Реакция доходности корпоративных облигаций на объявления о дивидендных выплатах

Conrad, Cornell и Landsman (2002) Conrad J., Cornell B., Landsman W. When is bad news really bad news? (2002) сконцентрировали внимание на следующем немаловажном аспекте - состоянии рынка (спад или подъем) как контексте восприятия новой информации инвесторами. Согласно сформулированной ими гипотезе, чем лучше состояние рынка, тем больше асимметрия реакции рынка на благоприятные и неблагоприятные новости. Для тестирования гипотезы использовалась выборка из 24 097 годовых объявлений прибыли за 1988 - 1998 гг. В качестве сюрприза прибыли рассчитывалась разница между фактической прибылью и прогнозируемой, разделенная на цену акций фирмы за шесть дней до объявления.

Состояние рынка отражала переменная DIFFPE, являющаяся разницей между взвешенным по стоимости средним рыночным Р/Е на конец месяца, в течение которого появлялось объявление о прибыли, и среднемесячным рыночным Р/Е за предыдущий год. В соответствии с уровнем значений переменной выборка была разделена на квинтили. Для каждой подвыборки оценивались две регрессии, где в качестве объясняемой переменной выступала избыточная доходность за шесть дней до объявления.

Авторы получили следующие результаты:

1) Чем лучше состояние рынка, тем более сильной являлась его реакция на неблагоприятные новости;

2) Ярко выраженной взаимосвязи состояния рынка и его реакции на благоприятные новости не наблюдалось;

3) Чем лучше состояние рынка, тем больше асимметрия его реакции на хорошие и плохие новости.

Интерес представляет работа Yan и Zhao (2006) Yan Z., Zhao Y. A New Measure of Earnings surprises and Post-Earnings-Announcement Drift (2006), где авторы предлагают новую меру - эластичность сюрприза прибыли (ESE), которая вычисляется делением абсолютного значения аномальных доходностей, вызванных объявлением финансовых результатов, на сюрприз пробыли (в процентном выражении). Новая мера объединяет в себе не только величину неожиданной прибыли, но и реакцию рынка на всю информацию, появлявшуюся в период, близкий к датам рассматриваемого объявления. Далее ESE рассматривались с точки зрения знака сюрприза прибыли (+/-) и знака избыточной доходности (+/-). Было обнаружено следующее:

1) Более крупные фирмы демонстрировали меньшие сюрпризы прибыли и более высокие избыточные доходности, попадая, соответственно, в квинтили с более высоким ESE; дрифт для них оказывался меньше;

2) Когда сюрприз прибыли и аномальная доходность, вызванная объявлением, двигались в одном направлении (53% наблюдений), накопленная аномальная доходность после объявления имела тот же знак, что и сюрприз прибыли в каждом квинтиле ESE;

3) Для 36% наблюдений движение сюрприза прибыли и аномальной доходности было разнонаправленным;

4) Для 11% фирм сюрприза прибыли не наблюдалось (ESE не определялось), к ним относились крупные компании со значительными институциональными вложениями. Они демонстрировали отрицательную накопленную аномальную доходность после объявления.

Cready and Gurun (2010) Cready W., Gurun U.G. Aggregate market reaction to earnings announcements (2010) в своем исследовании, основанном на выборке из всех квартальных объявлений о прибыли с 3 января 1973 г. по 21 июня 2006 г., оценивали, существует ли заметная агрегированная реакция рынка на появление новой информации о прибылях, а также является она положительной или отрицательной в зависимости от характера новости. Авторы использовали дневную доходность взвешенного по цене и равновзвешенного индексов Нью-Йоркской и Американской фондовых бирж. Они идентифицировали немедленную отрицательную взаимосвязь между сюрпризами прибыли и агрегированными рыночными доходностями. Такая взаимосвязь подразумевает, что участники рынка используют полученную информацию при формировании ожиданий относительно агрегированных ставок дисконтирования; хорошие новости, например, ассоциируются с положительным шоком для требуемых доходностей. В соответствии с этим, ставки процента по казначейским облигациям и инфляционные ожидания также реагировали на новости.

Подводя итог, можно заключить, что в большей части работ, посвященных рассматриваемой проблеме, благоприятная или неблагоприятная информационная наполненность новости связывается с так называемым сюрпризом прибыли - отклонением реального значения финансового результата от прогнозируемого. Предполагается, что если данный показатель больше нуля, то и реакция рынка будет положительной. Также исследователей весьма интересует феномен дрифта, его продолжительность и направленность.

Исследования о влиянии объявлений на рынок облигаций

Вновь количество работ, описывающих реакцию рынка облигаций, несоизмеримо меньше объема исследований рынка акций.

В своей статье 1993 г. Datta и Dhillon Datta S., U. S. Dhillon. Bond and stock market response to unexpected earnings announcements (1993) приводили наблюдения для обоих рынков, опираясь на гипотезы, сформулированные в исследованиях влияния объявлений о дивидендных выплатах. Они отделили объявления о финансовых результатах, предшествующие и последующие за объявлениями о дивидендных выплатах, имея в виду замечание Kane, Lee и Marcus (1984) Kane A., Lee Y., Marcus A. Earnings and Dividend Announcements: Is There a Corroboration Effect? (1984) - инвесторы доверяют в большей степени неожиданному понижению или повышению дивидендов, если прибыль также оказывается ниже или выше ожидаемой. Финальная выборка состояла всего из 250 объявлений 135 различных фирм, представленных на Нью-Йоркской и Американской фондовых биржах, с октября 1984 г. по август 1990 г. (119 повышений и 131 понижение; 9 объявлениям о повышении предшествовало фактическое увеличение дивидендов). Чтобы идентифицировать неожиданную компоненту изменения прибыли, авторы использовали базу IBES (Система оценки институциональных брокеров), которая предоставляет прогнозные значения прибыли от более чем 2500 аналитиков для 3400 акций, торгующихся на ведущих американских и канадских биржах. Стандартизированный сюрприз прибыли (SUE) для фирмы i в квартале t определялся следующим образом:

,

где фактическое значение квартальной прибыли, прогнозное, , стандартное отклонение аналитического прогноза.

Был проведен событийный анализ для окна события, составившего 31 день. В случае увеличения прибыли избыточная доходность облигаций в день объявления принимала значение 1.00% (z-статистика 9.38, значима на 1%-ном уровне). В случае снижения прибыли избыточная доходность оказалась равна - 1.70% (z-статистика 6.85, также значима на 1% -ном уровне). Результаты не менялись, если за новостями следовали или предшествовали им объявления о дивидендных выплатах, что доказывает преобладание значения гипотезы об информационной наполненности новостей для инвесторов.

Также Datta и Dhillon провели кросс-секционный анализ, чтобы оценить полезность новой информации для держателей облигации. Авторы построили регрессию:



,

где стандартизированная избыточная доходность неконвертируемых облигаций в день объявления;

избыточная доходность акций в день объявления;

доходность взвешенного по цене рыночного индекса в день объявления;

принимает значение 1, если до объявления произошло увеличение дивидендных выплат, и 0 в ином случае;

дамми-переменная для рейтинга облигации (1, если рейтинг равен ВВ и ниже, 0 в ином случае).

Результаты подтвердили корректность событийного анализа: сюрприз прибыли оказывает значительное влияние на избыточную доходность в день облигации. Более того, обнаружилась значительная кросс-секционная взаимосвязь между аномальными доходностями облигаций и акций в день объявления.

В работе 2009 г. Easton, Monahan и Vasvari Easton P., Monahan S., Vasvari F. P. Some initial evidence on the role of accounting earnings in the bond market (2009) оценивают объем торгов облигациями в период появления объявления о прибыли, а также реакцию доходности облигаций на новости. Основываясь на модели Black и Scholes, Merton, авторы проверяют в числе прочих следующие гипотезы: 1) плохие новости более релевантны; 2) реакция доходности спекулятивных облигаций более значительна (риск дефолта выше, а также выше вероятность неисполнения акционерами опциона-колл на активы фирмы и последующих убытков держателей облигаций). Рассматриваемый период: 1 января 1994 г. - 31 декабря 2006 г.

Для каждого квартального объявления о прибыли из выборки определялось событийное окно из 61 торгового дня (30 дней до и после даты объявления). Каждому дню, составляющему событийное окно, приписывалась переменная , принимающая значение 1, если соответствующая облигация i торговалась в день t, и 0 в ином случае. Объединив все полученные событийные окна для каждого дня t , авторы сформировали меру относительного объема торгов облигациями в день t:

,

где Q обозначает количество соответствующих кварталов, а I - количество облигационных выпусков.

Если торги облигациями не испытывают никакого влияния в период появления новостей о прибыли, объемы торгов будут равномерно распределены в течение 61-дневного окна, а будет равным примерно 1.64% (1/61). В соответствии с выдвигаемой гипотезой, демонстрировал повышение до 2.05% в дни непосредственно после объявления: после новостей об убытках 2.35% в день +2, после новостей о прибыли 1.95%. Гораздо больший рост объема торгов демонстрировали спекулятивные облигации.

Для оценивания реакции доходностей облигации, авторы составили регрессию:

,

где - доходность облигации j, выпущенной фирмой i;

мера сюрприза прибыли (либо сезонное изменение прибыли, либо разница между фактическим и прогнозируемым значением);

прокси для рыночной стоимости фирмы (сумма акционерной стоимости и долга).

И для краткосрочного, и для долгосрочного (равного году) периода результаты соответствовали друг другу: существует статистически значимая положительная взаимосвязь между доходностью облигаций и неожиданной прибылью, и она больше в случае, если: 1) неожиданная прибыль отрицательна; 2) облигации компании, сделавшей объявление, имеют спекулятивный рейтинг.

Изучению асимметрии реакции доходностей облигации на благоприятные и неблагоприятные новости (в сравнении с акциями) посвящена работа DeFond, Zhang (2009) DeFond M., Zhang J. The Asymmetric Magnitude and Timeliness of the Bond Market Reaction to Earnings Surprises (2009). Авторы утверждают, что держатели облигаций имеют ограниченные требования на активы фирмы, что устанавливает верхний предел для потенциальной выгоды, которую они могли бы получить (в отличие от акционеров). Следовательно, цены облигации более чувствительны к уменьшению стоимости фирмы, чем к ее увеличению. Поэтому выдвинутая гипотеза заключалась в том, что цены облигаций реагируют в большей степени на новости о снижении прибыли, сигнализирующие о неожиданном уменьшении стоимости фирмы и увеличивающие риск дефолта.

Также упомянутый верхний предел для выгоды держателей облигаций оказывает влияние, по мнению DeFond и Zhang, на временную определенность их реакции. Причина заключается в консервативности держателей облигаций, ведущей к тенденции в большей степени воспринимать негативную информацию до момента ее подтверждения. То есть цены постепенно воплощают в себе информацию, содержавшуюся в объявлениях о прибыли, до их официальной публикации. Таким образом, второе предположение заключается в том, что цены облигаций в большей степени отражают негативную информацию в период до публикации объявления.

Изучаемая выборка составила 11 641 квартальное объявление 710 отдельных эмитентов облигаций за период 1994 - 2006 гг. (из базы Datastream). Рассматривались окна событий: (-1, +1), (-10, +1), (-20, +1), (-30, +1). Оценивалась следующая модель:

Аномальная доходность (акций/облигаций)= ,

где аномальная доходность облигаций - кумулятивная аномальная доходность за четыре рассматриваемых окна событий, доходность облигаций каждой фирмы взвешивалась по их рыночной стоимости, чтобы сформировать агрегированную доходность;

FE - разница между фактическим значением прибыли на акцию и прогнозируемым значением прибыли на акцию, разделенная на рыночную стоимость активов на акцию в конце отчетного квартала;

Good News - дамми-переменная, принимающая значение 1, если фактическая прибыль превышала прогнозную, и 0 в ином случае;

Bad News - дамми-переменная, принимающая значение 1, если прогнозная прибыль превышала фактическую, и 0 в ином случае.

Аномальную доходность облигаций (взвешенную по их рыночной стоимости и затем агрегированную в одно наблюдение для каждой фирмы) DeFond и Zhang оценивали, используя остатки пятифакторной модели, предложенной Fama и French (1993) Fama E. F., French K. R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds (1993):



,

где безрисковая доходность (доходность 1-месячной казначейской облигации);

- доходность 30-летней казначейской облигации за вычетом доходности 1-месячной казначейской облигации;

взвешенная по стоимости доходность всех корпоративных облигаций в базе Datastream со сроком погашения больше 10 лет за вычетом доходности 30-летней казначейской облигации;

доходность на рынке акций за вычетом доходности 1-месячной казначейской облигации;

фактор размера Фамы и Френча;

фактор отношения рыночной к балансовой стоимости Фамы и Френча.

Результаты показали, что цены облигаций значительно реагировали на плохие и хорошие новости в течение трехдневного окна событий (-1,+1), но реакция в обоих случаях была практически одинаковой. Для всех других окон событий была справедлива асимметрия реакции: плохие новости влияли гораздо в большей степени, чем хорошие. Таким образом, подтверждается предположение о том, что значительная часть негативной информации воплощается в ценах до даты объявления (реакция на неблагоприятные новости в период (-30,+1) превышала реакцию для периода (-1,+1) более чем в три раза; реакция на благоприятные новости задолго до даты объявления оказалась незначимой). Доходность акций в большей степени зависела, наоборот, от хороших новостей, к тому же, их цены отражали в меньшей степени информацию, доступную инвесторам до даты объявления.

Также выяснилось, что спекулятивные облигации гораздо более чувствительны к сюрпризам прибыли, и доказанная асимметрия реакции на плохие и хорошие новости проявляется в их случае в большей степени. Облигации инвестиционного класса были безразличны к благоприятным новостям, но значимо реагировали на неблагоприятные.

В статье 2014 г. DeFond M., Zhang J. The Timeliness of the Bond Market Reaction to Bad Earnings News (2014) те же DeFond и Zhang добавили к предыдущим выводам наблюдение для периода (+2, +20), которое заключается в том, что 30% реакции на информацию, содержавшуюся в плохих новостях, до и на дату объявления демонстрирует разворот после него. Данный аспект доказывает избыточную реакцию участников рынка на ожидаемые и фактические неблагоприятные новости; для сравнения, в случае с акциями вновь подтверждается хорошо изученный феномен дрифта доходностей.

Таким образом, в заключение можно сказать, что, несмотря на небольшое количество доступных исследований, посвященных реакции рынка облигаций, все они основаны на гипотезе информационного содержания объявлений о прибыли (как сигнала о стоимости фирмы), соответственно, возможных противоречий, как в случае рассмотрения влияния дивидендных выплат, быть не должно: реакция на благоприятные новости (увеличение прибыли) положительна, реакция на неблагоприятные новости (уменьшение прибыли) отрицательна. Также наблюдается асимметрия реакции на хорошие и плохие новости (последние представляются более значимыми), а также более заметная чувствительность спекулятивных облигаций к новой информации в связи с их большей подверженностью риску дефолта.



ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ

В значительной части работ, что очевидно из предыдущей главы, для выявления реакции рынка облигаций, как и рынка акций, на событие используется метод событийного анализа. Основа метода - допущение информационной эффективности рынка, в рамках которого цены всегда полностью отображают доступную информацию. Реакцию оценивают через изменение вероятностного распределения цены акции или облигации в период, имеющий отношение к событию. Как следствие, осуществляется статистическая проверка гипотезы о значимом отличии от нуля математического ожидания доходности ценной бумаги.

С помощью событийного анализа можно выяснить степень и направление реакции рынка на различные внешние события или решения, принимаемые компанией, их информационную значимость. К ним относятся:

- решение о расширении деятельности компании через процессы слияния и поглощения, реструктуризации фирмы;

- объявления о финансовых результатах компании (прибыль, чистый денежный поток);

- решение о привлечении заемного или собственного капитала, изменениях в дивидендной политике;

- изменения в управленческой структуре фирмы (смена лиц на ключевых позициях в топ-менеджменте компании);

- решение о проведении первого публичного размещения (IPO), выходе на иностранные биржи;

- изменения различных макроэкономических факторов (показатели инфляции, безработицы, ВВП), законодательных нюансов, имеющих отношение к рынку ценных бумаг;

- объявления о результатах научно-исследовательских разработок компании, выпуска нового продукта.

Важно, чтобы событие обладало временной определенностью, было известно всем участникам рынка и произошло на самом деле.

Традиционно считается, что первое исследование такого рода было проведено еще в 1933 г. J. Dolley Dolley J.C. Characteristics and Procedure of Common Stock Split-Ups (1933), наблюдавшего за реакцией рыночной капитализации фирмы на объявления о дроблении акций. Им рассматривалась выборка из 95 событий с 1921 по 1931 гг. Выяснилось, что в 60% случаев реакция цены на новость была положительной. Фундаментальные работы, ставшие основой для современных исследований, относятся к 1960-1970ым гг. Немалый вклад в разработку методологии внес Fama и др. (1969), также изучавший информационное влияние сообщений о дроблении акций определенной компании. Необходимые процедуры детально описывали Ball и Brown (1968), Conrad (1989), MacKinlay (1997), Kothari и Warner (2007) и др. В своей работе 1989 г. Peterson P.P. Event studies: A review of issues and methodology (1989) Peterson предложил обзор и систематизацию существующих подходов для осуществления исследования методом событийного анализа. MacKinlay же составил подробный образцовый алгоритм, на котором основываются такие исследования.

Тем не менее, для проведения событийного анализа в отношении облигаций необходим ряд корректировок. Первыми подходящую методологию предложили Handjinicolaou и Kalay в уже упоминавшейся работе 1984 г., на которую так или иначе ссылались все их последователи.

Вначале необходимо точно идентифицировать даты событий: даты объявления о выплате дивидендов. В качестве источника объявлений о выплате дивидендов использовалась база Thomson Reuters, где фиксировалась announcement date (объявление решения Совета директоров о рекомендуемой величине дивиденда на акцию и о дате его выплаты). В составе дивидендных выплат рассматривались исключительно денежные выплаты, так как иные формы расчетов с собственниками могут нести в себе другое информационное содержание.

Также идентифицируется новостной шок, характеризующий благоприятность события или его нежелательность для участников рынка, который определяется, как разница между ожиданиями агентов и фактическими показателями. Формируя модель ожидания дивидендных выплат, Handjinicolaou и Kalay предполагают, что где - величина дивидендов, выплачиваемых фирмой i в момент t. Таким образом, процентный показатель изменения неожиданности дивидендов равен:

Затем мы определяем окно события - период времени, в течение которого возможно выявление эффекта новости на доходность ценных бумаг. В различных исследованиях размеры окна ощутимо варьируются от [-60; +60] до [-1; +1], где нулевой точкой является дата объявления. Значительный промежуток времени релевантен для использования, если рассматривается выдающееся для компании событие, такое, например, как слияние или поглощение. Реакция, связанная с этим событием, может наблюдаться в течение достаточно продолжительного времени. Такая амплитуда окна может вызвать риск излишнего количества шума в составе избыточной доходности, не имеющего отношения к самой новости. Но слишком короткое окно не всегда бывает лучшим решением, так как в базе данных дата новости может быть зафиксирована ошибочно.

Для данного исследования был использован временной интервал [-10; +10], как наиболее оптимальное для таких обыденных и частых событий в финансовой жизни компании, как выплата дивидендов и объявление прибыли. Представляется очевидным, что подобные новости оказывают эффект краткосрочного характера, который проявляется сразу. Промежуток времени до объявления рассматривается в связи с допущением, что инсайдерская информация могла быть доступна рынку до публикации официального объявления.

Следующим шагом является определение доходности ценной бумаги и сравнение ее с ожидаемой. Для этого необходимо выбрать модель, в рамках которой задается доходность финансового инструмента в нормальных условиях, без интересующего нас события. Для этого выделяется окно оценки, достаточно длительное, в течение которого оцениваются параметры модели; окно оценки не пересекается с окном события. На основании рассчитанной ожидаемой доходности, полученной в рамках окна оценки, и фактической доходности в период окна события для каждого дня событийного окна определяется избыточная доходность (см. рис.):

Для расчета нормальной доходности акций стандартно используется рыночная модель САРМ:

где - ожидаемая доходность ценной бумаги, - ожидаемая доходность рыночного портфеля, и - оцениваемые коэффициенты.

Избыточная доходность (abnormal return), соответственно, находится следующим образом:



.

Handjinicolaou и Kalay предлагают использовать стандартизированную избыточную доходность:

,

где - стандартное отклонение доходности.

Также существует метод рыночной доходности, суть которого заключается в приравнивании ожидаемой доходности акции к доходности рыночного индекса для каждого дня рассматриваемого периода. Наблюдается сходство с рыночной моделью, но оценки коэффициентов следующие: , . Для облигаций изначально определяется премия за риск (abnormal bond return), как разность между фактической доходностью облигации (bond return) и доходностью соответствующей казначейской облигации (treasury bond return), что позволяет элиминировать эффект неожиданных изменений во временной структуре процентных ставок и сосредоточиться на изменениях, имеющих отношение к восприятию риска, связанного с объявлением:

.

Для определения ожидаемой доходности предполагается использовать модель постоянной средней доходности. В рамках подобной модели находится нормальная доходность для периода окна оценки; ожидается ее дальнейшая неизменность. Brown, Warner (1980, 1985) Brown S. J., Warner J. B. Measuring security price performance (1980), Brown S. J., Warner J. B. Using daily stock returns: The case of event studies (1985) в своих работах утверждали, что, несмотря на простоту модели, она вполне подходит для проведения событийного анализа и несущественно искажает результаты в сравнении с более сложными подходами. Handjinicolaou и Kalay определяют размер окна оценки как [-60; -16]. Для данного 45-дневного интервала находятся:

где дата торгов k по облигации i; премия за риск облигации между торгами k-1 и k; количество торгов по облигации i между днем -60 и днем -16. Стандартное отклонение определяется следующим образом:

Полученные величины используются для нахождения стандартизированной избыточной доходности:

Описанная методология позволяет учесть тот факт, что торги облигациями производятся не каждый день в течение рассматриваемого нами периода. Далее, чтобы элиминировать случайные колебания доходностей, на каждый день окна события доходности накапливаются и усредняются.

Рассчитывается так называемая накопленная избыточная доходность (CAR - cumulative abnormal return), как сумма избыточных доходностей предыдущих дней окна события:



где Т=21 (количество дней в событийном окне).

Следующим этапом становится нахождение усредненной избыточной доходности (average abnormal return) по всем N событиям для каждого дня t в выборке (отдельно выделяются плохие и хорошие новости):

Заключительным этапом является вычисление усредненной накопленной избыточной доходности (CAAR - cumulative average abnormal return) через нахождение суммы усредненной избыточной доходности для каждого дня периода:

В данной главе приведены существующие вариации методологии проведения событийного анализа, а также алгоритм его осуществления применительно к облигациям. Исследователями используется модель постоянной средней доходности, имеющей ряд существенных отличий от рыночной модели и метода рыночной доходности. Handjinicolaou и Kalay предложили модификации, позволяющие обойти осложнение, связанное с низкой частотностью торговли облигациями.



ГЛАВА 3. ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

3.1 ОБЗОР РОССИЙСКОГО РЫНКА КОРПОРАТИВНЫХ ОБЛИГАЦИЙ

Дадим краткое описание состояния рынка корпоративных облигаций в России за 2011 - 2015 гг. (на данный момент составляют около 52% от рынка долговых обязательств). Динамика развития представляется положительной. На внутреннем рынке наблюдалось повышение эмиссионной активности. Согласно источникам Отчет ЛАФР факультета экономических наук НИУ ВШЭ по финансовому рынку РФ за апрель 2015 года, на апрель 2015 г. суммарный объем вторичного рынка корпоративных облигаций был равен 7 079 млрд. рублей (1 127 выпусков в обращении), что превышало показатель 2011 г. на 58%. Только за сентябрь 2015 г. на бирже ММВБ было размещено 24 новых выпуска корпоративных облигаций объемом 129,7 млрд. рублей http://www.cbr.ru/dkp/standart_system/cond_dfm/cdfm_1509.pdf.

Объем рынка корпоративных облигаций, млрд. руб.



Количество эмитентов корпоративных облигаций

Развитие рынка происходит благодаря улучшению прозрачности, правил торговли и информационного раскрытия о ходе и результатах торгов. Знаковым является тот факт, что в последние годы помимо внебиржевого рынка, бывшего основной площадкой для торгов корпоративными облигациями, начала активно развиваться биржевая торговля. По данным группы «Интерфакс», организованные биржевые торги к 2015 г. составили 95% от вторичного рынка корпоративных облигаций.

В 2015 г. ключевым фактором роста рынка облигаций стали инвестиции НПФ, куда были направлены значительные объемы «замороженных» ранее пенсионных накоплений. В локальные облигации было инвестировано около 177 млрд. рублей по оценкам «Газпромбанка», большая часть из них была направлена в корпоративные облигации. В качестве реакции на появление денежных средств были осуществлены новые размещения «Ростелекома», «Магнита», «Башнефти», «Россетей». Еще одним фактором стало ограничение доступа российских инвесторов к международным займам по причине санкций. Ввиду отсутствия доступа к рынку евробондов и синдицированным кредитам, российские компании оказались заинтересованы в рынке рублевых облигаций.

Ниже приведена структура эмитентов в 2015 г., тенденция преобладания среди них банков и финансовых институтов стабильна, также лидирующую позицию занимает нефтегазовая отрасль:

Структура эмитентов корпоративных облигаций в 2015 г.

Индекс российского рынка корпоративных облигаций IFX-Bonds рос в течение рассматриваемого периода умеренными темпами (ниже приведена динамика роста в соотношении с индексом российского рынка государственных облигаций CBonds-GBI RU):



Динамика индексов российского рынка корпоративных и государственных облигаций (б.п.)

3.1 ИССЛЕДОВАНИЕ

Событием в нашем исследовании является объявление компании о дивидендных выплатах. Источник данных - база Thomson Reuters, за период с 2011 по 2015 гг. доступно 5913 новостей, касающихся денежных дивидендных выплат (включая сведения о временной определенности announcement date).

Для российских компаний, осуществлявших выплаты дивидендов и являющихся эмитентами облигационных выпусков объемом более 2 млрд. рублей, были подобраны данные об итогах ежедневных торгов на Московской бирже их рублевых облигаций за рассматриваемый период (в их состав входили сведения о дате торгов, обороте, количестве сделок за день, рейтинге облигаций). Данные были получены с сайта информационного агентства CBonds.

Довольно проблематичным оказалось подобрать подходящие по свойствам государственные облигации для соотнесения их с корпоративными и получения искомой премии за риск, играющей ключевую роль в наших расчетах. Для этих целей была использована переменная G-спред, ежедневно рассчитываемая CBonds. Спред представляет собой «разницу между доходностью облигации и точкой на кривой доходности (G-кривой) с тем же временем до погашения», где G-кривой является кривая бескупонной доходности государственных облигаций.

Из выборки были исключены компании, для которых не осуществлялись торги облигациями в течение периода окна оценки и окна события, а также компании с пропущенными показателями G-спреда для интересующих нас временных интервалов. В итоговой выборке остались 148 объявлений 32 компаний различных отраслей экономики. Структура выборки по отраслям представлена ниже (преобладает нефтегазовая отрасль -19%; энергетика - 19%; металлургия - 16%):

Структура эмитентов выборки

Несмотря на значительную долю банков и финансовых институтов среди эмитентов корпоративных облигаций в силу их несомненной потребности в заемном капитале, в нашу выборку их вошло немного в связи с тем, что далеко не все банки являются плательщиками дивидендов. Согласно источникам http://bankir.ru/publikacii/20131126/reitingovyi-obzor-dividendy-rossiiskikh-bankov-za-2012-god-10004278/, только четверть российских банков выплачивает дивиденды; вывод денежных средств из банка крайне нежелателен в связи с необходимостью поддерживать определенный уровень резервов и ужесточением нормативов.

Далее представлены распределения выборки из 48 облигационных выпусков по объему эмиссии и рейтингу рассматриваемых облигационных выпусков (использовался рейтинг агентства Fitch Ratings):

Распределение облигаций в выборке по объему выпуска (млрд. руб.)

Распределение облигаций в выборке по рейтингу

В выборку попало достаточное количество биржевых облигаций ввиду их интенсивной торгуемости, значительная доля которых не имеет рейтинга.

Помимо проиллюстрированных характеристик стоит упомянуть о сроке жизни облигаций, вошедших в выборку, распределение по которому вновь не является равномерным:

Распределение облигаций в выборке по сроку обращения в годах

Следует отметить, что в выборку для определенного временного отрезка попадал только один, так называемый, «презентативный» облигационный выпуск отдельной компании, в наибольшей степени соответствующий целям нашего исследования (торгующийся с наибольшей частотностью, без пропуска данных). Несмотря на большое количество облигационных выпусков в один период времени у некоторых компаний, отбирался один выпуск, чтобы избежать взаимозависимости их доходностей.

Собранная нами информация позволяет идентифицировать, увеличились либо уменьшились дивидендные выплаты в соответствии с каждым конкретным объявлением. В случае пропуска данных по сумме очередного дивиденда, информация извлекалась с сайта http://www.dohod.ru/ik/analytics/dividend/akrn. Основываясь на полученных сведениях, мы определяем качественную характеристику новости - «хорошая», «плохая» или «нейтральная».

В отношении объявлений о дивидендных выплатах, как было отмечено в предыдущих главах, существует две теории: сигнальная и теория трансфера благосостояния от держателей облигаций к акционерам. И если реакция акций предполагается направленной в одну сторону при принятии любой из этих теорий, то ожидания относительно облигаций различны. Если мы сформулируем наши рабочие гипотезы в соответствии с сигнальной теорией (увеличение дивидендных выплат сигнализирует об улучшении финансового положения компании), то они будут звучать следующим образом:

1) Объявления об увеличении дивидендных выплат трактуются держателями облигаций как благоприятные;

2) Объявления о снижении дивидендных выплат трактуются держателями облигаций как неблагоприятные;

3) Объявления о неизменных дивидендных выплатах трактуются как нейтральные и не оказывают никакого воздействия на рынок.

В нашей выборке объявления распределены по типам следующим образом:

Ввиду крайне малого количества нейтральных сообщений в выборке, проверяются только первые две гипотезы. Анализ осуществлялся в соответствии с изложенной методологией. Для каждого объявления рассчитывались значения избыточной доходности и накопленной избыточной доходности.

Отдельно для благоприятных и неблагоприятных новостей на каждый день событийного окна были найдены усредненные накопленные избыточные доходности.

День окна	Хорошая новость	Плохая новость
10	-0,011003	0,008059
9	-0,006176	0,007182
8	-0,012155	0,006043
7	-0,023653	0,005689
6	-0,022871	0,005412
5	-0,022385	0,003571
4	-0,022289	0,002851
3	-0,020476	0,002602
2	-0,016643	0,002678
1	-0,014144	0,001635
0	-0,011958	0,001985
-1	-0,011355	0,002997
-2	-0,011914	0,006080
-3	-0,008599	0,006147
-4	-0,004681	0,005781
-5	-0,002835	0,005499
-6	-0,001646	0,005116
-7	-0,003588	0,005528
-8	-0,000317	0,004580
-9	-0,000912	0,003040
-10	-0,000268	0,001530

Согласно полученным результатам, «хорошая» новость (об увеличении дивидендных выплат) воспринималась облигационным рынком негативно. Доходность облигаций уменьшалась практически на всем протяжении рассматриваемого периода, но на восьмой день после объявления наблюдается разворот. Реакция на «плохую» новость менее ярко выражена и практически неотличима от нуля в день объявления, но после него намечается положительный тренд.



Реакция рынка на «хорошую» и «плохую» новость

Так как используемая нами выборка слишком мала, не стоит использовать параметрические тесты во избежание некорректных результатов. Необходимо проверить гипотезу о равенстве математического ожидания CAAR нулю. Для проверки нормальности распределения используется непараметрический тест Коррадо (GRANK), разновидность рангового теста, уже упоминавшегося выше. Результаты оказались значимыми при 10%-ном уровне значимости:

Тип объявления	tGRANK	Табличное значение статистики Стьюдента при 10%ом уровне значимости
"Хорошее"	1,853611	1,676
"Плохое"	1,864044	1,699

Таким образом, полученные нами результаты противоречат выдвинутым гипотезам. Реакция рынка в большей степени соответствует теории трансфера благосостояния от держателей облигаций к акционерам, кредиторы отрицательно воспринимают информацию об увеличении выплаты дивидендов, соответственно, «хорошая» новость оказывается «плохой». Объявление такого рода оказывало более заметное воздействие. Результаты можно соотнести с выводами, сформированными в предыдущих исследованиях (например, Parker, Li Parker J. C., Li H. How Bad is Bad News; How Good is Good News?): рынки реагируют на неблагоприятные новости в большей степени, чем на положительные. Также воздействие «плохой» новости наблюдается еще до момента объявления.

Объяснение в соответствии с теорией трансфера благосостояния заключается в том, что российские кредиторы считают недостаточными ограничительные условия, защищающие их права в отношениях с собственниками и менеджерами, и, соответственно, воспринимают увеличение дивидендов как событие, увеличивающее риск дефолта компании и потерь кредиторов впоследствии. Тем не менее, согласно результатам отечественных научных работ, посвященных акциям, на российском рынке также наблюдается негативная реакция на увеличение дивидендных выплат, связанная с потенциальной потерей акционерами будущих прибылей в результате реализации компанией ее инвестиционных возможностей Теплова Т.В.Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эмпирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках (2008)

Теплова Т.В. Реакция цен акций на объявления денежных дивидендов: сигнализирование на российском рынке до и после кризиса (2011).

Тем не менее, стоит учесть, что накопленная избыточная доходность не превышает по абсолютной величине 0,1%, что представляется весьма незначительной величиной.



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты проведенного исследования оказались прямо противоположными ожидаемым. В большей степени они соответствуют альтернативной гипотезе трансфера благосостояния от держателей облигаций к акционерам. В случае объявления об увеличении дивидендных выплат реакция рынка облигаций оказывалась негативной, в случае их уменьшения - прямо противоположной.

Однако не стоит забывать, что наблюдаемая связь выражена крайне слабо. Возможно, это связано с неправильной спецификацией модели или крайне малой выборкой, хотя для российского рынка весьма тяжело получить релевантные данные. Тем не менее, стоит ожидать, что методология событийного анализа окажется перспективной по отношению к рынку облигаций.

новость доходность корпоративный облигация



СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Burton G. Malkiel,Eugene F. Fama. Efficient Capital Markets: A Review of Theory and Empirical Work // The Journal of Finance. - 1970 - Volume 25. - Pages 383-417

2. Malkiel B. A. Efficient market hypothesis (in Newman)[M]. P., M. Milgate, and J. Eatwell (eds.), New Palgrave Dictionary of Money and Finance. - 1992.

3. Fama E. F. et al. The adjustment of stock prices to new information //International economic review. - 1969. - Т. 10. - №. 1. - С. 1-21.

4. Easton P. D., Monahan S. J., Vasvari F. P. Initial evidence on the role of accounting earnings in the bond market //Journal of Accounting Research. - 2009. - Т. 47. - №. 3. - С. 721-766.

5. Dang T. V., Gorton G., Holmstrцm B. Financial crises and the optimality of debt for liquidity provision //Unpublished working paper. Yale School of Management. - 2010.

6. Hotchkiss E. S., Ronen T. The informational efficiency of the corporate bond market: An intraday analysis //Review of Financial Studies. - 2002. - Т. 15. - №. 5. - С. 1325-1354.

7. Kwan S. H. Firm-specific information and the correlation between individual stocks and bonds //Journal of Financial Economics. - 1996. - Т. 40. - №. 1. - С. 63-80.

8. Black F., Scholes M. The pricing of options and corporate liabilities //The journal of political economy. - 1973. - С. 637-654.

9. Merton R. C. On the pricing of corporate debt: The risk structure of interest rates //The Journal of finance. - 1974. - Т. 29. - №. 2. - С. 449-470.

10. Weinstein M. I. The effect of a rating change announcement on bond price //Journal of Financial Economics. - 1977. - Т. 5. - №. 3. - С. 329-350.

11. Wakeman L. Bond rating agencies and the capital markets. - 1998.

12. Wansley J. W., Clauretie T. M. The impact of creditwatch placement on equity returns and bond prices //Journal of Financial Research. - 1985. - Т. 8. - №. 1. - С. 31-42.

13. Hand J. R. M., Holthausen R. W., Leftwich R. W. The effect of bond rating agency announcements on bond and stock prices //The journal of finance. - 1992. - Т. 47. - №. 2. - С. 733-752.

14. Steiner M., Heinke V. G. Event study concerning international bond price effects of credit rating actions //International Journal of Finance & Economics. - 2001. - Т. 6. - №. 2. - С. 139-157.

15. Billett M. T., King T. H. D., Mauer D. C. Bondholder wealth effects in mergers and acquisitions: New evidence from the 1980s and 1990s //The Journal of Finance. - 2004. - Т. 59. - №. 1. - С. 107-135.

16. Maxwell W. F., Rao R. P. Do Spin?offs Expropriate Wealth from Bondholders? //The Journal of Finance. - 2003. - Т. 58. - №. 5. - С. 2087-2108.

17. Dann L. Y. Common stock repurchases: An analysis of returns to bondholders and stockholders //Journal of financial Economics. - 1981. - Т. 9. - №. 2. - С. 113-138.

18. Maxwell W. F., Stephens C. P. The wealth effects of repurchases on bondholders //The Journal of Finance. - 2003. - Т. 58. - №. 2. - С. 895-920.

19. Adams J. C., Mansi S. A. CEO turnover and bondholder wealth //Journal of Banking & Finance. - 2009. - Т. 33. - №. 3. - С. 522-533.

20. Berger P. G., Ofek E., Yermack D. L. Managerial entrenchment and capital structure decisions //The journal of finance. - 1997. - Т. 52. - №. 4. - С. 1411-1438.

21. Janner S., Schmidt D. Are economically significant bond returns explained by corporate news? An examination of the German corporate bond market //Financial Markets and Portfolio Management. - 2015. - Т. 29. - №. 3. - С. 271-298.

22. Corrado C. J. A nonparametric test for abnormal security-price performance in event studies //Journal of financial economics. - 1989. - Т. 23. - №. 2. - С. 385-395.

23. Miller M. H., Modigliani F. Dividend policy, growth, and the valuation of shares //the Journal of Business. - 1961. - Т. 34. - №. 4. - С. 411-433.

24. Ross S. A. The determination of financial structure: the incentive-signalling approach //The bell journal of economics. - 1977. - С. 23-40.

25. Bhattacharya S. et al. Imperfect information, dividend policy, and “the bird in the hand” fallacy //Bell journal of economics. - 1979. - Т. 10. - №. 1. - С. 259-270.

26. Miller M. H., Rock K. Dividend policy under asymmetric information //The Journal of finance. - 1985. - Т. 40. - №. 4. - С. 1031-1051.

27. Jensen M. C. Agency cost of free cash flow, corporate finance, and takeovers //Corporate Finance, and Takeovers. American Economic Review. - 1986. - Т. 76. - №. 2.

28. Woolridge J. R., Ghosh C. Dividend cuts: Do they always signal bad news //Midland Corporate Finance Journal. - 1985. - Т. 3. - №. 2. - С. 20-32.

29. Jensen M. C., Meckling W. H. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure //Journal of financial economics. - 1976. - Т. 3. - №. 4. - С. 305-360.

30. Kalay A. Signaling, information content, and the reluctance to cut dividends //Journal of financial and Quantitative Analysis. - 1980. - Т. 15. - №. 04. - С. 855-869.

31. Aharony J., Swary I. Quarterly dividend and earnings announcements and stockholders' returns: An empirical analysis //The Journal of Finance. - 1980. - Т. 35. - №. 1. - С. 1-12.

32. Benesh G. A., Keown A. J., Pinkerton J. M. An examination of market reaction to substantial shifts in dividend policy //Journal of Financial Research. - 1984. - Т. 7. - №. 2. - С. 131-142.

33. Eddy A., Seifert B. Stock price reactions to dividend and earnings announcements: Contemporaneous versus noncontemporaneous announcements //Journal of Financial Research. - 1992. - Т. 15. - №. 3. - С. 207-217.

34. McCluskey T. et al. Evidence on the Irish stock market's reaction to dividend announcements //Applied Financial Economics. - 2006. - Т. 16. - №. 8. - С. 617-628.

35. Woolridge J. R. Dividend changes and security prices //The Journal of Finance. - 1983. - Т. 38. - №. 5. - С. 1607-1615.

36. Handjinicolaou G., Kalay A. Wealth redistributions or changes in firm value: An analysis of returns to bondholders and stockholders around dividend announcements //Journal of Financial Economics. - 1984. - Т. 13. - №. 1. - С. 35-63.

37. Jayaraman N., Shastri K. The valuation impacts of specially designated dividends //Journal of Financial and Quantitative Analysis. - 1988. - Т. 23. - №. 03. - С. 301-312.

38. Brickley J. A. Shareholder wealth, information signaling and the specially designated dividend: An empirical study //Journal of Financial Economics. - 1983. - Т. 12. - №. 2. - С. 187-209.

39. Dhillon U. S., Johnson H. The effect of dividend changes on stock and bond prices //The Journal of finance. - 1994. - Т. 49. - №. 1. - С. 281-289.

40. DeAngelo H., DeAngelo L. Dividend policy and financial distress: An empirical investigation of troubled NYSE firms //The Journal of Finance. - 1990. - Т. 45. - №. 5. - С. 1415-1431.

41. DeAngelo H., DeAngelo L., Skinner D. J. Dividends and losses //The Journal of Finance. - 1992. - Т. 47. - №. 5. - С. 1837-1863.

42. Tsai H. J., Wu Y. Bond and stock market response to unexpected dividend changes //Journal of Empirical Finance. - 2015. - Т. 30. - С. 1-15.

43. Ronen T., Zhou X. Trade and information in the corporate bond market //Journal of Financial Markets. - 2013. - Т. 16. - №. 1. - С. 61-103.

44. Nissim D., Ziv A. Dividend changes and future profitability //the Journal of Finance. - 2001. - Т. 56. - №. 6. - С. 2111-2133.

45. Penman S. H. The predictive content of earnings forecasts and dividends //the Journal of Finance. - 1983. - Т. 38. - №. 4. - С. 1181-1199.

46. DeAngelo H., DeAngelo L., Skinner D. J. Reversal of fortune dividend signaling and the disappearance of sustained earnings growth //Journal of financial Economics. - 1996. - Т. 40. - №. 3. - С. 341-371.

47. Benartzi S., Michaely R., Thaler R. Do changes in dividends signal the future or the past? //The Journal of Finance. - 1997. - Т. 52. - №. 3. - С. 1007-1034.

48. Grullon G. et al. Dividend changes do not signal changes in future profitability //Available at SSRN 431762. - 2003.

49. Ball R., Brown P. An empirical evaluation of accounting income numbers //Journal of accounting research. - 1968. - С. 159-178.

50. Beaver W. H. The information content of annual earnings announcements //Journal of accounting research. - 1968. - С. 67-92.

51. Lev B. On the usefulness of earnings and earnings research: Lessons and directions from two decades of empirical research //Journal of accounting research. - 1989. - С. 153-192.

52. Kothari S. P. Capital markets research in accounting //Journal of accounting and economics. - 2001. - Т. 31. - №. 1. - С. 105-231.

53. Ball R., Kothari S. P. Security returns around earnings announcements //Accounting Review. - 1991. - С. 718-738.

54. Skinner D. J., Sloan R. G. Earnings surprises, growth expectations, and stock returns or don't let an earnings torpedo sink your portfolio //Review of accounting studies. - 2002. - Т. 7. - №. 2-3. - С. 289-312.

55. Conrad J., Cornell B., Landsman W. R. When is bad news really bad news? //The Journal of Finance. - 2002. - Т. 57. - №. 6. - С. 2507-2532.

56. Yan Z., Zhao Y. A New Measure of Earnings Surprises and Post Earnings Announcement Drift. - 2006.

57. Cready W. M., Gurun U. G. Aggregate market reaction to earnings announcements //Journal of Accounting Research. - 2010. - Т. 48. - №. 2. - С. 289-334.

58. Datta S., Dhillon U. S. Bond and stock market response to unexpected earnings announcements //Journal of Financial and Quantitative Analysis. - 1993. - Т. 28. - №. 04. - С. 565-577.

59. Kane A., Lee Y. K., Marcus A. Earnings and dividend announcements: is there a corroboration effect? //the Journal of Finance. - 1984. - Т. 39. - №. 4. - С. 1091-1099.

60. Easton P. D., Monahan S. J., Vasvari F. P. Initial evidence on the role of accounting earnings in the bond market //Journal of Accounting Research. - 2009. - Т. 47. - №. 3. - С. 721-766.

61. DeFond M., Zhang J. The Asymmetric Magnitude and Timeliness of the Bond Market Reaction to Earnings Surprises. - 2009.

62. Fama E. F., French K. R. Common risk factors in the returns on stocks and bonds //Journal of financial economics. - 1993. - Т. 33. - №. 1. - С. 3-56.

63. Defond M. L., Zhang J. The timeliness of the bond market reaction to bad earnings news //Contemporary Accounting Research. - 2014. - Т. 31. - №. 3. - С. 911-936.

64. Dolley J. C. Characteristics and procedure of common stock split-ups //Harvard Business Review. - 1933. - Т. 11. - №. 3. - С. 316-326.

65. Peterson P. P. Event studies: A review of issues and methodology //Quarterly journal of business and economics. - 1989. - С. 36-66.

66. Brown S. J., Warner J. B. Measuring security price performance //Journal of financial economics. - 1980. - Т. 8. - №. 3. - С. 205-258.

67. Brown S. J., Warner J. B. Using daily stock returns: The case of event studies //Journal of financial economics. - 1985. - Т. 14. - №. 1. - С. 3-31.

68. Теплова Т. В. Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эмпирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках //Аудит и финансовый анализ. - 2008. - Т. 2. - С. 1-15.

69. Теплова Т. В. Реакция цен акций на объявления денежных дивидендов: сигнализирование на российском рынке до и после кризиса //Финансовый менеджмент. - 2011. - Т. 1. - С. 13-25.

Размещено на Allbest.ru