Cognitive Credit, поставщик технологий данных и аналитики корпоративного кредита, объявил о запуске набора данных по корпоративным облигациям развивающихся рынков (EM), расширив глобальное покрытие компании до более чем 3 500 эмитентов.

Новая вселенная покрытия включает подробные исторические финансовые данные и полные библиотеки раскрытия информации для более чем 400 эмитентов корпоративных облигаций на развивающихся рынках с номинацией в долларах США, причём дополнительные эмитенты планируются к постоянному включению. Список покрытия был разработан в партнёрстве с несколькими ведущими компаниями покупательной и продажной сторон и прошёл эталонную привязку к широко отслеживаемым индексам облигаций. Исторически данные по корпоративным облигациям EM были более фрагментированными и менее последовательно стандартизированными по сравнению с сопоставимыми наборами данных развитых рынков, поскольку эмитенты отчитываются по различным учётным стандартам, на разных языках и с разной периодичностью раскрытия информации в разных юрисдикциях.

Покрытие EM теперь размещено alongside существующих лицензий Cognitive Credit по высокодоходным облигациям, инвестиционным облигациям и кредитам с плечом на рынках США и Европы. Все данные, публикуемые компанией, генерируются её фирменной технологией машинного чтения, которая структурирует финансовые отчёты и другие корпоративные раскрытия в динамические кредитные модели. Эти модели обновляются в течение 15 минут после публикации, предоставляя институциональным кредитным инвесторам своевременные, детализированные и прозрачные данные — возможность, которая особенно актуальна для эмитентов EM, где информационная асимметрия, как правило, больше, а практика отчётности менее единообразна, чем на развитых рынках.

Рынок корпоративного долга развивающихся рынков в твёрдой валюте в настоящее время насчитывает более 2,5 трлн долл. США в обращении, удвоившись за последнее десятилетие. Около 65% эмитентов классифицируются как Investment Grade, а спреды в настоящее время находятся на исторических минимумах. После двузначных убытков в 2022 году эталонные индексы EM показали годовую доходность 7,5% за последние три года. На фоне макроэкономической ситуации, характеризующейся повышенной волатильностью процентных ставок и товарных цен, геополитической напряжённостью, торговыми спорами, электоральными циклами EM и расходами AI-гипермасштабаторов, инвесторам постоянно требуется заново оценивать корпоративный кредитный риск. При текущих уровнях спредов предельная ценность детализированных фундаментальных данных на уровне эмитента возрастает, поскольку сжатая компенсация за риск оставляет меньше пространства для неточной кредитной дифференциации.

Судха Сатиасилан (Sudha Sathiaseelan), вице-президент по данным Cognitive Credit, заявила: «Запуск нашей вселенной покрытия развивающихся рынков — нашего седьмого отдельного набора данных — продолжит помогать корпоративным кредитным инвесторам в условиях всё более сложной инвестиционной обстановки. Расширяя покрытие до более чем 3 500 эмитентов, включая эмитентов с развивающихся рынков, наши клиенты теперь получают доступ к поистине глобальному хранилищу фундаментальных данных, полностью стандартизированному по географиям и доступному по требованию».

Роберт Слейтер (Robert Slater), CEO и основатель Cognitive Credit, сказал: «Одна из ключевых задач Cognitive Credit — предоставлять глобальным кредитным инвесторам последовательно структурированные наборы данных, удовлетворяющие все их потребности в покрытии для различных команд и стратегий. Запуск покрытия корпоративных облигаций EM — наше последнее расширение, нацеленное на эту задачу, с дополнительным ростом покрытия, который ожидается в 2027 году».

Получить доступ к набору данных можно через несколько каналов: веб-приложение Cognitive Credit, предлагающее полностью настраиваемые кредитные модели, расширенную аналитику и специально созданный исследовательский ассистент на базе Gen AI; REST API для прямой потоковой передачи данных в проприетарные бизнес-системы; надстройку Excel для бесшовной интеграции в существующие табличные модели; и Claude Connector, позволяющий напрямую запрашивать наборы данных Cognitive Credit из Claude. Включение точек доступа на базе AI отражает более широкий сдвиг в рабочих процессах институциональных кредитных исследований, где интерфейсы больших языковых моделей всё чаще внедряются наряду с традиционными инструментами на основе электронных таблиц и API.