РЕЙТИНГ ДОЛГОВЫХ ОБЯЗАТЕЛЬСТВ И ПЕРЕХОДНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ

Банкротство как законодательное или экономическое событие обычно отражает завершение деятельности компании в ее текущем виде. Это отдельное событие и конечный пункт непрерывного процесса — момент, когда становится известно, что компания нс может выполнить свои финансовые обязательства. Аналитики, которые акцентируют внимание только на событии банкротства, пренебрегают множеством полезной информации о статусе компании, общей стоимости (ценности) и стоимости (ценности) обязательств.

Разумеется, рейтинговые агентства не акцентируют внимание просто на дефолте. В отдельные моменты времени они пересматривают кредитные рейтинги корпоративных облигаций. Это изменение кредитного качества очень важно для инвестора, владеющего портфелем корпоративных облигаций.

Используя матрицы переходных вероятностей, мы можем увидеть, каким образом с течением времени меняются различные категории рейтингов. В табл. 10-3 использованы данные S&P, полученные в течение 1981—2004 гг.; она содержит эмпирические результаты перехода одной категории риска в другие категории в течение одного года. Значения по диагоналям матрицы переходных вероятностей показывают процент облигаций, оставшихся в той же категории риска в конце указанного периода времени, что и в начале.

Например, мы видим, что 91,67 % облигаций с рейтингом ААА останутся в той же категории рейтинга год спустя. Заметим, что 7,69 % получили снижение рейтинга до АА, 0,48 % до А и т.д. Аналогичным образом можно воспроизвести матрицы переходных вероятностей для нескольких лет (они не рассмат-

1 R. Cantor and F. Packer, «Sovereign Credit Ratings», Federal Reserve Bank of New York, Cunent Issues in Economics and Finance 1(3), 1995.

риваются в этой главе по причине ограниченного объема), например в среднем компания с рейтингом ВВВ остается в той же категории риска два года спустя в 70,36 % случаев, в то время как вероятность повышения до рейтинга А составляет 7 %. Облигации с рейтингом ВВВ имеют 0,84 % вероятности стать неплатежеспособными в течение двух лет.

Такие матрицы переходных вероятностей отображают разницу между более высокими и низкими классами рейтинга, например облигации с первоначальным рейтингом ССС становятся дефолтными в 32,35 % случаев в течение одного года, в 42,35 % случаев в течение двух лет и в 59,49 % случаев в течение пяти лет. Для облигаций с рейтингом ААА процент составлял 0 за первый год, 0 за два года и 0,12 за пять лет соответственно. Однако после пяти лет только 54 % облигаций с рейтингом ААА имели тот же первоначальный рейтинг, а 19 % получили сильное снижение (эти данные не показаны в табл. 10-3).

Очевидно, что эмитенты, имеющие рейтинг ААА, не могут получить его повышение; они могут либо поддерживать рейтинг, либо получить снижение. Облигации с рейтингом ССС могут поддерживать свой рейтинг, получить повышение или стать дефолтными. А как насчет облигаций с рейтингом ВВВ?

Средний уровень перехода, 1981—2004 гг, %

ТАБЛИЦА 10-3

От/до

ААА

АА

А

ВВВ

ВВ

В

ССС/С

О

ААА

91,67

7,69

0,48

0,09

0,06

0

0

0

АА

0,62

90,49

8,1

0,6

0,05

0,11

0,02

0,01

А

0,05

2,16

91,34

5,77

0,44

0,17

0,03

0,04

ВВВ

0,02

0,22

4,07

89,71

4,68

0,08

0,2

0,29

ВВ

0,04

0,08

0,36

5,78

83,37

8,05

1,03

1,28

В

0

0,07

0,22

0,32

5,84

82,52

4,78

6,24

ССС/С

0,09

0

0,36

0,45

1,52

11,17

54,07

32,35

Источник: Standard & Poor’s, Annual Global Corporate Default Study, January 26, 2004.

На основании исторических данных можно предположить, что у них, похоже, равные шансы как повышения, так и снижения рейтинга в течение одного и двух лет. Однако для периодов пяти и 10 лет они с большей вероятностью получат повышение, а не снижение.

Матрицы переходных вероятностей играют основную роль в разработанной банком «JP Morgan» (Дж. П. Морган) системе оценки кредитного риска — CreditMetrics, которая оценивает кредитный риск портфеля и которую мы подробнее рассмотрим в следующей главе. Матрицы переходных вероятностей важны для CreditMetrics, так как этот подход использует данные из прошлого (т.е. исторические данные) в качестве базы для определения вероятностей для будущих изменений кредитных рейтингов.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >