сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Моделирование рисков макроэкономических шоков для внешнедолговой устойчивости российских компаний
https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-5-57-73
Аннотация
Рассматриваются возможные последствия нового кризиса «Great Lockdown» и их влияние на устойчивость корпоративного сектора по внешним обязательствам. Исследованы тенденции динамики внешнего долга и сформулированы основные угрозы для макроэкономической стабильности (санкции, мировая рецессия, низкие цены на нефть), описаны сценарий распространения шока и его воздействие на платежеспособность компаний. На основе выборки за период с I кв. 2006 по I кв. 2020 г. (57 наблюдений) построены регрессионные модели (для всего периода, шоковых и «спокойных» кварталов), позволяющие объяснить зависимость уровня долговой нагрузки корпоративного сектора от ряда макроэкономических переменных: оттока капитала, иностранных активов, цены на нефть, ставки LIBOR, кредитного спреда облигаций и др. Полученные результаты можно использовать при реализации долговой и макропруденциальной политики.
Об авторе
С. А. Переход
Инвестиционная компания «Финам»; Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Россия
Россия
Переход Сергей Александрович, аналитик инвестиционной компании «Финам», аспирант НИУ ВШЭ, SPIN-код 7686-6040
Москва
Список литературы
1. Агеев В. И. (2015). Кредитный дефолтный своп как инструмент оценки вероятности дефолта российских коммерческих банков // Российское предпринимательство. Т. 16, № 20. С. 3399—3424.
2. Алешина А. В., Сигалова О. М., Гайдукова Л. А. (2010). Рынок CDS как источник информации для финансовой системы // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. Т. 2, № 1. C. 82—113.
3. Беляков И. В. (2017). О факторах, определяющих спрэды суверенных еврооблигаций России // Экономическая политика. Т. 12, № 1. С. 200—225. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2017-1-08
4. Банк России (2019a). Основные направления единой государственной денежно-кредитной политики на 2020 год и период 2021 и 2022 годов. Москва.
5. Банк России (2019b). Отчет о развитии банковского сектора и банковского надзора в 2018 году. Москва.
6. Пестова А. А., Панкова В. А., Ахметов Р. Р., Голощапова И. О. (2017). Разработка системы индикаторов финансовой нестабильности на основе высокочастотных данных // Деньги и кредит. № 6. C. 49—58.
7. Попова С., Карлова Н., Пономаренко А., Дерюгина Е. (2018). Анализ долговой нагрузки в отраслях российской экономики // Серия докладов об экономических исследованиях Банка России. № 29.
8. Солнцев О. Г., Пестова А. А., Мамонов М. Е., Магомедова З. М. (2011). Опыт разработки системы раннего оповещения о финансовых кризисах и прогноз развития банковского сектора на 2012 г. // Журнал Новой экономической ассоциации. № 12. С. 41—76.
9. Солнцев О., Пестова А., Мамонов М. (2010). Стресс-тест: потребуется ли российским банкам новая поддержка государства? // Вопросы экономики. № 4. С. 61—81. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2010-4-61-81
10. Трунин П. В., Каменских М. В. (2007). Мониторинг финансовой стабильности в развивающихся экономиках (на примере России). М.: ИЭПП.
11. Щепелева М. А. (2017). Финансовое заражение: трансграничное распространение системного риска // Мировая экономика и международные отношения. Т. 61, № 1. С. 17—28. https://doi.org/10.20542/0131-2227-2017-61-1-17-28.
12. Adrian T., Brunnermeier М. (2016). CoVaR. American Economic Review, Vol. 106, No. 7, pp. 1705—1741. https://doi.org/10.1257/aer.20120555
13. Bernanke B. S., Boivin J., Eliasz P. (2005). Measuring the effects of monetary policy: A factor-augmented vector autoregressive (FAVAR) approach. Quarterly Journal of Economics, Vol. 120, No. 1, pp. 387—422. https://doi.org/10.1162/qjec.2005.120.1.387
14. Cecchetti S., Mohanty M., Zampolli F. (2011). The real effects of debt. BIS Working Papers, No. 352.
15. Chui M., Kuruc E., Turner F. (2016). A new dimension to currency mismatches in the emerging markets: Nonfinancial companies. BIS Working Papers, No. 550.
16. Drehmann M., Juselius M. (2012). Do debt service costs affect macroeconomic and financial stability? BIS Quarterly Review, September, рр. 21—35.
17. Ebner A. (2009). An empirical analysis on the determinants of CEE government bond spreads. Emerging Markets Review, Vol. 10, No. 2, рр. 97—121. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2009.02.001
18. IIF (2021). Global debt monitor: COVID drives debt surge — stabilization ahead? Washington, DC: Institute of International Finance.
19. IMF (2014). External debt statistics: Guide for compilers and users. Washington, DC: International Monetary Fund.
20. IMF (2016a). Global financial stability report: Potent policies for a successful normalization. Washington, DC: International Monetary Fund.
21. IMF (2016b). Russian Federation: Staff Report for the 2016 Article IV Consultation-Press Release; and Staff Report. IMF Country Report, No. 16/229.
22. IMF (2020a). Global financial stability report: Markets in the time of COVID-19. Washington, DC: International Monetary Fund.
23. IMF (2020b). World economic outlook: A long and difficult ascent. Washington, DC: International Monetary Fund.
24. Kocsis Z., Monostori Z. (2014). The role of country-specific fundamentals in sovereign CDS spreads: Eastern European experiences. Emerging Markets Review, Vol. 27, pp. 140—168. https://doi.org/10.1016/j.ememar.2016.05.003
25. RSC (2020). RSC national security strategy: Strengthening America and countering global threats. The Republican Study Committee’s task force on national security and foreign affairs. Washington, DC: Republican Study Committee.
26. Shin H. S. (2013). Procyclicality and the search for early warning indicators. IMF Working Paper, No. 13/258. https://doi.org/10.5089/9781484320839.001
27. Stolbov M. (2016). Determinants of sovereign credit risk: The case of Russia. Post-Communist Economies, Vol. 29, No. 1, рр. 51—70. https://doi.org/10.5089/9781484320839.001
28. Sutherland D., Hoeller P. (2012). Debt and macroeconomic stability: An overview of the literature and some empirics. OECD Economics Department Working Papers, No. 1006.
29. WEF (2020). The global risks report. Geneva: World Economic Forum.
Дополнительные файлы
Рецензия
Для цитирования:
Переход С.А. Моделирование рисков макроэкономических шоков для внешнедолговой устойчивости российских компаний. Вопросы экономики. 2021;(5):57-73. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-5-57-73
For citation:
Perekhod S.A. Risk modeling of macroeconomic shocks and their effects on foreign debt of Russian companies. Voprosy Ekonomiki. 2021;(5):57-73. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2021-5-57-73
Просмотров:
1077
Послать статью по эл. почте 
