в номере:

Россия:

Тема номера

Дарья ТАРАСЕНКО, старший аналитик Центра экономического прогнозирования, Газпромбанк

Дарья ТАРАСЕНКО, старший аналитик Центра экономического прогнозирования, Газпромбанк

Рынок сырья в России и развитие национальных бенчмарков

Цены на сырьевые товары останутся волатильными. С учетом исключительной роли сырья в производственных процессах и в формировании доходов отдельных стран спрос на инструменты хеджирования и другие деривативы, привязанные к сырьевым ценам, продолжит расти. Для развития этих инструментов в России необходима система национальных бенчмарков. Источники данных о ценах на сырье в России — национальные биржи и ценовые агентства.


Тема номера

Владимир ПИНАЕВ, генеральный директор, CORE.XP

Владимир ПИНАЕВ, генеральный директор, CORE.XP

Недвижимость после пика ставок: где искать доходность в новом цикле рынка

Во второй половине 2026 года привлекательность недвижимости как инвестиционного актива будет возрастать по мере снижения процентных ставок. При ключевой ставке Банка России 14 % финансовые инструменты по-прежнему предлагают двузначную номинальную доходность. В отличие от прямого владения недвижимостью они не требуют расходов на ремонт и поиск арендатора, а также отличаются более высокой ликвидностью. Однако с лета 2025 года ключевая ставка уже снизилась на 7 п. п., а к декабрю, по прогнозу аналитиков, может опуститься примерно до 13 % (по оценке Газпромбанка). В этих условиях арендные потоки качественных объектов, поддерживаемые индексацией, станут более конкурентоспособными, а удешевление финансирования создаст предпосылки для роста стоимости недвижимости. О том, как инвестиции в недвижимость позволяют сохранить и приумножить капитал в условиях меняющегося процентного цикла, рассказал Владимир Пинаев, генеральный директор CORE.XP.


Пульс рынка

Мурад АГАЕВ, автор телеграм-канала Russian Magellan, соведущий YouTube-канала «Вредный инвестор», руководитель по направлению «Долевые ценные бумаги» в Ассоциации Инвесторов АВО

Мурад АГАЕВ, автор телеграм-канала Russian Magellan, соведущий YouTube-канала «Вредный инвестор», руководитель по направлению «Долевые ценные бумаги» в Ассоциации Инвесторов АВО

Дефолты приходят толпой. Почему «премия минус дефолтность» — плохая арифметика и как разглядеть неплательщика заранее

В 2025 году дефолт допустили 36 российских эмитентов облигаций, объем неисполненных публичных обязательств удвоился год к году и превысил 58 млрд рублей. На этом фоне у инвесторов в ВДО в моде обезоруживающе простая формула: берем доходность выше ключевой ставки, вычитаем историческую частоту дефолтов — и то, что осталось, и есть наш чистый заработок. Логика верна по духу и опасно неверна в числах, потому что дефолты приходят толпой.


ИИ

Круглый стол участников рынка управления активами

Круглый стол участников рынка управления активами

ИИ на рынках капитала: где заканчивается эксперимент и начинается ответственность?

Искусственный интеллект (ИИ) на финансовом рынке уже вышел за пределы экспериментов: банки, брокеры и управляющие компании активно используют его в клиентском сервисе, аналитике, обработке больших данных и подготовке инвестиционных решений. Но чем самостоятельнее становятся алгоритмы, тем острее вопросы: не приведут ли похожие модели к унификации стратегий, смогут ли локально обученные системы одинаково оценивать риск и где должна проходить граница человеческого контроля? Участники круглого стола Cbonds Review рассказали о практических результатах внедрения ИИ и обсудили, насколько далеко рынок готов пойти в плане доверия алгоритмам в работе с инвестициями и кто должен нести ответственность за принятые решения.


Инструментарий

Елена ДИМОВА, доцент, преподаватель НИУ ВШЭ, к. э. н.; Константин ВАСИЛЬЕВ, генеральный директор Сбондс.ру, к. э. н.

Елена ДИМОВА, доцент, преподаватель НИУ ВШЭ, к. э. н.; Константин ВАСИЛЬЕВ, генеральный директор Сбондс.ру, к. э. н.

Рынок учит: НИУ ВШЭ и Cbonds готовят аналитиков нового поколения

Диплома больше недостаточно: как вуз и индустрия строят непрерывное обучение финансистов


Инструментарий

Алексей КАЛУГИН, директор методологического отдела; Павел КАШИЦЫН, управляющий директор по рейтингам структурированного финансирования; Максим БУЛГАКОВ, старший директор по рейтингам структурированного финансирования, «Эксперт РА»

Алексей КАЛУГИН, директор методологического отдела; Павел КАШИЦЫН, управляющий директор по рейтингам структурированного финансирования; Максим БУЛГАКОВ, старший директор по рейтингам структурированного финансирования, «Эксперт РА»

Подходы к оценке больших кредитных портфелей в сделках секьюритизации

По итогам семи месяцев 2026 года объем выпусков многотраншевой секьюритизации приблизился к 1 трлн рублей, а по итогам всего 2026 года, вероятно, превысит 1.5 трлн рублей. Новым фактором роста стала секьюритизация крупных кредитных пулов, насчитывающих более 100 тыс. кредитов: на такие сделки с начала 2025 года пришлось более 65 % общего объема проведенных сделок. В статье рассмотрим основные факторы риска, связанные с возможными модельными ошибками при оценке сделок секьюритизации крупных пулов, а также способы их минимизации.


Инструментарий

Степан САПУНКОВ, Дмитрий БАТУРИН, Полина ВЕЛИКАНОВА, студенты экономического факультета МГУ, призеры VII студенческого конкурса Cbonds по рынку облигаций

Степан САПУНКОВ, Дмитрий БАТУРИН, Полина ВЕЛИКАНОВА, студенты экономического факультета МГУ, призеры VII студенческого конкурса Cbonds по рынку облигаций

Факторы формирования спредов доходности между ОФЗ и облигациями российских эмитентов корпоративного сектора

Рост рынка корпоративных облигаций усиливает значение оценки кредитного риска и факторов, влияющих на спреды (объем рынка составляет около 37.3 трлн рублей). Одним из ключевых показателей оценки кредитного риска является G-спред, который отражает разницу между доходностью корпоративной облигации и значением кривой бескупонной доходности ОФЗ на сопоставимом сроке — премию за риски, связанные с эмитентом. Российский долговой рынок характеризуется чередованием периодов спокойствия и стресса, особенно заметным с 2014 года. Геополитическая и валютная нестабильность, жесткая ДКП и санкционное давление сопровождались повышенной волатильностью долгового рынка и ухудшением положения компаний. Различия между рыночными режимами предполагают неоднородность факторов формирования спредов, что ограничивает применимость моделей с постоянными коэффициентами. Поэтому в исследовании используется модель с марковскими переключениями, учитывающая изменяющийся характер влияния факторов на динамику спредов. Подход дает возможность учитывать различия реакции кредитных спредов между режимами рынка и секторами. Это позволяет точнее задавать секторальные лимиты с учетом того, какие отрасли сильнее реагируют