CC BY
46
9(99) - 2012
Фондовый рынок
УДК 339.7
основные этапы моделирования параметров облигационных выпусков
ю. в. семернина,
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов E-mail: ysemernina@yandex. ru Саратовский государственный социально-экономический университет
В статье рассматриваются общие методологические подходы к моделированию параметров корпоративных облигационных выпусков, применяемые в зарубежной и российской практике. Предложена авторская методология моделирования параметров облигационных выпусков корпоративных эмитентов, состоящая из трех основных этапов: сегментирование рынка корпоративных облигаций и поиск компаний-аналогов; моделирование эмиссионных характеристик облигационного выпуска; моделирование доходности облигационного выпуска.
Ключевые слова: моделирование, параметр, выпуск, корпоративный, облигация, бенчмарк, доходность облигации.
Оперативное, точное и методологически корректное моделирование параметров облигационных выпусков, в том числе в сегменте корпоративных облигаций, является одной из наиболее актуальных проблем, связанных с функционированием российского рынка долговых инструментов. Дело в том, что адекватное моделирование параметров облигационного выпуска должно предшествовать его фактической эмиссии и давать возможность эмитенту оценить с достаточно высоким уровнем достоверности условия и стоимость привлечения заемного финансирования на облигационном рынке.
К сожалению, в отечественной теории и практике отсутствуют единые методологические подходы к моделированию параметров облигационных выпусков. Тем не менее в трудах российских и зарубежных ученых можно найти описание отдельных элементов, приемов, оценочных критериев и методик моделирования на облигационном рынке (на примерах как дисконтных, так и купонных облигаций). Однако в подавляющем большинстве случаев они носят узкоспециализированный характер и ориентированы на зарубежную практику (прежде всего на функционирование рынка облигаций в США и ряде европейских стран).
Стоит отметить, что в зарубежной практике в качестве своеобразного эталона для корпоративных облигаций чаще всего используются государственные облигации с сопоставимым сроком до погашения.
В теории предполагается, что риск дефолта по государственным облигациям равен нулю, поэтому на развитых облигационных рынках общепринятым считается тот факт, что доходность государственных облигаций является минимально возможной доходностью для облигаций с любыми сроками до погашения.
Доходность выпусков корпоративных облигаций зависит преимущественно от кредитного
качества эмитента и может быть выражена как доходность государственных облигаций плюс определенная положительная премия за корпоративный риск (априори принимается, что доходность корпоративных облигаций всегда будет выше доходности государственных облигаций).
По мнению автора, 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 суверенным долгам (к числу наиболее проблемных стран Еврозоны специалисты относят Грецию, Португалию, Ирландию, Испанию и Италию, не исключая наступления одного или сразу нескольких суверенных дефолтов уже в 2012-2013 гг.) [1, 6].
Например, в 2011 г. частные кредиторы - владельцы суверенных греческих облигаций - согласились списать 50 % от номинальной стоимости по долговым обязательствам, причем общая сумма списания составляет около 100 млрд евро [5].
Во-вторых, ориентация исключительно на государственные облигации не позволяет учесть отраслевой или иной специфики эмитентов облигаций (например, цикличность развития отдельных отраслей, изменение условий государственного регулирования отдельных секторов экономики, структуру собственности конкретной компании и т. п.).
В-третьих, сравнение с эталонными облигациями должно производиться по тем или иным обобщающим качественным или количественным критериям (чаще всего для этих целей в международной практике используются кредитные рейтинги), однако провести непосредственное сравнение возможно далеко не всегда. Например, при отсутствии у корпоративного эмитента кредитного рейтинга; в том случае, если кредитные рейтинги присвоены долговым обязательствам, номинированным в различных валютах; при присвоении кредитных рейтингов различными рейтинговыми агентствами (национальными или международными).
В-четвертых, в отечественной практике далеко не всегда можно найти государственную облигацию, у которой срок до погашения практически эквивалентен аналогичному сроку анализируемой корпоративной облигации. Здесь же необходимо
упомянуть о различных возможностях рефинансирования, предоставляемых государственными и корпоративными облигационными выпусками, а также о различиях в налогообложении купонных доходов по облигациям.
Таким образом, непосредственное использование государственных облигаций в качестве аналогов для корпоративных облигаций представляется весьма спорным и дискуссионным элементом методологии моделирования параметров облигационных выпусков, используемой за рубежом.
В отечественной же практике более широкое распространение (в процессе моделирования параметров облигационных выпусков) получило использование одной компании-аналога (реже используется два аналога). Достаточно часто компания, максимально сопоставимая по своим характеристикам с анализируемой организацией, называется ближайшим аналогом, а сам метод подобного моделирования - методом ближайшего аналога.
Такой подход не предполагает разбиения рынка корпоративных облигаций на отдельные однородные группы или сектора: он строится на предположении о практически полной идентичности сравниваемых компаний. 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. При сопоставимости же сроки этих выпусков считаются одинаковыми. Например, если доходность трехлетней облигации компании, являющейся ближайшим аналогом, равна 9,8 % годовых, то и доходность планируемого трехлетнего облигационного выпуска будет приниматься равной 9,8 % годовых.
На практике считается допустимым приравнивание доходностей даже в том случае, если сроки до погашения облигаций отличаются друг от друга, но не более чем на 3-6 мес. Если же на рынке отсутствуют облигации с сопоставимыми сроками до погашения, то применяется либо математическое моделирование, предполагающее определенную форму кривой процентных ставок и использующее метод аналитического выравнивания, либо метод экспертных оценок.
финансовая аналитика
проблемы и решения
Фондовый рынок
9(99) - 2012
Для тех компаний, у которых отсутствуют ближайшие аналоги (по крайней мере, на национальном рынке), применяется сравнение с отраслевыми или секторными эталонными эмитентами - нередко их называют бенчмарками. Как правило, таковыми являются самые крупные компании сектора, широко представленные на рынке публичного долга.
В частности, в качестве эталонного эмитента в корпоративном сегменте часто используется ОАО «Газпром», у которого в обращении находится достаточно большое количество выпусков купонных облигаций, номинированных в российских рублях с различными сроками до погашения1.
Внутри отдельных секторов могут существовать свои эталонные эмитенты (например, в сегменте генерации электроэнергии таковым является ОАО «РусГидро», а в сегменте передачи электроэнергии бенчмарком считается ОАО «ФСК ЕЭС»).
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.
Предположим, что долгосрочный кредитный рейтинг бенчмарка по версии рейтингового агентства Fitch Ratings равен «ВВВ», и доходность его пятилетних облигаций составляет 7,75 %. Аналогичный кредитный рейтинг эмитента, планирующего размещать свои долговые обязательства, равен «ВВ+». При условии сопоставимости сроков до погашения облигаций и значении одного шага кредитного рейтинга равного 0,50 %, доходность планируемого облигационного выпуска составит 8,75 % годовых2. Разница в доходности в размере 1,00 % объясняется тем, что рейтинг уровня «ВВВ» и рейтинг «ВВ+» разделяют два шага (или две ступени), а именно: сначала идет рейтинг «ВВ+», затем «ВВВ-» и потом - «ВВВ».
1 В сегменте субфедеральных и муниципальных облигаций роль бенчмарка играют облигации г. Москвы.
2 Информация о применяемой международным рейтинговым агентством Fitch Ratings шкале кредитных рейтингов, а также методологии их присвоения представлена на сайте [7].
Представляется, что и отечественная практика моделирования 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, маркетинговой и сбытовой политикой, объемами инвестиционных программ, распределением финансовых ресурсов и т. д.
Во-вторых, бизнес эталонных эмитентов, даже в отраслевом разрезе, может значительно отличаться от бизнеса анализируемой компании. В частности, уже упоминавшееся ОАО «РусГидро» является единственной гидрогенерирующей компанией (остальные генерирующие компании используют в качестве топлива продукты нефтепереработки, природный газ и каменный уголь), а ОАО «ФСК ЕЭС» обладает монополией на экспорт электроэнергии (межрегиональные распределительные сетевые компании не имеют права экспортировать электроэнергию).
Соответственно, методология моделирования параметров корпоративных облигационных выпусков, применяемая 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. При этом используемые методологические подходы, на взгляд автора, в недостаточной степени учитывают особенности эмитентов облигаций и уделяют мало внимания моделированию эмиссионных параметров облигационных выпусков.
Учитывая все сказанное, автор предлагает выделить три основных этапа моделирования параметров облигационных выпусков корпоративных эмитентов, а именно:
1) сегментирование рынка корпоративных облигаций и поиск компаний-аналогов;
2) моделирование эмиссионных характеристик облигационного выпуска;
3) моделирование доходности облигационного выпуска.
Подобная последовательность 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 отраслевая принадлежность эмитента облигаций, вид собственности (частные компании или компании, прямо или косвенно контролируемые государством), кредитные рейтинги, присвоенные международными или национальными рейтинговыми агентствами, продолжительность деятельности компании (длительно функционирующая или новый проект) и т. д.
Целью первого этапа является формирование определенного набора компаний, которые могут с определенными допущениями рассматриваться как прямые аналоги анализируемой организации, 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).
Необходимо отметить, что первый этап может включать в себя при наличии объективной необходимости несколько последовательных сегментаций, в частности сегментацию в рамках сектора, вида деятельности, отдельной группы компаний.
Второй этап моделирования предполагает изучение, систематизацию и анализ эмиссионных характеристик облигаций эмитентов, являющихся прямыми аналогами анализируемой компании. Результатом этапа является получение обобщающих характеристик и выбор наиболее оптимальных эмиссионных параметров планируемого облигационного выпуска.
В рамках второго этапа предполагается проведение анализа однородности эмиссионных характеристик облигационных выпусков компаний-аналогов, а также устранение или значительное снижение влияния нетипичных облигационных выпусков на результаты анализа.
Третий этап дает возможность получить оценку (точечную или интервальную, причем последняя применяется на практике значительно чаще) потенциальной доходности планируемого облигационного выпуска в условиях неизменности конъюнктуры облигационного рынка в целом и сегмента компаний, рассматриваемых в качестве прямых аналогов, в частности.
Если первые два этапа предполагают использование внешней рыночной информации, то на
третьем этапе производится оценка финансового состояния эмитента облигаций с точки зрения уровня имеющейся и потенциально возможной долговой нагрузки на основании раскрываемой им финансовой отчетности.
Цель третьего этапа состоит в оценке стоимости заемного капитала для эмитента в текущих условиях, которая и является определяющей при принятии решении о выпуске облигаций или замещении облигационного финансирования другими видами капитала (заемного или собственного).
Предлагаемая методология моделирования параметров облигационных выпусков, по мнению автора, будет давать корректные результаты при одновременном соблюдении нескольких базовых условий:
1) эмитент корпоративных облигаций имеет возможность разместить долговые обязательства в краткосрочной перспективе. Это условие предполагает фактическую готовность эмитента к размещению облигационного выпуска, в частности соблюдение всех требований действующего законодательства, подготовку и регистрацию всех необходимых документов, подбор профессиональных участников рынка, отвечающих за размещение и сопровождение облигационного выпуска, и т. д.;
2) ситуация на рынке корпоративных облигаций в целом является стабильной. Это условие не исключает колебаний цен корпоративных облигаций и, соответственно, доходностей, однако оно предполагает, что на рынке отсутствуют факторы внешнего и внутреннего характера, которые могут значительно повлиять на стоимость заемного капитала и возможность его привлечения. На практике к таким факторам могут быть отнесены резкое ослабление национальной валюты по отношению к иностранным валютам, рост процентных ставок в глобальном масштабе, «сжатие» ликвидности в национальной банковской системе, усиление геополитической напряженности и т. п.;
3) бизнес эмитента не является уникальным или, как минимум, не имеет радикальных отличий от бизнеса других компаний, работающих в этой же сфере (фактически данное условие выступает в качестве определенного критерия «стандартности» бизнеса эмитента облигаций и предполагает наличие определенного набора специфических преимуществ и рисков, присущих деятельности компании).
При несоблюдении описанные выше базовых условий необходимо либо повторное применение
Фондовый рынок
9(99) - 2012
методологии или ее отдельных этапов (в основном связанных с оценкой доходности облигационного выпуска), либо использование специальных корректировок, максимально учитывающих особенности эмитента. Наиболее реалистичным вариантом подобных корректировок представляется использование системы премий за специфические риски и дисконтов за специфические преимущества эмитента, оказывающие непосредственное влияние на его кредитоспособность и обслуживание долга.
Предлагаемая методология максимально учитывает сложившуюся в конкретный момент конъюнктуру долгового рынка и предназначена для эмитентов, организационно готовых к привлечению капитала на рынке облигаций.
Автор полагает, что основные этапы методологии моделирования параметров облигационных выпусков по своей экономической сути будут оставаться неизменными вне зависимости от анализируемого эмитента корпоративных облигаций, однако они могут быть модифицированы в зависимости от специфических особенностей планируемых облигационных выпусков. По мнению автора, модификация отдельных этапов предлагаемой методологии моделирования будет необходима при планируемом размещении облигационных выпусков в следующих случаях:
1) для компаний, прямо или косвенно контролируемых государством;
2) при размещении эмитентом дебютного выпуска облигаций;
3) при отсутствии компаний-аналогов на отечественном долговом рынке.
Рассмотрим эти случаи более подробно.
При размещении облигаций компаниями, прямо или косвенно контролируемыми государством, как полагает автор, уже на первом этапе моделирования должен измениться подход к сегментированию рынка. Если для частных компаний наиболее логичным и научно обоснованным представляется секторное сегментирование (основной признак, положенный в основу группировки, - принадлежность эмитента облигаций к определенному виду деятельности), то для государственных компаний одним из наиболее очевидных критериев при сегментировании является вид собственности (если подходить максимально упрощенно - частная или государственная).
Необходимость практического применения различных критериев сегментирования обусловлена тем, что платежеспособность частных компаний на-
прямую зависит от состояния и перспектив развития их бизнеса. При резком ухудшении условий ведения бизнеса не исключена вероятность банкротства частной компании (альтернативой банкротства может стать смена собственника или сделка по слиянию или поглощению).
Как правило, у частных компаний нет «кредитора последней инстанции», готового оказать компании финансовую поддержку в неблагоприятных экономических условиях. Государственные же компании в случае необходимости могут обратиться за финансовой поддержкой (прямой или опосредованной) к основному акционеру - государству.
Российская практика последних лет свидетельствует о том, что государственные компании достаточно интенсивно используют финансовые ресурсы основного акционера в сложных условиях. Хорошим примером привлечения таких ресурсов является государственная поддержка ОАО «АвтоВАЗ» в 2009 г., выразившаяся, в частности, в выделении беспроцентной ссуды в размере 25 млрд руб.
[2]. Или привлечение в 2008 г. субординированных кредитов ОАО «Сбербанк России» (общий объем кредитования составил 500 млрд руб.), ОАО «ВТБ» (объем кредитования - 200 млрд руб.) и ОАО «Рос-сельхозбанк» (объем кредитования - 25 млрд руб.)
[3], а также предоставление ОАО «Банк Москвы» 295 млрд руб. по льготной ставке после перехода его под контроль ОАО «ВТБ» (фактически привлеченные средства будут направлены на санацию Банка Москвы) [4].
Инвесторы в корпоративные облигации, номинированные в российских рублях, учитывают высокую вероятность государственной поддержки крупных системообразущих компаний, поэтому при сопоставимых масштабах бизнеса доходность облигаций компании, находящейся под контролем государства, как правило, несколько ниже доходности аналогичных по кредитному качеству облигаций частной компании. Эта особенность облигаций компаний, контролируемых государством, может быть учтена на третьем этапе моделирования параметров облигационных выпусков.
Вторым случаем, в котором может потребоваться модификация предложенной методологии моделирования, является размещение дебютного выпуска корпоративных облигаций. Вполне естественно, что отношение потенциальных инвесторов к облигациям эмитентов, ранее размещавших облигационные выпуски, и эмитентов, дебютирующих
на рынке корпоративных долговых обязательств, будет значительно разниться.
Дело в том, что у эмитентов, долговые обязательства которых уже обращаются на рынке корпоративного долга, имеется определенная история размещения, обслуживания и погашения публичного долга. Соответственно, участники рынка корпоративных облигаций имеют реальное представление о своевременности осуществления эмитентом купонных выплат и погашении номинальной стоимости облигаций (полной или частичной); об уровне его информационной прозрачности; регулярности предоставления финансовой отчетности, подготовленной по различным стандартам бухгалтерского учета (российским или международным); его долгосрочных и среднесрочных инвестиционных планах и т. д.
Эмитент, который дебютирует на рынке корпоративных облигаций, истории публичного долга, как правило, не имеет. Исключение могут составлять лишь эмитенты, которые активно использовали возможности вексельного рынка и сумели организовать обращение собственных векселей на вторичном рынке. В связи с этим покупатели облигаций дебютных выпусков будут требовать более высокой доходности по купонным облигациям, что в свою очередь должно найти отражение на третьем этапе моделирования параметров облигационных выпусков.
И, наконец, модификация методологии будет необходима при отсутствии компаний-аналогов на российском рынке. В этом случае возможна либо разработка индивидуальных критериев сегментирования российского рынка корпоративных облигаций, либо укрупнение сегментов.
Например, на российском рынке корпоративных облигаций практически отсутствуют долговые обязательства пивоваренных компаний. Однако укрупнение сегментирования от пивоваренной сферы
в частности к потребительскому сектору в целом позволяет достаточно корректно использовать предлагаемую методологию моделирования параметров облигационных выпусков (на практике речь идет о модификации первого этапа моделирования).
Кроме того, может быть скорректирован третий этап моделирования путем разработки универсальной шкалы значений показателей долговой нагрузки и перехода к системе рейтинговых оценок кредитного качества эмитента корпоративных облигаций. В этом случае в качестве аналогов будут рассматриваться компании, обладающие показателями уровня долга, сходными с теми, что есть у анализируемой организации.
Таким образом, предлагаемая методология моделирования параметров корпоративных облигационных выпусков, с одной стороны, имеет четкую структуру и последовательность применения, а с другой стороны, она может быть модифицирована (причем в некоторых случаях весьма значительно) в рамках отдельных этапов при сохранении общего подхода к моделированию.
Список литературы
1. URL: http://www. kurs. ru/ekonomika/2012/0 l/05/10057.html.
2. URL: http://www. lada-auto. ru/cgi-bin/ statement. pl?id=27947&id_article=80767&prev=1.
3. URL: http://www. ria. ru/crisis_ news/20081111/154815912.html.
4. URL: http://www. vedomosti. ru/finance/ news/1379477/nikto_ne_smog_poteryat.
5. URL: http://fomag. ru//trends/greece-debt-relief. html.
6. URL: http://grandiscapital. ru/userfiles/news/ grandiscapital_macro_20111216.pdf.
7. URL: http://www. fitchratings. ru/ structuredfinancing/assetbacked/information/index. wbp.
вниманию кредитныхи страховых организаций !
Предлагаемпубликацию годовой и квартальной отчетности.
Стоимость однойпубликации — 8 000рублей (НДСнеоблагается) задве журнальные страницы формата А4.
Тел./факс:(495) 721-85-75 [email protected]
_J
