(Здесь вы можете ознакомиться с PDF-версией выпуска)



Аннотация (краткое содержание)

Выпуск посвящен изучению сходства и различий между оценками эмитентов ценных бумаг рынком и рейтинговыми агентствами. Исследование производилось на основе сопоставления фактических рыночных доходностей рублевых облигаций субъектов РФ или муниципальных образований и их актуальных кредитных рейтингов.


Постановка вопроса

Кредитоспособность субъектов Российской Федерации и муниципальных образований оценивают разные организации и частные лица. Среди них - кредитные рейтинговые агентства. На текущий момент рейтинги агентств Moody’s, Fitch, Standard&Poor’s, АКРА и Эксперт РА имеют 61 орган региональной и муниципальной власти, в том числе 55 субъектов федерации и 6 муниципальных образований – городов. Эти оценки (присвоенные рейтинги) сильно различаются между собой, что очевидно связано с различием методик у разных агентств и различием дат оценок.
Помимо рейтинговых агентств, кредитоспособность СФ и МО оценивают иные субъекты, в том числе лица, которые инвестируют средства в облигации СФ и МО, обращающиеся на рынке. Очевидно, что инвесторы не могут себе позволить ошибиться в этих оценках, так как за подобные ошибки инвесторов ждет расплата (потеря вложенных денежных средств или обесценение вложений). Принято считать, и это выглядит обоснованным, что рыночные доходности облигаций отражают текущие оценки инвесторами рисков вложений в эти ценные бумаги.
Проверим, насколько совпадают или различаются оценки кредитоспособности СФ и МО рынком рублевых облигаций и рейтинговыми агентствами.


Описание методики исследования

Для анализа была использована статистика Московской биржи за один торговый день. Был выбран торговый день – 14.01.2020г. На выбор даты повлияло относительное «спокойствия» этого торгового дня. К этому времени прошло уже некоторое количество торговых дней после новогодних выходных. А значит, предположительно, фактор прошедших праздников уже не влиял на принятие решений участниками облигационного рынка. С другой стороны, 14 января участники рынка в большинстве своем еще не знали, что на следующий день последует отставка Правительства. Хотя сейчас по истечении времени мы знаем, что отставка правительства Медведева и назначение правительства Мишустина на рыночных котировках отразились мало, все равно остается вероятность искажения рыночных котировок под влиянием внешнего фактора, если их брать за 15 января или ближайшие к этой дате последующие дни.
В выборку попали только те эмитенты, чьи рублевые облигации имели в рассматриваемый день ненулевые торговые обороты.
В качестве основного рыночного показателя в данном исследовании использовалась доходность рассматриваемых облигаций к погашению. В случаях, когда в рассматриваемый день торговалось несколько выпусков рублевых облигаций одного и того же эмитента, по этим выпускам определялась средневзвешенная доходность, причем взвешивание производилось по торговому объему. Справочно учитывались верхний и нижний пределы «разброса» доходностей разных выпусков одного и того же эмитента.
Изначально предполагалось, что основным показателем, характеризующим оценку кредитоспособности СФ и МО станут спрэды рыночных доходностей облигаций рассматриваемых эмитентов к кривой доходностей ОФЗ (для построения кривой здесь учитывались только ОФЗ с постоянным купоном). Но после вычисления этих спрэдов сравнение рыночных и рейтинговых оценок СФ и МО легче не стало (хотя бы потому, что «разброс» их был больше, также «мешали» нулевые значения). Поэтому спрэды к кривой ОФЗ (пусть даже средневзвешенные по торговому объему) стали в данном исследовании не основным, а еще одним дополнительным показателем.
Другой методологической задачей было обработать действующие рейтинги рассматриваемых СФ и МО, приведя их к какой-нибудь одной количественной оценке для каждого рассматриваемого эмитента СФ или МО (коль скоро они сравниваются с рыночными оценками, имеющими конкретное цифровое выражение).
На первом этапе надо было «отцифровать», то есть привести к количественной оценке рейтинги всех действующих агентств. Для этой задачи использовалась таблица, представленная ниже:



Проблема «мэппинга» рейтингов была частично облегчена предположением, что рейтинговые оценки российских агентств (АКРА и Эксперт РА) практически сопоставимы (особенно для диапазона (от ААА до В), в который попадают рейтинги рассматриваемых СФ и МО), и рейтинги международных агентств (Moody’s, Fitch и Standard&Poor’s) также сопоставимы между собой.
Представленные выше баллы количественной оценки для определенного уровня рейтинга относятся к рейтингам со стабильным прогнозом. Но, если по рейтингу был установлен положительный прогноз, то из количества баллов для соответствующего рейтинга из таблицы вычиталось 0.3 балла, а для негативного прогноза – прибавлялось 0.3 балла.
На втором этапе для СФ и МО, имеющих действующие рейтинги разных агентств, надо было определить средневзвешенную количественную оценку. В этом случае «веса» устанавливались по следующим принципам:
- по агентствам: рейтинги международных агентств получали «вес» в 2 раза больший, чем рейтинги российских агентств,
- по сроку обновления (установления / последнего подтверждения / изменения): «веса» варьировались по времени, причем «вес» 1 получали рейтинги, установленные год назад, а «вес» 2 – рейтинги, обновленные накануне исследования.
Например, если у эмитента был рейтинг Эксперт РА, обновленный полгода назад, и рейтинг Fitch, последний раз подтвержденный год назад, то к количеству баллов по рейтингу Эксперт РА применялся «вес» 1.5, а к рейтингу Fitch применялся «вес» 2.0. Кстати было довольно много случаев (в выборке таких СФ или МО было 14), по которым было всего одно рейтингующее агентство, а значит, описанное выше «взвешивание» не требовалось.
В рамках исследования сравнение рыночных и рейтинговых оценок кредитоспособности СФ и МО производилось математически (с использованием функции корреляции) и визуально (с использованием графиков).


Сравнение сводных рейтинговых и рыночных оценок кредитоспособности СФ и МО

На 14.01.2020г торговые обороты на Московской бирже имели 59 выпусков рублевых облигаций 33 эмитентов (в выборку не вошли те СФ и МО, которые не имели на момент исследования действующих рейтингов). Краткая рыночная информация по этим эмитентам сведена в таблицу:



Жирным шрифтом в таблице выделены средневзвешенные доходности к погашению.
С другой стороны, указанные выше эмитенты имели следующие действующие кредитные рейтинги:



После приведения рейтингов к средневзвешенной количественной оценке (в баллах) появилась возможность сравнивать рыночные и рейтинговые количественные оценки кредитоспособности СФ и МО.
Однако это сравнение опровергло изначальную гипотезу о том, что участники рынка и рейтинговые аналитики оценивают кредитоспособность региональных органов власти схожим образом. Средневзвешенные рейтинговые оценки имели следующие коэффициенты корреляции: 0.113 – со средневзвешенной рыночной доходностью, 0.135 – со средневзвешенными спрэдами доходностей облигаций рассматриваемых СФ и МО к безрисковой кривой доходности (ОФЗ). Похожие (то есть, очень близкие к нулю) значения имели коэффициенты корреляции для других показателей также. Например, можно было использовать не средневзвешенные оценки, а просто средние. Но и в этом случае коэффициент корреляции между доходностями облигаций СФ и МО на рассматриваемую дату и рейтинговые оценки этих эмитентов невелик – 0.093.
Ниже представлен график, в котором по одной оси отложены средневзвешенные рыночные доходности, а по другой оси – рейтинговые оценки соответствующих эмитентов:



К сожалению, на графике не просматривается абсолютно никакого подтверждения изначальной гипотезе.


Заключение


Проведенное краткое исследование позволяет сделать вывод об отсутствии корреляции между рыночной доходностью рублевых облигаций субъектов федерации и муниципальных округов и их рейтинговыми оценками.
Такая ситуация может иметь следующие причины:
- возможно, участники рынка (инвесторы) по каким-то причинам считают, что рейтинговые агентства плохо делают свою работу, то есть не дают объективной оценки кредитоспособности СФ и МО;
- возможно, корреляция отсутствует из-за каких-либо ошибок в методике. Например, может быть, значения рыночных доходностей следовало бы предварительно обрабатывать или отфильтровать с точки зрения (а) амортизации (может быть не совсем правильно включать в одну и ту же выборку для анализа и только что выпущенные облигации, и облигации, по которым, например, осталось непогашенным / несамортизированным всего 20% от номинала), (б) «ломбардности» (входит или не входит бумага в ломбардный список Банка России, а если входит, то с какими дисконтами), (в) сроков, за которые доходность рассчитывалась (один торговый день, пусть даже «спокойный», не всегда отражает полную картину рынка), (г) ликвидности (например, в первоначальную выборку попали даже облигации, по которым за торговый день была совершена всего одна сделка) или (д) дюрации (например, в первоначальную выборку попали даже облигации, которым до полного погашения осталось меньше полугода, хотя доходности таких коротких облигаций, понятно, часто ведут себя совершенно непредсказуемо). Чтобы хотя бы частично устранить возможные методологические ошибки этого типа, был произведен дополнительный расчет (в выборке оставлены только те облигации, оборот по которым был больше 20 шт., и дюрация по которым была выше 2/3 года). Выборка сократилась с 33 рассматриваемых органов власти до 22, однако корреляция все равно отсутствовала. Возможно также не следовало «мешать в одну кучу» оценки разных рейтинговых агентств и рейтинги, присвоенные / подтвержденные / пересмотренные в разное время. Чтобы хотя бы частично устранить возможные методологические ошибки этого типа, был произведен дополнительный расчет (в выборке принимались в расчет рейтинги только одного агентства – Эксперт РА). Выборка сократилась с 33 рассматриваемых СФ / МО до 16, однако корреляция также отсутствовала.
- возможно инвесторы по каким-то причинам вообще не принимают в расчет различия в кредитоспособности рассматриваемых органов власти.

Но скорее всего, ситуация обстоит следующим образом.
Наверно, этот фактор (риск неплатежеспособности) важный, но не самый главный для инвесторов.
Кстати, вероятно, они учитывают кредитоспособность эмитентов, ориентируясь больше на собственное понимание кредитоспособности (например, судят с точки зрения экономической мощи регионов / городов или их значимости в рамках экономики сырьевых экспортно-ориентированных отраслей), чем на рейтинги, а также ориентируясь на логичное предположение, что это все - российские органы власти, а значит, грубо говоря, российский федеральный бюджет всегда «поможет» бюджету субъекта, а бюджет субъекта – бюджету муниципалитета.
Но главное - те участники рынка, которые формируют ликвидность / торговые обороты по рублевым облигациям СФ и МО, уже решили для себя, что риски по облигациям СФ и МО они готовы принимать. Решение «входить / не входить» в этот сегмент облигационного рынка ранее ими уже было принято. Все они ранее уже рассмотрели кредитоспособность СФ или МО и сочли ее приемлемой. Поэтому логично, что для ценообразования на облигационном рынке в сегменте СФ и МО фактор кредитоспособности уже не играет ключевой роли, уступая место ряду других факторов и соображений, например, вопросам ликвидности бумаг, возможности реповаться под них, оставшемуся срока до погашения облигаций, вопросам управления конкретными инвесторами структурой своего портфеля и т.д. и т.п.