В любительском теннисе целых 80% набранных очков являются результатом ошибочного удара, например, попадания мяча за пределы поля. Именно эту идею Чарльз Эллис использовал для характеристики инвестирования в своей классической «Игре неудачников». Успех определяется не тем, что инвесторы делают правильно, а тем, в чем они не ошибаются.
Когда он писал в 1975 году, эта идея во многом отражает то, что произошло с долгами развивающихся рынков (EM) в середине 2000-х годов. Инвесторы, которые склонялись к риску и пытались рассчитать время рынка вокруг макрособытий, начали играть в игру проигравшего. Игра победителя, напротив, сместилась в сторону сделок снизу вверх, которые не коррелируют с избирательными циклами, геополитическими событиями и другими системными макрособытиями — областями, где инвестору стало сложнее иметь преимущество.
Согласно данным Банка международных расчетов, задолженность EM стала крупнейшим кредитным пулом в мире, обогнав США за последнее десятилетие. По ходу дела многие из основных атрибутов EM были трансформированы. По мере развития рынка должны адаптироваться и инвестиционные стратегии.
Лучшие страны или регионы, как правило, не те, которые расхваливаются как очередные истории успеха. В отличие от общепринятого мнения, EM часто вознаграждает инвесторов, которые минимизируют убытки, а не максимизируют прибыль, и которые избегают концентрированных позиций в странах с высокой доходностью. Мы считаем, что долг EM следует использовать в первую очередь как инструмент диверсификации, а не как источник поиска высокой доходности, отдавая приоритет странам с низким риском и структурам старшего долга.
EM долг имеет схожие показатели дефолта и взыскания с американским корпоративным долгом, но также и большую волатильность, особенно для эмитентов более низкого качества. Это одна из причин, по которой мы считаем, что анализ относительной стоимости снизу вверх и построение портфеля сегодня важнее для EM, чем макроанализ сверху вниз. Кроме того, активное управление в EM долге постоянно превосходит пассивное инвестирование, согласно данным Morningstar.
Быстрый экономический рост в начале 2000-х годов скрыл многие глубинные сложности в EM, но рост замедлился. В этой статье мы пытаемся раскрыть класс активов, определив универсальные особенности EM и то, как они могут помочь в достижении более широких инвестиционных целей.
Рассказывание историй против проверки гипотез
Оптимистичные истории, рассказываемые инвесторами в развивающиеся рынки на протяжении десятилетий, вращались вокруг демографии, урбанизации, растущего среднего класса и роста ВВП, догоняющего уровни развитых рынков (DM). Сегодняшние истории более нюансированы. Догоняющий рост продолжается, но более медленными темпами. Политики лучше справляются со стабилизацией бизнес-циклов, но политическая и геополитическая неопределенность выше, чем раньше.
Эти истории не являются неточными, но они не всегда имели значение для доходности инвестиций. Например, акции развивающихся рынков должны были получить наибольшую выгоду от более сильного роста, но показали худшие результаты, чем акции немецких марок и долговые обязательства развивающихся рынков.
Здесь, вместо повествования, мы используем более научный подход. Инвестиционная гипотеза для долга EM такова. Она должна использоваться в первую очередь как средство снижения концентрации на других внутренних рисках без ущерба для доходности.
Инвесторы не должны рассматривать EM как пространство для охоты за высокой доходностью. Это может показаться нелогичным, но аргументы в пользу долга EM не должны быть привязаны к спредам, доходности или какой-либо другой метрике оценки. По нашему мнению, они должны основываться в первую очередь на преимуществах диверсификации.
Поэтому инвесторам стоит подумать о том, чтобы последовать примеру Уоррена Баффета: отдавать приоритет странам с низким уровнем риска и разумной оценкой, а не странам с высоким уровнем риска и высокой оценкой, и переходить к более высоким частям структуры капитала (от акционерного капитала к долгу).
Конечно, есть исключения. Но это гипотеза верхнего уровня, которая, кажется, лучше всего подтверждается данными.
Анатомия класса активов
Число стран с развивающейся экономикой, в которые можно инвестировать, за последние 20 лет увеличилось более чем вдвое. Сейчас мы моделируем около 200 отдельных макроэкономических факторов риска (таких как валюта, ставки и спреды) в 85 странах. Корреляции в этой матрице варьируются от 0,8 до -0,7, согласно данным за 20 лет, рассчитанным PIMCO. Таким образом, в классе активов наблюдается чрезвычайное разнообразие.
Более того, некоторые факторы являются «рисковыми», а другие — «рисковыми», т. е. положительно или отрицательно коррелируют с глобальными системными факторами, такими как нефть или акции. В настоящее время существует около 12 эмитентов суверенных облигаций, которые предоставили аналогичный балласт портфеля во время событий отказа от риска за последние 15 лет, как казначейские облигации США, воспринимаемые как конечный актив отказа от риска. В течение этого 15-летнего периода корзина местных облигаций развивающихся рынков, хеджированная в долларах США (согласно 5-летним свопам), принесла более высокую доходность, чем сопоставимые казначейские облигации США (также согласно 5-летним свопам), и имела схожий показатель успешности в хеджировании просадок акций, но меньшую выплату, когда просадки происходили.
Этот рост числа стран затмевается ростом доступных инструментов, которые выросли почти в 20 раз (см. Рисунок 1) за последние два десятилетия. Теперь инвесторы могут разбить макроэкономические факторы риска на уровне страны на мелкие куски.
Значения восстановления (и убытка при дефолте) также практически идентичны и составляют около 40%. Однако следует отметить три нюанса.
Вероятность дефолта для эмитентов с рейтингом CCC выше для EM, чем для корпораций США. (Спреды также шире, поэтому мы не комментируем, является ли эта когорта относительно богатой или дешевой.) Это связано с тем, что правила игры могут быть переписаны для эмитентов EM самого низкого качества из-за политических потрясений, тогда как корпоративные эмитенты США с рейтингом CCC действуют в рамках более определенной системы стабильных правил и законов о банкротстве. Хотя данные по EM и корпоративным дефолтам США имеют схожее среднее значение, данные EM имеют более широкое стандартное отклонение. События дефолта в EM имеют более широкий диапазон результатов. Урегулирование может занять больше времени в EM. Реструктуризация корпорации в США может занять месяцы, чтобы проработать через судебную систему. Напротив, могут потребоваться годы, чтобы договориться об условиях между международными кредиторами, Международным валютным фондом и другими двусторонними кредиторами. При прочих равных условиях это означает, что текущая стоимость неработающего долгового инструмента EM, проходящего реструктуризацию, будет ниже (даже если конечная стоимость восстановления одинакова).
Асимметрия определенных рисков
Есть еще один эмпирический нюанс, возможно, самый важный из всех: эффективность рыночной переоценки доходности по спектру качества, которая фиксируется такими метриками, как коэффициент Шарпа, показатель доходности с поправкой на риск. Подобно фундаментальному кредитному риску, показатели волатильности рыночной переоценки увеличиваются гораздо больше на облигациях самого низкого качества в EM, чем в корпоративном долге США, что приводит к более низкому коэффициенту Шарпа для долга EM с рейтингом B и CCC.
Просадки также непропорционально глубже во время острого стресса для EM (см. Рисунок 4). Хуже всего то, что чувствительность к рыночной доходности, или бета, становится асимметричной, что означает, что захват вниз во время распродажи рынка больше, чем захват вверх во время ралли.
Ничто из этого не означает, что не может быть убедительной ценности в долговых обязательствах EM с рейтингом B и CCC. Но это объясняет, почему слишком много инвесторов соблазнились песней сирены высокодоходных, низкокачественных пограничных рынков. Облигации могут быть дешевыми, но эффективность получаемых доходов плоха для инвесторов с чем-либо, кроме очень долгосрочного временного горизонта.
Это объясняет, почему долговые обязательства развивающихся рынков предлагают более высокие спреды по сравнению с американскими корпорациями, несмотря на схожий фундаментальный кредитный риск – около 70 базисных пунктов в среднем на нейтральной к риску основе за последние пять лет. Дополнительный спред не является признаком неэффективности рынка. Это компенсация за другие тяготы, такие как незнакомство (т. е. необходимость объяснять заголовки газет своему инвестиционному совету), более широкие спреды спроса и предложения на вторичных рынках и дополнительная волатильность рыночной переоценки, особенно по облигациям низкого качества. Теоретически эти дополнительные тяготы не должны иметь значения для долгосрочных инвесторов в стоимость. Но на практике они имеют значение.
Инвестиционный подход
Эта песня сирены также объясняет, почему некоторые инвесторы говорят, что в прошлом они катались на американских горках с EM. Помимо общей волатильности класса активов, многие были подвержены плохому определению размера класса активов в своем более широком портфеле и неразумному масштабированию риска в распределении долга EM. Давайте рассмотрим оба варианта более подробно.
Стратегическое распределение активов (определение размера бета-версии)
Если диверсификация является основной целью, то корреляция долга EM с более широким портфелем является наиболее важной метрикой. Это справедливо для любого класса активов, но особенно важно для сателлитных экспозиций, которые играют более периферийную роль в построении портфеля.
Тест включения активов предлагает четкую структуру. Он сводит решение о включении класса активов к функции оптимизации: максимизировать коэффициент Шарпа портфеля с учетом ограничений риска, доходности и корреляций отдельных активов.
Результатом является мера предельного влияния каждого актива на общий коэффициент Шарпа портфеля. Это будет довольно уникальным для каждого инвестора. Но, в общем и целом, долг EM оценивается лучше, чем большинство других активов. Это происходит из-за благоприятных корреляционных характеристик, а не только из-за более высокой доходности.
Корреляция между долгом EM и корпоративным долгом США составляет около 0,63 за последние 10 лет, используя данные JP Morgan. Это относительно низкий показатель в мире спредов с фиксированным доходом. И в этом суть: долг EM должен оцениваться совместно по его рискам, доходности и диверсификационным свойствам на более широком уровне портфеля, а не узко по какой-то богатой/дешевой метрике оценки, а не независимо от вашего общего портфеля.
Соблюдение этих рекомендаций приводит к более трезвой оценке размера стратегических распределений активов. Многие клиенты, от страховых компаний до пенсионных фондов, обычно выбирают распределение от 2% до 8%.
Масштабирование риска (поиск альфа)
Инвесторы всегда находятся во власти того, что предлагает рынок. Если рынки развиваются, то и инвестиционные стратегии должны развиваться.
Рассмотрим, как развивался рынок долга EM. В первые годы (1990-е и начало 2000-х) в EM было мало стран. Большинство эмитентов с готовностью переплачивали, чтобы получить доступ к международному капиталу. Рост был бурным, но прерывался внутренними потрясениями (например, 1994 в Мексике и 1997 в Азии). Ключевым набором навыков был макроанализ сверху вниз. Инвесторы могли переиграть рынок, склоняясь к риску и используя избыточную доходность, при этом, как можно надеяться, избегая распродаж, характерных для конкретной страны.
Сегодня есть гораздо больше стран и инструментов, которые следует учитывать. Рост средний, а недавние потрясения в основном экзогенные и системные (например, мировой финансовый кризис 2008 года, истерика по поводу сокращения казначейства 2013 года и пандемия 2020 года).
Трудно иметь преимущество в макроанализе. Это не только более переполненная область, но и природа риска изменилась — от экономической сложности, которую можно смоделировать, к политической неопределенности, которую невозможно предсказать.
По нашему мнению, ключевым навыком для инвестирования в долговые обязательства EM сегодня является анализ относительной стоимости снизу вверх и построение портфеля. Это способность выявлять небольшие арбитражные возможности, инструмент за инструментом, а затем комбинировать и масштабировать каждый таким образом, что корзина этих сделок становится более эффективной, чем любая по отдельности.
Выпуклость — или нелинейная связь между ценами и доходностью — является ключевой. Она закладывает подушку безопасности во время рыночных распродаж — цены падают, но постепенно. Это особенно важно, учитывая избыточную волатильность и асимметричную бета-чувствительность, отмеченную ранее, особенно в нижней части спектра качества.
Конечно, макроанализ сверху вниз остается критически важным – но как отправная точка. Он должен быть тщательно отображен, чтобы создать пространство для процветания альфа-процесса снизу вверх. Мы моделируем и измеряем 10–15 различных типов торговли снизу вверх и масштабируем их в портфелях на основе их коэффициентов Шарпа и корреляций с бетой. Это инженерная задача, которая приводит к гораздо более ограниченным результатам, чем если бы это была задача прогнозирования.
Играем в игру победителя
Аналогия с теннисом, упомянутая ранее — победа за счет ограничения ошибок — это не просто метафора. Она четко прослеживается в данных. Рассмотрим лучших и худших инвесторов в долговые обязательства развивающихся рынков за последнее десятилетие (см. Рисунок 5) и сравним путь каждого из них по месяцам. Достигли ли лучшие инвесторы своего статуса за счет максимизации побед или минимизации поражений? Ответ очевиден.
Лучшие и худшие инвесторы имели примерно одинаковую частоту ежемесячной доходности 1-го квартиля (23% против 21% соответственно). Но у лучших инвесторов была значительно более низкая частота плохих месяцев. Они получили ежемесячную доходность 4-го квартиля в 21% случаев, против 38% у худших менеджеров.
Это согласуется с асимметричным профилем доходности класса активов, обсуждавшимся ранее. Эффективность доходности стран с более высоким качеством может быть омрачена неэффективностью доходности стран с более низким качеством. Аналогично, годы положительной альфы или рыночного превосходства могут быть уничтожены за один эпизод просадки.
Наш процесс явно разработан вокруг этих эмпирических реалий для класса активов. Он разработан для минимизации случаев ежемесячных возвратов в 4-м квартиле. (Пожалуйста, свяжитесь с вашим представителем PIMCO для получения статистики, касающейся PIMCO.)
А как насчет пассивного инвестирования? Оно было на удивление стабильным, из года в год занимая нижние позиции 3-го квартиля (см. рисунок 6).
Подавляющее большинство активных менеджеров работают гораздо лучше. Более того, эта лучшая работа не должна ощущаться как американские горки.
Инвесторы могут рассматривать долг EM как структурное распределение, используемое для деконцентрации от внутренних источников кредитного риска. Они могут определять размер распределения на основе его влияния на коэффициент Шарпа их общего портфеля. И, что самое важное, инвесторы должны управлять распределением EM с осторожностью. Это может означать избежание соблазна перейти к высокоубедительным, высококонцентрированным позициям в высокодоходных странах, что может усилить макроэкономическую волатильность. Такая игра могла работать два десятилетия назад. Но сегодня в нее трудно выиграть.