CC BY
138
pISSN 2071-4688 Рынок ценных бумаг
eISSN 2311-8709
РИСК-ФАКТОРЫ РОССИЙСКИХ ИПОТЕЧНЫХ ЦЕННЫХ БУМАГ* Сергей Владимирович ШАУТИН
аспирант кафедры финансов и кредита экономического факультета
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Российская Федерация [email protected]
История статьи:
Получена 18.05.2017 Получена в доработанном виде 05.06.2017 Одобрена 19.06.2017 Доступна онлайн 14.07.2017
УДК 336.763.34 JEL: G12, G32
Ключевые слова: ипотечные ценные бумаги, ипотечная секьюритизация, управление рисками
Аннотация
Предмет. Риски ипотечной секьюритизации.
Цели. На основе теоретического анализа сформулировать гипотезы о риск-факторах ипотечных ценных бумаг и эмпирически протестировать значимость этих факторов для бумаг российских оригинаторов.
Методология. Эмпирическое тестирование гипотез производилось с помощью построения регрессионной модели по данным сделок ипотечной секьюритизации российских оригинаторов за 2006-2016 гг.
Результаты. На основе анализа этапов ипотечной секьюритизации выявлены основные риск-факторы ипотечных ценных бумаг. Предложено три типа показателей для их эмпирической оценки: спреды доходности, расчетные коэффициенты и статистические показатели. По результатам оценки модели на основе данных по рынку ипотечных ценных бумаг российских оригинаторов выявлены значимые факторы, влияющие на риски этих финансовых инструментов. Объяснены механизмы и особенности действия факторов.
Область применения. Риск-менеджмент ипотечных ценных бумаг, прогнозирование ставок по ипотечным ценным бумагам. Инвесторам, оригинаторам и другим участникам рынка модель может быть полезна для расчета теоретической требуемой доходности инвесторов при заданных параметрах риска в целях принятия инвестиционных решений, для факторного анализа рисков ипотечных ценных бумаг. Выводы. Модель имеет высокую прогностическую способность, объясняет более 80% вариаций совокупного риска ипотечных ценных бумаг. Значимыми оказались факторы систематического, странового, валютного рисков, качества пула базовых активов (соотношение ставки пула и рыночных ставок по ипотечным кредитам, избыточный спред, соотношение непогашенного долга к стоимости залога, доля просроченной задолженности, темп досрочного погашения, доля 20 крупнейших заемщиков и степень региональной диверсификации), структуры сделки (трансграничная секьюритизация оценивается как менее рискованная), структуры траншей.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2017
Для цитирования: Шаутин С.В. Риск-факторы российских ипотечных ценных бумаг // Финансы и кредит. -
2017. - Т. 23, № 26. - С. 1533 - 1544.
https://doi.org/10.24891/fc.23.26.1533
Введение
Рынок ипотечных ценных бумаг (ИЦБ) -динамично развивающийся сегмент финансовой системы России. С помощью ипотечной секьюритизации дифференцированные по срокам, размерам, ставкам и другим
* Автор выражает благодарность и глубокую признательность своему научному руководителю кандидату экономических наук, доценту кафедры финансов и кредита экономического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова Татьяне Николаевне ЧЕРКАСОВОЙ.
параметрам ипотечные кредиты объединяются в пул для обеспечения выплат по эмиссионным бумагам - ИЦБ. Данная техника позволяет эмитентам ипотечных кредитов высвобождать капитал для предоставления новых займов, а инвесторам - получить ценные бумаги с достаточно
диверсифицированной структурой риска. При надлежащем управлении рисками ценные бумаги по степени надежности сравнимы с суверенными облигациями.
1533
Несмотря на имеющиеся достоинства ИЦБ, репутация данного класса активов была сильно подпорчена кризисом ипотечных бумаг 2007 г. в США. Он был обусловлен перенакоплением «токсичных» ценных бумаг в результате действия набора факторов, среди которых были стимулирующая жилищная политика, постоянный рост цен на жилье, экономический рост и низкие процентные ставки. Все это привело к возникновению искаженной системы стимулов на финансовых рынках, в результате чего ипотечные кредиты выдавались все более широкому кругу заемщиков. При этом стандарты управления рисками падали, кредитные риски росли. К 2007 г. количество перешло в качество: последовала серия дефолтов по американским ипотечным бумагам, начался финансовый кризис в США, который затем перерос в глобальный финансовый кризис.
Ввиду особенностей финансовой системы России (отсутствие развитой системы финансовых посредников и сопоставимого в масштабах экономики рынка капитала), подобной критической ситуации на рынке ИЦБ не сложилось, хотя рынок за 10 лет своего существования успел пережить два периода спада. Кризисы ипотечной секьюритизации следовали за общеэкономическими кризисами и не были источником нестабильности финансовой системы.
В то же время ипотечная секьюритизация в России может способствовать развитию кредитования и тем самым улучшению жилищных условий граждан. Для финансовой системы появление сегмента сложных комплексных инструментов, как ИЦБ, означает ее дальнейшее качественное развитие. Для инвесторов, в том числе институциональных, ИЦБ - относительно надежный источник вложения активов, который позволяет диверсифицировать портфель по классам инструментов. Оригинаторы получают выгоду от увеличения скорости оборота капитала, а сервисные компании и участники инфраструктуры рынка имеют возможность развивать свой бизнес, создавая квалифицированные рабочие места. Таким образом, развитие рынка ИЦБ является плюсом для финансовой системы России.
Безусловно, неконтролируемое распространение секьюритизации несет в себе риски, которые, как показал опыт США, при определенных условиях могут стать причиной системного кризиса в экономике. Чтобы этого не произошло, управлению рисками ипотечной секьюритизации должно быть уделено достаточное внимание.
Данная статья посвящена определению риск-факторов ИЦБ. Целью работы является обнаружение и оценка риск-факторов ипотечной секьюритизации в России. Модель оценки рисков может быть применена инвесторами и оригинаторами для выявления справедливого вознаграждения за риск и факторного анализа требуемой доходности ИЦБ.
Степень изученности проблемы
На данный момент по тематике риск-менеджмента ипотечной секьюритизации накоплено достаточно много научной литературы. Тем не менее далее будет показано, что в рассматриваемой области имеются неизученные направления. Более того, в связи с относительно недавним появлением ИЦБ в России дополнительную актуальность приобретают эмпирические исследования рынка РФ.
Базовые исследования секьюритизации ставят своей целью оценку стоимости инструментов и анализ факторов риска, влияющих на эту стоимость. Эти модели опираются на метод встроенных опционов, который не теряет своей актуальности по сей день. Главными детерминантами рисков ИЦБ в данных работах являются риск досрочного погашения ипотечного кредита и риск дефолта по закладной. Классическими работами по оценке методом встроенных опционов являются труды авторов K.B. Dunn и J.J. McConnell [1], E. Schwartz и W. Torous [2], E. Schwartz и W. Torous [3], P. Kang и S.A. Zenios [4], R. Stanton [5]. T. Kariya и M. Kobayashi [6], T. Kariya и F. Ushiyama [7].
Модели на основе реальных опционов являются базой для оценки ИЦБ. Тем не менее они не лишены недостатков. Во-первых, они опираются на рациональность заемщика,
1534
хотя на практике имеет место так называемая ограниченная рациональность. В принципе данный недостаток можно учесть путем корректировок реальной статистики. Во-вторых, модели предполагают относительную стабильность динамики цен, процентных ставок и констант, описывающих поведение заемщиков. Для стран с развивающимися рынками характерны высокая волатильность показателей и отсутствие длинных статистических рядов, что усложняет применение метода для российских ИЦБ.
Существует множество монографий, систематизирующих накопленные знания о секьюритизации, раскрывающие ее правовые и экономические аспекты. Среди них выделим получившую широкую известность книгу Х.П. Бэра [8], содержащую характеристику основных видов сделок секьюритизации, применяемых инструментов управления рисками и их правового оформления. Другим хорошим примером книги о секьюритизации является труд A. Davidson et al. [9]. Данные работы содержат и полный теоретический анализ рисков, в том числе разбор основных типов структур для сделок ипотечной секьюритизации, но в них нет развернутого эмпирического исследования.
После кризиса американской экономики 2007-2008 гг. появляется множество статей, посвященных анализу влияния рынка секьюритизации на финансовую систему в целом. В рамках данной тематики отметим работы C.W. Calomiris [10], P.A. McCoy et al. [11]. В отечественной литературе тема ипотечного кризиса в США также освещена. Например, в исследовании А.М. Тамасиева и К.А. Кучинского [12]. Данные работы имеют теоретический характер и внесли вклад в дискуссию о необходимости изменения регулирования финансовой системы США (напомним, результатом кризиса 2008 г. стало принятие акта Додда-Франка).
Гипотезы, которые высказывали авторы-теоретики, были протестированы в серии дальнейших эмпирических исследований. Например, одной из работ, эмпирически проверявшей гипотезы о влиянии
секьюритизации на управление рисками в банках, является статья D. Wu et al. [13]. Авторы тестируют значимость зависимости между восприятием рынком риска банков-оригинаторов и использования этими институтами секьюритизации. По результатам исследования эта связь не была обнаружена, хотя в других работах, о которых говорится в статье, закономерность была установлена.
В работе М. Prokopczuk et al. [14] анализируется риск-премия балансовых облигаций с ипотечным покрытием (англ. covered bonds). Авторы приходят к выводу о том, что премия за риск облигаций зависит не только от их ликвидности (что подтверждалось более ранними исследованиями), но и от качества пула базовых активов. Таким образом, риск-факторы пула активов резонно включать в качестве гипотезы в модель спреда доходности ИЦБ.
Секьюритизации в России посвящено достаточно большое количество работ. Многие из них касаются проблематики развития рынка ИЦБ, анализа сдерживающих факторов распространения секьюритизации в России. Например, это статьи Л.Н. Дробышевской и Т.В. Коневой [15], В.С. Аксенова и П.С. Голикова [16].
Работа А.А. Толмачевой [17] посвящена проблемам оценки и управления рисками ипотечной секьюритизации. Рассмотрены методы оценки и управления риском рефинансирования, риском ликвидности и кредитным риском в сделках ипотечной секьюритизации, используемые в странах с развитыми финансовыми рынками. Дается оценка возможности использования описанных методов в РФ. Приводятся расчеты на условных примерах, однако отсутствует апробация описанных методов на российских данных.
Анализу влияния секьюритизации на показатели эффективности финансового института-оригинатора посвящена работа Е.Ю. Горлиной [18]. Исследование содержит эмпирическую часть. Выборка состоит из 19 российских банков. Удалось установить значимое изменение чистого дохода, тогда как
1535
другие показатели эффективности значимо не изменились. В работе не сказано, очищались ли данные по чистому доходу от инфляции, потому на основания проведенного исследования можно сделать вывод скорее о незначимости влияния секьюритизации на показатели эффективности банков.
Анализ научной литературы по секьюритизации показал, что несмотря на обширные исследования секьюритизации за рубежом и в России, краткосрочные риск-факторы ипотечной секьюритизации изучены недостаточно. В России помимо этого имеется относительно небольшое количество эмпирических исследований на российских данных. Как правило, отечественные авторы анализируют довольно узкую выборку сделок или эмитентов. Множество исследований носят теоретический характер и направлены на поиск путей совершенствования законодательства. В связи с этим автор проводит серию исследований ипотечной секьюритизации, которые предполагают сбор данных по максимальному количеству сделок, охватывающих период с возникновения рынка секьюритизации в России (2006 г.) по настоящее время. Далее приведено краткое резюме имеющихся наработок автора по изучаемой тематике.
Автор приводил анализ изменения риск-факторов под влиянием неопределенности на фоне валютного кризиса и обострения международной обстановки в 2014 г. Отмечался рост доли остаточного риска в модели риск-факторов после марта 2014 г. Данное явление предположительно связано с ростом неопределенности и политических рисков.
Вопросы управления рисками секьюритизации можно рассматривать и с точки зрения затрат на капитал специальной проектной компании (СПК) - специального юридического лица, создаваемого оригинатором в рамках сделки по ипотечной секьюритизации (С.В. Шаутин [19]). На основе модели показано, что оригинатор может достигнуть снижения затрат на капитал при отслеживании рынка (англ. market timing): премия за страновой риск, которая определяется рыночными
ставками государственных облигаций России и США является значимым фактором затрат на капитал СПК.
Несмотря на достигнутые результаты, исследования необходимо продолжать. Последний анализ охватывает период острой нестабильности на российских финансовых рынках. Добавление в выборку данных за 2016 г. позволяет проследить, как изменяются вклады факторов по мере возвращения процентных ставок к умеренным значениям. Кроме того, чем дольше период оценки, тем лучше удается извлечь стабильно значимые факторы. Помимо этого, в настоящем исследовании риск-факторы дополнены новыми аппроксимирующими переменными, позволяющими лучше учесть особенности рисков ИЦБ. Это позволило существенно повысить объясняющую способность модели по сравнению с предыдущими исследованиями.
Риск-факторы ИЦБ и их аппроксимация
Классическая ипотечная секьюритизация состоит из трех этапов: выделение пула активов, передача пула активов СПК, разделение выпуска на транши с последующей эмиссией. На каждом из этапов оригинатор может изменять параметры риска ИЦБ путем формирования пула кредитов, конструирования структуры сделки и структуры эмиссии.
Анализ литературы и практики показал, что в отношении рисковых характеристик пула применяют пять групп стандартных показателей.
1. Показатели просроченной задолженности чаще всего представлены долей просроченной задолженности, которая показывает, какова доля кредитов, по которым обязательства не исполняются в течение определенного периода (30, 60, 90 дней и т.п.). В нашей модели будет использован показатель просроченной задолженности со сроком более 30 дней.
2. Обеспечение - группа показателей, которая будет представлена коэффициентом, показывающим соотношение стоимости кредита и рыночной стоимости залога.
1536
3. Количество заемщиков и их относительные размеры - насколько пул диверсифицирован по заемщикам, будет оценено по доле 20 крупнейших должников.
4. Риск рефинансирования будет измеряться темпом досрочного погашения.
5. Региональные риски будут измерены количеством регионов, в которых находится залоговая недвижимость.
Дополнительно автор предполагает наличие премии в среднем в более рискованных пулах. Такой фактор отражает склонность к риску оригинатора при выдаче ипотечных кредитов. Измерить относительные риски пула можно как отклонение средней ставки пула кредитов от среднерыночных ставок по ипотечным кредитам в РФ.
Оригинатор может создать избыточное обеспечение. Для этого необходимо, чтобы суммарный объем обязательств заемщиков по пулу превышал объем выплат по ИЦБ. Влияние избыточного обеспечения на риск ИЦБ также будет протестировано.
Помимо рисков, источником которых является непосредственно кредит, в рамках секьюритизации возникает риск, связанный с отбором кредитов в пуле. Он получил название морального риска1. Моральный риск тесно связан с репутацией оригинатора. Автор сделал предположение о том, что оригинаторы, которые осуществляли больше всего выпусков, должны иметь лучшую репутацию как лидеры рынка. В табл. 1 показано, что первые три позиции в списке существенно обходят остальных участников рынка. Факт наличия дисконта у лидеров (и премии у последователей) будет проверен на основе включения в модель фиктивных переменных для Группы ВТБ, АИЖК, Дельтакредита.
На втором этапе секьюритизации формируется структура сделки. В связи с этим различают балансовую (без включения СПК) и забалансовую секьюритизацию. Включение в
1 Улюкаев С.В. Lemon Selling vs. Cherry Picking // Экономическая политика. 2010. № 1-эл. URL: http://ecpolicy.ru/pdf/online/EPonline_1-2010_ulukaev2.pdf
структуру сделки СПК решает следующие задачи:
— изолируются риски пула активов от рисков оригинатора;
— вводится защита от процедуры банкротства;
— снижаются издержки раскрытия информации и отчетности;
— оптимизируется налогообложение.
В результате решения этих задач максимизируется остаточная стоимость активов с учетом операционного, правового риска и риска банкротства. Разумеется, необходимым условием эффективного внедрения СПК является наличие в юрисдикции специального правового режима в отношении СПК. В РФ такой режим установлен Федеральным законом от 11.11.2003 № 152-ФЗ «Об ипотечных ценных бумагах».
При создании СПК в иностранной юрисдикции имеет место трансграничная секьюритизация. В отличие от внутренней секьюритизации она выгодна при ориентации оригинатора на спрос со стороны иностранных инвесторов. Перемещение СПК в юрисдикцию с более совершенной правовой системой может снижать воспринимаемый риск. Таким образом, в отношении структуры сделки существуют два фактора риска ИЦБ: наличие или отсутствие СПК и его юрисдикция.
Третьим этапом ипотечной секьюритизации является транширование выпуска. Выделяют сквозную (однотраншевую) и структурированную (многотраншевую) эмиссию. Создание нескольких траншей с точки зрения управления рисками имеет смысл при наличии приоритизации. Этот прием заключается в том, что выплаты по облигациям различных траншей производятся в порядке от старшего к младшему. Старшие транши при этом становятся менее рискованными, а самый младший приобретает характер собственного капитала и является буфером для накопления возможных убытков. Структура траншей является риск-фактором для держателей ИЦБ, что будет отражено в гипотезах итоговой модели.
1537
ИЦБ являются сложным продуктом с комплексной структурой риска. В отношении этих инструментов справедливо предполагать наличие синергетического эффекта в отношении рисков. Диверсификация на уровне заемщика позволяет снизить специфические риски, однако при этом повышается уровень систематического риска2. Модель оценки рисков будет учитывать наличие синергетического эффекта рисков ИЦБ.
Последним нерассмотренным видом риска является валютный. Он возникает, когда у СПК имеются активы и обязательства в разных валютах или когда валюта учета инвестора отлична от валюты платежей по ипотечной ценной бумаге. В первом случае валютный риск учитывается всеми, второй -только иностранными инвесторами. Хотя доля иностранных инвесторов, вкладывающих средства в российские ИЦБ, не превышает 26%3, а трансграничные выпуски с номинированными в иностранной валюте ИЦБ после 2009 г. не проводились, валютный риск все же целесообразно включить в модель.
Эмпирическая оценка риск-факторов
Сформулированные гипотезы относительно риск-факторов систематизированы в табл. 2.
Теоретическая модель имеет вид:
TRP=a-MRP +ß • CRP +yCCY+6-Pool Excess+ +Z • Excessive Spread+n • LTV+6 • NPL 30 + +L • CPR+k • MAX 20+X • REGION+ц • AHML + +v • VTB+§ • Delta+o • Zhilfinance • SPV + +p • Foreign + t • Overcollateralization+ +u • Structure + 8,
где а, ß, у, 6, Z, П, 6, i, к, X, , v, §, o, n, p, t , и — коэффициенты;
8 - ошибка модели.
Эмпирическая оценка проводилась по базе данных из 115 сделок за период с 01.02.2016 (момент размещения ИЦБ в рамках первой
2 Coval J.D., Jurek J., Stafford E. The economics of structured finance. URL: http://www.hbs.edu/faculty/Publication %20Files/09-060.pdf
3 Развитие рынков ипотеки и жилищного строительства
в I полугодии 2016 г. URL: http://www.rosipoteka.ru/common/im g/uploaded/Razvitie_rynkov_ipoteki_i_zhilishchnogo_stroitelstva _v_I_polugodii_2016_goda_(+ITSB).pdf
ипотечной секьюритизации российским оригинатором) по 31.12.2016. За это время было осуществлено 115 выпусков ИЦБ, каждая из которых могла содержать один и более траншей выпуска.
Уравнение было оценено методом наименьших квадрант. Итоговая модель представлена в табл. 3. Модель имеет значимые коэффициенты (при коэффициентах факторов Pool Excess и MAX20 значимы согласно тесту Стьюдента на 5-процентном уровне, остальные - на 1-процентном уровне). Значимость уравнения в целом на основе теста Фишера подтверждается на 1-процентном уровне. Модифицированный R2 равен 80,92%. Нормальность остатков согласно тесту Jarque-Bera подтверждена на 1-, 5- и 10-процентном уровнях значимости. Отсутствие гетероскедастичности на 1-, 5- и 10-процентном уровнях значимости подтверждена согласно тестам Breusch-Pagan-Godfrey и White. Автокорреляция в остатках согласно тесту Breusch-Godfrey отсутствует на 1-, 5- и 10-процентном уровнях значимости.
В процессе исследования выяснилось, что некоторые переменные имеют не линейную, а квадратическую (Pool Excess и MAX20) или кубическую зависимость (MRP, NPL30, CRP) по отношению к премии за риск. Эти функциональные формы могут быть неустойчивыми по мере добавления новых данных, так как с точки зрения теории предполагается линейная зависимость. Однако в случае с Pool Excess квадратическая зависимость имеет экономический смысл: при отклонении риска пула актива от среднерыночного в любую сторону риск ИЦБ возрастает. Можно предположить, что сильные отклонения ставки пула от среднерыночных вызывают подозрения у инвесторов, что закладывается ими в требуемую доходность.
Коэффициенты имеют верные с точки зрения теории знаки: при увеличении риска премия за риск растет, а при уменьшении - падает. Исключение составляют переменные CRP и Region.
1538
Премия за страновой риск отрицательно влияет на общую премию за риск. Отклонение может быть связано с особенностями динамики российских ставок в период кризиса. Поскольку рыночные ставки волатильны, а ставки по ИЦБ слабо чувствительны к страновому риску, в периоды кризиса ипотечные деривативы оказываются относительно менее рискованными, чем облигации федерального займа, а в периоды стабильного роста - наоборот. Данная аномалия, возможно, не имела бы места, если бы для ИЦБ существовал ликвидный рынок. Большинство сделок с ИЦБ проходят на первичном рынке и активные вторичные организованные торги, по которым имеются публичные данные, отсутствуют.
В случае Region увеличение количества регионов (и региональной диверсификации) ведет к росту премии за риск. Этот факт может быть объяснен особенностями базы сравнения. В сделках с минимальным количество регионов секьюритизируются пулы кредитов Москвы и Санкт-Петербурга. Это самые благополучные регионы РФ. Следовательно, при росте количества регионов в пул включаются кредиты из все менее развитых субъектов РФ, что повышает риски. По-видимому, этот фактор превышает эффект региональной диверсификации.
Исходя из итоговой модели, значимыми риск-факторами ИЦБ российских оригинаторов являются: систематический риск, страновой риск, валютный риск, специфический риск пула, величина просроченной задолженности, среднее по пулу соотношение непогашенной части кредита и стоимости заложенного по ипотеке имущества, скорость досрочного погашения кредитов, степень региональной диверсификации пула заемщика (гипотезы 1-9, 12, 14 и 15). Не подтвердились гипотезы 10, 11 и 13 о влиянии морального риска, наличия или отсутствия СПК и избыточного обеспечения. Также не подтвердилась вспомогательная гипотеза о различном характере влияния риск-факторов в периоды высокой и низкой волатильности процентных ставок. Приведенная модель одинаково эффективно оценивает ИЦБ как в период
финансовых кризисов, так и во время стабилизации.
Выводы
Были протестированы гипотезы о влиянии риск-факторов на премию за риск ИЦБ российских оригинаторов. В целом модель оценки спреда доходности показала свою состоятельность, прошла аналитические тесты на качество и продемонстрировала высокую объясняющую способность (на основе Я2).
Подтвердилось наличие 12 риск-факторов из 15 изначально предполагаемых. Значимыми оказались макроэкономические факторы, которые зависят от соотношения эталонных рыночных ставок российского и американского рынков ценных бумаг. Также подтвердилось влияние рисков пула активов, измеренных на основе характеристик пула до эмиссии. Установлен вклад в общий риск структуры сделки и структуры эмиссии. Не удалось эмпирически установить наличие морального риска, риска структуры сделки в части наличия или отсутствия СПК и риска, связанного со снижением избыточного обеспечения.
Обнаруженное влияние рыночных ставок по торгуемым инструментам на воспринимаемый риск ИЦБ объясняет возможные краткосрочные колебания объемов эмиссии ИЦБ в РФ на фоне шоков процентных ставок. При малоэластичной ставке предложения рынок секьюритизации сокращается в результате реакции спроса на изменение ставок. Показатели качества пула и структуры сделки более устойчивы во времени, меняются более последовательно и предсказуемо, чем рыночные ставки. Эти два фактора в большей степени зависят от выбранной политики риска оригинатора, следовательно, могут быть адаптированы под спрос.
С помощью предложенной модели оригинатор может учитывать риск-факторы при планировании эмиссии. Отслеживание рынка и адаптация политики риск-менеджмента под спрос при конструировании сделки секьюритизации позволят снизить издержки рефинансирования, повысить оборачиваемость капитала и получить дополнительный доход.
1539
Таблица 1
Рейтинг российских оригинаторов по количеству проведенных сделок ипотечной секьюритизации за 2006-2016 гг.
Table 1
Rating of Russian originators based on the number of mortgage securitization transactions in 2006-2016
Оригинатор Количество сделок Доля сделок, %
Группа ВТБ 17 14,8
АИЖК 16 14
Дельта Кредит 12 10,4
Жилфинанс 8 6,9
Группа Газпромбанк 6 5,2
Группа Открытие 5 4,3
Абсолют Банк 4 3,5
Инвестторгбанк 4 3,5
Возрождение 4 3,5
Прочие 39 33,9
Итого 115 100
Источник: база данных автора на основе информации сайтов rusipoteka.ru, rusbonds.ru, информационно-аналитической системы Thomson Eikon
Source: Authoring, based on rusipoteka.ru, rusbonds.ru, Thomson Reuters Eikon Таблица 2
Гипотезы эмпирической модели и условные обозначения риск-факторов
Table 2
Hypotheses of the empirical model and the symbols of risk factors
№ гипотезы Обозначение в уравнении (1) Комментарий
— TRP Общий спред ИЦБ, п.п.
1 MRP Премия за систематический риск ИЦБ, п.п.
2 CRP Премия за страновой риск, п.п.
3 CCY Премия за валютный риск, п.п.
4 Pool Excess Премия за избыточный риск пула, п.п.
5 Excessive Spread Избыточный спред пула, п.п.
6 LTV Сумма задолженности/стоимость залога, п.п.
7 NPL30 Доля просроченных платежей, п.п.
8 CPR Темп досрочного погашения, п.п.
9 MAX20 Доля 20 крупнейших заемщиков, п.п.
10 REGION Количество регионов проживания заемщиков, ед.
11 AHML Оригинатор - АИЖК
11 VTB Оригинатор - Группа ВТБ
11 Delta Оригинатор - Дельтакредит
11 Zhilfinance Оригинатора - Жилфинанс
12 SPV Балансовая/забалансовая сделка
13 FOREIGN Внутренняя/трансграничная сделка
14 Overcollateralization Объем требований по пулу/объем выплат по ИЦБ
15 Structure Доля транша в объеме выпуска, п.п.
Источник: составлено автором Source: Authoring
1540
С.В. Шаутин
Таблица 3
Коэффициенты модели риск-факторов ИЦБ российских оригинаторов Table 3
Coefficients of the model of risk factors of Russian originators' mortgage-backed securities
Переменная Коэффициент в уравнении (1) Коэффициет Стандартная ошибка t-Statistic Prob.
MRP3 a 0,214876 0,035963 5,974925 0
CRP ß -0,262316 0,065049 -4,032611 0,0001
CCY Y 0,783604 0,054697 14,32639 0
Pool Excess2 5 0,104454 0,034258 3,049054 0,0029
Excessive Spread z -0,683144 0,060227 -11,34279 0
LTV п 0,063764 0,007706 8,27458 0
NPL30 0,004124 0,000755 5,460087 0
CPR3 1 0,000355 7,01E-05 5,06934 0
MAX202 к 0,000613 0,000287 2,138118 0,0347
Region 1 0,01672 0,004178 4,001932 0,0001
Foreign P -1,331197 0,410573 -3,242292 0,0016
Structure и 0,011819 0,003923 3,012981 0,0032
Источник: расчеты автора в EViews Source: Authoring, calculations in EViews
Список литературы
1. Dunn K.B., McConnell J.J. Valuation of GNMA Mortgage-Backed Securities. The Journal of Finance, 1981, vol. XXXVI, no. 3, pp. 599-616. doi: 10.im/j.1540-6261.1981.tb00647.x
2. Schwartz E.S., Torous W.N. Prepayment and the valuation of mortgage-backed securities. The Journal of Finance, 1989, vol. 44, no. 2, pp. 375-392. doi: 10.1111/j.1540-6261.1989.tb05062.x
3. Schwartz E.S., Torous W.N. Prepayment, Default, and the Valuation of Mortgage Pass-through Securities. The Journal of Business, 1992, vol. 65, iss. 2, pp. 221-239. doi: 10.1086/296566
4. Kang Р., Zenios S.A. Complete Prepayment Models for Mortgage-Backed Securities. Management Science, 1992, vol. 38, no. 11, pp. 1665-1685. doi: 10.1287/mnsc.38.11.1665
5. Stanton R. Rational Prepayment and the Valuation of Mortgage-Backed Securities. The Review of Financial Studies, 1995, vol. 8, no. 3, pp. 677-708. doi: 10.1093/rfs/8.3.677
6. Kariya T., Kobayashi M. Pricing Mortgage-Backed Securities (MBS). Asia-Pacific Financial Markets, 2000, vol. 7, iss. 2, pp. 189-204. doi: 10.1023/A:1010030113709
7. Kariya T., Ushiyama F., Pliska S.R. A Three-Factor Valuation Model for Mortgage-Backed Securities (MBS). Managerial Finance, 2011, vol. 37, iss. 11, pp. 1068-1087. doi: 10.1108/03074351111167947
8. Бэр Х.П. Секьюритизация активов: секьюритизация финансовых активов - инновационная техника финансирования банков. М.: Волтерс Клувер, 2007. 624 с.
9. Davidson A., Sanders A., Wolff L., Ching A. Securitization: Structuring and Investment Analysis. Willey Finance, 2003, 576 p.
10. Calomiris C.W. Banking Crises Yesterday and Today. Financial History Review, 2010, vol. 17, iss. 01, pp. 3-12. doi: 10.1017/S0968565010000028
1541
11. McCoy PA., Pavlov A.D., Wachter S.M. Systemic Risk Through Securitization: The Result of Deregulation and Regulatory Failure. Connecticut Law Review, 2009, vol. 41, no. 4, pp. 1327-1375. URL: http://lawdigitalcommons.bc.edu/cgi/viewcontent.cgi? article=1848&context=lsfp
12. Тавасиев А.М., Кучинский К.А. Ипотечная секьюритизация - уроки прошлого и перспективы // Деньги и кредит. 2010. № 12. С. 16-23.
13. Wu D., Yang J., Hong H. Securitization and Bank's Equity Risk. Journal of Financial Services Research, 2011, vol. 39, iss. 3, pp. 95-117.
14. Prokopczuk M., Siewert J.B., Vonhoff V. Credit Risk in Covered Bonds. Journal of Empirical Finance, 2013, vol. 21, pp. 102-120. doi: 10.1016/j.jempfin.2012.12.003
15.Дробышевская Л.Н., Конева Т.В. Секьюритизация ипотечных активов в России // Наука и экономика. 2012. № 5. С. 11-16.
16.Аксенов В.С., Голиков П.С. Секьюритизация портфелей ипотечных кредитов в России: проблемы и перспективы // Экономический журнал. 2011. Т. 22. № 2. С. 72-79.
17. Толмачева А.А. Секьюритизация финансовых активов и ипотечные ценные бумаги // Труды ИСА РАН. 2007. Т. 30. С. 71-94.
18. Горлина Е.Ю. Анализ эффективности сделок секьюритизации в России // Труды ИСА РАН. 2011. Т. 61. № 3. С. 108-117.
19. Шаутин С.В. Оценка затрат на капитал специальной проектной компании в сделках ипотечной секьюритизации российских оригинаторов // Инновации и инвестиции. 2017. № 1. С. 141-145.
Информация о конфликте интересов
Я, автор данной статьи, со всей ответственностью заявляю о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
1542
pISSN 2071-4688 Securities Market
eISSN 2311-8709
RISK FACTORS OF RUSSIAN MORTGAGE-BACKED SECURITIES Sergei V. SHAUTIN
Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation [email protected]
Article history:
Received 18 May 2017 Received in revised form 5 June 2017 Accepted 19 June 2017 Available online 14 July 2017
JEL classification: G12, G32
Keywords: mortgage-backed securities, mortgage, securitization, risk management
Abstract
Subject The paper addresses the risks inherent in mortgage securitization.
Objectives The aim is to formulate hypotheses about risk factors of mortgage-backed
securities on the basis of theoretical analysis and to test empirically the significance of
these factors for mortgage-backed securities of Russian originators.
Methods I performed the empirical testing of the hypotheses using the regression model
based on information on mortgage securitization transactions of Russian originators
in 2006-2016.
Results The analysis of mortgage securitization stages revealed major risk factors of mortgage-backed securities. I offer three types of indicators for their empirical estimate: yield spreads, computed coefficients and statistical ratios. The model evaluation based on information on the Russian mortgage-backed securities market unveils important factors influencing the risks of these financial instruments. The paper provides an explanation of mechanisms and specifics of these factors.
Conclusions The model has a high predictive power; it explains more than 80 percent of variants of overall risk incidental to mortgage-backed securities. Significant factors include systematic, country, currency risks, the quality of the pool of underlying assets, deal and tranche structure.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2017
Please cite this article as: Shautin S.V. Risk Factors of Russian Mortgage-Backed Securities. Finance and Credit, 2017,
vol. 23, iss. 26, pp. 1533-1544.
https://doi.org/10.24891/fc.23.26.1533
Acknowledgments
I extend my sincere gratitude and deep appreciation to Tat'yana N. CHERKASOVA, Ph.D., Associate Professor of Finance and Credit Department of Economic Faculty of the Lomonosov Moscow State University, and my scientific supervisor, for her valuable advice.
References
1. Dunn K.B., McConnell J.J. Valuation of GNMA Mortgage-Backed Securities. The Journal of Finance, 1981, vol. 36, iss. 3, pp. 599-616. doi: 10.1111/j.1540-6261.1981.tb00647.x
2. Schwartz E.S., Torous W.N. Prepayment and the Valuation of Mortgage-Backed Securities. The Journal of Finance, 1989, vol. 44, iss. 2, pp. 375-392. doi: 10.1111/j.1540-6261.1989.tb05062.x
3. Schwartz E.S., Torous W.N. Prepayment, Default, and the Valuation of Mortgage Pass-Through Securities. The Journal of Business, 1992, vol. 65, iss. 2, pp. 221-239. doi: 10.1086/296566
4. Kang R., Zenios S.A. Complete Prepayment Models for Mortgage-Backed Securities. Management Science, 1992, vol. 38, iss. 11, pp. 1665-1685. doi: 10.1287/mnsc.38.11.1665
5. Stanton R. Rational Prepayment and the Valuation of Mortgage-Backed Securities. The Review of Financial Studies, 1995, vol. 8, no. 3, pp. 677-708. doi: 10.1093/rfs/8.3.677
1543
6. Kariya T., Kobayashi M. Pricing Mortgage-Backed Securities (MBS). Asia-Pacific Financial Markets, 2000, vol. 7, iss. 2, pp 189-204. doi: 10.1023/A:1010030113709
7. Kariya T., Ushiyama F., Pliska S.R. A three-factor Valuation Model for Mortgage-Backed Securities (MBS). Managerial Finance, 2011, vol. 37, iss. 11, pp. 1068-1087. doi: 10.1108/03074351111167947
8. Bar H.P. Sek'yuritizatsiya aktivov: sek'yuritizatsiya finansovykh aktivov - innovatsionnaya tekhnika finansirovaniya bankov [Asset Securitisation: Die Verbriefung von Finanzaktiven als innovative Finanzierungstechnik und neue Herausforderung fur Banken]. Moscow, Wolters Kluwer Publ., 2007, 624 p.
9. Davidson A., Sanders A., Wolff L.-L., Ching A. Securitization: Structuring and Investment Analysis. Wiley Finance, 2003, 576 p.
10. Calomiris C.W. Banking crises yesterday and today. Financial History Review, 2010, vol. 17, iss. 1, pp. 3-12. doi: 10.1017/S0968565010000028
11. McCoy P.A., Pavlov A.D., Wachter S.M. Systemic Risk Through Securitization: The Result of Deregulation and Regulatory Failure. Connecticut Law Review, 2009, vol. 41, no. 4, pp. 1327-1375. URL: http://lawdigitalcommons.bc.edu/cgi/viewcontent.cgi? article=1848&context=lsfp
12. Tavasiev A.M., Kuchinskii K.A. [Mortgage Securitization - Lessons of the Past and Prospects]. Den'gi i kredit = Money and Credit, 2010, no. 12, pp. 16-23. (In Russ.)
13. Wu D., Yang J., Hong H. Securitization and Bank's Equity Risk. Journal of Financial Services Research, 2011, vol. 39, iss. 3, pp. 95-117.
14. Prokopczuk M., Siewert J.B., Vonhoff V. Credit Risk in Covered Bonds. Journal of Empirical Finance, 2013, vol. 21, pp. 102-120. doi: 10.1016/jjempfin.2012.12.003
15. Drobyshevskaya L.N., Koneva T.V. [Securitization of mortgage assets in Russia]. Nauka i ekonomika = Science and Economy, 2012, no. 5, pp. 11-16. (In Russ.)
16. Aksenov V.S., Golikov P.S. [Securitization of mortgage loan portfolios in Russia: Problems and prospects]. Ekonomicheskii zhurnal = Economic Journal, 2011, vol. 22, no. 2, pp. 72-79. (In Russ.)
17. Tolmacheva A.A. [Securitization of financial assets and mortgage-backed securities]. Trudy ISA RAN = Proceedings of ISA RAS, 2007, vol. 30, pp. 71-94. (In Russ.)
18.Gorlina E.Yu. [Analysis of efficiency of securitisation deals in Russia]. Trudy ISA RAN = Proceedings of ISA RAS, 2011, vol. 61, no. 3, pp. 108-117. (In Russ.)
19. Shautin S.V. [Cost of Capital Valuation for Special Purpose Vehicles in Russian Mortgage Securitization Deals]. Innovatsii i Investitsii = Innovation and Investment, 2017, no. 1, pp. 141-145. (In Russ.)
Conflict-of-interest notification
I, the author of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or
potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the
publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation,
writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
1544
