Ковенанты как фактор повышения доходности облигаций

Ковенанты как фактор повышения доходности облигаций

Оглавление

Введение

Глава 1. Понятие ковенантов и их применимость на финансовом рынке

1.1Теоретический аспект

1.2Использование ковенантов в договорах облигационных займов

Глава 2. Основные детерминанты спрэдов облигаций и особенности их применения в банковском секторе

2.1Рынок корпоративных облигаций

2.2Рынок банковских облигаций

Глава 3. Эмпирический анализ

3.1 Исследование первоначальной модели

3.1.1 Описание выборки

3.1.2 Факторы регрессионной модели

3.1.3 Спецификация модели

3.2 Анализ использованных ковенантов

3.3 Анализ модели с добавлением ковенантов

Заключение

Список литературы

Приложения

Введение

Выпуск облигационного займа для коммерческого банка является одним из самых надежных способов привлечения капитала. Розничные банки, работающие с физическими лицами, традиционно привлекают сбережения населения во вклады, однако для банка необходима разумная диверсификация привлеченных средств, как с точки зрения сроков привлечения, так и с точки зрения их стоимости. Современный эффективный банковский менеджмент строится не только на управлении активными операциями, но и на точно выверенном балансе между активными и пассивными операциями, с учетом их объемов, сроков и процентных ставок.

Практика зарубежных кредитных организаций в части пассивных операций всегда включала в себя выпуск облигационных займов, как один из основных способов привлечения средств. В России первый выпуск биржевых корпоративных облигаций состоялся относительно недавно, в 2008 году, поэтому данную часть рынка можно считать достаточно молодой. Несмотря на это, Россия достаточно успешно приняла весь западный опыт в этой сфере, как с точки зрения технологического процесса, так и с точки зрения наличия четких правовых норм в национальном законодательстве.

По сравнению с вкладами, для инвестора облигации являются более рисковым инструментом, который, соответственно, должен обладать более высокой доходностью. Самое существенное различие, которое касается основной массы инвесторов, оперирующих небольшими суммами, состоит в том, что облигации банков не попадают под действие системы страхования вкладов. Это значит, что при банкротстве банка-эмитента, владельцы его облигаций рискуют намного больше, чем обычные банковские вкладчики. Это является одной из причин по которой банковскими облигациями больше интересуются юридические лица, изначально не участвующие в системе АСВ, а также управляющие компании паевых инвестиционных фондов, то есть те формы коллективного инвестирования, которые содержат иные механизмы снижения рисков. Облигации изначально интересны тем инвесторам, которые имеют более высокий профессиональный уровень по сравнению с вкладчиками банка, и которые готовы на более высокий риск для получения более высокого дохода. Во время кризиса и такие стратегии редко позволяют заработать, но вероятность сохранения своих сбережений значительно увеличивается. Однако риск дефолта должника остается и является принципиальным для инвестора при выборе максимально консервативного инвестирования. Поэтому банкам необходим способ выпуска облигаций, при котором инвестор снизит для себя риск невозврата вложенных им средств.

Проведя сравнительный анализ режима налогообложения физических лиц в результате пользования облигациями и банковскими вкладами следует отметить, что на данный момент все доходы по корпоративным банковским облигациям (и процентный доход, и доход от перепродажи) облагаются по ставке 13%. Единственным исключением являются государственные облигации, по которым не берется налог с купонной прибыли. В то же время процентные доходы по вкладам, ставка которых ниже 13%, от налогообложения освобождаются. Те доходы, которые были получены по ставке превышающей 13%, облагаются налогом в размере 35%. При таких условиях скромный инвестор скорее выберет вложение во вклад, нежели чем покупку облигации. Статья Elton et al. (1999) дает ответы на некоторые вопросы касательно налогообложения облигаций, ее результаты будут освящены в соответствующем разделе данной работы. Следует отметить, что в России существует перспектива отмены налога на доходы лиц по доходам от облигаций, что несомненно сделает данный инструмент более привлекательным и способным оживить данный сегмент рынка.

Следующим по важности аспектом является ликвидность актива для инвестора. Облигации погашаются эмитентом в строгом соответствии с условиями выпуска, которые формулируются в проспекте эмиссии. Владелец облигации не может досрочно предъявить к погашению свои облигации, что является для инвестора существенным фактором при выборе инструмента инвестирования. С другой стороны, ликвидность по облигациям реализована другим способом - биржевую облигацию банка всегда можно продать на организованном рынке ценных бумаг. В этом случае возникает вопрос - насколько в данный момент времени биржевая цена облигаций устроит ее продавца? Если в данный момент на рынке присутствует коррекция, то потери при быстрой реализации для инвестора могут быть весьма ощутимыми. Если говорить о банковском вкладе, то по современному законодательству РФ вкладчик имеет право забрать свой вклад в любой момент времени, но не бесплатно. За это действие вкладчик заплатит потерей всех начисленных к этому времени процентов и получит средства только по ставке, которую банк начисляет по ставке вкладов «до востребования» (примерно 0,1% годовых). С точки зрения поддержания ликвидности такая ситуация совсем не выгодна банку. Маловероятно, что все вкладчики заберут вклады при стабильной ситуации в экономике, но банк обязан эту ситуацию учитывать при расчете коэффициентов мгновенной ликвидности. Если же речь идет о панике во время кризиса (реального или связанного с информационным шумом), то вкладчики вполне в состоянии обрушить банк, забрав одномоментно все вклады (Diamond, Dybvig, 1983). Помимо конкурентной борьбы за деньги населения, описанная ситуация является для банков еще одной весомой причиной искать альтернативные вкладам источники заемных средств.

Существует несколько факторов, по которым банку может быть интересно привлечение средств через облигационный займ. Во-первых, это выход на организованный рынок капитала с четкими и прозрачными правилами как выпуска, так и обращения ценных бумаг. При этом способе инвестирования банк может не поддерживать мгновенную и краткосрочную ликвидность в большом объеме, так как имеет возможность размещать привлеченную сумму на сроки, сопоставимые со сроками обращения облигации, то есть имеет большие возможности по активным операциям. Во-вторых, банк-эмитент, прошедший процедуру листинга у организатора торгов, имеет более высокий рейтинг надежности, что некоторым образом повышает его капитализацию. В-третьих, банк диверсифицирует свои источники привлечения, как по срокам, так и по риску досрочного предъявления к погашению.

Российский рынок облигаций в настоящий момент не обладает должными правилами защиты интересов держателей облигаций, которые при их покупке берут на себя риск дефолта заемщика. Согласно Федеральному Закону от 22.04.1996 №39-ФЗ (ред. от 30.12.2015) «О рынке ценных бумаг» с 1 июля 2016 года в силу вступают поправки, касающиеся формирования круга представителей владельцев облигаций, которые наделяются большим количеством прав и обязанностей для действий по контролю и соблюдению интересов владельцев облигаций перед эмитентом. Данный институт обязан привнести больший порядок в отношения между сторонами контракта, но не в краткосрочной перспективе. На данный момент юридическую силу данным отношениям способны дать ковенанты, которые призваны защитить инвестора и снизить его риски. Данный стандарт отношений приходит к нам из западной практики, но для российского рынка позволительно говорить только о первых шагах в применении ковенантов для банковских корпоративных облигаций. В связи с этим возрастает важность и актуальность проведения данного исследования.

Объектом данной работы выступают зарубежные банки и анализируется их участие на рынке облигаций. Предметом данной работы являются разного рода детерминанты, которые могут являться причинами различий в показателях спрэдов доходностей по облигациям компаний банковского сектора. Главное внимание уделяется наличию ковенантов при выпуске облигационного займа. Целью данной работы является анализ влияния ковенантов на доходность облигаций и проверка гипотезы о том, что повышение доходности может происходить по причине добавления разного рода ковенантов в условия облигационных займов.

Выделим основные задачи, которые необходимо будет решить на пути достижения данной цели:

·изучить и описать теоретическую базу ковенантов;

·провести глубокий литературный обзор по теме ковенантов с целью получения понимания того, как ковенанты могут влиять на финансовое положение фирмы или банка;

·проанализировать основные детерминанты спрэдов корпоративных облигаций и обобщить полученные результаты эмпирических исследований;

·проанализировать основные детерминанты спрэдов банковских облигаций с учетом включения различных ковенантов в проспекты эмиссии и обобщить полученные результаты эмпирических исследований;

·собрать данные для составления выборки и сформулировать основную гипотезу исследования;

·построить модели и провести качественный регрессионный анализ для проверки соответствующей гипотезы;

·проанализировать полученные результаты.

Данная работа также важна тем, что ее результаты могут быть полезны сразу трем сторонам. Во-первых, коммерческие и инвестиционные банки смогут улучшить оптимизацию своих средств, а также повысить эффективность в управлении стоимости своих облигаций. Во-вторых, инвесторы, выбирающие финансирование того или иного банка облигационным способом, смогут уменьшить свои издержки, снизить моральный риск и волнение по поводу сохранности и возврата своих средств. В конечном итоге данное исследование может косвенно поспособствовать улучшению эффективности экономики в долгосрочной перспективе, ведь при повышении каждым участником (в данном случае банковской сферы) рынка своей эффективности, отдача всей системы должна иметь положительную динамику.

Структура данной работы состоит из введения, трех основных глав работы и заключения. В первых двух главах проведен теоретический обзор, в котором проанализированы научные труды по теме ковенантов, а также по теме основных детерминантов, оказывающих влияние на доходность корпоративных и банковских облигаций. В третьей главе представлен эмпирических анализ первоначальной модели, содержащий описание и построение выборки, формулировку основной гипотезы, построение модели исследования, описание его методики и анализ полученных результатов. Также третья глава содержит подробное описание ковенантов, которые встретились на пути проведения исследования и анализ конечной модели с добавлением ковенантов, как параметра модели. Заключение состоит из основных выводов, которые были получены в данной работе, а также из предложения методов по улучшению использования ковенантов.

Глава 1. Понятие ковенантов и их применимость на финансовом рынке

1.1Теоретический аспект

Ковенанты, в нашем случае, являются обязательствами банка-эмитента, которые фиксируются в решении о выпуске и/или проспекте эмиссии. Они предоставляют инвесторам специальные права, а также наделяют их правом досрочного погашения облигации в случае нарушения ковенантов (или совершения иных действий, предусмотренных в договоре). Банк-эмитент получает возможность привлекать средства, удерживая свои финансовые показатели на заявленном в ковенантах уровне, а инвесторы получают более эффективный контроль над своими инвестициями за счет возможности выхода из актива на более ранней стадии возникновения финансовых проблем у банка. Банки-эмитенты облигаций принимают на себя первоосновное обязательство по возврату суммы займа в установленный срок, а также предоставляют инвестору право требовать досрочного погашения облигаций в случае нарушения срока выплаты дохода по купону.

Основными ограничениями, которые могут быть включены в условия договора для поддержания на назначенном уровне экономической состоятельности заемщика могут выступать:

·ограничения на капитал: максимальные и минимальные значения для его размера, нормативы для его достаточности, а также требования к коэффициентам ликвидности;

·ограничения на размер доли активов, которые могут находиться в залоге у третьих лиц;

·ограничения на заемные средства: левередж (финансовый рычаг), отношение займов к активам;

·ограничения на размер дебиторской задолженности, на соотношение депозитов к выданным кредитам;

·недопущения просрочки по кредитам, ограничения на минимальный объем резервов банка;

·разного рода требования к EBITDA.

Также различают информационные и противорисковые ковенанты. Примером первого может стать условие, которое обязывает заемщика средств отчитываться перед инвестором относительно своих материальных активов, то есть предоставлять ему результаты периодически проводимых инвентаризаций. Ограничения на выплату дивидендов своим акционерам может являться примером противорискового ковенанта. В этом случае инвестор страхует себя от острой дивидендной политики, которую может проводить заемщик. Все вышеперечисленные ковенанты, а также многие другие условия призваны защищать инвестора от риска, который возникает при возможной приостановке деятельности того или иного эмитента, либо при его ликвидации.

Широкое применение ковенантов находит свое место в случае выпусков долговых инструментов на продолжительный срок, как правило, от 10 лет. Это объясняется тем, что при увеличении данного срока, вместе с ним увеличиваются риски, которым может быть подвержен банк-эмитент ввиду той или иной конъюнктуры, присутствующей на финансовом рынке. В связи с этим инвестору необходимо проводить более тщательное слежение за деятельностью заемщика.

Следует отметить, что частое применение ковенантов и их эффективность за рубежом объясняется наличием механизмов, которые позволяют отслеживать наличие описанных в ковенанте обстоятельств. Например, ковенанты, которые привязаны к различным финансовым коэффициентам, проверяются независимыми аудиторами. На основе проведенных ими расчетов составляется так называемый «сертификат соответствия», в котором находятся результаты по проведенной работе. В добавок к этому, в зарубежном праве существует «представитель владельцев облигаций». Его фигура уполномочена заявлять о любых нарушениях ковенанта и имеет право требовать досрочного выкупа или погашения облигации.

Ковенанты по облигациям банка дают инвестору большие гарантии и предохраняют его от высокого риска. То есть банк не финансовыми способами, а дополнительной юридической ответственностью, нацелен на повышение привлекательности своих долговых инструментов. В связи с этим банк терпит определенные издержки, так как от него могут потребоваться дополнительные усилия в плане выполнения условий по ковенантам. Эти затраты необходимо учитывать при принятии решения об условиях займа.

1.2Использование ковенантов в договорах облигационных займов

Одним из первых научных трудов, в котором начало фигурировать понятие ковенантов касательно их применимости к облигационным займам, была статья Smith, Warner (1979). В ней авторы справедливо утверждают, что в последнее время растет напряжение конфликта интересов в отношениях акционеров и «облигационеров». Авторы ссылаются на Fama, Miller (1972), которые полагают, что существуют определенные обстоятельства, которые способствуют тому, что увеличение богатства акционеров не всегда положительно коррелирует с увеличением богатства сторонних инвесторов, которыми в первую очередь могут выступать держатели облигаций. В статье описываются некоторые виды ковенантов, которые могут быть включены в договор об облигационном займе, а также описываются основные источники этого конфликта интересов, коими по мнению авторов являются:

·дивидендная политика, которая по мнению держателей облигаций должна быть сильно ограничена;

·ослабление требований к инвесторам, которое должно происходить при наличии дополнительных к уже существующим облигациям займов, при условии, что прошлые облигации выпускались и оценивались с тем учетом, что дополнительных займов не будет;

·недофинансирование, которое происходит в связи с тем, что значительная часть стоимости фирмы состоит из нематериальных активов в формате будущих инвестиционных возможностей, и фирма, в свою очередь, имеет стимулы отклонять будущие проекты, так как держатели облигаций уменьшают их чистую приведенную стоимость.

В результате проведения исследования авторы доказали, что введение ковенантов способно уменьшить агентские издержки и снизить асимметрию информации.

Статья Reisel (2014) также анализирует эффекты ковенантов, влияющих на стоимость долга. Основной задачей данного исследования является изучение влияния на цену облигаций ковенантов, которые ограничивают финансовую и инвестиционную активность компании-заемщика, а также регулируют политику дивидендных выплат. Здесь выдвигается аналогичная предыдущей статье гипотеза о том, что риски инвесторов в виде возможных денежных потерь увеличиваются ввиду присутствия в отношениях займа агентских издержек, которые могут быть снижены или полностью истреблены путем введения соответствующих ковенантов. В данной статье анализируются большой набор данных по государственным облигациям, взятым из Fixed Investment Securities Database (далее FISD), с предположением об эндогенности имеющихся ковенантов. В результате проведения исследования были получены следующие выводы:

·фирмы с низкой долей материальных активов чаще прибегают к включению ковенантов в условия договора о займе;

·фирмы с низким уровнем левереджа избегают таких ковенантов как ограничения по выплате дивидендов, так как издержки на их включение могут превысить ожидаемую полезность от их использования;

·фирмы с высоким уровнем Price-to-book ratio (отношение рыночной капитализации к балансовой стоимости фирмы) чаще пользуются такими ковенантами как ограничения на инвестиционную деятельность и ограничения по залогам для ценных бумаг. Касательно этого результата, авторы эмпирически доказывают, что включение данных ковенантов повышают доходность по облигациям на 35-75 базисных пунктов.

В статье Cook et al. (2013) изучается влияние ковенантов не прямо на доходность облигаций, а на такие ее детерминанты как риск ликвидности и риск платежеспособности, как на главные показатели, определяющие финансовое бедствие фирмы. Ликвидность в данной статье стандартизировалась под показатель, в числителе которого сумма ликвидных резервов и ожидаемого потока денежных платежей, а в знаменателе стандартное отклонение данного потока. Измерителем риска платежеспособности, который оценивался как неспособность платить по своим долгосрочным облигациям, в данном случае выступали кредитно-дефолтные свопы, которые брались на пяти- и десятилетних горизонтах планирования. Данные по выпускам облигаций были также взяты из FISD. Ковенанты в данном случае были не эндогенными и представляли четыре категории: инвестирование, дивидендные выплаты, будущее финансирование проектов и само наличие ковенантов. Ключевым выводом по данному исследованию стало то, что повышение ликвидности и спрэдов кредитно-дефолтных свопов сокращает вероятность включения ковенантов по всем четырем категориям. Также был рассмотрен кризисный период 2007-2009гг., который показал, что ковенанты чаще включались в договоры по облигационным займам для сохранения ликвидности.

Влияние ковенантов на общую политику и финансовое состояние фирмы также не может быть недооценено. Так в статье Billett et al. (2007) говорится о том, что ковенанты повышают возможности роста компании, а также общие сроки погашения задолженности и финансовый рычаг. Авторы анализируют две базы данных: уже известную нам FISD, из которой берут информацию о 50 разных видах ковенантов в 15000 долговых выпусках нефинансовых организаций, дополняя ее данными по срокам погашения, финансовым рычагам и характеристиками фирм из Compustat database. В свое исследование авторы включили 15 видов ограничительных ковенантов, которые для удобства были разбиты на три уже известные нам группы: 1) финансовые ограничения; 2) инвестиционные ограничения; 3) ограничения на выплату дивидендов. Выборка состояла из 15000 случаев выпуска долгового обращения в период с 1960 по 2003 год. В результате проведения исследования, авторы приходят к выводу что фирмы с высокой репутацией и поддержкой со стороны государства реже пользуются ковенантами при эмиссии долговых инструментов, тогда как фирмы с низким рейтингом чаще прибегают к включению ковенантов, причем всех категорий. Также подтверждается, что нахождение (или отсутствие) одного типа ковенантов коррелирует с нахождением (или отсутствием) других типов. Например, нахождение в проспекте эмиссии ограничительного ковенанта на инвестиционную политику будет реже сопровождаться включением туда же и ограничений на выплаты этим инвесторам, тогда как финансовые ограничения подходят для любой группы. Кроме того, авторы доказали, что краткосрочные займы, также, как и включение ковенантов, могут ослаблять негативное влияние возможностей роста на показатели рычага для более рисковых заемщиков.

Borgonovo, Gatti (2013) изучают ковенанты с позиции их общего влияния на фирму, в частности на ее возможный технический и материальный дефолт. Авторы утверждают, что действия, подразумевающие оперирование большими объемами средств, например, такие как слияние и поглощение, проектное финансирование и секъютиризация должны сопровождаться определенными ковенантами, нарушение которых может приводить к серьезным последствиям. Для симуляции авторы используют метод Монте-Карло, который результирует большое число реализаций случайного процесса с изначальным введением определенных вероятностных характеристик, которые соответствуют аналогичным величинам в поставленной задаче. Например, авторы изначально указали показатели ставки налогов, амортизации, стоимости долга и капитала, а также процента долгового финансирования. Эмпирический эксперимент показал, что неспособность адекватно признавать последствия нарушения ковенантов может приводить к серьезной недооценке рисков, связанных с инвестиционными проектами.

Глава 2. Основные детерминанты спрэдов облигаций и особенности их применения в банковском секторе

Перед тем как перейти к эмпирической части работы, в данной главе будут проанализированы основные показатели, которые могут оказывать влияние на доходность облигаций, а также будут рассмотрены наиболее важные различия в специфике выпуска и обращения на рынке корпоративных и банковских облигаций. Несмотря на то, что главным предметом данной работы является проверка гипотезы о том, что тот или иной набор ковенантов способен повысить доходность облигации, а также защитить инвесторов от негативных колебаний в стоимости бизнеса компании-эмитента, для максимально правильной спецификации будущей модели необходимо наиболее четко определить какие еще переменные она должна в себя включать. В первой части этой главы будет рассмотрен общий рынок корпоративных заемщиков, прибегающих к использованию облигационных займов. Во второй части упор будет сделан непосредственно на банковскую сферу. В данной работе в качестве объясняемой переменной будет браться не просто доходность какой-либо облигации, а спрэд ее доходности, то есть разница между самой доходностью облигации и доходностью от вложения в безрисковые облигации, ставки процента которых обычно не превышают 3%. Данный параметр представляется дополнительным фильтром, который нацелен на усреднение показателей риска и возможной разнородности среди анализируемых стран.В связи с этим необходимо проанализировать предыдущие исследования, изучающие зависимость изменения спрэда доходности от объясняющих переменных.

2.1Рынок корпоративных облигаций

Одной из первых работ, в которой были проанализированы показатели, влияющие на доходность от вложения в рисковые активы, была статья Fisher (1959). В ней было доказано, что очень важную роль в оценке премии за риск играет ликвидность облигации, а также меры корпоративного управления компании в вопросе выполнения требований по своим обязательствам.

За образцовую работу, которая была нацелена на исследование корпоративного долга и соотношение риск-доходность, а также на факторы, влияющие на цену актива, была взята статья Merton (1974). Она имеет много отсылок к фундаментальной модели о рыночном ценообразовании опциона, а также других видов корпоративных обязательств из статьи Black, Scholes (1973), где доказывается, что наибольшее влияние на цену опциона оказывает волатильность актива, к которому он привязан. В статье Merton (1974) утверждается, что наиболее значимыми факторами, влияющими на стоимость долга, являются доходность от вложения в безрисковые активы, условия выпуска долгового актива (срок погашения, ставка купона и пр.) и вероятность дефолта компании.

В результате исследования было выяснено, что такие факторы как размер финансового рычага, а также волатильность стоимости компании увеличивают спрэд доходности по корпоративным облигациям, а увеличение безрисковой ставки оказывает, очевидно, негативное влияние на увеличение размера спрэда. Также немаловажную роль играют условия по сроку облигации, которые имеют тесную взаимосвязь с показателями левереджа. Автор доказывает, что если компания имеет низкий уровень заемных средств по отношению к собственному капиталу, то увеличение срока обращения облигации будет положительно коррелировать со спрэдом доходности актива, и наоборот.

Немаловажную роль в размере доходности облигаций играет волатильность акций компании (Campbell, Taksler, 2003). В своей работе авторы изучали идиосинкразическую волатильность доходности в условиях общей тенденции к повышению показателей доходности по облигациям. Авторы исследуют данные по ценам облигаций из FISD, сопоставляя их с информацией о характеристике облигаций, полученной от Национальной Ассоциации Страховых Комиссаров (National Association of Insurance Commissioners). Авторы говорят о том, что волатильность зависит от настроения инвесторов, которое в свою очередь более изменчиво для держателей акций, нежели облигаций, но, с другой стороны, увеличение премии за ликвидность по корпоративным облигациям относительно государственных T-bills может снизить цены корпоративных облигаций без какого-либо влияния на цены акций. Также они утверждают, что спрэд доходности снижается если улучшается настрой инвесторов относительно прибылей от вложений в корпоративные облигации, что в свою очередь снижает ожидаемую вероятность дефолта. Также это исследование было направлено на изучение влияния на доходность кредитных рейтингов, которые при отдельном анализе играют меньшую роль в формировании доходности, нежели чем волатильность. Несмотря на это, авторы доказывают, что их совместное тестирование оказывает большое влияние на объяснение спрэдов.

Следующая статья Collin-Dufresne (2001) изучает детерминанты спрэдов по облигациям и основывается на статьях Black, Scholes (1973) и Merton (1974). В ней объясняется, что некоторые показатели спрэдов имеют меньшую определяющую силу когда анализируются без определенных прокси-переменных, которые при их добавлении в модель могут значительно увеличить вклад объясняющих переменных. Данные по кредитным спрэдам были получены из LFID, а основными детерминантами изменения спрэдов их доходностей авторы назвали: 1) безрисковую ставку T-bills; 2) наклон кривой доходности, как отношение ставки по десятому и второму году обращения T-bills на рынке; 3) показатель левереджа фирмы, как отношение балансовой стоимости компании к сумме рыночной и балансовой стоимости (Compustat database); 4) волатильность активов по индексу S&P100; 5) изменения бизнес-климата по индексу S&P500; 6) подъемы и провалы рынка акций. Одной из прокси-переменных выступает ликвидность. Вторая переменная позаимствована авторами из фундаментального труда Fama, French (1996) и отвечает за спрэд доходностей между крупными и малыми компаниями. За третью переменную были взяты показатели индекса S&P500 c лагом в один месяц, так как в данном исследовании авторы изучали именно динамику изменений спрэдов, а не их статические значения. В результате добавления данных прокси-переменных уже после проведения нескольких симуляций при их отсутствии, было замечено значительное повышение показателя R2, который отвечает за предсказательную силу модели. Это означает, что авторы оказались правы в их изначальном предположении. Также они пришли к выводу, что систематические факторы, которые оказывают влияние на весь рынок в целом, имеют большую влиятельную силу на спрэд доходности по облигациям, нежели чем такие «локальные» факторы определенной фирмы, как левередж компании или волатильность ее акций.

Следующей работой с похожей спецификацией является статья Longstaff, Mithal (2005). В ней было проанализировано включение в модель такого детерминанта, как кредитно-дефолтный своп. Авторы используют данный дериватив для изучения степени важности отдельных компонентов спрэда доходности корпоративных облигаций относительно вероятности дефолта по ним. Авторы рассматривают именно этот показатель, так как, по их мнению, его спрэд не коррелирует с ликвидностью облигаций, что позволяет определить более точные значения риска. Что касается полученных результатов, то изучив данные Citigroup по этому виду деривативов, авторы пришли к выводу, что показатель дефолта играет наиболее важную роль при определении спрэда доходности. Даже по облигациям инвестиционного уровня этот компонент объясняет больше чем половину спрэда. Как можно заметить, рассмотрение ликвидности, как агрегированного показателя было прихотью не только Collin-Dufrense (2001), так как в этой работе ликвидность также рассмотрена в качестве агрегированной переменной.

С точки зрения вклада ликвидности в объяснение спрэда доходности интересна статья Chan et al. (2007). В ней главным объектом является развивающийся рынок Малайзии. Капитализация данного фондового рынка не так высока, как в развитых странах, но широкий список обращающихся здесь финансовых инструментов позволяет проводить подобные исследования. Исследование было проведено на основе достаточно большой выборки, данные которой были предоставлены местным банком Bank Negara Malaysia. Было проанализировано более 80% всех сделок по облигациям с 1997 по 2006 год. В статье авторы доказывают, что детерминанты ликвидности на Малазийском рынке схожи с теми, которые присутствуют на рынке таких гигантов как США. Этот вывод может помочь нам в дальнейшем при сравнении детерминантов спрэдов доходностей по разным странам.

Что касается вышеупомянутого налогообложения, как детерминанта спрэда доходности, то в статье Elton et al. (1999), наряду со знакомыми уже нам премией за риск по дефолту и премией за систематических риск, авторы исследуют тот факт, что держатели государственных облигаций, в отличие от держателей корпоративных облигаций, не облагаются налогом, и, как следствие, инвесторы вправе требовать за это дополнительную компенсацию. Данные по ценам и доходностям ценных бумаг были взяты из базы данных LFID, а также из Центра по Исследованию Ценных Бумаг США (The CRSP US Treasury Databases) из терминала Bloomberg. По словам авторов, это исследование первым пролило свет на анализ налогов в вопросе доходности облигаций. Авторы ссылаются на еще одну работу Blume, Keim and Patel (1991), в которой доказывается тот факт, что стандартное отклонение цен облигаций с низким качеством рейтинга не выше, чем с высоким качеством. Для инвестора это значит, что ошибочно на постоянной основе полагать, что низкокачественные ценные бумаги всегда являются более привлекательным инструментом. Elton et al. (1999) утверждают, что налоги и премия за риск являются существенным вкладом в показатели доходности и имеют большее значение для облигаций с низким качеством. Результаты исследования показали, что несмотря на то, что главным объясняющим фактором (85% для индустриального сектора и 67% для финансового) является премия за систематический риск, налоги вносят вклад в 33% и 50% соответственно, что позволяет судить о важности данного параметра.

Еще одним немаловажным детерминантом доходности облигации является инфляция. При инвестировании средств любого держателя долга в первую очередь интересует доходность от вложенных денег, а, как известно, главным свойством инфляции является обесценение денег со временем. Важно, чтобы скорректированная на инфляцию доходность любого актива, в первую очередь такого долгосрочного инструмента как облигация, оказывалась положительной в момент погашения. В статье Pflueger, Viceira (2011) рассматриваются реальные, то есть индексируемые по инфляции, и номинальные стоимости облигаций. Авторы проверяют гипотезу ожиданий, которая заключается в том, что ставка доходности по долгосрочным облигациям представляет собой среднее арифметическое всех краткосрочных ставок за все время жизни облигации. За индексируемые облигации были взяты американские и английские государственные ценные бумаги, чья основная сумма и купоны автоматические корректируются на CPI (Consumer Price Index). Авторы отмечают, что хоть государственные облигации и освобождены от риска дефолта по ним, имеет место быть изменение реальных процентных ставок, которое в свою очередь является двигателем инфляции. В данной статье проверяется гипотеза о том, что спрэд между доходностями по реальной и номинальной облигациям имеет достаточно значительную временную вариацию. В результате проведения исследования гипотеза ожиданий отвергается, что накладывает дополнительные риски на пользование облигацией. Еще одним результатом стало то, что ожидание более высокой инфляции приводит к более высокой доходности. Авторы также, как и многие до них приходят к выводу, что повышение в доходности облигаций или снижение их цен может быть результатом повышения риска и премии за него.

Еще одним трудом, определившим взаимосвязь премии за период обращения облигации и инфляции, является статья Wright (2011). В ней были исследованы панельные данные по государственным облигациям разных стран с нулевым купоном. Авторы также используют данные по CPI, инфляции, уровню ВВП и росту частного потребления в каждой стране. Интересно, что в период кризиса премия за период обращения оставалась постоянной и даже показывала небольшое снижение. Авторы утверждают, что большая заслуга этого заключается в особенностях монетарной политики государства, проводимой через центральные банки.

Полезной статьей, которая раскрывает особенности макроэкономического регулирования в отношении моделирования доходности облигаций является Diebold et al. (2005). В ней авторы пытаются математически доказать связь между краткосрочными и долгосрочными ставками и отвергают гипотезу о том, что изменение краткосрочной ставки линейно влияет на изменение долгосрочной доходности облигации, но в общем случае доказывают, что сокращение ставок приводит к увеличению доходности по облигациям.

2.2Рынок банковских облигаций

Разобрав основные компоненты влияния на доходность корпоративных облигаций, необходимо изучить банковскую сферу, как основную область данного исследования. Приступая к анализу предыдущих исследований в области банковских облигаций, необходимо отметить тот факт, что банковская сфера, и операции на банковском рынке в частности, имеют достаточно серьезный контроль со стороны регуляторов. Намного серьезней, чем остальной рынок, участники которого торгуют на фондовом рынке своими корпоративными ценными бумагами.

В последнее время наблюдалось появление большого количества универсальных банков, которые занимаются как инвестиционной, так и коммерческой деятельностью. Некоторые полагают, что они могут оказывать негативное воздействие на финансовую систему, тормозя ее развитие, так как сравнительно небольшие клиентоориентированные банки развиваются намного стремительней (Bhattacharya et al., 1998). Несмотря на это Morgan, Stiroh (2001) утверждают, что наблюдается тенденция, при которой государственные регуляторы банковской деятельности все больше советуют банковским инвесторам, в особенности держателям облигаций, контролировать уровень риска, проводя соответствующий мониторинг и повышая тем самым рыночную дисциплину банков. Другими словами, мониторинг со стороны инвесторов с течением времени должен превращаться в полноценный субститут по государственному надзору и обязательным нормативам по капиталу. Авторы анализируют данные по 500 облигационным выпускам в период с 1993 по 1998 год, предоставленные Securities Data Corporation (SDC), пытаясь обнаружить взаимосвязь между спрэдами их доходностей и портфелем активов банков. Основная цель исследования заключалась в нахождении взаимосвязи между спрэдами банковских облигаций и различными мерами банковского риска, риска портфеля активов в частности.

Рассмотрим подробнее модель данного исследования. В ней были использованы три объясняющие переменные. В первой рассматривались характеристики облигаций и банков, которые в свою очередь представляли собой рейтинг облигации, срок облигации, ее первоначальную стоимость и пр. В качестве второй брались такие показатели эффективности, как отношения дефицита банка к активам, отдача на активы и отношение капитала к активам и пр. Некоторые показатели риска необходимые для расчета этого показателя были взяты в качестве прокси-переменных из прошлых исследований. Третья переменная отвечала за активы банка и представляла собой большое количество показателей отношений банковских статей баланса к активам (например, отношение ценных бумаг к активам, торговых активов к активам, коммерческих займов к активам и пр.).

Наиболее интересными результатами проводимых регрессий являются следующие:

·объем эмиссии оказался значимым во всех случаях и имеет отрицательную корреляцию с размером спрэда;

·срок до погашения оказался значимым во всех случаях и имеет положительную корреляцию с размером спрэда;

·показатель отдачи на активы оказался значимым во всех случаях;

·показатель отношения собственного капитала на активы оказался незначимым во всех случаях.

В общем итоге, авторы заключают, что рыночная дисциплина банков может быть сильнее, чем это наблюдалось раньше, а мониторинг со стороны инвесторов может повысить как показатели эффективности банка, так и рыночную дисциплину в целом.

Продолжая рассматривать вопрос мониторинга, при финансировании фирмой банка, ей важно, чтобы тот раскрывал ему определенную информацию о своей деятельности. Для этого в договоре о займе прописываются определенные ковенанты. Vashishtha (2014) опирается на факты нарушения ковенантов, предоставленные базой данных Compustat, чтобы исследовать то, как банки раскрывают необходимую информацию в ситуации усиленного мониторинга со стороны фирмы. В результате проведения исследования автор приходит к выводу, что после нарушения ковенантов банки менее охотно раскрывают свою информацию, а серия анализов показала, что причина данного факта в политике акционеров, которые не согласны с увеличением раскрытой информации, так как это плохо влияет на котировки акций.

В Demiroglu, James (2010) также рассматриваются различные контрактные условия, которые могут влиять на стоимость займа. Основным источником выступает база данных DealScan, находящаяся под ведомством Thomson Reuters Loan Pricing Corporation. Все ковенанты, включенные в договор займа между банком и фирмой, делятся по степени жесткости по принципам бухгалтерского учета. Они подразделяются авторами на семь различных категорий:

·денежные потоки;

·отношение долга к денежным потокам;

·отношение долга к финансовому результату;

·покрытие активов;

·ликвидность;

·чистая стоимость компании;

·расходы на капитал.

Авторы отмечают, что ковенант, накладывающий ограничения на отношение долга к EBITDA использовался в 54,8% случаев изученной выборки, которая состояла из 7237 договоров займов. 1321 раз было использовано ограничение на ликвидность, как на мгновенную, так и на текущую. 3884 раза использовался ковенант, ограничивающий показатель долга к денежным потокам. Эти и многие другие результаты эмпирических исследований позволили авторам сделать вывод о том, что предприятия с высоким уровнем риска и меньшим количеством инвестиционных возможностей чаще остальных прибегают к использованию ковенантов.

В последнее время банки все чаще прибегают к использованию субординированного долга. От обычного он отличается тем, что обладает более низким рангом и соответственно требования по нему удовлетворяются после произведения остальных выплат. В марте 2013 года вступили в изменения правила Центрального Банка касательно расчета капитала коммерческих банков. По новым условиям субординированные облигации, выпущенные после даты изменений, будут иметь более строгое регулирование и должны будут соответствовать более жестким нормативным требованиям. Это повышает стоимость долга, но, по мнению Департамента анализа рыночной конъюнктуры ОАО «Газпромбанк» не более чем на 2 процентных пункта. Данные изменения повышают рискованность субординированных облигаций, поэтому целесообразно было бы рассмотреть подробнее именно этот их вид.

В Sironi (2003) автор оценивает рыночную дисциплину и степени риска как раз при помощи данного инструмента. Модель спрэдов доходности субординированных еврооблигаций в данном исследовании представлена зависимостью от:

·вероятности дефолта;

·срока до погашения;

·количества выпускаемых облигаций;

·страны, в которой зарегистрирован банк;

·курса валюты (Dummy);

·года выпуска;

·финансового состояния банка;

·кредитного рейтинга;

·присутствия государственных гарантий (Dummy).

Данные по анализируемым эмитентам (страна выпуска, текущие рейтинги, сфера деятельности), а также по самим выпускам (валюта, все сроки и даты обращения, спрэды, виды облигаций, цены, купоны) были взяты из базы данных Capital Data BondWare. Информацию о рейтингах выпускаемых облигаций авторы агрегировали из данных таких рейтинговых агентств как S&P, Fitch и Moodys. Всю остальную информацию, которая касается показателей баланса, а также рынка акций, авторы получили из базы данных WorldScope. Анализ показал, что наибольшее влияние на спрэды доходности оказывает присутствие при выпуске облигаций государственных гарантий. Это стало понятно благодаря тому факту, что спрэды частных банков примерно на 40 базисных пунктов превышают спрэды государственных банков.

Еще одним результатом регрессионного анализа стало отсутствие в модели объясняющей силы факторов, определяющих финансовое состояние банка, которыми выступали некоторые показатели из бухгалтерской отчетности (левередж, ROA, объем резервов и пр.). Авторы связали это с наличием показателей, определяющих кредитный рейтинг. В свою очередь, их основной минус заключается в том, что в отличие от балансовых факторов, они не позволяют оценить предыдущие периоды и являются строго вперед-смотрящей переменной.

В общем итоге авторы зафиксировали, что частные банки извлекают прибыль от пользы государственного субсидирования, которое отражается в относительно низкой стоимости субординированных облигаций, но эта стоимость имеет тенденцию к увеличению с течением времени.

Подытоживая анализ детерминантов этих и некоторых других статей (Demerjian (2011), Nash et al. (2003)), для выбора более четкой спецификации нашей модели, были выделены наиболее популярные из них:

·кредитный рейтинг,

·финансовый рычаг,

·балансовые показатели (левередж, ROA, ROE, долг/EBITDA)

·срок до погашения,

·объем эмиссии,

·ликвидность,

·валюта,

·уровень инфляции.

Глава 3. Эмпирический анализ

Эмпирическая часть данной работы состоит из трех разделов. В первом из них представлена описательная статистика анализируемых данных в виде числовых и факторных переменных модели, а также дана информация по выборке, на основе которой был проведен регрессионный анализ данной работы. В этом разделе предполагается проанализировать переменные на состояние их значимости для наиболее точной спецификации конечной модели. Во втором разделе дана описательная статистика используемых в данной работе ковенантов для более четкого понимания специфики выполняемых ими функций при выпуске облигационного займа. Третий раздел состоит из анализа специфицированной модели, которая включает в себя факт наличия или отсутствия ковенантов. Целью данного раздела является проверка гипотезы о том, оказывают ли ковенанты положительное влияние на спрэд доходности банковских облигаций.

3.1 Исследование первоначальной модели

.1.1 Описание выборки

Выборка состоит из 485 облигаций, которые выпустили 90 европейских банков, осуществляющих свою деятельность на территории следующих стран: Германия, Австрия, Франция, Италия, Великобритания, Нидерланды, Испания, Швеция, Бельгия, Дания и Португалия. Данные страны входят в ТОП-15 стран Европы по уровню ВВП и вместе аккумулируют порядка 82% всего ВВП Европейского Союза.

Основными критериями по отбору облигаций служили следующие фильтры:

·облигации анализировались за двухлетний период возможного выпуска: с января 2014 года по февраль 2016 года;

·было установлено ограничение на срок их обращения на рынке - с 7 до 13 лет;

·все анализируемые облигации выпущены в евровалюте;

·эмитентами облигаций выступали строго европейские банки;

·облигации не должны были быть отзывными.

Данные фильтры должны были поспособствовать отсутствию сильного отклонения в показателях доходностей облигаций. Таким образом был усреднен риск по каждой облигации. Например, включение отзывных облигаций, которые несут дополнительных инвестиционный риск, могло привести к увеличенной колебаемости показателей ставки доходности, что в свою очередь могло стать причиной разного рода ошибок в моделях.

Что касается анализируемых банков, то из 90 объектов почти половина всех выпусков (47%) приходится на четыре банка. Самая большая часть (81 случай) была выпущена крупнейшим государственным кредитором Германии коммерческим банком LBBW, активы которого превышают 300 млрд. евро. На втором месте расположился еще один крупный немецкий банк Helaba - Landesbank Hessen-Thüringen, который по состоянию на 2015 год имел активов на 172 млрд евро. На третьем месте с 48-ю выпусками находится один из самых крупнейших австрийский банковских холдингов Erste Group Bank, чьи активы составляют порядка 200 млрд евро. Четвертым в списке находится основной банк Баварской республики в Германии холдинг Bayern LandesBank, с активами на уровне 170 млрд евро.

В данной работе анализировались как случаи национального размещения, так и выход на международную долговую арену в виде Еврооблигаций, так что в выборке оказалось 62 подобных случаев выпуска.

3.1.2 Факторы регрессионной модели

Изначальная модель, на которой проводилось первое исследование, включала в себя одну зависимую переменную и 12 объясняющих. Все данные по ним были собраны из базы данных Thomson Reuters и проанализированы с помощью программы Microsoft Excel, а также программного обеспечения RStudio, в котором на языке R были проведены соответствующие регрессии и проверки на отсутствие разного рода ошибок в моделях.

Объясняемая переменная

За объясняемую переменную были взяты данные по Maturity Standard On-The-Run Spread (далее LN_Spread), которые подразумевает под собой разницу между доходностью к погашению соответствующей облигации и доходностью к погашению ближайшей государственной облигации. Изначальные данные были представлены в виде разницы в процентных пунктах. Среднее значение составило 133.03 п.п., что означает более чем двукратную разницу между показателями ставок доходностей корпоративных и государственных облигаций. В этой и последующих моделях для получения более точных интерпретируемых результатов данные по спреду доходности берутся в логарифмированном виде.

Объясняющие переменные

Типы купона (Coupon_type) в выборке данной работы поделились на фиксированный (FIX) в количестве 408 шт. и плавающий (FLT) в количестве 77 шт. Постоянный купон является «классикой» в выпусках крупными банками своих долговых инструментов, что и обуславливает подобное смещение в данной работе. Состояние банковской сферы довольно сильно зависит от ставки процента, поэтому эмитентам выгоднее устанавливать постоянное значение купонной ставки на всю стоимость долга. В данной модели эта переменная является факторной и представляет из себя дамми-переменную.

Частота купонных выплат (Coupon_freq) состояла из трех возможных вариантов. Годовые выплаты (Annual) превалировали в данной работе и насчитывали 415 случаев, тогда как полугодовых и квартальных было зафиксировано в количестве 13 и 57 шт. соответственно. Для создания факторной дамми-переменной, а также во избежание сильного смещения в пользу одного варианта, квартальные и полугодовые выплаты были объединены в один вариант, который в модели фигурировал под названием More, что в переводе в данном случае значит «чаще, чем раз в год».

.Duration. Данная переменная предположительно важна для анализа, так как при выборе облигации ее показатели помогают инвесторам рассчитать срок, в который им удастся погасить все свои затраты на данную облигацию и, тем самым, снизить себе риск. Показатели дюрации позволяют сравнивать облигации с разными типами купонов, частотой их выплат, а также с разными сроками их обращения на рынке. Исходя из определения дюрации, чем больше срок дюрации, тем ниже должна быть ставка купона и наоборот. Проведенный корреляционный анализ подтверждает отрицательную зависимость между этими двумя компонентами. В нашей выборке показатели дюрации облигации в основном варьировались в пределах от 6 до 11 лет и в среднем составили 7.765 года.

.BPV. Для всех долговых инструментов этот показатель отражает дисперсию цены. Он позволяет оценить насколько волатильна облигация и посредством этого может содержать в себе информацию о ее ликвидности на рынке. Данный показатель находится в сильной корреляции с дюрацией (0.95), но данная проблема будет решена на последующих этапах анализа.

.Rating. Рейтинг облигации также должен оказывать значимое влияние на показатели ее доходности. Согласно отношению риск-доходность, облигации с более низким рейтингом должны приносить инвестору большую прибыль, чем облигации высокого уровня надежности. В данной модели использовался долгосрочный рейтинг S&P, который для упрощения был поделен на два вида - A и B. В А вошли облигации с высшим и высоким уровнем надежности, а также с уровнем надежности выше среднего (ААА, АА+. АА, АА-, А+, А, А-). В В попали все остальные облигации со средним и спекулятивными уровнем надежности (ВВВ+, ВВВ, ВВВ-, ВВ+, ВВ, ВВ-, В+, В, В-). Дефолтных облигаций, а также облигаций с существенным риском данная выборка не содержала. Всего было насчитано 269 облигаций с рейтингом А и 216 с уровнем В. Данная переменная является факторной переменной.

.Placement_type. Еще одна факторная переменная данной работы включает в себя информацию о типе размещения облигации. Выборка включает в себя 423 случая национального размещения (Domestic) и 62 случая Еврооблигаций (Eurobond). Еврооблигации также могут обладать разными видами купонов, купонных выплат и рейтингом. Ее основное отличие от обычной облигации в том, что размещением данных бумаг занимается, как правило, целый синдикат андеррайтеров, которыми выступают различные инвестиционные банки, а также в данном случае чуть более простой является схема налогообложения при выплате купонного дохода держателю облигации.

.Prosp_avail. В первоначальную модель включается еще одна факторная переменная, которая отвечает за доступность в свободном доступе проспекта эмиссии (Y - если доступен, N - в ином случае). Проспект эмиссии содержит в себе все данные о выпущенной облигации и в нем оговорены все условия для ее держателя. Также, при наличии, в нем должна фигурировать информация о существующих ковенантах, которые были оговорены перед выпуском той или иной облигации. По этим и многим другим причинам данная переменная отвечает за более полную прозрачность сделки между инвестором и эмитентом, то есть может являться показателем надежности и отсутствия асимметрии информации при совершении сделки. Исследуемая выборка содержала 315 облигаций, по которым проспект эмиссии доступен и 170, по которым не доступен.

.LN_Amount. Еще одним параметром данной модели является объем выпуска. Максимальный объем выпуска в данной работе зафиксирован у итальянского отделения одного из самых крупных банков Европы Unicredit на уровне в 2.5 млрд евро. Минимальный - у немецкого банка Hamburger SPK на уровне 500000 евро. Среднее значение по выборке находится в районе 300 млн евро. Во избежание сильного различия в размере данных по сравнению с другими факторами регрессии данный параметр был прологарифмирован.

.Eff_Ratio. За одну из трех последующих переменных, которые отвечают за показатели работы банка эмитента (предыдущие переменные относились к характеристикам выпуска) был взят коэффициент эффективности. Он репрезентует показатели того, как эффективно в компании расходуются средства, представляя собой отношение затрат банка на сумму чистого процентного и непроцентного доходов. Он помогает получить представление о том, насколько профессионально менеджмент банка распределяет ресурсы. Другими словами, данный коэффициент показывает сопоставление получаемого экономического эффекта с затратами, который потребовались для достижения этого эффекта. Одним из таких эффектов может выступать получение банком какого-либо финансового результата на определенную дату. Например если банк заработал 10000 долларов, потратив на это 7000 долларов, то мы получим коэффициент эффективности равный 0.7. Соответственно, чем меньше данный показатель, тем эффективнее работа банка. Среднее значение по банковской отрасли согласно данным Thomson Reuters составляет 0.713. Среднее значение по собранной выборке составляет 0.734.

.ROE. Следующая переменная представляет показатели доходности на акционерный капитал. Рентабельность собственного капитала позволяет охарактеризовать доходность бизнеса для его владельцев и рассчитывается как отношение прибыли на среднегодовой капитал. В данном случае был взят показатель до выплаты налогов, т.н. Pretax ROE, ввиду разных показателей налогообложения в странах Европы. Средний показатель по выборке в данной работе составляет 4.6%.

.Assets_Equity. Крайней переменной данной модели выступает показатель отношения активов банка к его капиталу. Среднее значение в данной выборке составляет 21.6, что является чуть большим показателем для всей банковской отрасли (данными которой располагает база Thomson Reuters) - 14.8. Данный показатель позволяет оценить уровень долга компании, так как чем выше коэффициент, тем больше долг банка. В данном случае нельзя определить уровень идеального отношения, так как банки различны по уровню терпимости к показателям долга: кто-то может обслуживать большие его объемы, а кто-то придерживается менее рисковой политики в его отношении.

Вся информация по факторам модели представлена в Приложении 2.

3.1.3 Спецификация модели

Анализ проводился путем регрессионного анализа построенной модели для тестирования переменных на их значимость. В результате тестирования первоначальной модели абсолютно незначимыми переменными стали:

1.тип размещения (Placement_type),

2.показатель рентабельности капитала (ROE),

3.показатель отношения активов к собственному капиталу (Assets_Equity),

4.тип купона (Coupon_type),

5.частота купонных выплат (Coupon_freq).

Это говорит о том, что данные переменные не оказывают значимого влияния на спрэд доходности и в дальнейшем анализе принимать участия не будут. Значимыми оказались следующие факторы:

.ставка купона (Coupon_rate),

2.коэффициент эффективности (Eff_ratio),

3.объем эмиссии (LN_Amount),

4.дюрация (Duration),

5.ценовая дисперсия (BPV),

6.доступность проспекта эмиссии (Prosp_avail).

Влияние рейтинга (Rating) осталось неопределенным, поэтому было принято решение оставить данный параметр для участия в дальнейшей спецификации модели. Результаты регрессии представлены в Приложении 3. Стоит отметить, что данная модель имеет достаточно сильную объясняющую силу - R2 = 0.84.

При помощи теста Голдфелда-Куандта данная модель была проверена на наличие гетероскедастичности. После проведения теста выяснилось, что нулевая гипотеза об отсутствии гетероскедастичности не отвергается (p-value = 0.68 > 0.05), что сигнализирует нам об отсутствии в модели неоднородности наблюдений (см. Приложение 4).

После проведения теста на мультиколлинеарность, как и ожидалось ранее, была выявлена раздутая дисперсия у переменных дюрации и ценовой дисперсии (см. Приложение 5). Для более четкой спецификации модели были поочередно проведены регрессии без каждого из этих факторов, а также без них вовсе. Результаты представлены в Приложениях 6, 7 и 8. В результате проведения вспомогательных регрессий было принято решение об исключении обеих переменных из окончательной специфицированной модели, которая перед добавлением в нее информации и данных по ковенантам выглядит следующим образом:

Как видно из Приложения 9, в котором представлена информация по регрессии данной модели, все переменные являются значимыми на уровне 5%, что позволяет сделать вывод о безошибочной спецификации модели для дальнейшего исследования. Касаясь уже существующих результатов, то по анализу коэффициентов данной модели можно сделать вывод, что наибольшее положительное влияние на доходность облигации оказывает показатель эффективности банка. Структурируем полученные результаты:

·чем больше ставка купона по облигации, тем больше спрэд доходности;

·спрэд доходности отрицательно зависит от величины объема эмиссии, то есть при меньших эмиссиях показатели доходностей будут выше;

·облигации в среднем с более низким рейтингом обладают большей доходностью, что подтверждает соотношение риск-доходность;

·чем больше коэффициент эффективности банка, тем больше спрэд доходности;

·доступность проспекта эмиссии положительно влияет на доходность по долговому инструменту.

Последний вывод, на первый взгляд, противоречит основному соотношению риска и доходности, так как доступность проспекта эмиссии предполагает наибольшую прозрачность сделки, что может снижать риск, а с ним, соответственно, и доходность долгового инструмента. В данном случае есть смысл уточнить, что нахождение и доступность проспекта эмиссии в электронной базе, используемой в данной работе, не является единственным возможным вариантом для ознакомления со всеми особенностями займа. Данный параметр был включен в специфицированную модель по причине своей значимости, но так как его результат противоречит общеизвестным экономическим понятиям было принято решение о его исключении из дальнейших этапов анализа.

3.2 Анализ использованных ковенантов

Данный этап анализа состоит из описания ковенантов, которые были найдены в процессе изучения параметров облигационных выпусков и сбора данных, а также из действий по нахождению наиболее полезных и частых ковенантов, которые были использованы в банках данной выборки. Всего было использовано четыре ковенанта. Наименования на английском языке указаны в формулировках базы данных Thomson Reuters в разделе «Рыночные соглашения и ковенанты» («Market conventions and covenants»).passu. С латинского языка данный термин переводится как «в равной степени» и обозначает равное положение всех заемщиков по той или иной облигации в случае банкротства. В рамках облигационного договора целью данного условия является оговорка о том, что данное долговое обязательство имеет равный приоритет наряду с другими долговыми обязательствами данного заемщика, за исключением тех обязательств, которые имеют привилегированный и преимущественный порядок с точки зрения применимого к данным выпускам законодательства, которое в том числе может содержать разного рода нормативные акты о несостоятельности, ликвидации и банкротстве банка-эмитента. Данный ковенант может оказывать свое влияния в случаях, когда заемщик предоставляет заимодавцу право залога на свое имущество в случае своего банкротства, чем ставит его в более приоритетное и выгодное положение относительно других кредиторов. Данный ковенант создает кредитору комфорт в том, что в этом случае у него снижаются риски для потери капитала, так как его требования будут рассмотрены в той же очередности, что и другие необеспеченные обязательства заемщика. Данный ковенант чаще используется при сделках международного масштаба, чтобы защитить заимодателя от случаев отсутствия или недостаточности информации касательно специфики местного законодательства о банкротстве или ликвидации банка-эмитента как юридического лица. Как уже отмечалось ранее, ковенанты содержатся в 32 рассматриваемых облигационных выпусках, а ковенант о равной очередности фигурирует в девяти случаях, пять из которых представляют собой Евробонды, то есть международные займы. Среднее значение спрэда доходности по облигациям с этим ковенантом находится на уровне 209.47 п.п., что на 76.44 п.п. больше, чем среднее значение по выборке.pledge. Данный ковенант имеет тесную связь с уже разобранным ковенантом «pari passu» и фигурирует в исследуемой работе шесть раз. Данный ковенант, который в переводе на русский язык звучит как «отказ от залога» представляет собой обязательство банка-заемщика не привлекать новые займы на условиях, более предпочтительных, чем уже выпущенные долговые инструменты. Другими словами, данный ковенант обязывает банк-эмитента предоставить заемщику гарантию того, что другие облигационные или иные займы не будут содержать в себе возможности передачи в залог своих активов, и первоначальный заимодатель, как и в случае с ковенантом «pari passu», становится в одну очередь с другими кредиторами в случае банкротства или ликвидации банка-эмитента. В случае присутствия в договоре эмиссии данного ковенанта, особо важную роль играет мониторинг информации, а также ее асимметрия. Кредитор по данной облигации должен быть осведомлен о наличии у заемщика обязательств, по которым его имущество может быть передано в залог, так как при наличии таковых, у данного кредитора повышаются риски потерь по невыплатам по данному долговому инструменту. Данный ковенант был зафиксирован в четырех национальных выпусках и в двух Евробондах. Среднее значение спрэда доходности по облигациям с этим ковенантом находится на уровне 176.31 п.п., что на 45.28 п.п. больше, чем среднее значение по выборке.of control. Третьим ковенантом в данной работе стало условие, которое представляет собой тактику защиты от нежелательного поглощения или от изменения состава органов управления компании-заемщика. В случае изменения состава собственников банка-эмитента данный ковенант дает право, но не обязательство, заемщику о досрочном погашении имеющейся у него облигации на условиях, изначально прописанных в договоре об эмиссии. Настоящее ограничительное условие повышает уверенность кредитора в отсутствии изменений по политике выплат по долгу банка, у которого была приобретена облигация с данным ковенантом. К добавлению данного ковенанта прибегли девять банков, которые включили его в 14 облигационных выпусков. Среднее значение спрэда доходности по облигациям с этим ковенантом находится на уровне 158.58 п.п., что превышает среднее значение по выборке на 27.55 п.п.of default. Последним ковенантом являются так называемые «события дефолта», или как его еще называют «кросс-дефолт». Он включает в себя случаи неисполнения обязательств, когда должник, то есть в нашем случае банк-эмитент облигаций, не может выполнять свои обязательства по договору. Причем по договору не только с данным кредитором, но в большинстве случаев и с третьими лицами, перед которыми данный банк также должен отвечать по своим обязательствам. Данный ковенант предоставляет заимодателю право досрочно требовать у банка-эмитента отвечать по своим обязательствам, в случае если есть вероятность по ухудшению его финансового состояния, которое может проявляться в невыполнении обязательств по другим контрактам. Также сюда могут попадать случаи разбирательств в суде банком-эмитентом, случаи просроченных или недостоверных финансовых отчетностей, случаи потери лицензии, в рамках которой осуществляется та или иная деятельность банка и многое другое. Данный ковенант является самым «размытым» с точки зрения основных характеристик, которые он в себя включает и может варьироваться от договора к договору. В нашем анализе данным ковенантом воспользовались 11 из 19 банков, которые включили их в 15 облигационных выпусков. Среднее значение спрэда доходности по облигациям с настоящим ковенантом находится на уровне 151.46 п.п., что превышает среднее значение по выборке на 20.43 п.п.

3.3 Анализ модели с добавлением ковенантов

В данном разделе описана и проанализирована модель, которая включила в себя уже существующие значимые факторы из предыдущего анализа, а также дамми-переменную Cov, отвечающую за наличие (Y) или отсутствие (N) ковенантов при выпуске облигации. После детального изучения данного параметра модели было обнаружено, что из всего числа рассматриваемых облигационных выпусков ковенанты содержатся в 32 случаях из 485. По этой причине анализируемая выборка данного раздела представляет собой суженную версию генеральной совокупности предыдущего анализа. Причина сужения заключается в том, что из-за малого количества облигаций с ковенантами (по отношению к выпускам с наличием таковых - 32 против 453) оценки могут получиться смещенными и неверными, так как значимость других факторов не даст объяснить модель параметру с ковенантами. Для получения верных результатов из первоначальной выборки были исключены банки, облигационные выпуски которых не имели ковенантов в своем наличии. Таким образом новая выборка включила в себя 79 облигаций - 32 с ковенантами и 47 без. Банки остались достаточно разнородными и представляли собой 6 стран. Выборку составили семь французских, по три немецких и голландских банка, два английских и по одному бельгийскому, австрийскому, шведскому и итальянскому банку - всего 19. Остальная информация по выборке представлена в Приложении 10.

Перед тем как тестировать модель на значимость ковенантов был проведен более глубокий анализ имеющихся банков на выявление каких-либо закономерностей и причин по включению или невключению ковенантов в свои облигационные займы. С помощью базы данных Thomson Reuters была собрана информация по размеру облигационного долга каждого банка, а также общее количество выпущенных облигаций. Было подсчитано, что:

·средний показатель размера долга для банков, которые, судя по собранной выборке, пользуются опцией ковенантов при выпуске облигаций, более чем в три раза превышает показатель размера долга остальных банков (178 521 375 тыс. евро против 52 559 749 тыс. евро);

·среднее количество облигаций в обращении банков, чьи облигации содержат ковенанты, в пять раз больше, чем у банков, которые ковенанты не используют (4108 против 830).

Данные результаты позволяют сделать вывод о том, что к использованию ковенантов чаще прибегают крупные банки, чьи займы осуществляются на более крупные суммы.

После проведения вышеупомянутых расчетов был проведен регрессионный анализ полученных данных. Новая модель включила в себя данные по ставке купона, коэффициенту эффективности, объему облигационного выпуска, рейтингу и факту наличия-отсутствия ковенант у облигации. После проведения анализа параметр наличия ковенантов оказался значимым, также как показатель ставки купона, коэффициента эффективности банка и рейтинга облигации. Информация по проведенному анализу представлена в Приложении 11. В последующей регрессии из модели были исключены незначимые коэффициенты, так что окончательное уравнение выглядит следующим образом:

Информация по данному регрессионному анализу представлена в Приложении 12. Гетероскедастичность данной модели также не была выявлена, что было проверено с помощью теста Голдфелда-Куантда (см. Приложение 13).

Главный вывод данного анализа представляет собой принятие гипотезы о том, что факт наличия или отсутствия ковенант как особенных условий при выпуске облигационного займа может оказывать влияние на доходность облигаций. Данное влияние меньше, чем влияние остальных значимых параметров, но это не мешает нам сделать вывод о том, что добавление ковенантов в параметры облигационного займа может положительно сказываться на доходности данного инструмента. После проверки данных результатов путем проведения простых математических операций по нахождению разницы в показателях спрэда было получено, что: 1) разница между спрэдами доходности (в процентных пунктах) между облигациями с ковенантами и без них по первоначальной выборке составляет 16.69 п.п.; 2) разница между спрэдами по суженной выборке составляет 7.09 п.п.

Данные результаты подтверждают главное предположение о том, что облигации с дополнительными условиями в виде ковенантов обладают более высокой доходностью по сравнению с остальными.

Заключение

В данной работе был проведен комплексный анализ по изучению факторов, влияющих на спрэд доходности банковских облигаций, на основе собранных данных по банкам, осуществляющим свою деятельность на европейской территории. Данный анализ был выполнен при помощи оценки регрессионных моделей и был разбит на несколько этапов.

На первом этапе был проведен анализ модели, которая включила в себя информацию по характеристике исследуемых облигаций и информацию о банках, участвующих в выборке. В результате анализа были подобраны основные факторы, влияние которых могло быть объяснено для последующего участия в исследовании. Было выяснено, что наиболее значимыми для облигационных инвесторов факторами стали ставка купона по долговому инструменту, показатели эффективности банка-заемщика, объем облигационного выпуска, рейтинг облигации и наличие проспекта эмиссии в свободном доступе базы данных (в нашем случае Thomson Reuters). Согласно проведенному анализу по собранной выборке, для владельцев облигаций незначимы показатели ROE банка, отношению активов к капиталу, а также частота и тип выплаты купона.

На втором этапе был проведен анализ специфицированной модели с добавлением факторной переменной, отвечающей за наличие ковенантов при выпуске облигационного займа. Построенная на данном этапе модель позволила объяснить до 63% вариации спрэдов доходности по банковским облигациям. Главный результат данного этапа заключается в том, что дамми-переменная с ковенантами оказалось значимой на уровне значимости 5%, что позволило сделать вывод о положительном влиянии данного параметра на спрэд доходности банковской облигации, выступающей в данной работе в качестве основной объясняемой переменной. Также был проведен сравнительный анализ показателей средних значений спрэдов доходностей. Он был выполнен на основе суженной выборки, в которую вошли только те банки из первоначальной выборки, прибегающие в своих займах к использованию ковенантов. Было получено, что средний спрэд облигаций с ковенантами на 7.09 п.п. выше, чем средний спрэд облигаций тех же самых банков, которые не включают в себя ковенанты. Также был выявлен тот факт, что к применению ковенантов чаще прибегают крупные банки, чьи долговые возможности шире, чем у мелких банков. Данный вывод идет вразрез с результатом Demiroglu, James (2010), который подразумевал то, что фирмы с меньшим количеством финансовых возможностей чаще прибегают к использованию ковенантов. Данное разногласие может быть объяснено тем, что в условиях нестабильности финансовой системы мелкие банки не в состоянии гарантировать соблюдение оговоренных заранее ковенант, тогда как крупные игроки могут себе позволить за счет повышения собственного риска увеличить привлекательность инструмента для инвестора.

На третьем этапе анализа было проведено детальное рассмотрение специфики каждого из ковенантов, которое позволило сделать вывод о том, что банки действительно готовы идти на некоторые уступки для большего удовлетворения потребностей кредиторов, снижению их риска и предоставления им более привлекательного и надежного способа инвестирования. Было разобрано четыре ковенанта, посредством добавления которых банк-эмитент получает возможность повысить свою финансовую дисциплину, а также доходность долгового инструмента. Наиболее «доходным» для инвестора ковенантом оказалась оговорка pari passu, предоставляющая ему равные по отношению с другими кредиторами возможности при требовании по обслуживанию займа в случае банкротства или ликвидации заемщика. Также было определено, что при выпуске облигации банки предпочитают ограничиваться одним ковенантом: лишь в 25% случаев (8 из 32) банки включали в один выпуск два и более ковенанта. Это говорит о том, что даже крупные банки не готовы брать на себя слишком много обязательств, так как их невыполнение может повлечь за собой еще большие потери.

В общем итоге использование ковенантов в любом случае можно расценивать как благо. Инвесторы могут эффективно, а не на словах, защищать свои права, тогда как эмитент с помощью них повышает свою финансовую исполнительность. Для инвестора риск возникновения неблагоприятных последствий, которые могут возникнуть при дефолте банка-эмитента уменьшается, а в условиях относительной финансовой стабильности рынка ковенанты открывают дорогу на организованный рынок заимствований банкам со скромным собственным капиталом и другими показателями и позволяют рассчитывать на увеличение привлекаемого капитала. ковенант банковский займ

Что касается российского рынка корпоративных банковских облигаций, то можно предположить, что факт того, что ковенанты на нем практически не используются, постепенно сходит на нет. Во-первых, банки, которые заимствуют средства на международной арене, с каждым годом увеличивают свой опыт работы с данным инструментом и уже знакомы с особенностями его грамотного применения. По этой причине следует ожидать, что в скором времени они принесут свой опыт на российский рынок. Плюс ко всему, на российском рынке экономическая ситуация стагнирует, а количество свободных денег у населения на инвестирование стремится к нулю, поэтому предполагается повышение конкуренции за их остатки. В подобных условиях банкам, а также другим эмитентам ценных бумаг, будет необходимо принимать меры по повышению привлекательности своих долговых инструментов. Одной из таких мер может как раз стать предоставление инвесторам дополнительных прав в виде закрепления различных ковенантов. При данных обстоятельствах вряд ли следует ожидать более радикальных изменений в российской структуре облигационных займов. Однако в более далекой перспективе применение ковенантов может сыграть на руку всем сторонам финансового процесса, в том числе и Центральному Банку России, который, действуя в качестве регулятора, будет только поощрять повышение надежности выпускаемых инструментов, а также увеличение мониторинга за соблюдением тех или иных финансовых показателей и нормативов, предусмотренных ковенантами.

Список литературы

1.Анисимов А.Н. Кредитные ковенанты: советы по практическому применению. Банковское кредитование. - 2012. - № 3. - с. 50-59

.Вишневский П.Н. Содержание договора международного коммерческого займа: общие условия, условия о предмете, об ответственности и изменении договора // Адвокат. - 2014. - N 7. - с. 13

.Задорожная А.Н. Ковенанты как инструмент решения конфликта интересов между акционерами и кредиторами компании. Финансы и кредит. - 2014. - № 16. - с. 37-48

.Уилсон Р. С., Фабоцци Д. Ф. Корпоративные облигации: Структура и анализ. Ричард С. Уилсон, Фрэнк Дж. Фабоцци; Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2005.

5.Федеральный закон от 22.04.1996 N 39-ФЗ (ред. от 30.12.2015) "О рынке ценных бумаг" (с изм. и доп., вступ. в силу с 09.02.2016)

.Фомичева А.А. Сравнительно-правовой анализ отдельных положений кредитного договора российских и немецких банков. Банковское право, - 2012. - № 5. - с. 66-72

7.Billett, Matthew T., Tao-Hsien Dolly King, David M., (2007), Growth opportunities and the choice of leverage, debt maturity, and covenants. Journal of Finance, 62(2), pp. 697-730.

8.Borgonovo, E., Gatti, S., (2013), Risk analysis with contractual default. Does covenant breach matter?, European Journal of Operational Research, (230), pp. 431-443

.Campbell, J., Taksler, G. (2003). Equity Volatility and Corporate Bond Yields. The
Journal of Finance, 58(6), pp. 2321-2350.

10.Chan, E., Ahmad, M. F. H., Wooldridge, P. (2007). Liquidity in an emerging bond market: a case study of corporate bonds in Malaysia. Bank of International Settlements (BIS) Working Paper Series.

11.Collin-Dufresne, P., Goldstein, R., Martin, S. (2001). The Determinants of Credit Spread Changes. Journal of Finance, 56(6), pp. 2177-2207.

12.Cook, D., Fu, X., Tang, T. (2014). The effect of liquidity and solvency risk on the inclusion of bond covenants. Journal of Banking and Finance, 48(11), pp. 120-136.

13.Demerjian, P. R. (2011). Accounting standards and debt covenants: Has the balance sheet approach led to a decline in the use of balance sheet covenants?, Journal of Accounting and Economics, 52(2), pp. 178-202.

.Demiroglu, C., James, C. M. (2010). The information content of bank loan covenants. Review of financial Studies, 23(10), pp. 3700-3737.

16.Diebold, F. X., Piazzesi, M., Rudebusch, G. (2005). Modeling bond yields in finance and macroeconomics (No. w11089). National Bureau of Economic Research.

17.Elton, E., Gruber, M., Agrawal, D. and Mann, C. (2001). Explaining the rate spread on corporate bonds. The Journal of Finance, 56(1), pp. 247-277.

18.Fisher, L. (1959). Determinants of Risk Premiums on Corporate Bonds. Journal of Political Economy, 67(3), pp. 217-237.

19.Güntay, L., Hackbarth, D. (2010). Corporate Cond Credit Spreads and Forecast Dispersion. Journal of Banking and Finance, (34), pp. 2328-2345.

20.Longstaff, F., Mithal, S., Neis., E. (2005). Corporate yield spreads: default risk or liquidity? New evidence from the credit default swap market. The Journal of Finance, 60(5), pp. 2213-2253.

.Merton, R. (1974). On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates. Journal of Finance, 29(2), pp. 449-470.

.Morgan, D. and Stiroh, K. (2001). Market discipline of banks: The asset test. Journal of Financial Services Research, 20(2), pp. 195-208.

.Sironi, A. (2003). Testing for market discipline in the European banking industry: Evidence from subordinated debt issues. Journal of Money, (3), pp. 443-472.

24.Smith, C., Warner, J. (1979). On financial contracting: an analysis of bond covenants. Journal of Financial Economics, 7(2), pp. 117-161.

25.Nash, R., Netter, J., Poulsen, A. (2003). Determinants of contractual relations between shareholders and bondholders: Investment opportunities and restrictive covenants. Journal of Corporate Finance, 9(2), pp. 201-232.

26.Pflueger, C., Viceira, L. (2011). Inflation-indexed bonds and the expectation hypothesis. The Annual Review of Financial Economics, (3), pp. 139-158.

27.Reisel, N. (2014). On the value of restrictive covenants: Empirical investigation of public bond issues. Journal of Corporate Finance, 62(2), pp. 693-730.

28.Vashishtha, R. (2014). The role of bank monitoring in borrowers× discretionary disclosure: Evidence from covenant violations. Journal of Accounting and Economics, 57(2), pp. 176-195.

29.Wright, J. H. (2011). Term premia and inflation uncertainty: Empirical evidence from an international panel dataset. The American Economic Review, pp. 1514-1534.

Интернет-источники:

1.bonds.finam.ru

2.rbk.ru

3.gazprombank.ru

4.bonds.ru

5.economist.ru

6.gks.ru

7.consultant.ru

.ec.europa.eu/eurostat

Приложение 1. Корреляционная матрица регрессоров первоначальной модели

Coupon_rateEff_RatioROEA/ELN_AmountDurationBPVLN_SpreadCoupon_rate1Eff_Ratio0,06411ROE0,04520,50521Assets_Equity0,21210,14390,17381LN_Amount0,0070-0,11560,1758-0,00581Duration-0,1375-0,14380,11300,06080,14061BPV-0,0182-0,20390,13150,00730,14590,94871LN_Spread0,59230,27190,1200-0,1187-0,11230,19030,31811

Приложение 2. Общая информация по выборке работы

Приложение 3. Результаты проведенного регрессионного анализа первоначальной модели (до спецификиции)

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio +_avail + Assets_Equity + ROE + Placement_type + Coupon_freq +_type + Duration + BPV, data = diploma)

: 1Q Median 3Q Max

.20420 -0.09104 0.04274 0.14688 0.46077

:Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept)4.6984836 0.2301006 20.419 < 2e-16 ***_rate0.5600055 0.0188658 29.684 < 2e-16 ***_Amount-0.0444839 0.0100936 -4.407 1.42e-05 ***.0458394 0.0313896 -1.460 0.145163_Ratio0.4344842 0.1186282 3.663 0.000291 ***_availY0.0871138 0.0260461 3.345 0.000920 ***_Equity-0.0005315 0.0021686 -0.245 0.806553.1359866 0.2473331 0.550 0.582826_type
Eurobond -0.0256048 0.0375347 -0.682 0.495621_freqMore-0.0778022 0.0738782 -1.053 0.293071_typeFLT0.0235077 0.0726622 0.324 0.746510.9026949 0.0329820 27.369 < 2e-16 ***.9341119 0.0327159 -28.552 < 2e-16 ***
--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.2126 on 325 degrees of freedom

(147 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.8478,Adjusted R-squared: 0.8421statistic: 150.8 on 12 and 325 DF, p-value: < 2.2e-16

Приложение 4. Тест Голдфелда-Куантда для первоначальной модели

> model1 <- lm(data=diploma, LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio + Prosp_avail + Assets_Equity + ROE + Placement_type+ Coupon_freq + Coupon_type + Duration + BPV)

> gqtest(model1)Quandt test: model1= 0.92651, df1 = 156, df2 = 156, p-value = 0.6829

Приложение 5. Показатели раздутия дисперсии регрессоров первоначальной модели

Приложение 6. Вспомогательная регрессия первоначальной модели (без Duration)

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio +

Prosp_avail + Assets_Equity + ROE + Placement_type + Coupon_freq +

Coupon_type + BPV, data = diploma)

:

Min 1Q Median 3Q Max

.1277 -0.2515 0.1046 0.2800 0.6877

:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept)4.64173570.4176475 11.114 < 2e-16 ***_rate0.34110890.0310147 10.998 < 2e-16 ***_Amount-0.03417190.0183084 -1.866 0.06288 . 0.16144760.0552931 2.920 0.00375 ** _Ratio0.85556580.2135080 4.007 7.62e-05 ***_availY0.08036490.0472752 1.700 0.09010 . _Equity0.00090830.0039351 0.231 0.81759 .60295940.4478744 1.346 0.17915 _type
Eurobond -0.0706812 0.0680651 -1.038 0.29984 _freqMore0.05159150.1338243 0.386 0.70011 _typeFLT-0.2122050 0.1309623 -1.620 0.10612 .0689834 0.0153139 -4.505 9.27e-06 ***
--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.3859 on 326 degrees of freedom

(147 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.4969,Adjusted R-squared: 0.4799 statistic: 29.27 on 11 and 326 DF, p-value: < 2.2e-16

Приложение 7. Вспомогательная регрессия первоначальной модели (без BPV)

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio +

Prosp_avail + Assets_Equity + ROE + Placement_type + Coupon_freq +

Coupon_type + Duration, data = diploma)

:

Min 1Q Median 3Q Max

.8988 -0.1937 0.1046 0.3180 0.7755

:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 4.2519737 0.4770470 8.913 < 2e-16 ***_rate0.39582610.035438111.170 < 2e-16 ***_Amount-0.0418428 0.0208768 -2.004 0.045769 * 0.2064057 0.0698226 2.956 0.003315 ** _Ratio 0.9131268 0.2586315 3.531 0.000467 ***_availY0.13050610.0569405 2.292 0.022468 * _Equity-0.0002318 0.0049330 -0.047 0.962546 .3674039 0.5329254 0.689 0.490998 _type
Eurobond -0.0980536 0.0861261 -1.138 0.255653 _freqMore0.04531860.1197838 0.378 0.705398 _typeFLT-0.1801680 0.1234200 -1.460 0.145195 .0195609 0.0200125 -0.977 0.328995
--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.5107 on 370 degrees of freedom

(103 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.4236,Adjusted R-squared: 0.4065 statistic: 24.72 on 11 and 370 DF, p-value: < 2.2e-16

Приложение 8. Вспомогательная регрессия первоначальной модели (без Duration и BPV)

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio +

Prosp_avail + Assets_Equity + ROE + Placement_type + Coupon_freq +

Coupon_type, data = diploma)

:

Min 1Q Median 3Q Max

.9127 -0.1861 0.0981 0.3158 0.7695

:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 4.1297536 0.4541475 9.093 < 2e-16 ***_rate0.3942829 0.0336219 11.727 < 2e-16 ***_Amount-0.0439045 0.0205648 -2.135 0.033412 * .2159235 0.0690709 3.126 0.001909 ** _Ratio0.9200031 0.2535323 3.629 0.000324 ***_availY0.1365869 0.0560172 2.438 0.015219 * _Equity-0.0003747 0.0048845 -0.077 0.938895 .3857600 0.5231754 0.737 0.461373 _type
Eurobond-0.0996603 0.0853140 -1.168 0.243483 _freqMore0.0349953 0.1167511 0.300 0.764539 _typeFLT-0.1686607 0.1190257 -1.417 0.157308
--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.5084 on 376 degrees of freedom

(98 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.4311,Adjusted R-squared: 0.416 statistic: 28.5 on 10 and 376 DF, p-value: < 2.2e-16

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio +

Prosp_avail, data = diploma)

:

Min 1Q Median 3Q Max

.0104 -0.2143 0.1167 0.3069 0.7042

:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 4.18701 0.40221 10.410 < 2e-16 ***_rate 0.40208 0.03057 13.151 < 2e-16 ***_Amount -0.04808 0.01951 -2.464 0.01418 * 0.18013 0.06047 2.979 0.00308 ** _Ratio 0.93127 0.21768 4.278 2.38e-05 ***_availY 0.12680 0.05499 2.306 0.02165 *

--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.5064 on 387 degrees of freedom

(92 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.4274,Adjusted R-squared: 0.42 statistic: 57.78 on 5 and 387 DF, p-value: < 2.2e-16

Приложение 10. Общая информация по суженной выборке данной работы (с добавлением ковенантов)

Приложение 11. Результаты проведенного регрессионного анализа специфицированной модели с добавлением дамми-переменной с ковенантами

:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + LN_Amount + Rating + Eff_Ratio + Cov, data = analogi)

:

Min 1Q Median 3Q Max

-1.06767 -0.12870 0.03297 0.14497 0.55973:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 3.79997 0.58014 6.550 1.28e-08 ***_rate 0.39016 0.04567 8.543 4.54e-12 ***_Amount -0.02599 0.02757 -0.943 0.34954 0.29281 0.09151 3.200 0.00217 ** _Ratio 0.78547 0.23627 3.324 0.00149 ** 0.23662 0.08305 2.849 0.00594 ** . codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.3204 on 62 degrees of freedom

(11 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.6827,Adjusted R-squared: 0.6571 statistic: 26.68 on 5 and 62 DF, p-value: 2.787e-14

Приложение 12. Результаты проведенного регрессионного анализа окончательной модели с добавлением только значимых переменных

Call:(formula = LN_Spread ~ Coupon_rate + Rating + Eff_Ratio + Cov,

data = analogi)

:

Min 1Q Median 3Q Max

.06395 -0.15603 0.03355 0.13701 0.55322

:

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)

(Intercept) 3.29225 0.21529 15.292 < 2e-16 ***_rate 0.38245 0.04489 8.519 4.42e-12 *** 0.27722 0.08992 3.083 0.003040 ** _Ratio 0.81641 0.23378 3.492 0.000881 *** 0.22247 0.08161 2.726 0.008294 **

--. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1standard error: 0.3201 on 63 degrees of freedom

(11 observations deleted due to missingness)R-squared: 0.6782,Adjusted R-squared: 0.6577 statistic: 33.19 on 4 and 63 DF, p-value: 6.922e-15

Приложение 13. Тест Голдфелда-Куантда для окончательной модели.

> model2 <- lm(data=analogi, LN_Spread ~ Coupon_rate + Rating + Eff_Ratio + Cov)

> gqtest(model2)Quandt test: model2= 0.43637, df1 = 29, df2 = 29, p-value = 0.9855