CC BY-NC-ND
222
CÛ <
@ m
H
o
CN
U >
1=
LO LÜ
cc
CQ <C
^ cc
ZD O
INFLUENCE OF PENCION FUNDS ON RUSSIAN STOCK MARKET VOLATILITY
Sergey Menshikov
The senior lecturer of subdepartment of investment and stock market of finance department of NRUHSE
Abstract
This article analyzes how pension funds influence volatility of Russian stock market. Future modernization of Russian economy and stimulation of economic growth will demand accumulation of enormous sums of money. In such conditions internal savings will become a crucial source of money. As it is shown in the literature review, successful reforms of pension systems in developed and emerging countries can lead to an essential increase in savings ratio. Another important issue of pension funds is their investment policy. The article shows that investment strategies must be based ^J S on the optimal combination of risk and return. Such instrument as diversification can decrease risk ^^ | and enlarge return on investment very efficiently. An influence of pension funds on stock market is ^^ £ quite controversial. To analyze this influence we carry out a regression analysis of stock markets of ^^ * the USA, the UK, Australia, Chile, and Argentina with regard to the investment activity of pension funds. The data are obtained from databases OECD.stat and Bloomberg. On the one hand, pension funds cannot completely withdraw from market, and the possibility of market decline goes down. So, market volatility can be controlled. Moreover, pension funds are likely to conduct conservative
LO
^J Zt investment policy, purchasing low-volatile equities. The number of funds that raise risks and CQ ^ expected return of their investment is rather small. But on the other hand, due to the large amount of assets that can be invested by pension funds, purchase and sale operations with big blocks of shares can lead to an increase in market volatility.
CD
JEL: G23
_q Key words: institutional investors, pension funds, influence, stock market, volatility.
U
X m References
1. Kontseptsiya dolgosrochnogo sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya RF na period do 2020 goda (KDR-2020). Utverzhdena rasporyazheniem Pravitel'stva RF ot 17 noyabrya 2008 g.
^ № 1662-r.
2. Ob utverzhdenii Pravil razmeshcheniya sredstv pensionnykh rezervov negosudarstvennykh ^ 2 pensionnykh fondov i kontrolya za ikh razmeshcheniem. Postanovlenie Pravitel'stva _Q ¡Z Rossiyskoy Federatsii ot 1 fevralya 2007 g. № 63. URL: http://www.rg.ru/2007/02/07/ X ¡-^ pravila-dok.html.
3. Stepanov B. Regulirovanie investitsiy aktivov pensionnykh fondov // Pensionnye fondy i
O investitsii. 2006. № 5, t. 29. S.76-80. r— cl
cc 4. Antolin, P., Payet, S., Yermo, J (2012), Soverage_of_private_pension_systems, OECD.
O
o 5. Apilado, V.P., (1972), Pension funds, personal savings, and economic growth, The Journal of
^ u_ Risk and Insurance, Sep, 3(39) (1972) 397-404. 1— O
^ _i 6. Bauer, R., Frehen, R., Lum, H., and Otten, R. (2007), The Performance of U.S. Pension
o < Funds, April (2007).
7. Chan, S.H., Leung, W.K, Wang, K. (2004), The impact of institutional investors on the Monday seasonal, The Journal of Business, 4(77) (2004) 967-986.
8. Cumming, D., Johan, S. (2007), Socially Responsible Institutional Investment in Private Equity, Journal of Business Ethics, 75 (2007) 395-416.
9. Davis, E. Ph., and Hu, Y.W. (2005), Is there a link between pension fund assets and economic growth? A cross-country study, Brunel University and NIESR, London.
cc
s m H 14
o (M
< In u 15
CO X < X
o ©
CI 111 LÜ In X CG 16
^ S 1- < CL O 17
u 1= CL
u O ^ 18
s <3 m
LU H o CN 19
on 20
z LO (N
CO H Ol Z
O ^ u >
X d In en
-O Ö
U
X<
LU
<f CO
X cc
"V LU
X ^ CD !<
E- °
^ cc
O
o u
I— ^
cc O
10. Gabaix, X., Gopikrishnan, P., Plerou, V., Stanley, H.E. (2006), Institutional Investors and Stock Market Volatility, The Quarterly Journal of Economics, May (2006).
11. Global Pension Asset Study (2013), Tower Watson, URL: www.towerswatson.com.
12. Gompers, P.A., Metrick, A. (2001), Institutional investors and equity prices, The Quarterly Journal of Economics, 1(116) (2001) 229-259.
13. ICI. Investment Company Fact Book (2012). URL: www.icifactbook.org/ 2012_factbook. pdf.
ICI. Investment Company Institute (2012), Annual Report to Members. URL: http://www. ici.org/pdf/2012_factbook.pdf.
ICI. Investment Company Institute (2010), Enduring Confidence in the 401 (k) System. Investor Attitudes and Actions, January URL: http://www.ici.org/pdf/ppr_10_ret_saving. pdf.
Mallin, C., (2006), The role of Institutional Investors in corporate governance, runall.tex V1, October 20.
Sias, R.W., (1996), Volatility and the Institutional Investors, Financial Analysts Journal, 2(52) (1996) 13-20.
Fundamentals, URL: www.ici.org.
Cû
-û
CÛ
@
ГЯ H
о
CN
LO
CN
и
1=
LO Ш
cc
<
CÛ <
ТГ- ce
о u
CL
О ^: ^
=) о
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОПТИМАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ КАПИТАЛА
РОССИЙСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ
Шарикова О.В.1
Одной из важных задач теории корпоративных финансов является нахождение оптимального соотношения заемного и собственного частей капитала организаций, при котором обеспечивается оптимальное сочетание риска и доходности и, следовательно, максимизируется стоимость организации. В современных условиях функционирования организациям необходимо решать проблему поиска источников, удовлетворяющих не только параметрам срочности, стоимости, риска и доходности, но и таким как доступность, простота привлечения, возможность сохранения прав контроля над организацией. Все это предопределяет необходимость в научном обосновании методов управления структурой капитала, в частности, в вопросе определения оптимальной структуры капитала организации.
ЛЕЬ: G02
^ Ключевые слова: оптимальная структура капитала, коэффициент финансового рычага, вероятность
^ < банкротства, издержки банкротства, поток прибыли, ставка налога на прибыль
^^ о
и ё
^ § Теоретический аспект определения
оптимальной структуры капитала организаций
Структура капитала организаций отражает соотношение всех форм собственного и всех форм заемного капитала, привлекаемых для финансирования и развития организаций. Одной из основных задач управления структурой капитала является нахождение оптимального соотношения его заемной и собственной частей, т.е. такого соотношения, которое обеспечивает
> максимальную рыночную оценку всего капитала, а следовательно, и самой организации.
т Формирование оптимальной структуры капитала - сложная, неоднозначная проблема корпоративных финансов. Трудности, возникающие при попытке определения оптимального ^ соотношения собственной и заемной частей капитала, могут быть разделены на несколько сс аспектов:
т <
• при первоначальном анализе финансовой отчетности компании - не учитываются факторы, влияющие на структуру капитала, анализ проводится по данным прошедших периодов;
ш
и • определение оптимальной структуры капитала требует применения методологических
основ, т.е. использования различных моделей, включающих в себя ряд необходимых показателей оценки оптимальности источников структуры капитала;
-О ^ • количественные оценки необходимо дополнить качественным анализом, представлен-
ным в виде оценки влияния ряда внутренних и внешних факторов на структуру капитала организаций.
О Определению оптимальной структуры капитала посвящено большое количество научных ра-^ сс бот. Одной из первых в данной области принято считать работу Ф. Модильяни и М. Миллера ^ О (Modigliani, Miller, 1958), в которой было доказано, что на совершенных рынках капитала об-
щая стоимость организации не зависит от ее структуры капитала, следовательно, оптималь-О ной структуры не существует. Используя ряд ограничений, авторы математически доказали,
_I что рыночная стоимость организации зависит только от суммарной стоимости ее активов, а
о < способы финансирования не имеют значения. В действительности ни одно из допущений, лежащих в основе данной теории, неосуществимо на практике, поэтому данная концепция рассматривается как механизм оценки рыночной стоимости организации в условиях функционирования совершенного рынка.
Ослабление предпосылок об отсутствии издержек банкротства и налогообложения привело к созданию компромиссной концепции, представленной в трудах А. Крауса и Р. Литценбергера
1. Финансовый менеджер ООО «Канон», аспирант ФГОБУ ВПО «Финансовый Университет».
(Kraus, Litzenberger, 1973) и др. Суть данной концепции заключается в том, что решение о выборе оптимальной структуры капитала определяется как компромисс между экономией от снижения налоговых выплат и издержками финансовых затруднений (или косвенными издержками банкротства).
Ослабление предпосылок об информационной асимметрии привело к появлению концепции асимметричности информации, представленной инвестиционными и сигнальными моделями. Наиболее популярной из инвестиционных моделей является концепция иерархии, описанная в трудах Г. Дональдсона (Donaldson, 1961), суть которой заключается в том, что н между внешними инвесторами и менеджерами организаций существуют информационные ^ асимметрии, которые приводят к тому, что организации выбирают источники финансирова-^^ 5 ния, имеющие определенную иерархичность, а именно: прежде всего внутренние источники СО < (за счет собственных средств), затем займы и в последнюю очередь - выпуск акций. Среди ^^ f сигнальных моделей наиболее известна модель С. Росса (Ross, 1977). Основная идея данной модели заключается в следующем: в условиях существования асимметричной информации между внешними инвесторами и менеджерами привлечение займов будет рассматриваться < потенциальными инвесторами как сигнал об устойчивом положении организации и ее спо-^ ° собности обслуживать текущие обязательства.
^^ ° Ослабление предпосылок об отсутствии агентских издержек определило появление концеп-0 ции агентских издержек. Основоположниками данной концепции являются М. Дженсон и У. Меклинг (Jensen, Meckling, 1976). В рамках данной концепции оптимальной будет считаться такая структура капитала организации, которая поддерживала бы баланс между выгодами ^Q заемного финансирования (разрешение агентских конфликтов между менеджерами и акцио-
CQ ^ нерами) и издержками заемного финансирования (активизация агентских конфликтов между акционерами и кредиторами).
m н О CN
U >
1=
Как одну из современных поведенческих концепций структуры каптала можно выделить концепцию отслеживания рынка, авторами которой являются М. Бейкер и Д. Веглер (Baker, Wurgler, 2002). Основная идея заключается в отслеживании положения дел на финансовом U рынке и принятии определенных действий в связи с установившимся положением. При этом ^ ^ менеджеры извлекают выгоду из временных отклонений стоимости собственного капитала ел относительно стоимости других форм капитала.
Т Вышеуказанные концепции оптимизации структуры капитала трудноприменимы на практике
"у ш в чистом виде в силу наличия жестких предпосылок, на которых они основаны, а также в
ф ^ силу ограниченности использования их выводов. Тем не менее в экономической литературе
определен ряд методов, использующихся на практике для оценки оптимизации структуры
_ ^ капитала.
_Q LL
ш Одним из наиболее распространенных является метод затрат на капитал, т.е. метод опти-^ ^ мизации структуры капитала по критерию его стоимости. Стоимость капитала дифференци-^ СС руется в зависимости от источников его формирования, и в процессе оптимизации структуры
|_ О капитала по данному критерию исходят из возможностей минимизации средневзвешенной
^ СС стоимости капитала (WACC). В рамках данного метода рассматриваются различные условия ^ О привлечения заемного капитала, а также реализуются многовариантные расчеты стоимости ^ капитала. Данный метод подробно описан в учебных изданиях ряда авторов: Джеймса К. Ван
О Хорна, Джона М. Ваховича, Юджина Ф. Бригхэма, Майкла С. Эрхардта, Т.В. Тепловой, В.В. ^ Ковалевой и др. (Ван Хорн, Вахович, 2006; Юджин, Бригхэм, Эрхардт, 2007; Теплова, 2000, Ковалев, 2011).
^ Метод оптимизации по соотношению операционного и финансового рычагов рассматри-О вает различные соотношения ряда показателей деятельности организации: выручки, операционной прибыли, производственных и финансовых расходов; а также оценивает влияние данных показателей на чистую прибыль организации. Подробное описание данного метода можно найти в работах Дж. Вихри (Вихри, 2008). Преимуществом рассматриваемого метода является возможность учета влияния коммерческих условий производства на чистую при-
и
X
быль и доходность владельцев собственного капитала при выборе различной структуры капитала (Гулюкина, 2012).
Метод EBIT-EPS основывается на поиске оптимального соотношения заемных и собственных средств исходя из предположения о прямой зависимости доходности от риска. В рамках данного метода оптимальной структурой капитала является такая структура, при которой достигается максимальный уровень чистой прибыли на акции при минимальном финансовом риске, характеризуемом уровнем финансового рычага - риск преобразования прибыли до уплаты процентов и налогов (EBIT) в чистую прибыль (EPS). Метод EBIT-EPS подробно освещен в трудах Т.В. Тепловой, В.В. Ковалева (Теплова, 2000, Ковалев, 2011). К основным недостаткам данного метода можно отнести: рассмотрение альтернативных вариантов финансирования без учета возможности их комбинации; расчет максимального значения EPS, а СО < не рыночной стоимости организации.
Метод оценки эффекта финансового рычага направлен на оценку максимизации рентабельности собственного капитала за счет выявления взаимосвязи между величиной валовой прибыли и чистой прибыли организации и привлечением заемного капитала. Описание данного метода представлено в трудах Ю.В. Загайновой (Загайнова, 2006). Недостатком рассма-^ триваемого метода является то, что он не учитывает внутреннюю структуру собственных ^^ * и заемных средств и определяет собственные средства организации как бесплатные, что не соответствует действительности.
Метод операционной прибыли направлен на определение допустимого уровня доли заемных средств в структуре капитала организации путем выявления вероятности банкротства организации на основе анализа изменчивости ее прибыли. Для каждого уровня финансового рычага определяется вероятность банкротства и сравнивается с неким заданным значением. При этом целевым размером финансового рычага выступает тот, при котором вероятность банкротства равна заданной пороговой величине. Метод подробно изложен в трудах И.В. Ивашковской и А. Куприянова (Ивашковская, Куприянов, 2005). Недостатком данного метода является то, что он предполагает независимость размера прибыли от финансового рычага U организации. Достоинство данного метода заключается в том, что он дает предварительную ^ ^ оценку для нахождения оптимальной структуры капитала организации и может являться экс-ел пресс-методом.
Т Метод операционной прибыли вполне применим на практике, и результаты исследования,
"у ш проведенного на его основе, напрямую зависят от точности оценки вероятности распределе-ф ^ ния будущей прибыли организации. Таким образом, важную роль играет выбор метода оценен ки вероятности банкротства для определения оптимальной структуры капитала. Ш ^
В зарубежной экономической литературе существует большое количество научных работ, посвященных данной проблеме. Первые эмпирические исследования представлены в работах ^ ^ Бивера (Beaver, 1968), Альтмана (Altman, 1968), где используются факторные методы оценки ^ СС с расчетом весовых коэффициентов каждого из используемых факторов. Данные модели ши-
|_ О роко используются и адаптируются в российской практике для оценки вероятности наступле-
^ СС ния банкротства. К современным зарубежным исследованиям в данной области можно отне-
-Q
СО
©
m н О CN
LT) CN
U >
1=
_Q LL
О
о и
CL
о
сти работы Леланда и Тофта (Leland, Toft, 1996), Вестгарда и Ван дер Виджса (Westgaard, Van der Wijst, 2001), Вирала, Рангараджана и Коуса (Viral, Rangarajan, Kose, 2004), Философова и
О Баттена (Philosophov, Batten, 2008), Хаффмана, Шелленгера (Huffman, Schellenger, 2009), где
^ разработаны различные модификационные модели, основанные на модели Альтмана, а также
^ модели с применением метода пробит- (probit) и логит- (logit) анализа. сс
q Методология исследования
В настоящем исследовании используется метод операционной прибыли для определения допустимого уровня заемного капитала в общей структуре капитала организаций. В качестве базовой модели используется модель оценки вероятности банкротства Ван дер Виджса (Van der Wijst, 1989).
Банкротство в данном случае описывается как вероятность того, что прибыли не хватит на погашение текущей части заемного капитала и покрытие процентов по займам, т.е. как неспособность организации осуществлять текущие выплаты по займам. эту часть прибыли года n можно назвать долговой нагрузкой на прибыль и обозначить R (приходящаяся к погашению в данном году часть заемного капитала и проценты). Показатель прибыли х рассчитывается как прибыль до выплаты процентов по кредитам и до налогов на прибыль (EBIT, earnings before interest & tax), для учета эффектов от заемного капитала (Ивашковская, Куприянов, 2005). Таким образом, условие банкротства для периода n выглядит следующим образом:
F = x < R (1)
где:
X - изменчивость прибыли до вычета процентов и налогов за n периодов; R - заемный капитал и проценты, подлежащие уплате в периоде n.
Допустим, что операционная прибыль (х) нормально распределена (с распределением ожидаемого денежного потока /х и стандартным отклонением Ух ) и не зависит от структуры капитала. Тогда можем описать вероятность наступления банкротства в зависимости от вели-^^ о чины финансового рычага следующей формулой:
F = 1 _ B( R )f (R)
т (2)
СО
и
m н О CN
^ Я где:
СО Г - вероятность банкротства организации,
^^ > В (К) - функция издержек банкротства,
Т !Е
^ / (К) - функция распределения потока, т - ставка налога на прибыль.
Так как переменные, используемые в данной модели, отвечают за вероятность какого-либо -.- события, относящегося к будущему времени, непосредственно их измерить невозможно. Для
^ ^ этого используются прокси-переменные, определенные на основе показателей, оценивающих деятельность и финансовое состояние организаций в настоящий определенный период времени. В данной модели используются следующие прокси-переменные:
• доля заемного капитала (коэффициент финансового рычага) (К) - отношение заемного
СИ ш
О
<< капитала к общей сумме активов DEBT/ TA;
_Q LL
налоговая ставка (т) - ставка налога на прибыль, равная 20% (Т = 0,2);
ожидаемый поток прибыли ( / х ) - отношение суммы чистой прибыли и амортизации
m ^ net profit + depreciation
^ к общей сумме активов CF =-;
total assets
стандартное отклонение ( х - стандартное отклонение потока прибыли за исследуе-
СИ
О
(X
^ СИ мый период;
О
^ и • издержки банкротства (В(К)) - натуральный логарифм от размера компании (ln(sales)).
О
В качестве объекта исследования произведена выборка коммерческих организаций, функци-
^ _I онирующих в Российской Федерации в 12 отраслях российской экономики. Общий объем
О выборки составляет 1457 организаций. В выборку вошли следующие отрасли: металлургиче-
^ ская (156 организаций), нефтегазовая (165), оптово-розничная (101), электроэнергетическая
(125), телекоммуникационная (140), горнодобывающая (159), деревообрабатывающая (122), пищевая (106), химическая (105), текстильная (139), строительная (59), сельскохозяйственная (80). Исследование проводилось путем сбора годовой финансовой отчетности с использованием информационно-статистической базы Яш1апа. Общий период исследования составил 11 лет, начиная с 2000 года и заканчивая 2010-м.
О
со <
т н о
N
и >
1=
сс
_о ш ~Г ш
сп !<
сс
. о
о_
В расчетах и оценках используется заданный уровень вероятности банкротства (согласно модели оценки вероятности банкротства Альтмана):
• высокая вероятность банкротства - от 80%,
• средняя вероятность банкротства - 50%,
• малая вероятность банкротства - 30%.
Для каждого значения вероятности рассчитаем долю заемного капитала по каждой отрасли, используя формулу:
F ^) = 1 -
В(Я)1 1 -¿и)\ —т= ехр(— --р-)
1 - ЛП ^ 2 Г
Результаты исследования
Результаты оценки доли заемного капитала в структуре капитала для каждого уровня ве-^^ роятности представлены в приложении 1. Полученные результаты отражают оптимальную
и | ^^ капитала для каждой отрасли при заданном уровне банкротства. При сопоставле-
^^ ° нии существующей реальной структуры капитала исследуемых отраслей с расчетными оп-© тимальными значениями можно сделать вывод, что вероятность банкротства нефтегазовой и химической отраслей с их реальной структурой капитала мала (до 30%), поскольку данная структура мало отличается от расчетной оптимальной (отклонение -0,8 и 0,2 соответственно). ^^ £ Следовательно, структура капитала данных отраслей максимально приближена к оптималь-^ ной, что свидетельствует об эффективности реализации финансовой политики организаций данных отраслей.
Реальная структура капитала электроэнергетической, металлургической, телекоммуникационной и оптово-розничной отраслей близка к расчетным значениям при средней вероятности банкротства 50%, что свидетельствует об избытке использования заемного капитала и их от-(л носительной финансовой неустойчивости.
О
Структура капитала остальных отраслей (горнодобывающая, деревообрабатывающая, пи-^ ^ щевая, текстильная, строительная, сельскохозяйственная) значительно выше, чем расчетные значения для высокой вероятности банкротства 80%. Следовательно, организации данных отраслей обладают высокой степенью финансовой неустойчивости и им необходимо пере-и смотреть финансовую политику формирования их структуры капитала.
«< На основе произведенных расчетов рассмотрим значения оптимальной структуры капитала и отклонения от фактических (реальных) значений на каждом уровне банкротства отдельно. В приложении 2 графически представлена оптимальная и реальная структура капитала организаций в отраслевом разрезе на разных уровнях банкротства (низком, среднем и высоком).
Сравнивая полученные оптимальные значения с реальной структурой капитала при низком уровне банкротства 30%, можно определить, что наиболее близкой к оптимальной является ^ СС структура капитала нефтегазовой, электроэнергетической и химической отраслей (отклоне-_ ^ ние не превышает 0,08, на рисунке помечено желтым). Наибольшее отклонение при заданном _ ц_ уровне вероятности банкротства наблюдается в случае со строительной, пищевой и деревоо-О брабатывающей отраслей (разница более 0.50, на рисунке помечено красным), их структура ^ капитала далека от оптимальной. При этом для всех указанных отраслей найденное отклоне-2 ние определено в большую сторону (т.е. доля заемного капитала в структуре данных отраслей ^ превышает оптимальное значение). Только в случае с нефтегазовой отраслью отклонение от-0 рицательное - данной отрасли следует увеличить заемный капитал в своей структуре, чтобы ' достичь оптимального уровня.
Анализируя оптимальную структуру капитала и отклонение от фактической структуры капитала на среднем уровне банкротства 50%, отметим, что в случае с металлургической, электроэнергетической и телекоммуникационной отраслями их реальная структура капитала макси-
т
<
со О с!
ш
с; и и
о
N
-О
со О
< О-
О 1= сь
о
о
т н О N
1Л
N
и >
1=
_0
и
_0 СП
2 О
и
СС <
ш сл ш сс
ш
и <
< СС
О
(X
сс
о
и
о
_I
<
сс
о
мально приближена к критическим значениям. Следовательно, данные отрасли, имея такую структуру капитала, должны рассмотреть вопрос о снижении доли заемного капитала в общей структуре капитала. На данном уровне банкротства наибольшие отклонения значений реальной и оптимальной структуры капитала определены в случае с пищевой и строительной отраслями (отклонение составляет 0,52 и 0,66 соответственно). Организациям данных отраслей следует существенно (более чем в два раза) снизить долю заемного капитала в общей структуре капитала, поскольку они являются финансово неустойчивыми.
Анализ отклонения оптимальной структуры капитала от реальной на высоком уровне банкротства 80% показывает, что структура капитала нефтегазовой, телекоммуникационной и химической отраслей намного ниже критических значений, что свидетельствует о том, что их структура капитала более оптимальна для заданного уровня банкротства. структура капитала строительной, пищевой и деревообрабатывающей отраслей намного выше критических значений, что говорит об очень высокой финансовой неустойчивости организаций данных отраслей, им необходимо существенно снизить долю заемного капитала в общей структуре капитала.
Анализ влияния отдельных показателей модели на оптимальную структуру капитала
В продолжение исследования оптимальной структуры капитала организаций ряда отраслей рассмотрим эффекты изменения отдельно взятых показателей, участвующих в расчетах используемой нами модели, на оптимальную структуру капитала организаций. таким образом, мы можем определить, в какой степени изменение параметров, участвующих в модели, может повлиять на изменение оптимальной структуры капитала при заданном уровне вероятности банкротства.
Зависимость вероятности банкротства от изменения параметров модели определяется следующими формулами:
Зависимость вероятности банкротства от изменения издержек банкротства (В(К)) дГ /(К) дВ(К) т
Зависимость вероятности банкротства от изменения потока прибыли (м) В( К)/ дГ 4 'д»х /(К)В (К) Д = = 2 К) д^х т тих
Зависимость вероятности банкротства от изменения стандартного отклонения (а) ВК)^ г дГ дах / (К)В(К) 1 (К- /ХХ
дсх т т сгх сгх3
Зависимость вероятности банкротства от изменения налоговой ставки на прибыль (т) дГ = В( К) / (К) дт т2
Для определения эффекта влияния параметров на структуру капитала будем использовать низкий уровень вероятности банкротства (не более 30%). Для каждого параметра при заданном уровне банкротства определим диапазон изменений (четыре точки) и рассчитаем долю заемного капитала в структуре капитала (К) для каждой точки. расчеты произведены для пяти наиболее развитых отраслей (металлургической, нефтегазовой, оптово-розничной, электроэнергетической, телекоммуникационной).
Полученные результаты представлены в графическом виде. Эффект изменения показателя структуры капитала от изменения параметра издержки банкротства (В(К)) в отраслевом разрезе (рис. 1) отражает следующую зависимость: для металлургической и телекоммуникационной отраслей наблюдается существенная зависимость двух исследуемых показателей.
со
и
X <
и и
-О
со
о
т н о
N
1Л
N
и >
1=
-О Й
и
Х<
ш
<£ сл ш
X сс "у ш
е- 2
ш |
-О ш
2 О
<
сс О
(X
сс О и
О
О
Изменение издержек банкротства влечет за собой изменение доли заемного капитала: при изменении Б(К) в диапазоне от 12 до 24, доля заемного капитала в структуре капитала металлургической отрасли меняется в диапазоне от 0,34 до 0,50, в электроэнергетической - от 0,27 до 0,44, в телекоммуникационной - от 0,11 до 0,49. Для нефтегазовой и оптово-розничной отраслей изменение не превышает 0,10.
Рисунок 1. Изменение структуры капитала при изменении параметра «издержки банкротства» (Б(Я))
Эффект изменения показателя структуры капитала от изменения параметра потока прибыли (ц) в отраслевом разрезе (рис. 2) отражает существенное изменение показателя структуры капитала в случаях металлургической (от 0,37 до 0,49) и телекоммуникационной (от 0,08 до 0,17) отраслей. Для всех остальных отраслей изменения несущественны. Во всех случаях наблюдается прямая зависимость исследуемых параметров.
Рисунок 2. Изменение структуры капитала при изменении параметра «изменение потока прибыли» (ц)
Эффект изменения показателя структуры капитала от изменения параметра «стандартное отклонение» (с) в отраслевом разрезе (рис. 3) отражает существенное изменение показателей в случае телекоммуникационной отрасли (диапазон изменений - от 0,34 до 0,22). Данный результат свидетельствует о том, что структура капитала данной отрасли очень чувствительна к сильным колебаниям показателя прибыли. Для всех остальных отраслей данный эффект определяется в меньшей степени зависимости.
Рисунок 3. Изменение структуры капитала при изменении параметра «стандартное отклонение» (о)
Эффект изменения показателя структуры капитала от изменения параметра «ставка налога на прибыль» (т) в отраслевом разрезе (рис. 4) определяет сильное влияние в случае металлургической (от 0,47 до 0,29), электроэнергетической (от 0,42 до 0,23) и телекоммуникационной (от 0,40 до 0,11) отраслей. Ставка налога на прибыль является одним из самых существенных показателей, влияющих на структуру капитала отраслей, и имеет обратную зависимость.
00
и
X <
и и
-О
00
(3
т н о
1Л
и >
1=
-о Й
и
Х<
ш
<£ сл ш
X сс "у ш
е- 2
ш | -О
2 О
<
сс О
(X
сс О и
О
О
Рисунок 4. Изменение структуры капитала при изменении параметра «ставка налога на прибыль» (т)
Таким образом, изучение эффектов влияния параметров, формирующих зависимость вероятности банкротства и структуры капитала, дает организациям возможность, ориентируясь на оптимальные значения, корректировать свою структуру капитала в условиях сохранения низкой вероятности банкротства.
Заключение
На основе модели прогнозирования вероятности банкротства организаций определена оптимальная структура капитала российских организаций в отраслевом разрезе. При различных уровнях вероятности банкротства определены оптимальные значения структуры капитала и сопоставлены с реальными фактическими значениями. В ходе исследования определено, что нефтегазовая и химическая отрасли имеют структуры капитала, максимально приближенные к оптимальным. Структура капитала ряда отраслей (горнодобывающая, деревообрабатывающая, пищевая, текстильная, строительная, сельскохозяйственная) значительно выше, чем расчетные значения для высокой вероятности банкротства. следовательно, организации данных отраслей обладают высокой степенью финансовой неустойчивости и им необходимо пересмотреть финансовую политику формирования их структуры капитала.
также в работе определены эффекты влияния параметров, формирующих зависимость вероятности банкротства и структуры капитала. Структура капитала телекоммуникационной отрасли является наиболее чувствительной к изменениям параметров (наибольшее влияние оказывают изменение издержек банкротства и налога на прибыль). Менее чувствительными к изменению параметров являются нефтегазовая и оптово-розничная отрасли. В целом наибольшее влияние на все отрасли оказывают такие параметры, как изменение ставки налога на прибыль, изменение издержек банкротства.
Список литературы
1. Бригхэм Ю.Ф., Эрхардт М.С. Финансовый менеджмент. СПб: Питер, 2007.
2. Ван Хорн Д.К., Вахович Д.М. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2006.
3. Ван Хорн Д.К., Вахович Д.М. Основы финансового менеджмента. М.: Вильямс, 2010.
4. Вихри Дж. Основы финансового менеджмента. М.: Вильямс, 2008.
5. Гулюгина Т.И. Критический анализ методов оптимизации структуры капитала предприятия // Финансы, денежное обращение и кредит. 2012. № 2, Т. 87. С. 284-287.
6. Загайнова Ю.В. Финансовый леверидж как показатель оптимальности структуры капитала компании // Науч. зап. НГУЭУ, 2006.
7. Ивашковская И.В., Куприянов А. Структура капитала: резервы создания стоимости для собственников компании // Управление компанией. 2005. № 2. С. 1-5.
8. Ковалев В.В. Финансовый менеджмент: теория и практика. М.: Инфра-М, 2011.
и
X
(3
m н О CN
-û
CÛ
LO
CN
U >
1=
<f сл ш
X сс S ш
е- 2
ш |
_û LL
X ш
en !<
сс ¡- 0
ce
С^ О
0 и
1- LL
SE 2
cc ZD О
9. Рудык Н.Б. Структура капитала корпораций: теория и практика. М.: Дело, 2004.
10. Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями / Под ред. Тепловой Т.В. М.: ГУ ВШЭ, 2000.
11. Altman, E.I. (1984), The Success of Business Failure Prediction Models. Journal of Banking and Finance, 8 (1984) 171-198.
12. Acharya, V.V., Sundaram, R.K., Kose, J. (2004), On the Capital-Structure Implications of Bankruptcy Codes, Journal of Finance, 52(26) (2004).
13. Baker, M., Wurgler, J. (2002), Market Timing and Capital Structure, Journal of Finance, 57 (2002)123-154.
14. Beaver, W. (1968), Market Prices, Financial Ratios and Prediction of Failure, Journal of Ac-CQ | counting Research, 6(2) (1968) 179--192.
15. Donaldson, G. (1961), Corporate Debt Capacity. Cambridge: Harvard University.
16. Jensen, M., Meckling, W. (1976), Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs £ and Ownership Structure, Journal of Financial Economics, 3(14) (1976).
^^ c= 17. Huffman, S., Schellenger, M. (2009), VaR as a Determinant of Capital Structure and Bank-
^^ g ruptcy Prediction, Financial Decisions, 5 (2009).
18. Kraus, A., Litzenberger, R.A. (1973), State-Preference Model of Optimal Financial Leverage, Journal of Finance, 28(22) (1973).
19. Leland, H.E., Toft, K.B. (1996), Optimal Capital Structure, Endogenous Bankruptcy, and the Term Structure of Credit Spreads, The Journal of Finance, 3(51) (1996) 987-1019.
20. Philosophov L.V., Batten, J.A., Philosophov V.L. (2008), Predicting the event and time horizon of bankruptcy using financial ratios and the maturity schedule of long-term debt,
^ Ü Financial Economy 1 (2008) 181-212.
21. Modigliani, F., Miller, M. (1958), The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory n r^ of Investment, American Economic Review, 48(19) (1958).
U
"T~ <
22. Ross, S.A. (1977), The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signalling Approach, Bell Journal of Economics, 8(31) (1977).
23. Van der Wijst, D. (1989), Financial Structure in Small Business: Theory, Tests and Applications. Berlin. Heidelberg: Springer-Verlag.
Приложения
Приложение 1
Расчеты доли заемного капитала в структуре капитала организаций при заданном уровне банкротства
в отраслевом разрезе
Отрасли Уровень банкротства F[R] Издержки банкротства ВВД Ожидаемый поток ц Стандартное отклонение а2 Ставка налога на прибыль т Структура капитала при у-не банкр-ва Я Фактическая структура капитала Я 2010
Металлургическая 0,3 15,67 14,27 637,08 0,2 0,41 0,51
0,5 15,67 14,27 637,08 0,2 0,48
0,8 15,67 14,27 637,08 0,2 0,62
Нефтегазовая 0,3 16,44 10,49 294,10 0,2 0,35 0,27
0,5 16,44 10,49 294,10 0,2 0,39
0,8 16,44 10,49 294,10 0,2 0,47
Оптово-розничная 0,3 16,94 10,41 407,11 0,2 0,37 0,64
0,5 16,94 10,41 407,11 0,2 0,42
0,8 16,94 10,41 407,11 0,2 0,52
Электроэнергетическая 0,3 15,10 9,49 607,37 0,2 0,36 0,41
0,5 15,10 9,49 607,37 0,2 0,42
0,8 15,10 9,49 607,37 0,2 0,56
Телекоммуникационная 0,3 13,99 11,16 1 714,72 0,2 0,11 0,34
0,5 13,99 11,16 1 714,72 0,2 0,43
0,8 13,99 11,16 1 714,72 0,2 0,76
Горнодобывающая 0,3 11,83 10,61 382,37 0,2 0,31 0,70
0,5 11,83 10,61 382,37 0,2 0,37
0,8 11,83 10,61 382,37 0,2 0,48
Деревообрабатывающая 0,3 11,71 8,04 369,82 0,2 0,28 0,79
0,5 11,71 8,04 369,82 0,2 0,34
0,8 11,71 8,04 369,82 0,2 0,45
Пищевая 0,3 12,94 7,27 216,25 0,2 0,27 0,83
0,5 12,94 7,27 216,25 0,2 0,31
0,8 12,94 7,27 216,25 0,2 0,38
Химическая 0,3 13,58 15,46 628,33 0,2 0,39 0,41
0,5 13,58 15,46 628,33 0,2 0,47
0,8 13,58 15,46 628,33 0,2 0,62
Текстильная 0,3 11,72 6,91 300,04 0,2 0,27 0,74
0,5 11,72 6,91 300,04 0,2 0,31
0,8 11,72 6,91 300,04 0,2 0,41
Строительная 0,3 14,07 5,29 297,63 0,2 0,28 0,98
0,5 14,07 5,29 297,63 0,2 0,32
0,8 14,07 5,29 297,63 0,2 0,41
Сельскохозяйственная 0,3 12,00 9,82 445,57 0,2 0,31 0,70
0,5 12,00 9,82 445,57 0,2 0,37
0,8 12,00 9,82 445,57 0,2 0,49
Приложение 2
Оптимальная и реальная структура капитала в отраслевом разрезе при различных уровнях
банкротства
0,00
Металлургическая Нефтегазовая Оптово-розничная Электроэнергетическая Телекоммуникационная Горнодобывающая Деревообрабатывающая Пищевая Химическая Текстильная Строительная Сельскохозяйственная
0,20
0,40
0,60
0,80
1,00
□ Оптимальная структура капитала
□ Реальная структура капитала
Низкий уровень банкротства (30%)
0,00
Металлургическая Нефтегазовая Оптово-розничная Электроэнергетическая Телекоммуникационная Горнодобыв ающая Деревообрабатывающая Пищевая Химическая Текстильная Строительная Сельскохозяйственная
0,20 0,40 0,60 0,80
1,00
□ Оптимальная структура капитала
□ Реальная структура капитала
Средний уровень банкротства (50%)
0,00
Металлургическая Нефтегазовая Оптово-розничная Электроэнергетическая Телекоммуникационная Горнодобывающая Деревообрабатывающая Пищевая Химическая Текстильная Строительная Сельскохозяйственная
0,20 0,40 0,60 0,80
1,00
□ Оптимальная структура капитала
□ Реальная структура капитала
о
Высокий уровень банкротства (80%)
CÛ
OPT IMIZAT ION OF CAPITAL STRUCTURE OF RUSSIAN COMPANIES
Olga Sharikova
Financial manager LLC Kanon (Producer Centre by Timur Bekmambetov),
post-graduation student of Financial University
Abstract
The main aim of this article is to estimate optimal capital structure for Russian companies that represent different industries, and determine whether companies adhere to this structure. The study employs net income operating approach. This method implies that possible each share of debt in the capital structure is put into correspondence with relevant probabilities of default. So, target level of leverage is determined in the point where the probability of default equals to the given threshold value. The study is based on Van der Wijst's model of estimating probability of bankruptcy (1989). The sample for analysis consists of 1457 Russian companies that represent 12 industries. Financial LU s statements of the companies are obtained from Ruslana database over 2000-2010. Optimal capital ^^ | structures that were determined during the modelling are then compared with actual capital structures ^^ £ that have formed in companies. As a result, we show that oil & gas chemical industries follow optimal ^^ * capital structure, while companies representing mining, woodworking, food, textile, construction and agricultural industries tend to be overleveraged. So, these companies lack financial stability, and their financial policies need to be revised. Furthermore, the article also describes four main parameters of the model: bankruptcy costs, income flow, standard deviation of income, and income
LO
^J tax rate, and examine how deviations of these factors influence the choice of the optimal capital
CQ 2 structure. Capital structure of telecommunications industry shows the highest sensitivity to changes in all the factors. Bankruptcy costs and income tax rate influence all the industries significantly.
© m
H
o
CN
U >
1=
JEL: G02
Key words: optimal capital structure, financial leverage ratio, probability of bankruptcy, bankruptcy costs, X income flow, income tax ratio.
-LJ O
U
T ^ References
LO LU
cc
O
O u
=) o
1. Brigkhem Yu.F., Erkhardt M.S. Finansovyy menedzhment. SPb: Piter, 2007.
2. Van Khorn D.K., Vakhovich D.M. Osnovy finansovogo menedzhmenta. M.: Finansy i U statistika, 2006.
. . << 3. Van Khorn D.K., Vakhovich D.M. Osnovy finansovogo menedzhmenta. M.: Vil'yams, 2010.
¡^ 4. Vikhri Dzh. Osnovy finansovogo menedzhmenta. M.: Vil'yams, 2008.
X w 5. Gulyugina T.I. Kriticheskiy analiz metodov optimizatsii struktury kapitala predpriyatiya //
CÛ < Finansy, denezhnoe obrashchenie i kredit. 2012. № 2, T. 87. S. 284-287.
^ cc
^ O 6. Zagaynova Yu.V. Finansovyy leveridzh kak pokazatel' optimal'nosti struktury kapitala ^ ^ kompanii // Nauch. zap. NGUEÜ, 2006.
7. Ivashkovskaya I.V., Kupriyanov A. Struktura kapitala: rezervy sozdaniya stoimosti dlya sobstvennikov kompanii // Upravlenie kompaniey. 2005. № 2. S. 1-5.
^ ^ 8. Kovalev V.V. Finansovyy menedzhment: teoriya i praktika. M.: Infra-M, 2011.
O < 9. Rudyk N.B. Struktura kapitala korporatsiy: teoriya i praktika. M.: Delo, 2004.
10. Teplova T.V. Finansovyy menedzhment: upravlenie kapitalom i investitsiyami / Pod red. Teplovoy T.V. M.: GU VShE, 2000.
11. Altman, E.I. (1984), The Success of Business Failure Prediction Models. Journal of Banking and Finance, 8 (1984) 171-198.
12. Acharya, V.V., Sundaram, R.K., Kose, J. (2004), On the Capital-Structure Implications of Bankruptcy Codes, Journal of Finance, 52(26) (2004).
u
X
m H
o
CN
CÛ
u >
1=
-û Ô
U
X<
LU
<f LH
X cc
"V LU
m g
_û LL
X LJJ cû !<
cc
i- 0 ce
C^ O
O u i— ^
SE °
cc O
13. Baker, M., Wurgler, J. (2002), Market Timing and Capital Structure, Journal of Finance, 57 (2002)123-154.
14. Beaver, W. (1968), Market Prices, Financial Ratios and Prediction of Failure, Journal of Accounting Research, 6(2) (1968) 179--192.
15. Donaldson, G. (1961), Corporate Debt Capacity. Cambridge: Harvard University.
16. Jensen, M., Meckling, W. (1976), Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure, Journal of Financial Economics, 3(14) (1976).
17. Huffman, S., Schellenger, M. (2009), VaR as a Determinant of Capital Structure and Bankruptcy Prediction, Financial Decisions, 5 (2009).
18. Kraus, A., Litzenberger, R.A. (1973), State-Preference Model of Optimal Financial Leverage, CÛ I Journal of Finance, 28(22) (1973).
19. Leland, H.E., Toft, K.B. (1996), Optimal Capital Structure, Endogenous Bankruptcy, and the Term Structure of Credit Spreads, The Journal of Finance, 3(51) (1996) 987-1019.
LU £
£ 20. Philosophov L.V., Batten, J.A., Philosophov V.L. (2008), Predicting the event and time
^^ o horizon of bankruptcy using financial ratios and the maturity schedule of long-term debt,
w g Financial Economy 1 (2008) 181-212.
u *
© 21. Modigliani, F., Miller, M. (1958), The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory
of Investment, American Economic Review, 48(19) (1958).
22. Ross, S.A. (1977), The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signalling Approach, Bell Journal of Economics, 8(31) (1977).
23. Van der Wijst, D. (1989), Financial Structure in Small Business: Theory, Tests and Applications. Berlin. Heidelberg: Springer-Verlag.
