Исследование взаимосвязей между изменением стоимости

Гусев А.А.
к.э.н., доцент Финансового университета
ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ МЕЖДУ ИЗМЕНЕНИЕМ
СТОИМОСТИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ И ОСНОВНЫМИ
ПОКАЗАТЕЛЯМИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО
АНАЛИЗА
Ключевые
слова:
стоимость
компаний,
эффективность
компании,
экономическая добавленная стоимость, эконометрический анализ.
Актуальность исследования для российской экономики и компаний
Использование
современного
инструментария
корпоративных
финансов
является важной частью успешной деятельности фирмы, что в итоге характеризует
качество экономики страны [2-4, 7-9]. Однако в российской действительности малое
количество
компаний
уделяют
данной
тенденции
особое
внимание
[5-6].
Использование устаревших концепций управления приводит к уменьшению стоимости
акционерного капитала компании, тем самым ведет компанию к банкротству.
Краеугольным камнем отечественного менеджмента является величина чистой
прибыли, которая и выступает в качестве критерия успешности деятельности
компании, и менеджмента в том числе [5-6]. Целью каждой компании является
максимизация данного показателя. Тем самым, гипотетически, величина чистой
прибыли должна влиять на изменение величины акционерной стоимости.
Среди современных оценочных показателей, стоит выделить экономическую
добавленную стоимость [1]. Экономическая добавленная стоимость является одним из
инновационных подходов в оценке эффективности деятельности фирмы. Согласно
теоретическим и эмпирическим исследованиям по рынкам США, Европы и Японии
данный показатель функционально связан с изменением акционерной стоимости (по
различным исследованиям объясняет в районе 56 % случаев)1. Таким образом, данное
влияние, теоретически, должно прослеживаться и в компаниях на российском рынке.
Гипотетически, для достижения более эффективной оценки был разработан
авторский подход к расчету экономической добавленной стоимости названный
«модифицированная экономическая добавленная стоимость» (Modified Economic Value
Блинов C.C. Найденова Ю.Н. Сравнение силы взаимосвязи показателей экономической
прибыли и рыночной стоимости акции // Корпоративные финансы. 2011. - № 4 (20). - С. 13.
1
1
Added – MEVA). Главное отличие от классической интерпретации данного показателя
состоит в измерении величины инвестированного капитала, который является одной из
составляющих модели. Стоит отметить, что большинство компаний генерируют свой
капитал равномерно в течение периода. Более того, различные виды вложений не
способны моментально принести положительный эффект для получаемого дохода
компанией. В связи с выше изложенными доводами, при расчете экономической
добавленной стоимости автор учитывает величину инвестированного капитала как
среднюю хронологическую между текущим и предыдущим периодами.
Общая формула средней хронологической выглядит следующим образом:
X – значение уровней ряда
n – количество анализируемых периодов
В целях текущего анализа, количество периодов равняется двум, что
трансформирует
данную
формулу
в
расчет
среднеарифметического
значения
инвестированного капитала за два периода:
– величина инвестированного капитала в период t-1
– величина инвестированного капитала в период t
Итоговая величина модифицированной экономической добавленной стоимости
рассчитывается по следующей формуле:
– модифицированная экономическая добавленная стоимость iкомпании в период t
– чистая операционная прибыль после налогообложения i-компании в
период t
– среднеарифметическая величина инвестированного капитала iкомпании за периоды t-1,t
– средневзвешенная стоимость капитала i-компании в период t
Основываясь на всем вышесказанном, автором был проведен ряд исследований
на выявление взаимосвязи между изменением акционерной стоимости компании и
показателями
чистая
прибыль,
экономической
2
добавленная
стоимость
и
модифицированная экономическая добавленная стоимость для выявления наиболее
сильной взаимосвязи. В качестве инструментального аппарата был использован
эконометрический анализ по следующей методологии:
1.
Создание информационной выборки для целей исследования;
2.
Проведение регрессионного анализа для проверки основных гипотез
исследования:
a.
Описание спецификация исследуемой модели;
b.
Проведение оценки с помощью метода наименьших квадратов;
c.
Идентификация и последующее исправление возможных нарушений
классической модели;
d.
Описание результатов анализа
Создание информационной выборки для целей исследования
Создание информационной базы является одним из важнейших этапов
исследования. Процесс создания выборки для будущего исследования состоял из двух
этапов.
В ходе получения первоначальной выборке был использован программный
продукт Bureau van Dijk Electronic Publishing (BvDEP). RUSLANA
Bureau van Dijk – один из мировых лидеров в предоставлении бизнес
информации, основа деятельности которого состоит в трансформации финансовой
отчетности в готовые базы для различного рода исследований. Основные продукты
компании способны предоставить информацию о компаниях и банках, сделках по
слиянию/поглощению,
макроэкономическим
данным.
География
проводимого
исследования компаний включает только Российскую Федерацию, поэтому в целях
исследования была использована база RUSLANA, которая содержит финансовую
информацию по Российским компаниям.
При выборе компаний были использованы следующие критерии:

Организационно-правовая форма – ОАО

Наличие финансовой информации за 2011-2012 гг., а именно:
o
Акционерная стоимость (рыночная капитализация)
o
Чистая прибыль после налогообложения
o
Прибыль до вычета процентов и налогов (EBIT)
o
Инвестированный капитал
Полученная выборка состояла из 119 российских компаний различных размеров
и отраслей экономики. Нивелирование размера бизнеса и отраслевого аспекта является
одной из предпосылок анализа, т.е. целью работы является выявление общих
3
взаимосвязей российской экономики. Однако данная информационная система не
способна предоставить всю интересующую информацию для проведения исследования.
Второй этап состоял в использовании информационной системы Bloomberg
Professional для получения дополнительной информации для анализа. Bloomberg
Professional является финансово-информационной системой, разработанной компанией
Bloomberg. Для целей последующего анализа использовался сервис Bloomberg Data –
инструмент, позволяющий получить самую актуальную и достоверную информацию по
мировым
финансовым
рынкам.
Использование
данного
аппарата
сократило
исследуемую выборку в связи с отсутствием необходимого информационного поля для
всех компаний первоначальной выборки. В итоге, для целей анализа была получена
выборка, представляющая 52 публичные российские компании, состоящая из
следующей финансовой информации за 2011-2012 гг.:

Стоимость акционерного капитала

Величина инвестированного капитала

Чистая прибыль

Чистый операционный доход после налогообложения

Средневзвешенная стоимость капитала

Экономическая добавленная стоимость
Для целей последующего анализа, были включены расчетные показатели на
основе полученных данных:

Изменение акционерной стоимости
–
изменение
акционерного
капитала
i-компании
за 2012 г.
– акционерная стоимость i-компании в 2012 г.
– акционерная стоимость i-компании в 2011 г.

Среднеарифметическая
величина
инвестированного
i-компании за 2012 г.
– величина инвестированного капитала i-компании за 2011 г.
– величина инвестированного капитала i-компании за 2012 г.
4
капитала

Модифицированная экономическая добавленная стоимость i-компании за
2012 г.
–
чистая
операционная
прибыль
после
налогообложения
i-компании в 2012 г.
– среднеарифметическая величина инвестированного капитала iкомпании за 2012 г.
– средневзвешенная стоимость капитала i-компании в 2012 г.
Проведение регрессионного анализа для проверки основных гипотез
исследования
Для
анализа
было
выбрано
программное
обеспечение
GNU Regression, Econometrics and Time-series Library (Gretl). Данный программный
продукт является специализированным средством для эконометрического анализа и
моделирования. В настоящее время он является одних из самых современных средств
для проведения подобного рода исследований. Простота и эффективность данной
программы являются результатом работы множества заинтересованных сторон, т.к.
данный продукт имеет открытый код и распространяется безвозмездно. Главный девиз
разработчиков данной программы: «От эконометристов, для эконометристов»
Анализ влияния показателя чистой прибыли компании на изменение
акционерной стоимости компании
Как было отмечено ранее, гипотетически величина чистой прибыли может
влиять на изменение акционерного капитала. Основываясь на данной предпосылке,
была построена регрессионная модель зависимости изменения акционерного капитала
за 2012 г. от величины чистой прибыль за 2012 г.
– изменение акционерного капитала i-компании за 2012 г.
– чистая прибыль i-компании в 2012 г.
– случайное возмущение
Вторым этапом анализа является оценка параметров регрессионной модели. Для
выполнения данной задачи в конкретном случае используется метод наименьших
квадратов, основанный на минимизации разницы между истинными значениями
независимой переменной и ее оценками.
5
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,349584
0,0462287
7,5620
<0,00001 ***
NI_2012
Среднее зав. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(1, 51)
Лог. правдоподобие
Крит. Шварца
2356,019
2,87e+09
0,528583
57,18453
-537,2947
1078,541
Ст. откл. зав. перемен
Ст. ошибка модели
Испр. R-квадрат
Р-значение (F)
Крит. Акаике
Крит. Хеннана-Куинна
10669,08
7505,268
0,528583
7,07e-10
1076,589
1077,337
Следующий шаг состоял в идентификации возможных нарушений классической
экономической модели. Так как в модели используется всего одна независимая
переменная, то единственным нарушением может быть гетероскедастичность
случайного возмущения. Для ее возможной идентификации был проведен тест Вайта на
выявление гетероскедастичности.
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: uhat^2
Коэффициент
Ст. ошибка
t-статистика P-значение
---------------------------------------------------------------NI_2012
49016,9
18447,8
2,657
0,0106
**
sq_NI_2012
-0,304725
0,115619
-2,636
0,0112
**
Неисправленный R-квадрат = 0,123737
Тестовая статистика: TR^2 = 6,434309,
р-значение = P(Хи-квадрат(1) > 6,434309) = 0,011194
Полученное р-значение 0,011 меньше заданного уровня значимости (
что
свидетельствует
об
отвержении
нулевой
гипотезы
об
,
отсутствии
гетероскедастичности в пользу альтернативной. Это означает, что в модели
присутствует
гетероскедастичность
случайных
возмущений.
Вследствие
этого,
основные результаты, полученные на основе t и F статистик модели, оцененной
классическим методом наименьших квадратов, являются ненадежными. Тем самым,
статистические выводы по модели могут быть ошибочны и приводить к неверным
итогам.
Для нейтрализации гетероскедастичности, была произведена оценка параметров
регрессионной
модели
с
6
поправкой
на
гетероскедастичность.
С поправкой на гетероскедастичность, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
NI_2012
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,0259131
0,26661
0,0972
0,92295
Статистика, полученная по взвешенным данным:
Сумма кв. остатков
32921674
Ст. ошибка модели
R-квадрат
Испр. R-квадрат
-0,016795
F(1, 51)
-0,842406
Р-значение (F)
Лог. правдоподобие
-421,1032
Крит. Акаике
Крит. Шварца
846,1576
Крит. Хеннана-Куинна
803,4445
-0,016795
NA
844,2063
844,9544
Статистика, полученная по исходным данным:
Среднее зав. перемен
2356,019
Ст. откл. зав. перемен
Сумма кв. остатков
5,63e+09
Ст. ошибка модели
10669,08
10510,58
Полученная модель является крайне неадекватной. Отрицательная величина Rквадрата характеризует ничтожно малую взаимосвязь между изменением величины
акционерной стоимости и чистой прибыли текущего периода. Тем самым, можно
констатировать, что величина чистой прибыли за 2012 не способна объяснить
изменение акционерной стоимости компании за 2012 г.
Для полноты анализа была рассмотрена взаимосвязь между изменением
акционерного капитала и величиной чистой прибыли за прошлый период. Тем самым,
предполагается наличие некого временного лага между воздействием величины чистой
прибыли на изменение акционерной стоимости.
Построенная регрессионная модель изменения величины акционерного капитала
за 2012 г. от величины чистой прибыли за 2011 г имеет вид:
– изменение акционерного капитала i-компании за 2012 г.
– чистая прибыль i-компании в 2011 г.
– случайное возмущение
Проведенная МНК-оценка параметров регрессионной модели дала следующие
результаты:
7
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
NI_2011
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,253634
0,0300274
8,4467
<0,00001 ***
Среднее зав. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(1, 51)
Лог. правдоподобие
Крит. Шварца
Ст. откл. зав. перемен
Ст. ошибка модели
Испр. R-квадрат
Р-значение (F)
Крит. Акаике
Крит. Хеннана-Куинна
2356,019
2,54e+09
0,583154
71,34735
-534,0960
1072,143
10669,08
7057,510
0,583154
2,93e-11
1070,192
1070,940
Для продолжения процесса анализа требовалось проверить полученную модель
на наличие возможных нарушений классической модели. Как и в прошлом случае,
существует подозрение на наличие гетероскедастичности. Основываясь на тесте Вайта
для
проверки
гетероскедастичности,
были
получены
следующие
данные:
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: uhat^2
Коэффициент
Ст. ошибка
t-статистика P-значение
------------------------------------------------------------NI_2011
66679,0
7802,10
8,546
2,41e-011 ***
sq_NI_2011
-0,285556
0,0337300
-8,466
3,19e-011 ***
Неисправленный R-квадрат = 0,593763
Тестовая статистика: TR^2 = 30,875666,
р-значение = P(Хи-квадрат(1) > 30,875666) = 0,000000
Рассчитанное Р-значение меньше 5-ти % уровня значимости, что показывает
наличие гетероскедастичности, т.е. оценки, полученные классическим МНК, являются
ненадежными и могут привести к неверным выводам.
Устранение
гетероскедастичности
и
получение
осуществлялось с помощью поправки на гетероскедастичность:
8
адекватных
оценок
С поправкой на гетероскедастичность, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
NI_2011
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,708112
0,395998
1,7882
0,07969 *
Статистика, полученная по взвешенным данным:
Сумма кв. остатков
35378617
Ст. ошибка модели
R-квадрат
Испр. R-квадрат
0,056289
F(1, 51)
3,041959
Р-значение (F)
Лог. правдоподобие
-422,9745
Крит. Акаике
Крит. Шварца
849,9003
Крит. Хеннана-Куинна
832,8856
0,056289
0,087163
847,9491
848,6971
Статистика, полученная по исходным данным:
Среднее зав. перемен
2356,019
Ст. откл. зав. перемен
Сумма кв. остатков
1,40e+10
Ст. ошибка модели
10669,08
16538,96
Основываясь на основных критериях (R-квадрат и P-значение (F)) можно прийти
к выводу, что модель неадекватна. Значение R-квадрата ничтожно мало, P-значение (F)
0,087 больше уровня 5% уровня значимости. Результат исследования демонстрируют,
что чистая прибыль 2011 г. не способна объяснить изменение акционерного капитала за
2012 г.
Проведенные исследования опровергли первоначальную гипотезу о возможной
связи между величиной чистой прибыли и изменением стоимости акционерного
капитала. Данный факт выявляет неадекватность использования данного показателя в
качестве показателя эффективности деятельности компании и свидетельствует о
необходимости
использование
альтернативных
показателей
эффективности
деятельности.
Анализ влияния показателя экономической добавленной стоимости на
изменение акционерной стоимости компании
Как было обнаружено в предыдущем исследовании, величина чистой прибыли
не способна объяснить изменение акционерной стоимости компании. В связи с данным
фактом дальнейшее исследование направлено выявление возможной взаимосвязи
между величиной экономической добавленной стоимости и изменением акционерного
капитала.
Регрессионная модель зависимости изменения акционерного капитала за 2012 г.
от экономической добавленной стоимости представлена далее:
– изменение акционерного капитала i-компании за 2012 г.
9
– экономическая добавленная стоимость компании в 2012 г.
– случайное возмущение
Первым шагом анализа является получение результатов оценки с помощью
метода наименьших квадратов и последующего теста Вайта на выявление возможной
гетероскедастичности
(единственное
возможное
нарушение
классических
предпосылок).
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
EVA_2012
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,938267
0,0917596
10,2253
<0,00001 ***
Среднее зав. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(1, 51)
Лог. правдоподобие
Крит. Шварца
2356,019
2,00e+09
0,672145
104,5564
-527,8523
1059,656
Ст. откл. зав. перемен
Ст. ошибка модели
Испр. R-квадрат
Р-значение (F)
Крит. Акаике
Крит. Хеннана-Куинна
10669,08
6258,998
0,672145
6,00e-14
1057,705
1058,453
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: uhat^2
Коэффициент Ст. ошибка
t-статистика P-значение
------------------------------------------------------------EVA_2012
65184,1
8475,72
7,691
5,02e-010 ***
sq_EVA_2012
-1,01163
0,140904
-7,180
3,14e-09
***
Неисправленный R-квадрат = 0,545175
Тестовая статистика: TR^2 = 28,349111,
р-значение = P(Хи-квадрат(1) > 28,349111) = 0,000000
Полученное
р-значение
в
тесте
Вайта
демонстрирует
наличие
гетероскдастичности (p-значение < 0,05) в модели. Тем самым, использование МНКоценок является невозможным в связи с их недостоверностью.
Для получения достоверных оценок в модели использовалась поправка на
гетероскедастичность
10
С поправкой на гетероскедастичность, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
EVA_2012
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,852867
0,200974
4,2437
0,00009 ***
Статистика, полученная по взвешенным данным:
Сумма кв. остатков
57209218
Ст. ошибка модели
R-квадрат
Испр. R-квадрат
0,201787
F(1, 51)
12,89275
Р-значение (F)
Лог. правдоподобие
-435,4703
Крит. Акаике
Крит. Шварца
874,8919
Крит. Хеннана-Куинна
1059,127
0,201787
0,000741
872,9407
873,6887
Статистика, полученная по исходным данным:
Среднее зав. перемен
2356,019
Ст. откл. зав. перемен
Сумма кв. остатков
2,03e+09
Ст. ошибка модели
10669,08
6311,927
Полученную модель в целом можно характеризовать как адекватную,
основываясь на значении R-квадрата (0,20) и P-значение (F), которое меньше 5%
уровня значимости. Регрессор модели EVA_2012 является значимым (P-значение =
0,00009<0,05). Более того, значимость данного регрессора доказывается даже на 1%
уровне значимости (
)
Экономическая добавленная стоимость 2012 г. способна, однако не в полной
мере, объяснить изменение акционерной стоимости, произошедшее за 2012 г. Как
видно из модели, коэффициент является положительной величиной, что характеризует
однонаправленность изменения акционерного капитала и величины экономической
добавленной стоимости. Величина коэффициента перед переменной (
)
характеризует, что изменение акционерного стоимости не полностью поглощает
экономическую добавленную стоимость.
Хотя модель является адекватной, но полученные показатели далеки от
идеальных, в связи с этим было сделано предположение о наличии временного лага
между реакций изменения акционерной стоимости и экономической добавленной
стоимостью.
Таким образом, регрессионная модель будет выглядеть следующим образом:
– изменение акционерного капитала i-компании за 2012 г.
– экономическая добавленная стоимость i компании в 2011 г.
– случайное возмущение
11
Была
проведена
МНК-оценка
параметров
регрессионной
модели:
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
-0,454326
0,290283
-1,5651
0,12374
EVA_2011
Среднее зав. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(1, 51)
Лог. правдоподобие
Крит. Шварца
2356,019
5,81e+09
0,045830
2,449585
-555,6273
1115,206
Ст. откл. зав. перемен
Ст. ошибка модели
Испр. R-квадрат
Р-значение (F)
Крит. Акаике
Крит. Хеннана-Куинна
10669,08
10677,67
0,045830
0,123740
1113,255
1114,003
Для выявления предполагаемой гетероскедастичности был использован тест
Вайта
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: uhat^2
Коэффициент
Ст. ошибка
t-статистика P-значение
-----------------------------------------------------------EVA_2011
53873,3
11267,8
4,781
1,58e-05
***
sq_EVA_2011
4,45682
0,505590
8,815
9,37e-012 ***
Неисправленный R-квадрат = 0,610207
Тестовая статистика: TR^2 = 31,730788,
р-значение = P(Хи-квадрат(1) > 31,730788) = 0,000000
Полученное р-значение меньше заданного уровня значимости (
, что
свидетельствует об отвержении нулевой гипотезы в пользу альтернативной. Данный
факт
означает,
что
в
модели
присутствует
гетероскедастичность
случайных
возмущений, делая тем самым МНК-оценки ложными.
Следующий шаг заключался в оценке параметров регрессионной модели с
поправкой на гетероскедастичность:
12
С поправкой на гетероскедастичность, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,283731
0,197257
1,4384
0,15643
EVA_2011
Статистика, полученная по взвешенным данным:
Сумма кв. остатков
1,49e+08
Ст. ошибка модели
R-квадрат
Испр. R-квадрат
0,037259
F(1, 51)
1,973751
Р-значение (F)
Лог. правдоподобие
-460,3344
Крит. Акаике
Крит. Шварца
924,6200
Крит. Хеннана-Куинна
1708,472
0,037259
0,166112
922,6687
923,4168
Статистика, полученная по исходным данным:
Среднее зав. перемен
2356,019
Ст. откл. зав. перемен
Сумма кв. остатков
6,55e+09
Ст. ошибка модели
10669,08
11334,22
Полученные
неудовлетворительные
результаты
результаты.
регрессионного
Маленькая
анализа
величина
R-квадрата
показывают
(0,037)
и
превышения порогового значения для 5% доверительного интервала Р-значения (F)
(0,166), характеризуют модель как неадекватную. Можно констатировать тот факт, что
экономическая добавленная стоимость периода 2011 не воздействует на изменение
стоимости акционерного капитала за 2012 г., тем самым временного лага обнаружено
не было.
Основываясь на вышеизложенных анализах, были сделаны следующие
промежуточные выводы.
Чистая прибыль не способна объяснить изменение стоимости акционерного
капитала. Более того, гипотеза про временной лаг между данными показателями так же
не подтвердилась. Тем самым, использование показателя чистая прибыль в качестве
оценки эффективности деятельности предприятия является неадекватным.
В противовес, анализ взаимосвязи между изменением акционерной стоимости и
экономической
добавленной
стоимостью
показал
более
удовлетворительные
результаты. Согласно проведенному исследованию, экономическая добавленная
стоимость за 2012 г. способна частично объяснить изменение акционерной стоимости
за 2012 г. Использование временного лага не смогло более улучшить модель, т.е.
изменение акционерного капитала моментально реагирует на величину экономической
добавленной стоимости.
Тем не менее, классическая добавленная стоимость не способна полностью
удовлетворить поставленные задачи. Основываясь на данном факте, был проведен
13
анализ
взаимосвязи
нововведением
–
между
изменением
величиной
акционерного
модифицированной
капитала
и
экономической
авторской
добавленной
стоимости.
Анализ
влияния
показателя
модифицированной
экономической
добавленной стоимости на изменении акционерной стоимости компании
Для проведения анализа была составлена эконометрическая модель:
– изменение акционерного капитала i-компании за 2011-2012 г.
– модифицированный показатель EVA 2012 г. i-компании
– случайное возмущение
Основываюсь на стандартной методологии, первые этапы анализа состояли в
оценки модели с помощью метода наименьших квадратов и проведен тест Вайта на
выявление гетероскедастичности:
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,711714
0,0743906
9,5673
<0,00001 ***
MEVA
Среднее зав. перемен
Сумма кв. остатков
R-квадрат
F(1, 51)
Лог. правдоподобие
Крит. Шварца
2356,019
2,18e+09
0,642187
91,53238
-530,1257
1064,203
Ст. откл. зав. перемен
Ст. ошибка модели
Испр. R-квадрат
Р-значение (F)
Крит. Акаике
Крит. Хеннана-Куинна
10669,08
6538,709
0,642187
5,70e-13
1062,251
1062,999
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность
МНК, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: uhat^2
Коэффициент
Ст. ошибка
t-статистика P-значение
---------------------------------------------------------------MEVA_2012 68645,0
9873,43
6,952
7,12e-09 ***
sq_MEVA_2012 -0,806129
0,120843
-6,671
1,96e-08 ***
Неисправленный R-квадрат = 0,492926
Тестовая статистика: TR^2 = 25,632168,
р-значение = P(Хи-квадрат(1) > 25,632168) = 0,000000
Полученное
(
р-значение
0,00000
меньше
заданного
уровня
значимости
, что свидетельствует об отвержении нулевой гипотезы об отсутствии
14
гетероскедастичности в пользу альтернативной. Это означает, что в модели
присутствует
гетероскедастичность
случайных
возмущений.
Тем
самым,
статистические выводы по модели МНК могут быть ошибочны и приводить к
неверным итогам.
Для устранения гетероскедастичности была произведена оценка на основании
модели с поправкой на гетероскедастичность
С поправкой на гетероскедастичность, использованы наблюдения 1-52
Зависимая переменная: DeltaE
Коэффициен Ст. ошибка
tP-значение
т
статистика
0,8939
0,146604
6,0974
<0,00001 ***
MEVA_2012
Статистика, полученная по взвешенным данным:
Сумма кв. остатков
43600916
Ст. ошибка модели
R-квадрат
Испр. R-квадрат
0,330133
F(1, 51)
25,13455
Р-значение (F)
Лог. правдоподобие
-428,4078
Крит. Акаике
Крит. Шварца
860,7668
Крит. Хеннана-Куинна
924,6188
0,330133
6,82e-06
858,8155
859,5636
Статистика, полученная по исходным данным:
Среднее зав. перемен
2356,019
Ст. откл. зав. перемен
Сумма кв. остатков
2,44e+09
Ст. ошибка модели
10669,08
6912,515
Основываясь на основных характеристиках модели, а именно величине Rквадрата (0,33) и Р-значению (F), величина которого меньше 5% доверительного
интервала, можно констатировать, что модель является адекватной. Оценка значимости
регрессора так же показала положительный результат. MEVA_2012 является значимым
даже
при
1
%
доверительном
интервале.
Коэффициент
перед
регрессором
положительный, что характеризует зависимость как положительную. Величина
коэффициента
добавленная
0,8939
демонстрирует,
стоимость
практически
что
модифицированная
полностью
входит
в
экономическая
состав
изменение
акционерной стоимости.
В качестве вывода можно декларировать, что модифицированная экономическая
добавленная стоимость 2012 г. способна объяснить изменение стоимости акционерного
капитала за 2012 г.
Сравнительный анализ
В
ходе
анализа
положительный
результат
был
получен
только
для
экономической добавленной стоимости 2012 г. и для модифицированной добавленной
15
стоимости 2012. Для выявления более адекватной модели был проведен сравнительный
анализ.
В качестве критериев анализа использовались следующие показатели:
1.
R-квадрат
Коэффициент детерминации (R-квадрат) демонстрирует долю дисперсии
результативного признака, объясняемую регрессией, в общей вариации. Чем значение
данного показателя ближе к 1, тем точность подбора уравнения регрессии выше.
2.
Р-значение (F)
Проверка значимости линейной регрессии на основе F-теста. Нулевая гипотеза
данного теста заключается в равенстве нулю всех коэффициентов, т.е. незначимости
регрессии. Таким образом, чем меньше Р-значение (F), тем значимость регрессии выше.
3.
P-значение (t)
Проверка значимости коэффициентов параметров регрессии на основании tтеста. Нулевая гипотеза состоит в равенстве коэффициенту нулю. Следовательно, чем
меньше P-значение (t), тем коэффициент более значим.
4.
Критерий Акаике
Информационный критерий Акаике является специально разработанным
инструментом для сравнения различных регрессий. Из сравнимых моделей выбор
делается в пользу модели с наименьшим значением критерия Акаике.
Таблица
Сравнительный анализ
Модель
R-квадрат
Р-значение (F)
P-значение (t)
Критерий
Акаике
Модель I
Модель II
0,201787
0,000741
0,00009
0,330133
6,82e-06
<0,00001
872,9407
858,8155
Согласно проведенному сравнительному анализу, можно констатировать, что
модель I, основанная на величине модифицированной добавленной стоимости является
лучше модели II, основанной на классическом подходе экономической добавленной
стоимости,
по
всем
параметрам.
Данный
факт
означает,
что
величина
модифицированной добавленной стоимости лучше объясняет величину изменения
акционерной стоимости. Тем самым, данный показатель способен предоставлять
акционерам более точную информацию о качестве управления их средствами, т.е.
эффективности деятельности предприятия.
16
Выводы
Согласно проведенному анализу, чистая прибыль фирмы не способна объяснить
изменение акционерной стоимости компании за аналогичный период. Более того,
предположение о наличии временного лага в один период между данными величинами,
т.е. возможной связи между изменением акционерной стоимости и величиной чистой
прибыли за предыдущий период, так же не подтвердилось.
Проведенный анализ взаимосвязи между изменением акционерной стоимости и
экономической добавленной стоимостью, т.е. разницей между чистой операционной
прибылью после налогообложения и затратами на капитал, рассчитываемые как
произведение величины инвестированного капитала и средневзвешенной стоимости
капитала,
показал
положительный
результат.
Полученная
модель
в
целом
характеризовалась как адекватная. Было выявлено, что между переменными
существует
положительная
линейная
зависимость.
Рассмотрение
гипотезы
о
возможном лаге в один период между экономической добавленной стоимостью и
изменение акционерного капитала не подтвердилась. Тем самым, было выявлено, что
акционерная
стоимость
моментально
реагирует
на
величину
экономической
добавленной стоимости.
Третьим этапом исследования было проведение анализа для выявления
взаимосвязи
между
изменением
акционерной
стоимости
и
авторской
модифицированной экономической добавленной стоимостью. Авторская модификация
данного
показателя
состоит
в
использовании
среднегодовой
величины
инвестированного капитала взамен величины инвестированного капитала на конец
года, описанной в классическом методе экономической добавленной стоимости. На
основании эконометрического анализа, модель была признана адекватной. Была
установлена положительная линейная зависимость между переменными.
Завершающим этапом анализа было проведение сравнительного анализа для
выявления
наилучшей
объясняющей
переменной.
Итогом
эконометрического
исследования стали две модели зависимости изменения акционерной стоимости от
экономической
добавленной
стоимости
и
модифицированной
экономической
добавленной стоимости. Основываясь на четырех основных критериях для сравнения
эконометрической моделей, было установлено, что модель с использованием
модифицированной экономической добавленной стоимости является наилучшей среди
всех моделей анализа. Тем самым, апробация данной переменной прошла успешно.
Список литературы
17
1.
Грязнова А. Г., Федотова М. А. Оценка бизнеса. - М.: Финансы и
статистика, 2009. – 736 с.
2.
Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Дж. Стоимость компаний: оценка и
управление. Пер. с англ. - М.: Олимп-Бизнес 2007. - 554 с.
3.
Дамодаран А. Инвестиционная оценка: Инструменты и методы оценки
любых активов. Пер. с англ. – 7-е изд. – М.: Альпина Паблишер, 2011.
4.
Шарп У., Александер Г., Бэйли Дж. Инвестиции: Пер. с англ. — М.:
ИНФРА — М, 2001. – 1028 с.
5.
Теплова Т.В. «Корпоративные финансы». - М.: ЮРАЙТ, 2012 – 850 с.
6.
Ивашковская И.В. «Корпоративные финансы: перспективы и реальность.
Управление стоимостью компании». - М.: Издательский дом ГУ-ВШЭ, 2006.
7.
Stewart В. The Quest for Value: a Guide for Senior Managers. – New York:
Harper Collins Publishers, 1991. – 800 p.
8.
Rappaport A. Creating Shareholder Value: A Guide for Managers and
Investors - New York: The Free Press, 1997. – 224 p.
9.
Bausch A., Hunoldt M., Matysiak L. Handbook utility management Superior
performance through value-based management. – Springer, 2009. – 785 p.
18