Мы продолжаем рассказывать о том, как управляем портфелем облигаций (предыдущие посты см. здесь). В этот раз речь пойдет о механике формирования портфелей.
На практике мы оцениваем следующие параметры для каждой облигации на рынке:
- Кредитный риск. Мы разработали собственную методику определения кредитного качества, основанную на симбиозе рейтингов кредитных агентств и модели Альтмана.
- Ценовой риск - дюрацию и выпуклость через год.
- Справедливую стоимость сегодня и через год (приведенную стоимость денежных потоков).
Разница между справедливой стоимостью облигации и ее текущей ценой формирует дополнительную ожидаемую доходность (положительную или отрицательную) от ценовой переоценки бумаги.
Разница между доходностью облигации и средней доходностью облигаций с данным кредитным рейтингом (для данной дюрации) формирует дополнительную ожидаемую доходность от переоценки кредитного качества бумаги.
Теперь, зная сколько принесёт нам конкретная облигация от выплаты купонов, ценовой переоценки и переоценки кредитного качества, мы можем сравнить все бумаги по ожидаемой полной доходности.
Теперь, мы определяем тип бумаг, подходящий для данного портфеля (государственные, корпоративные, мусорные и т.п.) и получаем соответствующий список.
Для каждой бумаги в таком списке определяется максимальная доля в портфеле (по умолчанию она равна 7%, но для высокорискованных облигаций она может быть равна всего 0.5% или 1%). Тоже самое относится и к ограничению доли на бумаги одного, связанных эмитентов или бумаги одной отрасли.
Мы также требуем, чтобы в портфеле было не менее 15 бумаг (иногда 20), а кредитный рейтинг портфеля не был существенно меньше, чем у бенчмарка.
А самое главное - мы устанавливаем цель по дюрации, выпуклости и
доходности - эти параметры не должны значительно отличаться от бенчмарка, а выпуклость вообще желательно получить выше.
В конце концов, мы находим оптимальный вес каждой облигации в портфеле, максимизируя ожидаемую доходность при указанных ограничениях (модель 1). Мы также отдельно максимизируем выпуклость (модель 2). При максимизации доходности и соответствующем прогнозе кривой ставок такой подход автоматически определит стратегию Bullet, Barbell или Neutral, о которых мы рассказывали в предыдущем посте.
Мы строим сценарии для каждого оптимального портфеля и бенчмарка и экспертно выбираем финальный портфель на основе базового прогноза кривой ставок и стабильности портфеля для случаев, если мы окажемся не правы.
