CC BY
241
1(43) - 2011
Инвестиционная политика
УДК 336.76
влияние макроэкономических
факторов на капитализацию компаний
(на примере металлургических компаний «норникель», «северсталь», «мечел»)
Е. А. ФЁДОРОВА,
кандидат экономических наук, доцент кафедры финансового менеджмента
E-mail: ecolena@mail.ru Всероссийский заочный финансово-экономический институт
С. К. МАНАБАЕВА,
кандидат технических наук, начальник отдела региональных программ
и проектов E-mail: manab1365@yandex.ru Инвестиционная компания «ОРИОН»
На основании методов традиционного корреляционно-регрессионного анализа и уточняющего ихрезультаты теста Грэнжера выявлены макроэкономические факторы, непосредственно и косвенно влияющие на динамику капитализации трех российских металлургических компаний как в относительно стабильный, так и в кризисный периоды экономического развития.
Ключевые слова: капитализация, макроэкономический, фактор, компания, металлургия, эффективный, управление, эконометрическое моделирование.
Разработка эффективной системы управления стоимостью предприятия является важнейшим условием его устойчивого функционирования и развития. С точки зрения акционеров, рост рыночной стоимости компании и ее акций позволяет обеспечить получение более значимого дохода на вложенный капитал и курсового дохода от пере-
продажи всех или части принадлежащих им акций. Увеличение же стоимости принадлежащих акционерам чистых активов повышает привлекательность бизнеса для инвесторов, создает возможность притягивания необходимого капитала под реализуемые и планируемые компанией проекты.
Важную роль в построении эффективной системы управления стоимостью компании играет понимание того, какие именно факторы оказывают определяющее влияние на стоимость бизнеса. Чтобы задействовать эти факторы при менеджменте, необходимо получить представление об их составе и определить, какой из них оказывает наибольшее влияние на стоимость.
В основе эффективного управления стоимостью бизнеса компании лежит выделение приоритетных факторов создания стоимости, состав которых определяется условиями внутренней и
внешней среды, в том числе фазой экономического цикла и соответствующими макроэкономическими индикаторами [4, с. 27—30]. От этих параметров в первую очередь зависят величина денежного потока компании, темпы его изменения в долгосрочном периоде, а также ставка дисконта, что составляет основу оценки и управления стоимостью компании. Поэтому вопросы рассмотрения рыночной стоимости российских компаний и исследования влияния на их капитализацию макроэкономических факторов весьма актуальны.
Все многообразие факторов, в той или иной степени влияющих на формирование капитализации компании, можно условно разделить на три уровня [5, с. 23—28]:
• факторы макроуровня, охватывающие политические, экономические, правовые, инфраструктурные, социокультурные и морально-этические особенности страны, т. е. местоположения компании эмитента;
• факторы среднего уровня, охватывающие состояние в целом отрасли, в которой функционирует компания-эмитент;
• факторы микроуровня, охватывающие финансово-экономическое состояние бизнеса компании, ее производственный потенциал, ее корпоративную и организационную структуру управления, а также конкурентную среду, в которой она работает, особенности обращения и характеристики акций.
Основные макроэкономические характеристики, описывающие состояние и прогнозы развития экономики страны, сильно влияют на формирование капитализации экономики в целом и компании в частности. В первую очередь они опираются на ВВП и дополняющие его показатели: данные о динамике объемов производства продукции (товаров и услуг), темпах инфляции, ценах на нефть, золотовалютных резервах государства, развитии отраслей экономики, об анализе потребительского рынка, исполнении бюджета и его структуре и др.
Наравне с экономическими существенное влияние оказывают и политические факторы. Наиболее важный из них — политика, проводимая президентом страны и кабинетом министров.
При оценке отраслевой привлекательности принято рассматривать следующие показатели: емкость рынка, скорость его роста, области конкурентного соперничества, число покупателей, легкость входа на рынок и выхода из него, прибыльность и уровень издержек, законодательное регулирование отрасли и др.
Исходя из результатов исследований, описанных в работах [2; 3, с. 66—71], можно представить наиболее вероятный вектор воздействия роста важнейших макроэкономических факторов на капитализацию компании (табл. 1).
Из анализа данных табл. 1 вытекает, что рост уровня ВВП, прямых и портфельных иностранных инвестиций, объемов промышленного производства продукции, мировых цен на нефть должны способствовать росту капитализации компаний-эмитентов. Обратная связь наблюдается с такими факторами, как уровень инфляции, курс национальной валюты, уровень безработицы, дефицит платежного баланса и денежная масса.
Рост такого макроэкономического фактора, как золотовалютные резервы государства, должен позитивно влиять на инвестиционную привлекательность России: снижать риск дефолта по внешним заимствованиям в случае неблагоприятных изменений мировой конъюнктуры, а также уменьшать вероятность резких колебаний курса национальной валюты. В то же время отмечается, что рост золотовалютного запаса страны свыше оптимального уровня можно рассматривать скорее всего как недостаток национальной экономики. Теоретически золотовалютные резервы должны отражать структуру экспортно-импортных операций страны.
Инвестору в процессе проведения фундаментального анализа необходимо исследовать макроэкономические факторы: состояние национального хозяйства, экономическую политику государства, политическую ситуацию в стране, правовое регулирование, конъюнктуру мировых товарных и финансовых рынков.
В предлагаемой работе рассматривается влияние макроэкономических факторов на основе
Таблица 1
Вероятный вектор воздействия макроэкономических
факторов на капитализацию компании
Фактор Вектор воздействия роста фактора
Уровень ВВП Повышение
Уровень (темп) инфляции Снижение
Курс национальной валюты Снижение
Рост прямых и портфельных иностранных инвестиций Повышение
Уровень безработицы Снижение
Дефицит платежного баланса Снижение
Денежная масса, агрегат М2 Снижение
Индекс (объем) промышленного производства Повышение
Уровень мировых цен на основные экспортные товары к уровню мировых цен на нефть Повышение
металлургической отрасли. Эта базовая отрасль вносит существенный вклад в экономику России. Доля металлургической промышленности в ВВП страны составляет около 5 %, в промышленном производстве — 18, экспорте — 14, в налоговых платежах во все уровни бюджетов — более 5 %. Как потребитель продукции и услуг субъектов естественных монополий металлургия использует от общепромышленного уровня 28 % электроэнергии, 5,4 % природного газа, 10 % нефти и нефтепродуктов; ее доля в грузовых железнодорожных перевозках составляет 23 % [7].
В качестве объектов исследования выбраны три металлургические и горнодобывающие компании, акции которых представлены (котируются) на российских фондовых биржах ММВБ и РТС: ОАО «ГМК «Норникель» («Норникель»), ОАО «Северсталь» («Северсталь»), ОАО «Мечел» («Мечел»).
Мировой финансовый кризис оказал влияние на динамику производства в различных странах и способствовал переосмыслению роли и места финансовых рынков в современном процессе воспроизводства. В то же время именно использование различных инструментов и механизмов финансовой системы позволило реальному сектору экономики распоряжаться материальными ресурсами, которые ранее были им недоступны или не могли быть созданы, и даже приумножать их.
Следствием финансовой глобализации стало усиление влияния развитых рынков на динамику развивающихся. Поэтому нестабильная ситуация на мировом денежном рынке оказывает существенное влияние и на российский рынок ценных бумаг.
1 400
1 200
а с
Е К 3
С
2
800
600
400
200
04 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 00 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 20 02 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
т т
РЧ Э
сосососососососо
--ОАО «ГМК «Норникель» ........ОАО «Северсталь» -ОАО «Мечел»
Рис. 1. Динамика капитализации компаний в 2004—2009 гг.
С 2004 г. до середины 2008 г. рос спрос на металлопродукцию, а следовательно, и увеличивались объемы экспортно-импортных операций. В результате значительного роста цен на свою продукцию металлургические компании получали сверхприбыли и реализовывали новые проекты. Эмитенты отрасли (12 в РТС) стали одними из наиболее привлекательных участников рынка ценных бумаг. Об этом свидетельствует рост капитализации исследуемых компаний до середины 2008 г. (рис. 1).
Как видно из рис. 1, к середине 2008 г. по уровню капитализации на первом месте находился «Норникель» (1 325,449 млрд руб.), на втором — «Северсталь» (626,631 млрд руб.), а на третьем — «Мечел» (468,430 млрд руб.). К началу 2009 г. величина капитализации всех компаний резко снизилась.
Кризис в металлургии в 2008 г. был сопряжен, как и в экономике в целом, со спекулятивной составляющей. Первоначально сократился спрос со стороны трех основных потребителей: строительной отрасли, машиностроения и производителей труб.
На рис. 2 показаны объемы капитализации анализируемых металлургических компаний на 31 декабря 2007, 2008 и 2009 гг.
В ходе исследования макроэкономические факторы, выделенные в результате теоретического анализа, были выражены через количественные показатели и представлены в табл. 2.
Наиболее часто используемым математическим аппаратом для решения задач данного типа служат методы корреляционно-регрессионного анализа. Связь между переменной Уи ^-независимыми факторами можно охарактеризовать функцией регрессии от Х1, Х2... Хк, которая показывает, каково будет в среднем значение переменной У, если переменные х примут конкретные значения [8].
Учитывая особенности выхода металлургических компаний на фондовый рынок (поздний выход и, как следствие, недостаточное количество данных), анализ влияния макроэкономических факторов на
0
1 400 1 200 1 000 800 600 400 200 0
1 245,5377
щ
808,1221
563,3032
264,2536
ОТ
363,6297 X -Л
123,092
45,5885
234,3792
X Л-71198,525
2007
2008
2009
□ ОАО «ГМК «Норникель» □ ОАО «Северсталь» □ ОАО «Мечел»
Рис. 2. Капитализация компаний в 2007—2009 гг.
капитализацию компаний авторы провели на примере ОАО «ГМК «Норникель», ОАО «Северсталь» и ОАО «Мечел», взяв за расчетную базу ежемесячные данные о капитализации с января 2007 г. по декабрь 2009 г., представленные на сайте РТС (архив данных с 2007 г.) [9]. Для сравнения в работе было проведено исследование по каждому периоду или фазе экономического цикла в отдельности:
— в относительно стабильный (докризисный) период — с января 2007 г. по июнь 2008 г.;
— в период кризиса — с июля 2008 г. по декабрь 2009 г.
В связи с проведением анализа по двум периодам для получения надежных оценок авторы, исходя из правила, что число факторов k не должно превышать одной трети объема имеющихся данных или п числа наблюдений, включили в модель только шесть макроэкономических индикаторов [6].
Для выявления влияния макроэкономических факторов на капитализацию металлургических компаний были использованы корреляционный и регрессионные (парный и пошаговый) методы анализа, а также уточняющий их результаты тест Грэнжера. В качестве макроэкономических факторов влияния были отобраны: объем (индекс) промышленного производства XI, уровень инфляции Х2, золотовалютные резервы Х3, курс рубля за доллар США Х4, цена нефти Х5 и объем инвестиций в основной капитал Х6.
В ходе корреляционного анализа выявлено, что в относительно стабильный период капитализация всех исследуемых компаний имеет весьма тесную связь с курсом рубля за доллар, золотовалютными резервами государства и ценой нефти. Причем
Таблица 2
Краткое обоснование выбора макроэкономических факторов влияния
Номер фактора Название фактора Обоснование выбора
1 Объем (индекс) промышленного производства Показатель характеризует изменение создаваемой стоимости в результате изменения физического объема продукции; связан с реальной капитализацией компании. Рост капитализации ведет к укреплению финансовой устойчивости предприятия и должен способствовать увеличению его рыночной стоимости
2 Уровень инфляции Показатель квалифицирует процесс обесценения денег, переполнения каналов обращения избыточными бумажными деньгами, не обеспеченными соответствующим ростом товарной массы; связан с инвестиционной привлекательностью России в целом и компании в частности
3 Золотовалютные резервы страны Показатель влияет на инвестиционную привлекательность и отражает внешнеэкономическую деятельность государства; связан с результатами деятельности исследуемых компаний — крупных экспортеров сырья и промышленной продукции
4 Официальный курс рубля за доллар Показатель, устанавливаемый Банком России для всех видов финансовых отношений между государством и исследуемыми компаниями-экспортерами, влияет на их рублевую выручку
5 Цена нефти Исследуемые компании — потребители продукции и услуг субъектов естественных монополий; металлургия использует от общепромышленного уровня 10 % нефти и нефтепродуктов
6 Инвестиции в основной капитал Показатель отражает совокупность затрат, направленных на создание и воспроизводство основных фондов (новое строительство, расширение, реконструкция и модернизация). Очень важен, так как для большинства металлургических компаний характерен высокий уровень износа основных промышленно-производствен-ных фондов. Для обеспечения конкурентоспособности продукции, увеличения спроса на нее требуется совершенствование технологических процессов
связь с фактором Х4, в отличие от остальных, обратная и весьма сильная. Кроме того, обнаружена тесная связь между капитализацией ОАО «ГМК «Норникель», ОАО «Северсталь» и инвестициями в основной капитал, а также связь между капитализацией ОАО «Северсталь» и уровнем инфляции.
В период кризиса для всех компаний характерна довольно тесная связь капитализации Ус ценой нефти, золотовалютными резервами и курсом рубля за доллар. У «Норникеля» и «Северстали» выявлена еще и сильная обратная связь с уровнем инфляции. Построенные модели парной регрессии для всех исследуемых компаний подтвердили результаты корреляционного анализа (был исключен из модели только фактор Х2 — уровень инфляции — в докризисном периоде для ОАО «Северсталь»).
Результаты анализа подтвердили влияние цены нефти на динамику капитализации компаний. Тесная связь капитализации с объемом золотовалютных резервов объясняется тем, что в рамках обязательной реализации экспортной выручки (75 %) компании-экспортеры продают вырученные доллары, а пополняющий свои резервы Центральный банк РФ их скупает и, соответственно, увеличивает объем золотовалютных резервов государства.
Чем больше объем экспортных поставок, выше спрос на нефть, сталь и металлы, тем больше долларов поступает в Центральный банк РФ. Доллары скупаются Банком России, чтобы они не дешевели, не снижалась рублевая выручка компаний от экспортных продаж и, соответственно, не уменьшался объем налоговых поступлений в бюджет.
В период кризиса наблюдается рост официального курса, в том числе с целью поддержки предприятий-экспортеров. Сильная обратная связь капитализации с курсом рубля за доллар характерна для всех компаний как в докризисном, так и в кризисном периодах. Сильная обратная связь с курсом рубля за доллар может быть связана и с привлечением иностранных кредитов для развития и с диверсификацией бизнеса в докризисном периоде.
Незначительное влияние инфляции в докризисный период обусловлено большей частью экспортным характером деятельности компаний и более высокими темпами роста прибыли, чем затрат. В условиях кризиса по причине сокращения объемов производства из-за снижения спроса и цен на продукцию связь с инфляцией стала обратной.
Хотелось бы отметить и выявленную в докризисный период зависимость капитализации ОАО «ГМК «Норникель» и ОАО «Северсталь»
от объемов инвестиций в основной капитал, что говорит о решении ими главной задачи выхода на фондовый рынок — привлечения инвестиций и вложения средств в реальные инвестиционные проекты, в модернизацию производственного и технологического процесса, в строительство новых объектов, что для металлургической отрасли весьма актуально.
В ходе построения моделей с использованием метода пошаговой регрессии выявлено, что в относительно стабильном периоде наибольшее влияние на капитализацию всех компаний оказывает курс рубля за доллар (связь обратная). Соответственно, все полученные модели являются однофактор-ными. Данная зависимость отражает политику Центрального банка РФ, направленную на удержание доллара от резкого падения (чтобы поток импортной продукции не хлынул на наш рынок) и на увеличение рублевой ликвидности компаний-экспортеров. Коэффициенты эластичности показывают: если курс рубля за доллар снизится на 1 %, то капитализация компании «Норникель» возрастет на 3,418 %, «Мечела» — на 2,767 % и «Северстали» — на 2,526 %.
В период кризиса наибольшее влияние оказывают:
• на капитализацию компании «Норникель» — два фактора: цена нефти и уровень инфляции (связь обратная);
• на капитализацию «Северстали» — цена нефти;
• на капитализацию компании «Мечел» — три фактора: курс рубля за доллар, объем золотовалютных резервов и уровень инфляции. Общим фактором влияния на капитализацию
«Норникеля» и «Северстали» является цена нефти, а «Норникеля» и «Мечела» — уровень инфляции.
Таким образом, анализ результатов пошаговой регрессии в период кризиса для «Норникеля» и «Северстали» также подтвердил, что цены на нефть определяют динамику капитализации крупнейших российских компаний. Значительная обратная связь с инфляцией в кризисный период, характерная для «Норникеля» и «Мечела», связана со снижением размеров прибыли, ростом себестоимости промышленной продукции. Тесная связь капитализации последней компании с объемами золотовалютных резервов и курсом рубля за доллар связана с политикой, проводимой Центральным банком РФ. В период кризиса наблюдается рост официального курса (поддержание курса рубля и рублевой выручки компаний) за счет золотовалютных резервов.
Следующим крупным этапом анализа является изучение причинно-следственных связей между капитализацией компании и рассматриваемыми факторами влияния. Для этого был проведен каузальный анализ с помощью теста Грэнжера [1, с. 121-130].
Сущность теста на каузальность заключается в следующем: переменная х является каузальной по отношению к переменной у (обозначается: х ^ у), если при прочих равных условиях значения у могут быть лучше предсказаны с использованием прошлых значений х, чем без них. Иначе говоря, должны выполняться одновременно два условия:
1) переменная х должна вносить значимый вклад в прогноз у;
2) переменная у не должна вносить значимого вклада в прогноз х.
Если же каждая из этих двух переменных дает значимый вклад в прогноз другой, то скорее всего существует третья переменная г, влияющая на обе названные.
В основе теста Грэнжера лежит следующая регрессия:
т т
У, = °о +ЕСТ ¿У> -1 + Ёв X -1 • 1=1 1=1
Нулевая гипотеза «х не влияет на у» заключается в одновременном равенстве нулю всех коэффициентов р. Для ее тестирования применяется обычный ^-тест. Альтернативная гипотеза «у не влияет на х» тестируется аналогично, только необходимо поменять местами х и у. Чтобы прийти к заключению «х влияет на у», необходимо отвергнуть гипотезу «х не влияет на у», а гипотеза «у не влияет на х» уже принята. Если обе гипотезы отвергаются, то между рассматриваемыми переменными существует взаимосвязь, то есть х ^ у. Если же нулевые гипотезы не отвергаются, то каузальная связь между переменными отсутствует. Кроме того, необходимо отметить, что тест Грэнжера является очень чувствительным к количеству лагов т в уравнении регрессии, поэтому целесообразно применить данный тест для разных значений параметра т.
Для установления причинно-следственной связи рассматривается соответствующая вероятность р. Для отклонения нулевой гипотезы на 5 %-ном уровне значимости необходимо, чтобы значение р для соответствующей пары показателей находилось в пределах до 0,05.
Для проведения теста Грэнжера необходимо использовать в качестве входных (исходных) данных стационарные временные ряды. Стационарность может быть достигнута взятием первых разностей.
Однако здесь возникает проблема: при переходе к первым разностям (темпам прироста), характеризующим краткосрочную динамику, теряется информация долгосрочного характера, содержащаяся в уровнях соответствующих переменных.
В основе понятия коинтеграции лежит идея о том, что в некоторых случаях отсутствие стационарности у многомерного процесса вызывается общим стохастическим трендом, который может быть устранен определенной линейной комбинацией компонентов процесса, в результате чего эта линейная комбинация будет стационарной.
Предположим, временной ряд х1 является нестационарным. Если после взятия первых разностей Д х1 = х1 — х—1 ряд Д х1 становится стационарным, то х1 называется интегрированным порядка 1 и обозначается I (1). Соответственно, стационарный ряд Д х( является интегрированным порядка 0: I (0).
Начальным этапом коинтеграционного анализа является определение порядка интегриро-ванности исследуемых переменных. Для этого необходимо проверить каждый временной ряд на стационарность.
Первый шаг при этой проверке заключался в его визуализации. График временного ряда очень часто делает очевидным наличие тренда или сезонной компоненты, что позволяет сделать вывод о нестационарности ряда. Далее сделанное в результате визуализации заключение подтверждается формализованными эконометрическими методами.
Одним из таких методов является построение графиков автокорреляционной (коррелограммы) и частной автокорреляционной функций временного ряда. Автокорреляционная функция показывает степень тесноты статистической связи между наблюдениями временного ряда, разнесенными по времени на I отсчетов. Она вычисляется по аналогии с парным коэффициентом корреляции по следующей формуле:
Ё [(X, - X,)(X,-т- X,)]
, т = 1,2...
Ё(х,- х,)2
Частная автокорреляционная функция — это корреляция между Х1 и X при исключении влияния промежуточных значений Х—1, Х—2,..., Х—т+1 и вычисляется по аналогии с частным коэффициентом корреляции. Коррелограмма и график частной автокорреляционной функции в случае стационарного ряда должны быстро убывать с ростом I после нескольких первых значений.
7х"
23
,=т+1
Гт =
Вторым способом проверки временного ряда на стационарность является тест на наличие единичных корней — тест Дики — Фуллера (DF) или расширенный тест Дики — Фуллера (ADF). В их основу поп
ложена регрессия Ду = ц + 8? + ау _1 + ^ Р,. Ду _,. + в1,
1=1
где Ду, = у. — у. _ 1, 8, а, в. — коэффициенты регрессии; I — временной тренд; е. — остаточный член регрессии.
Если ЕР;. = 0, то это DF-тест, если же ЕР;. ф 0, то—ADF-тест В данном исследовании использовался ADF-тест, так как он позволяет тестировать гипотезу о наличии единичного корня в моделях, где количество лагов может быть больше одного. В ADF-тесте нулевая гипотеза заключается в наличии единичного корня, что на языке модели интерпретируется как а = 0.
Проверка гипотезы осуществляется путем сравнения фактической величины ¿-статистики для а с соответствующим табличным значением. Если абсолютное значение фактического значения I превысит табличное значение на установленном уровне значимости, то надо нулевую гипотезу отвергнуть и принять альтернативную, заключающуюся в отсутствии единичных корней и стационарности временного ряда.
Результаты анализа теста Грэнжера с точки зрения направления причинно-следственных связей
Интерпретация результатов теста Грэнжера для Оу
между отобранными факторами и капитализацией, а также между самими факторами в относительно стабильном периоде и в период кризиса для компании «Норникель» приведены в табл. 3 и 4.
В результате применения теста Грэнжера выявлено, что в относительно стабильном периоде в моменты времени I + 2 и I + 3 на рост капитализации компании «Норникель» (И) влияет цена нефти (с Х5 единственная прямая связь). Это свидетельствует о том, что рублевая ликвидность компании, формируемая в первую очередь за счет экспортной выручки, зависит от цен на нефть.
В относительно стабильном периоде спрос и цены на нефть высокие, следовательно, в страну поступает много долларов от продаж и Центральный банк РФ, скупая большую их часть, пополняет золотовалютные резервы. Доллары скупаются, чтобы они не дешевели и не снижалась рублевая выручка компании от экспортных продаж, и, соответственно, не уменьшался объем налоговых поступлений в бюджет. Этот процесс находит отражение в выявленном устойчивом влиянии цены нефти Х5 на курс рубля за доллар Х4 при I + 1, I + 2 и I + 3, а также объема золотовалютных резервов Х3 на курс рубля за доллар Х4 при I + 3 и I + 4.
Сам же курс рубля за доллар Х4 при I + 2 влияет на объем промышленного производства Х1,
Таблица 3
«ГМК «Норникель» (январь 2007 — июнь 2008 гг.)
Фактор Количество лагов
Название Обозначение т1 т2 т3 т4
Капитализация Dlogí1 Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Объем производства DlogX1 Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Уровень инфляции DlogX2 Нет связи Нет связи Нет связи Х2 ^ Х6
Золотовалютные резервы DlogX3 Нет связи Нет связи Х3 ^ Х4 Х3 ^ Х4
Курс рубля за долл. DlogX4 Нет связи Х4 ^Х1 Нет связи Нет связи
Цена нефти DlogX5 Х5 ^ Х2 Х5 ^ Х4 Х5 ^ 71 Х5 ^ Х1 Х5 ^ Х4 Х5 ^ 71 Х5 ^ Х4 Нет связи
Инвестиции в основной капитал DlogX6 Нет связи Х6 ^ Х1 Нет связи Нет связи
Таблица 4
Интерпретация результатов теста Грэнжера для ОАО «ГМК «Норникель» (июль 2008 — декабрь 2009 гг.)
Фактор Количество лагов
Название Обозначение т1 т2 т3 т4
Капитализация Dlog7L Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Объем производства DlogX1 Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Уровень инфляции DlogX2 Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Золотовалютные резервы DlogX3 Х3 ^ Х5 Х3 ^ Х5 Нет связи Нет связи
Курс рубля за долл. DlogX4 Нет связи Нет связи Нет связи Нет связи
Цена нефти DlogX5 Х5 ^ Х2 Х5 ^ Х4 Х5 ^ Х6 Х5 ^ Х2 Х5 ^ Х6 Х5 ^ Х1 Нет связи
Инвестиции в основной капитал DlogX6 Х6 ^ Х3 Х6 ^ Х4 Х6 ^ Х1 Х6 ^ Х4 Нет связи Х6 ^ Х4
т. е. можно говорить об опосредованном влиянии фактора Х4 на рыночную капитализацию компании через капитализацию реальную. Опосредованная связь с инфляцией, которая, как мы выяснили в ходе корреляционного анализа, носит сильный обратный характер, говорит о том, что чем ниже уровень инфляции (не растут, к примеру, быстрыми темпами цены на вспомогательные материалы, транспортные перевозки), тем выше капитализация компании.
Также цена нефти Х5 при t+2 влияет на уровень инфляции Х2, а сам фактор Х2 при t + 4 влияет на объем инвестиций в основной капитал Х6. Следовательно, можно говорить об опосредованном влиянии фактора Х2 на капитализацию компании.
Прямые связи влияния отобранных факторов на капитализацию компании «Норникель» в период кризиса не выявлены. Такой результат может быть связан с недостаточностью исходных данных и, следовательно, невозможностью проведения анализа с учетом долгосрочной динамики.
В период кризиса выявлено влияние объема золотовалютных резервов Х3 на цену нефти при t + 1 и t + 2, а цены нефти Х5 на объем промышленного производства Х1 при t + 3. Также цена нефти Х5 влияет на курс рубля за доллар Х4 при t + 1, на уровень инфляции Х2 и на объем инвестиций в основной капитал (Ж) при t + 1 и t+2. В свою очередь, инвестиции в основной капитал Х6 влияют на величину золотовалютных резервов страны Х3 при t + 1, на объем промышленного производства Х1 при t + 2 и на курс рубля за доллар Х4 при t + 1, t + 2 и t + 4.
Подобные расчеты были проведены и для других компаний. Таким образом, тест Грэнжера, дополняя результаты традиционного корреляционно-регрессионного анализа, помог выявить следующие связи:
• в докризисный период непосредственное влияние на рост капитализации всех компаний оказывает макроэкономический фактор Х5 — цена нефти, а также факторы Х3 — золотовалютные резервы (ОАО «Северсталь»), Х6 — инвестиции в основной капитал и Х1 — объем промышленного производства (ОАО «Мечел»). Фактор Х4 (курс рубля за доллар), влияя на фактор Х1 (объем промышленного производства), воздействует на капитализацию компаний опосредованно;
• в период кризиса непосредственное влияние оказывает фактор Х6 — инвестиции в основной капитал (ОАО «Северсталь») и взаимно влияют фактор Х1 — объем промышленного производства (ОАО «Северсталь») и Х4 — курс рубля за доллар (ОАО «Мечел»). Опосредованное воздействие на капитализацию всех компаний, влияя на факторы Х1 (объем промышленного производства) и Х6 (инвестиции в основной капитал), оказывает фактор Х5 — цена нефти. Зная, какие макроэкономические факторы оказывают наибольшее влияние на капитализацию компании, можно выстроить эффективную систему (стратегию) управления ее стоимостью.
Список литературы
1. Грэнжер К. В. Некоторые свойства временных рядов и их использование в спецификации эконометрической модели // Журнал эконометрики. 1981. Издание 16. № 1.
2. Криничанский К. В. Типология фундаментальных факторов как основа фундаментального анализа рынка ценных бумаг. URL: hßp://www. mirkin.ru.
3. Лахно Ю. В. Факторы, влияющие на динамику капитализации металлургических компаний на отдельных этапах развития российской экономики // Финансы и кредит. 2009. № 20.
4. Лознев Т. Г. Управление стоимостью компании и циклический характер макроэкономического развития // Сибирская финансовая школа. 2006. № 2.
5. Лускатова О. В., Похно М. Н. Основные факторы капитализации предприятий в России // ВлГУ. 2006. № 8.
6. Мидлтон М. Р. Анализ статистических данных с использованием Excel. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. 296 с.
7. Об утверждении Стратегии развития металлур -гической промышленности России на период до 2020 года: приказ Министерства промышленности и торговли РФ от 18.03.2009 № 150.
8. Орлова И. В. Экономико-математические методы и модели. Выполнение расчетов в среде Excel. М.: ЗАО «Финстатинформ», 2000. 36 с.
9. Официальный сайт Фондовой биржи РТС: http://www.rts.ru.
ФИНАНСОВАЯ АНАЛИТИКА
проблемы и решения ' 25
