Анализ толерантности к риску системообразующих компаний России

Соответственно, формула 90%-го квантиля z-score выглядит следующим образом:

Поскольку в ходе анализа было выявлена необходимость применения робастных регрессионных методов, оценка линейных моделей панельных данных с фиксированными и случайными эффектами на представляет статистического интереса. Стало быть, конечной интерпретации подлежат две оцененные ранее модели: обобщённая линейная регрессия (GLM) и модель 90%-го квантиля.

Формула оценки z-score по обобщённой линейной модели:

Общие выводы по двум моделям можно видеть в Таблице 10. Важно отметить, что независимой переменной в GLM-модели выступает средний уровень толерантности к риску (z-score), а в квантильной регрессии регрессант - 90%-ый квантиль для z-score. Увеличение z-score означает большую стабильность компании и меньшую толерантность к риску несостоятельности. Соответственно, рисковыми факторами по двум моделям стали: размер компании, измеренный величиной общих активов; принадлежность к числу системообразующих предприятий; рыночный показатель P/B. Как и предполагалось, крупные компании в среднем имеют z-score меньше на 0.47 единиц. Учитывая, что выборочное среднее равно 2.85, влияние этого фактора можно считать значительным. Это влияние ещё больше увеличивается для наиболее толерантных к риску компаний (по 90%-ому квантилю), с коэффициентом, равным 0.63.

Примечательно также, что по квантильной регрессии размер компании оказывает большее негативное воздействие на уровень риска.

Таблица 10. Влияние факторов по двум регрессиям

По результатам оценки моделей подтвердилась идея о том, что крупным компаниям свойственно принимать на себя большие риски. Как правило, ранее эта гипотеза проверялась для крупных финансовых институтов (банков, страховых компаний) и также получала эмпирическое обоснование. [13;19]

Кроме того, своё подтверждение получил тезис о том, что мотивированность членов Совета директоров, выраженная в сумме владения акциями компании, положительно влияет на её финансовую стабильность. Этот вывод согласуется с результатами, полученными в предыдущих исследованиях об управленческих стимулах и толерантности к риску. [13;20]

Довольно слабо себя проявил рыночный коэффициент price-to-book. Несмотря на то, что предположение о его влиянии на уровень риска, подтвердилось, фактор был незначим во многих моделях, в том числе, в квантильной регрессии. Ранние исследования, однако, подтверждают, что снижение этого рыночного показателя увеличивает вероятность несостоятельности компании. [15]

Особое внимание стоит акцентировать на том, что в данной работе удалось статистически доказать тот факт, что государственная поддержка увеличивает толерантность к риску крупных предприятий. В отечественной науке эта идея ранее не тестировалась, несмотря на свою очевидность. Принадлежность компании к Перечню системообразующих приводит к повышению относительного уровня риска самих TBTF компаний. Снова стоит оговориться, что, хотя в официальных документах нигде прямо не указывается, что получателями гарантий от государства будут только организации из Перечня, в выступлениях официальных лиц (и Президента РФ) неоднократно отмечалось, что данный механизм ориентирован на системообразующие предприятия.

При таких обстоятельствах, система мониторинга и стимулирования деятельности системно значимых компаний нуждается в качественных изменениях на всех уровнях. Улучшенное антикризисное управление позволит повысить устойчивость экономики Росси в переломные периоды.

Заключение

Риск несостоятельности представляет собой наиболее критическую разновидность предпринимательского риска, потому что связан с полной ликвидацией компании и прекращением ее функционирования. Для крупных предприятий подобный сценарий возможен в отсутствие эффективной системы риск-менеджмента и проработанного плана внутренних антикризисных мероприятий. Однако компании, которые знают о вероятном спасении от государства в период кризиса, могут сознательно увеличивать уровень риска для повышения доходов или в иных целях. Этот тезис был эмпирически подтверждён в ходе данного исследования.

Целью данной дипломной работы стала разработка и оценка статистической модели, объясняющей уровень риска, принимаемого компанией. В ходе написания работы были подробно изучены теоретические аспекты риска компании, на основе обзора литературы были тщательно отобраны независимые переменные и построены робастные регрессионные модели.

Результаты оценивания моделей продемонстрировали, что толерантность организации к риску зависит от нескольких количественных и одного качественного фактора. Практически все факторы, описанные во 2 главе данной работы, оказались значимыми в различных спецификациях модели. Единственной переменной, не получившей значимости, стал возраст компании, что вполне объяснимо в российских реалиях. В то же время, можно сказать, что данная работа выступает эмпирическим доказательством гипотезы TBTF. Во-первых, было доказано, что размер компании, выраженный суммой её активов, напрямую связан с величиной принимаемого риска. Во-вторых, своё обоснование получило представление о том, что предприятия, защищённые от риска, начинают действовать в своих интересах, что приводит к большей финансовой нестабильности (moral hazard).

Более того, подтвердилось влияние корпоративного управления на уровень рисков компании. Поскольку в компетенции членов совета директоров входит организация системы риск-менеджмента предприятия, можно сказать, что, в частности, от их мотивированности зависит величина принимаемых рисков. В случае, когда должность директора сопряжена со статусом акционера компании, и капитализация компании растёт, в интересах директора снизить уровень потенциальных рисков. Эта идея также получила своё подтверждение в виде фактора МСВ, значимого во всех регрессионных моделях.

Основной вывод данного исследования заключается в необходимости расширения встречных требований к предприятиям и их акционерам по финансовому оздоровлению при предоставлении государственной поддержки и госгарантий. В числе таких требований можно предложить, например, условие смены менеджеров или проведения допэмиссии акций. Важно также осуществление должного контроля за исполнением новых требований, иначе вскоре компании опять потребуют материальной поддержки от государства.

Для дальнейших исследований особый интерес представляет анализ отдельных компаний и апробация результатов данной работы. Возможна разработка предсказательной модели банкротства с использованием более продвинутых методик. Также, в последствии возможно исследование страновых различий по данной проблематике.

Список литературы

1. Анисенко Н.А. Классификация и критерии отбора системообразующих предприятий РФ // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экономика. 2017. Т. 25. № 4. С. 534--542.

2. Антикризисное управление: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Минаева Э.С., Панагушина В.П. - М.: ПРИОР. 2008. 432 с.

3. Жаворонкова Е.Н. Государственная поддержка крупного бизнеса в условиях финансово-экономической нестабильности //Государственное управление. Электронный вестник. 2001. № 27. С. 1-8.

4. Ступаков В.С., Токаренко Г.С. Риск-менеджмент. Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 2005. 288 с.

5. Хайдаршина Г.А. Количественные методы оценки риска банкротства предприятий: классификация и практическое применение// Вестник Финансовой академии. 2007. №4. С. 169-178.

6. Шаститко А.В., Авдашева С.Б., Голованова С.В. Конкурентная политика в период кризиса// Вопросы экономики. 2009. №3. С. 54-69

7. Швец С.К. Элиминирование рисков компании. СПб.: Издательство Политехнического университета. 2013.

8. Altman E.I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy// Journal of Finance.1968. pp. 589-609.

9. Baker, George P., and Brian J. Hall. CEO incentives and firm size// Journal of Labor Economics. 2004. Vol. 22. pp. 767-98.

10. Beaver, H. W. Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical Research in Accounting: Selected Studies// Journal of Accounting Research. 1967. Vol. 4. pp.71-111.

11. Beltratti, A., and Stulz, R.M. The credit crisis around the globe: Why did some banks perform better? // Journal of Financial Economics. 2012. Vol. 105. No 1. pp. 1-17.

12. Berle, A.A., Means, G.C. The Modern Corporation and Private Property// Transaction Publishers. 1991. P. 380.

13. Bhagat, S., Bolton B., Lu J. Size, leverage, and risk-taking of financial institutions// Journal of Banking & Finance. 2015. Vol. 59. pp. 520-537.

14. Boyd, J.H., De Nicolт, J. “The Theory of Bank Risk Taking and Competition Revisited”// Journal of Finance. 2005. Vol. 60. No 3. pp. 1329-1343.

15. Fama, E. F., French. K. R. The cross-section of expected stock returns// Journal of Finance. 1992. Vol. 47. pp. 427-465.

16. Fulmer, J.G., Jr., Moon, J.E., Gavin, T.A., Erwin, M.J. A Bankruptcy Classification Model for small firms// Journal of Commercial Bank Lending. 1984. Vol. 7.pp. 25-37.

17. Houston, J. F., Chen, L., Ping, L., and Yue, M. Creditor rights, information sharing, and bank risk taking// Journal of Financial Economics. 2010. Vol. 96 (3). pp. 485-512.

18. Jagongo A. O., Marangu K. Price to Book Value Ratio and Financial Statement Variables// Global Journal of Commerce and Management Perspective. 2014. Vol. 3 (6). pp. 50-56.

19. Laeven, L., Levine, R. Bank governance, regulation and risk-taking// Journal of Financial Economics. 2009. Vol. 93(2). pp. 259-75.

20. Morrison, A. D. Systemic risks and the 'too-big-to-fail' problem// Oxford Review of Economic Policy. 2011. Vol. 27. No. 3, pp. 498-516.

21. Milidonis, A., Stathopoulos, K. Managerial Incentives, Risk Aversion, and Debt// Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2014. Vol. 49(2). pp. 453-481.

22. Taffler, R.J., Tisshaw, H. Going, Going, Gone - Four Factors which Predict// Accountancy. 1977. Vol. 3. pp. 50-54.

23. Постановление Правительства РФ от 14 августа 2012 г. N 825 "О порядке предоставления государственных гарантий Российской Федерации по кредитам либо облигационным займам, привлекаемым юридическими лицами на цели, установленные Правительством Российской Федерации в рамках мер, направленных на повышение устойчивости экономического развития при ухудшении ситуации на финансовых рынках" (с изменениями и дополнениями)

24. Основные направления антикризисных действий Правительства Российской Федерации на 2010 год (одобрено на заседании Правительства РФ (протокол от 30.12.2009 № 42)).

25. Сайт министерства экономического развития России. Государственная поддержка системообразующих организаций [сайт]

Приложение

Таблица 1. Список анализируемых компаний

Оценка GLM-регрессии с использованием стандартных ошибок в форме Уайта

z test of coefficients:

Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)

(Intercept) 4.3070e+00 1.5600e+00 2.7608 0.005765 **

Lag.z.score. 4.2470e-01 9.0843e-02 4.6752 2.937e-06 ***

Assets -1.5397e-01 8.9741e-02 -1.7157 0.015685 **

M.t.b -1.8108e-01 2.2032e-01 -0.8219 0.411127

RUB 2.1796e-06 2.6171e-06 0.8328 0.040494 *

Syst -4.7722e-01 2.8961e-01 -1.6478 0.099390.

Signif. codes: 0 `***' 0.001 `**' 0.01 `*' 0.05 `.' 0.1 ` ' 1

Размещено на Allbest.ru