Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: Детерминанты дивидендного сглаживания: сравнение американских и российских компаний. Студент (4 курса) Керженова Д. Р. Научный руководитель Преподаватель, Улугова А.Э. МОСКВА, 2015 год Оглавление Введение ………………………………………………………………. ……………. 3 Глава 1. Обзор литературы ………………………………………………………… 5 1.1 Сигнальная теория дивидендов ………………………………………………….5 1.2 Теория свободных денежных потоков …………………………………………. 8 1.3 Клиентская теория ……………………………………………………………… 9 1.4 Дивидендная политика на развивающихся рынках …………………………… 10 Глава 2. Сбор данных…………………………………………………………………13 Глава 3. Методология ………………………………………………………………. 16 3.1 Модель Линтнера ………………………………………………………………. .16 3.2 Логит модель ……………………………………………………………………. 19 3.3 Метод событий ………………………………………………………………… .22 Глава 4. Эмпирический анализ ……………………………………………………… 27 4.1 Модель Линтнера ……………………………………………………………….. 27 4.2 Логит модель ……………………………………………………………………. 32 4.3 Метод событий …………………………………………………………………. 39 Заключение …………………………………………………………………………. . 44 Список использованной литературы ………………………………………………. 46 Приложения …………………………………………………………………………. 48 2 Введение Дивидендная политика компаний вот уже на протяжении нескольких десятилетий волнует ученых и инвесторов. Такой термин как дивидендный пазл впервые был введен в работе Fisher Black(1976), где он пытался объяснить, зачем фирмы платят дивиденды. При рассмотрении различных гипотез, теорий выплат и существующих исследований, автор так и не пришел к выводу, почему фирмы производят выплаты дивидендов и какие факторы влияют на решение компании относительно ее дивидендной политики. Научные исследователи до сих пор пытаются разгадать данный пазл, выявить детерминанты определяющие уровень дивидендных выплат, определить реакцию инвесторов на изменение в дивидендах, исследовать тенденции дивидендных политик. Однако единого консенсуса относительно данной проблемы не было достигнуто до сих пор. Множество работ сфокусировано на анализе американского рынка, тогда как дивидендная политика российских компаний была недостаточно исследована. Данная работа тестирует различные модели и теории, и их применимость к российскому рынку. Кроме того, опираясь на полученные результаты, производится сравнительный анализ таких разных экономик России и США, где защищенность инвесторов, налогообложение, структура собственности и в целом развитие фондового рынка кардинально отличаются. Полученное исследование поможет определить, что влияет на дивидендную политику российских и американских компаний, и как данные факторы отличаются между этими странами. Необходимо заметить, что тестируются не только параметры определяющие уровень дивидендов, но и как рынки России и США реагируют на новости об изменении дивидендного уровня. По российскому рынку не было найдено работ, анализирующих реакцию рынка на новости о дивидендах в исследуемый период, что придает особую значимость и интерес анализу данного события. Кроме того, в исследовании присутствует комплексный сравнительный анализ на основе нескольких моделей, что поможет сформулировать полную 3 картину относительно различий дивидендных политик России и США. В отличие от многих других работ будет проанализирован не уровень дивидендных выплат или вероятность их выплат, а факторы определяющие повышение или понижение дивидендов относительно прошлого значения. Данная модель поможет инвесторам при прогнозировании будущих дивидендов и даст более полное понимание факторов, учитывающихся менеджментом при изменении уровня выплат. Российский фондовый рынок относительно молодой, многие компании только начинают выходить на открытый рынок, и становится публичными. Начиная с 2002 года все больше фирм начали проводить листинг акций ( IPO). Также можно наблюдать тенденцию увеличения количества российских фирм платящих дивидендов. Данное поведение можно объяснить желанием российских компаний повысить свою репутацию на финансовом рынке. Поэтому при анализе компаний будет рассмотрен период с 2002 по 2014 год, что позволит создать наиболее полное представление относительно дивидендной политики российских фирм. Таким образом, на основе данного исследования можно будет понять, чем различаются дивидендные политики развивающихся и развитых стран на примере России и США, что в дальнейшем поможет не только при решении об инвестициях, но и при прогнозировании будущих выплат. 4 Обзор литературы Главной целью работы является сравнение политик дивидендных выплат в двух странах – России и США. Для построения необходимых моделей следует обратиться к различным исследованиям и теориям, объясняющим не только, зачем компании платят дивиденды, но и как детерминанты дивидендных выплат различаются между странами. Для начала рассмотрим теории и гипотезы для определения факторов, влияющих на уровень дивидендов фирмы. Сигнальная гипотеза дивидендов Одной из первых теорий, посвященных анализу дивидендных выплат, является сигнальная. Свое начало она берет с работы Линтнера (Lintner 1956): согласно его исследованию изменения в дивидендах связаны с долговременными изменениями в прибыли фирмы, а не с ее временным увеличение или сокращением. Следовательно, главный фактор, влияющий на размер дивидендов, - это ожидаемая прибыль компании в будущем. Кроме того, Линтнер обнаружил, что менеджмент фирм пытается сохранить дивиденды стабильными насколько это возможно, следовательно, уменьшая или увеличивая значение дивидендов постепенно, менеджеры пытаются достичь целевого уровня выплат. Так как менеджеры обладают преимуществом относительно деятельности фирмы и ее предполагаемой выручке в будущем, выплата дивидендов является одним из способов раскрытия информации акционерам через фондовый рынок. То есть происходит объявление информации касательно увеличения будущей прибыли фирмы через увеличение дивидендов в настоящем периоде. Таким образом, изменения в дивидендных выплатах носят информационный характер о функционировании компании и, следовательно, объявления величины дивидендов будут отражены в изменении стоимости акций фирмы. Согласно другой теории – Модильяни и Миллера (Modigliani and Miller 1961) выплата дивидендов не оказывает какого-либо эффекта на стоимость и структуру капитала компании при совершенных условиях рынка и отсутствии 5 налогообложения. Они выделили, что дивиденды могут представлять собой какую-либо информацию о компании, если менеджеры располагают инсайдерской информацией о будущей выручке компании и используют ее при расчете текущей дивидендной политики. Хотя информационная (сигнальная) составляющая дивидендов не была хорошо смоделирована, многие эмпирические исследования выявили зависимость объявлений уровня дивидендов и стоимости акций компании. Информационное содержание дивидендов, введенное Линтнером и Модильяни Миллером, в дальнейшем было сформулировано в сигнальную гипотезу – Miller and Rock(1985) John and Williams(1985) Bhattacharya (1979). Сигнальная теория основана на том, что изменение в дивидендах является сигналом акционерам о будущей прибыли компании. Bhattacharya(1979) считает, что дивиденд является сигналом в случае асимметрии информации между менеджментом фирмы и акционерами. Например, увеличение дивидендов является сигналом рынку, что будущие денежные потоки компании будут достаточно высоки, чтобы поддерживать новый уровень дивидендов. Работы, посвященные сигнальной теории, тестируют данную гипотезу двумя путями. Одни исследования анализируют взаимосвязь между дивидендами и будущей прибылью фирмы, другие работы посвящены влиянию новостей об изменении дивидендов на цену акции (возможность получения сверхдоходности на объявлении дивидендов). В своей работе я буду применять второй метод для сравнения реакции рынка двух стран России и США. DeAngelo (1990), проведя эмпирическое исследование, подтвердил сигнальную теорию, а именно, что снижение дивидендов связано с проблемами в функционировании компании. Одна из ранних эмпирических работ на тему дивидендов была написана Watts(1973), где он пытался найти взаимосвязь между неожиданными изменениями в дивидендах и будущей прибылью через прогнозирование будущих денежных потоков на основе текущих дивидендов. Его исследование выявило небольшую связь между дивидендными изменениями и будущей прибылью. 6 Gonedes(1978) пришел к похожим выводам, однако недавние исследования DeAngelo and Skinner(1996) Grullon Michaely(2002,2004) показали, что дивиденды не могут предсказывать будущую прибыль компании. Так же Michaely,Bernartzi,Thaler(1997) в своей работе показали, что дивидендная политика связана с прошлыми денежными потоками, а не с будущими. Кроме исследований, посвященных взаимосвязи уровня дивидендов компании и ее прибыли, эффект от объявления новостей об уровне дивидендов также может объяснить различные теории дивидендов. Gonedes(1978) показал влияние неожиданного изменения уровня дивидендов на стоимость акций. Bernartzi(1997) выявил, что повышение дивидендов влечет к сверхприбыли, тогда как уменьшение дивидендов ведет к негативной реакции рынка и падении стоимости акций. Gerald,Jensen and Johnson(1995) объяснили эффект от объявления дивидендов как раскрытие информации рынку, так для компаний чьи дивиденды относительно сглажены во времени, уменьшение дивидендов воспринимается рынком как негативный сигнал и следовательно менеджмент компании не стремится увеличить дивиденды, так как это увеличит вероятность понижения дивидендов в будущем. Таким образом, неожиданное изменение в уровне дивидендов воспринимается рынком как сигнал. Главная проблема, возникающая при исследовании реакции рынка на объявление дивидендов, это сложность в разделении эффекта объявления дивидендов от объявления прибыли, так как часто они расположены в небольшом временном интервале. Aharony Swary(1980) тестировали влияние объявления дивидендов, разделяя его от объявления прибыли и пришли к выводу, что дивиденды имеют значимый эффект на цену акций компании. Стоит отметить, что и в современных исследованиях сигнальная теория находит свое подтверждение. Например, в работе Andres, Betzer (2009) на примере немецких компаний была найдена положительная реакция рынка на увеличение дивидендов и отрицательная реакция при их падении. Исследование Alon Brav, Michaely(2003) анализирующее дивидендные выплаты американских компаний в 7 21 веке пришло к выводу о том, что как и 50 лет назад при исследовании Линтнера, менеджмент компаний сокращает размер дивидендов только в экстренных случаях, так как это подает негативный сигнал, поэтому компании придерживаются политики сглаживания. Однако авторы пришли к выводу о том, что в настоящее время американские компании все чащи прибегают к политики выкупа акций вместо увеличения дивидендов. Гипотеза свободных денежных потоков Вторая теория, объясняющая положительную зависимость между изменениями в дивидендах и получении сверхприбыли - это гипотеза свободных денежных потоков. Согласно Jensen Meckling(1976) агентская проблема ведет к конфликту интересов акционеров и менеджмента компании. Гипотеза, выдвинутая Jensen(1986) указывает, что менеджеры предпочитают иметь больше свободных денежных потоков, так как это защищает компанию от банкротства, следовательно, менеджмент компании не стремится выплачивать дивиденды. Однако наличие большого количества денежных средств у менеджмента ведет к различным проблемам, среди них принятие инвестиционных проектов даже с отрицательной чистой приведенной стоимостью (NPV) или трата средств на удовлетворения интересов менеджера, что не ведет к увеличению стоимости фирмы. Таким образом, дивиденды это один из способов сокращения агентских издержек, так как данный метод ведет к уменьшению денежных средств доступных для менеджмента компании. Дивиденды представляют собой механизм, который сдерживает трату средств на неприбыльные проекты и заставляет менеджеров компании работать более эффективно, так как увеличивается вероятность банкротства. Следовательно, увеличение дивидендов воспринимается рынком как положительный сигнал, так как денежные средства доступные для менеджмента сокращаются, что ведет к более эффективной деятельности компании. Гипотеза свободных денежных потоков имеет некоторое сходство с сигнальной гипотезой, однако в противопоставление сигнальной 8 теории, дивиденды подают сигнал не относительно изменения будущей прибыли, а относительно изменения в поведении менеджмента. Следует отметить сложность в разделении агентской теории и теории свободных денежных потоков, так как реакция рынка на основе этих гипотез одинаковая. Исследования пытались разделить эти теории, анализируя значение показателя Q Tobin, однако некоторые работы пришли к подтверждению сигнальной теории, например Dennis et al. 1994, другие же Lang and Litzenberger 1989 подтвердили гипотезу свободных денежных потоков. Клиентская теория дивидендов Еще одна гипотеза, которая может объяснить, зачем фирмы выплачивают дивиденды – это клиентская. Данная теория дивидендов была сформулирована Modigliani Miller(1961) и Black and Scholes(1974), согласно этой теории в зависимости уровня налогообложения, одни инвесторы предпочитают выплату дивидендов, другие, чтобы нераспределенная прибыль оставалась внутри компании. Следовательно, какие-то фирмы привлекают инвесторов из-за того, что дивидендная политика компании удовлетворяет их предпочтения. Данное поведение объяснено разницей в налогообложении на дивиденды и на прирост капитала для разных групп инвесторов. В случае одинаковой ставки налога, инвесторы должны быть безразличны между выплатами дивидендов или повышением стоимости акций. Однако стоит отметить, что до 2015 года, налог на дивиденды в России был меньше, чем налог на прирост капитала. Таким образом, основываясь на клиентской теории, ожидается, что российские компании не придерживаются политики сглаживания дивидендов, а выплачивают их в зависимости от величины нераспределенной прибыли. 9 Дивидендная политика на развивающихся рынках Вторая часть исследовательских работ необходима для формулировки гипотез и построения моделей, сравнивающих политики дивидендных выплат в России и США. На основе сравнения политик японских компаний (Dewenter, Warther1998) или гонконгских (Chemmanur, He, Hu, Liu 2010) с США было протестировано несколько фактов, определяющие различия дивидендных выплат стран. На основе модели Линтнера и ее модифицированных версиях было доказано, что в отличие от американских компаний, фирмы этих стран меньше сглаживают дивиденды, что можно объяснить разницей в налоговых режимах этих стран или же отличиями в структуре собственности компаний этих экономик. Также сигнальный эффект от изменения дивидендов выше для компаний США, так как реакция американского рынка сильнее на изменения уровня дивидендов. Данные факты являются подтверждением гипотезы, что американские компании более подвержены асимметрии информации и агентскому конфликту. Для определения факторов, оказывающих влияние на увеличение дивидендов или их снижение, в данных работах была использована логит модель, где ключевым показателем, определяющим дивидендное изменение, оказался фактор дивидендной доходности в прошлом периоде. Фирмы с высокой дивидендной доходностью с большей вероятностью уменьшат величину дивидендов. В работе Aivazian,Booth,Cleary(2003) на основе сравнения дивидендных политик развивающихся стран с американскими компаниями, было выявлено, что фирмы развивающихся рынков осуществляют дивидендную политику схожую с американскими компаниями, то есть величина дивидендов объяснена прибылью компании, уровнем долга и соотношением рыночной цены акции к ее бухгалтерской стоимости(market-to-book ratio). Однако эмпирический анализ показал разную чувствительность к этим показателям у разных стран. Таким образом, они пришли к выводу, что фактор страны является важным показателем в определении политики дивидендов. Adaoglu(2000) проанализировав дивидендную политику турецких компаний пришел к выводу, что она, в отличии 10 от политики развитых стран, нестабильна и уровень дивидендов определяется текущей прибылью. Относительно политики дивидендных выплат в России было найдено несколько работ. В исследовании Пирогова и Волковой (2009) на основе анализа таких рынков, как Россия, Индия и Китай в период с 1995 по 2008 год было обнаружено, что детерминанты дивидендной политики для каждой страны различны, за исключением размера компании и темпов ее роста. 1Для России было выявлено, что дивиденды в текущем периоде зависят только от дивидендов в предыдущем периоде и не зависят от прибыли в текущем периоде, что указывает на неприменимость модели Линтнера к российскому рынку. Кроме того, был сделан вывод о том, что российские компании относительно легко могут пойти на снижение дивидендов, но при этом решение о приостановке выплаты дивидендов на один год или более принимало только 16% выборки. На основе эмпирического анализа было выявлено, что размер компании и темп роста ее активов положительно влияют на уровень дивидендов. В другой работе Зальцман А. А. (2012) проанализировав модель Линтнера на интервале с 19992009, пришел к выводу, что для российского рынка она не применима, только 4 компании из выборки 43 компаний придерживаются политики дивидендного сглаживания. Также был сделан вывод, что корпоративное управление в России находится на низком уровне, так как дивидендная политика компаний является слабо предсказуемой. Таким образом, на основе имеющейся литературы можно выдвинуть несколько главных теорий объясняющих причины, по которым компании платят дивиденды – это сигнальная, клиентская и теория свободных денежных потоков. Что касается сравнения дивидендных политик развивающихся стран с развитыми, различные исследования пришли к похожим результатам. Например, что показатели определяющие политику выплат являются одинаковыми для стран, однако степень реакции фирм на эти факторы различны для каждой из страны. По 1 Пирогов Н.К. Волкова Н.Н. Дивидендная политика компаний на развивающихся рынках 11 российскому рынку существует не так много исследований, и пока сложно четко определить политику дивидендов в России. Имеющиеся исследования не пришли к единому консенсусу, однако стоит отметить разницу в временном интервале для этих работ. В своем исследовании я буду анализировать временной горизонт с 2002 по 2014 год, что даст более полную выборку по российским компаниям, так как, начиная с 2002 года, многие публичные компании начали выплачивать дивиденды. 12 Сбор данных Для построения исследования была собрана выборка по российским и американским компаниям. В выборку по российским входили фирмы, торгующиеся на Московской фондовой бирже и имеющие хотя бы 5-летнию историю выплаты дивидендов за последние годы. Компании, которые приостанавливали выплаты дивидендов на один год и более удалялись из выборки. Для того чтобы данных по российским компаниям было достаточно для тестирования гипотез, были выбраны компании с количеством выплат по дивидендам равный 5 и более периодов, тогда как для выборки по американским компаниям такой показатель составил минимум 8 лет. Это обосновывается тем, что многие российские компании только становятся публичными в отличие от американского рынка. Изначально выборка по американским компаниям собиралась из базы данных Compustat при помощи которой данные были отфильтрованы по стране и дивидендной истории( 8 летняя дивидендная история без пропусков дивидендов). Далее для уменьшения выборки были отфильтрованы компании относительно их капитализации. Включались компании входящие в индекс S&P500 high cap и S&P400 mid cap. Таким образом, после сортировки компаний и удаления экстремальных значений, в выборке по американским компаниям осталось 265 фирм, по российским 37. Данные для американских компаний представлены в USD, для российских в RUB. Данные описательной статистики по выборке представлены ниже: 13 VARIABLES (1) N Period DPS EPS TA MV/BV P/E ROA ROE LD/E LD_CE RE/TA DivYield Cap 481 353 403 408 312 315 378 377 402 400 405 321 324 Number of id 37 VARIABLES Period DPS EPS TA MV/BV P/E ROA ROE LD/E LD_CE RE/TA DivYield Cap Number of id (2) mean (3) sd (4) min (5) max 2002 0,02 -2.400 3.532 0.108 0.470 -15.31 -62.11 0 0 -29.61 0 9.339 2014 30.48 47.76 407.234 15.52 383.4 49.04 114.6 476.9 476.9 134.4 149.5 14.600 37 37 37 1.172 3.529 2.628 6.322 18.116 49.389 1.797 1.804 17.28 32.17 9.276 8.702 19.49 17.53 41.59 55.68 45.43 60.53 34.86 22.71 4.745 9.471 13.036 31.710 37 (1) N (2) mean (3) sd (4) min (5) max 3.461 3.212 3.386 3.398 3.409 3.370 3.389 3.302 3.328 3.317 3.398 3.406 3.411 2.008 0.849 2.360 18.302 3.801 26.25 7.813 20.03 90.53 91.34 21.48 1.976 21.355 3.743 0.794 2.427 52.619 41.36 156.4 6.222 27.06 519.6 564.5 24.54 1.945 46.870 2.002 0.100 -11.22 199.6 -1.172 0.900 -38.05 -118.9 0 0 -197.3 0 202.2 2.014 11.30 28.94 797.769 1.407 6.077 51.03 475.7 25.079 26.472 89.61 26.01 511.887 265 265 265 265 265 14 Большинство российских компаний платят только годовые дивиденды, тогда как американские производят выплаты по кварталам. Для исследования, данные по американским компаниям были суммированы, чтобы привести их к годовым показателям. Также стоит отметить, что дивиденды в России платятся только на следующий год, поэтому при анализе данных было учтено смещение в дивидендах со всеми остальными переменными на один год. После того как лист компаний был сформирован на основе выплат дивидендов, для сбора финансовых показателей компании был использован терминал Bloomberg. Полученная база данных подходила для анализа модели Линтнера и модели логита. Чтобы провести метод события была собрана новая база данных также при помощи терминала Bloomberg, откуда выкачивались данные об объявлении дивидендов. После составления выборки по объявлениям выплат, данные были разделены на две выборки. Первая база данных включала в себя события связанные с увеличением дивидендов, вторая - события с их уменьшением, так как предполагается их отдельный анализ. Так как была использована модель с поправкой на рынок, в качестве бенчмарка использовались данные по индексу MICEX и S&P900 для российских и американских компаний соответственно. Цена закрытия ценных бумаг и индексов была собрана при помощи Bloomberg терминала. Относительно американских компаний в методе событий анализировались уже квартальные дивиденды, для того чтобы отследить реакцию рынка на изменения в уровне выплат. Данные для метода события по американским и российским компаниям представлены ниже: # Rise Российские компании(37) Американские компании (265) # Fall # Stay 154 70 77 1133 202 11467 15 Методология Модель Линтнера Одна из первых эмпирических моделей, объясняющая уровень дивидендных выплат компаний – это модель Линтнера (Lintner-1956). В своем исследовании, опросив менеджеров из 28 компаний, автор выявил, что вместо того чтобы принимать во внимание только текущие значения прибыли и устанавливать размер дивидендов каждый год независимо друг от друга, компании в первую очередь решают изменять ли дивиденды в зависимости от уровня выплат прошлого года. Следовательно, менеджеры снижают дивиденды только в критических ситуациях и повышают их, если они уверены, что будущие денежные потоки обеспечат поддержание нового уровня дивидендов. Кроме того, было выявлено, что менеджеры в первую очередь устанавливают величину дивидендов, и только после этого согласовывают другие решения относительно распределения денежных средств, основываясь на уже выбранной дивидендной политике. Под дивидендным сглаживанием Линтнер подразумевает, что отклонение в дивидендах меньше чем отклонение в выручке. Модель, используемая Линтнером, выглядит следующим образом: Dt =α0 +α1Et +α2Dt−1 +ut , Где Dt – значение дивиденда на акцию в текущем периоде (dividends per shareDPS), Et – выручка на акцию в текущем периоде (earnings per share-EPS), Dt-1 – значение дивиденда на акцию в предыдущем периоде, ut – значение случайной ошибки (error term). Линтнер получил подтверждение своей модели, используя данные по американским компаниям в период с 1918 по 1951 год. Немного модифицируя модель Линтнера можно выявить скорость приспособления дивидендов к целевому уровню выплат. ∆Dt =α0 +α1Et +α2Dt−1 +ut , 16 При тестировании данного уравнения показатель ( –α1/α2 ) определяет целевой коэффициент выплат по дивидендам (target payout ratio-TPR), а ( –α2) скорость приспособления к данному уровню (speed of adjustment (SOA) to the target). В своем исследовании я буду использовать несколько моделей для определения зависимости дивидендов от прибыли и уровня прошлых выплат. Dt=α0+α1Et+α2Dt-1 (1) Dt = α0+ α1Et + α2Et-1 (2) Dt = α0+ α1Et (3) ∆Dt = α0+ α1∆Et (4) Dt = α0+ α1Et-1+ α2Dt-1 (5) ∆Dt = α0+ α1Et + α2Dt-1 , (6) где Dt –дивиденд на акцию в текущем периоде, Dt-1- дивиденд на акцию в прошлом периоде, Et - прибыль на акцию в текущем периоде, Et-1 – прибыль на акцию в прошлом периоде, ∆Dt и ∆Et - изменение в уровне дивидендов и уровне прибыли на акцию соответственно. Как и в работах, Волковой Пирогова(2008), Rickard (2013) значения прибыли и дивидендов измеряются на акцию. Модель (2) является одной из версий модели Линтнера, которая была предложена Darling(1957), основанная на предположении, что дивиденды прошлых лет сильно взаимосвязаны с прошлой прибылью. Таким образом, модель (2) тестирует, как уровень дивидендов объясняется текущей и прошлой прибылью. Модель (3) анализирует зависимость дивидендов от прибыли, без учета уровня дивидендов прошлого периода. Модель (4) тестирует гипотезу о том, что только изменения в прибыли компании оказывают влияние на уровень дивидендов. При анализе модели (5) можно рассмотреть зависимость прошлой прибыли и прошлых дивидендов на уровень выплат в текущем году. Модель (6) тестирует значимость и уровень сглаживания дивидендов, а именно скорость приспособления дивидендов к выручке. (SOA= - α2) 17 Данные модели построены для определения применимости модели Линтнера на примере российского рынка, то есть наличие взаимосвязи между уровнем дивидендов прошлых лет и значениями прибыли. В дальнейшем при анализе также будет рассмотрена другая модель (логит), тестирующая зависимость дивидендной политики от финансовых показателей компании. При построении моделей в данной работе не будут использованы оценки объединенной модели (pooled regression) или множественные перекрестные (multiple cross-section) регрессии, так как данные подходы не могут оценить особенности каждой отдельной фирмы, что может привести к смещенным оценкам. Так как фирмы отличаются по размерам, индустрии, структуре собственности, для оценки индивидуальных особенностей компании будет использована модель с фиксированными эффектами. Однако стоит заметить, что модели (1) и (5) представляют собой динамическую модель, так как присутствует лагированная зависимая переменная в качестве регрессора. Для того чтобы оценки оказались несмещенными, при построении указанных регрессий (1) (5) будет использован метод Ареллано-Бонда(Arellano-Bond 1991). При анализе остальных моделей будет проведен тест Хаусмана (Hausman test), по результатам которого модель с фиксированным эффектом лучше описывает зависимость дивидендов от выручки, чем модель со случайным эффектом. Таким образом, можно предположить, что индивидуальные особенности фирмы оказывают влияние на ее дивидендную политику. На основе модели Линтнера предполагается подтвердить следующие гипотезы. Уровень дивидендов прошлого года и прибыль текущего имеют положительное влияние на уровень выплат в текущем году для обеих стран, что говорит о применимости теории сглаживания как для Америки, так и для России. Вторая гипотеза тестирует коэффициент сглаживания. На основе эмпирических исследований Aivazian(2003) Dewenter, Warther(1998) Ferris, Javakhadze(2014) было выявлено, что для компаний развивающихся рынков скорость 18 приспособления дивидендов к новому уровню прибыли гораздо больше, чем для компаний развитых стран. Поэтому для российского рынка тестируется гипотеза относительно скорости конвергенции, ожидается, что российские компании быстрее приспосабливают уровень дивидендов к изменениям в прибыли, что говорит о меньшей степени сглаживании дивидендов по сравнению с американскими компаниями. Логит модель Следующая модель более детально рассматривает детерминанты дивидендной политики компаний. Многие ученые фокусировались на факторах определяющих величину дивидендов, в этом же исследовании рассматриваются детерминанты, определяющие вероятность сокращения или увеличения дивидендных выплат и как эти показатели различаются для таких экономик как Россия и США. Так как сокращение или увеличение дивидендов - это дискретные события, то анализировать влияние факторов следуют через бинарную модель, в данном исследовании применяется логит модель. Объясняющие переменные включают в себя различные фундаментальные характеристики фирмы. При построении данной модели дивидендное снижение было определено как сокращение уровня дивидендов на более чем 10% от дивиденда прошлого года, для увеличения дивиденда – повышение более чем на 10%. Выборки для каждой страны будут разделены на две группы: отдельно для анализа увеличения дивидендов и их сокращения. Гипотезы относительно влияния финансовых характеристик фирмы на вероятность повышения уровня дивидендов представлены ниже: 19 Фактор Ожидаемый Расчет показателя Аббревиатура знак Натуральный логарифм Размер компании капитализации + Натуральный логарифм активов Инвестиционные возможности Цена акции к прибыли _ Отношение рыночной стоимости к балансовой Рентабельность активов Рентабельность + Рентабельность собственного капитала ln(Cap) ln(TA) P/E MV/BV ROA ROE Отношение долгосрочного долга к Долговая нагрузка LD/E капиталу _ Отношение долгосрочного долга к стоимости LD/CE обыкновенных акций Соотношение привлеченного и заработанного + капитала Отношение выплат Отношение нераспределенной RE/TA прибыли к активам _ Дивидендная доходность предыдущего периода DivYield Ожидается, что размер компании увеличивает вероятность выплат дивидендов, так как компании с большим объемом активов являются более стабильными и следовательно, имеют возможность увеличивать дивиденды. Данная гипотеза 20 подтверждена работой TitmanWessels(1988), согласно которой размер компании положительно влияет на вероятность увеличения дивидендов. Также в работе Fama French (2001) были выявлены следующие зависимости: размер компании, рентабельность положительно связаны с величиной выплат, тогда как инвестиционные возможности фирмы и уровень долга отрицательно влияют на величину выплат. Следовательно, логично предположить, что при наличии большого количества прибыльных инвестиционных проектов, компания может перенаправить часть денежных потоков для реализации данных инвестиционных возможностей, таким образом, уровень дивидендов сократится. Рентабельность активов или рентабельность собственного капитала отражает функционирование компании и насколько эффективно менеджмент управляет ее активами, поэтому при увеличении рентабельности компании следует ожидать увеличении в уровне выплат дивидендов. Также ожидается отрицательное влияние долговой задолженности компании на увеличение или уменьшение выплат, так как большой уровень долга увеличит вероятность банкротства и для обеспечения большей безопасности компании менеджмент может принять решение уменьшить уровень дивидендов. В работе Зальцмана(2013) по российским компаниям также рассматривалась переменная отношение нераспределенной прибыли к активам. Ожидается, что увеличение отношения нераспределенной прибыли к активам компании (чем больше данный показатель для фирмы, тем меньше компания нуждается в финансировании своих проектов через привлечение долга или капитала) отражает увеличение платежеспособности и ликвидности компании, что может привести к увеличение дивидендов. Следующий детерминант политики выплат дивидендов рассматривался в работе Chemmanur(2010), где была найдена статистически значимая отрицательная зависимость между вероятностью увеличение прибыли и дивидендной доходностью прошлого периода. Данный факт объясняется тем, что фирмы с более высокой доходностью на дивиденды в прошлом периоде вероятнее сократят дивиденды в текущем. Можно предположить наличие данной взаимосвязи и для российских компаний. 21 В работе Chemmanur (2010), где также использовался анализ вероятностей увеличения дивидендов через модель логита, было найдена статистически значимая зависимость между размерами и дивидендной доходностью компаний. В то время как отношение уровня долга к стоимости акционерного капитала и инвестиционные возможности показали незначимые результаты. Относительно степени влияния данных детерминантов на Россию и США сложно сформулировать какую-либо гипотезу. Возможно, данные переменные лучше опишут выборку по компаниям США, так как, во-первых, на дивидендную политику российских компаний могут влиять также факторы, которые не были учтены в данном исследовании, например доля государства в собственности компании, во-вторых выборка по российским компаниям не такая большая, что может повлиять на полученные результаты. Метод событий Целью метода событий в данной работе является проверка зависимости объявления о величине дивидендов и ценой акции фирмы. На основе эмпирических исследований невозможно прийти к единому выводу относительно эффекта от увеличения или сокращения дивидендов. Согласно клиентской теории рынок может негативно прореагировать на увеличение выплат, если инвесторы компании предпочитают прирост стоимости акций из-за разницы в налогообложении. Однако большинство исследований пришло к выводу, что негативная реакция рынка на снижение дивидендов может быть объяснена и сигнальной гипотезой, и гипотезой свободных денежных потоков. Относительно российского рынка не было найдено работ, анализирующих реакцию рынка на изменения в уровне дивидендов. Первая гипотеза при анализе данной модели состоит в получении результатов подтверждающих сигнальную теорию на обоих рынках, а именно, что при 22 увеличении дивидендов рынок реагирует положительно, тогда как при падении выплат можно наблюдать негативное воздействие на стоимость акций фирмы. Другая гипотеза заключается в том, что реакция рынка на изменение в дивидендах для российских компаний будет меньше, чем для американских компаний. Это может доказать, что сигнальный эффект для российских компаний слабее чем для американских. Ряд статистических моделей используются для расчета сверхприбыли (abnormal return). Например, модель с поправкой на риск (risk-adjusted model) , многофакторная модель (multi-factor model) , модель определения стоимости капитала ( Capital Asset Pricing Model - САРМ). Я буду использовать модель с поправкой на рынок (market model). Rit = αi +βi Rmt +εit , Где Rit – доходность для акции i в период t, Rmt – доходность рынка в период t (market index) , εit – значение ошибки для акции i в период t с ожиданием равным нулю Доходность для акции и рынка считается по следующей формуле: Rit = [( Pit-Pit-1 ) / Pit-1] *100% , где Pit – цена закрытия для акции i (для индекса) в период t , Pit-1 – цена закрытия для акции i (для индекса) в период t-1 Как и в работе Aharony Swary (1980) при анализе дивидендных изменений, ожидания рынка относительно дивиденда текущего года предполагались равными дивиденду прошлого года. Такая предпосылка совместима с гипотезой Линтнера, так как инвесторы, зная, что компания придерживается стабильной политики выплат, не будут ожидать какого-либо изменения в уровне дивидендов. Стоит отметить, что данное предположение хорошо работает на американском рынке, 23 где компании достаточно сглаживают дивиденды (например, по выборке квартальных дивидендов 90% данных составляют уровень дивиденда без изменений). Однако для российского рынка данная гипотеза может не работать, так как ожидается, что российские компании не так сильно сглаживают дивиденды как американские, поэтому ожидания инвесторов трудно сформулировать. Следовательно, при интерпретации полученных результатов стоит включать во внимание ожидание инвесторов. В данной работе будут использоваться несколько периодов событий, как для достаточно широкого диапазона, например (-10;10) , так и более короткие периоды (-1;1). Данные промежутки события подходят для отображения изменения в ожиданиях инвесторов или каких-либо утечек информации до объявления события, а также отображают различные изменения в цене акции после объявления. Использование более длинных периодов может вызвать отклонение (bias) результатов, так как другие несвязанные со сделкой события могут попасть в этот период (например, объявление квартальной выручки). Следовательно, если другие события попадут в выбранный период, будет трудно определить влияние одного конкретного события (дивидендов). Параметры модели с поправкой на рынок были определены в период (-210;-11). Промежуток в 200 дней использовался во многих эмпирических исследованиях, например, Strong(1992). Для того чтобы определить эффект от объявления дивидендов необходимо подсчитать сверхприбыль от акции данной компании. Сверхприбыль (abnormal return-AR) считается как фактический доход минус ожидаемая доходность, если бы данное событие не произошло. При помощи метода наименьших квадратов (OLS) и индекса для рынка можно подсчитать значения сверхприбыли. Далее необходимо подсчитать среднее значение сверхдоходности по всей выборке: 24 AR измеряет влияние информации об изменении дивидендов на цену акции. Для того чтобы определить общий эффект от данной информации на движение акций мы должны подсчитать кумулятивную сверхприбыль (Cumulative abnormal return – CAR), которая равна сумме всех сверхприбыли для выбранного периода. При помощи Stata мы можем подсчитать AR, как разность (residuals) для каждого времени t для каждой фирмы i. Для определения значения t – статистики ( t-statistics) мы будем использовать следующую формулу: где σ является стандартным отклонением и подсчитывается по формуле: 25 Выборка будет разделена на две группы, для анализа событий увеличения и уменьшения дивидендов по отдельности. Под увеличением дивиденда подразумевается повышение DPS более чем на 10% от прошлого значения, снижение дивидендов – падение более чем на 10%. Основываясь на значении ttest, можно будет определить значимость коэффициента CAAR. Например, если значение коэффициента для выборки событий падения дивидендов оказалось значимым и является отрицательным, то можно сделать вывод, что падение дивидендов воспринимается инвесторами как негативный сигнал. 26 Эмпирические результаты При построении всех моделей через программу Stata будет произведен анализ панельных данных, что поможет включить в исследование индивидуальные характеристики компаний. Модель Линтнера Перед построением модели необходимо провести несколько тестов на исследуемые переменные. Для получения правильных коэффициентов оценок и значимых регрессий необходимо провести тест на мультиколлинеарность. Корреляция между такими объясняющими переменными, как дивиденды предыдущего года и прибыль текущего составляет 0,225 и 0,2437 для российских и американских компаний соответственно, что говорит об отсутствии полной мульколлинеарности между этими переменными (так как коэффициент корреляции<0,8). Далее необходимо произвести анализ стационарности временных рядов для компаний при помощи теста Фишера (Fisher), который указал на стационарность рядов EPS и DPS для выборки по российским и американским компаниям. Наличие больших различий в значениях DPS и EPS может привести к гетероскедастичности, что в свою очередь повлияет на определение значимости коэффициентов (t-test). Для определения гетероскедастичности для модели Линтнера был проведен тест Бреуша-Пагана( Breusсh-Pagan), указав на гетероскедастичность остатков для регрессий по 27 американским компаниям и по российским . Следовательно при построении моделей необходимо использовать устойчивые стандартные ошибки (robust standard errors) через vce (robust). Вулдридж тест (Wooldridge test) на автокорреляцию остатков показал значения остаточной вероятности 0.0051 и 0.000 (Prob>F) для модели Линтнера по российским компаниям и американским. Таким образом, можно отвергнуть нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции. Существование автокорреляции объясняется тем, что при тестировании модели Линтнера используется лагированная зависимая переменная в качестве регрессора, что может привести к смещенным оценкам коэффициентов при построении модели и с фиксированным, и со случайным эффектом (так как лагированная переменная коррелирует с остатками ). Следовательно, при анализе динамических моделей необходимо использовать метод инструментальных переменных или обобщенный метод моментов (GMM). Для решения данной проблемы будет использоваться метод Ареллано-Бонда (Arellano и Bond (1991)), что даст состоятельные оценки регрессии. При отсутствии лагированной зависимой переменной в качестве регрессора можно использовать модели с фиксированным или случайным эффектом. При построении данных регрессий на основе теста Хаусмана выбор был сделан в пользу моделей с фиксированным эффектом. Данный выбор показывает, что отклонение дивидендной политики фирмы от среднего показателя по стране объясняется индивидуальными характеристиками фирмы, а не случайным фактором. Ниже представлены результаты моделей по Российским компаниям: VARIABLES DPS-1 EPS (1) DPS 1.229* (0.666) 0.00342 (2) DPS 0.00884*** (3) DPS 9.06e-07 (4) ∆DPS (5) DPS (6) ∆DPS 1.312*** (0.326) 0.279 (0.188) 0.00188 28 (0.00443) EPS-1 (0.000427) (8.14e-07) -0.00123*** (0.000447) ∆EPS (0.00115) -0.00917 (0.0158) 0.00721*** (0.00259) Constant Observations Number of id 0.634 (7.754) 11.30** (5.370) 30.35*** (5.099) -95.02* (36.87) -201.6 (439.8) 0.658 (4.286) 269 35 351 37 371 37 316 268 35 321 37 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 На основе приведенных регрессий можно сделать вывод о том, что модель Линтнера не применима к российскому рынку. Во-первых, при построении первой модели было выявлено, что значение прибыли на акцию не значимо, то есть выплаты на акцию зависят только от уровня дивидендов предыдущего периода. Тогда как теория Линтнера предполагает сглаживание дивидендов относительно дивидендов прошлого периода, основываясь на изменениях в прибыли компании. Для российских компаний данный показатель является значимым только в модели (2) , где прибыль текущего года имеет положительное влияние на дивиденды, однако прибыль предыдущего года отрицательно влияет на уровень выплат в следующем. Данный факт может объясняться тем, что некоторые российские компании при увеличении прибыли (в момент времени t1), увеличивают и дивиденды ( в момент времени t-1), однако они не в состоянии поддержать уровень дивидендов прошлого года(в момент времени t) и следовательно, если прибыль в текущем периоде(t) не выросла, российские компании снижают дивиденды. Что также подтверждает отсутствие сглаживания выплат дивидендов у российских компаний. Кроме того, показатель для дивидендов на акцию прошлых лет оказался больше единицы, что подтверждает предыдущие выводы , так как модель частичного приспособления предполагает, 29 что дивиденды не приспособляются к целевому уровню в течении одного года, а сглаживаются в течении времени. Поэтому модель (6), которая оценивает коэффициент сглаживания как (-α1) для российских компаний абсолютно незначима. Модель (3) и (4) была удалена из анализа по обеим выборкам, потому что F-test отклонил гипотезу отличных от нуля коэффициентов. При включении фиктивных переменных на кризисные годы результаты оказались незначимыми, что говорит об отсутствии статистически значимого влияния кризиса на компании, которые выплачивают дивиденды каждый период. Однако стоит отметить, что при построении данных регрессий, фирмы, которые пропускали дивиденды, не были включены в выборку, тогда как именно в кризисные годы можно наблюдать наибольшее количество приостановок выплат дивидендов. Далее перейдем к рассмотрению применимости модели Линтнера к американским компаниям в период с 2002 по 2014 год. Для американских компаний также были протестированы модели Арелано-Бонда и модели с фиксированным эффектом. Различные тесты на соответствие переменных и регрессий предпосылкам линейных моделей были проведены также и для американских компаний и были представлены выше. Стоит отметить, что выборки и по российским и по американским компаниям подвержены гетероскедастичности и автокорреляции, поэтому будут использоваться устойчивые стандартные отклонения с поправкой на кластер. (clustered robust standard errors). Также как и для российского рынка, фиктивные переменные на кризисные годы оказались незначимыми. Это можно объяснить тем, что даже, несмотря на кризис в экономике компании не хотят снижать уровень выплат дивидендов, так как это подаст сигнал рынку о проблемах в компании. Ниже представлены результаты по американским компаниям: 30 VARIABLES (1) DPS (2) DPS (3) DPS EPS 0.0519*** 0.0398*** 0.0878*** (0.00833) (0.0131) (0.0122) DPS-1 0.709*** (0.0726) EPS-1 (4) ∆DPS 0.685*** -0.291*** (0.0846) (0.0726) 0.0711*** (0.0197) ∆EPS Observations Number of id (6) ∆DPS 0.0519*** (0.00833) 0.102*** (0.0225) Constant (5) DPS 0.175*** (0.0434) 0.537*** (0.0445) 0.639*** (0.0362) -0.0157 (0.0155) 0.0781*** (0.00604) 2,922 265 2,999 265 3,212 265 2,922 265 0.160*** (0.0341) 0.175*** (0.0434) 2,922 265 2,922 265 Стоит отметить, что регрессии по американским компаниям строились на основе суммирования годовых показателей, однако в отличие от компаний России практически все американские компании платят квартальные дивиденды. В регрессии по годовым переменных все коэффиценты оказались значимыми. Значения указывают на скорость приспособления дивидендов к прибыли равную 30%, что находит свое подтверждение и в результатах других исследований (Chemmanur 2010). Таким образом, модель Линтнера находит свое подтверждение на американском рынке в период с 2002 по 2014 год, что соответствует выводам сделанным в работе Brav, Michaely (2003), где на основе опроса менеджеров из американских компаний было подтверждено, что компании придерживаются политики сглаживания дивидендов и снижают их уровень только в вынужденных случаях. Таким образом, сформулированные гипотезы находят свое отражение только в результатах по американским компаниям, где действительна была найдена зависимость дивидендов от прибыли и показателя выплат прошлого года, то есть 31 модель Линтнера применима к американскому рынку и скорость конвергенции равная 30% указывает на достаточно сильную политику сглаживания выплат дивидендов. Тогда как для российского рынка выдвинутая гипотеза не подтвердилась. Результаты говорят о неприменимости модели Линтнера на российских компаниях, так как прибыль компании оказалась незначимой при определении уровня дивидендов. К похожим результатам пришли и Пирогов, Волкова(2008) где показатели прибыли для компаний в России оказались незначимыми, а коэффициент дивиденда прошлого года равнялся 0,9. Следовательно, основываясь на существующих работах и данном исследовании можно прийти к выводу, что все-таки модель Линтнера оказалась неприменимой к российскому рынку. Логит модель Для анализа логит модели, выборки были разделены на два события: увеличение дивидендов, где значение 1 принимается в случае роста дивидендов на 10% и более, и 0 в остальных случаях. Во второй выборке значение 1 соответствовало падению дивидендов более чем на 10% и 0 в случае повышения или стабильного уровня дивиденда. Интересно заметить, что значимость результатов по этим выборкам для некоторых переменных отличается, что говорит о том, что менеджмент при принятии решении о сокращении или повышении дивидендов компании основывается на разных показателях, например один и тот же показатель может оказаться значимым при принятии решении о снижении дивидендов, однако быть не значимым при принятии решения об их увеличении. При построении регрессий следует учитывать мультиколлинераность между регрессорами, например ROE и ROA , логирфм активов и логирфм капитализации, такие переменные не должны анализироваться вместе, так как это приведет к смещенным оценкам. При анализе регрессии модель с фиксированным эффектом была отвергнута, потому что данная модель для логита не может избавиться от гетероскедастичности при помощи устойчивых стандартных 32 ошибок (robust standard errors). В то время как тест на гетероскедастичность hetprob показал значения вероятностей равные Prob > chi2 = 0,0393 для Америки и Prob > chi2 = 0,0052 для России, что отвергает нулевую гипотезу о гомоскедастичности. Следовательно, логичнее использовать модель со случайным эффектом, так как есть возможность использовать опцию vce robust для модели логита со случайным эффектом. На основе информационного критерия Акаике (AIC) было выявлено, что ROA лучше описывает модели по американским компаниям, в то время как ROE более применима к российским. Также проведя анализ регрессий и сравнив показатели , выбор был сделан в пользу переменных Lncap, LD_CE вместо lnTa, LD_E . Ниже представлены данные по американским и российским компаниям, анализирующие повышение дивидендов: Российские компании VARIABLES lnСap PE ROE LD_E (1) Rise (3) Rise 0.0891 (0.0667) -0.00147 (0.00486) 0.0251*** (0.00902) -0.00474 (0.00346) 0.0646 (0.0680) LD_CE 0.0200** (0.00930) -0.00532 (0.00357) 0.118 (0.0706) MVBV lagDY (5) Rise 0.0212 0.0178 (0.0591) (0.0559) -0.00741 -0.00747 (0.00512) (0.00521) 0.0317*** 0.0315*** (0.00868) (0.00868) -0.00418 (0.00306) -0.00379 (0.00294) -0.175*** (0.0538) -0.933 (0.602) -0.866 (0.584) 0.253 (0.599) -0.176*** (0.0528) 0.00161 (0.00833) 0.211 (0.714) 260 37 262 37 260 37 260 37 RE_TA Constant Observations Number of id (7) Rise 33 Американские компании VARIABLES lnСap PE ROA LD_E (1) Rise (3) Rise (5) Rise (7) Rise 0.335*** (0.0665) -0.000654 (0.000549) 0.117*** (0.0132) 1.92e-05 (5.26e-05) 0.336*** (0.0665) 0.428*** (0.0668) -0.00177 (0.00166) 0.101*** (0.0125) 0.427*** (0.0677) -0.00177 (0.00166) 0.102*** (0.0134) 6.79e-06 (6.74e-05) 5.74e-06 (6.74e-05) -0.620*** (0.0715) LD_CE 0.122*** (0.0134) -1.24e-05 (0.000283) -1.44e-05 (0.00514) MVBV lagDY -4.159*** (0.590) -4.227*** (0.587) -3.729*** (0.581) -0.620*** (0.0715) -0.000310 (0.00418) -3.720*** (0.611) 3,241 265 3,264 265 3,231 265 3,231 265 RE_TA Constant Observations Number of id Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 И для российских и для американских компаний, рентабельность (ROA, ROE) повышает вероятность увеличения дивидендов, что доказывает гипотезу о положительной зависимости дивидендов и рентабельности компании. Показатель предыдущей доходности также является значимым для обеих выборок, то есть чем меньше дивидендная доходность в прошлом периоде, тем выше вероятность увеличение дивидендов в текущем периоде. Отрицательная зависимость данных переменных объясняется тем, что фирмы, которые платили высокий уровень дивидендов в прошлом периоде (значение дивидендной доходности высокое) с большей вероятностью сократят дивиденды в текущем. Показатель размера 34 компании является значимым только для выборки с американскими фирмами, что указывает на тот факт, что более крупные компании склонны увеличивать свои дивиденды каждый год (например, Кока-Кола). Однако для России размер компании не влияет на вероятность увеличения дивидендов, то есть крупные российские компании не увеличивают дивиденды с течением времени, как это делают американские. Стоит отметить, что инвестиционные возможности компании и уровень долга не влияют на вероятность увеличения дивидендов как предполагалось ранее. Данный результат можно объяснить тем, что отсутствие инвестиционных проектов в текущем периоде не означает что у компании не будет таких возможностей в будущем и для того чтобы не сокращать дивиденды потом, когда появится возможность инвестировать, компании принимают решение не повышать дивиденды текущего периода. Уровень долга также является статистически незначимым, данные факт показывает, что при принятии решении об увеличении дивидендов уровень долга компании не оказывает значимого влияния на решение менеджмента фирмы. На основании критерия AIC модель 5 была выбрана как наиболее подходящая для выборок американских и российских компаний. Далее перейдем к рассмотрению результатов, по выборке компаний, где событие 1 - это уменьшение дивидендов более чем на 10%, а событие 0 в остальных случаях. Также как и в предыдущих регрессиях при анализе увеличения дивидендов параметры рентабельности и предыдущей дивидендной доходности оказались значимыми для обеих стран. Показатель размера компании для американских компаний также имеет отрицательное влияние на вероятность падение дивидендов, то есть чем больше размер компании, тем меньше вероятность уменьшения ее дивидендных выплат. Однако при анализе российских компаний можно наблюдать, что размер компании стал статистически значимым и оказывает положительное влияние на вероятность падения дивидендов. Для американских компаний в отличие от принятия решения о повышении дивидендов, на решение о сокращении выплат влияет еще одна переменная - это 35 инвестиционные возможности компании (PE), что указывает на вероятное сокращение уровня дивидендов при возникновении какого-либо инвестиционного проекта. Данный результат подтверждается теорией иерархии (pecking order theory), согласно которой при принятии решения о пути финансировании проекта, компании в первую очередь пытаются найти средства внутри компании, не привлекая долг или выпуск акций. Следовательно, когда компании необходимы деньги на крупный инвестиционный проект, она может сократить объем выплачиваемых дивидендов для финансирования этого проекта. Ниже представлены результаты анализирующие вероятность падения дивидендов для российских и американских компаний. Российские компании VARIABLES lncap PE ROE LD_E (1) Fall (2) Fall (3) Fall (4) Fall -0.00723 (0.0506) 8.14e-05 (0.00643) -0.0223** (0.00874) -0.00277 (0.00251) 0.0138 (0.0516) 0.118*** (0.0454) 0.00729 (0.00714) -0.0302*** (0.0105) 0.131** (0.0532) 0.00732 (0.00751) -0.0292*** (0.0108) -0.00364 (0.00279) -0.00623 (0.00333) 0.221*** (0.0386) LD_CE -0.0180** (0.00871) -0.00176 (0.00243) -0.0968 (0.0684) MVBV lagDY -0.542 (0.446) -0.663 (0.443) -2.489*** (0.424) 0.227*** (0.0379) -0.00641 (0.00877) -2.315*** (0.444) 260 37 262 37 260 37 260 37 RE_TA Constant Observations Number of id 36 Американские компании VARIABLES lncap PE ROA LD_E LD_CE MVBV lagDY RE_TA Constant Observations Number of id (1) Fall (2) Fall (3) Fall (4) Fall -0.224** -0.208** -0.377*** -0.379*** (0.0900) (0.0878) (0.113) (0.118) 0.000781** 0.00109*** 0.00109*** (0.000358) (0.000287) (0.000288) -0.0625*** -0.0707*** -0.0424** -0.0416** (0.0156) (0.0154) (0.0172) (0.0176) 0.000109 (7.28e-05) 0.000515 -1.92e-05 -2.76e-05 (0.000391) (0.000180) (0.000185) -0.00922 (0.00727) 0.560*** 0.560*** (0.118) (0.118) -0.00113 (0.00705) -1.089 -1.194 -1.660 -1.623 (0.783) (0.762) (1.184) (1.292) 3,241 265 3,264 265 3,231 265 3,231 265 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Проанализировав факторы, влияющие на дивидендное изменение, следует также сравнить степень влияния этих переменных между двумя странами. Так для американских компаний, если все переменные модели (3) будут равны среднему значению по выборке, то вероятность повышения выплат равна 30%, тогда как вероятность падения дивиденда составляет всего лишь 3 %. Для России показатель увеличения дивидендов составляет 46% , тогда как показатель падения дивидендов 23% , что подтверждает наши выводы приведенные раннее. В Америке вероятность стабильных дивидендов составляет около 70%. В то время как для российских компаний этот показатель всего 30%. Данный результат также 37 подтверждает отсутствие у российских компаний сглаживания дивидендов. В то время как для американских компаний падение дивидендов происходит только в редких случаях. Данный факт опять же подтвержден в работе (Brav, Michaely 2003). Теперь рассмотрим различия в маржинальных эффектах показателей этих двух стран (подсчет маржинального эффектов осуществлялся при установки среднего показателя по выборкам). Сравнение маржинальных эффектов для России и США представлены ниже: (RU Rise) Marginal Effects (USA Rise) Marginal Effects 0.00144 (0.0121) -0.00168 (0.00149) 0.00976** (0.00381) -0.000332 (0.000582) -0.0375*** (0.00749) 0.0589*** (0.00648) -0.000304 (0.000253) 0.0159*** (0.00162) -2.66e-05 (3.28e-05) -0.104*** (0.00629) Observations 260 2,999 VARIABLES (RU Fall) Marginal Effects (USA Fall) Marginal Effects 0.0215** (0.0104) 0.00119 (0.00104) -0.00881*** (0.00326) -0.00107 (0.000541) 0.0350*** (0.00472) -0.0120*** (0.00303) 3.47e-05** (1.40e-05) -0.00149** (0.000579) -5.60e-06 (9.33e-06) 0.0151*** (0.00144) VARIABLES lncap PE ROA LD_CE lagDY lncap PE ROA LD_CE lagDY Observations 260 2,999 Robust standard errors in parentheses 38 *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Первая таблица указывает на маржинальные вероятности падения дивидендов. Показатель рентабельности (ROA,ROE) имеет большее воздействие на дивидендные выплаты при принятии решения американскими компаниями об увеличении дивидендов. Тогда как для российских компаний показатель рентабельности оказывает большее воздействии при принятии решения о падении уровня выплат, что подтверждается предыдущими моделями и данными по компаниям, так как американские компании даже, несмотря на падение эффективности и прибыльности компании не будут снижать дивиденды, в отличие от Российских. Прошлая дивидендная история имеет наибольшее воздействие на вероятность изменения дивидендов. Тогда как российские компании при высоком показателя предыдущей выплаты более вероятно снизят дивиденд, чем американские, что объясняется наличием сглаживание дивидендов у американских компаний. Таким образом, на основе бинарной модели было найдено несколько интересных фактов. Во-первых, показатели рентабельности и прошлой дивидендной доходности оказались значимыми и для российских компаний, и для американских. В то время как размер компании оказывают положительное влияние на увеличение дивидендов только для американских фирм. Во-вторых, такой показатель как инвестиционные возможности компании значим для компаний американского рынка только при принятии решения о сокращении выплат. В-третьих, величина долга по отношению к собственному капиталу оказалась незначима и для американских и для российских компаний. Метод события При анализе метода событий из-за большего количества наблюдений, была использована STATA для соединения нескольких выборок и подсчета моделей. Код для данных операций можно найти в Приложении 1. 39 Aharony Swary(1980) проанализировав различные выборки в зависимости от разнице в объявлениях дивидендов и прибыли, пришел к выводу, что вне зависимости от того, когда была объявлена прибыль до или после объявления дивидендов, изменения в уровня выплат отражаются на стоимости акций. Однако для того чтобы эффект от прибыли не приводил к смещенным оценкам коэффициентов CAAR следует использовать небольшое окно событий. В данной работе максимальное количество наблюдений в окне событий составляет 21 день, что соответствует периоду (-10;10). Ниже представлены результаты по американским и российским компаниям на основе выборки событий повышения дивидендов. Россия CAAR Coef, Америка t P>|t| CAAR Coef, t P>|t| (-10 ; 10) -0,0004 -0,036 0,9713 (-10 ; 10) 0,0092 4,07 0,0000 (-10 ; 3) -0,0056 -0,7579 0,4485 (-10 ; 3) 0,0096 5,18 0,0000 (-5 ; 5) -0,0102 -1,3934 0,1635 (-5 ; 5) 0,0096 5,44 0,0000 (-4 ; 4) -0,0024 -0,381 0,7032 (-4 ; 4) 0,0091 5,81 0,0000 (-4 ; 3) -0,0033 -0,6266 0,5309 (-4 ; 3) 0,0085 5,54 0,0000 (-3 ; 3) -0,0031 -0,5454 0,5855 (-3 ; 3) 0,0092 6,32 0,0000 (-2 ; 2) -0,0049 -0,8763 0,3808 (-2 ; 2) 0,0077 5,92 0,0000 (-1 ; 1) 0,004 1,1025 0,2702 (-1 ; 1) 0,0067 5,99 0,0000 На основе полученных результатов можно сделать вывод о том, что эффект от увеличения дивидендов различается по российскому и американскому рынку. Отсутствует какая-либо реакция инвесторов на увеличение выплат российских компаний, данный вывод можно обосновать либо ожиданиями инвесторов, либо отсутствием сигнала при увеличении дивидендов российских компаний. 40 Относительно ожиданий инвесторов, модель Линтнера плохо описывает дивидендную политику российских фирм, в отличии от американских. На основе данных по компаниям России можно сделать вывод, что акционеры ожидают увеличение дивидендов каждый период, так как 53% наблюдений в выборке составляют увеличение дивидендов, тогда как по американским компаниям данное значение равно лишь 1%. Поэтому увеличение дивидендов статистически незначимо для котировок акций российских компаний в выбранных окнах событий. Другая гипотеза, которая может объяснить отсутствие эффекта от увеличения дивидендов, это неприменимость сигнальной гипотезы для российского рынка. Так как на основе модели Линтнера было выявлено, что уровень дивидендов российских компаний не зависит от прибыли, то увеличение выплат не должно нести в себе какой-либо сигнал рынку относительно будущей прибыли. Это так же может объяснить отсутствие положительной реакции рынка. Однако теория относительно ожиданий акционеров, является более обоснованной, так как в дальнейшем будет показана отрицательная реакция российского рынка на уменьшение дивидендного уровня. Что подтверждает сигнальную теорию для российского рынка. Что касается американского рынка, то мы можем наблюдать положительную зависимость от объявления дивиденда на цену акции. Это дает подтверждение сигнальной теории, которая применима к американскому рынку. В отличие от российских компаний, ожидание инвесторов относительно изменения уровня дивидендов равны нулю, то есть акционеры ожидает стабильную политику выплат без какого-либо увеличения или снижения. Следовательно, повышение дивидендов воспринимается как сигнал, что компания в будущем будет иметь необходимые средства для поддержания нового уровня выплат. Поэтому реакция рынка на повышение дивидендов является положительной. 41 Далее рассмотрим реакцию рынка на падение уровня дивидендов: Россия Америка CAAR Coef, t P>|t| CAAR Coef, t P>|t| (-10 ; 10) -0,0183 -0,823 0,4105 (-10 ; 10) -0,0015 -0,2414 0,8093 (-10 ; 3) (-5 ; 5) (-4 ; 4) (-4 ; 3) (-3 ; 3) (-2 ; 2) (-1 ; 1) -0,0261 -0,0099 -0,0145 -0,0206 -0,017 -0,0147 -0,0058 -1,6798 -0,7519 -1,3197 -2,0107 -1,6645 -1,3799 -0,6104 0,093 0,4521 0,1869 0,0444 0,096 0,1676 0,5416 (-10 ; 3) (-5 ; 5) (-4 ; 4) (-4 ; 3) (-3 ; 3) (-2 ; 2) (-1 ; 1) -0,0039 -0,0043 -0,0088 -0,0072 -0,0075 -0,0043 -0,0012 0,4361 0,3219 0,0263 0,0542 0,0326 0,1485 0,5953 -0,7789 -0,9905 -2,2213 -1,9252 -2,1375 -1,445 -0,5312 По результатам данных регрессий падение дивидендов оказалось значимым не только для американских компаний, но и для российских. Это подтверждает гипотезу ожиданий инвесторов, описанную выше, относительно российских компаний. И для американских и для российских компаний можно сделать вывод о применимости сигнальной гипотезы, то есть при падении дивидендов акционеры воспринимают это как уменьшение ожидаемой прибыли фирмы, а следовательно и ухудшение ее деятельности. Поэтому рынок реагирует негативно на объявление о падении выплат. Стоит также отметить, что коэффициент реакции для российского рынка выше, чем для американского, что опровергает введенную ранее гипотезу. Данный факт можно объяснить тем, что для российских компаний инвесторы ожидают увеличение дивидендов, и в случае, когда случается их сокращение реакция рынка на эту новость сильнее для российских компаний, чем для американских от которых ожидают стабильный уровень. Значимый коэффициент на окне событий (-10;3) для российских фирм говорит о возможных ожиданиях некоторых инвесторов относительно будущих 42 дивидендов. Стоит также отметить, что рассматривать большее окно события является неправильным, так как это может привести к смещенным оценкам из-за влияния информации о прибыли, так как очень часто объявления дивидендов и прибыли идут друг за другом. Таким образом, основываясь на результатах можно прийти к выводу о том что американский рынок также как и российский негативно реагирует на изменение в дивидендах. Однако реакции российского рынка сильнее на падение дивидендов, что отвергает введенную ранее гипотезу о более сильной реакцией на снижение дивидендов американских компаний. Неожиданные результаты получились относительно увеличения дивидендов, которые указывают на положительную реакцию американского рынка, как и ожидалось, однако реакция российского рынка на увеличение дивидендов отсутствует, что может объясняться ожиданиями инвесторов. 43 Заключение На основе проведенного исследования было получено полное представление относительно дивидендной политики в России, и как она сопоставима с США. Часть гипотез не нашло свое подтверждение в эмпирических результатах по данным моделям. Во-первых, было найдено, что модель Линтнера плохо работает на российском рынке, и уровень дивидендов зависит только от показателя текущего года. Тогда как на американском рынке данная теория нашла свое применения также как и 50 лет назад. Данные выводы нашли отражение в существующих исследованиях по российским и американским компаниям. Во-вторых, при анализе вероятностей увеличения и сокращения дивидендов было получено подтверждение части гипотез. Например, как и ожидалось фактор рентабельности и прошлой дивидендной доходности имеют положительное влияние на вероятность увеличения прибыли. Такой показатель как размер компании оказался значимым только для американского рынка. Кроме того, детерминант инвестиционных возможностей компании влияет только на решение об уменьшение дивидендов американских компаний. В-третьих, оба рынка реагируют негативно на падение дивидендов, что подтверждает сигнальную теорию или теорию свободных денежных потоков. Однако на увеличение дивидендов реакция наблюдается только на американском рынке, что может объясняться разными ожиданиями российских и американских инвесторов относительно будущих дивидендов. При дальнейшем исследовании дивидендной политики могут быть проанализированы и другие детерминанты, влияющие на дивиденды компаний. Например, могут быть включены макроэкономические показатели (реальная процентная ставка, уровень ВВП) или же структура собственности капитала, которая может оказывать воздействие на уровень дивидендных выплат особенно для российских компаний. Кроме того, стоит отметить, что с 2015 года налог на дивиденды для индивидуальных лиц вырос с 9% до 13%, что уравновешивает налог на прирост капитала и на дивиденды. Данное изменение может привести к 44 снижению уровня выплат дивидендов российскими компаниями, так как при повышении налога инвесторам должно быть безразлично в каком виде получать доход: в качестве дивидендов или прироста капитала. Поэтому было бы интересно посмотреть тенденцию в изменении выплат через 7-10 лет. Таким образом, исследования дивидендной политики не стоят на месте, новые теории формируются относительно факторов определяющих уровень выплат, например, теория удовлетворения предпочтений инвесторов(catering theory). Также существует множество других аспектов, которые могут влиять на выплаты, это и особенности индустрии различных компаний, и дивидендная политика компаний-конкурентов, и будущие ожидания менеджмента относительно деятельности компании. Следовательно, проблема дивидендного пазла еще не является до конца разрешенной, так как существует ряд других факторов, требующих рассмотрения. 45 Список Литературы 1. Зальцман А.А ДЕТЕРМИНАНТЫ ДИВИДЕНДНОЙ ПОЛИТИКИ РОССИЙСКИХ ПУБЛИЧНЫХ КОМПАНИЙ 2. Пирогов Н.К. Дивидендная политика компаний на разви- вающихся рынках [Электронный ресурс] / Н.К. Пирогов, Н.Н.Волкова // Корпоративные финансы : электронный журнал. – 2009. – No4. – С. 57-77. 3. Теплова Т. В. Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эм� пирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках // Аудит и финансовый анализ. 2008. No 2 . С. 1—15. 4. Шагалеева Г.Б. Особенности дивидендной политики ком- паний развивающихся рынков капитала [Текст] : автореф. дис. ... канд. экон. наук / Г.Б. Шагалеева. – М., 2011. – 27 с 5. Aharony, J., Swary, I., 1980. Quarterly dividend and earnings announcements and stockholder's returns: an empirical analysis. J. Financ. 35, 1–12. 6. Aivazan, V., L. Booth, and S. Cleary. 2006. Dividend Smoothing and Debt Ratings. Journal of Financial and Quantitative Analysis 41:439–53. 7. Baker, M., and J.Wurgler. 2010. Signaling with Reference Points: Behavioral Foundations for the Lintner Model of Dividends. Working Paper, New York University. 8. Benartzi, S. G. (2003). Dividend Changes do not Signal Changes in Future Profitability. 9. Bhattacharya, S. (1979). Imperfect Information, Dividend Policy, and “the Bird in the Hand” Fallacy.Bell Journal of Economics 10:259–70. 10. Brav, A., J. Graham, C. Harvey, and R. Michaely. (2005). Payout Policy in the 21st Century. Journal of Financial Economics 77:483–527. 11. BROWN, STEPHEN J. AND WARNER, JEROLD B. “Measuring Security Price Performance,” J. Finan. Econ., Sept. 1980, 8(3), 205–58. 12. Charest, G., 1978. Dividend information, stock returns and market efficiency-II. J. Financ. Econ. 6, 297–330. 13. Chemmanur, T.J., et al., Is dividend smoothing universal? J. Corp. Finance (2010), doi:10.1016/j. jcorpfin.2010.03.001 14. Chen, J. and Dhiensiri, N. (2009) Determinants of dividend policy: the evidence from New Zealand, International Research Journal of Finance and Economics, 34, 18–28. 15. DeAngelo, H., DeAngelo, L., Skinner, D., 1992. Dividends and losses. J. Financ. 47, 1837–1863. 16. DeAngelo, H., DeAngelo, L., Skinner, D., 2004. Are dividends disappearing? Dividend concentration and the consolidation of earnings. J. Financ. Econ. 72, 425–456. 17. Demarzo, P. M., and Sannikov, Y. (2008). A Learning Model of Dividend Smoothing. Available at http://federation.ens.fr/ydepot/semin/texte0708/SAN200 8LEA.pdf 18. Denis, D., Osobov, I., 2008. Why do firms pay dividends? International evidence on the determinants of dividend policy. J. Financ. Econ. 89, 62–82. 19. Dewenter, K., Warther, V., 1998. Dividends, asymmetric information, and agency conflicts: Evidence from a comparison of the dividend policies of Japanese and U. S. firms. J. Financ. 53, 879–904. 20. Fama, E., Babiak, H., “Dividend Policy: An Empirical Analysis”, The Journal of the American Statistical Association, Vol. 63, 1968, pp. 1132 – 1161 21. Fama, E., French, K.R., 2002. Testing trade-off and pecking-order predictions about dividends and debt. Rev. Financ. Stud. 15, 1–33. 22. Jensen, M., “Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and the Market for Takeovers”, American Economic Review, Vol. 76, 1986 , pp. 323 – 329 46 23. John, K., and A. Knyazeva. (2008). Corporate Governance and Payout Commitments. Working Paper, New York University. 24. Lang, L.H.P. and Litzenberger, R.H., “Dividend Announcements”, The Journal of Financial Economics, Vol. 24, 1989, pp. 181 – 191 25. Leary, M. and Michaely, R. (2009) why firms smooth dividends: empirical evidence, working paper. 26. Lintner, J., 1956. Distribution of incomes of corporations among dividends, retained earnings, and taxes. Am. Econ. Rev. 46, 97–113. 27. MACKINLAY A. C. Event Studies in Economics and Finance Journal of Economic Literature Vol. XXXV (March 1997), pp. 13–39 28. Michaely, R., and M. Roberts, (2007), Dividend Smoothing, Agency Costs, and Information Asymmetry: Lessons from the Dividend Policies of Private Firms, working paper. 29. Michaely, R., Roberts, M., 2007. Corporate dividend policies: lessons from private firms. Cornell University Working Paper. 30. Michaely, R., Thaler, R., Womack, K., 1995. Price reactions to dividend initiations and omissions: overreaction or drift? J. Financ. 50, 573–608. Miller, M., Rock, K., 1985. Dividend policy under asymmetric information. J. Financ. 40, 1031–1051. 31. Watts, R., 1973. The information content of dividends. J. Bus. 46, 191–211. 32. Woolridge, J.R., “Dividend Changes and Security Prices”, The Journal of Finance, Vol. 38, No. 5, 1983, pp. 1607 – 1615 47 Приложения Приложение 1. Код для метода событий use eventdate,clear sort company_id by company_id: gen eventcount=_N by company_id: keep if _n==1 sort company_id keep company_id eventcount save eventcount use stockdata,clear sort company_id merge company_id using eventcount tab _merge keep if _merge==3 drop _merge expand eventcount drop eventcount sort company_id date by company_id date : gen set=_n sort company_id set save stockdata2 use eventdate, clear sort company_id by company_id : gen set=_n sort company_id set save eventdates2 48 use stockdata2,clear merge company_id set using eventdates2 tab _merge list company_id if _merge==2 keep if _merge==3 drop _merge egen group_id = group(company_id set) sort group_id date by group_id : gen datenum=_n by group_id : gen target=datenum if date==event_date egen td=min(target), by (group_id) drop target gen dif=datenum-td by group_id : gen event_window=1 if dif>=-4 & dif<=3 egen count_event_obs=count(event_window) , by (group_id) by group_id : gen estimation_window=1 if dif<-11 & dif>=-210 egen count_est_window=count(estimation_window), by (group_id) replace event_window=0 if event_window==. replace estimation_window=0 if estimation_window==. save eventrussiarise drop if count_event_obs < 8 drop if count_est_window < 200 set more off gen predicted_return=. egen id = group(group_id) forvalues i=1(1) 45 { l id company_id if id==`i' & dif==0 reg ret market_return if id==`i' & estimation_window==1 predict p if id==`i' 49 replace predicted_return = p if id==`i' & event_window==1 drop p } sort id date gen abnormal_return=ret-predicted_return if event_window==1 by id: egen cumulative_abnormal_return=sum(abnormal_return) reg cumulative_abnormal_return if dif==0, robust 50