Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оглавление

• Введение
• Глава 1. Показатели ликвидности и их применимость на различных рынках
• 1.1. Показатели ликвидности
• 1.2. Источники ликвидности
• 1.3. Влияние ликвидности на доходность облигаций на различных рынках
• 1.4. Исследование ликвидности на российском рынке
• Глава 2. Построение модели и выбор показателя ликвидности на российском рынке корпоративных облигаций
• 2.1. Данные используемые для выборки
• 2.2. Спрэд доходности облигации
• 2.3. Индикаторы ликвидности
• 2.4. Источники ликвидности
• 2.5. Построение модели
• Заключение
• Список литературы
• Приложение 1.Список рассматриваемых облигаций
• Приложение 2. Описательная статистика показателей ликвидности в разбивке по бумагам
• Приложение 3. Описательная статистика спрэда доходности в разбивке по бумагам



Введение

В настоящий, посткризисный, период роль финансирования деятельности компаний за счет облигационного займа непрерывно растет. Это обусловлено, в первую очередь, повысившимися барьерами первичного размещения акций, отсутствием дополнительных средств у собственников и ужесточением банковской политики относительно кредитования корпоративного сектора. Особенно остро реагируют на подобные процессы финансовые рынки развивающихся стран. Таким образом, для успешного развития экономики необходима стабильная активность на рынке корпоративных облигаций, необходимым условием которой является высокая ликвидность данных инструментов.

Важность мониторинга ликвидности с точки зрения рынка состоит в необходимости балансировать между развитием различных отраслей и регионов страны, чтобы не допустить асимметрии в экономике.Мониторинг частоты и объема сделок может предотвратить спады в деловой активности и поспособствовать более устойчивому развитию (согласно выбранному тренду). облигация рынок индикатор дохлдность

Измерение ликвидности нужно и для менеджмента компаний в целях контроля и поддержания частоты торгов ее ценными бумагами. Это, в свою очередь, позволяет компании проводить грамотную политику относительно заимствования средств.

Третья, заинтересованная в вопросе ликвидности корпоративных облигаций сторона, - инвесторы (физические лица и портфельные управляющие). Основной целью инвестора при покупке ценной бумаги является получение доходности, которое зависит не только от цены облигации на рынке, но и от возможности купить или продать ее без существенных потерь в краткие сроки (ликвидность). Другими словами, ликвидность бумаги крайне важна для инвестора при составлении портфеля.

Таким образом, неоспоримым фактом можно считать важность контролянад ликвидностью рынка корпоративных облигацийдля всех участников рынка.

Вопрос изучения данной тематики стабильно занимает одно из центральных мест в теоретических и практических исследованиях развитых рынков. Существует множество показателей, измеряющих ликвидность ценных бумаг, в частности, облигаций. Основное их отличие друг от друга заключается в самом смысле ликвидности. Одни оценивают ликвидность как эндогенную (вызванную особенностями эмитента или бумаги) характеристику, другие ищут источник частоты торгов во внешней конъюнктуре (макроэкономические показатели), характеризующие развитость и активность рынка. Релевантность индикаторов ликвидности варьируется от рынка к рынку и зависит от его индивидуальных особенностей. Что касается российского рынка, то можно говорить о недостаточной проработанности темы ликвидности рынка облигаций в части эмпирических исследований. Основная причина этому - низкое качество данных с пробелами и высокой волатильностью из-за низкой активности торгов на рынке, чтобы сделать значимые выводы. Однако на основании доступной информации все же можно рассчитать некоторые индикаторы ликвидности. Данная работа посвящена выбору наилучшего показателя ликвидностив части объяснения доходности бумаги для российского рынка.

Итак, целью данной работы является оценка влияния ликвидности на доходность корпоративных облигаций на российском рынке.

Для достижения цели планируется выполнить следующие задачи. Во-первых, систематизировать и дать краткую характеристику существующих индикаторов ликвидности корпоративных облигаций. Во-вторых, рассмотреть влияние этих показателей на доходность корпоративных облигаций на практических примерах разных рынков. В-третьих,определить какие из них в большей мере подходят для российского рынка. В-четвертых, определить наиболее эффективный и значимый индикатор ликвидности для российских корпоративных облигаций.

Объектом исследования является влияние ликвидности на доходность облигаций. Предмет исследования - выбор наилучшего индикатора ликвидности корпоративной облигации на российском рынке.

Работа состоит из двух глав. Первая глава направлена на систематизацию существующих показателей ликвидности корпоративных облигаций и их применимости на различных рынках. Кроме того, в первой главе определяются достоинства и недостатки каждого из показателей для российского рынка.

Вторая глава посвящена построению модели зависимости доходности облигации от ее ликвидности на российском рынке. Кроме того, во второй главе проведен анализ результатов построенных моделей, выбран наиболее релевантный из всех показатель ликвидности для изучаемой выборки.



Глава 1. Показатели ликвидности и их применимость на различных рынках

1.1 Показатели ликвидности

Рассмотрим наиболее распространенные в научной литературе индикаторы ликвидности более детально.

· Влияние сделок на цену (price impact of a trade per unit traded). Данный показатель, разработанный Амихудом (Amihud, 2002), базируется на влиянии заключаемых сделок на цену корпоративной облигации. Индикатор может быть рассчитан по формуле:

,(1)

где: - количество торгов в день t;

- объем последовательных сделок;

- цена облигации по j-ой сделке.

Таким образом, Амихуд предлагает измерить ликвидность актива как среднюю доходность, полученную при его покупке-продаже. Выражение под знаком модуля соответствует полученной доходности от j-ой сделки. Необходимо заметить, что для расчета данного proxy требуется минимум две сделки в день. Для каждого инструмента (корпоративная облигация) предполагается расчет медианы по дневным показателям рассмотренного коэффициента за квартал для определения ликвидности.

Среди достоинств подхода можно отметить его простоту интерпретации и наглядность. Однако расчет показателя на развивающемся рынке затруднен ввиду отсутствия регулярной информации по не биржевым сделкам в ежедневной разбивке.

· Модель нулевой доходности (ZeroReturn). Данный подход включает в себя ряд показателей, используемых для расчета ликвидности какого-либо актива. Изначально, метод использовался для определения ликвидности акций, так как, он предполагает наличие длинных временных рядов данных по совершенным сделкам на рынке.

Самый базовый из показателей ликвидности - количество дней простоя, то есть, считается отношение дней, когда не было зафиксировано продаж к общим торговым дням за период. Чем больше дней актив был «заморожен», тем ниже его ликвидность. Бекарт, Харвей и Лундблад (Bekaert, Harvey, andLundblad, 2007) предлагают в своем исследовании модифицировать модель нулевой доходности при помощи учета интенсивности простоя (сколько дней подряд актив не торгуется). Разница между рынком, торги на котором ведутся через день и рынком, торгующимся лишь последние 15 дней месяца очевидна. Однако процент нулевых продаж на этих рынках идентичен, но ликвидность второго ниже вследствие долгого простоя. Ученые комбинируют в своей модели два рассмотренных подхода: нулевые продажи и влияние на цену в показателе PP (PricePressure). Данный коэффициент отличается от первого и второго показателя тем, что учитывает доли каждой из сделок и, в то же время, частоту торгов по активу. По N фирмам каждого из i-го рынка считается дневной PP (равен 1, если торгов нет совсем):

(2)

,

где: - вес j-ой бумаги в индексе;

- фиктивная переменная, равная единице, если в день t наблюдаются нулевые торги;

ф - количество дней непрерывного простоя;

k - обозначение простоя;

- доходность, которая бы возникла, если бы простоя не было.

Таким образом, PP изменяется от близкого к нулю значения (абсолютная ликвидность) до 1 (абсолютная неликвидность). Следовательно, показатель ликвидности корректно записать как ln(1-PP). Главное достоинство измерителя заключается в учете интервалов простоя рынка.

Другой ученый, Лэсмонд, перешел от нулевых продаж непосредственно к нулевым доходностям (Lesmondetal, 1999). Данный подход предлагает, что инвестор будет продавать или покупать ценную бумагу только в случае превышения выгод от сделки над издержками. Автор представил доходность облигации в виде следующей зависимости:

, (3)

где: - ненаблюдаемая, истинная, доходность облигации j в момент t;

- фактор доходности m в момент t;

- оценка влияния фактора на доходность j - ой облигации;

- случайная ошибка регрессионной модели доходности облигации;

- наблюдаемая доходность облигации j в момент t;

- пороговое значение пропорциональных транзакционных издержек при покупке и продаже j - ой облигации соответственно.

Таким образом, рациональный инвестор будет продавать облигацию только в том случае, если выгоды от ее держания станут отрицательными. Аналогично и для покупки бумаги. Далее, методом составления функции правдоподобия оценивается вероятность наступления каждого исхода для каждой ценной бумаги. Затем определяется процент нулевой доходности, то есть, попадания ненаблюдаемой доходности в интервал между пороговыми значениями (сделка не совершается). Так, процедура определения вероятности нулевой доходности включает в себя факторный анализ доходности (определение коэффициентов в) и вероятность попадания данной доходности в интервал между пороговыми значениями транзакционных издержек покупки и продажи актива.

Другими словами, чем выше пороги издержек, тем большая вероятность нулевых доходностей и тем ниже ликвидность облигации. Следовательно, ликвидность определяется как косвенный показатель частоты торгов облигации.

Модель LOT рассматриваемая в работе Чена, Лэсмонда и Уэя (Chen, Lesmond, Wei, 2007) основана на подходе нулевой доходности, однако включает в рассмотрение и другие попутные издержки, с которыми сталкивается инвестор при покупке облигации: издержки получения информации, комиссионные затраты и др. Достоинствами данных подходов является их применимость для менее торгуемых облигаций. Недостатки моделей связаны с их неприменимостью для облигаций-новичков, так как, примерно первые полгода после выпуска бумага может не показывать нулевых доходностей вообще, или, напротив, процент будет слишком большим.

· Учет транзакционных издержек. Другое измерение ликвидности облигации предложили Бао, Пан и Уанг (Bao, Pan, Wang, 2011). Исследователи отталкиваются от природы происхождения неликвидности: рыночные трения (транзакционные издержки, рыночные ограничения) и временной характер воздействия на рынок. Эти две предпосылки и лежат в основе сконструированного показателя ликвидности бумаг. В качестве показателя уровня ликвидности используется ковариация прироста дневной курсовой стоимости пограничных периодов:

(4)

где: P_t- истинная цена облигации (за вычетом накопленного купона);

f_t- фундаментальный прирост цены (процесс случайного блуждания под воздействием купли-продажи на рынке);

u_t - нефундаментально обусловленное изменение цены бумаги (подчиняется некому процессу с автокорреляцией.

Таким образом, показатель ликвидности зависит только от ковариации процесса u, так как, процесс случайного блуждания f независим (обладает нулевой ковариацией). Логично, что чем больше г, тем большая связь между настоящими и предыдущими ценами и тем выше ликвидность облигации. Важно отметить, что данный измеритель ликвидности не учитывает всех существующих элементов. Например, не рассматривается горизонт инвестирования. Другими словами, данное измерение ликвидности лишь отчасти учитывает шероховатости рынка. Таким образом, необходимо брать значения с наименьшей частотой шага.

Другой подход относительно измерения ликвидности как транзакционных издержек описывается в работе Фелдхаттера (Feldhutter, 2008). Автор предполагает, что часто происходят ситуации нескольких (двух-трех) сделок с облигациями за очень короткий промежуток времени после некоторого затяжного простоя. Данное явление Фелдхайдер объясняет воздействием рыночных дилеров: они сопоставляют продавцов и покупателей бумаг, совершая сделки с каждым из них. Спрэд между двумя сторонами перечисляется на счет дилера, как комиссия. Возможно, что сиюминутно действует и другой такой же дилер. В этом случае фиксируются несколько сделок. Такой процесс автор называет IRT (Imputedroundtriptransaction). Транзакционные издержки такой сделки (IRC) находятся как:

, (5)

Где: - максимальная и минимальная цены в тройной сделке, соответственно.

Таким образом, транзакционные издержки определяются как вынужденный процент, отданный дилеру за осуществление операции.

На основе подхода измерения ликвидности при помощи транзакционны издержек при сделках с активами был разработан еще один показатель: композитная ликвидность (CL).

, (6)

где: - величина издержек за неликвидность в процентах от доллара;

-спрэд купли-продажи в процентах от цены предложения продажи;

- среднее значение объема рынка спроса и предложения в процентах.

· Спрэд цены покупки-продажи (bid-askspread). Спрэд цены покупки и продажи предполагает отношение разницы между ценами bid и ask за период к средней цене покупки-продажи данного актива. Интерпретация данного показателя может также рассматриваться как измеритель транзакционных издержек. Но, трактуется авторами обычно как доля первоначального расхождения цен продавца и покупателя к фактически рыночной цене актива:

, (7)



Достоинством применения bid-ask спрэда является простая интерпретация и наглядность. Недостатком такого метода вычисления уровня ликвидности является отсутствие достаточного объема информации для некоторых бумаг по причине их редкой торгуемости среди инвесторов. Однако данный недочет, как правило, преодолим путем увеличения частоты в исследовании (вместо дневного спрэда берется средний дневной спрэд за неделю, месяц, квартал).

Данный измеритель довольно популярен среди научных исследований. Его применение можно увидеть в работах Сарига и Уарги (SarigandWarga, 1989), Маккулоча (McCulloch, 1987) и др. Впервые спрэд покупки-продажи был предложен Роллом (Roll, 1970).

· Оборачиваемость (Turnover). Данный параметр трактуется как среднее время держания актива одним инвестором за период.

, (8)

где: - стоимость всех выпущенных бумаг;

- стоимость сделок в период t (квартал, год и т.д.).

Среди достоинств индикатора отметим общедоступность информации для его расчета. Недостатком данного подхода является то, что он не учитывает интенсивность отсутствия торгов по бумаге.

· Стохастический процесс. Данный метод измерения ликвидности базируется на динамической модели. Предполагается, что г - показатель ликвидности корпоративной облигации, подчиняющийся процессу:

, (9)

где: - положительная константа;

- броуновский процесс.

Данный процесс позволяет показателю ликвидности принимать как положительные, так и отрицательные значения. Рассмотрим также влияние ликвидности на цену облигации CB.

, (10)

где: c - купон облигации;

T - время обращения бумаги;

- безрисковая ставка процента в момент t;

- интенсивность пуассоновского потока в момент t;

- ликвидность или премия за риск в момент t;

- доля от номинальной стоимости бумаги, которую получает держатель в случае дефолта;

- стохастические независимые процессы. В сумме в каждый из моментов t они дают ставку дисконтирования. Таким образом, первое слагаемое цены облигации - дисконтированная сумма дивидендов, второе - приведенная стоимость тела бумаги, последняя составляющая формулы предполагает выплату в случае дефолта. Таким образом, в данной модели ликвидность облигации влияет на ее цену посредством изменения ставки дисконтирования. Другими словами, чем больше ставка, тем ниже цена бумаги, следовательно, дополнительный риск за неликвидность отразится в увеличении стоимости бумаги, что подчиняется концепции риск - доходность.

· Полупараметрическая модель. Чанг и Ханг (Chung, Hung, 2010) в своем исследовании влияния ликвидности на спрэд облигаций применили полупараметрический измеритель ликвидности. Главными достоинствами данного подхода является возможность его использования для оценки непрерывных во времени эффектов на дискретных данных и возможность избежать большого смещения оценок, наблюдаемого при параметрическом оценивании. Кроме того, такой подход оценивает влияние временной составляющей на ликвидность актива.

В исследовании предполагается, что ликвидность подвержена процессу вида:

, (11)

где: - процент возмещения стоимости в случае дефолта (от номинала);

- волатильность процесса;

- стандартный Виннеровский процесс;

- долгосрочное среднее значение процесса.

Следующий шаг исследования - построение непараметрической модели при помощи определения параметров процессов дрейфа и диффузии, управляющих ликвидностью. Параметры процессов аппроксимируют необходимые для расчета показателя ликвидности показатели. Представим процесс диффузии как Xt.

, (12)

где: - дискретно заданная выборка.

, (13)

где: , - первые разности и t соответственно.

Данную непараметрическую модель, авторы оценивают как полупараметрическую путем локализации во времени. Другими словами, в каждой точке t они оценивают параметры, используя лишь наблюдения из окрестности. Таким образом, в окрестности точки t, можно зафиксировать параметры дрифта . Затем, на основании вычисленных путем минимизации квадратов расстояния параметров, вычисляются средние значения функции диффузии:

, (14)

А затем и ее волатильность:

(15)

где: K - функция ядра Епанечникова;

d - переменная контроля допустимой окрестности.

После нахождения всех параметров процесса ликвидности, можно оценить ее влияние на спрэд доходности бумаг путем построения регрессионной зависимости.

· Смешанные показатели. Некоторые исследования критично относятся к рассмотренным выше измерителям ликвидности, предлагая объединить несколько показателей в один. Так, например, Дик-Нильсен, Фелдхуттер и Ландо (Dick-Nielsen, Feldhutter , иLando, 2012) разработали основанный на других показателях измеритель ликвидности облигаций. Итоговый показатель ликвидности рассчитывается как сумма следующих нормированных центрированных компонентов: влияние сделок на цену (Amihud, 2002), транзакционные издержки ITC (Feldhutter, 2008), а также волатильности данных параметров.

, (16)

где: - ликвидность i-ой бумаги за период t;

- центрированный нормированный показатель ликвидности;

- первый и второй моменты показателей ликвидности.

Таким образом, главное достоинство показателя ликвидности заключается в учете как влияния на цену, так и транзакционных издержек. Кроме того, proxy учитывает и изменчивость выбранных характеристик.

1.2 Источники ликвидности

Под источниками ликвидности понимаются пространственные характеристики эмитента или эмиссии, которые могут повлиять на значимость ликвидности при формировании доходности бумаги. Другими словами, источники ликвидности влияют на чувствительность доходности корпоративной облигации к индикатору ликвидности. В научной литературе присутствует ряд исследований, посвященных анализу поведения доходности бумаг, принадлежащих к разным группам согласно источникам (драйверам) ликвидности.Среди факторов обычно рассматривают количество выпущенных облигаций, наличие котировки акций на бирже, выраженность в евро, полнота размещения, срок обращения,количество инвесторов, принадлежность к финансовому сектору и др.

В работе Хауэлинга, Ментинка и Ворста (Houweling, Mentink, Vorst, 2005) проведено исследование влияние драйверов ликвидности на спрэд доходности портфеля из корпоративных облигаций на основе двухфакторной модели, предложенной Гебхартом (Gebhardtetal, 2001). Подход включает в себя предпосылку о наличии двух характеристик-источников ликвидности: кредитный рейтинг и количество лет до погашения.

Для анализа авторы формируют четыре портфеля согласно признакам рейтинга и срока до погашения: в состав наиболее ликвидного вошли бумаги с максимальным рейтингом согласно S&P и Moody's. Общее количество корпоративных облигаций составило 1190 бумаг на временном интервале с января 1999 года по май 2001 года с шагом в один день. Данные взяты из баз Lemon Brothers, Bloomberg и Reuters.

Затем, исследователи строят регрессию зависимости спрэда доходности p-го портфеля в момент t от источников ликвидности (период до погашения, рейтинг) и различныхиндикаторов ликвидности: дисперсия и стандартное отклонение доходности, нулевое изменение цены. В заключение, исследователи проверяют на значимость факторов рейтинга и срока до погашения. Все переменные уравнения оказались значимы. Кроме того, при добавлении источников ликвидности объясняющая сила модели увеличивается. Следовательно, принадлежность к той или иной группе облигаций влияет на качество построенной модели (чувствительность спрэда доходности к индикатору ликвидности).

1.3 Влияние ликвидности на доходность облигаций на различных рынках

После подробного изучения сконструированных в существующих исследованиях показателей ликвидности, перейдем непосредственно к определению характера влияния ликвидности финансового инструмента (в нашем случае, облигации) на его доходность. Гипотезы, выдвигаемые исследователями предполагают, что, чем более ликвидна бумага, тем доходность по ней ниже. При низкой ликвидности риски инвестора возрастают, что мгновенно должно быть учтено на рынке в ставке доходности.

Чен, Лэсмонд и Уэй (Chen, Lesmond, Wei, 2007) проанализировали влияние ликвидности на доходность корпоративных облигаций на основе баз данных Bloomberg и Datastream, рассчитав три разных показателя ликвидности. В выборку вошли 4000 ценных бумаг США, включая как спекулятивные, так и инвестиционные облигации. В качестве показателей ликвидности были выбраны различие между ценой покупки ценой продажи (bidaskspread), показатель нулевых издержек ликвидности (zeroreturnmethod) и показатель с учетом транзакционных издержек (LOTmodel).

Исследователи определили наличие значимой причинно-следственной связи между доходностью и тремя анализируемыми показателями: чем меньше ликвидность облигации, тем выше спрэд доходности она демонстрирует. Кроме того, в работе была изучена взаимосвязь изменений уровня ликвидности и спрэда доходности во времени. Анализ панельных данных за девять лет показал, что ликвидность объясняет более половины вариации спрэда доходности корпоративной облигации, что вдвое превышает объясняющую силу показателя кредитного рейтинга. [11]

Другое исследование, Чанга и Ханга (Chung, Hung, 2010), основывается на полупараметрической модели. Опишем последовательность работы подробнее.

Оцениваемая модель базируется на определении цены бумаги как:

, (17)

где: - интенсивность дефолта в период времени t;

- интенсивность ликвидности в период времени t;

- параметр чувствительности ликвидности;

- безрисковая ставка;

Q - мера нейтральности к риску.

Понедельные данные с января 1997 по декабрь 2005 года по государственным и корпоративным облигациям взяты из базы Datastream Database. Массив данных включает в себя дату выпуска и погашения, время обращения, рейтинг, время сделок, цену и доходность бумаг. Для вычисления ликвидности необходимо значение идентификатора давности выпуска государственных бондов («свежие» облигации более ликвидны). Таким образом, прокси ликвидности - разница между средними доходностями «свежих» и более «зрелых» облигаций. Из выборки исключены конвертируемые бумаги и акции с правом досрочного погашения. Также, авторы не принимают во внимания бумаги с рейтингом ниже BB.

Для анализа выборка разделена на группы в зависимости от рейтинга: 5 групп от AAA до BB соответственно. Далее, рассчитывались спрэды доходностей по каждой группе (разница между средней доходностью по группе корпоративных облигаций и государственной бумагой).

Следующий шаг исследования - оценивание полупараметрической модели. Фактор ликвидности (спрэд ликвидности) находится из рассмотренного выше процесса дрейфа с диффузией. Средний спрэд ликвидности по выборке (премия за неликвидность, выражающаяся в большей доходности инструмента) составляет 10%.

Заключительная часть исследования посвящена определению значимости ликвидности при объяснении спрэда доходности бумаги. Ля этого составляется уравнение зависимости спрэда s от ликвидности со случайной нормальной ошибкой:

, (18)

Коэффициент чувствительности для групп от AAA до BB равен соответственно 1,234 1,846 2,815 4,859 и 6,516. Следовательно, чем менее ликвидна бумага, тем больше чувствительность ее спрэда к ликвидности и, чем ниже рейтинг бумаги, тем ниже ее ликвидность. Кроме того, необходимо заметить, что все коэффициенты больше единицы, это означает, что все из предложенных корпоративных бумаг обладают меньшей ликвидностью, чем государственные облигации. Данный вывод согласуется с результатами исследования Ли (Li et al., 2005).

Объясняющая сила параметра ликвидности при измерении спрэда облигации возрастает по мере увеличения ее кредитного риска. Так, для бумаги с рейтингом AAA ликвидность объясняет около 23% спрэда, а, для облигации с рейтингом ВВ - около 35%. Данный вывод подтверждает гипотезу о значимом влиянии ликвидности на доходность облигации. [13]

Следующее исследование посвящено изучению влияния ликвидности бумаг на их доходность в развивающихся странах. Обычно авторы обращаются к изучению рынка США, недооценивая возможные перспективы результатов анализа на развивающихся рынках. Однако стоит заметить, что ликвидность напрямую связана именно с уровнем развитости рынка другими словами, главной причиной малых инвестиций в развивающиеся рынки - низкая ликвидность активов. Выводы исследований на таких рынках могут быть чрезвычайно наглядными и полезными по ряду причин.

Во-первых, обозримый период рассмотрения (наличие данных) позволяет увидеть полную картину развития рынка капитала: охватить период либерализации рынка, которая должна коррелировать с динамикой ликвидности активов. Во-вторых, в отличие от рынка США, где все данные смягчены эффектом высокой диверсификации, как со стороны инвестора, так и со стороны предложения капитала, на развивающихся рынках можно увидеть все эффекты ликвидности более отчетливо. В-третьих, изучение рынков развивающихся стран может прояснить взаимосвязь увеличения ликвидности и снижения стоимости привлечения капитала.

К трудностям работы с развивающимися рынками можно отнести низкое качество данных (пробелы), малое количество статистических данных (невозможно посчитать такие прокси ликвидности, как спрэд покупки-продажи). Также, работу затрудняет высокая волатильность данных, из-за которой необходимо еще сильнее сокращать выборку. Бекарт решает данные проблемы путем конструирования прокси, не требующего большие объемы информации.

Кроме сконструированного показателя ликвидности авторы, Бекарт, Харвей и Лумблад (Becaert, Harvey, Lundblad), рассматривают другие прокси, например, оборот торгов (сумма всех сделок, деленная на сумму капитализаций всех возможных активов). Из 19 рассматриваемых рынков, наименьший показатель наблюдается в Зимбабве (0,9%), максимальный в Тайване 20,9%.

Далее по данным базы Datastream с 1993 по 2003 годы были рассчитаны месячные доли нулевых продаж (дни с отсутствием сделок), агрегированные спрэды доходностей для каждой из стран, выраженные в долларах США, доходности в национальной валюте, дивидендная доходность, оборот торгов. По статистическим данным можно сделать вывод о постоянстве доли не торгуемых дней. Максимальные значения данного параметра наблюдаются в Колумбии: половину месяца наблюдается отсутствие торгов. У Тайваня, напротив, всего 6,6% месяца нулевых продаж. Логично, что показатель доли нулевых торгов действительно отражает ликвидность рынка: чем меньше дней простоя, тем выше ликвидность. Но, важную роль играет интенсивность нулевых продаж: разница между рынком, торги на котором ведутся через день и рынком, торгующимся лишь последние 15 дней месяца очевидна. Однако процент нулевых продаж на этих рынках идентичен, но ликвидность второго ниже вследствие долгого простоя. Учитывая значимость интенсивности торгов, авторы сконструировали описанный ранее показатель ликвидности PP (см. формулу (2)).

Наименее ликвидный рынок по представленному измерителю отмечается в Индонезии.

Чтобы сравнить две прокси ликвидности, автор рассчитывает спрэд цены купли-продажи для стран, по которым имеется необходимая статистическая информация. Затем, рассчитывается корреляция спрэда цены и PP (0,48), а также, спрэда цены и оборота рынка (-0,2). Таким образом, PP в большей степени отражает ликвидность. [9]

Рассмотрим исследование Лапоне и Вонга (Lepone, Wong, 2009), авторы которого пришли к несколько иным выводам относительно объясняющей силы ликвидности облигации при анализе спрэда доходности. Данная работа была проведена на рынке Австралии. Для анализа все рассматриваемые облигации были разделены на восемь групп согласно источникам ликвидности (срок до погашения и кредитный рейтинг). Построенная эконометрическая модель объясняет 60% дисперсии результирующего показателя, при этом, индикаторы ликвидности не значимы.

Авторы работали с недельными (пятничными) показателями на рассматриваемом периоде с 29 Июня 2003 по 2 Марта 2007 года. В качестве регрессоров были выбраны показатели, в основном, аналогичные тем, что рассматриваются в работе Коллин-Дуфресна, Голдстейна и Мартина (Collin-Dufresne, Goldstein, Martin, 2001) для рынка США. Все независимые показатели можно разделить на две группы: индикаторы риска дефолта и риска ликвидности. Среди индикаторов риска дефолта выделим ставку на рынке спот (10-ти летняя облигация правительства Австралии - предположительно обратная связь с результирующим показателем), а также значение этой переменной в квадрате, угол наклона кривой доходности (разница между доходностями 10-ти и 3-х летними государственными облигациями - предполагается отрицательная взаимосвязь со спрэдом доходности).

Также, в модель включена переменная неопределенности на рынке: волатильность цен опционов на 3-х летние государственные облигации. Данная переменная должна отражать специфические для конкретного рынка риски. Информация по ней взята из базы данных Bloomberg в виде средней волатильности ближайших к исполнению опционов на покупку и продажу в деньгах (at-the-money put and call options). Предполагается наличие отрицательной взаимосвязи между показателем волатильности и спрэдом в первых разностях.

Кроме того, в уравнение авторами включен финансовый рычаг рынка (степень закредитованности компаний). Он вычисляется как отношение долгов банков и финансовых организаций к их рыночной стоимости (долг финансовых компаний плюс рыночная капитализация финансового индекса). Чтобы учесть уровень экономической активности на рынке, в модель включается переменная доходности рынка: доходность индекса SPI 200™ Index Futures (Данные взяты из базы Bloomberg).

Перейдем к рассмотрению второй группы факторов спрэда: риск ликвидности. Аналогично ранее рассмотренным исследованиям, авторы предполагают обратную зависимость между степенью ликвидности и кредитным спрэдом облигации. В качестве показателя ликвидности был сконструирован показатель SFF (standardized fund flows) и абсолютное изменение цены облигации.

(19)

где: - долларовый объем австралийского облигационного инвестиционного фонда Morningstar Direct в месяц t;

- доходность фонда в месяц t.

Таким образом, SFF показывает темп прироста капитала фонда, чем больше темп прироста, тем более ликвидный рынок облигаций.

Расчет результирующих переменных (спрэды доходности) производился по данным из AFMA (Australian Financial Market Association Services). Всего было рассмотрено восемь групп облигаций в зависимости от рейтинга облигаций (AAA, AA, A и BBB) и времени до погашения (1-3 года, 3-5 лет, 5-7 лет и 7-10 лет). Описательная статистика рассчитанных величин показывает прямую зависимость между спрэдом доходности бумаги и ее сроком жизни (среднее значение по группам изменяется от 55,62 до 76,91 б.п.). Напротив, чем выше рейтинг облигации, тем ниже ее спрэд (среднее значение по группам изменяется от 44,75 до 83,19 б.п.). После анализа среднего и медианного значения, можно отметить, что спрэд на протяжении рассматриваемого периода имеет тенденции к снижению для облигаций B, и, напротив, растет в случае с бумагами классов AAA и A. Анализ волатильности показал, что спрэд более «длинных» и низких по рейтингу облигаций колеблется в большей степени.

После предварительного анализа данных, авторами была построена регрессионная модель зависимости вида:

,(20)

где: - изменение кредитного спрэда компании j в период t;

- изменение доходности по государственным 10-ти летним облигациям;

- угол наклона кривой доходности в месяц t;

- изменение волатильности доходности опционов на 3-х летние государственные облигации;

- изменение уровня закредитованности на рынке;

- доходность фьючерсов на индекс SPI 200^TM;

- изменение волатильности доходности фьючерса на индекс SPI 200^TM;

- Изменение долларового объема рынка корпоративных облигаций.

По результатам регрессионного анализа можно утверждать о высокой значимости спотовой ставки, спрэда между длинными и короткими государственными облигациями и волатильности 3-х летних облигаций и рыночного индекса. Данные соотношения работают для всех групп при делении по срокам погашения и для AAA, AA и A групп при делении по кредитному риску. Главным выводом является не значимость показателя ликвидности рынка для всех групп.

Одной из возможных причин не значимости параметра ликвидности является то, что большинство облигаций (около 70%) на австралийском рынке принадлежат к категориям не ниже A и со сроками погашения не более 5 лет. Таким образом, данные критерии позволяют говорить о достаточной ликвидности этих бумаг (переменная ликвидности не вносит в модель дополнительной объясняющей силы). [22]

Следующее исследование (Tarek, 2009) также направлено на определение взаимосвязей цены корпоративных облигаций и их источников ликвидности для рынка Туниса. Для анализа используются два драйвера ликвидности бумаг, чтобы исключить специфичность каждого из них: возраст облигации и величина выпуска. Тарек объясняет свой выбор следующим образом. Величина выпуска влияет на ликвидность, так как, от нее зависит возможность купить облигацию на вторичном рынке. Другими словами, при большем выпуске потенциальная ликвидность также будет выше. Данный показатель измеряется как натуральный логарифм суммы выпуска, выраженной в миллионах динаров. Интерпретация фактора возраст не отличается от остальных, ранее изученных, исследований: чем свежее выпуск, тем более торгуема ценная бумага на рынке. Возраст в годах определяется как разница между датой выпуска и датой последней сделки.

Используя информацию по бумагам рынка Туниса, автор строит эконометрическую модель, описанную уравнением:

, (21)

где: - спрэд корпоративной облигации i-ой бумаги;

- возраст i-ой бумаги в годах;

- величина эмиссии i-ой бумаги в миллионах динаров.

Данные для исследования взяты из аналитических обзоров вторичного рынка ценных бумаг Туниса с 23 апреля 2004 по 28 декабря 2008 года. Средний возраст бумаг 2,5 года (от 0,2 до 5 лет), величина эмиссии колеблется от 2,3 до 3,4 млн. динаров.

Результаты построенной регрессионной зависимости говорят о значимости каждого из двух факторов в объяснении кумулятивного спрэда на уровне значимости 1% (t статистики каждого фактора меньше 1%). Коэффициенты перед параметрами возраст и объем эмиссии равны -0,025 и 0,1 соответственно. Таким образом, каждый дополнительный год существования уменьшает спрэд (разница между доходностями корпоративной и казначейской облигации) на 2,5%, что соответствует выдвинутой гипотезе авторов. Что касается параметра объема эмиссии, то положительная выявленная взаимосвязь противоречит первоначальной логике исследователей: увеличение эмиссии на один миллион динаров приводит к повышению спрэда на 10%.

Таким образом, результаты, полученные при анализе рынка Туниса, отличаются от результатов на других, более развитых, рынках. [27]

Еще одно исследование, посвященное вопросу взаимосвязи ликвидности и спрэда доходности корпоративных облигаций, было проведено Джейкоби, Роузом и Батеном на рынке Канады (Jacoby, Liao, Batten, 2009). В качестве показателя ликвидности авторы применяют соотношение рыночной стоимости капитала и стоимости долга. В работе рассматриваются исключительно отзывные облигации. Спрэд по таким бумагам выше, чем на рынке США, что обусловлено наличием дополнительного риска отзыва облигации эмитентом для держателя. Уровень ликвидности на рынке Канады сравним с рынком США. Важное отличие между рынками наблюдается в части налогообложения. Так, для рынка США характерна дифференциация для государственных и корпоративных бумаг. Первый класс облагается только на казначейском уровне. Второй же, дополнительно подлежит выплатам на региональном и локальном уровнях. Рынок Канады не подвержен такой асимметрии: налогообложение для обоих типов бумаг происходит только на государственном уровне. Таким образом, спрэд доходности на канадском рынке не искажен различиями в налоговой ставке, чтоявляется преимуществом в части научных исследований.

Другое преимущество рынка Канады связано с наличием баз данных по корпоративным облигациям с нивелированными эффектами политики установления купонной ставки (ставка учтена в спрэде доходности). Оба рассмотренных преимущества снижают искажение результатов регрессионного анализа.

Доходности к погашению на конец каждого месяца, использованные для анализа, были взяты из базы данных SCM. Данный статистический источник ранжирует выбранные бумаги на четыре группы (AAA, AA, A, BBB) в зависимости от величины выпуска и ликвидности. Рассматривается период с августа 1976 по июль 2001 года. Для расчета спрэда авторами используется ставка по казначейским долгосрочным облигациям, публикуемая в CANSIM. Следует отметить, что данные представляют собой агрегированный по группам временной ряд. Авторы анализируют как обобщенные взаимосвязи, сливая показания по всем группам в единую выборку, так и проводят раздельный анализ: выявляют взаимосвязи в каждой из групп, чтобы оценить влияние ликвидности.

Описательные статистики позволяют сделать вывод о постепенном увеличении как доходности облигаций каждой из групп, так и их стандартном отклонении. Кроме того, подтверждается теоретическая гипотеза о сильной положительной корреляции между доходностью и риском по ценным бумагам: волатильность корпоративной облигации увеличивается при возрастании ее спрэда. Также, наблюдается увеличение спрэда доходности при переходе от более высокой к низкой по рейтингу SCM бумаги. К примеру, спрэд в категории ААА равен, в среднем, 58%, а, в АА - 68%.

В качестве регрессионного уравнения, авторы оценили следующую зависимость:

,(22)

где: - изменение спрэда за месяц в абсолютной величине;

- изменение доходности к погашению 3-х месячной казначейской облигации;

- изменение спрэда доходностей долгосрочной и краткосрочной государственных облигаций (наклон кривой доходности).

Построенное уравнение указывает на отрицательную зависимость между спрэдом доходности по корпоративным облигациям и краткосрочным казначейским бумагам. Данный вывод противоречит теоретической предпосылке, предполагающей увеличение доходности корпоративной облигации при условии возрастания спрэда по безрисковой бумаге. Таким образом, Джейком, Льяо и Баттен показывают, что держатели корпоративных облигаций не отражают в своих ожиданиях относительно надежности бумаг изменений риска дефолта безрисковых облигаций.

Авторами также был проведен анализ того же самого уравнения по группам: отдельно оценены зависимости для AAA, AA, A и BBB облигаций. По результатам можно отметить снижение влияния безрисковой доходности на доходность облигации при переходе к более ликвидной группе. Следовательно, чем выше ликвидность корпоративной облигации, тем менее она чувствительна (ожидания инвесторов) к изменениям на рынке.

Таким образом, рассматриваемое исследование не только подтверждает факт снижения спрэда при увеличении ликвидности, но и анализирует чувствительность (меру воздействия) доходности к ликвидности. Важно еще раз отметить, что специфика используемых данных и рынка Канады позволяет минимизировать погрешности анализа. [21]

Рассмотрим еще одно, наиболее свежее, исследование, ставящее своей целью анализ влияния ликвидности облигаций в свете наступления кризиса 2008 года. Авторы, Дик-Нельдсон, Фелдхаттер и Ландо (Dick-Nielsen, Feldhutter, and Lando, 2012), применяют собственный показатель ликвидности (формула 16), включающий в себя несколько ранее изученных факторов. Смешанный инструмент необходим ввиду наступления кризиса, в условиях которого применение одного показателя не может учесть внешнее давление рынка.

Данное исследование, как и предыдущее, изучает не только факт влияния ликвидности на доходность и цену облигации, но и меру чувствительности и то, как эта эластичность меняется при наступлении кризиса для облигаций разных классов.

Выборка для проведения анализа включает в себя данные по безотзывным неконвертируемым корпоративным облигациям без опциона на продажу с фиксированным купоном с 1 января 2005 по 30 июня 2009 года. Информация выгружена из статистической базы данных Bloomberg (всего 10785 облигаций). Далее, авторами были исключены бумаги, не имеющие рейтинг по версии Datastream (осталось 5376 облигаций). Все бумаги ранжировались по степени кредитного риска согласно рейтингу Standard&Poor's, при его отсутствии использовались данные агентств Moody's и Fitch.

Затем, авторы рассчитали несколько показателей ликвидности, рассмотренных в первой части анной работы: влияние сделок на цену, показатель нулевой доходности, количество неторгуемых дней, доля оборота, транзакционные издержки и некоторые другие. Далее, методом главных компонент был определен наиболее значимый показатель, объясняющий спрэд доходности: влияние сделок на цену. Именно его первым и включили в смешанный индикатор ликвидности. По такому же принципу в итоговый показатель ликвидности были включены факторы транзакционных издержек, а также, стандартные отклонения влияния сделок на цену и транзакционных издержек.

Теперь отметим несколько важных моментов по описательным статистикам. Средняя доля неторгуемых дней примерно 60% говорит о слабой ликвидности рынка облигаций в целом. Квартальный оборот равен 4,5%, следовательно, длительность оборота в среднем равна 5-6 лет. Еще одно доказательство неликвидности рынка корпоративных облигаций состоит в отсутствии бумаг, по которым не было зафиксировано нулевых продаж.

Среднее значение параметра давления сделок на цену Amihud, равное 0,0044 означает, что сумма торгов в $300 000 приведет к увеличению цены бумаги на 0,13%. Среднее значение транзакционных издержек IRC равно 0,22%, следовательно, при стоимости бумаги $100 0,22 цента - затраты на проведение сделки, включенные в цену.

По выборке найдены высокие коэффициенты корреляции между показателями ликвидности IRC и Amihud и их волатильностями (87 и 61% соответственно), что свидетельствует о существенной взаимосвязи ликвидности и риска ликвидности: чем выше ликвидность бумаги, тем больше вероятность резких скачков в ее значении.

Анализ условно можно разделить на две части: построение регрессии без деления на до- и после кризисные периоды и с его применением для каждой из групп облигаций по рейтингу (AAA, AA, A, BBB и спекулятивные). Общий вид уравнения можно представить следующим образом:

, (23)

где: - разница между доходностями корпоративной i-ой и казначейской облигациями в квартал t;

- каждый из 4-х показателей ликвидности для i-ой бумаги в период t;

- разница между 50% и 5% квантилями (по распределению ликвидности);

Разница между квантилями показывает, на сколько отличается показатель ликвидности средней бумаги от очень ликвидной (однородность выборки). Так, авторы исключают погрешность анализа от неоднородности.

По результатам построения авторы делают вывод о значимости каждого из четырех показателей ликвидности для всех групп бумаг (по рейтингу).

Следующий шаг исследования - анализ смешанного показателя относительно каждой из групп отдельно для до- и после кризисного периода. Среди результатов можно отметить, что со снижением рейтинга ценой бумаги однородность выборки также снижается (Credit risk control возрастает), следовательно, чем больше облигацией спекулируют, тем сильнее отличается ликвидность внутри группы. Так, для бумаг класса ААА показатель Credit risk control равен 0,8 базисных пункта по сравнению с 57,6 б.п. для класса ВВВ в докризисный период. Послекризисный период отличается куда более ощутимой неоднородностью. В данном случае, предыдущие показатели достигают 2,5 и 123,6 б.п. соответственно. Таким образом, в подтверждение логики, можно говорить об обострении ситуации на рынке в период спада экономики.

Также, можно судить и о чувствительности ликвидности разных классов бумаг к ситуации на рынке. По результатам анализа можно отметить, что, чем выше рейтинг у бумаги, тем менее остро ее торгуемость отзывается на наступление кризиса и тем быстрее стабилизируется частота ее торгов после спада.

Также, авторы провели анализ премии за ликвидность, равную частному от деления разности каждого л и 5% квантили л на спрэд доходности. Данный показатель нормирует неоднородность выборки на риск (величина спрэда). Премия за ликвидность для бумаг с высоким рейтингом стабильно возрастает в кризис и доходит до пика в первом квартале 2009 года. Наблюдается высокая корреляция между премией за ликвидность и спрэдом доходности. В то время, как спекулятивные бумаги достигают пика премии за ликвидность во время краха Lemon Brothers. Показатель корреляции между премией за ликвидность и спрэдом для таких бумаг ниже.

Еще один значимый вывод относится к разделению облигаций по виду деятельности компаний. Так, спрэды более чувствительны к показателю ликвидности у финансовых организаций, нежели у компаний реального сектора.

Что касается влияния рыночной ликвидности на индивидуальную, то можно сказать, что до кризиса взаимосвязь не прослеживается. После же наступления спада лишь облигации класса ААА не остаются нечувствительными к рыночной ликвидности.

Таким образом, рассмотренное исследование является комплексным анализом чувствительности цены облигации к изменению ликвидности. Так, можно утверждать, что класс ААА более однороден, стабилен и устойчив к кризисным явлениям. Изменение ликвидности для таких бумаг в меньшей степени влияет на их спрэд. Сконструированный показатель ликвидности учитывает не только влияние сделок на цену (частота, простои), но и наличие транзакционные издержек на осуществление этих сделок и волатильности этих параметров. [17]

1.4 Исследование ликвидности на российском рынке

От исследований, проведенных на различных развитых и развивающихся рынках, перейдем к анализу отечественных реалий. Важно отметить, что работы на заданную тему для российского рынка встречаются достаточно редко. Среди работ, в какой-то мере отражающих выбранную тему, можно отметить Чайкуна А.Н. (Чайкун, 2010). В его работах рассмотрены некоторые из ранееизученных показателей ликвидности с дальнейшим рассчетом их для российского рынка и нахождением коэффициентов корреляции между ними. Чайкун отмечает, что по российскому рынку типовые исследования ликвидности корпоративных облигаций отсутствуют.

Рассмотрим подробнее методологию, использованную автором. Чайкун останавливается подробнее на измерениях ликвидности. По его мнению, можно выделить четыре измерения ликвидности исходя из определения. Ликвидность - способность превращения актива (в большом объеме) в денежные средства в короткие сроки без существенной потери в цене. Таким образом, четыре измерения ликвидности по Чайкуну - время, объем, ценовое влияние (волатильность рынка), ценовое отклонение (транзакционные издержки). Отметим, что перечисленные факторы отражены в ранеерассмотренных показателях.

Важной составляющей работы является конструирование нового proxy ликвидности: индикатор частоты двусторонних котировок. Данный показатель является аналогом «нулевой доходности». При отсутствии двусторонних котировок фактору присваивается значение 0, при наличии котировки на закрытие с лучшими ценами покупки-продажи индикатор равен 3. 2 балла присваивается при условии закрытия сделки наличия лучших цен (возможность закрытия). Показателю присваивается значение 1 балл при условии наличия лучших цен открытия и закрытия в течение торгового дня. По 0,5 «весит» наличие хотя бы одной из лучших цен. Данный алгоритм упрощает рассчеты для российского рынка, так как, данные для его определения возможно найти.

Результаты для российского рынка показали наличие тесной связи между частотой двусторонних сделок и коэффициентом Амихуда. Исследование проводилось на данных, взятых из статистики ММВБ с 1 июля 2005 по 28 августа 2009 года. Конечная выборка составила более чем 10000 бумаг по 50 различным эмитентам. Таким образом, сконструированный автором показатель отражает ситуацию на реальном рынке. Автор рассчитывает сводный показатель ликвидности методом главных компонент, присваивая каждому из факторов определенный вес.

Далее, в работе представлен регрессионный анализ. Тестируется уравнение вида:

, (24)

где: - кредитный спрэд i-ой бумаги;

- кредитный рейтинг i-ой бумаги;

- сводный показатель ликвидности в баллах;

- дюрация i-ой облигации.

По результатам анализа t-статистики ниже у сводного показателя ликвидности, чем у рейтинга, следовательно, спрэд доходности в большей степени зависит от ликвидности, чем от кредитного рейтинга, что еще раз подтверждает актуальность рассматриваемой темы для российского рынка. [5 и 6]

Рассмотрим еще одну работу, посвященную ликвидности ценных бумаг. Она в большей степени направлена на практическое применение. Автор, П.Ф. Колесов (Колесов, 2012), предлагает методологию, по которой инвестор (физическое лицо или банк) может определить, стоит ли приобретать ценную бумагу, имеет ли она достаточную ликвидность для получения доходности.

...