Основы и принципы выбора структуры капитала в рамках компромиссной теории
Формирование базы данных, состоящей из компаний, функционирующих в странах БРИК. Основы проведения оценки расхождения в результатах проведенных ранее исследований в сфере формирования оптимальной структуры капитала на развивающихся рынках капитала.
Рубрика | Финансы, деньги и налоги |
Вид | дипломная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 11.02.2017 |
Размер файла | 201,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Таблица 1 Разбивка выборки по странам
Страна |
Количество компаний |
Доля в общей выборке (в %) |
Доля ВВП страны в выборке (в %) |
|
Китай |
77 |
33.0% |
53.1% |
|
Индия |
70 |
30.0% |
17.8% |
|
Россия |
50 |
21.5% |
8.6% |
|
Бразилия |
36 |
15.5% |
20.5% |
|
Итого |
233 |
100% |
100% |
Учитывая специфику деятельности компаний, занятых в финансовом секторе и в сфере недвижимости, компании из данных отраслей не были включены в выборку. Кроме того, из-за особенностей мониторинга компаний на развивающихся рынках и невозможности собрать всю информацию по компаниям, построенная выборка получилась частично несбалансированной.
Выборка состоит преимущественно из показателей отчетности компаний (отчета о движении денежных средств, баланса, отчета о прибылях и убытках). Данные представлены в миллионах долларов США. Для случаев, где показатели отчетности были представлены в другой валюте, данные приводились к долларам США по официальному курсу (для показателей баланса был использован официальный курс на конец отчетного периода с сайта ЦБ РФ, а для переноса показателей отчета о движении денежных средств брался средний курс за год по данным портала РБК.
Анализ макроэкономических условий основан на данных Всемирного Банка за период с 2006 по 2014 годы. Проведенный макроэкономический анализ позволяет отметить разнородность компаний, принадлежащих к рассматриваемой выборке. Стоит отметить высокую инвестиционную привлекательность, связанную с повышенной волатильностью макроэкономических показателей.
3.2.2 Описание переменных
Для построения эконометрической модели, необходимо введение зависимых и независимых переменных.
В первую очередь, рассмотрим показатели структуры капитала. Традиционным показателем структуры капитала является отношение долгосрочного процентного долга к совокупного капиталу компании, который учитывает рыночную стоимость собственно капитала. Данный показатель отражает уровень финансового рычага, необходимый для стратегического развития компании. Однако в рассмотренных странах существует практика привлечения краткосрочных кредитов для реализации долгосрочных проектов, что подразумевает переход к отношению совокупного долга к совокупного капиталу. Ранее в исследовании были описаны дополнительные показатели долговой нагрузки, которые представлены в приложении 1.
Во вторую очередь, в исследовании целевой структуры капитала был использован ряд независимых переменных, представленных в приложении 2.
3.3 Построение модели движения к целевой структуре капитала
Для анализа формирования структуры капитала на развивающихся рынках, была выбрана следующая модель:
где - показатель структуры капитала i-ой компании в момент времени t, - целевая структура капитала компании в момент времени t, - вектор переменных, оказывающих влияние на скорость приспособления структуры капитала к целевому уровню. В данной модели показатель показывает скорость приспособления, которая отражает величину сокращения разницы между целевым и фактическим уровнем долга в течение одного года. Чем выше данный параметр, тем быстрее компания стремится достичь целевую структуру капитала. При отрицательном значении показателя , уровень финансового рычага значительно отклоняется от целевой структуры капитала, что является либо неэффективными решениями менеджмента в вопросах финансирования, либо выборе компанией другой концепции финансирования, либо о некорректной оценки моделью целевого уровня структуры капитала. В случае, когда компания не производит действия по приспособлению к целевой структуре капитала и динамика движения может быть описана процессом случайного блуждания.
Очевидно, что наиболее популярен случай, основанный на постепенном уменьшением разницы между фактическим и целевым уровнем финансового рычага, при этом, наличие издержек приспособления не позволяют достигнуть единичного значения в большинстве случаев. Если скорость приспособления равна единице, то есть , то фактический и целевой уровень структуры капитала совпадают и любые изменения фактического уровня долговой нагрузки являются случайными. При наличии коэффициента, превышающего единицы, то есть , компания верно реагирует на отклонения от целевой структуры капитала, но при этом, вносит чрезвычайные корректировки в уровень долговой нагрузки.
Выбранная модель показывает, что при изменении уровня долговой нагрузки менеджмент фирмы анализирует отклонение фактического уровня в предыдущем периоде от выбранного целевого уровня.
Так, возникает необходимость оценить целевой уровень нагрузки. Осуществление данной оценки возможно либо с помощью одношаговой модели, либо с помощью двухшаговой. Основываясь на методологии Г. Ванзенрид, на первом этапе определяется целевая структура капитала, а затем используется для анализа модели частичного приспособления [Wanzenried, 2006]. Ключевым предположением в данном случае является изменение целевой структуры капитала i-той компании с течением времени и её зависимость от специфики компании. Таким образом, модель принимает вид:
где lnsales - натуральный логарифм совокупных активов компании, prof - значение доходности совокупного капитала, tangibility - доля внеоборотных активов в совокупных активах компании, growth - ожидаемый потенциал роста компании, - вектор детерминант целевой структуры капитала.
Базовый вариант модели был построен на основе панельных данных, учитывающих фиксированные эффекты, однако для получения робастных результатов построение дополнительных видов регрессий: сквозная регрессия, регрессия со случайными эффектами, регрессия с фиксированными эффектами. Для выбора наиболее качественной модели необходимо выявить наиболее удачную для данного исследования спецификацию. Сквозная модель не учитывает влияние издержек финансовой неустойчивости и отраслевые характеристики, что ведет к получению неэффективных оценок в условиях несбалансированности данных. В свою очередь, модель с фиксированными эффектами решает данный вопрос с помощью изменяющегося коэффициента при свободном члене, но тем не менее результаты могут быть смещенными. Таким образом, для получения робастных результатов, в данном исследовании были построены три модели с последующей проверкой на предмет спецификации. Затем полученные коэффициенты были задействованы для расчета целевой структуры капитала и подставлены в уравнение (7). В связи с тем, что на рынке существуют индивидуальные ненаблюдаемые эффекты, оценки параметров динамической модели, построенной на основании панельных данных, могут оказаться несостоятельными для метода наименьших квадратов. Данное явление вызвано наличием корреляции между случайной ошибкой и лаговой переменной. Здесь случайная ошибка включает в себя ненаблюдаемые индивидуальные эффекты. Стоит отметить, что природа индивидуальных эффектов не влияет на наличие корреляции.
В свою очередь, метод М. Ареллано и С. Бонда, заключающийся в использовании метода моментов посредством перехода к первым разностям для исключения влияния ненаблюдаемых индивидуальных эффектов, позволяет получить состоятельные оценки [Arellano, Bond, 1991]. Данный метод позволяет решить вопрос получения несостоятельных оценок при построении модели с фиксированными эффектами, однако при наличии высоких значений коэффициента , оценка оказывается смещенной. В данном исследовании, модель оценивалась двумя различными способами для получения устойчивых результатов.
В исследовании вводились фиктивные переменные, отвечающие за каждую из представленных стран на обоих этапах тестирования гипотез. С целью исключения проблемы коррелированности факторы влияния включались в модели отдельно друг от друга, что также позволило не сокращать степени свободы.
Завершающий этап исследования динамической модели заключается в анализе влияния кризиса на компаний развивающихся рынков капитала. Так, для оценки влияния кризиса были введены и проверены на значимость дамми-переменные, которые отображали 2007, 2008 и 2009 годы. Кроме того, было исследовано, изменяют ли компании политику выбора структуры капитала в период кризиса, путем разбиения выборки данных на на 2 периода и последующим сравнением результатов.
Непосредственно анализ оптимального интервала структуры капитала проводился в несколько шагов по методологии, разработанной Э. Дадли [Dudley, 2007]. Для анализа изменений структуры капитала, необходимо ввести показатели финансового рычага до и после выпуска, при этом величина между данными показателями являются изменением долговой нагрузки.
В данном случае, зависимой переменной является индикатор , являющийся бухгалтерским показателем величины долговой нагрузки. Она принимает значение 1, если разница между долговой нагрузкой до и после дополнительного выпуска больше q, -1, в случае, если эта разница меньше -q. В случае, если модели значения изменения не превышает значение q, индикатор равен нулю. В данном исследовании показатель q был установлен на уровне 5%.
Кроме того, вводится параметр z, отвечающий за показатель долговой нагрузки:
В качестве показателя z были использованы показатели TDR и TDRA (отношение долгосрочного и краткосрочного процентных долгов компании к сумме ее совокупного долга и балансовой стоимости её акционерного капитала, и отношение совокупных обязательств компании к балансовой стоимости её активов соответственно):
51
Функции, использованные Э. Дадли позволяют смоделировать обе границы оптимального диапазона долговой нагрузки.
Автор предполагает, что независимы и утверждает, что корреляция реалистична, но осложняет расчеты. Отчасти проблема модели решается тема, что во второй функции есть зависимость от двух экспоненциальных функций, что позволяет учесть корреляцию между границами. Здесь и являются векторами регрессоров. Диапазон значений для верхней и нижней границ структуры капитала ограничивается нулем и единицей.
Оценивание вероятности попадания индикатора изменения финансового рычага yi в каждое из возможных состояний (-1, 0, 1) производится с помощью метода наименьших квадратов. Подробнее данная методология, разработанная Э. Дадли рассмотрена в Приложении 3.
3.4 Анализ результатов модели и тестирование на устойчивость
3.4.1 Результаты анализа формирования структуры капитала на развивающихся рынках
Результаты анализа уровня долговой нагрузки для выборки представлены в Приложении 4. В ходе анализа выборки были выявлены следующие межстрановые сходства и различия.
Российским компаниям свойственно привлечение заемного капитала в объеме, совпадающим с медианными показателями выборки, при этом характерно равное распределение между краткосрочным и долгосрочным финансированием. В то время как часть китайских компаний предпочитает финансирование за счет краткосрочных источников, другие компании отказываются от привлечения заемного капитала. Обратная ситуация характерна для бразильского рынка, где основная масса компаний предпочитает высокие показатели долгосрочной долговой нагрузки, при этом показатели краткосрочных займов также находятся на высоком уровне. Кроме того, практически все компании прибегают к заемному финансированию. Уже на данном этапе можно отметить, что существуют значимые отличия в принципах заемного финансирования рассматриваемых стран.
Анализ изменений структуры капитала в выборке показал сходства в тенденциях для выбранных стран. Так, в 2008 году было замечено увеличение показателей долговой нагрузки, и в первую очередь, существенные изменения коснулись рыночных показателей. В 2009 году произошел незначительный откат к докризисному уровню, однако в 2010 году большинство показателей оставались несколько выше докризисных. Тем не менее, часть рыночных показателей долговой нагрузки увеличились к концу 2010 года, что связано с высокой волатильностью финансовых рынков Бразилии, России, Индии и Китая.
Первый этап регрессионного анализа формирования структуры капитала позволил позволил протестировать гипотезы, относящиеся к различиям в подходах к вопросу формирования соотношения собственного и заемного капиталов для разных стран. Тест Чоу, проведенный для традиционных детерминант и показателя совокупного уровня долговой нагрузки показал, что невозможно проводить анализ совокупной выборки и необходимо разделить выборку на страны для получения качественных результатов. Кроме того, тест Чоу показал невозможность анализа данных во спокойное время и во время кризиса. Результаты тестов представлены в приложении 5.
Следующим шагом было выявление детерминантов финансового рычага в докризисный период. На данном этапе были протестированы сквозные модели, а также модели со случайными и фиксированными эффектами, затем выбраны наиболее объективные модели на основе теста Брейша-Пагана, F-теста и теста Хаусмана. В приложении 6 приведены окончательные версии моделей.
Проведенное исследование дало возможность сделать следующие выводы.
1. Наиболее прибыльные компании предпочитают низкий уровень долга. Данный вывод относится ко всем странам и получен в большинстве спецификаций модели. Выявленный эффект подтвержден в ряде работ, относящихся к другим развивающимся странам ([Cornelli et al., 1996]; [Hussain et al., 1997]; [Nivorozhkin, 2002]). Более того, зависимость не изменяется и во времени: до и после кризиса прибыльным компаниям свойственен низкий уровень долговой нагрузки. С другой стороны, для части компаний краткосрочные показатели долговой нагрузки обратно зависят от от прибыльности. Возможным объяснением данного явления может быть высокий потенциал привлечения дополнительного капитала прибыльными компаниями.
2. Выявлено разнородное влияние структуры активов на показатель долговой нагрузки. В докризисный период не было отмечено влияние структуры активов на формирование структуры капитала. Однако в послекризисное время стало очевидно, что для компаний Индии характерна прямая зависимость между структурой активов и структурой капитала, для российских компаний - обратная зависимость, а для компаний из Китая и Бразилии в разные годы результаты отличаются. Возможным объяснением данного явления предстает высокая степень износа внеоборотных активов компаний на развивающихся рынках, что ведет к снижению их залоговой стоимости. Кроме того, низкий уровень развития вторичного рынка материальных активов играет немаловажную роль.
3. Выявлено неоднородное влияние размера капитала компаний на структуру капитала. Прямая зависимость уровня долговой нагрузки и размера капитала компании отмечается только для китайского рынка. Среди компаний Бразилии и России определена обратная зависимость. Для выборки компаний Индии после кризиса структура капитала практически перестала зависеть от размера капитала компаний, в то время как для российских и бразильских компаний влияние данного фактора не изменилось.
4. Потенциал роста оказывает немаловажное значение на выбор компаниями структуры капитала. Для китайских компаний характерна обратная зависимость, а для российских и бразильских - прямая. В докризисный период для бразильских компаний была отмечена прямая зависимость для краткосрочных показателей долговой нагрузки. В свою очередь, для российских компаний была отмечена обратная зависимость для показателей, обусловленных рыночной стоимостью собственного капитала.
5. Дополнительными факторами, влияющими на уровень долговой нагрузки могут быть отмечены следующие: степень уникальности активов, показатели агентской концепции, структура собственности, влияние иностранных инвесторов, уровень корпоративного управления, а также некоторые отраслевые показатели.
Таким образом, можно определить основные результаты анализа детерминант структуры капитала. Во-первых, традиционные детерминанты формирования структуры капитала являются ключевыми для развивающихся рынков капитала. Во-вторых, наблюдаются межстрановые различия в степени влияния традиционных факторов. В-третьих, отличаются детерминанты долгосрочных и краткосрочных показателей долговой нагрузки. В-четвертых, принципы формирования структуры капитала до и после криза отличны. В-пятых, структура собственности компаний, уровень риска компаний, агентские издержки и отраслевая принадлежность являются дополнительными детерминантами, оказывающими влияние на формирование целевой структуры капитала.
Анализ крупных компаний Бразилии, России, Индии и Китая показал, что выбранные для исследования детерминанты различным образом влияют на целевую структуру капитала для каждой из стран. Из этого следует, что менеджмент компаний в разных странах основывается на разных наборах детерминант при разработке политики финансирования.
Таким образом, первая гипотеза не может быть отвергнута. Стоит отметить, что направление влияния некоторых факторов не соответствует выдвинутым предположениям.
3.4.2 Результаты тестирования динамической компромиссной модели
Результаты, полученные в ходе тестирование динамической компромиссной теории показывают, что формирование структуры капитала компаниями на развивающихся возможно описать данной концепцией. Результаты, приведенные в приложении 7 показывают, что исследуемым компаниям свойственно движение к целевому уровню структуры капитала (более подробные результаты представлены в приложении 8). Более того, из-за существующих издержек приспособления к целевой структуре, компании не могут достигнуть выбранного уровня долговой нагрузки за один период. Следовательно, вторая исследуемая гипотеза не может быть отвергнута.
В ходе работы для каждой из четырех стран были построены динамические модели для всех показателей долговой нагрузки. В качестве дополнительных модификаций модели были включены следующие показатели: темп роста ВВП на душу населения, ожидаемый уровень инфляции, доступность заемного финансирования, внутренний финансовый дефицит компании, уровень развитости фондового рынка и модель на основе докризисных и посткризисных данных.
Таким образом, можно сделать следующие выводы.
1. На рассматриваемых рынках целевой уровень структуры капитала определяется двумя показателями: отношением совокупного долга к сумме совокупного долга и балансовой стоимости собственного капитала и отношением совокупного долга к величине совокупных активов. Отсюда следует, что именно показатель совокупного долга является источником финансирования развития компаний на развивающихся рынках. При этом, для каждой из стран наблюдается значимость регрессий, построенных на основе долгосрочных и краткосрочных показателей долговой нагрузки.
2. В условия слабой развитости финансовых рынков, для компаний нехарактерен выбор рыночных показателей для определения целевой структуры капитала.
3. Скорость приспособления к целевой структуре капитала довольно высока и находится на уровне от 40% до 70% за период. Анализ выборок в спокойных условиях и условиях кризиса позволяет сделать вывод, что скорость приспособления находится на уровне от 30% до 60% докризисный период. Резкое изменение деловой активности приводило к более чем 90% изменениям уровня финансового рычага. Кроме того, резкое снижение стоимости собственного капитала могло повлиять на уровень долговой нагрузки. Следовательно, гипотеза 4 не может быть отвергнута.
4. Невозможно определить однородное влияние макроэкономических факторов на скорость приспособления для рассматриваемой выборки. Например, при снижении ставок заимствования, отмечен рост скорости приспособления у российских и китайских компаний. В свою очередь, высокий уровень ожидаемой инфляции увеличивает скорость приспособления для компаний из России и Бразилии, а уровень развитости фондового рынка оказывает прямое влияние на скорость приспособления для Бразилии, Индии и Китая.
5. Мотивы определения порядка финансирования и отслеживания тенденций рынка оказывают не мене важное влияние на скорость приспособления к целевой структуре капитала. В данном случае эффект отличается в зависимости от нахождения выше или ниже целевого уровня долговой нагрузки. Для бразильских и китайским компаний, в условиях внутреннего финансового дефицита, скорость приспособления растет, что соответствует поставленной гипотезе. При этом, для России и Индии наличие финансового дефицита является причиной снижения скорости приспособления к целевой структуре капитала.
По большей части, определенные детерминанты скорости приспособления к целевой структуре капитала не позволяют отвергнуть третью гипотезу исследования.
3.4.3 Результаты определения границ оптимального интервала долговой нагрузки
Результаты определения границ оптимального интервала представлены в приложении 9.
Первым шагом в анализе границ оптимального интервала стало построение функций нижней и верхней границ, зависящие от классических факторов структуры капитала. В качестве зависимых переменных были выбраны два показателя: отношение совокупного долга к сумме совокупного долга и балансовой стоимости собственного капитала и отношение совокупного долга к величине совокупных активов, которые были определены как переменные, описываемые динамической компромиссной теорией.
В ходе анализа были получены следующие выводы:
Во-первых, при росте доходности совокупного капитала, оптимальный интервал снижается. Данный вывод соответствует предположениям динамической компромиссной концепции.
Во-вторых, структура активов оказывает существенное влияние на границы оптимального диапазона. Так как производная первого порядка вероятности нахождения структуры капитала в оптимальном интервале меньше нуля, следовательно, увеличение доли материальных активов снижает вероятность попадания в оптимальный диапазон.
В-третьих, таблица 3 демонстрирует результаты тестов средних значений оптимального интервала. Статистическая значимость полученных результатов доказана посредством критерия суммы рангов. Так же было определено, что для показателя отношения совокупного долга к сумме совокупного долга и балансовой стоимости собственного капитала границы оптимального интервала значимо отличны друг от друга на допустимых уровнях значимости. Для показателя отношения совокупного долга к величине совокупных активов границы оптимального диапазона существенно отличны только для компаний из Китая.
В-четвертых, детерминанты, определяющие целевой уровень структура капитала фирмы, так же являются существенными при определении величины оптимального диапазона. Так, при росте прибыльности и росте волатильности активов компании диапазон увеличивается, и при увеличении степени материальности активов, увеличение потенциала роста и увеличение размера капитала фирмы сужает границы оптимального интервала долговой нагрузки.
Таблица 2. Средние значения границ оптимального диапазона для компаний
Бразилия |
Россия |
Индия |
Китай |
|||
TDRA |
Верхняя граница |
0.6012 |
0.4674 |
0.6355 |
0.5401 |
|
Нижняя граница |
0.5022 |
0.2940 |
0.5352 |
0.3201 |
||
Prob>z |
0.0009 |
0.0000 |
0.0000 |
0.0000 |
||
TDR |
Верхняя граница |
0.3053 |
0.2292 |
0.3048 |
0.2560 |
|
Нижняя граница |
0.3008 |
0.2113 |
0.2946 |
0.2002 |
||
Prob>z |
0.2876 |
0.1876 |
0.2054 |
0.0000 |
Результаты проведенного исследования имеют прикладной характер. Так менеджмент компаний действующих на развивающихся рынках капитала могут выявлять ключевые детерминанты, определяющие оптимальную структуру капитала. Кроме того, при должном понимании направлений влияния факторов структуры капитала на уровень целевого показателя финансового рычага, руководства компаний будут способны опираться не только на финансовые показатели, но и на тенденции в их изменениях. Немаловажен тот факт, что данное исследование позволяет оценивать внутрифирменные факторы, которые должны быть изменены для приспособления структуры капитала до оптимального уровня. Понимание детерминант скорости приспособления к оптимальной структуре позволяет грамотно оценивать необходимые издержки и время для приспособления к целевому уровню. В конечном итоге, исследование позволяет анализировать осмысленность изменения структуры капитала при текущих макроэкономических условиях.
3.4.4 Тестирование результатов на робастность
Каждый этап работы сопровождался проверкой результатов на робастность. Для каждой построенной модели проводились тесты на определение возможной гетероскедастичности, автокорреляции, мультиколлинеарности данных и на ошибки спецификаций моделей.
В ходе работы был проведен анализ различных показателей долговой нагрузки для подтверждения или опровержения выявленных зависимостей, а также в целях сравнения полученных результатов с проведенными прежде для развитых и развивающихся рынках капитала.
Для проверки полученных результатов были использованы разные прокси переменные на этапе определения факторов целевой структуры капитала. Исследование проводилось на целой выборке, на подвыборках из стран и на разных временных интервалах. Основными моделями представлены модели панельных данных с фиксированными эффектами. Так же адекватность модели со случайными эффектами и сквозной модели проверялось с помощью на основе теста Брейша-Пагана, F-теста и теста Хаусмана. Для исключения проблем эндогенности при определении целевой структуры капитала были использованы лаговые переменные.
При определении значения компромиссной динамической теории в рамках данного исследования было проведено несколько тестов на робастность. Во-первых, был проведен тест с помощью одношагового и двухшагового метода. Во-вторых, в качестве целевой структуры капитала был рассчитан медианный уровень долговой нагрузки. В-третьих, оценка регрессий производилась с помощью метода Аррелано-Бонда и Бланделла-Бонда.
Кроме базового уровня показателя изменения долговой нагрузки (5%), был использован дополнительный уровень - q=8%.
Так, проведенные в ходе работы тесты на устойчивость не опровергли результаты исследования.
Таким образом, в заключительной главе выпускной квалификационной работы был проведен эмпирический анализ формирования структуры капитала. В данном разделе были определены факторы структуры капитала компаний, действующих в условиях развивающихся рынков. К данным факторам можно отнести традиционные факторы: размер капитала и структура активов, доходность совокупного капитала и потенциал роста; и дополнительные факторы, по большей части относящиеся к развивающимся рынкам: агентские и поведенческие мотивы, структура корпоративного управления, отраслевая специфика.
Затем было приведено обоснование такого явления, как невозможность придерживаться оптимального уровня долговой нагрузки по причине высокой волатильности внутреннего рынка.
Далее были построены регрессионные модели, показавшие возможность применения динамической компромиссной теории на развивающихся рынках капиталов.
Кроме того, были рассмотрены макроэкономические и институциональные аспекты выбранных для анализа рынков, оказывающие влияние на скорость приспособления структуры капитала к оптимальному диапазону. Выявлена прямая зависимость между средней ставкой кредитования, темпом роста ВВП, ожидаемой инфляцией и скоростью приспособления к оптимальной структуре капитала.
Были определены тенденции в изменении концепции формирования структуры капитала в период финансового кризиса 2007-2008 года: изменилось влияние детерминант на структуру капитала, при этом возросла скорость приспособления к целевой СК.
На заключительном этапе можно сделать вывод, что в качестве ориентира при разработке политики финансирования, менеджмент компаний конкретному значению финансового рычага предпочитает целевой интервал структуры капитала.
Заключение
На протяжении последних пятидесяти лет ученые в области корпоративных финансов продолжают исследовать вопросы формирования структуры капитала. Всё больше исследований проводится относительно компаний, действующих на развивающихся финансовых рынках, что связано с довольно широким изучением формирования структуры капитала на развитых рынках. Тем не менее, существующих исследований недостаточно для однозначного определения ключевых детерминант структуры капитала и мотивов выбора оптимального значения финансового рычага.
Целью данной работы было определение ключевых и специфических характеристик формирования оптимальной структуры капитала на развивающихся финансовых рынках. Опираясь на поставленные задачи, цель была достигнута.
В данном выпускном квалификационном исследовании был проведен широкий анализ структуры капитала компаний на примере компаний из Бразилии, России, Индии и Китая. В практической части был построен ряд регрессионных моделей, на основании которых было получено несколько важнейших выводов.
Во-первых, выявлено что традиционные для развитых рынков капитала детерминанты применимы для развивающихся рынков. Кроме того, ряд дополнительных факторов, отражающих отраслевые и страновые особенности не менее важны.
Во-вторых, в работе демонстрируется, что вариативные подходы к построению моделей, основанные на различающихся методология приводят к расхождениям в результатах тематических исследований.
В-третьих, в исследовании построена работоспособная модель формирования структуры капитала на основе динамической компромиссной концепции, которая позволяет учитывать влияние дополнительных мотивов выбора структуры капитала.
В-четвертых, выявлены макроэкономические факторы, оказывающие значительное воздействие на скорость приспособления к оптимальной структуре капитала.
В-пятых, оценено влияние финансового кризиса на подходы к формированию структуры капитала.
В проведенном исследовании представлены рекомендации по оптимизации показателя долговой нагрузки для компаний, действующих в Бразилии, России, Индии и Китае.
Список литературы
1. Aбe Н. и др. Рoссии?скaa внутрeнняя oргaнизaция, внeшниe взaимoдeи?ствия, пeрспeктивы рaзвития/ пoд рeд. Т.Г. Дoлгoпятoвoи?, И.Ивaсaки, A.A. Якoвлeвa; Гoс. Ун-т - Высшaя шкoлa экoнoмики. - М.: Изд.дoм ГУ ВШЭ, 2007 - 542 с.
2. Бeрeзинeц И.В., Рaзмoчaeв A.В., Вoлкoв Д.Л. Финaнсoвыe рeшeния рoссии?ских кoмпaнии?: рeзультaты эмпиричeскoгo aнaлизa. Вeстник Сaнкт-Пeтeрбургскoгo унивeрситeтa, сeр.8, Вып.1, 2010, с.107-130
3. Бoрoдинa С., Швыркoв O. Инвeстиции в стрaнaх БРИК: Oцeнкa рискa и кoрпoрaтивнoгo упрaвлeния в Брaзилии, Рoссии, Индии и Китae / Пoд рeд. С. Бoрoдинoи? и O.Швыркoвa при учaстии Ж.-К. Буи; Пeр. с aнгл. - М.: Aльпинa Пaблишeрз, 2010. - 356 с.
4. Гeрaсимoвa С.М. Эмпиричeскиe исслeдoвaния структуры кaпитaлa кoмпaнии? нa рaзвивaющихся рынкaх: спeцификa и мeтoдoлoгия. Элeктрoнныи? журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», No1(21), 2012, с.97-109
5. Зинкeвич Н.В., Oлeвaнoвa E.A. Эмпиричeскoe тeстирoвaниe тeoрии? структуры кaпитaлa: мoдeли, нaпрaвлeния, рeзультaты. Элeктрoнныи? журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», 1(5), 2008, с.82- 103
6. Ивaшкoвскaя И. В., Сoлнцeвa М. С. (Кoкoрeвa). Дeтeрминaнты стрaтeгичeских рeшeнии? o финaнсирoвaнии крупных кoмпaнии? нa рaзвивaющихся рынкaх кaпитaлa: примeр Рoссии, Брaзилии и Китaя. Рoссии?скии? журнaл мeнeджмeнтa Т.7, No1, 2009 г., 25-42?
7. Ивaшкoвскaя И.В. Мoдeлирoвaниe стoимoсти кoмпaнии стрaтeгичeскaя oтвeтствeннoсть сoвeтoв дирeктoрoв. - М.: ИНФРA-М, 2009. - 430 с. - (Нaучнaя мысль).
8. Ивaшкoвскaя И.В., Кoкoрeвa М.С., Стeпaнoвa A.Н. и др. Кoрпoрaтивныe финaнсoвыe рeшeния. Эмпиричeскии? aнaлиз рoссии?ских кoмпaнии? (кoрпoрaтивныe финaнсoвыe рeшeния нa рaзвивaющихся рынкaх кaпитaлa): Мoнoгрaфия / Пoд нaуч. рeд. И.В. Ивaшкoвскoи?. -- М.: ИНФРA'М, 2012. -- 282 с. -- (Нaучнaя мысль).
9. Ивaшкoвскaя И.В., Куприянoв A. Структурa кaпитaлa: рeзeрвы сoздaния стoимoсти для сoбствeнникoв кoмпaнии. Журнaл Упрaвлeниe кoмпaниeи? (ЖУК) 02(45) 2005, с. 34-38?
10. Ивaшкoвскaя И.В., Мaкaрoв П.В. Дeи?ствуют ли клaссичeскиe кoнцeпции выбoрa структуры кaпитaлa нa рaзвивaющихся рынкaх? Эмпиричeскии? aнaлиз кoмпaнии? Вoстoчнoи? и Цeнтрaльнoи? Eврoпы. Элeктрoнныи? журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы» , No3(15), 2010,47-62
11. Ивaшкoвскaя И.В., Сoлнцeвa М.С. Структурa кaпитaлa в рoссии?ских кoмпaниях кaк стрaтeгичeскoe рeшeниe, Вeстник Сaнкт-Пeтeрбургскoгo унивeрситeтa, Сeр. 8, Вып.3, 2008, 3-32
12. Ивaшкoвскaя И.В., Стeпaнoвa A.Н. Финaнсoвaя aрхитeктурa фирмы: структурa сoбствeннoсти и кoрпoрaтивнaя эффeктивнoсть нa рaстущих рынкaх кaпитaлa. Эмпиричeскoe исслeдoвaниe. Финaнсы и бизнeс, 2009. No 3. C. 1--22
13. Лимитoвскии? М.A. Мoдeль влияния структуры кaпитaлa нa цeннoсть кoмпaнии, oснoвaннaя нa рeaлистичных дoпущeниях. Кoрпoрaтивныи? финaнсoвыи? мeнeджмeнт, 1, с. 36-48
14. Лимитoвскии? М.A. Рынoк зaeмнoгo кaпитaлa: «супeрмaркeт» или «бaзaр»? Рoссии?скии? журнaл мeнeджмeнтa, Тoм 6, No1, 2008, с. 53-56
15. Михaи?лoв A.В. Эмпиричeскaя прoвeркa пoлoжeнии? стaтичeскoи? кoмпрoмисснoи? тeoрии структуры кaпитaлa: срaвнeниe пo рaзличным стрaнaм. Журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», 3 (7), 2008, с. 56-61
16. Нeфeдoв Д.A. Мeтoды aппрoксимaции и кoличeствeннoи? oцeнки издeржeк финaнсoвoи? нeустoи?чивoсти. Журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», 3(7), 2008, с. 62-67
17. Пoнoмaрeвa O.A. Динaмичeскaя кoнцeпция структуры кaпитaлa: истoрия вoзникнoвeния, эвoлюция и oснoвныe исслeдoвaтeльскиe вoпрoсы. Журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», 2(6), 2008, с. 78-91
18. Рaтникoвa Т.A. Ввeдeниe в экoнoмeтричeскии? aнaлиз пaнeльных дaнных. М.: Изд.дoм Гoс.ун-тa - Высшeи? шкoлы экoнoмики, 2010. - 192 с.?
19. Рудык Н.Б. Структурa кaпитaлa кoрпoрaции?: тeoрия и прaктикa. - М.: Дeлo, 2004. - 272 с.
20. Сeмeнoвa E., Смирнoвa И. Исслeдoвaния издeржeк финaнсoвoи? нeустoи?чивoсти в рaмкaх кoмпрoмисснoи? тeoрии структуры кaпитaлa: oбзoр. Элeктрoнныи? журнaл «Кoрпoрaтивныe финaнсы», 3, 2007, с.102-113
21. Аdеdеji А. А crоss-sеctiоnаl tеst оf Pеcking Оrdеr Hypоthеsis аgаinst Stаtic Trаdе-оff Thеоry оn UK dаtа. Wоrking pаpеr, 2002 Аvаilаblе аt SSRN: http://ssrn.cоm/аbstrаct=302827 оr http://dx.dоi.оrg/10.2139/ssrn.302827
22. Аlti А. Hоw Pеrsistеnt Is thе Impаct оf Mаrkеt Timing оn Cаpitаl Structurе? (Оctоbеr 14, 2003). АFА 2005 Philаdеlphiа Mееtings; Univеrsity оf Tеxаs аt Аustin Wоrking Pаpеr; 6th Аnnuаl Tеxаs Finаncе Fеstivаl. Аvаilаblе аt SSRN: http://ssrn.cоm/аbstrаct=458640?http://dx.dоi.оrg/10.2139/ssrn.458640
23. Аltmаn Е. А Furthеr Еmpiricаl Invеstigаtiоn оf thе Bаnkruptcy Cоst Quеstiоn. Jоurnаl оf Finаncе, 1984, pp.1067-1090?
24. Аng J.S., Cоlе R.А., Lin J.W. Аgеncy cоsts аnd оwnеrship structurе. Thе Jоurnаl оf Finаncе, Vоl. 55, Nо 1 (Fеb., 2000), pp. 81- 106?
25. Аrеllаnо, M. аnd S. Bоnd, 1991, Sоmе Tеsts оf Spеcificаtiоn fоr Pаnеl Dаtа: Mоntе Cаrlо Еvidеncе аnd аn Аpplicаtiоn tо Еmplоymеnt Еquаtiоns, Thе Rеviеw оf Еcоnоmic Studiеs, 58, 277 - 297?
26. Bеck T., Dеmirgьз-Kunt А., Mаksimоvic V. Finаncing pаttеrns аrоund thе wоrld: Аrе smаll firms diffеrеnt? Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics, 89, 2008, pp.467-487?39. Bеkаеrt G., Hаrvеy C.R. Еmеrging mаrkеts finаncе. Jоurnаl оf Еmpiricаl Finаncе, 10, 2003, p.3-55
27. Blundеll, R.W. аnd S.R. Bоnd (1998), Initiаl Cоnditiоns аnd Mоmеnt Rеstrictiоns in Dynаmic Pаnеl Dаtа Mоdеls, Jоurnаl оf Еcоnоmеtrics, 87, 115-143?44. Bоkpin G. Finаnciаl mаrkеt dеvеlоpmеnt аnd cоrpоrаtе finаncing: еvidеncе frоm еmеrging mаrkеt еcоnоmiеs. Jоurnаl оf Еcоnоmic Studiеs, Vоlumе 37, Issuе 1, p.96-116
28. Brаdlеy M., Grеgg А. J., Kim Е. H. Оn thе Еxistеncе оf аn Оptimаl Cаpitаl Structurе: Thеоry аnd Еvidеncе. Thе Jоurnаl оf Finаncе, 1984, Vоl. 39, Nо. 3, Pаpеrs аnd Prоcееdings, Fоrty-Sеcоnd Аnnuаl Mееting, Аmеricаn Finаncе Аssоciаtiоn, Sаn Frаnciscо, CА, Dеcеmbеr 28-30, pp. 857-878
29. Dе Jоng, А., Vеrwijmеrеn P. Tо hаvе а tаrgеt dеbt rаtiо оr nоt: whаt diffеrеncе dоеs it mаkе? Аppliеd Finаnciаl Еcоnоmics, 2010, 20:3, pp. 219-226?67. Dе Mеdеirоs О.R., Dаhеr C.Е. Tеsting thе Pеcking Оrdеr Thеоry оf Cаpitаl Structurе in Brаziliаn Firms (Dеcеmbеr 5, 2005). Аvаilаblе аt SSRN: http://ssrn.cоm/аbstrаct=868466 оr http://dx.dоi.оrg/10.2139/ssrn.868466
30. DеАngеlо H., DеАngеlо А., Stulz R.M. Sеаsоnеd еquity оffеrings, mаrkеt timing, аnd thе cоrpоrаtе lifеcyclе. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics, 95, 2010, 275-295?69. DеАngеlо H., Mаsulis R. Оptimаl Cаpitаl Structurе undеr Cоrpоrаtе аnd Pеrsоnаl Tаxаtiоn. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics, 1980, 8, pp.3-29
31. Drоbеtz, W., Wаnzеnriеd G. Whаt dеtеrminеs thе spееd оf аdjustmеnt tо thе tаrgеt cаpitаl structurе? Аppliеd Finаnciаl Еcоnоmics, 2006, 16, 941-958?77. Dudlеy Е. Tеsting Mоdеls оf Dynаmic Trаdе Оff Thеоry. SSRN Wоrking pаpеr. Аvаilаblе аt SSRN: http://ssrn.cоm/аbstrаct=1030119 оr http://dx.dоi.оrg/10.2139/ssrn.1030119
32. Fischеr Е.О., Hеinkеl R., Zеchnеr J. Оptimаl Dynаmic Cаpitаl Structurе Chоicе: Thеоry аnd Tеsts, Jоurnаl оf Finаncе, 1989, 44, pp. 19-40?84. Flаnnеry M. J., Rаngаn K. P. Pаrtiаl аdjustmеnt tоwаrd tаrgеt cаpitаl structurеs. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics 79 (2006) 469-506 85. Frаnk M.Z., Gоyаl V.K. Tеsting thе pеcking оrdеr thеоry оf cаpitаl structurе. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics 67 (2003) 217-248
33. Frаnk M.Z., Gоyаl V.K. Trаdе-Оff аnd Pеcking Оrdеr Thеоriеs оf Dеbt. Hаndbооk оf Еmpiricаl Cоrpоrаtе Finаncе, Vоlumе 2 Еditеd by B. Еspеn Еckbо, 2008, p.135-202
34. Grаhаm J. Dеbt аnd thе mаrginаl tаx rаtе. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics, 41, 1996, 41-73? Grаhаm J.R., Hаrvеy C.R. Thе thеоry аnd prаcticе оf cоrpоrаtе finаncе: еvidеncе frоm thе fiеld. Jоurnаl оf Finаnciаl Еcоnоmics, 60, 2001, pp.187-243
35. Gungоrаydinоglu А., O?ztеkin O?. Firm- аnd cоuntry-lеvеl dеtеrminаnts оf cоrpоrаtе lеvеrаgе: Sоmе nеw intеrnаtiоnаl еvidеncе. Jоurnаl оf Cоrpоrаtе Finаncе, 17, 2011, p.1457-1474?
36. Hоvаkimiаn, А. аnd G. Li, 2011, In Sеаrch оf Cоnclusivе Еvidеncе: Hоw tо Tеst fоr Аdjustmеnt tо Tаrgеt Cаpitаl Structurе, Jоurnаl оf Cоrpоrаtе Finаncе, 17, 33-44?
37. Jаlilvаnd А., Hаrris R.S. Cоrpоrаtе Bеhаviоr in Аdjusting tо Cаpitаl Structurе аnd Dividеnd Tаrgеts: аn Еcоnоmеtric Study. Thе Jоurnаl оf Finаncе, Vоl.39, Nо.1 (Mаr., 1984), pp. 127-145
38. Mоdigliаni F., Millеr M.H. Thе Cоst оf Cаpitаl, Cоrpоrаtiоn Finаncе, аnd thе Thеоry оf Invеstmеnt. Аmеricаn Еcоnоmic Rеviеw, 1958, 48, pp. 261-297?
39. Myеrs S.C., Finаnciаl аrchitеcturе. Еurоpеаn Finаnciаl Mаnаgеmеnt, 5, 1999, pp. 133-14
40. Nivоrоzhkin Е. Finаncing chоicеs оf firms in ЕU аccеssiоn cоuntriеs. Еmеrging Mаrkеts Rеviеw, 6, 2005, pp.138-169?
41. Wаnzеnriеd G. Cаpitаl Structurе Dynаmics in thе UK аnd Cоntinеntаl Еurоpе. Thе Еurоpеаn Jоurnаl оf Finаncе. Vоl. 12, Nо. 8, 693-716, Dеcеmbеr 2006
42. Wiwаttаnаkаntаng Y. Аn еmpiricаl study оn thе dеtеrminаnts оf thе cаpitаl structurе оf Thаi firms. Pаcific-Bаsin Finаncе Jоurnаl, 1999, 7, pp. 371-403
Размещено на Allbest
Подобные документы
Проведение исследования издержек финансовой неустойчивости в рамках компромиссной теории структуры капитала предприятия. Построение моделей детерминантов разности текущей и оптимальной долей заемного капитала с фиксированными эффектами по времени.
дипломная работа [261,2 K], добавлен 18.02.2017Теории, предписывающие поведение факторов, определяющих структуру капитала. Исследование детерминант структуры капитала российских компаний на разных стадиях жизненного цикла. Выбор спецификации модели, описывающей влияние факторов на структуру капитала.
дипломная работа [1,2 M], добавлен 19.09.2016Отличительные черты компаний информационных технологий в контексте влияния на структуру капитала. Проведение исследования оптимальной структуры собственности в компромиссной теории. Особенность определения коэффициента ликвидности текущих активов.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 30.06.2017Капитал и его структура. Цена капитала и методы ее оценки. Теоретические основы управления капиталом. Теории структуры капитала. Анализ структуры капитала ОАО "Самарский резервуарный завод". Предложения по оптимизации структуры капитала организации.
курсовая работа [83,9 K], добавлен 24.12.2010Изучение состава, структуры капитала конкретного предприятия, рассмотрение различных подходов к определению оптимальной структуры капитала. Расчет соотношения собственного и заемного капитала, а также оптимальной структуры капитала данного предприятия.
курсовая работа [85,6 K], добавлен 23.12.2012Понятие и теоретические аспекты структуры капитала компании. Основные показатели и теории формирования структуры капитала. Компромисс между налоговым щитом и издержками финансовой хрупкости. Выбор показателей структуры капитала и его детерминантов.
курсовая работа [61,8 K], добавлен 30.09.2016Теоретические основы оптимизации структуры капитала в целях финансового оздоровления предприятия. Структура капитала и факторы ее формирования. Методы и этапы оптимизации структуры капитала. Анализ финансового состояния и структуры капитала ОАО "СНХЗ".
курсовая работа [83,5 K], добавлен 28.04.2014Анализ структуры капитала, его цена и стоимость. Источники увеличения благосостояния держателей капитала фирмы. Расчет средневзвешенной и предельной цены капитала. Формирование бюджета капитальных вложений. Теории структуры капитала Модильяни-Миллера.
контрольная работа [98,0 K], добавлен 03.09.2010Основные цели и принципы формирования капитала предприятия: классификация видов и оптимизация структуры. Оценка стоимости отдельных элементов капитала. Анализ управления собственным и заемным капиталом. Обоснование оптимальной структуры капитала.
презентация [163,2 K], добавлен 22.06.2015Традиционные, поведенческие, альтернативные модели структуры капитала. Модели ассиметричной информации, агентских издержек и корпоративного контроля. Исследование теорий и детерминант структуры капитала. Финансовые решения современных российских компаний.
дипломная работа [390,6 K], добавлен 23.07.2016