и 1512 повышений рейтинга. Главным показателем для анализа выступала величина CAR, зависящая в модели от величины изменения рейтинга, пересечения границы investment-grade категории, количества дней с предыдущего события, а также дамми-переменной, отвечающей за период до и после введения watchlist.

Результаты указывают на то, что реакция рынка на изменение рейтинга действительно усилилась с введением процедуры watchlist в случае понижения рейтинга. Наиболее серьезные последствия это имеет для фирм с низким рейтингом, таки образом обеспечивая рейтинговые агентства реальными инструментами давления. Кроме того, watchlist положительно сказывается на своевременности и точности информации.

Помимо корпоративных рейтингов, рынок может реагировать и на другие рейтинговые события, такие как изменение суверенного рейтинга страны. Данную гипотезу протестировали Brooks, Faff, David Hillier и Joseph Hillier в работе The national market impact of sovereign rating changes. Они пришли к выводу, что, как и в случае со многими исследованиями для рынка акций, инвесторы значительно реагируют только на даунгрейды. При этом, значительная реакция наблюдается для агентств S&P и Fitch, независимо от того «лидирующим» или «следующим» был опубликован рейтинг.

Выше была рассмотрена статья, посвященная изучению влияния стадий бизнес цикла на чувствительность рынка к изменениям рейтинга. В ней доказывалось, что в период кризиса котировки могут значительно сильнее реагировать на рейтинговые события. Однако, не только стадии бума экономики или кризиса могут влиять на чувствительность котировок и цен. В статье Informational effects of regulation FD: evidence from rating agencies авторы Jorion, Liu и Shi рассмотрели ценовую реакцию рынка на рейтинговые события до и после введения Regulation Fair Disclosure - регламента SEC, введенного в 2000 году. Согласно ему, все публичные компании должны раскрывать значимую информацию одновременно для всех инвесторов. Данная мера сделала рейтинговые агентства своего рода проводниками эксклюзивной информации и потенциально должны была увеличить их рыночную власть. Данное предположение проверяется в ходе эконометрического анализа. В результате тестирования гипотеза не отвергается. После 2000 года на американском рынке как повышения, так и понижения рейтингов имеют больший эффект. Данная работа аналитически подтверждает значимость Reg FD для рейтинговых агентств и объясняет, почему они лоббировали его принятие. В контексте же эконометрических исследований она в еще раз подчеркивает, что выбор временного периода для исследования может иметь значительное влияние на результаты, и к его определению следует подходить с пониманием факторов, которые могли бы изменить условия, в которых рынок реагирует на рейтинговые изменения.

2. Данные и методология

Анализ влияния изменения кредитными агентствами рейтинга на доходности акций проводится на американском рынке. Был выбран период для исследования с начала 2009 по март 2016 года. Данные временной промежуток позволяет исключить фактор мирового финансового кризиса 2008 года (когда наблюдалась рыночная неэффективность) и охватить достаточно большое количество событий и включить в выборку последние данные по ценам акций и рейтингам. Первоначальная выборка для данной работы состояла из 1414 рейтинговых событий. Использовались данные Bloomberg по компаниям, входящим в индекс S&P 500. Для исследования использовались долгосрочные рейтинги корпоративных эмитентов по трем рейтинговым агентствам: S&P, Moody`s и Fitch.

Следующим шагом являлась очистка выборки от событий, которые могли также оказать влияние на доходности акций (contaminated events) помимо рейтинговых событий. Из выборки были исключены события, для которых отсутствовали данные о предыдущем рейтинге (в случае, если компания раньше не имела рейтинга или он по каким-то причинам отсутствовал в базе Bloomberg). Затем были исключены все события, в event-window которых попадали крупные корпоративные сделки, такие, как M&A, инвестиции в другую компанию, покупка или продажа долей компании, разделение или выделение компании.

Наконец, очищенные события были разделены по типам в зависимости от характера события: Даунгрейд (без предшествующего watchlist-события), негативный watchlist-прогноз, даунгрейд после негативного watchlist-прогноза, апгрейд (без предшествующего watchlist-события), позитивный watchlist-прогноз и апгрейд после позитивного watchlist-прогноза. Хотя некоторыми авторами существующих статей на данную тему рассматривались watchlist-события отдельно, в данной работе предложена более расширенная систематизация рейтинговых событий. Поскольку, с одной стороны, попадание компании в watchlist самом по себе можно считать рейтинговым событием, с другой - даунгрейд или апгрейд рейтинга, произошедший после занесения компании в watchlist, должен уже учитывать в себе часть негативных новостей, а также в силу все большего распространения практики watchlist-прогнозов, общая выборка для данного исследования была разделена на 6 типов событий. Так, например, мы рассматривали «чистый» даунгрейд (апгрейд), даунгрейд (апгрейд), которому предшествовал негативный watchlist-прогноз, и само занесение компании в watchlist (позитивный / негативный прогноз) как шесть качественно различных события. Следует также отметить, что в выборку попали прецеденты с понижением рейтинга после положительного прогноза, однако были исключены и не выделялись в качестве отдельного вида событий, поскольку их численность была невелика. Наблюдения с повышением рейтинга после негативного прогноза в выборке отсутствовали. Численность соответствующих выборок указана ниже в Табл. 2.