Правительство Российской Федерации Пермский филиал федерального государственного автономного
advertisement
Правительство Российской Федерации Пермский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» Факультет экономики Кафедра финансового менеджмента Допускаю к защите Заведующий кафедрой финансового менеджмента, доцент кафедры финансового менеджмента Шакина Е.А. ________________________ (Подпись) «______» _________________ 2014 г. ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему ИССЛЕДОВАНИЕ СТРУКТУРЫ КАПИТАЛА РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ Студентка группы Э-10-1 Мозжегорова Екатерина Алексеевна ________________________ подпись Научный руководитель доцент кафедры финансового менеджмента Жукова Наталья Юрьевна ________________________ подпись Пермь, 2014 Оглавление Аннотация ......................................................................................................................................3 Введение .........................................................................................................................................4 1.Теоретическое обоснование ......................................................................................................6 2.Постановка исследовательской проблемы .............................................................................14 2.1 Факторы, определяемые внешней средой .......................................................................15 2.2 Факторы, определяемые внутренней средой ..................................................................16 2.3 Гипотезы .............................................................................................................................16 2.3 Применимость теории иерархии в России ......................................................................16 3.Методология исследования .....................................................................................................21 3.1 Описание выборки .............................................................................................................21 3.2 Описательная статистика ..................................................................................................23 3.3 Анализ детерминант структуры капитала компаний .....................................................25 3.4 Специфическая модель ......................................................................................................29 Заключение...................................................................................................................................31 Список литературы ......................................................................................................................32 Приложение 1...............................................................................................................................34 Приложение 2...............................................................................................................................35 2 Аннотация Выбор структуры капитала относится к числу центральных проблем теории корпоративных финансов. Несмотря на то, что эмпирические исследования развитых рынков капитала имеют солидную историю, многие вопросы остаются до сих пор нерешенными. Что же касается развивающихся рынков капитала, то исследования охватывают не все страны. В основном такие исследования сфокусированы на анализе детерминант, влияющих на выбор структуры капитала. Спектр работ по определению теорий, объясняющих поведение при выборе заемного и собственного капитала, ограничен. Цель данной работы – протестировать гипотезу о преобладании теории иерархии, основываясь на данных российских компаний. Для тестирования гипотезы в работе используются два подхода. Первый подход выявляет связи между детерминантами структуры капитала компании и финансовым рычагом. Второй подход предполагает построение специфической модели тестирования гипотезы. Хотя гипотеза не получила полного подтверждения, все же авторы склонятся к тому, что на российском рынке преобладает теория иерархии. Abstract Capital structure choice is one of the central problems of corporate finance theory. Although empirical studies on developed capital markets have a solid history, many questions remain unsettled. Concerning developing markets, studies do not cover a large range of countries. Such researches are basically focused on the capital structure determinants. The range of works, testing the theories that explain the capital structure choice behaviour is limited. The aim of this work is to test the hypothesis that the pecking order theory prevails in Russian market. Two approaches are used to test the hypothesis. First approach reveals the relation between the determinants of capital structure and leverage. Second approach indicates specific modeling for testing. Although the hypothesis is not entirely confirmed, the authors are inclined to think that the pecking order theory prevails in Russian market. 3 Введение Существующие условия нестабильности экономики ставят задачу найти адекватные внешней среде подходы и приоритеты в управлении финансами организаций и связанными с ними возможностями и задачами. Первейшая задача управления – обеспечить способность организации к выживанию, ее структурную прочность и надежность, ее способность пережить удар, приспособиться к внезапной перемене и воспользоваться новыми возможностями. Такая работа касается сферы корпоративных финансов. Эта сфера имеет дело с источниками финансирования и структурой капитала компаний, а также действиями, которые предпринимают менеджеры для увеличения стоимости компании. Каждая компания, неважно насколько она маленькая или большая, финансируется за счет заемных ресурсов и ресурсов собственника. Структура капитала является ключевым элементом финансовой архитектуры фирм. Собственный и заемный капитал может принимать разные формы. В случае, публичных компаний это облигации и обычные акции соответственно. В частных компаниях долг вероятнее всего примет форму банковского кредита, а собственный капитал – сбережения собственника. Менеджмент компаний использует различные подходы для выбора того, сколько долга и собственности нужно для баланса между издержками и выгодами. За последние три десятка лет, возможность финансовой теории объяснять выбор структуры капитала значительно увеличилась. Множество исследователей предложили различные теоретические модели для объяснения структуры капитала компаний в разных странах, и обеспечили эмпирическую поддержку моделям. Однако большинство академических исследований по выбору структуры капитала концентрируются на больших компаниях развитых рынков. Исследование в области структуры капитала на развивающихся рынках только недавно появились. На сегодняшний день существует довольно много работ, исследующих структуру капитала развитых рынков, в то время как спектр работ по развивающимся рынкам весьма ограничен. В основном такие работы сфокусированы на детерминантах, определяющих выбор между заемным и собственным капиталом. Работ же учитывающих поведение менеджеров при выборе структуры капитала намного меньше. Объектом исследования данной работы является структура капитала компаний на развивающихся рынках. Россия на сегодняшний день довольно не изученный развивающийся рынок. Спектр работ в этом направлении весьма ограничен. Именно поэтому, анализ российских 4 компаний весьма привлекателен для исследователей. Предметом исследования является структура капитала российских компаний. Отличие данной работы от работ по структуре капитала заключается в том, что в исследование не фокусируется только на детерминантах структуры капитала компаний. Цель работы – тестирование теории иерархии, используя данные российских компаний, для принятия решения о том, объясняет ли теория поведение менеджеров при выборе структуры капитала. Достижение поставленной цели будет выполнено через задачи исследования: Изучение долговой нагрузки российских компаний через описательную статистику Выявление взаимосвязей между детерминантами структуры капитала и финансовым рычагом компании Построение специфической модели для тестирования теории Существует несколько работ, посвященных данному типу исследования на российском рынке. К примеру, в работе (Березинец, Размочаев, 2010) авторы принимают гипотезу о преобладании данной теории на российском рынке. Исследование (Ивашковская, Солнцева, 2007) не дает ни подтверждения данной гипотезе, ни её опровержения. Данная работа является продолжением исследования в области определения теории. Кроме того, работа освещает картину структуры капитала, сложившуюся в посткризисный период. 5 1.Теоретическое обоснование Одной из самых первых работ по структуре капитала корпораций является теорема Модильяни-Миллера. Теорема основана на нескольких предпосылках: случайное блуждание цен на рынке, отсутствие налогов, издержек банкротства, агентских издержек и асимметрии информации. Модильяни и Миллер показали, что на совершенном рынке стоимость компании не зависит от её финансовых манипуляций. Они смоделировали ситуацию, когда стоимость компании определяется её доходностью и риском её базового актива, следовательно, стоимость не зависит от того, как компания выбирает финансирование своих инвестиций и распределение дивидендов. Миллер (Miller, 1991) объясняет идею теоремы простым примером «Подумайте о фирме, как о гигантской камере полной молока. Фермер может продать молоко такое, какое есть. Или он может отделить сливки от молока и продать их по более высокой цене, чем все молоко может принести». Он продолжает: «Утверждение Модильяни-Миллера говорит о том, что если бы не было затрат на разделение (и конечно поддержки со стороны государства) сливки и молоко вместе стоили бы столько же сколько и все молоко изначально». С этими предпосылками, выбор собственного и заемного капитала становится ненужным и внутренние и внешние источники финансирования совершенно взаимозаменяемые. Однако, предпосылки, которые использовались в теореме Модильяни-Миллера, довольно жесткие. Поэтому теорему нельзя считать применимой к практике. Более поздние исследования предлагают, что структура капитала компании влияет на её цену. Множество исследователей пытались модифицировать теорему Модильяни-Миллера, чтобы объяснить реальное состояние рынка и ослабить предпосылки в первоначальной теореме. В итоге, были созданы две основные теории: теория стационарного компромисса, теория иерархии. Теория стационарного компромисса стала одной из самых первых альтернатив теории Модильяни-Миллера. Классическая версия этой теоремы относится к работе Крауса и Лиценберга (Kraus and Litzenberger, 1973). В этой работе была ослаблена предпосылка об отсутствии издержек банкротства, кроме того, авторы показали, что в этих условиях существует оптимальное соотношение заемного и собственного долга. Фирма в этом случае балансирует между выгодами от налогового щита и различными издержками банкротства. Безусловно, существует множество споров о том, насколько ценны налоговые щиты и являются ли издержки банкротства материальными, но эти расхождение в мнениях показывают широту этой темы. 6 Структура капитала оптимальна, если приведенная стоимость выгод от налогового щита равна приведенной стоимости издержек от использования долга. Фирма должна заменять заемный капитал собственным или собственный заемный до тех, пока стоимость фирмы на будет максимальна. Теория компромисса, к сожалению, не дает ответа, почему фирмы с долговой нагрузкой ниже оптимальной не увеличивают степень займа или почему аналогичные компании имеют различную структуру капитала. Единственным объяснением этим фактам является то, что при установлении оптимальной структуры капитала возникают различного рода издержки и трудности, которые невозможно сразу нейтрализовать, в связи, с чем и наблюдаются описанные выше различия. Если бы издержек приспособления не существовало, то теория стационарного компромисса была применима к практике. Однако, издержки все же существуют и следовательно существует некоторый период времени приспособления к оптимальной структуре капитала. Компании не могут незамедлительно компенсировать случайные происшествия, с которыми она сталкивается. Эта модель компромисса статична, однако фирмы работают в реальном мире и действуют на протяжении множества периодов. Таким образом, тестирование теоремы требует вспомогательных предпосылок. Согласно теории стационарного компромисса фирмы, имеющие надежные материальные активы и значительные объемы налогооблагаемой прибыли, требующей налогового щита, должны планировать высокие коэффициенты долговой нагрузки, а компании, имеющие рисковые нематериальные активы, вынуждены осуществлять финансирование главным образом за счет собственного источников. Несмотря на некоторые недостатки теория компромисса остается одной из доминантных теорий корпоративной структуры капитала. Динамические версии модели обычно довольно гибкие в сочетании данных. Майерс (Myers, 1984) предложил альтернативу теории стационарного компромисса в 1984 году. Теория иерархии ослабляет допущение об отсутствии информационной асимметрии. В теории говорится о том, что менеджеры используют иерархию финансовых источников, то есть предпочитают сначала доступные внутренние источники, а затем долг, если необходимо внешняя поддержка. Внутренние источники финансирования обычно предпочтительнее из-за издержек использования внешних источников. Однако асимметрия информации создает возможность появления других издержек. Есть возможность, что компания не выберет долг в качестве источника финансирования и упустила доходный инвестиционный проект. Таких издержек можно 7 избежать в случае, если вырабатываемые денежные средства внутри фирмы покрывают затраты на проект. Если же есть необходимость во внешних источниках, то фирмы обычно начинают с самых безопасных ценных бумаг. Это означает, что они начинают с займа, затем возможны ценные гибридные бумаги, такие как конвертируемые облигации, и в качестве последней меры, выпуск акций. Предпочтение заемного капитала, внешнему собственному капиталу Майерс объясняет проблемой асимметрии информации на примере. Предположим, компания хочет инвестировать деньги в новый проект. Есть два варианта финансирования: за счет выпуска облигаций или займа, или выпуска акции. Менеджеры при этом обладают информацией о реальной стоимости акции. Инвесторы знают лишь рыночную стоимость. Таким образом, выбор менеджерами между двумя способами финансирования дает сигнал инвесторам о доходности проекта. Если компания увеличивает долговую нагрузку, то акционеры считают, что проект прибылен, а акции недооценены. При выпуске новых акций, инвесторы не уверены в проекте и считают акции переоцененными. Выпуск новых акций приведет к снижению стоимости прежних. Теория иерархии не предполагает выявление какого-то определенного оптимального соотношения долга и собственного капитала. Менеджеры компании при выборе структуры капитала стремятся выбрать источник высшей иерархии, то есть источник обладающий наименьшими затратами по привлечению и наименьшим риском. В этой связи менеджеры сначала используют полностью внутренние источники финансирования, а лишь затем начинают прибегать к внешним. При выборе же внешних источников менеджеры опять стремятся выбрать источник высшей иерархии – кредитные линии (менее рисковый, наиболее доступный и наиболее дешевый), и лишь затем будут рассматривать вопрос о размещении ценных бумаг. Однако, в определении этой теоремы такие исследователи, как Фрэнк и Гойл (Frank M. Z., Goyal V. K., 2005) находят некоторую двоякость. С одной стороны, можно интерпретировать так, что фирма использует сначала все доступные внутренние источники, прежде чем, использовать финансирование за счет долга и собственного капитала. С другой, при всех прочих равных фирма преимущественно использует для финансирования внутренние источники перед использованием внешнего. Авторы больше склоняются ко второй интерпретации, так как, очевидно, что компании оставляют некоторую часть внутренних источников для проведения трансакций. Следующая проблема в интерпретации заключается в предпочтении взятии долга собственному капиталу. В начальной теории есть четкое определение, что собственный капитал не используется, пока доступен долг. В этом случае возникает проблема определения объема 8 долга, то есть той пограничной точки, где новый заём невозможен. Иерархическое поведение в компании может быть основано из соображений неблагоприятного отбора или агентских отношений, или других факторов. Кроме того, налоги так же могут влиять на возникновение такого рода поведения. В своей работе Майерс выделил общие черты компаний, чьё поведение при выборе структуры капитала описывается теорией иерархии: 1. Фирмы предпочитают внутренние источники финансирования 2. Компании устанавливают размер дивидендов в соответствии со своими инвестиционными возможностями, хотя стараются избегать значительных изменений в дивидендной политике. 3. Стабильность дивидендной политики в сочетании с непредсказуемыми колебаниями доходности означают, что внутренне выработанные денежные потоки могут быть больше или меньше объема капитальных вложений. Если денежные потоки меньше, компания погашает долги или вкладывается в легко реализуемые ценные бумаги. 4. Если есть необходимость во внешнем финансировании, компании сначала выпускают самые надежные ценные бумаги. Таким образом, сначала привлекается заемный капитал, а затем собственный. Теория иерархии скорее является попыткой описать реальное поведение менеджеров при выборе структуры капитала, чем научным обоснованием для выбора оптимального соотношения финансового рычага, которое бы максимизировало стоимость компании. Существует два направления эмпирических тестов структуры капитала. «Первое направление строится по линии выявления детерминант структуры капитала, чтобы на основе значимости коэффициентов регрессии и их знаков сделать вывод об их соответствии логике принятия решений о структуре капитала каждой из концепций». (Ивашковская, Макаров, 2010) 9 Это означает, что необходимо построить регрессию такого типа: Lit = α + β ∗ Xit + εit , (1) где:𝐿𝑖𝑡 – показатель финансового рычага i-й компании в год t; 𝑋𝑖𝑡 – вектор факторов (детерминант), влияющих на структуру капитала, для i-й компании в год t; α– постоянный член; β – вектор коэффициентов перед детерминантами; εit – остаточный член для i-й компании в год t . В исследовании детерминант структуры капитала набор факторов может варьироваться. В работе (Booth et. al., 2001) использовались данные по 10 развивающимся рынкам капитала. Среди них были такие страны как, Бразилия, Мексика, Индия, Южная Корея, Иордания, Малазия, Пакистан, Тайланд, Турция, Зимбамбве. Кроме того, авторами было принято решение проанализировать страны с развитыми рынками, чтобы сравнить факторы влияющие на решение о структуре капитала. Эмпририческая модель строилась на основе кросс-секционных регрессий, где исследовалось влияние на три разные меры уровня долга. В результате авторами были выявлены общие черты выбора соотношения заемного и собственного капитала на развивающихся рынках. В работе говорится о том, что ключевое соотношение, в основном, определяется в зависимости от тех же факторов, что на рынке Соединенных Штатов, что на других развитых рынках. Однако, влияние этих факторов, нельзя считать некоторым «шаблоном» для всех стран. Существуют различия в виде отрицательной или положительной корреляцией между зависимой и независимой переменными. Таким образом, авторы советуют обращать внимание на институциональные особенности каждой из стран. Самой «успешной» из независимых переменных авторы называют доходность компании. Было выявлено, что высоко доходные компании используют меньше долга. (Pandey 2001) так же говорит о высоком влиянии таких переменных, как доходность, качество активов и размер компаний на рынке Малайзии. Как и в предыдущей работе, отмечается сильная отрицательная корреляция между доходностью и долгом. Не все исследователи используют только количественные переменные. В работе (Chakraborty, 2010) в регрессионный анализ была добавлена такая переменная как уникальность. Автор объясняет введение этой переменной тем, что уникальность производимого или продаваемого товара влияет на ликвидность компании, вследствие чего увеличиваются издержки банкротства. В результате эта переменная в большинстве из исследуемых моделей линейной регрессии имела отрицательную взаимосвязь с финансовым рычагом компаний. Следовательно, теория компромисса может быть применима к Индийским компаниям. Однако автор не 10 проводит тестирование самой гипотезы. (Nivorozhkin, 2002) вводит качественную переменную для определения основной деятельности компании, то есть, занимается ли компания производственной деятельностью. Результатом исследования стало то, что производственные компании имеют более высокий финансовый рычаг, нежели остальные типы компаний. Однако автор предупреждает, что необходимо с осторожностью интерпретировать результаты, так как множество компаний на сегодняшний день имеют не одно поле деятельности. Так же в этой работе исследуется влияние государственного участия в компаниях. В итоге, на рынке Венгрии отмечается слабое воздействие государства на структуру капитала компаний. Однако наблюдается разное воздействие на краткосрочные и долгосрочные обязательства. Автор объясняет это политикой государства по поддержке выбранных фирм. Второй тип исследований отличается тем, что в работах не только исследуются детерминанты структуры капитала, но и выявляется лучшее эмпирическое объяснение для фирм на развивающихся рынках. Обычно, в таких работах противопоставляют две теории структуры капитала, которые могут описывать поведение компаний. Этими теориями являются теория компромисса и теория иерархии. Для второго типа исследований можно также выделить два направления. Первое направление является некоторым углубленным анализом факторов, влияющих на структуру капитала. Исходя из получившейся модели, на основе положительных или отрицательных взаимосвязей, делается логический вывод о преобладании одной из описательных теории на определенном рынке. В работе (Березинец, Размочаев 2010) тестировалась гипотеза о том, что российские компании формируют структуру капитала согласно модели иерархии. Сравнивая ожидаемую взаимосвязь между зависимыми и независимыми переменными и протестированную, авторы пришли выводу о том, что гипотеза верна. Если рассматривать рынок Китая, то можно отметить исследование (Tong, Green, 2005). Кроме традиционных факторов в анализ были включены так же дивиденды. Авторы, объясняя логическое включение данной переменной, ссылаются на (Baskin 1989). По его мнению, положительная связь между прошлыми дивидендами и сегодняшним финансовым рычагом компании попадает под объяснение теории иерархии. В результате, (Tong, Green, 2005) при тестировании моделей получили обратную связь между доходностью и ключевым соотношением и положительную в случае с дивидендами. Во втором типе исследований разрабатываются и тестируются специфические исследовательские модели, привязанные к определенной концепции выбора структуры капитала компании. К примеру, Ивашковская, Макаров (2010), описывая этот тип 11 исследований, говорят, что согласно теории порядка финансирования, компании в первую очередь используют внутренние источники финансирования, а затем прибегают к заемным средствам. «Таким образом, в большинстве случаев размер долга отражает накопленный финансовый (внутренний) дефицит, а изменение долга – финансовый дефицит текущего периода». Такая модель строится на том, что компания покрывает накопленный дефицит за счет новых заимствований. Таким образом, возможна модель: ∆𝐷𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐷𝐸𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 , (2) где: ∆𝐷𝑖𝑡 − приращение долга i-й компании в год t; 𝐷𝐸𝐹𝑖𝑡 – финансовый дефицит i-й компании в год t; 𝛽 – коэффициент перед переменной дефицита; 𝛼 – постоянный член; 𝜀𝑖𝑡 – остаточный член для i-й компании в год t . В работе (Shyam-Sunder, Myers, 1999) используется именно такая модель для тестирования гипотезы. По задумке авторов, в случае, если теория порядка финансирования верна, то коэффициент 𝛽 равен 1, а построянный член 𝛼 будет равен нулю. Это будет значить, что накопленный дефицит финансируется за счет новых долговых обязательств. Дефицит в работе определяется как 𝐷𝐸𝐹𝑡 = 𝐷𝐼𝑉𝑡 + 𝑋𝑡 + ∆𝑊𝑡 + 𝑅𝑡 − 𝐶𝑡 , (3) где: 𝐷𝐼𝑉𝑡 – дивидендные платежи; 𝑋𝑡 - затраты на капитал; ∆𝑊𝑡 - прирост оборотного капитала; 𝑅𝑡 – часть долгосрочного долга, выплачиваемая в текущем периоде; 𝐶𝑡 - операционный денежный поток. Таким образом, финансовый дефицит компании отображается как положительная величина. Авторы используют в выборке не только положительные значения дефицита, но и отрицательные. По их мнению, при наличии свободных денежных средств компании досрочно погашают долговые обязательства. Другие авторы не согласны с этой теорией, так как такое поведение возможно и не характерно для компаний. Исследование (Adedeji 2001) посвящено тому же вопросу, однако на рынке Великобритании. Расчет положительной переменной отображает недостаток во внутренне выработанных финансах, следовательно, необходимость во внешнем финансировании. Таким образом, только положительное значение переменной дефицита дает необходимую информацию для исследования. Отрицательные значения переменной показывают средства доступные для инвестирования или дачи в долг. В контексте работы (Adedeji, 2001) таким значениям 12 было присвоено значение нуля, так как они не являются ни дефицитом внутренних фондов, ни необходимым внешним финансированием для покрытия дефицита. Кроме того, (Adedeji, 2001) говорит о том, что присутствие негативных значений переменной DEF в выборке уменьшит влияние переменной на получение новых долговых обязательств. На сегодняшний день существует довольно ограниченный спектр эмпирических работ, которые объединяют как исследование детерминант структуры капитала и тестирование теории выбора структуры капитала. Одной из таких работ можно назвать (Ивашковская, Солнцева, 2007). Проводимый анализ детерминант и теорий дает более полную картину происходящего на Российском рынке. Авторы тестировали две гипотезы: о том, что структура капитала российских компаний формируется в соответствии с теорией иерархи и о том, что структура формируется в соответствии с теорий компромисса. Объединив два направления эмпирических тестов, Ивашковская и Солнцева пришли к выводу, что нельзя отрицать ни одну из выдвинутых гипотез. 13 2.Постановка исследовательской проблемы Очевидно, поведенческие особенности фирм в отношении финансового рычага компании возникают под влиянием различных факторов. В таком случае встает проблема различия факторов на разных рынках капитала. Изучив факторы, можно объяснить, какая из теории наиболее полно описывает выбор оптимальной структуры. На сегодняшний день все больше и больше исследователей заинтересованы в проблеме различий между развитыми и развивающимися рынками капитала. Развивающиеся рынки - это страны, которые имеют некоторые характеристики развитых стран, но еще не являются развитыми. Такими странами обычно называют те страны, которые в будущем могут стать развитым рынком, или те, что были в прошлом. Термин «развивающиеся рынки» впервые был введен в 1981 году основателем, главным председателем, и инвестиционным директором ООО «Менеджмент Развивающихся Рынков» (Emerging Markets Management L.L.C) Энтони ван Агтмаелом.(Antoine van Agtmael). Он пытался создать «Фонд третьего мира» для инвестирования в акции развивающихся стран, но его предложение собрать деньги всегда получало отказ. Журнал «The Economist» цитирует Энтони ван Агтмаела: «По крайней мере, я создал термин, который звучит более позитивно и бодро: развивающиеся рынки. «Третий мир» предлагает стагнацию, развивающиеся рынки предлагают прогресс, подъем и динамику». На сегодняшний день существует множество перечней стран с развивающимися рынками, которые были составлены ведущими компаниями на рынке финансовых услуг. К примеру, составлением списков занимаются S&P, MSCI, FTSE Group, IMF, Dow Jones & Company. Однако в чем все списки согласуются, так это то, что такие страны как Бразилия, Индия, Россия и Китай являются странами с развивающимися рынками капитала. Существует название для группы этих стран: BRIC.(по первым буквам названий стран). Спектр эмпирических исследований рынков капитала Бразилии, Индии и Китая довольно обширен. Структура капитала Российских компаний остается неизученной. Однако на основе уже проведенных исследований можно сделать выводы о характеристике Российского рынка как растущего рынка. Аналитики разделяют факторы, которые влияют на структуру капитала развивающихся рынков, на факторы внешней и внутренней среды компании. Факторы, определяемые внешней средой компании, обычно ассоциируются с общей развитостью рынков, юридической системой, коррупцией, макроэкономической нестабильностью и степенью информационной прозрачности. 14 2.1 Факторы, определяемые внешней средой Рынки капитала. Характеристикой развивающихся рынков является неразвитость рынков капитала и кредитно-денежных институтов. Поэтому компании могут быть ограничены в доступе к источникам финансирования капитала. К примеру, Наталья Делькур (Delcoure, 2007)в своей работе рассказывает про банковский сектор Российской Федерации, где политика государства привела к созданию сотни банков. В итоге, отсутствие доверия банков друг другу и заемщикам, а также Центральному банку РФ приводит к тому, что банковский сектор во многом не может выполнять базовые функции финансового посредника. Делькур считает банковский сектор самым слабым звеном в Российской программе реформ после кризиса 1998 года. С точки, зрения фондового рынка Делькур (Delcoure, 2007) отмечает, что страны с переходной экономикой, а именно Польша, Словакия, Российская Федерация и Чехия, имеют отношение капитализации фондового рынка к ВВП ниже 3%. Этот показатель позволяет судить о том, что активность на фондовом рынке весьма мала в общем проценте от ВВП. Правовая система. В развивающихся странах уровень правовой системы достаточно низкий по сравнению с развитыми странами, так как правовая система находится в процессе становления. Делькур (Delcoure, 2007) отмечает, что система не ориентирована на рынок. Коррупция. Во многих работах отмечается, что в развивающихся странах уровень коррупции выше, чем в развитых. Макроэкономическая нестабильность. Страны с развивающимися рынками капитала обычно характеризуются высоким темпом инфляции и макроэкономической нестабильностью. Это вызывает неопределенность и риск для потенциальных инвесторов. Делькур (Delcoure, 2007) отмечает, что в России уровень инфляции весьма высок, хотя такие страны как Чехия, Словакия смогли справиться с инфляционным давлением. Информационная прозрачность. В большинстве развивающихся странах требования к раскрытию информации и учетной политике достаточно низкие. В исследовании Standard & Poor’s делается вывод об информационной прозрачности Российских компаний на основе индекса транспарентности. В 2005 году этот индекс составил 50%, и имел положительную тенденцию. Однако, аналитики делают вывод о том, что компании с наилучшими показателями прозрачности придерживаются высоких стандартов, но не прогрессируют. 15 2.2 Факторы, определяемые внутренней средой В основном в своих работах исследователи выделяют два наиболее влиятельных фактора внутренней среды: структура собственности и уровень корпоративного управления. Структура собственности. Компании, которые работают на развивающихся рынках капитала, как правило, имеют высокую концентрацию собственности. Кроме, того государственное участие в капитале компаний, остается на высоком уровне. В исследовании (К. Шпренгер, 2010) говорится, что доля участия государства в Российских компаниях довольна высока. Может показаться, что государственный сектор имеет тенденцию к снижению. Однако, в работе представлены доказательства того, что государство принимает более заметное участие в средних и крупных компаниях. Корпоративное управление. Многие исследователи отмечают слабое корпоративное управление в компаниях на развивающихся рынках капитала. Кроме того, в управление компаниями часто вовлечены друзья и родственники собственника. 2.3 Гипотезы В целом, в том, что Российский рынок, является растущим рынком, нет сомнений. Однако нельзя сказать однозначно, возможно ли ставить Россию в один ряд с другими развивающимися рынками. Как уже упоминалось ранее, в основном на растущих рынках капитала присутствует сильная отрицательная взаимосвязь между долгом и доходностью компаний. Это факт означает, что компании, имеющие высокий доход, используют все внутренние источники финансирования и только потом прибегают к использованию долга. Таким образом, выдвинем гипотезу: В целом, в том, что Российский рынок, является растущим рынком, нет сомнений. Однако нельзя сказать однозначно, возможно ли ставить Россию в один ряд с другими развивающимися рынками. 2.3 Применимость теории иерархии в России Поведение менеджеров в соответствии с теорией иерархии является наиболее распространенным в России. Если проанализировать характеристики теории иерархии, обозначенные в работе (Myers, 1984), в российских условиях то можно выделить следующие черты. 16 В России предпочтение финансирования компаний за счет внутренних собственных средств, по сравнению с финансированием за счет внешних обусловлено следующими обстоятельствами: Внутренние источники финансирования как правило имеют нулевую стоимость в отличие от внешних. Использование внутренних источников практически не несет риска, по сравнению с внешними источниками Использование внутренних источников также не требует раскрытия дополнительной информации со стороны компании. Как правило, дивидендная политика фирм описывается в учредительных документах компании, и фирмы стараются придерживать этой политики, если у компании остается нераспределенная прибыль. В случае изменения дивидендной политики, стоимость акций фирмы как правило снижается, что не в интересах акционеров. При увеличении дивидендных выплат фундаментальная стоимость акции должна также вырасти. Однако только часть инвесторов сочтут эту информацию достоверной и оценят акцию рассматриваемой компании с большей фундаментальной стоимостью. Другая часть инвесторов поставит под сомнение способности фирмы по увеличению дивидендных выплат и оценят акцию по старой цене. Таким образом, изменение дивидендной политики фирмы может привести к недооценке акций. Российские заемные ресурсы достаточно дороги и предоставляются только под большие гарантии (залог лучшей части основных фондов, залог крупного пакета акций, перевод счетов на обслуживание к кредитору и т.д.). Хотя это и может вынудить российские компании при первой возможности гасить полученные кредиты, нельзя говорить однозначно о такой тенденции. Упомянутая выше работа (Adedeji, 2001) приводят разумные доводы, что полученные свободные средства могут быть распределены в другом направлении. Если же у компании появляются свободные денежные средства, то они направляются на инвестиции в надежные ценные бумаги (возможно даже с минимальным доходом), а при ограниченном наборе таких бумаг в России в настоящее время, зачастую предприятия просто хранят свободные денежные ресурсы на счетах в банках. В условиях российской экономики применение такой черты, как преимущественное использование заемного капитала перед внешним собственным капиталом, не возможно непосредственно. Все из-за отличий российского рынка от стран с развитыми рынками капитала. В первую очередь это касается соотношения стоимости капитала и риска. Поэтому если требуется внешнее финансирование, то следует отметить то, что менеджеры 17 выбирают источник с наименьшим риском и стоимостью, но это не обязательно кредитные линии или облигации. 2.4 Гипотезы Основываясь на предыдущих суждениях, выдвинем гипотезу: H: Российские компании делают выбор о структуре капитала в соответствии с теорией иерархии. Для тестирования гипотезы необходимо провести анализ по двум направлениям. Первое направление предполагает построение регрессий выявляющих взаимосвязь между детерминантами структуры капитала и финансовым рычагов компаний. На основе корреляции между этими переменными, впоследствии будет сделан логический вывод о преобладании той или иной теории, которая описывает поведение при выборе структуры капитала. Для первого направления тестирования мы оцениваем модель вида (1). Суммируя результаты предыдущих исследований необходимо выделить то, что существует набор факторов, который подходит для всех развивающихся рынков. Таким образом, исследуемая модель предстает в таком виде: Lit = α + β1 Tangibility + β2 Size + β3 Profitability + εit , (5) где:𝐿𝑖𝑡 – показатель финансового рычага i-й компании в год t; Tangibility – доля материальных активов; Size – размер компании; Profitability – доходность компании; α– постоянный член; β – вектор коэффициентов перед детерминантами; εit – остаточный член для i-й компании в год t . Рассмотрим предлагаемые коэффициенты с точки зрения теорий, объясняющих выбор структуры капитала. Размер компании. В соответствии с теорией иерархии большие компании обычно раскрывают больше информации аутсайдерам. Компании с меньшими проблемами асимметрии информации обычно имеют больше собственного капитала, чем заемного; следовательно, мы можем ожидать отрицательную корреляцию между размером и финансовым рычагом. Доходность компании. компании предпочтут В соответствии с теорией иерархии высокодоходные использовать внутренние 18 источники финансирования. Следовательно, мы ожидаем, отрицательную корреляцию. С другой стороны, в соответствии с теорией компромисса высокодоходные компании имеют более высокую способность экономить на долгах. Следовательно, такие компании будут предпочитать долг, другим источникам финансирования, а значит, мы можем ожидать положительную корреляцию. Доля материальных активов. Согласно теории компромисса, компании используют материальные активы в качестве залога для получения займа. Таким образом, компании предоставляют гарантии возврата долга в случае возникновения трудностей. Соответственно, чем больше у компании материальных активов, тем больше долговой нагрузки компания может на себя взять. Это означает, что можно ожидать прямую связь. Обобщенная информация по взаимосвязям отображена в Таблице 1 Таблица 1 Детерминанты структуры капитала Детерминанта Размер компании Доходность Доля материальных активов Для проверки Теоретическая концепция Ожидаемая связь Теория компромисса Положительная Теория иерархии Отрицательная Теория компромисса Положительная Теория иерархии Отрицательная Теория компромисса Положительная Теория иерархии Отрицательная гипотезы о теории иерархии необходимо выдвинуть и протестировать гипотезы о влиянии детерминант на структуру капитала. На основе логических выводов о предположительной взаимосвязи выдвинем гипотезы: 1. Доходность российских компаний имеет обратную корреляцию с финансовым рычагом компаний. 2. Размер российских компаний имеет обратную корреляцию с финансовым рычагом компаний. 3. Доля материальных активов российских компаний имеет обратную корреляцию с финансовым рычагом компаний. Второе направление исследования опирается на построение специфической модели. В этом случае, также необходимо будет проанализировать коэффициенты перед независимой переменной и константой. 19 Для этого направления строится модель типа (2). А именно: ∆𝐷𝑖𝑡 = 𝛼 + 𝛽𝐷𝐸𝐹𝑖𝑡 + 𝜀𝑖𝑡 , (6) где: ∆𝐷𝑖𝑡 − приращение долга i-й компании в год t; 𝐷𝐸𝐹𝑖𝑡 – финансовый дефицит i-й компании в год t; 𝛽 – коэффициент перед переменной дефицита; 𝛼 – постоянный член; 𝜀𝑖𝑡 – остаточный член для i-й компании в год t . В случае если теория иерархии присутствует на рынке, то весь дефицит должен финансироваться за счет приращения долга. На основе этой модели так же выдвигается гипотеза: 4. Если компания следует теории финансирования при выборе структуры капитала, то дефицит капитала финансируется за счет долга, тогда в модели (2) β = 1, а α = 0 20 3.Методология исследования 3.1 Описание выборки Для первого типа исследования была взята выборка, отвечающая следующим требованиям: 1. Компании не должны принадлежать к финансовому сектору экономики. 2. Акции у компаний должны котироваться на бирже. Такие компании имеют достаточную свободу средств в выборе источников финансирования. Следовательно, они наиболее подходят для исследования. 3. Оборот компании превышает 20 миллионов евро. Этот критерий является техническим и позволяет отобрать компании, удовлетворяющие вышеуказанному аргументу. Кроме того, такие компании имеют отчетности по международным стандартам финансовой отчетности. 4. Наличие наблюдений по переменным с 2008 по 2011 год. Этот критерий позволит создать сбалансированную панель, чтобы избежать применения специальных методов оценивания, необходимых при несбалансированной выборке. Временной горизонт составляет 4 года. Срок в 5 лет является типичным для данного рода исследований, однако доступ к данным был ограничен 2011 годом с одной временной границы. С другой, выборка, начинающаяся с 2008 года, позволит избежать структурных сдвигов, которые могли бы появиться вследствие Мирового финансового кризиса. Получившаяся выборка состоит из 452 компаний. Данные были взяты из лаборатории эмпирических корпоративных финансов НИУ-ВШЭ Пермский филиал. Вследствие последнего критерия о сбалансированности панели, в выборку не была включена такая переменная как налоговая экономия не связная с заемным капиталом. Эта переменная имела слишком много недостающих данных об амортизационных отчислениях компаний. Исследования структуры капитала выявили ряд переменных отвечающих за уровень долга в компании. По этой причине, было решено протестировать три разных варианта финансового рычага. Таким образом, становится возможным определить наиболее подходящую переменную для российских компаний. Разные зависимые переменные также помогут проверить робастность оценок. Переменные уровня долга или зависимые переменные: STDA – отношение краткосрочного долга к балансовой стоимости совокупных активов компании 21 LTDA – отношение долгосрочного долга к балансовой стоимости совокупных активов компании DA – отношение суммы краткосрочного и долгосрочного долга к совокупным активам компании. Независимые переменные: Мы рассмотрим влияние трех переменных: Tan – отношение материальных активов к совокупным активам компании Lnsales – переменная отображающая размер компании. Рассчитывается как натуральный логарифм к выручке компании. Roa – доходность компании. Рассчитывается как отношение прибыли до уплаты налогов и процентов к совокупным активам компании. Переменная, отображающая налоговую экономию не связанную с заемным капиталом, не будет включаться в исследование из-за критерия номер 4, описанного выше. Для второго типа тестирования гипотезы, из-за недостаточности данных из первого источника, необходимо было заново собрать данные. Данные были взяты из аналитической базы FIRA. Всего было собрано данных по 64 компаниям по самым крупным отраслям российского рынка. К этой выборке были применены следующие критерии для отбора: 1. Нефинансовый сектор деятельности 2. Данные за 2011 год. Более свежие данные брать не следует, так как предыдущее тестирование будет ограничиваться 2011 годом. 3. Оборот компании превышает 20 миллионов евро Всего было собрано данных по 64 компаниям по самым крупным отраслям российского рынка. Однако выберем другую оценку дефицита компании. В работе (Ивашковская, Солнцева, 2007) внутренний финансовый дефицит оценивается как сумма инвестиционного денежного потока и уплаченных дивидендов за вычетом операционного денежного потока. Зависимые переменные. Как и в предыдущем направлении анализа, зависимыми переменными будут выступать краткосрочный, долгосрочный и совокупный долг. Однако, здесь будет использоваться приращение долга нормированное на совокупные активы. DLD – разница между долгосрочными обязательствами за 2010 и 2011 год, нормированными на совокупные активы за соответствующий период. 22 DSTD – разница между краткосрочными обязательствами за 2010 и 2011 год, нормированными на совокупные активы за соответствующий период. DDA – разница между совокупными обязательствами за 2010 и 2011 год, нормированными на совокупные активы за соответствующий период. Независимые переменные. В этом направлении анализа будет использоваться только одна независимая переменная. Def - сумма инвестиционного денежного потока и уплаченных дивидендов за вычетом операционного денежного потока. Кроме того, эту переменную так же пронормируем на величину совокупных активов. Это поможет нам определить точное изменение обязательств компании. На первый взгляд может показаться, что у компании прирост долга, однако с одновременным увеличением совокупных активов, долговая нагрузка оказывается снижена. В случае дефицита компании, эта переменная положительна. Компании с профицитом, т.е. с отрицательным значением переменной мы придаем значение нуля, однако не убираем из исследования. Аргументы в пользу замены значения приведены автором (Adedeji,2001). 3.2 Описательная статистика В таблице 2 представлена описательная статистика структуры капитала российских компаний за период наблюдения. Таблица 2 Описательная статистика показателей структуры капитала 2008 2009 2010 2011 Минимум (20082011) Долгосрочный долг по отношению к совокупным активам 9,44% 10,23% 11,67% 10,62% 0,00% 77,22% 15,41% Краткосрочный долг по отношению к совокупным активам 27,72% 24,60% 22,49% 37,35% 0,00% 89,67% 21,69% Совокупный долг по отношению к совокупным активам 37,15% 34,83% 34,16% 47,97% 0,00% 89,67% 25,23% Среднее значение по годам Максимум (20082011) Станд. отклоне ние Минимальное значение краткосрочного долгосрочного и совокупного долга равны нулю. Бывает, что компании не прибегают к финансированию за счет внешних источников. Безусловно, эти показатели не исключаются из наблюдения, так как выборка 23 должна быть репрезентативной. Как и ожидалось, стандартное отклонение у краткосрочного долга выше, чем у долгосрочного. На сегодняшний день, Российские компании больше предпочитают краткосрочные займы в качестве инструмента финансирования. Краткосрочный и долгосрочный долг характеризуются высокой степенью волатильности. На данный момент нельзя выявить какую-то тенденцию в динамике краткосрочного и долгосрочного долга. Описательная статистика структуры капитала по отраслям представлена в Таблице 3. Таблица 3 Описательная статистика показателей структуры капитала компаний в отраслевом разрезе Отрасль LTDA 1 Строительство и недвижимость 2 3 4 5 STDA DA 4,41% 36,51% 40,92% Обрабатывающие производства, С/х, охота, лес, рыболовство 13,59% 27,41% 40,99% Добыча электроэнергии, газа, воды, ТЭК, полезных ископаемых 12,18% 26,36% 38,54% 12,59% 25,75% 38,34% 12,17% 26,87% 39,04% Услуги Оптовая и розничная торговля; ремонт изделий Как и ожидалось, во всех отраслях присутствует довольно большая доля краткосрочного долга. Меньше всего краткосрочные займы используются в отрасли услуги. Что же качается долгосрочного долга, то лидером по его использованию являются обрабатывающие производства. Если сравнить результаты с предыдущими исследованиями, то в работе (Ивашковская, Солнцева, 2007), то за период с 2002 по 2005, обрабатывающие производства занимали не лидирующую позицию по объемам заемных обязательств. Отношение совокупного долга к совокупным активам в этой отрасли на тот момент составляло 43%. Лидером на этот период была отрасль производство с 63% совокупного долга. Сравнивая показатели за два отрезка времени, становится очевидным, что российские компании имеют тенденцию к снижению долговой нагрузки. Однако за 2010-2011 год краткосрочный долг в компаниях повысился, что повысило и общую долговую нагрузку. 24 3.3 Анализ детерминант структуры капитала компаний Для выявления взаимосвязей необходимо построить корреляционную матрицу переменных. Был применен метод расчета корреляции коэффициентом Пирсона. Результаты корреляционного анализа приведены в Таблице 4. Таблица 4 Коэффициент корреляции между переменными DA LTDA STDA LNSALES ROA TAN DA 1,00 0,52 0,79 0,26 -0,22 -0,26 LTDA 0,52 1,00 -0,11 0,12 -0,14 0,13 STDA 0,79 -0,11 1,00 0,21 -0,16 -0,39 LNSALES 0,26 0,12 0,21 1,00 -0,02 -0,05 ROA -0,22 -0,14 -0,16 -0,02 1,00 -0,01 TAN -0,26 0,13 -0,39 -0,05 -0,01 1,00 Коэффициент корреляции между независимых переменных не превышает 5% по модулю. Это означает, что при построении модели, мультиколлинеарность не будет проблемой. Если обратить внимание на взаимосвязи между зависимыми и независимыми переменными, то связь принимает более высокое значение, однако о сильном или слабом влиянии того или иного параметра пока говорить нельзя. Регрессионный анализ будет выполнен в два шага. Первый шаг- это анализ кросссекционных данных за каждый год, второй – анализ панельных данных по общей выборке. После удаления выбросов в выборке осталось 303 компании. Для начала необходимо проанализировать данные за год в отдельности. Результат анализа кросс-секциионных представлен в Таблице 5 и Таблице 6. Таблица 5 Суммарные результаты анализа детерминант структуры капитала. Кросссекционные данные за 2008 и 2009 2008 LTDA STDA 0,015* 0,045*** ROA -0,28*** -0,34** TAN 0,08* -0,36*** LNSALES 2009 DA LTDA 0,061*** STDA DA 0,02** 0,037*** 0,056*** -0,28*** -0,29** -0,40*** -0,69*** -0,62*** 0,108*** -0,25*** -0,14** 25 Таблица 6 Суммарные результаты анализа детерминант структуры капитала. Кросссекционные данные за 2008 и 2009 2010 LTDA STDA 2011 DA LTDA STDA DA LNSALES 0,023** 0,032*** 0,056*** 0,026*** 0,035*** 0,062*** ROA -0,30** -0,42*** -0,72*** -0,23** -0,55*** -0,78*** TAN 0,097** -0,29*** -0,19*** 0,068** -0,54*** -0,47*** Необходимо заметить, что модели регрессий, оцененные методом МНК и полученные коэффициенты по кросс-секционным данным были значимы, на уровне значимости 1%. Однако, в это же время коэффициент детерминации варьировался от 6 до 27. Это является довольно низким показателем, так как означает, что модель описывает довольно мало наблюдений. В рамках анализа панельных данных для каждой модели проведем оценку трех видов регрессий: сквозная (Pooled) регрессия, регрессия с фиксированными эффектами, регрессия со случайными эффектами. При работе с панельными данными всегда возникает проблема, какую модель (обычная регрессия, фиксированный или случайный эффект) следует выбрать. На содержательном уровне разницу между моделями можно интерпретировать следующим образом. Обычная модель предполагает, что у экономических единиц нет индивидуальных различий, и в некоторых простых ситуациях такое предположение оправдано. В модели с фиксированным эффектом считается, что каждая экономическая единица уникальна и не может рассматриваться как результат случайного выбора из некоторой генеральной совокупности. Такой подход вполне справедлив, когда речь идет о странах, крупных регионах, отраслях промышленности, больших предприятиях. Если же объекты попали в панель «случайно» в результате выборки из большой совокупности, то приемлемой является модель со случайным эффектом. 26 Результаты по моделям, учитывающим как временные эффекты, так и кросссекционные представлены в Таблице 7. Таблица 7 Суммарные результаты анализа детерминант структуры капитала. Панельные данные. Сквозная модель LTDA STDA Случайные эффекты DA LTDA STDA Фиксированные эффекты DA LTDA STDA DA 0,02*** 0,04*** 0,06*** 0,01** 0,07*** 0,09*** -0,01 0,05*** 0,03** ROA -0,27*** -0,46*** -0,74*** -0,16*** -0,45*** -0,61*** -0,08 -0,3*** -0,38*** TAN 0,09*** -0,36*** -0,27*** 0,10*** -0,25*** -0,10*** 0,11*** -0,08 0,03 4,8% 21% 17% 2,20% 10% 11% 68% 73% 82% LNSALES Коэффициент детерминации В моделях с фиксированными эффектами коэффициент детерминации намного больше, это означает, что модель описывает большее количество данных. Однако в этом случае возникает проблема со значимостью некоторых переменных. Для выбора наилучшей модели проведем тест Хаусмана. Нулевая гипотеза в этом тесте состоит в том, что модель со случайными эффектами предпочтительнее. Альтернативная гипотеза предполагает состоятельность модели с фиксированными эффектами, а значит предпочтительность этой модели. При проведении теста оказалось, что модели не содержат временных эффектов. Это означало бы, что тест проводить не допустимо, так как он не дал бы результатов, на которые можно полагаться. Для того чтобы избежать ситуации, где тест невозможен, и в виду отсутствия случайных временных эффектов, исключим параметр временных эффектов из построения модели. Результаты теста представлены в Таблице 8. Таблица 8 Результаты теста Хаусмана Значение статистики LTDA 7,08 (0,06) STDA 50,6 (0,00) DA 37,3 (0,00) Вывод предпочтительнее модель с фиксированными эффектами на уровне значимости 10% предпочтительнее модель с фиксированными эффектами на уровне значимости 1% предпочтительнее модель с фиксированными эффектами на уровне значимости 1% 27 Тест Хаусмана выявил, что в данном случае для панельных данных модель с фиксированными эффектами эффективнее. Кроме того, эта модель имеет наиболее благоприятный коэффициент детерминации. В общем случае результаты по модели с фиксированными кросс-секционными эффектами можно увидеть в Приложении 1 и Приложении 2. В результате можно сказать, что взаимосвязь между ключевым соотношением и переменными такова: Размер компании имеет положительную и слабую взаимосвязь Доходность имеет отрицательную и сильную корреляцию Доля материальных активов Рассмотрим влияние детерминант на структуру капитала по отраслям. Была взята переменная совокупного долга (DA). Результаты тестирования представлены в Таблице 9. Таблица 9 Влияние детерминант на структуру капитала в отраслевом разрезе. Панельные данные Отрасль Lnsales Roa Tan 1 Строительство и недвижимость + - + 2 Обрабатывающие производства, С/х, охота, лес, рыболовство + - - 3 Добыча электроэнергии, газа, воды, ТЭК, полезных ископаемых + - + 4 Услуги + - + 5 Оптовая и розничная торговля; ремонт изделий + - - Примечание: плюс обозначает положительную корреляцию с финансовым рычагом, минус - отрицательную Из таблицы видно, что знак корреляции по переменным размера компании и доходности совпадает с предыдущим анализом. Что же касается материальных активов, то здесь результат двоякий. 28 3.4 Специфическая модель В рамках тестирования гипотезы по специфической модели оценивается кросссекционные данные методом МНК. Из выборки не удаляются выбросы в виду маленького количества наблюдений. Результаты оценки представлены в Таблице 10. Таблица 10 Специфическая модель. Оценка методом МНК Значимость (F-stat) Значимость коэффициента тест Уайта DSTD не значима не значим гетероскедастичность DLD значима значим DDA значима значим Коэффицие нт бета Коэффицие нт альфа -0,026 -0,01 гомоскедастичность 0,511 -0,02 гомоскедастичность 0,538 -0,03 Применение поправки в форме Уайта не принесло результатов в отношении значимости модели краткосрочного долга. Очевидно, что в этом случае нельзя полагаться на оценку коэффициента. Так как коэффициент получился не значимым можно считать, что фирмы не финансируют дефицит за счет краткосрочных займов. 29 4.Результаты Тестирование по анализу детерминант структуры капитала не выявило ни подтверждения выдвинутой гипотезы, ни её опровержения. Если сравнивать ожидаемую связь согласно одной из двух теорий выбора структуры капитала и результирующую связь, то доходность компании сильно влияет на структуру капитала. То есть, в отношении доходности менеджеры принимают решение согласно теории иерархии. Что же касается размера компании, то здесь скорее работает теория компромисса. Большие компании имеют больше доступа к получению заемного капитала, как и шансов его выплатить. Значит, менеджеры учитывают риск, что у маленьких компаний возникают финансовые проблемы чаще, чем у больших. Влияние доли материальных активов двояко. С одной стороны по общей выборке доля материальных активов имеет обратную связь с финансовым рычагом, но анализ отраслей показал, что в некоторых случаях это не так. Таким образом можно сказать, что первая гипотеза обозначенная в постановке проблемы подтверждается, вторая не подтверждается, третья – не подтверждена. При тестировании специфической модели гипотеза, по факту, была опровергнута. Коэффициент бета перед дефицитом не равен единице, как и альфа не равно нулю. Однако, отвержение гипотезы о том, что российские компании делают выбор о структуре капитала в соответствии с теорией иерархии, не означает, что компании делают выбор в соответствии с теорией компромисса. По результатам оценки, российские компании не опираются на краткосрочные займы для финансирования дефицита компании. В то же время, краткосрочный долг занимает немалую часть в совокупном долге. В специфической модели гипотеза была отвергнута. Однако на основе анализа детерминант структуры капитала, авторы все-таки склоняются к тому, что на российском рынке преобладает теория иерархии. Кроме того, в специфической модели не может быть учтено поведение менеджеров в отношении распределения средств. Заемные средства могут не направляться на инвестиционные проекты, в то время как внутренние источники компаний не всегда используются полностью. Коэффициент бета не равен единице, но по переменным долгосрочного и совокупного долга, он больше 0,5. Коэффициента альфа, или константа не равна нулю, но сильно к нему приближена. На основе этих суждений можно сделать вывод о том, что гипотеза о преобладании теории иерархии на российском рынке частично подтверждена. 30 Заключение В основе финансовой политики компании должно лежать четкое понимание ключевых факторов, влияющих на структуру капитала фирмы. В результате проведенного исследования была установлена статистически значимая связь между выбранными внутрифирменными факторами и показателями долговой нагрузки фирмы. Долговые источники финансирования в среднем не превышают 50% капитала фирмы. Кроме того, отличительной особенностью российских фирм является превалирование краткосрочного долга над долгосрочным. Нельзя выявить какую-то определенную тенденцию в динамике долга, но за 2010 - 2011 год заметно резкое повышение долговой нагрузки. Однако тот факт, что краткосрочный долг занимает большую долю в совокупном долге не означает, что компании финансируют за счет этих средств дефицит. Такой результат был выявлен на примере построения модели, объясняющей дефицит компании. Модель, построенная на основе связи краткосрочного долга и дефицита компании, оказалось не значимой. Из этого можно сделать вывод о том, что менеджеры либо используют эти средства для финансирования источников инвестиционных финансирования проектов, приходится на либо основная кредиторскую доля краткосрочных задолженность перед поставщиками и подрядчиками организации. В данном исследовании выдвинута и протестирована гипотеза, согласно которой финансовые решения фирм принимаются в соответствии с теорией иерархии. Следует отметить ограничения проведенного исследования, которые в первую очередь связаны с недостатком необходимых данных. Построение моделей на основе сбалансированной выборки панельных данных с одной стороны упрощает исследование, с другой ставит жесткое ограничение в отношении пропущенных данных. В следствии, в модели не учтены такие факторы, как ограничения со стороны предложения финансовых ресурсов, налогообложение фирм, налоговый щит не зависящий от заемного капитала, однако авторы рассматривают их включение в модель как продолжение данного исследования. Кроме того, при построении специфической модели было выявлено, что на практике коэффициенты в модели не могут принимать то значение, чтобы доказать гипотезу о теории иерархии. То есть коэффициент бета не может быть строго равен единице, а альфа нулю. В связи с этим возникает вопрос о модификации модели для учета таких параметров как поведение менеджеров при распределении финансовых средств. 31 Список литературы 1. Ивашковская И.В., Макаров П.В. «Действуют ли классические концепции выбора капитала развивающихся рынках? Эмпирический анализ компаний Восточной и Центральной Европы, Корпоративные финансы» (2010) №15 47-62 2. Березинец И.В., Размочаев А.В., Волков Д.Л. (2010) «Финансовые решения Российских компаний: Результаты эмпирического анализа», Вестник СанктПетербургского Университета, серия 8 выпуск 1 3. Кочетыгова Ю., Попивщий Н., Швырков О., Казаков Д., Кузьмина О., Розанова А. (2005) «Исследование информационной прозрачности российских компаний 2005г.: прогресс продолжается, но в основном за счет менее прозрачных компаний», Служба рейтингов корпоративного управления Standard & Poor’s При поддержке Московской межбанковской валютной биржи (ММВБ) 4. Шпренгер К. (2010) «Государственная собственность в российской экономике», Международный институт экономики и финансов (МИЭФ), ГУ ВШЭ, Москва. Журнал Новой Экономической Ассоциации № 6 стр.120 5. Adedeji, A. (2001), « A cross-sectional test of pecking order hypothesis against static tradeoff theory on UK» , University of Birmingham Working Paper. 6. Baskin, J. B. (1989) «An empirical investigation of the pecking order hypothesis» , Financial Management, 18, 26–35. 7. Booth, L., Aivazian, V. (2001), Demirguc-Kunt A., Maksimovic V. «Capital Structures in Developing Countries» , Journal of Finance, 56 (2001) 87–130 8. Chakraborty I. (2010), «Capital structure in an emerging stock market: The case of India» , Research in International Business and Finance 24, (2010) 295-314 9. Delcoure, N. (2007), «The determinants of capital structure in transitional economies. International Review Of Economics and Finance» , 16 (2007) 400-415 10. «Jensen M. C., Meckling W. H. (1976) Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure» , Journal of Financial Economics (1976) Vol. 3. N 4. p. 305–360. 11. Kraus A. A, Litzenberger R. H. (1973) «State-Preference Model of Optimal Financial Leverage» Journal of Finance (1973) Vol. 28. N 4. . стр. 911–922 12. Miller, M. H. (1991). «Financial Innovations and Market Volatility» , Cambridge, Massachusetts: Blackwell Publishers 13. Myers S. C. (1984) «The Capital Structure Puzzle», The Journal of Finance (1984) Vol.39.N3. p.575–592 32 14. Nivorozhkin E. (2002) «Capital structures in emerging stock markets : The case of Hungary» , The Developing Economies, XL-2 (June 2002): 166–87 15. Rajagopal S. (2011), «The portability of capital structure theory: Do traditional models fit in an emerging economy?», Journal of Finance and Accountancy,(2011) 1-17 16. Tong G. Green C.J. « Pecking order or trade-off hypothesis? Evidence on the capital structure of Chinese companies» , Applied Economics, 2005, 37, 2179–2189 17. Frank M. Z., Goyal V. K. (2005), «Trade off and Pecking Order Theories of Debt Handbook of Corporate Finance: Empirical Corporate Finance» , Handbooks in Finance Series, Elsevier/North-Holland, Chapter 7, 2005 18. Journal “The Economist” Ins and Outs from/ the Special report: Globalization/ 18 сентября 2008/ Электронный ресурс [http://www.economist.com/node/12080703] 19. Shyam-Sunder, L., Myers, S. «Testing Static Tradeoff against Pecking Order Models of Capital Structure» , Journal of Financial Economics, 51 (1999) 219–244. 33 Приложение 1 Таблица 1 Модель с фиксированными кросс-секционными эффектами. Зависимая переменная – совокупный долг DA Coefficient Std. Error LNSALES 0,13 0,01 0,00 ROA -0,61 0,07 0,00 TAN 0,06 0,05 0,28 -0,19 0,07 Статистика модели 0,01 Variable C Prob. 0,78 Prob(Fstatistic) Akaike info criterion -1,22 0,12 Schwarz criterion 0,07 R-squared 0,84 Adjusted R-squared S,E, of regression 0,00 Таблица 2 Модель с фиксированными кросс-секционными эффектами. Зависимая переменная – долгосрочный долг LTDA Coefficient Std. Error LNSALES 0,00 0,01 0,79 ROA -0,11 0,05 0,05 TAN 0,12 0,04 0,00 0,07 0,05 0,14 Variable C Prob. Статистика модели R-squared Adjusted R-squared S,E, of regression 0,76 Prob(Fstatistic) 0,00 0,68 Akaike info criterion -1,84 0,09 Schwarz criterion -0,55 34 Приложение 2 Таблица 3 Модель с фиксированными кросс-секционными эффектами. Зависимая переменная – краткосрочный долг STDA Coefficient Std. Error LNSALES 0,13 0,01 0,00 ROA -0,50 0,08 0,00 TAN -0,07 0,05 0,23 C -0,26 0,07 0,00 Variable Prob. Статистика модели R-squared Adjusted Rsquared S,E, of regression 0,76 Prob(Fstatistic) 0,00 0,68 Akaike info criterion -1,13 0,12 Schwarz criterion 0,16 35