CC BY
69
47 (185) - 2013
Экономика предприятия
УДК 64.013.4
исследование состава и оценка факторов, формирующих структуру капитала компаний
е. Е. КУЗЬМИЧЁВА,
преподаватель кафедры финансового менеджмента
E-mail: ekuzmicheva@hse. ru С. A. ГОРЕЛОВ, студент факультета экономики E-mail: galentskiy@mail. ru Национальный исследовательский институт «Высшая школа экономики» в Нижнем Новгороде
В статье получены эмпирические свидетельства влияния поведенческих факторов на принятие решений компаниями о выборе структуры капитала. На основании оценки панельных данных подтверждено предположение, что оптимизм и самоуверенность, искажая представления менеджеров о распределении вероятностей и рисках, способствуют наращению долговой нагрузки на балансы российских компаний. В этой связи целесообразно расширение перечня традиционных факторов, влияющих на выбор источников финансирования, поведенческими.
Ключевые слова: структура, капитал компания, поведенческий фактор.
Бведение
Несмотря на целый ряд исследований проблемы формирования структуры капитала компаний, определение оптимального баланса между собственными и заемными фондами по-прежнему сохраняет свою актуальность и высокую значимость в контексте долгосрочного развития компании.
Современные теории корпоративных финансов предлагают достаточное количество как качественных, так и количественных доказательств того, что оптимальное соотношение «долг/капитал» может
способствовать разрешению агентского конфликта, а также влияет на уровень инвестиционного риска. Это в свою очередь во многом определяет положительную динамику общей стоимости компании.
Представляется, что исследование факторов, оказывающих влияние на формирование структуры капитала, а также выявление мотивов лиц, определяющих выбор источников финансирования, послужат повышению эффективности работы фирм в контексте реализации стратегий наращения стоимости.
Критическим видится тот факт, что сегодня одна из известных традиционных теорий в области формирования капитала не дает исчерпывающего и однозначного описания подобных факторов. Принимая во внимание возросший за последние годы уровень неопределенности окружающей среды, представляется целесообразным как с теоретической, так и с практической точки зрения рассмотреть поднятую проблему в рамках относительно новой парадигмы — теории поведенческих финансов.
Важно понимать, что задача поведенческих факторов состоит не в доказательстве ошибочности традиционных теорий, а в выявлении причин расхождений и разработке моделей, позволяющих
оценивать и учитывать влияние поведенческих (нефундаментальных) факторов на принятие финансовых решений.
Основное преимущество поведенческих финансов заключается в активном использовании описательного подхода, который в отличие от нормативного, характерного для неоклассической школы, дает представление об экономических процессах, максимально приближенных к реальности. Помимо этого иррациональность экономических агентов в данном разрезе становится своего рода нормой, что также позволяет выйти за рамки традиционных моделей эффективного рынка и рационального принятия решений.
Таким образом, целями настоящего исследования авторы видят выявление и оценку факторов, характерных для традиционных теорий структуры капитала, и дополнение данного перечня за счет поведенческих эффектов, определяющих мотивы, которые лежат в основе принимаемых менеджментом решений.
обзор традиционных теорий
формирования капитала и выделяемых ими факторов
В качестве отправной точки изучения структуры капитала в рамках современной теории корпоративных финансов принято считать 1958 г. — год появления статьи Modigliani & Miller [38]. Они показали, что в условиях отсутствия налогообложения и тран-закционных издержек структура капитала компании не имеет влияния на ее рыночную стоимость и что оптимальной структуры капитала не существует.
При этом признается, что в случае ухода от идеальной модели, в частности при включении в анализ налогов, структура капитала перестает быть инвариантной. Miller [37], добавивший в ранее сформулированную модель фактор подоходного налога на владельцев акций и облигаций, продемонстрировал, что оптимальное использование долговой нагрузки имеет место на макроуровне, однако несвойственно уровню конкретной компании.
В своих эмпирических работах Bradley, Jarrell & Kim [12], Long & Malitz [33], Titman & Wessells [48] дополнили перечень детерминант уровня леве-риджа факторами агентских издержек и издержек банкротства. DeAngelo & Masulis [15] показали, что вследствие наличия налогового щита, обусловленного недолговыми инструментами (к примеру,
амортизацией), каждая фирма имеет уникальный оптимальный уровень использования долга.
Перечисленные факторы наряду с основополагающей статьей Modigliani & Miller послужили базой для множества последующих теорий, призванных объяснить принципы формирования структуры капитала.
Так, согласно сигнальной теории [47] вследствие информационной асимметрии менеджеры компаний со значительной величиной будущих денежных потоков и высоким качеством активов имеют стимул дать рынку сигнал об относительно высоком уровне долга по отношению к собственному капиталу, который, как ожидается, обеспечит формирование справедливой и обоснованной оценки стоимости компании.
В соответствии с агентской теорией [30] под оптимальной структурой капитала понимается такая комбинация собственного и заемного капиталов, при которой минимизируются агентские издержки и, соответственно, делается максимальной корпоративная стоимость.
Теория компромисса (trade-off theory) в большей степени нацелена на анализ издержек и выгод, обусловленных использованием долга, в частности ожидаемые издержки банкротства, агентские издержки долга (связанные с конфликтом интересов, при котором благосостояние акционеров максимизируется за счет благосостояния держателей долговых обязательств), налоговый щит.
Оптимальное соотношение источников финансирования достигается в случае, когда предельные издержки долга (агентские издержки и издержки банкротства) и выгоды долга (выгоды от налогового щита и устранения проблем нехватки свободных денежных средств) уравниваются. В этой связи увеличение цен акций, которое приводит к уменьшению финансового рычага, должно инициировать выпуск долга — так компания сохранит оптимальное значение «долг/капитал».
Согласно теории иерархии (pecking order theory), выдвинутой Myers [40] и Myers & Majluf [39], компании стремятся следовать определенной последовательности привлечения альтернативных источников финансирования. Так, если фирме требуются внешние фонды, она начнет с выпуска наименее рисковых (наиболее дешевых) инструментов; затем, скорее всего, прибегнет к гибридным инструментам — конвертируемым облигациям и только потом, возможно, — к выпуску акций.
В качестве объяснения такой иерархии (в частности, почему привлечение долга или выпуск акций обходятся дороже, чем использование внутренних инструментов) назовем трансакционные затраты, налоги, агентские проблемы, издержки финансовых затруднений, асимметрию информации между менеджерами и потенциальными инвесторами.
Перечень факторов, определяющих выбор фирмы в рамках традиционных теорий формирования структуры капитала, содержится в табл. 1.
Поведенческие факторы, формирующие решения о привлечении источников финансирования
Традиционные теории позиционируются в качестве хороших, рекомендуемых компаниям как руководство в выстраивании финансовой политики. При этом существует большое число эмпирических работ, которые опровергли их состоятельность. Заслуга в этом во многом принадлежит апологетам неоклассической теории финансов Fama & French [18], которые заявили, что «теория иерархии как модель структуры капитала умерла».
Во-первых, они доказали, что компании слишком часто используют выпуск акций: по результатам эмпирического исследования 86 % фирм с 1983 по 2003 г. делали это в той или иной форме.
Во-вторых, фирмы, как правило, выпускают собственный капитал отнюдь не под давлением обстоятельств. Так, с 1973 по 2002 г. выводам теории иерархии не соответствовали 50 % компаний из выборки исследователей [2].
В отношении теории компромиссов ученые замечают, что высшие должностные лица компаний действительно ориентируются на цены акций при принятии решений о выпуске ценных бумаг [24], однако действуют они с точностью до наоборот: в период высоких цен компании не увеличивают долга и не выкупают акций, как должны были бы
делать согласно теории компромисса, а выпускают долевые ценные бумаги [3, 5, 31, 36].
По наблюдению Welch [50], компании не стремятся возвращаться к оптимальным с точки зрения теории компромисса значениям «долг/капитал», не делают выпусков собственного капитала в периоды падения цены акций и не размещают долга, когда цена поднимается. Вместо этого они позволяют своей структуре капитала свободно дрейфовать вслед за динамикой котировок акций.
Более того, многие исследователи [18, 32, 46, 48, 51] обнаружили отрицательную корреляцию финансового рычага и доходности, что противоречит ключевой идее теории компромисса о выгодах от налогового щита.
Принимая во внимание критические оценки результативности традиционных теорий в прогнозировании уровня левериджа компании, можно заключить, что они нуждаются в дополнении. В этой связи авторы статьи допускают, что финансовые решения могут характеризоваться иррациональностью, нарушением традиционных представлений о теории полезности и неприятии риска вследствие того, что экономические агенты подвержены влиянию эмоций и поведенческих эффектов.
Так, согласно Bertrand & Schoar [9] характер и аспекты поведения менеджеров оказывают весомое влияние на неоднородность финансовых, инвестиционных и организационных решений в компании. Поведенческие и агентские факторы характеризуются высокой сложностью аппроксимирования вследствие их неявного характера. Тем не менее анализу их влияния на структуру капитала уделяется все больше внимания.
Например, Wiwattanakantang [50], изучая влияние асимметрии информации в фирмах, отличающихся размером и структурой собственности, на формирование капитала, показал, что, с одной стороны, высокая стоимость активов выступает гарантом безопасности для инвесторов, а с другой, асимметрия информации в сложных структурах велика, что
Таблица 1
Традиционные факторы, формирующие структуру капитала компании
Теория Факторы, отражающие основные идеи теории
Сигнальная теория [47] Отношение дивидендов и чистой прибыли, размер компании, характер активов
Теория агентских издержек [30] Темп роста компании, доходность, характер активов, инвестиционные возможности
Теория компромиссов [37, 15] Размер компании, характер активов, инвестиционные возможности, волатильность доходов, доходность, налоговая ставка, недолговой налоговый щит
Теория иерархий [39, 40] Показатель внутреннего финансового дефицита компании, характер активов, доходность
мешает привлечению внешнего финансирования. Nivorozhkin [41] проследил, что компании, в которых государство выступает в качестве одного из основных акционеров, отличаются большей долей долга. Согласно Ivanov [29] включение олигархов в структуру собственников обуславливает рост объемов долгосрочных кредитов, привлекаемых фирмой.
Отметим влияние жизненного опыта и личных качеств менеджмента на принимаемые решения. Менеджеры, пережившие Великую депрессию, отдают предпочтение внутренним источникам финансирования, тогда как управленцы — бывшие участники вооруженных конфликтов агрессивно наращивают долг [35]. Руководители с обостренным неприятием потерь (loss aversion) склонны переоценивать риски и всячески ищут возможность не допустить неблагоприятного исхода, в результате чего минимизируют долговое финансирование [4, 27, 42].
Весомый блок литературы о формировании структуры капитала относится к исследованию эффекта оптимизма и самоуверенности. Под последней понимается тенденция переоценивать вероятность достижения цели вследствие иррациональной веры в личные способности. Оптимизм определяется как склонность приписывать событиям большую вероятность благоприятного исхода независимо от объективного распределения вероятности.
В модели Heaton [26] оптимистичные руководители переоценивают ожидаемую доходность реализуемых инвестиционных проектов и потому полагают, что оценка рынком стоимости ценных бумаг компании занижена (модель предполагает эффективные рынки капитала). В этой связи последовательность привлечения источников финансирования соответствует предписаниям теории иерархий. При этом автор замечает, что очередность соблюдается в силу эффекта оптимизма руководства.
Согласно Hackbarth [25], Barros & Alexandre [7] оптимистичные и самоуверенные менеджеры склонны выбирать более высокий уровень левериджа, а также чаще эмитировать новые долговые обязательства по сравнению с беспристрастными менеджерами. Также показано, что вопреки работе [26] в случае включения в анализ фактора самоуверенности теория иерархий может не выполняться, поскольку при определенных обстоятельствах выпуск акций может стать источником льготного финансирования.
Поведенческие эффекты, формирующие структуру капитала компаний, приведены в табл. 2.
Эмпирическая оценка влияния традиционных и поведенческих факторов на структуру капитала компаний
Эконометрическая модель. Для тестирования влияния фундаментальных и поведенческих факторов на формирование структуры капитала была построена следующая эконометрическая модель:
LEV, =р0 +eiCONFlt +PMB, + +Рэ PPEit + P4PRFt + Ps SIZEASU + +P6MEDit +p7 RCit + 8 it, (1)
где LEV — леверидж компании i (отношение суммы краткосрочных и долгосрочных заемных ресурсов к совокупным активам компании) в период t;
CONF — прокси-переменная самоуверенности и оптимизма;
MB — прокси-переменная роста компании (скорректированные, с учетом рыночной капитализации, совокупные активы); PPE — доля материальных активов в совокупной величине активов;
Таблица 2
поведенческие и агентские факторы, формирующие соотношение «долг/капитал» в компании
фактор ссылка на источник
Структура собственности компании: — семейные фирмы; компании, в составе крупного холдинга — компании с долевым участием государства — компании с долевым участием олигархов — компании с долевым участием иностранных инвесторов [50] [41] [29] [28]
Жизненный опыт менеджера (свидетели Великой депрессии, участники вооруженных конфликтов) [34]
Гендерный фактор [6]
Неприятие потерь [4, 27, 42]
Оптимизм и самоуверенность [7, 25, 26]
PRF — показатель экономической рентабельности компании;
SIZEAS — прокси-переменная размера компании;
MED — медианный уровень долговой нагрузки, рассчитанный как медианный уровень показателя LEV для каждой отрасли; RC — отношение компании к риску; е — случайное слагаемое. Описание объясняющих переменных модели. Эффект оптимизма и самоуверенности CONF. Выбор прокси-переменной для параметра оптимизма и самоуверенности базируется на результатах эмпирических исследований Busenitz & Barney [13], показавших, что собственники бизнеса подвержены самоуверенности значительно в большей степени по сравнению с менеджерами. Pinfold [43], анализирующий практику финансовых решений бизнесменов из Новой Зеландии, выявил, что собственники склонны переоценивать вероятность успеха принимаемых решений.
В этой связи для описания фактора самоуверенности и оптимизма авторы используют dummy-переменную CONF принимающую значение единицы, если руководитель компании i в период t является основателем или его преемником либо является держателем значительной доли акций (по сравнению с медианным значением для компаний в данной отрасли); нуля — в противном случае.
Проверяется гипотеза: компании, отличающиеся большим уровнем самоуверенности и оптимизма, характеризуются более высоким уровнем левериджа.
Рост компании MB. В соответствии с теорией иерархий компании, отличающиеся большими возможностями роста, нуждаются в превышающем нераспределенную прибыль объеме инвестиций, что означает необходимость привлечения внешних (чаще всего долговых) источников и, как результат, возникновение высокой долговой нагрузки.
Последователи теории компромиссов утверждают, что у быстрорастущих компаний долговая нагрузка будет ниже ввиду высоких потенциаль-
Сторонники агентской концепции замечают, что контроль за действиями менеджмента в растущих компаниях затруднен, поэтому кредиторы направляют ресурсы в эти фирмы неохотно.
Возможности роста компании опишем отношением рыночной к балансовой стоимости (Market to book ratio, MB), что является одной из общепринятых прокси-переменных для измерения роста: Total Assets it - Book Equity it + Market Equity i
MB, =-
(2)
Total Assets t
где MB — скорректированные с учетом рыночной капитализации совокупные активы -й компании в период t;
Total Assets — совокупные активы фирмы; Book Equity — балансовая стоимость собственного капитала компании; Market Equity — рыночная стоимость этого капитала.
Уровень материальных активов PPE. Сторонники агентской концепции предполагают, что фирмы с большей долей материальных активов имеют меньше возможностей неоптимального инвестирования, что должно обуславливать положительную взаимосвязь параметра с уровнем долговой нагрузки.
Однако, как отмечено в работе [41], доказанная для развитых рынков положительная корреляция может не подтверждаться в странах с переходной экономикой. Например, для китайских компаний подтверждена прямая зависимость, в то время как на данных российских фирм выявлены либо отсутствие взаимосвязи, либо обратная зависимость между долей материальных активов и левериджем [44, 45]. В качестве причин расхождения результатов исследований назовем несформированные системы законодательства, затрудняющие заключение надежных кредитных контрактов, а также неликвидные вторичные рынки для активов.
Доля материальных активов представлена отношением материальных активов (Property Plant & Equipment) за вычетом накопленной амортизации (Accumulated Depreciation) к совокупным активам компании (Total Assets):
ных издержек финансовой неус- d d ^ = Property Plant & Equipment tt - Accumulated Depreciationit тойчивости. Для таких фирм высок
стимул не сигнализировать о про-
PPE ,t =■
блемах недоинвестирования и замещения активов ввиду более высоких затрат на выпуск долга и акционерного капитала [17].
Total Assetsit
Размер компании SIZEAS. Влияние размера капитала компании на уровень долговой нагрузки неоднозначно. С одной стороны, более крупные фир-
мы при прочих равных условиях характеризуются более низким уровнем издержек финансовой неустойчивости, вследствие чего имеют больше возможностей для наращивания долга. Это соответствует теории компромисса. С другой стороны, согласно агентской концепции, в крупных компаниях степень асимметрии информации между менеджерами и внешними инвесторами ниже, что должно способствовать наращению собственного капитала [50].
Как утверждают Frank & Goyal [21], большие компании выбирают долговое финансирование, в то время как мелкие предпочитают выпускать акции. На выборке фирм, функционирующих в 48 странах, выявлено, что предприятия в странах с неразвитыми институтами, а также небольшие компании реже используют внешнее финансирование [8]. В качестве прокси-переменной размера фирмы используем натуральный логарифм совокупных активов.
Рентабельность компаний PRF. С позиции сторонников теории иерархий более прибыльные компании полагаются на внутренние источники финансирования, что должно приводить к более низкому уровню использования долга. Противоположное мнение у последователей теории компромисса, согласно которой более прибыльная компания имеет больше возможностей для выхода на рынки заемного капитала.
Кроме того, для более прибыльных компаний налоговые выгоды становятся более значимыми, и вероятность использования налогового щита увеличивается при низких издержках финансовой неустойчивости. Эмпирически обратная зависимость между доходностью совокупного капитала и уровнем долговой нагрузки наблюдается практически на всех страновых выборках [14, 16, 44].
В качестве показателя рентабельности использовано отношение прибыли до уплаты процентов и налогов EBITDA к совокупным активам компании Total Assets.
Отраслевой медианный уровень долговой нагрузки MED. Включение в модель в качестве объясняющей переменной медианного уровня долговой нагрузки по отрасли частично снимает проблему упущенных из внимания детерминант [22]. Применительно к развивающимся рынкам капитала исследований, оценивающих эффект данного параметра на соотношение собственного и заемного капиталов, не обнаружено. Однако ряд работ ставит перед собой задачу исследования значимости отраслевой специфики компаний.
В частности, в работе [41] сделан вывод: компании, функционирующие в промышленном секторе, характеризуются более высоким уровнем долга. Отраслевая специфика оказалась значима в исследовании индийских компаний [10]. В ряде исследований также выявлено, что компании зачастую склонны подстраивать свой уровень долга к медианному [20, 21, 23].
Отношение компании к риску RC. Под влиянием оптимизма и самоуверенности менеджер характеризуется не только нерациональным восприятием возможностей роста компании, но и предвзятым отношением к риску [25]. Руководители зачастую склонны минимизировать издержки, связанные с анализом риска, при этом руководствуясь субъективными суждениями. Таким образом, представляет интерес включить фактор отношения к риску в качестве объясняющей переменной в модель (1). Для конструирования переменной авторы используют подход Bo и Sterken [11].
Под риск-премией понимают величину, которую инвесторы готовы платить для исключения неопределенности. Согласно аппроксимации Arrow — Pratt риск-премия пропорциональна квадрату риск-фактора:
Risk premium = 1 RC (W0 )E [y2 J +
+Условия высших порядков, (2)
где Risk premium — премия за риск;
RC (W0) — абсолютный коэффициент отвержения риска;
W0 — первоначальное богатство; E [y2] — ожидаемое значение дисперсии риск-фактора y (в качестве риск-фактора может выступать, например, прибыль, размер которой негарантирован).
Запишем выражение (2) по-другому. Fisher & Hall [19] показывают, что если компания следует оптимальным правилам принятия решений, риск-премия может быть измерена через моменты распределения чистых прибылей. Пусть фирма максимизирует ожидаемую полезность U от прибылей п и первоначального богатства W0. Если разложить U (п + W0) в ряд Тейлора вблизи точки п"+W0 = E(n+W0)и рассмотреть математическое ожидание, получим следующее выражение [11]:
U (п' + Wo) - E [U (п + Wo)] =
U'
U'
= -<— (п ' + Wo) (п '' + Wo) + ... (3)
2!
3!
7х"
49
Разность в левой части выражения (3) в денежном выражении является риск-премией. Очевидно, что второй, третий и т. п. моменты распределения прибылей определяют ее знак. При U" < 0 для вогнутой функции полезности (для рискофоба) риск-премия увеличивается с ростом вариации прибылей. При значениях U'", которые могут быть и нулевыми, и положительными, и отрицательными, направление влияния момента третьего порядка на риск-премию неоднозначно.
В соответствии с подходом Bo & Sterken в качестве прокси-переменной для риск-премии авторы используют разницу между реализованной прибылью и скорректированной на риск (risk-adjusted profit). Подразумевая, что для фирмы i скорректированная на риск прибыль постоянна в течение всего периода наблюдений, запишем риск-премию для периода t в виде
Risk premiumt = nt - П,
где п — реализованная на момент t операционная прибыль EBIT;
— — скорректированная на риск прибыль. Для элиминирования эффекта масштаба разделим операционную прибыль на величину совокупных активов компании.
С учетом того, что абсолютный коэффициент отвержения риска в формуле (2) стоит перед дисперсией случайной величины (прибыли), перепишем выражение (3) в виде
Risk premiumt = RC ■ SDt + b ■ SKEWt, (4)
где SDt — стандартное отклонение операционных прибылей EBIT, взвешенных на активы, в году t; SKEWt — коэффициент асимметрии распределения операционных прибылей, взвешенных на активы. Или иначе:
nt = П + RC ■ SDt + b ■ SKEWt, (5)
где—также будем классифицировать как константу, которая показывает влияние на получаемые прибыли компании, не отраженное через коэффициенты, перед стандартным отклонением и асимметрией (свободная от риска прибыльность компании).
Оценка параметров модели (5) проводилась следующим образом. Данные собраны за период 2006—2011 гг. Минимальное количество точек для расчета стандартного отклонения и коэффициента асимметрии составляет три. Таким образом, для 2008 г. используются значения величин EBITDA за 2006—2008 гг., далее количество наблюдений уве-
личивалось на одно. Так, стандартное отклонение и коэффициент асимметрии для 2011 г. для компании i рассчитаны на основании EBIT за 2006—2011 гг.
Пусть на отношение инвестора к риску в той или иной мере оказывает влияние история всех прошедших лет. Тогда для расчета коэффициента RC с каждым годом мы наращиваем количество наблюдений на одно. Так, начиная с 2008 г. используются расчетные значения дисперсии и коэффициента асимметрии за 2006—2008 гг., в 2011 г. оценка выполняется на основании информации за 2006—2011 гг. Оценка регрессии (4) выполнена методом наименьших квадратов OLS.
Коэффициент отвержения риска, вычисленный подобным образом, — довольно условная величина, позволяющая, тем не менее, провести разделение инвесторов на тех, кто более приемлет риск, и на тех, кто менее склонен рисковать. Деление предлагается провести по медианному значению. Таким образом, будем классифицировать компании, получившие значение коэффициента отвержения риска ниже медианного, как более готовые рисковать, и выше медианного — менее готовые рисковать.
Данные и эмпирические оценки. Для эмпирического тестирования модели (1) использованы данные российских компаний. Ранее исследование факторов, формирующих структуру капитала, на российских данных выполнялось Н. Гайфутдиновой и М. Кокоревой [1].
Представляет интерес сравнение результатов, так как выбранные независимые переменные и статистические данные различны. Настоящее исследование строится на статистике базы данных ThomsonOne, в частности, использован Financials Module.
В выборку вошли 50 публичных российских нефинансовых компаний осуществляющих свою деятельность в 2006—2011 гг. в шести видах деятельности:
1) добыча полезных ископаемых;
2) обрабатывающее производство;
3) распределение электроэнергии, газа и воды;
4) телекоммуникации;
5) машиностроение;
6) розничная и оптовая торговля.
Так сформированы панельные данные.
В силу специфики расчета коэффициента отношения к риску RC регрессия (1) тестируется за период 2008—2011 гг. (период наблюдений сокращен на два года). Результаты оценки параметров
Таблица 3
результаты эконометрической оценки параметров модели (1)
переменная OLS RE FE
Эффект оптимизма и самоуверенности CONF 0,158*** (0,018) 0,189*** (0,027) —
Рост компании MB —0,354*** —0,266*** —0,211***
(0,032) (0,031) (0,034)
Уровень материальных активов PPE —0,132*** (0,045) —0,074 (0,055) —0,038 (0,078)
Рентабельность компании PRF —0,213*** —0,082 0,019
(0,067) (0,063) (0,069)
Размер компании SIZEAS 0,002 —0,007 —0,033**
(0,006) (0,008) (0,014)
Отраслевой медианный уровень долговой нагрузки MED 0,232*** (0,086) 0,267*** (0,102) 0,291** (0,127)
Отношение компании к риску RC —0,001 (0,001) —0,002 (0,002) —
Const 0,488*** 0,409*** 0,644***
(0,066) (0,079) (0,126)
Число наблюдений 200 200 200
R-sq within — 0,271 0,296
R-sq between — 0,777 0,336
R-sq overall — 0,713 0,329
Примечание. В скобках указаны стандартные ошибки, звездочками обозначены уровни значимости: *р < 0,1; **р < 0,05; ***р < 0,01.
модели (1) представлены в табл. 3. Для проверки устойчивости результатов оценки тестирование проведено методом наименьших квадратов OLS с помощью моделей с фиксированными эффектами FE и случайными эффектами ЯЕ.
Поясним результаты оценки. Выдвинутая гипотеза о положительном влиянии оптимизма и самоуверенности менеджмента на рост долговой нагрузки в компании не отклоняется. Заметим, что вывод согласуется с заключением Н. Гайфутдино-вой и М. Кокоревой [1] о воздействии параметра на леверидж российских компаний.
Можно объяснить поведение компаний, отличающихся оптимизмом и самоуверенностью, склонностью недооценивать риск финансовой несостоятельности при привлечении дополнительных долговых ресурсов. Интересно, что, разрастаясь и, как правило, переставая испытывать финансовые ограничения, фирмы начинают отказываться от такой политики. Они отдают предпочтение выпуску собственного капитала (переменные МВ, SIZEAS отрицательны) при выходе на внешние рынки капитала или довольствуются внутренними ресурсами (прибылью).
Данный вывод может подтвердить отрицательная оценка коэффициента рентабельности компаний PFR: наиболее прибыльные фирмы
способны генерировать достаточно внутренних источников для реализации стратегий инвестирования. Такие организации склонны снижать долг, хотя при этом не исключено, что они наращивают собственный капитал, размещая дополнительные акции, что является причиной сокращения финансового рычага.
Выдвинутая на основе традиционных теорий гипотеза о том, что компании, характеризующиеся относительно большой долей материальных активов, отличаются высоким левериджем, отклоняется. Данная проблема уже была ранее выявлена в работе [41], по которой подобные эффекты возможны при анализе растущих рынков капитала. Полученные оценки в целом сопоставимы с заключениями Poyry & Maury [44].
Положительное влияние медианного по виду деятельности уровня левериджа на структуру капитала отдельной компании может свидетельствовать о том, что менеджмент принимает во внимание отраслевые тенденции при принятии финансовых решений. Это согласуется с ранними исследованиями [22, 23].
Переменная RC, отвечающая за отношение инвесторов к риску, оказалась незначимой в контексте анализа решений о выборе структуры капитала. Возможно, причина кроется в неудачной
прокси-переменной, использованной для тестирования, поскольку одновременно авторам удалось подтвердить эффект довольно близкого по природе фактора — оптимизма и самоуверенности менеджмента.
В итоге удалось доказать, что перечень традиционных причин, формирующих структуру капитала, должен быть расширен. В частности, мы можем утверждать о влиянии поведенческих эффектов оптимизма и самоуверенности на выстраивание узкогрупповой финансовой политики. В этой связи при анализе и прогнозировании структуры источников финансирования фирмы целесообразно принимать во внимание концепции не только корпоративных, но и поведенческих финансов.
Заключение
В статье получены эмпирические свидетельства влияния поведенческих факторов на принятие решений о выборе структуры капитала компании. На основании регрессионного анализа с учетом панельного характера данных подтверждено предположение, что оптимизм и самоуверенность, искажая представления менеджеров об объективном распределении вероятности событий и рисков, способствуют приращению долговой нагрузки на баланс компании.
Для оценки использованы данные 50 российских публичных нефинансовых компаний за 2006— 2011 гг. Результаты исследования сопоставимы с заключениями, содержащимися в литературе о развивающихся рынках капитала.
В силу выявленного влияния поведенческих эффектов авторы делают вывод о целесообразности дополнения традиционных факторов, формирующих структуру капитала компаний, поведенческими. Такой подход позволит более взвешенно подходить к анализу и прогнозированию решений о выборе компаниями источников финансирования.
Список литературы
1 . ГайфутдиноваН. С., КокореваМ. С. Влияние поведенческих аспектов на структуру капитала российских публичных компаний // Корпоративные финансы. 2011. № 3. С. 2—4.
2 . Репин Д. В., Солодухина А. В. В поисках решения загадки структуры капитала: поведенческий подход // Корпоративные финансы. 2008. № 5. С. 104—119.
3 . AsquithP., Mullins D. Equity issues and offering dilution. Journal of Financial Economics. 1986. 15. P. 61—89.
4 . Azouzi M., JarboutA. CEO Emotional Bias And Capital Structure Choice. Bayesian Network Method. International Refereed Research Journal. 2012. 2 (3).
5. Baker M., Wurgler J. Market timing and capital structure. Journal of Finance. 2002. P. 3—25.
6. Barber B. M, Odean T. Boys Will Be Boys: Gender, Overconfidence, and Common Stock Investment Quarterly. Journal of Economics. 2001. P. 261—292.
7. Barros L., Alexandre M. Overconfidence, Managerial Optimism and the Determinants of Capital Structure. Working paper. 2007. P. 4—12.
8. Beck T., Demirguç-Kunt A., Maksimovic V. Financing patterns around the world: Are small firms different? Journal of Financial Economics. 2008. 89. P. 467—487.
9. Bertrand M., Schoar A. Managing with style: the effect of managers on firm policies. Quarterly Journal of Economics. 2003. 118 (2). P. 301—312.
10. Bhaduri S. N. Determinants of Capital Structure Choice: a Study of the Indian Sector. Applied Financial Economics. 2002. 12 (9).
11. Bo H., Sterken E. Attitude towards risk, uncertainty and fixed investment. The North American Journal of Economics and Finance. 2007. 18 (1). P. 59—75.
12. Bradley M., Jarrell G. A., Kim E. H. On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence. The Journal of Finance. 1984. P. 857—878.
13. Busenitz L., Barney J. Differences between Entrepreneurs and Managers in Large Organizations: Biases and Heuristics in Strategic Decision-making. Journal of Business Venturing, 1997. 12. P. 9—30.
14. Céspedes J., Gonzaléz M., Molina C. A. Ownership and capital structure in Latin America. Journal of Business Research. 2010. 63. P. 248—254.
15. DeAngelo H., Masulis R. W. Optimal Capital Structure under Corporate and Personal Taxation. Journal of Financial Economics. 1980. 8. P. 8—27.
16. Delcoure N. The determinants of capital structure in transitional economies. International Review of Economics and Finance. 2007. 16. P. 414—415.
17. Drobetz W., Wanzenried G. What determines the speed of adjustment to the target capital structure? Applied Financial Economics, 2006. P. 941—958.
18. Fama E., French K. Testing tradeoff and pecking order predictions about dividends and debt. Review of Financial Studies. 2002. 15.
19. Fisher I. N., Hall G. R. Risk and corporate rates of return. Quarterly Journal of Economics. 1969. 83. P. 79—92.
20. FlanneryM. J., Rangan K. P. Partial adjustment toward target capital structures. Journal of Financial Economics. 2006. 79. P. 469—506.
21. Frank M. Z., Goyal V. K. Capital Structure Decisions. Tuck Contemporary Corporate Finance Issues III. Conference Paper, 2002.
22. Frank M. Z., Goyal V. K. Capital Structure Decisions: Which Factors are Reliably Important? Financial Management. 2009. 38. P. 1—37.
23. Gilson S. C. Transactions Costs and Capital Structure Choice: Evidence form Financial Distressed Firms. The Journal of Finance. 1997. 52 (1). P. 161—196.
24. Graham J., Harvey C. The theory and practice of corporate finance: evidence from the field. Journal of Financial Economics. 2001. 60.
25. Hackbarth D. Determinants of Corporate Borrowing: a Behavioral Perspective. Working paper. 2009. P. 3—6.
26. Heaton J.B. Managerial optimism and corporate finance. Financial Management. 2002. 31 (2). P. 32—48.
27. Helliar C., Power D., Sinclair C. Managerial «Irrationality» in Financial Decision Making. Managerial Finance. 2005. 31 (2). P. 1—11.
28. Hussain Q., Nivorozhkin E. The Capital Structure of Listed Companies in Poland. Working Paper, 1997.
29. Ivanov I. Capital Structure determinants of Russian public companies. Journal of Corporate Finance. 2010. 1 (13). P. 5—38.
30. Jensen M., Meckling W. Theory of the Firm: Managerial Behaviour, Agency Costs and Capital Structure. Journal of Financial Economics. 1976. 3 (2). P. 305—360.
31. Jung K., Kim Y., Stulz R. Timing, investment opportunities, managerial discretion and the security issue decision. Journal of Financial Economics. 1996. 42.
32. Kester C. Capital and ownership structure: a comparison of United States and Japanese manufacturing corporations. Financial Management. 1986. 15.
33. Long M., Malitz J. The investment financing nexus: some empirical evidence. Midland Corporate Finance Journal. 1985. 3. P. 53—59.
34. Malmendier U., Tate A. G. Who makes acquisitions? CEO overconfidence and the market's reaction. Working Paper. 2003.
35. Malmendier U., Tate A. G., Yan J. Overconfidence and Early-Life Experiences: The Impact of Managerial Traits on Corporate Financial Policies. Behavioral & Experimental Finance Journal. 2011. 3 (6).
36. Mikkelson W., Partch M. Valuation effects of security offerings and issuance process. Journal of Financial Economics. 1986. 15.
37.MillerM. Debt and Taxes. Journal of Finance. 1977. 32. P. 261—275.
38. Modigliani F., Miller M. H. The Cost of Capital, Corporate Finance and the Theory of Investment. American Economic Review. 1958. 48. P. 261—296.
39. Myers S., Majluf N. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics. 1984. 13. P. 188—221.
40.Myers S. C. The capital structure puzzle. Journal of Finance. 1984. 39. P. 576—582.
41. Nivorozhkin E. Capital Structures in Emerging Stock Markets: The Case of Hungary. The Developing Economies. 2002. P. 166—187.
42. Nosic A., Weber M. How Risky Do I Invest: The Role of Risk Attitudes, Risk Perceptions and Overconfidence. Working Paper, 2008.
43. Pinfold J. The expectations of new business founders: the New Zealand case. Journal of Small Business Management. 2001. 39. P. 279—285.
44. Poyry S., Maury B. Influential Ownership and Capital Structure. Managerial and Decision Economics. 2010. 31. P. 311—324.
45. Qian Y., Tian Y., Wirjanto T. Do Chinese publicly listed companies adjust their capital structure toward a target level? China Economic Review. 2009. 20. P. 662—676.
46. Rajan G., ZingalesL. What Do We Know about Capital Structure? Some Evidence from International Data. The Journal of Finance. 1995. 50. P. 1421—1460.
47. Ross S. The Determination of Financial Structure: The Incentive—Signaling Approach. The Bell Journal of Economics. 1977. 8 (1). P. 23—40.
48. Titman S., Wessels R. The determinants of capital structure choice. Journal of Finance. 1988. 43. P. 1—19.
49 Welch I. Capital structure and stock returns. Journal of Political Economy. 2004. 112. P. 108—124.
50. Wiwattanakantang Y. An empirical study on the determinants of the capital structure of Thai firms. Pacific-Basin Finance Journal. 1999. P. 371—403.
51. Woo C. A., Dunkelberg C. W. Entrepreneurs' perceived chances for success. Journal of Business Venturing. 1988. 3. P. 99—104.
