CC BY
108
Омский государственный университет путей сообщения
644046, РФ, г. Омск, пр. К. Маркса, 35 Контактный телефон: (3812) 31-06-63 e-mail: anna_zador@mail.ru
Кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, кредита, бухгалтерского учета и аудита
ЗАДОРОЖНАЯ Анна Николаевна
Отражение теории информационных каскадов в практике определения лимитов долговой нагрузки российскими компаниями
Представлена теория информационных каскадов в рамках направления «поведенческие финансы». Приведен обзор результатов эмпирических исследований тестирования данной теории на примере развитых и развивающихся рынков. Анализ положений, регламентирующих порядок определения уровня долговой нагрузки ряда компаний разных отраслей, дает основание утверждать, что выводы теории информационных каскадов находят отражение в российской практике. Достаточно часто применяется стандартный подход к установлению размера долговой позиции и лимитов долговой нагрузки на основе сложившихся отраслевых пропорций и сравнения с показателями аналогичных компаний. В условиях широкого функционала и ограниченности временного ресурса у менеджмента такой подход может быть оправдан. Тем не менее целесообразно дополнить его более формализованными моделями оценки оптимального уровня долговой позиции.
JEL classification: G14, G32
Ключевые слова: структура капитала; теория информационных каскадов; долговая нагрузка; лимиты долговой нагрузки.
Классические теории структуры капитала (традиционный подход [8], теорема Модильяни-Миллера [15], компромиссные теории [14]) основывались на принципе рационального поведения участников рынка, которое подразумевает:
• использование релевантной и доступной для всех участников рынка информации;
• применение схожих методов обработки и оценки информации;
• принятие решений в условиях неопределенности в соответствии с принципом максимизации полезности.
Нобелевский лауреат 2002 г. Д. Канеман совместно с А. Тверски предложил альтернативный подход под названием «теория перспектив», который наглядно демонстрировал, что в условиях неопределенности и риска индивидуумы принимают решения на основе недостаточного объема информации, которая иногда и недостаточно достоверна. Соответственно индивидуумы склонны ошибаться и действовать иррационально. Авторы впервые документально подтвердили, что проявление иррациональности ю в поведении индивидуума - это следствие неверного восприятия и оценки информа- ° ции. Более того, возникающие ошибки укореняются в сознании и влияют на процесс щ принятия решений в дальнейшем [13].
Таким образом, снятие предпосылок о рациональности поведения экономических | агентов, а также практическая несостоятельность моделей эффективного рынка послу- ^ жили развитию такого направления финансовой науки, как «поведенческие финан- ^ сы». Исследователи, работающие в данном направлении, не оставили без внимания ©
«краеугольный» вопрос современного финансового менеджмента - формирование корпоративной структуры капитала.
В рамках поведенческого подхода можно выделить следующие теории структуры капитала: теория отслеживания рынка (market timing theory) [4; 12]; теория информационных каскадов (informational cascades theory) [5]; влияние личных качеств топ-менеджмента на структуру капитала компании [3; 7; 11].
Более подробно мы остановимся на теории информационных каскадов и ее отражении в практике управления структурой капитала российскими компаниями.
Теория информационных каскадов [5; 6] базируется на «стадном поведении» (herding) экономических агентов. Основная идея данной теории заключается в том, что «...оптимальной стратегией поведения индивида является повторение действий (или решений) его предшественников, оказавшихся в аналогичной ситуации вне зависимости от личной информации, которой он располагает» [5. P. 992]. Такая ситуация в терминологии данной теории носит название «информационный каскад». Применительно к формированию структуры капитала теория информационных каскадов проявляется в имитационном поведении менеджмента (своего рода бенчмаркинг в корпоративной финансовой политике): копирование структуры капитала компании лидера отрасли; применение наиболее популярных способов формирования оптимальной структуры капитала; использование в качестве оптимального уровня долговой нагрузки медианного значения финансового рычага в отрасли, которой принадлежит компания.
Тестирование гипотезы об использовании теории информационных каскадов при формировании структуры капитала обычно проводится путем оценки значимости влияния фактора отраслевой долговой нагрузки (медианы или среднего значения) на финансовый рычаг компании.
Я. Патель, Р. Зекхаузер и Д. Хендрикс, изучив данные 182 крупнейших американских компаний из 10 отраслей за 1971-1989 гг., подтвердили наличие «стадного поведения» при формировании структуры капитала [16]. Так, в 7 из 10 отраслей, попавших в выборку, более 20% компаний (а в некоторых отраслях более 50%) изменили стратегию финансирования в ответ на изменение отраслевого значения долговой нагрузки.
М. Фланнери, К. Рэнган [9] при тестировании динамической теории компромисса в качестве одной из детерминант структуры капитала включили медианное значение долговой нагрузки в отрасль, которой принадлежит компания. Данные 12 919 американских компаний за 1965-2001 гг. подтвердили статистически значимое положительное влияние медианного значения долговой нагрузки в отрасли на финансовый рычаг компании.
М. Фрэнк и В. Гойял [10], использовав еще больший период наблюдения (с 1950 по 2003 г.), подтвердили, что при принятии решений, касающихся структуры капитала, менеджмент компании в качестве бенчмарка использует отраслевое значение финансового рычага. При этом статистически значимое положительное влияние данной детерминанты наблюдалось на протяжении всего периода наблюдений.
Теория информационных каскадов подтверждается и на российском рынке. Так, в исследовании Н. С. Гайфутдиновой и М. С. Кокоревой отраслевой медианный финансовый рычаг оказывает значимое положительное влияние на долю долга в стоимости компании [1]. Вместе с тем авторы были осторожны в выводах, предположив, что данная зависимость может быть вызвана неучтенными характеристиками отрасли.
Сделаем попытку дополнить тестирование теории информационных каскадов с помощью регрессионного анализа качественным исследованием. В связи с тем, что важнейшей частью финансовой политики компании является привлечение заемных средств, возникает необходимость определения допустимого уровня долговой нагрузки, который будет способствовать повышению стоимости бизнеса и при этом обеспечит
допустимый уровень рисков. На основе положений (регламентов) проанализируем порядок установления ограничений по величине и структуре заемного капитала.
В большей части положений, регламентирующих порядок определения уровня долговой нагрузки российских компаний, используется следующая терминология.
Долговая позиция (в зависимости от контекста) суммарный заемный капитал, краткосрочный заемный капитал или долгосрочный заемный капитал.
Лимиты долговой нагрузки - значения показателей, характеризующих уровень долговой нагрузки (лимиты структуры капитала, лимиты структуры долга, лимиты покрытия долга, лимиты процентного покрытия и т. п.). При этом, как правило, устанавливается целевое и максимально допустимое значение лимитов. Данная шкала является основанием для формирования кредитного рейтинга компании (табл. 1).
Таблица 1
Порядок формирования кредитного рейтинга компании
Показатель Финансово устойчивая компания Компания с высоким уровнем финансового риска
Группа кредитоспособности
А Б В
Лимиты долговой нагрузки* Соответствуют целевым значениям Соответствуют максимальным значениям Превышают максимальные значения
Примечание. * Компания относится к той группе кредитоспособности, которой соответствует худшее значение установленных лимитов.
Финансовые полномочия менеджмента зависят от кредитного рейтинга (группы кредитоспособности). Так, в случае отнесения организации к группе А менеджмент вправе без одобрения совета директоров совершать кредитные операции (привлечение кредитов, займов, выпуск и размещение долговых ценных бумаг, лизинговые операции и т. п.) по привлечению заемного капитала в пределах лимита долговой позиции. При кредитном рейтинге Б менеджмент осуществляет кредитные операции, если советом директоров одобрено временное повышение целевого значения лимитов. В случае отнесения компании к группе кредитоспособности В совершение кредитных операций возможно только при их одобрении советом директоров.
Предельное значение долговой позиции - величина долговой позиции, соответствующая максимально допустимому значению лимитов.
В табл. 2 представлены лимиты, определяющие предельное значение долговой нагрузки нескольких компаний.
Таблица 2
Лимиты долговой нагрузки некоторых российских компаний*
Компания Ограничения по величине и структуре капитала
ОАО «РЖД» Отношение чистого долга к EBITDA - не выше 2,5. Доля заимствований в иностранной валюте - в пределах 40% общего объема кредитного портфеля. Доля краткосрочной задолженности - в пределах 15% общего объема кредитного портфеля
ОАО «ТрансКонтейнер» Доля краткосрочных обязательств в структуре заемного капитала - целевое значение < 0,3; максимально допустимое значение < 0,4. Отношение чистого долга к EBITDA - целевое значение < 2,5; максимально допустимое значение < 3,5. Коэффициент покрытия процентов рассчитывается как отношение EBITDA к процентным платежам - целевое значение > 4; максимально допустимое значение > 3,5. Финансовый рычаг - целевое значение < 1,5; максимально допустимое значение < 3,5
Продолжение табл. 2
Компания Ограничения по величине и структуре капитала
Группа «Интер РАО» Отношение финансового долга1 к EBITDA - не выше 3
ОАО «ОГК-1» (генерирующая компания оптового рынка электроэнергии) Лимит по текущей ликвидности: • целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать сумму ликвидных активов2, деленную на 1,5; • максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать сумму ликвидных активов. Лимит по финансовому рычагу: • целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала; общество должно иметь чистую прибыль за последние четыре квартала; • максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала более чем в 1,5 раза; общество должно иметь чистую прибыль за последние четыре квартала. Лимит по покрытию долга: • целевое значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 3 EBITDA за последние четыре квартала; • максимальное значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 4 EBITDA за последние четыре квартала. Лимит по покрытию обслуживания долга: • целевое значение: величина обслуживания долга не должна превышать 1/4 EBITDA за последние четыре квартала; • максимальное значение: величина обслуживания долга не должна превышать 1/3 EBITDA за последние четыре квартала
ОАО «Московская объединенная электросетевая компания» (ОАО «МОЭСК») Лимит по среднесрочной ликвидности: • целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму величины среднесрочных ликвидных оборотных активов3, деленной на 1,5, и величины доступного свободного кредитного лимита по открытым кредитным линиям; • максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать общую сумму среднесрочных ликвидных оборотных активов и доступного свободного кредитного лимита по открытым кредитным линиям. Лимит по финансовому рычагу: • целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала; • максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать величину собственного капитала более чем в 1,5 раза. Лимит по покрытию долга: • целевое значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 3 EBITDA за последние четыре квартала; • максимальное значение: величина долгосрочного заемного капитала не должна превышать 4 EBITDA за последние четыре квартала. Лимит по покрытию обслуживания долга: • целевое значение: величина обслуживания долга за последние четыре квартала не должна превышать 1/4 EBITDA за последние четыре квартала; • максимальное значение: величина обслуживания долга не должна превышать за последние четыре квартала 1/3 EBITDA за последние четыре квартала
Окончание табл. 2
Компания Ограничения по величине и структуре капитала
ОАО «Владимирская энергосбытовая компания» Лимит по сумме ликвидных активов: • целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать сумму ликвидных активов, определяемых как оборотные активы, увеличенные на размер резерва по сомнительным долгам; • максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала не должна превышать сумму ликвидных активов, определяемых как оборотные активы, увеличенные на размер резерва по сомнительным долгам. Лимит по структуре пассивов: • целевое значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать 75% суммарных пассивов; • максимальное значение: величина суммарного заемного капитала не должна превышать 85% суммарных пассивов. Лимит по долговому покрытию: • целевое значение: величина краткосрочного заемного капитала должна составлять не более 1/5 выручки за вычетом платежей по налогу на прибыль (включая пени, штрафы и пр.); • максимальное значение: величина краткосрочного заемного капитала должна составлять не более 1/3 выручки за вычетом платежей по налогу на прибыль (включая пени, штрафы и пр.)
Примечания.
* Составлено на основе положений и регламентов о предельно допустимом уровне долговой нагрузки.
1 Финансовый долг определяется как сумма долгосрочных и краткосрочных кредитов и займов, а также обязательств по лизингу, поручительств с высокой вероятностью исполнения.
2 Ликвидные активы соответствуют оборотным активам за вычетом долгосрочной дебиторской задолженности.
3 Среднесрочные ликвидные оборотные активы рассчитываются как сумма краткосрочных финансовых вложений, денежных средств и краткосрочной дебиторской задолженности (без учета авансов выданных).
Таким образом, краткий обзор положений (регламентов) о долговой политике некоторых российских компаний разных отраслей дает основание утверждать, что достаточно часто стандартный подход к установлению предельного уровня долговой нагрузки (размера долговой позиции и лимитов долговой нагрузки) применяется на основе общей практики, сложившихся отраслевых пропорций, сравнения с аналогичными компаниями. Такой подход согласуется с выводами теории информационных каскадов.
В условиях широкого функционала и ограниченности временного ресурса у менеджмента, а также при отсутствии четких формализованных моделей данный подход может быть оправдан.
Вместе с тем необходимо отметить, что эффективность управления структурой капитала повысится, если уровень долговой нагрузки будет определяться с учетом того, как соотношение между заемными и собственными средствами повлияет на стоимость компании. Это согласуется с концепцией управления стоимостью (VBM) [2], в рамках которой одним из факторов стоимости бизнеса является управление структурой капитала, ведущее к снижению средневзвешенной стоимости капитала (WACC), а следовательно, к росту стоимости компании (в частности, показателя EVA). Принимая во внимание данный подход, отметим, что обоснованность финансовых решений в области структуры капитала усилится, если менеджмент кроме отраслевых показателей лимитов долговой нагрузки будет использовать более формализованные модели оценки оптимального уровня долговой позиции.
Источники
1. Гайфутдинова Н. С., Кокорева М. С. Влияние поведенческих аспектов на структуру капитала российских публичных компаний // Корпоративные финансы. 2011. № 3 (19). С. 44-58.
2. Коупленд Т., Коллер Т., Муррин Дж. Стоимость компаний: оценка и управление : пер. с англ. М. : Олимп-Бизнес, 2005.
3. Baker M., Wurgler J. Behavioral Corporate Finance: An Updated Survey // National Bureau of Economic Research. 2011. Working paper no. 17333. URL: http://www.nber.org/ papers/w17333.pdf.
4. Baker M., Wurgler J. Market timing and capital structure // The Journal of Finance. 2002. Vol. LVII. No. 1. P. 1-32.
5. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. A Theory of Fads, Fashion, Custom and Cultural Change as Informational Cascades // The Journal of Political Economy. 1992. Vol. 100. No. 5. P. 992-1026.
6. Bikhchandani S., Hirshleifer D., Welch I. Learning from the Behavior of Others: Conformity, Fads, and Informational Cascades // The Journal of Economic Perspectives. 1998. Vol. 12. No. 3. P. 151-170.
7. Cronqvist H., Makhija A. K., Yonker S. E. Behavioral Consistency in Corporate Finance: CEO Personal and Corporate Leverage // The Journal of Financial Economics. 2012. Vol. 103. Issue 1. P. 20-40.
8. Durand D. Costs of Debt and Equity Funds for Business: Trends and Problems of Measurement // Conference on Research in Business Finance / National Bureau of Economic Research. N. Y., 1952. P. 215-262.
9. Flannery M. J., Rangan K. P. Partial Adjustment Toward Target Capital Structures // The Journal of Financial Economics. 2006. Vol. 79. Issue 3. P. 469-506.
10. Frank M. Z., Goyal V. K. Capital Structure Decisions: Which Factors Are Reliably Important? // Financial Management. 2009. Vol. 38. Issue 1. P. 1-37.
11. Hackbarth D. Managerial Traits and Capital Structure Decisions // The Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2008. Vol. 43. No. 4. P. 843-882.
12. Jenter D. Market Timing and Managerial Portfolio Decisions // Journal of Finance. 2005. Vol. LX. Issue 4. P. 1903-1949.
13. Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision Under Risk // Econometrica. 1979. Vol. 47. No. 2. P. 263-292.
14. Kraus A., Litzenberger R. H. A State-Preference Model of Optimal Financial Leverage // The Journal of Finance. 1973. Vol. 28. Issue 4. P. 911-922.
15. Modigliani F., Miller M. The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment // The American Economic Review. 1958. Vol. 48. No. 3. P. 261-297.
16. Patel J., Zeckhauser R., Hendricks D. The Rationality Struggle: Illustrations from Financial Markets // The American Economic Review. 1991. Vol. 81. No. 2. P. 232-236.
