Рынок ILS молод, около десятка выпущенных видов бумаг возможно слишком мало, чтобы провести анализ на широкой базе данных, или чтобы получить надежные результаты. Однако даже наш рудиментарный анализ позволил нам построить модель, которая хорошо, если не отлично, объясняет цены широкого диапазона различных ILS. Более того, наша модель построена на двух простых и понятных характеристиках риска: частоте и величине. Теперь нас будет интересовать вопрос: “Будут ли параметры полученные при анализе данных по рынку ILS иметь какую-нибудь значимость при анализе других рисковых инструментов рынка капиталов, которые характеризуются двумя параметрами частотой и величиной убытка. Если нет, то почему нет?”

Первым делом мы рассмотрим корпоративные облигации.

Старшие необеспеченные имеющие рейтинг ААА корпоративные долги имеют, по мнению рейтинговых агентств, вероятность дефолта 1,5 базисных пункта (т.е. 0,00015). Дефолт для бумаг с рейтингом BBB происходит раз в каждые 588 лет, т.е. вероятность 0,0017. Значит их PFL равны 0,00015 и 0,0017 соответственно, и этот параметр для них и для бумаг с другими рейтингами приведен в Таблице 6.

Разные исследования показывают, что после дефолта старших необеспеченных корпоративных бумаг инвесторы могут рассчитывать на возврат около 43% от номинала. Эта величина изменяется от одного периода к другому, но 43% является неплохой оценкой долгосрочного среднего. Следовательно, CEL для старших необеспеченных бумаг составит 0,57.

Если даны CEL и PFL для некоторого набора бумаг, то какая цена риска будет получаться при использовании нашей модели? Ответ дан в таблице 6.

Продолжим рассмотрение облигаций с рейтингом BBB ; Если PFL = 0,0017, а CEL = 0,57, то ожидаемая потеря составит 9,7 базисных пункта. А предполагаемая премия за риск равна:

Поэтому предполагаемая цена облигаций BBB будет составлять 9,7 + 171,5 = 181 базисных пункта.

Реальный рыночный спрэд можно найти в таблице 7. Он равен 183 базисных пункта. Спрэд определен по данным Lehman Brothers на середину анализируемого периода, т.е. на 19.10.1999. Чрезвычайная близость цен для BBB облигаций случайное совпадение. Тем не менее, это совпадение может служить доказательством идеи, что премия за риск есть всегда премия за риск, без разницы на каком рынке она возникает.

В таблице 6 мы можем видеть схожесть рассчитанной по данным для ILS зависимости цены от рейтинга и реальных данных. Более близкое знакомство с таблицей 7 показывает, что рынок ILS требует более высокую премию за облигации с низким рейтингом. В последней год он также требует более высокую цену за старшие транши. Возможно это связано с тем, что новые транши на рынке ILS могут принести больший доход, и любые новые бумаги слегка переоцениваются.

Полное и строгое сравнение цен лежит вне поля зрения этой статьи. Строго говоря, в доходность облигаций должны вноситься поправки на срок до погашения, ликвидность, возможность конверсии, обеспечение… Но проведенное сравнение служит мотивом для дальнейших исследований, а также позволяет провести дополнительный анализ как это сделано ниже.

В таблице 7 CEL оставалась постоянной, а сравнивались цены для различных рейтингов. А как насчет случаев когда рейтинги одинаковы, а ожидаемые потери разные? Будет ли модель давать правильные прогнозы цен для этого случая? Мы проведем анализ по двум направлениям: по отраслям экономики и по старшинству требования.

Таблица 8 показывает различия в величине убытка происходящего при дефолте долга в четырех различных отраслях промышленности и прогнозирует спрэд для кредита с рейтингом ВВВ для каждой отрасли, основываясь на модели для ILS. Как ни странно, получить точные данные по реальным рыночным спрэдам оказалось очень трудно. Действительно, даже данные по ожидаемым убыткам публикуются очень редко. Приведенные здесь – из исследования DLJ проведенного в 1997 году. Дефолт в коммунальном секторе приводит обычно к меньшим абсолютным потерям для держателей облигаций, чем дефолт в финансовом секторе. (CEL 39% и 61% соответственно) Поэтому для кредитов имеющих равный рейтинг BBB, модель для рынка ILS предполагает, что облигации коммунального сектора будут продаваться на 44 базовых пункта дороже, чем облигации финансового (145 б.п. против 189). Другие отрасли промышленности также будут демонстрировать наличие спрэда от облигаций коммунального сектора (напр., для производственного сектора – 19 базисных пунктов). Хотя точное сравнение рыночных цен провести сложно, но недавний анализ ВВВ облигаций по отраслям показывает, что спрэд коммунальные – финансовые компании составляет 48 б.п., а спрэд производственные – коммунальные – 28 базисных пунктов.

Сходное сравнение можно провести по старшинству предъявления требования при дефолте. В случае банкротства одни держатели облигаций могут иметь преимущество перед другими. Первыми идут держатели старших бумаг, а потом – младших. Величина потерь для каждого класса бумаг дана в Таблице 9.

Для набора бумаг, имеющих одинаковый рейтинг ВВ, с помощью модели для ILS было предсказано, что спрэд между старшими обеспеченными бумагами и младшими необеспеченными должен составлять 139 базисных пунктов (351 против 479).

На практике такое сравнение сложно произвести, ибо не все долговые инструменты различного старшинства имеют одинаковый рейтинг. И к тому же не все отрасли экономики выпускают инструменты сходных классов. Рыночные спрэды поэтому могут быть уже или шире чем предсказанные здесь. Предсказание спрэдов, однако, не является нашей целью. Скорее наша цель – проиллюстрировать достоинства выявленной функции предпочтений, которая использует и частоту, и величину риска при его оценке. Полученный результат не противоречит тому, как финансовый рынок делает различия между бумагами разного качества. Ниже приведем еще один пример: сравним “займы с рычагом” с обычными корпоративными.

Рынок “займов с рычагом” – рынок с большим оборотом, где легко можно получить данные о ценах. Займы с рычагом – аймы очень рискованных заемщиков, тем не менее ведущие себя как старшие обеспеченные бумаги при дефолте. По нашим расчетам величина условного убытка для них очень мала (CEL £ 20%). При сравнении с корпоративными облигациями такого же рейтинга, наша модель предсказывает различие цен в 83 базисных пункта:

Что в достаточной мере похоже на то, что наблюдается на рынке.

В этой секции мы продемонстрировали, что выявленные на рынке ILS рисковые предпочтения вероятно могут применяться и на других рынках ценных бумаг с фиксированным доходом. Однако, мы никоим образом не можем утверждать превосходство рынка ILS над иными. Наоборот, рынок облигаций больше, лучше развит, более ликвиден и дольше существует как открытый рынок. Именно он устанавливает рисковые предпочтения на рынке ILS, но не наоборот. Однако, как нам известно, никто не попытался объяснить цены на каком-либо рынке так, как это сделано здесь. По нашему мнению полученные результаты призывают провести эмпирический анализ корпоративных облигаций, дабы точно измерить предпочтения риск-доход существующие на кредитном рынке.