CC BY
87
Повышение прозрачности отчетности российских компаний в результате применения Международных стандартов финансовой
отчетности
Increasing Transparency in Reporting of Russian Companies through the International Financial Reporting Standards Applied
Татьяна Николаевна Малофеева Tatiana Malofeeva
Преподаватель, Факультет экономических наук, Департамент финансов Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
г. Москва, Россия Teacher at the Financial Department National Research University Higher School of Economics
Moscow, Russia E-mail: malofeeva.tatyana.79@mail. ru
Аннотация. В данной работе исследуется уровень прозрачности финансовой отчетности российских компаний, составленной в соответствии с требованиями Международных стандартов финансовой отчетности (МСФО), в силу расширения показателей, включенных в нее, и в силу повышения качества предоставленных данных. Изыскания проведены с использованием эконометрических методов. В результате исследования выявлено, что, во-первых, внедрение МСФО несет в себе как положительные, так и отрицательные моменты, во-вторых, на прозрачность отчетности оказывает влияние такой фактор, как котировки акций предыдущего периода, а такой фактор, как форма собственности компании, влияния на нее не оказывает.
Abstract. This paper deals with studying the transparency level of financial
reporting of Russian companies, prepared in compliance with the requirements of the
International Financial Reporting Standards (IFRS), in virtue of the increased number
of indicators included therein and due to improving quality of the data provided. The
studies were conducted using econometric methods. The research revealed that,
firstly, the introduction of IFRS brings both positive and negative aspects, and
secondly, the transparency of financial statements is affected by such factors as the
1
listed stock prices of the previous period, however, such factor as the form of the company's ownership exerts no influence.
Ключевые слова: качество финансовой отчетности, полезность информации, применение МСФО, прозрачность финансовой отчетности, финансовая отчетность.
Keywords: adoption of IFRS, financial statements, the usefulness of the information, transparency of financial reporting, quality of financial reporting.
Отчетность компаний является универсальным способом оценки ее деятельности как для физических лиц (акционеров, инвесторов и т. д.), так и для государственных органов или юридических лиц. Именно поэтому качество отчетности представляет собой важный показатель, который зависит от множества факторов.
Целью данного исследования является выявление факторов, влияющих на повышение прозрачности финансовой отчетности компаний нефтегазового сектора в России в результате перехода от российских стандартов бухгалтерского учета (РСБУ) к МСФО.
Для достижения поставленной цели будут проанализированы теоретические содержания научных работ, посвященных теме исследования, и рассмотрены МСФО в качестве инструмента повышения прозрачности отчетности; а также определены факторы, оказывающие влияние на прозрачность отчетности компаний, и изучены способы проверки их значимости; с помощью построения многофакторной регрессии будет оценено их влияние на прозрачность отчетности. В заключение будут проанализированы результаты и сделаны соответствующие выводы.
Предметом исследования данной работы является финансовая отчетность компаний, составленная в соответствии с требованиями МСФО, относящихся к нефтегазовому сектору России.
Объектом исследования является повышение качества отчетности компаний нефтегазового сектора в России в связи изменением требований к
определенным копаниям в части обязательного составления финансовой отчетности согласно МСФО.
Достоинства и недостатки перехода на МСФО в России
МСФО выполняют ряд важных функций. Во-первых, они позволяют повысить привлекательность компаний для инвесторов, причем это наиболее простой и действенный способ. В результате повышается конкурентоспособность компании, становится возможным сравнение финансовых результатов компаний по всему миру, становится возможным улучшение средств производства, становится реальным получение более выгодных инвестиций, займов. Во-вторых, внедрение мировых стандартов позволяет упростить саму процедуру составления отчетности, повысить качество и прозрачность отчетности, а также стандартизировать ее.
Кроме ощутимых преимуществ, МСФО имеет и недостатки. Их рассмотрение является важным для более полного понимания ситуации. Мировые стандарты нужны большим листинговым компаниям, которые достаточно часто представлены группой компаний, поэтому сложной является ситуация со средними и мелкими компаниями, не представленными на фондовых рынках и не имеющими дочерних компаний или филиалов. В их ситуации выгода от использования международных стандартов может быть сведена на нет серьезно возросшими затратами на использование этих стандартов. Это подтверждает исследование профессора д-ра Кристиана Льюза (2013) (см.: [8]), который поставил под сомнение эффективность идеологии МСФО. Целью исследования было проверить степень качества отчетности в разных странах. Исследование Льюза говорит в пользу того, что сам по себе переход на МСФО не будет эффективным без действующих механизмов принуждения к их использованию. Еще один важный вывод - о не очень большой пользе от международных стандартов для малых, средних предприятий и даже для больших компаний, если они оперируют на ограниченном сегменте рынка или в пределах одной страны.
Кроме того, мировые стандарты могут сделать бизнес менее прибыльным, потребовав полного раскрытия информации, - возможность сокрытия временных проблем на производстве ощутимо снижается, т.к. акционеры и инвесторы оказываются осведомленными обо всех негативных тенденциях в работе компании и могут оперативно реагировать на происходящие изменения.
Обзор исследований по проблематике влияния внедрения МСФО
на качество отчетности
Представляет интерес вопрос улучшения качества отчетности в связи с введением международных стандартов отчетности. В связи с внедрением законов об обязательном применении МСФО во многих странах мира, большое внимание исследователей посвящается взаимосвязям между изменением стандартов бухгалтерского учета и повышением качества учета и отчетности.
Например, в рамках исследования Барта (2007) (см.: [5]) была сопоставлена финансовая отчетность компаний, которые перешли на МСФО, с отчетностью подобных фирм, которые продолжали составлять отчетность согласно национальным стандартам. Для исследования была сделана выборка компаний из 20 стран, которые перешли на МСФО в период с 1994 по 2003 год. Результаты исследования показали, что после перехода на МСФО компании стали реже прибегать к управлению показателем прибыли (фальсификация и манипулирование данными), стали более своевременно отражать убытки и предоставлять более полезные с точки зрения оценки стоимости данные. В небольшом числе случаев было выявлено снижение уровня затрат на привлечение капитала со стороны субъектов, использующих МСФО.
Прямое доказательство влияния внедрения МСФО на качество финансовой отчетности описано в работах Даске (2007) (см., например: [4]), изучавшего реакцию рынка капитала на внедрение МСФО в 26 странах. Позитивные изменения на рынке капитала (ликвидность рынка, стоимость капитала) во время внедрения стандартов выявлены только в тех странах, где компании были мотивированы вести открытую деятельность и где уровень
принудительного использования МСФО достаточно высокий, в частности в странах Европейского союза (далее - ЕС).
Известны исследования, также отражающие положительные экономические последствия принятия МСФО. Например, результаты исследования Кай и Вонг (2010) [6] согласуются с предположением, что рынки будут иметь более высокую степень интеграции после перехода на МСФО, по сравнению с периодом до внедрения соответствующих стандартов.
Однако Кристенс на основе эмпирического исследования (2015) (см.: [7]) отмечает, что само по себе изменение стандартов учета влияет незначительно на ликвидность рынка, а наблюдаемый в некоторых странах положительный эффект связан непосредственно с изменением регулирования финансовой отчетности.
Наконец, большинство экономистов сходятся во мнении, что эффект от внедрения МСФО и затраты, которые будут понесены, зависят исключительно от самих компаний и их заинтересованности сделать свою отчетность прозрачной.
Эмпирическое исследование
Тем не менее вопрос о том, усовершенствуется ли информация на рынках капитала и насколько улучшится работа самих компаний, вынужденных переходить на МСФО, остается открытым.
Для исследования этой проблемы были рассмотрены различные показатели, которые могли оказать влияние на прозрачность отчетности компании. Так как в России незначительное число нефтегазовых компаний, ограничились 2 факторами, не более. В результате критической оценки показателей и анализа опыта исследователей было решено использовать общепринятый финансовый показатель «Коэффициент рентабельности активов» (Return On Assets - ROA - отношение чистой прибыли компании (без учета процентов по кредитам) к ее суммарным активам), который, согласно предположению, должен был хорошо отражать финансовую ситуацию, сложившуюся в компании. Кроме того, представилось важным использование
показателя прироста стоимости акции компании P, т.к. он отражает действительную ситуацию о финансовом положении компании.
Для проведения исследования было решено провести многофакторный регрессионный анализ, включающий проверку зависимости прозрачности отчетности компании от ее показателей прироста стоимости акции и ROA.
В нашем исследовании мы проверяем гипотезу о зависимости прозрачности отчетности компании от динамики цены акций и коэффициента ROA для компаний нефтегазового сектора. Модель 1 тестируется на наличие в
2 3
ней таких проблем, как мультиколлинеарность и гетероскедастичность , и затем интерпретируются полученные результаты. Кроме того, проверяется наличие разницы в степени влияния показателей между государственными компаниями и частными.
Изучение прозрачности отчетности компаний по МСФО, котировок акций компании и коэффициента рентабельности активов
Для исследования были выбраны такие показатели, как прозрачность отчетности компании за 2015 г., прирост стоимости акции за месяц в 2015 г., коэффициент рентабельности активов за последний квартал 2015 года.
Прозрачность отчетности компании была взята из рейтинга, проведенного Российской региональной сетью по интегрированной отчетности (см.: [3]). Интегрированная отчетность представляет собой процесс сбора, консолидации и анализа количественных и качественных показателей деятельности компании в отчетном периоде (см., например: [1]). Такая
1 Построение экономической модели включает спецификацию составляющих ее соотношений, выбор переменных, входящих в каждое соотношение, а также определение математической функции, представляющей каждое соотношение. Если точно известно, какие объясняющие переменные должны быть включены в уравнение при проведении регрессионного анализа, то наша задача - ограничиться оцениванием их коэффициентов, определением доверительных интервалов для этих оценок и т.д. Однако на практике мы никогда не можем быть уверены, что уравнение специфицировано правильно. Поэтому мы можем включать в уравнение переменные, которых там не должно быть, и в то же время мы можем не включать другие переменные, которые должны там присутствовать.
2 Мультиколлинеарность - это понятие, которое используется для описания проблемы, когда нестрогая линейная зависимость между объясняющими переменными приводит к получению ненадежных оценок регрессии. Разумеется, такая зависимость совсем необязательно дает неудовлетворительные оценки. Если все другие условия благоприятствуют, т.е. если число наблюдений и выборочные дисперсии объясняющих переменных велики, а дисперсия случайного члена мала, то в итоге можно получить вполне хорошие оценки.
3 Гетероскедастичность - явление, возникающее в данных и сигнализирующее о том, что наблюдения неоднородны, это выражается в непостоянстве дисперсии случайной ошибки модели.
отчетность содержит финансовые и нефинансовые показатели с целью представить более четкую картину бизнеса, деятельности компании и ее будущего развития. Следует отметить, что Совет по МСФО входит в состав Международного комитета по интегрированной отчетности. В данном исследовании мы вводим предпосылку: в случае если интегрированная отчетность компании является прозрачной, то и отчетность, составленная по МСФО той же компании, имеет такой же уровень прозрачности. В рейтинге исследования корпоративной прозрачности российских компаний были выбраны компании нефтегазового сектора. В ходе проведения исследования выяснилось, что среди выбранных компаний только 17 компаний имеют акции, котирующиеся на фондовой бирже, а следовательно, выбранные объясняющие переменные для них не могли быть подсчитаны. Было принято решение добавить 10 компаний из смежных областей - энергетического сектора и добычи полезных ископаемых, что было вызвано необходимостью получить не менее 27 наблюдений, по которым стало бы возможно построить регрессию.
Для подсчета прироста цены акции Р использовались данные, взятые из доступных интернет-источников (см., например: Investfunds.ru). В итоговую выборку вошли компании с показателями, представленными в таблице 1.
Таблица 1 - Показатель компаний нефтегазового сектора экономики России
Компания Прозрачнос ть Фиктивная переменная 4 ROA, 4 квартал 2015 5 Акции, декабрь 2015 6
ОАО «Газпром нефть» 55,25 Гос 16,11 0,009 680
ПАО «Татнефть» 65,00 Частн 33,840 0,079 490
ОАО «Роснефть» 58,75 Гос 9,390 0,080 510
ПАО «Лукойл» 60,75 Частн 5,930 0,136 350
Черногорнефть 0,90 Частн 3,860 0,206 410
4 Фиктивная переменная (dummy variable) - искусственно введенная переменная, которая принимает значение «0», если компания находится в частной собственности, и значение «1», если компания находится в государственной собственности.
5 Рассчитывался по формуле: ROA = (Общий доход / Сумма активов) * 100. (Источник данных: отчетности по МСФО с сайтов компаний).
6 Рассчитывались по формуле: (Рконец периода - Рначало периода) / Рначало периода. (Источник данных: Investfunds.ru).
Сургутнефтегаз 2,15 Частн 6,400 0,012 820
ОАО «Славнефть-ЯНОС» 1,25 Гос 9,630 -0,103 900
ПАО «Башнефть» 58,80 Гос 29,620 0,088 240
ОАО «Газпром газораспределение Ростов-на-Дону» 2,40 Гос 7,450 -0,048 000
ПАО «Газпром» 43,25 Гос 15,110 0,067 080
ОАО «Славнефть-Мегионнефтегаз» 1,20 Гос 7,820 -0,129 700
«Нижнекамскнефтехи м» 64,00 част 24,600 0,044 440
НОВАТЭК 54,75 част 15,210 0,064 360
ОАО «Транснефть» 1,43 гос 5,390 0,155 410
«Варьеганнефтегаз» 1,00 Част 6,960 -0,115 100
ПАО «Саратовский нефтеперерабатываю щий завод» 0,60 Част 18,530 -0,031 800
ПАО «Норильский никель» 76,13 Частн 10,677 349 200 -0,025 000
ПАО «РусГидро» 70,00 Гос 8,220 -0,003 300
ОАО «Алроса» 60,50 Гос 30,810 0,000 110
Полиметалл Интернэшнл плс 52,75 Частн 10,619 894 300 -0,010 200
ПАО «Ленэнерго» 48,75 Гос 0,059 0,001 950
ОАО «АВТОВАЗ» 18,50 Частн 0,003 0,002 930
ПАО «Мосэнерго» 29,75 Гос 4,890 0,007 590
ОАО «Куйбышевазот» 28,50 Частн 9,030 0,026 580
ПАО «Саратовэнерго» 32,00 Гос 0,670 0,201 550
ПАО «Челябэнергосбыт» 14,00 Частн 0,520 0,069 770
ПАО «Нижнекамскшина» 12,00 Гос 3,050 -0,043 100
Данное эмпирическое исследование посвящено анализу зависимости
прозрачности финансовой отчетности компании от котировок акций предыдущего периода и рентабельности активов:
Прозрачность отчетности = а + pi * Динамика акций + р2 * коэффициент ROA
+ E.
Именно такая зависимость была выведена путем перебора возможных моделей, т.к. иные варианты дали незначимый результат.
Проверка значимости факторов, влияющих на прозрачность отчетности
Проверка значимости факторов осуществлялась в несколько этапов. 1. Вначале была проверена гипотеза об адекватности регрессии (Но: R = 0, H1: R ф 0):
Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + E. Таблица 2 - Регрессионная статистика
Множественный R 0,535401
R-квадрат 0,286654
Нормированный R-квадрат 0,227208
Стандартная ошибка 23,64661
Наблюдения 28
Таблица 3 - Дисперсионный анализ
df SS Значимость MS F F
Регрессия 2 5392,705 2696,3530 4,82213 0,017362
Остаток 24 13419,890 559,1621
Итого 26 18812,600
Коэффици енты Стандартн t- P- Нижние Верхние ая ошибка статистика значен 95% 95% ие
Y-
пересечен ие
Акции, декабрь 2015 г. ROA, 4-й
квартал 2015 г.
0,02907
16,726020 7,204771 2,321519 0 1,856099 31,595930
0,20452 41,28830 183,05950
70,885630 54,350500 1,304232 5 0 0
0,00931
1,392454 0,492506 2,827281 9 0,375971 2,408937
В результате был получен коэффициент F = 4,82213, уровень его значимости 1,74%, что говорит о высоком качестве построенной модели. Этот результат означает, что Но отвергается на уровне значимости 5% и принимается гипотеза: Н1 => Регрессия адекватна. Кроме того, мы отмечаем
значимость коэффициента ROA на уровне 1% и коэффициента акции лишь на уровне 21%.
2. Далее была проверена необходимость использования фиктивных переменных: в государственной или частной собственности находится предприятие. Для этого были построены регрессии для частных компаний, государственных и общая регрессия.
Тест Чоу на устойчивость коэффициентов (Но: pi = Р2, Н1: pi Ф р2) показал статистику:
F = 0,065582. PV = 0,977525.
Отсюда следует, что Но не отвергается и нам подходит общая модель для частных и государственных компаний.
Тест Чоу на предсказательную силу регрессии (Но: pi = Робщ, Н1 : pi Ф Робщ) показал статистику:
F = 0,985498. PV = 0,519211.
Это снова подтвердило возможность использования объединенной регрессии.
3. Кроме того, необходимо было выбрать оптимальную спецификацию модели. Для этого последовательным перебором был выполнен тест Чоу через технику фиктивных переменных, то есть для начала была взята расширенная модель:
Prozr = а + pi * Shares + р2 * ROA + р3 * D + р4 * D * Shares + р5 * D * ROA +
E.
Регрессия, построенная по пяти факторам, оказалась незначимой на уровне 5%. Наименее значимым фактором регрессии являлся коэффициент D * ROA с PV 81,9% (он был исключен из модели).
Далее была построена регрессия по четырем факторам: Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + р3 * D + р4 * D * Shares + E.
7 Тесты на устойчивость для регрессионной модели предназначены для оценки того, насколько поведение модели в послевыборочном периоде сравнимо с ее поведением в период выборки, на который она была получена. В основе организации тестов на устойчивость могут лежать два принципа. Один подход -сосредоточиться на предсказательной способности модели; другой - оценить, происходит ли сдвиг параметров в период предсказания.
R2adj увеличился, модель улучшилась, значит, был исключен несущественный фактор. D обладал наименьшим PV и он был исключен из модели.
Следующая регрессия по трем факторам выглядела так:
Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + р4 * D * Shares + E.
R2adj снова увеличился, т.е. D был несущественным, модель улучшилась. Она оказалась значимой на уровне 5%, но включала в себя несущественные факторы. Фактор D * Shares, имеющий наибольший PV, был исключен из модели.
Новая модель выглядела так:
Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + р3 * D + E.
Эта регрессия была значима на уровне 5%, но коэффициент акции был несущественным. Для проверки он был исключен:
Prozr = а + р2 * ROA + р3 * D + E.
В результате R2adj уменьшился, т.е. был исключена существенная переменная. Таким образом, мы возвращаемся к нижеуказанной модели:
Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + E.
Эта модель является оптимальной.
4. Далее модель: Prozr = а + Р1 * Shares+ Р2 * ROA + E - была проверена на наличие мультиколлинеарности.
Во-первых, были рассмотрены различные спецификации модели:
Prozr = а + р1 * ROA + E;
Prozr = а + Р1 * Shares + E; Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + E.
Лучшей является изначальная спецификация, включающая в себя 2 зависимые переменные, т.к. имеет наибольший R2adj.
Во-вторых, была построена корреляционная матрица и проверен показатель степени мультиколлинеарности (см. таблицу 4).
Таблица 4
ROA Shares
ROA 1
Shares -0,006879 1
Коэффициент вздутия дисперсии (variance inflation factor - VIF - означает
о
множитель, который увеличивает дисперсию ) для регрессоров ROA и Shares будет составлять: VIF = 0,961584. Такой маленький коэффициент VIF говорит об отсутствии мультиколлинеарности в модели, и корреляционная матрица подтверждает данный вывод.
5. Затем была проверена гипотеза о гомоскедастичности 9 для уравнения: Prozr = а + р1 * Shares + р2 * ROA + E. (Но: R2 = 0 - гомескедастичность; Н1 : R2 Ф 0 - гетероскедастичность).
Графический тест не подтверждает подозрения на гетероскедастичность, остатки распределены равномерно (см. рисунки 1 и 2).
50 40 30 20. 10 0 -iff -20 -30 -40 -50 график зависимости остатков от ROA
«
» ♦
#
• • • •• •
LO LO О LO О LO О
•
i » 1
Рисунок 1 Рисунок 2
После этого был проведен тест Бройша - Пагана 10 (см. таблицу 5).
Подсчитываем показатели теста:
x2m-1 = 0,303830936 (где m = 3).
Х2крит = 9,210340372. Отметим, что %2m-1 < %2крит => модель гомоскедастична, ничего исправлять не требуется. Таким образом, можно сделать вывод о том, что изначальную модель зависимости прозрачности отчетности компании от котировок акций и коэффициента ROA можно использовать в работе, т.к. она
Имеется в виду увеличение дисперсии по сравнению с тем, какой бы она была в случае однофакторной регрессии.
9 Гомоскедастичность означает «одинаковый» разброс, т.е. вероятность того, что величина случайного члена примет какое-то данное положительное (или отрицательное) значение, будет одинаковой для всех наблюдений.
10 Тест Бройша - Пагана (Breusch-Pagan test) - один из статистических тестов для проверки наличия гетероскедастичности случайных ошибок регрессионной модели. Применяется, если есть основания полагать, что дисперсия случайных ошибок может зависеть от некоторой совокупности переменных. При этом в данном тесте проверяется линейная зависимость дисперсии случайных ошибок от некоторого набора переменных.
является гомоскедастичной, в ней отсутствует мультиколлинеарность и она не требует использования фиктивных переменных. Таблица 5 - Тест Бройша - Пагана
КОД 4 Акции О" П
квартал декабрь объяснЛ
Прозрачность Дамми 2015 2015 Дамми е ел2 Р(ел2/~2) П объясн 2
ОАО "Газпром нефть" 55,25 Гос 16,11 0,00968 1 14,4182 207,88 0,38434 40,83185 1667,24
ПАО "Татнефть" 65 Частн 33,84 0,07949 0 4,93018 24,307 0,04494 60,06982 3608,38
ОАО "Роснефть" 58,75 Гос 9,39 0,08051 1 24,792 614,64 1,13637 33,95797 1153,14
ПАО "Лукойл" 60,75 Частн 5,93 0,13635 0 30,2481 914,95 1,69157 30,50191 930,367
«Черногорнефть» 0,9 Частн 3,86 0,20641 0 -27,692 766,83 1,41772 28,59162 817,481
Сургутнефтегаз 2,15 Частн 6,4 0,01282 0 -28,324 802,23 1,48318 30,47363 928,642
ОАО «Славнефть-ЯНОС» 1,25 Гос 9,63 -0,1039 1 -32,172 1035,1 1,91365 33,42246 1117,06
ПАО "Башнефть" 58,8 Гос 29,62 0,08824 1 3,20021 10,241 0,01893 55,59979 3091,34
ОАО «Газпром
газораспределение Ростов-на-Дону» 2,4 Гос 7,45 -0,048 1 -28,934 837,17 1,54778 31,33392 981,815
ПАО «Газпром» 43,25 Гос 15,11 0,06708 1 3,23986 10,497 0,01941 40,01014 1600,81
ОАО «Славнефть-Мегиоь 1,2 Гос 7,82 -0,1297 1 -30,178 910,73 1,68378 31,37833 984,6
«Нижнекамскнефтехим» 64 част 24,6 0,04444 0 13,9503 194,61 0,3598 50,04968 2504,97
НОВАТЭК 54,75 част 15,21 0,06436 0 14,6447 214,47 0,39651 40,1053 1608,43
ОАО "Транснефть" 1,43 гос 5,39 0,15541 1 -28,577 816,64 1,50983 30,00697 900,418
«Варьеганнефтегаз» 1 Част 6,96 -0,1151 0 -29,523 871,59 1,61142 30,52274 931,638
ПАО «Саратовский нефт 0,6 Част 18,53 -0,0318 0 -42,639 1818,1 3,36125 43,23862 1869,58
ПАО «Норильский никел 76,13 Частн 10,6773492 -0,025 0 41,2497 1701,5 3,14584 34,88026 1216,63
ПАО "РусГидро" 70 Гос 8,22 -0,0033 1 37,6516 1417,6 2,62096 32,34842 1046,42
ОАО "Алроса" 60,5 Гос 30,81 0,00011 1 4,00746 16,06 0,02969 56,49254 3191,41
Полиметалл Интернэшнл 52,75 Частн 10,6198943 -0,0102 0 17,8676 319,25 0,59024 34,8824 1216,78
ПАО «Ленэнерго» 48,75 Гос 0,059 0,00195 1 25,0962 629,82 1,16442 23,65383 559,504
ОАО «АВТОВАЗ» 18,5 Частн 0,003 0,00293 0 16,6262 276,43 0,51107 1,873797 3,51111
ПАО "Мосэнерго" 29,75 Гос 4,89 0,00759 1 0,91172 0,8312 0,00154 28,83828 831,646
ОАО «Куйбышевазот» 28,5 Частн 9,03 0,02658 0 -4,8419 23,444 0,04334 33,34194 1111,68
ПАО "Саратовэнерго" 32 Гос 0,67 0,20155 1 6,83661 46,739 0,08641 25,16339 633,196
ПАО "Челябэнергосбыт" 14 Частн 0,52 0,06977 0 -10,437 108,94 0,20141 24,4374 597,187
ПАО «Нижнекамскшина» 12 Гос 3,05 -0,0431 1 3,64699 13,301 0,02459 8,353011 69,7728
сумма 14604
2 (Оценка дисперсии случайного члена) = X 2/ :
~2 = 540,89
Интерпретация результатов эконометрического исследования
В результате анализа зависимости прозрачности финансовой отчетности компании от котировок акций предыдущего периода и коэффициента рентабельности активов был сделан вывод о наличии такой зависимости, которая означает взаимосвязь между успешностью деятельности компании на финансовом рынке и качеством раскрытия информации о деятельности компании в отчетности. Эта зависимость является закономерной в силу наличия человеческого фактора и такого явления, как оппортунизм работников компании, который заключается в стремлении по возможности скрыть
информацию о не слишком хороших финансовых результатах компании от инвесторов, чья деятельность в значительной мере определяет, останется ли компания «на плаву» или станет банкротом в результате вывода средств инвесторами.
Важно отметить, что влияние обоих факторов было положительным, а коэффициент рентабельности активов оказывал меньшее влияние, чем динамика акций компании, то есть сокрытие определенной информации в отчетности больше зависело от падения стоимости акций компании, чем от снижения рентабельности активов. Эта зависимость может объясняться тем, что индикаторы брались за короткий промежуток времени и акции оказались более чувствительными к любым изменениям положения компании. Следовательно, в случае его ухудшения они реагируют раньше, т.е. являются более точным индикатором ухудшения положения компании на рынке, побуждающим компанию скрывать в отчетности данные о хозяйственной деятельности.
В результате проведенного исследования, были сделаны следующие выводы. Во-первых, внедрение МСФО имеет как положительные, так и отрицательные моменты. Во-вторых, на прозрачность финансовой отчетности оказывают влияние многие факторы, из которых лишь некоторые были исследованы в данной работе. Так или иначе была подтверждена важность исследования прозрачности отчетности и подтверждено несомненное преимущество МСФО - универсальность отчетности в применении как физическими и юридическими лицами - резидентами страны, так и иностранными инвесторами для принятия управленческих решений.
Проведенный эконометрический анализ привел к следующим выводам:
• модель зависимости прозрачности компании от динамики акций и коэффициента рентабельности активов является эффективной и отражает теоретические предпосылки;
• между государственными компаниями и частными нет разницы в степени влияния объясняющих переменных на объясняемую;
• полученные результаты не противоречат теоретическим предпосылкам;
• предполагаемая адекватность модели оправдалась на значимом уровне.
Дальнейшим направлением исследования может послужить поиск иных
факторов, влияющих на прозрачность отчетности, однако для более репрезентативного результата следует использовать данные разных стран либо выбирать сектор, в котором можно найти большее количество листинговых компаний. Также представляет интерес рассмотрение панельных данных по отчетности, которые могли бы продемонстрировать разницу между прозрачностью отчетности до внедрения МСФО и после либо же в начале внедрения и в конце, когда все процедуры изменения отчетности завершены.
Список литературы
1. Интегрированная отчетность: а вы готовы? / E&Y. - 2014. - Электрон. текстовые дан. - 14 с. - Режим доступа: http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY-integrated-reporting-rus/SFILE/EY-integrated-reporting-rus.pdf. - Загл. с экрана.
2. МСФО (IAS) 1 - «Представление финансовой отчетности». -Электрон. текстовые дан. // БМЦ : [сайт]. - Режим доступа: http://bmcenter.ru/Files/IAS-1. - Загл. с экрана.
3. РРС - 2015 : Исследование корпоративной прозрачности российских компаний / Рос. Регион. Сеть по интегрир. отчетности. - Электрон. дан. -Режим доступа: http://transparency2015.downstream.ru/#/ru/1410. - Загл. с экрана.
4. Adopting a Label : Heterogeneity in the Economic Consequences of IFRS Adoptions : Working paper / H. Daske, L. Hail, C. Leuz, R. Verdi. - Electronic text data. - 63 p. - Mode of acœss: http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=979650. - Title from screen.
5. Barth, M. International accounting standards and accounting quality : Working Paper / M. Barth, W. Landsman, M. Lang ; Stanford University and University of North Carolina // Journal of Accounting Research. - 2008. - Vol. 46 (3). - P. 467-498.
6. Cai, F. The Effect Of IFRS Adoption On Global Market Integration / F. Cai, H. Wong // International Business & Economic Research Journal. - 2010. - Vol. 9, No.10. - P. 25-34.
7. Christensen, H. B. Incentives or Standards: What Determines Accounting Quality Changes around IFRS Adoption? / Hans B. Christensen // European Accounting Review. - 2015. - Vol. 24, No. 1. - P. 45-75.
8. Leuz, C. National standard-setting in the national, European and international context / C. Leuz. - Electronic text data // Deloitte : [site] : News : One size does NOT fit all / ASCG. - 18 Jun 2013. - Mode of access: http://www.iasplus.com/en/news/2013/06/one-size-does-not-fit-all. - Title from screen.
