Формирование выборки и отбор показателей для проведения исследования - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков

Для построения теоретических значений CDS необходимо использовать исторические данные по CDS, которые на регулярной основе котируются на бирже. Так как в России нет достаточного для проведения исследования количества банков, появилась необходимость прибегнуть к банкам в некоторых других относительно сопоставимых странах. В качестве таких стран было выбрано устоявшееся и часто анализируемое во многих работах объединение наиболее перспективных растущих экономик стран БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай и ЮАР). Данные страны имеют много общего в экономическом развитии и позициях на международных рынках. Таким образом, для цели построения теоретических значений CDS были отобраны банки из развивающихся стран группы БРИКС, CDS на долговые инструменты которых котируются на рынке.

В качестве временного периода выбран отрезок времени с начала 2011 года по февраль 2015 года. Выбор 2011 года в качестве начального периода для исследования объясняется, во-первых, желанием избежать влияния кризисных явлений на проводимое исследование, а во-вторых, тем, что наиболее качественные и заслуживающие доверия данные по котировкам спредов CDS появились в 2011 году.

Итоговая выборка банков с распределением по странам представлена в таблице 2[1].

Таблица 2 Выборка банков из стран БРИКС для эмпирического исследования[2]

Страна

Число банков

Бразилия

4

Россия

8

Индия

5

Китай

8

ЮАР

0

Всего

25

Источник: Составлено автором

Перейдем теперь к определению показателей, которые могут быть полезны с точки зрения объяснения спреда CDS. Поскольку речь идет о странах БРИКС, а не только о России, то за основу для данных были взяты приведенные к одному виду ежеквартальные отчетности по МСФО.

В качестве зависимой переменной выступает оцениваемое значение спреда CDS по банкам из группы стран БРИКС. Для анализа был выбран наиболее популярный и, следовательно, ликвидный по сроку вид CDS: пятилетний.

Из большого перечня потенциальных переменных были отобраны не коррелирующие между собой (приемлемый уровень корреляции 0, 5). После исключения сильно взаимосвязанных переменных был сформирован следующий перечень переменных:

    - "Суверенный спред CDS" (также, как для CDS банков, для суверенных CDS был взят тот же пятилетний временной период; для Бразилии, России и Китая в качестве суверенного CDS был взят CDS на государственный долг, для Индии, так как CDS на государственный долг на рынке не представлен, был взят CDS на долг Export-Import Bank of India - этот государственный банк имеет самую низкую оценку среди индийских эмитентов); - "Итого активы"; - "Основные фонды / Итого обязательства"; - "Чистая процентная маржа" (соотношение процентного дохода и суммы приносящих доход активов); - "Средняя рентабельность активов"; - "Коэффициент Затраты / Расходы" (соотношение административных расходов и операционной прибыли); - "Кредиты за вычетом резервов / Итого активы"; - "Кредиты за вычетом резервов / Депозиты и краткосрочное привлечение"; - "Ликвидные активы / Депозиты и краткосрочное привлечение"; - "Оставшаяся операционная прибыль" (чистая прибыль от остальных ценных бумаг (не относящихся к предназначенным для продажи и оцениваемым по справедливой стоимости через прибыль или убыток); чистый доход от страховой деятельности; прочие доходы от основной деятельности, операционная прибыль или убыток от участия); - "Обесцененные кредиты / Сумма выданных кредитов"; - "Коэффициент достаточности капитала"; - "Межбанковский коэффициент" (соотношение остатков по лоро - и ностро-счетам); - "Гудвилл"; - "Вероятность дефолта страны". (Для оценки вероятности дефолта страны использовались присвоенные данной стране на конкретный промежуток времени рейтинги от трех международных рейтинговых агентств (Standard &; Poor's, Moody's Investors Service иFitch Ratings). Для соотнесения рейтингов и вероятностей дефолта использовались данные из ежегодно публикуемых рейтинговыми агентствами отчетов о вероятностях дефолтов. Здесь важно отметить, что в случае наличия у страны более одного рейтинга для определения конкретной вероятности дефолта использовались принципы, изложенные в рекомендациях "Базель II". Так, согласно пункту 97, в случае если у контрагента имеется рейтинг от двух рейтинговых агентств, используется тот рейтинг, которому соответствует наибольшая вероятность дефолта (то есть худший рейтинг). Если же у контрагента имеются более двух рейтингов (в нашем случае это количество ограничивается тремя), то, согласно пункту 98, отбирается два рейтинга, соответствующих наименьшей вероятности дефолта, и уже из них выбирается тот, которому соответствует большая вероятность дефолта (то есть из трех рейтингов вначале выбираются два лучших, а затем из них выбирается худший). Подобная оценка позволила получить конкретное значение вероятности дефолта каждой страны для каждого временного периода оценки); - "Наличие государственного участия в акционерном капитале банка" (фиктивная переменная, принимающая значение "1", если государство входит в какой-то части в акционерный капитал банка, и "0", если нет); - "Принадлежность к стране" (несколько фиктивных переменных, принимающих значение "1", если данный банк относится к той стране, которую характеризует данная переменная).

Еще одной часто встречающейся сложностью при отборе показателей является наличие гетероскедастичности (неоднородность наблюдений, выражающаяся в непостоянной дисперсии случайной ошибки модели). Поскольку в представленной выборке большое количество переменных принимает абсолютное, а не относительное значение, хорошим способом избавления от проблемы наличия гетероскедастичности является попытка взять от абсолютных значений натуральный логарифм. Переход к логарифму позволяет приблизить распределение остатков регрессии к нормальному распределению. Это повлияет на трактовку полученных результатов, но не изменит общей сути вычислений.

Из первоначального списка анализируемых переменных три были видоизменены. От двух абсолютных переменных был взят их натуральный логарифм: "Итого активы" и"Гудвилл". Это говорит о том, что теперь эти переменные следует трактовать в терминах эластичности: "Изменение итого активов" и "Изменение гудвилла".

Переменная "Оставшаяся операционная прибыль" была приведена к относительному виду, путем ее соотношения с показателем "Итого активы". Полученная переменная получила название "Доля оставшейся операционной прибыли в активах".

Новые переменные также были проверены на наличие автокорреляции со всеми остальными, и были получены приемлемые результаты.

Окончательный набор переменных представлен в таблице 3.

Таблица 3. Набор переменных регрессионной модели оценки теоретического спреда CDS

Обозначение в модели

Переменная в модели

Мера измерения

Cds5

"Спред CDS"

Базисные пункты

Cdsn5

"Суверенный спред CDS"

Базисные пункты

Ltotalassets

"Изменение итого активов"

Базисные пункты

Capfundliab

"Основные фонды / Итого обязательства"

%

Netintmarg

"Чистая процентная маржа"

%

Roa

"Средняя рентабельность активов"

%

Costincratio

"Коэффициент Затраты / Расходы"

%

Nlta

"Кредиты за вычетом резервов / Итого активы"

%

Nlcf

"Кредиты за вычетом резервов / Депозиты и краткосрочное привлечение"

%

Liqasstfund

"Ликвидные активы / Депозиты и краткосрочное привлечение"

%

Ropta

"Доля оставшейся операционной прибыли в активах"

%

Implgrossl

"Обесцененные кредиты / Сумма выданных кредитов"

%

Tier1

"Коэффициент достаточности капитала"

%

Interr

"Межбанковский коэффициент"

%

Lgoodwill

"Изменение гудвилла"

Базисные пункты

Sum5c

"Вероятность дефолта страны"

%

Com, gov

"Наличие государственного участия в акционерном капитале банка"

Фиктивная переменная

B, r, i, c

"Принадлежность к стране"

Фиктивная переменная

Источник: Составлено автором

Важно пояснить, что не все банки на регулярной основе публикуют ежеквартальные отчетности, но, так как банки, на долг которых торгуются CDS, являются, как правило, достаточно крупными и публичными, то больших трудностей при сборе информации по данной выборке эта проблема не составила. Однако по тем показателям отчетности, по которым по той или иной причине данные отсутствовали, выборка была восполнена посредством вычисления средневзвешенного изменения пропущенного показателя по всем банкам из одной страны из представленной выборки за данный период. Это позволило добиться высококачественной по заполняемости выборки.

Отметим также, что все данные финансовой отчетности брались на фактическую дату составления отчетности. Полученные показатели сравнивались со значениями спредовCDS за этот день. Очевидно, что отчетности не публикуются в тот же день, когда они составляются, однако, мы исходим из предпосылки о том, что все инвесторы получают информацию в тот же день, на который формируются отчетности. Опущение этой предпосылки и исследование модели с учетом даты публикации отчетности является хорошей возможностью для совершенствования модели в будущем.

Исходная модель оценки теоретического спреда CDS коммерческого банка выглядит следующим образом:

YIt = б + в1*x1, it + в2*x2, it + ... + вN*xN, it + хIt,

I = 1, ..., N; t = 1, ..., T, (1)

Где i - номер объекта, t - время, yIt - объясняемая переменная, б - свободный член, вN - коэффициент при объясняющей переменной, xN, it - объясняющая переменная, хIt - случайная ошибка.

По ходу исследования будут построены четыре вида моделей:

    1) линейная регрессионная модель; 2) модель панельных данных "between"-регрессии; 3) модель с детерминированными эффектами; 4) модель со случайными эффектами.

Похожие статьи




Формирование выборки и отбор показателей для проведения исследования - Оценка кредитного дефолтного свопа для российских коммерческих банков

Предыдущая | Следующая