Долг: состояние и тенденции

Наталья Евгеньевна Анненская, 2022

Работа содержит всесторонний анализ структуры, функций, инструментов и участников долгового рынка. Авторы излагают как методологию анализа долга, так и современное состояние, а также тенденции долга. В работе находят отражение понятия и анализ долга в разрезе суверенного, национального, субнационального, корпоративного, публичного, частного, финансового, нефинансового долга, долга домохозяйств. Авторы опираются на широкий набор статистических данных от Всемирного банка, Международного валютного фонда, Банка международных расчетов, Федеральной резервной системы США, Банка России, рейтинговых агентств (S&P, АКРА и пр.), госкорпорации ДОМ,РФ и др. Исследованием охвачены десятки стран мира. Более пристальное внимание уделено вопросам управления долгом и надежности финансовых систем применительно к экономикам США, ЕС, России, КНР. Монография предназначена для использования в преподавании в магистратуре и аспирантуре по таким дисциплинам, как современные финансовые рынки, анализ финансовых рынков, кризисы на финансовых рынках, государственные финансы, государственный долг, управление государственным (муниципальным) долгом, монетарное регулирование, национальная экономика, кредитные риски и др. Книга также будет интересна кругу специалистов, интересующихся ролью долга в современной экономике. В формате PDF A4 сохранен издательский макет.

Глава 1

Анализ состояния и тенденций долга нефинансового сектора

1.1. Методологические предпосылки анализа структуры и тенденций долга и долговых рынков

1.1.1. Классификация долга

Перед тем как приступить к анализу отдельных сегментов рынка долга остановимся на классификации, лежащей в основе изучения и анализа долговых рынков и, по этой причине, в основе структуры данной книги, а также на основных показателях (метриках), используемых при анализе долга на различных уровнях агрегирования, соответствующих странам, регионам, объединениям и группам стран.

Существует три исходных критерия классификации долга. Первый из них затрагивает аспект причастности к его возникновению государства, второй — отношение к долгу (к рассматриваемым долговым обязательствам) финансовых институтов, третий касается того, являются ли долговые обязательства продуктом рыночных отношений, либо нет.

Согласно первому критерию долг подразделяется на два типа: государственный долг и частный долг. Государственный (публичный) долг объемлет долговые денежные обязательства государства (правительства), властных субъектов субнационального уровня (органов исполнительной власти штатов, регионов, провинций, субъектов федерации, кантонов и т. п.), а также местных органов власти либо органов местного самоуправления. Частный долг — это задолженность домашних хозяйств, предприятий (бизнеса) и некоммерческих организаций, которые также называют частными нефинансовыми организациями.

Второй критерий задает разделение долга на финансовый и нефинансовый. Финансовый долг (долг финансового сектора) охватывает долговые обязательства компаний финансового сектора — банков, страховых организаций, брокерско-дилерских фирм, кондуитов, образованных с целью секьюритизации активов и пр. Нефинансовый долг (долг нефинансового сектора) состоит из долга правительств, домохозяйств и компаний нефинансового сектора.

Наконец, третий критерий необходим для того, чтобы отделить «рыночный» долг, возникший благодаря существованию долгового (кредитного) рынка, от долга «нерыночного», возникшего иным способом (например, в результате судебных решений или принятием одним субъектом на себя денежных обязательств в пользу другого (других) субъектов^[10]).

Конкретные цели исследования могут потребовать анализа одного или применения одновременно двух или более из рассмотренных критериев. Так, например, предметом изучения может быть частный долг нефинансового сектора, который можно определить как национальный долг за исключением заимствований правительства и компаний финансового сектора. Кроме того, особенности статистического учета могут предполагать определенное сужение данного показателя в части конкретизации категории субъектов, выступающих кредиторами в соответствующих отношениях. Такой категорией, как правило, являются банки, поскольку банковская статистика является строгой, унифицированной в части правил, обязательной и аккумулируемой на регулярной и централизованной основе. Предполагая такое сужение, долг частного нефинансового сектора можно считать охватывающим обязательства нефинансовых корпораций и домохозяйств только перед банками. Показатель включает прямые (нескьюритизированные) кредиты, кредитные линии и облигации, вместе образующие совокупные требования банковской системы к населению и частным нефинансовым корпорациям. Агрегирование производится по задолженности в национальной и иностранной валюте. Обязательства указанных институциональных единиц — заемщиков перед небанковскими финансовыми институтами в этом показателе не учитываются^[11].

Укажем еще на три критерия, которые могут лежать в основе раздельного рассмотрения массивов долга и углубленного анализа долга секторов и его тенденций. Первый критерий — это номинирование обязательств в национальной или иностранной валюте (foreign currency debt). Второй — подходящий главным образом для сектора нефинансовых корпораций и публичного сектора — форма долга. Согласно этому критерию принято отделять долг, оформленный посредством кредита (задолженность, вытекающая из кредитных договоров), от долга, оформленного в виде долговых ценных бумаг (задолженность, вытекающая из размещенных эмиссионных долговых ценных бумаг, а также представляющая собой обязательства экономических субъектов по выпущенным неэмиссионным ценным бумагам). Третий критерий — владение долгом нерезидентами (externally funded debt). Анализ в рамках использования первого и третьего критериев оказывается весьма полезным и востребованным с точки зрения изучения влияния долга в контексте возникающих при этом кредитных, системных и прочих рисков^[12]. Использование в анализе второго критерия неотъемлемо в эмпирических исследованиях, посвященных сравнительным преимуществам двух типов финансовых систем, — основанных на рынках или на банках (market-based vs. bank based), помогает установить степень развития рыночных институтов, инфраструктуры, уровень доступности финансирования для нефинансовых секторов и пр.

1.1.2. Абсолютные и взвешенные показатели задолженности стран и секторов

Определившись с правилами установления источников долговых обязательств и, соответственно, их структуры, требуется выяснить (при необходимости — выработать) правила измерения долга, долговой нагрузки, долгового бремени и прочих релевантных показателей, являющихся составной частью анализа долга.

Наиболее очевидные и простые из используемых метрик — это абсолютные показатели долга. Данные показатели важны и часто незаменимы при анализе, и даже, если принять во внимание несопоставимость абсолютных показателей (обнаруживаемую, в частности, в межстрановом анализе), они являются основой для построения сопоставимых метрик (при расчете относительных или взвешенных показателей).

Несмотря на очевидность и простоту абсолютных показателей, их построение часто связано с определенными сложностями. Обратим внимание, например, на то, что финансовый долг относится к собирательным категориям. Отсюда, чтобы измерить его величину применительно к определенному классу заемщиков (к определенной институциональной единице) часто требуется агрегирование, включение в общую сумму, например, задолженности по кредитам, различным типам облигаций, векселям. Технически такого рода задача сбора информации и агрегирования весьма сложна и требует от ее исполнителей внушительных затрат и больших усилий. Реализация такой задачи оказывается под силу национальных финансовым регуляторам (главным образом, центральным банкам) и международным организациям, к числу которых относятся Банк международных расчетов и Организация экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Оценки долга также можно встретить в некоторых публикациях крупных консалтинговых и финансовых организаций, которые либо пользуются данными вышеназванных институтов, либо осуществляют самостоятельные оценки, руководствуясь собираемой информацией от источников в различных странах и регионах, в которых они ведут свою деятельность.

Одним из важных методологических вопросов оценки абсолютной величины долга является то, какую стоимость следует брать за основу — номинальную или рыночную^[13]. В системе национальных счетов преобладает подход оценки стоимости финансовых активов исходя из рынка. Однако в ряде случаев, в том числе в случае оценки бремени долга, лежащего на заемщиках, методологически корректным является обращение к номинальной стоимости как указывающей на фактические обязательства заемщиков (эмитентов). В соответствии с этими запросами Банк международных расчетов приводит обе характеристики долга — по рыночной и по номинальной стоимости.

Несмотря на очевидную простоту и наглядность абсолютных показателей, с их помощью невозможно ответить на ряд важных вопросов при проведении анализа. К числу таких вопросов относятся те, которые, в частности, касаются изменения бремени долга для экономики во времени или сравнение долговой нагрузки, которую несет один заемщик (категория, группа заемщиков) относительно другого (заемщиков другой категории). Соответствующий анализ проводится с использованием относительных показателей, таких, например, как частное публичного долга к величине валового внутреннего продукта (ВВП) и т. п. ВВП измеряет стоимость всех новых и конечных товаров и услуг, произведенных в стране в конкретном году, и является показателем дохода этой страны. Таким образом, показатель в виде отношения «долг национальной экономики к доходу, созданному в данной экономике», позволяет дать оценку возможности обслуживания или погашения имеющегося долга, хотя часто он используется в целях компаративного анализа, так что ВВП здесь скорее служит ориентиром относительных размеров экономики.

Далее в данном и последующем параграфе обратимся к короткому обзору отдельных метрик, используемых при анализе долга. Некоторые из них могут быть применены при анализе, относящемся к стране в целом, другие — к определенной институциональной единице (категории заемщиков/эмитентов).

Так, одним из показателей, относящихся к страновому уровню анализа, является отношение широких денег — денежного агрегата M3 — к ВВП. Данный показатель больше всего подходит для выражения относительной долговой нагрузки, которую несет финансовый сектор вместе с правительством, хотя из-за подобного микширования получаемые оценки следует считать косвенными и интерпретировать с соответствующими оговорками.

Проследим с помощью данного индикатора, как изменилось частное объема ликвидных обязательств к ВВП в различных странах за период от начала финансового кризиса 2007–2009 гг. до 2017 г. (см. ри^ 1.1). Как видно из представленной иллюстрации, подавляющее большинство стран, попавших в выборку, в течение анализируемого периода нарастили объем ликвидных обязательств относительно генерируемой экономикой добавленной стоимости. Лучше прочих стран выглядят в этом отношении Исландия, Новая Зеландия, Греция, Израиль, Дания и Венгрия. Опережающими темпами индикатор рос в Чили, Эстонии, Швеции, Швейцарии, Японии.

Широко используемым в анализе национального долга индикатором является соотношение совокупного долга нефинансовому сектору к валовому внутреннему продукту (%). С помощью данного показателя агрегируют непогашенные долговые обязательства правительств, домохозяйств и компаний нефинансового сектора для того, чтобы сопоставить их с размером экономики данной страны.

Более узкими по сравнению с предыдущим показателем являются индикаторы «Размер публичного долга к ВВП (%)» и «Размер частного долга к ВВП (%)». В свою очередь, анализируя публичный долг, обращаются к показателям размера государственного долга (исключая внутригосударственные обязательства)^[14], размера долга, выраженного в облигациях. Анализируя частный долг, отдельное внимание уделяют изучению состояния и динамики долга бизнес-сектора и домохозяйств. В составе долга бизнес-сектора интерес может представлять сепаратное изучение долга в виде задолженности по кредитам и задолженности в виде находящихся в обращении облигаций,

Рисунок 1.1. Ликвидные обязательства в процентах к ВВП^[15], выборка стран^[16]

Источник: рассчитано и построено на основе данных Всемирного банка; URL: https://www.worldbank.org/en/publication/ gfdr/gfdr-2016/data/global-financial-development-database (June 2017 Version (Updated)) (дата обращения 10.08.2020). обеспеченной и необеспеченной задолженности и пр. Долг домохозяйств, в свою очередь исследуют через соотношения ипотечного долга к ВВП, долга потребительского кредитования, задолженности банкам и микрофинансовым организациям и пр.

Приведенные показатели рассматриваются как в статике, так и в динамике. Для изучения динамики характеристик долга целесообразно брать темпы прироста публичного / частного (или их подкатегорий) долга за период, рассчитывать их средние, СКО, а также иные статистические меры и производные от рассмотренных показателей.

1.1.3. Прочие характеристики, используемые при анализе долга

Значимые характеристики долга вытекают из параметров долговых контрактов. К числу этих параметров относятся срок контракта (кредита, долговой ценной бумаги), периодичность выплат (число обслуживающих долг платежей в году), размер процентной ставки (и ее тип), валюта контракта (главное внимание здесь занимает дробление долга на номинированный в национальной валюте (внутренний долг) или в иностранной валюте (внешний долг) ^[17]).

Важнейшей характеристикой, используемой при анализе долга, является срок его погашения (Debt maturing). Поскольку анализ на уровне стран и секторов требует агрегирования, параметр срока строится посредством некоторого усреднения. Такое усреднение может быть различным применительно к разным секторам — правительственному сектору, домохозяйствам, бизнес-сектору^[18]. Также могут быть приняты отдельные бенчмарки для параметра срока применительно к той или иной группе стран, например, к странам с развитой экономикой или к странам с формирующимися рынками.

Еще один показатель, используемый в исследованиях, посвященных долгу и долговым инструментам, — это дюрация. Дюрация вычисляется как средняя взвешенная величина сроков каждого из платежей, совершаемых эмитентом облигации в пользу инвестора, при условии, что в качестве весов при ее расчете принимаются суммы данных платежей, приведенные методом дисконтирования к текущему моменту времени^[19]. Таким образом, дюрация денежного потока зависит от величины процентной ставки и профиля данного потока (распределения платежей во времени). Как правило, заемщики (эмитенты долговых обязательств) заинтересованы в увеличении дюрации долга. Инвесторы смотрят на дюрацию как на важный параметр риска и управляют дюрацией своего портфеля в зависимости от ожиданий по процентной ставке.

Кроме рассмотренных параметров интерес могут представлять показатели доли долга определенного сектора в общей массе долга нефинансового сектора, поскольку размер этой доли может указывать на определенную модель экономики той или иной страны и заострять внимание на тенденциях именно в данном секторе. Так, например, страна с высокой (преобладающей) долей долга домохозяйств, вероятно, является сильно ориентированной на внутренний спрос, а анализ долга применительно к данной стране должен обязательно концентрироваться на вопросах здоровья ипотечного рынка и рынка

1.1.4. Показатели устойчивости и тяготы долга

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 Y_{j, t}. Зададим ставку дисконтирования ρ_j, 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 Y _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 φ_j. 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 D_j,_t — общий объем долга сектора j в момент времени t, Y_j,_t — совокупный доход, доступный для платежей по обслуживанию долга^[28], a_n;_i — коэффициент приведения финансовой ренты постнумерандо, вычисляемый по формуле:

где i_j,_t — средняя процентная ставка по существующей сумме долга^[29], n_j,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)): D_t — величина совокупной задолженности по кредиту нефинансовому сектору со стороны банков; i_t — средневзвешенная ставка процента по выданным кредитам; n_t — средневзвешенный срок до погашения заимствований (без учета операций до 1 месяца, операций овердрафт и кредитов овернайт); Y_t — текущий доход (в масштабе национальной экономики — ВВП); D_t/Y_t — 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.

1.2. Теоретические основы анализа долга и его эффектов

Необходимость изучения долга как экономического феномена обусловлена разными соображениями, относящимися к сферам экономической политики, инвестиционной практики, корпоративного управления и к соответствующим областям экономической теории. Так, одной из очевидных причин, актуализирующих изучение долга, являются возможные последствия его накопления. Обратимся к страновому уровню анализа. Наиболее часто здесь доминирует понимание того, что чрезмерное накопление задолженности и плохая структура долга (высокая доля потенциально уязвимых с точки зрения обслуживания и возврата долгов, относящихся к определенной категории заемщиков и/или форм долга) могут стать причиной очередного финансового и экономического кризиса. Весомые аргументы в пользу этой закономерности приведены в работах К. Рейнхарт и К. Рогоффа (2009)^[38], П. Гуринхаса и М. Обстфельда (2012)^[39] и Л. Катао и Г. Милези-Ферретти (2013)^[40], а также многих других авторов.

Другая мотивация изучения долга состоит в том, что долг как экономическое явление существует столько, сколько существует человеческая цивилизация, и в современный нам отрезок истории его роль в развитии общества, прежде всего ее материальной стороны, была чрезвычайно высока и (если рассматривать вопрос под известным углом зрения) позитивна. Можно обнаружить, что это замечание распространяют как на некоторые эпизоды экономической истории стран или мира в целом^[41], так и на всю новейшую историю цивилизации. Отдельное направление здесь — видение связи между долгом и долгосрочным экономическим ростом. Это нетривиальная теоретическая задача, поскольку долг зачастую влечет противоречивые последствия для экономики. С одной стороны, расширение кредита способствует росту (часто считается, что это происходит, преимущественно, в краткосрочном периоде, однако такая закономерность не может быть признана доказанной), с другой стороны, перенакопление долга может привести к повышению риска дефолта, вероятности наступления рецессии, а также и ограничениям для роста, вызывающим снижение долгосрочных его темпов.

Было бы неверно говорить, что проблема долга обсуждается только с крайних позиций — его потенциального вреда для экономики или безусловной пользы. Важнейший вопрос, все еще требующий своего решения, состоит в том, каковы условия полезного (с точки зрения роста экономики и максимизации благосостояния ее субъектов) накопления долга. В этой связи укажем на проведенное О. Бланшаром (2019)^[42] исследование публичного долга, в котором автор сконцентрировался на изучении динамики долга и проблеме его безопасного для экономики уровня в контексте совместной эволюции процентных ставок, темпов экономического роста и среднего предельного продукта капитала.

Покажем одно из базовых аналитических выражений, используемых автором, помогающих представлять динамику коэффициента «Долг к ВВП» в рекуррентной форме:

где d_t — коэффициент «Долг к ВВП»; r_{adj, t} — процентная ставка, скорректированная с учетом налогового корректора и усредненная с учетом длительности держания долга частным сектором; g_t — темп роста ВВП^[43]; x_t — отношение «Первичный дефицит к ВВП».

В свою очередь, процентная ставка корректируется с учетом налогов, уплачиваемых некоторыми категориями инвесторов по доходам от получаемых процентов, согласно формуле:

где τ_t — неявная ставка налога; β_t — доля держателей долга, которые, подлежат налогообложению; r_t — усредненная с учетом длительности держания долга частным сектором процентная ставка, вычисляемая по формуле:

где r_1t и r_{10 t} — процентная ставка (ставка доходности вторичного рынка) по 1-летним и 10-летним государственным облигациям, соответственно; параметр a_t вычисляется по формуле:

a_t = (10 — средний срок погашения в годах) / 9. (1.8)

Общий вывод, полученный О. Бланшаром в результате проведенного моделирования, таков, что чистый эффект благосостояния от положительной динамики долга и трансферта долга в цепочке поколений будет положительным, если безопасная процентная ставка достаточно низка (номинальные ставки по государственным облигациям ниже номинальных темпов экономического роста), а средний маржинальный продукт не слишком высок (средний предельный продукт капитала не превышает средний темп роста экономики) ^[44].

В настоящем исследовании авторы затрагивают проблему избыточного долга и исследуют ее в большей мере с опорой на эмпирический материал. В разных частях книги эта проблема частично описывается также в теоретическом ключе, опираясь на логику и достижения работ предшественников.

Уровень заемных средств институциональных секторов экономики не только могут сами по себе быть фактором, сдерживающим экономический рост или повышающим волатильность роста, но и опосредованно негативно влиять на макроэкономику. Это происходит вследствие того, что избыточная закредитованность повышает уязвимость реальной экономики перед финансовыми потрясениями. Такое происходит, когда в ответ на изменения финансовых условий наблюдается такая негативная реакция уровня расходов и производственного потенциала, которая содержит в себе влияние избыточной кредитной нагрузки секторов. Изучением подобных эффектов в последнее время были заняты ряд известных ученых и коллективов (например, Б. Бернанке, М. Гётлер (1989)^[45]; Э. Mendoza (2010)^[46]; Дж. Эггертсон и П. Кругман (2012)^[47]; П. Мартин и Т. Филиппон (2017)^[48]), выводы которых чрезвычайно ценны с точки зрения проведения эффективной фискальной и макропруденциальной политики.

Наконец, еще один важный как с теоретической, так и с практической точки зрения вопрос состоит в том, имеет ли значение структура долга (в противовес абсолютным значениям) и ее динамика. Дж. Эггертсон и П. Кругман (2012) на этот счет высказываются в том ключе, что уровень долга сам по себе не имеет значения. Он становится значим только в том случае, если игроки с высоким и, напротив, низким уровнем долга сталкиваются с отличными ограничениями, иными словами долг имеет значение при рассмотрении того, как он распределен, и как и на кого это накладывает ограничения. Это замечание ведет к тому заключению, что дополнительные заимствования и рост долга одного сектора экономики могут помочь решить проблемы, возникшие из-за чрезмерного заимствования других участников в прошлом. В частности, «государственные расходы, финансируемые за счет дефицита, могут, по крайней мере в принципе, позволить экономике избежать безработицы и дефляции, в то время как агенты частного сектора с крупной задолженностью получают возможность восстановить свои балансы»^[49].

1.3. Состояние и тенденции долга нефинансового сектора

В недавнем исследовании М. Кэнера, К. Фэна и Т.Дж. Греннеса (2019) авторы показывают, что, если в некоторой стране государственный долг превышает 100 % от валового внутреннего продукта (далее — ВВП), а частный долг превышает 137 %, с высокой вероятностью темпы экономического роста в данной стране замедлятся^[50]. Хотя эти результаты не являются вполне новыми, и также их нельзя считать применимыми универсально, например, по причине того, что они не затрагивают условий, в которых происходит рост долговой нагрузки экономик, а также прогнозных характеристик выпуска, процентной ставки и пр., они все же свидетельствуют об остроте проблемы долга в контексте перспектив экономического роста.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

10

Таким образом, к данной категории долга следует отнести те объемы задолженности, которые определяются в национальной финансовой статистике, как государственные гарантии.

11

См.: Шеремета С.В., Могилат А.Н. Анализ долговой нагрузки и кредита нефинансовому сектору: оценки для России и межстрановые сопоставления // Вопросы экономики. 2018. № 5. С. 28. Авторы сообщают, что указанная методика расчета показателя долга частного нефинансового сектора используется МВФ, Всемирным банком (International Financial Statistics) и ФРС США. Этот же показатель берется при расчете указанными ведомствами индикатора «Долг частного нефинансового сектора к ВВП».

12

Так, опыт показывает, что кредитные потоки, получаемые резидентами от иностранных кредиторов и инвесторов, довольно изменчивы в конъюнктурном или ином плане. В частности, приток таких ресурсов может внезапным приостанавливаться в периоды глобального экономического стресса. Кроме того, корпоративные заемщики, представляющие как финансовый, так и нефинансовый сектора, активно использующие зарубежные кредиты и выпуски ценных бумаг, ориентированные на их покупку нерезидентами, оказываются уязвимы в ситуации сильного оттока капитала. Точно так же корпорации, которые занимают в иностранной валюте, могут столкнуться с проблемами пролонгации своего долга, когда местная валюта обесценивается или глобальные условия финансирования в долларах ужесточаются.

13

См., например: Криничанский К.В. Денежные потоки: методические вопросы измерения // Финансовые рынки и банки. 2020. № 3. С. 61–65.

14

Подробнее об этом — в гл. 2.

15

В терминологии Всемирного Банка — “Liquid liabilities to GDP (%)”.

16

Здесь и далее, если не оговорено иное, выборка стран включает следующие 47 объектов — стран и групп стран: Аргентина, Австралия, Австрия, Бельгия, Бразилия, Великобритания, Венгрия, Германия, Гонконг (провинция Китая), Греция, Дания, Израиль, Индия, Индонезия, Ирландия, Испания, Италия, Канада, Китай, Колумбия, Корея, Люксембург, Малайзия, Мексика, Нидерланды, Новая Зеландия, Норвегия, Польша, Португалия, Россия, Саудовская Аравия, Сингапур, Финляндия, Франция, Чехия, Чили, Швеция, Швейцария, Таиланд, Турция, США, Южная Африка, Япония, страны еврозоны, страны G20, страны с развитой экономикой, страны с развивающейся рыночной экономикой.

17

См. определения внутреннего и внешнего долга в: Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 г. № 145-ФЗ, ст. 6.

18

Например, в методологии, используемой Банком международных расчетов, при расчете индикатора DSR — debt service ratio (подробнее об индикаторе см. п. 1.1.4) показатель среднего оставшегося срока погашения по агрегированному долгу принимается равным 18-ти годам для сектора домашних хозяйств и 13-ти годам для нефинансового корпоративного сектора.

19

См.: Криничанский К.В. Рынок ценных бумаг: Учебное пособие. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Дело и Сервис, 2010. С. 486. потребительского кредитования, состоянии и динамики рынка жилой недвижимости, динамики доходов домохозяйств и пр.

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.

38

Reinhart C.M., Rogoff K.S. The Aftermath of Financial Crises // American Economic Review. 2009. Vol. 99(2). Р. 466–472.

39

Gourinchas P.O., Obstfeld M. Stories of the Twentieth Century for the Twenty-First // American Economic Journal: Macroeconomics. 2012. Vol. 4(1). P. 226–265.

40

Catao L., Milesi-Ferretti G.M. External Liabilities and Crises // IMF Working Paper. 2013. № 13/113.

41

Например, замечено, что наблюдаемое ускорение роста выпуска в реальном выражении с конца 1990-х до 2007 г. поддерживалось увеличением глобального долга. См., например: Buttiglione L., Lane P., Reichlin L., Reinhart V. Deleveraging, what deleveraging? // Geneva Report on the World Economy. № 16. 2014. CEPR Press. URL: https://cepr.org/sites/default/files/news/Geneva16_0.pdf (дата обращения 05.09.2020).

42

Blanchard O. Public Debt and Low Interest Rates // American Economic Review. 2019. Vol. 109(4). Р. 1197–1229.

43

Переменные процентной ставки и темпов роста выпуска в выражении (1.5) могут быть одновременно заданы как в номинальном, так и в реальном выражении, при условии в последнем случае, что обе они дефлируются одним и тем же дефлятором.

44

Blanchard O. Указ. соч.

45

Bernanke B., Gertler M. Agency Costs, Net Worth and Business Fluctuations // American Economic Review. 1989. Vol. 79(1). Р. 14–31.

46

Mendoza E. Sudden Stops, Financial Crises and Leverage // American Economic Review. 2010. Vol. 100(5). Р. 1941–1966.

47

Eggertsson G., Krugman P. Debt, Deleveraging, and the Liquidity Trap: A Fisher-Minsky-Koo Approach // Quarterly Journal of Economics. 2012. Vol. 127(3). Р. 1469–1513.

48

Martin P. and T. Philippon Inspecting the Mechanism: Leverage and the Great Recession in the Eurozone // American Economic Review. July 2017. Vol. 107. № 7. Р. 1904–1937.

49

Eggertsson G., Krugman P. Debt, Deleveraging, and the Liquidity Trap: A Fisher-Minsky-Koo Approach // Quarterly Journal of Economics. 2012. Vol. 127(3). Р. 1471.

50

См.: Caner M., Fan Q., Grennes T.J. Partners in Debt: An Endogenous Nonlinear Analysis of the Effects of Public and Private Debt on Growth. February 24, 2019.