Избранное трейдера Andrew Volosnikov
Любые вложения в ценные бумаги — это риски. Их уровень инвестор выбирает сам, покупая определенные активы и составляя из них портфель. Гособлигации, или госбонды, — инструмент, который подходит разным инвесторам. Он может быть низкорискованным или высокодоходным — это зависит от государства-эмитента и особенностей самой бумаги.
Рассказываем, как выбрать подходящие гособлигации и где их купить.
В основном на цену облигаций и их доходность влияют рейтинг государства-эмитента, тип бондов и срок до их погашения, ключевая ставка в стране и ситуация на рынке. Рассмотрим каждый фактор подробнее:
Кредитный рейтинг государства. Присваивают его международные рейтинговые агентства — Moody’s, Standard & Poor’s (S&P), Fitch, DBRS. Происходит это так: они анализируют финансовое положение эмитента и текущую задолженность, оценивают будущие доходы, сравнивают с конкурентами, а потом выдают рейтинг.
Почему я не рекомендую корпоративные бонды физическим лицам?
В своих выступления и обучающих материалах я всегда говорю, что физические лица должны сторониться вложений в корпоративные облигации. На то есть два простых основания:
Но обычно, этих простых оснований недостаточно, чтобы убедить людей держаться подальше от «корпоратов». И чтобы показать, почему я решительно против, представляю вашему вниманию настоящую небольшую статью.
Начнём с основ. Из общего курса по инвестициям, мы знаем, что цена любой облигации определяется из простой формулы дисконтированных (приведённых) денежных потоков. При этом мы можем считать как стоимость облигации из нее, так и доходность к погашению (ставку дисконтирования) если нам известна цена на рынке. Формула 1:
Не подумайте плохого в части нормальности, речь пойдет не о психиатрии, а об известном в теории вероятностей нормальном распределении
А точнее даже не о нем самом, а об известной центральной предельной теореме (ЦПТ) применительно к ценам. Что такое центральная предельная теорема в ее классическом виде?
Пусть нам дана некоторая сумма большого числа случайных величин Х=х1+…+хN где каждое слагаемое имеет конечную и ненулевую дисперсию (как мы увидим далее в приложении к ценам это условие выполняется). Человечество давно еще с 18 века (Муавр и Лаплас) заинтересовал вопрос распределения случайной величины Х или хотя бы его более-менее точного приближения.
Не будем слишком строги в определениях всяких сходимостей и их скоростей, а сформулируем классическую ЦПТ в виде интуитивно понятного, но нестрогого термина «близости». Так вот, если xi – независимы (кто хочет может посмотреть строгое определение независимости, а для менее пытливых скажу только, что корреляция двух независимых случайных величин с конечными дисперсиями – нуль, хотя и обратное не верно), то распределение Х при достаточно больших N практически не отличается от нормального распределения со средним А и дисперсией D, где А – сумма средних x