Инвестиции и трейдинг: Формирование индивидуального подхода к принятию инвестиционных решений - Саймон Вайн

Рисунок 1.8 демонстрирует корреляцию, равную 78%, между спредом и уровнем дефолтов66 на американском рынке корпоративных облигаций. Интересно, что в начале 1990-х гг. рынок реагировал на уровень дефолтов иначе. Это видно из того, что спреды были более узкими по отношению к дефолтам, в то время как в начале первого десятилетия XXI в. они стали шире. Возможно, рынок кредитных инструментов в США стал более консервативным? Но это противоречит выводу, сделанному на основе предыдущего графика, где мы говорили о том, что инвесторы предпочитают более рисковые и доходные активы.

По-видимому, более подходящим объяснением является тот факт, что, воспользовавшись низкими ставками, многие корпорации выпустили на рынок новые облигации одновременно. Следовательно, рисунок 1.8 отражает более значительные темпы роста предложения корпоративного долга, чем повышения спроса. Более того, из-за волны слияний в банковской сфере осталось мало маркетмейкеров, т.е. снизилась ликвидность рынка, что также нашло отражение в увеличении кредитного спреда. Наконец, внедрение требования о каждодневной переоценке стоимости портфелей банков сделало их более консервативными: если раньше банковские трейдеры могли держать подешевевший актив, не проводя переоценки и не показывая потерь, то теперь будут требовать за большую прозрачность дополнительную компенсацию в форме спреда.

Есть ли показатели, предсказывающие уровень кредитных спредов? Приведенный ниже рисунок 1.9 на примере ЕС показывает, что вслед за снижением производства промышленной продукции начинаются дефолты. С одной стороны, рисунок подтверждает связь экономического цикла и уровня дефолтов. С другой — интересно, что промышленное производство, влияние которого на экономику развитых стран, по мнению многих экономистов, является вторичным по отношению к сектору услуг, оказывает прямое воздействие на частоту дефолтов, затрагивающих все отрасли экономики. Иначе говоря, факты опять противоречат общепринятым фундаментальным «истинам».

Хотя на рисунке 1.9 связь очевидна, вряд ли можно идентифицировать математическую зависимость, дающую возможность делать прогнозы. Сложность заключается в том, что необходимо учитывать многие дополнительные факторы, например уровень кредитной задолженности предприятий. Чем он выше, тем на более ранних стадиях падения промышленного производства начнутся дефолты.

Более надежным индикатором является «крутизна» кривой ставок Казначейства США. Чем больше разница между низкими краткосрочными ставками и высокими долгосрочными, тем более уверенно рынок предсказывает экономический рост, а следовательно, снижение уровней дефолтов67.

Особенности влияния рейтингов на кредитные спреды

Говоря о кредитном риске, следует остановиться и на рейтингах. Рейтинговые модели для американских заемщиков строятся на основе эконометрического анализа. При этом в качестве основных данных используются темпы роста ВВП, публикуемый ФРС обзор условий кредитования и кривая доходности. В некоторых случаях добавляются и кредитные спреды облигаций. При этом, как установили аналитики Citigroup, 85% изменений общего уровня дефолтов может быть предсказано с помощью отслеживания изменения спреда по отношению к LIBOR 50 американских и 20 международных банков, которые участвуют в квартальном опросе для обзора условий кредитования, публикуемого ФРС68.

При этом замедление экономической деятельности само по себе может объяснить 68% дефолтов. Наконец, важным фактором является и изначальное количество рейтингованных эмитентов.

Следует отметить, что как таковых моделей дефолтов долговых инструментов с инвестиционным рейтингом не существует, поскольку, как правило, рейтинг таких эмитентов сначала снижается до неинвестиционного. Кроме того, интересно, что информация по дефолтам европейских компаний с неинвестиционным рейтингом более волатильная, чем в США, из-за меньшего их количества. Наконец, количество дефолтов кредитов, используемых при LBO, меньше, чем бондов. Иными словами, говорить о единой методологии рейтингов можно, но она не одинаково полезна в разных сегментах рынка.

Первый вопрос, возникающий в связи с этим, заключается в том, насколько кредитные рейтинги влияют на поведение цен на облигации. На рисунке 1.10, приведенном ниже, показано, что в 2000 г. изменение спреда можно было объяснить на 54% изменением рейтинга, а в 2003 г. — только на 45%. Иными словами, другие факторы, в основном прилив ликвидности, стали более значимыми.

Недавние исследования показали, что кредитный компонент составлял порой только 25% «кредитного» спреда (рисунок 1.11)!

Этот результат подтверждается исследованиями, демонстрирующими, что изменение рейтингов оказывает незначительное влияние на цены облигаций (кредитные спреды). На рисунках 1.12 и 1.13 показано, что рынок начинает корректироваться задолго до изменения рейтинга. Это вполне объяснимо тем, что он реагирует на информацию по мере ее поступления. Интересно, что перед увеличением рейтинга рынки слишком оптимистичны, в результате чего после объявления о нем спреды увеличиваются (расширяются), а до снижения рейтинга — чрезмерно пессимистичны, и после того, как об этом становится известно, спреды сужаются.

Для целей данной книги важно другое: в обсуждаемый период рейтинги не имели ожидаемой предсказательной ценности — они следовали за рынком. В противном случае спреды реагировали бы в день принятия решения в предсказанном направлении, так как в соответствии с теорией эффективного рынка новая информация влекла бы немедленное изменение цен69. Тем не менее статистика за длительный период свидетельствует о том, что рейтинги довольно точно предсказывают вероятность дефолта в течение четырехлетнего периода70. Но этот вывод делается на основе анализа всех выпусков со спекулятивным рейтингом и вряд ли помогает в работе с недиверсифицированным портфелем.

Зададим другой вопрос: почему кредитные спреды внутри одной ступени рейтинга зачастую значительно отличаются друг от друга? В известной степени это можно объяснить тем, что инвесторы ожидают повышения рейтинга одних облигаций и понижения других, относящихся к той же категории. Кроме того, существует некая инерция рейтингов. Так, анализ суверенных дефолтов показывает, что однажды объявившие его страны являются более вероятными кандидатами на следующий дефолт71. Корпоративные облигации, чей рейтинг однажды был повышен, имеют в два раза больше шансов на его последующее повышение, чем на понижение, и наоборот.

Рынок также реагирует на разницу в рейтингах между S&P и Moody’s, принимая во внимание более консервативный. Аналогичный эффект имеет отличие рейтинга эмитента от рейтинга облигации: инвесторы предпочитают более консервативный. Значительным фактором, объясняющим разницу в доходности облигаций внутри одной ступени рейтинга, является ликвидность: более ликвидные облигации котируются выше. В результате облигации, недавно начавшие обращение, как правило, дешевле, а вот облигации с более высоким купоном (более короткой дюрацией) оцениваются рынком выше, чем с низким72.

Представляет интерес еще одно исследование, предпринятое рейтинговым агентством Moody’s, в котором сделан вывод о том, что внутри одной ступени рейтинга спекулятивные суверенные и корпоративные облигации демонстрируют почти одинаковые уровни дефолтов.