Влияние агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компаний с развивающихся рынков капитала

Размещено на http://www.allbest.ru/

2

Курсовая работа

Влияние агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компаний с развивающихся рынков капитала



СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Обзор существующих исследований конфликтов кредиторов и акционеров.

1.1Влияние конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании через политику инвестирования

1.2Переинвестирование. Проблема замещения активов

1.3Недоинвестирование. Проблема нависания долга

Глава 2. Модель исследования влияния конфликта акционеров и кредиторов на стоимость компании

2.1 Методология исследования влияния конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

2.2 Гипотезы влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

2.3 Модель влияния детерминант на передачу риска кредиторам

Глава 3. Эмпирические аспекты исследования влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

3.1 Характеристика выборки

3.2 Дескриптивный анализ показателя передачи риска и детерминант политики инвестирования

3.3 Результаты и интерпретация модели влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

Заключение

Список литературы

Приложения

Приложение 1. Регрессионный анализ выборки с периодом 2 года

Приложение 2. Регрессионный анализ выборки с периодом 4 года

инвестиции кредитор акционер операционный риск



Введение

Исследования структуры капитала в основном базируются на предпосылках Модильяни-Миллера, которые заключаются в независимости решений о финансировании и принимаемых инвестиций. Однако в современном мире такое условие часто нарушается, так как менеджеры, действующие в интересах акционеров, инвестируют в проекты уменьшающие стоимость компании или при определенных условиях отказываются от инвестирования в прибыльные проекты. Такая смещенная в сторону увеличения стоимости акционерного капитала политика, однако, уменьшает стоимость компании в целом ввиду того, что издержки неоптимальных проектов ложатся на кредиторов.

У компании есть обязательства в виде выплаты процентов и основной суммы перед кредиторами, к тому же кредиторы претендуют на активы фирмы в первую очередь в случае банкротства. Однако, руководство компании, подверженное влиянию акционеров, может принимать инвестиционные решения, влияющие на риск, отражающий деятельность фирмы. Таким образом, возникает конфликт интересов кредиторов и акционеров. В данном исследовании рассмотрены две основные проблемы инвестирования: замещение активов и нависание долга.

Существует множество теоретических моделей подтверждающих эти проблемы, однако эмпирические подтверждения агентских конфликтов кредиторов и акционеров появились сравнительно недавно. Влияние проблемы нависания долга на стоимость компании было подробно изучено (Moyen, 2007; Cai and Zhang, 2010). Однако, влияние передачи риска (замещения активов) не было рассмотрено ни на развитых, ни на развивающихся рынках капитала. Следовательно, актуальность данного исследования заключается в необходимости подробного изучения конфликта интересов кредиторов и собственников на стратегию создания стоимости компании в связи с возможностью использования эффективной управленческой стратегии как конкурентного преимущества.

Цель настоящей работы - определить влияние агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компаний с развивающихся рынков капитала. Объектом исследования являются компании стран BRICS, которые в текущий момент осуществили выпуск долговых обязательств. Предмет исследования - влияние характеристик целевой компании и долговых обязательств через конфликт кредиторов и собственников на стоимость данной компании.

Для достижения поставленной цели были определены следующие задачи:

§ Сравнить существующие теории агентских конфликтов акционеров и кредиторов

§ Исследовать способы влияния выявленных конфликтов на инвестиционную стратегию компании

§ Разработать методологические подходы к выявлению влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

§ Определить детерминанты влияния на операционный риск компании и уровень инвестиций

§ Сформулировать основные выводы влияния агентских конфликтов собственников и кредиторов на стоимость компании

Научная новизна заключается в отсутствии исследований, связывающих передачу риска и стоимость компании напрямую, что позволит выделить основные принципы формирования структуры капитала и инвестиционной стратегии компании.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке двухшаговой модели влияния проблемы замещения активов и ее детерминант на стоимость компании. Практическая значимость включает в себя использование полученных результатов для совершенствования политики инвестирования и определения оптимальной структуры капитала для увеличения стоимости компании.

Информационной базой данной работы выступает база данных Bloomberg. В качестве данных для исследования были использованы показатели финансовой отчетности компании, рыночная и расчетная стоимости компаний. При отсутствии необходимых данных, были использованы такие источники, как финансовые отчеты, публикуемые на официальных сайтах компаний, архивы крупнейших бирж в зависимости от страновой принадлежности компании, а также информационные сайты РБК, Финам и прочие.

Настоящее исследование включает в себя введение, три главы, заключение и список литературы. Основная цель и задачи для ее достижения представлены во введении. В первой главе рассмотрена существующая литература по агентским конфликтам и различным видам влияния на стоимость компании. Во второй главе выделена более узкая проблема для исследования, рассмотрена методология влияния агентского конфликта собственников и кредиторов на стоимость компании с развивающихся рынков капитала и выдвинуты гипотезы о направлении влияния. В заключительной третьей главе представлены результаты тестирования гипотез с помощью описательной статистики и регрессионного анализа. В заключение входят основные выводы, сделанные на основе обзора литературы, результатов исследования и способы его усовершенствования.



Глава 1. Обзор существующих исследований конфликтов кредиторов и акционеров

1.1 Влияние конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании через политику инвестирования

Акционеры и кредиторы представляют два класса инвесторов в фирме, при этом и долг, и собственный капитал компании являются обязательствами для нее с разными уровнями риска, преимуществ и контроля. Хотя кредиторы обладают меньшим уровнем контроля, получаемая ими процентная ставка фиксирована и заранее определена, более того права кредиторов защищены. Акционеры же могут претендовать только на оставшийся после выплаты процентов доход, что приводит к большей рискованности, а, следовательно, и более сильному контролю над финансовыми решениями компании.

Агентский конфликт акционеров и кредиторов возникает в результате их стратегических действий, влияющих на процесс создания стоимости компании. При общепринятом анализе структуры капитала на основании разделительной теоремы Фишера и предпосылок Модильяни-Миллера используется независимость решений о финансировании и выбором инвестиционных проектов. Однако при рассмотрении агентского конфликта кредиторов и акционеров многие исследователи выявили существующую взаимосвязь. Так, например, в статье Рокка и Грэйс (M.La Rocca, T. La Rocca and D.Grace, 2008) авторы анализируют факторы, влияющие на агентскую проблему, объясняющую как наличие долга может вынуждать собственников компании принимать слишком рискованные проекты и отказываться от прибыльных. Авторы также исследуют ситуации, в которых кредиторы и акционеры расходятся во мнениях о ликвидации компании (Parson and Titman, 2008).



1.2 Переинвестирование. Проблема замещения активов

В рамках конфликтов акционеров и кредиторов возникают 2 основные проблемы инвестирования, которые ведут к сокращению стоимости компании. Эти два направления конфликтов ведут к противоположным результатам, то есть как к переинвестированию, так и к недоинвестированию. Первая из них и наиболее частая - передача риска или замещение активов. Она заключается в выборе более рисковых инвестиций с переносом рисков на кредиторов, посредством взятия дополнительного долга при убыточности проекта. Галай и Масулис (Galai and Masulis, 1976) и Енсен и Мэклин (Ensen and Meckling, 1976) первыми обратили внимание на агентский конфликт между акционерами и кредиторами в рамках проблемы замещения активов. После этого многие исследования были посвящены определению характеристик фирмы, влияющих как на существование данной проблемы, так и на связанные с ней агентские издержки.

Енсен и Мэклинг основывались на том, что менеджеры, действующие в интересах собственников, будут принимать более рискованные проекты чем те, которые были бы приняты до выпуска нового долга. Этот механизм основывается на фундаментальных различиях между долгом и акционерным капиталом, а именно чувствительности к уровню риска компании. В то время, как стоимость собственного капитала растет с увеличением риска, для кредиторов стоимость сокращается при более высокой волатильности активов (Jostarndt, 2002).

Несмотря на то, что существует большое количество работ, посвященных различным аспектам передачи риска, эмпирических доказательств данной проблемы недостаточно за исключением исследования фирм финансовой отрасли и компаний, находящихся на грани банкротства. Дуглас первым в 2009 году (Douglas, 2009) исследовал наличие проблемы передачи риска независимо от финансового положения фирмы и отрасли, но только в теории. Эсти (Esty, 1997), Браун, Гойцман и Парк (Brown, Goetzmann and Park, 2001), Басак, Павлова и Шапиро (Basak, Pavlova and Shapiro, 2007) эмпирически доказали наличие проблемы замещения активов в финансовом секторе. Исследования по данной тематике в компаниях на грани банкротства провели Эйсдорф (Eisdorfer, 2008) и Андрэд и Каплан (Andrade and Kaplan, 1998), однако получили противоположные результаты. Эйсдорф подтвердил гипотезу о наличии у таких фирм агентского конфликта, тогда как второе исследование его опровергло (использовалась небольшая выборка).

Одними из ключевых исследований замещения активов являются работы авторов Фэнг и Жонг (Fang and Zhong, 2004), Ларсен (Larsen, 2006) и Даниэлова (Danielova, Sarkar and Hong, 2013). Последние обнаружили значительное увеличение в волатильности операционного риска при выпуске нового долга, тогда как на выборке 1980-1999 гг. Фэнг и Жонг не выявили изменений в инвестиционных решениях фирмы.

В качестве детерминант фирмы в эмпирических исследованиях использовались как характеристики фирмы, так и особенности новых долговых обязательств. Даниэлова в своем исследовании обнаружила положительную зависимость от таких характеристик долга, как размер и, процентная ставка и возможности его отозвать, а отрицательную от характеристик фирмы - текущая волатильность доходов и количество последующих выпусков облигаций. Более того, авторы обнаружили, что в фирмах с кредитным рейтингом ниже B вероятность возникновения передачи риска кредиторам значительно выше.

Подобные исследования проводились и ранее. Так, например, Ларсен (Larsen, 2006) эмпирически подтвердил влияние финансового рычага, а, следовательно, и вероятности банкротств, а также подтвердил отрицательную взаимосвязь коэффициента операционного риска с показателем, отражающим волатильность активов фирмы. Используя тот же показатель для измерения замещения активов, Фэн и Жон (Fang and Zhong, 2004) подтвердили результаты о влиянии вероятности банкротства, волатильности активов и уровня долговой нагрузки, а также выявил отрицательную зависимость с размером компании.

Основные результаты влияния характеристик компании и долговых обязательств представлены в Таблице Таблица 1. Более подробно каждый детерминант будет рассмотрен при формировании гипотез в эмпирической части исследования.

Таблица 1 -- Влияние детерминант на коэффициент операционного риска компании

	Размещение долга (post)	D/E	Рост	Вероятность банкротства	Размер
Jensen and Meckling, 1976		-		+	-
Eisdorfer, 2008			+	+	-
Danielova et al. 2013	+	-	-	+	-
Leland, 1998	+		-
Andrade and Kaplan, 1998	+			No influence
Basak, Pavlova and Shapiro, 2007		-		+

1.3 Недоинвестирование. Проблема нависания долга

Проблема нависания долга может возникнуть только при большом финансовом рычаге у компании, а также рисковом долге. При высоком уровне долга акционеры отказываются от прибыльных проектов из-за того, что основную выгоду получат кредиторы. В таком случае акционеры не хотят брать на себя издержки по инвестициям. Рискованный долг при нависании долга носит характер налога на прибыль с новых инвестиций, так как у компании существуют обязательства перед кредиторами о выплате в первую очередь (Stein, 2001).

Первым на проблему нависания долга обратил внимание Майерс (Myers, 1977). Согласно его теории менеджеры, действующие в интересах акционеров, перестают инвестировать на грани банкротства, так как все выгоды, получаемые от проекта, будут получать кредиторы. Причина этого заключается в том, что уровень инвестиций, максимизирующий стоимость акционерного капитала, ниже чем уровень, который эффективен для увеличения стоимости всей компании, включая стоимость долга. На основании этого можно отметить, что недоинвстирование уменьшает стоимость компании. В такой ситуации инвестиции могут быть сделаны только если чистая приведенная стоимость проекта превышает номинальную стоимость долга (Bekovitch and Kim, 1990). Таким образом, инвестиционные проекты выбираются по основному критерию - остаточной выгоды для акционеров. Существующая литература по данной проблеме, включая Мойера и Отта (Mauer and Ott, 2000), Мойена (Moyen, 2007), выявила, что проблема нависания долга уменьшает стоимость компании не более чем на 1,54%.

Авторы для измерения недоинвестирования использовали две сравнительные оценки. Первая - фирма, которая финансируется только за счет собственного капитала, а, следовательно, политика инвестиций не зависит от структуры капитала. И вторая - компания, которая максимизирует общую стоимость компании, то есть и инвестиции, и структура капитала определяются совместно. Эти две сравнительные оценки различаются выгодой от налогового щита и издержками дефолта. Однако так как именно вторая сравнительная оценка компании учитывает вероятность потери налогового щита и выплаты обременительных издержек при неустойчивом финансовом положении, она выступает более подходящей для выявления проблемы нависания долга. Для оценки инвестиционных возможностей, как и в случае с замещением активов, авторами различных исследований используются шоки в доходах компании. При использовании для сравнения фирмы с отсутствием долга результаты различных исследований совпадают и снижение в стоимости компании составляет 0,5-0,8% (Mello and Parsons, 1992; Moyen, 2007).

Паррино и Вайсбах (Parrino nad Weisbach, 1999), используя выборки из 23 фирм 1981- 1995, оценивали проблему нависания долга совместно с феноменом замещения активов, рассмотренном в предыдущем параграфе. Следовательно, были оценены выгоды, которые перераспределялись в пользу кредиторов при принятии низко-рисковых прибыльных проектов, и обратное перераспределение при высоко-рисковых убыточных инвестиций. Авторы использовали инструмент симуляции методом Монте-Карло, однако результаты оказались незначимыми. Хэннесси (Hennessy, 2004) доказал обратное, включив решения о выборе инвестиций и структуры капитала, как эндогенные переменные, в модель. В сравнении с компанией без долговых обязательств, автор также показал, что при изменении структуры капитала в сторону долга меняется не только величина инвестиций, но и их составляющие. Теоретическая модель дала результаты, что проблема нависания долга заставляет фирмы инвестировать меньше в долгосрочные активы. Эмпирическое исследование Хэннесси посредством обобщенного метода моментов Эрискона и Уайта в изучении введенной прокси q-Тобина, скорректированного на нависание долга, подтвердило полученные в теоретической модели результаты.

Кай и Жан (Cain ad Zhang, 2011) использовали другой подход к измерению проблемы нависания долга. Авторы подобно Айвазиану (Aivazian, 2005) и Ану (Ahn, 2006) исследовали непосредственное влияние увеличения уровня долга на будущие инвестиции и рост. Все полученные результаты в этих исследованиях подтвердили прошлую негативную зависимость. Для определения будущих инвестиций использовались показатели, предложенные Фамой и Френчем (Fama nad French, 2002), а именно среднюю ставку инвестирования, капитальные затраты и затраты на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Ставка инвестирования в этом случае равна процентному изменению всех активов компании по сравнению в прошлым кварталом. Капитальные издержки и затраты на НИОКР нормированы по общей сумме активов фирмы в рассматриваемый период. В среднем 10% увеличение текущей долговой нагрузки ведет к 6% сокращению ставка инвестирования и 0,375% снижению капитальных затрат. Так как затраты на НИОКР есть ни во всех компаниях, авторы не смогли найти значимое влияние на политику инвестирования. Подобные результаты выявили Мура и Марчика (Mura ad Marchica, 2010). Исследование показало, что более низкий финансовый рычаг компании в текущий момент ведет к большим инвестициям в будущем.

Детерминантами в исследованиях проблемы нависания долга выступают те же характеристики, что и в случае замещения активов (Таблица 2). Более того, наблюдается влияние срока долга - с преобладанием долгосрочных обязательств перед кредиторами компания менее склонна к отказу от прибыльных проектов.

Таблица 2 -- Влияние детерминант на вероятность проблемы нависания долга

	D/E	Отрасль (mature)	Рост	Вероятность банкротства	Long-term debt
Myers, 1977	+			+
Parrino and Weisbach, 1999			+	+
Mello and Parsons, 1992	-				-
Mauer and Ott, 2005			+		-
Moyen, 2007	-	-			-



Глава 2. Модель исследования влияния конфликта акционеров и кредиторов на стоимость компании

2.1 Методология исследования влияния конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

В предыдущей главе были представлены результаты теоретических и эмпирических исследований проблемы агентского конфликта кредиторов и акционеров. Согласно проведенному анализу существует не только незначительное количество работ исследующих проблему замещение активов, но и неоднозначное влияние некоторых детерминант на инвестиционную политику компании. Следовательно, в рамках данного исследования предлагается рассмотреть влияние конфликта акционеров и кредиторов именно через замещение активов. Такой подход позволит проанализировать компании, находящиеся как на грани банкротства, так и со стабильным финансовым положением на развивающихся рынках капитала Бразилии, Китая, Индии, России и Южной Африки. Использование выборки из компаний с определенным событием (взятия дополнительного долга) позволит выделить эффект агентского конфликта среди множества факторов, влияющих на инвестиционную политику компании и ее стоимость.

Для измерения влияния агентского конфликта через замещение активов будет использоваться показатель волатильности операционного риска. Показатель волатильности операционного риска показывает разницу в отклонениях в доходах компании от среднего значения до и после выпуска нового долга. Вследствие того, что замещение активов происходит в высоко рисковых проектах, риск непосредственно связан с высокой волатильностью. Данный показатель рассчитывается как разница между коэффициентом вариации до и после периода, в котором был выпущен долг. Коэффициент вариации может быть рассчитан через волатильность активов или EBITDA после выпуска нового долга. Показатель волатильности операционного риска на основании изменения доходов использовался в работе Даниэловой, Саркар и Хонг (Danielova, Sarkar and Hong, 2013). Также данный показатель использовался в более ранних исследованиях Голдштэйна, Джу и Лилана (Goldstein, Ju and Lelan, 2001), ДеФонда и Хунга (DeFond and Hung, 2003) и прочих. Для расчета используется следующая формула:

где CV -- коэффициент вариации операционного риска, (1)

период -- равный период до и после выпуска нового долга

Ввиду того, что волатильность активов зависит от размеров доходов фирмы, коэффициент вариации корректируется на среднее значение EBITDA за рассматриваемый период.

Другой подход в определении проблемы замещения активов использовали в своем исследовании Фэнг и Жонг (Fang and Zhong, 2004), которые при анализе передачи риска опирались на лаговое отношение волатильности активов (risk-adjusted return (RAR)). Авторы также корректировали данную волатильность относительно отрасли (IRAR). Как и вышеупомянутой статье Ларсен определял наличие склонности к передаче риска у компании на основании увеличения данного коэффициента из года в год.

Однако данный подход имеет ряд проблем. Во-первых, он не учитывает тот факт, что проблема передачи риска от собственников к кредиторам возникает в определенных условиях. Нужно заметить, что выгода от рискованных проектов перераспределяется в сторону собственников, при его успешности. В то время как издержки в случае убыточности проекта ложатся на кредиторов ввиду того, что собственники несут финансовую ответственность только пропорционально их доли участия (Jensen and Meckling, 1976). Следовательно, инвестирование в более рискованный проект потенциально сопряжено с взятием нового долга (Bhanot and Mello, 2006). Во-вторых, выпуск нового долга всегда сопряжен с увеличением активов фирмы. Таким образом, данный показатель включает в себя не только рассматриваемый показатель изменения политики инвестирования, но и само событие. При использовании в анализе волатильности доходов данная волатильность не включает в себя саму инициацию выпуска долга.

Таким образом, в настоящем исследовании будет исследован уровень операционного риска после выпуска новых долговых обязательств вместо рассмотрения постоянного роста волатильности активов. Для определения коэффициента вариации операционного риска будет использована методология предложенная Голдштейном. Автор отмечал, что стоимость активов генерируется с помощью доходов компании, что позволяет использовать волатильность доходов вместо волатильности активов. Такой подход, вероятно, даст более точные результаты ввиду того, что волатильность активов может быть рассчитана с помощью различных моделей, тогда как расчет показателя EBITDA одинаков для всех фирм.

В настоящем исследовании рассматриваются два периода, в которых может быть идентифицировано замещение активов. Первый рассматриваемый период -- 4 года до и после выпуска долга. Таким образом, в исследование включены выпуски долга 2010 и 2011 гг. Например, для долга выпущенного в 2011 г., CV до выпуска долга рассчитывается на основе 16 квартальных данных 2007 -- 2010 гг., после выпуска долга -- с 2012 по 2015 г. Такой период был использован в исследовании Даниеловой et al. Также в настоящем исследовании решено взять более короткий период в 2 года, ввиду того, что на развивающихся рынках капитала инвестиционный процесс проходит более быстро, чем в развитых странах, а, следовательно, изменение вызванное инвестированием в проект после выпуска нового долга может возникнуть ранее чем через 4 года. Выборка с окном исследования 2 года состоит из инициаций 2008-2013 гг. Событие выпуска нового долга включено в исследуемую базу только в том случае, если существуют полные данные за четыре года до и после выпуска долга. Ниже представлены формулы расчета коэффициента, который обнаруживает передачу риска кредиторам компании, рассчитанный за 4 и 2 года соответственно.

(2)

(3)

2.2 Гипотезы влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

Основной гипотезой исследования выступает положительная зависимость между уровнем передачи риска в компании и ее справедливой стоимостью. Как уже говорилось ранее, акционеры, принимая проект с отрицательным NPV и высоким риском, увеличивают свою выгоду, но в то же время, перенося издержки по убыточности проекта на кредиторов и, следовательно, уменьшая общую стоимость компании. Гипотеза будет проверяться в момент выпуска нового долга. Таким образом, ожидается увеличение операционного риска после выпуска долга в сравнении с периодом до его размещения.

Н0: Стоимость компании меньше с увеличением коэффициента операционного риска.

Далее все гипотезы будут привязаны к фактору передачи риска, что согласно ключевой гипотезе исследования будет влиять на предмет исследования (стоимость компании) в противоположном направлении.

Риск дефолта один из наиболее значимых детерминант в определении вероятности возникновения проблемы переинвестирования путем замещения активов (Larsen, 2006). Риск дефолта может быть определен посредством финансового рычага (чем выше финансовый рычаг компании, тем выше риск дефолта), в данном исследовании в качестве объясняющей переменной будет включен уровень долговой нагрузки непосредственно перед новым выпуском долга. Ожидается положительная зависимость.

Н1: При более высоком финансовом рычаге компании наблюдается более высокий уровень операционного риска компании.

Следующим детерминантом выступает размер фирмы. В прошлых исследованиях давались различные объяснения включению в модель размера компании. Так Мертон считает, что размер компании непосредственно влияет на вышеупомянутый риск дефолта. В то время как Эйсдорф, также ожидая отрицательного влияния, определяет размер фирмы как средство для более легкого доступа к дополнительному долгу.

Н2: Более крупные компании менее склонны проводить политику замещения активов.

Эйсдорф и Даниэлова также отмечают, что замещение активов очевидно возможно при наличии у компании прибыльных проектов. Коэффициент рыночно-балансовой стоимости - общеизвестная прокси для измерения инвестиционных возможностей компании. Также данный показатель отражает потенциальный рост компании.

Н3: M/B-value положительно влияет на замещение активов.

Ставка налога на прибыль является еще одной характеристикой компании. При более высокой корпоративной ставке налога долг становиться более привлекательным (вследствие налогового щита), что в текущий момент отрицательно скажется на склонности менеджеров к замещения активов. Такая взаимосвязь объясняется тем, что передача риска кредиторам затруднит взятие дополнительного долга в будущем.

Н5: Ставка налога на прибыль отрицательно влияет на уровень передачи риска. Также как было рассмотрено в первой главе исследования многие статьи выявили положительную зависимость с размером взятого долга (Danielova, 2013).

H6: Размер выпуска долга исследуемого события положительно влияет на вероятность возникновения проблемы операционного риска.

Характеристики фирмы, такие как текущая волатильность доходов и возможность роста компании также выступают объясняемыми переменными в рассмотренных ранее исследованиях.

Н7: Отрицательная зависимость CV от текущей волатильности доходов. H8: Компании с более высоким ростом компании более склонны проводить политику замещения активов.

Также если компания уже обладает высокой волатильностью доходов, будет более сложно изменить уровень доходов с большей амплитудой. Влияние данного фактора было доказано в работе Даниеловой и Эйсдорфа.

Н9: Уровень изменения операционного риска компании имеет отрицательную зависимость от текущей волатильности доходов фирмы.

Также в настоящем исследовании будет проверена гипотеза о скорости влияния инвестиций на доходы компании. Такую взаимосвязь предлагается проверить с помощью исследования двух моделей на разных периодах.

Н10: Появление проблемы передачи риска кредиторам возникает на периоде 2 лет на развивающихся рынках капитала, в отличие от исследований на развитых (4 года).

2.3 Модель влияния детерминант на передачу риска кредиторам

В качестве объясняющих переменных в построении регрессионной модели участвуют следующие показатели компаний:



Risk shifting - разница между квартальной волатильностью EBITDA (CV) за рассматриваемый период после и до выпуска долга,

Issue Size - натуральный логарифм совокупного выпущенного долга компании,

Prior CV - квартальная волатильность EBITDA за рассматриваемый период до выпуска нового долга, скорректированное на среднюю EBITDAза данный период,

Growth - средний рост доходов за год до выпуска нового долга, который вычисляется по формуле (EBIDTA_t/EBITDA_t-1 - 1), где EBITDA измерена поквартально,

Leverage - финансовый рычаг компании (отношение долга к стоимости собственного капитала в %),

M/B Value - отношение рыночной капитализации компании к стоимости собственного капитала,

Firm Size - натуральный логарифм активов фирмы,

Effective Tax Rate - эффективная ставка налога на прибыль, рассчитанная для каждой компании в отдельности,

Dummy_Repl - дамми-переменная, обозначающая потенциальную цель взятия долга: 0 -- для погашения предыдущего долга, 1 -- новый долг. Согласно Франку и Гоялу (Frank and Goyal, 2009), долг может быть классифицирован как замещающий существующие долговые обязательства в том случае, если размер взятого долга не превышает 5% балансовой стоимости всех активов фирмы. В противном случае долг может быть классифицирован как новый.

Второй этап проведения исследования заключается в построении зависимости стоимости компании от уровня замещения активов. Подобные исследования проводились для изучения влияния конфликта акционеров и кредиторов посредством рассмотренной ранее проблемы нависания долга, как на саму стоимость компании, так и на эффективность деятельности компании через стоимость акций. Актуальным является вопрос анализа агентского конфликта через политику переинвестирования, особенно с развивающихся рынков капитала ввиду более высокого роста экономики в целом и инвестиционных возможностей для конкретных отраслей.



Глава 3. Эмпирические аспекты исследования влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

3.1 Характеристика выборки

Выборка для проведения исследования влияния конфликта кредиторов и акционеров через переинвестирование на стоимость компании предполагает использование данных на микроуровне, в частности по отдельным компаниям, удовлетворяющим условиями проведенного выпуска долговых обязательств.

Данные описывают операционные показатели компаний, а также рыночные условия экономики выбранной страны. Данные были получены из таких источников, как Bloomberg и Compustat Database, финансовых отчетов компаний на официальных сайтах, обзоры консалтинговых компаний (McKinsey, BCG и др.).

В выборку входят торгующиеся компании с развивающихся рынков капитала, за исключением компаний финансового сектора. Критерий публичности компаний был взят для того, чтобы удовлетворить два условия. Во-первых, данный критерий позволяет включить в выборку только крупные компании, так как публичное размещение акций требует высоких затрат. Во-вторых, использование выборки торгуемых компаний позволяет учесть факт того, что для компании открыт такой внешний источник финансирования как биржа, а не только возможность взятия долга. Период исследования охватывает последние 10 лет (2006-2015 гг.). Первоначальная выборка была очищена от недостающей информации и выбросов.

Первая исследуемая выборка состоит из 8301 наблюдения. Детализация выборки представлена в Таблице Таблица 3. В выборку были включены данные по пяти странам БРИКС в интервале 10 лет. В данном случае окно, в котором была рассмотрена волатильность доходов компании, составляет 2 года до и после выпуска долга. Таким образом, в выборку были включены все инициации выпуска долга с 2008 по 2013 гг.

Таблица 3 - Детализация выборки (интервал --2 года) по годам и странам

	2013	2012	2011	2010	2009	2008	Итого
Бразилия	114	107	114	114	103	89	641
Китай	1250	1268	1255	1136	1028	905	6842
Индия	21	23	24	24	20	24	136
Россия	51	51	54	51	34	7	248
Южная Африка	81	83	71	73	64	62	434

Из-за отсутствия ряда данных распределение выборки по странам -- неравномерно, однако по годам данные распределены равномерно по каждой стране.

Следующая исследуемая выборка состоит из 2757 наблюдений. Детализация выборки представлена в Таблице Таблица 4. В выборку были включены данные по пяти странам БРИКС в интервале 10 лет. В данном случае окно, в котором была рассмотрена волатильность доходов компании, составляет 4 года до и после выпуска долга. Таким образом, в выборку были включены инициации выпуска долга 2010 и 2011 гг.

Таблица 4 - Детализация выборки (интервал -- 4 года) по годам и странам

	2011	2010	Итого
Бразилия	113	96	209
Китай	1234	1036	2270
Индия	23	20	43
Россия	44	55	99
Южная Африка	66	70	136



3.2 Дескриптивный анализ показателя передачи риска и детерминант политики инвестирования

В Таблице Таблица 5 представлена описательная статистика выбранных для исследования переменных. В исследование было включено 6049 компаний из разных стран. Исходя из полученных данных, наблюдается большой разброс в показателях вариации операционного риска. Также большой разброс наблюдается в показателях финансового рычага, однако среднее значение составляет 71%, что является стандартным значением отношения долга к стоимости капитала. Стоит отметить, что среднее значение логарифма стоимости компании и активов компании равны.

Таблица 5 -- Описательная статистика выборки с окном в 2 года

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
id	8301	1668.20	1454.23	1	6039
debtequity	8301	70.72	78.27	0	1049.4
cv	8301	0.58	2.02	-22.90	32.74
riskshifting	8301	0.02	3.14	-29.56	37.74
growth	8301	0.59	11.93	-69.41	676.65
size	8301	10.10	1.49	4.81	16.72
mb	8301	3.10	2.60	0.02	38.30
entvalue	8301	10.35	1.34	2.66	16.26
taxrate	8301	21.69	12.79	0.003	99.3
year	8301	2010.69	1.66	2008	2013
country	8301	2.16	0.81	1	5
debtissues~e	8301	8.09	2.04	0.08	17.08
dummy_repl	8301	0.83	0.38	0	1

Далее рассмотрены значения показателя замещения активов в зависимости от года, в котором был выпущен долг и страны (Рисунок 1 и Рисунок 2).



Рисунок 1 -- Среднее значение и стандартное отклонение показателя замещения активов в инициациях выпуска долга по годам

Можно заметить, что отрицательные значения в волатильности доходов по сравнению с предыдущим периодом наблюдаются в период кризиса и посткризисный период. Начиная с 2011 г. изменение волатильности доходов постепенно растет, что говорит о возрастающей проблеме агентского конфликта кредиторов и акционеров в настоящее время. Относительно стандартного отклонения не наблюдается изменения динамики на протяжении всего рассматриваемого периода.

Рисунок 2 -- Среднее значение и стандартное отклонение показателя замещения активов в инициациях выпуска долга по странам



Исследование показателя замещения активов на страновых выборках показало неоднородность изменения волатильности доходов. Схожие результаты были обнаружены в Бразилии и России, в которых проблема замещения активов ярко выражена и не наблюдается значительного отклонения. В ЮАР и Китае исследуемая проблема в среднем незначительна. Результаты, полученные на выборке компаний Индии, показывают крайне высокое как среднее значение показателя замещения активов, так и стандартное отклонение.

Для проверки гипотезы об ускоренном возврате на инвестиции на развивающихся рынках капитала был проведен анализ обнаружения передачи риска на интервале 4 лет после выпуска долга. Такая модель была использована для анализа передачи риска в развитых странах.

Описательная статистика выборки с периодом 4 года представлена в Таблице Таблица 6

Таблица 6 -- Описательная статистика выборки с периодом в 4 года

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
id	2757	1679.53	1470.45	1	6038
debtequity	2757	68.40	73.71	0.17	652.4
cv	2757	2.24	4.29	-28.026	43.014
riskshifting	2757	-0.06	3.48	-39.566	28.664
growth	2757	0.27	3.17	-29.878	38.863
size	2757	10.16	1.50	5.199	16.270
mb	2757	2.91	2.21	0.024	19.956
entvalue	2757	10.38	1.38	4.522	16.167
taxrate	2757	21.07	11.92	0.003	97.600
year	2757	2010.54	0.50	2010	2011
country	2757	2.16	0.81	1	5
debtissues~e	2757	8.10	2.05	0.08	15.74
dummy_repl	2757	0.82	0.38	0	1

Как уже было описано в методологии выборка включает в себя 2757 наблюдений из разных стран. Однако из-за отсутствия ряда данных по компаниям Индии и России выборка включает в себя большую часть компаний Китая. В выборку включено 6038 компаний разных стран. В целом различия в полученных данных на различных интервалах незначительны.

На Рисунке Рисунок 3 представлены средние значения и стандартные отклонения показателя замещения активов по исследуемым годам в выборке с периодом 4 года.

Рисунок 3 -- Среднее значение и стандартное отклонение показателя замещения активов в инициациях выпуска долга по годам

Можно заметить, что отрицательные значения в волатильности доходов по сравнению с предыдущим периодом наблюдаются в посткризисный период. В 2011 г. изменение волатильности доходов значительно возросло. Относительно стандартного отклонения не наблюдается изменения динамики на протяжении всего рассматриваемого периода.

На Рисунке Рисунок 4 -- Среднее значение и стандартное отклонение показателя замещения активов в инициациях выпуска долга по странам представлены среднее значение и среднеквадратическое отклонение значения волатильности операционного риска в зависимости от рассматриваемых стран.



Рисунок 4 -- Среднее значение и стандартное отклонение показателя замещения активов в инициациях выпуска долга по странам

Можно заметить, что на интервале 4 года Россия имеет крайне низкое различие в волатильности доходах в рассматриваемых периодах. Как и в случае с интервалом в 2 года Индия имеет самый большой разброс в показателях изменения операционного риска.

3.3. Результаты и интерпретация модели влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании

После первичного анализа зависимости показателя замещения активов от выбранных переменных был определен вид регрессионной модели. Для более детального анализа вышеуказанных зависимостей использовалась линейная регрессионная модель. Несмотря на то, что некоторые компании могли присутствовать в выборке несколько раз в течение 6 исследуемых лет, использование выборки как панельных данных не имеет смысла, так как инициации выпуска долга не имеют периодичности.

Первым было исследовано влияние детерминант на замещение активов в периоде после долга два года. Для определения силы влияния была выбрана спецификация модели, совокупная значимость факторов которой привела к наиболее репрезентативным результатам. Объясняющая способность модели, представленной ниже, составляет 37% и модель в целом оказалась значимой. Коэффициенты и значимость влияния детерминант в выбранной спецификации модели представлены в Таблице Таблица 7.

Таблица 7 - Результаты регрессии влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 2 года

Variable	Coefficient
Debtequity	0.000598*
Cv	-0.94594***
Growth	0.003718*
Size	-0.00933
M/B Value	0.014383
Taxrate	-0.00666***
Debt issue size	0.013485
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Можно заметить, что наиболее значимыми детерминантами оказались -- волатильность активов до выпуска долга, финансовый рычаг компании, возможности роста компании, и ставка налога на прибыль. Однако при обнаружении передачи риска кредиторам показатели роста, соотношение рыночной и балансовой стоимости и размер выпущенного долга на периоде двух лет теряют свою значимость. Следует также подчеркнуть, что в результате поиска наилучшей спецификации модели из анализа был исключен показатель выпуска долга менее 5% от стоимости активов.

Гипотеза о положительном влиянии высокой долговой нагрузки была подтверждена: по мере роста долговой нагрузки компании с большей вероятностью используют этот рычаг для того, что покрыть убытки от рискованных проектов с помощью выпуска нового долга. Показатель волатильности активов оказывает отрицательное влияние, так как говорит о нестабильности состояния фирмы в целом. Также подтвердилась гипотеза о положительной зависимости роста компании и вероятности передачи риска. Эффективная ставка налога на прибыль снижает вероятность появления в компании проблемы передачи риска, так как снижает получаемую акционерами выгоду.

В Таблице Таблица 8 представлены результаты тестирования модели на данных разных стран.

Таблица 8 -- Результаты регрессий влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 2 года по странам

Variable	Бразилия	Китай	Индия	Россия	ЮАР
Debtequity	0.0023895**	0.0005096	0.0000845	0.0008394	-0.0000543
Cv	-1.017282***	-0.947618***	-0.99546***	-0.862373***	-0.96408***
Growth	0.009889	0.0036042	0.0178148	-0.082158***	0.0334838*
Size	-0.1296635	0.0399191	-0.0783046*	-0.0355989	0.0016319
M/B Value	-0.0562797*	0.0290685*	-0.0092379	-0.0274308	-0.0119014
Taxrate	-0.0153992**	-0.0049957*	0.0004816	0.0001708	0.0003419
Debt issue size	0.0410373	-0.0033774	-0.031697	0.0088452	-0.0252638
R2	20%	38%	92%	54%	30%
Number of observations	641	6842	136	248	434
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Для разных стран показатель предыдущей волатильности активов также значим в исследуемой модели. Однако подтверждение некоторых гипотез изменяется в зависимости от выбранной страны. Для Бразилии дополнительно подтвердились гипотезы о влиянии финансового рычага компании и балансовой стоимости и ставки налога. Показатели M/В и ставка налога отрицательно влияют на возникновение проблемы замещения активов, тогда как финансовый рычаг напротив ей способствует. Влияние рыночной и балансовой стоимости опровергает гипотезу для Бразилии, так как влияет в обратном направлении в отличие от выдвинутой гипотезы. Для выборки Китая значимы оказались соотношение рыночной и балансовой стоимости и ставка налога на прибыль, что подтверждает гипотезы о данных детерминантах. Только для компаний Индии подтвердилась гипотеза о влиянии размера компании. Тогда как для компаний России значим коэффициент роста компании, однако направлен в другую сторону, что опровергает выдвинутую гипотезу. На данных ЮАР гипотеза о влиянии роста компании однако, была подтверждена.

Далее были рассмотрены несколько вариаций предложенной модели для выявления изменения влияния факторов в зависимости от причины и условий выпуска нового долга. В первой вариации модели было рассмотрено значение детерминант для крупного для компании долга. Как было указано ранее, такой долг определяется как более 5% значение от стоимости активов фирмы, в ином случае новый долг может быть взят для погашения старых задолженностей.

Результаты данной спецификации представлены в Таблице Таблица 9. Модель в целом значима и имеет объясняющую способность на уровне 39%.

Таблица 9 -- Результаты регрессий влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 2 года и крупной суммой нового долга

Variable	Coefficient
Debtequity	0.0006871*
Cv	-0.9471599***
Growth	0.003312
Size	-0.0317718
M/B Value	0.0225466*
Taxrate	-0.0068204***
Debt issue size	0.0346121
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

В таком случае можно отметить, что подтверждаются гипотезы о влиянии финансового рычага, волатильности активов, отношения рыночной и балансовой стоимости и ставки налога на прибыль. Незначимыми факторами в обнаружении проблемы передачи риска оказываются рост фирмы, размер фирмы и размер нового долга. В случае с крупной суммой долга становится значимым фактор соотношения рыночной и балансовой стоимости, что говорит о том, что более переоцененные фирмы более склонны к передаче риска кредиторам компании.

Следующей была рассмотрена вариация модели, в которой учитывались только компании, которые не выпускали новый долг в последующие два года после исследуемой инициации (Таблица 10). Такой подход применялся в работе Даниеловой. Однако в данном случае выборка значительно сокращается, и полученные результаты требуют дальнейшего исследования на более долгом временном промежутке. Такое исследование на развивающихся рынках может вызвать затруднения с получением информации ввиду ограниченного количества публичных компаний на длительном временном промежутке.

Таблица 10 -- Результаты регрессии влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 2 года и компаниями, не выпускавшими долг в течение 2-х лет после исследуемой инициации

Variable	Coefficient
Debtequity	0.0040641
Cv	-0.3799223***
Growth	-0.0107814
Size	-0.5421304
M/B Value	-0.0115509
Taxrate	0.0020295
Debt issue size	0.0788633
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Далее для исследования была использована другая выборка, включающая в себя инициации выпуска нового долга в 2010 и в 2011 годах. Период исследования до и после выпуска долга в этом случае составляет 4 года. Результаты проведенного регрессионного анализа на полной выборке по всем странам представлены в Таблице Таблица 11.



Таблица 11 - Результаты регрессии влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 4 года

Variable	Coefficient
Debtequity	-0.0000893
Cv	-0.1383751***
Growth	0.0406121**
Size	-0.012013
M/B Value	-0.0106497
Taxrate	0.0339885**
Debt issue size	-0.0000893
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

При дольно низкой объясняющей способности в 4% регрессия значима и подтверждает 2 гипотезы о влиянии волатильности доходов до выпуска долга и возможностей роста компании. Влияние ставки налога на прибыль направлено в противоположную сторону от ожидаемой в выдвинутой ранее гипотезе.

Ниже в Таблице Таблица 12 представлены результаты модели на выборках различных стран.

Таблица 12 -- Результаты регрессий влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 4 года по странам

Variable	Бразилия	Китай	Индия	Россия	ЮАР
Debtequity	-0.0050183**	0.0004607	-0.0020615	0.0009836	-0.0008068
Cv	-0.325425***	-0.149511***	0.5011182***	0.2367649***	-0.1061603**
Growth	0.245248***	0.0311985	-0.0433369	-0.0220057	0.0639097*
Size	-0.2331275	0.0376184	0.1878952	0.1883918	-0.0983495
M/B Value	-0.019674	-0.0167136	-0.0400316	-0.0421339	-0.0037461
Taxrate	0.0384348***	-0.0157102**	0.0098423	-0.0341471**	-0.0001413
Debt issue size	0.2261009**	0.0090673	-0.1198598	-0.0207234	0.1204555*
R2	31%	4%	88%	28%	10%
Number of observations	209	2270	43	99	136
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Можно отметить, что низкая объясняющая способность может быть объяснена тем, что ввиду необходимости наличия данных на интервале 4 лет до и после выпуска долга, выборка на 80% состоит из компаний Китая. Регрессии для выборки всех стран значимы, несмотря на небольшое количество наблюдений. Для всех стран значим показатель волатильности активов, однако для Индии и России опровергает выдвинутую гипотезу Значимость модели на рынке Бразилии 31%. Значимыми детерминантами в Бразилии являются финансовый рычаг, волатильность активов, возможности роста компании, ставка налога и размер выпущенного долга. Однако в данном случае знаки влияния финансового рычага и ставки налога противоположны выдвинутым ранее гипотезам. \ Дополнительно для компаний Китая и России значима ставка налога на прибыль для определения вероятности появления передачи риска. В то же время на выборке компаний ЮАР были подтверждены гипотезы о влиянии возможностей роста компании и размера выпущенного долга. Далее также как и в случае с интервалом в 2 года были рассмотрены несколько вариаций предложенной модели для выявления изменения влияния факторов в зависимости от причины и условий выпуска нового долга. В первой вариации модели было рассмотрено значение детерминант для крупного для компании долга. Как было указано ранее, такой долг определяется как более 5% значение от стоимости активов фирмы, в ином случае новый долг может быть взят для погашения старых задолженностей. Результаты данной спецификации представлены в Таблице.

Таблица 13 -- Результаты регрессии влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 4 года и крупной суммой нового долга

Variable	Coefficient
Debtequity	0.0001981
Cv	-0.1359312***
Growth	0.021947
Size	-0.1391249
M/B Value	-0.0183703
Taxrate	-0.0097557*
Debt issue size	0.1930904*
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

Можно отметить, что подтверждаются гипотезы о влиянии волатильности активов, ставки налога на прибыль и размера выпущенного долга. Незначимыми факторами в обнаружении проблемы передачи риска оказываются рост фирмы, размер фирмы, финансовый рычаг и соотношение рыночной и балансовой стоимости. В случае с крупной суммой долга и длительным периодом исследования становится значимым фактор размера данного долга, что говорит о том, что компании берут крупный долг для финансирования масштабных проектов с возвратом на инвестиции в долгосрочном периоде.

Следующей была рассмотрена вариация модели, в которой учитывались только компании, которые не выпускали новый долг в последующие два года после исследуемой инициации. Однако в данном случае выборка значительно сокращается, и полученные результаты требуют дальнейшего исследования на более долгом временном промежутке. Полученные результаты представлены в Таблице Таблица 14.

Таблица 14 -- Результаты регрессии влияния детерминант на коэффициент замещения активов с периодом 4 года и компаниями, не выпускавшими долг в течение 2-х лет после исследуемой инициации

Variable	Coefficient
Debtequity	-0.0009102
Cv	-0.3490861***
Growth	-0.0680797**
Size	0.1502895
M/B Value	-0.0484568*
Taxrate	0.0058259
Debt issue size	-0.1034992
legend: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1

В данном случае регрессия значима и объясняющая способность модели составляет 93%. В случае с выпуском долга, влияние которого на доходы было очищено от прочих инициаций выпуска долга, подтверждается гипотеза о влиянии волатильности доходов. Однако опровергается гипотеза о направлении влияния роста компании и соотношения рыночной и балансовой стоимости. Прочие показатели в регрессии оказались незначимы