Ренессанс капитал: Индикаторы ликвидности в третьем квартале

[16.10.2006] Ренессанс капитал

ИНДИКАТОРЫ ЛИКВИДНОСТИ В ТРЕТЬЕМ КВАРТАЛЕ

• Мы сделали ряд изменений, улучшающих нашу модель расчета индикаторов ликвидности рублевых облигаций.
o Вместо спрэда к окончанию торгов мы используем спрэд по состоянию на 16:00 московского времени.
o Число дней, когда с выпуском заключались сделки, теперь включает в себя только те дни, в которые заключалось минимум две сделки.
o Мы оцениваем квартальные показатели торговой активности для недавно размещенных облигаций.
o Мы исключили ОФЗ из нашей модели.

• Согласно нашему анализу, наиболее ликвидными являются облигации Московская область-6. Второе место занимают недавно размещенные облигации ГидроОГК-1, а третье – ФСК-3 (табл. 2 в Приложении 1).

• Из 397 анализируемых выпусков 18 имеют чрезвычайно высокой ликвидностью, а у 145 выпусков индикаторы ликвидности выше среднего уровня.

• Наибольшее снижение ликвидности продемонстрировали облигации МегаФон-3, РЖД-6 и Лукойл-2 (в третьем квартале индикаторы ликвидности этих инструментов снизились на 24.4-26.7 п. п.). Выпуск РЖД-6 уступил свои лидирующие позиции и теперь находится на четвертом месте после ФСК-3.

• Ликвидность облигаций Мосэнерго-2, Национальной Факторинговой Компании (НФК) и СУ-155, напротив, значительно выросла относительно второго квартала текущего года.

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МОДЕЛИ

ЧЕТЫРЕ ИЗМЕНЕНИЯ В НАШЕЙ МОДЕЛИ

Мы сделали ряд изменений в нашей модели расчета индикатора ликвидности длятого, чтобы усовершенствовать ее и снизить влияние нерыночных сделок.

Вместо спрэда к окончанию торгов мы используем спрэд по состоянию на 16:00 московского времени. По мнению участников рынка, наиболее показательным временем для котировок спроса и предложения является 16:00 московского времени. Кроме того, нередки ситуации, когда выпуск торгуется в течение дня, но на момент окончания торгов не имеет котировок спроса и предложения, показывая, таким образом, наихудшую динамику за день с точки зрения спрэдов. По этой причине мы заменяем ранее использовавшийся спрэд к окончанию торгов на спрэд, зафиксированный в 16:00.

При расчете количества дней мы учитываем только те дни, когда по выпуску было заключено минимум две сделки, тогда как ранее считалось достаточно лишь одной сделки в день. Таким образом мы снижаем степень влияния нерыночных сделок на наши расчеты.

Участники рынка часто заключают одну сделку в день лишь для того, чтобы сделать переоценку инвестиционного портфеля, особенно когда в портфель входят неликвидные выпуски. В результате для ликвидных облигаций параметр количества торговых дней бывает неоправданно завышенным.

Оценка квартальных данных для недавно размещенных облигаций. Некоторые облигации были размещены в течение анализируемого квартала, поэтому период торгов у них короче, чем квартал, используемый для ранее размещенных выпусков. Иными словами, некорректно сравнивать торговый оборот выпуска, размещенного всего месяц назад (т. е. использовать в анализе его оборот за месяц), с квартальным оборотом давно торгуемых облигаций.

Чтобы скорректировать данную неточность, мы оцениваем квартальные показатели торговой активности нового выпуска (объем торгов, число сделок и количество торговых дней в РПС и в основном режимах) на основе тех дней, когда выпуск действительно торговался.

Для оценки квартальных показателей недавно размещенного выпуска используется период с четвертого дня биржевых торгов облигациями до конца квартала. Первые три дня официальных торгов исключены из анализа, поскольку именно в этот период на бирже регистрируются сделки, которые ранее были заключены на рынке «when-and-if». По этой причине показатели торговой активности в первые три дня биржевых торгов являются неоправданно завышенными.

Исключение ОФЗ. Мы исключили ОФЗ из нашей модели, так как отсутствие сделок с этими бумагами в режиме РПС искажает результаты анализа. Тот факт, что выпуск активно торгуется в основном режиме, будучи при этом абсолютно неликвидным в РПС, увеличивает долю необъяснимой дисперсии.

КАЧЕСТВО АНАЛИЗА УЛУЧШИЛОСЬ

Основные принципы нашей модели не изменились. В качестве исходных данных мы используем набор переменных, описывающих уровень ликвидности выпуска: оборот (осн.), число сделок (осн.), количество дней (осн.), оборот (РПС), число сделок (РПС), количество дней (РПС), спрэд между лучшими котировками (осн.) и спрэд к 16:00 (осн.).

Общая дисперсия этих исходных данных в свою очередь описывается несколькими факторами. При этом число факторов зависит от доли дисперсии, которую каждый из них описывает. Мы умножаем числовое значение каждого фактора на долю общей дисперсии, которую он описывает, и суммируем полученные произведения.

Полученный интегральный индикатор ликвидности мы нормализуем так, чтобы диапазон его изменений находился в пределах между 0 и 100. Таким образом, выпуску с максимальным уровнем ликвидности присваивается значение 100, тогда как индикатор ликвидности абсолютно неликвидных облигаций составляет 0. (Более подробное описание модели см. в отчете «Рублевые облигации: где живет ликвидность?» от 13 июля 2006 г.).

Внесенные в исходные данные изменения заметно улучшили результаты анализа. Теперь все факторы описывают 84.1% общей дисперсии параметров ликвидности, тогда как во втором квартале доля объясненной дисперсии составляла лишь 79.9%. При этом три ключевых фактора объясняют 83.9% против 76.8% во втором квартале (более подробное описание результатов факторного анализа см. в Приложении 2).

ИЗМЕНЕНИЯ СРЕДИ ЛИДЕРОВ ЛИКВИДНОСТИ

По результатам нашего анализа, выпуск Московская область-6 в настоящий момент является самым ликвидным – индикатор ликвидности этих облигаций составляет 100 п. п. Из 397 анализируемых выпусков у 18 очень высокий уровень ликвидности (выше 50 п. п.), а у 145 индикаторы ликвидности намного выше среднего уровня (в третьем квартале он составил 30.87 п. п.).

Несколько изменился список наиболее ликвидных выпусков. В частности, вместо РЖД-6 первое место занимает выпуск Московская область-6 (РЖД-6 теперь на четвертом месте). На втором месте находятся недавно размещенные облигации ГидроОГК, а на третьем – ФСК-3.

Наибольшее снижение ликвидности было отмечено в выпусках МегаФон-3, РЖД-6 и Лукойл-2: в третьем квартале индикаторы ликвидности этих облигаций снизились на 26.7 п. п., 25.9 п. п. и 24.4 п. п. соответственно (мы не учитываем выпуски Главмосстрой-1, НСММЗ-1, Трансмашхолдинг-1 и Арнест Финанс, индикаторы ликвидности которых упали на 27.7-44.4 п. п., так как купоны после оферты у этих облигаций были установлены на крайне низком уровне, и эмитенты выкупили практически весь объем).

Ликвидность облигаций Мосэнерго-2, Национальная Факторинговая Компания (НФК) и СУ-155, напротив, значительно выросла относительно второго квартала текущего года

ФАКТОРНЫЙ АНАЛИЗ

Три фактора объясняют 83.9% общей дисперсии

Согласно результатам факторного анализа, три первых фактора являются ключевыми, поскольку доля дисперсии, объясненной четвертым фактором, резко снижается (всего 0.2% против 9.2% у третьего). Таким образом, в нашей модели мы используем первые три фактора, которые объясняют основную часть общей дисперсии (83.9%).

Интерпретация факторов

Матрица корреляций позволяет нам интерпретировать факторы после вращения факторной структуры. Первый фактор, как и во втором квартале, описывает характер торгов в РПС (объем торгов, число сделок и число торговых дней в режиме РПС). Он объясняет 36.76% дисперсии. Кроме того, после исключения ОФЗ усилилась корреляция первого фактора с объемом торгов в основном режиме.

Второй фактор описывает значение спрэдов, а третий – количество сделок и число дней, в которые совершались сделки в основном режиме.