Номер части:
Журнал
ISSN: 2411-6467 (Print)
ISSN: 2413-9335 (Online)
Статьи, опубликованные в журнале, представляется читателям на условиях свободной лицензии CC BY-ND

ОЦЕНКА РИСКА КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАЁМНЫМИ СРЕДСТВАМИ СУБЪЕКТА РФ



Науки и перечень статей вошедших в журнал:
DOI:
Дата публикации статьи в журнале:
Название журнала: Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале, Выпуск: , Том: , Страницы в выпуске: -
Данные для цитирования: . ОЦЕНКА РИСКА КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАЁМНЫМИ СРЕДСТВАМИ СУБЪЕКТА РФ // Евразийский Союз Ученых — публикация научных статей в ежемесячном научном журнале. Экономические науки. ; ():-.

Долг бюджетов регионов Российской Федерации перед коммерческими банками за 2013 год вырос почти вдвое, до около 700 млрд. рублей ($19,6 млрд.). Как отмечает министр финансов РФ А. Силуанов: «Безусловно, мы не можем допустить неисполнения обязательств по своим долгам субъектов федерации. Тем не менее, объем долга растет. У нас объем коммерческой задолженности увеличился до почти 700 млрд. рублей за год. Рост составил почти 300 млрд. рублей». В Минфине РФ готовы пойти на рефинансирование коммерческого дорогого долга на более дешевый — бюджетный. Для таких субъектов он предложил ввести ограничения по размеру дефицита бюджета. Если для обычных режимов это 15%, то для регионов, которые имею большие долги, можно рассмотреть вопрос и о 10-процентном размере дефицита бюджета.

Из 83 субъектов РФ на 1 января 2013 года только один субъект, Ненецкий автономный округ, не имел задолженности перед коммерческими банками. При этом отношение долга субъектов Федерации к доходам его бюджета составляло от 0,7% – в Пермском крае и Тюменской области, до 179% в Республики Мордовия (см. Таблица 1).

Таблица 1

Рейтинг субъектов РФ по объему долга

   

 

 

Субъект РФ

Долг на 01.01.2013, % к доходам бюджета субъекта РФ без учета безвозмездных поступлений Долг на

01.01. 2013,

млн. руб.

 

Изменение

долга в 2012 году, %

1.

 

Ненецкий автономный округ 0,0 0.0
2. Пермский край 0.7 551.3 -40,1
2. Тюменская область 0.7 949.5 -32,0
4. Приморский край 0.9 448.5 -21,1
5. Ханты-Мансийский автономный округ — Югра 1.6 373.4 -60,4
6. Алтайский край 2,3 785.1 28,3
7. Иркутская область 3,2 2 600.5 -42,3
8. Сахалинская область 4,5 2 766.0 -2,2
9. г. Санкт-Петербург 6,5 21 285.7 149,8
10. Владимирская область 6,7 1 717.7 -16,6
11. Ямало-Ненецкий автономный округ 9,7 10 000.0 566,7
12. Ленинградская область 10,3 5 866.9 16,0
13. Хабаровский край 11,2 5 591.8 96,6
14. Магаданская область 11,8 1 323.7 -32,5
15. Ростовская область 12,7 9 941.5 -4,3
16. г. Москва 13,4 188 374.0 -19,5
17. Курская область 14,7 3 666.2 -2,5
18. Республика Башкортостан 15,3 13 830.0 19,8
19. Свердловская область 15,3 20 742.0 5,6
20. Новосибирская область 15,6 11 953.9 75,8
21. Республика Бурятия 18,1 3 080.5 -30,3
22. Курганская область 20,1 2 736.7 41,3
23. Челябинская область 21,7 16 006.2 62,3
24. Республика Саха (Якутия) 22,2 14 865.2 -6,0
25. Республика Коми 24,7 10 828.2 39,0
26. Красноярский край 25,4 28 657,6 69,4
27. Тульская область 25,9 8 426.0 36,4
28. Камчатский край 26,9 3 391.2 -29,9
28. Мурманская область 26,9 8 588.6 131,8
30. Воронежская область 28,1 12 654.9 -9,8
31. Оренбургская область 29,1 14 826.2 44,2
32. Республика Адыгея 30,3 1 563.3 -0,3
33. Томская область 32,2 10 349.4 49,1
34. Республика Калмыкия 35,4 1 360.2 -14,4
35. Московская область 35,7 97 932.7 -7,7
36. Самарская область 36,5 36 826.1 8,8
37. Ставропольский край 36,7 15 151.6 74,9
38. Брянская область 6 37,5 833.8 9,8
38. Республика Хакасия 37,5 4 587.1 17,0
40. Кемеровская область 38,4 28 053.4 31,3
41. Ульяновская область 38,9 8 851.7 70,3
42. Липецкая область 39,5 10 392.2 37,3
43. Ярославская область 42,1 15 883.9 35.6
44. Республика Ингушетия 44,6 944.4 1492,5
45. Тамбовская область 45,6 6 649.3 8,5
46. Еврейская автономная область 46,6 1 510.4 86,4
47. Забайкальский край 47,1 9 850.4 55,8
48. Кабардино-Балкарская Республика 47,6 3 790.4 104,4
49. Республика Дагестан 48,3 8 055.0 23,6
50. Орловская область 48,9 5 928.2 38,2
51. Республика Тыва 50,2 1 421.4 238,1
52. Волгоградская область 50,5 23 409.7 49,5
53. Удмуртская Республика 50,8 17 435.9 23,6
54. Ивановская область 51,0 7 445.9 17,9
55. Омская область 52,2 22 729.2 30,3
56. Калужская область 54,3 16 466.3 1,2
57. Архангельская область 54,7 22 169.8 20,6
57. Чувашская Республика 54,7 10 208.6 12,8
59. Чукотский автономный округ 55,0 4 909.5 111,1
60. Новгородская область 55,4 9 609.4 13,1
61. Амурская область 57,3 15 165.4 31,2
62. Нижегородская область 58,0 45 766.7 20,6
63. Краснодарский край 58,5 73 884.5 85,1
64. Псковская область 58,8 7 133.1 51,9
65. Чеченская Республика 59,5 4 529.0 -17,2
66. Республика Карелия 60,3 10 596.7 32,9
67. Кировская область 61,2 13 261.0 30,8
68. Республика Татарстан 67,1 85 856.4 7,0
69. Пензенская область 69,2 13 541.8 27,3
70. Астраханская область 71,8 15 854.7 7,3
71. Тверская область 74,1 21 598.8 21,4
72. Смоленская область 75,2 15 018.2 27,8
73. Калининградская область 75,7 17 530.3 45,4
74. Республика Марий Эл 78,5 7 577.3 28,5
75. Костромская область 82,9 9 712.7 7,4
76. Республика Алтай 83,3 1 837.8 3,4
77. Белгородская область 84,2 34 772.6 76,7
78. Карачаево-Черкесская Республика 84,6 3 262.2 11,8
79. Саратовская область 88,6 37 914.7 24,4
80. Рязанская область 91,1 21 011.6 39,8
81. Вологодская область 92,2 29 052.2 12,7
82. Республика Северная Осетия — Алания 108,0 6 730.8 4,6
83. Республика Мордовия 179,7 24 247.9 22,4

Источник: составлено автором по [2]

Учитывая перечисленные обстоятельства, возникают вопросы относительно способности субъектов Федерации вовремя и в полном объеме выполнять свои обязательства перед кредиторами. Безусловно, это не пошатнет позиции государственных ценных бумаг в качестве безрисковых активов финансового рынка (по крайней мере эмитент не может прекратить свое существование и исчезнуть из поля зрения кредитора). Однако оценка кредитного риска суверенного заемщика становится все более актуальной. Под кредитным риском, в данном случае, мы будет подразумевать вероятность невыполнения заемщиком или контрагентом своих обязательств в соответствии с оговоренными условиями. Данное определение дано Базельским комитетом по банковскому надзору [4, с. 1].

Оценка кредитного риска в федеративном государстве, состоящим из 85 территориальных единиц, которые, в свою очередь, имеют колоссальные различия в налоговом потенциале, представляется сложной задачей. Её решение является сферой профессиональной деятельности таких специализированных организаций как рейтинговые агентства и финансовые организации (в частности, инвестиционные банки).

Непосредственно оценка кредитного риска заключается в расчете вероятности дефолта. Эта вероятность может быть рассчитана тремя способами:

1) анализа спрэдов доходности;

2) рейтинговая оценка заемщика;

3) статистические методы.

         Спрэдовый метод основан на том, что рынок адекватно оценивает риск дефолта заёмщика, что выражается в различиях доходностей рисковых и безрисковых ценных бумаг. Дальнейшее моделирование вероятности дефолта зависит от отношения кредитора к риску и других факторов. Для оценки кредитного риска субнациональных заимствований он подходит с некоторыми ограничениями. На то есть несколько причин: во-первых, долговые обязательства суверенного заёмщика должны быть секьюритизированы, поскольку информацию о спрэдах можно получить только на фондовом рынке. Во-вторых, методика расчета включает в себя спрэд теоретически безрискового актива — казначейских облигаций США, которые на практике также подвержены кредитному риску. Также, результаты данного метода подвержены искажениям под действием настроения инвесторов. Исходя из этого использование данного метода оправдано лишь для субъектов РФ, выпустивших государственные облигации.

Рейтинговая оценка основана на формировании рейтинга заемщика или долговых инструментов на основе значений финансовых и нефинансовых коэффициентов, выраженных в баллах. Преимущества метода — простота расчета и включение не только количественных, но и качественных параметров заёмщика. Главный недостаток — субъективный характер выбора весовых коэффициентов при подсчете баллов, обусловленный невозможностью корреляционного анализа из-за недостатка информации о случаях субнационального дефолта. Кроме того, перевод качественных показателей в количественные также основан на субъективном мнении того или иного специалиста.

Статистические методы основаны на использовании инструментов и приемов финансовой математики, и таким образом предъявляют высокие требования к объемам статистической информации, что ограничивает возможности их применения.

Таким образом универсальным методом оценки кредитного риска суверенных заимствований является метод рейтинговых оценок.

Необходимо иметь в виду, что субъект РФ имеет специфичные рискообразующие факторы. В отличие от рейтинговой оценки организаций корпоративного сектора, на кредитоспособность региона, помимо экономических факторов, также влияют социальные и административные.

На платежеспособность суверенного заёмщика в первую очередь влияет эффективность его долговой политики. Её можно оценить по 3 критериям [1, с.33]:

а) оценка долговой нагрузки и долговой устойчивости субъекта РФ ;

б) оценка обслуживания государственного долга субъекта РФ;

в) оценка структуры государственного долга субъекта РФ.

Оценка долговой нагрузки и долговой устойчивости субъекта РФ отражает возможности по экономии бюджетных средств и зависимость от заемных средств. Оценку можно осуществить на основе таких коэффициентов как коэффициент долговой нагрузки субъекта РФ (характеризует возможность погашения платежей по долгу за счет произведенного продукта), коэффициент долговой нагрузки бюджета субъекта РФ (возможность органов власти платить по своим долгам), коэффициент изменения долговой нагрузки субъекта РФ (показывает темп прироста госдолга), коэффициент соответствия (оценивает соотношение темпов роста объема долга к темпам роста налоговых и неналоговых доходов) и некоторых других.

Оценка обслуживания государственного долга субъекта РФ позволяет получить информацию о доле бюджетных средств, отвлеченных для погашения платежей по долгу, о темпе роста этой доли, о построении долговой пирамиды (т.е. повышении зависимости бюджета субъекта РФ от долговых обязательств).

Оценка структуры государственного долга субъекта РФ позволяет получит информацию о наличии валютного риска (из-за наличия внешней задолженности), о доле краткосрочных кредитных обязательств в общей структуры долга субъекта, об инвестиционной направленности использования заемных средств, об удельном весе отдельных элементов долга (согласно статье 95 БК РФ к источникам погашения дефицита бюджета субъекта РФ относятся бюджетные кредиты, кредиты кредитных организаций, иностранные целевые кредиты и выпуск ценных бумаг).

Данные критерии являются количественными. Состав качественных критериев эффективности долговой политики региона может быть различным, по мнению автора, он должен включать в себя следующие:

1) соблюдение требований бюджетного законодательства в части соблюдения предельной величины долга и расходов на его обслуживание;

2) наличие ограничений, установленных субъектом РФ самостоятельно;

3) наличие кредитного рейтинга субъекта РФ и его уровень;

4) степень открытости сведений о состоянии государственного долга субъекта РФ;

5) наличие методики расчета долговой нагрузки на бюджет субъекта РФ.

На платежеспособность заёмщика в лице субъекта Федерации также влияет налоговый потенциал территории. Не секрет, что регионы дифференцированы по возможностям ведения того или иного вида деятельности. Это связано, например, с географическим положением тех или иных регионов, если говорить о добыче полезных ископаемых, сельском хозяйстве и рыболовстве. При этом отдельные виды экономической деятельности характеризуются разным уровнем налоговой отдачи, что связано с отраслевым уровнем рентабельности, видами выпускаемой продукции и др. Необходимо также отметить, что такие характеристики как качество налогового администрирования и эффективность предоставления льгот могут обуславливать значительные различия в уровнях налоговой отдачи организаций одной отрасли, но в разных регионах.

При планировании и исполнении бюджета субъекта РФ могут иметь место потери вследствие недостатка информации или неверного прогноза. Таким образом, бюджетные риски платежеспособности оказывают воздействие на кредитный риск. К бюджетным рискам можно отнести следующие [3]:

а) риск неверного прогноза бюджетных доходов;

б) риск непредвиденных потерь доходов вследствие использования налоговых льгот;

в) риск увеличения налоговой, связанной с изменением налоговой нагрузки;

г) риск ухудшения инвестиционного климата в регионе, связанный с увеличением налоговой нагрузки;

д) риск недоимки по налогам и сборам вследствие отсутствия у регионального бюджета информации о накопившейся задолженности по налогам;

е) риск недополучения доходов от государственного имущества.

Высокий уровень бюджетного риска оказывает прямое воздействие на кредитный риск субъекта РФ. Таким образом, платежеспособность субъекта РФ по своим долговым обязательствам может быть рассчитана на основе системы критериев, относящихся к экономическим, социальным и административным факторам. Это позволит осуществить комплексную оценку кредитного риска региональных заимствований.

Список литературы:

  1. Ермакова Е.А. Методические подходы к оценке эффективности долговой политики субъекта РФ // Финансы и кредит. 2014. №28 (604). С. 32-39.
  2. Рейтинг регионов РФ по объему государственного долга [Электронный ресурс] URL: https://а-рейтинг.рф/index.php/news/item/ (дата обращения 13.09.14)
  3. Шулика О.В. Факторы и риски неплатежеспособности субъектов бюджетных правоотношений Российской Федерации // Вестник Хабаровской государственной академии экономики и права. 2011. №2 (53). С. 124-133.
  4. Principles for the Management of Credit Risk. Basel Committee on Banking Supervision. Basel. September 2000 [Электронный ресурс] URL: https://www.bis.org/publ/bcbs75.pdf (дата обращения: 20.01.2015).[schema type=»book» name=»ОЦЕНКА РИСКА КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАЁМНЫМИ СРЕДСТВАМИ СУБЪЕКТА РФ» author=»Дайнекин Алексей Эдуардович» publisher=»БАСАРАНОВИЧ ЕКАТЕРИНА» pubdate=»2017-05-29″ edition=»ЕВРАЗИЙСКИЙ СОЮЗ УЧЕНЫХ_ 30.01.2015_01(10)» ebook=»yes» ]
Список литературы:


Записи созданы 9819

Похожие записи

Начните вводить, то что вы ищите выше и нажмите кнопку Enter для поиска. Нажмите кнопку ESC для отмены.

Вернуться наверх
404: Not Found404: Not Found