Влияние долговой устойчивости госкомпаний на внешний корпоративный долг России в условиях санкций

Предмет исследования – влияние долговой нагрузки госкомпаний на динамику внешнего корпоративного долга России. Актуальность обусловлена беспрецедентной комбинацией санкций в 2022 г., которые создали риски дефолта национальных компаний. Цель статьи – выявление факторов, влияющих на изменения величины объема внешнего долга. На основе поквартальной выборки за 2010–2019 гг. (37 наблюдений) методом наименьших квадратов (МНК) построена регрессионная модель зависимости динамики корпоративного долга от микро- и макроэкономических факторов [коэффициента обслуживания долга и кредитного рейтинга компаний, иностранных активов, индекса финансового стресса АКРА, изменения курса USDRUB, кредитно-дефолтного свопа (CDS), объема экспорта, величины платежного баланса]. Проведен анализ их кредитного риска путем сравнения динамики коэффициента долговой устойчивости (DSR) с рейтингом и стоимостью CDS, рассчитано поквартальное обеспечение долга доходом. В результате проверки гипотез выявлена положительная взаимосвязь DSR и рейтингов госкомпаний на изменения внешнего долга банков, тогда как для предприятий они не играют ключевой роли. Сделан вывод, что рост кредитных премий в 2014–2015 гг. был обусловлен политическими факторами, а к новому кризису компании накопили резервы для нивелирования шока. Предложены меры по снижению долговых рисков – координация заемной политики, долговое «импортозамещение», мониторинг новых финансовых показателей компаний, контроль трансграничного движения капитала и др.

1. Петров М. В. Финансирование компаний в условиях замедления экономики и санкций. Финансы: теория и практика. 2018;22(3):84–99. DOI: 10.26794/2587–5671–2018–22–3–84–99

2. Сенчагов В. К., Митяков С. Н. Оценка кризисов в экономике с использованием краткосрочных индикаторов и средних индексов экономической безопасности России. Проблемы прогнозирования.2016;(2):44–58.

3. Красавина Л. Н. Риски в сфере внешних заимствований и проблемы модернизации долговой политики России. Проблемы прогнозирования. 2010;(4):116–126.

4. Khotulev I., Styrin K. Optimal monetary and macroprudential policies for financial stability in a commodity-exporting economy. Central Bank Working Paper Series. 2019;(52). URL: https://www.cbr.ru/Content/Document/File/87579/wp-52_e.pdf

5. Тиунова М. Сырьевые и финансовые циклы в ресурсных экономиках. Деньги кредит. 2019;(3):38–70. DOI: 10.31477/rjmf.201903.38

6. Shousha S. Macroeconomic effects of commodity booms and busts: The role of financial frictions. 2016. URL: https://www.bcb.gov.br/content/about/eventsdocs/AITS/2016/SMETASXVIII-%20Samer%20Shousha.pdf

7. Fisher P. Interactions of sovereign debt management with monetary conditions and financial stability: Lessons and implications for central banks. Bank for International Settlements. CGFS Papers. 2011;(42). URL: https://www.bis.org/publ/cgfs42.pdf

8. Chui M., Kuruc E., Turner P. A new dimension to currency mismatches in the emerging markets: nonfinancial companies. BIS Working Papers. 2016;(550). URL: https://www.bis.org/publ/work550.pdf

9. Шоломицкая Е. В. Влияние ключевых макроэкономических шоков на инвестиции в России. Экономический журнал Высшей школы экономики. 2017;21(1):89–113.

10. Galati G., Moessner R. Macroprudential policy — a literature review. BIS Working Papers. 2011;(337). URL: https://www.bis.org/publ/work337.pdf

11. Миклашевская Н. А. Внешний долг: актуальные вопросы теории и практики. Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2013;(1):19–35.

12. Пороховский А. А., ред. Долговая проблема как феномен XXI века. М.: МАКС Пресс; 2014. 288 с.

13. Карминский А. М., Дьячкова Н. Ф. Исследование взаимосвязи кредитных циклов и изменения кредитных рейтингов. Журнал Новой экономической ассоциации. 2020;(4):138–160. DOI: 10.31737/2221–2264–2020–48–4–6

14. Берзон Н. И., Мезенцев В. В. Применение структурных и редуцированных моделей для оценки кредитных дефолтных свопов на российские компании. XII Междунар. науч. конф. по проблемам развития экономики и общества. Кн. 1. М.: НИУ ВШЭ; 2012:633–642.

15. Kealhofer S. Quantifying credit risk I: Default prediction. Financial Analysts Journal. 2003;59(1):30–44. DOI: 10.2469/faj.v59.n1.2501

16. Crosbie P., Bohn J. Modeling default risk. New York: Moody’s KMV Co.; 2005. 31 p. URL: https://www.moodysanalytics.com/-/media/whitepaper/before-2011/12–18–03-modeling-default-risk.pdf (accessed on 29.12.2021).

17. Murphy A. An empirical analysis of the structure of credit risk premiums in the Eurobond market. Journal of International Money and Finance. 2003;22(6):865–885. DOI: 10.1016/S0261–5606(03)00050–0

18. Drehmann M., Juselius M. Do debt service costs affect macroeconomic and financial stability? BIS Quarterly Review. 2012;(Sep.):21–35. URL: https://www.bis.org/publ/qtrpdf/r_qt1209e.pdf

19. Саввина О. В. Управление системными финансовыми рисками в условиях глобализации. Дис. … д-ра экон. наук. М.: РЭУ им. Плеханова; 2016. 398 с.

20. Беляков И. В. О факторах, определяющих спрэды суверенных еврооблигаций России. Экономическая политика. 2017;12(1):200–225. DOI: 10.18288/1994–5124–2017–1–08