CC BY
112
Удк 336.64
эмпирическое исследование факторов структуры капитала: анализ компаний приволжского федерального округа
А. Б. АНКУДИНОВ, кандидат физико-математических наук, доцент, докторант кафедры финансов организаций E-mail: ankudia@mail. ru
О. В. ЛЕБЕДЕВ, аспирант кафедры финансов организаций E-mail: lebolegan@rambler. ru Институт экономики и финансов Казанского (Приволжского) федерального университета
В статье представлено эмпирическое исследование детерминант структуры капитала ведущих компаний Приволжского федерального округа. В выборку были включены по 100 крупнейших по выручке за 2010 г. компаний нефинансового сектора 6 регионов: Республики Татарстан, Нижегородской области, Оренбургской области, Республики Башкортостан, Пермского края и Самарской области. На базе отечественных субъектов хозяйствования тестируются современные теоретические концепции формирования структуры капитала.
Ключевые слова: структура капитала, леве-ридж, финансовая политика.
Введение
Особенности принятия решений по структуре источников финансирования компании относятся к одной из наиболее актуальных проблем современной теории финансов, практическую значимость которой существенным образом подтвердил недавний мировой финансовый кризис. Со времени появления работы Ф. Модильяни и М. Миллера [9], согласно которой решения по структуре капитала иррелеван-
тны, было опубликовано множество теоретических трудов, с различных позиций описывающих проводимую компаниями политику в области структуры капитала. Так, наиболее популярная компромиссная теория предлагает традиционные детерминанты оптимальной структуры капитала (налоговое прикрытие и издержки финансовых затруднений) [8] и утверждает, что оптимальное соотношение долгового финансирования и собственного капитала определяется через компромисс между выгодами и издержками привлечения заемных средств.
Согласно М. Харрису и А. Равиву, уровень ле-вериджа прямо пропорционален доле материальных активов в структуре активов, эффекту налогового прикрытия от долга, инвестиционным возможностям и размерам фирмы, обратно пропорционален уровню деловых рисков, вероятности банкротства, прибыльности фирмы [5]. Исследователь М. Дженсен показывает, что долг - это эффективный инструмент дисциплинирования менеджмента, приводящий к сжатию агентских издержек [7]. Долг также может сигнализировать о способности фирмы к созданию стоимости [14].
Также М. Дженсен и У. Меклинг утверждают, что высокий уровень левериджа может сподвиг-нуть менеджмент к реализации более рисковой инвестиционной политики [6]. Поскольку держатели долевых ценных бумаг обладают остаточным правом требования на денежные потоки, это право аналогично опциону колл на активы фирмы с ценой исполнения, равной номинальной стоимости долга (стоимость опциона колл прямо пропорциональна уровню рисковости базового актива).
Теория иерархического финансирования (Pecking Order Theory) [10, 14] рассматривает политику в области структуры капитала через призму трансакционных и эмиссионных издержек (как явных, так и скрытых, обусловленных асимметричностью информации): фирмы отдают предпочтения внутреннему финансированию, а при привлечении внешних ресурсов в первую очередь обращаются к долговому финансированию.
Тем не менее, как показывает анализ весьма представительного пласта литературы (главным образом зарубежной), общепринятые теории не всегда могут качественно описать сложные экономические отношения, которые отражают решения в области структуры капитала. Эмпирические исследования, проведенные по данным развитых рынков капитала, также не позволяют придти к однозначным выводам. Тем более интересным и потенциально продуктивным с точки зрения практического применения полученных результатов представляется изучение факторов формирования структуры капитала предприятий в условиях формирующихся финансовых рынков на основе фактических финансовых данных отечественных компаний.
Актуальные эмпирические исследования, описание выборки и используемых переменных
Анализ отечественной литературы выявил существенный дефицит исследований, основанных на применении методов количественного анализа к исследованию структуры капитала российских компаний. При этом для других развивающихся рынков такие работы представлены достаточно широко (см., например, работы [1, 2, 4, 11, 12]).
Таким образом, представляется весьма интересным с научной точки зрения статистически протестировать факторы, определяющие структуру капитала отечественных компаний на примере
предприятий Приволжского федерального округа как одного из наиболее развитых в промышленном отношении регионов Российской Федерации. В силу высокого уровня неопределенности, присущего формирующемуся финансовому рынку, и пилотного характера исследования заранее выдвигать гипотезы относительно характера влияния того или иного фактора представляется нецелесообразным.
Чтобы избежать упрека в data mining в выборку были включены по 100 крупнейших по выручке за 2010 г. компаний нефинансового сектора из 6 регионов: Республики Татарстан, Нижегородской области, Оренбургской области, Республики Башкортостан, Пермского края, Самарской области. Всего выборка составила 600 компаний.
В качестве зависимой переменной проведенного регрессионного анализа выступал показатель Debt (леверидж), который равен отношению разности стоимости совокупных активов компании и строки «Капитал и резервы» к совокупным активам за 2010 г.
Независимыми переменными выступали:
- рентабельность продаж ROS - отношение прибыли от продаж к выручке за 2010 г.;
- коэффициент вариации выручки за 20062010 гг. Kvar sales, который рассчитывался как отношение среднеквадратического отклонения к средней величине выручки за 5-летний период. Этот показатель рассматривается как индикатор уровня деловых рисков компании;
- среднегодовой рост активов за 2006-2010 гг.
Gr0WthAssets 2006-2010, который рассчитывался
I Стоимость активов 2010г.
как 4--1 (он выступает
Стоимость активов 2006 г.
показателем динамики роста компании);
- доля нематериальных активов в структуре совокупных активов Intangibility (рассчитывалась как отношение балансовой стоимости нематериальных активов к валюте баланса за 2010 г.);
- индикатор размера компании Ln sales (представлен как натуральный логарифм выручки компании за 2010 г.).
В качестве источника данных использовалась Система профессионального анализа рынков и компаний «Спарк - Интерфакс1». Если по какой-либо компании отсутствовали данные, необходимые для расчета хотя бы одной переменной, то компания исключалась из выборки.
1 URL: http://www. spark-interfax. ru.
амарская область ско 0,302 | 0,128 | 0,242 0,221 | 0,274 | 26,564
Медиана 0,549 | 0,050 | 0,274 0,156 | 0,039 | 8 4,
и Среднее | 0,617 | | 0,094 | 0,363 | 0,194 | | 0,081 | 11,889
:= Л кра S мс ско 0,274 | 0,111 | 0,195 0,218 | 0,039 | 20,645
Медиана 0,567 | 2 6 ,0 0, 0,309 0,277 | 0,011 | 2 3,
р о и Среднее | 0,640 | | 0,100 | 0,338 | 0,303 | I 0,015 | 8,933
= аа кт ско 0,272 | 0,099 | 0,296 0,252 | 0,043 | 6 5 ,3 7, 3
кс = О лт в § Медиана 0,604 | 0,052 | 0,293 0,166 | 0,009 | 4,170
Си § w Среднее | 0,631 | | 0,087 | 0,395 | 0,229 | I 0,014 | 12,887
я аяк ско 0,304 | 4 0 0, 0,229 0,290 | 0,111 | 16,262
енбургс] область Медиана 0,556 | 0,040 | 0,317 0,230 | 0,017 | 1,202
р о Среднее | 0,582 | | 0,087 | 0,384 | 0,311 | | 0,034 | 4,833
негородская область ско 0,277 | 0,085 | 0,265 0,271 | 0,436 | 24,853
Медиана 0,617 | 0,038 | 0,371 0,207 | 0,019 | 3,846
я S Я Среднее 0,647 | 0,055 | 0,412 0,272 | 0,050 | 11,601
8 а ско 0,357 | 0,111 | 0,287 0,397 | 0,031 | 35,654
в 2 5 1 £ 2 Медиана 0,601 | 0,040 | 0,338 0,179 | 0,010 | 5,532
Й н Среднее 0,671 | 0,074 | 0,425 0,309 | | ИО'О 15,764
Показатель \Debt |ROS \Growth \Intangibility Sales, млрд руб.
Описательная статистика исходных данных представлена в табл. 1.
В целом разброс значений переменных по регионам незначителен. Следует, тем не менее, отметить, что показатели волатиль-ности уровня ле-вериджа компаний Республики Татарстан достаточно высоки по отношению к другим регионам. Высокие значения уровня левериджа и его разброса для компаний всех регионов являются следствием подхода к его оценке (описание представлено ранее). Уровень прибыльности и ее волатильность приблизительно одинаковы, несмотря на различную структуру экономик анализируемых субъектов Федерации. Аналогичная ситуация и с уровнем деловых рисков компаний.
Что касается динамичности роста или инвестиционной активности компаний, то здесь также наблюдается определенный паритет, если принимать в учет медианные значения. В то же время разброс неравномерен. Так, в Республике Та-
тарстан значения темпов прироста активов существенно разнятся.
Размер компаний также сопоставим; при этом ориентация на средние оценки не совсем репрезентативна: нефтяные и нефтехимические гиганты республик Татарстан и Башкирия существенно завышают средние величины по объему продаж компаний.
Следует отметить, что некоторые независимые переменные коррелированны между собой, что может обусловливать проблемы с точностью оценочных коэффициентов регрессии. Мультиколлине-арность может быть существенна при анализе таких переменных, как коэффициент вариации выручки и среднегодовой рост активов, что исходит из самой логики расчета данных величин.
Анализ результатов исследования
Сводные результаты корреляционно-регрессионного анализа факторов структуры капитала нефинансовых компаний Приволжского федерального округа представлены в табл. 2. Тестировалась базовая регрессия:
Debt = а + в ROS + PK sales +
комп i i "2 var i
+ P3GrowthAssets2006-2010i + Р.¿Па»&Ь1Щ +
e5Ln
5 sales i
+ 8..
В результате были получены некоторые основные результаты.
Рентабельность продаж отрицательно коррелированна с уровнем финансового левериджа. Коэффициент регрессии при независимой переменной рентабельности продаж значим на 1 %-ном уровне для всех регионов, кроме Республики Башкортостан. Иными словами, более прибыльные компании характеризуются более низким уровнем долговой нагрузки. Некоторые эмпирические подтверждения подобного эффекта имеются как на развитых (см., например, [13]), так и на развивающихся рынках [3].
Прибыльность воздействует на широту использования финансового рычага (леверидж) по крайней мере двумя способами. Так, высокая прибыльность позволяет профинансировать необходимые инвестиции за счет внутренних источников, т. е. потребность в долге для финансирования запланированных инвестиций ниже. В то же время обильный денежный поток может быть направлен менеджерами на разрушающие стоимость проекты, которые обеспечивают частные выгоды для инсайдеров. В этом случае более высокий уровень прибыли может побудить собственников к проведению более агрес-
ет прибыльность компании (учитывая размерность независимых переменных). Выражаясь формально, в случае с компаниями Республики Татарстан рост рентабельности продаж на 1 % при прочих равных условиях означает снижение в структуре источников финансирования заемных средств на 2,5 %. Если среднегодовые темпы прироста активов компании выше на 1 % при прочих равных условиях, то в структуре капитала доля долга выше на 0,21 %. Коэффициенты регрессии при прочих факторах ненадежны.
Изолированное воздействие исследуемых факторов на уровень левериджа для выборки компаний Республики Татарстан представлено на рисунке.
Необходимо отметить, что в целом построенные модели достаточно качественны, дисперсия независимых переменных объясняет 52 % дисперсии уровня долга компаний Республики Татарстан, 34 % -компаний Нижегородской области, 37 % - компаний Оренбургской области, 17 % - компаний Республики Башкортостан, 51 % - компаний Пермского края, 36 % - компаний Самарской области.
Изолированное влияние факторов на уровень левериджа для выборки компаний
Республики Татарстан: а - рентабельность продаж и леверидж; б - темп роста активов и левкридж; в - волатильность выручки и леверидж; г - размер компании и леверидж
Основные выводы по результатам анализа и возможные ограничения их применимости
Таким образом, протестировав ключевые факторы формирования структуры капитала 600 компаний, расположенных в Приволжском федеральном округе, можно сделать вывод о том, что одним из основных детерминантов является прибыльность компаний. Данный вывод согласуется с теорией иерархического финансирования.
Однако необходимо сделать некоторые пояснения. Поскольку большинство исследованных компаний не являются публичными, аргументация с позиции информационной асимметрии между инсайдерами и аутсайдерами не может считаться достаточной. Скорее, в российских реалиях менеджмент попросту не считает необходимым привлечение долгового финансирования в случае достаточности внутренних ресурсов. Более того, при сильном инсайдерском контроле (что характерно для многих российских компаний) фактическая
структура источников финансирования смещается в сторону менее рисковой по сравнению с оптимальной. К долгу обращаются в случае невозможности профинансировать инвестиции за счет прибыли и амортизации (переменная среднегодового роста активов оказывает существенное прямое влияние на леверидж). Влияние же волатильности выручки, доли нематериальных активов и размера компании на уровень долга неоднозначно и статистически менее надежно.
Кроме того, помимо уже упоминавшихся ранее достаточно традиционных статистических факторов, которые могут пов-
лиять на общность полученных выводов, можно отметить также существующую у ряда компаний (в частности, относящихся к числу системообразующих) возможность получать кредиты на нерыночных условиях либо под гарантии государства. Это вносит существенные искажения в структуру капитала в сторону большего левериджирования: риски возлагаются на третьих лиц.
Тем не менее представляется, что полученные результаты могут послужить вкладом в эмпирические исследования по проблеме формирования структуры капитала компаний в условиях неполных финансовых рынков.
Список литературы
1. Bhaduri S. N. Determinants of сарйа1 structure choice: A study of the Indian sector // Applied Financial Economics. 2002. № 12 (9). Р. 655-665.
2. Booth L., Varouj A., Demirguk-Kunt A., Maksimovic V. Capital structures in developing countries // Journal of Finance. 2001. № 56 (1). Р. 87-130.
3. Cornelli F., Portes R., Schaffer M.E. The Capital Structure of Firms in Central and Eastern Europe. CEPR Discussion Paper №. 1392. Centre for Economic Policy Research: London, 1996.
4. Delcoure N. The determinants of capital structure in transitional economies // International Review of Economics and Finance. 2006. № 16. Р. 400-415.
5. Harris Milton and Raviv Arthur. Capital Structure and the Informational Role of Debt // Journal of Finance. 1990. № 45. Р. 321-350.
6. Jensen M. and Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and the Ownership Structure // Journal of Financial Economics. 1976. N° 3. P. 305-360.
7. Jensen M. Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate Finance, and takeovers // American Economic Review. 1986. № 76. P. 323-329.
8. Kraus A. and Litzenberger R. A. State Preference Model of Optimal financial Leverage // Journal of Finance. 1973. № 28. P. 911-922.
9. Miller M. and Modigliani F. The Cost of Capital, Corporation Finance, and the Theory of Investment // American Economic Review. 1958. № 48. P. 261-297.
10. Myers S. andMajluf N. S. Corporate Financing and Investment Decisions when Firms have Information that Investors do not have // Journal of Financial Economics. 1984. № 13. P. 187-221.
11. Pandey I. M. Capital Structure and the Firm Characteristics: Evidence from an Emerging Market. IIMA Working Paper № 2001-10-04.
12. Qian Y., Tian Y., Wirjanto T.N. An Empirical Investigation into the Capital - Structure Determinants of Publicly Listed Chinese Companies. SSRN Working Papers Series. 2007. URL: http://www. ssrn. com.
13. Raj an R. and Zingales L. What do we know about capital structure? Some evidence from international data // Journal of Finance. 1995. № 50. P. 1421-1460.
14. Ross S. The Determination of Financial Structure: The Incentive-signalling Approach, The Bell // Journal of Economics. 1977 № 8. P. 23-40.
ИЗДАТЕЛЬСКИЕ УСЛУГИ
Издательский дом «ФИНАНСЫ и КРЕДИТ»
занимается выпуском специализированных финансово-экономических и бухгалтерских журналов, а также
монографий, деловой и учебной литературы Минимальный тираж - 500 экз.
По вопросам, связанным с изданием книг, обращайтесь в отдел монографий
(495) 721-85-75 post@fin-izdat.ru
