Моделирование структуры капитала инвестиционно-строительной деятельности

Шевченко Анастасия Александровна

Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 http ://naukovedenie. ru/ Том 7, №3 (2015) http://naukovedenie.ru/index.php?p=vol7-3 URL статьи: http://naukovedenie.ru/PDF/87EVN315.pdf DOI: 10.15862/87EVN315 (http://dx.doi.org/10.15862/87EVN315)

УДК 336.7+658.1

Шевченко Анастасия Александровна

ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный строительный университет»

Россия, Ростов-на-Дону1 Ассистент Кандидат экономических наук E-mail: fiolenta@hotmail.com РИНЦ: http://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=648824

Моделирование структуры капитала инвестиционно-строительной деятельности

1 344022 г. Ростов-на-Дону, ул. Социалистическая, д. 162, к. 4304

Аннотация. В статье представлены результаты исследования принципов формирования структуры капитала строительных компаний, осуществляющих деятельность в условиях развитых и развивающихся стран, реализованного методом корреляционно-регрессионного анализа. В качестве детерминантов структуры капитала проанализированы следующие факторы: рентабельность, риск, темп роста, налоговая нагрузка, размер компании, структура активов, цикличность экономического развития. Установлено, что строительные компании развитых стран формируют структуру капитала под действием традиционного набора исследуемых детерминантов (рентабельность, риск, налоговая нагрузка, темп роста, размер и структура активов); цикличность экономики не оказывает воздействия на выбор источников финансирования строительными компаниями. Для строительных компаний в развивающихся странах в результате проведенного анализа было установлено меньшее количество значимых детерминантов (по сравнению с компаниями развитых стран), что объясняется следующими факторами: (i) ограниченные возможности мобилизации внешних источников финансовых ресурсов вследствие неразвитости кредитных институтов и финансового рынка; (ii) неравные возможности формирования капитала по причине дифференциации заемщиков / эмитентов по величине активов (выручки), финансовому состоянию и репутации; (iii) высокие макроэкономическая нестабильность и зависимость от мировых финансовых рынков, формирующие предпосылки для возникновения рисков финансирования.

Ключевые слова: структура капитала; теория компромисса; теория иерархии; строительные компании; развитые и развивающиеся страны; корреляционно-регрессионный анализ; эконометрическая модель; детерминанты структуры капитала; рентабельность; риск.

Ссылка для цитирования этой статьи:

Шевченко А.А. Моделирование структуры капитала инвестиционно-строительной деятельности // Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» Том 7, №2 (2015) http://naukovedenie.ru/PDF/87EVN315.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. DOI: 10.15862/87EVN315

Исследование проблемы выбора источников финансовых ресурсов и формирования их оптимального соотношения имеет большое значение не только для отдельной компании, руководство которой в конкретный временной период осуществляет выбор между источниками заемного и собственного капитала и их характеристиками (срочность, платность, величина), но и для отрасли и экономики в целом. Отсутствие развитой финансовой инфраструктуры и правовых оснований затрудняют доступ к определенным каналам финансирования и, как следствие, угнетают финансовую активность предприятий и сдерживают экономическое развитие [1].

При финансировании и кредитовании строительно-подрядных предприятий большое значение имеют ряд обстоятельств:

1) данный процесс связан со значительными объемами привлекаемых финансовых ресурсов, которые являются основой успешного инициирования, реализации строительного проекта и ввода готового объекта недвижимости в эксплуатацию;

2) успешное осуществление строительного процесса требует равномерного и обоснованного распределения финансовых ресурсов во времени, поскольку отдельные фазы и этапы финансового цикла строительного проекта / объекта имеют значительную временную продолжительность [14].

В связи с этим при кредитовании и финансировании строительных компаний необходимо учитывать как величину привлекаемых источников капитала, так и временной период их доступности (предоставления).

Строительные компании, цикличность деятельности которых является вмененной характеристикой, идиосинкратически чувствительны к конъюнктурным изменениям и среднеотраслевым рискам [17] и должны стремиться к минимизации принимаемых рисков финансирования, т. е. сокращению используемых долговых обязательств. Высокий уровень заемных средств (> 50 %) в общей сумме источников капитала может иметь негативные последствия для деятельности строительной компании [9, с. 241-244]:

• рост денежного потока кредиторам (предназначенного для обслуживания долга) регламентирует направления использования генерируемых денежных средств предприятия, которые могут быть инвестированы в поддержание качества или рост активов;

• увеличение рисков структуры капитала, которые приведут к снижению инвестиционной привлекательности и стоимости акций компании, а следовательно, трудностям привлечения источников финансирования за счет дополнительной эмиссии долевых ценных бумаг;

• обострение агентского конфликта «акционеры—кредиторы», поскольку строительная компания будет вынуждена принимать условия основных поставщиков капитала — кредиторов — в ущерб интересам собственников предприятия [13];

• чувствительность к стоимости долгового обслуживания и росту процентных ставок;

• сокращение прибыли в результате роста затрат на выплату процентов и, как следствие, сокращение доходов акционеров и ограниченные возможности их увеличения;

• ухудшение кредитного рейтинга предприятия приведет к росту репутационных рисков и отразится в стоимости долевых ценных бумаг;

• рост издержек финансовых затруднений и увеличение вероятности банкротства предприятия.

Доступные строительно-подрядному предприятию альтернативы решений в отношении привлечения и использования финансовых и нефинансовых ресурсов имеют различное влияние на ожидаемые финансовые результаты [15,16], поэтому должны учитываться в процессе стратегического и краткосрочного целеполагания.

Принятие решений о методах финансирования деятельности строительного предприятия может быть описано адекватной экономико-математической моделью, которая позволит оценить последствия принятых управленческих решений, выявить причины изменения эффективности деятельности и финансового состояния и обнаружить их взаимосвязь с целевыми финансовыми индикаторами и результатами деятельности.

Для реализации исследования детерминантов и принципов формирования структуры капитала субъектов строительно-подрядной деятельности была сформирована исследовательская выборочная совокупность, состоящая из 235 единиц — крупнейших подрядных организаций мира (globalplayers) из 44 стран за 7-летний период — 2005-2011 гг. [21].

Целевая структура капитала компании (уровень долговой нагрузки) формируется под влиянием множества признак-факторов, и их рассмотрение и анализ являются важным этапом исследования особенностей формирования и корректирования структуры капитала. Набор объясняющих переменных, используемых в научных исследованиях, может быть обширным [25,26,29,37], либо ограничиваться лишь ключевыми из них [27,34,36].

Таким образом, проведение анализа структуры капитала исследуемых строительных компаний, который направлен на выявление набора признак-факторов, значимо воздействующих на формирование и оптимизацию структуры капитала, требует введения и обоснования ряда зависимых и независимых переменных.

В качестве показателей, измеряющих величину заемного капитала (долговых обязательств) строительного предприятия, будут использованы несколько вариантов расчета уровня долговой нагрузки, а именно: долг к активам (D/A), долгосрочный долг к активам (LTD/A), краткосрочный долг к активам (STD/A), долг к собственному капиталу (D/E), долг к совокупному капиталу (D/C).

Значительное внимание к этой группе показателей объясняется тем, что для их расчета используются балансовые данные о стоимости обязательств и собственного капитала компании. В пользу применяемой методики следует привести аргумент С. Майерса (Myers, 1977), что менеджмент компании ориентирован на показатель балансового левериджа (book leverage) в силу того, что:

1) долговые обязательства обеспечиваются преимущественно существующими (установленными) активами (assets in place), нежели будущими инвестиционными возможностями;

2) показатель рыночного левериджа (market leverage) ненадежен в качестве отражения корпоративной политики финансирования по причине значительной подверженности рыночной волатильности [31, с. 150].

Анализ набора детерминантов структуры капитала субъектов строительно-подрядной деятельности позволит выявить наиболее значимые зависимые переменные, отражающие

принципы и особенности долговой политики отдельного подрядного предприятия, и считать полученные результаты анализа устойчивыми и репрезентативными.

Необходимо отметить, что все перечисленные меры заемного финансирования применялись ранее в эмпирических исследованиях структуры капитала. В частности, показатель левериджа (D/A) и его вариации (LTD/A, STD/A) были исследованы в работах Л. Бута [и др.] (Booth et al., 2001), Н. Делькур (Delcoure, 2007), Дж. Чен (Chen, 2004), коэффициенты D/E и D/C использовались в работах Р. Раджан и Л. Зингалес (Rajan, Zingales, 1995) и Ш. Титмана и Р. Весселса (Titman, Wessels, 1988).

Необходимо отметить, что качественные показатели структуры капитала — показатели D/E и D/C — являются одновременно индикатором финансового состояния компании. Каждый из этих показателей демонстрирует, какая часть капитала, привлеченного для осуществления деятельности отдельной компанией, принадлежит акционерам, и какая приходится на долю кредиторов.

Исследование особенностей формирования структуры капитала строительно-подрядного предприятия предполагает рассмотрение следующих ключевых факторов: рентабельность, риск, размер компании, темпы роста, условия налогообложения, структура активов и фаза экономического цикла, — которые составляют традиционный набор детерминантов структуры капитала и являются достаточными для установления принципов и выявления тенденций формирования и оптимизации структуры капитала строительных компаний.

Описание влияния, оказываемого исследуемыми детерминантами на принятие строительными компаниями решений в отношении источников финансирования, представлено ниже.

Рентабельность: уникальность продукции строительного производства и, как следствие, высокорисковость подрядной деятельности обязывают строительные компании отказываться от использования значительного объема заемных источников финансирования, поэтому ожидается выявление обратной связи между показателями рентабельности и структурой капитала.

Риск: строительные компании, характеризующиеся волатильными денежными потоками (подверженные более высокому риску), будут иметь более низкий показатель долговой нагрузки. Поскольку исследуемые компании относятся к крупнейшим в отрасли и регионе, в котором осуществляют подрядную деятельность, они отличаются стабильностью формирования денежных потоков в краткосрочном периоде и, как следствие, меньшим уровнем риска, поэтому предполагается, что риск не является значимым фактором формирования структуры капитала строительных компаний, либо будет доказана обратная зависимость риска и левериджа.

Размер компании: крупные строительные компании обладают лучшей деловой репутацией даже в развивающихся экономиках, поскольку демонстрируют большую транспарентность и отличаются меньшими издержками финансовой неустойчивости, а следовательно, предпочитают долговое финансирование. В данном исследовании предполагается, что размер строительного предприятия оказывает положительное влияние на его леверидж.

Темпы роста: строительным компаниям, отличающимся высокими темпами роста в прошлых периодах, в большей степени необходимо привлечение дополнительных источников финансовых ресурсов в связи с растущими инвестиционными потребностями, поэтому, согласно логике данного исследования, ожидаемая взаимосвязь между темпами роста и уровнем долговой нагрузки будет положительной.

Налоги: высокий уровень налогообложения стимулирует использование заемного капитала строительными компаниями в связи с возможностью уменьшения налогооблагаемой прибыли (эффекта «налогового щита»), поэтому ожидается прямая зависимость между показателями структуры капитала и уровнем налогообложения.

Структура активов: особенности осуществления строительно-подрядной деятельности обуславливают «тяжелую» структуру активов строительных компаний, предоставляя широкие возможности использования долговых источников, поэтому предполагается прямая связь данного детерминанта и степени использования заемного финансирования.

Однако, следуя основным принципам финансирования активов, предусматривается, что активы компании с длительным сроком полезного использования должны формироваться за счет долгосрочных источников финансирования (собственного капитала и долгосрочных обязательств). Следовательно, предполагаемую в данном исследовании связь между левериджем компании и величиной материальных (внеоборотных) активов следует уточнить следующим образом: ожидается положительная зависимость детерминанта структуры активов от показателей использования совокупного долга и долгосрочного долга и отрицательная — от показателя степени использования краткосрочных долговых источников.

Фаза экономического цикла: временной фактор, отличающийся трудностями оценки, также включается в модели при тестировании детерминантов и теорий структуры капитала. В данном исследовании в качестве показателя фазы экономического цикла будет введена фиктивная переменная, описывающая принадлежность данных финансовой отчетности к кризисному периоду 2008-2009 гг. Предполагается, что уровень использования долговых обязательств строительными компаниями должен обратно зависеть от рыночных колебаний.

Полный перечень признак-факторов (зависимых и независимых переменных), используемых для исследования структуры капитала, их описание, количественные метрики и методика расчета, а также ожидаемое воздействие согласно выдвигаемым целям исследования приведены в таблице 1.

Таблица 1

Детерминанты структуры капитала субъектов строительно-подрядной деятельности

Детерминант Обозна чение Ожидаемое влияние Финансовый показатель

Описание Методика расчета

Зависимые переменные

Долг D/A Совокупный леверидж D/A = Долг Активы

D/E Гиринг D/E = Долг Собственный капитал

D/C D/C = Долг Капитал

Долгосрочный долг LTD/A Долгосрочный леверидж LTD' \ - Долгосрочный долг Активы

Краткосрочный долг STD/A Краткосрочный леверидж CTD'\ - Краткосрочный долг Активы

Детерминант Обозна Ожидаемое Финансовый показатель

чение влияние Описание Методика расчета

Независимые переменные

Рентабельность ROA - активов ROA = EBIT Активы

OPM - операционная (продаж) OPM = EBIT Объем продаж

Риск (волатильность доходов) o(S) - Изменчивость выручки от продаж , ч о (Объем продаж) о (S)= v ' Активы

ü(EBIT) - Изменчивость операционной прибыли о (EBIT ) = 0 (ЕМГ) Активы

Темпы роста GR + Темп роста активов Активы - Активы^ GR = Активы

Логарифм

lg(A) + стоимости совокупных lg ( A) = log10 ( Активы)

Размер фирмы активов

Логарифм

lg(S) + объема выполненных работ lg (S) = log10 ( Объем продаж)

TR + Ставка налога тр _ Налоги EBT

Налоги на прибыль

Долговой налоговый щит

VTS + VTS = Процентный долг х TR

Структура активов Tang + Доля внеоборотных активов ^ Внеоборотные активы Активы

Фиктивная

Цикличность Cr _ переменная стадии Í1, если 2008 - 2009 гг. Cr = ^ [0, если иначе

экономического

цикла

Примечание: EBIT (англ. earnings before interest and taxes) — прибыль до уплаты процентов

и налогов или операционная прибыль.

Набор перечисленных факторов является достаточным для выявления и обоснования значимых влияющих переменных (детерминантов) и принятия гипотезы о распространении положений конкретной теории структуры капитала (теории компромисса, теории иерархии) на финансовые решения, принимаемые исследуемыми субъектами (строительными компаниями развитых и развивающихся стран).

Для анализа описанных детерминантов и содержательной интерпретации принципов формирования структуры капитала будет сформулирован и протестирован ряд гипотез:

1. Структура капитала строительных компаний формируется под воздействием традиционного набора детерминантов (рентабельность (ROA, OPM), риск (a(S),

c(EBIT)), темпы роста активов (GR), размер компании (lg(A), lg(S)), налогообложение (TR, VTS), структура активов (Tang)), а также дополнительной переменной, характеризующей стадию экономического цикла (Cr).

2. Строительные компании транзитивных и развивающихся экономик при выборе источников финансирования руководствуются иными принципами, нежели подрядные организации в развитых странах, т.е. предполагается, что окончательный набор детерминантов для групп развитых и развивающихся стран будет различным по значимости факторов и, возможно, направлению воздействия. При этом ожидаемое влияние, обуславливаемое спецификой исследуемых субъектов и условиями осуществления строительно-подрядной деятельности, указано при описании объясняющих переменных и приведено в таблице 1.

3. Тестирование теорий структуры капитала на данных строительных компаний не продемонстрирует влияние положений конкретной теоретической модели (теории компромисса, теории иерархии) на финансовые решения исследуемых субъектов; предполагается, что закономерности выбора источников финансирования и оптимизации структуры капитала строительно-подрядных предприятий описываются отдельными положениями различных теоретических концепций.

Построение модели структуры капитала субъектов строительно-подрядной деятельности направлено на выявление ключевых мотивов решений, принимаемых менеджментом компании в отношении выбора источников финансирования и оптимизации их рисковой и срочной структуры.

Эмпирическое исследование структуры капитала строительного предприятия методически сводится к следующим этапам:

1) анализ факторов (детерминантов), значимо воздействующих на принятие решений о финансировании;

2) последующее тестирование признанных значимыми факторов на соответствие современным теориям структуры капитала (теории компромисса и теории иерархии);

3) построение модели инвестиционно-строительного финансирования, направленной на выявление тенденции формирования структуры капитала, свойственной строительным компаниям, функционирующим в условиях конкретного типа экономики. При этом модель включает факторы, описывающие политику строительного предприятия в отношении привлечения источников финансовых ресурсов и формирования их соотношения в соответствии с положениями современных теоретический концепций структуры капитала [22].

Анализ принципов формирования структуры капитала строительных компаний будет проводиться на основании показателей деятельности в разрезе отдельных предприятий в течение нескольких лет, поэтому для построения и оценивания эконометрической модели будет использован метод панельных данных (panel data).

Сводная статистика зависимых и независимых переменных, которые будут использованы для анализа структуры капитала, для выборочной совокупности и групп строительных компаний развитых и развивающихся стран представлена в таблице 2 и

включает в себя количество анализируемых переменных, средние, минимальные и максимальные значения, а также стандартное отклонение и медиану.

Таблица 2

Сводная дескриптивная статистика исследуемых переменных по выборке в целом, группам развитых и развивающихся стран, 2005-2011 гг.

Переменная N X Ме Ох Min Max

Выборка в целом

D/A 1645 0,56 0,57 0,18 0,05 1,51

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

D/E 1645 3,14 1,88 12,78 -84,16 469,30

D/C 1645 0,63 0,66 0,19 0,05 1,54

игом. 1645 0,14 0,10 0,14 0,00 0,94

STD/A 1645 0,42 0,41 0,19 0,02 0,91

ROA 1645 0,05 0,05 0,06 -0,42 0,50

OPM 1645 0,07 0,06 0,46 -12,39 9,43

1645 0,34 0,22 0,46 0,00 11,25

а^П) 1645 0,05 0,03 0,11 0,00 3,36

GR 1645 0,14 0,05 0,35 -0,81 6,30

lg(A) 1645 6,21 6,22 0,75 2,85 8,60

lg(S) 1645 6,10 6,16 0,8 2,39 8,45

TR 1645 0,28 0,26 0,75 0,00 26,21

VTS 1645 0,05 0,03 0,14 0,00 3,45

Tang 1645 0,38 0,35 0,20 0,01 0,98

Cr 1645 0,29 0,00 0,45 0,00 1,00

Развитые страны

D/A 1036 0,56 0,58 0,18 0,07 1,51

D/E 1036 2,90 2,09 5,76 -84,16 79,32

D/C 1036 0,65 0,68 0,19 0,08 1,54

LTD/A 1036 0,13 0,09 0,14 0,00 0,94

STD/A 1036 0,43 0,43 0,19 0,02 0,89

ROA 1036 0,05 0,05 0,07 -0,42 0,50

OPM 1036 0,07 0,05 0,32 -1,21 9,43

1036 0,35 0,23 0,51 0,01 11,25

а^П) 1036 0,22 0,03 2,50 0,00 62,50

GR 1036 0,11 0,04 0,30 -0,76 4,68

lg(A) 1036 6,31 6,30 0,65 3,90 7,78

ДО) 1036 6,29 6,33 0,61 2,85 7,73

TR 1036 0,31 0,27 0,92 0,00 26,21

VTS 1036 0,05 0,02 0,16 0,00 3,45

Tang 1036 0,37 0,35 0,20 0,01 0,98

Cr 1036 0,29 0,00 0,45 0,00 1,00

Развивающиеся страны

D/A 609 0,55 0,57 0,19 0,05 0,95

D/E 609 3,55 1,64 19,62 -21,41 469,30

D/C 609 0,60 0,62 0,19 0,05 1,25

игом 609 0,15 0,11 0,14 0,00 0,75

STD/A 609 0,41 0,38 0,20 0,04 0,91

ROA 609 0,05 0,05 0,06 -0,16 0,38

OPM 609 0,07 0,07 0,63 -12,39 2,96

Переменная N X Me Ох Min Max

o(S) 609 0,34 0,19 0,38 0,00 2,87

o(EBIT) 609 0,25 0,05 1,29 0,01 19,19

GR 609 0,19 0,10 0,42 -0,81 6,30

lg(A) 609 6,04 6,05 0,88 2,85 8,60

lg(S) 609 5,78 5,82 0,96 2,39 8,45

TR 609 0,24 0,23 0,30 0,00 4,50

VTS 609 0,06 0,03 0,09 0,00 1,74

Tang 609 0,40 0,36 0,21 0,03 0,98

Cr 609 0,29 0,00 0,45 0,00 1,00

Исследование и характеристика взаимосвязей показателей структуры капитала компании и влияющих факторов будет проводиться с использованием метода корреляционно-регрессионного анализа.

Сила и направление влияния признак-факторов на показатели структуры капитала могут быть измерены путем вычисления парного коэффициента корреляции Пирсона — меры линейной зависимости двух факторов, — который позволяет учесть не только направление, но и величины отклонений исследуемых переменных.

Построение и анализ корреляционной матрицы для строительных компаний развитых и развивающихся стран, а также выборке в целом позволит выделить детерминанты, воздействующие на формирование структуры капитала субъектов строительно-подрядной деятельности, а также для факторов, представленных двумя показателями (мерами) (рентабельность, риск, размер компании), — выбрать из них наиболее значимый.

Значимость отдельных факторов является основанием включения в целевую регрессионную модель структуры капитала инвестиционно-строительной деятельности, а также обеспечит высокое качество и полезность тестируемого уравнения регрессии [12, с. 50; 20, с. 122].

Качественная характеристика силы (тесноты) связи явлений в зависимости от значения коэффициента корреляции определяется согласно шкале Чеддока. Оценка статистической значимости парного коэффициента корреляции Пирсона будет проведена путем проверки гипотезы о статистически незначимом отличии коэффициента корреляции от нуля с использованием ^критерия Стьюдента [10, с. 265-266].

Корреляционная матрица зависимых и объясняющих переменных по выборке в целом и по группам компаний развитых и развивающихся стран приведена в таблице 3.

Таблица 3

Корреляционная матрица зависимых и независимых переменных структуры капитала строительных компаний выборочной совокупности, групп развитых

и развивающихся стран

Признак-фактор Б/Л Б/Е D/C LTD/A STD/A

Выборочная совокупность в целом

ROA 0,47 -0,49 0,41 -0,87' 0,72'

OPM 0,55 -0,65 0,40 -0,64 0,66

o(S) 0,78' -0,50 0,81' -0,81' 0,89'

o(EBIT) 0,78' -0,50 0,81' -0,81' 0,89'

GR 0,10 -0,14 0,01 -0,58 0,35

lg(A) -0,79' 0,49 -0,82' 0,81' -0,90'

lg(S) -0,70' 0,47 -0,77' 0,73' -0,81'

Признак-фактор D/A D/E D/C LTD/A STD/A

TR 0,45 -0,25 0,27 -0,35 0,46

VTS 0,90' -0,41 0,82' -0,29 0,72'

Tang -0,81' 0,32 -0,78' 0,89' -0,95'

Развитые страны

ROA 0,77й -0,45 0,71ш -0,74ш 0,83''

OPM 0,63 0,17 0,55 -0,16 0,52

o(S) 0,70ш -0,51 0,80u -0,75ш 0,78''

ü(EBIT) 0,70ш -0,51 0,80u -0,75ш 0,78''

GR 0,31 0,10 0,19 -0,49 0,40

lg(A) -0,84u 0,56 -0,90' 0,83й -0,91'

lg(S) -0,61 0,57 -0,72ш 0,75ш -0,71ш

TR 0,66 -0,11 0,51 -0,26 0,57

VTS 0,90' -0,24 0,88' -0,36 0,78''

Tang -0,97' 0,37 -0,93' 0,75ш -0,97'

Развивающиеся страны

ROA -0,69ш -0,13 -0,87u -0,81й 0,19

OPM -0,41 -0,55 -0,74ш -0,71ш 0,33

o(S) 0,08 -0,45 -0,18 -0,80й 0,81''

g(EBIT) 0,08 -0,45 -0,18 -0,80й 0,81''

GR -0,46 -0,15 -0,49 -0,68ш 0,26

lg(A) -0,15 0,46 0,12 0,73ш -0,81й

lg(S) -0,20 0,44 0,07 0,65 -0,78й

TR 0,05 -0,52 -0,19 0,19 -0,14

VTS 0,20 -0,17 -0,02 0,28 -0,09

Tang 0,50 -0,09 0,54 0,78й -0,32

Примечания:

' — уровень значимости 1 %; " — уровень значимости 5 %; "' — уровень значимости 10 %.

Анализ корреляционных взаимосвязей между переменными позволил выделить следующие закономерности:

1. На структуру капитала строительных компаний всей выборочной совокупности, определяемую коэффициентами D/A, LTD/A, STD/A, D/C, значимо воздействуют следующие факторы (р = 0,01): риск, размер компании, структура активов и величина долгового налогового щита. Показатель рентабельности активов значим только для показателей использования долгосрочных и краткосрочных обязательств.

2. Для компаний развитых стран значимыми оказались все исследуемые факторы, кроме темпа роста активов. При этом для уровня совокупных долговых обязательств незначимым оказался размер компании, выраженный логарифмом выручки, а для долгосрочного долга — уровень налогообложения, выраженный величиной долгового налогового щита.

3. Для уровня долговой нагрузки подрядных предприятий, осуществляющих деятельность в развивающихся странах, было выявлено меньше значимых факторов:

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

• уровень суммарного долга зависит лишь от фактора рентабельности, измеряемого коэффициентом рентабельности активов;

• величина долгосрочных обязательств зависит от всех рассматриваемых факторов, кроме налогообложения;

• значимыми для уровня краткосрочных обязательств являются факторы риска в деятельности фирмы и ее размер;

• для показателя долговой нагрузки, выраженного отношением долга и капитала (D/C), значим фактор рентабельности предприятия.

4. Примечательно, что для показателя структуры капитала, выражаемого коэффициентом D/E, значимые влияющие признак-факторы отсутствуют. Это объясняется тем, что данный показатель, в отличие от других мер долга, не является «структурным», а демонстрирует взаимоотношение ключевых источников финансирования, одновременное увеличение или уменьшение которых нивелирует изменения в структуре капитала строительной компании [39].

Таким образом, в качестве мер левериджа будут использованы четыре показателя: D/A, D/C, LTD/A и STD/A, — которые корректно отражают изменения структуры капитала строительного предприятия и могут быть аппроксимированы наилучшим образом.

Различия между значимыми объясняющими переменными для строительных компаний развитых и развивающихся стран могут быть интерпретированы в терминах финансовых характеристик, подтверждаемых результатами эмпирических исследований и количественным анализом показателей строительных компаний развивающихся (транзитивных) экономик по сравнению с развитыми (структура активов и источников их финансирования, формирование денежных потоков, система источников и направлений использования денежных средств и

др) [23].

Из показателей рентабельности в тестируемую модель будет включен коэффициент рентабельности активов (ROA), продемонстрировавший большую значимость по сравнению с операционной рентабельностью продаж. Последний коэффициент незначим для выборки в целом, а также для компаний развитых стран и значим на уровне p = 0,1 для субъектов развивающихся стран (для коэффициента рентабельности активов p = 0,05).

Используемые меры риска (волатильность выручки от продаж и прибыли до выплаты процентов и налогов) значимо воздействуют на показатели долговой нагрузки (p = 0,01 для выборочной совокупности в целом, p = 0,05 для строительных компаний развивающихся стран, p = 0,05 и p = 0,1 для показателей левериджа предприятий развитых стран) являются дублирующими, поэтому итоговым показателем будет выбран отражающий изменчивость выручки от продаж (a(S)), поскольку учитывает формирование денежных потоков от производственной (строительной) деятельности и чувствителен к колебаниям экономической конъюнктуры.

Показатель темпа роста активов (GR) не связан с детерминантами структуры капитала строительных предприятий развитых стран, однако значимо воздействует (р = 0,1) на показатель доли долгосрочных заимствований компаний развивающихся стран, поэтому также будет использоваться для построения и оценивания уравнения регрессии.

В качестве детерминанта размера компании будет выбран логарифм активов (lg(A)), демонстрирующий для компаний развитых стран большую значимость (p = 0,01 и p = 0,05) по сравнению с показателем логарифма выручки от продаж (p = 0,1). Для развивающихся стран показатель, рассчитываемый на основании логарифма стоимости активов, также значим для долгосрочного и краткосрочного долга, а показатель логарифма выручки от продаж — только для краткосрочного долга.

Как характеризующий уровень налогообложения строительной компании показатель эффективной налоговой ставки (TR) будет исключен из целевой модели, поскольку не оказывает значимого влияния на показатели долговой нагрузки как для строительных компаний выборки в целом, так и для групп развитых и развивающихся стран. В качестве оцениваемого фактора регрессионного уравнения будет использована величина долгового налогового щита (VTS), значимо воздействующая на показатели долговой нагрузки выборочной совокупности в целом (p = 0,01) и строительных предприятий развитых стран (p = 0,01 и p = 0,05).

Показатель структуры (степени материальности) активов (Tang) значимо влияет на показатели долговой нагрузки выборочной совокупности в целом (p = 0,01) и исследуемых строительных предприятий развитых стран (p = 0,01 и p = 0,05), а также на показатель уровня долгосрочных заимствований для компаний развивающихся стран (p = 0,05), поэтому будет включен в итоговую регрессионную модель.

Таким образом, тестирование и анализ итогового уравнения регрессии будет осуществляться в отношении следующих зависимых переменных — показателей уровня долговой нагрузки (левериджа) строительного предприятия:

• долг к активам (D/A);

• долг к капиталу (D/C);

• долгосрочный долг к активам (LTD/A);

• краткосрочный долг к активам (STD/A).

В качестве независимых переменных (детерминантов) структуры капитала строительных компаний в оцениваемое уравнение регрессии будут включены:

• коэффициент рентабельности активов (ROA);

• показатель риска, измеряемый волатильностью выручки от продаж (a(S));

• логарифм активов (lg(A)) как индикатор размера компании;

• темп роста активов (GR);

• величина долгового налогового щита (VTS), характеризующая уровень налогообложения строительной компании;

• показатель, отражающий структуру (степень материальности) активов (Tang);

• фиктивная переменная стадии экономического цикла (Cr).

Исследование корреляционных зависимостей между детерминантами структуры капитала (показателями долговой нагрузки) и отдельными влияющими признак-факторами должно быть дополнено исследованием эффектов, оказываемых независимыми переменными в совокупности, которое может быть реализовано посредством построения и оценки уравнения множественной линейной регрессии [11, c. 417].

Базовое регрессионное уравнение структуры капитала строительных компаний может быть описано моделью панельных данных с фиксированными эффектами [3, c. 197; 19, c. 282]:

yu =а + X'ltp + slt, (1)

где у — структура капитала i-ro строительного предприятия в момент времени t, i = l, 235; t = l, 7;

X'it — набор влияющих факторов;

е — случайная ошибка;

а, / — оцениваемые параметры модели.

С учетом результатов проведенного корреляционного анализа в отношении исследуемых строительных предприятий данная модель может быть специфицирована следующим образом:

y = а + ROAA + а (S)й З2 + OR/ + lg (Л)и /4 + VTS/ + Tang/ + Cr/ + е. (2)

Для оценки влияния на структуру капитала управленческих решений прошлых периодов также будет построена и оценена регрессионная модель с лагом t-1 для влияющих признак-факторов:

У it =а + XUZ + e-i (3)

или:

Уи = а + ROAu-i/i + а (S )и 1 /2 + OR-/ + lg (А)й_ 1 /4 + VTSU / + Tangu_J6 + Сгм/7 + ^. (4)

Полученные значения параметров регрессионной модели позволят выделить значимые признак-факторы, обуславливающие формирование структуры капитала строительного предприятия, а также определить направление и величину их воздействия. Окончательный набор значимых объясняющих переменных позволит сформулировать выводы о распространении действия теорий структуры капитала (теории компромисса и теории иерархии) в отношении исследуемых субъектов строительно-подрядной деятельности, в соответствии с положениями которых ими осуществляется выбор источников финансирования, формирование и корректирование их соотношения.

Оптимальностью уравнения регрессии выступает критерий наилучшей аппроксимации функции F(X'), практическим воплощением которого выступает критерий минимума суммы квадратов (least squares) [7, c. 46]:

S = £е2 = £(У и -a-3X'u)2 = min. (5)

г=1 г=1

Построение уравнения регрессии для реализации указанного критерия будет осуществляться путем определения коэффициентов а и в методом наименьших квадратов, для которого выполняются следующие условия применимости (условия Гаусса-Маркова) [10, с. 311-312]:

1. Случайная величина s распределена нормально с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией.

2. Гомоскедастичность данных — дисперсии случайных величин Si одинаковы для всех точек данных.

3. Отсутствие автокорреляции — случайные величины si независимы между собой.

4. Случайные величины Si независимы от факторов X'.

5. Отсутствие мультиколлинеарности — между компонентами независимой переменной Х' отсутствует сильная линейная зависимость.

Выполнение условий Гаусса-Маркова гарантирует несмещенность, состоятельность и эффективность вычисленных значений параметров а и в оцениваемой регрессионной модели (BEST — Best Linear Unbiased Estimators).

Проверка выполнимости условий Гаусса-Маркова будет проведена с помощью тестирования статистических гипотез и анализа статистических показателей (таблица 4) [2, с. 40; 10, с. 265-266, 312-316].

Таблица 4

Статистические методы проверки результатов на робастность

Условие Статистическая гипотеза / показатель Оценочный критерий

Гомоскедастичность Тест на основе рангового коэффициента корреляции Спирмена ( г ) t-критерий Стьюдента

Отсутствие автокорреляции Тест на независимость остатков — статистика Дарбина-Уотсона (Б') 1,5 < DW < 2,5

Отсутствие мультиколлинеарности Парные коэффициенты корреляции t-критерий Стьюдента

Независимость случайной величины Si от факторов X' Парные коэффициенты корреляции t-критерий Стьюдента

Распределение случайной величины е Правило 3 а е(X - 3а; X + 3а)

Адекватность и качество функции регрессии будут проверены путем тестирования гипотезы о значимости коэффициента детерминации R2 (F-тест) [5, c. 66-67; 37, с. 62], а также методом Бокса-Уэтса [7, с. 325] и посредством проверки гипотез для коэффициентов уравнения регрессии а иß [18, c. 555-557].

В таблице 5 и таблице 6 представлены результаты оценивания регрессионных моделей вида (2) и (4), соответственно; также приведено предполагаемое направление воздействия на зависимые переменные D/A, D/C, LTD/A, STD/A согласно теориям структуры капитала (компромисса и иерархии) и выдвигаемой исследовательской гипотезе. Также для определения полезности уравнения регрессии указаны значения коэффициента детерминации R2, F-статистики и отношения Бокса-Уэтца; для проверки выполнимости условий Гаусса-Маркова приводятся значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена rs и статистики Дарбина-Уотсона (DW).

Таблица 5

Статистическое оценивание регрессионной модели для строительных компаний выборочной совокупности и групп развитых и развивающихся стран

Детермина нт Ожидаемое воздействие Строительные компании Строительные компании

все развиты е развива ющиеся все развиты е развива ющиеся

TO* PO* H0 D/A D/C

ROA + — — -0,563i -0,477i -0,916i -0,582i -0,449i -1,059i

a(S) - + — 0,060i 0,051i 0,090i 0,059i 0,045i 0,112i

GR — + + 0,027u 0,049i 0,000 0,011 0,036ш -0,002

lg(A) + — + 0,107 0,106i 0,111i 0,120i 0,122i 0,116i

VTS + — + 0,179i 0,131i 0,395i 0,188i 0,140i 0,430i

Tang + + + -0,320i -0,329i -0,329i -0,320i -0,330i -0,295i

Cr — — — 0,015 0,008 0,024 0,011 0,005 0,019

R2 0,910 0,913 0,910 0,923 0,928 0,919

Детермина нт Ожидаемое воздействие Строительные компании Строительные компании

все развиты е развива ющиеся все развиты е развива ющиеся

F-стат 2368,597 1543,399 868,834 2804,571 1888,308 972,246

DW 1,765 1,820 1,609 1,782 1,813 1,673

rs -0,097 -0,119 -0,110 -0,099 -0,131 -0,114

Отношение

Бокса- 93,874 52,554 60,534 95,519 52,962 63,432

Уэтца

TO* PO* H0 LTD/A STD/A

ROA + — — -0,238i -0,339i -0,030 -0,325s -0,137ш -0,885s

a(S) — + — -0,035i -0,028i -0,068s 0,095s 0,079s 0,158s

GR — + + 0,027i 0,037i 0,017 0,000 0,012 -0,017

lg(A) + — + 0,010i 0,009i 0,012s 0,097s 0,098s 0,099s

VTS + — + 0,130i 0,051s1 0,465s 0,050 0,081u -0,070

Tang + + + 0,237 0,267i 0,179s -0,558s -0,597s -0,508s

Cr — — — 0,003 0,004 -0,001 0,012 0,004 0,025ш

R2 0,598 0,594 0,649 0,870 0,876 0,871

F-стат 348,134 214,942 159,029 1566,236 1037,523 580,715

DW 1,814 1,945 1,616 1,934 2,075 1,594

rs -0,034 -0,058 -0,042 -0,107 -0,124 -0,104

Отношение

Бокса- 89,649 42,561 77,169 109,237 62,604 52,895

Уэтца

Примечания:

* — теория компромисса (trade-off theory); ** — теория иерархии (pecking order theory); i — уровень значимости 1 %; " — уровень значимости 5 %; "' — уровень значимости 10 %.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Таблица 6

Статистическое оценивание регрессионной модели с лаггированными переменными для строительных компаний выборочной совокупности и групп развитых

и развивающихся стран

Детермина нт Ожидаемое воздействие Строительные компании Строительные компании

все развиты е развива ющиеся все развиты е развива ющиеся

TO* PO* H0 D/A D/C

ROA + — — -0,501s -0,368s -0,920s -0,524s -0,375s -0,997s

a(S) - + — 0,041s 0,029s 0,084s 0,037s 0,021ш 0,102s

GR — + + 0,041s 0,051s 0,023 0,029u 0,038ш 0,027

lg(A) + — + 0,109s 0,108s 0,113s 0,122s 0,123s 0,117s

VTS + — + 0,157s 0,137s 0,257s 0,167s 0,133s 0,347s

Tang + + + -0,331s -0,339s -0,339s -0,333s -0,337s -0,309s

Cr — — — -0,007 -0,017 0,008 -0,011 -0,022 0,011

R2 0,908 0,909 0,911 0,922 0,926 0,920

F-стат 1973,677 1256,211 753,527 2368,769 1565,583 844,931

DW 1,775 1,821 1,588 1,782 1,824 1,620

rs -0,073 -0,104 -0,032 -0,066 -0,093 -0,009

Отношение

Бокса- 78,769 49,683 45,016 81,793 48,620 51,194

Уэтца

TO* PO* H0 LTD/A STD/A

ROA — — — -0,252i -0,323i -0,095 -0,248i -0,045 -0,825s

o(S) + + + -0,040i -0,034i -0,065i 0,081i 0,063s 0,149s

GR + — + 0,045i 0,037 0,049i -0,004 0,014 -0,026

lg(A) + — + 0,012i 0,010i 0,013i 0,097 0,098s 0,100s

VTS — + + 0,086i 0,032 0,324i 0,071s1 0,105s -0,067

Tang — + — 0,222i 0,260i 0,164i -0,554i -0,599s -0,503s

Cr + — — 0,003 -0,001 0,004 -0,010 -0,016 0,004

R2 0,590 0,583 0,629 0,866 0,869 0,875

F-стат 288,654 175,850 124,569 1292,083 835,975 513,468

DW 1,795 1,944 1,546 1,930 2,092 1,544

rs -0,026 -0,040 -0,029 -0,071 -0,082 -0,044

Отношение

Бокса- 71,290 42,249 52,199 85,073 51,519 48,000

Уэтца

Примечания:

* — теория компромисса (trade-off theory); ** — теория иерархии (pecking order theory); ' — уровень значимости 1 %; " — уровень значимости 5 %; "' — уровень значимости 10 %.

Все оцененные регрессионные модели значимы на уровне 5 %, условия Гаусса-Маркова выполнены; высокие значения F-статистики и отношения Бокса-Уэтца свидетельствуют о достаточном качестве полученных уравнений. Большинство оцененных параметров значимы на уровне 1 % и, следовательно, хорошо аппроксимируют исходные данные. Результаты регрессионного анализа следует считать эффективными и достоверными.

Оценка модели вида (2) для выборочной совокупности выявила следующие устойчивые (значимые) взаимосвязи:

• отрицательная взаимосвязь всех показателей долга и рентабельности (р = 0,01);

• положительная зависимость структуры капитала от размера компании (р = 0,01);

• положительная связь совокупных и краткосрочных долговых обязательств и величины риска (р = 0,01); между риском и долгосрочными обязательствами связь отрицательная (р = 0,01);

• темп роста компании положительно влияет на уровень долгосрочного (р = 0,01) и совокупного (р = 0,05) долга;

• величина долгового налогового щита положительно влияет на все показатели долга (р = 0,01), кроме краткосрочного левериджа;

• структура активов отрицательно связана со всеми показателями долговой нагрузки (р = 0,01), кроме долгосрочного левериджа;

• фиктивная переменная стадии экономического цикла не оказывает значимого воздействия на структуру капитала строительных компаний.

Итоговые уравнения регрессии, описывающие структуру капитала строительных компаний, вошедших в исследовательскую выборочную совокупность, имеют вид:

• для показателя долг к совокупным активам:

D/A = - 0,563 ROA + 0,060 o(S) + 0,027 GR + 0,107 lg(A) + 0,179 VTS - 0,320 Tang,

• для показателя долг к суммарному капиталу:

D/C = - 0,582 ROA + 0,059 o(S) + 0,120 lg(A) + 0,188 VTS - 0,320 Tang,

• для показателя долгосрочный долг к активам:

LTD/A = - 0,238 ROA - 0,035 o(S) + 0,027 GR + 0,010 lg(A) + 0,130 VTS + 0,237 Tang,

• для показателя краткосрочный долг к активам:

STD/A = - 0,325 ROA + 0,095 o(S) + 0,097 lg(A) - 0,558 Tang.

Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы:

1. Рентабельные строительные компании предпочитают внутренние источники финансирования внешним; увеличение прибыли также приводит к сокращению используемых заемных ресурсов.

2. Для более крупных строительных компаний характерно более интенсивное использование долговых источников. При этом финансирование прироста активов осуществляется преимущественно за счет долгосрочных обязательств.

3. Инвестиции в основные средства осуществляются строительными компаниями за счет долгосрочного заемного финансирования.

4. Долгосрочный заемный капитал является для строительных компаний наиболее рисковым источником финансирования — при увеличении волатильности доходов они склонны к сокращению доли долгосрочных заимствований.

5. Строительные компании наращивают долгосрочные обязательства исходя из налоговых преференций, для привлечения краткосрочного долгового финансирования перспектива получения налоговых выгод существует, но незначительна.

Строительные компании развитых стран формируют структуру капитала в соответствии с описанными ранее закономерностями, установленными для исследовательской выборочной совокупности в целом, с той лишь разницей, что для предприятий в таких странах особенно привлекательными являются налоговые преференции, возникающие при использовании заемного финансирования. Компании в развитых странах наращивают как долгосрочный, так и краткосрочный долг из соображений получения льгот по налогообложению прибыли. Это связано с высокими налоговыми ставками во многих развитых странах (max эффективная налоговая ставка — 26,21 (таблица 2)).

Уравнения регрессии, описывающие формирование структуры капитала строительных компаний развитых стран, представлены ниже:

• для показателя долг к совокупным активам:

D/A = - 0,477 ROA + 0,051 o(S) + 0,049 GR + 0,106 lg(A) + 0,131 VTS - 0,329 Tang,

• для показателя долг к суммарному капиталу:

D/C = - 0,449 ROA + 0,045 o(S) + 0,036 GR + 0,122 lg(A) + 0,140 VTS - 0,330 Tang,

• для показателя долгосрочный долг к активам:

LTD/A = - 0,339 ROA - 0,028 o(S) + 0,037 GR + 0,009 lg(A) + 0,051 VTS + 0,267 Tang,

• для показателя краткосрочный долг к активам:

STD/A = - 0,137 ROA + 0,079 o(S) + 0,098 lg(A) + 0,081 VTS - 0,597 Tang.

Для строительных компаний в развивающихся странах в результате корреляционно-регрессионного анализа было установлено меньшее количество значимых детерминантов (по сравнению с компаниями развитых стран), что объясняется ограниченным набором финансовых опций, доступных (на приемлемых условиях) строительным предприятиям, осуществляющим деятельность в развивающихся странах.

По результатам оценивания модели (2) для строительных компаний развивающихся стран значимыми при формировании структуры капитала оказались следующие факторы (р = 0,01): рентабельность (кроме долгосрочного левериджа), риск, размер активов, величина налогового щита (кроме краткосрочного долга) и структура активов.

Фактор рентабельности активов не является значимым в отношении долгосрочных заемных источников, поскольку такие ресурсы не являются активно используемыми в ряде развивающихся стран в силу относительной неразвитости финансовых институтов и ограничения предложения долгосрочного капитала.

Налогообложение не оказывает значимого воздействия на величину краткосрочных обязательств, что свидетельствует о предпочтении строительными компаниями развивающихся стран долгосрочного заемного капитала при повышении налоговых ставок.

Темп роста активов компании не оказывает влияния на принятие решений о финансировании для компаний развивающихся стран, что связано с ограниченным доступом строительных компаний в таких странах на финансовые рынки и неразвитостью банковского кредитования, что значительно сужает выбор доступных источников капитала, и, следовательно, прирост активов будет финансироваться из внутренних источников.

На величину краткосрочных обязательств строительных компаний развивающихся стран оказывает положительное влияние стадия экономического цикла, т.е. в периоды спада экономической активности фирмы предпочитают краткосрочное кредитное и спонтанное (в том числе кредит поставщика) финансирование другим источникам.

Регрессионные уравнения структуры капитала исследуемых строительных компаний развивающихся стран могут быть специфицированы следующим образом:

• для показателя долг к совокупным активам:

D/A = - 0,916 ROA + 0,090 o(S) + 0,111 lg(A) + 0,395 VTS + 0,329 Tang,

• для показателя долг к суммарному капиталу:

D/C = - 1,059 ROA + 0,112 o(S) + 0,116 lg(A) + 0,430 VTS - 0,295 Tang,

• для показателя долгосрочный долг к активам:

LTD/A = - 0,068 ü(S) + 0,012 lg(A) + 0,465 VTS + 0,179 Tang,

• для показателя краткосрочный долг к активам:

STD/A = - 0,885 ROA + 0,158 o(S) + 0,099 lg(A) - 0,508 Tang + 0,025 Cr.

Исследуемые субъекты строительно-подрядной деятельности, осуществляющие деятельность в условиях развивающихся экономик, финансируют прирост активов за счет долгосрочных и краткосрочных заемных источников, при этом соблюдая принцип соответствия сроков использования соответствующих активов срокам погашения обязательств, используемых для их финансирования, т.е. прирост активов с длительными сроками полезного использования (внеоборотных) финансируется за счет долгосрочного долга, оборотных средств — за счет краткосрочных обязательств. Такая структура активов и источников их формирования строительных компаний характеризуется как менее рисковая, способствует поддержанию необходимого уровня ликвидности и увеличивает долгосрочную финансовую устойчивость предприятия.

Строительные компании в развивающихся странах предпочитают наращивать краткосрочные обязательства с одновременным сокращением долгосрочных заемных источников финансирования при увеличении риска осуществления деятельности (роста волатильности контрактной выручки).

При привлечении долгосрочных заимствований для компаний в развивающихся странах значительны выгоды предоставляемых вместе с долговыми источниками налоговых льгот, поскольку система налогообложения в таких странах не отличается устойчивостью, что приводит к изменению ставок налогообложения.

При увеличении рентабельности деятельности строительные компании развивающихся стран склонны сокращать краткосрочные долговые обязательства ввиду наличия достаточных источников внутреннего самофинансирования. Также строительные предприятия в таких странах стремятся к увеличению краткосрочного долгового финансирования при рецессивных явлениях в экономике и увеличении волатильности индикаторов экономического развития и рынка недвижимости. Это связано с тем, что в условиях неразвитости и низкой транспарентности финансового рынка и экономики в целом источники спонтанного финансирования (краткосрочной кредиторской задолженности) являются зачастую единственными доступными и приемлемыми источниками кредитного финансирования.

Результаты оценивания модели (4), включающей лаггированные переменные, продемонстрировали следующие зависимости:

1. Рентабельность активов не значима для величины долгосрочного долга компаний развивающихся стран и краткосрочного — для компаний развитых стран; данный факт также свидетельствует о предпочтении внутреннего финансирования внешнему, так как высокие значения рентабельности прошлых периодов дают возможность подрядному предприятию привлекать заемные ресурсы на выгодных условиях, поскольку именно финансовая история компании является важным фактором для банковского института при решении о выдаче кредита.

2. Темп роста активов предыдущего периода не оказывает влияния на показатель краткосрочного левериджа — для финансирования прироста активов строительными компаниями используются долгосрочные источники финансовых ресурсов.

3. Структура имущества компании в прошлом периоде оказывает положительное влияние на долгосрочный леверидж, следовательно, при получении долгосрочного банковского кредитования важен объем активов, которые могут быть использованы в качестве залога.

Таким образом, из всех исследуемых переменных только цикличность экономического развития не оказывает воздействия на выбор источников финансирования строительными

компаниями. Это связано с тем, что исследовательскую выборочную совокупность составили строительно-подрядные компании, крупнейшие в стране (регионе), где осуществляют деятельность, многие из которых работают в отрасли более 100 лет и выработали эффективные механизмы поддержания финансовой устойчивости в периоды спада экономической активности и наращивания финансового потенциала в течение строительного бума [24].

Проведенный регрессионный анализ позволяет сделать следующие выводы относительно принятия исследовательской гипотезы:

1. На формирование структуры капитала исследуемых строительных компаний, включенных в выборочную совокупность, значимое воздействие оказывают традиционные детерминанты: рентабельность, риск, налогообложение, а также размер, темпы роста и структура активов. Конъюнктура финансового рынка не влияет на выбор источников финансирования и оптимальность их соотношения.

2. Итоговый набор детерминантов, значимо влияющих на структуру капитала строительных компаний развитых и развивающихся стран, различен. Для компаний развитых стран значимы: рентабельность активов, риск, темпы роста, размер и структура активов, величина налогового щита. Для строительных предприятий в развивающихся странах не значимы темпы роста активов, а также менее значимы уровень налогообложения и рентабельность компании.

3. Знаки оценок параметров уравнения регрессии перед объясняющими переменными не позволяют сделать выбор ни в пользу, ни против какой-либо из теорий структуры капитала: результатами исследования подтверждаются факторы, как являющиеся ключевыми в теории компромисса (размер активов компании и величина налогового щита), так и подтверждающие основные положения теории иерархии (рентабельность и риск). Выявленные закономерности свидетельствуют о том, что строительные компании при принятии решений о финансировании руководствуются комплексом факторов, соответствующих положениям нескольких теоретических концепций.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Различия в принципах формирования структуры капитала строительных компаний в развитых и развивающихся странах вызваны рядом факторов, обладающих наибольшей значимостью и объективной сложностью преодоления и условно разделяемых на:

1) факторы внешней среды:

• неразвитость финансовых рынков и финансово-кредитной инфраструктуры и, как следствие, ограниченный доступ к соответствующим источникам капитала, поэтому намерения строительных компаний по привлечению источников финансирования или корректировке их соотношения (эмиссии финансовых инструментов или привлечению дополнительных заимствований) не всегда подкреплены соответствующими возможностями финансово-кредитной системы и экономики в целом;

• высокая информационная асимметрия. Низкий уровень транспарентности экономических субъектов в развивающихся странах приводит к возникновению значительных агентских издержек, которые вынуждены нести строительные компании и их контрагенты (в первую очередь кредиторы и акционеры), обладающие неполными сведениями о существенных сторонах процесса привлечения / предоставления строительной компании кредитного или акционерного капитала [32];

• низкая правовая защита и высокий уровень коррупции приводят к неэффективности действующих в развивающихся странах законоположений о регулировании финансовых рынков, банковских учреждений, процедур эмиссии и выхода на рынок ценных бумаг, защите прав инвесторов и т.д. [35]. Отсутствие законодательно закрепленных требований к раскрытию корпоративной информации приводит к возникновению асимметрии информации, снижает эффективность взаимодействия строительной компании с кредиторами и акционерами и ограничивает ее возможности в привлечении внешних источников финансирования;

• высокие макроэкономические риски, детерминируемые значительной волатильностью экономики, финансовых рынков и рынков недвижимости развивающихся стран, а также высокие темпы инфляции ограничивают возможности привлечения внешнего финансирования строительными компаниями, осуществляющими деятельность в таких условиях, а также усиливают фактор неопределенности формирования будущих доходов и получения выручки за выполненные строительные работы или построенные объекты. Высокие инфляционные ожидания также снижают инвестиционную привлекательность строительных компаний и увеличивают стоимость заемного финансирования, предоставляемого кредитными учреждениями на длительный срок [8, 32].

2) факторы внутренней среды строительных предприятий:

• низкий уровень корпоративного управления поощряет поглощение компаний, которые объединяются в целях укрупнения бизнеса, что позволяет снизить информационную асимметрию, делает возможным выход на зарубежные рынки капитала и, следовательно, увеличивает доступные опции привлечения финансовых ресурсов [6, с. 20-21; 30];

• высокая концентрация собственности, в том числе распространенность государственной или семейной собственности [4] приводят к тому, что строительные компании, обладающие названными характеристиками, стремятся к наращиванию долговых обязательств, поскольку дополнительная эмиссия акций невыгодна с позиции акционеров, которые могут потерять контролирующую долю участия в предприятии.

Таким образом, строительные компании, функционирующие в развивающихся странах, должны стремиться к наращиванию собственных источников финансирования, поскольку в условиях нестабильности институционального окружения и значительной волатильности финансовых индикаторов внутренние источники самофинансирования представляются более надежными по сравнению с долговыми обязательствами, вероятность получения которых и другие характеристики (срочность, величина) не определены. Использование собственного капитала позволит также минимизировать систематические риски финансирования (процентный, валютный, фондовый) и более эффективно управлять специфическими финансовыми рисками (риски балансовой ликвидности и финансовой стабильности).

Грамотный выбор источников финансирования строительными компаниями, а также корректное формирование их соотношения с учетом как внутренних, так и внешних условий, позволит максимизировать эффективность использования инвестированного капитала, сохранить финансовую устойчивость в долгосрочной перспективе и сократить информационную асимметрию и агентские издержки, возникающие в результате взаимодействия заинтересованных сторон строительной компании.

ЛИТЕРАТУРА

1. Алексеев, В.Н. Финансовая инфраструктура России: проблемы развития в условиях глобализации / В.Н. Алексеев. — М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2014. — 220 с.

2. Балдин, К.В. Эконометрика / К.В. Балдин, О.Ф. Быстров, М.М. Соколов. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. — 254 с.

3. Вуколов, Э.А. Основы статистического анализа. Практикум по статистическим методам и исследованию операций с использованием пакетов STATISTICA и EXCEL / Э.А. Вуколов. — М.: ФОРУМ; ИНФРА-М, 2004. — 464 с.

4. Герасимова, С.М. Эмпирические исследования структуры капитала компаний на развивающихся рынках: специфика и методология / С.М. Герасимова // Корпоративные финансы. — 2012. — №1(21). — С. 97-109.

5. Глинский, В.В. Статистический анализ / В.В. Глинский, В.Г. Ионин. — М.: ИНФРА-М; Новосибирск: Сибирское соглашение, 2002. — 241 с.

6. Демиргюч-Кунт, А. Финансовые услуги для всех? Стратегии и проблемы расширения доступа / А. Демиргюч-Кунт, Т. Бек, П. Хонован. — М.: Альпина Паблишерз, 2011. — 308 с.

7. Дрейпер, Н. Прикладной регрессионный анализ / Н. Дрейпер, Г. Смит. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2007. — 912 с.

8. Дробышевский, С.М. Влияние выбора целей и инструментов политики денежных властей на уязвимость экономик / С.М. Дробышевский, Т.В. Евдокимова, П.В. Трунин. — М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2012. — 204 с.

9. Кэхилл, М. Инвестиционный анализ и оценка бизнеса / М. Кэхилл. — М.: Дело и Сервис, 2012. — 432 с.

10. Минько, А.А. Статистика в бизнесе. Руководство менеджера и финансиста / А.А. Минько. — М.: Эксмо, 2008. — 504 с.

11. Минько, А.А. Статистический анализ в MS Excel / А.А. Минько. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2004. — 448 с.

12. Пальма, И.С. Применение метода корреляции в строительстве / И.С. Пальма, Л.Г. Эльгорт. — М.: Статистика, 1971. — 225 с.

13. Полховская, Т.Ю. Агентские отношения в специализированных кредитных операциях / Т.Ю. Полховская // Научное обозрение. — 2012. — №6. — С. 490492.

14. Полховская, Т.Ю. Ковенанты строительного кредитования [Электронный ресурс] / Т.Ю. Полховская, А.В. Роменский // Инженерный вестник Дона. — 2012. — №4 (ч. 2). — Режим доступа: http://www.ivdon.ru.

15. Полховская, Т.Ю. Нефинансовое финансирование субъектов строительного сектора: теория [Электронный ресурс] / Т.Ю. Полховская // Инженерный вестник Дона. — 2013. — №3. — Режим доступа: http://ivdon.ru.

16. Полховская, Т.Ю. Особенности финансирования недвижимости: теория и практика регулирования / Т.Ю. Полховская // Ученые записки: Роль и место цивилизованного предпринимательства в экономике России: Сб. науч. тр. / Российская Академия предпринимательства. — М.: Агентство печати «Наука и образование», 2008. — Вып. XIV. — С. 182-192.

17. Полховская, Т.Ю. Финансирование недвижимости: теория и проблемы институализации / Т.Ю. Полховская. — Ростов н/Д: Рост. гос. строит. ун-т, 2013.

— 137 с.

18. Сигел, Э. Практическая бизнес-статистика / Э. Сигел. — М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. — 1056 с.

19. Уотшем, Т.Дж. Количественные методы в финансах / Т.Дж. Уотшем, К. Паррамоу. — М.: Финансы, ЮНИТИ, 1999. — 527 с.

20. Фёрстер, Э. Методы корреляционного и регрессионного анализа / Э. Фёрстер, Б. Рёнц. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 303 с.

21. Финансовая отчетность Global players' строительной отрасли (база данных): а.с. / А.А. Шевченко (РФ). — №2012620648; заявл. 03.05.2012; опубл. 29.06.2012.

22. Шевченко, А.А. Детерминанты структуры капитала строительных компаний [Электронный ресурс] / А.А. Шевченко // Инженерный вестник Дона. — 2013.

— №3. — Режим доступа: http://ivdon.ru.

23. Шевченко, А.А. Финансовая характеристика строительных компаний развитых и развивающихся стран [Электронный ресурс] / А.А. Шевченко // Науковедение.

— 2013. — №5(18). — Режим доступа: http://naukovedenie.ru.

24. Шевченко, А.А. Формирование структуры финансирования строительными компаниями развитых и развивающихся стран / А.А. Шевченко. — Ростов н/Д: Рост. гос. строит. ун-т, 2013. — 124 с.

25. Alves, P.F.P. Capital structure and law around the world / P.F.P. Alves, M.A. Ferreira // Journal of Multinational Financial Management. — 2011. — No.21. — Pp. 119150.

26. Booth, L. Capital Structures in Developing Countries / L. Booth, V. Aivazian, A. Demirguc-Kunt, V. Maksimovic // Journal of Finance. — 2001. — Vol.56. — No.1.

— Pp. 87-130.

27. Chen, J. Determinants of capital structure of Chinese-listed companies / J. Chen // Journal of Business Research. — 2004. — No.57. — Pp. 1341-1351.

28. Delcoure, N. The Determinants of Capital Structure in Transitional Economies / N. Delcoure // International Review of Economics & Finance. — 2007. — Vol.16. — No.3. — Pp. 400-415.

29. Frank, M.Z. Capital Structure Decisions: Which Factors are Reliably Important? / M.Z. Frank, V.K. Goyal // Journal Of The Financial Management Association International. — 2009. — Vol.38. — Issue 1. — Pp. 1-37.

30. Hsu, C.-H. Testing pecking order behaviors from the viewpoint of multinational and domestic corporations / C.-H. Hsu, Y.-C. Chiang, T.L. Liao // Investment Management and Financial Innovations. — 2013. — Vol.10. — No.2. — Pp. 158165.

31. Myers, S.C. Determinants of Corporate Borrowing // S.C. Myers // Journal of Financial Economics. — 1977. — No.5. — Pp. 147-175.

32. Ni Y., Guo S., Giles D.E. Capital structures in an emerging market: a duration analysis of the time interval between IPO and SEO in China // Applied Financial Economics. — 2010. — No.20. — Pp. 1531-1545.

33. Nivorozhkin E. Financing choices of firms in EU accession countries / E. Nivorozhkin // Emerging Markets Review. — 2005. — Vol.6. — No.2. — Pp. 138-169.

34. Rajan, R.G. What Do We Know about Capital Structure? Some Evidence from International Data / R.G. Rajan, L. Zingales // Journal of Finance. — 1995. — Vol. L.

— No.5. — Pp. 1421-1460.

35. Seifert, B. Pecking Order Behavior in Emerging Markets / B. Seifert, H. Gonenc // Journal of International Financial Management and Accounting. — 2010. — Vol.21.

— No.2. — Pp. 1-31.

36. Shyam-Sunder, L. Testing static tradeoff against pecking order models of capital structure / L. Shyam-Sunder, S.C. Myers // Journal of Financial Economics. — 1999.

— No.51. — Рр. 219-244.

37. Titman, S. The Determinants of Capital Structure Choice / S. Titman, R. Wessels // The Journal of Finance. — 1988. — Vol.43. — No.1. — Pp. 1-19.

38. Weisberg, S. Applied linear regression / S. Weisberg. — Hoboken (New Jersey): John Wiley & Sons, Inc., 2005. — 318 р.

39. Welch, I. Two Common Problems in Capital Structure Research: The Financial-Debt-To-Asset Ratio and Issuing Activity Versus Leverage Changes / I. Welch // International Review of Finance. — 2011. — Vol.11. — No.1. — Pp. 1-17.

Рецензент: Богатая Ирина Николаевна, доктор экономических наук, проф. каф. «Аудит», ФГБОУ ВПО «Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)».

Shevchenko Anastasiya Aleksandrovna

Rostov State University of Civil Engineering Russia, Rostov-on-Don E-mail: fiolenta@hotmail.com

Capital structure modelling for investment and construction activities

Abstract. This article presents the results of an empirical study of the important factors for capital structure of construction companies in developed and developing countries, implemented by correlation and regression analysis. As capital structure determinants are analyzed the following factors: profitability, risk, growth rate, tax burden, company size, tangibility, economic cycle. It has been established that capital structure of construction companies in developed countries influenced by traditional determinants (profitability, risk, tax burden, growth rate, company size and tangibility); economic cycle does not affect the choice of financing sources of construction companies. It is found that there are fewer significant determinants for construction companies in developing countries (compared with companies in developed countries). It is explained by the following factors: (i) limited capacity to raise external financing as a consequence of underdevelopment of banking sector and financial markets; (ii) unfairness of capital raising as a result of differentiating borrowers / issuers in terms of assets (proceeds), financial condition and business reputation; (iii) high macroeconomic instability and dependence on global financial markets that form the background for the emergence of financial risks.

Keywords: capital structure; trade-off theory; pecking order theory; construction companies; developed and developing countries; correlation and regression analysis; econometric model; capital structure determinants; profitability; risk.

REFERENCES

1. Alekseev, V. Financial infrastructure of Russia: problems of development in the globalized world / V. Alekseev. — M.: Publishing and Trading Corporation "Dashkov and K°", 2014. — 220 p.

2. Baldin, K. Econometrics / K. Baldin, O. Bystrov, M. Sokolov. — M.: YuNITI-DANA, 2004. — 254 p.

3. Vukolov, E. Fundamental Statistical Analysis. Practical on statistical methods and operations research using STATISTICA and EXCEL / E. Vukolov. — M.: FORUM; INFRA-M, 2004. — 464 p.

4. Gerasimova, S. Empirical researches of capital structure in the emerging markets: specificity and methodology / S. Gerasimova // Journal of Corporate Finance Research. — 2012. — No.1(21). — Pp. 97-109.

5. Glinsky, V. Statistical analysis / V. Glinsky, V. Ionin. — M.: INFRA-M; Novosibirsk: Siberian Agreement, 2002. — 241 p.

6. Demirgu9-Kunt, A. Finance For All? Policies and Pitfalls in Expanding Access / A. Demirgu9-Kunt, T. Beck, P. Honohan. — M.: Alpina Publishers, 2011. — 308 p.

7. Draper, N. Applied Regression Analysis / N. Draper, H. Smith. — M.: Publishing House "Williams", 2007. — 912 p.

8. Drobyshevskiy, S. Effect of selection of targets and policy instruments of the monetary authorities on the economy vulnerability / S. Drobyshevskiy, T. Evdokimova, P. Trunin. — M.: Publishing House "Business" Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, 2012. — 204 p.

9. Cahill, M. The Financial Times Guide to Making the Right Investment Decisions. How to analyse companies and value shares / M. Cahill. — M.: Business and Service, 2012. — 432 p.

10. Minko, A. Statistics in Business. Guide for manager and financier / A. Minko. — M.: Eksmo, 2008. — 504 p.

11. Minko, A. Statistical analysis in MS Excel / A. Minko. — M.: Publishing House "Williams", 2004. — 448 p.

12. Palma, I. Application of correlation method in construction / I. Palma, L. Elgort. — M.: Statistics, 1971. — 225 p.

13. Polkhovskaya, T. Agency relationships in specialized credit operations / T. Polkhovskaya // Science Review. — 2012. — No.6. — Pp. 490-492.

14. Polkhovskaya, T. Construction lending covenants / T. Polkhovskaya, A. Romensky // Engineering Journal of Don. — 2012. — No.4(part 2). — Access mode: http://www.ivdon.ru.

15. Polkhovskaya, T. Nonfinancial financing of construction sector entities: Theory / T. Polkhovskaya // Engineering Journal of Don. — 2013. — No.3. — Access mode: http://ivdon.ru.

16. Polkhovskaya, T. Features of real estate finance: theory and practice of regulation / T. Polkhovskaya // Scientific Notes: The role and place of civilized business in the

Russian economy: collection of studies / Russian Academy of Entrepreneurship. — M.: Press Agency "Science and Education", 2008. — Vol. XIV. — Pp. 182-192.

17. Polkhovskaya, T. Real Estate Finance: Theory and institutionalization problems / T. Polkhovskaya. — Rostov on Don: Rostov State University of Civil Engineering, 2013. — 137 p.

18. Siegel, A. Practical Business Statistics / A. Siegel. — M.: Publishing House "Williams", 2008. — 1056 p.

19. Watsham, T.J. Quantitative Methods in Finance / T.J. Watsham, K. Parramore. — M.: Finance, YuNITI, 1999. — 527 p.

20. Foerster, E. Methods of correlation and regression analysis / E. Forster, B. Rents. — M.: Finance and Statistics, 1983. — 303 p.

21. The financial statements of Global players' of construction industry (datebase): inventor's certificate / A. Shevchenko (RF). — No. 2012620648; register 03.05.2012; announced 29.06.2012.

22. Shevchenko, A. Capital structure determinants of construction companies / A. Shevchenko // Engineering Journal of Don. — 2013. — No.3. — Access mode: http://ivdon.ru.

23. Shevchenko, A. Financial characteristics of construction companies of developed and developing countries / A. Shevchenko // Naukovedenie. — 2013. — No.5(18). — Access mode: http://naukovedenie.ru.

24. Shevchenko, A. Capital structure choice by construction companies in developed and developing countries / A. Shevchenko. — Rostov on Don: Rostov State University of Civil Engineering, 2013. — 124 p.

25. Alves, P.F.P. Capital structure and law around the world / P.F.P. Alves, M.A. Ferreira // Journal of Multinational Financial Management. — 2011. — No.21. — Pp. 119150.

26. Booth, L. Capital Structures in Developing Countries / L. Booth, V. Aivazian, A. Demirguc-Kunt, V. Maksimovic // Journal of Finance. — 2001. — Vol.56. — No.1. — Pp. 87-130.