WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 29 |

Конечно же, разумно устанавливать алерт программно, пользуясь услугами тех же финансовых порталов (на сайте [26] эта услуга предоставляется, правда, в порядке индивидуальной настройки). Целесообразно выдавать безусловный алерт, если хотя бы один из параметров бумаги окажется больше или меньше расчетного уровня. Также, безусловно, необходимо выставлять алерт и на смену уровня инвестиционного качества ценной бумаги (такая практика называется downgradesupgrades). Все ведущие мировые рейтинговые агентства на регулярной основе осуществляют переоценку акций, и на ряде сайтов такая переоценка вызывает безусловный алерт.

Представленная в настоящем разделе экспрессметодика финансового анализа предоставляет ее пользователю возможность оперативно принимать решение о наполнении и ребалансинге фондового портфеля, сосредоточившись прежде всего на перспективных акциях, чей курсовой рост более чем вероятен. Эта методика не гарантирует будущих прибылей – этого не умеет делать ни одна система в мире, в противном случае это бы напоминало открытие вечного двигателя. И опрометчиво было бы утверждать, что акции с низким инвестиционным качеством будут только падать в цене. В жизни все сложнее, и иногда изумляешься, глядя на 60долларовые акции, почему они стоят именно 60 долларов, а не, скажем, 5. Но здесь – тайна, магия рынка, целый перечень тонкостей, которые данная методика не оценивает и не комментирует.

Зато как бывает приятно посмотреть, когда (взятая для примера) Cisco Systems (для справки: капитализация порядка 120 млрд долларов), едва поднявшись со дна в 10 долларов и немного поколебавшись, возвращается на уровень 12 долларов, хотя в былые времена цена на эти акции доходила до 80 долларов! Вот тогда ты понимаешь, что не все на рынке решает дешевый ажиотаж, и, по мере того, как эйфория сменяется истерией, а на смену «рулеточной» психологии приходит трезвая оценка, на авансцену выходит анализ фундаментальных факторов. Строить портфельный выбор на фундаментальном анализе на самом деле означает минимизировать потенциальную волатильность своих доходов. Если бы в России был скольконибудь развит рынок опционов на акции, то можно было бы хорошо зарабатывать, покупая опционы call или выставляя «бычьи спрэды» на потенциально растущие акции (подробнее об этих стратегиях см. в [53]). И предлагаемая методика экспрессанализа позволяет строить не только опционные схемы роста, но и формировать опционные стратегии хеджирования на активы, чья инвестиционная привлекательность вызывает сомнения.

Полагаю, что методика, подобная той, что здесь изложена, должна быть в обязательном порядке настроена на сайтах, осуществляющих поддержку торговли акциями. Полагаю, что для России наступает время финансовых порталов, где собственно справочное представление данных соседствует с онлайнкалькуляторами и автоматизированными советниками портфолиоменеджера.

Рейтинг российских корпоративных облигаций на основе нечетких моделей В работе [69] мы произвели финансовый экспрессанализ рынка российских акций (она составила содержание предыдущего раздела данной книги). Анализ состоялся в феврале 2002 года, и приятно осознавать, что мы не ошиблись в оценках. Все акции первого эшелона с присовенной нами оценкой «ВысокоеСреднее качество» (сюда относятся «Лукойл», «Сургутнефтегаз», «Татнефть») в 12 кварталах года показали устойчивый рост (до сотни процентов годовых). Также мы наблюдали спад в акциях второго эшелона, оцененных сравнительно низко на тот момент (сюда относим МГТС, Мосэнерго, «Ростелеком» и др.). Есть и исключения из правила:

например, ЮКОС, имеющий пониженную оценку «Среднее качество» изза отрицательной обеспеченности оборотных активов собственными средствами, рос бурно. Но здесь мы усматриваем не влияние фундаментальных факторов, а ажиотажный рост интереса зарубежного инвестора к российскому нефтегазовому комплексу, подогретый общемировой политической конъюнктурой. У западных инвесторов свой порядок анализа активов, и уставочные параметры в оценке не совпадают с тем же для методов, применяющихся на российской почве. Тем более, надо признать, что размещение компанией АДР за рубежом (пример ОАО «Лукойл») выводит эмитента АДР за круг чисто российских компаний, поэтому претерпевают коррекцию и правила анализа инвестиционной привлекательности таких акций.



Кризис американского фондового рынка потянул все российские акции вниз. И это тоже особенность нашего рынка. Сначала мы перегреваемся до заоблачных высот, а потом, чуть что случилось за океаном, мы принимаемся терять в весе. Это – проявление технически слабого рынка, зависимого от рынков более финансово мощных и устойчивых. Здесь уместен пример компании Cisco Systems (CSCO), за которой я давно пристально наблюдаю. Компании явно не хватает прибылей, чтобы обосновать свою текущую курсовую цену, поэтому тренд цены последний год – строго понижательный. Тем не менее, компании не дают упасть до уровня в долларов за акцию (что было бы справедливо), потому что сама компания имеет план по выкупу своих акций назад, и этого плана обратного выкупа достаточно, чтобы стабилизировать цену на уровне не ниже 1112 долларов. Эта нерыночная мера, тем не менее, характеризует техническую силу рынка акций CSCO. А у нас даже компании с хорошими фундаментальными параметрами рискуют потерять в весе просто изза внешних веяний. Но сквозь все возможные веяния, на среднесрочном интервале владения ценной бумагой, пробиваются фундаментальные факторы, и их значения по совокупности формируют повышательный или понижательный тренды.

Итак: детальный анализ фундаментальных факторов ценной бумаги и мы продолжаем настаивать на этом позволяет снизить инвестиционный риск. Инвестор отчетливо видит все риски, которые проистекают из пониженного уровня отдельных факторов на общем фоне. Действительно, если существует механизм ранжирования акций по инвестиционной привлекательности, то почему я должен выбирать в портфель худшие акции, а не лучшие (спрашивает себя инвестор)? Как только механизм рейтинга (или скоринга) становится прозрачным, и все преимущества и дефекты той или иной ценной бумаги налицо, когда произведенный скоринг становится доступным широкому кругу игроков, тогда имеет смысл говорить о постепенном формировании рационального инвестиционного выбора [75]. Ближайшая пятилетка, ее инвестиционная парадигма как раз формируется под знаком именно этого типа выбора. Инвестор становится аккуратнее, перестает слушать ангажированных финансовых аналитиков, внимательнее исследует бухгалтерскую отчетность эмитента, требуя дополнительной премии за риск мошенничества с бухучетом (печальные примеры Enron, Arthur Andersen, WorldCom у всех на слуху). Словом, инвестор перестает бросаться из крайности в крайность, от эйфории в истерию, он постепенно отрезвляется.

Методология оценки фундаментальных факторов эмитента вызывает намерение применить матричную схему анализа (по строкам матрицы – отдельные показатели, по столбцам – размытые подмножества уровней этих факторов) к рейтингу корпоративных облигаций. Как работает матричная схема оценки, мы уже продемонстрировали на примере рейтинга риска банкротства, рейтинга долговых обязательств субъектов РФ, скоринга акций. Белорусская научная школа [9, 10] успешно применяет матричные методы для оценки рейтинга банков и страховых компаний. И, разумеется, нет никаких противопоказаний к тому, чтобы воспользоваться этой схемой для рейтингования корпоративных облигаций.

Фундаментальный подход к оценке рейтинга облигаций Главные риски, определяющие рейтинг облигации это процентный и дефолтный риски. Под процентным риском мы понимаем риск эмитента привлечь средства под высокий процент, когда в последующем на рынке появятся более выгодные (дешевые) источники заимствований (обычно этот риск парируется в проспекте эмиссии облигаций правом эмитента на обратный выкуп облигаций по заведомо известной цене офертой). Аналогично, в категорию процентного риска входит риск инвестора ссудить деньги под низкий процент, когда в будущем появятся условия более выгодных ссуд. Этот риск парируется покупкой инвестором опционов: call – на процент по облигациям, которые могут вырасти в курсовой цене, и put – на процентную ставку по собственным облигациям. Вся эта техника, широко распространенная в США, пока недоступна для России, которая до сих пор не может оправиться от краха рынка производных ценных бумаг в августе 1998 года (доверие российских инвесторов к этим инструментам не восстановлено в полном объеме до сих пор).

Под дефолтным риском мы понимаем риск срыва исполнения эмитентом текущих платежей по собственным долговым обязательствам. Крайним случаем дефолта является фаза банкротства эмитента.





Суть рейтинга в моей разработке – в том, чтобы анализировать выбранные фундаментальные характеристики эмитента облигаций в совокупности. При этом все отдельные частные показатели рейтинга – ранги – сворачиваются в единую оценку инвестиционного качества облигации, а весами в свертке служат параметры, которые подлежат оценке на основе дополнительных соображений.

Мы также считаем, что развитый рынок заимстований вынуждает эмитентов с худшими фундаментальными характеристиками в качестве премии за риск выплачивать большие проценты по своим облигациям. Тем самым влияние процентного риска на рейтинг облигаций уменьшается, и на первый план выходит риск дефолта.

Источник данных для анализа При анализе я воспользовался данными с сайта информационноаналитического и учебного центра НАУФОР Скрин.ру [97]. Разрешение на использование материалов сайта в научной работе получено.

Открытой информацией для анализа, представленной на сайте, является ежеквартальная неконсолидированная отчетность эмитентов (баланс, отчет о прибылях и убытках на уровне разделов).

В последующем, когда методика рейтинга встанет на программную основу, вопрос об обеспечении программы скоринга исходными данными (дейтапровайдинга), разумеется, должна решаться в первую очередь, потому что вопрос своевременной и полной поставки данных для рейтинга является ключевым.

Предпосылки для построения метода рейтинга Как и в [53], необходимо предварить описание метода рейтинга облигаций качественной экспертной моделью российского рынка, на основании которой будет совершаться выбор показателей для оценки и их ранжирование.

Как мы хорошо знаем, дефолт вызывается кризисом ликвидности активов, когда ликвидных активов недостаточно для того, чтобы обслужить неотложные обязательства. Поэтому фактор ликвидности (Х2) эмитента мы полагаем основным.

Ликвидность может быть оценена поразному, но по укрупненному балансу предприятия возможен лишь анализ общей ликвидности как обеспеченности краткосрочных обязательств оборотными активами.

Во вторую очередь следует рассматривать факторы, характеризующие финансовую устойчивость. Соотношение собственных и заемных средств в структуре пассивов предприятия (коэффициент автономии Х1) является ключевым фактором для анализа.

Существуют определенные проблемы в использовании этого показателя в финансовом анализе. Они связаны с тем, что очень часто ликвидность собственных средств предприятия низка (изза необоснованных переоценок стоимости основных средств, например). Тем не менее в передовых компаниях ведется активная работа по техническому перевооружению производства, со списанием устаревших фондов, и при таком подходе коэффициент автономии является действительно содержательной характеристикой финансовой устойчивости эмитента.

В третью очередь мы берем в рассмотрение факторы эффективности работы эмитента.

Чем прибыльнее бизнес, тем больше источников на покрытие долгов, и тем, соответственно, ниже риск дефолта. На эффективность бизнеса мы смотрим с трех точек зрения:

Х3 Оборачиваемость активов. Чем быстрее оборачиваются активы, тем меньше дефолтный риск, связанный с неэффективным использованием основных средств (эффективное управление активами предполагает отсечение неэффективных затрат на использование инвестированного капитала);

Х4 Рентабельность затрат. Чем больше маржинальная прибыль, тем устойчивее бизнес, и тем меньше риск текущих убытков изза оперативного изменения конъюнктуры продаж;

Х5 Рентабельность активов. Характеризует эффективность инвестиций, сделанных в активы предприятия.

Далее мы выстраиваем систему предпочтения одних факторов другим, исходя из нашего опыта анализа риска банкротства эмитентов (материал главы 3 настоящей диссертационной работы). Представляется, что шкала предпочтений факторов должна иметь следующий вид:

Ликвидность э Финансовая устойчивость э Эффективность бизнеса эмитента. (2.19) С точки зрения факторов оценки система предпочтений (2.19) приобретает вид:

Х2 э Х1 э Х3 » Х4 » Х5. (2.20) Информации, заключенной в (4.20), достаточно нам для того, чтобы перейти непосредственно к рейтингу облигаций.

Pages:     | 1 |   ...   | 10 | 11 || 13 | 14 |   ...   | 29 |










© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.