Управление процентным риском портфеля ГКО-ОФЗ в посткризисный период

Количественная оценка величины максимального падения стоимости иммунизированного портфеля на дату окончания периода вложений в результате непараллельного перемещения временной структуры процентных ставок в начальный момент времени дается неравенством Фонга-Васичека Fong H., Vasicek O. A risk minimizing strategy for portfolio immunization. - Journal of Finance, 1984, vol.39, no.5. - p.1541-1546.. Если для любого возможного сдвига временной структуры мгновенных форвардных ставок f(t) выполняется условие

, (1.2.42)

то стоимость иммунизированного портфеля на дату окончания периода вложений удовлетворяет неравенству

, (1.2.43)

где FV0 - стоимость иммунизированного портфеля на дату окончания периода вложений при сохранении начальной временной структуры форвардных ставок, FV* - стоимость иммунизированного портфеля на дату окончания периода вложений после перемещения временной структуры форвардных ставок в начальный момент времени.

Если допущение о параллельном характере перемещений временной структуры процентных ставок является корректным, f(t)= t при любом сдвиге. Тогда , а доходность иммунизированного портфеля не может упасть ниже уровня s(m). Если же допущение о параллельном характере перемещений временной структуры процентных ставок оказывается некорректным, f(tg)<>f(th), , а доходность иммунизированного портфеля может упасть ниже уровня s(m). Показатель M2 определяет размер возможных потерь, которые инвестор может понести в результате непараллельного сдвига временной структуры процентных ставок, не принимаемого во внимание при выводе условия иммунизации Фишера-Вейла.

Как следует из модели Фишера-Вейла, наиболее эффективным среди всех иммунизированных портфелей является портфель с наибольшим значением показателя M2, поскольку он обеспечивает наибольшее приращение доходности вложений при параллельных сдвигах временной структуры процентных ставок. Как следует из неравенства Фонга-Васичека, наиболее эффективным среди всех иммунизированных портфелей является портфель с наименьшим значением показателя M2, поскольку он в наибольшей степени защищен от непараллельных сдвигов временной структуры процентных ставок. Таким образом, критерии оптимизации структуры иммунизированного портфеля, вытекающие из модели Фишера-Вейла и из неравенства Фонга-Васичека, являются прямо противоположными.

Диссертант считает, что поскольку неравенство Фонга-Васичека дает более глубокое и точное представление о характере процентного риска иммунизированного портфеля, инвестор, стремящийся к максимально полному устранению процентного риска, должен минимизировать значение показателя M2. Однако отказ от стратегии максимизации показателя M2 влечет за собой определенные издержки, которые выражаются в ослаблении эффекта приращения доходности вложений в результате параллельного сдвига форвардных ставок.

1.3. Современные подходы к управлению процентным риском портфеля облигаций.

В последней четверти XX века произошли радикальные перемены, которые дали толчок развитию новых подходов к управлению процентным риском портфеля государственных облигаций. Во-первых, во многих странах мира были организованы рынки производных финансовых инструментов, в том числе и процентных фьючерсов. Появление срочных контрактов открыло перед инвесторами новые возможности по регулированию процентного риска портфелей государственных облигаций, а также поставило перед финансовой наукой проблему разработки оптимальных моделей хеджирования. Во-вторых, в математический аппарат исследователей финансовых рынков вошли новые средства моделирования: модели авторегрессионной Engle R. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of UK inflation. - Econometrica, 1982, Vol.50. - p.987-1008. и обобщенной авторегрессионной Bollerslev T. Generalised autoregressive conditional heteroskedasticity. - Journal of Econometrics, 1986, Vol.31. - p.307-327. условной гетероскедастичности, нечеткие множества Bellman R., Zadeh L. Decision-making in a fuzzy environment. - Management Science, 1970, Vol.17, No.2. - p.141-164., многослойные самообучающиеся нейронные сети Werbos P. Beyond regression: New tools for prediction and analysis in the behavioral sciences. - Harvard University, Masters thesis, 1974.. Использование новых математических методов позволило уточнить и улучшить решения старых научных проблем, а также открыть принципиально новые направления исследования.

До появления рынка срочных контрактов владельцы портфелей государственных облигаций могли регулировать свою подверженность процентному риску только одним способом. Он заключается в продаже части облигаций, входящих в состав портфеля, и приобретении облигаций других выпусков. После организации рынка процентных фьючерсов у инвесторов появилась вторая возможность. Открывая новые позиции на рынке фьючерсов и не меняя структуру портфеля облигаций, инвестор может существенно изменить свою подверженность процентному риску. Высокая эффективность этого метода управления процентным риском обусловлена меньшим уровнем трансакционных издержек на рынке фьючерсов по сравнению с трансакционными издержками на рынке облигаций.

Возможность создания смешанных позиций, включающих государственные облигации и процентные фьючерсные контракты, поставила перед финансовой наукой две теоретические проблемы. Первая заключается в поиске оптимальной структуры портфеля, включающего один выпуск государственных облигаций и один вид процентных фьючерсных контрактов. Вторая состоит в выработке оптимальной стратегии хеджирования, позволяющей обеспечить устранение процентного риска диверсифицированного портфеля государственных облигаций при помощи совершения операций на фьючерсном рынке.

Как показал Л.Эдерингтон Ederington L. The hedging performance of the new futures markets. - Journal of Finance, 1979, Vol.34, No.2. - p.157-170., формирование портфеля из государственных облигаций и фьючерсных контрактов позволяет добиваться существенного снижения уровня риска. Ожидаемая прибыль по портфелю и ее дисперсия определяются условиями

, (1.3.1)

, (1.3.2)

где MVp - изменение рыночной стоимости портфеля, Pb - изменение цены облигации, Pf - изменение цены фьючерса, qb - число облигаций, включенных в состав портфеля, qf - число открытых фьючерсных контрактов (положительное в случае продажи фьючерсов и отрицательное в случае покупки фьючерсов), b - среднеквадратическое отклонение изменения цены облигации, f - среднеквадратическое отклонение изменения цены фьючерса, bf - ковариация изменений цен облигации и фьючерса.

Определим коэффициент хеджирования как , то есть как часть портфеля государственных облигаций, которая хеджируется на фьючерсном рынке. Тогда

, (1.3.3)

. (1.3.4)

Корректируя размер коэффициента хеджирования, инвестор может изменять важнейшие характеристики своего портфеля: размер ожидаемой прибыли и ее дисперсию. Предположим, что полезность, обеспечиваемая портфелем инвестору, моделируется при помощи функции

, (1.3.5)

где >0 - параметр, отражающий склонность инвестора к устранению риска.

График функции U(k) представляет собой квадратную параболу, ветви которой направлены вниз. Максимальный уровень полезности достигается при коэффициенте хеджирования

. (1.3.6)

Если абсолютное значение математического ожидания изменения цены фьючерса мало по сравнению с его дисперсией, а стремление инвестора к устранению риска достаточно велико, при расчете оптимального коэффициента хеджирования можно использовать формулу

. (1.3.7)

Тогда основные характеристики распределения прибыли портфеля принимают вид

, (1.3.8)

, (1.3.9)

где R2 - коэффициент детерминации для изменений цен облигации и фьючерсного контракта.

Как свидетельствует уравнение (1.3.9), хеджирование вложений в облигации при помощи фьючерсных контрактов позволяет осуществить трансформацию процентного риска в так называемый базисный риск (basis risk), который обусловлен различием реакции цен облигации и фьючерсного контракта на сдвиги временной структуры процентных ставок. Эффективность защиты от риска прямо пропорциональна коэффициенту корреляции между ценами облигации и фьючерсного контракта. В случае, когда коэффициент корреляции равен единице, хеджирование позволяет добиваться полного устранения риска вложений в облигации.

Для определения оптимального значения коэффициента хеджирования k* в конкретных рыночных условиях Эдерингтон предложил оценивать параметры линейного уравнения регрессии

Pb = a +b Pf + (1.3.10)

или

Pb = b Pf + . (1.3.11)

Полученное значение коэффициента регрессии b дает оценку оптимального коэффициента хеджирования . При этом используется предположение, что среднеквадратические отклонения изменений цен облигации и фьючерса постоянны по времени, как и коэффициент корреляции между ними.

Это допущение выглядело вполне оправданным в конце 1970-х годов, когда исследователи финансовых рынков не располагали инструментами для моделирования многомерных временных рядов с изменяющимися статистическими характеристиками. Однако в 1995 г. Р.Энгл и К.Кронер разработали модель многофакторной одновременной обобщенной условной гетероскедастичности (MGARCH-BEKK) Engle R.F., Kroner K.F. Multivariate simultaneous generalized ARCH. - Econometric Theory, 1995, Vol.11, No.2. - p.122-150., которая предоставила возможность исследования многомерных временных рядов, характеризующихся изменяющимися ковариациями между их элементами. Д.Ватт предложил использовать эту модель для оценки коэффициента хеджирования при формировании портфеля из облигаций и процентных фьючерсов Watt D. Canadian short-term interest rates and the BAX futures market: Analysis of the impact of volatility on hedging activity and the correlation of returns between markets. - Bank of Canada working paper, 1997, №18. - 37 p..

В двухфакторной MGARCH-BEKK условные дисперсии и ковариация моделируются уравнениями вида

(1.3.12)

(1.3.13)

(1.3.14)

где h11,t - условная дисперсия первой случайной переменной в момент времени t, h11,t-1 - условная дисперсия первой случайной переменной в момент времени t-1, h22,t - условная дисперсия второй случайной переменной в момент времени t, h22,t-1 - условная дисперсия второй случайной переменной в момент времени t-1, h12,t - условная ковариация первой и второй случайных переменных в момент времени t, h12,t-1 - условная ковариация первой и второй случайных переменных в момент времени t-1, 1,t-1 - ошибка предсказания значения первой случайной переменной в момент времени t-1, 2,t-1 - ошибка предсказания значения второй случайной переменной в момент времени t-1, с11, с12, с22, a11, a12, a21, a22, g11, g12, g21, g22 - параметры модели.

Используя оценки условной ковариации между изменениями цен облигации и фьючерса h12,t и условной дисперсии изменения цены фьючерса h22,t, полученные при помощи модели MGARCH-BEKK, Д.Ватт предложил рассчитывать коэффициент хеджирования по формуле

. (1.3.15)

Результаты тестирования двух различных подходов к определению оптимального коэффициента хеджирования по данным торгов на Монреальской бирже показали, что модели, использующие предположение о постоянстве дисперсий изменений цен облигации и фьючерса, а также коэффициента корреляции между ними, в среднем обеспечивают приемлемый уровень эффективности, но не справляются с задачей обеспечения защиты от процентного риска в периоды повышенной нестабильности финансового рынка. Когда конъюнктура финансового рынка приобретает неустойчивый характер, корреляция между изменениями цен облигаций и фьючерсов возрастает, а эффективность модели хеджирования Эдерингтона падает. Напротив, использование модели MGARCH-BEKK при определении коэффициента хеджирования позволяет обеспечить надежную защиту от процентного риска при любом состоянии рыночной конъюнктуры.

Другая теоретическая проблема, вставшая в связи с возникновением и развитием рынков производных финансовых инструментов, заключается в разработке модели иммунизации диверсифицированного портфеля государственных облигаций, включающего долговые обязательства с различными сроками до погашения и купонными характеристиками, при помощи процентных фьючерсных контрактов. Ее решение, предложенное Р.Колбом и Г.Гэем Kolb R., Gay G. Immunizing bond portfolios with interest rate futures. - Financial Management, 1982, Vol.11, No.2. - p.81-89., потребовало распространения аппарата дюрационного анализа на рынок производных финансовых инструментов.

Пусть инвестор располагает портфелем облигаций, обеспечивающим денежные поступления в размере CFi через периоды времени ti, который он намерен продать по истечении периода m. Дюрация данного портфеля не совпадает со сроком вложений инвестора, поэтому он испытывает подверженность процентному риску. Этот риск можно хеджировать, воспользовавшись фьючерсным контрактом на облигацию. Пусть срок исполнения фьючерсного контракта наступает через период времени d, а денежные платежи по поставляемой облигации в размере CFj выплачиваются через периоды времени tj. Проблема инвестора заключается в определении числа фьючерсных контрактов k, которые нужно продать для устранения своей подверженности процентному риску.

Параллельный сдвиг временной структуры процентных ставок на процентных пунктов вверх вызовет падение рыночной стоимости портфеля облигаций и понижение цены фьючерсного контракта. Размер выигрыша инвестора по короткой позиции, открытой на срочном рынке, составит

, (1.3.16)

где f(d,tj) - форвардная ставка для периода времени (d,tj).

Реинвестировав полученную вариационную маржу до момента окончания периода вложений по установившейся спот-ставке s(m)+, инвестор получит прибыль в размере

. (1.3.17)

После сдвига временной структуры процентных ставок стоимость портфеля облигаций на конец периода вложений окажется равной

. (1.3.18)

Инвестор защищен он неблагоприятных сдвигов временной структуры процентных ставок, если прибыль (убытки) по срочным позициям точно компенсирует убытки (прибыль) по наличным позициям на рынке государственных облигаций. Для этого необходимо выполнение условия

. (1.3.19)

Дифференцируя прибыль от открытия фьючерсных контрактов и рыночную стоимость портфеля облигаций на конец периода вложений по параметру сдвига временной структуры процентных ставок , имеем

, (1.3.20)

. (1.3.21)

Поскольку

, (1.3.22)

, (1.3.23)

. (1.3.24)

Тогда условие защищенности от процентного риска (1.3.19) можно записать как

. (1.3.25)

Деление обеих частей уравнения (1.3.25) на и позволяет получить

, (1.3.26)

где , , - дюрация портфеля облигаций, PVp - рыночная стоимость портфеля облигаций.

Отсюда число коротких фьючерсных позиций k*, позволяющее обеспечить иммунизацию процентного риска портфеля государственных облигаций, определяется по формуле

. (1.3.27)

Появление рынков процентных фьючерсов и развитие финансовой теории предоставили в распоряжение портфельных менеджеров новые способы управления процентным риском. Однако, как считает диссертант, возможность их эффективного применения зависит от целого ряда условий: степени ликвидности рынка производных финансовых инструментов, характера интеграции наличного и срочного сегментов финансового рынка, уровня надежности систем управления рисками организаторов торговли, параметров налогообложения прибыли по срочным контрактам. Поэтому только участники наиболее развитых финансовых рынков могут в полной мере реализовывать потенциал методов хеджирования при управлении процентным риском портфеля государственных облигаций.

Другая важнейшая проблема, стоящая перед теорией управления процентным риском на современном этапе, заключается в разработке модели оптимизации рискового портфеля государственных облигаций. Классическая теория формирования рискового портфеля, разработанная Г.Марковицем для случая рынка акций Markowitz H. Portfolio selection. - Journal of Finance, 1952, Vol.7, No.1. - p.77-91., оказалась неприменимой на рынке облигаций в силу его специфических особенностей.

Как отмечают Г.Бьервэг, Г.Кауфман и А.Тоевс Bierwag G., Kaufman G., Toevs A. Single factor duration models in a discrete general equilibrium framework. - Journal of Finance, 1982, Vol.37, No.2. - p.325-338., а также Н.Галтекин и Р.Рогальски Gultekin N., Rogalsky R. Government bond returns, measurement of interest rate risk, and the arbitrage pricing theory. - Journal of Finance, 1985, Vol.40, No.1. - p.43-61., параметры совместного распределения доходностей облигаций претерпевают существенные изменения по мере сокращения срока до погашения. Поскольку течение времени оказывает различное влияние на доходности различных облигаций, ковариации между ними нестабильны, и их практически невозможно оценить по данным исторических наблюдений. Поэтому стандартный метод оптимизации рискового портфеля, основанный на использовании вектора математических ожиданий и дисперсионно-ковариационной матрицы доходностей активов, на рынке облигаций использован быть не может.

Принципиально иной подход к решению проблемы предлагает С.Рамасвами Ramaswamy S. Portfolio selection using fuzzy decision theory. - Bank for International Settlements working paper, 1998, №59. - 19 p. , рассматривающий формирование структуры портфеля облигаций как задачу многоцелевой оптимизации значений функций полезности, определенных для каждого из рассматриваемых сценариев перемещения временной структуры процентных ставок и заданных в форме нечетких множеств. Этот подход подразумевает, что в ходе управления процентным риском инвестор определяет контрольные цифры, которым должна соответствовать доходность портфеля при реализации различных сценариев будущих изменений рыночной конъюнктуры. Для сценариев сдвига процентных ставок, в реализации которых инвестор испытывает наибольшую степень уверенности, устанавливаются наиболее высокие тактические цели. Маловероятным сценариям сдвига процентных ставок ставятся в соответствие относительно низкие целевые уровни доходности вложений. Корректировка тактических целей, соответствующих различным возможным состояниям рыночной конъюнктуры, позволяет регулировать структуру портфеля в зависимости от изменений прогнозов инвестора и его отношения к процентному риску.

Как считает С.Рамасвами, предположения инвесторов подвержены частым и существенным изменениям. Вместе с ними меняются и функции полезности, отражающие степень удовлетворенности доходностью сформированного портфеля при реализации каждого из сценариев перемещения временной структуры процентных ставок. Уровень полезности, обеспечиваемый портфелем, зависит от степени достижения тактических целей, поставленных при его формировании. Инвестор заинтересован в достижении «высокого» уровня доходности при реализации прогнозируемых сценариев изменения рыночной конъюнктуры и «приемлемого» уровня доходности при прямо противоположном развитии событий. Сложности при определении «высокого» и «приемлемого» уровня доходности вызывают необходимость обращения к аппарату теории нечетких множеств (fuzzy sets).

Пусть инвестор осуществляет выбор из множества допустимых портфелей P на основе анализа S возможных сценариев перемещения временной структуры процентных ставок. Для каждого сценария с порядковым номером s степень достижения тактической цели в случае выбора каждого варианта формирования портфеля задается при помощи нечеткого множества

, (1.3.28)

где - функция принадлежности портфеля p к нечеткому множеству портфелей, обеспечивающих достижение данной тактической цели, . Тогда степень достижения всех тактических целей инвестора выражается нечетким множеством

(1.3.29)

с функцией принадлежности

. (1.3.30)

Отсюда оптимальный вариант формирования портфеля , позволяющий обеспечить максимальную степень достижения тактических целей инвестора, определяется условием

. (1.3.31)

Общую схему выбора структуры портфеля, обеспечивающего наилучшее достижение тактических целей, можно проиллюстрировать при помощи простого количественного примера. Пусть инвестор выбирает из пяти вариантов формирования портфеля на основе рассмотрения трех возможных сценариев перемещения временной структуры процентных ставок. Зададим условные значения функций принадлежности, отражающих степень достижения тактических целей, при помощи таблицы 1.3.1, в строках которой представлены различные сценарии перемещения временной структуры процентных ставок, а в столбцах - различные варианты формирования портфеля.

Таблица 1.3.1.

Функции принадлежности нечетких множеств

степени достижения тактических целей инвестора.

В данном условном примере степень достижения тактических целей в случае выбора каждого из пяти различных портфелей рассчитывается по формулам

Оптимальным вариантом формирования портфеля является четвертая альтернатива, поскольку.

Приведенный простой количественный пример не только дает наглядную иллюстрацию общей схемы решения задачи многоцелевой оптимизации структуры портфеля облигаций на базе теории нечетких множеств, но и позволяет выявить ключевые проблемы, которые необходимо решить для переложения теоретической концепции на практические рельсы. Во-первых, следует разработать методику построения сценариев перемещения временной структуры процентных ставок. Во-вторых, необходимо предложить схему задания нечеткого множества, отражающего степень достижения тактической цели при реализации каждого сценария изменения конъюнктуры. В-третьих, необходимо сформулировать математическую модель, позволяющую оптимизировать структуру портфеля на основе информации о сценариях сдвига процентных ставок, функциях полезности инвестора и параметрах облигаций, обращающихся на рынке.

Рамасвами предлагает рассматривать три группы сценариев перемещения временной структуры. Сценарии «бычьей» (bullish) группы строятся исходя из предположения о снижении уровня процентных ставок, сценарии «нейтральной» (neutral) группы - исходя из предположения о сохранении текущего уровня процентных ставок, сценарии «медвежьей» (bearish) группы - исходя из предположения об увеличении уровня процентных ставок. Экстремальные сценарии, определяющие предельные размеры сдвига временной структуры в обоих направлениях, формируются на основе минимальных и максимальных значений абсолютных приростов спот-ставок различной срочности за период времени, соответствующий сроку вложений инвестора. Для этого используется статистическая выборка временных структур за два года, предшествующих моменту формирования портфеля. Группа нейтральных сценариев включает сценарий сохранения текущего положения временной структуры процентных ставок, а также ее параллельного перемещения на несколько базисных пунктов вверх и вниз. Неэкстремальные «бычьи» и «медвежьи» сценарии располагаются в рамках интервала между сценарием сохранения положения временной структуры на прежнем уровне и двумя экстремальными сценариями. Различные «бычьи» и «медвежьи» сценарии характеризуются различным наклоном временной структуры процентных ставок.

По мнению диссертанта, методика построения сценариев перемещения временной структуры процентных ставок С.Рамасвами обладает рядом недостатков. Во-первых, она не исключает возможности формирования сценариев с отрицательными процентными ставками. Это может произойти, если текущий уровень ставок низок, а используемая статистическая выборка включает периоды бурного роста рынка. Во--вторых, она не опирается на формальную статистическую модель процесса сдвига временной структуры, что понижает степень адекватности формируемых сценариев распределению будущих состояний рыночной конъюнктуры. В-третьих, она не позволяет учитывать купонные платежи, полученные в течение периода вложений.

В модели Рамасвами степень достижения тактической цели Gs (нечеткая полезность инвестора) описывается при помощи кусочно-заданной функции принадлежности

, (1.3.32)

где hs - доходность портфеля при реализации сценария перемещения временной структуры процентных ставок s, - задача-минимум для доходности портфеля при реализации сценария s, - задача-максимум для доходности портфеля при реализации сценария s.

На участке между и график функции нечеткой полезности является прямой линией с положительным тангенсом угла наклона. Это означает, что на данном промежутке инвестор нейтрален к процентному риску: снижение уровня доходности на малую величину hs ведет к такому же изменению уровня полезности, что и ее увеличение на ту же самую величину hs. В областях и уровень полезности вообще не зависит от доходности портфеля.

Однако проблема управления процентным риском возникает в связи с тем, что большинство инвесторов стремятся к его устранению. Поэтому функции полезности большинства инвесторов строго вогнуты книзу (выпуклы вверх), а функции предельной полезности монотонно убывают с увеличением размера доходности вложений. Отсюда диссертант заключает, что функция нечеткой полезности С.Рамасвами не вполне адекватно описывает отношение к риску большинства участников рынка облигаций.

Максимизация степени достижения тактических целей управления процентным риском предполагает решение задачи многоцелевой оптимизации, поскольку каждому сценарию соответствует своя функция полезности. Стратегия выбора, предлагаемая Рамасвами, является максиминной: из всех допустимых портфелей оптимальным признается портфель, обеспечивающий наивысшую степень достижения тактической цели для наименее благоприятного сценария перемещения временной структуры процентных ставок. С учетом бюджетного ограничения математическая модель определения структуры оптимального портфеля С.Рамасвами записывается как

, (1.3.33)

, (1.3.34)

, (1.3.35)

где - доходность облигации выпуска j при реализации сценария перемещения временной структуры процентных ставок s, xj - доля вложений в облигации выпуска j в рыночной стоимости портфеля, J - число выпусков облигаций, обращающихся на рынке.

При использовании функции нечеткой полезности (1.3.32) и введении вспомогательной переменной , отражающей степень достижения тактических целей инвестора, модель оптимизации структуры портфеля (1.3.33)-(1.3.35) сводится к задаче линейного программирования

, (1.3.36)

, (1.3.37)

, (1.3.38)

. (1.3.39)

Несмотря на недостатки, отмеченные диссертантом, решение проблемы формирования рискового портфеля государственных облигаций, предложенное С.Рамасвами, открыло новую область исследований. Оно показало, что ключевыми факторами выбора структуры рискового портфеля государственных облигаций являются сценарии перемещения временной структуры процентных ставок, собственные предположения инвестора и его отношение к процентному риску. Поэтому наиболее важные задачи теории и практики управления процентным риском портфеля государственных облигаций включают разработку генератора сценариев перемещения временной структуры процентных ставок, отвечающего специфике конкретного рынка, построение модели прогнозирования, позволяющей определять направление изменения процентных ставок, а также совершенствование методов моделирования отношения инвесторов к процентному риску.

1.4. Развитие рынка ГКО-ОФЗ в посткризисный период.

В 1992 г. Банк России при содействии рабочей группы «Российско-американского банковского форума» (в состав которой с американской стороны вошли представители высшего управляющего состава коммерческих и инвестиционных банков, а также Федеральной резервной системы) разработал проект организации рынка государственных краткосрочных бескупонных облигаций (ГКО), который предусматривал введение нового для российской экономики финансового инструмента, по своим характеристикам схожего с американским казначейским векселем. В 1993 г. на ММВБ состоялись первые аукционы по размещению ГКО и начались вторичные торги этими облигациями. За короткий срок рынок ГКО превратился в важнейшую составную часть российского финансового рынка. Уже через год после своего основания оборот рынка ГКО составлял более 90% совокупного оборота фондовых бирж страны. Государственные краткосрочные облигации: теория и практика рынка. - М: ММВБ, 1995. - с.4.

Бурное развитие рынка ГКО было вызвано тем, что он предоставил инвесторам целый ряд уникальных возможностей. На ММВБ был создан ряд электронных систем, обеспечивающих полный технологический цикл эмиссии, хранения, обращения и погашения облигаций и гарантирующих операторам полноту и своевременность расчетов по сделкам. Министерство финансов, стремясь расширить объем заимствуемых средств, соглашалось на уплату процентных ставок, превышающих процентные ставки по межбанковским кредитам на аналогичные сроки, что создавало возможность осуществления арбитражных операций и обеспечивало высокий уровень доходности по среднесрочным инвестициям. В связи с тем, что при организации ряда аукционов спрос существенно превышал предложение, неоднократно создавались возможности по осуществлению спекулятивных операций, заключающихся в приобретении облигаций на аукционе и их последующей продаже на вторичном рынке и приносящих доходность до 2000-3000% годовых.

Некоторая стабилизация финансового рынка в 1995 г. позволила увеличить сроки заимствования за счет выпуска в обращение новых государственных ценных бумаг - облигаций федерального займа с переменным купоном (ОФЗ-ПК), размер купонного дохода по которым рассчитывался отдельно для каждого периода на основе доходности по ГКО. В связи с присоединением Российской Федерации к VIII статье Устава МВФ в 1996-1997 гг. были сняты ограничения на операции инвесторов-нерезидентов с ГКО и ОФЗ (первоначально объем участия нерезидентов не мог превышать квоты в 10% от общего объема рынка, а минимальный срок вложений и размер доходности операций подлежали административной регламентации). Приток иностранного капитала позволил в 1997 г. ввести в обращение новый долгосрочный инструмент - облигации федерального займа с постоянным купонным доходом (ОФЗ-ПД).

Расширение круга инвесторов в ГКО-ОФЗ, привлеченных высокой доходностью операций, позволило Министерству финансов увеличивать объем рынка темпами, существенно превышающими уровень инфляции. В результате рынок ГКО-ОФЗ превратился в финансовую пирамиду на государственном уровне, а у многих крупных инвесторов стали возникать сомнения в способности Российской Федерации обеспечить точное и своевременное исполнение обязательств по облигациям.

На фоне резкого ухудшения мировой финансовой и экономической конъюнктуры, падения цен на сырьевые ресурсы и свертывания операций иностранных инвесторов на развивающихся рынках в 1998 г. произошло резкое обострение ситуации как на российском рынке государственных ценных бумаг, так и в отечественной экономике в целом. Доходы бюджета снизились до катастрофически низкого уровня. Если в 1997 г. в бюджет поступало в среднем 26.9 млрд. руб. в месяц, то в первые месяцы 1998 г. - 20.2 млрд. руб. Ованесов А., Грабаров А., Гейнц Д. В Россию можно только верить... - Рынок ценных бумаг, 1998, №14. - с.13.

Расходы по обслуживанию государственного долга стали самой крупной расходной статьей государственного бюджета. За первые 9 месяцев 1998 г. они составили 85.1 млрд. руб. (34.1% расходов федерального бюджета и 4.5% ВВП), в то время как за первые 9 месяцев 1997 г. они составили 28.7 млрд. руб. (10.5% расходов федерального бюджета и 1.5% ВВП). Финансовый рынок: адаптация к рыночной экономике. // под ред. Колесникова В.И. - СПб: СПб ун-т эк-ки и финансов, 1999. - с.34. Заимствования Министерства финансов РФ по предлагавшимся рынком процентным ставкам стали неэффективными - поступления в бюджет с рынка не покрывали расходов бюджета по обслуживанию государственного долга.

В условиях резкого падения спроса на государственные ценные бумаги Министерство финансов РФ было вынуждено пойти на отмену ряда аукционов по размещению новых выпусков, а погашение облигаций производить исключительно за счет средств бюджета. В результате впервые за всю историю рынка государственных ценных бумаг объем облигаций, находящихся в обращении, достигнув в июне максимума в 437 млрд. руб., начал устойчиво сокращаться.

В августе неопределенность рыночных перспектив вызвала практически полное отсутствие спроса на государственные облигации по любым ценам. Резко увеличившаяся доходность перестала отражать реальную стоимость государственного долга, поскольку по ней совершались лишь единичные сделки. В этих условиях Правительство РФ и Банк России приняли решение о реструктуризации обязательств государства перед инвесторами по ГКО и ОФЗ со сроками погашения до 31 декабря 1999 г. п.2 Заявления Правительства РФ и Банка России от 17 августа 1998 г. Вторичные торги на рынке ГКО-ОФЗ были приостановлены.

По мнению автора, политическое решение о реструктуризации задолженности государства по ГКО и ОФЗ не было оптимальным выходом из создавшегося положения. Мы полагаем, что достаточными мерами явились бы переход к эмиссионному финансированию бюджетного дефицита, девальвация рубля и временное прекращение размещения новых выпусков облигаций. Инфляционный рост доходов бюджета вследствие реализации этих мер позволяет резко снизить относительные издержки по обслуживанию внутреннего государственного долга и тем самым создать условия для полного и своевременного исполнения обязательств государства перед владельцами ГКО и ОФЗ.

Безусловно, и при реализации этого сценария операторы рынка ГКО-ОФЗ понесли бы существенные потери. Однако они стали бы следствием реализации экономических рисков (валютного и инфляционного), а не одностороннего нарушения фундаментальных положений гражданского законодательства п.4 ст.817 Гражданского кодекса РФ со стороны государства. В этой ситуации восстановление доверия инвесторов к Российской Федерации происходило бы более быстрыми темпами.

Процедура реструктуризации задолженности государства по ГКО и ОФЗ, предусмотренная Постановлением Правительства РФ от 25 августа 1998 г. №1007 «О погашении государственных краткосрочных бескупонных облигаций и облигаций федеральных займов с постоянным и переменным купонным доходом со сроками погашения до 31 декабря 1999 г. и выпущенных в обращение до 17 августа 1998 г.», вызвала крайне негативную реакцию инвесторов, которым удалось добиться согласия органов государственной власти на проведение переговоров. В течение осени 1998 г. возможные варианты схемы реструктуризации внутреннего долга Российской Федерации обсуждалась представителями Министерства финансов, Банка России и Московского клуба кредиторов. В конечном итоге основные условия реструктуризации были определены Распоряжением Правительства РФ от 12 декабря 1998 г. «О новации по государственным ценным бумагам», а также Положением Минфина РФ и Банка России от 21 декабря 1998 г. №№ 258, 375-Т «О порядке осуществления новации по государственным краткосрочным бескупонным облигациям и облигациям федеральных займов с постоянным и переменным купонным доходом со сроками погашения до 31 декабря 1999 г. и выпущенных в обращение до Заявления Правительства Российской Федерации и Центрального банка Российской Федерации от 17 августа 1998 г. путем замены по согласованию с их владельцами на новые обязательства и частичной выплатой денежных средств».

Сумма новых обязательств государства определялась путем дисконтирования номинальной стоимости облигаций со сроками погашения до 31 декабря 1999 г. исходя из доходности 50% годовых в период с 19 августа 1998 г. до даты погашения, ранее объявленной в условиях выпуска. При этом по облигациям федеральных займов с постоянным и переменным купонным доходом в состав дисконтируемых платежей включались суммы невыплаченных купонов. По необъявленным купонам ставка принималась равной 50% годовых. Облигации со сроками погашения, наступающими после 31 декабря 1999 г., в новации не участвовали и подлежали обслуживанию и погашению в соответствии с условиями выпуска.

Кредитные организации, профессиональные участники рынка ценных бумаг, а также органы государственной власти и местного самоуправления получили право обмена реструктурируемых облигаций на следующие инструменты:

облигации федерального займа с фиксированным купонным доходом (ОФЗ-ФД) по номиналу в размере 70% от расчетной суммы требований;

облигации федерального займа с нулевым купоном по номиналу в размере 20% от расчетной суммы требований;

денежные средства в размере 10% от расчетной суммы требований, выплачиваемые тремя равными частями. Первый платеж производился в момент осуществления новации, а вторая и третья части оформлялись бескупонными облигациями с датами погашения 24 марта и 16 июня 1999 г. и доходностью 30% годовых.

Для владельцев ГКО и ОФЗ, которые в соответствии с действующим законодательством были обязаны выполнять норматив вложения средств в государственные ценные бумаги, а также инвесторов-резидентов, не являющихся профессиональными участниками рынка ценных бумаг, был предусмотрен льготный механизм реструктуризации. Доля денежных средств, выплачиваемых им в ходе новации, увеличивалась до 30% от расчетной суммы требований (при этом доля ОФЗ-ФД уменьшалась до 50%). Наконец, обязательства государства по ГКО и ОФЗ перед физическими лицами и некоторыми льготными группами инвесторов в их число, в частности, вошли издатели периодических печатных изданий (кроме рекламных), фонды обязательного медицинского страхования и страховые компании (только в отношении средств обязательного медицинского страхования и средств государственного обязательного личного страхования) подлежали исполнению в полном объеме и в сроки, установленные первоначальными условиями выпуска.

В ходе реструктуризации внутреннего государственного долга была осуществлена эмиссия 12 выпусков ОФЗ-ФД со сроками обращения от 4 до 5 лет, одного выпуска ОФЗ-ПД со сроком обращения 3 года и двух выпусков ГКО со сроками обращения 3 и 6 месяцев. Купонный доход по ОФЗ-ФД начисляется, начиная с 19 августа 1998 г., в размере 30% годовых в первый год обращения, 25% годовых во второй год обращения, 20% годовых в третий год обращения, 15% годовых в четвертый год обращения и 10% годовых в пятый год обращения. Начиная со второго купона выплаты купонных доходов производятся каждые три месяца. По новому выпуску ОФЗ-ПД 25030 был установлен нулевой купонный доход, однако его владельцы получили право на его использование для погашения просроченной задолженности по налогам в федеральный бюджет, образовавшейся по состоянию на 1 июля 1998 г., а также для оплаты участия в уставном капитале кредитных организаций.

15 января 1999 г. на рынке ГКО-ОФЗ были возобновлены вторичные торги. Первые заявки на участие в новации были удовлетворены 26 января 1999 г., и уже с 28 января в Торговой системе ММВБ стало возможным проведение операций с новыми выпусками ГКО и ОФЗ, размещенными в ходе новации. С момента возобновления вторичных торгов государственными облигациями Банк России ограничил максимальную доходность по ним уровнем 120% годовых. По мнению автора, это решение Банка России было вполне оправданным. В противном случае возможности рынка ГКО-ОФЗ могли бы быть использованы недобросовестными операторами, которые понесли наиболее существенные потери по итогам финансового кризиса, для перевода активов в другие структуры.

В первые месяцы 1999 г. нерезиденты не подавали заявок на участие в процедуре новации, что было вызвано отсутствием нормативных актов, регламентирующих порядок использования ими облигаций и денежных средств, полученных в результате реструктуризации. Лишь 23 марта 1999 г. этот порядок был определен Банком России.

Согласно принятым нормативным актам, покупка иностранной валюты нерезидентом за счет поступлений от продажи российских ценных бумаг, учитываемых на инвестиционном счете типа «С» (используемом нерезидентами при совершении операций с ГКО и ОФЗ), могла быть осуществлена только после предварительного депонирования денежных средств на транзитном счете в течение 365 дней. Указание Банка России от 23 марта 1999 г. №520-У «О порядке перевода банками, имеющими Разрешение Банка России на открытие и ведение счетов типа «С», денежных средств нерезидентов со счетов типа «С» (инвестиционных) на счета типа «С» (конверсионные)» Вместе с тем нерезиденты получили возможность диверсифицировать свои активы, хранящиеся на инвестиционном счете, за счет приобретения акций и облигаций российских компаний, котируемых на ММВБ. Положение Банка России от 23 марта 1999 г. №68-П «Об особенностях проведения сделок нерезидентов с ценными бумагами российских эмитентов, выраженными в валюте Российской Федерации, и проведении конверсионных сделок» Кроме того, было предусмотрено проведение Банком России периодических специальных аукционов по продаже иностранной валюты нерезидентам. Участие в данных аукционах позволяло репатриировать поступления от реструктурируемых портфелей без предварительного депонирования денежных средств на транзитном счете. Положение Банка России от 23 марта 1999 г. №69-П «О порядке периодической продажи Банком России иностранной валюты банкам, уполномоченным на открытие и ведение специальных счетов типа «С», действующим от своего имени по поручению и за счет инвесторов-нерезидентов»

По мнению автора, дискриминационный подход органов государственной власти Российской Федерации по отношению к иностранным инвесторам повлек за собой неоднозначные последствия. С одной стороны, введение жестких ограничений порядка вывода средств с рынка иностранными участниками повысило его инвестиционную привлекательность для российских операторов, поскольку оно позволило создать достаточно эффективный механизм защиты рынка от неблагоприятных воздействий мировых финансовых кризисов. С другой стороны, это решение нанесло дополнительный ущерб имиджу Российской Федерации как участника системы мировых финансовых рынков, что в будущем может отразиться на перспективах привлечения средств иностранных инвесторов при помощи рублевых инструментов.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7