Блог им. vl451f

Где пределы эффективности диверсификации портфеля облигаций? Разбираемся с помощью теории вероятностей. Часть 2.

Это продолжение прошлой записи, в которой я пытаюсь определить разумные пределы диверсификации портфеля. Перед началом нужно принять определенные допущения, упрощающие реальность. В дальнейших статьях я ослаблю все эти допущения и покажу как можно протестировать устойчивость портфеля при помощи моделирования методом Монте-Карло и, если меня устроит результат – сформирую реальный портфель ВДО.

В этой статье допущения следующие:

Допущение №1: рассматриваем портфели, состоящие из облигаций какого-то одного рейтинга кредитоспособности.

Допущение №2: портфель распределен между облигациями разных эмитентов в равных долях.

Допущение №3: в портфель входят только бескупонные облигации с одинаковым сроком погашения.

Допущение №4: дефолты разных эмитентов – несвязанные события. То есть дефолт у одного эмитента не меняет вероятность дефолта другого эмитента.

Способ моделирования: использование биномиального распределения.

В прошлой статье я рассказал, как при помощи формулы Бернулли определить вероятность дефолтов в портфеле с определенным количеством облигаций разных эмитентов.

Теперь же воспользуемся функцией обратного биномиального распределения и оценим сколько дефолтов у нас будет в портфеле при различных комбинациях количества облигаций и их кредитного качества. Чтобы с вероятностью 95,32% оценить максимальное количество дефолтов в портфеле из 20 облигаций с риском дефолта 14,7% достаточно ввести в ячейку значение:

=БИНОМ.ОБР(20;0,147;0,9532)

И получим значение 6. Это значит, что с вероятностью 95,32% количество дефолтов облигаций рейтинга В не превысит 6 штук за рассматриваемый период (напомню период у нас три года, поскольку используется матрица дефолтов именно за этот период). Важное выделил жирным, но проговорю еще раз – мы работаем с кумулятивной функцией. Полученное значение будет означать, что дефолтов с заданным уровнем вероятности будет не больше 6. Их с определенной вероятностью может быть меньше 6 (а с какой — читайте прошлый выпуск), а с вероятностью 4,68% их будет больше шести. Вот эта неопределенность и вознаграждается премией за риск.

Построим диаграмму с альфа-коэффициентом (вероятностью) 0,953175721466722, который для удобства по тексту округлю до 0,9532 (результат вычислений в прошлой статье).  В результате получаем вот такую диаграмму:

По абсциссе расписано количество облигаций, по ординате — процент дефолтов в портфеле при заданном количестве облигаций.

Где пределы эффективности диверсификации портфеля облигаций? Разбираемся с помощью теории вероятностей. Часть 2.
 Что мы можем сказать по этому графику: облигации рейтингом ниже А- не зря считают высокорисковыми. Если распределять средства в равных пропорциях между облигациями в равных пропорциях, то разумное количество различных эмитентов в портфеле: 30-35 шт, после чего эффективность диверсификации падает. Так для рейтинга B увеличение количества различных эмитентов с 60 до 100, процент дефолтности снижается всего на 2,5 п.п., с 23,3% до 20,8%. Для облигаций более высокого кредитного качества эффективность, разумеется, еще меньше.

Выводы:

1. Разумная минимальная доля облигаций одного эмитента в портфеле – не менее 2,85%. В противном случае получается чрезмерно диверсифицированный портфель, который сохраняет на прежнем уровне дефолтность, но требует гораздо больше усилий для управления.

2. Разумная максимальная доля облигаций одного эмитента колеблется в районе 5% и сильно зависит от кредитного качества. Для рейтинга АА увеличение облигаций в два раза (с 20 до 40) снижает дефолтность портфеля всего на 2 п.п., а значит нецелесообразно. Для облигаций рейтинга B аналогичное увеличение снизит дефолтность на 5%, что можно считать существенным, а вот дальнейшее увеличение – уже нет.

Где пределы эффективности диверсификации портфеля облигаций? Разбираемся с помощью теории вероятностей. Часть 2.


Напоследок прикладываю таблицу с теоретической дефолтностью портфелей из облигаций разного кредитного качества.
Если понравился материал – подпишитесь и поставьте лайк, буду рассказывать дальше. Интересно также узнать, как вы диверсифицируете свой портфель?

344 | ★2
11 комментариев
> Допущение №4: дефолты разных эмитентов – несвязанные события. То есть дефолт у одного эмитента не меняет вероятность дефолта другого эмитента.

Одна проблема, что это не так. Вопрос хорошо изучен в литературе — общий вывод, что диверсифицировать портфель облигаций очень сложно, гораздо сложнее, чем портфель акции, и требуется гораздо больше бумаг
avatar
Михаил, пока у меня нет оснований применять какой-то корреляционный коэффициент, я буду считать эти события независимыми. Если по мере погружения в тему я выявлю какие-то зависимости, то приму поправку на взаимосвязанность событий.
Мне кажется корреляции учитывать нужно, они являются самым главным фактором риска. И оценку рейтингов можно считать условной.
avatar
Alex Craft, все еще размышляю над этим, и у меня возник другой вопрос — а не учтена ли корреляция дефолтов в статистике? Если дефолт одного эмитента увеличивает вероятность другого, то это приводит к тому, что частота дефолтов становится такой, как указана в матрице дефолтов (см. прошлый пост)? Если да, то биномиальное распределение отражает всю информацию о риске.
Владимир, частоту дефолтов одной облигации можно принять такую как в исторической статистике, этого достаточно для расчета риска одной облигации.

Вопрос в том что в портфеле из N облигаций, мы не знаем какова вероятность что M облигаций окажутся дефолтами одновременно. Для этого нужно знать корреляцию.
avatar
Alex Craft, в том-то и дело что нет. Я об этом подробно писал в прошлом посте. При помощи биномиального распределения мы можем выяснить какова вероятность получить несколько дефолтов.

Грубо говоря вы берете облигацию с риском дефолта 14,7%. Какова вероятность дефолта по этой облигации? 14,7%. Вы берете две облигации с риском дефолта 14,7%. Какова вероятность получить ноль, один или два дефолта?

Вероятность 0 дефолтов: (1-0,147)*(1-0,147)=0,727609
Вероятность двух дефолтов: 0,147*0,147=0,021609
Вероятность хотя бы одного дефолта:
   Дефолт по первой и отсутствие дефолта по второй: 0,147*(1-0,147)=0,125391
   Отсутствие дефолта по первой и дефолт по второй: (1-0,147)*0,147=0,125391
Тогда хотя бы один дефолт: 0,125391*2=0,250782

В результате получается полная группа событий: 0,727609+2*0,125391+0,021609=1,0

Корреляция тут не очень нужна, она для другого. 


Владимир, вероятность получить два дефолта неизвестна, потому что дефолты не i.i.d.
avatar
Alex Craft, вот это самое спорное утверждение. Я пока не понимаю почему оно может быть верным. Если в прошлом дефолты были взаимосвязанными величинами, то они все равно дали определенную статистику. Если я опираюсь на ту же статистику, то их взаимосвязь ( и следовательно корреляция) уже заложена в проценте дефолтности. 
Я не понимаю.
По таблице 7 из первой части вероятность дефолта эмитента AA+ на горизонте 3 лет составляет 0.45%
Какая у меня будет дефолтность портфеля состоящего из одного эмитента: 
0.45% или 100%?

Правильно ли я понимаю последнюю таблицу в этом посте:
Если у меня 15 эмитентов AA+ то на горизонте трех лет с вероятностью 0.45% у меня будет дефолт, и при нем я потеряю сумму в размере 6.7% от стоимости портфеля?
То есть 100%/15 = 6.7%, так?
avatar
Ayrisu, 
Какая у меня будет дефолтность портфеля состоящего из одного эмитента: 0.45% или 100%?

Если вы вложите все средства в одного эмитента, то с вероятностью 0,45% вы потеряете всё. С точки зрения финансовой теории, ваши ожидаемые потери равны сумма*риск, то есть при вложении 1 миллиона рублей сумма под риском составит 4500 рублей (пишу очень огрубленно). Проблема в том, что если риск наступит, то вы потеряете всё, однако по расчетам дефолтность будет равна нулю с вероятностью 95,32%. Поэтому мы диверсифицируем портфель. Портфель, состоящий из облигаций одного эмитента — русская рулетка с предсказуемым (хоть и на много лет отложенным) результатом.

Если у меня 15 эмитентов AA+ то на горизонте трех лет с вероятностью 0.45% у меня будет дефолт, и при нем я потеряю сумму в размере 6.7% от стоимости портфеля?

Не совсем. Если у вас 15 эмитентов АА+, то с вероятностью 95,32% количество дефолтов на горизонте 3 года не превысит одного (то есть будет либо ноль, либо один). То есть есть мы сразу закладываем шанс, что один эмитент уйдет в дефолт и вы потеряете 1/15=6,67% от первоначально вложенного капитала (см. допущение про дисконтые облигации). (Теперь то что не вошло в таблицу: с вероятностью 99,97% количество дефолтов не превысит двух, то есть у вас остается шанс 99,97%-95,32%=4,65% получить второй дефолт и тогда ваши потери составят уже 2/15=13,3% от первоначально вложенных средств. Вероятность третьего и больше дефолтов — всего 0,03%. Это, если упрощённо, — ваш риск, за который вы требуете от рынка премию к безрисковой ставке).

Выбирая степень диверсификации и кредитное качество эмитентов вы сами определяете, какой риск на себя брать и дает ли рынок соответствующую премию за риск. В дальнейшем я смоделирую портфели ВДО и покажу, что в ряде случаев неопытные инвесторы обречены терять капитал, потому что риски могут быть больше чем предлагаемая доходность.

Читайте на SMART-LAB:
ЗПИФ «Акцент 5»: итоги первых 3-х месяцев на бирже
В конце прошлого года Accent вывел на биржу первый фонд для неквалифицированных инвесторов — «Акцент 5» . В основе фонда — склад класса «А»...
Фото
📃 Как изменилось «лицо» российского рынка за 10 лет
Пока инвесторы пристально вглядываются в новости о нефти, мы решили посмотреть, насколько сильно от неё зависит индекс Мосбиржи, и почему он уже...
Фото
📊 Как меняется клиент ресейла в России
Рынок ресейла за последние годы заметно изменился — вместе с ним меняется и профиль покупателя. Если раньше вторичный рынок ассоциировался...
Фото
Сбер РПБУ февраль 2026 г. - снижение резервов помогло удержать рекордную прибыль
Сбер опубликовал результаты за 2 месяца работы в 2026 году по РСБУ. Чистая прибыль за 2 месяца составила 325 млрд руб. (+21,4%). За февраль...

теги блога Владимир

....все тэги



UPDONW
Новый дизайн