Везде
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБОЛОЧЕЧНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОРТФЕЛЬНЫХ ПОСТРОЕНИЙ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ ОБЛИГАЦИЙ
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЙ МЕТОД ОБОЛОЧЕЧНОГО АНАЛИЗА ДЛЯ ПОРТФЕЛЬНЫХ ПОСТРОЕНИЙ НА РОССИЙСКОМ РЫНКЕ ОБЛИГАЦИЙ
Аннотация
Код статьи
S042473880000540-3-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Соколова Татьяна Владимировна  Теплова Тамара Викторовна
Выпуск
Том 53 Выпуск № 3
Страницы
110-128
Аннотация
В статье впервые производится построение и тестирование портфелей на рынке облигаций с  применением непараметрического метода оболочечного анализа (Data Envelopment Analysis, DEA). С помощью DEA строится интегральная оценка и ранжирование по оптимальности (эффективности) обращающихся на рынке выпусков облигаций российских компаний с точки зрения частного инвестора. Оригинальный алгоритм построения оптимального портфеля облигаций строится на двух аналитических процедурах: сначала выявляются детерминанты доходности к погашению рублевых корпоративных облигаций (КО) для диверсифицированной выборки компаний реального сектора на отрезке с 2008 по 2015 г., а затем на выборке обращающихся облигаций применяется метод DEA для формирования оптимального пакета облигаций в портфеле. На заключительном этапе для периода 2014–2015 гг. тестируется инвестиционная стратегия портфельного построения из тех рублевых корпоративных облигаций, которые оказались на границе эффективности. Для выявления детерминант доходности КО российского рынка эконометрическими методами анализируется совокупность макроэкономических и корпоративных (финансовых и нефинансовых) факторов, характеристик выпуска. При этом впервые для российского рынка рассматриваются не только текущие, но и ожидаемые значения инфляции, темпа роста ВВП, индикаторов риска (как прокси-показатель – индекс волатильности RTS (VIX)). При выявлении оптимальных (достигших границы эффективности) выпусков облигаций учитывается совокупность разноплановых факторов: доходность к погашению, дюрация, ликвидность выпуска, показатели кредитного риска эмитента. Подтвердились гипотезы нашего исследования о том, что на уровень доходности к погашению значимо влияет размер выручки компании-эмитента, признак включения выпуска облигаций в Ломбардный список Банка России, доля участия государства в собственном капитале эмитента, показатели долговой нагрузки эмитента, уровень текущей и ожидаемой инфляции. Границы эффективности (оптимальности) достигли преимущественно займы крупных компаний с государственным участием в собственном капитале. Гипотезы нашего исследования о том, что инвестиции в выпуски облигаций на границе эффективности могут опередить облигационные индексы-бенчмарки по доходности и отношению «доходность / волатильность», подтвердились частично, для периода 2014 г., характеризующегося снижением цен на рублевые облигации.
Ключевые слова
рублевые корпоративные облигации, активные стратегии инвестирования, метод Data Envelopment Analysis
Классификатор
Дата публикации
01.07.2017
Всего подписок
4
Всего просмотров
866
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf

Библиография



Дополнительные источники и материалы

Алескеров Ф. Т., Белоусова В. Ю., Петрущенко В. В. (2015). Модели оболочечного анализа данных и анализа стохастической границы в задаче оценки эффективности деятельности университетов // Проблемы управления. № 5. С. 2–19.


Теплова Т.В., Соколова Т.В. (2011). Моделирование стоимости корпоративного заимствования на российском рынке // Управление корпоративными финансами. № 5. С. 198–220.


Anderson R., Mansi S., Reeb D. (2003). Founding Family Ownership and the Agency Cost of Debt // Journal of Financial Economics. No. 68. P. 263–285.


Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis // Management Science. No. 30(9). P. 1078–1092.


Bao J., Pan J., Wang J. (2011). The Illiquidity of Corporate Bonds // The Journal of Finance. No. LXVI (3). P. 911–946.


Boubakri N., Ghouma H. (2010). Managerial Opportunism, Cost of Debt Financing and Regulation Changes: Evidence from the Sarbanes–Oxley Act Adoption. Working Paper. HEC Montreal.


Bruslerie H. (2004). Active Bond Strategies: What Link between Forecasting Ability, Excess Return and Performance? // Journal of Asset Management. No. 5(2). P. 105–119.


Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision-Making Units // European Journal of Operation Research. No. 2(6). P. 429–444.


Cici G., Gibson S. (2012). The Performance of Corporate Bond Mutual Funds: Evidence Based on Security-Level Holdings // Journal of Financial and Quantitative Analysis. No. 47. P. 159–178.


Cooper W., Seiford L., Tone K. (2007). Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software. N.Y.: Springer.


Ferson W., Henry T.R., Kisgen D.J. (2006). Evaluating Government Bond Funds Using Stochastic Discount Factors // Review of Financial Studies. No. 19. P. 423–455.


Fethi M.D., Pasiouras F. (2010). Assessing Bank Efficiency and Performance with Operational Research and Artificial Intelligence Techniques: A Survey // European Journal of Operational Research. No. 204 (2). P. 189–198.


Gutierrez R., Maxwell W., Xu D. (2008). Persistent Performance in Corporate Bond Mutual Funds. Working Paper. Eugene: University of Oregon.


Huij J., Derwall J. (2008). Hot Hands’ in Bond Funds // Journal of Banking and Finance. No. 32. P. 559–572.


Malhotra R., Malhotra D.K., Russel P.S. (2010). Using Data Envelopment Analysis to Rate Bonds // Journal of Business & Economic Studies. No. 16(1). P. 58–76.


Mansi S., Maxwell W., Miller D. (2011). Analyst Forecast Characteristics and the Cost of Debt // Review of Accounting Studies. No. 16. P. 116–142.


Robbins M.D., Simonsen W. (2002). Using Data Envelopment Analysis to Evaluate the Performance of Municipal Bond Issuers // State & Local Government Review. Vol. 34. No. 1. P. 20–28.


Silva F., Cortez M.C., Armada M.R. (2003). Conditioning Information and European Bond Fund Performance // European Financial Management. Vol. 9. No. 2. P. 201–230.


Wald J.K., Long M.S. (2007). The Effects of State Laws on Capital Structure // Journal of Financial Economics. No. 82. P. 297–319.


Zhou P., Ang B.W., Poh K.L. (2008). A Survey of Data Envelopment Analysis in Energy and Environmental Studies // European Journal of Operational Research. Vol. 189. No. 1. P. 1–18.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести