Prisfastsættelse af virksomhedsobligationer - Med fokus på kreditrisiko

Transkript

1 Prisfastsættelse af virksomhedsobligationer - Med fokus på kreditrisiko Aarhus Handelshøjskole, Erhvervsøkonomisk institut HD-afhandling HDF Forfatter: Anita Damgaard Laugesen Vejleder: Claus Juhl

2 English summary The purpose of this paper is to discover methods of pricing corporate bonds. This will be achieved through first a description of corporate bonds, the risks associated with investing in corporate bonds and the process of rating institutes analysis when rating corporations. Secondly, the credit risk of investing in corporate bonds will be explained and methods to measure credit risk will be examined. The methods of measuring credit risk can also be used in pricing corporate bonds, which will be illustrated next. The pricing will be based on a rating-based method. The complications of using this model to price bonds will be pointed out, and ways to adjust the pricing will be discussed. The focus of this paper will be European corporations, where the use of corporate bonds as ways of funding has increased over the last decade. Taxes, industry analysis and credit derivatives will not be a focus point in this paper. Literature from the financial subjects will be used as references in the paper, an further more there will be references to articles from financial papers and reports from rating institutes, primarily Moody s and Standard & Poor s. Corporate bonds differ from other sorts of bonds in several ways. Their main characteristics are similar to other bonds, and the general risks of bonds; currency risk, yield risk and liquidity risk are also important for corporate bond investors. Especially liquidity risk is important, since corporate bonds are mostly traded on the primary market. Historically, corporate bonds have mostly existed on the US market, but after the Euro has been introduced at the European market, the use of corporate bonds in Europe has increased. The most important risk factor for corporate bond investors is the credit risk. The major difference from other bonds is that investors in corporate bonds can t be sure of getting their money back. The credit risk can be divided into: the exposure of default, the default risk, the loss given default and the migrating risk. In this paper, the main focus will be on the default risk, but also the loss given default and the migration risk will be analyzed. Credit risk can be avoided by diversification of the investment and use of credit derivatives such as credit default swaps. 2

3 Credit risk can be measured in different ways, but the different methods can be divided into two groups: models based on Mertons theory of options, and models based on empiric market data, such as ratings. Merton saw equity of a firm as a call option on the firm s assets. The default point is where the asset value has dropped to a level below the debt value. By using Black & Scholes option theory and the input of the risk free interest, the value of the equity and the debt in addition to asset volatility; it is possible to estimate the default risk of the company. The weakness of this method is that it requires a lot of information about a company to be able to make the calculations. Is this paper there will not be an analysis of the companies, and therefore the credit risk through option theory will not be exemplified. The other way of modeling credit risk is through empiric market data, such as ratings. Data of default probability, credit spreads, recovery rates and transition matrices can be collected of reports from Moody s and Standard & Poor s. By comparing the risk free rate with the yield of corporate bonds, the credit spread can be discovered. From this credit spread the implicit default probability can be measured. In order to make a more complex estimation of the default risk, recovery rate and transitions rate should be incorporated in the model. This isn t fully possible in this paper due to of the lack of information on the credit spread for all rating categories. But the recovery rate can easily be incorporated in the model. The models for measuring credit risk can also be used in pricing corporate bonds. The rating-based model is here chosen, because of the relative easy access to rating information. By using the risk free interest rate, the recovery rate, and default probabilities for different ratings, the theoretic price of selected corporate bonds can be measured. The risk free rate used in this calculation is the zero coupon rate of swap yields. The selected corporate bonds are TDC, Nokia and Carlsberg, who are all rated companies. The calculated prices turn out to be much higher than the current prices on the market. The explanation for this dissimilarity can be caused by a number of reasons; the factors used for the calculation can be misleading, or there can be other factors that influence the pricing, which isn t incorporated in the model. These sources of bias are investigated deeper in the last section of the paper. 3

4 The estimated factors used in the model, is analyzed with a sensitivity analysis. This analysis conceals, that the default rate can have a major influence on the estimated theoretic prices. The default rate varies a lot over time and for different types of companies, so the default rate used in the model can seem to differ a lot from the default probability expected in the market. The calculation of implicit default rates shows that these are much higher than the empiric default rates. Another way of explaining the difference from the market prices to the theoretically prices, is to look at other factors that could have an effect on the pricing of the corporate bonds. One of these factors can be the risk premium acquired by the investors for making a risky investment in corporate bonds. Other relevant factors can be the turbulence at the markets after the financial crisis, or the lacking liquidity of corporate bonds. Also differences in industries could be an explanation too why the implicit default probability seams higher than the empirical ones. The conclusion of this paper is that there are several models of pricing corporate bonds. But they are all very sensitive to the estimates used for the calculations. Therefore, it is difficult to get an exact result from the models, but in estimating theoretic prices they are acceptable. 4

5 Indholdsfortegnelse 1 Problemstilling Indledning Problemformulering Disposition Afgrænsning Kildekritik Karakteristik af virksomhedsobligationer Obligationens egenskaber Løbetid og afdragsform Markeder Fordelen for udstederen af virksomhedsobligationer Egen- eller fremmedfinansiering Billigere og større spredning af finansiering Virksomhedsobligationer i Europa og Danmark Udbredelse af virksomhedsobligationer Faktorer, der har påvirkning på udbredelse af virksomhedsobligationer Risici ved investering i virksomhedsobligationer Kreditrisiko Definition af default Konkursrækkefølge Definition af kreditrisiko Tabsfordeling Afdækning af kreditrisiko Spredning af risiko Diversifikation Kredit derivater Rating Øvrigt analysearbejde Default, transitionsmatrice og recovery Kritik af ratinginstitutter Kvantificering af kreditrisiko De strukturerede modeller Optionstankegangen

6 5.1.2 Modeller indenfor optionstankegangen Beregning af kreditrisiko ud fra optionstankegangen Fordele og ulemper den optionsbaserede model Reducerede modeller Statistiske modeller Rating-baserede modeller Defaultsandsynlighed målt ved rentestrukturen Delkonklusion Valg af data Prisfastsættelse Generel prisfastsættelse af obligationer Prisfastsættelse af virksomhedsobligationer Valg af model Ratingbaseret prisfastsættelse Formel for prisfastsættelse Delkonklusion Udfordringer ved prisfastsættelsen Estimerede parametre Følsomhedsanalyse - renten Følsomhedsanalyse - recovery rate Følsomhedsanalyse - defaultsandsynlighed Implicitte defaultsandsynligheder for TDC, Nokia og Carlsberg Vurdering af de estimerede parametre Øvrige faktorer, der har effekt på prisfastsættelsen Forklaring på de store implicitte defaultsandsynligheder Delkonklusion Konklusion Litteraturliste Bilagsfortegnelse

7 Figur-oversigt Figur 1: Opgavens struktur (kilde: egen tilvirkning) Figur 2: tabsfordelingen (kilde: noter Finansiel Styring II) Figur 3: CDS (kilde: egen tilvirkning) Figur 4: Ratings (kilde: Christensen 2005) Figur 5: profilen for en call-option (kilde: noter - Finansiel Styring I, lektion 6) Figur 6: Optionstilgangen (kilde: noter - Finansiel Styring I, lektion 6) Figur 7: Rentekurver (kilde: Christensen 2005) Figur 8: Swap nulkuponrente (kilde: egen tilvirkning) Figur 9: Kreditspreads (kilde: Standard & Poor's 2011) Figur 10: Historisk udvikling i defaultsandsynligheder (kilde: Moody's 2010) Tabel-oversigt Tabel 1: Transitionsmatrice, europæiske virksomheder (kilde: Moody's 2010) Tabel 2: implicitte defaultsandsynligheder (kilde: egen tilvirkning) Tabel 3: recovery rates (kilde: Moody's 2010) Tabel 4: Obligationsdata (kilde: Bloomberg samt egen tilvirkning) Tabel 5: defaultsandsynligheder (kilde: Moody's 2010) Tabel 6: Markedskurser versus teoretiske kurser (kilde: egen tilvirkning) Tabel 7: Følsomhedsanalyse - den risikofrie rente (kilde: egen tilvirkning) Tabel 8: Følsomhedsanalyse - recovery rate (kilde: egen tilvirkning) Tabel 9: Følsomhedsanalyse - defaultsandsynlighed (kilde: egen tilvirkning) Tabel 10: implicit defaultsandsynlighed (kilde: egen tilvirkning) Tabel 11: Defaultsandsynlighed opdelt på sektor (kilde: Moody's 2010)

8 1 Problemstilling 1.1 Indledning De seneste år er der sket meget på markedet for investering aktiemarkedet har haft store udsving, og obligationskurserne er steget voldsomt som følge af rentefaldet, der har fulgt efter den finansielle krise. Men overordnet set er investorerne kommet sig over chokket fra de store tab under krisen, og der er stadig mange penge i omløb, der skal investeres. Investorerne har i de seneste haft øget interesse for mere eksotiske investeringsformer, hvilket i forhold til finanskrisen har vist sig at være risikabelt til tider. Men på nuværende tidspunkt interesserer investorerne sig fortsat for alternative investeringsformer, da den effektive rente på obligationer er historisk lav, og de store udsving i aktiekurserne kan gøre aktierne til en risikabel investering. Dette har bl.a. betydet, at interessen for at investere i virksomhedsobligationer er steget 1. Virksomhedsobligationer kaldes også erhvervsobligationer, men i denne opgave vil betegnelsen virksomhedsobligationer blive brugt. At investere i virksomhedsobligationer giver investorerne muligheden for at få en lidt mere krydret investering med en højere forventet forrentning end traditionelle obligationer. Til gengæld er risikoen naturligvis højere, men dog ikke samme grad af risiko som ved investering i aktier. Derved giver virksomhedsobligationer en mulighed for yderligere spredning af sin investering uden gearing. For virksomhederne er udstedelse af obligationer en måde at skaffe kapital på. Metoden er ikke så udbredt i Danmark, hvor virksomheder primært benytter sig af bankgæld og aktieudstedelse for at skaffe kapital. Men globalt set er markedet for virksomhedsobligationer stort. Under og efter finanskrisen er bankerne blevet mere tilbageholdende med at låne penge ud til virksomheder, og igennem de seneste år er omfanget af finansiering via virksomhedsobligationer steget væsentligt, også i Danmark 2. I denne opgave vil fokus være på at klarlægge, hvad der kendetegner virksomhedsobligationer, hvordan kreditrisikoen på disse papirer kan vurderes, samt hvilken fremgangsmåde der kan bruges til at prisfastsætte virksomhedsobligationer

9 1.2 Problemformulering For at analysere virksomhedsobligationer er det vigtigt at have styr på de egenskaber og kvaliteter, der kendetegner virksomhedsobligationer, herunder særligt kreditrisikoen. Derudover er det også interessant at undersøge hvor udbredte virksomhedsobligationer er i Danmark og i Europa generelt. Dette vil derfor ske i den første del af opgaven med en generel beskrivelse af virksomhedsobligationer og begrebet kreditrisko. Herunder vil der også være en beskrivelse af ratinginstitutternes arbejde med at tildele virksomhederne rating i forhold til deres kreditrisiko. Dernæst vil forskellige metoder til at beskrive og måle kreditrisiko blive gennemgået, og fordele og ulemper ved de forskellige metoder vil blive diskuteret. Formålet med denne gennemgang er at finde frem til, hvilke muligheder der eksisterer til kvantificering af kreditrisiko. Derudover vil det blive vurderet, hvilken metode der er mest praktisk at arbejde med i forhold til prisfastsættelse af virksomhedsobligationer. I den efterfølgende del af opgaven vil prisfastsættelse af virksomhedsobligationer blive behandlet, med udgangspunkt i den teori, der er anvendt til at beskrive kreditrisikoen. Dette afsnit vil hovedsageligt være praktisk ved at bruge den tidligere beskrevne teori til at prisfastsætte en række virksomhedsobligationer. Analysen i denne del af opgaven vil bestå af selve prisfastsættelsen samt en vurdering af hvilke udfordringer denne proces kan give. Problemformuleringen kan beskrives ved følgende punkter: Hvad karakteriserer en virksomhedsobligation, og hvilke risici er der ved denne? o Hvordan fungerer markedet for virksomhedsobligationer? Her vil der særligt blive fokuseret på det europæiske marked o Hvilken betydning har kreditrisikoen for virksomhedsobligationerne? o Hvordan foregår ratingen af virksomhederne? Hvilke teorier findes der til at måle kreditrisikoen ved virksomhedsobligationer? o Hvad er fordelene og ulemperne ved de forskellige metoder? Hvordan kan virksomhedsobligationer prisfastsættes? o Hvilke udfordringer giver denne prisfastsættelse? Teorien i opgaven er primært fokuseret på vurdering og estimering af kreditrisikoen. Der er mange fællestræk og brug af de samme teorier indenfor de to hovedspørgsmål 9

10 om kreditrisiko og prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer. Det vurderes dog at være væsentligt at medtage begge emner selvstændigt i opgaven. Dette begrundes med, at kreditrisikoen på obligationerne netop er den primære årsag til, at prisfastsættelse af virksomhedsobligationer adskiller sig fra prisfastsættelse af øvrige obligationer. Gennemgående i opgaven er det gældende, at der primært fokuseres på virksomhedsobligationer på det europæiske marked. 1.3 Disposition Opgavens opbygning er skitseret i nedenstående figur, og ud fra denne opbygning vil problemformuleringens punkter blive behandlet: Figur 1: Opgavens struktur (kilde: egen tilvirkning) I det indledende afsnit med karakteristik af virksomhedsobligationer og hvordan markedet for disse er sammensat, vil formålet være at beskrive emnet og væsentlige aspekter ved virksomhedsobligationer. Fokus vil være på de karakteristika, der er væsentlige for den senere analyse, og som dermed bruges gennemgående i resten af opgaven. Herefter beskrives kreditrisiko, og ratinginstitutternes analyse af virksomhedernes kreditrisiko. Dermed vil læseren være godt klædt på til gennemgangen af modeller indenfor kreditrisiko samt prisfastsættelse. I afsnittet om kvantificering af 10

11 kreditrisiko vil der blive beskrevet forskellige måder at anskue dette emne på, og der vil blive arbejdet ud fra de to overordnede metoder til at vurdere kreditrisiko; de strukturerede modeller og de reducerede modeller. Afsnittet om prisfastsættelse vil bygge videre på de reducerede modeller, hvor der tages udgangspunkt i rating-baseret prisfastsættelse, og udfordringerne ved denne prisfastsættelse vil efterfølgende blive diskuteret. 1.4 Afgrænsning Da markedet for virksomhedsobligationer er begrænset i Danmark vil der i opgaven også blive inddraget udenlandske virksomhedsobligationer. En af risiciene ved udenlandske obligationer er valutakursrisikoen, som også vil blive beskrevet under afsnittet: karakteristik af virksomhedsobligationer. De obligationer, der bliver behandlet i opgaven vil dog være obligationer, der er udstedt i Euro, og hvor valutakursrisikoen vil være begrænset for en dansk investor. Emnet valutakursrisiko vil derfor ikke blive behandlet nærmere i denne opgave, bortset fra beskrivelsen i det indledende afsnit. Ifølge Gyntelberg & Kyhl (2001) bør prisfastsættelse af virksomhedsobligationer indeholde en kvalitativ del i form af en sektoranalyse, for at få klarlagt forskelle i virksomhedsobligationers kreditrisiko i forskellige virksomheder/segmenter. Dette vil være en naturlig del af analysen, hvis man ønsker at gå i dybden med de strukturerede modeller. Hvis man ønsker udelukkende at fokusere på den kvantitative del af analysen, er det dog muligt at anvende rating som proxy for kreditkvaliteten. I denne opgave er fokus på den kvantitative del af prisfastsættelsen og de reducerede modeller, hvorfor netop ratingen vil blive anvendt som proxy for kreditkvalitet. Opgaven vil derfor ikke omhandle den kvalitative analyse og sektoranalysen. Visse virksomhedsobligationer er vedhæftet særlige klausuler, såkaldte covenants, der vanskeliggør prisfastsættelsen. Covenants vil ikke blive behandlet i nærværende opgave, da den praktiske del af opgaven vil omhandle virksomhedsobligationer, der ikke er tilknyttet covenants. Kreditrisiko kan afdækkes ved at benytte sig af forskellige kredit derivater. Denne fremgangsmåde vil kort blive berørt i opgaven under beskrivelsen af kreditrisiko, men en mere grundig gennemgang af kreditderivater og deres anvendelse vil ikke blive foretaget. Afdækning af kreditrisiko vil ligeledes ikke blive medtaget i den praktiske del af opgaven. 11

12 Skattesatser har indflydelse på det reelle afkast af en investering, og skat er dermed en vigtig faktor i forbindelse med investering i værdipapirer. Dermed kan skatteforhold også have indflydelse på prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer. Skatteproblematikken vil dog ikke blive behandlet i denne opgave, hvor der udelukkende vil blive fokuseret på afkastet før skat. Mange finansielle institutioner udsteder virksomhedsobligationer. Idet kreditrisikoen i finansielle virksomheder adskiller sig fra øvrige virksomhedsformer, vil virksomhedsobligationer udstedt af banker mv. ikke blive medtaget i opgaven. 1.5 Kildekritik Ud over lærebøger er der brugt artikler fra finansielle tidsskrifter som teoretiske kilder. I den forbindelse er der mulighed for, at tilgangen til teorien er farvet af forfatterens egen holdning til emnet. Dette vurderes dog ikke at være problematisk i forhold til opgavens problemstilling, idet formålet er, at fremstille forskellige indgangsvinkler til vurdering af kreditrisiko. For at vurdere den aktuelle markedssituation er der derudover brugt artikler fra øvrige tidsskrifter og medier. Data til brug for analysen i opgaven er primært fundet på Moody s og Standard & Poor s hjemmesider. På grund af udfordringer med at finde de nødvendige data til beregningerne, er der er i nogle tilfælde brugt data fra forskellige kilder til samme beregning, og oplysninger fra Moody s og Standard & Poor s er blandet. Det er naturligvis uhensigtsmæssigt at blande data fra to ratinginstitutter, da de laver hver deres subjektive vurdering af de virksomheder, som de analyserer og tildeler en rating. Denne uhensigtsmæssighed vurderes dog at være acceptabel, idet fokus er på at gennemgå forskellige metoder til at vurdere kreditrisikoen, og ikke at finde den korrekte kreditrisiko/pris. Derudover antages det, at de to institutter i de fleste tilfælde har en forholdsvis overensstemmende vurdering af virksomhedernes kreditrisiko. 12

13 2 Karakteristik af virksomhedsobligationer 2.1 Obligationens egenskaber Virksomhedsobligationer kan beskrives som en mellemting mellem aktier og obligationer. Risikoen er højere end for traditionelle stats- og realkreditobligationer, men der er en højere grad af sikkerhed for at få sine penge igen i forhold til aktier. Ved at investere i virksomhedsobligationer låner investor den pågældende virksomhed penge, mod en aftale om at få sin investering igen ved udløb samt renter i obligationens løbetid. Denne aftalte betaling af renter samt tilbagebetaling af hovedstolen er dog afhængig af virksomhedens betalingsevne og solvens. Hvis virksomheden går konkurs risikerer investoren at tabe en del af eller hele sin investering. Obligationerne står dog foran aktiekapitalen i en konkursrækkefølge, hvorfor der er en sandsynlighed for, at investoren får en del af sine penge tilbage. Udstederen af virksomhedsobligationen bestemmer selv obligationens karakteristik, og afgør hvordan tilbagebetalingsforløbet skal være, hvilken løbetid obligationen har samt hvad den effektive rente på obligationen er. Derefter er det så investorerne der er med til at afgøre, hvilken kurs den pågældende obligation skal handles til. Virksomhedsobligationer har en større risiko end investering i øvrige obligationer, hvorfor investering i disse kræver større analyse. Inden investering i virksomhedsobligationer bør den pågældende virksomhed analyseres, med henblik på at kortlægge virksomhedens fremtidige økonomi samt sandsynligheden for, at virksomheden kan betale lånet tilbage. Denne problemstilling gør investering i virksomhedsobligationer kompleks, og denne form for investering er da også forholdsvis begrænset blandt private investorer. Behovet for analyse gør virksomhedsobligationer mere velegnede for industrielle investorer. De private investorer, der ønsker at investere i virksomhedsobligationer, gør typisk dette gennem investeringsforeninger, hvor risikoen er mere spredt. I bund og grund skal der foretages samme analyse af en virksomhed, hvad enten man ønsker at investere i virksomhedens obligationer eller aktiekapitalen. Der er dog forskel på, hvilke værdier der lægges vægt på, alt efter om man ønsker at investere i 13

14 obligationer eller aktier. Ifølge Martin Nybye Sørensen 3, forvalter i Nordea Invest Virksomhedsobligationer, er det afgørende, når man investerer i virksomhedsobligationer, at ledelsen og driften af virksomheden er stabil, så man sikrer sig at man får sine penge igen. Som investor i virksomhedens obligationer har man ingen direkte fordel i at virksomheden vækster, da investeringen ikke vil vokse som følge af dette. Så naturligvis er det positivt at en virksomhed er i vækst, men fokus for obligationsinvestorer er at virksomheden er stabil. Ved investering i aktier vil det derimod være en fordel at investere i virksomheder med stort vækstpotentiale, da vækst alt andet lige vil have den konsekvens at aktiekursen stiger, hvorved ens investering stiger i værdi. 2.2 Løbetid og afdragsform Virksomhedsobligationer udstedes med forskellig løbetid alt efter virksomhedens finansieringsbehov og løbetiden vil typisk være mellem 1 til 30 år. Hovedparten af de udstedte virksomhedsobligationer er med stående amortisering (Christensen 2005), hvor hele hovedstolen først betales tilbage til investor/låntager ved obligationens udløb. Enkelte virksomhedsobligationer udstedes dog som serielån eller annuitetslån, men dette gælder primært for obligationer udstedt i USA. 2.3 Markeder Der findes to markeder for handel med obligationer, herunder også handel med virksomhedsobligationer; det primære marked og det sekundære marked. Det primære marked er, hvor papirerne udstedes og sælges direkte til interesserede investorer, og hvor handlen typisk allerede er aftalt, inden obligationerne udstedes. Her handles der direkte mellem investorer og udstederen og til en aftalt pris, og købere på det primære marked vil typisk være interesserede i at beholde obligationerne til udløb. Den efterfølgende handel med de udstedte obligationer vil typisk ske på det sekundære marked, hvor obligationerne handles på markedsvilkår. Hvor meget handel der er på det sekundære marked afhænger dermed af, hvor mange primære investorer, der ønsker at videresælge obligationerne efterfølgende. Priserne vil være markedspriser og afhænger af udbud og efterspørgsel. Virksomhedsobligationer handles overvejende på det primære marked, hvor mulige investorer undersøges, inden virksomheden beslutter sig 3 tatsgaranti/ html 14

15 for at udstede obligationer. At hovedparten af salget sker på det primære marked skyldes to faktorer; at virksomheden skal kende salgsprisen for at vurdere om det er attraktiv finansieringskilde samt at obligationerne typisk handles i store serier, der kræver investorer med forholdsvis store likvide beløb til investering. 2.4 Fordelen for udstederen af virksomhedsobligationer Egen- eller fremmedfinansiering Når virksomhederne skal foretage nye investeringer har de valget mellem egenfinansiering eller fremmedfinansiering for at skaffe den nødvendige kapital. Egenfinansiering sker ved brug af opsparet egenkapital i virksomheden eller udstedelse af nye aktier. Fremmedfinansiering kan ske enten gennem banklån eller ved at udstede obligationer. Når virksomheden skal vælge mellem de to former for finansiering, er det i bund og grund et spørgsmål om optimering af virksomhedens Weighted Average Cost of Capital - WACC. Ifølge Miller & Modigliani er kapitalstrukturen ikke afgørende for en virksomhed, hvis der eksisterer perfekte kapitalmarkeder uden skat og transaktionsomkostninger, og der ikke eksisterer konkursrisiko (Brealey 2009). Dette er dog ikke tilfældet for virksomheder i praksis, så derfor kan valget af kapitalstruktur være afgørende for driften af en virksomhed. Det afgørende for virksomheden er at optimere WACC, således at virksomheden samlet set har den billigst mulige finansiering. Når virksomheden vælger fremmedfinansiering giver dette et øget skatteskjold, der er medvirkende til en lavere WACC. Dog vil konkursrisikoen gøre at kravet til egenkapitalens forrentning vil stige, hvis virksomheden nærmer sig en kritisk gældsandel. Virksomheden bør derfor finde en passende balance mellem egen- og fremmedfinansiering, så WACC optimeres Billigere og større spredning af finansiering Hvis virksomhederne er højt ratede (rating af virksomheder beskrives i afsnit 4) og dermed anses som yderst kreditværdige, har de mulighed for at opnå billigere finansiering ved at udstede virksomhedsobligationer frem for lånefinansiering i et pengeinstitut. Derudover kan større virksomheder opnå en spredning af deres finansiering, hvilket kan være en fordel både i krisetider og vækstperioder. I krisetider kan det være en fordel af det kun er en del af finansieringen, der er optaget igennem et pengeinstitut, da pengeinstituttet i nedgangstider ofte vil kræve nedbringelse af gælden/øgede 15

16 sikkerheder samt har mulighed for at sætte renten op. I vækstperioder kan finansiering via obligationer frem for aktier gøre, at virksomheden kan beholde overskuddet i virksomheden frem for at udbetale udbytte til aktionærer. Derudover undgår de en del af den uro det kan give, hvis der bliver større spekulation i virksomhedens aktier. Virksomheden har mulighed for selv at bestemme afdragsprofilen, kuponrente, indfrielsesvilkår mv. på finansieringen. Den effektive rente på obligationerne har virksomheden dog ikke kontrol over, da denne vil være afhængig af, hvilken pris investorerne vil betale for obligationen ud fra de udstedte vilkår. 2.5 Virksomhedsobligationer i Europa og Danmark Udbredelse af virksomhedsobligationer På det amerikanske marked er virksomhedsobligationer en udbredt metode for virksomhederne til at funde sig og skaffe kapital. Efter indførelsen af EURO er udbredelsen af virksomhedsobligationer i Europa steget væsentligt, idet den fælles valuta har gjort det mere simpelt for investorer i Europa at investere i andre landes obligationer uden at løbe en valutakursrisiko. Dette har skabt et større marked for obligationerne med en væsentlig bedre likviditet på det sekundære marked end da obligationerne var udstedt i de enkelte landes valuta. Udbuddet af virksomhedsobligationer på det danske værdipapirsmarked er dog stadig begrænset. De danske virksomheders størrelse samt traditionen for at virksomheder henter deres finansiering igennem pengeinstitutter må antages at være forklaringen. Den primære mængde af virksomhedsobligationer i Danmark er de såkaldte Erhvervslån (Christensen 2005, side 258). Disse obligationer er udstedt af virksomheder, der er støttet af en form for statsgaranti, eksempelvis Storebæltsforbindelsen, Ørestaden, Hypotekbanken mv. Derudover er mange af udstederne af virksomhedsobligationer i Danmark finansielle institutioner. En række øvrige virksomheder er dog også begyndt at udstede virksomhedsobligationer, men markedet er fortsat begrænset. Som eksempler på danske virksomhedsobligationer kan nævnes Dong Energy, Vestas, TDC, Carlsberg, Mærsk mv. De statsgaranterede udstedere og finansielle institutioner antages at have karakteristika, der adskiller sig væsentligt fra øvrige virksomhedsobligationer, og de vil derfor ikke blive medtaget i denne opgave. 16

17 2.5.2 Faktorer, der har påvirkning på udbredelse af virksomhedsobligationer Størrelsen af virksomheden har betydning for muligheden og fordelagtigheden af at udstede virksomhedsobligationer. Der er en række omkostninger forbundet med at udstede virksomhedsobligationer, heriblandt formidlingsprovision til banken, omkostninger forbundet med kreditvurdering mv. Derudover vil det være muligt at opnå den laveste rente ved udstedelse af større serier, da dette vil sikre en god likviditet af obligationerne. Derfor er udstedelse af virksomhedsobligationer særligt velegnet ved større kapitalbehov. Da den danske erhvervsstruktur er kendetegnet ved forholdsvis få store selskaber er grundlaget for udstedelse af virksomhedsobligationer begrænset. Derudover har mange institutionelle investorer, herunder særligt liv- og pensionsselskaber, i deres investeringspolitik begrænsninger for, hvor meget de må investere i virksomhedsobligationer, og hvor meget af denne investering, der må være high yield obligationer. Dette sætter en begrænsning for udbredelsen, idet den optimale pris for finansieringen for virksomheden kun kan opnås, hvis der er nok købere på markedet. Yderligere må det formodes, at den stigende udbredelse af virksomhedsobligationer vil have en vis domino-effekt, således at flere virksomheder vil begynde at udstede disse. Virksomhedsobligationer kan som tidligere nævnt sammensættes på mange forskellige måder, og er i Danmark blot et alternativ til den mere traditionelle fremmedfinansiering via pengeinstitutter. I takt med at virksomhedsobligationerne bliver mere udbredt vil der automatisk dannes en form for ramme for hvorledes obligationerne bør sammensættes. Virksomheder, der ønsker at bevæge sig ind på denne form for finansiering, kan dermed bruge andre virksomheder som inspiration til hvorledes obligationerne kan sammensættes, samt hvilken pris på finansieringen de kan forvente. Derudover vil investorerne også løbende få mere erfaring med handel med virksomhedsobligationer og der vil dannes en større efterspørgsel efter disse produkter. 2.6 Risici ved investering i virksomhedsobligationer Ved investering i virksomhedsobligationer skal man, udover kreditrisikoen, være opmærksom på de samme risici, som der er ved investering i stats- og realkreditobligationer: Renterisiko Valutakursrisiko 17

18 Likviditetsrisiko Renterisikoen kan udtrykkes ved varigheden, der beskriver hvor meget en obligations kurs ændrer sig ved ændringer i renteniveauet. Renterisikoen er en usikkerhed ved obligationsinvestering, da denne kan medføre et kurstab eller kursgevinst. Hvis investor ønsker at beholde obligationen til udløb, har kursudsving ikke så stor betydning, da obligationen vil blive indfriet til kurs 100 ved udløb. Kursudsving vil dog have betydning for den løbende værdi af ens investering. Når der investeres i udenlandske virksomhedsobligationer bør man ifølge Christensen (2005) korrigere varigheden med rentevolatiliteten i de enkelte lande. Valutakursrisikoen er ligeledes en risikofaktor ved at investere i udenlandske værdipapirer, og dermed også udenlandske virksomhedsobligationer. Udsving i valutakursen kan have stor betydning for værdien af ens investering, hvilket kan medføre større tab eller gevinster. Denne risiko beskrives bedst ved at estimere valutakursvolatiliteten, hvor det kan opgøres hvor store udsving der er i den pågældende valutaeksponering. Markedet for virksomhedsobligationer er begrænset i Danmark, og derfor vil danske investorer, der ønsker at investere i virksomhedsobligationer, ofte investere i fremmed valuta. Da denne opgave er begrænset til at beskæftige sig med obligationer udstedt i EURO, antages valutakursriskoen at være begrænset pga. Danmarks fastkurssamarbejde med Euro-landene. Derfor vil valutakursrisiko og rentevolatilitet i de enkelt lande ikke blive beskrevet yderligere. Likviditetsrisiko er i høj grad aktuelt i forbindelse med investering i virksomhedsobligationer. Likviditetsrisikoen er udtryk for at værdipapirer handlet i mindre serier, ikke er likvide og ikke bliver handlet så meget på det sekundære marked. Det kan dermed være svært at finde en køber hvis man ønsker at sælge obligationerne, hvilket kan presse prisen i bund. Dermed vil der ofte være et stort spread mellem købog salgskurs. Virksomhedsobligationer udstedes ofte direkte på det primære marked, hvor investorer der ønsker at yde virksomheden lån modtager obligationerne allerede ved udstedelsen. Den efterfølgende handel på det sekundære marked vil dermed være begrænset, og prissætningen vil dermed ikke altid være optimal, hvis man ønsker at handle med papirerne. Derudover bliver virksomhedsobligationer ofte udstedt i forholdsvis små serier, hvilket naturligvis afhænger af virksomhedens størrelse og 18

19 behov. For langsigtede investorer, der køber virksomhedsobligationen med henblik på at beholde denne til udløb, har likviditetsrisikoen dog ikke den store betydning. Udover de generelle risici ved investering i obligationer er der dog også en række faktorer, der spiller en særlig risiko ved investering i virksomhedsobligationer. Dette kan bl.a. være mangel på fuldstændig information om de virksomheder man investerer i, og dermed den risiko man påtager sig. Da serierne er mindre og mængden af udbydere bredere end ved øvrige obligationsudstedelser kan det være svært for den enkelte investor at få fuldt indblik i, hvilken risiko man påtager sig. Derudover kan virksomhedsobligationer være sammensat på forskellige måder, alt efter den udstedende virksomheds ønsker, og investor bør derfor ligeledes sætte sig grundigt ind i, under hvilke vilkår obligationen er udstedt. Derfor er det ofte nødvendigt at der skaffes en stor mængde informationer inden investeringen foretages. Denne dokumentation kan være vanskelig at indsamle og derudover skal investor naturligvis være opmærksom på, om virksomheden forsøger at skjule relevant information. Denne mangel på fuldstændig information kan være en væsentlig årsag til, at kreditspændet på virksomhedsobligationer ofte er større end hvad der rent teoretisk kan begrundes (Lando 2000). Den væsentligste risiko ved virksomhedsobligationer er dog kreditrisikoen. Ved investering i stats- og realkreditobligationer anses kreditrisikoen for at være minimal, da tilbagebetalingen er sikret af staten eller andre store offentlige institutioner, og risikoen for konkurs dermed anses for at være meget begrænset. Denne risiko er der imidlertid ved investering i virksomhedsobligationer, da udstederen her er enkelte virksomheder, hvor der ikke er så store samfundsmæssige konsekvenser ved virksomhedens konkurs. Dog vil obligationer udstedt af finansielle institutioner have en lav kreditrisiko tilsvarende realkreditinstitutternes. I denne opgave vil der blive arbejdet med obligationer udstedt af traditionelle virksomheder, og ikke obligationer, hvor udstederen er en finansiel institution, da der ellers vil være tale om to forskellige typer at kreditrisici. Begrebet kreditrisiko vil blive uddybet i det følgende afsnit. 19

20 3 Kreditrisiko Som nævnt er kreditrisikoen af stor betydning for investering i virksomhedsobligationer, og den samlede risiko, man som investor er udsat for ved denne investering. Kreditrisiko er udtryk for, at man som investor risikerer ikke at få sine penge igen, hvis virksomheden ikke kan opfylde sin forpligtigelse. Et væsentligt begreb i den sammenhæng er virksomheds konkurs eller default- som vil blive beskrevet i det følgende afsnit. 3.1 Definition af default Default er et bredt udtryk, der dækker over at virksomheden er gået konkurs og ikke er i stand til at betale sine forpligtigelser. I praksis bliver en virksomhed erklæret konkurs overfor offentligheden når denne situation indtræffer. Idet virksomheden er erklæret konkurs, er situationen tydelig for kreditorer og øvrige shareholders. En virksomhed vil typisk blive erklæret konkurs af en af sine kreditorer, når virksomheden ikke er i stand til at betale sine forpligtigelser overfor denne. Denne situation udspringer dermed af, at virksomheden er likviditetsmæssigt insolvent, men på trods af dette kan egenkapitalen fortsat godt være positiv. I økonomisk teori er det nødvendigt med en definition af, hvornår konkurs indtræffer for at kunne opstille beregninger for blandt andet kreditrisiko. De forskellige modeller har deres egen definition af hvornår default antages at være indtruffet, og disse definitioner beskrives under den enkelte model. Som generel definition er default udtryk for at, virksomheden ikke er i stand til at betale obligationsejeren den lovede kuponrente og/eller hovedstol tilbage. 3.2 Konkursrækkefølge Ved konkurs bliver en virksomheds aktiver gjort op og realiseret, og derefter fordelt til kreditorerne ud fra konkursrækkefølgen. Princippet er, at kreditorer indenfor samme prioritetsstilling tilgodeses ens, og dermed får samme andel af deres tilgodehavende godtgjort. Prioritetsrækkefølgen kan forenklet sammenfattes således (Sydbank 2009): 1. Foranstillede krav 2. Simple krav 3. Efterstillede krav 4. Ejerandele 20

21 Virksomhedsobligationer, der er sikret i form af eksempelvis pant i virksomhedens aktiver hører under de foranstillede krav, og har dermed høj sikkerhed for at få sine penge i tilfælde af konkurs. De fleste virksomhedsobligationer er dog usikrede og hører til under de simple krav. De vil derfor ofte kun få fyldestgjort en del af deres tilgodehavende i tilfælde af konkurs. Usikrede virksomhedsobligationer betegnes internationalt som senior unsecured eller senior unsubordinated. Ejerandelene, i form af bl.a. aktionærer, vil ofte ikke opnå nogen dækning ved virksomhedens konkurs. 3.3 Definition af kreditrisiko Kreditrisiko er udtryk for, at man som investor risikerer ikke at få sine penge igen. Den manglende betaling kan både vedrøre de løbende rentebetalinger samt tilbagebetalingen af hovedstolen ved udløb. Kreditrisiko er som nævnt den primære faktor, der adskiller virksomhedsobligationer fra øvrige former for investering i obligationer. Kreditrisiko kan opdeles i fire former for risici (noter - Finansiel Styring, lektion 6): Eksponeringsrisiko Konkursrisiko Generhvervelsesrisiko Migreringsrisiko Eksponeringsrisikoen er udtryk for den risiko som vedrører specifikke brancher eller virksomheder, og som virksomheden er mere udsat for, end andre virksomheder i andre brancher. I denne opgave vil der ikke blive foretaget en kvalitativ analyse af virksomheden, hvorfor eksponeringsrisikoen ikke vil have betydning for analysen, og derfor ikke behandles videre. Konkursrisikoen vil derimod være et væsentligt emne i opgaven, da dette er risikoen for, at virksomheden går konkurs og man som investor ikke får sine penge igen. Begrebet konkurs er en lidt svævende størrelse og kan være vanskelig at opstille en konkret definition på. Begrebet default blev forklaret ovenfor, og vil blive uddybet yderligere når konkursrisiko behandles igennem opgaven. Det vigtigste for investor er dog, at konkurs vil have den konsekvens at en del af investeringen er tabt. Begrebet generhvervelsesrisiko dækker over hvor stor en del af investeringen investor kan forvente at få dækket i tilfælde af virksomhedens konkurs. Der vil i de fleste 21

22 tilfælde stadig være aktiver tilbage i virksomheden, og denne værdi har obligationsejeren mulighed for at få del i. En investor har mulighed for at sikre sig, at få så meget at sin investering som muligt igen ved virksomhedens konkurs. Dette kan ske ved at tage sikkerhed for udlånet, eksempelvis pant i virksomhedens aktiver, og derved stå foran de andre kreditorer i tilfælde af en konkurs. Migreringsrisiko hænger tæt sammen med konkursrisikoen, og beskriver risikoen for at virksomhedens situation ændrer sig, og at konkursrisikoen dermed stiger eller falder. En virksomheds konkursrisiko ændres løbende som følge af deres investeringer, og hvordan de administrerer virksomhedens aktiver. Risikoen for, at en virksomhed ændrer profil til at være mere eller mindre risikabel betegnes migreringsrisiko. Hvis konkursrisikoen stiger på de obligationer man tidligere har erhvervet, har man jo ikke mulighed for at kompensere for denne risiko i form at et højere kreditspænd eller lavere købskurs på obligationen. Men den mulige salgskurs på obligationen ændrer sig i takt med kreditrisikoen, og dermed vil investor få et urealiseret tab. Konkursrisiko og migreringsrisiko beskrives nærmere i afsnit 4 om rating. 3.4 Tabsfordeling Kreditrisikoen på virksomheder antages at være højreskæv og med lange haler, som det ses af Figur 2. Sandsynligheden for at opleve små tab er derfor stor og dette forekommer ofte, mens de større tab forekommer i mere begrænset omfang. Figur 2: tabsfordelingen (kilde: noter Finansiel Styring II) For en investor er det naturligvis interessant at forsøge at få sat tal på det mulige tab. Tabsfordelingen kan opdeles i de forventede tab og de uforventede tab. Det forventede tab kan man afdække sig imod i prisfastsættelsen, hvor sandsynligheden for default 22

23 indregnes. Det uforventede tab og det katastrofale tab, er tab der ligger derudover og som påfører investor en ekstra risiko. 3.5 Afdækning af kreditrisiko Kreditrisiko er en væsentlig usikkerhedsfaktor for investor ved investering i virksomhedsobligationer. For at begrænse sin risiko for tab, er det derfor interessant for investor så vidt muligt at afdække denne risiko. Denne afdækning kan ske på flere forskellige måder Spredning af risiko For det første vil det være relevant for investoren, så vidt muligt, at investere i flere forskellige aktivtyper, for at sikre sig, at hele ens formue ikke er eksponeret for de samme risici. Ved at sprede sine investeringer på flere forskellige aktivtyper, kan man bestræbe sig på, at hele formuen ikke er følsom overfor de samme risikofaktorer. Derved opnår man samlet set en lavere risiko. Forskellige aktivtyper der kan investeres i kan være obligationer, herunder både virksomheds- stats- og realkreditobligationer, aktier, valuta, råvarer, fast ejendom mv. For at sprede den samlede investering, kan man vælge at dele af ens formue er placeret risikofyldt og andre mere sikre. Eksempelvis kan man vælge at investere sin pensionsordning i aktier og andre risikofyldte værdipapirer, mens man vælger at placere sin frie formue i kontanter og dermed en risikofri placering. Et råd til en investor vil dermed være, ikke at placere hele sin formue i virksomhedsobligationer Diversifikation For den del af investeringen, der er i virksomhedsobligationer kan en del af risikoen ligeledes diversificeres væk. Ifølge porteføljeteorien er det muligt at diversificere den usystematiske risiko bort, ved at sprede sin investeringssum over flere forskellige værdipapirer/virksomheder. Den usystematiske risiko er den risiko, der er specifik for det enkelte aktiv, og dermed vedrører virksomhedens forretningsområde og politikker for virksomhedens drift (Christensen & Pedersen 2009). Teorien om diversifikation er udviklet og brugt indenfor investering i aktier. Teorien antages ligeledes at være anvendelig for investering i virksomhedsobligationer, da denne form for investering som tidligere nævnt har flere fællestræk med investering i aktier. Dog skal en portefølje af virksomhedsobligationer sammensættes af mange forskellige papirer i forhold til en portefølje af aktier. Dette skyldes at fordelingen af tab på virksomhedsobligationer som tidligere nævnt er højreskæv, og at store tab dermed er sjældne. Derfor skal der mange 23

24 lån til at opveje de store tab når de forekommer (Grosen & Høg 2008). Porteføljer med virksomhedsobligationer vil ikke blive behandlet i opgaven, hvor der kun fokuseres på enkelt virksomhedsobligationer. Ifølge Elton (2001) viser det sig dog, at kreditrisikoen ved virksomhedsobligationer primært er systematisk, og dermed ikke kan bortdiversificeres ved at sammensætte en portefølje af virksomhedsobligationer Kredit derivater Diversifikation ifølge porteføljeteorien kan ikke afdække den del af risikoen, der henfører til den systematiske risiko. Den systematiske risiko afhænger af den generelle udvikling i økonomien, og er dermed udsat for udsving i den økonomiske politik, inflation mv. Den systematiske risiko ved virksomhedsobligationer kan forsøges afdækket med finansielle derivater. En mulighed er samtidig at investere i optioner, hvor en købt put option kan give sikkerhed for, at investoren kan sælge virksomhedsobligationen igen til en på forhånd aftalt pris. En anden mulighed, der er blevet mere udbredt indenfor de seneste år, er at afdække sin kreditrisiko ved hjælp af credit default swaps (CDS). Opbygningen af CDS er vil blive beskrevet i det følgende afsnit CDS Credit Default Swaps En CDS anskaffes som beskyttelse mod default-risikoen på en virksomhedsobligation. Køberen af CDS (PB) køber beskyttelse med en virksomhedens konkurs, mod at betale en løbende præmie. Sælgeren af CDS (PS) stiller sig som garant for at dække tabet, hvis den pågældende virksomhed defaulter. Denne garanti gælder indtil det underliggende aktiv er defaultet eller indtil CDS en udløber. Som betaling for at påtage sig denne risiko, modtager PS en løbende præmie. Opbygningen af en CDS ses i Figur

25 Figur 3: CDS (kilde: egen tilvirkning) Ved at købe en CDS på den virksomhed, investor er placeret i via sin beholdning af virksomhedsobligationer, kan investor eliminere kreditrisikoen, idet han nu har beskyttelsen i form af CDS en. På den måde kan investor vælge at fjerne en del af sin kreditrisiko. Præmien på CDS en gør naturligvis, at det vil være omkostningstungt at fjerne hele kreditrisikoen, og at man dermed vil reducere sit afkast kraftigt. Ved at sælge en CDS er kan en investor satse på, at den pågældende virksomhed ikke går konkurs, og dermed tjene præmien som afkast på sin investering. Dette vil give en afkastprofil der er tilsvarende direkte investering i virksomhedsobligationen. En investering i en CDS kræver dog ikke samme likviditetsbehov på investeringstidspunktet, da man ved investering i CDS ikke ejer det underliggende aktiv. Derfor skal der heller ikke betales en hovedstol ved indgåelse af aftalen. Først ved virksomhedens default skal sælgeren af beskyttelsen levere pengene. Der kan dog forekomme løbende marginafregning, der stiller visse krav om likviditet. Forløbet ved investering i CDS kontrakter vil ikke blive yderligere uddybet i denne opgave. 4 Rating I forbindelse med at en virksomhed udsteder virksomhedsobligationer for første gang, lader virksomheden sig ofte rate af et af de store ratinginstitutter. Formålet med dette er, at investor dermed har mulighed for at bedømme kreditrisikoen i virksomheden, samt at virksomheden kan opnå den rette pris for sine virksomhedsobligationer. En virksomhed med en god kreditkvalitet bør jo gøre investorerne opmærksomme på dette, for at kunne opnå den billigst mulige finansiering via virksomhedsobligationerne. Mange større virksomheder har derfor en rating, hvilket vil sige en karakter for, hvordan deres kreditrisiko er. Denne rating har de anmodet et ratinginstitut om at udarbejde. 25

26 De største og mest anerkendte ratinginstitutter er Moody s og Standard & Poor s. Virksomheden betaler instituttet for at foretage en kvantitativ og kvalitativ analyse af virksomhedens kreditrisiko, ved at analysere deres regnskaber samt foretage en virksomhedsanalyse. Ud fra resultaterne af denne analyse får virksomheden en samlet score ud fra ratinginstituttets klassifikation. Nedenfor ses en tabel over de to institutters klassifikationer, og hvordan ratingen udmunder i en opdeling i investment grade og high yield. Figur 4: Ratings (kilde: Christensen 2005) Standard & Poor's Moody's Forklaring Type AAA Aaa Bedste rating AA Aa Meget høj rating Investment grade A A Øverste medium rating BBB Baa Laveste medium rating BB Ba Lav rating, spekulativ B B Meget spekulativ CCC Caa Betydelig risiko High Yield CC Ca Stor konkursrisiko C C Står foran konkurs DDD Konkurs Default Ratingen er, som det ses af ovenstående tabel, ordinært skaleret. Der kan være virksomheder med meget forskellige risikoprofiler indenfor en rating, da ratingen er opdelt i forholdsvis få kategorier. For en dybere opdeling af klassifikationen anvender Standard & Poor s + og -, mens Moody s anvender 1,2 og 3, hvor 1 er den bedste rating indenfor en kategori. Derudover bruges Moody s betegnelsen on watch hvis virksomheden er i fare for en nedklassifikation ( Også lande kan få tildelt en rating, og en virksomhed kan aldrig opnå en højere rating end det land virksomheden er beliggende i. I resten af opgaven vil det primært være Moody s klassifikation der bliver anvendt, men også Standard & Poor s klassifikationer ses i enkelte tabeller. Opdelingen fra de to institutter ligger tæt op ad hinanden, og klassifikationerne kan altid sammenlignes via Figur 4. Den karakter virksomheden får, er udtryk for hvor stor kreditrisiko, der er ved den pågældende virksomhed. Investment grade dækker over de obligationer, hvor 26

27 kreditrisikoen antages at være lille, dvs. fra AAA(Aaa) til BBB(Baa). Investering i investment grade obligationer kan stort set foretages ud fra samme investeringsprincip som øvrige obligationer, da kreditrisikoen kan antages at være begrænset. Hvis man derimod investerer i High Yield virksomhedsobligationer er investeringen mere spekulativ, og man påtager sig en højere risiko. Denne risiko bliver investor betalt for i form af et højere kreditspænd. De virksomheder der får dårligere rating end high yield betegnes med default og betegner dermed en virksomhed der står umiddelbart foran en konkurs. Det vil i denne opgave ikke blive nærmere beskrevet, hvordan ratinginstitutternes analyse foregår. Investor er naturligvis interesseret i, hvilken kreditkvalitet der er i de virksomhedsobligationer, han påtænker at investere i. Som tidligere nævnt er risikoen forskellig, alt efter hvilken stilling obligationen har i konkursrækkefølgen. De enkelte obligationsudstedelser kan derfor ikke altid antages at have en risiko, der svarer til samme rating som selve virksomheden. De fleste virksomhedsobligationer er dog senior usikrede obligationer, og ratingen af disse obligationsudstedelser ligger altid tæt op af virksomhedens rating. Dette skyldes, at default af disse obligationer vil hænge tæt sammen med virksomhedens default (Bessis, side 530). Da gælden er usikret har obligationsejerne ikke ekstraordinær mulighed for at få del i de tilbageværende aktiver, i forhold til de øvrige kreditorer. Virksomhederne betaler selv for at få tildelt en rating. Der er flere grunde til, at det er nødvendigt for virksomhederne at have en rating i forbindelse med udstedelse af virksomhedsobligationer. For det første giver en god kreditrating virksomheden mulighed for at have et meget lavt kreditspænd på obligationerne, hvorved de opnår en billigere finansiering. Dernæst er mange investorer kun villige til at investere i virksomhedsobligationer, der er tildelt en rating, og for institutionelle investorer kan dette være en betingelse i investeringspolitikken. Derfor er der risiko for lav likviditet i obligationsserier udstedt uden en rating, hvilket vil påvirke prissætningen. Virksomhederne vil dermed risikere at få en lav pris for deres obligationer, og dermed skulle betale en høj effektiv rente. Ratingen giver et øjebliksbillede af virksomhedens kreditrisiko, og er baseret på historiske informationer. Den kvalitative analyse af virksomheden bør dog betyde at fremtidige faresignaler er indarbejdet i ratingen, og ved ændringer i situationen justerer 27

28 ratinginstituttet deres rating. En virksomheds rating kan dermed ses som udtryk for kreditrisikoen. Når en virksomhed først har indgået et samarbejde med et af ratinginstitut, fortsætter instituttets overvågning af virksomheden, hvor analysen opdateres løbende, så ratingen kan tilpasses hvis der sker ændringer i markedet eller lignende. Virksomheder vælger typisk at blive ratet af to institutter for at kunne fremvise en mere sikker kreditrisikoprofil. Virksomheden har mulighed for at nedlægge veto mod en rating inden den bliver offentliggjort for første gang. Så hvis en virksomhed kun har en rating, kan det være et tegn på, at ratingen hos det andet institut ikke har været tilsvarende positiv (Yglesias 2005). Dette kan dermed være et faresignal, men skal dog fortolkes varsomt, da det naturligvis også kan betyde at virksomheden blot har valgt kun at bruge et ratinginstitut. Udover at tildele de enkelte virksomheder ratings, laver ratinginstitutterne ligeledes øvrige analyser over den gennemsnitlige kreditrisiko i de virksomheder, der er tilknyttet instituttet. 4.1 Øvrigt analysearbejde Udover at analysere og rate virksomhederne, laver ratinginstitutterne ligeledes andet analysearbejde. De laver bl.a. rapporter med analyse af historisk kreditrisiko og konkurs, og statistik over hvilke virksomheder, der er endt med konkurs. Disse rapporter udarbejdes årligt, og eksisterer også for enkelte regioner. I rapporterne analyseres der både på enkeltstående år samt udviklingen over tid. Disse rapporter vil blive inddraget senere i opgaven i forbindelse med den praktiske del. I det følgende afsnit vil det ligeledes blive beskrevet, hvilke data der udarbejdes af ratinginstitutterne til brug for vurdering af kreditrisiko. Både Moody s og Standard & Poor s offentliggør rapporter om udviklingen indenfor bestemte sektorer og udviklingen i den globale økonomi. Der er således meget hjælp at hente for investorer, der ønsker viden om kreditrisikoen i virksomheder. En del af ratinginstitutternes arbejde er tilgængeligt på deres hjemmesider ( mens øvrige tjenester og opgørelser kun er tilgængelige hvis man som virksomhed abonnerer på dette. 28

29 4.1.1 Default, transitionsmatrice og recovery I ratinginstitutternes rapporter (Moody s 2010) uddybes kreditrisikoen, ved en vurdering af eksponeringsrisikoen, konkursrisikoen, generhvervelsesrisikoen samt migreringsrisikoen. Defaultsandsynlighederne opgøres over forskellige perioder opgjort på eksempelvis brancher, og rapporterne beskriver hvilke virksomheder, der er gået konkurs indenfor den forrige periode. Dette giver investoren en fornemmelse af, hvilken type virksomheder, der er særligt eksponeret ovenfor konkurs, dvs. eksponeringsrisikoen. Konkursrisikoen for virksomhederne opgøres i institutternes opgørelse over historiske defaultsandsynligheder. Her opgøres det, hvor mange virksomheder der er gået konkurs indenfor hver rating kategori i forhold til, hvor mange virksomheder der var registreret i begyndelsen af perioden. Ud fra opgørelserne ses det naturligt nok, at virksomheder med høj rating har en defaultsandsynlighed tæt på 0, mens defaultsandsynligheden stiger i takt med lavere rating(se eksempel i Tabel 5). Der udarbejdes ligeledes statistik over, hvor mange virksomheder der i alt er gået konkurs i forskellige perioder. Generhvervelsesrisikoen beskrives ved hjælp af recovery rates. Recovery rates angiver hvor meget investor kan forvente at få i kompensation ved virksomhedens konkurs, og angives i procent. Generhvervelsesrisikoen kan beregnes som 1-recovery rate. Migreringsrisikoen kan vurderes ud fra ratinginstitutternes offentliggørelse af transitionsmatricer. Et eksempel på denne transitionsmatrice for europæiske virksomheder fra ses i nedenstående tabel. Tabel 1: Transitionsmatrice, europæiske virksomheder (kilde: Moody's 2010) 29

30 I transitionsmatricen vises sandsynligheden for, at en virksomhed efter et år, enten stadig vurderes at ligge i samme ratingkategori, eller har ændret rating som følge af ændret kreditrisiko i virksomheden. Eksempelvis er der historisk 88,49 % sandsynlighed for, at en virksomhed, der var Aaa ratet i starten af perioden, ligeledes er dette efter et år. Det mest sandsynlige er, som det ses, at virksomheden fortsat har samme rating efter et år, hvorfor tallene i diagonalen tværs igennem tabellen er størst. WR betegner de virksomheder, der ikke længere er ratet, f.eks. fordi ratinginstituttet ikke har nok oplysninger til at foretage en rating, eller fordi virksomheden ikke ønsker ratingen længere. Ovenstående opgørelser supplerer ratinginstitutternes rating, og giver investor en masse information til brug for vurdering af virksomheders kreditrisiko. 4.2 Kritik af ratinginstitutter Ratinginstitutterne giver med deres rating investorerne en mulighed for at vurdere, hvor sandsynligt det er, at den pågældende virksomhed går konkurs, og at investoren dermed mister en del af sin investering. Som følge af at virksomhedsobligationer er blevet mere udbredt, øges efterspørgslen efter ratinginstitutternes kompetence. Der har dog været en del kritik af ratinginstitutterne, og i hvilket omfang man kan stole på deres rating. Ratinginstitutterne er i en branche med begrænset konkurrence. Som nævnt er Moody s og Standard & Poor s de suverænt største og derudover er en af deres eneste store konkurrenter instituttet Fitch. Den manglende konkurrence skyldes primært den store opstartsbarriere der består i, at et nyt institut skal have oparbejdet et godt omdømme før det kan tiltrække virksomhederne, og dette er en længerevarende proces (Yglesias 2005). Virksomhederne har dermed kun få valgmuligheder, når de ønsker at få etableret en rating, for hvis de ikke vælger Moody s eller Standard & Poor s kan dette tolkes af investorerne som et dårligt tegn. Manglen på konkurrence kan dog også have en positiv effekt, idet ratinginstituttene ikke behøver at bekymre sig for, om virksomheden vælger dem fra, hvis de klassificeres med en mindre positiv rating. Ratinginstitutterne har derudover været kritiseret for ikke at være objektive, idet de betales af de virksomheder, der skal have foretaget en rating. Dette giver en interessekonflikt, idet institutterne er afhængige af at få deres løn fra de selskaber de rater. Det er dog svært at forestille sig hvordan betalingen ellers skulle foregå, da det er virksomhederne der har den største enkelt-interesse i at få en rating. Investorernes 30

31 interesse er jo som udgangspunkt blot, at så mange virksomheder som muligt har en rating. De virksomheder, der ikke har en rating kan de jo fravælge af den årsag. Der har ligeledes været tilfælde, hvor kritikere har beskyldt ratinginstitutterne for manglende nedjustering af ratings, og at institutterne ikke justerer deres ratings ofte nok. Særligt i starten af finanskrisen i 2007 og 2008 har der været eksempler på, at virksomheden har bibeholdt en høj rating helt op til det tidspunkt, hvor virksomheden er gået konkurs eller er kommet i store økonomiske vanskeligheder (Bessis, side 531). Generelt set bør investor altid være kritisk over for virksomheders rating, især hvis der er sket nylige ændringer i virksomhedens forretningsområde, som ratingen muligvis ikke har fået indarbejdet endnu. Til brug for kvantificering af kreditrisiko giver ratingen dog et godt udgangspunk, og giver mulighed for sammenligning af kreditrisiko for forskellige virksomheder og virksomhedsobligationer. 5 Kvantificering af kreditrisiko Det er, som beskrevet i de tidligere afsnit, primært kreditrisikoen, der adskiller virksomhedsobligationer fra øvrige obligationer, og denne faktor, der komplicerer prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer. Derfor vil dette afsnit beskrive forskellige tilgange til at vurdere kreditrisikoen på obligationerne, og fordele og ulemper ved de forskellige modeller vil blive belyst. Metoderne til at vurdere kreditrisikoen vil senere i opgaven danne udgangspunkt for prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer. For investorer og andre markedsaktører er det interessant at finde metoder til at måle kreditrisikoen, og dermed vurdere hvor risikabel den pågældende virksomhed er. Ved anden investering i obligationer fokuserer investor oftest på den effektive rente for at vurdere hvor attraktiv investeringen er. Ved investering i virksomhedsobligationer er den effektive rente dog ikke tilstrækkelig til at beskrive det forventede afkast, da den effektive rente af obligationen jo blot er den forrentning virksomheden lover. Hvis virksomheden får kreditmæssige problemer, er den muligvis ikke i stand til at betale den lovede kuponrente og hovedstolen tilbage, og investor vil dermed opleve et tab. Investor har derfor brug for at få sat tal på den risiko han løber ved investeringen. Udgangspunktet for denne kvantificering må være at opgøre udstederens defaultsandsynlighed og hvor meget udstederen kan betale tilbage i tilfælde af konkurs (Lando 2000). 31

32 Kreditrisiko kan overordnet set beskrives ud fra to forskellige modeltyper; de strukturerede modeller og de reducerede modeller. De strukturerede modeller tager udgangspunkt i Mertons teori, om at investering i en virksomhed kan anskues ud fra optionstankegangen. Derved kan kreditrisikoen beskrives ud fra markedsdata samt nøgletal fra den konkrete virksomhed. De reducerede modeller tager i stedet udgangspunkt i markedsdata om virksomheden, og forsøger dermed ud fra offentlig tilgængelig information om virksomheden at vurdere kreditrisikoen. De to metoder vil blive beskrevet nærmere i de følgende afsnit, hvor det også vil blive beskrevet, hvordan modellerne kan benyttes i praksis. 5.1 De strukturerede modeller Disse modeller tager som nævnt udgangspunkt i Mertons teori baseret på optionstankegangen. Ud fra denne tankegang kan aktieinvestering ses som en call option, hvor det maksimale tab aktionærerne kan risikere, er den indskudte aktiekapital. Dermed kan optionsteorien bruges til at beskrive virksomhedens økonomiske situation, og dermed også kreditrisikoen. Default i Mertons teori er defineret til at være når aktivernes markedsværdi er mindre end gældens værdi. I denne finansielle teori har aktionærerne således en option på at lade virksomheden gå konkurs, hvis gælden overstiger aktivernes værdi, da dette ved konkurs vil være det bedste alternativ for aktionærerne. I denne sammenhæng er det vigtigt at være opmærksom på, at gældens værdi defineres som den pålydende værdi af gælden, der skal betales tilbage når gælden udløber, og ikke markedsværdien af gælden på tidspunktet for default. Værdien af aktiverne opgøres teoretisk ud fra følgende tankegang: = + Ud fra denne sammenhæng vil default kun kunne indtræffe, hvis egenkapitalen er negativ. I opgørelsen af aktivernes værdi er det dog markedsværdien af gælden, og ikke den pålydende værdi af gælden, som bruges til at beregne default. I virksomhedsfinansieringsteori kan aktivernes værdi ifølge Miller & Modigliani opgøres som den samlede værdi af alle de fremtidige cash-flows (Bessis, side 556). Dermed giver det mening at virksomheden er default, hvis alle de fremtidige cash-flows ikke er tilstrækkeligt til at dække værdien af gælden. 32

33 5.1.1 Optionstankegangen Profilen på en call option opstår, idet aktionærerne har en implicit put option på at sælge aktivernes værdi til kreditorerne til en strikekurs på gældens pålydende værdi. Det vil sige, at aktionærerne har muligheden for at overlade aktiverne til kreditorerne og trække sig ud, hvis værdien af aktiverne falder, så de ikke længere er mere værd end virksomhedens gæld. Dermed er kreditorerne efterladt med værdien af aktiverne, der er mindre værd end gælden, og er dermed ikke sikret at få deres obligationsrestgæld tilbage. Aktionærerne har dermed tabt hele værdien af deres investering, men risikerer ikke yderligere tab. At investeringssummen kan gå tabt er en kendt risiko for aktionærerne, og er down-side ved investering i aktier. Up-side er derimod, at aktionærerne har en uendelig gevinstmulighed, hvis værdien af aktiverne stiger, idet de til enhver tid ejer en andel af virksomhedens egenkapital. Denne up-side adskiller sig væsentligt fra obligationsejerne, der i bedste fald modtager hovedstolen på lånet retur ved udløb, og ikke har yderligere gevinstpotentiale. Aktionærerne ejer dermed det underliggende aktiv samt en put-option på virksomhedens aktiver. Den samlede afkastprofil for en put option og en aktie danner profilen for en call option, og sammenhængen er illustreret i nedenstående figur. Figur 5: profilen for en call-option (kilde: noter - Finansiel Styring I, lektion 6) Samlet set ejer aktionærerne en call option på virksomhedens aktiver, hvor strike kursen er gældens værdi. Så længe aktivernes værdi overstiger gældens værdi er optionen inthe-money, men idet aktivernes værdi falder til under strike er optionen out-of-the money, og har ingen værdi. 33

34 Obligationsejerne antages i teorien at have solgt denne put-option til aktionærerne. På grund af put-call pariteten vil put og call optionen altid have samme værdi. Sandsynligheden for default og dermed optionens værdi vil afhænge af følgende faktorer: Gældsandelen Aktivernes volatilitet Tidsperioden Alle tre faktorer påvirker optionens værdi i samme retning. Jo større gældsandelen er, jo mere volatile aktiverne er samt jo længere tidsperiode der regnes på, jo større er sandsynligheden for virksomhedens default. Denne sammenhæng er illustreret i nedenstående figur: Figur 6: Optionstilgangen (kilde: noter - Finansiel Styring I, lektion 6) Mertons teori har givet mulighed for at anskue kreditrisiko på en alternativ måde, og sætte tal på kreditrisikoen ved at bruge Black-Scholes formler for optioner. Ved brug af Black-Scholes optionsformler antages det, at en række forudsætninger er opfyldt (Hull 2009): 1. Aktiekursen følger en geometrisk Brownsk bevægelse 2. Det er muligt at gå kort i aktiverne 3. Der er ingen transaktionsomkostninger eller skat 4. Der er ingen dividende 34

35 5. Der eksisterer ikke risikofrie arbitragemuligheder i markedet 6. Handel med værdipapirer foregår kontinuert 7. Den risikofrie rente er konstant og er ens for alle løbetider Flere af de ovenstående forudsætninger er ofte ikke opfyldt, f.eks. betales der dividende på mange værdipapirer og både skat og transaktionsomkostninger er stort set altid til stede i markedet. Derfor må der i mange tilfælde afviges fra nogle af forudsætningerne, hvilket ofte også kan ske uden de store konsekvenser for modellens resultat Modeller indenfor optionstankegangen Flere analysebureauer har dannet modeller til brug for kvantificering af kreditrisiko på baggrund af Mertons teori, bl.a. er Moodys KVM Credit Monitor model opstillet ud fra denne teori. En af fordelene ved denne model er, at den er tilrettet til, at optionen i teorien har en uendelig løbetid, at der udbetales udbytte samt at en virksomhed i virkeligheden ikke går konkurs i det øjeblik, hvor gældens værdi overstiger aktivernes. Det sidste punkt kan forklares ved, at en stor del af virksomhedens gæld er langfristet, og at virksomheden dermed har tid til at få likviditeten og indtjeningen forbedret. På den baggrund bør man kun medtage en del af den langfristede gæld i opgørelsen af gælden, for at få et realistisk billede. J.P. Morgans CreditMetrics anvender ligeledes optionstankegangen i kombination med Value-at-Risk. CreditMetrics fokuserer særligt på kreditrisiko i en porteføljesammenhæng. På grund af manglende adgang til disse modeller, vil der i denne opgave blive lavet en gennemgang ud fra simpel optionsteori for at illustrere brugen af Mertons teori til at vurdere kreditrisiko. Der vil ikke blive medtaget et praktisk eksempel i denne del af opgaven, da det er meget vanskeligt at estimere modellens parametre i forhold til en konkret virksomhed uden at foretage en dybdegående analyse af denne. Formålet med det følgende afsnit er at gennemgå fremgangsmåden i beregningen, og hvordan parametrene kan estimeres. Samtidig vil det blive beskrevet, hvilke udfordringer det kan give Beregning af kreditrisiko ud fra optionstankegangen Ud fra den optionsbaserede tankegang kan kreditrisikoen udregnes ved hjælp af optionsteori, og følgende formel (Christensen, 2005): 35

36 , Hvor angiver afkastet for en virksomhedsobligation med risiko i og en løbetid på t år, angiver den risikofrie rente for tidspunkt t, og g angiver virksomhedens gældsandel beskrevet ved: g = = == Hvor B angiver nutidsværdien af restgælden, og A er værdien af aktiverne. volatiliteten på ændringer i virksomhedens aktiver, og denne parameter har stor betydning for den beregnede risikopræmie. I Black & Scholes formler antages det, at der kun findes to aktivklasser; en type aktier og en nul-kuponobligation. Dette er ikke tilfældet for virksomheder i praksis, og gør naturligvis brugen af modellen og estimering af de enkelte parametre yderligere kompliceret Estimering af modellens parametre Modellens parametre skal estimeres for at kunne foretage beregninger, og dette gøres med udgangspunkt i virksomhedens regnskab samt markedsdata Værdien af aktiverne, A Værdien af aktiverne opgøres som tidligere nævnt som værdien af egenkapitalen sammenlagt med værdien af gælden. Begge dele bør opgøres som den markedsmæssige værdi, for at få markedets vurdering af den samlede værdi af aktiverne. Den regnskabsmæssige værdi er ikke optimal i denne sammenhæng, da regnskabsregler mv. gør, at komponenterne i regnskabet ikke altid er opgjort til den værdi de reelt har. Dette skyldes både at regler om afskrivning mv. forhindrer dette, men også at virksomheden kan have en interesse i, at begrænse den regnskabsmæssige værdi af virksomheden. Regnskaber for de større virksomheder udkommer normalt kvartalsvis og et stykke tid efter at kvartalet er afsluttet, og dermed er informationerne i regnskabet ikke altid er 36

37 aktuelt med den nuværende situation. Dette er endnu en årsag til, at det ikke er optimalt at bruge regnskabstal til at opgøre værdien af virksomheden. Den markedsmæssige værdi af egenkapitalen kan for børsnoterede virksomheder angives som værdien af de samlede udestående aktier. Markedsværdien opgøres dermed som antallet af aktier ganget med den aktuelle aktiekurs. Dermed får man den værdi, som markedet på nuværende tidspunkt, med de indbyggede forventninger til fremtiden, vurderer egenkapitalen til. Den regnskabsmæssige værdi af egenkapitalen adskiller sig ofte væsentligt fra den markedsmæssige. Markedsværdien af gælden er derimod mere vanskelig at opgøre, da der ikke findes markedsinformationer om dette. Kun en del af gælden handles på værdipapirmarkedet, og en stor del af gælden vil ofte være bankgæld, som ikke har en markedsværdi. De virksomhedsobligationer virksomheden har udstedt, er ofte ikke ligeså likvide som aktierne, og handles derfor ikke på daglig basis. Disse faktorer gør det vanskeligt at opstille en markedskurs for gælden. Markedsværdien af gælden vil dog ofte ikke variere mærkbart fra den regnskabsmæssige værdi, da gældens størrelse er mere fast defineret end egenkapitalen. Derfor vil der som estimat for gældens størrelse ofte blive benyttet gælden jævnfør årsregnskabet Aktivernes volatilitet Volatiliteten på aktiverne viser, hvor meget aktiverne svinger i værdi, og hvor meget udsving i sit afkast man som aktieejer må påregne. Volatiliteten har stor betydning for beregningen af kreditrisiko, da høj volatilitet, alt andet lige, også vil betyde stor risiko for at aktivernes værdi svinger meget og dermed nærmer sig gældens værdi. Dette øger sandsynligheden for default. Volatiliteten er forskellig fra selskab til selskab og vil ofte variere over tid. Volatiliteten er ikke opgjort i virksomhedens regnskab, og må derfor forsøges estimeret ud fra tilgængelige data. Da det ofte kun er egenkapitalens bevægelser, der kan observeres direkte på markedet, vil aktivernes volatilitet blive estimeret ud fra egenkapitalens volatilitet. Det antages da også, at det primært er egenkapitalen der er udsat for udsving, hvorimod gælden må være mere stabil i dens værdi, pga. vilkårene for at optage gæld. Volatiliteten kan estimeres på flere forskellige måder: 37

38 Implicit ved hjælp af Black & Scholes. Ved at vurdere optioner på aktierne i markedet kan den implicitte volatilitet beregnes. Dette kræver, at der eksisterer optioner på de pågældende aktier Den historiske volatilitet kan beregnes over en valgt periode, og derefter benyttes som estimat for den fremtidige volatilitet Ved hjælp af statistiske metoder kan den fremtidige volatilitet fremskrives ud fra den historiske volatilitet Løbetiden, t: Løbetiden er den resterende periode af obligationens løbetid. I Black & Scholes model er det prisen på en europæisk option der beregnes. En europæisk option er kendetegnet ved, at den kun kan udnyttes på udløbstidspunktet. Dermed regnes der i modellen kun med, at virksomheden kan gå konkurs på udløbstidspunktet for obligationen. Dette er naturligvis en stærk forenkling af virkeligheden Den risikofrie rente, i: Som estimat for den risikofrie rente anvendes en swaprente med en løbetid svarende til virksomhedsobligationen, der måles på. Swaprenten bruges i stedet for renten på en statsobligation, da den vurderes at være et mere reelt estimat på en risikofri rente. Swap rentesatserne er de rentesatser prime banker låner mellem hinanden til. Argumentet for at bruge swaprenten som den risikofrie rente i stedet for renten på en statsobligation er, at statsobligationen ofte har en kunstig høj kurs og dermed lav effektiv rente. Dette skyldes, at statsobligationer, særligt amerikanske, er meget efterspurgte som sikkerhed i en repo-forretning. En repo-forretning er et kortvarigt lån, hvor låntager skal stille med sikkerhed i eksempelvis en obligation. Statsobligationer er ofte meget eftertragtede som sikkerhedsstillelse i en repo-forretning, og dermed kan låntager optage billigere lån ved at eje statsobligationer. Dette ekstra udbytte ved statsobligationen presser prisen op, og gør dermed at renten er lavere på statsobligationer end øvrige risikofrie renter (Christensen red.-lando 2005). En yderligere fordel ved swaprenten frem for renten på en statsobligation er, at swaprenterne stilles dagligt for de forskellige løbetider. Dermed har man altid en swaprente med forskellige løbetider med 1-års interval. Dette er hensigtsmæssigt i forhold til beregninger, hvor der ofte regnes med perioder på et år. Hvis statsobligationerne i stedet benyttes, vil løbetiden på obligationerne ofte ikke stemme 38

39 med den beregningsperiode man arbejde med, og derfor skal rentekurven justeres før den kan anvendes. Swaprenten vil ligeledes blive anvendt, når de reducerede modeller gennemgås. Det giver et mere konsistent resultat når den samme sats benyttes i begge modeller, hvilket gør, at modellerne bedre kan sammenlignes Beregning af kreditspread Når parametrene er estimeret kan de benyttes i optionsformlerne. Derved er det muligt at finde frem til, dvs. kreditspreadet på den pågældende virksomhedsobligation, og derudfra vurdere kreditrisikoen for virksomheden Fordele og ulemper den optionsbaserede model Fordelen ved at estimere kreditrisikoen ud fra optionstankegangen er, at denne bestemmes endogent i modellen ud fra modellens parametre. Disse parametre er hentet fra virksomhedens regnskab og markedsdata, og er dermed så tæt på virkeligheden som muligt. Ulempen er dog, at volatiliteten for virksomhedens aktiver har stor betydning for modellen, og denne kan ikke umiddelbart observeres i markedet (Christensen 2005). Modellens øvrige parametre kan ligeledes være vanskelige at estimere. For at vurdere virksomhedens kreditrisiko via optionstankegangen skal der foretages en analyse af den pågældende virksomhed, for at finde frem til de nødvendige parametre for beregningen. Dette kræver grundigt research arbejde af virksomheden, og bevirker, sammen med udfordringen ved at bestemme volatiliteten, at fremgangsmåden er uhensigtsmæssig for praktikere, der ikke har specielt kendskab til den pågældende virksomhed, men blot har adgang til de informationer, der er tilgængelige i markedet. Optionstankegangen i sin simple form har derudover en række svagheder. Flere af forudsætningerne er ikke opfyldt, og antagelsen om at der kun er en aktivklasse og en nul-kuponobligation i virksomheden stemmer ikke overens med virkeligheden. Flere af de modeller der er opbygget omkring optionsteorien giver dog gode estimater på virksomhedens defaultsandsynlighed. 5.2 Reducerede modeller I de reducerede modeller benyttes markedsdata om virksomheder og kreditrisiko til at estimere kreditrisikoen for den enkelte virksomhed. Ud fra disse data opbygges en model, hvor en virksomhed kan måles op imod andre virksomheder med lignende 39

40 karakteristika for at vurdere kreditrisikoen. Disse markedsdata kan både være statistiske data om virksomheders default samt ratinginstitutternes opdeling i rating Statistiske modeller Ved at indsamle historiske data om virksomheder, kan der opstilles modeller, der beskriver, hvad der karakteriserer de virksomheder, der går konkurs. Dette kan ske ved at indsamle data om stikprøver fra to grupper; den ene med virksomheder der er gået konkurs, og den anden med virksomheder, der ikke er gået konkurs. Ud fra disse to stikprøver kan der foretages en diskriminantanalyse, for at finde fællestræk og finde frem til, hvad der kendetegner de to grupper af virksomheder. Ud fra den fremfundne model, kan nøgletallene for en ny virksomhed holdes op imod de historiske. Det kan dermed vurderes, om virksomheden bedst kan antages at være en del af den gruppe af virksomheder, der er gået konkurs, eller de virksomheder, der har overlevet(christensen red. Lando 2005). Fordelen ved denne metode er, at den er forholdsvis simpel beregningsmæssig, og resultatet vil være forholdsvis enkelt at fortolke ud fra den opstillede model. Ulempen ved modellen er, at den virker bedst for de ekstreme tilfælde; de meget sunde virksomheder samt de virksomheder, der er meget tæt på konkurs. Derudover bruges der kun udvalgte nøgletal i modellen, og mange dele af virksomhedens situation medtages dermed ikke, herunder kvalitative faktorer. De statiske metoder er ikke så udbredte mere, nu hvor der er udviklet flere andre modeller for kreditrisiko Rating-baserede modeller I de reducerede modeller kan man også vælge at tage udgangspunkt i virksomhedens rating, for at finde frem til kreditrisikoen. Disse modeller betegnes som de ratingbaserede modeller. Gennem ratingen er virksomhederne delt op i kategorier, efter hvilken kreditrisiko virksomhederne vurderes at have. Denne gruppe af sammenlignelige virksomheder giver mulighed for, at man kan opstille modeller til udregning af kreditrisikoen. Modellerne tager udgangspunkt i de markedsdata, der er tilgængelig for de forskellige ratings, og bruger derved analyser fra ratinginstitutter som input. Ud fra disse input, kan eksempelvis defaultsandsynlighed eller kreditspread udregnes. Virksomhedsobligationer kan teoretisk antages at være prisfastsat i forhold til Swaprentekurven (Christensen 2005). Swaprenten er den rentesats som prime banker 40

41 låner til hos hinanden, og anvendes her som et estimat for en risikofri rente. Renten på en virksomhedsobligation vil alt andet lige altid være højere end den tilsvarende swaprente, så spændet mellem de to rentesatser udgør kreditrisikoen på den pågældende virksomhedsobligation. Dette rentespread er udtryk for, at investor kræver en merforrentning i forhold til den risiko han påtager sig. Figur 7 viser, hvordan de forskellige rentekurver teoretisk vil se ud, hvoraf det ses, at spreadet mellem virksomhedsobligationen og swaprenten er større, jo lavere rating virksomheden har. Figur 7: Rentekurver (kilde: Christensen 2005) Spændet mellem virksomhedsobligationens rente og swap-renten hænger som sagt sammen med virksomhedens rating. De fleste virksomheder, der ønsker at udstede virksomhedsobligationer har en rating fra et ratinginstitut. Ved at lade sig kreditvurdere har virksomheden mulighed for at få den rette lånerente, som jo fra virksomhedens synspunkt skal være så lav som muligt, for at være et godt alternativ til traditionel finansiering gennem banklån. Se en uddybende beskrivelse af principperne bag ratingen i afsnit 4. Rentespreadet eller rente pick-up er udtryk for forskellen mellem swaprenten og obligationsrenten, og denne forskel beskrives i basispunkter (bp). Rentespreadet er et udtryk for den risikopræmie der eksisterer, som følge af forskellen i kreditrisikoen mellem en prime bank og den pågældende obligation. Ud fra dette spread kan kreditrisikoen beregnes implicit, ved at beregne konkurssandsynligheden for forskellige løbetider. Til brug for dette skal der estimeres nulkuponrentekurver for de forskellige ratings. 41

42 5.2.3 Defaultsandsynlighed målt ved rentestrukturen Hvis man ønsker at foretage en simpel beregning af konkurssandsynlighederne for forskellige ratings ved hjælp af rentestrukturen, skal man bruge data for swaprente kurven og rentekurven for den pågældende rating. Ud fra disse data kan den implicitte defaultsandsynlighed beregnes. Den implicitte defaultsandsynlighed kan vurderes ved at sammenholde virksomhedsobligationens effektive rente med den effektive rente på en tilsvarende risikofri investering. Under forudsætning af, at der ikke er arbitrage muligheder i markedet, bør den reelle forventede effektive rente på de to obligationer være ens. Den merrente der er på virksomhedsobligationen må alt andet lige modsvares af den risiko for tab, der er ved investeringen. Ud fra denne indgangsvinkel kan defaultsandsynligheden estimeres ved følgende ligning(noter Finansiel Styring I - lektion 6): = Hvor : sandsynligheden for default mellem 0 og T : Renten på en T-årig nulkupon virksomhedsobligation : Renten på en T-årig risikofri nulkupon obligation Defaultsandsynligheden der beregnes ud fra ligningen er den akkumulerede defaultsandsynlighed for det valgte år, og beskriver dermed sandsynligheden for, at virksomheden er gået konkurs i obligationens løbetid. Med denne ligning kan man dermed lave et hurtigt estimat over virksomheders kreditrisiko for forskellige ratings. Ud fra denne udregning får man skabt en ratingbaseret model, og i de følgende afsnit vil det blive beskrevet, hvilke renter der medtages i beregningen. Formlen kan tilsvarende bruges til at udregne defaultsandsynligheden for en konkret virksomhed, man har dog sjældent oplysninger om en nulkupon virksomhedsobligation for den pågældende virksomhed Swap rente Som tidligere argumenteret for, anvendes der swap rentesatser i stedet for renten på en statsobligation (se afsnit ). De aktuelle swap renter for Danmark kan findes på 42

43 finanstilsynets hjemmeside, hvor swaprenterne offentliggøres dagligt på baggrund af indberetninger fra 7 danske og internationale pengeinstitutter; herunder Nordea, Nykredit og Danske Bank. Som tidligere nævnt findes der dog ikke mange virksomhedsobligationer udstedt i DKK, og langt de fleste europæiske virksomhedsobligationer er udstedt i Euro. Derfor er det mere retvisende at bruge swaprente kurven for Eurolandene. Der er ikke stor forskel på renteniveauet i Danmark i forhold til Eurolandene, dog er den danske rentesats for tiden en smule højere end for Eurolandene (Jyske Bank 2011). Til brug for de videre beregninger bruges swaprenterne for Eurolandene opgjort pr (Jyske Bank 2011). Da swaprenten i denne kilde kun er opgjort for løbetiderne 1, 2, 5 og 10 år, er de mellemliggende rentesatser fremfundet ved lineær interpolation, hvor det forudsættes, at linjen mellem to kendte rentesatser, kan beskrives ved en ret linje(gloerfeldt-tarp 2009). Satserne for swap renten er opgivet som effektive renter, hvor man ideelt set bør benytte nulkupon renter til beregning af kreditrisiko. De effektive renter kan omregnes til nulkupon renter ved at benytte sig af bootstrapping, hvilket er gjort for swaprenterne. For at bestemme nulkuponrenterne ud fra bootstrapping skal man kende obligationens kurs. For swaprenter kan denne antages at være 100, da swaprenten jo udtrykker den daglige rente for nye lån bankerne imellem. Ud fra denne metode er nulkuponrenterne fundet for 1-10 år (se Excel bilag), og disse rentesatser vil blive brugt til beregningen. Nulkupon rentekurven for swap renten ses i nedenstående figur. Figur 8: Swap nulkuponrente (kilde: egen tilvirkning) 4,00% 3,00% 2,00% 1,00% 0,00% Swap nulkuponrente Øvrige nulkupon renter Udover swap renten er metoden opbygget omkring nulkuponrenter for virksomhedsobligationer opdelt efter forskellige rating. Teorien om nulkupon renter er 43

44 baseret på, at alle obligationer med samme risiko kan prisfastsættes ud fra den samme nulkupon rentekurve. Dette må også gælde for virksomhedsobligationer, og ved at opdele dem efter rating, er de grupperet med stort set ens risiko, og ud fra dette kan nulkupon renterne bestemmes. Dette kan igen gøres ud fra bootstrapping, men da markedet for virksomhedsobligationer er meget stort og varierende i typer og mængder er det et stort beregningsarbejde, der kræver meget dataindsamling. Ratinginstitutter såsom Moody s og Standard & Poor s laver diverse analyser af virksomheder opdelt efter rating, og også Reuters og Bloomberg har tidligere lavet opgørelser over rentespænd opdelt efter rating. Data for disse rentespænd er ikke let tilgængelige, men et eksempel på rentespænd opdelt efter rating ses i nedenstående graf fra Standard & Poor s. Figur 9: Kreditspreads (kilde: Standard & Poor's 2011) Da det ikke har været muligt at indhente datagrundlaget bag figuren er rentespændene i stedet aflæst på grafen for ultimo 2011, og derefter brugt til at beregne nulkupon renterne i Tabel 2. Renterne for rating AAA, CC og C er ikke oplyst pga. manglende data. Kreditspændende er opgjort for virksomhedsobligationer i USD, men antages her 44

45 ligeledes at være gældende for europæiske kreditspænd. Det formodes ikke, at der findes en separat opgørelse over europæiske kreditspænd, pga. den begrænsede datamængde, der vil gøre en opgørelse mangelfuld Implicit defaultsandsynlighed Ved hjælp af de ovenfor beskrevne satser for nulkupon renter for henholdsvis swap rente og virksomhedsobligationer opdelt på rating, kan nedenstående tabel opstilles for udvalgte ratings og løbetider. Uddybning og beregninger kan ses i Excel bilag. Tabel 2: implicitte defaultsandsynligheder (kilde: egen tilvirkning) Nulkuponrenter Løbetid Swap AA A BBB BB B CCC 1 0,0185 0,0335 0,0385 0,0435 0,0535 0,0685 0, ,0244 0,0394 0,0444 0,0494 0,0594 0,0744 0, , ,0406 0, , , , , , ,043 0, , , , , , ,0454 0, , , , , Implicitte defaultsandsynligheder Løbetid AA A BBB BB B CCC 1 0,0149 0,0198 0, , , , ,0296 0, , , , , ,044 0, , , , , ,0582 0, , , , , ,0723 0, ,1175 0, ,2212 0, De implicitte defaultsandsynlighederne,, i tabellen er beregnet ud fra formlen: =, og defaultsandsynlighederne i tabellen er akkumulerede tal. Defaultsandsynligheden for en konkret virksomhedsobligation kan nu aflæses ud fra tabellen, når blot man kender ratingen og løbetiden. Der er således 11,75 % sandsynlighed for, at en BBB ratet virksomhedsobligation med en løbetid på 5 år, går konkurs inden obligationens løbetid. Fordelen ved denne metode til fastsættelse af kreditrisikoen er, at den er fremadrettet og bygger på markedsforventninger. Ulempen er at det kan være svært at finde materiale på markedet til at udlede rentekurver, og derudover vil modellens resultater være gennemsnitstal, da de bygger på input opdelt på ratings, og ikke for den enkelte virksomhed. Modellen er ligeledes en forenkling af virkeligheden, hvilket vil blive uddybet nedenfor. 45

46 Mangler ved de implicitte defaultsandsynligheder Ovenstående beregninger af implicitte defaultsandsynligheder bygger på en forenkling af virkeligheden, og der er derfor nogle forbehold, det er vigtigt at være opmærksom på. Renten for virksomhedsobligationer må antages at være sammensat, så den udover den risikofrie rente dækker investors risiko ved at investere i aktivet. I denne opgave fokuseres der særligt på kreditrisiko, som også er den primære risikofaktor ved virksomhedsobligationer. Men at omregne kredit-spreadet til én risikofaktor default sandsynligheden er en stærk forenkling, når man tænker på gennemgangen af kreditrisiko i afsnit 3. Default sandsynligheden er jo kun udtryk for konkurssandsynligheden, men også generhvervelsesrisikoen og migreringsrisikoen bør medtages i beregningen. Eksponeringsrisikoen ses der bort fra i denne opgave, da de opgørelser over ratings, der benyttes i opgaven, ikke tages højde for hvilken branche virksomheden er i Generhvervelsesrisiko Investor vil i de fleste tilfælde ikke miste hele sin investering, hvis virksomheden går konkurs, og risikoen afhænger dermed også af generhvervelsesrisikoen (se afsnit 3.3). Som beskrevet i dette afsnit vil investor modtage en kompensation alt efter hvilken prioritet obligationen har i konkursrækkefølgen, og hvor mange aktiver der er tilbage i virksomheden efter konkursen. Den kompensation obligationsejeren vil modtage ved konkurs kaldes også recovery rate. Forventningen om denne recovery rate vil have betydning for kravet til forretning, og derfor bør den implicitte defaultsandsynlighed beregnes under hensyntagen til den forventede recovery rate. Recovery rates for europæiske og nordamerikanske virksomheder ses i Tabel 3. Tabel 3: recovery rates (kilde: Moody's 2010) 46

47 Migreringsrisiko Derudover skal der også tages hensyn til migreringsrisikoen. Når man fokuserer på den 1-årige defaultsandsynlighed har migreringsrisikoen ikke så stor betydning. Men særligt hvis man beregner defaultsandsynligheden længere frem i tiden, er det relevant at medtage i beregningen, at den pågældende virksomhed kan skifte rating undervejs. Denne migreringsrisiko kan aflæses ud fra transitionsmatricerne, der offentliggøres af analyseinstitutterne, og bør ideelt set være en del af beregningen af default sandsynligheden. Transitionsmatricen for europæiske virksomheder er tidligere beskrevet og ses i Tabel Videreudvikling af de implicitte defaultsandsynligheder Flere teoretikere har arbejdet videre med ovenstående tankegang, hvor virksomhedsobligationer analyseres ud fra rentestrukturen, og med udgangspunkt i virksomhedens rating. En af disse teoretikere er David Lando, der i sin artikel fra 2000: Hvad praktikere bør vide om rating-baserede modeller for erhvervsobligationer, giver sit bud på, hvordan rentestrukturen og virksomhedens rating kan benyttes til at vurdere defaultsandsynligheder. Her er udledningen af implicitte defaultsandsynligheder udvidet til også at medtage recovery raten og transitionsmatricen. Denne beregning er ikke mulig at foretage for de europæiske virksomheder i denne opgave. Dette skyldes, at rentespreadet ikke har været muligt at finde for alle ratingkategorier. Som anført i Figur 9 er datagrundlaget for småt til at beregne kreditspreads for rating AAA, CC samt C. Dermed er det ikke muligt at beregne defaultsandsynligheden for alle felterne i transitionsmatricen, og derved vil den endelige beregning af defaultsandsynligheder ikke være komplet. Intuitivt kan det dog antages, at de implicitte defaultsandsynligheder vil falde, idet recovery rate og transitionsmatricen medtages i beregningen. Dette skyldes, at der nu er yderligere to faktorer, der kan forklare kreditspreadet. Da disse kan forklare en del af spreadet, vil den beregnede implicitte defaultsandsynlighed blive mindre når disse faktorer er medtaget. Beregningen af den implicitte defaultsandsynlighed kan forholdsvis simpelt udvides til at indeholde recovery rate, og dette vil ske i afsnittet om prisfastsættelse, hvor den rating-baserede fremgangsmåde benyttes. 47

48 5.3 Delkonklusion Der findes overordnet set to typer af modeller til at kvantificerer virksomheders kreditrisiko. De strukturerede modeller tager udgangspunkt i Mertons teori om optionstankegangen, hvor aktiekapital kan ses som en call option på virksomhedens aktiver. Ud fra formler for prisfastsættelse af optioner samt data om den pågældende virksomhed kan kreditrisikoen estimeres. De reducerede modeller tager udgangspunkt i mere generel markedsinformation om virksomheder. Her kan der enten bruges statistik om tidligere virksomheders konkurs, eller oplysninger om virksomhedernes rating og øvrige oplysninger fra ratinginstitutterne. De rating-baserede modeller er de mest udbredte. Her kan kreditrisikoen vurderes ud fra det rentespread, der er mellem den risikofrie swap rente, og renten på virksomhedsobligationer opdelt efter ratings. Der er fordele om ulemper ved begge metoder. Fordelen ved de strukturerede modeller er, at der her tages udgangspunkt i konkrete oplysninger om den enkelte virksomhed. Fordelen ved de reducerede modeller er, at disse ikke kræver grundig analyse af den enkelte virksomhed, men i stedet bygger på mere generel og lettere tilgængelig virksomhedsinformation. 6 Valg af data Virksomhedsobligationer er ikke så udbredt i Danmark og Europa, som tilfældet er i USA. I denne opgave fokuseres der dog på europæiske virksomhedsobligationer af flere årsager. Som nævnt tidligere i opgaven er virksomhedsobligationer i Europa blevet langt mere udbredt efter indførelsen af Euroen, så der er efterhånden et forholdsvis likvidt og stort marked i Europa. Derudover er argumentet for at vælge det europæiske marked, at det ses som er fordel at koncentrere sig om et afgrænset marked, hvor obligationerne handles under ensrettede vilkår. Ellers ville en sammenligning af obligationers risiko være behæftet med en sandsynlighed for bias. Derudover er et argument for at koncentrere sig om Europa, at det kan forsvares at se bort fra valutakursrisiko, da alle obligationskurserne og de anvendte rentesatser er i EURO, og det i den forbindelse forudsættes at valutarisikoen for en dansk investor er så begrænset, at der kan ses bort fra denne i opgaven. 48

49 Der er kun medtaget europæiske obligationer i denne opgave, idet virksomhedskulturen på forskellige markeder kan adskille sig markant fra hinanden. Virksomhedsobligationer fra to forskellige områder kan dermed have forskellige karakteristika. Rating instituttet Moody s har lavet en rapport om konkurssandsynlighederne på det europæiske marked fra ; Moody s (2010). Heri kommenteres der på, hvordan det europæiske marked har været ramt af konkurser i denne periode, og hvordan disse konkurser har fordelt sig. Rapportens konklusioner vil ikke blive beskrevet dybdegående i denne opgave, men uddrag fra den vil blive brugt til at beskrive, hvordan konkurssandsynligheden i Europa adskiller sig fra konkurssandsynligheden i andre dele af verden. Derudover vil data fra rapporten blive brugt til prisfastsættelsen. I nedenstående figur vises en opgørelse fra rapporten af, hvordan mængden af konkurser har været i Europa i forhold til Nordamerika i perioden fra Denne figur viser, at default rate har været betydelig højere i Nordamerika end i Europa. Grunden til dette vil ikke blive analyseret i denne opgaven, men en stor del af forklaringen vil alt andet lige være, at virksomhedsstrukturen adskiller sig fra hinanden i de to regioner. Denne konklusion fra Moody s rapport understøtter dermed beslutningen om, at der i denne rapport kun vil blive brugt og analyseret på obligationer fra en region, som tidligere nævnt Europa. Figur 10: Historisk udvikling i defaultsandsynligheder (kilde: Moody's 2010) Der er valgt at medtage 3 forskellige virksomhedsobligationer i opgaven. Formålet med dette er, at obligationerne og resultaterne i opgaven kan sammenlignes. Det mindsker 49

50 ligeledes risikoen for beregnings- og fortolkningsfejl, idet de samme beregninger foretages på flere forskellige obligationer. Der vil i opgaven ikke blive beskrevet nyudstedelser af virksomhedsobligationer, så derfor vil obligationerne der bruges til prisfastsættelsen være obligationer, der har været på markedet i en periode. De obligationer, der vil blive analyseret på gennem opgaven vil være udstedelser fra TDC, Nokia og Carlsberg, og data om de valgte obligationer kan ses i nedenstående tabel: Tabel 4: Obligationsdata (kilde: Bloomberg samt egen tilvirkning) TDC Nokia Carlsberg ISIN XS XS XS Navn TDCDC 5 7/8 Nokia 5½ Carlb 6 Terminer pr. år Termin pr Udløb Kupon 5,875% 5,50% 6% Kurs 108,19 105,77 107,61 Kurs pr. dato Kurs inkl vedhængende rente 108, , ,656 Amortisering Stående Stående Stående Konverterbar nej nej nej Collateral type Sr. Unsecured Sr. Unsecured Sr. Unsecured Sidste termin Næste termin Hovedstol Rating Moody's Baa A Baa Rating Standard & Poor's BBB A BBB Obligationerne er tilfældig udvalgte blandt europæiske virksomhedsobligationer, men opfylder alle en række kriterier, der er ønskværdige i forbindelse med prisfastsættelsen. Alle obligationerne er således stående inkonverterbare lån med fast rente. Derudover er alle tre virksomheder ratet af både Moody s og Standard & Poor s. Ratingen er en nødvendighed for at kunne foretage prisfastsættelsen ud fra de rating-baserede modeller. De tre udvalgte virksomheder har alle en rating, der svarer til investment grade, og de har den samme rating hos de to ratinginstitutter; Mooody s og Standard & Poor s. 50

51 7 Prisfastsættelse Der vil i dette afsnit blive foretaget en prisfastsættelse af virksomhedsobligationerne fra TDC, Nokia og Carlsberg. Formålet med denne prisfastsættelse er at finde frem til en teoretisk kurs på obligationerne. Disse teoretiske kurser kan efterfølgende sammenlignes med markedskurserne, for at vurdere om prisfastsættelsen giver et retvisende estimat af obligationernes kurs og dermed de pågældende virksomheders kreditrisiko. 7.1 Generel prisfastsættelse af obligationer En af de mest benyttede metoder til prisfastsættelse af obligationer i generel obligationsteori er ved at tilbagediskontere de fremtidige ydelser med de pågældende nulkuponrenter. Udgangspunktet i denne metode er, at der ikke findes arbitrage muligheder i markedet, og at nulkuponrenterne dermed beskriver renten for alle obligationsbetalinger på det pågældende tidspunkt. Denne fremgangsmåde benyttes ofte i forbindelse med stats- og realkreditobligationer, hvor de relevante nulkuponrenter kan estimeres ud fra markedskurser via bootsstrapping. Denne form for prisfastsættelse bygger på to forudsætninger; effektive kapitalmarkeder samt meget begrænset konkurssandsynlighed, så denne kan anses at være ikke eksisterende. Disse to forventninger er dog ikke opfyldt for virksomhedsobligationer. Mange af udstedelserne er handlet i mindre serier, der gør markedet illikvidt og dermed ikke effektivt, og det der primært kendetegner virksomhedsobligationer er netop tilstedeværelsen af kreditrisiko. Kreditrisikoen på virksomhedsobligationerne vil dog afspejle sig i det rentespread, obligationerne handles til, og kreditrisikoen kan således antages at være medregnet i renten. Derfor kan virksomhedsobligationer i teorien ligeledes prisfastsættes ved tilbagediskontering af de enkelte ydelser. Udfordringen ved dette er dog naturligvis at finde de korrekte nulkuponrenter, der er gældende for de konkrete virksomhedsobligationer. En mulighed er at benytte de kreditspeads, der offentliggøres af ratinginstitutterne for de enkelte ratings. Disse oplysninger har dog kun været mulige at finde i en begrænset mængde som beskrevet i afsnit , så derfor vil de ikke blive brugt til prisfastsættelse. Derudover vil simpel prisfastsættelse ved tilbagediskontering af de enkelte betalinger giver begrænsede muligheder for at fortolke resultatet. Den beregnede pris vil kun kunne vurderes i forhold til de valgte renter, og det vil være problematisk at finde frem 51

52 til, hvad en eventuel afvigelse mellem markedspriser og teoretiske kurser skyldes, andet end at den effektive nulkuponrente burde være højere eller lavere. Der vil derfor blive benyttet en anden fremgangsmåde til prisfastsættelsen. 7.2 Prisfastsættelse af virksomhedsobligationer Som beskrevet i de tidligere afsnit kan modellerne til kvantificering af kreditrisiko overordnet set deles op i to retninger; de strukturerede modeller og de reducerede modeller. Når virksomhedsobligationer skal prisfastsættes kan man ligeledes bruge en af disse metoder som udgangspunkt. De strukturerede modeller tager udgangspunkt i Mertons tankegang om at kreditrisikoen i en virksomhed kan ses som en call-option. Udgangspunktet for denne teori er beskrevet i afsnit 5.1. Udfordringen ved at benytte de strukturerede modeller er, at de kræver informationer om værdien af virksomhedens aktiver, hvilket ikke kan observeres i markedet. Derudover antages værdien af virksomheden i mange af modellerne at være konstant, og de strukturerede modeller kan ikke indarbejde ændringer i virksomhedens kreditkvalitet, som alt andet lige vil ske over tid. Et alternativ til den optionsbaserede tankegang er de reducerede modeller, hvor beregningerne tager udgangspunkt i markedsinformation, eksempelvis virksomhedens rating informationer, der er forholdsvis let tilgængelige. Fordelen ved de reducerede modeller er, at de kan bruges til prisfastsættelse ved at inddrage en række parametre, som kan observeres i markedet, og dermed er lettere at håndtere i praksis. 7.3 Valg af model Der vil i denne afhandling ikke blive foretaget en analyse af den valgte virksomhed, da fokus vil være på at beskrive og vurdere teorien til prisfastsættelse af virksomhedsobligationer. Da der ikke foretages en analyse af den pågældende virksomhed, findes det ikke fordelagtigt at bruge den optionsbaserede tankegang videre i opgaven. Denne fremgangsmåde kræver et godt kendskab til virksomhedens aktiver for at give et retvisende resultat. Det er derfor fundet mere hensigtsmæssigt at benytte de rating-baserede modeller til prisfastsættelsen i denne opgave. Her benyttes den viden der allerede er at finde i markedet, hvor ratinginstitutterne har lavet en bagvedliggende analyse for at komme frem til aktuelle ratings. De følgende afsnit vil derfor både teoretisk og praktisk beskrive en prisfastsættelse af en virksomhedsobligation ved brug af rating-baserede modeller. Denne model af en oplagt 52

53 model for praktikere, da den bygger på forholdsvis simple beregninger ud fra oplysninger, der kan observeres i markedet. Lando (2000) har bl.a. beskrevet og benyttet sig af denne fremgang i sin artikel i Finans/Invest fra Ratingbaseret prisfastsættelse David Lando beskriver i artiklen en metode for prisfastsættelse af virksomhedsobligationer, hvor prisen på en nulkupon virksomhedsobligation kan vurderes ud fra renten på en tilsvarende nulkupon statsobligation, sandsynligheden for default samt den recovery rate, der gælder for den pågældende virksomhedsobligation. Man kan naturligvis vælge at estimere defaultsandsynligheden og recovery raten for den pågældende virksomhed, men her er det valgt at bruge virksomhedens rating som proxy Formel for prisfastsættelse I dette afsnit vil Landos formel til brug for prisfastsættelse af virksomhedsobligationer blive beskrevet, og de enkelte faktorer i formlen vil blive gennemgået. Herunder vil det blive vurderet, hvordan parametrene til prisfastsættelsen kan estimeres. Renten på statsobligationen ses i den sammenhæng som den risikofrie rente investor kan opnå som alternativ til investeringen i virksomhedsobligationen. Sandsynligheden for default er sandsynligheden for at virksomheden går konkurs, og dermed ikke kan honorere sine forpligtigelser i forhold til obligationen. Recovery rate er den kompensation, obligationsejeren kan forvente i tilfælde af konkurs, og som erstatning for at han ikke modtager de aftalte renter samt hovedstolen retur. Ud fra denne teoretiske sammenhæng kan prisen på virksomhedsobligationen findes ved at antage, at investor ønsker samme effektive rente som ved investering i en risikofri statsobligation, dvs. udover den risikofrie rente vil han kompenseres for sandsynligheden for virksomhedens default, og det tab investor vil få i den forbindelse. Denne sammenhæng kan sammenfattes i følgende formel: V(t,T) = p(t,t)((1- (τ>t))δ + (τ>t)) Hvor v(t,t) er værdien af virksomhedsobligationen til tid t, og p(t,t) angiver statsobligationens værdi til tid t. Begge obligationer antages at være nulkupon obligationer med udløbstidspunkt T. τ angiver fallittidspunktet for virksomheden og δ er kompensationen udbetalt til tid T i tilfælde af fallit, dvs. recovery raten. ( >T) angiver sandsynligheden for, at virksomhedens konkurs først indtræffer efter tidspunkt 53

54 T, dvs. efter at virksomhedsobligationen er udløbet, og at obligationsejeren dermed ikke får noget tab på sin investering. Hvis ovenstående ligning giver et retvisende estimat af virkeligheden, kan prisfastsættelse af virksomhedsobligationer opstilles forholdsvis simpelt. Investor kan dermed på en intuitiv og gennemskuelig måde vurdere, om de betaler den rette pris for den virksomhedsobligation, de påtænker at investere i. Det kræver blot at defaultsandsynligheden og recovery raten estimeres, og at den effektive rente derefter måles op imod en tilsvarende statsobligation. Disse parametre kan naturligvis være vanskelige at estimere, men informationer om parametrene er tilgængelige via analyseinstiutter som f.eks. Moody s og Standard & Poor s. Sammenhængen gør dermed investor i stand til at finde et mål for, hvordan virksomhedsobligationen bør være prisfastsat Problemstillinger ved formlen Der er ifølge Lando (2000) problemstillinger ved formlens forudsætninger, som man bør forholde sig til, når denne anvendes til at prisfastsætte virksomhedsobligationer For det første er det en forudsætning for formlen, at der er uafhængighed mellem de variable, der er bestemmende for prisen på statsobligationer, og de variable, der påvirker virksomhedens konkurshændelse. Denne antagelse vil næppe holde i virkeligheden, hvor markedet for værdipapirer reagerer på de hændelser, der sker i den globale økonomi. Konjunkturer vil dermed påvirke både prisfastsættelsen af statsobligationer samt virksomhedens sandsynlighed for konkurs. Antagelsen er dog ikke afgørende på kort sigt, og for virksomhedsobligationer med høj rating/kreditværdighed (Lando 2000), hvorfor denne forudsætning ikke vil blive behandlet yderligere i opgaven. Den største problemstilling ved metoden er dog ifølge Lando (2000), at formlen bygger på antagelsen om, at investor ønsker samme effektive forrentning, hvad enten han investerer i en risikofri statsobligation eller i en mere risikabel virksomhedsobligation. Når der tages højde for defaultsandsynligheden og recovery raten, ender den forventede effektive forrentning af virksomhedsobligationen med at være lig med den effektive rente på den risikofrie investering. Kun hvis den virkelige sandsynlighed for konkurs er lavere end den forventede, får investor et merafkast ved at investere i virksomhedsobligationen. 54

55 Men finansieringsteorien bygger jo netop på, at investorer er risikoadverse, og derfor kræver et forventet merafkast for at påtage sig en risiko. Ud fra finansieringsteorien bør den forventede effektive rente ved investering i virksomhedsobligationen være højere end den effektive rente ved statsobligationen. Ud fra beregningen i formlen bliver investor i den effektive rente/prisen på virksomhedsobligationen kun lige netop kompenseret for den eksisterende risiko for konkurs. Dermed opnår han ikke en merforrentning ved at have påtaget sig en risiko, og den risikoadverse investor vil ifølge teorien hellere vælge den risikofrie investering i form af en statsobligation. Der vil ved prisfastsættelsen i denne opgave ikke blive korrigeret for denne forudsætning, idet det vil gøre udregningen meget kompleks, hvis der skal tages højde for et risikotillæg til investeringen. Der vil dog efter prisfastsættelsen ske en vurdering af hvilke faktorer der, udover de der er indeholdt i formlen, har betydning for prisfastsættelsen. I dette afsnit vil investorernes risikoadversion blive behandlet Metode Ovenstående formel giver mulighed for at finde prisen på en nulkupon virksomhedsobligation med en vilkårlig løbetid. Der findes dog i praksis meget få nulkupon obligationer på markedet, og også blandt virksomhedsobligationer forekommer disse sjældent. Dette begrænser naturligvis brugen af formlen, men nulkupon renternes definition gør, at formlen forholdsvis simpelt kan udvides til at omfatte øvrige obligationer med kuponbetaling. Enhver obligation kan opdeles i en række nulkupon obligationer, en for hver termin. Derefter kan prisen bestemmes ud fra formlen for hver termin, og disse kan sammenlægges til slut for at finde den samlede pris på virksomhedsobligationen. Denne fremgangsmåde vil blive brugt i de følgende afsnit, hvor der vil blive opstillet praktiske eksempler på brug af formlen. En række virksomhedsobligationer vil nu blive forsøgt prisfastsat ud fra fremgangsmåden i Landos artikel og ovenstående formel for prisfastsættelse Estimering af parametre Parametrene til beregningen af virksomhedsobligationernes teoretiske kurser, vil primært blive fundet i Moody s rapport om europæiske virksomheder, deres default, recovery og transitionsmatricer for 2010 (Moody s 2010). Rapporten udarbejdes årligt, og sammenfatter ratingsinstituttets observationer om kreditrisikoen på det europæiske 55

56 marked. I rapporten findes empiriske gennemsnit for de parametre, der skal bruges til beregningen. Derudover vil der blive anvendt markedsinformationer om rentestrukturen Risikofri rente Første led i formlen er prisen på en statsobligation med samme løbetid som den virksomhedsobligation, der ønskes prisfastsat. Prisen på statsobligationen repræsenterer den risikofrie alternative investering investor kan foretage. Statsobligationen, der skal anvendes, skal være en nulkupon obligation, og disse forekommer, som tidligere nævnt, kun sjældent i markedet. Derfor må prisen på statsobligationen det risikofrie alternativ estimeres. Der er tidligere i opgaven (afsnit ) argumenteret for, at det er mere retvisende at bruge swap renten som alternativ til den effektive rente på en statsobligation. Derfor estimeres prisen på statsobligationen ud fra swap renten, hvorved nulkupon rente strukturen kan findes. Dette er gjort i tidligere i opgaven og nulkupon rente strukturen kan ses i Figur 8. Ud fra denne rentekurve er prisen for en statsobligation p(t,t) estimeret. Ved hjælp af lineær interpolation er beregningen af renter og p(t,t) foretaget på månedsbasis til brug for prisfastsættelsen. Den udvidede rentekurve og beregningen af p(t,t) kan ses i Excel bilag Europæiske recovery rates Endnu et led i formlen for prisfastsættelse er virksomhedens recovery rate, δ. I Tabel 3 ses Moody s opgørelse over recovery rates for europæiske virksomheder for 2009, 2008 samt et gennemsnit for perioden Samtidig er recovery raten opdelt på kreditorer med forskellig prioritetsrækkefølge. De opgjorte recovery rates er ikke opdelt efter forskellig rating eller sektor, men er blot et gennemsnit for alle virksomheder. Det er klart at recovery raten vil variere mellem forskellige sektorer. Eksempelvis kan man forestille sig, at recovery raten vil være højere for industrivirksomheder med mange anlægsaktiver end for en servicevirksomhed, hvor en stor del af egenkapitalen består af goodwill. Til prisfastsættelsen i denne opgave findes tabellen dog tilstrækkelig, og de øvrige parametre i prisfastsættelsen vil heller ikke være opdelt efter sektor, jævnfør problemformuleringens afgrænsning. Recovery rates opdelt efter rating ville have været ideelt til formålet, men idet Moody s i rapporten ikke har medtaget dette, antages det, at der ikke er betydelig forskel på satser 56

57 afhængig af, hvordan virksomheden er ratet. Det virker også rimeligt at antage, at den realiserede værdi af en virksomheds aktiver ved konkurs ikke er afhængig af, hvilken kreditrisiko virksomheden havde forud for konkursen. Som tidligere anført er hovedparten af de globale virksomhedsobligationer usikrede, og af typen Senior Unsecured bonds. Da der i denne opgave ikke er foretaget en vurdering af hvordan den økonomiske situation vil være de kommende år, vil der til beregningen blive brugt gennemsnitssatsen for år , da dette må være det mest forsigtige bud på økonomien i de næste par år. I 2008 og 2009 har der været store udsving i den globale økonomi, og dette ses også ud fra opgørelsen af recovery rates, hvor satsen i 2008 blot var 8 %, men i 2009 steget markant til 31,1 %. Disse to år kan derfor ikke ses som repræsentative for det generelle niveau for virksomhedernes recovery rates. Den recovery rate, der vil blive brugt til prisfastsættelsen af obligationerne, vil derfor være 24,5 % Europæiske default sandsynligheder For at kunne prisfastsætte den ønskede virksomhedsobligation, skal der derudover bruges et estimat for virksomhedens default sandsynlighed. Disse defaultsandsynligheder er ligeledes opgjort i Moody s rapport som et gennemsnit for perioden Defaultsandsynlighederne er opgjort efter rating, og kan ses i nedenstående tabel (default sandsynligheder for North America er ikke medtaget i opgaven): Tabel 5: defaultsandsynligheder (kilde: Moody's 2010) Ud fra tabellen kan defaultsandsynligheden aflæses for den ønskede rating, og default sandsynligheden er akkumuleret for en ti års periode. 57

58 Default sandsynlighederne er, som recovery rates, empirisk observerede tal, som ikke nødvendigvis udtrykker hvordan situationen vil være i fremtiden. Det er dog et brugbart estimat, da det bedste bud på den fremtidige periode alt andet lige, må være en udvikling tilsvarende den der har været i den foregående periode. Default sandsynlighederne vil dog ofte være præget af store udsving i enkelte år, og hvis den periode der beregnes på bliver præget af markant nedkonjunktur eller opkonjunktur, vil dette ikke blive fanget i prisfastsættelsen idet der bruges gennemsnitstal. Der er dog ikke mærkbare tegn i den globale økonomi på, at de kommende år vil blive præget af store udsving i konjunkturerne, hvorfor det virker rimeligt at regne med gennemsnitssatserne fra Tabel 5. Et alternativ til at anvende historiske defaultsandsynligheder, er at benytte beregnede implicitte defaultsandsynligheder. De implicitte defaultsandsynligheder, der blev beregnet i afsnit indeholdt ikke migreringsrisikoen i form af transitionsmatricen samt recovery rate. De kan dermed ikke ses som et retvisende estimat for defaultsandsynlighederne. Derfor vil disse ikke blive anvendt her, men de historiske sandsynligheder bruges i stedet som estimat Beregnede priser versus markedspriser Ud fra ovenstående data kan priserne på en række virksomhedsobligationer nu beregnes ud fra formlen for prisfastsættelse. Beregningerne ses i Excel bilag og resultaterne ses i nedenstående tabel. Markedskursen på obligationerne er tillagt den vedhængende rente, for at få et korrekt sammenligningsgrundlag. Alle kursdata mv. er pr , og er oplyst af Nordea Markets. Dataene stammer fra Bloomberg. Tabel 6: Markedskurser versus teoretiske kurser (kilde: egen tilvirkning) Virksomhed TDC Nokia Carlsberg kuponrente 5,875% 5,50% 6,00% udløbsdato Rating Baa A Baa kurs pr , , ,65603 teoretisk kurs 113,37 108,29 114,41 De beregnede kurser, der udledes af formlen, viser den teoretiske kurs, som de pågældende virksomhedsobligationer burde blive handlet til i markedet på nuværende tidspunkt. Denne prisfastsættelse, forudsætter dog naturligvis, at det er de rette 58

59 parametre, der er anvendt, og at de kan antages at være udtryk for den aktuelle markedssituation. Som det ses, er den beregnede teoretiske pris på obligationerne i alle tilfælde højere end de kurser, obligationerne handles til i markedet. Særligt de to lavest ratede virksomheder; TDC og Carlsberg handler til en pris, der er markant lavere end den teoretisk beregnede kurs. Dette er et tegn på, at modellens resultater er misvisende, særligt for virksomheder med lav rating. En umiddelbar forklaring på denne afvigelse kan være, at de tre virksomheder ikke er ratet korrekt, og dermed burde have en lavere rating. Det formodes dog ikke at være den korrekte forklaring, da det virker usandsynligt, at alle tre virksomheder skulle være ratet for højt. Forskellen mellem den teoretisk beregnede kurs og markedskursen kan derudover have to årsager; at de estimater der er brugt til beregningen ikke er de korrekte, eller at prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer er afhængig af flere faktorer, som ikke er medtaget i den anvendte formel. I de følgende afsnit vil disse to forklaringsmuligheder blive vurderet. 7.5 Delkonklusion De tre virksomhedsobligationer er forsøgt prisfastsat ud fra en rating-baseret metode. Formlen der blev anvendt til dette er fundet i Lando (2000). Den teoretiske kurs på virksomhedsobligationerne er fundet ud fra prisen på en tilsvarende risikofri investering, defaultsandsynligheden samt recovery rates. Defaultsandsynligheden er estimeret i forhold til den pågældende virksomhedsobligations rating. Prisfastsættelsen viste for alle tre obligationer, at markedskursen er markant lavere end den teoretisk beregnede kurs. Mulige forklaringer på denne afvigelse vil blive forsøgt afdækket i det følgende afsnit. 8 Udfordringer ved prisfastsættelsen I det følgende afsnit vil mulige fejlkilder ved prisfastsættelsen blive gennemgået og analyseret. Først vil der blive foretaget en vurdering af, hvorvidt de parametre der er brugt til beregningen af de teoretiske kurser, er de korrekte estimater. Dernæst vil øvrige faktorer, der har betydning for prisfastsættelsen blive beskrevet. 59

60 8.1 Estimerede parametre De tre faktorer, der bruges i formlen er; renten på en nulkupon statsobligation, recovery raten samt defaultsandsynligheden. Der vil nu blive foretaget en følsomhedsanalyse, hvor det vurderes hvor stor betydning disse tre parametre har for den endelige teoretiske pris. Her vil der foretages en ændring af parametrene en efter en, for at se hvor meget det ændrer i den beregnede kurs. Ændringen vil ske for et parameter af gangen, så den isolerede ændring kan ses. De øvrige parametre i beregningen vil derfor være stillet tilbage til udgangspunktet for hver beregning. Til slut vil der ske en vurdering af, hvilken parameter, der har størst betydning for den teoretiske kurs Følsomhedsanalyse - renten Renten på nulkupon statsobligationen er, som beskrevet ovenfor, konstrueret ud fra den aktuelle swaprentekurve. Alternativt kunne der være brugt renter på statsobligationer til beregningen, som er ca. 0,75 % point lavere end swaprenterne (Jyske Bank 2011). Dette ville give en højere kurs på de konstruerede nulkupon statsobligationer, og alt andet lige også en højere teoretisk kurs på virksomhedsobligationerne. Denne påstand vil nu blive afprøvet ved at foretage en følsomhedsanalyse, hvor den risikofrie rente ændres med både +0,75 % point og 0,75 % point, og beregningen af den teoretiske kurs vil blive gentaget med denne ændring. Resultatet af denne følsomhedsanalyse vil kunne bruges til at fortolke, om den lavere rente på statsobligationer i stedet burde have været anvendt til beregningen. Derudover vil det vise, hvor meget den teoretiske kurs ændrer sig ved en renteændring, og dermed hvor stor betydning den risikofrie rente har for prisfastsættelsen ved denne metode. Den nye beregning vil ske ved at indregne en parallelforskudt rentekurve med 0,75 % point henholdsvis lavere og højere end udgangspunktet. Resultatet af følsomhedsanalysen ses i nedenstående tabel. Tabel 7: Følsomhedsanalyse - den risikofrie rente (kilde: egen tilvirkning) Virksomhed TDC Nokia Carlsberg kuponrente 5,875% 5,50% 6,00% udløbsdato Rating Baa A Baa kurs pr , , ,65603 teoretisk kurs 113,37 108,29 114,41 rente - 0,75 %point 116,96 110,51 116,91 rente + 0,75%point 109,93 106,

61 Ud fra tabellen ses det, at en lavere risikofri rente, som forventet, medfører en højere teoretisk kurs på virksomhedsobligationen. Dette er dermed med til at understøtte, at det er swaprente kurven, der bør benyttes til beregningen, og at denne må være det bedste estimat på den risikofrie rente i denne sammenhæng. Hvis den risikofrie rente modsat sættes op med 0,75 % point i beregningen vil de beregnede teoretiske kurser blive lavere, og ligge tæt op af markedskursen. For TDC vil den teoretisk beregnede kurs ved en rentestigning på 0,75 % point blive 109,93, hvor markedskursen er 108,20. Renteændringen har dermed forholdsvis stor betydning for den teoretisk beregnede kurs. Men da der ikke i markedet findes belæg for at benytte en risikofri rente, der er 0,75 % point højere end swaprente kurven, kan dette ikke antages at være forklaringen på afvigelsen mellem markedskursen og den teoretiske kurs Følsomhedsanalyse - recovery rate Der vil nu ligeledes blive foretaget en følsomhedsanalyse på ændringer i den medregnede recovery rate. En højere recovery rate vil betyde, at investor modtager en større kompensation i tilfælde af konkurs, og må derfor medføre en højere kurs på den pågældende virksomhedsobligation. Alle tre virksomhedsobligationer, der er foretaget beregninger på, er af typen Senior unsecured, og i beregningen er det også recovery raten for denne type obligationer der er brugt. Som det ses i Tabel 3 er dog stor forskel på recovery raten i 2008 og 2009, og det må også antages at recovery raten vil være varierende fremover. Derfor vil der nu blive foretaget en beregning af kursen, hvor recovery raten ændres til henholdsvis 14,5 % og 34,5 %, for at se, hvilken betydning dette får for den teoretiske kurs. Resultaterne af følsomhedsanalysen ses i nedenstående tabel. Tabel 8: Følsomhedsanalyse - recovery rate (kilde: egen tilvirkning) Virksomhed TDC Nokia Carlsberg kuponrente 5,875% 5,50% 6,00% udløbsdato Rating Baa A Baa kurs pr , , ,65603 teoretisk kurs 113,37 108,29 114,41 recovery rate 14,5 % 113,24 108,24 114,33 recovery rate 34,5 % 113,5 108,34 114,48 61

62 Som det ses i tabellen betyder en højere recovery rate som forventet en højere kurs, men ændringen er meget lille og dermed ubetydelig i denne sammenhæng. Den valgte recovery rate i beregningen har dermed ikke større betydning for den teoretiske kurs, og er dermed ligeledes ikke forklaringen, på afvigelserne mellem de teoretiske kurser og markedskurser Følsomhedsanalyse - defaultsandsynlighed Den sidste parameter i formlen er defaultsandsynligheden. Defaultsandsynligheden er som tidligere nævnt forskellig fra sektor til sektor, og vil naturligvis være stærkt afhængig af, hvilken konjunktur den globale økonomi er i på beregningstidspunktet. For defaultsandsynligheden må det gælde, at en højere defaultsandsynlighed vil medføre en lavere kurs på virksomhedsobligationen, da investeringen dermed er mere usikker. Dafaultsandsynligheden er som beskrevet igennem opgaven et meget usikkert punkt i forbindelse med beregningen af prisen på virksomhedsobligationer. Defaultsandsynligheden har eksempelvis været relativt høj i år 2009 i forhold til hvad den var i den forrige periode (Moody s 2010). Det kan dermed argumenteres for, at den forventede defaultsandsynlighed for de kommende år er højere end den gennemsnitlige værdi for , der er brugt i beregningerne. Der vil derfor nu ske en ny beregning af de teoretiske kurser, hvor det antages at defaultsandsynligheden henholdsvis falder med 0,5 % point og stiger med 2 % point. I beregningen af den teoretiske kurs er de akkumulerede defaultsandsynligheder benyttet, og der er på grund af den valgte metode brugt forskellige defaultsandsynligheder for de enkelte betalinger. I følsomhedsanalysen vil det være defaultsandsynligheden i udløbsåret, der ændres, da den største betaling ligger her i form af hovedstolen på gælden. Resultaterne af beregningerne ses i nedenstående tabel: Tabel 9: Følsomhedsanalyse - defaultsandsynlighed (kilde: egen tilvirkning) Virksomhed TDC Nokia Carlsberg kuponrente 5,875% 5,50% 6,00% udløbsdato Rating Baa A Baa kurs pr , , ,65603 teoretisk kurs 113,37 108,29 114,41 defaultsandsynlighed - 0,5 % point 113,72 108,66 114,78 defaultsandsynlighed + 2 % point 111,98 106,81 112,94 62

63 Som det ses i tabellen, har en mindre ændring af defaultsandsynligheden ikke stor betydning for den teoretiske kurs. Men når der forudsættes en større ændring på 2 % point, sker der er mærkbar ændring i kursen. Ved en defaultsandsynlighed, der er 2 % point højere end oprindeligt antaget, vil Nokia obligationen eksempelvis få en teoretisk kurs på 106,81 mod en markedskurs på 105,77. Dermed kan ændringen i defaultsandsynligheden medvirke til teoretiske kurser, der ligger tæt op af de aktuelle markedskurser. Ud fra ovenstående følsomhedsanalyse kan man derfor forsigtigt drage den konklusion, at investorernes forventninger til defaultsandsynlighederne for virksomhederne er anderledes end de historiske defaultsandsynligheder. Investorerne forventer højere defaultsandsynligheder end de gennemsnitlige empiriske. Denne betragtning virker rimelig når man tænker på, at den globale økonomi stadig ikke er ovre den finansielle krise, og der fortsat ses mange konkurser i forskellige sektorer og regioner i verden. Denne sammenhæng kan testes yderligere ved at sammenligne de historisk aflæste defaultsandsynligheder med implicitte fallitsandsynligheder beregnet ud fra markedsdata for TDC, Nokia og Carlsberg. Dette vil ske i det følgende afsnit Implicitte defaultsandsynligheder for TDC, Nokia og Carlsberg For at få et konkret bud på, hvordan markedet vurderer kreditrisikoen, er der i nedenstående tabel opstillet implicitte defaultsandsynligheder, beregnet ud fra Landos formel for prisfastsættelse. Fremgangsmåden der er anvendt er, at den aktuelle markedskurs på obligationer er indsat i formlen som v(t,t), og ved hjælp af målsøgning i Excel er den implicitte defaultsandsynlighed beregnet. På grund af metoden med opdeling af obligationen i flere nulkupon obligationer er det kun den akkumulerede defaultsandsynlighed i udløbsåret, der estimeres. Denne estimation vurderes at give et acceptabelt billede af markedets forventning til kreditrisikoen, men det vil naturligvis give en mindre bias, at defaultsandsynligheden for de øvrige år holdes lige, og at det kun er defaultsandsynligheden for udløbsåret, der ændres. Den beregnede implicitte sandsynlighed vil dermed blive en smule højere, end den ville have været, hvis der blev regnet implicit defaultsandsynlighed for alle årene. 63

64 Tabel 10: implicit defaultsandsynlighed (kilde: egen tilvirkning) Virksomhed TDC Nokia Carlsberg kuponrente 5,875% 5,50% 6,00% udløbsdato Rating Baa A Baa kurs pr , , ,65603 medregnet default i udløbsår 1,25% 0,53% 0,73% implicit defaultsandsynlighed 8,68% 3,93% 9,91% De implicitte defaultsandsynligheder viser sig som ventet at være langt større end de gennemsnitlige empiriske. Dette ses ved at sammenligne de to defaultsandsynligheder i Tabel 10. Dette stemmer overens med prisfastsættelsen fra det tidligere afsnit, hvor de beregnede priser på virksomhedsobligationerne var meget højere end de aktuelle markedskurser. Investorerne forventer således en høj defaultsandsynlighed, og vil derfor kun betale en relativ lav pris for at købe de pågældende virksomhedsobligationer. Det er bemærkelsesværdigt, at de implicitte defaultsandsynligheder ligger på et meget højere niveau end de historiske. Nokia, der er en A ratet virksomhed, har således en implicit defaultsandsynlighed på 3,93 %, hvor den historiske kun er 0,53 %. Nokias implicitte defaultsandsynlighed ligger dermed på niveau med den historiske gennemsnitlige defaultsandsynlighed for en Ba ratet virksomhed (Tabel 5). Det skal dog også bemærkes, at de udregnede implicitte defaultsandsynligheder er på et markant lavere niveau end de implicitte defaultsandsynligheder, der blev beregnet i afsnit om kreditrisiko beregnet ud fra rentestrukturen. I denne beregning blev der taget udgangspunkt i rentekurven og ikke konkrete virksomhedsobligationer. Derfor vurderes de implicitte defaultsandsynligheder i dette afsnit at være mere retvisende, da de tager udgangspunkt i konkrete markedsobservationer. De høje implicitte defaultsandsynligheder kan skyldes, at investorerne for tiden er meget risikoadverse og er meget opmærksomme på den kreditrisiko, der er ved at investere i virksomhedsobligationer Vurdering af de estimerede parametre Ud fra følsomhedsanalysen og beregningen af de implicitte defaultsandsynligheder, kan det konkluderes, hvad en af årsagerne kan være til afvigelsen mellem markedskurserne og de beregnede kurser ved hjælp af Landos formel. De implicitte 64

65 defaultsandsynligheder viste sig at være markant højere end de gennemsnitlige, der som udgangspunkt blev brugt til beregningen af de teoretiske kurser. En del af forklaringen på afvigelsen i kursen skyldes dermed, at markedet forventer defaultsandsynligheder, der er væsentlig højere end de empirisk konstaterede i perioden Virksomheder verden over er dog også stadig påvirket af den finansielle krise, så det virker rimeligt at antage at investorerne forventer relativt store defaultsandsynligheder for de kommende år. De beregnede implicitte defaultsandsynligheder er dermed denne opgaves bud på de defaultsandsynligheder markedet forventer over de kommende år. En del af forklaringen på afvigelserne mellem markedskurserne og de beregnede kurser kan dog også være, at der er andre risikofaktorer, der har indflydelse på prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer end kreditrisikoen. Hvis dette er tilfældet bør formlen for prisfastsættelse udbygges til også at indeholde disse faktorer. Denne indgangsvinkel vil blive uddybet i de følgende afsnit om øvrige faktorer, der har indflydelse på prisfastsættelsen. 8.2 Øvrige faktorer, der har effekt på prisfastsættelsen Kreditrisiko, og herunder defaultsandsynlighed har stor betydning for prisfastsættelsen af virksomhedsobligationer. Men som nævnt i det indledende afsnit om virksomhedsobligationer er der også andre faktorer, der har betydning for vurderingen af virksomhedsobligationer og dermed prisfastsættelsen. I dette afsnit vil der blive fokuseret på, hvilke øvrige faktorer, der kan påvirke prisfastsættelsen. Dermed vil det blive forsøgt at finde mulige forklaringer på de store implicitte defaultsandsynligheder, der blev konstateret i forbindelse med prisfastsættelsen Forklaring på de store implicitte defaultsandsynligheder Konklusionen i analysen blev som nævnt, at der på de analyserede virksomhedsobligationer tilsyneladende er store implicitte defaultsandsynligheder. Denne konklusion er dog naturligvis under forudsætning af, at der ikke er andre faktorer, der kan forklare de lave markedskurser på obligationerne i forhold til de teoretiske. For ikke at udelukke nogen forklaringsmuligheder, må konklusionen derfor først og fremmest være, at virksomhedsobligationerne handles til forholdsvis høje kreditspreads, hvor defaultsandsynligheden er en del af forklaringen. 65

66 Ud fra denne konklusion vil det være interessant at undersøge om andre analyser af kreditobligationer har resulteret i tilsvarende store kreditspreads. Der har været foretaget adskillige undersøgelser af kreditrisiko, og flere har, som i denne opgave, konkluderet at virksomhedsobligationer handler til store kreditspreds/implicitte defaultsandsynligheder, blandt dem Lando (2000) samt Elton (2001). Der vil nu blive opstillet nogle af de mulige forklaringer Risikopræmie Elton (2001) forsøger i sin analyse at finde frem til forklaringen på de kreditspreads, der er på virksomhedsobligationer. En stor del af forklaringen kan findes i defaultsandsynlighederne samt skatteforhold(som ikke vil blive behandlet her), men ifølge analysen kan disse kun forklare en del af spreadet. En anden forklaring er, at spreadet skyldes investorens risikopræmie som følge af den systematiske risiko. Landos formel har som forudsætning, at investorerne ikke kræver en sådan risikopræmie, men som Lando selv redegør for, er denne forudsætning næppe realistisk. Derfor vil der nu blive kigget nærmere på risikopræmien. Ifølge Elton (2001) kan kreditspreadet til dels forklares af den risikopræmie, der skyldes den systematiske risiko. Den systematiske risiko er den del af risikoen, der påvirkes af generelle forhold i økonomien, og som ikke kan diversificeres væk. Hvis der investeres i aktiver der er meget udsatte for systematisk risiko, bør man blive kompenseret for dette i form af et kreditspread. Inden for aktieteori kan multipel-faktor modeller anvendes for at finde frem til hvilke former for systematisk risiko, en aktie er påvirket af. Denne fremgangsmåde kan ifølge Elton (2001) også anvendes på virksomhedsobligationer og det kan derigennem påvises, at en del af spreadet skyldes risikopræmie for den systematiske risiko. At der er en risikopræmie ved investering i virksomhedsobligationer virker også rimeligt i forhold til produktets karakteristika og risiko. Som tidligere nævnt, vil investor ifølge porteføljeteorien kræve en risikopræmie for at påtage sig ekstra risiko, og dette bør alt andet lige også gælde for virksomhedsobligationer. Størrelsen af risikopræmien vil være afhængig af mange forskellige faktorer, bl.a. vilkår for øvrige investeringsmuligheder på tidspunktet for investering. Derudover vil risikopræmien formodentlig være højere end ellers i nedgangsperioder. Her vil der være mere fokus på 66

67 defaultsandsynligheden og der vil typisk være ekstra fokus på risici og sandsynligheden for tab Øvrige faktorer Udover risikopræmien, eller som en del af denne, kan der udpeges en række faktorer, der kan være med til at forklare kreditspreadet (Lando 2000): Uro på markedet På trods af at den globale økonomi har rettet sig meget i løbet af 2009 og 2010, er den finansielle verden stadig præget af stor nervøsitet for konkurser og dermed følgende tab på ens investeringer. Dette kan være en stor del af forklaringen på, at investorers implicitte defaultsandsynligheder er væsentlig højere end de historiske. Man er stadig nervøs, og frygter store tab på risikofyldte investeringer. Dette giver udslag i store risikopræmier, som investorerne i virksomhedsobligationer tager sig, for at indgå i denne investering. Likviditet Som beskrevet tidligere i opgaven er der kun et begrænset sekundært marked for virksomhedsobligationer. Dette gør, at investering i virksomhedsobligationer primært sker af investorer, der ønsker at beholde obligationen til udløb. Hvis de inden obligationens udløb ønsker at skille sig af med denne, risikerer man, at obligationen kun handles i begrænset omfang, og dette kan resultere i lavere kurs. Derfor kan den begrænsede likviditet betyde lavere priser på virksomhedsobligationer, da køber ønsker en kompensation for den manglende likviditet. Da udbredelsen af virksomhedsobligationer i Europa stadig er forholdsvis begrænset i forhold til for eksempel USA, vil mangel på likviditet have forholdsvis stor betydning for europæiske virksomhedsobligationer Konjunkturer De parametre der skal bruges til prisfastsættelsen er meget afhængige af konjunkturer. Både recovery rates og defaultsandsynligheder vil ændre sig markant ved ændringer i verdensøkonomien. Disse ændringer er svære at indarbejde i modeller, da ændringerne kan ske på kort tid, og er svære at forudsige. Udsving i konjunkturer kan ligeledes være en af de faktorer, der er med til at forklare den systematiske risiko på virksomhedsobligationer, og som dermed er en del af risikotillægget. 67

68 Ufuldstændig information Virksomhedsobligationer er mere komplekse end øvrige former for obligationer, og det kræver et større analysearbejde for investor, hvis denne ønsker at sætte sig grundigt ind i, hvilken risiko der er forbundet med det konkrete papir. Derfor vil investor typisk kun have ufuldstændig information om den investering han er indgået i, og dette kan afspejle sig i prisen, idet kreditspændet vil øges som resultat af den ufuldstændige information Sektor forskelle Der er i denne opgave ikke foretaget en vurdering af, hvilken sektor de pågældende virksomheder hører til, og om der er specifikke risici man skal være opmærksom på indenfor den pågældende sektor. Alle typer af virksomheder kan naturligvis ikke antages at have samme kreditrisiko, og nogle brancher vil være mere sårbare end andre. Denne faktor er der ikke taget hensyn til i analysen, hvor beregningerne udelukkende er foretaget med udgangspunkt i virksomhedernes rating. Da der ikke er foretaget virksomhedsanalyse i opgaven kan der ikke konkluderes noget om de enkelte virksomheders risiko. Ratinginstitutterne laver dog ligeledes opgørelser over, hvordan historiske konkurser er fordelt på sektorer, og ud fra disse kan man få en ide om, hvorvidt dette har påvirket prisfastsættelsen i denne opgave. Tabel 11: Defaultsandsynlighed opdelt på sektor (kilde: Moody's 2010) 68