1.2 Обзор исследований, посвященных оценки подверженности компаний валютному риску

1.3 Детерминанты компании, влияющие на её подверженность валютным рискам

3.2 Тестирование моделей подверженности валютному риску: выбор наилучшей

3.3 Тестирование детерминант компании, влияющих на её подверженность валютному риску

Формирование теоретической базы и математических моделей, описывающих воздействие валютных рисков на эффективность компаний, началось в сравнительно недавнее время (80-90-е гг. XX века). Именно в этот период многие страны развитого и развивающегося рынка трансформировали экономику, сняв барьеры для импорта и включившись в международную торговлю. Однако, несмотря на высокую подверженность компаний риску со стороны валютной корзины в последнее десятилетие, исследования в данном направлении развивались только в области смены временного горизонта, рассматриваемого региона и выборки компаний. Большинство научных работ же использовали традиционную эконометрическую модель, за которой стоят жесткие предпосылки, которые в реальности должны ослабляться и учитывать ряд других факторов.

За последнее десятилетие экономисты в исследуемых работах сформировали несколько подходов к оценке подверженности компаний валютным рискам. Наиболее популярными и тестируемыми стали линейные регрессионные модели, в которых в качестве зависимой переменной использовалась доходность акций компании за период (в % выражении), объясняющей - доходность определенной валюты за период (в % выражении), а в качестве меры чувствительности к риску (подверженность валютному риску) - коэффициент при объясняющей переменной. При этом использование моделей для тестирования валютного риска на различных выборках и временных горизонтах показало высокий разброс результатов, а в некоторых случаях - их незначимость.

К настоящему моменту экономисты и исследователи определили несколько способов и возможностей, с помощью которых можно оценить успешность, результативность и эффективность компании. Некоторые из них основаны на использовании соотношений между различными экономическими показателями компании [Delen, Kuzey, 2013], [Combola, Ketz, 1983], например, рентабельность активов, рентабельность прибыли, оборачиваемость активов или запасов и др. Другие авторы в качестве фактора эффективности фирмы использовали коэффициент q-Тобина [Blanchard, Summers, 1993], [Damodaran, 2002], который отражает относительную стоимость компании и её привлекательность, а также стоимость интеллектуального капитала фирмы. Однако проблема сопоставления эффективности компании этими способами с её подверженностью валютным рискам заключается либо в отсутствии периодических данных по требуемым показателям эффективности за короткий период (неделя, месяц), либо в сложности их расчета и дальнейшего применения. Для цели данной работы под эффективностью компании будет пониматься рыночная доходность её акций, которая также применялась ранее, как прокси, в работах, посвященных эффективности и результативности компаний [Shulman, Raymond, 2009], [Binem, Bernadin, 2016]. Стоит отметить, что также данный показатель эффективности компании используется в основном в большинстве основополагающих работ по исследуемой проблематике, которые будут рассмотрены ниже.

Фокус современных исследований по данному направлению сместился в сторону усложнения тестируемых моделей, путем введения дополнительных предпосылок и гипотез, и ослабления первоначально используемых. Так, например, предпосылка о нормальности распределения ошибок была изменена на GARCH (1,1) ошибку [Min, Hutson, Muckley, 2014], [Parlapiano, Alexeev, 2017], а гипотеза об отсутствии асимметрии в валютной подверженности была опровергнута в работах различных экономистов [Martin, Koutmas, 2003], [Babushkin, Dranev, 2014].

В то же время незначимость полученных результатов в некоторых работах по данному направлению была объяснена высокой дифференцированностью компаний и отраслей, для которых положительной влияние одних компенсировалось отрицательным воздействием других в линейной регрессионной модели. Это замечание в дальнейшем привело к исследованию экономистами валютной подверженности не только по всей выборки компаний, но и в отраслевом срезе [Aggarwal, Chen, 2011], [Olugbode, El-Masry, 2014], что значительно изменило полученные ранее результаты и позволило дать оценку валютной подверженности уже по конкретной отрасли.

Особое внимание в проблематике подверженности валютному риску уделяется также типу валютного курса той страны, в которой функционирует компания. В зависимости от того, какой валютный курс действует внутри страны (фиксированный, валютный коридор, плавающий), валютные риски компании, даже работающей на внутренний рынок, различаются. Это различие определяется, как самой волатильностью и изменчивостью курса, так и ожиданиями рынка, инвесторов и фирмы. Стоит ожидать, что в условиях фиксированного курса подверженность валютному риску практически неизменна во времени и хорошо прогнозируется, а в условиях плавающего - возрастает и ожидания строятся на более короткий период.

Однако в научных трудах, в которых исследовалась подверженность компаний валютному рынку в зависимости от валютного режима на развивающихся рынках, было показано, что на практике данная подверженность возрастает при наличие фиксированного валютного курса в стране [Rossi, 2012], [Min, Hutson, 2014]. Действительно, с одной стороны, фиксированный валютный курс позволяет компании меньше заботиться о возникающих валютных рисках, величина которых слабо волатильна, но, с другой стороны, плавающий валютный курс заставляет компании хеджировать валютные риски из-за вероятности высоких потерь и необходимости сопоставления статей в различных валютах в бухгалтерском отчете.

Одной из первых теоретических работ в академической литературе по исследуемой тематике стала статья [Shapiro, 1974], в которой автор, построив математическую модель на микроуровне для международной компании, показал, что валютные риски - важный фактор, влияющий на результативность компании (прибыль), - может меняться в зависимости от отрасли, в которой функционирует компания. Также Shapiro отметил, что экспорт ориентированная компания получает прибыль от девальвации курса, тогда как «domestic firm» - несет чистые потери. Несмотря на то, что модель имела предпосылки плавающего валютного курса и отсутствия контроля над ценами, автор, ссылаясь на схожие исследования, показал, что в случае наличия контроля за валютным курсом и ценами, выводы не изменятся.

1.2 Обзор исследований, посвященных оценки подверженности компаний валютному риску

Первая попытка оценить подверженность валютному риску численно была предложена в статье [Adler and Dumas, 1980], где авторы дали точное определение подверженности валютному риску, которое практически неизменно использовалось в будущих трудах по данной тематике. Традиционно подверженностью валютному риску стала считаться чувствительность рыночной цены какого-либо актива к неожиданным изменениям в валютном курсе (во фьючерсе на валюту). В своей работе Adler и Dumas показали, что данная чувствительность к валютным колебаниям измеряется коэффициентом при переменной «изменение валютного курса» в соответствующей регрессии на логарифм доходности рыночного актива, однако пришли к выводу, что их модель не отражает возможности хеджирования. Другими словами, исходная модель измеряла валютный риск, но не показывала, как от него можно хеджироваться или снизить его влияние. Основополагающей работой в данной области стала статья [Adler and Dumas, 1984], которая являлась продолжением исходной статьи. В ней исследователи перешли от формальных и теоретических размышлений к построению регрессионной модели, которая используется по данной теме и в настоящее время. Построив регрессию валютного курса на рыночную цену актива, авторы показали, что подверженность валютному риску определяется коэффициентом при объясняемой модели. При этом Adler и Dumas ввели предпосылку в модель об отсутствии систематической ошибки, т.е. Они предположили, что будущие валютные колебания и соответствующая волатильность вызывается только непредсказуемыми факторами, т.е. ошибки носят случайный характер. Кроме того, авторы показали, что валютный риск характерен не только для международных корпораций и фирм с высокими объемами экспорта или импорта, но также для компаний с невысокой долей внешней торговли в обороте. В дальнейшем исследования в данной области проводились экономистами с опорой на теоретическую базу и математическую модель, описанные данными авторами.

Дальнейшая проработка данного вопроса привела к появлению исследований, в которых исходная теоретическая база и математическая модель тестировались на выборке компаний определенного региона. Ключевой работой по данному направлению стало исследование [Jorion, 1990], в котором автор одновременно доработал модель, предложенную Adler и Dumas в 1984 году, и протестировал её на выборке 287 американских компаний с 1971 по 1987 гг. Jorion ввёл в первоначальную модель дополнительную переменную - доходность рынка, чтобы зафиксировать влияние рынка на доходность акций компаний. Однако результаты работы показали, что менее 5% фирм подвержены валютному риску на 5% уровне значимости (на всем временном периоде и на отдельных интервалах). При тестировании использовались месячные доходности, но автор подчеркнул, что подверженность валютному риску меняется со временем, и проверка при расчете доходности на другом интервале (дневной, недельный) может значительно изменить результаты. Также автор протестировал влияние экспортных продаж компании на данный показатель и выявил значимую положительную связь по всем рассматриваемым периодам, которая объясняется прямым соотношением между экспортом, общей выручкой и валютным курсом, который не зафиксирован. Аналогичные результаты были получены в статье [Amihud, 1993], в которой автор тестировал аналогичную модель по выборке 32 крупнейших корпораций США с 1982 по 1988 гг.

В 90-е гг. XX века актуальность исследований по данному направлению возросла в несколько раз. Во-первых, большинство предыдущих работ были связаны с теоретическим описанием и проработкой проблемы, тогда как эмпирических проверок по развитому и развивающемуся рынку практически не было. Во-вторых, в ряде работ эмпирические выводы и результаты были диаметрально противоположны ([Choi and Prasad (1995)], [He and Ng, 1998], [Jorion, 1990]), либо слабо сопоставлялись с теоретическими выводами, что не создавало общей картины подверженности компаний валютным рискам. В-третьих, исследователи пытались дополнить существующие модели релевантными факторами и переменными, которые могли бы улучшить оценки моделей и показать более достоверные результаты. Так в работе [Bartov and Bodnar, 1994] авторы заключили, что незначимость переменных в предыдущих работах можно объяснить несколькими фактами:

· существует лаг между изменением валютного курса и его воздействием на рыночную цену акций компании (задержка в несколько дней)

· существует мультиколлинеарность в расширенной модели с рыночной доходностью и валютным курсом

· компании с разной спецификой (с высоким экспортом/импортом, транснациональные/местные) компенсируют друг друга и суммарный эффект в подверженности валютному риску низок

Однако, добавив в модель, предложенную [Adler and Dumas, 1984], лаговые переменные подверженности валютному риску, и, рассчитав более качественным образом доходности компаний, авторы получили схожие результаты с предыдущими исследованиями. При этом объясняющая сила их модели оказалась сравнительно невысока, но как рассчитать суммарный эффект от коэффициентов чувствительности к валютному риску, учитывая лаговые переменные, авторы не показали.

В то же время другие ученые занимались вопросом каузальной связи между динамикой рынка и валютными курсами. В работах [Granger and Yang, 2000] и [Roll, 1992], авторы показали, что между этими переменными существует значимая отрицательная связь, которая прослеживается на разных выборках и временных горизонтах. Таким образом, потенциальное использование в модели с подверженностью валютным рискам этих переменных в качестве объясняющих без дополнительных поправок может вызвать высокую мультиколлинеарность и незначимость коэффициентов модели при высокой объясняющей силе модели.

В 2001 году более комплексное исследование на оценку подверженности компаний валютному риску было проведено в статье [Griffin, Stulz, 2001], где авторы рассмотрели выборку компаний из 6 стран за промежуток с 1975 по 1997 годы. Авторы провели не только регрессионный анализ по каждому региону за указанный период, но также одними из первых провели широкий отраслевой анализ, выделив фирмы промышленной, энергетической, металлургической, строительной и др. отраслей. Также исследователи проверили гипотезу о том, что периодичность данных (недельные, месячные, годичные) оказывают существенное влияние на итоговые значения коэффициентов. В итоге они получили, что в целом валютные риски практически не объясняют разброс в доходности акций компаний (в среднем 1,5% объясненной волатильности) в стандартной регрессионной модели, а значимость коэффициентов наблюдается только в случае использования месячных и годичных данных. Несмотря на найденную невысокую подверженность компаний валютным рискам, авторы показали, что валютные риски значительно меняются в отраслевой разбивке и в зависимости от направления торговли (ориентация на экспорт или местные продажи). При этом они показали, что в дальнейшем требуется исследовать показатели хеджирования компаний валютными рисками. Действительно, слабая взаимосвязь между валютными рисками и доходностью акций может быть вызвана фактором активного хеджирования данных рисков компанией, что в среднем, учитывая положительную и отрицательную подверженность, будет приводить к снижению этого показателя, поэтому выводы о незначимости валютного риска могут быть ошибочны.

В следующей работе [Allayannis, Ofek, 2001] экономисты учли выводы и намеченные тренды по данной проблематике, а именно - попытались исследовать факторы хеджирования в моделях подверженности компаний валютному риску и факторы, которые влияют на решение компании хеджировать их в определенном объеме. Для этого авторы использовали выборку нефинансовых компаний из индекса S&P 500 за 1993 год в силу того, что финансовые компании используют данный инструмент исходя из иных мотивов. В качестве фактора валютного хеджирования авторы использовали объем имеющихся производных финансовых инструментов в иностранной валюте в денежном эквиваленте, которые использовала компания. В результате было показано, что существует значимая отрицательная связь между использованием хеджирующего фактора и подверженностью валютному риску на компанию, при этом результаты оставались устойчивыми при применении различных временных интервалов исследования и регрессионных моделей (WLS, OLS, GLS). На 2 этапе исследования авторы получили, что объем валютного хеджирования положительно и значимо зависит от объема продаж на экспорт и долга в иностранной валюте, а иностранный долг может использоваться в дальнейших исследованиях как прокси фактора валютного хеджирования. Таким образом, авторы показали, наличие и объем валютного хеджирования в значительной степени снижает подверженность валютному риску, что может рассматриваться как решение проблемы влияния валютных рисков на компанию. Однако несмотря на новизну исследования и выводов авторов, в их работе был исследован довольно короткий временной горизонт, ограниченная выборка компаний, и только развитый рынок, что исключало возможность агрегирования результатов. В последующих работах [Schafer, Pohn-Weidinger, 2005], [Bartram, 2007], [Heta, Mulleti, 2013], [Bishev, Boshkov, 2016] экономисты так же показали, что существует оптимальный уровень хеджирования, который снижает влияние валютного риска на доходность акций компаний, а сам фактор хеджирования особенно важен для компаний с высокой экспортной выручкой или высокими расходами на импорт.

В конце 90-х - начале 00-х гг. по исследуемому направлению зародилось новое течение, основополагающей гипотезой которого стала наличие асимметрии во влиянии подверженности к валютному риску на рыночную доходность акций. Другими словами, предыдущие работы и исследования в качестве чувствительности к валютному риску рассматривали только один коэффициент и переменную при нем - изменение (доходность) валютного курса, не исследуя отдельно влияние укрепления и ослабления валютного курса. В реальности же прирост валютного курса может оказать сравнительно низкое (высокое) влияние, чем обратный процесс за счет рыночных тенденций, ожиданий инвесторов, гистерезиса, непринятия и несклонности инвесторов к риску. При этом основной предпосылкой в работах, написанных ранее, являлась предпосылка о независимости и одинаковом распределении ошибок, что позволяло проверять гипотезы, используя OLS. В итоге, когда экономисты использовали стандартные линейные регрессионные модели без поправки на гетероскедастичность, оценки коэффициентов модели становились смещенными, несостоятельными и неэффективными, а значит истинные выводы относительно результатов исследования не могли быть получены. Таким образом, требовалось либо проведение тестов на гетероскедастичность, который с высокой степенью вероятности покажет, что данные неоднородны, либо прямое применение модели, которая учитывает асимметрию валютного риска.

Впервые анализ асимметрии был проведен в работах [Martson, 1990], [Knetter, 1994], [Goldenberg, 1995], [Christophe, 1997] по ценообразованию активов. Независимо друг от друга авторы доказали, что существует асимметрия во влиянии на цену рыночного актива, заключающаяся в разных отклонениях цены актива при положительном и отрицательном риске рынка или определенного фактора. Выводы, полученные в данных работах, определили будущие тенденции для моделирования исследований, посвященных валютной подверженности.

Одной из первых и ключевых работ стала статья [Koutmas, Martin, 2003], в которой авторы эмпирически проверили гипотезу о наличии условной гетероскедастичности и асимметрии в модели с валютным риском. Для этого авторы использовали модель, предложенную Jorion в 1990 году, которая также учитывала влияние рынка на стоимость актива, и трансформировали впоследствии переменную доходности валютного курса на две составляющие: переменную обесценения валютного курса, которой соответствовали даты, в которых валютная доходность была отрицательной, и переменную укрепления валютного курса. На недельных данных 1992-1998 гг. авторы протестировали модель оценки подверженности риску для основных мировых валют (USD, Euro, JPY, DM) и выявили, что цены акций около 40% компаний по выборке каждой из 4 стран были значимо подвержены валютным колебаниям, при этом фирмы финансового и потребительского секторов были подвержены этому фактору в наибольшей степени. Стоит отметить, что в отличие от большинства предыдущих работ, где использовались стандартные модели без поправки на гетероскедастичность, эмпирическая проверка модели с учетом асимметрии в подверженности валютному риску показала намного выше , а также долю значимых коэффициентов чувствительности компаний к этому фактору. В дальнейшем [Muller, Verschoor, 2006] развили данную тему, применив GARCH (1,1) модель, которая позволила решить проблему с возможной гетероскедастичностью. Действительно, данная спецификация модели применяется к временному ряду, предполагая, что условная дисперсия зависит от дисперсии ошибок в предыдущие моменты времени. В результате эконометрическая модель учитывает асимметрию, возникающую на финансовом рынке, когда положительные тренды и новости оказывают влияние на рыночную стоимость акций гораздо ниже, чем негативные шоки и падения рыночного индекса или валютного курса. Как результат, исследователи выявили, что в среднем от 10 до 20% выборки из американских компаний подвержены валютному риску в зависимости от валюты (USD, Euro, JPY, Pound), а зависимость между этим фактором и рыночной доходностью акций - отрицательная по выборке для каждого валютного курса. Кроме того, результаты показали, что наибольшую корреляцию данные переменные имеют при месячных наблюдениях, наименьшую - при недельных.

Актуальность и новизна последующих работ заключалась в трех основных аспектах изучаемой области:

· исследование асимметрии в подверженности компаний валютному риску на развивающихся рынках

· применение математически более усложненных моделей, с целью учесть все несовершенства рынка и более точно исследовать исходную проблему

· построение регрессионных моделей для исследования детерминант чувствительности к валютному риску

Тематика данных работ характерна для последнего десятилетия, в котором актуальность данного вопроса возросла за счет финансового кризиса и скачков волатильности на финансовых рынках.

Среди недавних значимых работ по региону БРИК стала статья [Dranev, Babushkin, 2014], в которой авторы, принимая во внимания результаты и замечания предыдущих работ, эмпирически проверили гипотезу об асимметричной подверженности компаний валютному риску по выборке компаний за 2003-2013 гг. Исследователи выяснили, что в среднем 15-20% компаний подвержены валютному риску, при этом наибольшая подверженность этому фактору было обнаружено на российском финансовом рынке по месячным и квартальным данным. Данный результат согласуется с тем, что в краткосрочной перспективе валютная волатильность воздействует только на сравнительно небольшое количество компаний, тогда как на длинных временных горизонтах больше компаний участвуют в международной торговле либо имеют валютный долг. Также подверженность валютному риску для российского рынка характерна из-за цены на нефть, которая является триггером развития и роста страновой экономики и составляет высокую долю в доходах РФ.

Одной из недавних работ в данной области стал труд [Parlapiano, Alexeev, 2017], где авторы предложили альтернативную модель для выявления взаимосвязи между подверженностью к валютному риску и доходностью акций. Экономисты показали, что стандартная модель для анализа, предложенная Jorion, в большинстве предыдущих работ привела к незначимости коэффициентов при высокой доли объясненного разброса за счет возникающей мультиколлинеарности. Опираясь на модели и теоретические обоснования предшественников, авторы используют в своем труде 3-х шаговый метод:

· на 1 этапе строилась регрессия валютной доходности от её предыдущих значений и значений 6 контрольных переменных

· на 2 этапе оценка полученных остатков добавлялась в аналогичную модель, но уже для доходности рыночного портфеля

· на 3 этапе оценки полученных остатков 1 и 2 шага добавлялись в аналогичную модель, где зависимой переменной была рыночная доходность акций

Действительно, данная процедура позволила зафиксировать влияние рынка, которое существенно отражается на доходности акций; влияние внешней среды с помощью контрольных переменных (инфляция, денежная масса, торговый баланс и т.д.); зависимость текущих значений переменных от предыдущих.

Протестировав выборку из европейских компаний с 1999 по 2011 гг., авторы получили, что наибольшую подверженность валютному риску оказали швейцарский франк и евро, а склонность к этому возрастает у компаний финансового сектора и фирм с высокой капитализацией.

1.3 Детерминанты компании, влияющие на её подверженность валютным рискам

По мере того, как развивалось исследование связи между риском и рыночной доходностью акций, фокус работ был направлен не только на изучение данной связи, но и факторов, который оказывают влияние на силу данной зависимости. Другими словами, конечной целью экономистов было не показать наличие или отсутствие значимой связи между рассматриваемыми переменными, а определить факторы (детерминанты) компании, которые оказывали бы значительное влияние на чувствительность рыночной цены акции к валютной волатильности. После данной процедуры авторы уже могли дать вполне конкретный вывод - какие переменные оказали сильное влияние на коэффициент чувствительности и как с помощью них можно было снизить данную подверженность, а какие - не влияют на найденную на первом этапе регрессионного анализа оценку коэффициента.

Исследования детерминант чувствительности к валютному риску получили распространение в последние два десятилетия. Большинство из них были совмещены с эмпирической проверкой связи между валютным риском и рыночной стоимостью акций, как второй этап данной работы. Первая попытка включения детерминант в анализ валютных рисков была осуществлена в работе [Jorion, 1990], в которой ученый разложил стандартный коэффициент чувствительности при переменной валютной доходности на две составляющие: константу и новый коэффициент чувствительности при переменной «доля экспортной выручки в общем объеме выручки». По всей выборки компаний для каждого временного периода автор получил значимые положительные оценки коэффициентов, что говорит об односторонней связи между долей экспортной выручки и чувствительностью к валютным колебаниям. В дальнейшем схожие выводы были получены в работах [Bodnar, Gentry, 1993], [De Ceuster et al., 2000], [Choi, Kim, 2003], где были добавлены дополнительный фактор размера компании, долговая нагрузка, и приведено отраслевое деление.

Комплексная оценка детерминант была представлена в статье [Muller, Verschoor, 2006], где в качестве факторов были выбраны 5 характеристик компании: размер компании, коэффициент мгновенной ликвидности, финансовый рычаг и балансовая стоимость компании на акцию. При этом данные переменные выбраны не случайно, а за каждой из них следует теоретическое обоснование её значимости в исходной модели. Так детерминанта «размер компании» обычно представима как натуральный логарифм выручки и показывает, насколько велика фирма на рынке в сравнении с другими. Например, компании большого размера имеют большую ориентацию на экспорт готовых товаров или импорт промежуточных товаров, а, чтобы захеджировать валютные риски требуется большой объем средств. Наоборот, компании с небольшим оборотом имеют более высокие издержки и вероятность финансовой неустойчивости, а объем хеджирования требуется сравнительно небольшой, поэтому они имеют больше стимулов к этому действию. В конечном счете чувствительность валютной доходности к рыночной доходности акций данных компаний должно быть сравнительно низким. Аналогичные суждения применимы к компаниям с высоким финансовым рычагом, которые более вероятно станут хеджировать риски, особенно если основной долг в иностранной валюте. Как результат, авторы показали, что для исследуемых валютных курсов (USD, JPY, Euro, Pound) только 2 из 5 детерминант (размер компании и финансовый рычаг) являются значимыми по недельным, месячным и квартальным данным, тогда как остальные переменные оказались в целом не значимы. Эмпирические результаты подтвердили теоретическое обоснование и включение данных переменных: детерминанта размера компании оказалась положительно связана с мерой подверженности к валютному риску, а финансовый рычаг - отрицательно.

Дополнительные детерминанты величины подверженности к валютному риску были рассмотрены в статье [Aggrawal, Harper, 2010]. На первом этапе для проверки наличия значимой связи между подверженностью к риску и доходностью акций компаний авторы использовали 3-х факторную модель Фама-Френча. На втором этапе в линейную модель были добавлены следующие факторы:

· Коэффициент оборачиваемости активов

· Отношение рыночной стоимости компании к балансовой

· Отношение долгосрочных активов компании ко всем активам

· Затраты на R&D

· Дамми переменная отрасли, в которой функционирует компания

· Средний по отрасли индекс Херфиндаля

Результаты исследования детерминант, с одной стороны, оказались значимыми, с другой стороны, отчасти противоречили выводам предыдущих исследователей. Так, мелкие компании более подвержены валютному риску, чем фирмы с высоким оборотом выручки. Такие же выводы были сделаны относительно финансового рычага. При этом, материальность и оборачиваемость активов, а также компании с низкой конкуренцией в отрасли оказались отрицательно связаны с чувствительностью к валютному риску. Однако выборка компаний производилась по развитому региону - США и за период 1990-2003 гг., что в целом снизило актуальность полученных результатов, так как за этот период произошли значительные изменения в международной торговли и валютных режимах.

На развивающемся рынке подобная тематика работ характерна для 2010-н.в., так как именно в этот период появились крупные исследования по детерминантам подверженности валютному риску в Китае, Индии, России, Корее и др. По российскому рынку исследование детерминант было проведено в работе [Dranev, Babushkin, 2014], где к стандартно используемым были добавлены переменные доля иностранного долга в общем долге компании и отраслевые особенности (финансы, добывающие отрасли). Оценки всех коэффициентов по выборке российских компаний оказались значимыми, а наличие долга в иностранной валюте оказалось в прямом соотношении с обесценением национальной валюты, и наоборот. Такая же связь была выявлена и для коэффициента принадлежности компании к финансовой отрасли, тогда как для компаний из сектора добычи ресурсов связь была строго отрицательной и при обесценении, и при укреплении национальной валюты. По индийскому рынку качественное и современное исследование на данную тему представлено в работе [Mohapatra, Rath, 2017] по выборке 232 компаний за 2000-2013 гг. На втором этапе авторы включили в модель 5 детерминант, использовавшихся в более ранних работах (долговая нагрузка, коэффициент экспорта, рыночная стоимость компании к балансовой, размер и оборачиваемость активов), однако саму зависимую переменную представили, как корень из абсолютной величины чувствительности компании к валютному риску. Таким образом, авторы не стали рассматривать в отдельности асимметрию в подверженности к этому фактору, предположив, что направленность его не влияет на оценки коэффициентов при детерминантах. В итоге были получены три значимые детерминанты: размер компании, который отрицательно связан с величиной подверженности валютному риску; отношение рыночной стоимости к балансовой стоимости компании и коэффициент экспорта, который, напротив, - положительно связаны с данной величиной.

В 90-е гг. XX века широкое распространение в финансах и на фондовом рынке получили поведенческие аспекты, основываясь на которых, экономисты пытались объяснить разного рода несовершенства рынка и неполную рациональность инвесторов, которые принимают основные решения на данном рынке. Одной из базовых концепций в данной области стало непринятие риска или несклонность к риску. Эта идея была позаимствована у нейроэкономистов и психологов Д. Канемана и А. Тверски из их основополагающей работы [Kahneman, Tversky, 1979] по теории перспектив и принятии решения при существующем риске. В ней ученые показали, что индивиды более чувствительны к потерям, чем к дополнительному выигрышу за счет несклонности к риску и боязни быть в проигрыше, даже если эта сумма не велика.

Одна из первых попыток совместить оценку рыночных активов и отношения инвестора к риску была предпринята на теоретическом уровне в статье [Artzner, Delbaen, Eber, 1999]. Авторы, доказав ряд утверждений и теорем, показали, что дополнительную доходность к накопленной (кумулятивной) доходности следует учитывать с определенным весом, который зависит от отношения инвестора к существующему риску. С другой стороны, на практике данный метод оказался практически неприменим из-за возникающих проблем с математической точки зрения.

Значимый вклад в развитие данного направления был сделан в работах [De Giorgi, 2005] и [De Giorgi, Post, 2008], в которых была выведена модель CAPM с поправкой на предпочтения инвестора к риску и асимметрию воздействия данного фактора. Исследователи протестировали данную модель на 10 портфелях и сравнили с результатами стандартной модели CAPM. В результате было получено, что модель авторов лучше соответствует реалиям рынка и существенно больше объясняет, при этом разброс остатков и оценка дисперсии ниже.

Дальнейшее исследование меры риска и дисперсии, которые учитывают несовершенства рынка, было продолжено в работах [Rachev, Stoyanov, Fibozzi, 2011] и [Rachev et al., 2014], где рассматривались теоретические аспекты и модификации учета риска в различных моделях. Ко всему прочему, авторы исследовали возможность асимметрии воздействия риска на какой-либо показатель. Данная асимметрия учитывается через показатель дисперсии определенного фактора или переменной и имеет различную чувствительность к падению и росту показателя на одну и ту же величину. Одним из способов учесть несовершенства, который предложили авторы, является показатель Colog, относящийся к одному из классов измерения волатильности случайной величины. Данный показатель позволяет учесть асимметрию в поведении инвестора, а именно его несклонность к риску и непринятие риска. Кроме того, он легко интерпретируем в терминах дисперсии случайной величины.

Применимость Colog в моделях для рыночной оценки цены актива и их эмпирическая проверка была проведена в статье [Dranev, Fomkina, 2013], где авторы, базируясь на работах [Sharp, 1964], [Rachev et al., 2011], [Fama, Mackbeth, 1973], [Fama, French, 1993], [Hogan, Warren, 1974]. В работе использовалась выборка из публичных нефинансовых компаний России и ЮАР с 2003 по 2012 гг. Исследователи получили, что при применении коэффициента чувствительности к риску с корректировкой на показатель colog, объясняющая сила модели возрастает, сам коэффициент остается значим, а стандартная ошибка сокращается. При этом авторы выявили асимметрию между доходностью рынка и самого актива, которая возникает из-за асимметрии в предпочтениях инвестора при падении и росте цены актива. Данная характеристика возникает из-за существования стохастического дисконт фактора, который используется в соответствующей модели, и по-разному воздействует на положительные и отрицательные движения рынка.

В целом, модель с colog коэффициентом чувствительности к риску является альтернативой для моделей, где коэффициенты для чувствительности к риску отдельно определяются для случаев падения и случаев роста рынка. С другой стороны, последняя модель только фиксирует и указывает данную асимметрию, которая наблюдается за счет разницы в оценках коэффициентов, тогда как первая - в самой функции модели учитывает различие в предпочтениях инвестора и способна объяснить возникающий уровень асимметрии.

Отметим, что ранее модель с colog коэффициентом применялась только в теоретических работах, которые были посвящены различным мерам и спецификациям риска с учетом возможной асимметрии, тогда как практических работ, в которых строилась бы модель с данным коэффициентом при валютной доходности и эмпирически проверялась значимость данной модели, в настоящее время нет. Кроме того, не было проведено сравнений между оценкой colog коэффициента и коэффициентами, получаемыми при моделировании подверженности валютному риску по методу [Koutmas, Martin, 2003] отдельно для обесценения и укрепления курса валют. Данный пробел будет ликвидирован в этой работе, путем эмпирической проверки схожих моделей по выборке публичных российских компаний на свежих данных за 2010-2016 гг.

Глава 2. Методология исследования подверженности валютному риску