| Рубрика: | ФИНАНСЫ, БУХГАЛТЕРСКИЙ УЧЕТ, НАЛОГООБЛОЖЕНИЕ |
| Коды JEL: | G17 |
| DOI: | 10.35679/2226-0226-2024-14-6-1092-1100 |
| Для цитирования: |
Попова Т. А., Попова А. Р. Моделирование доходности российских субфедеральных облигаций // Научное обозрение: теория и практика. 2024. Т. 14. Вып. 6 (106). С. 1092-1100. DOI: 10.35679/2226-0226-2024-14-6-1092-1100 |
| Авторы: |
Попова Тамара Александровна, канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры «Финансовый рынок и финансовые институты», ФГБОУ ВО «Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ»: Россия, 630099, Новосибирская обл., г. Новосибирск, ул. Каменская, 56.
Тел.: (923) 148-04-16 |
| Реферат: |
В статье рассмотрены основные теоретические аспекты сущности субфедеральных облигаций. Отмечено, что на облигационном рынке России нет общепринятой классификации облигаций. В статье авторы выделили субфедеральные облигации как отдельный вид облигаций. Определено, что несмотря на рост объемов выпуска субфедеральных облигаций, их доля на облигационном рынке снижается. В статье представлены результаты анализа зарубежных методик моделирования доходности облигаций. Отмечено, что анализируемые методики строились на основе корреляционно-регрессионного анализа. В статье авторы также использовали корреляционно-регрессионный анализ, как инструмент моделирования доходности российских субфедеральных облигаций. В статье указан набор факторов для включения в авторскую методику, которые были выбраны на основе работ зарубежных исследователей. В модели авторы использовали такие факторы, как ключевая ставка, индекс потребительских цен, кредитный рейтинг региона, дефицит регионального бюджета, уровень безработицы в регионе. В работе представлены этапы авторской методики, а также модель доходности субфедеральных облигаций. Указан список из 12 облигаций 12 регионов России, которые включены в выборку для апробации методики. Отмечено, что в выборка формировалась на основе панельных данных. На основе полученных параметров авторской модели доходности субфедеральных облигаций, авторы провели оценку параметров модели множественной регрессии, а также оценку качества модели доходности субфедеральных облигаций. В результате представлена модель доходности субфедеральных облигаций. Модель можно использовать для прогнозирования уже существующего выпуска, а также для моделирования доходности нового выпуска субфедеральных облигаций. |
| Ключевые слова: |
облигационный рынок, субфедеральные облигации, доходность, моделирование доходности субфедеральных облигаций, регионы России, классификация облигаций, корреляционно-регрессионный анализ |
| Список литературы: |
1. Ермак А., Сулима М. Обзор рынка рублевых облигаций за 2023 г. // ООО «БК Регион», 2024. – 42 с. 2. Галанов В. А. Рынок ценных бумаг: учебник. – М.: ИНФРА-М. 2007. – 378 с. |
| English version: |
MODELING THE YIELD OF RUSSIAN SUBFEDERAL BONDS
Popova Tamara Aleksandrovna, Cand. of Econ. Sci., Ass. Prof., Ass. Prof. of the Depart. of Financial market and financial institutions, Novosibirsk state university of economics and management "NINH", Novosibirsk, Russia. Keywords: bond market, subfederal bonds, yield, subfederal bond yield modeling, regions of Russia, bond classification, correlation and regression analysis.
Abstract. The article discusses the main theoretical aspects of the essence of subfederal bonds. It is noted that there is no generally accepted classification of bonds in the Russian bond market. In the article, the authors identified subfederal bonds as a separate type of bonds. It is determined that despite the growth in the volume of subfederal bond issuance, their share in the bond market is decreasing. The article presents the results of the analysis of foreign methods of modeling bond yields. It is noted that the analyzed methods were based on correlation and regression analysis. In the article, the authors also used correlation and regression analysis as a tool for modeling the yield of Russian subfederal bonds. The article indicates a set of factors to be included in the author's methodology, which were selected based on the work of foreign researchers. In the model, the authors used factors such as the key rate, the consumer price index, the credit rating of the region, the regional budget deficit, and the unemployment rate in the region. The paper presents the stages of the author's methodology, as well as a model of the yield of subfederal bonds. There is a list of 12 bonds from 12 regions of Russia that are included in the sample for testing the methodology. It is noted that the sample was formed on the basis of panel data. Based on the obtained parameters of the author's subfederal bond yield model, the authors evaluated the parameters of the multiple regression model, as well as assessed the quality of the subfederal bond yield model. As a result, a model of subfederal bond yields is presented. The model can be used to predict an existing issue, as well as to model the yield of a new issue of subfederal bonds. |
| For citation: |
Popova, T.A., Popova, A.R. (2024) Modeling the yield of Russian subfederal bonds. Nauсnoe obozrenie: teoria i praktika [Scientific Review: Theory and Practice], vol. 14, iss. 6 (106), pp. 1092-1100 (in Russian) DOI: 10.35679/2226-0226-2024-14-6-1092-1100 |