Введение Акст Наталия Николаевна ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА НЕДООЦЕНКУ IPO

Акст Наталия Николаевна
ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА
НЕДООЦЕНКУ IPO
Научный руководитель- Фридман А. А., к.э.н.
Введение
Данная работа посвящена недооценке IPO, одному из самых
исследуемых явлений из области финансов. Под недооценкой IPO мы
понимаем превышение цены акции на закрытии торгов над ценой
предложения IPO, выраженное в процентах:
P

U   trade  1 %
P

 offer 
(1)
Недооценка наблюдается практически во всех странах мира, где
компании выходят на биржу, однако её величина существенно варьируется:
так в Китае средняя недооценка составляет 164.5% (за период 1990-2005), в
Индии 92.7% (1990-2007), в США и Великобритании – около 17% (19602006).
Ки
т
М Ин ай
ал ди
ай я
з
Ко ия
Ве
Я ре
по я
ли
ни
ко
бр СШ я
ит А
Го ани
я
М нко
ек нг
И си
с к
Н пан а
ор и
ве я
г
Ар Кан ия
ге ад
нт а
ин
а
160,00%
140,00%
120,00%
100,00%
80,00%
60,00%
40,00%
20,00%
0,00%
Рисунок 1: Недооценка IPO по странам (в процентах)
Источник: Loughran, Ritter, Rydqvist (2008)
Согласно собранным данным недооценка IPO российских компаний
составляет 5.26% (для 64 компаний в период 1996-2007; по собственным
расчетам). Несмотря на то, что этот показатель существенно ниже, чем для
большинства стран, в эмпирической части данной работы недооценка
5
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
исследуется именно на примере российских компаний. Изучение
российских IPO представляет для нас особый интерес, поскольку нам
известна лишь одна работа, в которой использовались аналогичные данные
(И. Ивашковская, Л. Харламов, 2007).
В данной работе особое место отведено аспекту недооценки IPO,
который в литературе получил название «феномен частичного
приспособления». Он заключается в следующем: чем более высоко
инвесторы оценивают компанию (и сообщают о своих оценках
инвестбанку), тем выше значение недооценки. Данный феномен имеет
отношение только к тем размещениям, которые проводятся методом
построения книги заявок (book-building). В настоящее время большинство
IPO в мире проводится именно этим методом, и российские компании не
являются исключением – 60 из 64 IPO были проведены посредством книги
заявок. Одна из причин распространенности этого метода заключается в
том, что согласно правилам ММВБ и РТС компаниям не разрешается
использовать другие методы для выхода на биржу. IPO, проводимые
методом построения книги заявок, отличает, во-первых, то, что инвесторы
раскрывают часть информации о своем спросе на акции компании, а, вовторых, инвестбанк сам определяет, сколько акций размещения передать
отдельным инвесторам. Различные источники, в том числе личный опыт,
подсказывают, что распределение акций институциональным инвесторам во
многом зависит от того, насколько агрессивными были их заявки во время
построения книги заявок (например, L. Benveniste и W. Wilhelm (1990)).
Вслед за Benveniste и Spindt (1989) данный факт использован, чтобы
представить еще одно объяснение недооценки, основанное на
асимметрично информированных участниках IPO.
Перед началом процесса составления книги заявок инвестбанк
устанавливает ценовой диапазон, в пределах которого инвесторы должны
делать свои заявки. Институциональные инвесторы в совокупности
обладают сравнительно более полной информацией о стоимости компании,
чем инвестбанк по ряду причин. Во-первых, инвестбанк раскрывает свою
информацию о компании в буклете IPO и через ценовой диапазон, вовторых, отдельные инвесторы могут иметь полную информацию по отрасли
компании, и, в-третьих, инвесторы в совокупности знают больше, чем
какие-либо участники IPO по отдельности (Rock, 1985, p.190).
Инвестбанк устанавливает цену предложения, основываясь на
необязывающих заявках инвесторов, поступающих в процессе составления
книги заявок. С одной стороны, инвесторы стремятся занизить цены заявок,
что должно способствовать снижению цены предложения. С другой
стороны, вступает в силу механизм поощрения инвесторов инвестбанком –
те инвесторы, которые указали более агрессивную цену заявки, получают
пропорционально большую часть размещения. Таким образом, комбинация
6
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
двух этих стимулов дает некий усредненный результат – уровень заявок
инвесторов не отражает истинной оценки компании инвесторами (в силу
первого стимула), но также он не является слишком заниженным (из-за
мотивации, заложенной банком).
Логика теоретической модели, представленной в настоящей работе,
может быть сформулирована следующим образом. Поскольку инвестбанк
заинтересован в том, чтобы инвесторы раскрывали хотя бы часть
информации о своих оценках компании, инвестбанк закладывает некий
уровень недооценки в ценовой диапазон. Чем большую недооценку
ожидают инвесторы, тем выше их заинтересованность в размещении, и тем
более агрессивные цены они указывают в своих заявках. Получается, что
при высокой фундаментальной стоимости компании и правильно
определенном ценовом диапазоне и механизме распределения акций,
инвесторам выгодно раскрывать свою частную информацию о стоимости
компании.
С целью проверить правомерность представленной гипотезы, была
построена теоретическая модель, объясняющая целесообразность
закладывания недооценки в ценовой диапазон с точки зрения банка.
Эмпирическое исследование, представленное в настоящей работе, выявило
положительную зависимость между недооценкой IPO и переменной,
отражающей отклонение цены предложения от нижней границы ценового
диапазона, причем данная переменная оказалась значимой в объяснении
недооценки. И эмпирическая, и теоретическая части данной работы
представляют собой подтверждение феномена частичного приспособления.
В разделе 1 приведены и проанализированы основные теории недооценки,
основанные на асимметрично информированных участниках IPO. В разделе
2 рассмотрена теоретическая модель, иллюстрирующая основную гипотезу
данной работы, и место полученной модели в общей дискуссии. В разделе 3
показаны источники эмпирических данных, их статистические
характеристики, а также вытекающие из них стилизованные факты, которые
подтверждают основную гипотезу. Раздел 4 посвящен эконометрической
модели и доказательству феномена частичного приспособления на примере
российских данных. В заключении подведены итоги данной работы,
оценена значимость и устойчивость полученных результатов.
1. Обзор литературы
1.1 Модель Агент-Принципал: D. Baron (1982)
Как правило, комиссионные банка за проведение IPO компании
пропорциональны общему объёму вырученных средств. Поэтому, с одной
стороны, банк заинтересован в наименьшей недооценке. С другой стороны,
он может получать компенсации от инвесторов, в случае если недооценка
7
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
велика, что приводит к не оптимально высокому уровню недооценки IPO с
точки зрения компании-эмитента (Ljungqvist, 2006, p.51). Baron и Holmström
(1980) и Baron (1982) в своих моделях предположили, что инвестбанк
обладает более полной информацией о стоимости компании, чем сама
компания-эмитент. В рамках теории Baron (1982) компания-эмитент
выбирает контракт для работы с инвестбанком, причем этот выбор зависит
от степени асимметрии информации между банком и компанией. В
условиях асимметрии информации наилучший контракт, с точки зрения
эффективности,
следующий:
банк
платит
компании-эмитенту
фиксированную сумму в обмен на акции, и банк уже на свое усмотрение
устанавливает цену предложения акций и продает их на рынке. Однако
данная схема недостижима, поскольку
у инвестбанка есть стимул
недоплатить неинформированной компании-эмитенту, из-за чего возникает
проблема неблагоприятного отбора. Оптимальный контракт в данных
условиях подразумевает распределение риска между банком и компанией и
компенсацию банку за раскрытие своей информации и продажу акций по
установленной банком цене (Baron, 1982, p.957). Эмпирические тесты
модели Агент-Принципал не привели к однозначному выводу о
правомерности данной гипотезы.
1.2. Сигнальный подход
Сигнальные теории недооценки берут за основу предположение о
том, что компания-эмитент обладает более полной информацией о своей
стоимости, чем потенциальные инвесторы. Основоположником данного
направления считается Ibbotson (1975), предположивший, что недооценка
акций используется фирмами высокого качества для того, чтобы отделить
себя от фирм низкого качества. Поскольку последние не имеют
возможности сымитировать такой сигнал, данный механизм выгоден для
фирм высокого качества, так как они могут возместить потери от
недооцененного IPO при вторичных размещениях или на вторичном рынке
(Ljungqvist, 2006, p. 37).
Сигнальный подход является одним из самых критикуемых,
потому что недооценка IPO не является лучшим сигналом с точки зрения
компании. Альтернативные сигналы, такие как выбор инвестбанка и/или
аудитора с хорошей репутацией, или особая структура корпоративного
управления, могут ни чуть не хуже сообщать инвесторам о качестве
компании.
1.3. Проклятие победителей: K. Rock (1985)
Наиболее цитируемым и известным объяснением недооценки IPO
является модель K. Rock, которую также называют «проклятие
победителей». В рамках данного подхода некоторые инвесторы
8
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
[информированные] обладают более полной информацией, чем другие
инвесторы, инвестбанк и компания-эмитент. Данная теория была создана
для того, чтобы объяснить недооценку акций IPO, проводимых методом
фиксированной цены. Этот метод подразумевает установление
инвестбанком цены предложения до того, как инвесторы делают свои
заявки на покупку акций. Инвестбанк не имеет права изменять цену
предложения после получения заявок.
Часто спрос на акции IPO в несколько раз превосходит их
предложение. В таких случаях появляется необходимость распределения
акций между инвесторами. Неинформированные инвесторы ожидают, что
их
спрос
на
недооцененные
размещения
будет
вытеснен
информированными инвесторами, но зато в переоцененных размещениях
все акции могут достаться только им, поскольку информированные
инвесторы знают, что фундаментальная стоимость акций ниже цены
предложения (Rock, 1985, p.188). Таким образом, вероятность получения
акций размещения для неинформированных инвесторов в недооцененных
IPO ниже, чем в переоцененных. Чтобы гарантировать участие
неинформированных инвесторов в IPO, инвестбанки должны продавать
акции с дисконтом (Rock, 1985, p.193).
Как показало исследование Hanley и Wilhelm, информированные
инвесторы покупают большую долю как в недооцененных, так и в
переоцененных IPO, таким образом, они не используют свое
информационное преимущество, в разрез предсказаниям модели Rock
(Hanley, Wilhelm, 1995, стр. 252). Это эмпирическое исследование показало,
что неинформированные инвесторы получают существенную прибыль от
IPO – около 1.5% (для выборки из 38 IPO, проведенных в США), что также
противоречит теории Rock.
В своей работе Aggrawal, Prabhala, Puri нашли подтверждение
теории Rock. Они исследовали 174 IPO, проведенных в США с мая 1997 по
июнь 1998 года. Авторы показали, что разница между средними
недооценками акций, купленных институциональными и розничными
инвесторами при IPO, составляет около 1.77% по итогам первого дня
(Agrawal, Prabhala, Puri, 2002, p.1438-1439). Таким образом, данное
исследование подтверждает гипотезу Rock.
1.4. Модель выявления информации: L. Benveniste и P. Spindt
(1989)
Если
некоторые
инвесторы
обладают
информационным
преимуществом, то раскрытие ими информации должно способствовать
повышению прибыльности банка. Использовать полученную от инвесторов
информацию банк может, только если он определяет цену предложения
после того, как инвесторы сделали свои заявки. Поэтому теории выявления
9
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
информации применимы только к тем IPO, которые проводятся методом
построения книги заявок. Основоположниками данной теории являются
Benveniste и Spindt (1989). Авторы показали, что использование
определенных механизмов, заставляющих инвесторов раскрывать свою
частную информацию, позволяет снизить недооценку IPO. Без создания
этих механизмов у инвесторов нет стимулов правдиво раскрывать свою
информацию, поскольку это приведет лишь к установлению высокой цены
предложения акций (Benveniste, Spindt, 1989, p.344).
Многие исследователи обнаружили, что, чем ближе цена
предложения к верхней границе ценового диапазона, заявленного банком,
тем больше недооценка IPO. Данное эмпирическое наблюдение получило
название «феномен частичного приспособления» благодаря Ibbotson,
Sindelar, Ritter (1988): когда банк получает от инвесторов информацию о
том, что акции на самом деле высокого качества, банк поднимает цену
предложения до такого уровня, чтобы вознаградить инвесторов за
раскрытую информацию, то есть только частично пересматривает цену
(Hanley, 1991, р. 232). Как показала эконометрическая модель Hanley,
исследовавшей 1430 IPO, проведенных с января 1983 по июнь 1987 года,
отклонение цены предложения от середины ценового диапазона является
значимой переменной в определении недооценки IPO – t-статистика
составляет 11.01 (Hanley, 1991, р.242).
Чтобы протестировать модель Benveniste и Spindt, необходимо
иметь данные о заявках, которые делали инвесторы в процессе построения
книги, и об объемах размещения, которые впоследствии были проданы этим
инвесторам. Данная информация, как правило, закрыта, и нам известны
только два исследования, в которых она была использована. Jenkinson и
Jones (2004) изучили 27 IPO, проведенных одним из европейских
инвестбанков с 1996 по 2001 год. Их исследование показало, что цены
заявок не влияют на количество акций, полученных инвесторами. Основной
фактор, влияющий на распределение акций между инвесторами, –
указанный в заявке инвестора объем размещения, который тот готов
приобрести (Jenkinson, Jones, 2004, р. 2333). В другой, более ранней работе Cornelli и Goldreich (2001), были изучены 39 IPO, проведенные с 1995 по
1997 год. Это исследование показало, что раскрытие информации
инвесторами поощряется: инвесторы получают в среднем на 19% акций
больше, если указывают максимальную цену заявки (Cornelli, Goldreich,
2001, р. 2351). По мнению A. Ljungqvist, исследование Cornelli и Goldreich
заслуживает большего доверия.
1.5 Преимущества метода построения книги заявок
Как уже было отмечено, теория Benveniste и Spindt применима
только для IPO, проводимых методом построения книги заявок. Данный
10
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
метод стал особенно популярным в последнее время: к 1999 году 90% IPO в
Европе были проведены именно с помощью этого метода, тогда как в 1994
году только 30% (Wilhelm, 2005, р.2). Две главные альтернативы
построения книги заявок – аукцион и фиксированная цена. Казалось бы,
именно аукцион позволяет максимизировать денежные средства,
получаемые инвестбанком, но, несмотря на это, аукционы IPO проводятся
редко (Sherman, 2000, p.697-698), самый яркий пример – IPO компании
Google. Аукционы предполагают создание и следование четким, заранее
установленным правилам; они не способствуют построению долгосрочных
связей банка со своими клиентами, потому что большую часть размещения
получает тот инвестор, который указывает большую цену. Метод
фиксированной цены дает относительную свободу в распределении
размещения между инвесторами, но в то же время, не дает банку никакой
возможности выявить частную информацию инвесторов. Метод построения
книги заявок представляет собой наиболее удобный для инвестбанков
механизм – с одной стороны, он позволяет поощрять регулярных
инвесторов, не зависимо от цен, указанных ими в заявках, с другой
стороны, этот метод помогает выявлять частную информацию.
Метод построения книги заявок часто осуждается за то, что с его
помощью банки поощряют небольшую группу институциональных
инвесторов за счет всех остальных участников. Как показала Sherman в
своей модели, ограничения, которые накладывает банк на статус
инвесторов, участвующих в построении книги заявок, необходимы для
того, чтобы хотя бы частично возместить потери от недооценки IPO, а не
для того, чтобы поощрять институциональных инвесторов (Sherman, 2000
p.709).
2.Теоретическая модель недооценки IPO
2.1 Место рассматриваемой модели в общей дискуссии
Модель, о которой пойдет речь в данном разделе, во многом
воспроизводит логику Benveniste и Spindt (1989), однако есть и
значительные расхождения. Во-первых, в основе рассматриваемой модели
лежит предположение о том, что институциональные инвесторы обладают
абсолютным знанием об истинной стоимости компании. Во-вторых, в
полученной нами модели инвестбанк включает недооценку в ценовой
диапазон еще до того, как инвесторы сделали свои заявки. В-третьих,
полученная модель хорошо предсказывает фактические значения
недооценки.
11
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
2.2 Описание предпосылок модели
Рассмотрим модель, где, как и в реальной жизни, фигурируют два
типа
инвесторов
–
информированные
и
неинформированные.
Информированные инвесторы, число которых N, знают истинную
стоимость компании, которая принимает два значения – VL и VH с
вероятностями π и (1-π) соответственно. Инвестбанк и неинформированные
инвесторы не знают истинной фундаментальной стоимости компании, но
им известно ее вероятностное распределение. Информированные инвесторы
не имеют ограничения по объёму средств, которые они могут потратить на
размещение, и их суммарная доля может составить 1. Остальные инвесторы
имеют ограничение по ликвидности – максимальная суммарная доля
размещения, которую они готовы выкупить, составляет γ<1.
Институциональные инвесторы имеют преимущество над остальными при
распределении акций – им отходит все, что соответствует правилам
распределения, установленным банком, и что они готовы купить по
текущей
цене;
остаточное
предложение
могут
удовлетворить
неинформированные инвесторы.
В процессе построения книги заявок участвуют только
информированные
институциональные
инвесторы.
Каждый
институциональный инвестор сообщает свою заявку банку одновременно с
остальными и не знает, что указали другие информированные
инвесторы.Инвестбанк устанавливает цену предложения на уровне:
Pof  max  B1; B2 ;...; BN 
где B - необязывающие заявки институциональных инвесторов.
Неинформированные инвесторы покупают акции компании только
в том случае, если цена предложения не превышает некоторое предельное
для них значение. Если стоимость предложения акции превышает VL, то
информированные инвесторы покупают все размещение, в случае, если
V=VH; и они ничего не покупают, если истинная стоимость компании равна
VL. Таким образом, если неинформированным инвесторам предлагают
акции по цене большей, чем VL, то, как рациональные индивиды, они
понимают, что институциональные инвесторы не купили переоцененные
акции, то есть V=VL. Получается, что в данной модели неинформированные
инвесторы будут участвовать в покупке размещения, только если P=VL,
тогда они получат неотрицательную прибыль.
Не зная фундаментальной стоимости компании, инвестбанк может
установить фиксированную цену размещения:
A. P=VL, тогда ожидаемая прибыль банка составит
VL
(информированные инвесторы купят все размещение при
истинной стоимости компании равной и VL, и VH)
B. P=VH, тогда ожидаемая прибыль банка составит VH(1-π) (поскольку
информированные инвесторы буду участвовать только в случае
12
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
высокой стоимости компании, а для неинформированных
инвесторов цена окажется слишком высока).
Инвестбанк также может установить ценовой диапазон [VL;VH],
тогда прибыль банка составит VL, как и в случае (A), поскольку
информированным инвесторам пока не выгодно раскрывать свою
информацию по причинам, не раз обсуждавшимся в данной работе.
Целевая выручка для инвестбанка составляет π VL + (1-π) VH. Если
бы банк точно знал, чему равна стоимость компании в каждом состоянии
природы, то в среднем, прибыль как раз и была бы равна этому выражению.
2.3 Анализ модели
Покажем, как инвестбанк может извлекать информацию из заявок
институциональных инвесторов, устанавливая верхнюю границу ценового
диапазона на уровне Pmax - ниже, чем VH. Рассмотрим две стратегии N-ого
информированного инвестора в случае, когда V=VH:
число правдивых
инвесторов кроме
N-ого
N-1
N-2
N-3
…
1
0
Быть тоже правдивым
VH  Pmax max
Не быть правдивым
VH  VL min
1
VH  Pmax 
N
1
VH  Pmax 
N 1
0
1
VH  Pmax 
N 2
0
1
VH  Pmax 
2
0
1VH  Pmax 
0
VH  VL min
Таблица 1. Стратегии и платежи N-го инвестора
Как видно из представленной таблицы, N-й инвестор имеет стимул
отклониться от стратегии быть правдивым только в случае, если все
остальные информированные инвесторы выбрали эту стратегию. Если
инвестор оказался неправдивым, то самым лучшим наказанием для него с
точки зрения банка – не продать ему ни одной акции размещения. Если же
все остальные инвесторы неправдивы, то банк не может вычислить
истинную стоимость компании, поэтому не может наказать неправдивых
инвесторов. Таким образом, чтобы сообщение правдивой информации
13
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
являлось доминирующей стратегией для
выполняться следующее условие:
всех инвесторов,
должно
VH  Pmax max  VH  VL min ,
(2)
где αmax=1, а αmin - доля одного информированного инвестора,
когда B1=B2=…=BN=VL. Выражение (2) можно переписать как
Pmax ≤ VH – (VH-VL)αmin или
Pmax = VH – (VH-VL)αmin – ε, ε → 0+
(3)
Данное выражение представляет собой линейную комбинацию
Pmax и αmin, для которой инвесторы будут устанавливать цену заявки
Pmax, когда V=VH. Ожидаемая прибыль банка равна:
(4)
  min  N VL  1    VH  VH VL min   
Первое слагаемое - прибыль банка в случае, когда V=VL, и в IPO
участвуют оба типа инвесторов. Второе слагаемое – прибыль банка, когда
V=VH, и цена предложения установлена в соответствии с правилом
распределения акций между информированными инвесторами. Найдем
производную ожидаемой прибыли банка по αmin.
FOC : VL N  1   VH  VL  =VL  N  1     1   VH V 0
I.
II.
Далее рассмотрим два случая:
VL  N  1     1   VH
В этом случае производная неотрицательна, и ожидаемая прибыль
банка возрастает по αmin. Поэтому, чтобы максимизировать
прибыль, необходимо как можно больше акций передавать
институциональным инвесторам если V=VL, то есть αmin *N=1-γ.
VL  N  1     1   VH
В этом случае при αmin=0 прибыль инвестбанка будет принимать
свое максимальное значение.
Теперь сравним оптимальную для обоих случаев ожидаемую
прибыль с той, которую банк получил бы, не прибегая к использованию
данной схемы.
Рассмотрим случай I, и сравним полученную ожидаемую прибыль
сначала с VL:
1 


profit e     1     VL  1     VH  VH  VL 
 

=
N

1 


 VL  1     VH  VH  VL 
    VL
N


1 


 1    VL  1     VH  VH  VL 
   0
N


14
(5)
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO

1     VH

1  


 VL   1 
  
N 


0
1  

1 
0
N 

По определению 0<γ<1, ε→0+ , поэтому ожидаемая выручка банка в
таком случае больше, чем VL. Далее покажем, что ожидаемая прибыль банка
выше, чем (1-)VH.
1 


profit e  1    VH   VL  1      VH  VL 
 =

1

N
 NV
L
N

 1   VH  VL 1     1     N   0 ,
так как VL N  1   VH  VL  , 1    1 и   0 .
Итак, было доказано, что применение особой распределительной
схемы и включение недооценки в ценовой диапазон, устанавливаемый
банком, позволяет увеличить ожидаемую прибыль банка в сравнении с
прибылью, полученной при использовании метода фиксированной цены.
Обратимся к случаю II, и сравним ожидаемую прибыль,
оптимальную для этого случая, с VL:
VL  1   VH     VL  1   VH  VL 1     1   VH  VL  N  1     0
То есть ожидаемая выручка банка в таком случае больше, чем VL.
Далее сравним ожидаемую прибыль
profit e    0 VL  1    VH  VH  VL  0     VL  1   VH   
с (1-)VH: VL  1     > 0, поскольку значение ε бесконечно мало.
Итак, для обоих случаев было доказано, что, инкорпорируя недооценку в
ценовой диапазон и устанавливая жесткую схему распределения акций
между инвесторами, банк добивается повышения своей ожидаемой
прибыли.
Стоит отметить, что для случая I., недооценка тем меньше, чем больше
информированных инвесторов участвуют в построении книги заявок. Это
можно объяснить следующим образом: чем больше число инвесторов, тем
меньше вероятность того, что несколько из них отклонятся одновременно, и
поэтому тем меньше должна быть компенсация инвесторам за правдивое
раскрытие ими их частной информации.
2.4 Симуляция
Проверим, насколько хорошо данная модель объясняет недооценку
акций в реальной жизни. Рассчитаем недооценку IPO для различных
значений N, γ и θ. Как правило, верхняя граница ценового диапазона
15
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
превышает нижнюю в среднем на 20%, для российских компаний – на
22.6%. Обозначим VH =VL(1+θ), тогда ширина ценового диапазона для
первого случая будет равна:
 1  
VL 1     VL 

 N   1      1    =1.226




VL
 N 
(6)
Ожидаемую прибыль банка для общего случая можно записать как:
  min  N  VL  1   VL (1   )  VLmin 
Тогда для первого случая (αmin *N=1-γ) данное выражение примет вид:
1 

1   

 VL  1     VL 1    
 
VL    VL    1     1    

N



 VL  (1   ) VL 1.226  VL  1.226  0.226 
N

=
Чтобы найти ожидаемую фундаментальную стоимость компании,
необходимо знать, насколько велика дисперсия между оценками компании.
Поскольку данная переменная может различаться для нескольких
размещений, рассчитаем величину недооценки для разных значений этой
переменной.
Недооценку для первого случая можно найти, используя следующую
формулу:
 VL  1    VL 1      1    1    .
(7)
underpr 

VL  1.226  0.226 
1.226  0.226 
Для второго случая уровень недооценки всегда равен нулю. Ценовой
диапазон, заявленный банком, включает в себя оба значения
предполагаемой оценки компании. Если компания на самом деле стоит VH,
то информированные инвесторы купят все размещение и получат нулевую
прибыль. Если же компания стоит VL, то информированные инвесторы не
смогут приобрести ни одной акции из-за специфики распределительного
механизма, и размещение купят розничные инвесторы по справедливой
цене.
Нами была проведена симуляция, цель которой состояла в том, чтобы
проверить, насколько хорошо описанная выше модель предсказывает
недооценку IPO для различных значений параметров π и θ. В следующей
таблице представлены результаты симуляции (для N=5):
16
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Teta /Pi 0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
0.1
-9.42% -8.54%
-7.62% -6.66%
-5.66%
-4.62%
-3.54% -2.41% -1.23%
0.2
-1.94% -1.76%
-1.57% -1.37%
-1.17%
-0.95%
-0.73% -0.50% -0.25%
0.3
5.53% 5.01%
4.47% 3.91%
3.32%
2.71%
2.08% 1.42%
0.72%
0.4
13.01% 11.79% 10.52% 9.19%
7.82%
6.38%
4.89% 3.33%
1.70%
0.5
20.49% 18.56% 16.56% 14.48% 12.31% 10.05% 7.70% 5.24%
2.68%
0.6
0.00% 25.34% 22.60% 19.76% 16.80% 13.72% 10.51% 7.16%
3.66%
0.7
0.00% 32.11% 28.65% 25.04% 21.29% 17.39% 13.32% 9.07%
4.64%
0.8
0.00% 38.89% 34.69% 30.33% 25.79% 21.06% 16.13% 10.98% 5.61%
0.9
0.00% 45.66% 40.74% 35.61% 30.28% 24.72% 18.94% 12.90% 6.59%
Таблица 2. Результаты симуляций.
Поскольку значение π может принимать самые различные
значения, лучше всего рассмотреть следующий диапазон усредненных
значений.{0.4, 0.5, 0.6}
Далее следует определить оптимальные значения θ. Дисперсия
между двумя оценками компании вряд ли может быть больше 0.5, то есть
VH  1.5  VL .
Если
раскрыть
условие
(4),
то
получим:
1  

1 
  0.226


1  

0  1 
 1
N 

. Поскольку
, то θ>0.226.
Таким образом, в данной дискретной симуляции стоит выделить
значения θ={0.3, 0.4, 0.5}. Для данных значений параметров θ и π, уровень
недооценки, который предсказывает модель, лежит на отрезке от 2.7% до
14.5%. Чем больше разница между двумя оценками компании, тем выше
недооценка. Параметр
θ можно интерпретировать, как показатель
неинформированности банка об истинной оценке компании. И, поэтому,
чем скуднее информация, которой обладает банк, тем больше ему
приходится платить институциональным инвесторам за раскрытие
информации.
Если истинное значение θ равно 0.3, то данная модель хорошо
объясняет недооценку IPO российских компаний, которая составляет 5.2%.
Если же истинное значение выше, то модель предсказывает слишком
высокую недооценку. Здесь стоит отметить, что недооценка IPO в развитых
странах Запада в среднем составляет 15%, и полученная модель охватывает
этот диапазон при значении параметра θ, равном 0.5.
N
17
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
2.5 Объяснение феномена частичного приспособления
Данная модель объясняет феномен частичного приспособления
только для первого случая. При низкой фундаментальной стоимости
компании инвесторы проявляют мало к ней интереса, B=VL, и недооценка
тогда равна нулю. Если же на самом деле компания высокого качества, то
инвесторам выгодно раскрывать свою информацию, тогда цена
предложения становится равной P max (максимальной границе ценового
диапазона) и возникает недооценка. Получается, что чем большую
недооценку ожидают инвесторы, тем ближе цены заявок к верхней границе
ценового диапазона и тем больше должна быть фактическая недооценка,
чтобы компенсировать инвесторам потери от раскрытия информации.
2.6 Оценка достоинств и недостатков модели
Итак, одним из главных достоинств данной модели является то,
что она хорошо предсказывает фактическую недооценку IPO и
подтверждает существование феномена частичного приспособления. Также
стоит отметить, что модель является довольно простой и интуитивнопонятной, что мы относим к достоинствам. В процессе моделирования не
было сделано каких-либо серьезных предпосылок, ограничивающих
область применения данной модели.
К недостаткам данной модели стоит отнести ее дискретность,
потому что в реальной жизни возможные оценки компании лежат, как
правило, на интервале от минимального до максимального значения. В
рассмотренной модели также не учтены многие факторы недооценки,
которые были признаны значимыми в моделях других авторов, такие как
издержки на приобретение информации и ограничения по ликвидности
инвесторов. Также в данной модели не был рассмотрен эффект
повторяющегося взаимодействия между банком и институциональными
инвесторами. Стоит отметить, что излишнее уточнение модели может
привести к слишком сложным математическим вычислениям, что может
сделать модель лишь описанием действительности и не будет
способствовать лучшему объяснению реальных явлений.
3. Описание данных и стилизованные факты
3.1 Источники данных
Для эмпирической проверки гипотезы были собраны и
исследованы данные по всем IPO российских компаний за период с 1996 по
2007 год. За этот период было проведено 60 IPO методом составления книги
заявок, причем основная их часть (82%) пришлась на 2005-2007 годы.
Основные источники данных включают в себя различные
интернет-ресурсы (finam.ru, ipo-congress.ru, offerings.ru, pbnco.com),
18
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
посвященные IPO, проспекты IPO компаний-эмитентов, данные,
предоставляемые биржами, Bloomberg и другие информационные ресурсы.
3.2 Основные характеристики данных и введенных
переменных
При сборе данных о биржевых ценах акций было использовано
предположение об отсутствии арбитража: если акции компании
обращаются сразу на нескольких биржах, то котировки акции на них в один
момент времени должны совпадать.
Из собранных данных были получены следующие переменные,
необходимые для дальнейшего анализа:
 FDU: недооценка по результатам первого дня торгов
 FWU: недооценка по результатам первой недели торгов
 FMU: недооценка по результатам первого месяца торгов
 DEVIA: отклонение цены предложения от минимальной цены диапазона,
O  Pmin
Pmax  Pmin

PR_COMP: процент акций от всего объема предложения, который
продается компанией (а не частными лицами – владельцами компании)
 PRCAP: процент всего капитала компании, предлагаемого при IPO
 INT: ширина ценового диапазона (Pmax-Pmin)/Pmin
 OVER: фиктивная переменная, указывающая был ли увеличен объём
выпущенного капитала в ходе IPO (был ли использован опцион
overallotment)
 CAP: капитализация компании на момент IPO
 DMID: отклонение цены предложения от середины ценового диапазона,
2O
1
Pmin  Pmax
В
следующей
таблице
представлены
статистические
характеристики определенных выше рядов данных.
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
FDU
5.21%
3.70%
41.95%
-11.50%
9.52%
FWU
FMU
5.94%
3.74%
3.41%
1.13%
44.88%
36.57%
-15.17%
-24.00%
10.67%
14.16%
INT
22.62%
23.06%
57.69%
5.13%
9.69%
OVER
0.55
1
1
0
0.50
72.69%
100.00%
0.00%
40.02%
PR_COMP 59.58%
19
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
PRCAP
23.22%
20.00%
49.99%
8.30%
9.40%
CAP
DEVIA
4 281.6
45.32%
1 126.2
47.22%
79 800.0
145.45%
49.6
-160.00%
11 209.7
51.91%
DMID
-0.83%
-0.5%
22%
-33%
10.4%
Таблица 3. Источник: расчеты автора на основе данных, представленных в
данном разделе
3.3 Анализ введенных переменных
Из таблицы видно, что недооценка IPO за первую неделю торгов
превосходит недооценку по результатам первого дня торгов. Недооценка за
первый месяц значительно меньше, чем FWU и FDU, что согласуется с
другими исследованиями. Так, к примеру, Ellul и Pagano, изучавшие 337
IPO, проведенные на LSE в период с июня 1998 по декабрь 2000 года,
показали, что недооценка за первый день (равная 47.66%) была
приблизительно в 1.6 раз больше, чем недооценка по результатам первого
месяца торгов (равная 29.58%) (Ellul, Pagano, 2006, p. 50). Цель данной
работы объяснить именно недооценку по результатам первого дня торгов,
поскольку она не подвержена тем факторам, которые вступают в силу через
более значительный период времени.
20
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Рисунок 2. Источник: расчеты автора
Из гистограммы видно, что только 15 компаний из 60-ти были
переоценены. Любопытно, что самая большая недооценка и самая большая
переоценка приходятся как раз на два первые IPO. Можно выдвинуть
предположение, что агенты учатся на своих ошибках и больше не
допускают столь больших отклонений от фундаментальной стоимости
компаний.
21
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Ширина ценового диапазона, на котором инвесторы выбирают цену
заявки, свидетельствует о степени свободы инвесторов в своем выборе или
о плохом представлении инвестбанка об истинной стоимости компании.
Если обратиться к исходным данным, то можно заметить, что ширина
интервала вряд ли связана с недооценкой.
Для получения точной оценки заинтересованности инвесторов в
размещении необходимо знать, сколько институциональных инвесторов
участвовало в процедуре построения книги заявок, какие они указали цены
и количества в своих заявках, и эту информацию инвестбанки как правило
не раскрывают. В настоящей работе были использованы общедоступные
данные, что, скорее всего, не способствует повышению качества
эмпирической проверки гипотезы. Однако своеобразный выход был найден.
Поскольку заявка инвестора является его свободным выбором, и она может
лежать в любой точке ценового диапазона (а иногда и вне него), то чем
ближе цена предложения к верхней границе диапазона, тем выше
инвесторы оценивают компанию, делая свои заявки. Поскольку цена
предложения является производной от заявок инвесторов, то отклонения
цены предложения от нижней границы диапазона может служить
индикатором средней заинтересованности инвесторов в размещении. Как
уже утверждалось в предыдущих разделах данной работы, ожидаемая
недооценка акций приводит к большей конкуренции между инвесторами,
что заставляет их указывать более высокие цены заявок. Из данных видно,
что в среднем цена предложения соответствует середине ценового
диапазона, но все же находится ближе к его нижней границе. Для 7-ми
компаний-эмитентов цена предложения выходила за пределы ценового
диапазона; это свидетельствует о том, что инвестбанк под влиянием
слишком интенсивного или слишком слабого спроса на акции был
вынужден отрегулировать цену. В данных ситуациях выявление
информации в результате построения книги заявок было особенно ценным,
иначе банк не смог бы продать акции, или, напротив, недополучил бы
слишком много.
3.3 Описание и анализ стилизованных фактов
Какую информацию можно извлечь из эмпирических данных, не
прибегая к построению регрессий? Удалось выделить три стилизованных
факта, которые в некоторой мере подтверждают выдвинутую гипотезу.
Во-первых, было отмечено, что средняя переоценка компаний (в сравнении
с нижней границей ценового диапазона или с пересмотренной в меньшую
сторону ценой предложения) составляет 8.3%, средняя недооценка (в
сравнении с максимальной границей диапазона или с пересмотренной в
большую сторону ценой) – 15.7%. Отсюда можно сделать вывод, что, если
инвестбанк ошибается при установлении ценового диапазона, то скорее
22
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
отклонится в сторону недооценки (возможно это помогает поддерживать
репутацию «недооценивающего» банка и быть привлекательным для
инвесторов в последующих размещениях). Кроме того, недооценка 15.7%
может свидетельствовать о том, что банки закладывают недооценку акций в
ценовой диапазон.
Во-вторых, для 24 компаний (40% всей популяции) цена на закрытии в
первый день торгов выходила за пределы ценового диапазона. Только для
4-ех из них цена на торгах в первый день была ниже, чем минимальная цена
диапазона. Это может означать две вещи – либо инвестбанки слишком
консервативно оценивали компанию и слишком часто ошибались, либо они
специально закладывают недооценку в ценовой диапазон. Последнее
предположение как раз подтверждает выдвинутую гипотезу.
В-третьих, очевидно, что есть положительная зависимость между
недооценкой акций и тем, насколько цена предложения близка к верхней
границе диапазона. Для 28 компаний популяции цена предложения
превосходила середину ценового диапазона, установленного инвестбанком.
Для 5-ти компаний (18%) из этих 28-и цена на закрытии торгов в первый
день была ниже цены предложения (для всей популяции этот показатель
выше – 15 из 60, или 25%). Для этих 28-ми компаний средняя недооценка
IPO составляет 9.1%, в то время как для всей популяции – 5.2%. Это может
означать, что, ожидая более высокую недооценку, инвесторы
устанавливают более высокую цену в своих заявках, и поэтому цена
предложения возрастает. И чтобы ожидания инвесторов были
оправданными, инвестбанк реализует ожидаемую недооценку. В модели,
предложенной в данной работе, механизмом реализации ожиданий является
ценовой диапазон.
По нашему мнению, представленные выше стилизованные факты не
только интересны сами по себе, но также могут служить подтверждением
гипотезы, выдвинутой в данной работе. Для того, чтобы более ярко
продемонстрировать взаимосвязь между заинтересованностью инвесторов в
акциях размещения и недооценкой, в следующем разделе будет построена
эконометрическая модель, объясняющая недооценку IPO по итогам первого
дня торгов.
4.Эмпирическое исследование недооценки IPO
4.1 Влияние введенных переменных на недооценку IPO
В предыдущем разделе были определены все основные переменные.
Прежде чем приступить к построению эконометрических моделей, стоит
подумать, какое влияние та или иная переменная должна оказывать на
недооценку:
23
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Переменная
Влияние
Комментарии
FDU
Зависимая переменная
FWU
FMU
Контрольные зависимые переменные
FMU(-1)*
-
DEVIA
DMID
+
-
PR_COMP
-
PRCAP
+
Если прошлое размещение на рынке было
сильно недооценено, то инвесторы будут
слишком
доверчивы
к
текущему
размещению, и банк сумеет установить
более высокую цену предложения.
Поскольку инвесторы и другие агенты чаще
всего ориентируются именно на самую
свежую информацию, только короткие лаги
будут протестированы.
Основная гипотеза данной работы. Devia –
переменная, позволяющая определить,
насколько сильна была заинтересованность
инвесторов в процессе построения книги
заявок. Чем большую недооценку ожидают
инвесторы,
тем
сильнее
их
заинтересованность,
тем
больше
информации они раскрывают и тем больше
должна быть фактическая недооценка как
плата банка за информацию.
Чем больше отклонение от нижней границы
ценового диапазона, тем меньше остается
потенциал для недооценки.
Одним из основных мотивов IPO является
расширение бизнеса и покупка новых
активов, в случае если акции предлагаются
компанией,
а
не
первоначальными
владельцами (тогда денежные средства не
идут на развитие компании). Если
инвесторы ожидают развитие бизнеса, то
они, скорее всего, закладывают большие
темпы роста в своих оценках =>
недооценка уменьшается
Чем больше акций выпускает компания,
тем больше ей нужны денежные средства.
Поэтому, скорее всего компании не
доступны
другие
источники
финансирования – такие как кредиты или
24
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Переменная
Влияние
Комментарии
внутренние ресурсы. Поэтому риск того,
что компания переоценена растет.
INT
+
Широкий
интервал
сигнализирует
инвесторам о том, что инвестбанк не уверен
в своих оценках компании. Большая
неопределенность должна положительно
сказываться на недооценке.
OVER
Чем меньше планируемая недооценка, тем
удачнее размещение с точки зрения
компании, и тем больше будет стимул
выпустить дополнительные акции.
CAP
Чем больше капитализация компании, тем
меньше
риск вложений.
Инвесторы
требуют меньшую премию за риск, и
поэтому недооценка такой компании
должна быть ниже.
Таблица 4. Ожидаемые знаки коэффициентов
* если несколько размещений проведено в течение короткого периода
(меньше месяца), то берется FMU
проведенного 3 недели назад или более
для ближайшего IPO,
4.2 Эконометрическая модель: выбор спецификации
Все переменные, кроме date (дата, когда IPO было проведено), over
и cap выражены в процентах. Построим линейную регрессию с зависимой
переменной fdu и объясняющими переменными devia, pr_comp, prcap, fmu(1), int, log(cap), over, date. Все объясняющие переменные кроме int, prcap и
date оказались значимы на 6% уровне значимости; R2adj. равен 33.6%.
Примечательно то, что все объясняющие переменные, кроме over, влияют
на fdu именно так, как было предсказано.
Исключим из регрессии три незначимые объясняющие переменные
– int, prcap и date. В полученной регрессии все переменные оказались
значимыми на 5% уровне, и R2adj составил 36%. R2 и F-статистика
возросли, коэффициент Дарбина-Вотсона приблизился к 2, значения
критериев Akaike и Schwartz упали. Таким образом, вторая модель лучше
первой по всем показателям.
Дальнейшее исключение объясняющих переменных приводит к
сильному ухудшению основных показателей, поэтому остановимся на
следующей спецификации:
fdu  0.162  0.080  devia  0.018  log(cap)  0.046  over  0.116  fmu(1)  0.061 pr _ comp
25
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
Как показывают различные эконометрические тесты, в модели №2
соблюдены основные условия Гаусса-Маркова, что свидетельствует о
правильно оцененных значениях коэффициентов.
Заключение
Главная особенность настоящей работы – тесная взаимосвязь
между теорией и эмпирикой. Теоретическая модель была построена во
много благодаря собранным эмпирическим фактам, и в тоже время
эконометрическая модель была интерпретирована с использованием
теоретических
конструкций.
Полученные
результаты
полностью
соответствуют исследованиям других авторов.
Литература
1. Baron, D. (1982) A Model of the Demand for Investment Banking Advising
and Distribution Services for New Issues , The Journal of Finance, 37(4), p.
955-976.
2. Benveniste, L. Spindt, P. (1989) How Investment Bankers Determine The
Offer Price and Allocation of New Issues, Journal of Financial Economics,
24, p. 343-361.
3. Benveniste, L. Wilhelm, W. (1990) A comparative analysis of IPO proceeds
under alternative regulatory environment, Journal of Financial Economics,
28, p. 173-207.
4. Cornelli, F. Goldreich, D. (2001) Bookbuilding and Strategic Allocation, The
Journal of Finance, 56(6), p.2337-2369.
5. Ellul, E. Pagano, M. (2006) IPO Underpricing and After-Market Liquidity,
Oxford University Press, The Review of Financial Studies,. 19( 2), p. 381421.
6. Hanley, K. (1993) The Underpricing of Initial Public Offerings and the Partial
Adjustment Phenomenon, Journal of Financial Economics, 34, p. 231-250.
7. Hanley K. Wilhelm, W. (1994) Evidence on the Strategic Allocation of Initial
Public Offerings, Journal of Financial Economics, 37, p. 239-257.
8. Jenkinson, T. Jones, H. (2004) Bids and Allocations in European IPO
Bookbuilding, Journal of Finance, 59, 5, p. 2309-2338.
9. Ljungqvist, A. (2006) IPO Underpricing, Handbook of Corporate Finance:
Empirical Corporate Finance, A, Chapter 7.
10. Loughran, T. Ritter, J. Rydqvist, K. (2008) Update to: Initial Public
Offerings: International Insights, Pacific-Basin Finance Journal, 2, p. 165199.
26
Акст Н.Н. ВЛИЯНИЕ АСИММЕТРИИ ИНФОРМАЦИИ НА IPO
11. Rock, K (1986) Why new issues are underpriced, Journal of Financial
Economics, 15, p. 187-212.
12. Sherman, A. (2000) IPOs and Long-Term Relationships: An Advantage of
Bookbuilding, The Review of Financial Studies, 13(4), p. 697-714.
13. Wilhelm, W. (2005) Bookbuilding, Auctions, and the Future of the IPO
Process, Journal of Applied Corporate Finance, 17(1).
14. Ивашковская, И. Харламов, Л. (2007) Эффективность Ценообразования
Российских IPO, Электронный журнал Корпоративные Финансы, 3, стр.
53-63.
27