Предмет. Прогнозирование значений спредов доходности на первичном рынке корпоративных облигаций стран БРИКС. Выборка включает в себя облигации из всех стран БРИКС. Исследование проводилось на данных по облигациям компаний реального сектора экономики.
Цели. Выбрать подходящую конфигурацию искусственной нейронной сети и список входных переменных (экономических показателей) для прогнозирования спредов доходности. Проверить способность полученной нейронной сети прогнозировать спреды доходности корпоративных облигаций на данных по странам БРИКС и по России в частности.
Методология. Исследование проводилось на двух не связанных между собой наборах данных, полученных из разных источников. В первый набор данных входят только российские рублевые корпоративные облигации. Во второй - облигации компаний из всех стран БРИКС. Вначале была выбрана конфигурация нейронной сети, позволяющая получать приемлемые прогнозы на данных по России. Далее как на данных по России, так и на данных по странам БРИКС отбирались модели (списки независимых переменных), позволяющие получить наиболее точные прогнозы. Прогнозирование осуществлялось следующим образом: вначале нейронная сеть обучалась на данных за пять лет, затем на данных за шестой год строился прогноз. После построения прогноза оценивалось качество получаемого прогноза.
Результаты. В модели, рассчитываемой на наибольшем числе наблюдений и не учитывающей особенностей компании эмитента, для ~75% наблюдений ошибка прогноза не превышает 200 базисных пунктов. В остальных моделях результаты еще лучше.
Выводы. Выбранный способ прогнозирования применим на данных как по России, так и на данных по странам БРИКС.
Идентификаторы и классификаторы
Целью данного исследования является оценка эффективности применения искусственных нейронных сетей для прогнозирования спредов доходности на первичном рынке корпоративных облигаций стран БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южная Африка).
Список литературы
1. Hong Y., Lin H., Wu C. Are corporate bond market returns predictable? Journal of Banking and Finance, 2012, vol. 36, no. 8, pp. 2216-2232.
2. Shynkevich A. Predictability in bond returns using technical trading rules. Journal of Banking and Finance, 2016, vol. 70, pp. 55-69. URL:. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2016.06.010
3. Lin H., Wang J., Wu C. Predictions of corporate bond excess returns. Journal of Financial Markets, 2014, vol. 21, pp. 123-152. URL:. DOI: 10.1016/j.finmar.2014.08.003
4. Matsui K. Accounting year-end dispersion and seasonality in the Japanese corporate bond market. Applied Economics, 2011, vol. 43, iss. 26, pp. 3733-3744. URL:. DOI: 10.1080/00036841003705311
5. Michayluk D., Zhao R. Stock splits and bond yields: isolating the signaling hypothesis. The Financial Review, 2010, vol. 45, iss. 2, pp. 375-386. URL:. DOI: 10.1111/j.1540-6288.2010.00252.x
6. Huang H.H., Huang H.-Y., Oxman J. Stock liquidity and corporate bond yield spreads: Theory and evidence. Journal of Financial Research, 2015, vol. 38, iss. 1, pp. 59-91. DOI: 10.1111/jfir.12052
7. Shaw K. CEO incentives and the cost of debt. Review of Quantitative Finance & Accounting, 2012, vol. 38, iss. 3, pp. 323-346. DOI: 10.1007/s11156-011-0230-7
8. Shuto A., Kitagawa N. The effect of managerial ownership on the cost of debt: Evidence from Japan. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 2011, vol. 26, iss. 3, pp. 590-620. DOI: 10.1177/0148558X11401553
9. Venkiteshwaran V. Are underrated bonds underpriced? Biased ratings and corporate bond pricing. Banking & Finance Review, 2013, vol. 5, iss. 1, pp. 77-89.
10. Tsung-Kang Chen, Yi-Ping Liao. The economic consequences of disclosure quality under SFAS No. 131. Accounting Horizons, 2015, vol. 29, iss. 1, pp. 1-22. DOI: 10.2308/acch-50898
11. Han S., Moore W., Shin Y., Yi S. Unsolicited versus solicited: credit ratings and bond yields. Journal of Financial Services Research, 2013, vol. 43, iss. 3, pp. 293-319. DOI: 10.1007/s10693-012-0137-z EDN: CIHJXE
12. Nashikkar A., Subrahmanyam M.G., Mahanti S. Liquidity and arbitrage in the market for credit risk. Journal of Financial & Quantitative Analysis, 2011, vol. 46, no. 3, pp. 627-656.
13. Chiou C.-L., Hung M.-W., Shu P.-G. Foreign direct investment in emerging markets: bondholders’ perspective. Emerging Markets Finance & Trade, 2013, vol. 49, iss. S4, pp. 5-16.
14. Blankespoor E., Linsmeier T.J., Petroni K.R., Shakespeare C. Fair value accounting for financial instruments: does it improve the association between bank leverage and credit risk? Accounting Review, 2013, vol. 88, iss. 4, pp. 1143-1177. DOI: 10.2308/accr-50419
15. Милицкова Т.М. Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций // Корпоративные финансы. 2013. Т. 7. № 2. С. 46-63. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-spetsificheskih-faktorov-na-spredy-dohodnosti-korporativnyh-obligatsiy. EDN: QYPMRF
16. Kecskés A., Mansi S.A., Zhang A. (Jianzhong). Are short sellers informed? Evidence from the bond market. The Accounting Review, 2013, vol. 88, iss. 2, pp. 611-639. DOI: 10.2308/accr-50313
17. Mansi S.A., Maxwell W.F., Miller D.P. Analyst forecast characteristics and the cost of debt. Review of Accounting Studies, 2011, vol. 16, iss. 1, pp. 116-142.
18. Oikonomou I., Brooks C., Pavelin S. The Effects of Corporate Social Performance on the Cost of Corporate Debt and Credit Ratings. Financial Review, 2014, vol. 49, iss. 1, pp. 49-75. DOI: 10.1111/fire.12025
19. Hibbert A.M., Pavlova I., Barber J., Dandapani K. Credit spread changes and equity volatility: Evidence from daily data. Financial Review, 2011, vol. 46, iss. 3, pp. 357-383. 10.1111 /j.1540-6288.2011.00304.x. DOI: 10.1111/j.1540-6288.2011.00304.x
20. Jin Y.C., Gerard G. Announcement Effect on the Credit Spreads of US Dollar Malaysian Bonds. Review of Pacific Basin Financial Markets & Policies, 2011, vol. 14, iss. 3, pp. 449-484. DOI: 10.1142/S0219091511002202
21. Elliott J., Ghosh A., Moon D. Asymmetric valuation of sustained growth by bond- and equity-holders. Review of Accounting Studies, 2010, vol. 15, iss. 4, pp. 833-878.
22. Chen T.-K., Liao H.-H., Huang H.-C. Macroeconomic risks of supply chain counterparties and corporate bond yield spreads. Review of Quantitative Finance & Accounting, 2014, vol. 43, iss. 3, pp. 463-481. DOI: 10.1007/s11156-013-0382-8 EDN: XKSYIK
23. Chuluun T., Prevost A., Puthenpurackal J. Board ties and the cost of corporate debt. Financial Management, 2014, vol. 43, iss. 3, pp. 533-568. DOI: 10.1111/fima.12047
24. Batta G., Ganguly A., Rosett J. Financial statement recasting and credit risk assessment. Accounting & Finance, 2014, vol. 54, iss. 1, pp. 47-82. DOI: 10.1111/acfi.12002
25. Mählmann T. Is There a Relationship Benefit in Credit Ratings? Review of Finance, 2011, vol. 15, iss. 3, pp. 475-510. DOI: 10.1093/rof/rfq032
26. Kang J., Pflueger C.E. Inflation Risk in Corporate Bonds. Journal of Finance, 2015, vol. 70, iss. 1, pp. 115-162. DOI: 10.1111/jofi.12195
27. Cenesizoglu T., Essid B. The effect of monetary policy on credit spreads. Journal of Financial Research, 2012, vol. 35, iss. 4, pp. 581-613.
28. Reilly F.K., Wright D.J., Gentry J.A. An analysis of credit risk spreads for high yield bonds. Review of Quantitative Finance and Accounting, 2010, vol. 35, iss. 2, pp. 179-205. DOI: 10.1007/s11156-009-0162-7
29. Jubinski D., Lipton A.F. Equity Volatility, Bond Yields, and Yield Spreads. Journal of Futures Markets, 2012, vol. 32, no. 5, pp. 480-503. DOI: 10.1002/fut.20521
30. Bao J., Pan J., Wang J. The Illiquidity of Corporate Bonds. Journal of Finance, 2011, vol. 66, no. 3, pp. 911-946. DOI: 10.1111/j.1540-6261.2011.01655.x
31. McBrady M.R., Mortal S., Schill M.J. Do Firms Believe in Interest Rate Parity? Review of Finance, 2010, vol. 14, iss. 4, pp. 695-726.
32. Gopalan R., Song F., Yerramilli V. Debt maturity structure and credit quality. Journal of Financial & Quantitative Analysis, 2014, vol. 49, no. 4, pp. 817-842. DOI: 10.1017/S0022109014000520
33. Chou T.-K., Ou C.-S., Tsai S.-H. Value of strategic alliances: Evidence from the bond market. Journal of Banking & Finance, 2014, vol. 42, pp. 42-59. DOI: 10.1016/j.jbankfin.2014.01.033
Выпуск
Другие статьи выпуска
Предмет. Дальнейшее развитие института судебных бухгалтерских экспертиз предполагает разработку различных методик их производства. Методика бухгалтерской экспертизы должна содержать перечень документов бухгалтерского учета как основных объектов исследования. Полный и подробный перечень значительно повысит качество предложенной методики.
Цели. Определение места документов бухгалтерского учета в системе объектов судебно-бухгалтерской экспертизы, а также их обобщение, группировка и значимость с точки зрения проведения экспертного исследования.
Методология. Применены методы синтеза и анализа, системного подхода, сравнения и группировки.
Результаты. Рассмотрены различные точки зрения по определению объектов судебно-бухгалтерской экспертизы. Сгруппированы и обобщены все документы бухгалтерского учета с указанием нормативно-правовых источников их утверждения.
Выводы. Объекты судебно-бухгалтерской экспертизы - закрепленные в материалах дела и предусмотренные процессуальным законодательством источники информации, которыми могут являться только документы. К общим объектам относятся документы организации и прежде всего документы бухгалтерского учета. Наиболее часто исследуются первичные учетные документы и регистры бухгалтерского учета. Бухгалтерская (финансовая) отчетность исследуется редко, как правило, в случаях проведения финансового анализа. При разработке методического обеспечения судебно-бухгалтерских экспертиз возможно составление достаточно подробных, а не обобщенных перечней документов бухгалтерского учета, необходимых для исследования.
Предмет. Уменьшение количества присутствующих на рынке страховых компаний, незначительная доля страховых премий в ВВП, а также низкая плотность страхования делают необходимым осмысление проблемы внедрения инновационных подходов во все сферы деятельности страховщиков. Предметом исследования является анализ инновационных инициатив на страховом рынке.
Цели. Одной из наиболее применимых концепций инновационного процесса является концепция реализации новшества как инновации в процессе рыночного обмена, когда потребитель готов приобретать его за цену, обеспечивающую дополнительную ренту продавцу. С этих позиций проводится анализ эффективности внедрения в бизнес-процессы страховых компаний новшеств, связанных с инициативами регулятора рынка.
Методология. При анализе эффективности внедряемых новшеств для развития страхового рынка применяются положения теории стейкхолдеров (теории заинтересованных сторон), исходя из которой управление компанией эффективно, если обеспечивает интересы заинтересованных сторон, участвующих в ресурсном обмене. Инновации обеспечивают эффективность этого обмена для реализующей компании, если повышают уровень удовлетворенности сторон. В противном случае инновационный проект не может считаться реализованным. Для обоснования авторских позиций использованы методы статистического и графического анализа.
Результаты. Сформулированы специальные показатели оценки эффективности расходов на проекты по внедряемым на страховом рынке новшествам, анализ которых позволяет сделать вывод о приобретении этими новшествами статуса инноваций. Показатели могут быть использованы для планирования и контроля рентабельности внедряемых инновационных проектов.
Выводы. Исследование позволяет сделать вывод о неэффективности новшеств, внедряемых по инициативе Банка России, для развития страхового рынка. Для такого слабо развитого страхового рынка, как российский, характерна высокая чувствительность всех заинтересованных лиц к уровню отдачи на производимые за их счет затраты для внедрения новшеств. Если такой отдачи нет, то и без того низкая привлекательность страхования на рынке инвестиций, рынке персонала и главное - на страховом рынке создает основу для все большей монополизации.
Предмет. Анализ использования инструмента РЕПО банками и Банком России как важного механизма регулирования и повышения ликвидности банковского сектора.
Цели. Изучение операций РЕПО, а также институциональных различий в доступе к финансированию посредством механизма РЕПО системно значимыми и др. банками.
Методология. Проведен анализ международного опыта, применялись методы логического анализа.
Результаты. Рассмотрены риски использования РЕПО банками для оптимизации отчетности, имеющие место в международной практике. Разобран пример небольшого регионального банка, вовлеченного в активные операции РЕПО, в сравнении с системно значимым. Постулируется наличие институциональных различий в доступе банков к финансированию посредством РЕПО.
Выводы. Российский банковский сектор находится в процессе существенной трансформации и консолидации. Небольшие кредитные организации оказываются под давлением, в связи с чем вынуждены повышать уровень риска, что не позволяет избежать попадания в «институциональную ловушку» доступа к финансированию (в том числе с использованием РЕПО) по сравнению с системно значимыми банками.
Предмет. Глобализация мировых экономических процессов связана с усилением конкуренции и увеличением рисков, которые в конечном счете могут привести бизнес к банкротству. Стратегические альянсы являются одной из форм повышения устойчивости бизнеса, однако инструментарий диагностики рисков банкротства компаний, входящих в стратегические альянсы, отсутствует.
Цели. Разработка экономической модели оценки вероятности банкротства, предназначенной для системы контроллинга рисков компаний, входящих в стратегические альянсы.
Методология. Методологической основой исследования послужили научные труды зарубежных и российских ученых, экспертные, математические и аналитические методы, а также системный подход к решению проблемы диагностики вероятности банкротства.
Результаты. Разработана риск-ориентированная экономическая модель как совокупность экономических показателей, критериев и методов оценки риска банкротства компаний, входящих в стратегические альянсы.
Выводы. Использование предлагаемого подхода к решению проблемы диагностики вероятности банкротства, основанного на экспертных, математико-статистических и аналитических методах, позволяет учесть специфику рисков компаний, входящих в стратегические альянсы за счет механизма гибкого построения системы показателей, их ранжирования и присвоения весовых значений, отображающих вклад того или иного фактора, а также сгенерировать объективный и обоснованный показатель уровня рискоустойчивости. Предложенная экономическая модель оценки рисков банкротства может найти применение в системе контроллинга и аудите эффективности бизнеса, при проведении обзорных проверок, аудите группы компаний, а также подготовке корпоративной отчетности компаний в области устойчивого развития.
Предмет. В статье рассматриваются основные показатели финансовой устойчивости двадцати пяти ведущих публичных нефтегазовых компаний в период с 2006 по 2018 год.
Цели. Целью исследования является определение текущего уровня значений основных показателей финансовой устойчивости ведущих публичных нефтегазовых компаний, а также выявление ключевых тенденций их изменения за исследуемый период и установление факторов, вызвавших эти изменения.
Методы. Для проведения исследования я использовал методы сравнительного, финансового и экономического анализа, обобщив данные финансовой отчетности.
Результаты. В статье выявлено определенное ухудшение ключевых показателей финансовой устойчивости ведущих публичных нефтегазовых компаний за исследуемый период. В статье делается вывод о том, что мировой финансовый кризис в целом не оказал существенного негативного влияния. Снижение балансовой стоимости активов в результате переоценки, а также осуществление слияний и поглощений с привлечением внушительного общекорпоративного долгового капитала могут оказать серьезное негативное влияние на финансовую устойчивость компаний отрасли. После отраслевого кризиса в секторе фондового рынка отрасли наметилась тенденция к улучшению показателей финансовой стабильности.
Выводы и актуальность. Ведущие нефтегазовые компании способны самостоятельно погашать свои долговые обязательства во время кризиса. Полученные результаты могут помочь в оценке, прогнозировании и разработке мер по повышению финансовой устойчивости публичных нефтегазовых компаний.
Издательство
- Издательство
- ФИНАНСЫ и КРЕДИТ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 111397, г. Москва, ул. Зеленый проспект, д. 20
- Юр. адрес
- 111397, город Москва, Зелёный пр-кт, д. 20, помещ. 11/10
- ФИО
- Клюкин Антон Андреевич (Генеральный директор)
- E-mail адрес
- post@fin-izdat.ru
- Контактный телефон
- +7 (925) 9664690