CC BY
56
УДК 330
ОЦЕНОЧНЫЕ МОДЕЛИ ВЗАИМОСВЯЗИ СТОИМОСТИ НЕМАТЕРИАЛЬНЫХ АКТИВОВ И КАПИТАЛИЗАЦИИ РОССИЙСКИХ КОМПАНИЙ1
О. В. Лосева, Т. В. Тазихина, М. А. Федотова
ESTIMATED MODELS OF THE RELATIONSHIP BETWEEN THE VALUE OF INTANGIBLE ASSETS AND CAPITALIZATION OF RUSSIAN COMPANIES
O. V. Loseva, T. V. Tazikhina, M. A. Fedotova
Аннотация. Актуальность и цели. Приоритетной задачей, которая ставится Президентом страны перед Правительством РФ, является поиск точек роста национальной экономики в условиях внешних вызовов и общемировой турбулентности. Реализация сценария интенсивного развития с форсированными темпами роста невозможна без решения проблемы повышения капитализации российских промышленных компаний. При этом ключевым фактором роста данной капитализации должны стать нематериальные активы (НМА) компаний, поскольку именно они определяют инновационный характер производства. Цель исследования - статистическое моделирование влияния стоимости НМА на капитализацию российских компаний для формирования организационных стратегий инновационного развития. Материалы и методы. Поставленная цель была достигнута посредством использования статистических моделей корреляционно-регрессионного анализа. Исходные данные взяты из систем СПАРК и Bloomberg. Для моделирования использован встроенный пакет Excel «Анализ данных». Результаты. На базе корреляционно-регрессионного анализа взаимосвязи показателей стоимости НМА и капитализации по выборке предприятий наиболее высокотехнологичных отраслей российской экономики получены данные о тесноте и адекватности построенных моделей взаимосвязи, а также даны рекомендации руководству промышленных компаний по разработке стратегий инновационного развития с учетом данных моделей. Выводы. Выявленные взаимосвязи между стоимостью НМА и капитализацией российских компаний могут служить базой для обоснования точек роста бизнеса промышленных компаний и стратегий их инновационного развития.
Ключевые слова: нематериальные активы, капитализация компании, корреляционно-регрессионный анализ.
Abstract. Background. Priority which is placed by the President before the Government of the Russian Federation, is the search for points of growth of the national economy in the face of external challenges and global turbulence. The implementation of the scenario of intensive development with accelerated growth is impossible without solving the problem of increasing the capitalization of Russian industrial companies. The key factor in the growth of this capitalization should be intangible assets (IA) companies, because they determine the innovative nature of production. The purpose of the study and statistical modeling of the influence of the value of the intangible assets for the capitalization of Russian companies for the formation of organizational innovation strategies. Materials and methods. The goal was achieved through the use of statistical models, correlation and regression analysis.
1 Статья подготовлена по результатам выполнения НИР по Госзаданию Фин-университета на 2016 год.
Source data taken from the system of SPARK and Bloomberg. For the simulation used the built-in Excel data Analysis. Results. On the basis of correlation and regression analysis the correlation between the indicators of the value of intangible assets and capitalization of the sample companies most high-tech sectors of the Russian economy received information about the adequacy of the constructed models of the relationship, as well as recommendations to guide industrial companies to develop innovation strategies. Conclusions. Identified the relationship between the value of intangible assets and capitalization of Russian companies can serve as a basis for the study of points of growth in the business industrial companies and strategies for their innovative development.
Key words: intangible assets, the company's capitalization, correlation and regression analysis.
Введение
Высокая турбулентность отечественной и мировой экономики требует от российского бизнеса повышенной приспосабливаемое™ к динамичным изменениям внешней среды. Высокотехнологичные промышленные компании могут этого достичь только путем готовности к постоянному обновлению, самостоятельному генерированию новых знаний, непрерывного процесса совершенствования на основе приобретения новых и эффективного использования имеющихся нематериальных активов, конечной целью которого является рост стоимости бизнеса и капитализации на фондовых рынках. В свою очередь такой рост будет способствовать повышению инвестиционной привлекательности реального сектора экономики и интенсивному развитию российской экономики в целом.
Методические основы и информационная база исследования
Исследование парных взаимосвязей между факторным и результативным признаками осуществляется методами корреляционно-регрессионного анализа.
В качестве факторного признака X выступает стоимость НМА компании. Под капитализацией (результативный признак Y) будем понимать произведение рыночной стоимости одной акции компании (курс акции) на количество акций в обращении.
Тесноту связи между двумя линейно зависимыми признаками определим с использованием линейного коэффициента корреляции в пакете «Анализ данных» Excel. Чем ближе коэффициент корреляции r к 1 по модулю, тем теснее связь между изучаемыми признаками. Если коэффициент корреляции стремится к 0, то линейная зависимость отсутствует, что не исключает другую форму связи. В этом случае необходим другой показатель тесноты связи, в частности эмпирическое корреляционное отношение, которое находится по формуле
Л =
¿к (1)
общ
где и о2бщ - соответственно межгрупповая и общая дисперсии результативного признака [1].
Регрессионный анализ проведем с использованием инструмента Регрессия пакета «Анализ данных». Помимо коэффициентов регрессии и тес-
ноты связи, данный инструмент позволяет оценить и адекватность полученной линейной регрессионной модели в три этапа:
1) оценка статистической значимости коэффициентов линейной регрессии а0, а1 для заданного уровня надежности;
2) определение практической пригодности построенной модели на основе оценок линейного коэффициента корреляции r и индекса детерминации R2;
3) проверка значимости уравнения регрессии в целом по ^"-критерию Фишера.
Информационную базу исследования составили информационно-аналитическая система Bloomberg, база данных СПАРК (информационный продукт ИНТЕРФАКС), информация, размещенная на официальных сайтах российских организаций [2]. Эмпирическую основу исследования составили финансово-экономические показатели российских компаний, чьи акции котируются на ПАО «Московская биржа», расчеты и экспертные оценки авторов [3].
Этапы и результаты исследования
Исследование проходило в несколько этапов. Из российских компаний, чьи акции котируются на Московской бирже, были сформированы выборки по наиболее высокотехнологичным отраслям. По данным СПАРК-интерфакс [2] для каждой компании определялась величина всех внеоборотных активов и величина нематериальных активов на конец 2015 г.
1. Проанализирована доля НМА в структуре внеоборотных активов российских компаний высокотехнологичных отраслей, чьи акции котируются на Московской бирже (рис. 1).
Рис. 1. Доля НМА во внеоборотных активах российских компаний различной отраслевой принадлежности, %
Из рис. 1 следует, что доля НМА во внеоборотных активах российских компаний равна в среднем 1-2 %. Это в десятки раз меньше, чем в зарубежных странах с развитой экономикой, где доля НМА достигает 80-90 %.
Отметим, что исходя из данного в пункте 1 определения капитализации для исследования были отобраны только публичные компании, прошедшие листинг, чьи акции котируются в реальном времени на Московской бирже. Это существенно снизило объем выборки с одной стороны, но повысило достоверность исследования с другой, так как отобранные компании имеют большую прозрачность финансовой отчетности.
2. На втором этапе для отобранных компаний был проведен корреляционный анализ, направленный на выявление тесноты связи между балансовой стоимостью НМА (Х) и капитализацией компаний (У). Результаты анализа представлены на рис. 2.
М еталлургическая
Телекоммуникационная
Химическая
Нефтегазовая
Энергетическая
1 0,8125
0,3911
| 0,8508
о,зоо; <
0,9506
0,0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0
Рис. 2. Отраслевые коэффициенты корреляции между стоимостью НМА и рыночной капитализацией российских компаний
Из рис. 2 видно, что тесная корреляция наблюдается для компаний нефтегазовой, химической и металлургической промышленности. Для компаний телекоммуникационной и энергетической отраслей связь умеренная. Если провести корреляционный анализ в целом по всем отобранным компаниям, то коэффициент корреляции составит всего 0,2. Следовательно, связь между НМА и капитализацией либо слабая, либо не является линейной. Однако эмпирическое корреляционное отношение по расчетам оказалось равным 0,6, следовательно, связь между стоимостью НМА и капитализацией компании заметная, что подтверждает постулат зарубежных компаний о том, что эффективность использования нематериальных активов напрямую влияет на стоимость бизнеса.
3. На третьем этапе для компаний тех отраслей, у которых коэффициент корреляции получился высоким, были проведены регрессионный анализ и оценка адекватности полученной модели. Поскольку стоимость НМА по данным бухгалтерской отчетности на порядок ниже капитализации, то предварительно было проведено логарифмирование переменных. Данный метод улучшения модели часто применим на практике, так как он позволяет по-
смотреть на результаты анализа под другим углом. В этом случае интерпретация коэффициентов происходит не в единицах, а в процентах, что нивелирует большую разность в значениях исследуемых признаков. Результаты регрессионного анализа в целом по всем компаниям металлургической, нефтегазовой и химической отрасли представлены на рис. 3.
Регрессионная статистика
Множественный Я 0,62602
Й-квэдрэт 0,391901
Нормированный й-каэдрэт 0,372898
Стандартная ошибка 1,976926
Наблюдения 34
Дисперсионный анализ
55 М5 Р Значимость Р
Регрессия 1 80,59972162 80,59972162 20,62304117 7.49767Е-05
Остаток 32 125,0635671 3,908236471
Итого 33 205,6632887
Коэффициенты Стандартная ошибка 1-статистина Р-эна чение
У-пересечение 2,653788 0,399568488 6,641634815 1.71708Е 07
Переменная.* 1 0,463807 0,102131885 4,541259866 7.49767Е-05
Рис. 3. Данные регрессионного анализа взаимосвязи стоимости НМА и капитализации российских компаний
По данным рисунка можно заключить, что линейная регрессионная модель имеет вид:
у = 2,65 + 0,46х. (2)
Коэффициент регрессии при Х показывает, что при увеличении стоимости НМА на 1 % рыночная капитализация компании вырастет в среднем на 0,46 % при прочих равных условиях.
Проверим построенную модель на адекватность.
3.1. Так как рассчитанный для коэффициентов а0, а1 уровень значимости ар (р-значение) меньше заданного уровня значимости а = 0,05, то оба эти коэффициента признаются неслучайными (т.е. типичными для генеральной совокупности).
3.2. Так как линейный коэффициент корреляции (множественный К) стремится к единице, то это свидетельствует о хорошей аппроксимации исходных (фактических) данных с помощью построенной линейной функции связи. Однако величина индекса детерминации К2 (на рис. 3 - К-квадрат) меньше 0,5. Это означает, что менее 50 % вариации признака У объясняется влиянием фактора Х, и, следовательно, фактор Х влияет на вариацию У в значительно меньшей степени, чем другие (неучтенные в модели) факторы. Таким образом, практическая пригодность модели остается под вопросом. Скорее всего целесообразно искать нелинейную форму зависимости. Данное заключение подтверждает вывод, полученный на втором этапе исследования.
3.3. Адекватность построенной регрессионной модели фактическим данным устанавливается также по критерию Р. Фишера (значимость К), оценивающему статистическую значимость (неслучайность) индекса детермина-
ции Я . Рассчитанный уровень значимости в нашем случае меньше заданного уровня значимости а = 0,05, поэтому значение Я2 признается типичным, а значит, линейная модель связи между признаками Х и У в большей степени неприменима для генеральной совокупности предприятий в целом, что также не противоречит выводу, полученному на втором этапе исследования.
Выводы и рекомендации
Проведенное исследование показывает, что одним из ключевых факторов, влияющих на капитализацию высокотехнологичных компаний, является стоимость НМА. Между данными показателями установлена заметная корреляционная зависимость. В связи с этим закономерно рекомендовать руководству организации выбрать стратегию инновационного развития на основе управления НМА [4]. Данная стратегия предполагает разработку комплекса мер, обеспечивающих идентификацию всех НМА, участвующих в формировании стоимости бизнеса, последующую оценку НМА, их постановку на баланс компании и регулярные процедуры мониторинга эффективности использования. По итогам данного мониторинга предполагаются корректировка структуры НМА и внесение изменений в стратегию инновационного развития компании. Модель инновационного развития компании на основе управления НМА представлена на рис. 4.
Рис. 4. Модель инновационного развития на основе управления НМА
По нашему мнению, реализация представленной модели соответствует целям и задачам бизнеса, определенным в Стратегии инновационного развития России до 2020 г. [5], и позволит повысить конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность российских компаний в условиях проводимой государством политики импортозамещения зарубежных технологий отечественными передовыми разработками.
Список литературы
1. Лосева, О. В. Общая теория статистики для бакалавров экономики и менеджмента / О. В. Лосева, К. М. Буданов. - Саратов : Вузовское образование, 2014. - URL: http://www.iprbookshop.ru/19527 - ЭБС «IPRbooks@.
2. Официальный сайт СПАРК-интерфакс. - URL: http://www.spark-interfax.ru/
3. Официальный сайт Московской биржи. - URL: http://moex.com/
4. Интеллектуальный капитал организации: управление и оценка / М. А. Федотова, В. А. Дресвянников, О. В. Лосева, Ю. М. Цыгалов. - М. : Фин. ун-т, 2014.
5. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года : [утв. распоряжением Правительства РФ от 08.12.2011 № 2227-р]. - URL: http://www.garant.ru/products/ipo/ prime/doc/70006124
Лосева Ольга Владиславовна доктор экономических наук, профессор, Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва E-mail: [email protected]
Тазихина Татьяна Викторовна
кандидат экономических наук, профессор, Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва E-mail: [email protected]
Федотова Марина Алексеевна доктор экономических наук, профессор, Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва E-mail: [email protected]
Loseva Olga Vladislavovna
doctor of economic sciences, professor,
Department of corporate Finance
and corporate governance,
Financial University
under the Government
of the Russian Federation, Moscow
Tazikhina Tatyana Victorovna
candidate of economic sciences, professor,
Department of corporate Finance
and corporate governance,
Financial University
under the Government
of the Russian Federation, Moscow
Fedotova Marina Alekseevna
doctor of economic sciences, professor,
Department of corporate Finance
and corporate governance,
Financial University
under the Government
of the Russian Federation, Moscow
УДК 330 Лосева, О. В.
Оценочные модели взаимосвязи стоимости нематериальных активов и капитализации российских компаний / О. В. Лосева, Т. В. Тазихина, М. А. Федотова // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. -№ 3 (19). - С. 53-59.
