CC BY
99
УДК 336.64
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ НА СТРУКТУРУ КАПИТАЛА КОРПОРАЦИИ
Е.В. РЯБОВА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового менеджмента Е-mail: eryabova@hse.ru
С.В. РОМАНОВ,
студент магистратуры факультета экономики Е-mail: sromanov@kpmg.ru Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде
Предмет/тема. Опыт зарубежных и российских эмпирических исследований, посвященных структуре капитала корпорации, показывает, что одним из основных недостатков моделей, предлагаемых различными авторами, является их относительно невысокая объясняющая сила. Ряд авторов связывает это с высоким влиянием случайной составляющей в выборе фирмой источников финансирования. Это связано с тем, что уделяется недостаточно внимания институциональным факторам, способным оказать влияние на выбор источников финансирования.
Цели/задачи. Исследование посвящено оценке влияния институциональных факторов на финансовый леверидж отрасли и компании. На основе выявленных значимых динамических факторов и совокупности специфических детерминант сделана попытка разработки динамической модели для оценки финансового левериджа фирмы.
Методология. Оценка и обоснование наиболее значимых институциональных факторов, способных оказывать влияние на финансовой леверидж в отрасли, проводились с помощью эконометрических методов. Для выбора и обоснования специфических факторов был проведен обзор зарубежных и отечественных исследований, посвященных данной тематике. Также использовались общенаучные методы, такие как анализ, синтез, дедукция и моделирование.
Результаты. На примере российских компаний доказана значимость влияния институциональных детерминант на финансовый леверидж отрасли.
Предложена модель, учитывающая механизм динамической подстройки уровня левериджа компаний, предполагающая одновременное рассмотрение как институциональных, так и специфических факторов.
Выводы/значимость. С практической точки зрения полученные модели позволяют не только описать поведение фирм при принятии финансовых решений, но могут быть использованы и для прогнозирования структуры капитала.
Ключевые слова: структура капитала, динамическая модель, институциональный фактор, леверидж, модель
Введение
Начало разработки теорий структуры капитала фирмы в современном понимании этого вопроса было положено знаменитой работой Ф. Модильяни и М. Миллера [17], до сих пор в той или иной степени являющейся отправной точкой для многих исследований. Предложенные ими предпосылки позволили разработать множество других моделей.
Подробные классификации моделей, посвященных структуре капитала, были предложены в работах [8, 12]. При этом каждая из моделей имеет свои особенности. Выделяют наиболее распространенные из них:
- модели стационарного соотношения (или компромиссная теория), рассматриваемые в работах [10, 14, 15, 18, 21] и др.;
- модели асимметричной информации - ярким примером модели асимметричной информации инвестиционного типа является иерархическая теория структуры капитала, представленная в работах [18, 19]. Наиболее известными сигнальными моделями асимметрии информации структуры капитала являются модели Росса [20], Лелэнда и Пайла [16];
- модели агентских издержек - этим моделям также посвящено множество исследований, однако можно выделить два основополагающих
[11, 13];
- модели корпоративного контроля - значительную популярность приобрели модели, представленные в работах [12, 22] и др. Обзор теоретических аспектов позволяет судить
о разнообразии существующих моделей структуры капитала компании, каждая из которых обоснована не только теоретически, но и эмпирически. Однако понимания основных направлений и результатов исследований, проведенных западными экономистами относительно оптимальной структуры капитала, недостаточно, поскольку в основном они посвящены развитым рынкам. Развивающиеся рынки, в том числе российский, имеют свою специфику:
- неразвитость рынков капитала;
- недостаточный уровень информационной прозрачности и открытости;
- макроэкономическая нестабильность;
- несовершенство правовой и налоговой систем. Именно поэтому необходимо рассмотреть исследования, посвященные развивающимся рынкам.
Прежде всего следует отметить, что значительная часть исследований, связанных с изучением поведения компаний по выбору структуры капитала на развивающихся рынках, посвящены апробации ставших уже классическими теорий: компромиссной и иерархической. Причем помимо рассмотрения этих моделей в отдельности [5, 6], достаточно часто встречаются работы, посвященные их сравнению [1-3]. Результаты этих исследований не позволяют однозначно сделать выбор в пользу одной из классических концепций. Среди работ российских ученых в области изучения структуры капитала фирмы в последнее время стали все чаще появляться исследования, посвященные динамической компромиссной теории структуры капитала [4,
7, 9]. Динамическая концепция исследует фактическую структуру капитала компании, ее соотношение с оптимальной структурой, а также сам процесс «приспособления структуры капитала к оптимальной» и детерминанты, на нее влияющие. Логика этой модели, основанная на комплексном подходе к исследованию рассматриваемой темы, не вызывает сомнений в своей рациональности, особенно для развивающихся рынков.
Формулировка проблемы и выдвигаемые гипотезы
Современные исследования структуры капитала, несмотря на несомненную прогрессивность, традиционно ориентированы на рассмотрение корпорации как изолированной единицы. В частности, это находит отражение в наборе факторов, детерминирующих оптимальный или целевой уровни левериджа компании - в подавляющем большинстве они носят исключительно специфический характер для каждой конкретной фирмы (доходность акций, прибыльность компании, ее возраст и размер, доля государственного участия и др.).
Однако рассмотренные исследования, посвященные сравнению влияния этих факторов на развитых и развивающихся рынках, а также в различных отраслях, выявили значительные различия в поведении фирм при принятии решений относительно выбора источников финансирования. Это позволяет выдвинуть предположение о том, что кроме традиционно исследуемых специфических для компаний факторов, на уровень их финансового левериджа также оказывают влияние и институциональные факторы.
По мнению авторов, именно классификация и исследование влияния этих факторов на структуру капитала корпорации являются наиболее актуальными и перспективными направлениями изучения рассматриваемой области. При этом в рамках исследования авторы уделяют первостепенное внимание институциональным факторам отраслевого уровня, которые являются наименее изученными, особенно применительно к развивающимся рынкам.
Таким образом, рассматриваемый подход к исследованию структуры капитала корпорации можно охарактеризовать двумя положениями: - структура капитала фирмы подвержена влиянию не только специфических для каждой компании факторов, но и более глобальных
институциональных детерминант (в частности, институциональных отраслевых факторов); - специфические факторы отражают объективные причины, по которым соотношение собственных и заемных средств конкретной корпорации может не соответствовать уровню левериджа в отрасли, определяемому институциональными закономерностями. Очевидно, что такой подход не предполагает отрицания существующих концепций структуры источников финансирования фирмы, а наоборот, является логичным направлением их дальнейшего развития. Для того чтобы продемонстрировать релевантность предлагаемого подхода к моделированию структуры капитала корпорации, необходимо доказать, что:
1) при устранении влияния институциональных отраслевых факторов текущий средний уровень левериджа отрасли соответствовал бы текущему уровню левериджа в среднем по стране (определяется институциональными национальными факторами). Для этого нужно протестировать следующую модель:
LEVO = aLEVS + b,X, + b,X2 +... + b X ,
11 2 2 n n'
где LEVO - текущий уровень финансового леве-риджа для отрасли (рассчитывается по агрегированным отраслевым показателям); LEVS - текущий уровень финансового леверид-жа для страны (рассчитывается по агрегированным страновым показателям); Хр..., Хп - факторы, объективно объясняющие причины отклонения левериджа отрасли от целевого национального уровня (институциональные отраслевые факторы);
2) при устранении влияния специфических факторов текущий уровень левериджа фирмы соответствовал бы текущему уровню левериджа в среднем по отрасли, к которой она относится (определяется институциональными отраслевыми факторами). Для этого нужно протестировать модель
LEVK = aLEVO + b,Y + bY +... + b Y ,
1 1 2 2 n n
где LEVK - текущий уровень финансового леве-риджа компании;
LEVO - текущий уровень финансового леверид-жа для отрасли, в которой работает компания (рассчитывается аналогично, но по агрегированным отраслевым показателям); Y,,..., Yn - факторы, объективно объясняющие причины отклонения левериджа фирмы от
целевого отраслевого уровня (специфические
факторы).
В свою очередь LEVK = D / (D + E), где D -долгосрочные кредиты и займы (по балансу); E -собственные источники финансирования (по балансу).
Если данные гипотезы верны и рассмотрен достаточно полный список факторов, оказывающих влияние на принятие фирмами финансовых решений о структуре капитала, то коэффициенты a в обеих моделях должны быть значимыми и близкими по своему значению к единице.
Описание институциональных факторов для проверки гипотез
Рассмотрим состав и описание выбранных для дальнейшего исследования институциональных факторов регионального уровня.
Уровень конкуренции в отрасли COMP. Конкуренция может стимулировать рост текущих расходов фирмы, которые, в случае нехватки собственных средств, обычно финансируются за счет привлечения заемного капитала, а не за счет выпуска акций.
Государственное участие в отрасли GPROP. Вполне очевидно, что наличие в отрасли большого числа государственных корпораций или компаний со значительной долей государственной собственности будет способствовать реализации государственных интересов, в числе которых может быть снижение (или ограничение) уровня риска.
Поддержка отрасли со стороны государства (в финансово-экономическом аспекте) GSUP. Стремление оказать финансовую помощь (поддержку) со стороны государства скорее приведет к росту показателей левериджа фирм, так как такая помощь предполагает привлечение долга (в той или иной форме).
Инвестиционная привлекательность отрасли ROC. Экономический фактор, характеризующий заинтересованность владельцев капитала в инвестировании в рассматриваемую отрасль. Для развивающихся экономик особо интересной представляется роль иностранных игроков, поскольку для поддержания высоких темпов роста экономики обычно бывает недостаточно внутренних инвестиций.
Уровень экономического развития отрасли GDPRATE. Экономический фактор, характеризующий восприятие бизнес-средой перспективности
инвестиций в отрасль. При этом влияние этого фактора неоднозначно. С одной стороны, низкий уровень развития говорит о высоком потенциале роста и высокой рентабельности инвестиций, с другой стороны, высокий уровень развития подразумевает большую надежность финансовых вложений.
Степень регулируемости отрасли и надзора REG. Воздействие этого нормативно-правового фактора регулируется государством. По сути, он отражает совокупность всех основных мер государства, которые могут оказывать влияние на структуру капитала фирм. Более подробно о его влиянии на принятие финансовых решений рассмотрим на более позднем этапе исследования.
Экономическая значимость отрасли GDPSHARE. Этот фактор имеет экономическую природу и характеризует заинтересованность бизнес-среды и государства в развитии отрасли. Имеет аналоги среди уже рассмотренных факторов, поэтому будет инте-
ресно выяснить, какие из них сильнее воздействуют на выбор фирмами источников финансирования.
Социальная значимость отрасли SOC. Этот фактор во многом схож с предыдущим, но отражает влияние общества. Вероятно, что социальная роль (ответственность) бизнеса должна накладывать ограничения на принятие фирмами решений о выборе источников финансирования своей деятельности.
Методика расчета отраслевых институциональных детерминант структуры капитала корпорации, предложенных для рассмотрения, представлена в табл. 1. В таблице также указано предполагаемое направление их взаимосвязи с переменной LEVO.
Анализ данных табл. 1 свидетельствует, что значительная часть отраслевых институциональных факторов оценивается экспертным методом (или иным методом, не имеющим четкого алгоритма определения значения фактора). Это связано со сложностью или невозможностью их оценки ана-
Таблица 1
Переменные эмпирической модели, характеризующие институциональные факторы структуры капитала корпорации
Переменная Методика расчета Предполагаемая зависимость LEVO от переменной
Текущий среднеотраслевой уровень левериджа LEVO D / (D + E), где D - долгосрочные кредиты и займы (агрегированные данные по отрасли); E - источники собственных средств (агрегированные данные по отрасли) N/A
Текущий уровень левериджа, средний по стране LEVS Рассчитывается по аналогии с LEVO по агрегированным показателям по стране +
Доля мелких игроков COMP Доля оборота малых и микропредприятий +
Доля государственной собственности в отрасли GPROP GE / E, где GE - уставный капитал, принадлежащий государству; E - уставный капитал (агрегированные данные по отрасли)
Степень поддержки со стороны государства GSUP Экспертная оценка по шкале от 1 до 5, где 1 - низкая степень; 5 - высокая степень +
Доходность капитала ROC NOPAT / (D + E - Cash), где NOPAT - чистая операционная прибыль после уплаты налогов; Cash - денежные средства и их эквиваленты (данные по отрасли) +
Темпы роста ВВП отрасли GDPRATE Средние темпы роста ВВП отрасли за последние три года +/-
Степень регулируемости и надзора в отрасли REG Экспертная оценка по шкале от 1 до 5, где 1 - низкая степень; 5 - высокая степень +/-
Доля отрасли в ВВП GDPSHARE GDPSHARE = ВВП отрасли / ВВП страны +/-
Социальная значимость отрасли SOC Экспертная оценка по шкале от 1 до 5, где 1 - низкая степень; 5 - высокая степень +
литическим (или иным схожим по объективности) способом.
Пока не можем определить направление зависимости некоторых детерминант с целевой переменной среднеотраслевого уровня левериджа LEVO.
Описание специфических факторов для проверки гипотез
Методики расчета, а также список принятых к рассмотрению специфических факторов, соответствующие им теоретические концепции и предполагаемые направления их взаимосвязи с переменной LEVK представлены в табл. 2.
В качестве специфических факторов были выбраны 10 переменных, хотя их число может быть и много большим. В связи с тем, что их изучение не является приоритетной задачей исследования, а также для упрощения эмпирической модели были приняты к рассмотрению лишь те факторы, которые
оказались наиболее значимыми в исследованиях других авторов, посвященных моделям асимметричной информации, агентских издержек и моделей корпоративного контроля.
Также следует отметить, что по ряду специфических детерминант (таких как размер и возраст компании, рентабельность активов, доходность акций и др.) использовались различные методики их расчета. В работе представлены только те способы расчета факторов, которые позволили получить наибольшую статистическую значимость соответствующих переменных в ходе тестирования эмпирической модели.
Описание статистической выборки и методологии тестирования
Для проведения эмпирического тестирования гипотез были собраны необходимые статистические данные по 51 российской публичной компании за 2009-2012 гг. включительно (всего 204 наблюде-
Таблица 2
Переменные эмпирической модели, характеризующие специфические факторы структуры капитала корпорации
Переменная Методика расчета Предполагаемая зависимость LEVK от переменной
Текущий уровень левериджа фирмы LEVK Б / (ф + Е), где Б - долгосрочные кредиты и займы (по балансу); Е - источники собственных средств (по балансу) N/A
Текущий среднеотраслевой уровень левериджа LEVO Рассчитывается по аналогии с LEVK, но по агрегированным отраслевым показателям +
Возраст фирмы AGE Число лет, прошедших с момента первичной регистрации фирмы +
Размер фирмы SIZE Совокупные активы фирмы / Совокупные активы отрасли (в балансовых оценках) +
Соотношение материальных активов TANGA Материальные активы / Совокупные активы (в балансовых оценках)
Доходность акций фирмы RET3 Кумулятивная доходность акций фирмы за три предыдущих года +
Рентабельность активов фирмы ROAT-1 ЕВ1Т предыдущего периода / Совокупные активы предыдущего периода по балансу —
Соотношение рыночной цены с балансовой стоимостью M/B Рыночная капитализация / Источники собственных средств по балансу +
Кредитный рейтинг инвестиционного уровня INVESTR Если компания имеет кредитный рейтинг инвестиционного уровня - 1; если компания не имеет кредитного рейтинга инвестиционного уровня - 0 +
Доля государственного участия GOVSHARE Доля государственного участия в уставном капитале фирмы
Доля основного акционера MAINSHARE Доля самого крупного акционера в уставном капитале фирмы —
Доля выкупленных обыкновенных акций BUYOYTSHARE Собственные акции, выкупленные у акционеров / Уставный капитал (в балансовых оценках)
ния). В качестве источников данных использовались базы данных Первого независимого рейтингового агентства1, инвестиционной компании «Финам»2, Росстата3, а также официальные сайты компаний. К сожалению, размеры выборки были ограничены списком фирм, которые удовлетворяли требованиям по доступности информации.
Для определения среднеотраслевых показателей левериджа каждая компания была отнесена к одной из следующих отраслей (сфер бизнеса):
- авиаперевозки;
- добыча полезных ископаемых;
- оптовая и розничная торговля;
- производство и распределение электроэнергии, газа и воды;
- производство металлов и металлических изделий;
- производство пищевых продуктов;
- производство пластмассовых изделий;
- производство транспортных средств;
- телекоммуникация;
- химическое производство.
Был проведен анализ функциональных зависимостей параметров и целевых переменных, а также корреляционный анализ для выявления взаимосвязанных институциональных и специфических факторов. В целом было замечено, что в моделях преобладает линейный тип функциональных связей без явно выраженных «выбросов».
Что касается анализа корреляционной матрицы, то для рассматриваемого набора институциональных переменных самый высокий коэффициент корреляции имеет значение 0,74 (между факторами, характеризующими степень государственной поддержки отрасли и долю отрасли в ВВП страны). Поскольку он ниже, чем 0,75, авторы приняли решение пока не исключать ни один из этих параметров из модели. Среди факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на среднеотраслевой уровень ле-вериджа, на этом этапе можно отметить GDPRATE (-0,51), GDPSHARE (-0,62), GSUP (0,77) и GSHARE (-0,6). Фактором, оказывающим самое слабое влияние, оказался средний уровень левериджа в стране, который к тому же имеет нелогичное направление зависимости (-0,02).
Анализ корреляционной матрицы показывает, что для рассматриваемого набора параметров спе-
1 URL: http/www. fira.ru.
2 URL: http/www.finam.ru.
3 URL: http/www.gks.ru.
-10 (244)
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: проблемы и решения
цифических факторов самый высокий коэффициент корреляции имеет значение 0,52 (между факторами, характеризующими размер фирмы и наличие у нее рейтинга инвестиционного уровня). Поскольку он значительно ниже, чем 0,75, эти параметры из модели не исключаем. Среди факторов, оказывающее наиболее сильное влияние на структуру капитала корпорации, можно выделить LEVO (0,31), GOVSHARE (0,36) и ROAT-1 (-0,23). Среди этих факторов оказались среднеотраслевые показатели финансового левериджа (что соответствует основным предположениям).
Тестирование гипотез и результаты
В результате регрессионного анализа было получено несколько вариантов моделей, характеризующих влияние отраслевых институциональных факторов на уровень финансового левериджа корпорации.
Первая из моделей включала три отраслевых институциональных фактора (GPROP, GDPRATE и GDPSHARE), а также параметр LEVS, характеризующий средний уровень левериджа в стране. Все факторы получились значимыми на 5%-ном уровне и ^-квадрат модели равен 0,61. Далее был увеличен набор институциональных параметров и получена вторая модель, в ней добавились факторы REG и SOC (табл. 3). При этом все переменные по-прежнему значимы на 5%-ном уровне значимости, в то время как качество подгонки (^-квадрат и скорректированный ^-квадрат) значительно выросло. Это говорит о том, что такая модель в лучшей степени описывает поведение фирм по выбору структуры капитала.
Авторы также предприняли попытки последовательного включения в модель и иных институциональных детерминант, однако они оказались неуспешными. Включение иных параметров или неспособствовало заметному росту качества подгонки модели или ухудшали ее.
Таким образом, наиболее оптимальной является модель (см. табл. 3), которую в аналитическом виде можно представить следующим образом: LEVO = 0,4743LEVS - 0,4854GPROP -
-0,3704GDPRATE -1,3163GSPSHARE +
+0,0343REG + 0,0391SOC.
Полученная модель позволяет оценить влияние отраслевых институциональных факторов на средний уровень финансового левериджа в отрасли и в
- 2015-
FINANCIAL ANALYTICS: science and experience
Таблица 3
Модель оценки финансового левериджа в отрасли на основе институциональных факторов
Переменная Коэффициент Стандартная ошибка /-статистика /-значение
LEVS 0,474320 0,112614 4,211922 0,0002
GPROP —0,485396 0,105256 —4,611567 0,0001
GDPRATE —0,370413 0,144355 —2,565994 0,0149
GDPSHARE —1,316251 0,232959 —5,650136 0,0000
REG 0,034342 0,014863 2,310643 0,0270
SOC 0,039144 0,012061 3,245521 0,0026
R-квадрат 0,740667 — — —
Скорректированный R-квадрат 0,702530 — — —
целом соответствует изначальным теоретическим предпосылкам и гипотезам.
На снижение уровня финансового левериджа в отрасли влияют такие факторы, как GPROP, GDPRATE и GSPSHARE. Увеличение заемного капитала связано с факторами REG и SOC.
Стоит обратить внимание на значение коэффициента при переменной LEVS. Его значение существенно меньше единицы, чего авторы не ожидали. Однако еще на этапе анализа данных было замечено, что корреляция этого параметра с целевой переменной LEVO является низкой. Это может быть связано с тем, что данный коэффициент отражает еще и важность национальных институциональных детерминант, которые не рассматривались в исследовании. Значение коэффициента меньше единицы может свидетельствовать и о неполном наборе существенных отраслевых факторов, включенных в рассмотрение.
Основываясь на полученной модели, были рассчитаны целевые значения левериджа для всех рассматриваемых отраслей. Эти данные были использованы в качестве переменной LEVO в модели структуры капитала корпораций, учитывающей влияние как специфических, так и институциональных отраслевых факторов.
Также в эту модель была включена переменная DLEVO, рассчитанная по формуле
DLEVO = LEVKtч - LEVO, где LEVKt-J - уровень левериджа фирмы в предыдущем периоде;
LEVO - текущее целевое значение левериджа фирмы.
Эта переменная характеризует, насколько в предыдущем периоде структура капитала компании отклонялась от целевого значения в текущем периоде. Соответственно коэффициент при этой переменной будет являться мерой скорости подстройки финансового левериджа корпорации к целевому значению (фактор динамической концепции структуры капитала). Очевидно, что он должен иметь значение больше нуля, но меньше единицы.
После моделирования и последовательного включения различных специфических факторов в тестируемую модель получилась следующая динамическая модель оценки финансового левериджа фирмы (табл. 4). Модель учитывает специфические и институциональные региональные факторы, оказывающие влияние на структуру капитала фирмы, а также уровень подгонки к среднеотраслевому «оптимальному» значению. Модель обладает высоким уровнем значимости (76%).
Включение в модель структуры капитала корпорации специфических факторов привело к росту показателя ^-квадрат только на 0,02 (с 0,74 до
Таблица 4
Модель оценки финансового левериджа фирмы на основе отраслевого финансового риска и специфических факторов
Переменная Коэффициент Стандартная ошибка /-статистика /-значение
LEVO 0,903625 0,038665 23,37087 0,0000
DLEVO 0,839843 0,040283 20,84857 0,0000
TANGA 0,038994 0,020037 1,946141 0,0530
RET3 0,186817 0,043846 4,260760 0,0000
SIZE —0,101647 0,060730 —1,673761 0,0957
R-квадрат 0,761712 — — —
Скорректированный R-квадрат 0,756922 — — —
-10 (244) - 2015-
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА: FINANCIAL ANALYTICS:
проблемы и решения science and experience
0,76). Это говорит о преимущественном влиянии институциональной составляющей на решения, принимаемые фирмами при выборе источников финансирования.
Полученную модель оценки финансового риска фирмы (см. табл. 4) в аналитическом виде можно представить следующим образом:
LEVK = 0,9036LEVO + 0,8398DLEVO +
+0,0390TANGA + 0,1868RET 3 - 0,1016SIZE.
Полученная модель позволяет оценить влияние специфических факторов, а также институциональной составляющей на уровень финансового риска фирмы и в целом соответствует изначальным теоретическим предпосылкам и гипотезам.
Коэффициент при переменной LEVO достаточно близок к единице, что подтверждает предположение авторов о том, что при устранении влияния специфических факторов уровень левериджа фирмы соответствовал бы среднему уровню левериджа в отрасли.
Выводы
В ходе тестирования были получены две модели, которые, учитывая влияние специфических и институциональных отраслевых факторов, в совокупности позволяют описать поведение фирм при выборе источников финансирования своей деятельности.
На основе тестирования первой гипотезы о влиянии институциональных отраслевых факторов на средний уровень левериджа отрасли получено, что значительная доля предприятий с государственным участием в отрасли GPROP, высокие темпы роста ВВП отрасли GDPRATE и высокая значимость отрасли для экономического развития страны GDPRATE приводят к снижению среднеотраслевого значения финансового левериджа. При этом высокая степень регулируемости и надзора в отрасли REG, ее социальная ответственность SOC способствуют росту уровня долга фирм. По мнению авторов, это связано с наличием дополнительных расходов, которые, как правило, финансируются за счет дополнительного привлечения заемных источников (4).
По результатам тестирования второй модели подтверждено предположение, что уровень финансового левериджа фирмы определяется в основном среднеотраслевым его значением LEVO с учетом отдельных корректировок на специфические факторы.
При этом наличие материальных активов компании TANGA позволяет ей привлекать заемный капитал на приемлемых условиях, что в среднем ведет к росту уровня левериджа. Значительный рост котировок акций корпорации RET3 существенно снижает целесообразность финансирования деятельности за счет дополнительной эмиссии (что соответствует моделям асимметричной информации). А коэффициент перед переменной SIZE свидетельствует, что чем крупнее фирма, тем ниже уровень финансового левериджа. Очевидно, что крупные фирмы способны более эффективно наращивать собственный капитал за счет доминантного положения в отрасли.
Более того, оценка финансового левериджа фирмы подтверждает, что фирмы в среднем стремятся приблизить уровень левериджа к целевым отраслевым значениям, что отражается в процессе динамической подстройки DLEVO.
Таким образом, в исследовании авторами предложен и подтвержден на статистических данных подход к анализу детерминант, оказывающих влияние на решения, принимаемые фирмами при выборе источников финансирования. Он предполагает одновременное рассмотрение как институциональных, так и специфических факторов в модели, учитывающей механизм динамической подстройки уровня левериджа компаний к целевым значениям.
С практической точки зрения полученные модели позволяют не только описать поведение фирм при принятии финансовых решений, но и могут быть использованы для прогнозирования их структуры капитала.
Основываясь на этих выводах, а также на ряде проблем, с которыми авторы столкнулись в ходе исследования, определены наиболее интересные направления развития рассматриваемой темы:
- расширение списка анализируемых институциональных детерминант;
- сравнение важности влияния институциональных факторов национального уровня в различных странах;
- оценка применимости полученных результатов для прогнозирования рисков, вероятности банкротства, финансового состояния и стоимости компании.
Список литературы 1. Иванов И. Ф. Детерминанты структуры капитала публичных российских компаний // Корпоративные финансы. 2010. № 1. С. 5-38.
2. Ивашковская И.В., Солнцева М.С. Структура капитала российских компаний: тестирование концепций компромисса и порядка источников финансирования // Корпоративные финансы. 2007. № 2.С. 17-31.
3. Ивашковская И.В., Макаров П.В. Действуют ли классические концепции выбора структуры капитала на развивающихся рынках? Эмпирический анализ компаний Восточной и Центральной Европы // Корпоративные финансы. 2010. № 3. C. 47-62.
4. Кокорева М. С. Выбор структуры капитала компаниями стран БРИК и Восточной Европы: эмпирический анализ // Корпоративные финансы. 2012. № 2. C. 58-70.
5. Луценко С.И. Эмпирический подход к иерархической теории структуры капитала // Корпоративные финансы. 2008. № 3. С. 51-55.
6. Михайлов А.В. Эмпирическая проверка положений статической компромиссной теории структуры капитала: сравнение по различным странам // Корпоративные финансы. 2008. № 3. C. 56-61.
7. Пономарева О.А. Динамическая концепция структуры капитала: история возникновения, эволюция и основные исследовательские вопросы // Корпоративные финансы. 2008. № 2. C. 78-91.
8. РудыкН.Б. Структура капитала корпораций: теория и практика. М.: Дело, 2004. 272 с.
9. Шахина Н.А., Кокорева М.С. Эмпирическое тестирование динамической концепции структуры капитала на данных российских компаний // Корпоративные финансы. 2010. № 4. С. 31-40.
10. Bradley M., Jarrel G., Kim E.H. On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence // Journal of Finance. 1984. Vol. 39. P. 857-878.
11. Fama E.F., MillerM.H. The Theory of Finance . Holt, Rinehart and Winston, New York, 1972.
12. HarrisM., RavivA. Corporate Control Contests and Capital Structure // Journal of Financial Economics. 1991. Vol. 20. P. 55-86.
13. Jensen M., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure // Journal of Financial Economics. 1976. Vol. 3. P. 305-360.
14. Kim E.H. A Mean-Variance Theory of Optimal Capital Structure // Journal of Finance. 1978. Vol. 33. P. 45-63.
15. Kraus A., Litzenberger R. A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage // Journal of Finance. 1973. Vol. 33. P. 911-922.
16. LelandH., Pyle D. Informational Asymmetries, Financial Structure and Financial Intermediation // Journal of Finance. 1977. Vol. 32. P. 371-387.
17. Modigliani F., Miller M.H. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment // American Economic Review. 1958. Vol. 48. P. 261-297.
18. Myers S. The Capital Structure Puzzle // Journal of Finance. 1984. Vol. 39. P. 575-592.
19. Myers S., Majluf N. Corporate Financing and Inverstment Decisions When Firms Have Information That Investors Do Not Have // Journal of Financial Economics. 1984. Vol. 13. P. 187-221.
20. Ross S.A. The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signaling Approach // The Bell Journal of Economics. 1977. Vol. 8. P. 23-40.
21. Scott J.H. A Theory of Optimal Capital Structure // Bell Journal of Economics. 1976. Vol. 7. P. 33-54.
22. Stulz R. Managerial Control of Voting Rights: Financial Policies and the Market for Corporate Control // Journal of Financial Economics. 1988. Vol. 20. P. 25-54.
Financial Analytics: Science and Experience Assessment and Appraisal Activities
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
EVALUATION OF THE INFLUENCE OF INSTITUTIONAL FACTORS ON THE CAPITAL STRUCTURE OF THE CORPORATION
Elena V. RYABOVA, Sergei V. ROMANOV
Abstract
Importance The experience of foreign and Russian empirical studies devoted to the corporation capital structure proves that one of the main drawbacks of the models suggested by different authors is their relatively poor explanatory power. Some of the authors associate this phenomenon with high impact of uncertainty in the process of company's selection of sources of financing. It is associated with the fact that institutional factors, which are able to influence the process of sources of financing selection, are insufficiently addressed .
Objectives The present research evaluates institutional factors' impact on the industry's and company's leverage. Based on the identified significant dynamic factors and an array of specific determinants, we attempted to develop dynamic models to assess the company's financial leverage
Methods An evaluation and feasibility study of the most significant institutional factors which are able to impact financial leverage in the industry was carried out with the aid of econometric instruments A review of foreign and Russian researches devoted to the topic was conducted in order to select and substantiate specific factors. At the same time, in the present study, we used general scientific methods, such as analysis, synthesis, deduction and modeling
Results Firstly, present study proves an impact of institutional determinants on the industry leverage through the case study of the Russian companies Secondly, we proposed a model, which takes into account the mechanism of dynamic adaptation of companies, leverage level, which assumes simultaneous consideration of both institutional and specific factors
Conclusions and Relevance From a practical standpoint, the obtained models allow not only describing the companies' behavior when taking financial decisions, but also they can be used for predicting their capital structure
Keywords: capital structure, dynamic model, institutional factor, leverage, model
References
1. Ivanov I.F. Determinanty struktury kapitala pub-lichnykh rossiiskikh kompanii [Capital structure determinants of the Russian public companies] . Korporativnye fmansy = Corporate Finance, 2010, no. 1, pp. 5-38.
2. Ivashkovskaya I.V., Solntseva M.S. Struktura kapitala rossiiskikh kompanii: testirovanie kontseptsii kompromissa i poryadka istochnikov finansirovaniya [A capital structure of the Russian companies: a testing trade-off theory versus financial source sequence]. Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2007, no. 2, pp. 17-31.
3. Ivashkovskaya I.V., Makarov P.V. Deistvuyut li klassicheskie kontseptsii vybora struktury kapitala na razvivayushchikhsya rynkakh? Empiricheskii analiz kompanii Vostochnoi i Tsentral'noi Evropy [Are the classical concepts of capital structure selection viable at emerging markets? An empirical analysis of the Eastern and Central European companies]. Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2010, no. 3, pp. 47-62.
4. Kokoreva M.S. Vybor struktury kapitala kompaniyami stran BRIK i Vostochnoi Evropy: empiricheskii analiz [Selection of capital structure by the BRIC and Eastern European companies: an empirical analysis] Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2012, no 2, pp. 58-70.
5. Lutsenko S.I. Empiricheskii podkhod k ierar-khicheskoi teorii struktury kapitala [An empirical approach to the hierarchical theory of capital structure] Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2008, no. 3, pp. 51-55.
6 . Mikhailov A .V. Empiricheskaya proverka poloz-henii staticheskoi kompromissnoi teorii struktury kapitala: sravnenie po razlichnym stranam [Empirical testing of static compromise theory provisions with respect to capital structure: their comparison in terms of different countries] . Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2008, no. 3, pp. 56-61.
7. Ponomareva O.A. Dinamicheskaya kontseptsiya struktury kapitala: istoriya vozniknoveniya, evolyutsiya i osnovnye issledovatel'skie voprosy [The dynamic concept of capital structure: origin history, evolution, and the main research issues] . Korporativnye fmansy = Corporate Finance, 2008, no. 2, pp. 78-91.
8. Rudyk N.B. Struktura kapitala korporatsii: te-oriya ipraktika [Corporations' capital structure: theory and practice]. Moscow, Delo Publ., 2004, 272 p.
9. Shakhina N.A., Kokoreva M.S. Empiricheskoe testirovanie dinamicheskoi kontseptsii struktury kapitala na dannykh rossiiskikh kompanii [Empirical testing of the dynamic concept of capital structure using the Russian companies' data]. Korporativnye finansy = Corporate Finance, 2010, no. 4, pp. 31-40.
10. Bradley M., Jarrel J., Kim E.H. On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence . Journal of Finance, 1984, vol. 39, pp. 857-878.
11. Fama E.F., Miller M.H. The Theory of Finance. New York, Holt, Rinehart and Winston, 1972.
12. Harris M., Raviv A. Corporate Control Contests and Capital Structure. Journal of Financial Economics, 1991, vol. 20, pp. 55-86.
13. Jensen M., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, 1976, vol. 3, pp. 305-360.
14. Kim E.H. A Mean-Variance Theory of Optimal Capital Structure. Journal of Finance, 1978, vol. 33, pp.45-63.
15. Kraus A., Litzenberger R. A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage. Journal of Fi-
nance, 1973, vol. 33, pp. 911-922.
16. Leland H., Pyle D. Informational Asymmetries, Financial Structure and Financial Intermediation. Journal of Finance, 1977, vol. 32, pp. 371-387.
17. Modigliani F., Miller M.H. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment. American Economic Review, 1958, vol. 48, pp. 261-297.
18. Myers S. The Capital Structure Puzzle. Journal of Finance, 1984, vol. 39, pp. 575-592.
19. Myers S., Majluf N. Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information That Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, 1984, vol. 13, pp. 187-221.
20. Ross S.A. The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signaling Approach. The Bell Journal of Economics, 1977, vol. 8, pp. 23-40.
21. Scott J.H. A Theory of Optimal Capital Structure. Bell Journal of Economics, 1976, vol. 7, pp. 33-54.
22. Stulz R. Managerial Control of Voting Rights: Financial Policies and the Market for Corporate Control . Journal of Financial Economics, 1988, vol. 20, pp. 25-54.
Elena V. RYABOVA
National Research University Higher School of Economics - Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation eryabova@hse . ru
Sergei V. ROMANOV
National Research University Higher School of Economics - Nizhny Novgorod, Nizhny Novgorod, Russian Federation sromanov@kpmg ru
