OAO «Gazprom» – Initiating Coverage

ДЕКАБРЬ 2008
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕН НА СЫРЬЕВЫЕ АКТИВЫ
ДМИТРИЙ БОРЗЫХ, ВАДИМ ЗАКРОЙЩИКОВ
В рамках проекта по разработке комплекса моделей и индикаторов, нацеленных на анализ экономических процессов в
России и прогноз основных показателей, мы продолжаем публиковать некоторые результаты наших оценок, которые
могли бы оказаться интересными в текущих рыночных условиях. В частности, мы предлагаем ознакомиться с
результатами подбора моделей и прогнозирования цен на следующие активы:
•
нефть марки Urals;
•
золото;
•
индекс цен на металлы LMEX*.
Данные модели построены с использованием методов анализа временных рядов – одного из современных
направлений эконометрики. Для построения прогноза мы выбирали модели, наилучшим образом подходящие для
построения прогнозов – т.е. модели, прошедшие процедуры отбора на статистическую значимость и адекватность
значений прогнозов.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ
В начале мы хотели бы предложить вашему вниманию прогнозы, полученные в рамках отобранных моделей. Ниже
приведены прогнозы моделей по отдельным видам товаров. Методология отбора и тестирования моделей,
используемых в прогнозировании, представлены в следующей секции. Все прогнозы построены для средних значений
цен за квартал.
ПРОГНОЗ БУДУЩЕЙ ДИНАМИКИ ЦЕНЫ НА НЕФТЬ МАРКИ URALS
Для получения прогнозов на Urals мы отобрали две модели. Значения цен на нефть на 2009 и 2010 гг.,
спрогнозированные отобранными моделями, будут иметь следующий вид.
долл./баррель
ДИАГРАММА 1. ПРОГНОЗ ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ URALS НА 2009-2010 ГГ.
125
120
115
110
105
100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q404
04
04
04
05
05
05
05
06
06
прогноз 1
06
06
07
07
07
07
прогноз 2
08
08
08
08
09
09
09
09
10
10
10
10
фактические цены
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Диаграмма 1 показывает, что прогнозы, которые дают модели, хорошо согласуются между собой. В обоих случаях
ожидается падение среднеквартальных цен в 2009 году до уровня 36-39 долларов за баррель, которое в начале 2010
года сменится ростом средних цен до уровня в районе 58-78 долларов за баррель в конце 2010 года.
*
Индекс, который рассчитывает Лондонская биржа металлов (London Metal Exchange), по ценам закрытия по шести основным металлам: медь,
аллюминий, свинец, олово, цинк и никель.
Подробнее см. http://www.lme.co.uk/downloads/explanation_of_lmex_data.doc
ДЕКАБРЬ 2008
ПРОГНОЗ БУДУЩЕЙ ДИНАМИКИ ЦЕНЫ НА ЗОЛОТО
Для построения прогнозов динамики цен на золото используется одна модель. В силу специфики самой модели
прогноз делается на перспективу всего в один год вперед, в силу того, что на более отдаленном промежутке времени
ошибка прогнозирования слишком велика, и результаты крайне ненадежны. Так, прогноз на 2009 год имеет вид:
ДИАГРАММА 2. ПРОГНОЗ ЦЕНЫ НА ЗОЛОТО НА 2009 Г.
950
900
долл./унция
850
800
750
700
650
600
550
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q406
06 06
06
07
07 07
07
08
08 08
08
09
09 09
09
прогноз
фактическая цена
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
В 2009 году модель прогнозирует умеренный рост цены на золото, при этом изменения значений не очень велики. Это
подтверждается текущей ситуацией на рынке и отражает высокую неопределенность перспектив мировой экономики.
ПРОГНОЗ БУДУЩЕЙ ДИНАМИКИ ИНДЕКСА LMEX
Для прогнозирования динамики цен индекса LMEX нами были отобраны три модели. Прогноз на 2009 год и приведен
на диаграмме ниже.
ДИАГРАММА 3. ПРОГНОЗ ИНДЕКСА LMEX НА 2009 Г.
4500
4000
3500
пункты
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q406 06 06 06 07 07 07 07 08 08 08 08 09 09 09 09
прогноз 1
прогноз 3
прогноз 2
фактическое значение индекса
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Несложно заметить, что две модели прогнозируют значительное падение индекса до 1200 пунктов к концу 2009 года,
а третья – нереалистичные в нынешних условиях колебания индекса вокруг постоянного уровня в 2200 пунктов.
Исходя из текущего развития событий, имеет смысл ориентироваться на первые два прогноза.
2
ДЕКАБРЬ 2008
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ КОММЕНТАРИИ
Как уже отмечалось выше, подход к прогнозированию основан на анализе истории цен при помощи метода временных
рядов. Данный способ прогнозирования в одномерном случае удобен тем, что не требует привлечения
дополнительной информации помимо самого ряда цен на рассматриваемый актив. Есть и еще одно достоинство – его
результаты довольно легко подвергнуть тестированию на надежность предсказаний при помощи
ретропрогнозирования (out-of-sample analysis).
Поясним, что такое ретропрогноз. Это прогноз, при построении которого модель оценивается не по всем доступным
наблюдениям, а лишь по части из них, при этом для оставшихся по оцененному уравнению строится прогноз, который
сравнивается с имеющимися (но не вошедшими в выборку для оценки) наблюдениями. Основная ценность
ретропрогноза состоит в возможности сравнить результаты, которые дает модель, с фактическими значениями
изучаемого показателя, которые не вошли в выборку, использованную для построения модели, таким образом,
ретропрогноз позволяет проверить адекватность предсказания без необходимости ожидать, когда наступит будущее.
Приведем пример. Скажем, у нас имеется выборка среднеквартальных цен на золото за промежуток времени в 20 лет.
Предположим, что мы подобрали некоторую модель для прогнозирования цен на золото и хотели бы протестировать,
насколько «хорошо» эта модель может прогнозировать. Однако поскольку будущих значений цен на золото у нас в
распоряжении нет, то можно представить, будто у нас имеются данные по золоту не за 20, а всего за 19 лет и
построить прогноз на 20-й год, используя эти данные. В результате мы можем сравнить прогноз на 20-й год и
фактические цены в 20-м году. Если ретропрогноз близок к фактическим значениям цен, это говорит в пользу
использования данной модели, в противном случае, заставляет усомниться в ее пригодности.
Следует специально отметить, что исследователь имеет возможность по своему усмотрению определять ту часть
выборки, по которой ему строить ретропрогноз. Стало быть, он имеет целую серию ретропрогнозов. Если судить о
пригодности модели, основываясь только на каком-то одном конкретном ретропрогнозе, то можно получить крайне
ненадежный результат. Поэтому следует принимать в рассмотрение результаты как можно большего числа
ретропрогнозов. В нашем случае, если модель в большинстве случаев давала «хорошие» ретропрогнозы, она
признавалась пригодной.
Скажем несколько слов о том, как отбирались модели. Прежде всего отметим, что для выбора «адекватных» моделей
мы придерживались общепринятой методологии Бокса и Дженкинса. После того, как «адекватные» модели были
отобраны, среди них выбирались те, которые давали «хорошие» ретропрогнозы.
Итак, процесс отбора моделей выглядит следующим образом:
1.
С помощью методологии Бокса-Дженкинса выбираем первоначальный класс моделей.
2.
Составляем ретропрогнозы для фазы роста и падения цены (там, где это возможно) для оставшихся
моделей.
3.
Берем модели с наилучшими результатами ретропрогноза.
В нашей работе мы хотим предложить вашему вниманию те модели, которые выдержали описанную выше процедуру
отбора. Мы также приводим графики ретропрогнозов, которые подтверждают успешность выбора моделей.
Разумеется, мы не приводим всех ретропрогнозов, которые принимались в рассмотрение, это, скорее, иллюстрация
возможностей предлагаемых моделей.
В частности, на этих графиках мы хотели бы показать, насколько хорошо модели прогнозируют динамику цен в фазе
падения и в фазе роста (исключение составляет индекс LMEX, для которого до сих пор выраженных фаз падения не
было).
В заключение этого пункта мы хотели бы сказать несколько слов о статистике. В исследовании нами использовались
дневные данные информационного агентства Bloomberg по ценам на указанные активы. Для справки ниже мы
приводим тикеры в Bloomberg.
3
ДЕКАБРЬ 2008
Название
Тикер в Bloomberg
Цена на нефть марки Urals
EUCRURMD <Comdty>
Цена на золото
GOLDS <Comdty>
Значение индекса LMEX
LMEX <Index>
В ходе исследования было выявлено, что среди моделей, использующих дневные цены, - средненедельных,
среднемесячных и среднеквартальных, - наиболее удачными являются модели по среднеквартальным данным†. (Для
целей прогнозирования показателей платежного баланса, например, такая частота даже удобна.). Поскольку
отобранные нами модели оперируют со среднеквартальными данными, то мы хотим обратить ваше внимание на то,
что прогнозы, которые делают рассматриваемые нами модели, – это прогнозы среднеквартальных значений цен, и
они могут значительно отличаться от будущих дневных цен на указанные активы.
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНЫ НА НЕФТЬ
Описание моделей. В результате отбора подходящей модели для прогнозирования цен на Urals, было выделено две
наиболее удачные спецификации:
•
ln 

pt
 = c + c ln  pt −12
 + c ε + ε (AR12MA5)
pt −1  1 2 
pt −13  3 t −5 t
•
ln 

pt
 = c + c ln  pt −1
 + c ln  pt −5
 + ε (AR1,5)
pt −1  1 2 
pt − 2  3 
pt −6  t
Здесь pt - средняя цена на нефть Urals за квартал t .
Примеры ретропрогнозов. Для того чтобы наглядно отметить результаты, получаемые при помощи отобранных
моделей, мы приводим два графика ретропрогнозов:
1.
Ретропрогноз на фазе роста - составлен с использованием квартальных данных за промежуток с
третьего квартала 1991 года по третий квартал 2007 года. Горизонт прогнозирования составляет
четыре квартала – с четвертого квартала 2007 года по третий квартал 2008 года.
долл./баррель
ДИАГРАММА 4. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
125
120
115
110
105
100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q304 04 04 04 05 05 05 05 06 06 06 06 07 07 07 07 08 08 08
AR12MA5
AR1,5
фактические цены
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы 4 видно, что модель AR12MA5 весьма точно спрогнозировала будущее движение цены на Urals. При
этом модель AR1,5 дала заниженную оценку ценам на нефть.
†
Среднеквартальная цена рассчитывается как среднее арифметическое дневных цен за квартал
4
ДЕКАБРЬ 2008
2.
Ретропрогноз на фазе падения - сделан по выборке с третьего квартала 1991 года по первый квартал
1998 года. Горизонт прогнозирования составляет шесть кварталов – со второго квартала 1998 года
по третий квартал 1999 года.
ДИАГРАММА 5. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
25
23
21
долл./баррель
19
17
15
13
11
9
7
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q395 95 95 95 96 96 96 96 97 97 97 97 98 98 98 98 99 99 99
AR12MA5
AR1,5
фактические цены
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из приведенной диаграммы видно, что модель AR12MA5 хорошо прогнозирует динамику цены за промежуток со
второго квартала 1998 года по первый квартал 1999 года. График показывает, что модель AR12MA5 хорошо
прогнозирует поведение цены в фазе падения. Модель AR1,5 прогнозирует краткосрочное движение цены неудачно.
Тем не менее в долгосрочной перспективе на полтора года модель предсказала будущий рост цены.
Прогноз будущей динамики цены на Urals
Прогнозируемые значения цен на нефть на 2009 и 2010 гг. будут иметь вид:
долл./баррель
ДИАГРАММА 6. ПРОГНОЗ ЦЕН НА НЕФТЬ МАРКИ URALS НА 2009-2010 ГГ.
125
120
115
110
105
100
95
90
85
80
75
70
65
60
55
50
45
40
35
30
25
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q404
04
04
04
05
05
05
05
06
AR12MA5
06
06
06
07
07
AR1,5
07
07
08
08
08
08
09
09
09
09
10
10
10
10
фактические цены
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Диаграмма 6 показывает, что прогнозы, которые дают модели, хорошо согласованы между собой. Обе – прогнозируют
падение цен в 2009 году до уровня 36-39 долларов за баррель к концу года, а с начала 2010 года они прогнозируют
рост, который приведет к 58-78 долларов за баррель в конце 2010 года.
5
ДЕКАБРЬ 2008
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ЦЕНЫ НА ЗОЛОТО
Описание моделей. Для моделирования цены на золото нам пришлось прибегнуть к несколько более сложным
моделям временных рядов, чем модели типа авторегрессии и скользящего среднего (ARIMA), поскольку при помощи
последних не удавалось получить никакой содержательной информации. В результате рассмотрения возможных
вариантов модели была найдена одна подходящая спецификация, которая является одним из возможных обобщений
моделей с условной гетероскедастичностью (GARCH):
ln 

gt
 = c + c × ln(σ ) + ε
t
t
gt −1  1 2
(EGARCH(3,1)-in-mean)
ln σ t2 = α 0 + α1
ε t −1
σ
2
t −1
+ α2
ε t −1
σ
2
t −1
+ β1 ln σ t2−1 + β 2 ln σ t2− 2 + β 3 ln σ t2−3
Здесь gt - средняя цена на золото за квартал t ,
σt
- условная стандартное отклонение цены за квартал t , которому
в финансовой и экономической литературе придают смысл волатильности.
Примеры ретропрогнозов. В этом пункте мы приведем ряд ретропрогнозов для того, чтобы обосновать применимость
предлагаемой модели для прогнозирования будущей цены на золото:
1.
Ретропрогноз на фазе падения составлен с использованием квартальных данных за промежуток с
первого квартала 1990 года по четвертый квартал 1999 года. Горизонт прогнозирования составляет
шесть кварталов – с первого квартала 2000 года по второй квартал 2001 года.
ДИАГРАММА 7. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
420
400
380
долл./унция
360
340
320
300
280
260
240
Q196
Q296
Q3- Q496
96
Q197
Q2- Q397
97
Q4- Q197
98
Q298
Q3- Q498
98
EGARCH(3,1)-in-mean
Q199
Q2- Q399
99
Q499
Q1- Q200
00
Q3- Q400
00
Q101
Q201
фактическая цена
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы 7 видно, что данная модель точно спрогнозировала будущее падение цены на золото.
2.
6
Ретропрогноз на фазе роста составлен с использованием квартальных данных за промежуток с
первого квартала 1990 года по второй квартал 2006 года. Горизонт прогнозирования составляет
шесть кварталов – с третьего квартала 2006 года по четвертый квартал 2007 года.
ДЕКАБРЬ 2008
ДИАГРАММА 8. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
820
770
720
долл./унция
670
620
570
520
470
420
370
320
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q403 03 03 03 04 04 04 04 05 05 05 05 06 06 06 06 07 07 07 07
EGARCH(3,1)-in-mean
фактическая цена
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы 8 видно, что модель спрогнозировала будущий рост цены, однако прогноз оказался менее точным, чем
в случае, когда прогнозировалось падение цены. Мы считаем важным отметить данное свойство рассматриваемой
модели: модель прогнозирует падение цены более точно, чем рост. Этот эффект объясняется некоторыми
математическими особенностями данной модели, на которых мы не будем останавливаться.
Прогноз будущей динамики цены на золото. Прогноз на 2009 год будет иметь вид:
ДИАГРАММА 9. ПРОГНОЗ ЦЕН НА ЗОЛОТО НА 2009 Г.
950
900
долл./унция
850
800
750
700
650
600
550
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q406 06 06 06 07 07 07 07 08 08 08 08 09 09 09 09
EGARCH(3,1)-in-mean
фактическая цена
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы видно, что модель прогнозирует умеренный рост цены на золото в ближайшем году. Отметим
специально, что мы не делаем прогноз цены на золото на более длительный промежуток времени, т.к. ошибка
прогнозирования слишком велика, и результаты прогнозирования крайне ненадежны.
7
ДЕКАБРЬ 2008
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ИНДЕКСА LMEX
Описание моделей. В результате исследования динамики индекса LMEX мы отобрали три наиболее удачные модели:
•
ln 

mt
 = c + c ln  mt −1
 + ε (“AR1 с константой”)
mt −1  1 2 
mt − 2  t
•
ln 

mt
 = u + c + c ε (MA6)
mt −1  t 1 2 t −6
•
ln 

mt
 = c ln  mt −1
 + ε (“AR1 без константы”)
mt −1  1 
mt − 2  t
Здесь mt - среднее значение индекса LMEX за квартал.
Примеры ретропрогнозов. Этот пункт, как и пункты в разделах по нефти и золоту, предназначен для демонстрации
прогнозных возможностей рассматриваемых моделей.
1.
Ретропрогноз составлен с использованием квартальных данных за промежуток со второго квартала
2000 года по третий квартал 2006 года. Горизонт прогнозирования составляет четыре квартала – с
четвертого квартала 2006 года по третий квартал 2007 года.
ДИАГРАММА 10. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
4600
4400
4200
4000
3800
3600
пункты
3400
3200
3000
2800
2600
2400
2200
2000
1800
1600
Q1-04
Q2-04
Q3-04
Q4-04
Q1-05
AR1 с константой
AR1 без константы
Q2-05
Q3-05
Q4-05
Q1-06
Q2-06
Q3-06
Q4-06
Q1-07
Q2-07
Q3-07
MA6
фактическое значение индекса
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы 10 видно, что на промежутке времени с четвертого квартала 2006 года по третий квартал 2007 года
индекс совершал значительные колебания вокруг некоторого выраженного восходящего тренда, и, как мы можем
заметить, модели “AR1 без константы” и MA6 хорошо его уловили. Поэтому мы заключаем, что указанные модели
адекватно передают среднесрочную тенденцию движения индекса LMEX. Если же переключить внимание на более
краткосрочный горизонт прогнозирования, то мы видим, что все три модели очень точно спрогнозировали значение
индекса в четвертом квартале 2006 года.
2.
8
Следующий ретропрогноз составлен с использованием квартальных данных за промежуток со
второго квартала 2000 года по третий квартал 2007 года. Горизонт прогнозирования составляет
четыре квартала – с четвертого квартала 2007 года по третий квартал 2008 года.
ДЕКАБРЬ 2008
ДИАГРАММА 11. ТЕСТИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НА АДЕКВАТНОСТЬ ПО ИСТОРИЧЕСКИМ ДАННЫМ
4500
4300
4100
3900
3700
пункты
3500
3300
3100
2900
2700
2500
2300
2100
1900
1700
Q105
Q205
Q305
AR1 с константой
Q405
Q106
Q206
MA6
Q306
Q406
Q107
Q207
AR1 без константы
Q307
Q407
Q108
Q208
Q308
фактическое значение индекса
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Из диаграммы 11 видно, что на четвертый квартал 2007 года наиболее точно дает прогноз модель AR1 без константы,
на первый и второй квартал 2008 года точнее оказалась модель AR1 с константой, а на третий квартал 2008 года
точнее спрогнозировала модель MA6. В целом представляется, что модель AR1 с константой в этом случае лучше
передает динамику фактических значений LMEX.
Прогноз будущей динамики индекса LMEX. Прогноз на 2009 год и приведен на диаграмме ниже.
ДИАГРАММА 12. ПРОГНОЗ ИНДЕКСА LMEX НА 2009 Г.
4500
4000
3500
пункты
3000
2500
2000
1500
1000
500
0
Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q4- Q1- Q2- Q3- Q406 06 06 06 07 07 07 07 08 08 08 08 09 09 09 09
AR1 с константой
MA6
AR1 без константы
фактическое значение индекса
Источник: НБ “ТРАСТ”, Bloomberg
Как видно из рисунка выше, модели “AR1 с константой” и “AR1 без константы” прогнозируют значительное падение
индекса до 1200 пунктов к концу 2009 года. Модель MA6 прогнозирует нереалистично низкие в текущих условиях
колебания индекса вокруг постоянного уровня в 2200 пунктов. Поэтому при прогнозировании значений индекса
следует ориентироваться на модели AR1 с константой и без константы.
9
КОНТАКТНАЯ ИНФОРМАЦИЯ
Департамент исследований долговых рынков
Департамент торговли
Телефон
Факс
E-mail
+7 (495) 608-22-78
+7 (495) 647-23-85
research.debtmarkets@trust.ru
Телефон
Факс
E-mail
+7 (495) 647-25-95
+7 (495) 647-28-77
sales@trust.ru
Кредитный анализ
+7 (495) 608-20-38
Андрей Миронов
Роман Приходько
+7 (495) 647-25-97
+7 (495) 789-99-06
Алексей Дёмкин, CFA
Максим Бирюков
Татьяна Днепровская
Юрий Тулинов
Андрей Петров
Стратегический анализ
Департамент клиентской торговли
+7 (495) 608-20-24
Валентина Сухорукова
+7 (495) 647-25-90
Владимир Куцев
Себастьен де Толомес де Принсак
Юлия Тонконогова
Павел Пикулев
Владимир Брагин
Департамент макроэкономического и количественного анализа
Евгений Надоршин
Тимур Семенов
Андрей Малышенко
Дмитрий Борзых
+7 (495) 608-20-18
+7 (495) 608-20-39
Вадим Закройщиков
Выпускающая группа
+7 (495) 608-20-59
Татьяна Андриевская
Николай Порохов
Ричард Холиоук
REUTERS: TRUST
TRUSTBND/RUR1
TRUSTBND/RUR2
TRUSTBND/RUR3
TRUSTBND/RUR4
TRUSTBND/RUR5
TRUSTBND/EUR1
TRUSTBND/EUR2
телеком)
TRUSTBND/EUR3
TRUSTBND/EUR4
TRUSTBND/EUR5
TRUSTBND/EUR6
TRUSTBND/RF30
Департамент РЕПО и производных инструментов
+7 (495) 789-98-29
BLOOMBERG: TIBM
ОФЗ
Субфедеральные облигации
Телекоммуникационные облигации
Корпоративные еврооблигации
Корпоративные еврооблигации
Суверенные и субфедеральные еврооблигации
Корпоративные еврооблигации (нефть и газ,
TIBM11. Рублевые корпоративные облигации
TIBM12. Суверенный долг и ОВВЗ
TIBM13. Корпоративный внешний долг
TIBM4. Макроэкономика и денежный рынок
TIBM2. Навигатор долгового рынка
TIBM3. Анализ эмитентов
Корпоративные еврооблигации (промышленность)
Корпоративные еврооблигации (банки и финансы)
Корпоративные еврооблигации (банки и финансы)
Корпоративные еврооблигации (банки и финансы)
Russia 30
WEB: http://www.trust.ru
Настоящий отчет не является предложением или просьбой купить или продать какие-либо ценные бумаги или связанные с ними финансовые инструменты либо принять участие в какой-либо стратегии торговли. Хотя
информация и мнения, изложенные в настоящем отчете, являются, насколько нам известно, верными на дату отчета, мы не предоставляем прямо оговоренных или подразумеваемых гарантий или заключений
относительно их точности или полноты. Представленные информация и мнения не были специально подготовлены для конкретной операции любых третьих лиц и не представляют детальный анализ конкретной
ситуации, сложившейся у третьих лиц. Мы можем изменить свое мнение в одностороннем порядке без обязательства специально уведомлять кого-либо о таких изменениях. Информация и заключения, изложенные в
настоящем отчете, не заменяют независимую оценку инвестиционных потребностей и целей какого-либо лица. Мнения, выраженные в данном отчете, могут отличаться или противоречить мнениям других
подразделений АКБ «ТРАСТ» («Банк») в результате использования разных оценок и критериев, а также проведения анализа информации для разных целей. Данный документ может использоваться только для
информационных целей. Описание любой компании или компаний, или их ценных бумаг, или рынков, или направлений развития, упомянутых в данном отчете, не предполагают полноты их описания. Утверждения
относительно прошлых результатов не обязательно свидетельствуют о будущих результатах. Банк и связанные с ним стороны, должностные лица, директора и/или сотрудники Банка и/или связанные с ними стороны
могут владеть долями капитала компаний или выполнять услуги для одной или большего числа компаний, упомянутых в настоящем отчете, и/или намереваются приобрести такие доли капитала и/или выполнять либо
намереваться выполнять такие услуги в будущем (с учетом внутренних процедур Банка по избежанию конфликтов интересов). Банк и связанные с ним стороны могут действовать или уже действовали как дилеры с
ценными бумагами или другими финансовыми инструментами, указанными в данном отчете, или ценными бумагами, лежащими в основе таких финансовых инструментов или связанными с вышеуказанными ценными
бумагами. Кроме того, Банк может иметь или уже имел взаимоотношения, или может предоставлять или уже предоставлял финансовые услуги упомянутым компаниям (включая инвестиционные банковские услуги,
фондовый рынок и прочее). Сотрудники Банка или связанные с ним стороны могут или могли быть также сотрудниками или директорами упомянутых компаний (с учетом внутренних процедур Банка по избежанию
конфликтов интересов). В Банке разработаны и внедрены специальные процедуры, препятствующие несанкционированному использованию служебной информации, а также возникновению конфликта интересов в связи с
оказанием Банком консультационных и других услуг на финансовом рынке. Банк и связанные с ним стороны не берут на себя ответственность, возникающую из использования любой информации или заключений,
изложенных в настоящем отчете. Цитирование или использование всей или части информации, содержащейся в настоящем отчете, допускается только с прямо оговоренного разрешения Банка. Настоящий отчет
может быть использован инвесторами на территории России с учетом действующего законодательства РФ. Иностранные инвесторы (включая, но не ограничиваясь: Швейцария, Королевство Нидерландов, Германия,
Италия, Франция, Швеция, Дания, Австрия) могут использовать настоящий отчет только, если они являются институциональными инвесторами по законодательству страны регистрации. Настоящий отчет
подготовлен Банком, который не зарегистрирован в качестве брокера-дилера уполномоченным органом по регистрации финансовых организаций США, распространяется контрагентам Банка в США и предназначается
только для этих лиц, которые подтверждают, что они являются основными институциональными инвесторами США, как это определено в Правиле 15а-16 Закона США о ценных бумагах от 1934 года, и понимают и
принимают все риски, связанные с операциями с финансовыми инструментами (включая ценные бумаги). Настоящий отчет подготовлен Банком, который не зарегистрирован уполномоченным органом по регистрации
финансовых организаций Великобритании, и распространяется контрагентам Банка в Великобритании, не являющимся частными инвесторами.
Каждый аналитик Департамента исследований долговых рынков, частично или полностью отвечающий за содержание данного отчета, подтверждает, что в отношении каждого финансового инструмента или
эмитента, упомянутых в отчете: (1) все выраженные мнения отражают его личное отношение к данным ценным бумагам или эмитентам; (2) его вознаграждение напрямую или косвенно не связано с рекомендациями или
взглядами, выраженным в отчете; и (3) он не проводит операции с финансовыми инструментами компаний, анализ деятельности которых он осуществляет. Банк не несет никакой ответственности за использование
кем-либо информации, основанной на мнении аналитика Департамента исследований долговых рынков в отношении какого-либо финансового инструмента.