Сделка по обмену активами (ASW) представляет собой синтетическую позицию, которая сочетает облигации с фиксированной ставкой и своп с фиксированной и плавающей процентной ставкой.
Держатель облигаций эффективно преобразует сумму погашения, при этом она платит фиксированную ставку и получает плавающую ставку, состоящую из ставки LIBOR (или EURIBOR) плюс спрэд по ASW. В случае дефолта владелец облигации получает возвратную стоимость облигации и должен выполнить условия процентного свопа.
Спрэд ASW является компенсацией риска дефолта и соответствует разнице между плавающей частью ASW и ставкой LIBOR (или EURIBOR). Корпоративные облигации всегда котируются со спрэдами ASW, и их цена основана на спрэдах. ASW являются очень ликвидными и могут торговаться отдельно, даже легче, чем базовые дефолтные облигации.
Таким образом, спрэды ASW представляют собой специфический для каждой страны показатель кредитного риска, который подразумевается в ценах облигаций и доходности по ним. Финансируемые на рынке репо облигации с фиксированной процентной ставкой, обеспеченные свопом активов, сопоставимы с кредитными дефолтными свопами (CDS). Поэтому ASW обычно торгуются с близкого расстояния и, как правило, интегрируются с CDS.
Изучение распространения ASW в различных отраслях промышленности и в различных режимах имеет важное значение по следующим причинам.
Во-первых, предыдущая работа в области ценообразования активов, включающая смену режима, рассматривала либо один, либо небольшой набор рискованных активов, в то время как перекрестное воздействие режимов на доходность активов (особенно в крупных выборках) изучалось гораздо реже.
Рассмотрение кредитных спрэдов в различных рыночных режимах также важно для специалистов-практиков, участвующих в торговых стратегиях, связанных с искажением цен на рынках кредитов, облигаций и акций.
Например, некоторые эмпирические коэффициенты хеджирования, используемые в вышеуказанных стратегиях, могут стать менее эффективными, когда рынок демонстрирует поведение при смене режима. На коэффициенты хеджирования могут также влиять различные факторы (например, отраслевые или глобальные) в различных рыночных режимах.
Изучение индексов кредитных спрэдов (а не кредитных спрэдов по отдельным облигациям) особенно полезно для того, чтобы пролить свет на систематические компоненты оценки кредитоспособности, которые не поддаются устранению путем диверсификации.
Сочетание взаимозачёта, централизованного клиринга и сокращения спрэдов привело к 48%-му снижению номинальных сумм задолженности по CDS по всему миру – с 58 трлн. долл. на конец 2007 года до 30,3 трлн. долл. на конец июня 2010 года. В то же время выпуск облигаций инвестиционного уровня на европейских рынках вырос почти в 3 раза и на начало 2009 года достиг отметки в 4 млрд. долл.
Из-за ограниченной торговли названиями CDS индексы CDS доступны не для всех отраслей промышленности (например, здравоохранение, автомобили и запчасти, коммунальные услуги и т.д.).
С другой стороны, учитывая, что ASW представляют собой синтетические позиции, сочетающие выплаты фиксированных купонов по облигациям и сделки свопа по фиксированной ставке для плавающей ставки, мы можем рассчитывать индексы ASW для любой отрасли (даже для тех отраслей, где торговля ASW не ведется) с ликвидным рынком (индивидуальных) облигаций. Кроме того, Майордомо, Пенья и Ромо вызывают сомнения в репрезентативности цен, котируемых на рынке CDS в периоды финансового кризиса и снижения ликвидности.
Когда ликвидность резко падает, движение CDS, скорее всего, не будет связано с ожиданиями дефолта. В соответствии с вышеизложенным, Майордомо, Пенья и Ромо показывают, что во время недавнего кризиса спрэды ASW привели к CDS и, таким образом, оказались более эффективным индикатором кредитного риска.
Больше всего с нашей работой связано исследование Александра и Кека, которые исследуют детерминанты CDS индексов iTraxx Europe. Однако их анализ ограничивался докризисным периодом. Кроме того, в связи с отсутствием индексов CDS для различных секторов, основное внимание уделялось доступным индексам CDS iTraxx Europe: основным, нефинансовым, с высокой волатильностью, старшим финансовым и субординированным финансовым.
Поэтому мы изучаем детерминанты распространения ASW в 10 отраслях (автомобилестроение, химическая промышленность, пищевая промышленность и напитки, здравоохранение, нефтегазовая промышленность, бытовые товары, розничная торговля, телекоммуникации, коммунальное хозяйство и банки) и 13 комбинированных индексов iBoxx, расслоенных по отраслевым группам (корпорация, финансы, нефинансовая отрасль), кредитный рейтинг (от AAA до ВВВ) и старшинству сотрудников, а также по возрасту. Мы также расширяем модель Александра и Кека на детерминанты кредитных спрэдов, принимая во внимание рыночную ликвидность.