Долг: состояние и тенденции

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 - Подробнее об этом – в гл. 2.], 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 - В терминологии Всемирного Банка – “Liquid liabilities to GDP (%)”.], выборка стран[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.]

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

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 - 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.]. 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 - 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.]. 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 - 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).]. 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 - 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.].

Положим, что величина номинального ВВП j-й страны в момент времени t равна Y

. Зададим ставку дисконтирования ?

, 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 

– 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 ?

. 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 - 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.], Ирландии[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.] и Италии[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.].

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 - The World Bank Group. URL: https://databank.worldbank. org/source/world-development-indicators], 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 - 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.]. Она строится на стандартной формуле расчета расходов заемщика по кредиту с амортизацией долга на текущий (ближайший) период (год)[27 - В русскоязычных источниках величина таких платежей называется срочной уплатой. См., например: Криничанский К.В. Основы финансовых вычислений: Учебник. М.: Прометей, 2019. Гл.11.]. Агрегированный показатель DSR для сектора j в момент времени t рассчитывается следующим образом:

где D

,

– общий объем долга сектора j в момент времени t, Y

,

– совокупный доход, доступный для платежей по обслуживанию долга[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.], a

;

– коэффициент приведения финансовой ренты постнумерандо, вычисляемый по формуле:

где i

,

– средняя процентная ставка по существующей сумме долга[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.], n

– средний оставшийся срок погашения по всей сумме 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.].

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 - 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.] 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 - 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.]. 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

— величина совокупной задолженности по кредиту нефинансовому сектору со стороны банков; i

– средневзвешенная ставка процента по выданным кредитам; n

— средневзвешенный срок до погашения заимствований (без учета операций до 1 месяца, операций овердрафт и кредитов овернайт); Y

– текущий доход (в масштабе национальной экономики – ВВП); D

/Y

– 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 - 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.].

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 - 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.].

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).