Читать книгу Долг: состояние и тенденции - Наталья Евгеньевна Анненская - Страница 6

Глава 1
Анализ состояния и тенденций долга нефинансового сектора
1.1. Методологические предпосылки анализа структуры и тенденций долга и долговых рынков
1.1.4. Показатели устойчивости и тяготы долга

Оглавление

Рассмотрение индикаторов устойчивости долга начнем с показателя долгового потенциала или долговой емкости (debt capacity, DC). Выражение “debt capacity” можно встретить в ряде исследований, хотя не везде оно специфицировано так, чтобы его можно было однозначно интерпретировать и производить вычисления данного показателя. В настоящей работе мы опираемся на широко цитируемое исследование Л. Бутильоне с соавт. (2014)[20]. Для определения долгового потенциала страны авторы предлагают отталкиваться от экономического потенциала, создаваемого в виде добавленной стоимости, то есть от ВВП (это согласуется с соответствующими положениями параграфа 1.1.2). Вместе с тем, сам по себе ВВП представляет собой показатель потока, и его применение как индикатора веса не решает задачи определения потенциала долга или долговой емкости. Требуется преобразовать данный индикатор из показателя потока в показатель запаса. Соответствующее преобразование предлагается делать, используя известную из анализа ценных бумаг (обыкновенных акций) модель Гордона[21].

Положим, что величина номинального ВВП j-й страны в момент времени t равна Yj, t. Зададим ставку дисконтирования ρj, которая соответствует кредитному рейтингу рассматриваемой страны, удовлетворяет условиям ставки требуемой доходности для инвесторов, готовых приобретать порции нового долга данной страны, а также является постоянной для всех будущих периодов. Тогда долговой потенциал (DC) этой страны в соответствующий момент времени без учета роста ВВП должен быть рассчитан по формуле чистой приведенной стоимости:


где j,t+i – потенциальный ВВП j-й страны в момент времени t+i; i – шаг времени.


Далее введем в модель параметр ожидаемого темпа роста ВВП, обозначив его применительно к данной стране как φj. Если этот параметр вводится как постоянный для обозримого будущего, то формула (1.1) преобразуется к виду:


Показатель долгового потенциала может найти разные применения в вопросах анализа долга и долговых проблем. Рассматривая вопрос с позиции эмитентов долга, уместно видеть использование данного показателя как ориентира при выстраивании осмотрительной и осторожной долговой политики, при которой размеры долга не превышали бы возможности экономики создавать доходы, достаточные для его обслуживания. Изучая проблемы инвестиционных решений, показатель долгового потенциала также крайне востребован, поскольку с его помощью (и с помощью составляющих его компонентов) можно отследить, например, насколько адекватной является рыночная оценка долговых обязательств того или иного правительства, и нет ли противоречий между этой оценкой и оценками, делаемыми кредитными рейтинговыми агентствами.

В частности, в ранее цитируемой работе Л. Бутильоне с соавт. (2014) показано, что неверные оценки потенциального выпуска или ошибки в оценке ставки дисконтирования или темпов роста ВВП различных стран вели к ошибкам в оценке долгового потенциала и неверным политическим решениям или проблемам со стороны инвесторов, покупающих долговые обязательства, относящиеся к данным странам. В качестве примеров авторами рассмотрены кейсы Греции[22], Ирландии[23] и Италии[24].

Отдельную группу показателей, используемых в анализе долга на макроуровне, составляют показатели, характеризующие устойчивость долга, а также тяготу долговых обязательств для заемщиков (эмитентов долговых обязательств). К первым и названных следует отнести такой показатель, входящий в число показателей мирового развития Всемирного банка (WDI)[25], как «Необслуживаемые кредиты к общей сумме кредитов банков (%)».

Ко второй категории следует отнести такие показатели, как «Кредитное плечо» (или левередж, leverage), которое на агрегированном уровне выражается как отношение суммы долговых обязательств определенной категории заемщиков (институциональных единиц) к их доходу. Левередж хорошо помогает отслеживать рост тяготы долга, появление признаков избыточного кредитования и предсказывать возникновение финансовых уязвимостей.

Другим важным в обозначенном смысле индикатором является коэффициент обслуживания долга (debt service ratio, DSR). Данный индикатор отражает долю расходов, покрывающих выплату процентов и амортизацию долга, в доходах (страны, региона, сектора). Эти расходы заемщиков определяются ранее принятыми финансовыми решениями и могут повлиять на устойчивость заемщиков в случае колебаний доходов, а также изменений иных обстоятельств, складывающихся на рынке залогов, денежном рынке и пр.

Приведем формулу расчета показателя DSR, принятую Банком международных расчетов[26]. Она строится на стандартной формуле расчета расходов заемщика по кредиту с амортизацией долга на текущий (ближайший) период (год)[27]. Агрегированный показатель DSR для сектора j в момент времени t рассчитывается следующим образом:


где Dj,t– общий объем долга сектора j в момент времени t, Yj,t– совокупный доход, доступный для платежей по обслуживанию долга[28], an;– коэффициент приведения финансовой ренты постнумерандо, вычисляемый по формуле:


где ij,t– средняя процентная ставка по существующей сумме долга[29], nj,t – средний оставшийся срок погашения по всей сумме долга[30].

Принимая во внимание то, что агрегированный DSR рассчитывается с учетом существенных допущений, которые вовсе не обязательно соответствуют условиям конкретной страны и конкретного институционального сектора[31] и могут не отражать значимые институциональные и поведенческие факторы, предпочтительным случаем использование данного показателя является анализ динамики DSR, в том числе сравнение траекторий движения показателя в межстрановых выборках.

В работе представителей Банка России С.В. Шереметы и А.Н. Могилат (2018) индикатор «Коэффициент обслуживания долга (КОД)» предлагается использовать для измерения долговой нагрузки на страновом уровне [32]. Авторы определяют КОД «как отношение потока платежей по накопленному долгу (включая выплату процентов и погашение основной части долга) к величине текущих доходов» и вводят следующие расшифровки в легенде формулы (условные обозначения приведены в соответствие с пояснениями к формулам (1.3) и (1.4)): Dt величина совокупной задолженности по кредиту нефинансовому сектору со стороны банков; it– средневзвешенная ставка процента по выданным кредитам; nt средневзвешенный срок до погашения заимствований (без учета операций до 1 месяца, операций овердрафт и кредитов овернайт); Yt– текущий доход (в масштабе национальной экономики – ВВП); Dt/Yt– отношение долга частного нефинансового сектора перед банками к ВВП.

Эти же авторы называют и анализируют основные факторы, определяющие уровень и динамику КОД:

«В краткосрочной перспективе КОД более чувствителен к изменению срочности кредитов и ценных бумаг, а также процентных ставок, чем к динамике долга частного нефинансового сектора. Это связано с некоторой инерционностью отношения долга к ВВП, а также с высокой волатильностью ценовых показателей, например, ставки процента. Вместе с тем влияние ставок процента и срочности на динамику КОД обратное: при росте ставок процента долговая нагрузка увеличивается, а при росте срочности заимствований – уменьшается. Поэтому вклад изменения ставок процента в динамику КОД частично компенсируется вкладом изменения срочности заимствований. Кроме того, на длинном периоде наблюдается обратная зависимость между динамикой ставки процента и срочности»[33].

Такая зависимость КОД от ставки процента и срочности долга определяет возможность проследить, насколько этот показатель чувствителен к определенному курсу денежно-кредитной политики. Известно, что страны, придерживающиеся режима инфляционного таргетирования, достигают снижения уровня и волатильности инфляции. Это, в свою очередь, дает возможность снизить и стабилизировать ставку процента. В финансовой системе при этом повышается доверие, растут сроки долговых контрактов, изменяется их структура (за счет роста доли, приходящейся на облигации). Таким образом, коэффициент обслуживания долга должен стремиться к относительно более низким значениям (а также демонстрировать более низкий уровень вариации) в тех экономиках, в которых денежные регуляторы придерживаются политики инфляционного таргетирования.

В цитируемой методологической работе Банка международных расчетов показано, что агрегированный DSR дает более полную оценку долгового бремени, чем отношение долга к доходу или показатели процентных выплат по отношению к доходу, поскольку учитывает как процентные платежи, так и выплаты основного долга. Это хорошо иллюстрируется межстрановыми сопоставлениями (см. рис. 1.2), в частности, представленными в исследовании (Дреманн М., Илес А., Юселиус М., Сантос М. (2015))[34].


Рисунок 1.2. Динамика показателей тяготы долга частного нефинансового сектора, Германия, Япония, Франция, Южная Корея, темпы роста, 2000–2020 гг., Debt service ratio, разность год к году

Источник: рассчитано и построено на основе данных Банка международных расчетов. URL: https://www.bis.org/statistics/ dsr.htm?m=6%7C380%7C671 (дата обращения 12.02.2021).


Как показывают выше названные авторы, индикатор «Отношение долга к доходу» Франции и Кореи рос с начала 2000-х гг. В то же время, так как процентные ставки в этот период снижались, тенденцию к снижению имел показатель «Отношение процентных выплат к доходу». Это говорит о том, что домашние хозяйства и бизнес могли принимать на себя большие суммы долговых обязательств при той же сумме дохода.

Анализ динамики индикатора DSR (рис. 1.2) позволяет сделать следующее замечание. В случае Кореи агрегированный показатель DSR частного нефинансового сектора после кризисных событий 2008 г. некоторое время устойчиво колебался вокруг среднего, но в период последних пяти лет увеличивается. В свою очередь, для Франции, увеличение отношения долга к доходу после 2008 г. перевесило падение процентных ставок, что привело к общему росту DSR, а следовательно, финансовой нагрузки, связанной с обслуживанием долга, однако это давление ослабевало в последние 4–5 лет.

Завершая обсуждение индикатора DSR, добавим, что он может быть использован для раннего предупреждения системных банковских кризисов[35]. О повышении вероятности наступления такого кризиса свидетельствует предшествующий ему быстрый рост DSR. Такую картину, в частности, можно было наблюдать в Испании, Великобритании и США в преддверии событий 2007–2008 гг. В первую очередь, речь идет о существенном скачке агрегированных DSR домашних хозяйств в этих странах, а в Испании и Великобритании рост затронул и DSR нефинансовых корпораций.

Отношение долга к доходу и коэффициент DSR используются при оценке устойчивости долга в смысле готовности должника обслуживать свои долги. Той же цели служит показатель чистой стоимости долга. Этот же показатель может выражаться как чистое финансовое богатство применительно к определенному сектору [36]. Расчет показателя осуществляется по простой формуле «стоимость активов сектора минус стоимость его обязательств». Показатель важен для выяснения характеристик долга, поскольку погашение долга может осуществляться не только за счет доходов сектора и его субъектов. Если речь идет о нефинансовых корпорациях, их долги в значительной доле обеспечены их же активами, так что долг может быть погашен путем передачи активов кредиторам. Если речь идет о государственном секторе, имея ликвидные активы, данный сектор обеспечивает себя дополнительной страховкой на случай возникновения сложностей с обслуживанием долга за счет текущих поступлений и барьеров, препятствующих рефинансированию через новые займы[37].

Наконец, в завершение параграфа укажем на то, что при оценке устойчивости долга часто требуется подключать анализ не только показателей, содержащих размер долга сам по себе, но и сопряженных индикаторов. Это могут быть темпы роста экономики, цены на активы – в особенности те, которые служат предметом залога в долговых контрактах, спреды процентных ставок, указывающие на размер рисков, ликвидность рынков и пр. В отношении многих экономик именно комплексное использование ряда показателей может являться условием раннего обнаружения и предупреждения системных рисков, связанных с долгом.

20

Buttiglione L., Lane P., Reichlin L., Reinhart V. Deleveraging, what deleveraging? Geneva Report on the World Economy No. 16, 2014. CEPR Press. URL: https://cepr.org/sites/default/files/news/Geneva16_0.pdf (дата обращения 05.09.2020).

21

См., например: Криничанский К.В. Рынок ценных бумаг: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Дело и Сервис, 2010, п. 9.4.2.

22

Случай связан с тем, что инвесторы в преддверие финансово-экономического кризиса 2007–2009 гг. переоценивали ВВП данной страны (завышали числитель в модели (1.2)). Ссылаясь на оценки МВФ, авторы утверждают, что к 2008 году реальный ВВП Греции был на 10 % выше его потенциального уровня.

23

Здесь ошибки инвесторов были связаны с неверной оценкой ожидаемых темпов роста выпуска (занижение знаменателя в модели (1.2)). Авторы замечают довольно резкие и широкие колебания в оценке ожидаемых темпов роста ирландской экономики. В середине 1980-х гг. прогноз роста был на уровне 2 % в год. К 1998 году оценка долгосрочного роста превысила 9 %. Позднее (до периода 2009–2011 гг.) оценки снижались. Именно эта волатильность потенциального роста могла ввести в заблуждение инвесторов, покупающих ирландский долг.

24

На этот раз речь идет о таком факторе долговой емкости, как ставка дисконтирования. Присоединение Италии к еврозоне сузило премию итальянского долга над немецким. Это означало снижение ставки дисконта и резкое повышение долгового потенциала Италии. Однако кризис и посткризисные проблемы обусловили последующее расширение спрэда, которое негативно сказалось на цене итальянского долга. Оно же повлекло сокращение чистой приведенной стоимости будущего выпуска и, соответственно, снижение долгового потенциала итальянской экономики.

25

The World Bank Group. URL: https://databank.worldbank. org/source/world-development-indicators

26

См. методологический комментарий в работе: Drehmann M., Illes A., Juselius M., Santos M. How much income is used for debt payments? A new database for debt service ratios // BIS Quarterly Review. September 2015. Р. 89—103.

27

В русскоязычных источниках величина таких платежей называется срочной уплатой. См., например: Криничанский К.В. Основы финансовых вычислений: Учебник. М.: Прометей, 2019. Гл.11.

28

Чтобы рассчитать доход, доступный для обслуживания долгов домохозяйств или нефинансовых корпораций, требуется увеличить валовой располагаемый доход (GDI) за счет валовых процентных платежей, поскольку GDI измеряет доход после таких выплат. В случае нефинансовых корпораций также требуется добавить дивиденды, поскольку они носят дискреционный характер и могут быть уменьшены, если выплаты по обслуживанию долга станут слишком большими. См. об этом: Дреманн М., Илес А., Юселиус М., Сантос М., указ. соч.

29

Такая средняя процентная ставка рассчитывается из национальных счетов путем деления валовых процентных выплат плюс косвенно измеряемые услуги финансового посредничества (financial intermediation services indirectly measured, FISIM) на размер долга.

30

В методологии, используемой Банком международных расчетов, показатель среднего оставшегося срока погашения по сумме долга принимается равным 18-ти годам для сектора домашних хозяйств и 13-ти годам для нефинансового корпоративного сектора.

31

В частности, как отмечается в работе (Дреманн М., Илес А., Юселиус М., Сантос М. (2015)), маловероятно, что предполагаемые 18-ти и 13-летние сроки погашения для сектора домашних хозяйств и нефинансового корпоративного сектора, соответственно, будут полностью точными для всех стран.

32

Шеремета С.В., Могилат А.Н. Анализ долговой нагрузки и кредита нефинансовому сектору: оценки для России и межстрановые сопоставления // Вопросы экономики. 2018. № 5. С. 25–48.

33

Шеремета С.В., Могилат А.Н. Анализ долговой нагрузки и кредита нефинансовому сектору: оценки для России и межстрановые сопоставления // Вопросы экономики. 2018. № 5. С. 42.

34

См.: Drehmann M., Illes A., Juselius M., Santos M. How much income is used for debt payments? A new database for debt service ratios // BIS Quarterly Review. September 2015. Р. 100.

35

Drehmann M., Juselius M. Evaluating early warning indicators of banking crises: satisfying policy requirements // International Journal of Forecasting. 2014. Vol. 30(3). Р. 759–780.

36

Эмпирический кейс, опирающийся на изучение данного показателя, представлен в параграфе 2.3.1.

37

В связи с этим, дополнительным важным фактором в определении устойчивости долга являются колебания чистой стоимости активов исследуемых секторов, вызванные шоками цен на активы.

Долг: состояние и тенденции

Подняться наверх