Методология моделирования параметров планируемых выпусков корпоративных облигаций Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

24 (279) - 2012

финансовыйанализ

УДК 339.7

МЕТОДОЛОГИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ПЛАНИРУЕМЫХ ВЫПУСКОВ КОРПОРАТИВНЫХ ОБЛИГАЦИЙ*

Ю. В. СЕМЕРНИНА,

кандидат экономических наук,

доцент кафедры финансов E-mail: ysemernina@yandex. ru Саратовский государственный социально-экономический университет

В статье рассматривается авторская методология моделирования параметров планируемых корпоративных облигационных выпусков, состоящая из трех этапов. На первом этапе осуществляется сегментирование рынка корпоративных облигаций и поиск компаний-аналогов. На втором и третьем этапах - моделируются базовые параметры облигационного выпуска.

Ключевые слова: сегментирование, рынок, корпоративные облигации, моделирование, компания-аналог, структурная средняя, доходность, риск.

На современном этапе развития отечественной теории и практики отсутствуют единые методологические подходы к моделированию параметров планируемых облигационных выпусков. А те подходы, которые применяются к моделированию параметров облигационных выпусков в зарубежной практике, не всегда могут быть использованы в условиях российского рынка корпоративных облигаций.

Методология моделирования параметров корпоративных облигационных выпусков, при-

* В журнале «Экономический анализ: теория и практика» № 18 (273) - 2012 была ошибочно опубликована только вторая часть этой статьи. Настоящая редакция представляет собой полный вариант статьи. Редакция приносит свои извинения автору и читателям.

меняемая в зарубежной и российской практике, ориентирована прежде всего на оценку потенциального уровня доходности облигационного выпуска и предполагает обязательный поиск эталонных уровней доходности, фактически сложившихся на облигационном рынке.

Например, при планировании облигационных выпусков эмитентами долгового рынка США или эмитентами развитых фондовых рынков европейских стран в качестве своеобразного эталона при моделировании параметров корпоративных облигаций чаще всего используются государственные облигации с сопоставимым сроком до погашения. Учитывая, что государственные облигации считаются безрисковыми ценными бумагами с минимальным уровнем доходности, то доходность корпоративных облигаций с сопоставимыми сроками до погашения может быть выражена как доходность государственных облигаций плюс определенная положительная премия за корпоративный риск, зависящий преимущественно от кредитного качества эмитента.

В процессе моделирования параметров облигаций при планировании облигационных выпусков российскими корпоративными эмитентами широкое распространение получило использование компании-аналога (реже используются два аналога). Достаточно часто компания, максимально сопоста-

вимая по своим характеристикам с анализируемой компанией, называется ближайшим аналогом, а сам метод подобного моделирования - методом ближайшего аналога. Нередко весь процесс моделирования сводится к фактическому копированию параметров уже имеющегося на рынке корпоративных долговых обязательств выпуска облигаций ближайшего аналога. Единственным изменяемым параметром в данном случае может являться доходность облигационного выпуска, но только при условии, что сроки до погашения выпуска компании-аналога и планируемого облигационного выпуска несопоставимы. Для тех компаний, у которых отсутствуют ближайшие аналоги (по крайней мере на национальном рынке), применяется сравнение с эталонными эмитентами по видам экономической деятельности или секторными (бенчмарками). Применение при моделировании параметров облигационных выпусков бенчмарков приводит к тому, что наиболее важным моментом моделирования становится обоснованный выбор эталонного эмитента и корректное определение разницы в доходности планируемого облигационного выпуска и бенчмарка. Одним из самых простых методов определения разницы в доходности является ориентация на кредитные рейтинги эмитентов, причем каждому шагу кредитного рейтинга присваивается определенное значение, измеряемое в процентах или базисных пунктах.

Но авторская позиция такова, что общие методологические подходы к моделированию параметров облигационных выпусков, применяемые за рубежом, далеко не всегда могут быть применены в условиях отечественного рынка корпоративных облигаций. Во-первых, события, происходящие в течение последних нескольких лет в Европейском Союзе, ставят под сомнение предположение о нулевой вероятности дефолта по государственным ценным бумагам. Во-вторых, ориентация исключительно на государственные облигации не позволяет учесть специфику эмитентов облигаций по видам экономической деятельности. В-третьих, сравнение корпоративных облигаций с государственными облигациями по значениям кредитных рейтингов не всегда представляется возможным (например при отсутствии у корпоративного эмитента кредитного рейтинга; если кредитные рейтинги присвоены долговым обязательствам, номинированным в различных валютах; при присвоении кредитных рейтингов различными национальными или международными рейтинговыми агентствами). И,

в-четвертых, в отечественной практике не всегда можно найти государственную облигацию, у которой срок до погашения практически эквивалентен сроку до погашения анализируемой корпоративной облигации.

Отечественная практика моделирования параметров планируемых облигационных выпусков также далеко не совершенна. Во-первых, предположение о полной идентичности сравниваемых компаний, применяемое при методе ближайшего аналога, является достаточно условным, так как в любом случае они отличаются друг от друга ассортиментом производимой продукции, географическим расположением, распределением финансовых ресурсов и т. д. Во-вторых, бизнес эталонных эмитентов даже в разрезе вида экономической деятельности может значительно отличаться от бизнеса анализируемой компании.

Таким образом, методология моделирования параметров корпоративных облигационных выпусков, применяемая в зарубежной и российской практике, в недостаточной степени учитывает особенности эмитентов облигаций. Поэтому предлагается авторская методология моделирования параметров облигационных выпусков корпоративных эмитентов, состоящая из трех основных этапов:

1) сегментирование рынка корпоративных облигаций и поиск компаний-аналогов;

2) моделирование эмиссионных характеристик облигационного выпуска;

3) моделирование доходности облигационного выпуска.

Подобная последовательность моделирования параметров облигационных выпусков корпоративных облигаций обусловлена логически.

На первом этапе происходит разделение всего национального рынка корпоративных облигаций на отдельные сегменты, причем в рамках отдельных сегментов объединяются наиболее однородные по тому или иному признаку компании. В качестве группировочного признака может выступать принадлежность эмитента облигаций по виду экономической деятельности, вид собственности (частные компании или компании, прямо или косвенно контролируемые государством), кредитные рейтинги, присвоенные международными или национальными рейтинговыми агентствами, продолжительность деятельности компании (длительно функционирующая компания или новый проект) и т. д. Целью первого этапа является формирование определенного

набора компаний, которые могут с определенными допущениями рассматриваться как прямые аналоги анализируемой компании, рассматривающей возможность заимствований на долговом рынке путем эмиссии рублевых облигаций. Причем в отличие от метода ближайшего аналога предлагаемый подход ориентирован на формирование более широкой группы аналогов (не менее 3-5 компаний).

Второй этап моделирования предполагает изучение, систематизацию и анализ эмиссионных характеристик облигаций эмитентов, являющихся прямыми аналогами анализируемой компании. Результатом второго этапа является получение обобщающих характеристик облигаций прямых аналогов анализируемой компании и выбор наиболее оптимальных эмиссионных характеристик планируемого облигационного выпуска анализируемой компании.

Третий этап дает возможность получить оценку (точечную или интервальную) потенциальной доходности планируемого облигационного выпуска в условиях неизменности конъюнктуры облигационного рынка в целом и сегмента облигаций компаний, рассматриваемых в качестве прямых аналогов в частности.

По мнению автора, процесс сегментирования может осуществляться на основании разнообразных критериев (группировочных признаков) в зависимости от специфических особенностей конкретного эмитента или облигационного выпуска. Тем не менее представляется, что все группировочные критерии могут быть разделены на три большие группы:

1) критерии видов собственности;

2) критерии принадлежности по виду экономической деятельности (секторной);

3) специфические критерии.

Критерии видов собственности (частные компании или компании, прямо или косвенно контролируемые государством) могут быть оптимально использованы при моделировании параметров облигационных выпусков компаний, находящихся под государственным контролем. Так как для государственных компаний, помимо финансового состояния эмитента важной кредитной характеристикой выступает потенциальный уровень поддержки со стороны основного акционера, в данном случае поиск аналогов может осуществляться без жесткой ориентации на принадлежность эмитента к виду экономической деятельности. Так, в качестве вспо-

могательного критерия при отборе аналогов для компаний, контролируемых государством, может выступать величина их годовой выручки, которая в данном случае рассматривается как характеристика масштабов бизнеса эмитента.

Очень важно отметить, что применение критерия «вид собственности» будет обосновано только в отношении тех компаний, в которых доля государства превышает 50 %1, т. е. только тех, в которых государство является основным владельцем.

Причем совершенно не принципиально, владеет ли государство компанией напрямую (например единственным акционером ОАО «Российские железные дороги» является Российская Федерация, а от имени акционера все полномочия осуществляются Правительством Российской Федерации [15]) или опосредованно (основным акционером ОАО «Сбербанк России» является Центральный банк Российской Федерации, которому принадлежит 60,3 % голосующих акций [16]).

В отношении компаний, в которых доля государства составляет менее 50 %, а также в отношении тех компаний, где государство имеет «золотую акцию», более обоснованным является применение других группировочных критериев, в частности критериев принадлежности к виду экономической деятельности. Подобный подход обусловлен тем, что в ряде случаев с точки зрения экономической эффективности для государства как совладельца компании более предпочтительным является ее банкротство, а не финансовая поддержка. Например, такая ситуация вполне реалистична, если доля государства незначительна (менее 25 %), уровень долговой нагрузки компании очень высок (величина заемного капитала кратно превышает величину собственного капитала), а операционная деятельность компании является убыточной.

Таким образом, аналогами государственных компаний будут являться компании, сопоставимые по масштабам бизнеса со сходной структурой собственности (основной владелец - государство). Предлагается использовать критерии принадлежности к виду экономической деятельности (основной критерий - принадлежность эмитента к виду экономической деятельности) в отношении

1 Речь идет об удельном весе голосующих акций, паев, долей и т. п., так как на практике владелец контрольной доли в компании имеет возможность оказывать непосредственное влияние на принятие ключевых управленческих решений и определять стратегию развития компании.

корпоративных облигаций, эмитируемых частными компаниями, существующими в течение продолжительного периода времени. Как правило, бизнес таких компаний является достаточно устойчивым и четко структурирован, при этом доминирующими являются одно-два бизнес-направления, имеющие наибольший удельный вес в выручке и чистой прибыли эмитента. В частности, для нефтяных компаний ключевыми бизнес-направлениями будут являться нефтедобыча и нефтепереработка, для компаний - производителей электроэнергии в качестве таких направлений будут выступать производство электро- и тепловой энергии, для металлургических компаний - производство проката и изделий из него, для транспортных - перевозка грузов и т. д. В этом случае в качестве компаний-аналогов будут выступать компании, работающие в том же секторе экономики, а основным параметром, влияющим на уровень потенциальной доходности планируемого облигационного выпуска анализируемой компанией, будет ее финансовое состояние.

Что касается специфических критериев, то они должны применяться для сегментации рынка корпоративных облигаций в тех случаях, когда на рынок выходят эмитенты (или облигационные выпуски), существенно отличающиеся от большинства уже представленных на облигационном рынке. В частности, применение специфических критериев целесообразно, если облигационное финансирование применяется для реализации инвестиционного проекта, находящегося в начальной стадии реализации. Примером такого проекта в банковской сфере можно считать банк ЗАО «Тинькофф Кредитные Системы», специализирующийся на дистанционном обслуживании клиентов (преимущественно физических лиц) на рынке кредитных карт [17]. В 2007 г. банк начал эмиссию кредитных карт и уже в октябре 2007 г. разместил на ММВБ свой первый трехлетний облигационный выпуск, номинальная стоимость которого составила 1,5 млрд руб. (в октябре 2010 г. выпуск был погашен эмитентом) [11].

При планировании подобных облигационных выпусков в качестве группировочного критерия может быть использована стадия реализации инвестиционного проекта, для реализации которого привлекается финансирование (в частности вполне целесообразным представляется анализ аналогичных проектов с сопоставимым уровнем риска, реализуемых за счет облигационного финансирования).

Использование специфических критериев представляется оправданным и при привлечении заемного капитала на облигационном рынке холдинговыми структурами. В таких случаях непосредственными эмитентами облигаций обычно выступают либо отдельные компании холдинга (нередко заимствования осуществляются наиболее крупными или рентабельными из них для снижения стоимости привлечения капитала, а затем средства перераспределяются внутри холдинга), либо специально созданные структуры. Фактический уровень кредитоспособности эмитентов облигаций определяется не только финансовым положением отдельной компании, но и холдинга в целом (возможна ситуация, когда за счет одних направлений бизнеса финансируется развитие других или идет перераспределение долговой нагрузки в рамках холдинга). В связи с этим в данном случае специализированным критерием может выступать структура бизнеса (простая или холдинговая).

Кроме того, специфические критерии могут быть применены при размещении тех видов облигаций, которые не получили на отечественном рынке широкого распространения (в частности речь идет об ипотечных облигациях; облигациях, условия выпуска которых предусматривают возможность их выкупа по инициативе эмитента (так называемые облигации со встроенным опционом кол); облигациях, конвертируемых в акции или иные финансовые инструменты) или вообще отсутствуют в настоящий момент (так, на российском рынке корпоративных облигаций нет бумаг, обеспеченных кредитованием коммерческой недвижимости и коллатерализован-ных долговых обязательств).

Конечной целью сегментирования российского рынка корпоративных облигаций является нахождение компаний-аналогов для анализируемой компании. В дальнейшем под компанией-аналогом будет пониматься компания, одновременно удовлетворяющая следующим условиям:

- совпадение основных бизнес-направлений (при этом не исключено, что номенклатура производимой продукции будет сходной, но не абсолютно эквивалентной);

- сопоставимость масштабов бизнеса (меньшие масштабы бизнеса при прочих равных условиях могут предполагать более высокую доходность облигаций);

- наличие одного или нескольких облигационных выпусков, торгующихся на организованном

рынке ценных бумаг (предпочтительно в секции фондового рынка ММВБ);

- приемлемый уровень ликвидности облигационного выпуска, предполагающий возможность его приобретения или продажи облигаций частными и институциональными инвесторами при среднем уровне транзакционных издержек;

- доступность актуальной финансовой отчетности хотя бы по одному из стандартов отчетности (российским стандартам бухгалтерского учета и международных стандартов финансовой отчетности);

- отсутствие значительных уникальных рисков, способных критическим образом отразиться на ее платежеспособности и находящихся вне сферы прямого влияния компании-аналога. Только при соответствии всем перечисленным

условиям компания может считаться аналогичной потенциальному эмитенту облигаций.

Немаловажным является и количество аналогов, которое может и должно быть отобрано для осуществления второго этапа моделирования параметров облигационных выпусков. Если количество отобранных аналогов будет относительно невелико, то результаты моделирования не будут значительно отличаться от результатов, которые могли бы быть получены при использовании метода ближайшего аналога, а при очень большом количестве аналогов неизбежно возникает проблема их репрезентативности (представительности).

Оптимальным является подбор от трех до шести аналогичных компаний2, так как в таком случае достигается оптимальный баланс между трудоемкостью моделирования и точностью его результатов (при малом количестве аналогов снижается точность результатов, а при большом - возрастает трудоемкость самого процесса моделирования).

Принципиально важно заметить, что целью сегментирования рынка корпоративных облигаций не является однозначное распределение всех эмитентов долговых обязательств, присутствующих на рынке, по группам на основании формальных признаков. В

2 Количество облигационных выпусков, эмитированных компаниями-аналогами и представленных на рынке публичного долга, может быть и существенно большим. При этом предлагается не делать принципиальных различий между классическими облигациями и биржевыми облигациями компаний-аналогов, несмотря на существующие законодательные ограничения по срокам обращения биржевых облигаций, так как с точки зрения инвесторов кардинальных отличий эти долговые обязательства не имеют.

предлагаемой методологии основное внимание уделяется обоснованному выбору целевого сегмента и выбору наиболее репрезентативных аналогов. В связи с этим не исключено осуществление нескольких последовательных процедур сегментирования, начиная с наиболее крупных сегментов и заканчивая относительно небольшими группами. Например, проведение сегментирования в нефтегазовом секторе может предполагать отбор всех нефтегазовых компаний, затем их подразделение на нефтяные и газовые и дальнейший анализ нефтяных компаний с точки зрения географии добычи нефти.

В отдельных случаях сегментирование может быть достаточно сложным процессом. Так, в химической промышленности может быть выделено производство удобрений, которое в свою очередь будет подразделяться на производство фосфатных, калийных, азотных и сложных (или комплексных) удобрений, причем, строго говоря, сравнение производителей калийных и азотных удобрений будет являться некорректным, несмотря на практически идентичные рынки сбыта, в силу различных технологий производства и структуры себестоимости конечной продукции.

Очень важным моментом в рамках сегментирования российского рынка корпоративных облигаций при моделировании параметров планируемых облигационных выпусков является анализ информационных потоков, касающихся отобранных компаний-аналогов.

Особенностью финансовых рынков в целом и рынка облигаций в частности является то, что на формирование рыночных цен облигаций (и, соответственно, уровня их доходности) оказывают влияние разнообразные факторы, в том числе и ожидания участников рынка. Ожидания инвесторов могут формироваться как под воздействием объективных факторов (публикация эмитентом финансовой отчетности, информация об объемах производства, заявления топ-менеджмента и т. д.), так и под воздействием субъективных факторов (в результате появления информации о деятельности эмитента из непроверенных источников, формирования ошибочных экспертных мнений, появления рыночных слухов и т. д.). В связи с этим непосредственно после выхода новостей или появления рыночных слухов и в течение определенного периода времени после этого рыночные цены облигаций при условии достаточного уровня их ликвидности растут или снижаются, причем масштаб снижения

зависит от степени их фактического или потенциального влияния на платежеспособность эмитента долговых обязательств.

Например, публикация слабой финансовой отчетности ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» (НЛМК) по международным стандартам по итогам III квартала 2011 г. (которая объяснялась консолидацией в отчетности результатов Steel Invest & Finance, 50 %-ную долю в котором компания выкупила у Duferco в июле 2011 г.) [5] привела к тому, что цена облигационного выпуска НЛМК БО-5 снизилась с 103,48 до 102,60 % от номинальной стоимости в течение месяца (с 16 ноября по 16 декабря 2011 г.) после обнародования финансовых показателей.

Примером изменения котировок облигаций, спровоцированного исключительно ожиданиями участников рынка долговых обязательств, можно считать снижение цен на корпоративные облигации российских эмитентов, в том числе и несырьевых сфер, в августе - сентябре 2011 г. на фоне снижения суверенного кредитного рейтинга США [13] и обострения долговых проблем в Еврозоне [14]. Примечателен тот факт, что снижение котировок в сегменте корпоративных облигаций отечественного рынка происходило в условиях достаточно высоких темпов роста национальной экономики, снижения темпов инфляции и значительного роста чистой прибыли в большинстве секторов экономики (как сырьевых, так и обрабатывающих). Фактически самой серьезной причиной для падения котировок долговых инструментов, номинированных в национальной валюте, стали опасения инвесторов (прежде всего иностранных) относительно возможности разрастания кризиса суверенных долгов в Европе.

Приведенные примеры свидетельствуют о том, что ожидания участников долгового рынка выступают в качестве одного из основных факторов ценообразования облигаций, поэтому для получения наиболее репрезентативного результата в качестве компаний-аналогов следует использовать только те, относительно развития ситуации вокруг которых у участников рынка сформировались нейтральные или умеренные ожидания (вне зависимости от их направленности). Это обусловлено тем, что при формировании существенных позитивных или негативных ожиданий (особенно последних) ликвидность облигационных выпусков корпоративных эмитентов в ряде случаев временно может резко снизиться, что будет выражаться в кратном увеличении спредов между лучшими заявками на покупку и

на продажу и отсутствии крупных лимитированных заявок в биржевом стакане котировок.

Подобные облигационные выпуски сложно считать корректно подобранными для реализации дальнейших этапов моделирования (в частности на этапе моделирования доходности облигационного выпуска). Необходимо более детально остановиться на том случае, когда эмитент, планирующий размещение облигационного выпуска, уже представлен на организованном долговом рынке. Например, на рынке публичного долга на момент проведения анализа структуры российского рынка облигаций (на 27.10.2011) из компаний, прямо или косвенно контролируемых государством, были широко (более пяти выпусков) представлены такие эмитенты, как ОАО «РЖД», ОАО «ФСК ЕЭС», ОАО «Газпром нефть», ОАО «Ростелеком», ОАО «ВТБ», ОАО «Россельхоз-банк», а из частных компаний - ОАО «Лукойл», ОАО «Мечел», ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (ММК), ОАО «Авиакомпания «ЮТэйр», ОАО «Группа ЛСР», ОАО «Магнит», ОАО «Мобильные ТелеСистемы» (МТС). Кроме того, многие корпоративные эмитенты были представлены на рынке меньшим количеством облигационных выпусков.

Присутствие эмитента на рынке корпоративных облигаций не должно отражаться на проведении сегментирования рынка и при моделировании эмиссионных характеристик выпуска (выпуски эмитента, уже представленные на рынке, не будут учитываться при расчете обобщающих характеристик), однако оно должно быть учтено при моделировании доходности выпуска (в частности при наличии на рынке достаточного количества облигационных выпусков эмитента возможно проведение анализа доходности непосредственно этих выпусков и доходности выпусков компаний-аналогов).

В качестве примера практического последовательного применения методологии моделирования параметров планируемых облигационных выпусков корпоративных эмитентов рассмотрим потенциальный выпуск облигаций ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат». Выбор именно этого эмитента обусловлен значительными масштабами его бизнеса (согласно отчетности, подготовленной по российским стандартам бухгалтерского учета по итогам девяти месяцев 2011 г., выручка НЛМК составила 162,9 млрд рубл., чистая прибыль - 38,7 млрд руб.), географическим расположением производства (при наличии ряда зарубежных активов, основные производственные мощности НЛМК расположены в

Липецкой области) [9], ассортиментом производимой продукции (НЛМК производит сталь и различные виды проката) и высоким уровнем информационной прозрачности (в силу организационно-правовой формы с учетом требований действующего законодательства Российской Федерации).

Облигационный рынок рассматривается эмитентом как один из основных источников привлечения заемного финансирования как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе. Так, по состоянию на 27.10.2011 на ММВБ обращалось три облигационных выпуска НЛМК: НЛМК БО-1 (номинальный объем - 5 млрд руб.), НЛМК БО-5 (10 млрд руб.) и НЛМК БО-6 (10 млрд руб.) [12]. Также в начале октября 2011 г. совет директоров НЛМК принял решение о размещении пяти выпусков облигаций на общую сумму 50 млрд руб. [6].

Комбинат является частной компанией, подконтрольной председателю совета директоров В. С. Лисину (согласно информации, представленной на сайте эмитента, он является бенефициаром компании Fletcher Group Holdings Limited, доля которой в уставном капитале НЛМК составляет 85,54 %). Кроме того, 3,85 % уставного капитала эмитента принадлежит компаниям, бенефициарами которых являются менеджеры НЛМК, а 11,29 % акций находится в свободном обращении, в том числе на российских фондовых биржах и в виде глобальных депозитарных расписок на Лондонской фондовой бирже [9]. Таким образом, для сегментирования российского рынка корпоративных облигаций будем использовать критерии принадлежности к виду экономической деятельности (секторной).

В процессе сегментирования рынка корпоративных облигаций можно воспользоваться уже готовой и используемой участниками долгового рынка группировкой видов экономической деятельности. Она может быть разработана на основании нормативных документов или законодательных актов, предложена специализированными информационными агентствами или крупнейшими участниками рынка публичного долга (инвестиционными компаниями или банками).

Одним из наиболее корректных с практической точки зрения подходов является использование группировок, разработанных крупнейшими участниками российского рынка облигаций. В частности, в процессе сегментирования воспользуется группировкой, предложенной и используемой ОАО «Банк «ЗЕНИТ» при подготовке регулярных анали-

тических материалов по рынку облигаций. Данная группировка предполагает выделение следующих видов экономической деятельности при анализе рынка корпоративных облигаций [1]:

- металлургическая и горнодобывающая промышленность;

- инфраструктура;

- нефть и газ;

- банковский сектор (государственные банки);

- банковский сектор (частные банки);

- телекоммуникации;

- технологии, медиа, интегрирование;

- потребительский сектор, торговля;

- машиностроение;

- транспорт;

- электроэнергетика;

- химический сектор;

- строительный сектор.

Согласно представленной группировке, НЛМК относится к сектору «металлургическая и горнодобывающая промышленность», в который, по данным «ОАО «Банк «ЗЕНИТ», по состоянию на 27.10.2011 входили 13 эмитентов [3] (табл. 1).

Таблица 1 Эмитенты, входящие в сектор

«металлургическая и горнодобывающая промышленность», по состоянию на 27.10.2011

Эмитент Основной вид бизнеса

ОАО «Горно-металлургическая компания «Норильский никель» Производство никеля, палладия, платины и меди

ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» Производство стали и проката

ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» Производство стали и проката

ОАО «Северсталь» Производство стали и проката

Акционерная компания «АЛРОСА» (ОАО) Добыча алмазов

ООО «ЕвразХолдинг Финанс» и ООО «Сибметинвест» (дочерние структуры ООО «Евраз Груп») Производство стали и проката, добыча угля

ОАО «Мечел» Производство стали и проката

ОАО «Трубная Металлургическая Компания» Производство труб

ООО «СУЭК-Финанс» Добыча угля

ООО «РМК-Финанс» Производство меди

ОАО «Челябинский трубопрокатный завод» Производство труб

ОАО «КОКС» Добыча угля

ОАО «РУСАЛ Братский алюминиевый завод» Производство алюминия

С учетом требований к компаниям-аналогам относительно совпадения основных бизнес-направлений и масштабов бизнеса сопоставимыми с НЛМК компаниям целесообразно признать ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (далее - ММК), ОАО «Северсталь» (далее - «Северсталь») и ОАО «Мечел» (далее - «Мечел»).

Что же касается структур «Евраз Груп» (ООО «ЕвразХолдинг Финанс» и ООО «Сибметинвест»), то их сложно признать эквивалентными НЛМК по основным бизнес-направлениям (одним из крупных активов «Евраз Груп» является ОАО «Распадская» -одна из крупнейших в России угледобывающих компаний).

Кроме того, у структур «Евраз Груп» значительным уникальным риском можно считать сложную структуру собственности холдинга. Так, EVRAZ plc принадлежит порядка 99,82 % акций EVRAZ Group S.A., которая в свою очередь владеет производственными компаниями в России и за рубежом. Что же касается ООО «ЕвразХолдинг Финанс», то эта компания на 100 % принадлежит ООО «Сибметинвест» [18], которая, в свою очередь, на 100 % контролируется EVRAZ Group S.A.[4].

На момент осуществления анализа (27.10.2011) все четыре компании обнародовали финансовую отчетность по итогам шести месяцев 2011 г. как по российским, так и по международным стандартам финансовой отчетности на своих корпоративных сайтах (отчетность по итогам девяти месяцев года, как правило, публикуется несколько позже - в ноябре или декабре). Все отобранные компании представлены на российском рынке публичного долга (на бирже ММВБ торгуются их облигационные выпуски, номинированные в национальной валюте) и обладают, по мнению автора, приемлемым уровнем ликвидности (в частности по этим выпускам регулярно вставляются твердые котировки большинством профессиональных участников рынка ценных бумаг). Обобщенная информация об облигационных выпусках компаний-аналогов и уровне их ликвидности представлена в табл. 2.

Таким образом, отобранные на этапе сегментирования компании-аналоги отвечают всем необходимым требованиям и критериям, предусмотренным предлагаемой методологией моделирования параметров облигационных выпусков.

Следующий этап моделирования предполагает анализ эмиссионных характеристик облигационных выпусков компаний-аналогов и выбор наиболее

Таблица 2

Облигационные выпуски компаний-аналогов, представленные на ММВБ

Эмитент Облигационный выпуск

НЛМК НЛМК БО-1

НЛМК БО-5

НЛМК БО-6

«Северсталь» Северсталь БО-1

Северсталь БО-2

Северсталь БО-4

ММК ММК БО-1

ММК БО-2

ММК БО-3

ММК БО-4

ММК БО-5

ММК БО-6

ММК БО-7

Мечел Мечел БО-1

Мечел БО-2

Мечел БО-3

Мечел-2

Мечел-4

Мечел-5

Мечел-13

Мечел-14

Мечел-15

Мечел-16

Мечел-17

Мечел-18

Мечел-19

оптимальных эмиссионных характеристик планируемого облигационного выпуска. На этом этапе моделирования под эмиссионными параметрами облигационного выпуска будут пониматься основные параметры, фиксируемые эмитентом в решении о выпуске облигаций, за исключением параметров, связанных с выплатой дохода по облигациям (они определяются на третьем этапе моделирования параметров облигационного выпуска).

В качестве основных эмиссионных характеристик облигационного выпуска следует рассматривать:

- валюту выпуска;

- номинальную стоимость одной облигации;

- характер погашения выпуска;

- объем облигационного выпуска;

- срок до погашения облигационного выпуска. Этот перечень эмиссионных характеристик облигационного выпуска предлагается рассматривать в качестве базового, который в процессе практического моделирования может быть существенно расширен и дополнен.

38

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж80РЪЯ -и ЪР/ГКЖЪХА

В отечественной и зарубежной практике при моделировании параметров выпуска облигаций считается, что эмиссионные параметры планируемого облигационного выпуска должны быть максимально близки параметрам облигационных выпусков компаний-аналогов, уже представленных на облигационном рынке. Если отдельный эмиссионный параметр одинаков для всех облигационных выпусков компаний-аналогов, то он должен быть таким же и у планируемого облигационного выпуска. Если же один и тот же эмиссионный параметр у облигационных выпусков компаний-аналогов различается, то для планируемого облигационного выпуска он должен быть равен его среднему значе-

" 3

нию для анализируемой совокупности3.

Все отобранные на первом этапе методологии облигационные выпуски компаний-аналогов НЛМК (ММК, «Северсталь», «Мечел») характеризуются следующими общими эмиссионными характеристиками: номинированы в национальной валюте (российский рубль); номинальная стоимость одной облигации для всех анализируемых выпусков является стандартной и равна 1 000 руб.; все рассматриваемые облигационные выпуски характеризуются единовременным погашением номинальной стоимости облигаций.

Таким образом, планируемый облигационный выпуск НЛМК должен иметь аналогичные эмиссионные характеристики (валюту выпуска, номинальную стоимость одной облигации, характер погашения выпуска). Данные об объемах облигационных выпусков компаний-аналогов представлены в табл. 3.

При расчете среднего значения того или иного количественного эмиссионного параметра наиболее сложным является выбор методологии расчета. В настоящее время самым распространенным является расчет среднего значения эмиссионного параметра по формуле средней арифметической простой4

п

&

X = —,

Таблица 3

Номинальный объем выпусков облигаций компаний-аналогов НЛМК

Облигационный Объем облигационного

выпуск выпуска, млрд руб.

НЛМК БО-1 5

НЛМК БО-5 10,0

НЛМК БО-6 10

Северсталь БО-1 15

Северсталь БО-2 10

Северсталь БО-4 5

ММК БО-1 5

ММК БО-2 10

ММК БО-3 5

ММК БО-4 5

ММК БО-5 8

ММК БО-6 5

ММК БО-7 5

Мечел БО-1 5

Мечел БО-2 5

Мечел БО-3 5

Мечел-2 5

Мечел-4 5

Мечел-5 5

Мечел-13 5

Мечел-14 5

Мечел-15 5

Мечел-16 5

Мечел-17 5

Мечел-18 5

Мечел-19 5

3 В данном случае равенство параметров не всегда должно быть абсолютным, так как на практике требования к значениям отдельных эмиссионных параметров могут определяться эмитентом самостоятельно, исходя, например, из потребностей в финансировании или конъюнктуры денежного рынка.

4 Рассматриваемый вариационный ряд является дискретным, поэтому целесообразно использование простой средней

арифметической. Для интервального вариационного ряда более оправданным является применение взвешенной средней арифметической.

где х - среднее значение эмиссионной характеристики облигационного выпуска; х - индивидуальное значение эмиссионной характеристики облигационного выпуска; п - количество облигационных выпусков компаний-аналогов.

Помимо средней арифметической величины для расчета среднего объема облигационного выпуска могут применяться еще и структурные (или распределительные) средние, определяемые для дискретного вариационного ряда, а именно мода и медиана. Расчет структурных средних предполагает обязательную процедуру ранжирования вариационного ряда (результаты ранжирования представлены в табл. 4).

Средние величины для анализируемого вариационного ряда принимают следующие значения: средняя арифметическая простая - 6,27 млрд руб.; мода - 5 млрд руб. (частота этого значения номинального объема выпуска является максимальной для данной совокупности); медиана - 5 млрд руб.

п

Таблица 4

Результаты ранжирования по возрастанию номинального объема выпусков облигаций компаний-аналогов НЛМК

№ Облигационный Объем облигационного

п/п выпуск выпуска, млрд руб.

1 Мечел-2 5

2 Мечел-4 5

3 Мечел-5 5

4 Мечел-13 5

5 Мечел-14 5

6 Мечел-15 5

7 Мечел-16 5

8 Мечел-17 5

9 Мечел-18 5

10 Мечел-19 5

11 Мечел БО-1 5

12 Мечел БО-2 5

13 Мечел БО-3 5

14 ММК БО-1 5

15 ММК БО-3 5

16 ММК БО-4 5

17 ММК БО-6 5

18 ММК БО-7 5

19 НЛМК БО-1 5

20 Северсталь БО-4 5

21 ММК БО-5 8

22 ММК БО-2 10

23 НЛМК БО-5 10

24 НЛМК БО-6 10

25 Северсталь БО-2 10

26 Северсталь БО-1 15

При проведении анализа отечественного рынка корпоративных облигаций проблема симметричности распределения признака является одной из наиболее актуальных: включение в совокупность одного облигационного выпуска с нетипичными характеристиками может привести к значительному искажению средних величин по всей совокупности (особенно малой) в целом. Предлагается использовать следующий критерий близости средних величин. Если значение средней арифметической отличается от значения моды и медианы в большую или меньшую сторону не более чем на 15 %5, то распределение признака можно считать симметричным, в противном случае распределение признака является несимметричным. Соответственно в симметричных совокупностях для определения эмиссионных характеристик планируемого облигационного выпуска допустимо использование любой средней величины (средней арифметической, моды

5 В данном случае в качестве базы сравнения предлагается использовать значение средней арифметической величины.

или медианы)6, а в несимметричных совокупностях, по нашему мнению, оптимальным является применение моды.

В рассматриваемом случае распределение признака является несимметричным (значения моды и медианы меньше значения средней арифметической на 20,3 %), поэтому номинальный объем планируемого облигационного выпуска НЛМК может быть принят равным 5 млрд руб.

Необходимо отметить, что моделирование данного параметра в значительной степени носит индикативный характер.

Во-первых, на отечественном рынке корпоративных облигаций широко распространена практика одновременной регистрации нескольких облигационных выпусков (например компания планирует занять 30 млрд руб. и регистрирует несколько облигационных выпусков, имеющих различный номинальный объем: один выпуск на 3 млрд руб., два выпуска на 5 млрд руб. каждый, один выпуск на 7 млрд руб. и один выпуск на 10 млрд руб.), размещение которых осуществляется по мере необходимости привлечения эмитентом облигаций заемных ресурсов. Если при наличии зарегистрированных облигационных выпусков эмитент находит возможности для привлечения капитала на более выгодных условиях (или вообще отказывается от его привлечения), то размещения долговых обязательств не происходит, и облигационные выпуски аннулируются.

Во-вторых, в силу высокой концентрации капитала в российской финансовой системе в целом на облигационном рынке в частности влияние на планируемый объем облигационного выпуска могут оказывать крупнейшие участники облигационного рынка, прежде всего покупатели облигаций при размещении - коммерческие банки, инвестиционные и страховые компании. В частности, эмитент может достигнуть предварительной договоренности с одним или несколькими крупными инвесторами о возможном объеме облигационного выпуска и осуществить эмиссию облигаций, учитывая потребности потенциальных инвесторов.

Следующей важной эмиссионной характеристикой планируемого облигационного выпуска явля-

6 При выборе той или иной средней при моделировании эмиссионных параметров облигационного выпуска необходимо учитывать существующие на рынке ограничения, налагаемые на инвесторов, работающих на долговом рынке (например законодательные ограничения; ограничения, заложенные в инвестиционных декларациях; ограничения, обусловленные применяемой системой риск-менеджмента и т. д.).

ется срок до погашения. С методологической точки зрения моделирование этого показателя представляется одним из наиболее сложных. Дело в том, что для любого облигационного выпуска существует несколько характеристик, которые могут рассматриваться в качестве показателя срочности облигации с точки зрения потенциальных инвесторов:

- общий (или первоначальный) срок до погашения облигаций, зафиксированный в эмиссионных документах (период от момента размещения облигаций до момента их погашения);

- текущий срок до погашения (период от текущего момента, например момента проведения исследования, до момента погашения);

- общий срок до оферты по облигациям (период от момента размещения облигаций до момента оферты);

- текущий срок до оферты (период от текущего момента до момента оферты).

По мнению автора, целесообразно разделить имеющиеся показатели срочности облигаций на две группы: общие и текущие показатели срочности, причем для моделирования срока до погашения облигационного выпуска предлагается применять общие показатели срочности, а при моделировании доходности - текущие.

Подобный выбор показателей срочности обусловлен тем, что для инвесторов, принимающих участие в размещении облигаций, общие и текущие показатели срочности будут эквивалентны друг другу. При моделировании же доходностей большую роль играет временная структура процентных ставок, которая описывается в том числе с помощью текущих показателей срочности облигаций.

Еще одной важной методологической проблемой при моделировании параметров срочности облигаций является наличие оферт по облигационным выпускам.

В мировой практике на рынке облигаций применяется два типа оферты, которые называются офертами эмитента и офертами инвестора (в зарубежной практике такие облигации больше известны как облигации с встроенным кол-опционом и облигации с встроенным пут-опционом).

В первом случае решение о выкупе облигаций принимает эмитент (исполнение кол-опциона целесообразно в случае снижения процентных ставок), во втором - инвестор (реализация пут-опциона логична в условиях роста процентных ставок). Для развитых стран характерно преобладание облигаций

с встроенным кол-опционом, а для развивающихся стран, характеризующихся более высоким уровнем рисков (Бразилии, Индии, России), - с встроенным пут-опционом [2].

Таким образом, при наличии оферты по облигационному выпуску инвестор по объективным причинам не может определить точного срока вложения в долговые обязательства, так как для облигаций с встроенным кол-опционом целесообразность и объем выкупа долговых обязательств определяются эмитентом, а для облигаций с встроенным пут-оп-ционом определяющей становится конъюнктура процентных ставок на момент оферты.

По облигациям с встроенным пут-опционом существует вероятность установления эмитентом дискриминационной (очень низкой) ставки купона, в результате чего инвестор фактически будет вынужден предъявить имеющиеся у него облигации к выкупу. В российской практике были случаи установления дискриминационной купонной ставки по корпоративным облигациям, например по облигациям «Автоваза» с погашением 20.05.2014 ставка купона установлена на уровне 0,1 % годовых. Следует учитывать и тот факт, что инвестор, особенно при реализации сложных инвестиционных стратегий, может предъявить к выкупу эмитенту в рамках оферты не все облигации, а только определенную их часть.

В связи с этим обстоятельством при моделировании параметров срочности облигаций предлагается ориентироваться на общий срок до оферты (для облигационных выпусков, для которых она предусмотрена) и на общий срок до погашения облигаций (по облигациям, не предусматривающим выставления оферты). Таким образом, в рамках предлагаемой методологии рекомендуется учитывать минимальную величину срочности облигационного выпуска.

Если же по облигационному выпуску предусмотрено несколько оферт, то под общим сроком до оферты предлагается понимать срок от момента размещения до ближайшей оферты, при этом срок от момента размещения до последующих оферт (второй, третьей и т. д.) приниматься во внимание не должен.

Кроме того, в процессе проведения анализа будем предполагать, что облигации не будут погашены досрочно при наступлении определенных обстоятельств, в частности при нарушении ковенант по облигационным выпускам (проранжированные

данные по анализируемым облигационным выпускам представлены в табл. 5).

Анализ данных, представленных в табл. 5, свидетельствует о том, что выставление оферт по облигационным выпускам металлургическими компаниями - аналогами НЛМК является достаточно распространенной практикой: из 26 рассмотренных облигационных выпусков выставление оферт предусмотрено по 15 выпускам долговых обязательств, причем все 11 облигационных выпусков, по которым выставление оферты не предусмотрено, являются биржевыми облигациями со сроком обращения 1 092 дня, что практически эквивалентно максимальному сроку обращения биржевых облигаций.

Для моделирования параметров срочности облигационного выпуска произведем расчет средних величин. Для анализируемого признака значение средней арифметической простой составит 1 155 дней, моды - 1 092 дня и медианы - 1 092 дня. Используя критерий близости средних, можно сделать

Таблица 5

Проранжированные общие сроки до погашения или оферты выпусков облигаций компаний - аналогов НЛМК, дни

№ Облигационный Наличие Общий срок до погашения или оферты

п/п выпуск оферты

1 ММК БО-1 Да 364

2 ММК БО-3 Да 546

3 Мечел БО-1 Да 728

4 ММК БО-2 Да 728

5 Северсталь БО-1 Да 728

6 Мечел-4 Да 1 092

7 Мечел-5 Да 1 092

8 Мечел-15 Да 1 092

9 Мечел-16 Да 1 092

10 Мечел БО-2 Нет 1 092

11 Мечел БО-3 Нет 1 092

12 ММК БО-4 Нет 1 092

13 ММК БО-5 Нет 1 092

14 ММК БО-6 Нет 1 092

15 ММК БО-7 Нет 1 092

16 НЛМК БО-1 Нет 1 092

17 НЛМК БО-5 Нет 1 092

18 НЛМК БО-6 Нет 1 092

19 Северсталь БО-2 Нет 1 092

20 Северсталь БО-4 Нет 1 092

21 Мечел-2 Да 1 456

22 Мечел-13 Да 1 820

23 Мечел-14 Да 1 820

24 Мечел-17 Да 1 820

25 Мечел-18 Да 1 820

26 Мечел-19 Да 1 820

вывод о симметричности исследуемой совокупности (значения моды и медианы меньше средней арифметической на 5,45 %), поэтому возможно применение любой из рассчитанных средних.

В данном случае для моделирования параметров срочности облигаций необходимо использовать значение моды по двум причинам: во-первых, по действующему законодательству, срок обращения биржевых облигаций не может быть больше трех лет (или 1 095 дней, исходя из 365 дней в году); во-вторых, стандартный срок выплаты купонов на отечественном облигационном рынке составляет 91 день (так называемая ежеквартальная выплата купонов) и 182 дня (полугодовая выплата купонов). В анализируемом случае средняя арифметическая не позволяет разбить срок обращения облигаций на целое число стандартных купонных периодов. Следовательно, срок до погашения или оферты по планируемому выпуску облигаций НЛМК должен быть равен 1 092 дням.

Таким образом, при условии отсутствия специальных требований и условий со стороны компании-эмитента планируемый облигационный выпуск НЛМК должен иметь следующие эмиссионные параметры: валюта выпуска - российский рубль; номинальная стоимость одной облигации - 1 000 руб.; характер погашения выпуска - единовременное погашение; объем облигационного выпуска -5 млрд руб.; срок до погашения облигационного выпуска - 1 092 дня.

Третьим (заключительным) этапом моделирования параметров планируемого облигационного выпуска в рамках предлагаемой методологии является моделирование его ожидаемой доходности, а также ряда вспомогательных параметров (в частности ставки купона и периодичности купонных выплат).

Наиболее адекватной характеристикой доходности облигационного выпуска является доходность к погашению, расчет которой осуществляется с использованием множественного итерационного подхода при дисконтировании будущих доходов по облигациям (купонных платежей и номинальной стоимости). Необходимо отметить, что в рамках классических теорий ценообразования, например модели оценки капитальных активов7 (capital asset pricing model - CAPM) или модели арбитражного

7 В отечественной литературе часто встречается альтернативное название САРМ - модель оценки долгосрочных активов.

ценообразования (arbitrage pricing theory - APT) ожидаемая доходность актива может быть представлена в виде суммы двух величин: безрисковой ставки (доходности) и премии за риск.

Как правило, в качестве безрискового актива рассматриваются долгосрочные государственные облигации (на российском рынке безрисковая ставка часто принимается равной доходности к погашению государственных облигаций с погашением в 2030 г., а в США традиционно эталонными считаются тридцатилетние облигации, хронологически размещенные последними), а величина премии за риск определяется с учетом специфики эмитента.

Несмотря на то, что в практике финансовых вычислений подобные модели получили наибольшее распространение на организованных рынках долевых инструментов (прежде всего на рынке акций), в целом подобный подход применяется и на облигационном рынке. Тем не менее на рынке долговых инструментов существует несколько отличительных особенностей. Так, для разделения доходности корпоративных облигаций к погашению на составляющие применяются государственные облигации с сопоставимым с анализируемым выпуском сроком до погашения8, в то время как на рынке акций (вне зависимости от вида экономической деятельности и конкретного эмитента ценных бумаг) применяются долгосрочные государственные облигации с наибольшим сроком до погашения.

Также в силу объективных причин классическая модель оценки капитальных активов на российском долговом рынке не получила широкого распространения. Этот факт объясняется тем, что на долговом рынке практически не применяется Р-коэффициент, являющийся одним из базовых параметров модели CAPM

r i = rf +Р (r m - rf ), где r i - ожидаемая доходность актива; - безрисковая ставка доходности; в - коэффициент чувствительности актива к изменениям рыночной доходности (в-коэффи-циент);

r m - ожидаемая рыночная доходность (доходность рыночного портфеля) [20]. Во-первых, подавляющее большинство индексов облигационного рынка являются не ценовыми

8 При отсутствии государственных облигаций сопоставимой длительности могут применяться форвардные или теоретические кривые процентных ставок.

индексами (учитывают изменение цен активов, входящих в базу расчета индекса), а индексами доходности (во внимание принимается изменение доходности долговых инструментов). Для облигаций с различным сроком до погашения одинаковому изменению доходности будут соответствовать разные по масштабам изменения цен.

Во-вторых, ликвидность облигационного рынка в России достаточно низка, поэтому репрезентативность расчетов будет относительно невысокой (не исключена ситуация, когда цена актива не будет изменяться в течение продолжительного времени, а все изменения р-коэффициента будут обусловлены исключительно изменением облигационного индекса).

В-третьих, в отличие от акций облигации являются срочными инструментами (имеют максимальный фиксированный срок до погашения), в связи с чем по отдельным краткосрочным обязательствам корректный с математической точки зрения расчет Р-коэффициента не представляется возможным.

В-четвертых, значение Р-коэффициента для долговых инструментов будет уменьшаться по мере приближения срока погашения долговых инструментов.

В-пятых, на облигационном рынке сложно сформировать (как с теоретической, так и с практической точек зрения) рыночный портфель в силу различного уровня платежеспособности эмитентов облигаций, в частности наличия в корпоративном сегменте высокорискованных облигаций, в том числе дефолтных.

Таким образом, в условиях российского рынка долговых инструментов практическое применение однофакторной модели САРМ характеризуется относительно низкой точностью и репрезентативностью получаемых результатов.

Что же касается модели арбитражного ценообразования, то в модифицированном виде (как правило, упрощенном) она применяется на отечественном рынке корпоративных облигаций достаточно часто.

Необходимо заметить, что классический вариант модели арбитражного ценообразования теоретически предполагает возможность использования неограниченного количества факторов [20]

Г г = Г} +Р/1 +Р2Г2 + ... +РпГп , где Рр Р2,..., Рп - коэффициенты чувствительности доходности актива для каждого фактора; г1, г2. гп - премии за риск для каждого фактора.

Однако такой подход является крайне трудоемким. Кроме того, получение оперативной и объективной информации о значениях тех или иных факторов зачастую затруднено или вообще невозможно (например в силу «запаздывания» публикации ключевых макроэкономических данных).

Соответственно, использование модели APT предполагает решение нескольких вопросов, в частности определения набора факторов, включаемых в модель, универсальности их применения и необходимости пересмотра и т. д.

Проблемы выбора факторов для включения модель APT целесообразно решить путем разделения ожидаемой доходности облигаций на три компоненты: безрисковая доходность, премия за риск по виду экономической деятельности, индивидуальная премия за риск.

Фактически в рамках предлагаемой методологии моделирования параметров облигационных выпусков общая премия за риск дифференцируется на премию по виду экономической деятельности и индивидуальную.

Подобный подход позволяет одновременно решить целый ряд проблем, связанных с применением модели арбитражного ценообразования (в частности он предполагает, что набор факторов должен быть постоянным, универсальным и не требующим регулярного пересмотра).

В результате классическая модель арбитражного ценообразования примет следующий вид:

_ Г = rf + Го + rs ,

где Г - ожидаемая доходность актива; rf - безрисковая ставка доходности; го - премия за риск по виду экономической деятельности;

r -

индивидуальная премия за риск.

В этом случае значение безрисковой ставки доходности г^ будет неизменным для всех эмитентов и облигационных выпусков, премия за риск по виду экономической деятельности го будет одинаковой для эмитентов, работающих в одном виде экономической деятельности, а индивидуальная премия за риск гбудет определяться специфическими особенностями эмитента долговых обязательств.

В свою очередь индивидуальный риск эмитента может быть представлен в виде

Г = Р,1Г,1 + Р* 2 Г 2 + ... + впГп,

где Рл, Рх2,--, Рет - коэффициенты чувствительности доходности актива для каждого фактора,

характеризующего индивидуальный риск эмитента;

Тл, rs2,..., rsn - премии за риск для каждого фактора, характеризующего индивидуальный риск эмитента.

Таким образом, совокупный индивидуальный риск эмитента может быть представлен в виде суммы частных индивидуальных рисков, а модифицированная модель арбитражного ценообразования принимает следующий вид:

г, = rf + Го +Р^1 + Р5 2 rS2 +... + es„rsn. Соответственно, в рамках одного вида экономической деятельности значение ^ + го будет постоянным, а изменяться будет только значение совокупного индивидуального риска эмитента г

Значение rf + го может быть однозначно определено на основании кривых фактических сложившихся уровней доходности облигаций компаний-аналогов.

Построению кривой доходности облигаций компаний-аналогов должен предшествовать анализ уровня их общей долговой нагрузки. В рамках методологии моделирования предлагается строить кривую доходности только по облигационным выпускам тех компаний-аналогов, которые сопоставимы по уровню долговой нагрузки с компанией, планирующей размещение облигационного выпуска. В качестве показателя, характеризующего уровень долговой нагрузки компании, целесообразно использовать коэффициент «Чистый долг / Прибыль» до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации (в международной практике более распространен термин EBITDA).

Значение величины чистого долга эмитента будет определяться по состоянию на дату последней обнародованной финансовой отчетности, подготовленной по международным стандартам, как сумма долгосрочного и краткосрочного долгового финансирования за вычетом денежных средств и их эквивалентов. Этот показатель наиболее объективно отражает величину долговой нагрузки компании (чистую задолженность перед кредиторами).

Прибыль до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации будет определяться как сумма операционной прибыли и амортизации по основным средствам и нематериальным активам. Расчет этого показателя будет производиться в годовом выражении, т. е. по фактическим данным за последние четыре квартала, по которым представ-

лена финансовая отчетность. Данный показатель служит для определения конкурентоспособности и эффективности деятельности компании вне зависимости от уровня и качества ее кредиторской задолженности, налогового режима и способа расчета амортизационных отчислений [19].

Для отбора компаний-аналогов, сопоставимых по уровню долговой нагрузки, оптимально использовать шкалу коэффициента «Чистый долг / Прибыль» до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации (табл. 6).

Предлагается осуществлять построение фактической кривой доходности только на основании облигаций компаний, попадающих в одну группу по значению данного коэффициента. Результаты рас-

Таблица 6 Шкала значений коэффициента «Чистый долг / Прибыль» до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета

четов уровня чистого долга и прибыли до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации по всем компаниям-аналогам на основании финансовой отчетности по МСФО по итогам шести месяцев 2011 г. представлены в табл. 7 и 8.

На основании данных, представленных в табл. 7 и 8, произведем расчет коэффициента «Чистый долг / Прибыль» до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации для каждой из компаний аналогов и распределим их по соответствующим группам платежеспособности (табл. 9).

Согласно данным, представленным в табл. 9, с точки зрения уровня долговой нагрузки, сопоставимой с НЛМК, является только «Северсталь» (ММК и «Мечел» не могут использоваться при моделировании доходности планируемого выпуска облигаций НЛМК).

Моделирование будет осуществляться исходя из классического представления о форме кривой доходности облигаций, которая схематично представлена на рис. 1.

Для построения кривой аналогичной формы предлагается использовать данные о фактическом уровне доходности и текущем сроке до погашения

амортизации

Значение коэффициента Уровень платежеспособности эмитента облигаций

До 2 Высокий

2-4 Средний

Более 4 Низкий

Таблица 7

Расчет величины чистого долга НЛМК, ММК, «Северстали» и «Мечела» на основании отчетности по МСФО (по данным на 30.06.2011), долл. США [7-10]

Показатель НЛМК ММК «Северсталь» «Мечел»

Долгосрочное долговое 2 070 177 000 2 596 000 000 4 381 216 000 6 496 550 000

финансирование

Краткосрочное долговое 543 755 000 1 525 000 000 1 649 064 000 2 062 113 000

финансирование

Денежные средства 911 435 000 409 000 000 1 713 995 000 356 180 000

и их эквиваленты

Чистый долг 1 702 497 000 3 715 000 000 4 316 285 000 8 202 483 000

Показатель НЛМК ММК «Северсталь» «Мечел»

Операционная прибыль за шесть месяцев 2011 г 1 152 516 000 318 000 000 1 627 131 000 924 685 000

Операционная прибыль за 2010 г 1 794 590 000 610 000 000 2 504 239 000 1 532 207 000

Операционная прибыль за шесть месяцев 2010 г. 891 149 000 353 000 000 1 139 939 000 555 146 000

Операционная прибыль за четыре квартала 2 055 957 000 575 000 000 2 991 431 000 1 901 746 000

Амортизация за шесть месяцев 2011 г. 258 638 000 429 000 000 406 435 000 27 879 100

Амортизация за 2010 г. 469 418 000 826 000 000 713 005 000 474 580 000

Амортизация за шесть месяцев 2010 г 245 892 000 402 000 000 349 555 000 240 563 000

Амортизация за четыре квартала 482 164 000 853 000 000 769 886 000 512 808 000

Прибыль до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации за четыре квартала 2 538 121 000 1 428 000 000 3 761 316 000 2 414 554 000

Таблица 8

Расчет величины прибыли до выплаты налогов, процентов по кредитам и вычета амортизации НЛМК, ММК, «Северстали» и «Мечела» на основании отчетности по МСФО, долл. США [7-10]

Таблица 9

Распределение НЛМК, «ММК», «Северстали» и «Мечела» по группам платежеспособности (по состоянию на 30.06.2011)

Значение коэффициента Уровень

«Чистый долг/ Прибыль» платежес-

Эмитент до выплаты налогов, пособности

процентов по кредитам эмитента

и вычета амортизации облигаций

НЛМК 0,67 Высокий

ММК 2,60 Средний

«Северсталь» 1,15 Высокий

«Мечел» 3,40 Средний

Доходность, %

Срок до погашения, лет Рис. 1. Кривая процентных ставок (классическая форма)

зованием степенной функции построено теоретическое уравнение процентных ставок (уравнение кривой и коэффициент детерминации Я2).

Значение коэффициента детерминации (Я2 = 0,9255) свидетельствует о том, что выбранная модель достаточно точно описывает распределение доходностей облигаций рассматриваемых компаний во времени. Соответственно, она может быть использована для моделирования значения Гу + го путем подстановки в полученную модель предполагаемого срока до погашения облигационного выпуска НЛМК. Значение данного показателя,

смоделированного на втором этапе методологии, составляет 1 092 дня, или 2,99 года. Таким образом, для предполагаемого срока до погашения сумма безрисковой доходности и премии за риск по виду экономической деятельности составит г+ го = 6,8934 X 2,99л (0,3286) = 8,33 %.

В данном случае в качестве безрисковой ставки можно ис-

Таблица 10 Уровень доходности и текущий срок до погашения (ближайшей оферты) облигационных выпусков НЛМК и «Северстали»

Облигационный выпуск Доходность к погашению (оферте), % Срок до погашения

дней лет

НЛМК БО-1 6,52 404 1,11

НЛМК БО-5 6,86 369 1,01

НЛМК БО-6 7,48 495 1,36

Северсталь БО-1 7,34 327 0,90

Северсталь БО-2 7,67 477 1,31

Северсталь БО-4 7,63 477 1,31

(или ближайшей оферты)9 облигационных выпусков НЛМК и «Северстали» (табл. 10).

Данные табл. 10 графически представлены на рис. 2, причем на основании фактических данных с учетом угла наклона кривой доходности с исполь-

пользовать доходность государственных облигаций с сопоставимым сроком до погашения10, а именно облигации федерального займа с погашением 17.12.2014 (в информационных бюллетенях бирж они обозначаются как «Россия 26202»). По данным ММВБ, доходность этих бумаг к погашению на момент проведения анализа составляла 7,27 %, т. е. безрисковая ставка была равна 7,27 %, а премия за риск по виду экономической деятельности - 1,06 %.

Моделирование индивидуальной премии за риск целесообразно проводить с использованием механизма экспертных оценок путем разработки таблицы (матрицы) укрупненных индивидуальных рисков. Можно выделить пять укрупненных групп индивидуальных рисков: организационные, производственные, коммерческие, инвестиционные риски и правовые.

К организационным рискам предлагается относить все риски, связанные с принятием управленчес-

9 Текущий срок до оферты рассчитан на момент проведения

исследования (27.10.2011).

10 При условии размещения облигация НЛМК со сроком до погашения 1 092 дня непосредственно 27.10.2011 погашение этого облигационного выпуска состоялось бы 23.10.2014.

К

е

и

0 в

1

4

0,8 1 1,2 1,4 1,6

Срок до погашения, лет

Рис. 2. Фактическая кривая процентных ставок, построенная для облигационных выпусков НЛМК и «Северстали»

премии по отдельным группам.

Оценку существенности для каждой группы рисков исследователь может осуществлять самостоятельно или использовать оценки привлеченных (сторонних) экспертов. Результаты применения стандартной шкалы оценки индивидуальных рисков в отношении НЛМК приведены в табл. 11.

По мнению автора, организационные,

ких решении; к производственным - риски, связанные с уже функционирующим производством всех видов проду1щии;к коммерческим - риски,связанныесо сбытомпродокции; к инвестиционным - риски, обус-ловленныереализацией инвестиционных проектов; кгфавовым — все юридические ииныеаналопганые риски, связашше с деятельностью компашш.

Для каждой группы рисков предлагается ввести станд артную шкалу значений, причемминималь-ное значение для группы рисковбудет равно 0% (индивидуальные рискиотсутствуют), до 1,5% (индивидуальные рисвиювень существенны),гфи-чем минимальныйшагизмененийсостсвит 0,25%. Есливлияние определенной группырисков несущественно, то значение ивдивидуаль ной премии по ней будет равно 0 %; при низкомвлиянии- 0,25%, при влиянии, которое можно определить как ниже среднего, - 0,5%; при среднем влиянии - 0,15%', щзи влиянии, огфеделяемом как вышесреднего, -1 %; при высоком - 1, 25 %, при очень высоком -1,5 %. Итоговая величина индивидуальной премии за риск будет являться результатом суммирования

производственныеиправовые риски для НЛМК несущественны: компанияхарактеризуется высоким качеством корпоративного управления, сбалансированно использует производственные мощности и технологии, не имеет существенных юридических рисков.

Что же касается коммерческих рисков, то спе-ци фической индивидуальной особенностью НЛМК при достаточно высокомуровне диверсификации бизнеса является болеевысокий по сравнению с остальнымикомпаниями-аналогами удельный вес гфоизводства специализиров анных сталей для электроэнергетической сфврт. С быт этой продукции в значительной степени зависит от темпов и сроков реализацииинвестиционных программ крупнейших ко мпаний сектора,поэтому премия за данную группу рисков составляет 0,25 %.

В группеинвестиционных рисков необходимо отметить низкую рентабельность зарубежных активов НЛМК. Премия за вту группу рисков также составляет 0,25 %, так как их доля в совокупных финансовых показателях НЛМК незначительна.

Таблица 11

Оценки индивидуальных рисков НЛМК

Группа рисков Степень существенности рисков

Несущественная (0 %) Низкая (0,25 °%) Ниже средней (0,50 %) Средняя (0,75 °%) Выше средней (1 %) Высокая (1,25 °%) Очень высокая (1,5 %)

Организационные риски + - - - - - -

Производственные риски + - - - - - -

Коммерческие риски - + - - - - -

Инвестиционные риски - + - - - - -

Правовые риски + - - - - - -

Таким образом, индивидуальная премия за риск для НЛМК составляет 0,5 %, а доходность планируемого облигационного выпуска должна составить 8,83 %, причем из них 7,27 % придется на безрисковую ставку, 1,06 % - на премию за риски по виду экономической деятельности и 0,5 % - на индивидуальную премию за риск.

Помимо доходности к погашению при моделировании параметров облигационного выпуска необходимо определить периодичность купонных выплат. Ее предлагается определять на основании данных по периодичности выплат купонов по облигациям НЛМК и «Северстали» (табл. 12).

Соответственно, планируемый выпуск облигаций НЛМК должен предусматривать выплату купона один раз в 182 дня (два раза в течение года). Исходя из такой периодичности выплаты купона и с учетом спрогнозированной величины доходности к погашению (8,83 %) и срока до погашения облигации (3 года), величину купонной ставки можно определить путем подбора значений ставки купона в стандартной формуле для расчета доходности к погашению (табл. 13).

Согласно данным, представленным в табл. 13, величина ставки купона должна составлять 8,64 % (это значение ставки не учитывает потенциальных доходов от рефинансирования купонных выплат), так как именно при таком значении ставки купона сумма дисконтированных денежных потоков по облигации будет равна 1 000 руб. (или 100 % от ее номинальной стоимости).

По результатам моделирования параметров доходности облигаций можно сделать вывод о том, что ставка купона по планируемому выпуску

Таблица 12

Ставка и размер купона облигационных выпусков НЛМК и «Северстали» при периодичности выплаты купона 182 дня

Облигационный выпуск Ставка купона*

годовых, % за один купонный период, руб

НЛМК БО-1 9,75 48,62

НЛМК БО-5 10,75 53,60

НЛМК БО-6 7,75 38,64

Северсталь БО-1 7,50 37,40

Северсталь БО-2 9,75 48,62

Северсталь БО-4 9,75 48,62

* Величина ставки купона по облигациям приводится в справочном порядке по состоянию на момент проведения исследования (27.10.2011).

Таблица 13 Расчет величины купонной ставки

по планируемому выпуску облигаций НЛМК

н а

Показатель Первый купон Второй купон Третий купон Четвертый купо Пятый купон Шестой купон и погашение номин

Величина 43,1 43,1 43,1 43,1 43,1 1

денежного 043,1

потока по

облигации,

руб.

Коэффици- 1,0431 1,0880 1,1349 1,1838 1,2349 1,2881

ент дискон-

тирования

Величина 41,32 39,61 37,97 36,40 34,90 809,80

дисконтиро-

ванного

денежного

потока по

облигации

долговых бумаг НЛМК должна составлять 8,64 %, при этом купон должен выплачиваться один раз в 182 дня в размере 43,1 руб. (в расчете на одну облигацию), а доходность к погашению составит 8,83 % годовых.

Таким образом, авторская методология позволяет смоделировать эмитенту корпоративных облигаций такие базовые параметры облигационного выпуска, как валюта выпуска, номинальная стоимость одной облигации, характер погашения выпуска, объем облигационного выпуска, срок до погашения облигационного выпуска, а также ожидаемую доходность, ставку купона и периодичность купонных выплат. В целом предложенная методология максимально учитывает сложившуюся на современном этапе конъюнктуру долгового рынка и предназначена для эмитентов, организационно готовых к привлечению капитала на рынке облигаций. Автор осознает, что данная методология может быть не свободна от недостатков, и любую конструктивную критику воспримет с благодарностью.

Список литературы

1. Банковская группа ЗЕНИТ - http://www. zenit. ru/.

48

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ: Ж80РЪЯ -и ЪР/ГКЖЪХА

2. Виды облигаций по сроку обращения // Азбука инвестиций. URL: http://www. vfin. 1gb. ru/index. php?option=com_content&task=view&id= 18&Itemid=37&limit=1&limitstart=2.

3. Ежедневные обзоры. 27 октября 2011 г. // Система комплексного раскрытия информации и новостей - СКРИН. URL: http://www. skrin. ru/ analytics/reviews/2011/10/27/.

4. ЗАО «Инвестиционная компания «Тройка Диалог» - http://www. gmi. troika. ru/.

5. НЛМК выкупил прокатные мощности СП с Duferco за $600 млн // Журнал Forbes. URL: http:// www. forbes. ru/news/70189-nlmk-vykupil-prokatnye-moshchnosti-sp-s-duferco-za-600-mln.

6. НЛМК принял решения о выпуске облигаций // Журнал «Металлоснабжение и сбыт». URL: http://www. metalinfo. ru/ru/news/52005.

7. ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат» - http://www. mmk. ru.

8. ОАО «Мечел» - http://www._mechel. ru/.

9. ОАО «Новолипецкий металлургический комбинат» - http://www. lipetsk. nlmk. ru/.

10. ОАО «Северсталь» - http://www. severstal. com/rus/.

11. Облигации ТКС Банк // Информационное агентство «Сбондс. ру». URL: http://www. cbonds. info/rus/emissions/emission. phtml/params/id/7957.

12. Поиск облигаций // RusBonds. URL: http://

www. rusbonds. ru/srch_simple. asp?go=1&nick= %C D %CB %CC %CA&ex=0&s=2&d=1#rslt.

13. Понижение кредитного рейтинга США -первый звоночек дяде Сэму // ИТАР-ТАСС. URL: http://www. itar-tass. com/c188/200548.html.

14. Проблемы в Еврозоне усугубляются // Информационно-деловой портал «сДен'гами». URL: http://www. sdengami. ru/review/?id=2255/.

15. РЖД инвесторам. Акционерный капитал // ОАО «РЖД». URL: URL: http://ir. rzd. ru/isvp/public/ ir?STRUCTURE_ID=47.

16. Структура акционерного капитала // ОАО «Сбербанк России». URL: http://www. sbrf. ru/moscow/ru/investor_relations/information_for_ shareholders/share_capital_structure/.

17. «Тинькофф Кредитные Системы» - современный надежный банк, работающий во всех регионах России // Банк ЗАО «Тинькофф Кредитные Системы». URL: http://www. tcsbank. ru/.

18. Финансовые услуги. ЕвразХолдинг Фи-нанс // Информационное агентство «Финмаркет». URL: http://www. finmarket. ru/z/els/ank_org. asp?fid=93586.

19. Чистый долг / EBITDA // FinApex. Ru. URL: http://www. finapex. ru/information/multipliers/191-multiplier-netdebt-ebitda.

20. Шарп У. Ф., Александер Г. Д., Бейли Д.В. Инвестиции / пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 1998.