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.