Взаимосвязь сложности и эффективности структурных продуктов в России

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ИМ. М. В. ЛОМОНОСОВА
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ ФАКУЛЬТЕТ
ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
«Взаимосвязь сложности и эффективности структурных продуктов в России»
Выполнил студент
группы Э407:
Кузнецов Арсений
Андреевич
Научный руководитель:
Дорцев Кирилл
Дмитриевич
Оглавление
Введение……………………………………………………….…………......……...3
1. Обзор литературы………………………...…………...........................................6
2. Теоретическая часть……………………………………………………………..18
2.1 Общая информация о структурных продуктах............……………..…....18
2.1.1 Формирование и развитие рынка структурных продуктов….……..18
2.1.2 Особенности российского рынка…………………………………….20
2.1.3 Основные виды структурных продуктов……………………………21
2.2 Обзор данных……………………………………………………………….22
2.3 Методология работы с данными…………………………………………..23
2.3.1 Методология оценки сложности…………………………………….23
2.3.2 Методология оценки эффективности……………………………….25
2.3.3 Методология оценки взаимосвязи между сложностью
и эффективностью……………………………………………………26
3. Эмпирическая часть ………………………………………………………….....27
3.1 Результаты оценки сложности…………………………………………27
3.2 Результаты оценки эффективности……………………………………29
3.3 Результаты оценки взаимосвязи сложности и эффективности……...31
4. Заключение………………………………………………………...............….…33
5. Список использованной литературы…………………………………….……..35
6. Приложения .............................................................................................…..…...39
2
Введение
Вопрос повышения финансовой грамотности является одним из ключевых на
повестке улучшения современной финансовой системы России. Центральный Банк РФ
и министерства Правительства предпринимают значительные усилия по повышению
осведомленности населения в финансовой среде. Однако некоторые классы финансовых
инструментов являются более сложными, чем прочие типы активов. К таким типам
ценных бумаг относят структурные продукты. Зачастую они представляются
непросвещенному инвестору как подвид облигаций с определенной структурой выплат,
которая
удовлетворяет
различным
наборам
условий.
В отличие от обычных облигаций, принцип действия которых не является
сложным и считается простым и консервативным финансовым инструментом в
портфеле любого инвестора, структурные продукты представляют сложный для
понимания инструмент, включающий в себя множество параметров. Большинство
структурных продуктов обладает привлекательными маркетинговыми предложениями,
которые заманивают непросвещенных инвесторов, обещая высокие доходности или
полную защиту вложенного капитала. Заманчивые маркетинговые описания маскируют
разъяснение структуры выплат по продукту, которое является сложным для понимания
текстом, и ведут к тому, что непросвещенный инвестор может вложить деньги в
финансовый инструмент с неподходящим для себя уровнем риска. Сложность продукта
не всегда будет гарантировать его эффективность и высокую доходность. А
непросвещенный инвестор мог получить гораздо больше, просто вложив деньги в
облигации государственного долга или разместив их на депозите в банке.
Начиная с мирового финансового кризиса 2008 года, структурные продукты
начали активно и широко распространяться по портфелям инвесторов по всему миру.
Актуальность исследования подтверждается постоянным предложением структурных
со стороны российских банков и инвестиционных компаний. За период с 2017 года
эмитентами на российской бирже было погашено около 706 структурных продуктов. В
обращении на данный момент находятся около 1384 продуктов. Стоит уточнить, что эти
данные охватывают только биржевые активы, хотя большая часть сделок со
структурными продуктами осуществляется на внебиржевом рынке. Согласно данным
ЦБ, в 2023 году инвесторам-новичкам в 3,5 раза больше структурных продуктов по
3
отношению к предыдущему году. Рост объема продуктов в обращении подтверждает
интерес российских инвесторов к этим типам активов в последние годы. Актуальность
темы диплома также подчеркивается непрекращающейся дискуссией относительно
структурных продуктов среди профессиональных инвесторов и экспертов, работающих
в сфере финансовых рынков. Многие небезосновательно утверждают, что структурные
продукты не являются выгодным вложением денег, особенно для неквалифицированных
инвесторов. Исследование особенно важно для российского рынка, так как на доступных
данных будет проведено исследование, аналогичное зарубежным работам, в условиях
отсутствия большого количества новых отечественных статей на эту тему.
Целью дипломной работы является последовательная оценка сложности и
эффективности доходности, а также выявление наличия взаимосвязи между этими
переменными.
Задачами дипломной работы являются:
1. Сбор релевантных данных на основе структурных продуктов, находящихся в
обращении на российской бирже по доступным данным наиболее крупных
эмитентов.
2. Разработка методологии оценки сложности текста описания структурного
продукта и последующая реализация этого метода.
3. Оценка эффективности структурных продуктов путем сравнения заявленной и
реализованных доходностей, а также альтернативных инвестиций.
4. Последующий анализ результатов и выявление наличия зависимости между
показателями сложности и эффективности.
Объектом дипломной работы является биржевой рынок структурных продуктов
России.
Предметом
дипломной
работы
является
взаимосвязь
сложности
и
эффективности этого класса активов на российском рынке.
К методам исследования дипломной работы относятся: анализ литературы,
экономико-статистический анализ, заключающийся в сборе и обработке данных,
сравнительный анализ цен разных типов активов, регрессионный анализ и прочее.
4
Научная новизна исследования обусловлена отсутствием большого количества
работ, посвященных структурным продуктам на российском рынке. В условиях
сложившейся научной литературы по этой теме никто из авторов не рассматривал
оценку сложности текста этого типа ценных бумаг и ее взаимосвязь с их
эффективностью, так что настоящая работа предполагает расширение научной
дискуссии относительно структурных продуктов в России. Практическая применимость
исследования может показать, действительно ли структурные облигации являются
выгодным финансовым вложением, или любому, даже квалифицированному инвестору,
стоит обходить их стороной. Также практическая часть работы может быть применима
регуляторами для разработки более точных оценок сложности продуктов и создания
разграничений, когда их можно купить с помощью прохождения инвестиционного
тестирования, а когда для покупки потребуется статус квалифицированного инвестора.
Гипотеза исследования предполагает, что увеличение сложности продукта влечет
за собой уменьшение его эффективности из-за снижения прозрачности, привлечения
нецелевой аудитории инвесторов и общим усложнением возможности эффективно
управлять
сценарным
развитием
продукта.
Диплом состоит из введения, обзора литературы, теоретической и эмпирической
частей и заключения.
5
1.
Обзор литературы
В ходе исследования была проанализирована соответствующая литература,
связанная с отечественными и зарубежными рынками структурных продуктов. Прежде
всего следует отметить, что данная тема среди российской академической среды
является развивающейся, и пока еще нет значимого количества работ, посвященных
исследованиям структурных продуктов. Однако необходимо рассмотреть тему в
наибольшей полноте доступных научных исследований, поэтому стоит начать с
релевантной литературы зарубежных авторов.
Дискуссия в научных работах, связанных со структурными продуктами, имеет
различные направления. Для того чтобы в полной мере изучить раскрытие этой темы в
зарубежной литературе, необходимо рассмотреть наиболее актуальные и существенные
работы из каждого направления для последующего анализа и оформления методологии
настоящего исследования.
В первую очередь рассмотрим общие исследования, напрямую связанные с
оценкой и критикой структурных продуктов. Основные причина, по которым
профессиональные инвесторы считают, что этот тип ценных бумаг не стоит делать
частью портфеля, это высокие скрытые комиссии, отсутствие прозрачности, что ведет к
увеличению сложности продукта для неискушенного инвестора, и прочие. Первой
важной работой является исследование о сложности европейских структурных
продуктов (Célérier C., Vallée B., 2016). Эта статья охватывает структурные продукты,
выпущенные в Европе, и нацелена на измерение их сложности (путем оценки количества
сценариев, характеристик выплат и длины описания конкретного продукта), а затем
последующее объяснение взаимосвязей между сложностью продуктов и доходностью.
Авторы представляют результаты эмпирического исследования, которые показывают,
что сложность продуктов в период с 2002 по 2010 годы возросла в среднем на 15% и не
снижалась во время кризиса 2008–2009 годов. При этом оказалось, что продукты с более
сложными
описаниями
предлагают
клиентам
более
высокие
потенциальные
доходности. Банки стремятся продавать более сложные структурные продукты
неискушенным инвесторам, в чье число чаще входят домохозяйства с доходом средним
и ниже среднего, чтобы получать более высокие наценки благодаря комиссиям.
Примечательно, что основными эмитентами таких продуктов являются небольшие
6
сберегательные банки или учреждения с большим уровнем долговой нагрузки. Таким
образом, неискушенный инвестор формирует спрос на продукт благодаря обещаниям
высокой доходности, не разбираясь, в каком из сценариев он действительно ее получит.
Важность этой работы заключается в объяснении мотивов банков в продаже
структурных продуктов, обозначение проблем с их сложностью и продажей нецелевой
аудитории инвесторов, а также разработке методологии по оценке сложности актива по
его описанию.
Критика структурных продуктов продолжается рассмотрением одной из
разновидностей структурных продуктов — продуктов повышенной доходности (yield
enhancement products) (Вокато, 2021). Этот тип отличается высокими доходностями, но
и сопряжен с большими рисками. Автор статьи опирается на выборку из более 28 тысяч
продуктов повышенной доходности, выпущенных с 2006 по 2015 год. Исследование
обнаружило, что при применении модели диффузии локальной волатильности для
расчета справедливой стоимости, структурные продукты этого вида показывают
отрицательную доходность в размере 6-7% из-за встроенных комиссий активов. В
работе сравнивается возможная доходность этих продуктов с простыми комбинациями
опционов и делается вывод о том, что структурные продукты проигрывают опционам в
эффективности в условиях отсутствия комиссий и меньшего риска. Это исследование,
как и предыдущее, критикует структурные продукты за продажу их нецелевой
аудитории, не понимающей риск этого финансового инструмента, а также за высокие
комиссии
и
использование
нерелевантных
метрик
(например,
среднегодовой
доходности) при составлении маркетинговых предложений и использование фрейминга.
Данная работа показывает, что структурные продукты могут быть заменены другими,
более традиционными и менее сложными, финансовыми инструментами для получения
большей эффективности инвестиций.
Помимо широких исследований, приведенных выше, существует несколько
статей, посвященных оценке структурных продуктов на местных рынках определенных
стран. Они важны, так как благодаря ним формируется общая картина проблем с этими
продуктами. В первую очередь стоит рассмотреть статью, которая фокусируется на
датском рынке и затрагивает еще один вид структурных продуктов: с защитой капитала
(principal protected notes) (Jorgensen, Norholm, Skovmand, 2011). Исследование
объясняет, что привлекательность таких продуктов обеспечивается за счет ловких
7
маркетинговых предложений. Инвестору обещают, что при любом исходе он получит
назад определенный процент от инвестированных денег или всю сумму сразу. Работа
авторов базируется на анализе более 400 структурных продуктов в Дании, выпущенных
за период с 1999 по 2009 год, и направлена на выявление завышения цен по сравнению
со справедливой из-за комиссий и скрытых издержек (путем декомпозиции и оценки
составляющих, входящих в актив). Оказалось, что структурные продукты с защитой
капитала на датском рынке в среднем превышают справедливую стоимость на 6%,
причем эти 6% делятся на разные категории затрат. Первые 3% приходятся на явные
издержки: их можно объяснить комиссиями и затратами на маркетинг. Оставшиеся 3%
не раскрываются инвесторам и являются скрытыми комиссиями. Этот результат
является очень важным, так как показывает, что структурные продукты могут включать
в себя асимметрию информации, которая может заключаться не только в том, что
неискушенному инвестору не объясняется структура выплат, но и в том, что с него могут
взиматься скрытые дополнительные комиссии. Также исследование примечательно тем,
что оно выявляет положительную взаимосвязь между временем жизни продукта и тем,
насколько завышена его цена. С каждым дополнительным годом жизни продукта его
цена отклоняется от справедливой на 1,25%. Также в этой статье, как и в работе авторов
(Célérier C., Vallée B., 2016), показывается связь между эмитентом и выпущенными
бумагами. Менее крупные организации обычно предлагают структурные продукты с
более высокими комиссиями. Крупные банки и эмитенты таких активов чаще работают
с профессиональными инвесторами, которые лучше понимают финансовый рынок, что
не позволяет увеличивать скрытые комиссии, в то время как мелкие организации могут
обманывать
неискушенных
розничных
инвесторов.
Исследование
затрагивает
изменение показателей завышенных цен продуктов с течением времени по
представленной выборке и показывает, что завышение снижалось в среднем на 0,4% в
год, что говорит о хороших рыночных тенденциях. Даже в условиях наличия
асимметрии информации рынок может найти равновесную цену для подобных бумаг.
Тему исследований на местных рынках продолжает статья, исследующая
немецкий рынок (Wilkens, Erner, Röder, 2003). Выборку авторов преимущественно
составляют такие разновидности продуктов, как обратно конвертируемые облигации
(reverse convertibles) и дисконтные сертификаты (discount certificates). Как и в
предыдущей статье, исследователи ставят своей целью рассмотреть отклонение цены
структурных продуктов от их справедливой стоимости. Авторы используют метод
8
дублирования и декомпозиции, чтобы отдельно оценить активы, входящие в продукт, а
затем сравнивают полученный результат со структурным продуктом и более
традиционными опционными стратегиями. Результаты работы по аналогии с
предыдущими статьями выявили превышение цены продукта относительно его
справедливой стоимости: для обратно конвертируемых облигаций в среднем на 3,04%,
для
дисконтных
сертификатов
в
среднем
на
4,20%.
Исследованием
также
подчеркивается влияние эмитента на размер превышения цены: более мелкие немецкие
банки вменяли в свои структурные продукты большие комиссии. В дополнение
предыдущим работам, приводящим схожие результаты, это исследование выдвигает
гипотезу, согласно которой справедливая стоимость и реальная цена структурного
продукта сходятся к моменту его экспирации. Она подтверждается регрессионным
анализом. Эта работа подчеркивает и расширяет результаты предыдущих.
Последним исследованием, связанным со структурными продуктами на
европейских рынках, является работа на швейцарском рынке (Grünbichler, Wohlwend,
2005). Методология исследования здесь почти идентична с предыдущими статьями:
авторы исследуют выборку из 192 структурных продуктов без защиты капитала на
рынке Швейцарии. Для получения результатов исследователи используют метод
сравнения подразумеваемой волатильности опционов, включаемых в структурные
продукты, и опционов на EUREX, в частности, используя модель Блэка-Шоулза (Black–
Scholes), а также другие модели для оценки более экзотических опционов. Исследование
показывает, что в среднем структурные продукты переоценены на 4,25%. При этом цена
менее сложных продуктов без купонов ближе к справедливой (отклонение на 3,35%), в
то время как активы, содержащие в себе экзотические опционы, отклоняются гораздо
сильнее — на 6,58%. Швейцарские исследователи дополняют гипотезу из предыдущей
статьи, рассматривая отклонения от справедливой цены в разные периоды жизни
структурного продукта. Если в первые 120 дней продукт переоценен на 3,5%, то в
следующие уже на 2,03%, а в последние 120 дней актив начинает уменьшаться в цене и
отстает от справедливой стоимости на 1,36%. Это подтверждает гипотезу о том, что
структурные продукты имеют различную эффективность в период своего жизненного
цикла, и эмитенты могут активно пользоваться этой информацией, чтобы извлечь
больше прибыли из неискушенных инвесторов.
9
Исходя из рассмотренных выше статей, можно сделать вывод, что структурные
продукты зачастую являются переоцененным финансовым активом. Отклонение их
цены от справедливой стоимости обуславливается заложенными комиссиями, затратами
на маркетинг, а также скрытыми издержками, за которые приходится платить
покупателю.
Часто
структурные
продукты
продаются
нецелевой
аудитории:
непрофессиональным инвесторам из домохозяйств с доходом средним и ниже среднего.
Такие клиенты не могут разобраться в сложных финансовых инструментах и покупают
их из-за маркетинговых стратегий эмитента. При этом наибольшие комиссии вменяются
продуктам, выпущенным небольшими эмитентами, не обладающими высокой
репутацией. Также исследования показывают, что увеличение сложности продукта, будь
то сложность текстового описания или составляющих актива, ведет к увеличению
комиссий и отклонению от справедливой стоимости.
Несмотря на наличие большого количества исследований на тему завышенных
цен на структурные продукты и их сложности на рынках разных стран, этот тип
финансовых вложений все равно остается популярным среди инвесторов. Почему
инвесторы не теряют интерес к структурным продуктам? Данный вопрос остается одним
из важнейших в научной литературе, посвященной этой теме. Исследователи во многом
полагаются на объяснение спроса на структурные продукты через функции полезности
инвесторов и изучение поведенческих предпосылок в принятии финансовых решений.
Для понимания, когда следует инвестировать в структурные продукты, можно
рассматривать различные функции полезности. В статье датских исследователей (Jessen,
Jørgensen, 2012) анализируются четыре функции полезности: постоянное относительно
неприятие риска (CRRA), постоянное абсолютное неприятие риска (экспоненциальная),
убывающее отрицательное неприятие риска (DRRA) и S-образная, учитывающая
неприятие потерь (Jessen, Jørgensen, 2012). В работе структурная облигация
представляется как комбинация бескупонной облигации и определенного индекса I2,
доступа к которому у инвестора нет без структурного продукта. Путем оценки
максимизации полезности авторы получают, что большинство функций полезности
резко реагируют на потери, связанные с увеличением скрытых издержек продукта. При
этом увеличение комиссий ведет к снижению веса структурных продуктов в портфеле,
а при достижении уровня превышения справедливой стоимости в 1-2% инвестор должен
не включать их в свой портфель вовсе. Исследование предполагает, что структурные
10
продукты могут быть эффективно использованы инвестором вне зависимости от его
функции полезности только с целью диверсификации портфеля, а также в случае, если
у инвестора нет возможности напрямую инвестировать в индекс I2. Основным
поведенческим фактором, который рассматривают авторы статьи, является неприятие
потерь. Исходя из этого, мы получаем, что осведомленный о возможных потерях
инвестор не будет инвестировать в структурный продукт при максимизации функции
полезности, в то время как неискушенный инвестор может поддаваться этому
когнитивному искажению и недооценивать возможные убытки, потому как многие
продукты предлагают защиту инвестированных денег.
Литература про поведенческие отклонения людей в условиях спроса на
структурные
продукты
дополняется
дополинтельным
исследованием
функций
полезности инвесторов (Hens, Rieger, 2008). Исследователи анализируют структурные
продукты на европейском рынке и, как и в предыдущей статье, рассматривают
различные функции полезности. Они выясняют, что для рационального инвестора
структурные продукты должны иметь строго выпуклую структуру выплат. При этом
большинство продуктов не соответствует
этому условию, и, следовательно,
рациональный инвестор не должен вкладывать в них деньги. Спрос на структурные
продукты обусловлен различными когнитивными искажениями. Во-первых, инвесторы
склонны взвешивать вероятности неравномерно, предполагая, что неблагоприятный
сценарий наступит с меньшей вероятностью. Во-вторых, не все инвесторы являются
рациональными и обладают идеально вогнутыми функциями полезности, что заставляет
некоторых действовать более рискованно в зоне убытков. Многие инвесторы также
имеют различные представления о том, как рынок должен вести себя, часть из них может
быть ошибочной, что как раз ведет к недооценке вероятности негативных сценариев.
Таким образом, статья подтверждает, что структурные продукты не являются выгодным
вложением для рационального инвестора, а спрос на них поддерживается благодаря
поведенческим особенностям людей. Эти когнитивные искажения используются
банками для продажи продуктов нецелевой аудитории.
Важной поведенческой предпосылкой, к которой прибегают эмитенты
структурных продуктов, является фрейминг — подача информации о продукте с более
выгодной стороны и обращение внимания на получение высокой доходности, но не на
вероятность
этого
события.
Он применим
для
маркетинговых предложений
11
структурных продуктов. Для оценки влияния когнитивных искажений можно
проанализировать спрос на дисконтные обратно конвертируемые облигации и простые
обратно конвертируемые облигации с использованием совокупной теории перспектив
(Breuer, Perst, 2007). В оба типа этих структурных продуктов включается облигация и
опцион пут на акции, но во втором платят купон, а в первом нет. Согласно полученным
результатам, оказывается, что дисконтные обратно конвертируемые облигации
привлекательны для инвесторов, которые обладают умеренными ожиданиями
доходности
и
меньшими
ожиданиями
относительно
волатильности
актива.
Привлекательность определенного типа продукта зависит от показателя субъективной
компетенции инвестора: более искушенные будут выбирать дисконтные обратно
конвертируемые облигации, так как они лучше подходят рациональному инвестору, а
менее компетентным клиентам скорее подойдут простые обратно конвертируемые
бумаги, выплачивающие купон. Это исследование вновь подчеркивает разделение
инвесторов по уровню компетенций для вложения денег в определенные финансовые
активы.
Есть исследования, которые показывают, что включение структурных продуктов
в портфель инвестора может быть оправдано. Так, существует мнение о том, что по
сравнению с классическим mean-variance портфелем, сформированным по теории
Марковица (Markowitz), чтобы оптимизировать соотношение дисперсии рынка и
доходности, портфели, содержащие в себе структурные продукты и опционы, могут
быть более эффективными, несмотря на переоцененность этих активов (Das, Statman,
2013). Важной предпосылкой авторов является то, что традиционный портфель не
учитывает различные цели инвесторов и может приносить меньшую доходность по
сравнению с деривативами и структурными продуктами. В зависимости от цели
инвестора, он может либо получать небольшую доходность, но с высокой вероятностью
сохранить свой инвестированный капитал, используя продукты с защитой капитала, или
потенциально
значительно
увеличить
капитал
при
использовании
продуктов
повышенной доходности. Согласно полученным результатам, продукты с защитой
капитала улучшают портфель при его переоценке на 17,8%, а продукты с повышенной
доходностью увеличивают доход инвестора на 2,19%. Таким образом, исследование
предлагает обоснованную альтернативу классическим моделям оптимизации портфеля
путем использования структурных продуктов и опционов. Тем не менее, стоит
подчеркнуть, что использование таких стратегий строго соотносится с целями
12
инвестора: если он инвестирует, не имея четкого представления о том, что должны
принести ему ценные бумаги, классические модели являются более надежным
вариантом.
Из приведенных выше статей становится понятно, что эмитенты часто
пользуются поведенческими уловками, чтобы продать структурные продукты более
широкой аудитории. Большинство статей подтверждают, что этот тип ценных бумаг
является невыгодным для рационального инвестора, и клиенты покупают его из-за
недооценки рисков, фрейминга, а также общей сложности понимания работы продукта.
Даже в условиях эффективной работы рынка эти активы все равно остаются
переоцененными и не должны попадать в руки неквалифицированной аудитории. Тем
не менее, если инвестор понимает риски и разбирается в условиях получения
доходности, структурные продукты могут послужить хорошим методом оптимизации
портфеля.
Структурные продукты являются сложным инструментом не только для
понимания розничного инвестора, но и для оценки их справедливой стоимости. Так как
в них в большинстве случаев входят производные финансовые инструменты, прайсинг
значительно усложняется. Практическая оценка структурных продуктов является
важной, но не самой обсуждаемой темой в дискуссии по теме. В основном
рассматриваются четыре различных метода оценивания стоимости структурных
продуктов: численное интегрирование, декомпозиция, моделирование (Монте-Карло) и
метод, основанный на решении дифференциальных уравнений (Deng, Husson, McCann,
2014). Исследование направлено на выявление особенностей и преимуществ каждого
метода, так как они все могут быть применены к оценке стоимости актива. Авторы
описывают
каждый
из
методов.
Моделирование
по
Монте-Карло
является
универсальным подходом, требующим значительных вычислительных мощностей, в то
время как численное интегрирование является более быстрым и точным, но требует,
чтобы
было
известно
значение
распределения
доходности.
Преимущество
декомпозиции, чья суть заключается в разложении структурного продукта на
составляющие и последовательную оценку каждого из них. Этот метод позволяет
инвестору сформировать аналогичный структурному продукту портфель из его
составляющих, если разрыв между фактической и справедливой стоимостями слишком
велик. Метод, связанный с решением дифференциальных уравнений, также, как и
13
моделирование, является универсальным, но при этом является наиболее сложным из
четырех. Авторы проверяют точность оценки четырех методов на одном из структурных
продуктов эмитента Morgan Stanly. Результаты оценки по всем методам, кроме МонтеКарло, совпадали. Результат Монте-Карло отличается из-за стохастической природы
метода. Исследование подтверждает, что все четыре возможных метода оценки
структурных продуктов могут использоваться в зависимости от наличия необходимых
данных.
Количество зарубежной литературы, посвященной структурным продуктам,
обширно. Большая ее часть критикует их переоцененность и сложность, а также
рассматривает, по каким причинам инвесторы продолжают покупать их. Данная тема в
России пока остается раскрытой не так основательно, и большинство отечественных
статей представляют из себя описание рынка структурных продуктов и обозначение уже
раскрытых в зарубежных работах проблем без эмпирических обоснований. Тем не
менее, российская литература является важной для настоящего исследования, так как
она помогает сформировать целостное представление о местном рынке.
Проблематика тему структурных продуктов во многом схожа в российской
литературе на эту тему (Филимонов, 2018), (Скороход, 2014). В обеих работах
рассматриваются различные типы структурных продуктов, представленные на
российском рынке: это продукты с частичной или полной защитой капитала, а также
продукты с повышенной доходностью. При этом вторая статья выделяется
обозначением конкретных рисков, связанных с инвестированием в структурные
продукты. Среди типичных рисков, вроде кредитного, валютного и инфляционного,
стоит уделить внимание риску недополучения доходности. Он объясняется тем, что
некоторые структурные продукты обладают функцией автоматического отзыва или
досрочного погашения при достижении определенного уровня доходности (или
наоборот, убытка) базового актива, что влечет за собой преждевременное погашение
бумаги. Также недополучение доходности может обеспечивать коэффициент участия
структурной облигации. Инвестор, купивший базовый актив, потенциально мог бы
заработать больше, если бы структурный продукт с ним не был досрочно погашен.
Среди основных проблем, связанных с этим типом активов, помимо уже перечисленных
в предыдущей литературе, можно выделить доверие эмитенту: так как в России
структурные продукты в основном выпускаются крупными системообразующими
14
банками, что может заставлять инвесторов чувствовать надежность их вложений в
переоцененные продукты. Однако, исходя из зарубежной литературы, стоит учитывать
фактор репутации эмитента: более крупные организации чаще будут иметь меньшие
комиссии. Проблемы активного распространения структурных продуктов активно
обсуждаются в первой статье. Филимонов А. А. выделяет существенные барьеры для их
внедрения. Среди них наиболее важными являются неразвитость рынка базовых активов
из-за небольшого количества ликвидных акций на Мосбирже (информация на 2018 год),
низкий уровень финансовой грамотности населения по сравнению с рынками ЕС и
США, а также преобладание краткосрочных инструментов в отличие от долгосрочных
структурных продуктов
за рубежом. Первое исследование считает развитие
структурных продуктов на российском рынке эффективным и дает рекомендации для
увеличения их выпуска. Необходимо отметить важность подвида продуктов с защитой
капитала на российском рынке (Некрасова, 2013). Исследование отмечает, что стоит
рассматривать активное улучшение законодательной базы как перспективную основу
для увеличения популярности структурных продуктов. Гибкое регулирование позволит
выводить больше инструментом на биржу, чтобы их было легче контролировать.
Прочие исследования утверждают, что в основном у структурных продуктов
получается обгонять банковские депозиты по доходности с условием сохранения
защиты капитала, а также соблюдать гибкость и подстраиваться под конкретные цели
инвестора (Краснянская, Кузьмина, 2016). Так как большая часть структурных
продуктов на российском рынке являются внебиржевыми активами, их эмитенты часто
устанавливают высокий порог первоначальных инвестиций (от 80 до 300 тысяч рублей),
что может ограничивать спрос со стороны розничных инвесторов, но при этом является
барьером
для
того,
чтобы
данными
продуктами
интересовались
только
квалифицированные инвесторы. Работа подчеркивает, что несмотря на высокие
барьеры, рынок структурных продуктов в России продолжает расти и развиваться.
Среди российской литературы выделяется статья Ткаченко М. В. “Структурные
продукты с полной защитой капитала на российском рынке и их маржинальность для
эмитентов”, 2023 года (Ткаченко, 2023). В ней проводится эмпирическое исследование
на основе 174 продуктов с защитой капитала, выпущенных российскими эмитентами, с
целью определения завышения комиссий и маржинальности продуктов для эмитента.
По результатам оценки с помощью метода декомпозиции и последующего
15
использования модели Блэка-Шоулза (Black–Scholes), исследование представляет
следующие результаты: медианная скрытая комиссия составляет 12,12% от номинала за
весь срок жизни инструментов (представляет из себя валовую маржу). Эти показатели
являются значительно выше зарубежных результатов оценки структурных продуктов,
что можно объяснить недостаточной развитостью этого типа финансовых инструментов
в России, а также относительной олигополии эмитентов (87% всех выпущенных
структурных продуктов приходится на СБЕР и ВТБ). Таким образом, эмитенты могут
получать значительную маржу в условиях низкой конкуренции. Исследование
детализирует результаты, показывая, что структурные продукты, включающие в себя
акции, имеют большие скрытые комиссии (3,35%), чем те, в которых базовым активом
выступают индексы (2,49%). Более долгосрочные продукты приносят эмитентам больше
маржи, чем краткосрочные: 5-летние - 13,42%, а 3-летние - 7,32%. Автор работы
предлагает улучшение регламентирования комиссий для эмитентов со стороны
регулятора для контроля скрытых издержек в структурных продуктах. Эта работа
показывает, что скрытые комиссии на российском рынке структурных продуктов сильно
превышают показатели зарубежных исследований и необходимо принимать меры по
ограничению продажи этих инструментов неквалифицированным инвесторам.
Таким образом, изучив отечественную литературу, можно сформировать четкую
картину российского рынка структурных продуктов. В данный момент он все еще
является развивающимся, но за последние годы количество этих активов увеличивается.
Большинство из них, как и в зарубежных аналогах, поддерживают спрос за счет
сложности и различных когнитивных и поведенческих особенностей инвесторов и
обладают высокими скрытыми издержками. Распределение выпущенных продуктов по
эмитентам неравномерно, и присутствует «перекос» в сторону более крупных банков,
которые могут позволить себе выпускать подобные финансовые инструменты. На
российском рынке в основном представлены продукты с защитой капитала, но
встречаются и другие, более экзотические разновидности структурных продуктов.
Исследования
структурных
продуктов
на
российском
рынке
в
основном
ограничиваются общими описаниями рынка из-за внебиржевого характера данного
инструмента и сложности сбора релевантных данных. Большинство авторов видит в
развитии рынка этих продуктов как преимущества, так и значительные риски, поэтому
распространение структурных облигаций должно быть сопряжено с постоянным
16
улучшением законодательства и наблюдением со стороны регулятора, чтобы данные
активы не продавались нецелевой аудитории инвесторов.
17
2.
Теоретическая часть
2.1
Общая информация о структурных продуктах.
Прежде
чем
начать
рассматривать
теоретические
основы
настоящего
исследования, необходимо уделить время разъяснению базовых моментов, касающихся
структурных продуктов, в связи с их сложностью и множеством разновидностей. Для
этого рассмотрим современные тенденции в зарубежных странах, особенности на
российском рынке и прочую важную информацию относительно структурных
облигаций.
2.1.1 Формирование и развитие рынка структурных продуктов
Рынок структурных продуктов впервые появился в США в 1960-е годы, а в
Европе этот тип продуктов начал распространяться в Великобритании в 1990-е годы и
впоследствии стал представлен во многих странах. Их появление обусловлено общим
усложнением финансового рынка, а также необходимостью специфицировать
финансовые инструменты под конкретные цели инвесторов. Объем эмитируемых
структурных продуктов быстро увеличивался, но замедлился во время кризиса 2008
года. Инвесторы стали снижать процент структурных продуктов в портфеле, но делали
это довольно медленно (Barlocher J., 2009). Большинство регулирующих органов в
разных странах после кризиса стало более пристально наблюдать за сложными
финансовыми инструментами, поэтому многие виды структурных продуктов,
включающие в себя экзотические опционы и наиболее сложные модели выплат, стали
встречаться реже1. Причиной интереса со стороны регуляторов стало то, что Lehman
Brothers Holdings в своих продуктах предоставляло защиту капитала, что предлагалось
большинством структурных облигаций. Расширение регулирования оказало скорее
санирующее воздействие, и местный европейский рынок продолжает развиваться.
Вместе с ним активно развивается и азиатский рынок, с более 30 млрд юаней рынок
инвестированных в структурные облигации денег в 2018 году2. Рынок США является
очень зарегулированным комиссией по ценным бумагам и биржам. Эмитентами
1
Национальный банковский журнал. URL: https://nbj.ru/publs/dlja-grazhdan-nashli-bezopasnye-mestastrukturnye-produkty-dlja-roznichnyx-investorov-global-nyi-opyt-regulirovanija/34648/
2
SPR. URL: https://www.structuredretailproducts.com/
18
структурных продуктов чаще всего являются крупные банки, страховые компании, а
также другие, более мелкие финансовые организации. В период падения процентных
ставок 2015-2018 годов структурные продукты стали очень привлекательным
инвестиционным инструментом, позволяющим получить более высокую доходность,
что, в свою очередь, вызвало новую волну регулирования со стороны государственных
органов. Одним из методов регулирования с 2018 года стало сокращение ряда
возможных продуктов: европейское управление ценными бумагами получило право
аннулировать выпуск или ограничивать продажу неквалифицированным инвесторам
продуктов, связанных с высокой сложностью и риском. Второй мерой со стороны
правительств Европы и США стало регулирование финансовых индикаторов для того,
чтобы выделить те, которые не могут входить в структурные продукты для розничных
инвесторов. Таким способом управления выбирают эталонные индикаторы, то есть
продукты, чьи индексы управляются независимыми аккредитованными организациями
для того, чтобы не допустить вложений денег инвестора в актив, цены на который
регулируются эмитентом структурной облигации. Продукты, обращающиеся на бирже,
также подлежат удовлетворению определенным условиям листинга в Швейцарии, а в
Южной Корее осуществляется разработка четкого разделения продуктов по типу и
уровню риска для инвесторов3. В некоторых странах, например в Великобритании,
существуют специальные компании, которые занимаются возмещением ущерба
розничным инвесторам при недобросовестном поведении финансовых агентов,
эмитирующих сложные инструменты. Регулирование также осуществляется через
изменения законодательства и требований к эмитентам структурных продуктов.
В настоящий момент проблемы сложных финансовых инструментов все еще
требует решения во многих странах, включая Россию. Проблема регулирования
структурных облигаций является одной из приоритетных в отчете FINRA, которая
совместно с SEC осуществляет контроль за финансовыми инструментами на рынке
США, за 2023 год, как сложных финансовых активов наравне с опционами и
криптовалютой4. В основном отчет предполагает постановку задач по надзору за
финансовыми организациями, выпускающими сложные инструменты, а также оценке
справедливой стоимости этих инструментов. Если говорить об объеме рынка
3
Национальный банковский журнал. URL: https://nbj.ru/publs/dlja-grazhdan-nashli-bezopasnye-mestastrukturnye-produkty-dlja-roznichnyx-investorov-global-nyi-opyt-regulirovanija/34648/
4
FINRA. 2023 Report on FINRA’s Examination and Risk Monitoring Program.
19
структурных продуктов, то наибольшее количество этих активов выпускается в США,
Европейском союзе, Южной Корее и Китае. Актуальные пострановые тенденции на
рынке Европейского союза, согласно данным EUSIPA на 4 квартал 2024 года,
показывают, что лидерами по выпуску структурных облигаций являются Швейцария
(265 млрд евро), Германия (101 млрд евро), Италия (62 млрд евро) и Бельгия (16 млрд
евро). Общий объем структурных облигаций составляет 465 млрд евро. Эти цифры
отражают общий объем выпущенных структурных продуктов, в то время как цифры о
биржевом обороте гораздо меньше, что свидетельствует о том, что изучаемый
инструмент в основном является внебиржевым активом в Европе. Основные тенденции
заключаются в увеличении выпуска новых продуктов, а также общем росте рынка на
14% по сравнению с кварталом прошлого года5. В последнее время фиксируется интерес
инвесторов на структурные продукты, основанные на ESG.
2.1.2 Особенности российского рынка
Структурные продукты в России стали появляться в России в 2010 году. До 2018
этот рынок никак не регулировался, и в инвестиционной практике не существовало
понятия структурного продукта: в основном такие активы именовались внебиржевыми
форвардными контрактами, а эмитенты работали в качестве дистрибьюторов.
Впоследствии структурные облигации были выделены как отдельный вид ценных бумаг,
и их выпуск должен был проходить государственную регистрацию Банка России, а сами
продукты могли продаваться только квалифицированным инвесторам. С введением
тестирований для инвесторов, некоторые структурные продукты вновь стали доступны
неквалифицированным розничным инвесторам. Согласно данным Bloomberg, в 2022
году Россия составляла 0,36% от общего мирового объема выпущенных структурных
продуктов, с февраля этого года российский рынок структурных облигаций значительно
уменьшился в размерах из-за санкций и отсутствия доступа к западным активам. К 2023
году наблюдается восстановление. По данным Банка России в
2023 году
неквалифицированным инвесторам было продано структурных облигаций на сумму в
22,7 млрд рублей, что в 3,5 раза превышает аналогичное значение предыдущего года,
5
EUSIPA. Market Report on Structured Investment and Leveraged Products Q4/2024
20
однако несмотря на это доля этого актива в инвестиционных портфелях розничных
инвесторов постепенно сокращается6.
Основными эмитентами структурных продуктов по данным портала Cbonds на
период января-декабря 2024 года являются Sber CIB (42,65%), Альфа-Банк (38,42%),
ВТБ Капитал Трейдинг (15,88%), БКС инвестиции (1,85%) и другие 7. Стоит учесть, что
это данные только по биржевым активам, в то время как большинство структурных
облигаций в России являются внебиржевыми. Согласно отчету Банка России по
управляющим компаниям за 4 квартал 2024 года, при анализе 30 крупнейших стратегий,
которые составляют 50% от общего объема портфелей, доходность структурных
облигаций в них упала с 20,1% в 2023 году до 11,7% в 2024, а риск увеличился на 1%.
Если
посмотреть
на
доходность
в
зависимости
от
статуса
инвестора,
то
квалифицированные участники рынка получили от всех типов активов, в том числе и от
структурных облигаций, в 2024 доходность больше, чем неквалифицированные. При
этом прямые инвестиции чаще показывают меньшую доходность, чем вложение денег
через ПИФы или структурные облигации (за три года с 2022 по 2024 прямые инвестиции
5,3%, непрямые 25,35%)8.
Структурные продукты на российском рынке имеют различный вид, так как
законодательство определяет структурные облигации как актив, предусматривающий
выплаты при наступлении или ненаступлении одного или нескольких обстоятельств.
Наиболее распространенным типом структурного продукта в России являются
структурные облигации, имеющие полную или частичную защиту капитала и
возможность получения дополнительного дохода при определенных условиях. Другие
типы структурных продуктов, такие как продукты с участием в росте актива, облигации
с автоматическим отзывом, тоже присутствуют на рынке, но их меньше.
2.1.3 Основные виды структурных продуктов
6
Науфор. URL: https://naufor.ru/tree.asp?n=27874&hl=структурные%20продукты
Cbonds. Рэнкинг организаторов выпусков структурных продуктов России, янв-дек 2024
8
ЦБ РФ. Обзор ключевых показателей управляющих компаний № 4 • IV квартал
7
21
В большинстве стран нет точной классификации структурных продуктов, однако
для дальнейшего рассмотрения темы необходимо в общих чертах описать их возможные
виды и принципы работы.
Выделяются основные виды структурных продуктов: с защитой капитала, с
повышенной доходностью, продукты с участием, продукты с автоматическим отзывом
и прочие. В структурный продукт всегда включается базовый актив, которым может
выступать облигация, акция или индекс, и различные деривативы. В зависимости от
комбинации опционов в продукте происходит разделение по видам: опционы пут
используются в защитных целях, а опционы колл — для агрессивных, более
рискованных действий. Продукты с повышенной доходностью (yield enhancement
products) приносят доходность выше обычных облигаций в условиях роста рынка, но
несут в себе риск потери инвестированного капитала в обратной ситуации. Продукты с
участием (participation products) привязаны к базовому активу в виде акции или индекса
и могут приносить доходность исходя из изменения его цены. Структурные продукты с
автоматическим отзывом (autocallable) позволяют эмитенту отзывать облигации в
определенные дни, что может быть выгодно эмитенту, но инвестор может недополучить
доходность.
Рассматривать все виды структурных продуктов не имеет смысла, но
пристальное внимание нужно уделять структурным продуктам с защитой капитала
(capital protection products) из-за их популярности на российском рынке. Они могут не
только вернуть инвестору весь капитал или часть вложенных денег, но и зачастую
предлагают минимальную доходность, которая будет ниже традиционных облигаций.
Наиболее распространены структурные облигации, состоящие из бескупонной
облигации и деривативов. При экспирации облигация обеспечивает защиту капитала, а
деривативы могут принести дополнительную доходность инвестору. Важным
показателем в любом структурном продукте является коэффициент участия — доля,
которую инвестор может получить от роста актива.
2.2
Обзор данных
Исследование основывается на доступных данных по структурным продуктам на
российском рынке. Оценка структурных продуктов затрудняется тем, что основные
22
торги
с
ними
осуществляются
на
внебиржевом
рынке.
Анализ сложности будет проводиться по основным эмитентам, которые
предоставляют информацию о структурных продуктах на своих официальных сайтах:
СБЕР, ВТБ и БКС. Данные охватывают 329 структурных облигаций СБЕРа, 686 бумаг
ВТБ и 33 продукта БКС. Все продукты были выпущены в период 2019–2020 годов, часть
из них уже погашена. Продукты ВТБ и СБЕРа представляют собой облигации
номиналом 1000 рублей, имеют биржевой характер торгов, схожую структуру и могут
быть доступны разным категориям инвесторов. Продукты БКС включают в себя
различные инвестиционные стратегии, некоторые из них имеют минимальные суммы
инвестирования от 100 до 300 тысяч рублей, доступны только квалифицированным
инвесторам и не обращаются на бирже. Данные были получены путем ручного сбора, а
также парсинга на коде Python (см. Приложение 6.1). Так как большинство сайтов
эмитентов защищены антипарсерами, для получения данных ВТБ необходимо было
эмулировать работу браузера, затем скачать файлы с паспортами ценных бумаг на
Google
Диск.
Данные
по
структурным
продуктам
ВТБ
необходимо
было
преобразовывать и вычленять необходимые куски текста, а затем оценить их согласно
методологии
исследования.
Анализ эффективности будет проводиться на меньших данных из-за того, что по
продуктам БКС нет информации, так как они торгуются не на бирже, а большинство
продуктов СБЕРа и ВТБ сильно отличаются друг от друга по структуре выплат. Для
анализа было выделено 30 бумаг СБЕРа и 10 бумаг ВТБ с наиболее похожей структурой
выплат и обладающие защитой капитала. Данные были получены благодаря ресурсу
Cbonds. Данные включают в себя информацию о базовых активах, коэффициентах
участия, первоначальных страйках опционов и прочее, что потребуется в оценке
эффективности структурного продукта. Для удобства и большей точности все
выбранные для оценки облигации уже погашены.
2.3
Методология работы с данными
2.3.1 Методология оценки сложности
23
В основу методологии расчета сложности структурных продуктов берется текст
описания продукта, представленный на сайте эмитента или в паспорте продукта. Когда
розничный инвестор вне зависимости от квалификации хочет вложить деньги в
структурный продукт, текст на сайте или в паспорте ценной бумаги являются основным
источником информации, на которую он опирается в первую очередь. В отличие от
других текстовых документов, относящихся к ценной бумаге, таких как условия
эмиссии, программа облигаций, которые описывают правовые аспекты и информацию
об эмитенте, текст в паспорте инструмента является коммерческим маркетинговым
предложением для инвестора и должен описывать возможные сценарии, отражающие
структуру выплат облигации.
Оценка сложности текста складывается из оценки нескольких характеристик.
Первой характеристикой является количество потенциальных исходов. Она необходима
для описания многомерных контрактов. Сложность понимания формулы выплат по
продукту и сравнение с другими продуктами может возрастать при увеличении
количества сценариев выплат. В нашей выборке некоторые продукты предполагают
только 2 исхода процентного дохода, в то время как другие продукты предусматривают
функции досрочного погашения или различные условия при плановом погашении, что
добавляет продукту сложности. Для подсчета количества сценариев в тексте продукта
выделяются конкретные слова и словосочетания, такие как «если», «в случае», «при
условии», «с учетом», «цена хотя бы одной акции», «цена всех акций», «иначе» и т.д., а
затем считается их количество. Второй характеристикой является длина описания,
которая представляет из себя количество символов, используемых в текстовом описании
структурного продукта 9.
Среди двух характеристик количество сценариев является более важным, чем
длина текста, поэтому при составлении индекса сложности на основе двух параметров
значение первого берется с весом 0,6, а второго — 0,4. Для составления индекса
используются процентные величины сложности конкретного структурного продукта
относительно самого большого значения характеристики. Например, структурная
облигация А имеет следующие параметры: количество сценариев: 4, длина описания
1050; максимальное значение количества сценариев по выборке: 6, максимальная длина
9
Célérier C., Vallée B. Catering to investors through product complexity. – 2016.
24
описания по выборке: 2000. Тогда сложность облигации А определяется как ((4/6)*0,6 +
(1050/2000)*0,4)*100%. Индексы сложности следует строить, как отдельными для
каждого эмитента, так как описания разных эмитентов обладают разной структурой, так
и для выборки в целом для более общего анализа рынка структурных продуктов.
Соответственно, при вычислении индекса для эмитента берутся наибольшие показатели
характеристик по эмитенту, а при вычислении индекса для рынка берутся наибольшие
показатели по выборке.
2.3.2 Методология оценки эффективности
Оценка эффективности делится на две части. Во-первых, для адекватной оценки
эффективности предполагаем, что стоит оценивать разницу между заявленной и
реализованной доходностями. Под заявленной доходностью понимается доходность,
обещанная инвестору эмитентом в паспорте ценной бумаги или на сайте эмитента.
Реализованная
доходность
является
расчетной
величиной.
Формула
расчета
реализованной доходности:
P

Yield  K  max  i  1;0   FX 100% ,
 P0

где
Yield - реализованная доходность
К - коэффициент участия
Рi - расчетная цена базового актива
Р0 - изначальная цена базового актива
FX - разница в цене валютной пары рубля и валюты базового актива; если
базовый актив номинирован в рублях, то FX = 1.
Разница
между
реализованной
и
заявленной
доходностями
отражает
эффективность, так как показывает, насколько структурные продукты оправдывают
обещания эмитента и могут принести инвестору дополнительную доходность. Из-за
сложной структуры выплат, наличия финансовых деривативов внутри структурных
облигаций, а также волатильности базовых активов в условиях рисков (особенно
волатильности базовых активов последних лет на российском рынке) полученная
доходность может отклоняться от обещанной.
25
В качестве второго способа измерения эффективности стоит рассмотреть
альтернативные инвестиции. В качестве альтернативных инвестиций рассмотрим
вложения в корпоративные облигации и в рынок акций. Для этого необходимо сравнить
реализованную доходность структурной облигации со средней доходностью индекса
RUCBTRNS за аналогичный период, а также сравнить со средней доходностью индекса
полной доходности Московской биржи MCFTR с момента, аналогичного выпуску
структурной облигации, до момента ее экспирации. Для вычисления средних
доходностей используются данные Мосбиржи. Средняя доходность рассчитывается, как
среднее арифметические среднемесячных показателей за необходимый период.
2.3.3 Методология оценки взаимосвязи сложности и эффективности
Оценка взаимосвязи между двумя показателями будет проведена путем
линейного регрессионного анализа и последующей интерпретации полученных
результатов.
26
3.
Эмпирическая часть
3.1
Результаты оценки сложности
Для продуктов СБЕРа и БКС описания собирались вручную путем копирования
текстовых описаний с сайта эмитента или паспорта ценной бумаги. Для структурных
облигаций ВТБ использовался парсинг данных из паспортов продуктов, расположенных
на сайте эмитента. Продукты СБЕРа и БКС обладают схожей структурой и представляют
из себя цельные текстовые описания с включением всех необходимых инвестору
подробностей. Продукты ВТБ являются более сложными по структуре и различными по
организации текста в файлах. Для адекватной оценки необходимо было изучить
структуру файлов ВТБ, чтобы выбрать необходимый текст для оценки длины, а также
выделить основные части текста, в которых можно осуществить поиск по ключевым
словам. Так как в некоторых паспортах структурных облигаций ВТБ текст дублируется,
пришлось применять не традиционные для других бумаг ключевые слова «если», «с
учетом» и т. д., а другие словосочетания, отражающие наличие различных сценариев
при недопущении повторений. Среди данных, собранных по СБЕРу, есть бумаги, в
которых нет явного описания количества исходов. Описание таких продуктов обычно
предполагает следующий вид: “Дополнительный доход зависит от финального значения
индекса, которое будет определяться на основе значения индекса на 31 января 2023”. В
таком случае предполагаем, что у структурного продукта есть как минимум один исход.
После анализа текста, осуществляемому через написание кода на Python,
получаем, что самое большое количество исходов по выборке: 6, а самое длинное
описание без пробелов: 3027 символов. Оба значение принадлежат продукту ВТБ. (код
см. Приложение 6.1)
27
VTB
per issuer
per issuer
SBER
per
market
per issuer
BCS
per
market
avg value
max value
weigth
avg value
max value
weigth
issuer/market
max value
weigth
avg value
max value
weigth
issuer/market
max value
weigth
Scenarios Length
Complexity
3,6
1484
56%
6
3027
100%
0,6
0,4
1
1,7
296
44%
4
647
100%
0,6
0,4
1
21%
6
3027
100%
0,6
0,4
1
2
319
64,1%
4
647
100%
0,6
0,4
1
24,8%
6
3027
100%
0,6
0,4
1
Таблица 1 Оценка сложности по эмитентам
В таблице 1 показаны основные результаты расчетов. Средняя сложность
продуктов ВТБ — 56%. Это значение совпадает со средней сложностью эмитента по
рынку, так как он сам предоставляет самый сложный продукт в выборке. Средняя
сложность структурных облигаций СБЕРа по сравнению с самым сложным продуктом
эмитента — 44%, по сравнению с рынком — 21%. Средняя сложность структурных
облигаций БКС по сравнению с самым сложным продуктом эмитента — 64,1%, по
сравнению с рынком — 24,8%. Эти данные показывают, что продукты ВТБ вдвое
сложнее продуктов СБЕРа и ВТБ. По оценке сложности продукты БКС и СБЕРа
довольно схожи по структуре. В среднем продукты при анализе по эмитентам
составляют примерно 45–65% от самого сложного продукта. Таким образом, средняя
структурная облигация имеет 2–3 исхода и длину в 700 символов. Продукты с большим
количеством опций обычно предполагают большее описание.
Оценка сложности описания является довольно специфичной в условиях
большого разнообразия продуктов по эмитентам. Исследование предполагает, что
чрезмерное описание является сложным для понимания неискушенному инвестору,
однако слишком маленькие описания, как указано в примере продуктов СБЕР выше,
также являются непонятными для розничного инвестора, так как не дают четкого
понимания условия выплат по продукту. В случае со сложным описанием
неискушенный инвестор может приложить усилия и разобраться в купленном продукте,
28
а слишком легкое описание без должных подробностей не предоставляет ему такой
возможности.
3.2
Результаты оценки эффективности
Для оценки эффективности были отобраны продукты эмитентов СБЕР и ВТБ,
обладающие полной защитой капитала. Все бумаги погашены и имеют схожую систему
выплат: в случае выполнения условия в виде роста цены базового актива инвестор
получает дополнительный доход, величина которого определяется коэффициентом
участия. В противном случае дополнительный доход инвестор не получает, но
возвращает 100% вложенного капитала. Соответственно, максимальное отрицательное
значение эффективности ограничено значением заявленной доходности, в случае если
инвестор просто вернул деньги, но не получил дополнительного дохода. Бумаги СБЕРа
являются более долгосрочными (все они сроком больше полугода и чаще находятся в
обращении 3-5 лет), а продукты ВТБ имеют срок жизни в год и выпущены в 2023 году.
Headline rate/Yeild
RUCBTRNS/Yeild
avg
-0,92%
1,01%
12,33%
median
-5,53%
-3,45%
8,10%
avg SBER
2,06%
3,16%
13,18%
median SBER
-4,58%
-2,83%
8,84%
avg VTB
-10,17%
-4,65%
10,11%
median VTB
-16,50%
-14,74%
0,91%
effectiveness
MCFTR/Yeild
Таблица 2 Оценка эффективности по структурным продуктам
Основные результаты расчетов приведены в Таблице 2. Подсчет эффективности,
как разности между заявленной и реализованной доходностью структурного продукта,
показывает, что в среднем по представленной выборке структурная облигация
«недоприносит» инвестору 0,92%. Однако из-за многообразия базовых активов и
различных результатов по облигациям (например, наиболее доходных продуктов,
приносящих до 70% свыше заявленного значения) более релевантным показателем здесь
будет являться значение медианы ряда, которая показывает, что средняя структурная
облигация отклоняется от заявленной доходности на -5,53%. Регрессионный анализ
количества дней жизни облигации и ее эффективности показывает положительную связь
между двумя показателями: дополнительный день жизни облигации увеличивает ее
29
эффективность (см. Приложение 6.2). Тем не менее этот результат нельзя
экстраполировать на все структурные продукты, так как большинство облигаций в
выборке находятся в обращении более двух лет. Если посмотреть на значения по
эмитентам, то структурные продукты СБЕРа в среднем меньше отклоняются от
заявленной доходности по сравнению с ВТБ. Это может объяснять большей
волатильностью продуктов ВТБ: базовыми активами в них служат акции, в то время как
в продуктах СБЕРа чаще используются биржевые и прочие индексы.
При подсчете эффективности, как цены за альтернативные инвестиции, начнем
со сравнения реализованной доходности структурной облигации и средней доходности
индекса российских корпоративных облигаций RUCBTRNS. В среднем структурным
продуктам удается получать доходность выше индекса на 1,01%, однако медианное
значение вновь является более репрезентативным и показывает, что средняя облигация
отстает от индекса на 3,45%. Среди эмитентов наибольшая разница доходностей у ВТБ,
медиана составляет -14,74% по сравнению со значением индекса, СБЕР имеет
показатель -2,83%. Таким образом, можно сделать вывод о том, что инвестору скорее
более выгодно вложиться в индекс корпоративных облигаций, чем в структурные
продукты.
Сравнение с рынком акций показывает противоположные результаты. При
рассмотрении
средних
доходностей
полного
индекса
Московской
биржи
и
реализованных доходностей структурных продуктов видно, что индекс MCFTR не
приносит значительной доходности инвестору из-за высокой волатильности, вызванной
геополитическими шоками. Так как все продукты либо приносят дополнительный
доход, либо возвращают инвестированный капитал, во втором случае инвестор не
получает 1–2% доходности индекса полной доходности Мосбиржи. В условиях наличия
альтернативных
способов
инвестирования
(например,
индекса
корпоративных
облигаций RUCBTRNS из предыдущего наблюдения, индекса государственных
облигаций RGBI или банковских депозитов) вложения в акции с учетом получения и
реинвестирования дивидендов в условиях высокой волатильности являются менее
выгодными. Структурные продукты в среднем приносят на 12,33% больше доходности,
чем индекс MCFTR. Если посмотреть на результаты по эмитентам, то продукты СБЕРа
и ВТБ в среднем приносят на 10–13% больше доходности, чем индекс, но медиана по
структурным облигациям ВТБ показывает, что средняя облигация превосходит
30
доходность индекса всего на 0,91%. Это говорит нам о том, что краткосрочные бумаги
ВТБ приносят меньшую доходность, а долгосрочные бумаги СБЕРа являются более
привлекательным инвестиционным вложением. Таким образом, структурные облигации
по выборке в долгосрочной перспективе являются более выгодным вложением, чем
инвестирование в рынок акций в условиях высокой волатильности российского
фондового рынка, однако в краткосрочной перспективе при отсутствии должной
диверсификации такие продукты могут приносить доходность чуть выше рынка акций
(особенно в условиях акций в качестве базовых активов).
Важным моментом при оценке эффективности и рассмотрении альтернативных
инвестиций являются риски. Наиболее важными рисками являются риск дефолта, а
также риск досрочного погашения облигации. Второй риск не применим для выборки,
так как продукты в ней не обладают возможностью досрочного погашения из-за
релевантности этого условия для облигаций без защиты капитала, однако многие
структурные продукты без защиты капитала были погашены досрочно в 2021–2022
годах из-за высокой волатильности на рынке. Первый риск является более
существенным, однако оба эмитента в выборке являются системообразующими
банками, прежде не допускающими дефолтов. По данным портала Cbonds, на биржевом
рынке России за все время по структурным продуктам допускались дефолты только
банком ТРАСТ для двух выпусков в 2016 году. По полученным результатам к списку
рисков также стоит добавить риск слишком высокой незапланированной волатильности,
что может привести к тому, что инвестор не получит дополнительную доходность.
Общая оценка эффективности структурных продуктов показывает, что средняя
бумага не реализует обещанную инвестору доходность с разницей в 5,53%. Структурные
облигации имеют меньшую доходность по сравнению с рынком корпоративных
облигаций, но являются хорошей альтернативой рынку акций на примере сравнения с
индексом полной доходности Мосбиржи. Однако в условиях наличия альтернативных
инвестиций искушенный квалифицированный инвестор не должен вкладывать свои
средства в структурные продукты. Использование этого типа ценных бумаг может быть
обосновано диверсификацией портфеля.
3.3
Результаты оценки взаимосвязи сложности и эффективности
31
Для оценки взаимосвязи была сделана модель простой линейной регрессии для
двух переменных: EFFECTIVENESS и COMPLEXITY (см. Таблица 3). Первая
переменная обозначает эффективность продукта как разницу между заявленной и
реализованной доходностями, вторая переменная обозначает его сложность. В качестве
зависимой выступала переменная EFFECTIVENESS. После применения модели
наименьших квадратов получаем, что на 5% уровне значимости переменная
EFFECTIVENESS отрицательно зависит от переменной COMPLEXITY. Получаем, что
при росте сложности на один пункт эффективность продукта по выборке уменьшается
на 0,315584. Для наглядности график наблюдаемых и расчетных значений приведен в
приложении (см. Приложение 6.3).
Модель 2: МНК, использованы наблюдения 1-40
Зависимая переменная: EFFECTIVENESS
Робастные оценки стандартных ошибок (с поправкой на гетероскедастичность),
вариант HC1
const
COMPLEXITY
Коэффициен Ст. ошибка
tp-значение
т
статистика
0,0698556
0,0509792
1,370
0,1786
−0,315584
0,143916
−2,193
0,0345
**
Среднее завис. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
−0,009203
1,204485
0,101698
Ст. откл. завис. перем
Ст. ошибка модели
Исправ. R-квадрат
0,185420
0,178036
0,078059
Таблица 3 Модель связи сложности и эффективности
Аналогичные МНК были применены для переменных эффективности по
сравнению с индексом корпоративных облигаций (EFFECTIVENESS2) и эффективности
по сравнению с индексом полной доходности Мосбиржи (EFFECTIVENESS3) в качестве
зависимых от переменной COMPLEXITY. На уровне значимости 10% модель для
EFFECTIVENESS2 показала такие же результаты: рост сложности продукта приводит к
сокращению его эффективности по сравнению с индексом на 0,242599 (см. Приложение
6.4). Модель для переменной показала отрицательную статистически незначимую
взаимосвязь между переменными (см. Приложение 6.5).
Таким образом по выборке можно говорить о наличии отрицательной
взаимосвязи
между
сложностью
описания
структурного
продукта
и
его
эффективностью.
32
4.
Заключение
Исследование было посвящено оценке взаимосвязи между сложностью и
эффективностью структурных продуктов на российском фондовом рынке. Для этого
необходимо было оценить каждый из этих показателей по определенной методологии, а
затем провести регрессионный анализ на наличие связи между двумя переменными.
Исследование проводилось по доступным данным по российскому рынку для
структурных облигаций СБЕРа, ВТБ и БКС. Оценка сложности заключалась в работе с
текстовыми описаниями структурных облигаций. Был разработан индекс сложности,
основанный на двух характеристиках: количестве исходов облигации и длине ее
текстового описания. Оценка эффективности проводилась на меньшей выборке уже
погашенных структурных продуктов, обладающих полной защитой капитала и схожей
структурой. Методология оценки заключалась в сравнении заявленной и реализованной
доходностей, а также в сравнении реализованной доходности с индексами RUCBTRNS
и MCFTR. Затем был проведен регрессионный анализ.
Результаты оценки сложности показывают, что продукты ВТБ вдвое сложнее
продуктов других эмитентов, и в среднем структурные продукты вдвое «легче» по
восприятию, чем самый сложный продукт в выборке по эмитенту. То есть
среднестатистический продукт эмитента имеет вдвое меньше исходов и текстового
описания, чем самый сложный продукт эмитента. Результаты оценки эффективности
показывают, что медианный структурный продукт по выборке приносит на 5,53%
меньше доходности, чем обещалось эмитентом. Сравнение с индексами корпоративных
облигаций и полной доходности Мосбиржи показывает, что структурные продукты в
среднем менее эффективны, чем RUCBTRNS, но дают большую доходность, чем
MCFTR, в условиях высокой волатильности последних лет.
Основные результаты показывают, что на представленной выборке существует
отрицательная связь между сложностью структурного продукта и его эффективностью.
Регрессионный анализ показывает, что увеличение переменной, отвечающей за
сложность продукта, на 1 ведет к уменьшению эффективности на 0,3. Этот результат
подтверждает гипотезу исследования. Также отрицательная связь существует между
полученными значениями эффективности в сравнении с индексами по отношению к
сложности продукта. Таким образом, на представленной выборке из 40 продуктов
33
подтверждается, что увеличение сложности продукта уменьшает их эффективность. Тем
не менее этот вывод нельзя экстраполировать на все российские структурные продукты
из-за многообразия структуры выплат неоцененных продуктов, а также внебиржевым
характером инструмента. Все задачи работы выполнены.
Общая тенденция на общемировом рынке структурных продуктов подкрепляет
результаты данного исследования. Сделанные выводы позволяют отметить, что эти
ценные бумаги являются неэффективными по сравнению с некоторыми классами
активов и не должны продаваться неквалифицированным инвесторам без прохождения
тестирований.
Наиболее
адекватным
применением
этих
бумаг
может
быть
диверсификация портфеля инвестора. Работа имеет практическую ценность как для
инвесторов, так как показывает им, что вложения в структурные продукты являются
неэффективными, так и для регулятора. Для того чтобы оградить неквалифицированных
инвесторов от покупки ненужных им активов, необходимо разрабатывать конкретные
рамки текстового описания продуктов, чтобы регулировать уровень сложности и не
допускать до рук инвестора ценные бумаги без четкого описания структуры выплат.
Основными ограничениями исследования выступило разнообразие структурных
продуктов на российском рынке. Несмотря на то, что в основном они представляют из
себя продукты с защитой капитала, среди биржевых активов, по которым можно найти
данные, есть множество ценных бумаг такого типа, в которых отсутствует защита
инвестированных средств. Оценка реализованной доходности разных типов бумаг
предполагает разработку отдельной методологии. В последующих работах возможно
расширение выборки для более репрезентативной оценки по рынку, а также
последующая оценка продуктов, которые будут погашены в ближайшие годы и
обладающие высокими коэффициентами участия (до 400% у ВТБ). Важной
нерассмотренной взаимосвязью в исследовании является изменение уровня сложности
со временем.
В заключение проделанной работы стоит отметить, что рынок структурных
продуктов будет продолжать свое развитие в России. В перспективе отмены западных
санкций для продуктов могут вновь стать доступны зарубежные базовые активы, что
вызовет увеличение выпуска среди разных эмитентов. Подобное развитие событий
34
должно сопровождаться регулированием, чтобы структурные продукты не попадали в
руки нецелевой аудитории.
35
5.
Список использованной литературы
Статьи:
● Краснянская А. П., Кузьмина О. Ю. Инвестирование в структурированные
продукты: перспективы развития //Вестник Самарского государственного
экономического университета. – 2016. – №. 6. – С. 129-134.
● Филимонов А. А. Проблемы и перспективы внедрения структурных продуктов
на финансовый рынок Российской Федерации //Экономика и социум. – 2018. –
№. 5 (48). – С. 1212-1220.
● Скороход А. Ю. Проблемы и риски инвестирования в структурированные
продукты //Теория и практика общественного развития. – 2014. – №. 3. – С. 283285.
● Некрасова И. В. Структурные продукты как разновидность банковских
продуктовых
инноваций
//Journal
of
Economic
Regulation
(Вопросы
регулирования экономики). – 2012. – Т. 3. – №. 3. – С. 117-125.
● Ткаченко М. В. Структурные продукты с полной защитой капитала на
российском рынке и их маржинальность для эмитентов //Вестник Московского
университета. Серия 6. Экономика. – 2023. – №. 3. – С. 44-67.
● Célérier C., Vallée B. Catering to investors through product complexity. – 2016.
● Vokata P. Engineering lemons //Journal of Financial Economics. – 2021. – Т. 142. –
№. 2. – С. 737-755.
● Barlocher J. Experience with the collection and publication of data on structured
products in Switzerland //IFC Bulletin No. – 2009. – Т. 31. – С. 141-150.
● Jessen P., Jørgensen P. L. Optimal investment in structured bonds //Journal of
Derivatives. – 2012. – Т. 19. – №. 4. – С. 7.
● Das S. R., Statman M. Options and structured products in behavioral portfolios
//Journal of Economic Dynamics and Control. – 2013. – Т. 37. – №. 1. – С. 137-153.
● Jørgensen P. L., Nørholm H., Skovmand D. Overpricing and hidden costs of structured
products for retail investors: Evidence from the Danish market for principal protected
notes //Available at SSRN 1863854. – 2011.
● Breuer W., Perst A. Retail banking and behavioral financial engineering: The case of
structured products //Journal of Banking & Finance. – 2007. – Т. 31. – №. 3. – С. 827844.
36
● Hens T., Rieger M. O. The Dark Side of the Moon: Structured Products from the
Customers' Perspective //NCCR FINRISK Working Paper. – 2008. – №. 459.
● Wilkens S., Erner C., Röder K. The pricing of structured products–an empirical
investigation of the German market //The Journal of Derivatives. – 2003. – Т. 11. – №.
1. – С. 55-69.
● Grünbichler A., Wohlwend H. The valuation of structured products: Empirical findings
for the Swiss market //Financial markets and portfolio management. – 2005. – Т. 19. –
С. 361-380.
● Deng G., Husson T., McCann C. Valuation of structured products //The Journal of
Alternative Investments. – 2014. – Т. 16. – №. 4. – С. 71.
Источники данных:
● Cbonds. URL: https://cbonds.ru/ (дата обращения: 06.05.2024)
● Московская биржа. URL: https://www.moex.com/ (дата обращения: 06.05.2024)
● Сайт ВТБ. URL: https://www.vtb.ru/personal/investicii/strukturnyeobligacii/pasporta-strukturnyh-obligaciy/ (дата обращения: 06.05.2024)
● Сайт СБЕРа. URL:
https://www.sberbank.ru/ru/person/investments/structured_products?tab=archive
(дата обращения: 06.05.2024)
● Сайт БКС. URL: https://bcs.ru/foryou/sp (дата обращения: 06.05.2024)
Интернет-источники:
● Науфор. URL: https://naufor.ru/tree.asp?n=27874&hl=структурные%20продукты
(дата обращения: 06.05.2024)
● SPR. URL: https://www.structuredretailproducts.com/ (дата обращения: 06.05.2024)
● FINRA. 2023 Report on FINRA’s Examination and Risk Monitoring Program. URL:
https://www.finra.org/rules-guidance/guidance/reports/2023-finras-examination-andrisk-monitoring-program (дата обращения: 06.05.2024)
● EUSIPA. Market Report on Structured Investment and Leveraged Products Q4/2024
URL:
https://www.zertifikateforum.at/wp-
content/uploads/2024/09/EUSIPA_Market_Report_Q1_2024_EN.pdf
(дата
обращения: 06.05.2024)
37
● ЦБ РФ. Обзор ключевых показателей управляющих компаний № 4 • IV квартал
2024 года URL: https://cbr.ru/Collection/Collection/File/55183/rewiew_uk_24Q4.pdf
(дата обращения: 06.05.2024)
● Cbonds. Рэнкинг организаторов выпусков структурных продуктов России, янвдек 2024 URL: https://cbonds.ru/rankings/1089/3809/ (дата обращения: 06.05.2024)
● Национальный банковский журнал. URL: https://nbj.ru/publs/dlja-grazhdan-nashlibezopasnye-mesta-strukturnye-produkty-dlja-roznichnyx-investorov-global-nyi-opytregulirovanija/34648/ (дата обращения: 06.05.2024)
38
6.
Приложения
6.1
Код на Python для парсинга
Установка нужной версии selenium
%%shell
# Ubuntu no longer distributes chromium-browser outside of snap
#
#
Proposed
solution:
https://askubuntu.com/questions/1204571/how-to-
install-chromium-without-snap
# Add debian buster
cat > /etc/apt/sources.list.d/debian.list <<'EOF'
deb
[arch=amd64
signed-by=/usr/share/keyrings/debian-buster.gpg]
http://deb.debian.org/debian buster main
deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/debian-buster-updates.gpg]
http://deb.debian.org/debian buster-updates main
deb
[arch=amd64
signed-by=/usr/share/keyrings/debian-security-
buster.gpg] http://deb.debian.org/debian-security buster/updates main
EOF
# Add keys
apt-key
adv
--keyserver
keyserver.ubuntu.com
--recv-keys
--keyserver
keyserver.ubuntu.com
--recv-keys
--keyserver
keyserver.ubuntu.com
--recv-keys
DCC9EFBF77E11517
apt-key
adv
648ACFD622F3D138
apt-key
adv
112695A0E562B32A
apt-key export 77E11517 | gpg --dearmour -o /usr/share/keyrings/debianbuster.gpg
apt-key export 22F3D138 | gpg --dearmour -o /usr/share/keyrings/debianbuster-updates.gpg
apt-key export E562B32A | gpg --dearmour -o /usr/share/keyrings/debiansecurity-buster.gpg
# Prefer debian repo for chromium* packages only
# Note the double-blank lines between entries
cat > /etc/apt/preferences.d/chromium.pref << 'EOF'
Package: *
Pin: release a=eoan
Pin-Priority: 500
39
Package: *
Pin: origin "deb.debian.org"
Pin-Priority: 300
Package: chromium*
Pin: origin "deb.debian.org"
Pin-Priority: 700
EOF
# Install chromium and chromium-driver
apt-get update
apt-get install chromium chromium-driver
# Install selenium
pip install selenium
Получение списка файлов и ссылок на них
import selenium
import time
import pandas as pd
import numpy as np
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.common.keys import Keys
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
pa = r"C:\Users\1392697\Desktop\chromedriver-win64\chromedriver.exe"
url
=
f'https://www.vtb.ru/personal/investicii/strukturnye-
obligacii/pasporta-strukturnyh-obligaciy/'
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
chrome_options.headless = True
service = webdriver.ChromeService(executable_path=pa)
service = webdriver.ChromeService(port=55952)
browser = webdriver.Chrome(service=service,options=chrome_options)
browser.get(url)
time.sleep(3)
40
knopka1 = browser.find_element(By.CLASS_NAME, 'LsVRQ')
knopka1.click()
knopka2
=
browser.find_element(By.XPATH,
"//button[@class='buttonstyles__Box-foundation-kit__sc-sa2uer-2
gYlTnH
markdown-hiderstyles__MoreLink-foundation-kit__sc-1yhmbdp-1 bwGMUU']")
time.sleep(3)
browser.execute_script("arguments[0].click();", knopka2)
elem = browser.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "a.biIAQv")
links = [e.get_attribute('href') for e in elem]
names = [e.text for e in elem]
print('Число ссылок: ' , len(links))
browser.quit()
Дата Фрейм с названиями и ссылками
import pandas as pd
import numpy as np
df_links = pd.DataFrame(links)
df_links['URL'] = df_links[0]
df_links['Title'] = names
df_links = df_links[['Title', 'URL']]
display(df_links)
Настройка ссылок на Google Диск
from google.colab import drive
drive.mount('/content/gdrive')
Скачивание паспортов на Google Диск
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--no-sandbox')
chrome_options.headless = True
chrome_options.add_experimental_option('prefs', {
"download.default_directory": "/content/gdrive/MyDrive/PDFiles", #Change
default directory for downloads
"download.prompt_for_download": False, #To auto download the file
"download.directory_upgrade": True,
"plugins.always_open_pdf_externally": True #It will not show PDF directly
in chrome
})
41
service = webdriver.ChromeService(executable_path=pa)
service = webdriver.ChromeService(port=55952)
downloader = webdriver.Chrome(service=service,options=chrome_options)
for index, row in df_links.iterrows():
downloader.get(df_links['URL'][index])
print('Качаю ', row.name, '/', len(df_links['URL']))
!pip install PyPDF2
!pip install pdfminer.six
# !pip install textract
Основной блок анализа текста
import PyPDF2
from PyPDF2 import PdfReader
from pdfminer.high_level import extract_pages, extract_text
from pdfminer.layout import LTTextContainer, LTChar, LTRect, LTFigure
import pandas as pd
import numpy as np
import os
def is_in(string, x): #функция: если в string есть x то пишет 1, иначе 0
if x in string:
return 1
else:
return 0
list_tmp = []
list_tmp_2 = []
file_list = os.listdir("/content/gdrive/MyDrive/PDFiles2")
for file in file_list:
pdf_path = '/content/gdrive/MyDrive/PDFiles2/' + file
pdfFileObj = open(pdf_path, 'rb')
pdfReaded = PyPDF2.PdfReader(pdfFileObj)
reader = PdfReader(pdf_path)
text_1str = reader.pages[0].extract_text().replace(' ','')
text_1str = text_1str.lower()
list_tmp.append(text_1str)
list_tmp_2.append(file)
42
df_tmp = pd.DataFrame([list_tmp_2, list_tmp])
df_tmp = df_tmp.T
df_tmp.columns = ['file name','string']
df_sber = pd.read_excel('/content/gdrive/MyDrive/extra_data/text.xlsx')
df_sber = pd.DataFrame(df_sber['description1'])
df_sber.columns = ['string']
df_tmp = pd.concat([df_tmp, df_sber], ignore_index = True) #обращение к
данным, собранным вручную по бумагам СБЕРа
df_tmp = df_tmp[df_tmp['string'].isna() == False]
df_bcs = pd.read_excel('/content/gdrive/MyDrive/extra_data/text.xlsx')
df_bcs = pd.DataFrame(df_bcs['description2'])
df_bcs.columns = ['string']
df_tmp = pd.concat([df_tmp, df_bcs], ignore_index = True) #обращение к
данным, собранным вручную по бумагам БКС
df_tmp = df_tmp[df_tmp['string'].isna() == False]
def is_in(string, x): #функция: если в string есть x то пишет 1, иначе 0
if x in string:
return 1
else:
return 0
df_tmp['proc_doh_flg']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
is_in(x,
x:
is_in(x,
'процентныйдоход')) #применяем написанную выше функцию
df_tmp['plan_pog_flg']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
'плановоепогашение')) #тоже
df_tmp['dohod_est']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('доходвыплачивается'))
df_tmp['dohod_est2']
=
x.count('выплачиваетсяусловныйдоход'))
df_tmp['dohod_est3']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('выплачиваетсяусловныйдополнительныйдоход'))
df_tmp['dohoda_net']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('доходневыплачивается'))
def is_in(string, x):
if x in string:
43
return 2
else:
return 0
df_tmp['result_proc_doh'] = df_tmp['string'].apply(lambda x: is_in(x,
'доходневыплачивается'))
#В блоке процентный доход для бумаг ВТБ невозможно отсоритировать код по
ключевым словам "если", "в случае" и др., так как описания дублируются.
#В
качестве
альтернативы
наличие/отсутствие
использовалась
дохода
и,
другая
следовательно,
фраза,
описывающая
приводящая
количечство
сценариев
df_tmp['dosrochnoe_pog']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('досрочноепогашение'))
def is_in(string, x):
if x in string:
return 2
else:
return 0
df_tmp['result_dosrochnoe_pog']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
is_in(x, 'досрочноепогашение')) #В случае с блоком Досрочное погашение
все файлы имеют одинаковую структуру: если оно есть, то количество
сценариев равно 2, если его нет: 0
df_tmp['proc_doh_str']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x[x.find('процентныйдоход'):x.find('плановоепогашение')])
подстроку,
начинающуюся
с
"процентныйдоход",
и
x:
#вычленяем
заканчивающуюся
"плановоепогашение", последнее словосочетание не включаем.
df_tmp['proc_doh_str_len']
=
df_tmp['proc_doh_str'].apply(lambda
x:
len(x)) #длина блока Процентный доход, число символов.
def find_mult (x):
lim1 = "плановоепогашение"
lim2 = "основныепараметры"
if "плановоепогашение" in x:
lim1= "плановоепогашение"
if "1.s–значениефиксинга" in x:
lim2 = "1.s–значениефиксинга"
elif "1-s–значениефиксинга" in x:
lim2 = "1-s–значениефиксинга"
elif ".s–значениефиксинга" in x:
44
lim2 = ".s–значениефиксинга"
elif "1s–значениефиксинга" in x:
lim2 = "1s–значениефиксинга"
elif "1.m–значениефиксинга" in x:
lim2 = "1.m–значениефиксинга"
elif "1.ценаакцийвдату" in x:
lim2 = "1.ценаакцийвдату"
elif "1.наилучшаяакция" in x:
lim2 = "1.наилучшаяакция"
elif "1.наихудшаяцена" in x:
lim2 = "1.наихудшаяцена"
elif "1.наихудшаяакция" in x:
lim2 = "1.наихудшаяакция"
elif ".ценаакцийвдату" in x:
lim2 = ".ценаакцийвдату"
elif "1.функция«max»" in x:
lim2 = "1.функция«max»"
elif "1.функции«max»" in x:
lim2 = "1.функции«max»"
elif "клиент" in x:
lim2 = "клиент"
return
x[x.find(lim1):x.find(lim2)]
#ограничение
блока
Плановое
погашение по нижнему тексту в файле, чтобы посчитать длину символов без
лишнего текста
df_tmp['plan_pog_str']
=
df_tmp['string'].apply((lambda
x:
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
=
+
find_mult(x)))
df_tmp['plan_pog_str_len']
=
len(x))
df_tmp['overall_len_str']
df_tmp['plan_pog_str_len']
df_tmp['proc_doh_str_len'] #искомое значение длины текста для продуктов
ВТБ
df_tmp['esli_count']
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
x.count('если')) #считаем число вхождений подстроки "если"
df_tmp['suchetom_count']
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
x.count('сучетом'))
df_tmp['vsluchae_count']
x.count('вслучае'))
df_tmp['vostalnich_count']
=
x.count('востальныхслучаях'))
45
df_tmp['vinom_count']
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
x.count('виномслучае'))
df_tmp['priuslovii_count']
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
x.count('приусловии'))
df_tmp['result_plan'] = df_tmp['esli_count'] + df_tmp['suchetom_count']
+
df_tmp['vsluchae_count']
+
df_tmp['priuslovii_count']
+
df_tmp['vostalnich_count'] #значение количества сценариев продуктов ВТБ
в блоке Плановое погашение
def is_in(string, x):
if x in string:
return 2
else:
return 0
df_tmp['result_plan_pog']
=
df_tmp['plan_pog_str'].apply(lambda
x:
is_in(x, 'плановоепогашение')) #В случае с блоком Плановое Погашение
аналогичная история, как и с Досрочным погашением: в различных вариациях
во всех файлах ВТБ наличие этого блока предполагает 2 сценария
df_tmp['overall_result']
=
df_tmp['result_proc_doh']
+
df_tmp['result_dosrochnoe_pog'] + df_tmp['result_plan_pog']
df_tmp['esli_sber_bcs']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('если')) #считаем число вхождений подстроки "если"
df_tmp['vsluchae_sber_bcs']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('вслучае'))
df_tmp['priuslovii_sber_bcs']
=
x.count('приусловии'))
df_tmp['hotyabiodnoi_sber_bcs']
=
x.count('хотябыоднойакции'))
df_tmp['v_inom_sber_bcs']
=
df_tmp['string'].apply(lambda
x:
x.count('виномслучае'))
df_tmp['result_sber_bcs']
=
df_tmp['esli_sber_bcs']
+
df_tmp['vsluchae_sber_bcs']
+
df_tmp['priuslovii_sber_bcs']
+
df_tmp['hotyabiodnoi_sber_bcs'] + df_tmp['v_inom_sber_bcs']
df_tmp['sber_bcs_len'] = df_tmp['string'].apply(lambda x: len(x))
df_tmp
46
Ссылка на Google Collab для более наглядного отображения кода:
https://colab.research.google.com/drive/12hTlr00BWnoeCkg47sJfklsZ2Gcco7ym?usp=shari
ng
6.2
График наблюдаемых и расчетных значений EFFECTIVENESS и COMPLEXITY
6.3
МНК для переменных DAYS и EFFECTIVENESS. Обозначает связь между
количеством дней жизни структурной облигации и ее эффективностью.
Модель 1: МНК, использованы наблюдения 1-40
Зависимая переменная: EFFECTIVENESS
Робастные оценки стандартных ошибок (с поправкой на гетероскедастичность),
вариант HC1
const
Days
Коэффициен Ст. ошибка
tp-значение
т
статистика
−0,192978
0,0624167
−3,092
0,0037
***
0,000189797 6,96672e-05
2,724
0,0097
***
Среднее завис. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
−0,009203
1,014975
0,243034
Ст. откл. завис. перем
Ст. ошибка модели
Исправ. R-квадрат
0,185420
0,163432
0,223114
47
6.3
МНК для переменных COMPLEXITY и EFFECTIVENESS2. Обозначает связь
между сложностью и оценкой эффективности через сравнение с индексом RUCBTRNS.
Модель 1: МНК, использованы наблюдения 1-40
Зависимая переменная: Effectiveness2
Робастные оценки стандартных ошибок (с поправкой на гетероскедастичность),
вариант HC1
const
COMPLEXITY
Коэффициен Ст. ошибка
tp-значение
т
статистика
0,0708866
0,0499354
1,420
0,1639
−0,242599
0,135026
−1,797
0,0803
*
Среднее завис. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
0,010112
1,137214
0,066171
Ст. откл. завис. перем
Ст. ошибка модели
Исправ. R-квадрат
0,176708
0,172993
0,041596
6.4
МНК для переменных COMPLEXITY и EFFECTIVENESS3. Обозначает связь
между сложностью и оценкой эффективности через сравнение с индексом MCFTR.
Модель 3: МНК, использованы наблюдения 1-40
Зависимая переменная: Effectiveness3
Робастные оценки стандартных ошибок (с поправкой на гетероскедастичность),
вариант HC1
const
COMPLEXITY
Коэффициен Ст. ошибка
tp-значение
т
статистика
0,156152
0,0502838
3,105
0,0036
***
−0,131001
0,130013
−1,008
0,3200
Среднее завис. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
0,123334
1,140100
0,020193
Ст. откл. завис. перем
Ст. ошибка модели
Исправ. R-квадрат
0,172730
0,173213
-0,005591
6.5
В условиях громоздкости таблиц, по которым проводилась оценка сложности (в
особенности продуктов ВТБ) нет смысла пытаться вставить их в приложение. Прилагаю
ссылку
на
Яндекс
Диск
с
файлом
Excel
с
расчетами:
https://disk.yandex.ru/d/2AX2rK9Ows3MZg
48