Больше инвестиционных идей и обзоров акций в группе VK : arcaniscapital

   1ая часть: http://smart-lab.ru/blog/359509.php
   2ая часть: http://smart-lab.ru/blog/359656.php
   3ая часть: http://smart-lab.ru/blog/361646.php
   4ая часть: http://smart-lab.ru/blog/361934.php

   Итак, мы подошли к заключительному этапу оценки – присвоению рейтингов. Думал
ограничиться только оценкой, но решил продолжить цикл статей. Следующая часть будет
о том, как определить справедливую цену облигации, согласно ее рейтингу.

   После четырех частей статьи у нас есть вот такая модель (рейтинги в соответствии со
значениями показателей и веса):

   Попробуем применить нашу модель для анализа НЛМК. Для простоты расчетов возьмем
отчетность за 2015 год. Результат расчетов:

( Читать дальше )

Больше инвестиционных идей и обзоров акций в группе VK : arcaniscapital

1ая часть: http://smart-lab.ru/blog/359509.php
2ая часть: http://smart-lab.ru/blog/359656.php
3ая часть: http://smart-lab.ru/blog/361646.php

   Итак, в предыдущих частях мы разобрались: как выбрать, посчитать и исключить  коэффициенты, необходимые для анализа. Сейчас начнем с того, что постараемся придать корректные веса тем параметрам, которые мы выбрали.

   Какой-нибудь научной методики присвоения весов у меня нет, я придумал её сам. У нас есть: ICR, debt/EBITDA и ROA. Давайте исходить из логики. Есть 3 коэффициента, веса в сумме должны давать 1. Значит базово, каждому коэффициенту будет присвоен вес равный 0,33. Можно на этом ограничиться, но улучшить модель не помешает. Снова обратимся к таблицам с компаниями:

ICR, долг/EBITDA, ROA:

( Читать дальше )

Больше идей и обзоров в группе VK : arcaniscapital

   Продолжаем разрабатывать свою модель оценки облигаций.

   В прошлый раз мы остановились на том, что проанализировали прогнозируемую способность коэффициента покрытия процентов и составили вот такую таблицу:

   Я составил аналогичные таблицы для 3ех других коэффициентов, которые мы выбрали для модели. Соответственно Долг/EBITDA, ROE и ROA:

( Читать дальше )

Больше идей и обзоров в группе VK : arcaniscapital

   Продолжим учиться самостоятельно определять качество облигации. Если вы ещё не читали 1 часть, то лучше начать с неё: 1 часть. В предыдущей части я советовал составить собственную базу дефолтов с отчетностями этих компаний и датами первых дефолтов. У меня это получилось вот так:


   Теперь определимся с теми коэффициентами, которые мы будем использовать. Конечно, чем больше показателей мы возьмем для анализа тем, скорее всего, точнее будет результат, но ради примера ограничимся 4 коэффициентами. И 2 из них я намерено возьму похожих, чтобы показать, как я исключаю равносильные показатели. Вот эти 4 коэффициента:

1. EBIT / % к уплате. Или простым языком коэффициент покрытия процентов по кредитам.

( Читать дальше )

Больше идей и обзоров в группе VK : arcaniscapital

   Начнем цикл статей, который будет посвящен тому, как самостоятельно разработать модель оценки риска дефолта. 

   Причины, по которым может понадобиться такая модель, могут быть разные. Например, я хочу делать свои инвестиции, основываясь на собственном видении ситуации, даже, если мои результаты будут скромнее, чем при использовании чужого мнения (того же рейтингового агентства). Также, рейтинговые агентства могут ошибаться: если вспомнить 2007-8 год, то много людей доверились их мнению, а результат вы знаете. И наконец, есть компании, которые не покрываются рейтинговыми агентствами, и при этом их бумаги выглядят привлекательно – как быть в таком случае? 

   Наша модель будет строго количественной, т.е. использовать только цифры. В большинстве случаев их нужно корректировать, например, на величину прибыли по курсовым разницам, но это скорее уже тонкости.

   Оценивать эмитент мы будем по финансовым коэффициентам, которые пройдут отбор и с учетом веса каждого параметра будет определяться итоговая оценка. Вот, пример того, какие основные коэффициенты (они дают большой вес в рейтинге) использует популярное рейтинговое агентство Standard & Poor’s:

( Читать дальше )