«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Прогнозирование спредов доходности корпоративных облигаций стран БРИКС с применением искусственных нейронных сетей

Купить электронную версию статьи

Журнал «Финансы и кредит»
т. 25, вып. 3, март 2019

Получена: 15.01.2019

Получена в доработанном виде: 31.01.2019

Одобрена: 14.02.2019

Доступна онлайн: 29.03.2019

Рубрика: Рынок ценных бумаг

Коды JEL: G12, G18, E43, E44

Страницы: 636–655

https://doi.org/10.24891/fc.25.3.636

Султанов И.Р. Независимый исследователь, Москва, Российская Федерация 
BigIskander@gmail.com

https://orcid.org/0000-0003-1226-3791
SPIN-код: 3228-3932

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.

Ключевые слова: корпоративные облигации, спред доходности, БРИКС, рынок облигаций, прогнозирование, нейронные сети

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: Link
  3. Lin H., Wang J., Wu C. Predictions of corporate bond excess returns. Journal of Financial Markets, 2014, vol. 21, pp. 123–152. URL: Link
  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: Link
  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: Link
  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. URL: Link
  7. Shaw K. CEO incentives and the cost of debt. Review of Quantitative Finance & Accounting, 2012, vol. 38, iss. 3, pp. 323–346. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  15. Милицкова Т.М. Влияние специфических факторов на спреды доходности корпоративных облигаций // Корпоративные финансы. 2013. Т. 7. № 2. С. 46—63. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link /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. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  24. Batta G., Ganguly A., Rosett J. Financial statement recasting and credit risk assessment. Accounting & Finance, 2014, vol. 54, iss. 1, pp. 47–82. URL: Link
  25. Mählmann T. Is There a Relationship Benefit in Credit Ratings? Review of Finance, 2011, vol. 15, iss. 3, pp. 475–510. URL: Link
  26. Kang J., Pflueger C.E. Inflation Risk in Corporate Bonds. Journal of Finance, 2015, vol. 70, iss. 1, pp. 115–162. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link
  30. Bao J., Pan J., Wang J. The Illiquidity of Corporate Bonds. Journal of Finance, 2011, vol. 66, no. 3, pp. 911–946. URL: Link
  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. URL: Link
  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. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 25, вып. 3, март 2019

Другие номера журнала