Анализ влияния мотивов выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций компаниями на развивающихся рынках капитала

В работах [Dittmar, 2000; Kulchania, 2012; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013] использовали прокси-переменную для определения избыточного капитала как отношение операционной чистой прибыли с учетом налогов и амортизации к общим активам на конец года перед годом объявления о выкупе. Авторы обнаружили положительную зависимость между данной переменной и вероятностью выкупа. Такое направление зависимости было обнаружено в работах, использующих отношение денежных средств и их эквивалентов к общим активам в качестве индикатора мотива сдерживания агентских конфликтов.

В работе [Andriosopoulos, Hoque, 2013] было обнаружено, что мотив налоговых преимуществ не играет никакой роли, поскольку переменная отношение дивидендов после уплаты налогов к приросту капитала после уплаты налогов оказалась незначима. Также не было обнаружено влияние опционов работников на покупку акций компании на вероятность осуществления выкупа [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Boudry, Kallberg, Liu, 2013], поскольку переменная отношения количества размещенных опционов к количеству размещенных акций оказалась незначима.

Также исследования имеют ряд контрольных переменных, определенным образом влияющих на принятие решения о выкупе акций: положительное влияние размера компании, как натуральный логарифм общих активов [Lee, Ejara, Gleason, 2010; Andriosopoulos, Hoque, 2013; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Boudry, Kallberg, Liu, 2013], отрицательное влияние дивидендных выплат [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Lee, Ejara, Gleason, 2010; Andriosopoulos, Hoque, 2013], подтверждающих гипотезу об эффекте замещения между двумя формами выплат; положительное влияние премии за выкуп [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Kulchania, 2013].

1.5.2 Детерминанты размера осуществляемого выкупа

Вторая группа работ при помощи построения тобит регрессий с зависимой переменной, представляющей собой долю выкупленных акций в общим числе обращающихся акций или объем выкупа по отношению к стоимости размещенных акций, тестирует основные факторы, которые влияют на размер осуществляемого выкупа акций.

Как и в моделях, определяющих вероятность осуществления выкупа, в данного типа моделях в качестве переменной недооценки использовали коэффициент Тобина и обнаружили отрицательную взаимосвязь между коэффициентом и количеством выкупаемых акций [Dittmar, 2000; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Billett, Xue, 2004; Kahle, 2002]. Также была обнаружена отрицательная и значимая зависимость между аномальной доходностью акций компаний и размером выкупа [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Billett, Xue, 2004; Kahle, 2002].

Также была найдена отрицательная зависимость между левериджом компании и размером выкупа [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Billett, Xue, 2004; Kahle, 2002]. Объяснение данного направления связи такое же, как в моделях с детерминантами принятия решения о выкупе, описанными ранее.

Однозначно определено наличие избыточного капитала, как определяющего фактора при определении размера выкупа: положительное влияние денежных потоков [Dittmar, 2000; Kahle, 2002; Billett, Xue, 2004] и денежных средств [Dittmar, 2000; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Lee, Suh, 2011].

Значимое место отводится изучению мотива предотвращения нежелательного поглощения, влияющего на определяемый размер выкупа. В работе [Lee, Ejara, Gleason, 2010] была обнаружена положительная связь между данными переменными, при этом мотив был определен как отношение количества поглощений в стране в период объявления выкупа к количеству поглощений в стране за последние 3 года. Используя дамми-переменную, равную 1, если компания до объявления была целью поглощения или ходили слухи о поглощении, не обнаружено существенного влияния переменной на размер выкупа [Dittmar, 2000; Billett, Xue, 2004].

Обнаружено положительное и существенное влияние опционов сотрудников на размер осуществляемого выкупа: при переменной отношения количества размещенных опционов к количеству размещенных акций [Billett, Xue, 2004] и при дамми-переменной, равной 1, если есть опционы [Kahle, 2002].

Помимо получения влияния контрольных переменных на размер выкупа, аналогичного влиянию на вероятность осуществления выкупа, выделяют еще ряд переменных, влияющих на количество выкупаемых акций. Так, обнаружено положительное влияние рентабельности активов [Lee, Suh, 2011] и рентабельности собственного капитала [Billett, Xue, 2004].

1.5.3 Детерминанты эффективности обратного выкупа акций

Третья группа работ при помощи построения cross-sectional регрессий с зависимой переменной, представляющей собой избыточную доходность после объявления о выкупе акций на различных окнах событий, тестирует основные факторы, которые влияют на реакцию рынка на объявление выкупа акций.

Недооценка акций, как мотив выкупа неоднозначно влияет на реакцию рынка об объявлении о выкупе акций. Так в некоторых работах было обнаружено положительное влияние аномальной доходности акций до объявления о выкупе [Ikenberry, Vermaelen, 1996; Zhang, 2005], а в некоторых отрицательное [Comment, Jarrell, 1991; Park, Jung, 2005]. В работах [Guay, Harford, 2000; Chan, Ikenberry, Lee, 2004; Firth, Leungb, Ruic, 2010] доказано отрицательное влияние коэффициента Тобина на эффективность выкупа акций, в работах [Zhang, 2005; Chen et al., 2009], напротив, авторы свидетельствуют о положительном влияние коэффициента.

Практически во всех рассмотренных работах используется мотив корректировки структуры капитала компании для изучения его влияния на реакцию рынка на выкуп акций. Но в большинстве работ не выявлено значимых результатов [Guay, Harford, 2000; Lo, Wang, Yeh, 2008; Chan, Ikenberry, Lee, 2004; Koerniadi, Liu, Tourani-Rad, 2015; Park, Jung, 2005; Chang, Chen, Chen, 2010]. В работах [Chen et al., 2009; Firth, Leungb, Ruic, 2010] получены разнонаправленные влияния данного мотива на избыточную доходность, и это связано, в первую очередь с методологией расчета структуры капитала (данный феномен подробно описан в предыдущем параграфе).

Наличие избыточного капитала, как мотив выкупа, влияющего на эффективность проводимого выкупа однозначно доказан в ряде работ всё с теми же прокси-переменными, рассмотренными выше [Nohel, Tarhan, 1998; Guay, Harford, 2000; Chang, Chen, Chen, 2010; Firth, Leungb, Ruic, 2010; Koerniadi, Liu, Tourani-Rad, 2015].

[Grullon, Michaely, 2002] доказал, что разница между налоговой ставкой на дивидендные выплаты и прирост капитала положительно и существенным образом влияет на избыточную доходность после объявления о выкупе. Используя дамми-переменную, равную 1, если компания до объявления была целью поглощения или ходили слухи о поглощении, было доказано отрицательное и существенное влияние наличия данного факта на избыточную доходность после объявления [Kamma, Kanatas, Raymar, 1992; Nohel, Tarhan, 1998].

Касаемо контрольных переменных, теперь, в отличие от двух других рассмотренных выше моделей, наблюдается отрицательная зависимость между размером компании и избыточной доходностью после объявления [Comment, Jarrell, 1991; Guay, Harford, 2000; Chan, Ikenberry, Lee, 2004; Zhang, 2005; Firth, Leungb, Ruic, 2010; Chang, Chen, Chen, 2010; Koerniadi, Liu, Tourani-Rad, 2015]. Доля объявленных к выкупу акций [Ikenberry, Vermaelen, 1996; Nohel, Tarhan, 1998; Guay, Harford, 2000; Lo, Wang, Yeh, 2008; Zhang, 2005] и доля фактических выкупленных акций [Chang, Chen, Chen, 2010] имеют положительное влияние, равно как и премия за выкуп [Comment, Jarrell, 1991; Kamma, Kanatas, Raymar, 1992; Nohel, Tarhan, 1998], на эффективность проведенного выкупа.



2. Формулировка гипотез и выбор методологии для проведения эмпирического исследования

2.1 Формулировка гипотез

В рамках предыдущей главы, мы рассмотрели значительный перечень академических работ, подтверждающих наличие тех или иных мотивов принятия решения о выкупе акций, детерминант размера объявляемого выкупа и реакции рынка на объявление о выкупе. Основываясь на результатах данных работ, сформулируем гипотезы данного исследования.

Гипотеза № 1.1: На развивающихся рынках капитала в целом наблюдается положительная реакция рынка на объявление о выкупе акций компаниями на открытом рынке, но величина избыточной доходности меньше по сравнению с результатами развитых стран.

Самым популярным методом выкупа акций является выкуп акций на открытом рынке (более 90% всех выкупов акций), поэтому большинство работ посвящено изучению избыточной доходности именно после объявления данного типа выкупа и выявлено значимое и существенное положительное изменение цен акций компании вследствие объявления о выкупе.

Гипотеза № 1.2: Для компаний с низким коэффициентом Q Тобина избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке будет выше по сравнению с компаниями с высоким показателем Q Тобина.

Результаты большого количества работ доказывают, что избыточная доходность различается для компаний с высоким и низким показателем Q Тобина. Этот показатель используется в рамках недооценки акций как мотива выкупа, так и в рамках наличия избыточного капитала, как одного из мотивов выкупа. [Ikenberry, Lakonishok, Vermaelen, 1995; Zhang, 2005]. Показывается, что реакция рынка больше для недооцененных компаний с более низкими значениями Q Тобина, или, как некоторые исследователи интерпретируют получаемые результаты, реакция рынка меньше для компаний с высокими показателями Q Тобина ниже, поскольку они имеют меньшее количество инвестиционных возможностей.

Гипотеза № 1.3: Для компаний небольшого размера избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке будет выше по сравнению с крупными по размеру компаниями.

В различных исследованиях доказывается, что компании небольшого размера имеют большую избыточную доходность по сравнению с более крупными компаниями, потому что небольшие по размеру компании, как правило, больше недооценены рынком [Lakonishok, Vermaelen, 1990; Zhang, 2005].

Далее рассмотрим гипотезы, затрагивающие мотивы выкупа акций, определяющие решения компаний о проведении выкупа собственных акций. При помощи построения моделей бинарного выбора с дискретной зависимой переменной, принимающей значение 1, если компания провела обратный выкуп акций, и 0 - в противоположном случае, тестирует основные мотивы, которые влияют на принятие решения об осуществление выкупа акций. Для данного типа исследований выборка данных должна быть расширена фирмами, которые не проводили выкуп акций.

Гипотеза № 2.1: Чем меньше доходность компании за год до объявления о выкупе, тем больше вероятность проведения выкупа.

Существующая асимметрия информации между менеджерами и внешними инвесторами компании предоставляет стимулы для компаний объявлять о программах выкупа акций для того, чтобы сигнализировать инсайдерскую информацию менеджеров о компании. Сигнальная теория предполагает, что компании проводят выкуп для того, чтобы обозначить их будущую благоприятную финансовую позицию, сигнализировав о текущей недооценке компании. [Brav et al., 2005; Grullon, Michaely, 2004; Louis, White, 2007; Vermaelen, 1981]. Самая распространенная прокси-переменная для недооценки как одного из мотивов осуществления выкупов - кумулятивная аномальная доходность до объявления о выкупе акций. Так, в работах [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Kulchania, 2013] доходность была рассчитана за год до объявления о выкупе, и была обнаружена отрицательная зависимость между данной доходностью и вероятностью принятия решения об осуществлении выкупа. В работе [Lo, Wang, Yeh, 2008] доходность рассчитана за 30 дней до объявления, и также обнаружена отрицательная зависимость.

Гипотеза № 2.2: Чем больше разрыв между структурой капитала компании и средней структурой капитала в отрасли и структурой капитала компании, тем больше вероятность проведения ею выкупа.

Согласно теории компромисса, фирмы, доля долга в структуре капитала которых меньше целевого уровня, могут достичь последний путем привлечения заемного капитала или выкупа акций. Результаты работ [Bagwell, Shoven, 1988; Bonaimй, Цztekin, Warr, 2014] подтверждают гипотезу о том, что фирмы выкупают акции, чтобы увеличить леверидж компании в случае, если он ниже целевого уровня. Компании будут более склонны к проведению выкупов, если их текущее значение структуры капитала ниже целевого уровня [Dittmar, 2000; Mitchell, Dharmawan, 2007].

В работах [Lo, Wang, Yeh, 2008; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013] в качестве прокси-переменной для мотива корректировки структуры капитала использовали разницу между структурой капитала компании и медианной структурой капитала в отрасли за год до объявления и обнаружили значимую отрицательную зависимость между данной переменной и решением о выкупе.

В работах [Dittmar, 2000; Grullon, Michaely, 2002] в качестве прокси-переменной для мотива корректировки структуры капитала использовали показатель структуры капитала компании за год до объявления о выкупе и также обнаружили отрицательную зависимость между структурой капитала и вероятностью осуществления выкупа.

Гипотеза № 2.3: Чем больше у компании свободных денежных средств, тем больше вероятность проведения выкупа.

В работах [Dittmar, 2000; Kulchania, 2012; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013] использовали различные прокси-переменные в качестве индикатора мотива сдерживания агентских конфликтов для определения избыточного капитала: отношение денежных средств и их эквивалентов к общим активам, отношение денежных потоков к общим активам, отношение операционной чистой прибыли с учетом налогов и амортизации к общим активам на конец года перед годом объявления о выкупе. Авторы исследований обнаружили положительную зависимость между прокси-переменной для избыточного капитала и вероятностью выкупа.

Далее рассмотрим гипотезы, относящиеся к детерминантам размера объявляемого выкупа. При помощи построения тобит регрессий с зависимой переменной, представляющей собой долю выкупленных акций в общим числе обращающихся акций, тестируются основные факторы, которые влияют на размер осуществляемого выкупа акций.

Гипотеза № 3.1: Чем меньше доходность компании за год до объявления о выкупе, тем больше размер выкупа.

Как и в моделях, определяющих вероятность осуществления выкупа, в данного типа моделях в качестве переменной недооценки использовали показатель избыточной доходности акций компании за год до объявления и обнаружили отрицательную и значимую зависимость между аномальной доходностью акций компаний и размером выкупа [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Billett, Xue, 2004; Kahle, 2002].

Гипотеза № 3.2: Чем больше разрыв между структурой капитала компании и средней структурой капитала в отрасли, тем больше размер выкупа.

Также была найдена отрицательная зависимость между левериджом компании и размером выкупа [Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Billett, Xue, 2004; Kahle, 2002]. Объяснение данного направления связи такое же, как в моделях с детерминантами принятия решения о выкупе, описанными ранее.

Гипотеза № 3.3: Чем больше свободных денежных средств у компании, тем больше размер выкупа.

Однозначно определено наличие избыточного капитала, как определяющего фактора при определении размера выкупа: положительное влияние денежных потоков [Dittmar, 2000; Kahle, 2002; Billett, Xue, 2004] и денежных средств [Dittmar, 2000; Jiang, Kim, Lie, Yang, 2013; Lee, Suh, 2011].

И последний блок гипотез посвящен детерминантам реакции рынка на объявление о выкупе акций. При помощи построения cross-sectional регрессий с зависимой переменной, представляющей собой избыточную доходность после объявления о выкупе акций на различных окнах событий, тестируются основные факторы, которые влияют на реакцию рынка на объявление выкупа акций.

Гипотеза № 4.1: Чем меньше доходность компании за год до объявления о выкупе, тем больше реакция рынка на объявление о выкупе акций на открытом рынке.

Во многих работах доказывается, что реакция рынка больше для недооцененных компаний с более низкими значениями доходности акций: недооценка акций, как мотив выкупа положительно влияет на реакцию рынка об объявлении о выкупе акций. [Ikenberry, Vermaelen, 1996; Zhang, 2005].

Гипотеза № 4.2: Чем больше разрыв между структурой капитала компании и средней структурой капитала в отрасли, тем больше реакция рынка на объявление о выкупе акций на открытом рынке.

Во многих работах используется мотив корректировки структуры капитала компании для изучения его влияния на реакцию рынка на выкуп акций: проверяется гипотеза о том, что фирмы выкупают акции, чтобы увеличить леверидж компании в случае, если он ниже целевого уровня и рынок положительно реагирует на данное корпоративное событие.

Гипотеза № 4.3: Чем больше свободных денежных средств у компании, тем больше реакция рынка на объявление о выкупе акций на открытом рынке.

Наличие избыточного капитала, как мотив выкупа, влияющего на эффективность проводимого выкупа однозначно доказан в ряде работ всё с теми же прокси-переменными, рассмотренными выше [Nohel, Tarhan, 1998; Guay, Harford, 2000; Chang, Chen, Chen, 2010; Firth, Leungb, Ruic, 2010; Koerniadi, Liu, Tourani-Rad, 2015].

Гипотеза № 4.4: Чем больше доля акций, объявленных к выкупу, тем больше реакция рынка на объявление о выкупе акций на открытом рынке.

Есть множество работ, в которых доказывается, что доля объявленных к выкупу акций [Ikenberry, Vermaelen, 1996; Nohel, Tarhan, 1998; Guay, Harford, 2000; Lo, Wang, Yeh, 2008; Zhang, 2005] имеет положительное влияние на эффективность проведенного выкупа.

2.2 Методология расчета избыточной доходности после объявления о выкупе акций

Методология расчета избыточной доходности после объявления о выкупе акций является довольно стандартной. Воспользуемся наиболее популярным подходом, который описан в работе [Manconi, Peyer, Vermaelen, 2014]. Избыточная доходность вокруг даты объявления будет оцениваться для различных, наиболее популярных в других исследованиях, рассмотренных в предыдущей главе, окон событий: трехдневное окно (-1; +1), семидневное окно (-3; +3), двадцати однодневное окно (-10; +10), пятидесяти однодневное окно (-25; +25). Период оценки также выбран исходя из рассмотренной литературы - год до объявления о выкупе (-252; -26).

Расчет избыточной доходности после объявления о выкупе акций на основе средней доходности

В данном подходе сначала рассчитывается средняя дневная доходность для компаний в периоде оценки (-252; -26). Затем избыточная доходность для каждой компании в окне события рассчитывается как разница между ежедневной фактической доходностью в окне событии и средней дневной доходностью в периоде оценке:

На дату объявления о выкупе акций избыточная доходность рассчитывается на основе рыночной модели как разница между фактической доходностью акций и ожидаемой доходностью акций в предположении о том, что последняя равна рыночной доходности. Период оценки также выбран исходя из рассмотренной литературы - год до объявления о выкупе (-252; -26).

Расчет избыточной доходности после объявления о выкупе акций на основе доходности биржи

Расчет избыточной доходности данным методом является аппроксимацией рыночного подхода, рассмотренного ниже, при котором =0 и =1. При данном подходе для вычисления избыточной доходности в окне события из ежедневной фактической доходности акций вычитается доходность биржи, на которой эти акции котируются:

Для расчета доходности биржи использовались, здесь и далее, котировки основных индексов фондовых бирж, на которых торгуются акции компаний из выборки. Расчет избыточной доходности после объявления о выкупе акций на основе рыночного подхода

Этапы расчета избыточной доходности на основе рыночного подхода включает следующие этапы:

Сначала оцениваются коэффициенты следующей регрессии для различных окон событий:



(1)

где - доходность акции компании i в первый день после объявления о выкупе (2), - доходность рыночного индекса в первый день после объявления о выкупе акций i (3).

(2)

где - цена акции на конец окна события, - цена акции на начало окна события.

(3)

где - значение индекса на конец окна события, - значение индекса на начало окна события.

Далее, используя полученные коэффициенты регрессии, находим предсказанную доходность акций компании по следующей формуле:

(4)

Следующим шагом идет расчет избыточной доходности путем вычитания предсказанной доходности из фактической:

(5)

Для трех перечисленных подходов далее применяется одинаковая процедура для вычисления средней накопленной избыточной доходности по группе компаний:

Индивидуальная избыточная доходность на каждом окне события группируется в накопленную избыточную доходность по следующей формуле:

(6)

Среднее значение по всем компаниям, объявившем о выкупе акций, рассчитывается по формуле:

(7)

Для проверки гипотеза отличия от нуля используется t-статистика:

(8)

где S - стандартное отклонение по компаниям, N - количество наблюдений (компаний).

После вычисления средней избыточной доходности выборка разбивается по следующим параметрам:

По стране: Бразилия, Россия, Индия, Китай и ЮАР. Это делается для того, чтобы понять, есть ли различия в избыточной доходности внутри группы развивающихся стран, и если есть, насколько они велики [Lasfer, 2000; Lee, Ejara, Gleason, 2010; Andriosopoulos, 2014].

По коэффициенту Q Тобина (на 4 квартиля). Это делается для того, чтобы понять, как избыточная доходность различается для компаний с высоким и низким показателем Q Тобина, поскольку этот показатель не будет включен в регрессионный анализ в качестве регрессанта, потому что может использоваться в рамках недооценки акций как мотива выкупа, так и в рамках наличие избыточного капитала, как одного из мотивов выкупа. Всё это усложняет интерпретацию данной объясняющей переменной в используемых моделях [Ikenberry, Lakonishok, Vermaelen, 1995; Zhang, 2005].

По размеру компании (4 квартиля) для того, чтобы убедиться, что, как и аналогичных исследованиях, компании небольшого размера имеют большую избыточную доходность, потому что больше недооценены рынком [Lakonishok, Vermaelen, 1990; Zhang, 2005].

2.3 Методология проверки гипотез о детерминантах выкупа

Модель принятия решения о выкупе акций

Для того чтобы определить, чем руководствуются компании при принятии положительного решения о выкупе акций, будем опираться на исследование, в котором рассматривается бинарная модель, где зависимая переменная DRP принимает значение 1 при осуществлении выкупа акций и 0 - в ином случае [Jiang et al., 2013]. Для получения достоверных результатов потребуется сбалансировать выборку, добавив в нее сопоставимые компании, которые не объявляли о выкупе акций в рассматриваемых странах за исследуемый период.

(9)

Модель определения размера выкупа акций

Для анализа детерминант, определяющих размер выкупа акций, воспользуемся моделью, представленной в работе [Billett, Xue, 2007]. В данной тобит-регрессии рассматривается цензурированная выборка с зависимой переменной SRP, представляющий собой долю акций, объявленных к выкупу, к общему количеству размещенных акций (количество объявленных к выкупу акций/количество размещенных акций). Для получения достоверных результатов потребуется сбалансировать выборку, добавив в нее сопоставимые компании, которые не объявляли о выкупе акций в рассматриваемых странах за исследуемый период.

(10)

Поскольку в первых двух моделях рассмотрены одинаковые объясняющие переменные, и они имеют одинаковое направление влияния на зависимые переменные, объединим данные переменные и ожидаемые знаки в одну таблицу, представленную ниже.

Таблица 6 - Объясняющие переменные в модели принятия решения о выкупе акций и в модели определения размера выкупа акций.

Обозначение	Переменная	Метод измерения	Ожидаемый знак
	Недооценка акций как мотив выкупа	Market to Book Equity Ratio	-
	Корректировка структуры капитала как мотив выкупа	Разница между средней D/E в отрасли и D/E компании за год до объявления	+
	Наличие избыточного капитала как мотив выкупа	Cash/Total Assets	+
	Прибыльность компании за год до объявления	NI/Total Assets	+
	Дивидендные выплаты	Dividend/Net Income	-
	Размер компании		+

Модель влияния детерминант выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций в краткосрочном периоде

Для того, чтобы определить, что влияет на цену акций после объявление компанией о выкупе акций в краткосрочном периоде, будем опираться на исследование, в котором в качестве зависимой переменной рассматривается избыточная доходность - cumulative abnormal return (CAR) [Firth, Leung, Oliver, 2010]. Объясняющие переменные данной модели представлены в таблице 8. Зависимой переменной будет выступать избыточная доходность на пятидесяти однодневном окне события (-25;+25).

(12)

Таблица 7 - Объясняющие переменные в модели влияния детерминант выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций.

Обозначение	Переменная	Метод измерения	Ожидаемый знак
	Недооценка акций как мотив выкупа	CAR (-252; -1)	-
	Корректировка структуры капитала как мотив выкупа	Разница между средней D/E в отрасли за год до объявления и D/E компании	+
	Наличие избыточного капитала как мотив выкупа	Cash/Total Assets	+
	Дивидендные выплаты	Dividend/Net Income	-
	Прибыльность компании за год до объявления	NI/Total Assets	-
	Размер компании		-
	Доля акций, объявленных к выкупу, к общему количеству размещенных акций	Количество объявленных к выкупу, акций/количество размещенных акций	+

2.4 Проверка устойчивости модели

Построение регрессий на иных окнах событий: (-1;+1), (-3;+3) и (-10;+10) и сравнение полученных результатов с результатами, полученными на окне события (-25;+25). Они должны быть сопоставимы и схожи: иметь одинаковые степени значимости коэффициентов и одинаковые направления влияния независимых переменных на зависимую. Только в этом случае построенная модель будет считаться устойчивой, на результаты которой можно полагаться для интерпретации зависимостей.



3. Результаты эмпирического исследования

3.1 Описание выборки рассматриваемых выкупов акций на открытом рынке

Данные о выкупающих свои акции компаниях, датах объявления о выкупе, выкупаемых долях, типах выкупов формировались из базы данных Zephyr. Финансовые показатели компаний и котировки акций были скачены из базы данных Thomson Reuters.

При формировании выборки использовались следующие критерии отбора программ выкупов:

Использовались только данные открытых компаний, проводящих выкупы акций;

Период исследования составлял период с 2000 по 2015 год;

В исследовании использовались данные открытых компаний за рассматриваемый период из следующих развивающихся стран БРИКС: Бразилия, Россия, Индия, Китай, ЮАР;

Рассматривались только объявленные незавершенные и объявленные завершенные программы выкупов; программы выкупа, которые были отменены или существовали только на уровне слухов, вы выборку не включались;

Рассматривались только выкупы с известной датой объявления для того, чтобы была возможность посчитать избыточную доходность на различных окнах события, соответственно, на дату объявления;

Рассматривались только выкупы на открытом рынке, поскольку они составляют большую часть всех выкупов (более 90%), и другие типы выкупов имеют свою специфику, которая не учитывается в разработанной методологии данного исследования;

Использовались только выкупы тех компаний, которые имеют ежедневные котировки акций не только на всем окне события, но и в периоде оценки для корректного расчета избыточной доходности.

В результате было отобрано 430 выкупов, проведенных на открытом рынке в различных секторах экономики. Распределение отобранных выкупов по годам и странам представлено на рисунках ниже.

Рисунок 6 - Распределение по годам выкупов акций на открытом рынке в странах БРИКС в период с 2000 по 2015 год, ед.

Источник: Zephyr, расчеты автора

Рисунок 7 - Распределение по странам выкупов акций на открытом рынке в странах БРИКС в период с 2000 по 2015 год, ед.

Источник: Zephyr, расчеты автора



3.2 Результаты расчета избыточной доходности после объявления о выкупе акций

Результаты расчета избыточной кумулятивной доходности после объявления о выкупе акций на основе средней доходности

В результате анализа на основе средней доходности были получены значимые результаты избыточной доходности после объявления о выкупе акций компаниями в странах БРИКС в рассматриваемый период на 1%-ом уровне значимости на следующих окнах событий: на семидневном окне - в размере 1,54%, на двадцати однодневном окне - в размере 2,78%, на пятидесяти однодневном окне - в размере 2,97%. Для трехдневного окна получены значимые результате на 10%-ом уровне значимости в размере 1,15%.

Таблица 8 - Избыточная доходность, рассчитанная на основе средней доходности, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год

Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
(-25;+25)	2,97%	19,9780	0,0000
(-10;+10)	2,78%	18,6970	0,0000
(-3;+3)	1,54%	10,3880	0,0001
(-1,+1)	1,15%	7,7694	0,0815

На рисунке ниже представлена избыточная доходность по всей выборке, из которого можно видеть, что увеличение цен акций началось за 7 дней до объявления о выкупах, что может свидетельствовать о наличие инсайдерской торговли на развивающихся рынках капитала.

Расчет избыточной кумулятивной доходности после объявления о выкупе акций на основе доходности биржи



Рисунок 8 - Избыточная средняя кумулятивная доходность, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год, %

Источник: Zephyr, Thomson Reuters, расчеты автора

В результате анализа на основе доходности биржи были получены значимые результаты избыточной доходности после объявления о выкупе акций компаниями в странах БРИКС в рассматриваемый период на 1%-ом уровне значимости на следующих окнах событий: на семидневном окне - в размере 2,63%, на двадцати однодневном окне - в размере 5,09%, на пятидесяти однодневном окне - в размере 10,26%. Однако для трехдневного окна получены незначимые результате на любом приемлемом уровне значимости.

Таблица 9 - Избыточная доходность, рассчитанная на основе доходности биржи, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год

Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
(-25;+25)	10,26%	51,5482	0,0000
(-10;+10)	5,09%	25,5630	0,0000
(-3;+3)	2,63%	13,2208	0,0000
(-1,+1)	1,12%	5,6040	0,1124

На рисунке ниже представлена избыточная доходность по всей выборке, из которого можно видеть, что увеличение цен акций началось за 20 дней до объявления о выкупах, что может свидетельствовать о наличие инсайдерской торговли на развивающихся рынках капитала.

Рисунок 9 - Избыточная кумулятивная доходность, рассчитанная на основе доходности биржи, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год, %

Источник: Zephyr, Thomson Reuters, расчеты автора

Расчет избыточной кумулятивной доходности после объявления о выкупе акций на основе рыночного подхода

В результате анализа на основе рыночного подхода были получены значимые результаты избыточной доходности после объявления о выкупе акций компаниями в странах БРИКС в рассматриваемый период на 1%-ом уровне значимости на следующих окнах событий: на семидневном окне в размере - 1,37%, на двадцати однодневном окне в размере - 1,9%, на пятидесяти однодневном окне - в размере 2,25%. Однако для трехдневного окна получены незначимые результате на любом приемлемом уровне значимости.



Таблица 10 - Избыточная кумулятивная доходность, рассчитанная на основе рыночного подхода, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год

Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
(-25;+25)	2,25%	16,9072	0,0000
(-10;+10)	1,90%	14,2742	0,0000
(-3;+3)	1,37%	10,2911	0,0001
(-1,+1)	0,81%	6,0650	0,1040

На рисунке ниже представлена избыточная доходность по всей выборке, из которого можно видеть, что увеличение цен акций началось за 5 дней до объявления о выкупах, что может свидетельствовать о наличие инсайдерской торговли на развивающихся рынках капитала.

Рисунок 10 - Избыточная доходность, рассчитанная на основе рыночного подхода, в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год, %

Источник: Zephyr, Thomson Reuters, расчеты автора

Таким образом, выявлено значимое и существенное положительное изменение цен акций компаний после объявления о выкупе на открытом рынке в странах БРИКС, поэтому можно сделать вывод о том, что гипотеза №1.1 не отвергается: на развивающихся рынках капитала в целом наблюдается положительная реакция рынка на объявление о выкупе акций компаниями на открытом рынке, но величина избыточной доходности меньше по сравнению с результатами развитых стран.

Дальнейший анализ был проведен на основе избыточной доходности после объявления о выкупе акций, рассчитанной рыночным подходом, поскольку он дает наиболее точные результаты.

Наибольшая избыточная доходность среди рассмотренных стран наблюдалась в Индии - на пятидесяти однодневном окне она составляла 4,64%. В оставшихся четырех странам наблюдается примерно одинаковое значение избыточной доходности на данном окне - на уровне 1,4-1,7%. В Бразилии, Индии и Китае на трехдневном окне, а в России и ЮАР на семидневном окне результаты оказались незначимы на любом приемлемом уровне значимости.

В Китае избыточная доходность оказалась значимой только на самом длинном рассматриваемом окне - на пятидесяти однодневном, поэтому в дальнейшем при тестировании модели влияния детерминант выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций в краткосрочном периоде будет применяться именно это окно (-25;+25).

Кумулятивная доходность на остальных окнах в странах БРИКС значима на 1%-ом уровне значимости.

Таблица 11 - Избыточная доходность в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год в разбивке по странам

Страна	Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
Бразилия	(-25;+25)	1,40%	8,08	0,00
	(-10;+10)	2,38%	13,68	0,00
	(-3;+3)	2,41%	13,88	0,00
	(-1,+1)	0,63%	3,63	0,17
Россия	(-25;+25)	1,71%	4,06	0,00
	(-10;+10)	1,09%	2,57	0,01
	(-3;+3)	1,67%	3,95	0,00
	(-1,+1)	2,04%	4,82	0,00
Индия	(-25;+25)	4,64%	14,45	0,00
	(-10;+10)	2,69%	8,36	0,00
	(-3;+3)	1,27%	3,94	0,00
	(-1,+1)	0,46%	1,42	0,16
Китай	(-25;+25)	1,45%	3,87	0,00
	(-10;+10)	0,38%	1,00	0,33
	(-3;+3)	-0,31%	-0,83	0,44
	(-1,+1)	0,42%	1,12	0,46
ЮАР	(-25;+25)	1,40%	4,09	0,00
	(-10;+10)	1,13%	3,29	0,00
	(-3;+3)	0,33%	0,95	0,35
	(-1,+1)	1,30%	3,80	0,00

Для того, чтобы проверить гипотезу №1.2 о том, что для компаний с низким коэффициентом Q Тобина избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке будет выше по сравнению с компаниями с высоким показателем Q Тобина, выборка была разбита на 4 квартиля по возрастанию коэффициента Q Тобина.

Таблица 12 - Распределение выкупов по квартилям по возрастанию коэффициента Q Тобина в странах БРИКС

	Минимальное значение	Максимальное значение
I квартиль	0,138	1,167
II квартиль	1,172	1,905
III квартиль	1,909	3,456
IV квартиль	3,508	56,361

Как видно из таблицы ниже, гипотеза №1.2 не отвергается, поскольку избыточная доходность для первого квартиля с наименьшими значениями Q Тобина составляет 9,96% и является значимой на 1%-ом уровне значимости, в то время как избыточная доходность для последнего квартиля с наибольшими значениями Q Тобина составляет -3,27% и также является значимой на 1%-ом уровне значимости. Таким образом, для компаний с низким коэффициентом Q Тобина избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке выше по сравнению с компаниями с высоким показателем Q Тобина.

Таблица 13 - Избыточная доходность в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год в разбивке по квартилям коэффициента Q Тобина

Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
I квартиль
(-25;+25)	9,96%	30,41	0,00
(-10;+10)	5,16%	15,75	0,00
(-3;+3)	4,87%	14,89	0,00
(-1,+1)	2,74%	8,36	0,08
II квартиль
(-25;+25)	0,55%	2,05	0,05
1	2	3	4
(-10;+10)	2,61%	9,63	0,00
(-3;+3)	0,75%	2,78	0,04
(-1,+1)	0,46%	1,69	0,34
III квартиль
(-25;+25)	-0,69%	-2,70	0,01
(-10;+10)	-0,57%	-2,24	0,04
(-3;+3)	-0,29%	-1,15	0,30
(-1,+1)	-0,76%	-3,00	0,21
IV квартиль
(-25;+25)	-3,27%	-12,98	0,00
(-10;+10)	-0,69%	-2,76	0,01
(-3;+3)	-0,09%	-0,37	0,73
(-1,+1)	-0,42%	-1,69	0,34

Для того, чтобы проверить гипотезу №1.3 о том, что для компаний небольшого размера избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке будет выше по сравнению с крупными по размеру компаниями, выборка была разбита на 4 квартиля по возрастанию размера компаний (прокси-переменная - логарифм общих активов).

Таблица 14 - Распределение выкупов по квартилям по возрастанию размера компаний (прокси-переменная - логарифм общих активов) в странах БРИКС

	Минимальное значение	Максимальное значение
I квартиль	0,028	2,052
II квартиль	5,563	7,217
III квартиль	7,249	8,961
IV квартиль	8,963	13,221

Как видно из таблицы ниже гипотеза №1.3 не отвергается, поскольку избыточная доходность для первого квартиля с наименьшими по размеру компаниями, проводившими выкуп акций, составляет 4,40% и является значимой на 1%-ом уровне значимости, в то время как избыточная доходность для последнего квартиля с наибольшими по размеру компаниями составляет 0,40% и является значимой на 5%-ом уровне значимости.

Таким образом, для компаний небольшого размера избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке будет выше по сравнению с крупными по размеру компаниями.

Таким образом, по результатам расчета избыточной доходности после объявления о выкупе акций было доказано, что на развивающихся рынках капитала в целом наблюдается положительная реакция рынка на объявление о выкупе акций компаниями на открытом рынке; для компаний с низким коэффициентом Q Тобина избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке выше по сравнению с компаниями с высоким показателем Q Тобина; для компаний небольшого размера избыточная доходность после объявления о выкупе акций на открытом рынке выше по сравнению с крупными по размеру компаниями

Таблица 15 - Избыточная доходность в странах БРИКС после объявления о выкупе акций на открытом рынке в период с 2000 по 2015 год, разбивка по квартилям размера компаний (логарифм общих активов)

Окно события	Кумулятивная избыточная доходность	t-статистика	Значимость (p-value)
I квартиль
(-25;+25)	4,40%	12,64	0,00
(-10;+10)	2,70%	7,77	0,00
(-3;+3)	-0,30%	-0,87	0,43
(-1,+1)	-0,05%	-0,13	0,91
II квартиль
(-25;+25)	4,30%	17,04	0,00
(-10;+10)	1,68%	6,67	0,00
(-3;+3)	1,71%	6,77	0,00
(-1,+1)	1,19%	4,73	0,13
III квартиль
(-25;+25)	-0,56%	-2,43	0,02
(-10;+10)	2,24%	9,77	0,00
(-3;+3)	3,91%	17,07	0,00
(-1,+1)	1,80%	7,84	0,08
IV квартиль
(-25;+25)	0,40%	2,45	0,02
(-10;+10)	1,22%	7,38	0,00
(-3;+3)	0,27%	1,63	0,16
(-1,+1)	0,18%	1,09	0,47

3.3 Результаты тестирования модели принятия решения о выкупе акций

Для того чтобы определить, чем руководствуются компании при принятии положительного решения о выкупе акций, по методологии, предложенной в работе [Jiang et al., 2013] была построена бинарная модель, где зависимая переменная DRP принимает значение 1 при осуществлении выкупа акций и 0 - в ином случае. Для получения достоверных результатов выборка была сбалансирована, в нее были добавлены сопоставимые компании, которые не объявляли о выкупе акций в рассматриваемых странах за исследуемый период: к каждой компании подбиралась сопоставимая компания из той же отрасли, и в выборку добавлялись финансовые показатели компаний за тот год, который рассматривался как год до объявления для компаний, которые проводили выкуп.

Описательные статистики

Поскольку объясняемая переменная представлена дамми, то для анализа репрезентативности данных рассмотрим структурную составляющую выборки по критерию проведения выкупов акций компанией. Описательные статистики объясняемой переменной представлены в таблице ниже.

Таблица 16 - Объясняемая переменная

Зависимая переменная DRP	Количество наблюдений	Доля наблюдений в общем количестве	Накопленная доля
0	369	46,18%	46,18%
1	430	53,82%	100%
Итого	799	100%

Общее количество компаний в выборке составляет 799, при этом 369 из них не осуществляли выкуп собственных акций, а 430 провели выкуп акций. В процентном соотношении количество компаний, выкупавших собственные акции, составило 53,8%.

Также был проведен анализ объясняющих переменных. Таблица с описательными статистиками представлена ниже.



Таблица 17 - Анализ переменных регрессии

	Количество наблюдений	Среднее значение	Стандартная ошибка	Минимальное значение	Максимальное значение
Зависимая переменная DRP	799	0,538	0 ,499	0	1
	590	21,125	0,479	0,179	66,480
	753	0,090	0,116	0	0,982
	790	0,032	0,189	-0,667	0,952
	799	0,324	0,353	0	3,177
	790	7,305	2,444	1,694	13,221
	790	0,078	0,085	-0,367	0,517

Результаты тестирования

С помощью логистической регрессии можно предсказать вероятность того, что компания совершит выкуп собственных акций на основе значений ряда характеристик - регрессоров.

Сначала была построена логистическая регрессия, результаты оценивания которой представлены в таблице ниже.

Таблица 18 - Результаты построения логистической регрессии

Зависимая переменная DRP	Коэффициент	Стандартная ошибка	z-статистика	P>|z| Значимость	Нижняя граница	Верхняя граница
	-0,007	0,005	-1,23	0,220	-0,018	0,004
	2,523	0,934	2,70	0,007	0,691	4,353
	0,165	0,272	0,61	0,543	-0,368	0,698
	-0,065	0,089	-0,73	0,464	-0,241	0,109
	0,367	0,045	8,11	0,000	0,277	0,453
	1,623	1,020	1,59	0,112	-0,377	3,624
Константа	-2,451	0,320	-7,66	0,000	-3,077	-1,824

Анализ результатов позволяет судить о том, что в модели только 2 независимые переменные являются значимы, причем значимы на 1%-ом уровне значимости: переменная "отношение денежных средств к общим активам", измеряющая наличие избыточного капитала как мотив выкупа, и переменная логарифма общих активов, измеряющая размер компании. Константа также оказалась значима. Судить о качестве регрессии в данном случае представляется невозможным, так как приведенные статистики (Pseudo R2) не дают достоверного результата.

Для анализа качества регрессии можно использовать классификационные статистики, представленные в виде таблицы ниже.

Таблица 19 - Анализ качества логит-модели

Общая доля правильно предсказанных значений составляет 66,01%, при этом доля правильно классифицированных наблюдений, где зависимая переменная принимает значение 1 (sensitivity), достаточно высока и составляет 69,73%, а доля правильно классифицированных наблюдений, где зависимая переменная принимает значение 0 (specificity), составляет 61,94%. В целом, можно говорить о хорошем качестве построенной модели.

Также для анализа качества модели можно использовать информационные критерии. Результаты тестирования качества модели представлены на рисунке ниже.



Таблица 20 - Анализ качества логит-модели

В таблице выше представлено несколько различных псевдо R-squared, однако наиболее часто используемым является скорректированный коэффициент McFadden's R-squared: он равен 9,3%, что для экономических данных является приемлемым и даже хорошим результатом.

Расчет предельных эффектов

Также был рассчитан предельный эффект для "среднего" представителя выборки, то есть все параметры модели принимают среднее значение. Результаты представлены в таблице ниже.

Таблица 21 - Предельные эффекты в "средней" точке

По данным результатам можно судить о том, что компания со средними значениями параметров с вероятностью 52,69% совершит выкуп акций (предельный эффект является значимым на 1%-ом уровне значимости).

Далее была проверена гипотеза о наличии положительной зависимости между вероятностью совершения компанией выкупа собственных акций и единственной значимым мотивом выкупа - наличие избыточных денежных средств размером компании: чем больше прокси-переменная, тем выше вероятность выкупа акций. Для этого были использованы средние величины показателей выборки, кроме отношения денежных средств к общим активам, которое изменялось с минимального значения (0) до максимального (0,982). Результаты анализа представлены в таблице ниже.

Таблица 22 - Предельный эффект при изменении отношения денежных средств к общим активам

Как видно по таблице, с ростом отношения денежных средств к общим активам вероятность совершить выкуп растет: при увеличении показателя от 0 до 0,982 вероятность проведения выкупа выросла с 49,05% до 90,83%. При этом, предельный эффект является значимым на 1%-ом уровне значимости.

Также был рассчитан предельный эффект для значимой контрольной переменной - размера компании, рассчитанного через логарифм общих активов. Для этого были использованы средние величины показателей выборки, кроме размера компании (логарифма общих активов), который изменялся с минимального значения (1,694) до максимального (13,221). Результаты анализа представлены в таблице ниже.

Таблица 23 - Предельный эффект при изменении размера компании (логарифм общих активов)



Как видно по таблице, с ростом размера компании вероятность совершить выкуп растет: при увеличении логарифма общих активов от 1,694 до 13,221 вероятность проведения выкупа выросла с 2,88% до 75,13%. При этом, предельный эффект является значимым на 1%-ом и 5%-ом уровне значимости.

Также модель была протестирована на нормальность остатков, мультиколлинеарность и гетероскедастичность. Каких-либо отклонений не было выявлено. Результаты данных тестов представлены в Приложении В (Рисунок В.1, Таблицы В.1 и В.2).

Таким образом, 2 гипотезы, затрагивающие мотивы выкупа акций, определяющие решения компаний о проведении выкупа собственных акций, были отвергнуты: гипотеза № 2.1 о мотиве недооценке акций и гипотеза № 2.2 о мотиве изменения структуры капитала.

Однако гипотеза № 2.3 не отвергается, так как оказалась значима на 1%-ом уровне значимости: чем больше у компании свободных денежных средств, тем больше вероятность проведения выкупа. Также оказалась значима на 1%-ом уровне значимости контрольная переменная - размер компании (логарифм общих активов): чем больше размер компании, тем больше вероятность проведения выкупа.

Таким образом, не подтвердились все мотивы, кроме мотива наличия избыточного капитала, который оказывает положительное влияния на принятие компаниями решения о выкупе акций на развивающихся рынках капитала.

Мотив недооценки акций не подтвердился на данных БРИКС в отличие от результатов на данных США: возможно, это связано с тем, что компании убеждены, что развивающиеся рынки менее прозрачны и выкуп акций не будет эффективным инструментом, позволяющим скорректировать цену акций.

Также не подтвердился мотив корректировки структуры капитала при принятии компаниями решения о выкупе акций: возможно, это связано с тем, что в развивающихся странах по сравнению с США более жесткое ограничение по размеру выкупаемых акций, которое не позволит достаточно сильно изменить структуру капитала при инициировании выкупа, поэтому это не является достаточно сильным мотивом.

3.4 Результаты тестирования модели определения размера выкупа акций

Для анализа детерминант, определяющих размер выкупа акций, была построена тобит-регрессия на данных цензурированной выборки с зависимой переменной SRP, представляющий собой долю акций, объявленных к выкупу, к общему количеству размещенных акций (количество объявленных к выкупу акций/количество размещенных акций). Для получения достоверных результатов выборка была сбалансирована, в нее были добавлены сопоставимые компании, которые не объявляли о выкупе акций в рассматриваемых странах за исследуемый период: к каждой компании подбиралась сопоставимая компания из той же отрасли, и в выборку добавлялись финансовые показатели компаний за тот год, который рассматривался как год до объявления для компаний, которые проводили выкуп.

Количество наблюдений, участвовавших в тестировании тобит регрессии, равно 517. Количество наблюдений, цензурированных слева (размер выкупа равен нулю у сопоставимых компаний, которые не проводили выкуп акций), равно 268. Соответственно, количество нецензурированных наблюдений, выкупавших свои акции, равно 249.

Описательные статистики

Также был проведен анализ объясняющих переменных. Таблица с описательными статистиками представлена ниже.



Таблица 24 - Описательные статистики переменных регрессии

	Количество наблюдений	Среднее значение	Стандартная ошибка	Минимальное значение	Максимальное значение
Зависимая переменная SRP	722	0,081	0,085	0,00007	0,75
	590	21,125	0,479	0,179	66,480
	753	0,090	0,116	0	0,982
	790	0,032	0,189	-0,667	0,952
	799	0,324	0,353	0	3,177
	790	7,305	2,444	1,694	13,221
	790	0,078	0,085	-0,367	0,517

Результаты тестирования

Далее перейдем к рассмотрению результатов тестирования тобит-модели. Использование данной спецификации обосновано тем, что она позволяет учесть цензурированную природу исследуемых данных. Результаты оценивания модели представлены в таблице ниже.

Таблица 25 - Результаты построения тобит-регрессии

Зависимая переменная SRP	Коэффициент	Стандартная ошибка	t-статистика	P>|t| Значимость	Нижняя граница	Верхняя граница
	-0,0002	0,0003	-0,72	0,474	-0,001	0,0004
	0,161	0,051	3,13	0,002	0,059	0,262
	-0,009	0,014	-0,66	0,510	-0,037	0,018
	-0,005	0,005	-0,96	0,337	-0,017	0,006
	0,009	0,002	3,63	0,000	0,004	0,014
	0,034	0,057	0,61	0,542	-0,077	0,1475
Константа	-0,081	0,019	-4,14	0,000	-0,121	-0,043

По приведенным статистикам, представленным в таблице выше, можно судить о том, что модель в целом значима (Prob>chi2-0.0000), однако R-квадрат, определяющий объясняющую силу регрессии, принимает низкое значение - только 6,86%. По результатам тестирования регрессии были получены схожие результаты с логит-моделью, тестирующей вероятность проведения выкупа: анализ результатов позволяет судить о том, что в модели только 2 независимые переменные являются значимы, причем значимы на 1%-ом уровне значимости: переменная "отношение денежных средств к общим активам", измеряющая наличие избыточного капитала как мотив выкупа, и переменная логарифма общих активов, измеряющая размер компании. Константа также оказалась значима.

Расчет предельных эффектов

Также были рассчитаны предельные эффекты для коэффициентов тобит-регрессии. Результаты представлены в таблице ниже.

Таблица 26 - Предельные эффекты для коэффициентов тобит-регрессии

Таким образом, 2 гипотезы, затрагивающие детерминанты, определяющие размер производимого выкупа, были отвергнуты: гипотеза № 3.1 о мотиве недооценке акций и гипотеза № 3.2 о мотиве изменения структуры капитала.

Однако гипотеза № 3.3 не отвергается, так как оказалась значима на 1%-ом уровне значимости: чем больше у компании свободных денежных средств, тем больше доля выкупаемых акций. Также оказалась значима на 1%-ом уровне значимости контрольная переменная - размер компании (логарифм общих активов): чем больше размер компании, тем больше размер производимого выкупа.

Также модель была протестирована на гетероскедастичность и нормальность остатков. Каких-либо отклонений не было выявлено. Результаты данных тестов представлены в Приложении Г (Таблицы Г.1 и Г.2).

3.5 Результаты тестирования модели влияния мотивов выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций в краткосрочном периоде

Для анализа мотивов, определяющих реакцию рынка на объявление о выкупе акций, была построена МНК-регрессия, в которой в качестве зависимой переменной рассматривается избыточная доходность на пятидесяти однодневном окне события (-25;+25).