Обоснование выбора спецификации модели

Dasgupta and Sengupta (2007) анализировали японские компании и нашли, что чувствительность инвестиций к изменениям денежных потоков не является монотонной. Недавние исследования (Povel & Raith (2002), Cleary et al. (2007), Lyandres (2007), Guariglia (2008)) показывают, что показатель чувствительности инвестиций к изменениям денежных потоков имеет U-образную форму. Объяснением этого служит то, что до определенного уровня внутренних ресурсов существует риск дефолта компании, и до тех пор, пока отдача от инвестиций настолько велика, что позволяет компаниям-заемщикам генерировать больше средств для смягчения риска дефолта, сокращение внутренних источников финансирования будет приводить к увеличению инвестиций. В то же время, на более высоких уровнях внутренних средств очевидно, что такое сокращение внутренних источников приведет к сокращению инвестиций с целью избежать расходов использования большего количества внешнего финансирования ввиду более высоких ожидаемых потерь при ликвидации. Черкасова (Черкасова, Теплова, 2013) исследовали чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков для стран БРИК. Они нашли значимое подтверждение U-образной зависимости между инвестициями и денежным потоком компаний только для Индии и Китая в случае, когда компании являются более финансово ограниченными.

В данном исследовании также проверяется немонотонность (квадратичной формы) чувствительности инвестиций к изменению денежных потоков путем.

Используя корректировку, внесенную Bond et al. (2003), мы включили в базовую модель, используемую Фаззари, логированную переменную инвестиций к активам на начало периода. Таким образом, базовая спецификация модели выглядит следующим образом:

Inv_it=в₀ + в₁*Inv_i(t-1) + в₂*CF_i(t-1) + в₃*CF²_i(t-1) + в₄*GO _i(t-1) + е_it ,

где:

GO _i(t-1) - переменная, отражающая возможности роста компании, равная показателю Q-Тобина (следуя исследованиям Фаззари и др., Каплана и Зингалеса и др.)

Влияние финансового кризиса на инвестиции компаний исследуется путем включения dummy-переменной CR (принимающей значение 1 для 2009-2010 гг) в базовую модель:

Inv_it=в₀ + в₁*Inv_i(t-1) + в₂*CF_i(t-1) + в₃*CF²_i(t-1) + в₄*CR + в₅*CF_i(t-1)*CR + в₆*CF²_i(t-1)*CR + + в₇*GO _i(t-1) + е_it Или:

Inv_it = в₀ + (в₁+ в₅*CR)*CF_i(t-1) + (в₂+ в₆*CR)*CF²_i(t-1) + в₄*CR + в₇*GO _i(t-1) + е_it

Данная спецификация позволит сделать вывод о том, каким образом влияет финансовый кризис на инвестиции и увеличивает ли он чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков (то есть служит показателем, увеличивающим степень финансовых ограничений для компаний). В ходе построения моделей и выбора наилучшей спецификации мы добавили переменную изменения финансового рычага (DLEV), поскольку она значительно улучшает качество моделей (измеряемого значимостью и значением показателя R²-adj и значимостью коэффициентов при основных анализируемых показателях). Также было выявлено положительное влияние на качество моделей учета кризисного периода при оценке данной переменной.

Поскольку при использовании обычного метода наименьших квадратов (МНК) в остатках модели присутствовала гетероскедастичность, в качестве метода исследования был использован обобщенный МНК (предложенный Парком (Parks, 1967)) (предполагающий неравенство дисперсий остатков для каждой кросс-секции) с поправкой в форме Уайта на гетероскедастичность. Данный метод позволяет получить несмещенные и эффективные оценки и позволяет доверять результатам F и t тестов на значимость модели и коэффициентов регрессии. Таб. 7-11 отражают наилучшие спецификации моделей согласно критериям R²-adj, теста Вальда, Уайта, F и t статистик.

Описание результатов

Первый этап тестирования основан на построении базовой модели с учетом и без учета показателя финансового кризиса, дополнительно не разделяя компании на более и менее финансово ограниченные по внутренним критериям. Таб. 7 отражает результаты оценки моделей.

Таблица 7. Результаты оценки базовой модели (с учетом влияния кризиса и без него)

Inv	1	2
Inv(-1)	0,14***	0,12***
CF	0,85***	0,86***
CF^2	-0,0018	-0,0092***
Q_TOB(-1)	-0,00003***	-0,00003***
DLEV	0,011***	0,015***
DLEV^2	-0,00003***	-0,00004***
DLEV2*CR		-0,00017***
CR		-0,056***
CF*CR		1,36***
CF^2*CR		-4,75***
C	-0,04***	-0,06***
R2-adj	0,99	0,84
Prob(F-statistic)	0	0
N	1953	1953

Без отображения влияния финансового рычага базовая модель принимает вид:

Inv_it = 0,14 + (0,86+ 1,36*CR)*CF_i(t-1) + (-0,009 - 4,75*CR)*CF²_i(t-1) - 4,75*CR - 0,00003*GO _i(t-1)

На основании построенной модели можно сделать вывод о том, чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков является значимо немонотонной, принимая квадратичную форму. Также финансовый кризис служит фактором, увеличивающим чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков компании: при равенстве переменной CR единице форма кривой становится более крутой. Также влияние финансового кризиса на инвестиционную активность является значимо отрицательным, о чем свидетельствует отрицательный знак перед dummy переменной CR. Более того кризис усиливает влияние финансового рычага на инвестиционную активность, принимающего перевернутую U-образную форму. Несмотря на то, что включение dummy переменной позволяет проверить выдвинутую гипотезу о том, что финансовый кризис, представляя собой фактор внешних финансовых ограничений для компаний, увеличивает чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков, оно с другой стороны снижает качество построенной модели.

Таблица 8. Результаты оценки базовой модели для разных подгрупп (с учетом влияния кризиса и без него)

Inv	3_HC	3_LC	4_HC	4_LC
Inv(-1)	0,048047*	0,203547***	0,032773	0,205868***
CF	0,96777***	1,590841***	2,911017***	1,621719***
CF^2	-1,610073***	-3,657623***	-3,215518*	-3,603108***
Q_TOB(-1)	0,016271***	0,0000721***	0,000255	0,0000932***
DLEV	0,037962***	-0,033321***	0,136864***	-0,059311***
DLEV^2		0,00103***	-0,004422***	0,018569***
DLEV2*CR				-0,016612**
CR			0,121528**	0,03582**
CF*CR				-0,095409
CF^2*CR			-1,133566**	-0,295235
C	-0,039005***	-0,094434***	-0,194926***	-0.111421***
R2-adj	0,38	0,95	0,53	0,98
Prob(F-statistic)	0	0	0	0
N	218	356	218	356

Далее проводится оценка моделей для подгрупп, разделенных на основании критериев, отвечающих за степень финансовой гибкости компаний. Модели под номером 3 представляют собой тестирование базовой спецификации на определение значимости различий влияния финансовых ограничений на чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков. Модели по номером 4 представляют собой спецификацию с дополнительным учетом переменной кризисного периода для тестирования второй гипотезы в рамках данной работы.

Таблица 9. Результаты оценки базовой модели для разных подгрупп (с учетом влияния кризиса и без него)

Inv	3_HL	3_LL	4_HL	4_LL
Inv(-1)	0,125***	-0,087***	0,144***	0,021
CF	0,702***	0,549***	-1,895***	0,412***
CF^2	-1,91***	-0,49***	9,328***
Q_TOB(-1)	0,25***	0,004	0,22***	0,0002
DLEV	0,0002***	-0,032***	-0,066*	-0,013*
DLEV^2		0,0014***	0,00017***	0,0007**
DLEV2*CR			0,0008*
CR			-0,068**	-0,062**
CF*CR			3,36***	1,98***
CF^2*CR			-16,33***	-5,37***
C	-0,35***	-0,027***	-0,22***	-0,024***
R2-adj	0,71	0,43	0,89	0,37
Prob(F-statistic)	0	0	0	0
N	306	322	306	322

В Таб. 8 представлены результаты оценки моделей для подгрупп, разделенных на основании значений денежных средств на балансе. Анализируя результаты оценки Моделей 3_HC и 3_LC, можем сделать следующие выводы. Во-первых, подтверждается немонотонность зависимости инвестиций от внутренних денежных потоков обратной U-образной формы. Во-вторых, абсолютные значения коэффициентов при CF и квадрате CF больше для компаний, являющихся более финансово ограниченными (с меньшим количеством наличности на балансе). Включение кризисной переменной в модели увеличивает их объясняющую способность. На основании Моделей 4_HC и 4_LC можно сделать выводы о том, что финансовый кризис влияет на чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков только для менее финансово ограниченных компаний. При этом в кризисный период инвестиции становятся более чувствительны для компаний с большим количеством наличности на балансе. Если вернуть к Таб. 5, то можно увидеть, что для данных компаний изменение среднего значения денежного потока в кризисный период сочетается с большим изменением среднего значения показателя инвестиционной активности. Таким образом, нельзя принять вторую гипотезу на основании разделения выборки на более и менее финансово ограниченные компании по критерия количества денежных средств на балансе.

Таб. 9 отражает результаты оценки моделей для подгрупп, разделенных на основании значения денежных средств в валюте баланса. В отличие от Моделей 1 и 2 включение кризисной переменной положительно сказалось на качестве моделей (4_HL и 4_LL), не уменьшая объясняющую способность моделей. Проанализируем полученные результаты.

Сравнивая Модели 3_HL и 3_LL, можно сделать вывод о том, что инвестиции более чувствительны к изменению денежных потоков для компаний с большим финансовым рычагом. При этом подтверждается значимость немонотонности данной зависимости, принимающей обратную квадратичную форму. Однако добавление кризисной переменной позволяет сделать более детальные выводы. Во-первых, для более рычаговых компаний квадратичная форма зависимости принимает обратную форму (знак минус перед квадратом CF) только в кризисный период, а для менее рычаговых компаний квадратичная форма зависимости инвестиций от изменения денежных потоков оказалась незначимой. Для менее финансово ограниченных компаний обратная квадратичная форма имеет место быть только в кризисный период. При этом инвестиции более чувствительны к изменению денежных потоков для более рычаговых компаний в некризисный период. Финансовый кризис усиливает чувствительность для обеих подгрупп, при этом наличие большей чувствительности для более финансово ограниченных компаний сохраняется в кризисный период, что служит основанием для принятия второй гипотезы для подгрупп, разделенных на основании значения финансового рычага.

Проанализируем оценки Моделей 3_LS и 3_SS (Таб. 10). Немонотонность зависимости инвестиций и денежных потоков оказалась незначимой и была исключена из моделей. На основании коэффициентов при переменной CF можно сделать вывод о том, что инвестиции более чувствительны к изменению денежных потоков для более финансово ограниченных компаний (меньшего размера). Включение кризисной переменной не привело к увеличению объясняющей способности моделей. На основании Моделей 4_LS и 4_SS можно сделать вывод о том, что исследуемая зависимость приобретает немонотонную (обратную U-образную) форму в кризисный период. При этом в некризисный период инвестиции более чувствительны для более финансово ограниченных компаний, а в кризисный период ситуация изменяется и чувствительность выше для более крупных компаний. Это означает, что нельзя принять вторую гипотезу, проверяемую в данной работе для подгрупп, разделенных на более и менее финансово ограниченные компании на основании размера компании.

Таблица 10. Результаты оценки базовой модели для разных подгрупп (с учетом влияния кризиса и без него)

Inv	3_LS	3_SS	4_LS	4_SS
Inv(-1)	0,018	0,101***	0,031*	0,069**
CF	0,33***	0,65***	0,32***	0,71***
CF^2	-	-	-	-
Q_TOB(-1)	-0,0008	-0,000002	0,001	0,000004
DLEV	0,06***	0,004**	0,06***	0,005***
DLEV^2	-0,0041***	-0,00001**	-0,004***	-0,00001***
CR			-0,038***	0,055
CF*CR			0,99***	0,52
CF^2*CR			-3,85***	-1,99***
C	0,0056	-0,074***	-0,0002	-0,12***
R2-adj	0,37	0,74	0,33	0,62
Prob(F-statistic)	0	0	0	0
N	334	257	334	257

Поскольку вторая гипотеза не нашла подтверждение для групп, разделенных на основе значений денежных средств и финансового рычага, были сформированы также дополнительные подгруппы, сочетающие в себе несколько мер финансовых ограничений (LC_HL и LC_LL, HC_HL и HC_LL). В Таб. 11 представлены результаты оценки для трех подгрупп из четырех (поскольку для построения модели HC_HL было недостаточно наблюдений). Сравнивая модели с низким количеством наличности и разным финансовым рычагом, можно сделать вывод о том, что в кризисный период инвестиции более финансово ограниченных компаний (LC_HL) более чувствительны к изменению денежных потоков. На основании результатов данных моделей можно принять вторую гипотезу, тестируемую в данном исследовании.

Сравнивая оценки, полученные для моделей, построенных на основании различных критериев финансовой гибкости, можно сделать вывод о том, что в период финансового кризиса компаниям в большей степени следует уделять внимание финансовой политике, поскольку среди всех подгрупп инвестиции наиболее чувствительны к изменению денежных потоков для компаний, классифицированных на основании значения финансового рычага.

Таким образом, проверка гипотез привела к следующим результатам:

H1: Инвестиции более чувствительны к изменению внутренних денежных потоков в период финансового кризиса (Подтверждается).

H2: В период финансового кризиса сохраняется наличие большей чувствительности инвестиций к изменению внутренних денежных потоков для более финансово ограниченных компаний по сравнению с менее финансово ограниченными компаниями (Подтверждается).

Таблица 11. Результаты оценки базовой модели для разных подгрупп (с учетом влияния кризиса и без него)

Inv	5_HC_LL	5_LC_HL	5_LC_LL
Inv(-1)	0,397362***	0,129076*	0,258413***
CFLOW	1,035261***	-2,18485**	1,122084
CFLOW^2	-1,070082***	17,9397**
Q_TOB(-1)	0,00929***	0,01169	-0,01824
CR	0,223566***	-0,191311***	-0,242933**
CFLOW*CR	-1,523575***	5,148734***	5,853077***
CFLOW^2*CR	1,947589***	-27,80648***	-14,93741***
C	-0,130475***	0,047595	-0,060537
R2-adj	0,89	0,27	0,68
Prob(F-statistic)	0	0	0
N	111	71	22

Полученные результаты согласуются с результатами, полученными в таких работах, как Akbar et al. (2013), анализирующим влияние финансового кризиса на финансовую и инвестиционную политику частных компаний Великобритании, Arslan et al. (2006), исследующих влияние финансовых ограничений на инвестиционную политику компаний Турции в докризисный и кризисный периоды, Arslan-Ayaydin et al. (2013), анализирующим влияние азиатского кризиса 1997-1998 гг и кредитного кризиса 2007-2009 гг на инвестиционную политику компаний. Однако Kahle at al. (2013) получили, что инвестиции в большей степени оказались подвержены падению для компаний, имеющих меньший финансовый рычаг накануне финансового кризиса.

Заключение

Финансовая гибкость является одним из важнейших детерминантов, влияющих на принятие тех или иных инвестиционных решений компаний. Финансовая гибкость необходима компаниям, чтобы быть способными привлекать внешнее финансирование и управлять финансированием с более низкими издержками (внутренним финансированием) (DeAngelo & DeAngelo, 2007; Gamba & Triantis, 2008; Byoun, 2008). Компании, обладающие большей финансовой гибкостью, имеют более легкий доступ к внешнему рынку капитала для удовлетворения возникших финансовых потребностей в случае неожиданных краткосрочных падений доходов или возникших возможностей расширения и роста и, таким образом, обходят ситуацию принятия неоптимального инвестиционного решения или низкой производительности.

Финансовый кризис представляет собой ситуацию, когда многие компании сталкиваются с ограничением количества ликвидности в экономике. Наличие финансовой гибкости может стать фактором, благодаря которому компания сможет поддерживать свою текущую и инвестиционную деятельность либо в меньшей степени пострадать от внешних финансовых шоков.

Поскольку влияние финансового кризиса на чувствительность инвестиций к изменению денежных потоков для более и менее финансово ограниченных компаний мало исследовано в научной литературе (Akbar et al., 2013, Arslan et al., 2006, Arslan-Ayaydin et al., 2013, Kahle at al., 2013), а в основном проводится анализ без отдельного рассмотрения влияния финансового кризиса (Fazzari et al., 1988, Kaplan & Zingales, 1997, Hennessy, Levy, & Whited, 2007; Kaplan & Zingales, 1997; Moyen, 2004; Whited & Wu, 2006; Almeida et al, 2004; Carpenter et al., 1998), данная работа вносит значимый вклад в исследование данного вопроса.

В данном исследовании проводится анализ того, каким образом финансовые ограничения влияют на инвестиционную активность компаний в кризисные и некризисные периоды на примере компаний нефинансового сектора Великобритании в условиях шока ликвидности в период экономического кризиса 2008-2009 гг. В рамках данного исследования проверяются следующие гипотезы. H1: Инвестиции более чувствительны к изменению внутренних денежных потоков в период финансового кризиса. H2: Инвестиции более чувствительны к изменению внутренних денежных потоков в период финансового кризиса для более финансово ограниченных компаний.

Тестирование гипотез осуществляется с помощью F-теста ANOVA на значимость различий средних значений показателей для разных подвыборок, а также с помощью построения эконометрических моделей методом ОМНК, учитывающим гетероскедастичность. В рамках исследования компании были разделены по степени финансовых ограничений по следующим принятым и тестируемым в научной литературе критериям: размер, денежные средства на балансе, финансовый рычаг. Так, финансово ограниченными считаются компании меньшего размера, с меньшим количеством наличности, большим значением финансового рычага.

Исследование показало, что финансовый кризис является дополнительным внешним фактором, накладывающим финансовые ограничения на инвестиционную деятельность компаний для всех исследуемых подгрупп. Также было получено, что инвестиции более чувствительны к изменению денежных потоков компаний с большими финансовыми ограничениями как в кризисный период, так и в «нормальные» времена. Мы также получили, что в период финансового кризиса компаниям в большей степени следует уделять внимание финансовой политике, поскольку среди всех подгрупп инвестиции наиболее чувствительны к изменению денежных потоков для компаний, классифицированных на основании значения финансового рычага.

Несмотря на то, что исследование представляет собой качественный анализ исследуемой проблемы с помощью наиболее релевантных научных методов, в данной работе не проводится проверка робастности полученных оценок, что означает возможную чувствительность оценок к различным отклонениям и неоднородностям в выборке. Однако поскольку при анализе выборки группировались на основании 10% и 90% значений квантилей используемых критериев, это могло снизить наличие чувствительности оценок к выбросам. Также исследование не разрешает возможную проблему эндогенности исследуемых переменных. Это представляет собой основу для продолжения исследования и подтверждения или опровержения полученных результатов путем, например, использования метода инструментальных переменных. Однако исследователь может столкнуться с проблемой сложности подбора «сильных» инструментальных переменных для получения адекватных оценок зависимых переменных. Более того, необходимо проверить полученные результаты на основе выборки, содержащей более длинный временной период, который включал бы также отдельный анализ кризисных периодов в экономике.

Список используемой литературы

1. Abadie, A., Drukker, D., Herr, J., Imbens, G., 2004. Implementing matching estimators for average treatment effects in Stata. Stata Journal 4, 290-311.

2. Adrian, T., Colla, P., Shin, H., 2012. Which financial frictions? Parsing the evidence from the financial crisis of 2007-2009. Staff report, Federal Reserve Bank of New York, NY.

3. Akbar, S., Rehman, S., Ormrod, P., 2013. The impact of recent financial shocks on the financing and investment policies of UK private firms. International Review of Financial Analysis 26, 59-70.

4. Almeida, H., Campello, M., & Weisbach, M.S. (2004), The cash flow sensitivity of cash, Journal of finance, 59(4) (2004) 1777-1804.

5. Almeida, H., Campello, M., Laranjeira, B., Weisbenner, S., 2012. Corporate debt maturity and the real effects of the 2007 financial crisis. Critical Finance Review 1, 3-58.

6. Arslan-Ayaydin, O., Florackis, C., Ozkan, A., 2013 Financial Flexibility, corporate investment and performance: evidence from financial crises. Review of Quantitative Finance and Accounting 42, 211-250.

7. Bancel, F, Mittoo, U., (2004). Cross-Country Determinants of Capital Structure Choice: A Survey of European Firms. Financial Management, Vol. 33, No. 4, Winter 2004.

8. Beccetti, L., Castalli, A., & Hasan, I. (2008). Investment-cash flow sensitivities, credit rationing and financing conctraints, Bank of Finland Research, 15 (2008).

9. Bernanke, B., Blinder, A., 1988. Credit, money, and aggregate demand. American Economic Review 78, 435-439.

10. Bhaduri, S.N. (2005), Investment, financial constraints and financial liberalization: some stulized facts from a developing economy, India, Journal of Asian Economics, 16 (2005) 704-718.

11. Bloom, N., 2009. The impact of uncertainty shocks. Econometrica 77, 623-685.

12. Blumberg, B.F., & Letterie, W.A. (2008), Business starters and credit rationing, Small Business Economics, 30(2) (2008) 187-200.

13. Bond, S., Elston, J., Mairesse, J., Mulkay, B., 2003. Financial factors and investment in Belgium, France, Germany, and the United Kingdom: A comparison using company panel data. Review of Economics and Statistics 85, 153-165.

14. Bond, S., Hoeffler, A., & Temple, G. (2001), GMM estimations of empirical growth models, The Review of Economic Studies, 61 (2001) 197-222.

15. Brunnermeier, M., 2009. Deciphering the liquidity and credit crunch 2007-2008. Journal of Economic Perspectives 23, 77-100.

16. Brunnermeier, M., Oehmke, M., 2013. Bubbles, financial crises, and systemic risk. In: Constantinides, G., Harris, M., Stulz, R. (Eds.),

17. Caballero, R., Krishnamurthy, A., 2008. Collective risk management in a flight to quality episode. Journal of Finance 63, 2195-2230.

18. Campello, M., Giambona, E., Graham, J., Harvey, C., 2011. Liquidity management and corporate investment during a financial crisis. Review of Financial Studies 26, 1944-1979.

19. Campello, M., Graham, J., Harvey, C., 2010. The real effects of financial constraints: evidence from a financial crisis. Journal of Financial Economics 97, 470-487.

20. Carreira, C., Silva, F. (2011), Do financial constraints threat the innovation process? Evidence from Portuguese firms. Grupo de Estudos Monetarios e Financeiros.

21. Carreira, C., Silva, F. (2012), Where are the fragilities? The relationship between firms' financil constraints, size and age. Grupo de Estudos Monetarios e Financeiros 12.

22. Chen, H., Chen, S. (2012), Investment-cash flow sensitivity cannot be a good measure of financial constrains: evidence from the time series, Journal of Financial Economics, 103 (2012) 393-410.

23. Colombo, E., Stanca, L. (2006), Investment decisions and the soft budget constraint: Evidence from a large panel of Hungarian firms, Economics of Transition, 14(1) (2006) 171-198.

24. Denis, David J., 2011. Financial flexibility and corporate liquidity. Journal of Corporate Finance 17, 667-674.

25. Devereux, M. and Schiantarelli, F., (1989), Investment, Financial Factors and Cash Flow: Evidence from UK Panel Data, NBER Working Paper 3116.

26. Duchin, R., Ozbas, O., Sensoy, B., 2010. Costly external finance, corporate investment, and the subprime mortgage financial crisis. Journal of Financial Economics 97, 418-435.

27. Easley, D., O'Hara, M., 2010. Liquidity and valuation in an uncertain world. Journal of Financial Economics 97, 1-12.

28. Fazzari, S. M., Atley, M. J. (1987), Asymmetric information, financing constraints and investment, The Review of Economics and Statistics, 69(3) (1987) 481-487.

29. Fazzari, S.M., Hubbard, R.G., & Petersen, B.C. (1988), Financing Constraints and Corporate Investment, Brookings Papers on Economic Activity, 141-206.

30. Gao, H., Harford, J., Li, K., 2012. Determinants of Corporate Cash Policy: A Comparison of Public and Private Firms. Unpublished Working Paper. University of Washington, Seattle, WA.

31. George, R., Kabir, R., & Qian, J. (2011), Investment-cash flow sensitivity and financial constraints: new evidence from Indian business qroup firms, Journal of Multinational Financial Management, 21 (2011) 69-88.

32. Gilchrist, S. and Himmelberg, C., (1995). Evidence on The Role of Cash Flow for Investment. Journal of Monetary Economics, 48, 1629-1658.

33. Graham, J., Harvey, C., (2001). The theory and practice of corporate finance: evidence from the field. Journal of Financial Economics 60, 187-243.

34. Guariglia, A. (2008), Internal financial constraints, external financial constraints, and investment choice: evidence from a panel of UK firms, Journal of Banking&Finance, 32 (2008) 1795-1809.

35. Hayashi, F., (1997), The Main Bank System and Corporate Investment: An Empirical Reassessment, NBER Working Paper 6172.

36. Hoshi, T., Kashyap, A. and Scharfstein, D., (1991), Corporate Structure, Liquidity, and Investment: Evidence from Japanese Industrial Groups, Quarterly Journal of Economics, 106, 33-60

37. Hyytinen, A., Vaananen, L. (2006), Where do financial constraints originate from? An empirical analysis of adverse selection and moral hazard in capital markets, Small Business Economics, 27(4) (2006) 323-348.

38. Ivashina, V., Scharfstein, D., 2010. Bank lending during the financial crisis of 2008. Journal of Financial Economics 97, 319-338.

39. Kahle, K.M., Stulz, R.M., (2013). Access to capital, investment, and the financial crisis. Journal of Financial Economics 110, 280-299.

40. Kaplan, S.N., Zingales, L. (1997), Do Investment-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints? The Quarterly Journal of Economics, 112 (1997) 169-215.

41. Kiyotaki, N., Moore, J., 1997. Credit cycles. Journal of Political Economy 105, 211-248.

42. Leary, M., 2009. Bank loan supply, lender choice, and corporate capital structure. Journal of Finance 64 (3), 1143-1185.

43. Melvin, Michael and Taylor, Mark P., The Crisis in the Foreign Exchange Market (July 2009). CESifo Working Paper Series No. 2707

44. Mian, A., Sufi, A., (2009). Household Leverage and the Recession of 2007 to 2009. 10th Jacques Polak Annual Research Conference.

45. Modigliani, F., & Miller, M. H. (1958). The cost of capital, corporation ?nance and the theory of investment. American Economic Review, 48, 261-297.

46. Moyen, N. (2004). Investment-cash ?ow sensitivities: Constrained versus unconstrained ?rms. Journal of Finance, 59, 2061-2092.

47. Myers, S., 1977. Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial Economics 5, 147-175.

48. Myers, S., Majluf, N. (1984). Corporate ?nancing and investment decisions when ?rms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics, 13, 187-221.

49. Parks, R. (1967) Efficient estimation of a system of regression equations when disturbances are both serially and contemporaneously correlated, Journal of the American Statistical Association, 62, 500-9.

50. Petersen, M., Rajan, R. (1997). Trade credit: Theories and evidence. Review of Financial Studies, 10, 661-691.

51. Sartoris, W., Hill, N. (1983). Cash and working capital management. Journal of Finance, 38, 349-360.

52. Schaller, H., (1993), Asymmetric Information, Liquidity Constraints and Canadian Investment, Canadian Journal of Economics, 26, 552-574.

53. Schiff, M., Lieber, Z. (1974). A model for the integration of credit and inventory management. Journal of Finance, 29, 133-140.

54. Schmidt, R., Tyrell, M. (1997). Financial systems, corporate ?nance and corporate governance. European Financial Management, 3, 333-361.

55. Shin, H. H., Soenen, L. (1998). Ef?ciency of working capital and corporate pro?tability. Financial Practice & Education, 8, 37-45.

56. Shipley, D., Davis, L. (1991). The role and burden-allocation of credit in distribution channels. Journal of Marketing Channels, 1, 3-22.

57. Smirlock, M., Gilligan, T., &Marshall,W. (1984). Tobin's q and the structure-performance relationship. American Economic Review, 74, 1051-1060.

58. Smith, J. K. (1987). Trade credit and informational asymmetry. Journal of Finance, 42, 863-872.

59. Smith, K. (1980). Pro?tability versus liquidity tradeoffs in working capital management. In K. V. Smith (Ed.), Readings on the management of working capital (pp. 549-562). West Publishing Company.

60. Stiglitz, J., & Weiss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. American Economic Review, 71, 393-410.

61. Vogt, S., (1994). The Cash Flow/Investment Relationship: Evidence from U.S. Manufacturing Firms. Financial Management, 23, 3-20.

62. Wang, Y. J. (2002). Liquidity management, operating performance, and corporate value: Evidence from Japan and Taiwan. Journal of Multinational Financial Management, 12, 159-169.

63. Wei, F., & Xing, L. (2004),. Influence of financial constraints and uncertainty on company investment behavior, Economic Science, 2 (2004).

64. Whited, T. M. (1992). Debt, liquidity constraints, and corporate investment: Evidence from panel data. Journal of Finance, 47, 1425-1460.

65. Whited, T. M., & Wu, G. (2006). Financial constraints risk. Review of Financial Studies, 19, 531-559.

66. Wilner, B. S. (2000). The exploitation of relationship in ?nancial distress: The case of trade credit. Journal of Finance, 55, 153-178.

67. Wu, H. L. (2011). Can minority state ownership in?uence ?rm value? Universal and contingency views of its governance effects. Journal of Business Research, 64, 839-845.

68. Черкасова В. А., Теплова О. Ю. Исследование влияния факторов финансовых ограничений на инвестиционные решения компаний на развивающихся рынках капитала // Корпоративные финансы. 2013. № 2. С. 5-20.

69. Черкасова В.А., Теплова О.Ю. Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний // Корпоративный финансы. 2011. № 3(19), 5-18.

Приложение 1. Классификационные критерии финансовых ограничений, используемые в литературе

Исследование	К выплаты дивидендов	Размер	Возраст	Денежные средства на балансе (либо денежный поток)	Финансовый рычаг	Принадлежность к бизнес группе	К покрытия процентов	Индекс
Fazzari et al. (1988)	X
Devereux and Schiantarelli (1989)		X	X
Hoshi et al. (1991)						X
Oliner and Ruderbush (1992)		X	X
Whited (1992)					X		Х
Schaller (1993)						X
Vogt (1994)		X
Gilchrist and Himmelberg (1995)
Hayashi (1997)						X
Kaplan and Zingales (1997)	X							X
Carpenter et al. (1998)				Х
Cleary (1999)					Х			X
Baker et al. (2001)								X
Cleary (2002)					X
Almeida et al. (2004)	X	X		Х
Moyen (2004)				Х
Faulkender and Wang (2006)		X
Arslan et al. (2006)				X
Guariglia (2008)	X	X		X			X
Bruno (2009)		X
Becker and Ivashina (2010)		X
Chava and Purnanandam (2011)					X
Черкасова и Теплова (2013)	X		X		X

Приложение 2. Описательные статистики показателей деятельности компаний

	Сред	Мед	Макс	Мин	Ст. откл.	Сред	Мед	Макс	Мин	Ст. откл.
	2004-2008	2009-2010
Inv	0,47	0,01	516,08	-121,17	11,92	0,09	0,01	12,24	-9,84	0,99
Cflow	0,05	0,09	39,23	-37,33	1,22	0,11	0,10	0,79	-0,24	0,09
(CFt-It)/ Assets(t-1)	-0,42	0,06	120,04	-519,82	12,27	0,02	0,08	9,85	-12,12	0,99
q-tob	9,53	1,27	5196,48	0,01	145,74	5,03	1,26	1219,84	0,14	60,79
dsales	2,39	0,07	3501,18	-0,99	83,74	0,10	0,06	8,96	-4,32	0,57
ROA	-0,05	0,05	1,67	-12,75	0,56	0,08	0,07	0,51	-0,41	0,09
ROE	0,08	0,14	6,60	-9,35	0,75	0,09	0,12	3,79	-9,97	0,59
size	4,57	4,59	12,49	-6,60	2,67	5,36	5,32	12,35	-4,27	2,24
lev	1,26	0,55	108,13	0,00	4,27	1,59	0,60	398,29	0,00	15,34
cash	0,20	0,09	61,76	0,00	1,52	0,15	0,09	1,80	0,00	0,19
(Casht-It)/ Assets(t-1)	0,02	0,06	19,36	-46,17	1,93	0,06	0,07	9,95	-11,47	0,98
Ddebt	0,08	0,01	54,32	-0,64	1,37	-0,02	-0,01	0,41	-1,01	0,10
sh_debt	0,61	0,63	1,00	0,00	0,35	0,60	0,59	1,00	0,00	0,34
dnwc	0,02	-0,01	8,14	-0,57	0,50	0,00	0,00	0,27	-0,37	0,09

Размещено на Allbest.ru