#библиотека #стратегиятактика #риски #вдо #highyield
О риск-менеджменте портфеля высокодоходных облигаций. Ч. 2. Критические риски
Вернемся к вопросам рисков портфеля облигаций (первая часть здесь). Покупка облигации – это не ставка на рост бизнеса заемщика. Серьезно выиграть от этого держателю бумаг будет сложно. Это ставка на возвратность, особенно если речь о высокодоходных облигациях. Классический подход к оценке возвратности – внимание к кредитному рейтингу и анализ отчетности. Однозначного отношения к внутрироссийским рейтингам у меня и коллег пока не сложилось. Отчетность – запаздывающий индикатор. Чем крупнее «Титаник», тем дольше он будет тонуть. И в оценке крупнейших компаний подойдут и рейтинг с отчетностью. В просто крупном, тем более – среднем или малом бизнесе проблемные процессы протекают критически быстрее и разрушительнее.
Задумываясь о том, как избежать явных проблем, наша команда стала мониторить риски, которые мы назвали критическими. Т.е. риски, которые в короткое время могут подорвать кредитоспособность эмитента.
Мы выделили 7 критических рисков:
1. Некомпенсируемая потеря имущества
2. Аварии , стихийные бедствия, неурожаи
3. Ценовой риск
4. Регуляторный риск, штрафы, судебный риск
5. Налоговый риск
6. Риск первого лица
7. Риск перенапряжения
Список может варьироваться, но базовые направления оценки критических рисков здесь учтены. Поиск и оценка таких рисков – дело эмоционально непростое и инструментально кропотливое. Часть из приведенных пунктов я распишу в отдельных постах. А пока отмечу, что, по последнему обновлению списка критических рисков 5 компаний, бумаги которых находятся в портфелях PRObonds, обладают, по нашей оценке, наименьшими такими рисками. Это «МСБ-Лизинг», «Лизинг-Трейд», «Первое коллекторское бюро», ЛК «Роделен» и «Позитив Технолоджиз».
О риск-менеджменте портфеля высокодоходных облигаций. Ч. 2. Критические риски
Вернемся к вопросам рисков портфеля облигаций (первая часть здесь). Покупка облигации – это не ставка на рост бизнеса заемщика. Серьезно выиграть от этого держателю бумаг будет сложно. Это ставка на возвратность, особенно если речь о высокодоходных облигациях. Классический подход к оценке возвратности – внимание к кредитному рейтингу и анализ отчетности. Однозначного отношения к внутрироссийским рейтингам у меня и коллег пока не сложилось. Отчетность – запаздывающий индикатор. Чем крупнее «Титаник», тем дольше он будет тонуть. И в оценке крупнейших компаний подойдут и рейтинг с отчетностью. В просто крупном, тем более – среднем или малом бизнесе проблемные процессы протекают критически быстрее и разрушительнее.
Задумываясь о том, как избежать явных проблем, наша команда стала мониторить риски, которые мы назвали критическими. Т.е. риски, которые в короткое время могут подорвать кредитоспособность эмитента.
Мы выделили 7 критических рисков:
1. Некомпенсируемая потеря имущества
2. Аварии , стихийные бедствия, неурожаи
3. Ценовой риск
4. Регуляторный риск, штрафы, судебный риск
5. Налоговый риск
6. Риск первого лица
7. Риск перенапряжения
Список может варьироваться, но базовые направления оценки критических рисков здесь учтены. Поиск и оценка таких рисков – дело эмоционально непростое и инструментально кропотливое. Часть из приведенных пунктов я распишу в отдельных постах. А пока отмечу, что, по последнему обновлению списка критических рисков 5 компаний, бумаги которых находятся в портфелях PRObonds, обладают, по нашей оценке, наименьшими такими рисками. Это «МСБ-Лизинг», «Лизинг-Трейд», «Первое коллекторское бюро», ЛК «Роделен» и «Позитив Технолоджиз».
#вдо #исследования #библиотека
Облигации, которые Вы покупаете на первичном размещении, скорее всего, в среднем вырастут в цене примерно на 1% за один месяц. По крайней мере, это следует из практики размещений «Иволги Капитал».
В среднем, размещенные нами бумаги росли после размещения. Через 30 дней их средняя цена составляла 101,1% от номинала, спустя 60 дней – 101%. Отмечу, что цена облигации после завершения ее размещения достигает своих максимальных значений быстро, в течение всего нескольких сессий.
Вообще, эпизоды просадки котировок после размещения случаются редко и связаны с общерыночной ситуацией, к примеру, жетским падением нынешних февраля-мая. Мы размещаем облигации исключительно среди частных инвесторов. Которые в свою очередь не заинтересованы в продаже их затем по цене ниже приобретения.
А теперь особенности. Облигации растут в цене после размещения в двух случаях:
o наиболее высокие даже для высокодоходного сегмента ставки
o относительно невысокие ставки, но для наиболее крупных эмитентов
В первом случае это в какой-то пропорции или премия за качество и дебют, или премия к рынку. Отличный пример – дебютный выпуск «Калиты»: купон в 15%, продиктованный кризисным временем размещения (март-май 2020), вызвал ажиотаж покупателей на вторичных торгах и одну из наиболее серьезных премий к цене размещения. Следующий выпуск «Калиты», размещенный под 13% спустя почти полгода, впечатляющей динамики в дальнейшем не показал.
Второй случай роста облигаций – невысокие (и не низкие) ставки крупных для высокодоходного сегмента эмитентов – это «Лизинг-Трейд» (купон 12,5%), «Обувь России» (12-11,5%), «Позитив Технолоджиз» (11,5%). Заметьте, ЛК «Роделен» (12%), имея схожую купонную ставку, в силу своей недостаточной величины и более низкого формального кредитного качества не получила апсайда на вторичных торгах.
Сейчас мы завершаем два размещения: второй выпуск «Лизинг-Трейда» (ЛТрейд 1P2, купон 10,8%, 300 млн.р.; с 22 октября размещено 90% выпуска) и выпуск «Онлайн Микрофинанс» под поручительство МФК «Мани Мен» (АйДиЭф03, купон 12,5%, 700 млн.р., с 17 ноября размещено 68% выпуска). От «Лизинг-Трейда» не жду роста цены на вторичных торгах, выпуск и эмитент оценены справедливо. От АйДиЭф ожидаю роста цены на 1-2% в последующие недели, просто обращаясь к иллюстрации и приведенной выше логике (крупный эмитент, умеренная купонная ставка). Это не гарантия, это взгляд на статистические закономерности.
Облигации, которые Вы покупаете на первичном размещении, скорее всего, в среднем вырастут в цене примерно на 1% за один месяц. По крайней мере, это следует из практики размещений «Иволги Капитал».
В среднем, размещенные нами бумаги росли после размещения. Через 30 дней их средняя цена составляла 101,1% от номинала, спустя 60 дней – 101%. Отмечу, что цена облигации после завершения ее размещения достигает своих максимальных значений быстро, в течение всего нескольких сессий.
Вообще, эпизоды просадки котировок после размещения случаются редко и связаны с общерыночной ситуацией, к примеру, жетским падением нынешних февраля-мая. Мы размещаем облигации исключительно среди частных инвесторов. Которые в свою очередь не заинтересованы в продаже их затем по цене ниже приобретения.
А теперь особенности. Облигации растут в цене после размещения в двух случаях:
o наиболее высокие даже для высокодоходного сегмента ставки
o относительно невысокие ставки, но для наиболее крупных эмитентов
В первом случае это в какой-то пропорции или премия за качество и дебют, или премия к рынку. Отличный пример – дебютный выпуск «Калиты»: купон в 15%, продиктованный кризисным временем размещения (март-май 2020), вызвал ажиотаж покупателей на вторичных торгах и одну из наиболее серьезных премий к цене размещения. Следующий выпуск «Калиты», размещенный под 13% спустя почти полгода, впечатляющей динамики в дальнейшем не показал.
Второй случай роста облигаций – невысокие (и не низкие) ставки крупных для высокодоходного сегмента эмитентов – это «Лизинг-Трейд» (купон 12,5%), «Обувь России» (12-11,5%), «Позитив Технолоджиз» (11,5%). Заметьте, ЛК «Роделен» (12%), имея схожую купонную ставку, в силу своей недостаточной величины и более низкого формального кредитного качества не получила апсайда на вторичных торгах.
Сейчас мы завершаем два размещения: второй выпуск «Лизинг-Трейда» (ЛТрейд 1P2, купон 10,8%, 300 млн.р.; с 22 октября размещено 90% выпуска) и выпуск «Онлайн Микрофинанс» под поручительство МФК «Мани Мен» (АйДиЭф03, купон 12,5%, 700 млн.р., с 17 ноября размещено 68% выпуска). От «Лизинг-Трейда» не жду роста цены на вторичных торгах, выпуск и эмитент оценены справедливо. От АйДиЭф ожидаю роста цены на 1-2% в последующие недели, просто обращаясь к иллюстрации и приведенной выше логике (крупный эмитент, умеренная купонная ставка). Это не гарантия, это взгляд на статистические закономерности.
#библиотека
Для российских инвесторов уже через месяц произойдет одно не очень заметное, но важное изменение, анонсированное еще весной президентом страны. С 1 января 2021 года налоги по вкладам и облигациям будут взиматься по новым правилам. Как для вкладчиков, так и для держателей облигаций изменения получились существенными. В материале попробуем разобраться в новом налоговом режиме для облигаций.
https://www.probonds.ru/posts/685-kak-pomenjaetsja-nalogovyi-rezhim-dlja-obligacii-s-1-janvarja-2021-goda.html
Для российских инвесторов уже через месяц произойдет одно не очень заметное, но важное изменение, анонсированное еще весной президентом страны. С 1 января 2021 года налоги по вкладам и облигациям будут взиматься по новым правилам. Как для вкладчиков, так и для держателей облигаций изменения получились существенными. В материале попробуем разобраться в новом налоговом режиме для облигаций.
https://www.probonds.ru/posts/685-kak-pomenjaetsja-nalogovyi-rezhim-dlja-obligacii-s-1-janvarja-2021-goda.html
PROBONDS - портал для инвесторов об инвестициях
Как поменяется налоговый режим для облигаций с 1 января 2021 года?
В одном из весенних обращений к гражданам Владимир Путин анонсировал изменение налогового режима, в сторону ужесточения, для вкладчиков и для держателей облигаций.
#дефолты #библиотека #исследования
Распределение частоты дефолтов по кредитным рейтингам российских эмитентов
Агенство НКР опубликовало оценку частоты облигационных дефолтов в зависимости от национального кредитного рейтинга, рассматривая их количество в трехлетнем периоде. Схожая метрика установлена в Базельских регуляторных документах, на нее опираются другие рейтинговые агенства, а для портфелей облигаций по ней можно оценивать риск-профиль инвестиций.
В проведенном исследовании взяли выборку из 5000 наблюдений по российским компаниям и присвоили эмитентам рейтинг, которому бы они соответствовали на каждый временной момент. Сглаженная частота дефолтов по российским рейтингам получилась интуитивно понятной. Существенная доля дефолтов в модели наблюдается, начиная с рейтинга “BB” (8,85%), после чего увеличение происходит по экспоненте. Для выпусков более высоких рейтингов частота дефолтов оценивается в не более 5,9% за три года, а для рейтингов серии “ААА-А” - не более 1,44%.
В реальности соотношение рейтинга и дефолта может быть не таким статистически правильным: рейтинг может запаздывать за положением дел в компании, а “тестовый” расчет рейтинга вряд ли можно сопоставлять с реально присвоенным рейтингом. Поэтому реальное распределение дефолтов может быть и в сторону более высоких рейтингов.
Результат, даваемый моделью, не претендует на исключительную точность, но дает схематичное представление, насколько велик кредитный риск в каждом из рейтингов. Рассматривая выпуск с аналогичным рейтингом, упрощенно можно считать эту метрику как оценку кредитного риска этих облигаций.
Распределение частоты дефолтов по кредитным рейтингам российских эмитентов
Агенство НКР опубликовало оценку частоты облигационных дефолтов в зависимости от национального кредитного рейтинга, рассматривая их количество в трехлетнем периоде. Схожая метрика установлена в Базельских регуляторных документах, на нее опираются другие рейтинговые агенства, а для портфелей облигаций по ней можно оценивать риск-профиль инвестиций.
В проведенном исследовании взяли выборку из 5000 наблюдений по российским компаниям и присвоили эмитентам рейтинг, которому бы они соответствовали на каждый временной момент. Сглаженная частота дефолтов по российским рейтингам получилась интуитивно понятной. Существенная доля дефолтов в модели наблюдается, начиная с рейтинга “BB” (8,85%), после чего увеличение происходит по экспоненте. Для выпусков более высоких рейтингов частота дефолтов оценивается в не более 5,9% за три года, а для рейтингов серии “ААА-А” - не более 1,44%.
В реальности соотношение рейтинга и дефолта может быть не таким статистически правильным: рейтинг может запаздывать за положением дел в компании, а “тестовый” расчет рейтинга вряд ли можно сопоставлять с реально присвоенным рейтингом. Поэтому реальное распределение дефолтов может быть и в сторону более высоких рейтингов.
Результат, даваемый моделью, не претендует на исключительную точность, но дает схематичное представление, насколько велик кредитный риск в каждом из рейтингов. Рассматривая выпуск с аналогичным рейтингом, упрощенно можно считать эту метрику как оценку кредитного риска этих облигаций.