Капитализация банка

Закономерность недооценки акций наблюдается практически во всех странах мира, где компании выходят на биржу, в том числе в странах с достаточно развитым фондовым рынком. Однако ее величина существенно варьируется. Например, согласно анализу, который провели Лоунгран и Риттер [Loughran, T. Ritter, 2008], в Китае средняя недооценка составляет 164,5% (данные за период 1990-2005), в Индии 92,7% (1990-2007), в США и Великобритании - порядка 17% (1960-2006).

Рисунок 1. Недооценка IPO по странам (в процентах).

Источник: Loughran, Ritter, Rydqvist (2008)

Согласно результатам, полученным в работе "Эффективность ценообразования российских IPO" [Ивашковская И., Харламов Л., 2007], недооценка IPO российских компаний за период 1996 - I кв. 2007 гг. составила 4,98%. Согласно более поздней работе "Влияние ассиметрии информации на недооценку IPO" [Акст Н.Н., Фридман А.А.,2008], аналогичный показатель за период 1996-2007 гг. составил 5,26%.

Такая распространенность данного явления породила широкий академический интерес, который выразился в многочисленных публикациях, подаривших науке множество теоретических моделей и эмпирических исследований.

Большинство работ таких авторов, как Reilly and Hatfield (1969), McDonald and Fisher (1972), Ibbotson, (1975), Beatty, Randolph and Jay R. Ritter (1986), Benveniste, Lawrence M. and Paul A. Spindt (1989), Hanley, K. (1993), Brennan, M.J. and J. Frank (1997), Asquith, Daniel, Jonathan D. Jones and Robert Kieschnick (1998), Sherman, Ann and Sheridan Titman (2002), Derrien, Francois and Kent Womack (2003), James, Kevin R. (2004) и другие доказали или подтверждают существование эффекта недооценки. В то время как Shaw (1971) пришел к другому выводу, значительно отличающемуся от выводов исследований, проводимых в то время. Автор утверждает, что первоначальная доходность размещаемых акций отрицательна, таким образом, данный факт отрицает недооценку и свидетельствует о переоценке акций при IPO. Тем не менее, подавляющее большинство проводимых тестов подтверждают существование феномена недооценки акций при публичном размещении.

Все многообразие существующих научных концепций, объясняющих недооценку IPO, можно поделить на четыре группы: институциональные предпосылки, защита контроля, поведенческие подходы и ассиметрия информации.

Институциональные предпосылки. В этой группе рассматриваются различные институциональные факторы, оказывающее влияние на недооценку IPO. Внимание исследователей концентрируется на поведении андеррайтеров, распределяющих большую долю IPO с повышенным спросом в пользу институциональных инвесторов.

В основном все модели ссылаются на свидетельства, изложенные в работах Пуллиама и Смита 2000 года [Pulliam & Smith (2000)], Пуллиама, Смита и Гаспарино 2000 года [Pulliam, Smith, & Gasparino (2000)] и Смита и Пуллиама 2000 и 2001 гг. [Smith & Pulliam (2000, 2001)]. Авторы объясняют недооценку взаимной неформальной договоренностью андеррайтеров с институциональными клиентами о направлении заявок о сделках. Также авторы упоминают работу Гаспарино, Шроендера и Кранольда [Gasparino, Schroeder, & Kranhold (2000)], затрагивающую вопросы аллокации при IPO и содержащую предложения по улучшению регулирования в данной области. По мнению авторов, распределение IPO в пользу институциональных инвесторов может объясняться также и ответной реакцией на предоставление информации о спросе на акции со стороны институциональных инвесторов андеррайтеру.

Защита контроля. В данной группе теорий рассматривает процесс ценообразования при первичном размещении с точки зрения механизма защиты от потери контроля со стороны менеджмента [Brennan, Franks; 1997]. Фирмы, в которых менеджмент имеет серьезные привилегии в отношении капитала, в процессе IPO ищут способы защиты от контроля со стороны новых акционеров. Снижение цены увеличивает разброс долей инвесторов. Доля отдельного инвестора становится небольшой, что снижает возможности контроля менеджмента.

Поведенческие подходы. Данная группа теоретических концепций исследует такие аспекты, как иррациональность инвесторов, неспособность менеджмента оказать достаточное воздействие на андеррайтера, престиж андеррайтера и т.д. [Welch, 1992].

Например, наблюдения Битти и Велча [Beatty & Welch (1996)] свидетельствуют о том, что существует зависимость между величиной недооценки и степенью престижа андеррайтера. Данная теория была продолжена Картером, Дарком и Сингом [Carter, Dark, & Singh, (1998)] Исследователи показали, что компании, чьи размещения проходят под организацией престижных андеррайтеров, не испытывают недостатка в долгосрочной доходности. Также престиж андеррайтера способствует получению меньшей недооценки.

Наибольшее распространение получила группа теорий и моделей, разрабатываемых в рамках концепции ассиметрии информации.

Асимметрия информации. В рамках данной группы теорий недооценка объясняется наличием асимметрии информации между 3-мя основными участниками сделки: фирмой (эмитентом), андеррайтером, инвесторами. Разными исследователями в разное время выдвигались предположения о том, что либо инвесторы, либо андеррайтеры, либо фирмы лучше осведомлены о реальной стоимости доли капитала, продаваемой при IPO ([Rock, 1986], [Benveniste-Spindt, 1989]).

В своих работах Рок [Rock, 1986] и Бенвенисте и Спинт [Benveniste & Spindt, 1989], доказали, что недооценка возникает по причине асимметрии информации и неопределенности участников сделки. В процессе приобретения акций, инвесторам предлагается пониженная цена акций в качестве компенсации за возможные риски. Группа исследований Benveniste & Spindt (1989), Cornelli & Goldreich (2001), и Maksimovic & Pichler (2001), основывается на теории book - building, которая заключается в том, при формировании книги заявок инвесторы сообщают андеррайтеру свои цены на акции, при этом формируется текущий спрос на акции. Полученная информация дает возможность андеррайтеру определить оптимальный диапазон цены размещения и получить цену при размещении в верхней части диапазона. Акции с ценой размещения в верхней части диапазона, согласно исследованию авторов, имеют больший рост сразу после IPO, что выражается в явлении недооценки IPO.

Барон [Baron (1982)] в своей модели так же предполагает, что андеррайтер обладает более полной информацией о стоимости компании по сравнению с самой компанией-эмитентом. В рамках теории [Baron (1982)] компания-эмитент выбирает контракт для работы с андеррайтером, причем этот выбор зависит от степени асимметрии информации между банком и компанией. В условиях асимметрии информации наилучший контракт выглядит следующим образом: андеррайтер платит компании-эмитенту фиксированную сумму в обмен на акции, и уже на свое усмотрение устанавливает цену предложения акций и продает их на рынке.

Клифф и Дениз [Cliff & Denis, 2004] предлагают и тестируют гипотезу, которая заключается в том, причиной недооценки IPO является компенсация высококачественному андеррайтеру за качественное аналитическое покрытие после IPO.

Картер и Манастер [Carter & Manaster, 1990] предлагают и тестируют модель, основывающуюся на работе Рока [Rock, 1986], которая утверждает, что акции выпуска IPO являются более рискованными, значит, инвесторы в IPO будут требовать большую доходность (заниженные цены). Авторы оценивают и подтверждают теорию Рока [Rock (1986)] об обладании институтами частной (инсайдерской) информацией.

Российские исследователи также уделяли внимание феномену недооценки в своих работах. В работе "Эффективность ценообразования российских IPO" [Ивашковская И.В., 2008] анализируются результаты IPO, проведенные российскими компаниями в период 1996-2007г. и пути повышения их эффективности. Авторы подтверждают существование явления недооценки акций на данных IPO российских компаний и показывают, что объём размещения является ключевым фактором, позволяющим повысить эффективность ценообразования IPO. Также благоприятная конъюнктура фондового рынка накануне IPO позволяет эмитенту получить дополнительный доход в ходе IPO, не влияя на величину недооценки. В работе "Влияние асимметрии информации на недооценки IPO" [Акст Н.И.], тестируется гипотеза, утверждающая, что тем большую недооценку прогнозирует инвестор, чем более велика его заинтересованность в размещении, а значит, он раскрывает больше информации о своем предпочтении. В данной работе исследуется явление недооценки IPO российских банков в рамках концепции "ассиметрия информации", поскольку данная концепция основывается на механизме метод книги заявок. Как уже было отмечено, в настоящее время определение цены размещения в России проводится методом книги заявок (book-building), правила Московской биржи не разрешают использовать другие механизмы ценообразования IPO.

Таким образом, целесообразно более подробно рассмотреть модели, посвященные исследованию недооценки IPO с точки зрения ассиметрии информации.

2.2.2 Концепция "ассиметрия информации". Обзор основных моделей исследования недооценки IPO

Анализ исследований западной литературы, объясняющей феномен недооценки существованием ассиметрии информации, позволил выделить четыре основные модели недооценки IPO: модель "агент-принципал" [D. Baron (1982)], сигнальный подход [Ibbotson (1975)], модель "проклятье победителей" [K. Rock (1985)], модель выявления информации [L.Benveniste&P. Spindt (1989)]. Рассмотрим и проанализируем их.

Модель Агент-Принципал: D. Baron (1982). При проведении IPO комиссионные андеррайтера какой-либо организации, как правило, пропорциональны общему объёму вырученных средств. Поэтому, с одной стороны, андеррайтер более чем заинтересован в получении меньшей недооценки. С другой стороны, инвесторы выплачивают андеррайтеру компенсацию, в случае если наблюдается высокое значение недооценки, что приводит к потере средств компании-эмитента (Ljungqvist, 2006).

Барон и Хольмстром [Baron и Holmstrцm, 1980], [Baron,1982] в своих моделях предположили, что андеррайтер обладает более полной информацией о стоимости компании по сравнению с компанией-эмитентом. В рамках теории Барона [Baron, 1982] эмитент выбирает контракт для работы с андеррайтером, причем этот выбор зависит от степени асимметрии информации между андеррайтером и компанией. В условиях неопределенности и наличия ассиметрии информации наилучший с точки зрения эффективности контракт выглядит следующим образом: андеррайтер выплачивает эмитенту фиксированную сумму в обмен на акции, и уже на свое усмотрение устанавливает цену предложения акций и продает их на рынке. Однако такая схема не может быть осуществлена, поскольку у андеррайтера есть стимул недоплатить неинформированному эмитенту и заложить недооценку в стоимость акций, из-за чего возникает проблема неблагоприятного отбора. Оптимальный контракт в данных условиях подразумевает распределение риска между андеррайтером и компанией и компенсацию андеррайтеру за раскрытие своей информации и продажу акций по установленной им цене (Baron, 1982). Эмпирические тесты модели Агент-Принципал не привели к однозначному выводу о правомерности данной гипотезы.

Сигнальный подход: Ibbotson (1975). Основой данной модели является предположение о том, что эмитент обладает более полной информацией о своей стоимости, чем потенциальные инвесторы. Основоположником данного направления считается Ibbotson (1975), который выдвинул предположение о том, что так называемые фирмы высокого качества используют недооценку акций для того, чтобы отделить себя от фирм низкого качества. Поскольку фирмы низкого качества не обладают возможностью сымитировать такой сигнал, данный механизм выгодно использовать фирмам высокого качества, так как они могут позволить себе возместить потери от недооцененного IPO при вторичных размещениях или на вторичном рынке (Ljungqvist, 2006).

Сигнальный подход является одним из самых критикуемых, потому что недооценка IPO не является лучшим сигналом с точки зрения компании. Альтернативные сигналы, такие как выбор андеррайтера и/или аудитора с хорошей репутацией, или особая структура корпоративного управления, могут намного лучше сообщать инвесторам о качестве компании.

Модель "Проклятие победителей": K. Rock (1985). Наиболее цитируемой и известной моделью, объясняющей недооценку IPO, является модель Рока [K. Rock, 1985], которую также называют "проклятие победителей". В рамках данного подхода считается, что некоторые инвесторы обладают более полной информацией, чем другие инвесторы, андеррайтер и компания-эмитент. Данная теория была создана для того, чтобы дать объяснение недооценке IPO, проводимых методом фиксированной цены. Этот метод основан на установлении андеррайтером цены размещения до момента, когда инвесторы сделают свои заявки на покупку акций. Андеррайтер, при этом, не имеет права изменять цену предложения после получения заявок. Часто спрос на акции IPO в несколько раз превосходит их предложение. В таких случаях андеррайтер распределяет акций между инвесторами. Неинформированные инвесторы ожидают, что их спрос на недооцененные размещения вытеснят информированные инвесторы, но при переоценке размещений все акции достанутся только им, поскольку информированные инвесторы знают, что фундаментальная стоимость акций ниже цены предложения [Rock, 1985]. Таким образом, вероятность того, что неинформированные инвесторы могут приобрести недооцененные акции гораздо ниже вероятности приобретения переоцененных акций. Для гарантировния участия неинформированных инвесторов в IPO, андеррайтерам приходится продавать акции с дисконтом [Rock, 1985].

В соответствии с выводами Хэнли и Вильхельма [Hanley и Wilhelm, 1995], информированными инвесторами приобретается большая доля акций как в недооцененных, так и в переоцененных IPO. Это говорит о том, что они не используют свое информационное преимущество, что противоречит выводам модели Рока [Rock, 1985]. Эмпирическое исследование Хэнли и Вильхельма показало, что неинформированные инвесторы получают существенную прибыль от IPO - около 1.5% (для выборки из 38 IPO, проведенных в США), что также противоречит теории Рока.

Модель выявления информации: L. Benveniste и P. Spindt (1989). Согласно положениям данной модели, в случаях, когда некоторые инвесторы обладают информационным преимуществом, раскрытие ими информации должно способствовать повышению прибыльности андеррайтера. Использовать информацию, полученную от инвесторов, андеррайтер может только том случае, если он определяет цену размещения после размещения инвесторами своих заявок. Таким образом, данная модель исследует те публичные размещения, которые проводятся таким механизмом ценообразования IPO, как метод книги заявок.

Согласно методу книги заявок, андеррайтер пытается извлечь информацию о максимальной цене, которую инвесторы готовы дать за акции эмитента, а инвесторы не заинтересованы в раскрытии информации о готовности платить, поскольку это увеличит цену размещения. Следовательно, между сторонами возникает так называемая ассиметрия информации, которая снижает эффективность ценообразования IPO. Эмитент и андеррайтер стараются увеличить цену размещения, а инвесторы принимают усилия по ее снижению при заполнении книги заявок. Таким образом, впоследствии акции оказываются недооцененными [Benveniste&Spindt, (1989)].

Бенвенисте и Спиндт [Benveniste и Spindt (1989)] показали, что использование определенных механизмов, заставляющих инвесторов раскрывать свою частную информацию, позволяет снизить недооценку IPO, которая отрицательно влияет на объем получаемых компанией в момент размещения средств. Без создания этих механизмов у инвесторов нет стимулов правдиво раскрывать свою информацию, поскольку это приведет лишь к установлению высокой цены предложения акций [Benveniste&Spindt, 1989].

Авторы исследования так же показали, что в результате использования метода книги заявок возникает явление, которое получило название "феномен частичного приспособления" (рartial adjustment phenomenon). Андеррайтер не обладает полной информацией о намерениях инвесторов. Когда он получает от инвесторов информацию о том, что акции на самом деле высокого качества, то поднимает цену предложения до такого уровня, чтобы вознаградить инвесторов за раскрытую информацию, то есть лишь частично приспосабливает цену размещения под сформированный в книге заявок спрос [Benveniste&Spindt, 1989].

Исследования показывают, что феномен частичного приспособления повышает недооценку акций и значительно снижает эффективность IPO. Поскольку по правилам Московской биржи российским компаниям разрешено использовать в качестве механизма ценообразования только метод книги заявок, возникновение феномена частичного приспособления неизбежно.

Для того чтобы выявить феномен частичного приспособления, согласно модели выявления информации [Benveniste и Spindt, 1989], необходимо иметь данные о заявках, которые делали инвесторы в процессе построения книги, и об объемах размещения, которые были выкуплены этими инвесторами. Данная информация, как правило, закрыта. Однако Хенли [Hanley, 1993] обнаружил, что, чем ближе цена предложения к верхней границе ценового диапазона, заявленного андеррайтером, тем больше недооценка IPO. В своей работе для выявления существования феномена частичного приспособления он предложил изучать взаимосвязь двух показателей: недооценки IPO (IPO Underpricing) и индекса изменения цены размещения (price revision index), который представляет собой сравнение цены размещения с серединой ценового коридора.

Следующая глава данной работы будет посвящена анализу эффективности ценообразования IPO российских банков и выявлению недооценки по данным их публичных размещений.

Глава 3. Анализ эффективности ценообразования IPO российских банков: исследование недооценки IPO и выявление феномена частичного приспособления

В данной части работы проведен анализ процесса ценообразования IPO российских банков, исследование явления недооценки акций банков при первичном размещении, а так же выявление такого аспекта недооценки IPO, как феномен частичного приспособления.

Согласно анализу теоретического материала, явление недооценки IPO российских банков необходимо исследовать в рамках концепции "ассиметрия информации", поскольку данная концепция основывается на механизме "метод книги заявок" - единственном механизме ценообразования IPO в России.

Таким образом, в основу работы легла модель, разработанная Бенвенисте и Спинтдом [Benveniste&Spindt, 1989]: модель выявления информации.

Поскольку многая информация, необходимая для проведения исследования по этой модели закрыта, в работе будет использоваться модифицированная модель Бенвенисте и Спинтда [Benveniste и Spindt, 1989] с корректировками Хэнли [Hanley, 1993].

Для выявления существования феномена частичного приспособления на данных IPO российских банков будет изучаться взаимосвязь двух показателей: недооценки IPO (IPO Underpricing) и индекса изменения цены размещения (price revision index), который представляет собой сравнение цены размещения с серединой ценового коридора.

Таким образом, в данной части работы будут проверяться следующие гипотезы:

4. явление недооценки присутствует на результатах публичных размещений российских банков в период 2007-2014 гг.;

5. существование феномена частичного приспособления подтверждается на результатах публичных размещений российских банков в период 2007-2014 гг.;

6. российские банки подчиняются общим законам ценообразования IPO.

Безусловно, опыт банковских публичных размещений еще совсем небольшой, однако по имеющимся данным уже можно проводить анализ и оценку эффективности процесса ценообразования IPO российских банков. Полученные результаты будут необходимы для дальнейших исследований возможностей повышения эффективности ценообразования IPO российских банков.

3.1 Описание и источники данных

Для проведения анализа были собраны данные по общему числу проведенных публичных размещений российских банков и компаний за период 2007-2014 гг. Данные по компаниям были проанализированы с целью показать насколько сопоставимы результаты полученной недооценки банковских институтов и других компаний. Из них были отобраны 69 публичных размещений (57 компаний, в том числе банки), которые соответствуют следующим условиям: размещение должно быть открытым; размещение проведено на биржах ММВБ, РТС, NYSE, LSE, OMX, AIM, DeutscheBorse. Выбранный временной интервал объясняется тем, что на данных до 2007 года исследования по российским IPO уже проводились. Кроме того, именно в 2007 году были осуществлены первые полноценные публичные размещения акций российских банков.

Важно отметить, что основная часть размещений выборки (22%) пришлась на 2007 год - бум публичных размещений на российском фондовом рынке. Основные источники данных включают в себя проспекты эмиссии компаний эмитентов, различные интернет - ресурсы (PREQVECA, РБК QUOTE, Финам, IPO Congress, Offerings.ru), посвященные IPO, данные, предоставляемые биржами и другие информационные ресурсы.

3.2 Основные характеристики показателей эффективности ценообразования IPO

При сборе данных о биржевых ценах на размещаемые акции использовалось предположение об отсутствии арбитража: считалось, что котировки акций одной компании на разных биржах совпадают. Из собранных данных были получены следующие переменные, необходимые для статистического анализа процесса ценообразования IPO российских банков:



3.3 Анализ эффективности ценообразования IPO российских банков

В Таблицах 5 и 6 представлена описательная статистика переменных по данным публичных размещений российских компаний и банков в период 2007-2014 гг. Информация о ценообразовании (цена размещения, цена закрытия первого дня торгов, ценовой диапазон), а так же значения искомых переменных по каждой компании представлены в Приложении 1. Аналогичная информация отдельно по российским банкам представлена в Приложении 2. Важно отметить, что в исследовании использовались данные не только по IPO, а так же по SPO российских компаний с целью проследить изменение недооценки публичных размещений.

Таблица 5.

Описательная статистика переменных по данным публичных размещений российских компаний, в том числе российских банков (2007-2014 гг.)

Переменная	Mean	Median	Min	Max	Std. Dev.
UN (IPO Underpricing)	5,4%	3,98%	-17,56%	45,83%	11,54%
DEVIA	50,97%	50,00%	-100,00%	133,33%	42,52%
PRI	0,1717%	0,0%	-33,3333%	21,7391%	9,39%

Источник: расчеты автора на основе данных публичных размещений российских компаний (в т.ч. банков)

Таблица 6.

Описательная статистика переменных по данным публичных размещений российских банков (2007-2014 гг.)

Переменная	Mean	Median	Min	Max	Std. Dev.
UN (IPO Underpricing)	2,91%	1,67%	-6,13%	10,57%	4,91%
DEVIA	74,53%	76,92%	33,33%	100,00%	21,50%
PRI	4,8681%	3,4%	-3,8462%	13,6364%	5,12%

Источник: расчеты автора на основе данных публичных размещений российских банков

Из Таблицы 5 видно, что средняя недооценка публичных размещений по всей выборке за период 2007-2014 гг. составляет 5,4%, что соответствует специфике средней российской недооценки IPO (результаты недооценки IPO российских компаний, полученные в предыдущих исследованиях, составляют 4,98% и 5,26%). На общих данных публичных размещений наблюдается сильная разница между максимальным и минимальным значениями недооценки (-17,56 и 45,83%), что говорит о случаях серьезных отклонений от фундаментальной стоимости акций при IPO/SPO компаний. Это подтверждает высокое значение волатильности показателя недооценки, которое составляет 11,54%.

Средняя недооценка публичных размещений российских банков за указанный период составляет 2,91% (Таблица 6), что говорит о более высоком качестве размещений банков в сравнении с компаниями. Однако если не брать в расчет данные по вторичным размещениям, при которых недооценка ниже, то среднее значение недооценки получится 4,03%. Максимальная недооценка среди российских банков составляет 10,57% (IPO ВТБ). При этом IPO ВТБ считается одним из самых успешных банковских IPO, с учетом недооценки доля размещения составила 25% от величины капитала (Таблица 7), а это значит, что потенциально банк мог привлечь гораздо больше средств, необходимых для его капитализации. Большим спросом среди инвесторов так же пользовались акции таких банков, как Сбербанк России и Тинькофф Кредитные Системы. Однако недооценка IPO Сбербанка составила 6,5% при доле привлечения 13,06%, а недооценка ТКС Банка составила 7,43% при доле привлечения 33,96% от капитала. Данные банки так же не смогли привлечь потенциально возможные ресурсы, хотя в СМИ сообщалось о невероятном успехе их публичных размещений.

Таблица 7

Данные по IPO российских банков

	Доля привлеченных средств, % от капитала	Недооценка IPO (IPO Underpricing) ,%
Банк Возрождение	13,8	5,2
Банк Санкт Петербург	18	1,3
ВТБ	25	10,57
Сбербанк России	13,06	6,5
Банк Москвы	5,4	-6,04
Банк ФК "Открытие" (бывш. НОМОС Банк)	20	3,15
ТКС Банк	33,96	7,43

Источник: данные проспектов эмиссий банков, недооценка IPO - расчеты автора на основе данных публичных размещений банков

Минимальное значение недооценки (максимальная величина переоценки) составляет - 9,8% (Банк Москвы), которое говорит о том, что в отношении данного банка андеррайтеры и инвесторы при заполнении книги заявок оказались слишком оптимистичными или же был выбран неблагоприятный момент, при котором после публичного размещения котировки акций упали в своей цене. Волатильность показателя недооценки по банковской выборке составила 4,91%, что гораздо ниже аналогичного показателя по всей выборке.

Сравнение цены размещения (предложения) с минимальной границей ценового диапазона показывает переменная DEVIA. Среднее отклонение цены размещения от минимальной границы ценового диапазона по общим данным российских компаний и банков составляет 50,97% (Таблица 5). Среднее значение отклонения цены размещения от минимальной границы ценового диапазона у российских банков составляет 74,53% (Таблица 6), что выше аналогичного показателя всей выборки. Это свидетельствует о том, что зачастую публичные размещения российских банков проходили близко к верхней границе установленного ценового диапазона, чего не скажешь о публичных размещениях компаний.

Максимальное отклонение показателя DEVIA по совокупной выборке составило 133,33%, минимальное значение показателя равно - 100% (Таблица 5). Максимальное значение показателя по банкам составило 100%, минимальное равно 33,33% (Таблица 6). Видно, что банки в отличие от компаний размещались внутри границ ценового диапазона или по верхней границе - показатель более высокого качества ценообразования размещений банков. По верхней границе диапазона (DEVIA=100%) прошли размещения Сбербанка России и Банка ТКС, причем в этих случаях так же наблюдается недооценка. Недооценка IPO Сбербанка России составила 6,57%, недооценка ТКС Банка составила 7,43%. Это значит, что банки недополучили средства даже при оптимистичных прогнозах, очевидно, что в заявленный ценовой диапазон была заложена недооценка. Очень близко к верхней границе диапазона находились цены размещения у ВТБ (DEVIA= 90,91% при IPO, 85,64%, 94,2% при SPO). Минимальное отклонение от минимальной границы диапазона было у банка Возрождение и составляет 33,33%, но при этом наблюдается достаточно высокое значение недооценки IPO (5,2%), что говорит о том, что, вероятно, андеррайтеры были слишком консервативны в отношении данного банка. Волатильность показателя DEVIA для банков составляет 21,5%, что в два раза меньше аналогичного показателя для всей выборки.

Сравнение цены размещения с серединой ценового диапазона показывает переменная PRI (индекс изменения цены размещения). Полученные результаты по совокупной выборке говорят о том, что в среднем цена размещения акций при публичных размещениях не сильно отклонялась от середины ценового диапазона (среднее значение показателя PRI= 0,1717%, Таблица 5). Для банков среднее значение PRI, напротив, составило 4,8681% (Таблица 2). Достаточно большие значения показателя получились при размещениях ВТБ (PRI=9,28%, 7,36%), Сбербанка России (PRI=6,9%), ТКС Банка (PRI=11,11%). Ни один банк не разместился по цене, равной середине ценового диапазона, в каждом случае наблюдается отклонение в ту или иную сторону, в основном в сторону верхней границы. Минимальные значения показателя, а значит отклонение цены размещения в сторону нижней границы, получилось у двух банков: Банк Возрождение и Банк Санкт Петербург. Волатильность переменной по совокупной выборке составила 9,39%, по банкам - 5,12%.

Важно отметить, что полученные результаты в целом сопоставимы с результатами исследований, проводимых на более раннем отрезке времени. На данных за период 1996-2007 установлено: среднее значение FDU=5,26% (волатильность 9,52%), среднее значение DEVIA=55,32% (волатильность 51,91%), среднее значение PRI=-0,83% (волатильность 10,4%).

В Таблице 8 представлена описательная статистика средних показателей публичных размещений российских компаний и банков в период с 2007 до 2014 гг. с точки зрения отношения цены размещения с заявленным ценовым диапазоном (в скобках представлены медианы). Как уже было сказано ранее, итоговая цена размещения акций может входить в ценовой диапазон, а может выходить за его пределы. Успешным считается такое размещение, когда изначально установлен справедливый ценовой диапазон, а цена размещения проходит по верхней границе диапазона.

Данные таблицы подтверждают, что среди компаний есть размещения, выходящие за пределы ценового коридора.

Согласно исследованию [Hanley, K., 1993], широкий ценовой коридор, как правило, сигнализирует инвесторам о том, что андеррайтер не уверен в своих оценках компании. Таким образом, большая неопределенность со стороны андеррайтеров увеличивает недооценку. По данным таблицы, высокие значения недооценки акций наблюдаются как раз при самых высоких значениях ширины ценового коридора (например, WPR = 7,15 USD; UN = 12,84%).

Изменения цены размещения обычно сопровождаются изменением количества предлагаемых акций и, соответственно, изменением объема привлеченных средств. Размещения, при которых цена предложения входит в ценовой диапазон и близка к верхней границе либо равна ей, отличаются более высокой фактической ценой размещения и более высокой выручкой. Данный факт так же подтверждается полученными результатами, при размещении по верхней границе установленного диапазона в среднем фактическая цена размещения составляет 396,8 USD, а объем привлеченных средств - 2,8 млрд USD.

Таблица 8

Средние статистические показатели публичных размещений российских компаний, в том числе российских банков (2007-2014 гг.) относительно заявленного ценового диапазона

	Все IPO	Цена размещения ниже ценового диапазона	Цена размещения внутри ценового диапазона	Цена размещения выше ценового диапазона
			Нижняя граница диапазона	Внутри диапазона	Верхняя граница диапазона
% от общего числа IPO		3,57	12,50	64,29	14,29	5,36
Ширина ценового диапазона (WPR), USD	3,6	4	1,28	3,23	7,15	3
	[2]	[4]	[0,33]	[2]	[2]	[3]
Ширина ценового диапазона (WPR), %	24,5	4,2	25,2	25,8	23,4	30
	[25]	[4,2]	[25]	[26]	[22]	[30]
Ожидаемая цена размещения (Pe), USD	73,42	95,5	5,27	19,9	348,53	11,5
	[11,7]	[95,5]	[6,9]	[12,7]	[15,75]	[11,5]
Фактическая цена размещения (Po), USD	80,6	80	4,84	19,8	396,8	14
	[12,6]	[80]	[6]	[13,25]	[17,5]	[14]
Значение недооценки, IPO Underpricing, %	7,61	0,41	5,94	6,37	12,84	4,29
Объем привлечения при IPO (V_IPO), млрд USD	0,86	0,07	0,82	0,88	2,8	1,4

Источник: расчеты автора на основе данных публичных размещений российских компаний (в т.ч. банков)

Кроме того, по данным таблицы видно, что при размещениях, прошедших по верхней границе ценового диапазона, фактическая цена превышает ожидаемую цену размещения (Pe = 348,53, Po = 396,8 USD), что подтверждает успешность данных IPO. Однако именно такие размещения показали наибольшую недооценку (UN = 12,84%). То есть цена закрытия первого дня торгов оказывалась еще выше фактической цены размещения в среднем на 12,84%. Более того, наблюдается увеличение недооценки акций по мере приближения к верхней границе ценового диапазона. Такое явление обнаружил Хэнли в своей работе, посвященной исследованию американский IPO в период 1983 - 1987 гг.

Таблица 9

Средние статистические показатели публичных размещений российских банков (2007-2014 гг.) относительно заявленного ценового диапазона

	Все размещения	Цена размещения ниже ценового диапазона	Цена размещения внутри ценового диапазона	Цена размещения выше ценового диапазона
			Нижняя граница диапазона	Внутри диапазона	Верхняя граница диапазона
% от общего числа		0,00	0,00	57,14	42,86	0,00
Ширина ценового диапазона, USD	8,5			3,87	14,5
	[4]			[0,72]	[3,5]
Ширина ценового диапазона,%	16,5			15,88	17,3
	[15,6]			[13,31]	[25]
Ожидаемая цена размещения, USD	452			37,1	1005
	[34,5]			[42,2]	[15,75]
Фактическая цена размещения, USD	513			37,7	1146,8
	[35]			[43,1]	[17,5]
Значение недооценки, IPO Underpricing, %	4,02			0,9	8,18
Объем привлечения при IPO (V_IPO), млрд USD	2,9			0,48	6,4

Источник: расчеты автора на основе данных публичных размещений российских банков

В Таблице 9 представлена описательная статистика средних показателей публичных размещений относительно заявленного ценового диапазона российских банков в период 2007-2014 гг.

Данные таблицы подтверждают сказанное ранее о том, что размещения российских банков проходили только внутри границ ценового коридора или по его верхней границе.

Показатель ширины ценового диапазона свидетельствует о более качественном процессе ценообразования и выборе цены размещения банков. В абсолютном значении ширина ценового диапазона банков больше в сравнении с данными по совокупной выборке, где большую часть составляют компании. Так, размещения, которые прошли внутри ценового коридора по совокупным данным характеризуются такой шириной диапазона, как 3,23 USD; по банкам аналогичный показатель составляет 3,87 USD. Однако в процентом выражении ширина ценового диапазона, относительно минимальной границы, у банков значительно меньше и составляет 15,9%, тогда как по совокупной выборке 25,8%. По размещениям, прошедшим по верхней границе коридора, а так же по всем размещениям в целом наблюдается аналогичная закономерность. Это означает, что банки устанавливали более справедливый диапазон цен в процессе организации IPO и были более уверены в своих оценках будущего размещения акций.

По данным IPO банков так же наблюдается превышение фактической цены над ожидаемой ценой размещения. Например, при IPO, которые прошли по верхней границе ценового диапазона, средняя ожидаемая цена размещения составила 1005 USD тогда, как фактическая - 1146,8 USD. Данный факт говорит об успешности банковских размещений, однако по мере приближения к верхней границе ценного коридора так же наблюдается увеличение недооценки акций банков. Средняя недооценка IPO банков, прошедших по верхней границе заявленного диапазона, составила 8,18%, а средний объем привлечения при IPO - 6,4 млрд USD.

Получившиеся результаты по ценообразованию IPO банков так же подтверждают, что цена закрытия первого дня торгов превышала фактическую цену размещения в среднем на 0,9% (размещения внутри ценового коридора) и 8,18% (размещения по верхней границе ценового коридора).

Таким образом, при более качественном ценообразовании первичного публичного размещения акций и достаточно высоком спросе со стороны инвесторов российские банки столкнулись с недооценкой акций и не смогли привлечь максимально большой объем средств, необходимых для их капитализации.

На рисунке 2 представлена гистограмма, показывающая величину недооценки по российским компаниям за период 2007-2014 гг. Заметим, что наибольшие значения недооценки пришлись в основном на период 2008 - 2010 гг. в период нестабильной экономики с резкими конъюнктурными колебаниями рынка.



Рисунок 2. Недооценка российских компаний в период 2007-2014 гг. (в процентах)

Всего 17 из 69 размещений оказались переоцененными, в основном мы наблюдаем именно недооценку акций. Среди переоцененных фирм только один банк, только одно банковское IPO переоценено - IPO Банка Москвы. Кроме того, из гистограммы можно заметить, что недооценка вторичного размещения, как правило, меньше недооценки первичного размещения (за исключением Банка ФК "Открытие" (бывш. НОМОС Банк) и компании Синергия), что согласуется с другими исследованиями [Ellul&Pagano, 2006].

На рисунке 3 представлена гистограмма значений недооценки публичного размещения акций российских банков за период 2007-2014 гг. Любопытно, что практически самые большие значения недооценки пришлись на первые IPO: Сбербанка России и ВТБ (за исключением ТКС Банка). Таким образом, можно выдвинуть предположение, что банки учатся на своих ошибках и стараются не допускать таких больших отклонений от фундаментальной стоимости компании. При последующих публичных размещениях недооценка акций была меньшей по значению, но, тем не менее, присутствовала.

Рисунок 3. Недооценка российских банков в период 2007-2014 гг. (в процентах)

Согласно полученным результатам, мы видим, что российские банки тоже сталкиваются с проблемой недооценки акций при публичных размещениях на рынке ценных бумаг. Несмотря на то, что показатели ценообразования банков менее волатильны по сравнению с показателями компаний, цена закрытия первого дня торгов на акции банков все равно, как правило, выше цены предложения. То есть несмотря на то, что эмитенты и организаторы рапортуют об успешном размещении вблизи верхней ценовой границы, реальный выявленный в процессе Road-show спрос на акции компании позволяет установить справедливую цену значительно выше.

Данная проблема является достаточно серьезной, поскольку именно недооценка акций при публичном размещении значительно снижает ресурсную базу развития банка. А это особенно актуально в условиях давления на банковский капитал со стороны новых стандартов банковской деятельности и ограниченности внутренних источников капитализации российских банков.

В теоретической части работы неоднократно упоминалось о феномене частичного приспособления, который может быть причиной недооценки и значительно снижает эффективность проводимого публичного размещения. Поскольку в России ценообразование при IPO/SPO проходит методом книги заявок, то, согласно многочисленным исследованиям, неизбежно должен возникать феномен частичного приспособления. Напомним, что данный феномен заключается в следующем: чем более высоко инвесторы оценивают компанию и сообщают о своих оценках андеррайтеру, тем выше значение недооценки. Таким образом, исследуется взаимосвязь недооценки и индекса изменения цены размещения, составляющих суть феномена частичного приспособления.

С целью проверить правомерность данной гипотезы (чем выше цена размещения по сравнению с серединой ценового диапазона, тем выше недооценка IPO) была построена простая линейная регрессия, предложенная в исследовании [Hanley, K., 1993]: зависимость величины недооценки и отклонения цены размещения от середины ценового диапазона на данных публичных размещений российских банков в период 2007-2014 гг. Данные по вторичным размещениям были исключены, поскольку специфика феномена частичного приспособления характерна в большей степени для первичного размещения.

Регрессия имеет следующий вид:

Underpricing = a + b * Price Revision Index.

Зависимость была построена в программном пакете SPSS PC+.

Таблица 10

Model Summary
Model	R	R Square	Adjusted R Square	Std. Error of the Estimate
dimension0	1	,439a	,193	,103	,0438213
a. Predictors: (Constant) PRI

Таблица 11

ANOVAb
Model	Sum of Squares	Df	Mean Square	F	Sig.
1	Regression	,004	1	,004	5,152	,176a
	Residual	,017	9	,002
	Total	,021	10
a. Predictors: (Constant) PRI
b. Dependent Variable: IPO_Underpricing

Таблица 12

Coefficientsa
Model	Unstandardized Coefficients	Standardized Coefficients	t	Sig.
	B	Std. Error	Beta
1	(Constant)	,016	,020		,794	,448
	PRI	,411	,280	,439	1,467	,176
a. Dependent Variable: IPO_Underpricing

Уравнение регрессии (эмпирическое уравнение регрессии): y = 0.4086 x + 0.01622.

Коэффициент регрессии b = 0.41 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения Y) с повышением или понижением величины фактора X на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу Y повышается в среднем на 0.41. Из Таблицы 12 видно, что коэффициент при индексе изменения цены размещения равен 0,411. Это означает, что при росте индекса на 1% недооценка в среднем увеличивается на 0,411%. В этом и заключается частичность приспособления.

Коэффициент a = 0.0162 формально показывает прогнозируемый уровень у, но только в том случае, если х=0 находится близко с выборочными значениями. Среднее значение недооценки при индексе изменения цены размещения, равном 0, составляет 0,016.

О качестве регрессии говорит статистическая зависимость F-статистики (Таблица 11) на уровне 5% (тест Фишера). 5,152 превышает значение показателя F-статистики (5,12) (Fфакт < F*) для данного численного значения выборки, что свидетельствует в пользу принятия гипотезы о существовании взаимосвязи исследуемых переменных - наличие линейной стохастической зависимости между откликом (зависимой переменной) и предиктором (независимой переменной), коэффициент детерминации статистически значим. Найденная оценка уравнения регрессии статистически надежна, однако находится практически на пограничном уровне.

Показатель R - квадрат составил 19,3%, значит, модель объясняет 19,3% дисперсии результативного признака. Коэффициент корреляции между исследуемыми показателями составил 0,439, что говорит о наличии положительной зависимости между недооценкой и индексом изменения цены размещения (связь умеренная и прямая), а значит, о присутствии феномена частичного приспособления на данных по IPO российских банков.



Рисунок 4. Диаграмма рассеяния. Зависимость переменных PRI и IPO Underpricing

На диаграмме рассеяния (Рисунок 4) графически изображена зависимость между исследуемыми показателями, из которой так же видно, что зависимость присутствует. Из данного рисунка видно, что чем выше цена размещения акций российских банков по сравнению с серединой ценового диапазона, тем выше величина недооценки.

Для сравнения и подтверждения справедливости полученных результатов приведем результаты, полученные при оценке регрессии, характеризующей феномен частичного приспособления на данных IPO российских компаний в период с 1996 г. по I кв. 2007 г. [Ивашковская И.В., Харламов Л.С., 2007]. Коэффициент при индексе изменения цены размещения составил 0,5, коэффициент детерминации (R-квадрат) составил 23%. Авторы работы подтвердили существование линейной зависимости между двумя исследуемыми переменными, а значит, существование феномена частичного приспособления на публичных размещениях российских компаний в тот период времени.

Таким образом, в данной работе так же подтверждается зависимость, то есть недооценка публичных размещений российских банков действительно определяется феноменом частичного приспособления. Однако она так же может определяться и другими различными факторами.

В качестве выводов можно обозначить следующее.

1) На данных по публичным размещениям российских банков в период 2007-2014 гг. действительно присутствует недооценка акций, средняя величина которой составляет 2,91% (а по первичным публичным размещениям 4,03%). Данное явление представляет собой реальную угрозу для IPO банков как источника привлечения долгосрочных ресурсов и капитализации всего банковского сектора. Полученный результат открывает перед нами возможности для дальнейшего изучения факторов, влияющих на данную недооценку и поиска способов ее снижения для банков.

2) Кроме того, на исследуемых данных за аналогичный период подтверждается существование феномена частичного приспособления, который неизбежно возникает при использовании метода книги заявок: полученная зависимость на банковском секторе показала, что недооценка действительно коррелирует с индексом изменения цены размещения (PRI). Это значит, что основной причиной высоких значений недооценки акций российских банков является механизм определения цены размещения: при заполнении книги заявок на акции банка андеррайтер лишь частично приспосабливает цену размещения к сформированному инвесторами спросу, который, как правило, ниже реального. Таким образом, открывается возможность для изучения механизмов, заставляющих инвесторов раскрывать частную информацию, что необходимо для смягчения феномена частичного приспособления и снижения недооценки акций российских банков при публичных размещениях.

Следовательно, предоставляется возможность дальнейшего изучения влияния различных факторов на величину недооценки и индекса изменения цены размещения, составляющих суть феномена частичного приспособления. Этому будет посвящено продолжение данного исследования, перед которым будут поставлены следующие задачи:

1. изучение возможностей смягчения феномена частичного приспособления: выявление факторов, оказывающих одновременно положительное влияние на индекс цены размещения и отрицательное влияние на недооценку IPO;

2. изучение возможности получения эмитентом (российским банком) дополнительного дохода без ухудшения эффективности ценообразования IPO: изучение факторов, оказывающих положительное влияние на индекс цены размещения и при этом никак не влияющих на величину недооценки.

Глава 4. Исследование механизмов повышения эффективности ценообразования IPO российских банков

В данной части работы на основании полученных статистических данных построена эконометрическая модель, изучающая факторы влияния на недооценку акций российских банков индекс изменения цены размещения, а так же поиск способов повышения эффективности ценообразования IPO.

4.1 Описание эконометрической модели. Факторы, влияющие на недооценку IPO и индекс изменения цены размещения

Для изучения возможности смягчения феномена частичного приспособления и получения банком дополнительного дохода необходимо построить модель с выделением факторов, которые могут оказывать то или иное влияние на недооценку IPO и индекс изменения цены размещения.

В модели будут использованы и проанализированы следующие зависимые и независимые переменные.



В данном исследовании использовались линейные регрессии, оцененные методом наименьших квадратов, при построении факторных моделей. Все регрессии оценивались в программном пакете EViews5. Факторные модели с одними и теми же регрессорами строились поочередно для переменных PRI (индекса изменения цены размещения) и IPO Underpricing (недооценки IPO). При построении всех регрессий стандартные ошибки данных регрессий корректировались для нейтрализации возможной гетероскедастичности методом Уайта.

4.2 Результаты эмпирического исследования

Способы повышения эффективности ценообразования IPO российских банков

В эконометрической модели будут использованы данные по IPO российских банков и российских компаний за период 2007-2014 гг. Данные по IPO компаний будут включены в выборку по причине небольшого размера выборки по банкам. В более ранних исследованиях публичных размещений российских компаний все организации, относящиеся к финансовой сфере, из выборки исключались по причине несоответствия общим законам ценообразования при IPO. Однако мы в данной работе показали, что ценообразование IPO российских банков не отличается от аналогичного процесса российских компаний. Более того, результаты анализа явления недооценки российских банков сопоставимы с результатами недооценки компаний.

Но прежде чем строить указанные регрессии и совмещать в одной выборке данные по IPO банков и компаний, необходимо выяснить, правомерно ли такое совмещение данных. Проверка будет осуществляться с помощью эконометрического метода - теста Чоу - процедуры проверки стабильности параметров регрессионной модели, наличия структурных сдвигов в выборке. Данный тест проверяет неоднородность выборки в контексте регрессионной модели. Нулевая гипотеза (Но) критерия Чоу заключается в том, что структура стабильна, и разбиение на две модели не будет способствовать лучшему прогнозированию.

Для проведения теста Чоу необходимо было ввести фиктивную переменную zzz. При значении zzz=1, мы предполагаем банк, при zzz=0 - компанию. Тест Чоу так же должен проводиться на обеих регрессиях.

Сначала построим первую регрессию на совокупных данных по IPO банков и компаний с зависимой переменной UN (IPO Underpricing).

Таблица 13

Результаты регрессии: влияние выбранных факторов на Недооценку IPO

ls UN c WPR AIE DEVIA RTS15 log(CAP) OVER LM1 LM2

Dependent Variable: UN
Method: Least Squares
Sample: 1 56
Included observations: 56
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	0.513332	0.261920	1.959881	0.0557
WPR	0.011851	0.196009	0.060463	0.0520
AIE	-1.826111	1.51E-11	1.205605	0.0338
DEVIA	0.006407	0.033717	0.190028	0.5501
RTS15	0.039596	0.373970	0.105880	0.6161
LOG(CAP)	-0.073090	0.012260	-1.883424	0.0356
OVER	0.068156	0.039395	1.730063	0.0499
LM1	0.019118	0.057119	0.334712	0.7394
LM2	-0.046665	0.057101	-0.817232	0.0418
R-squared	0.756554	Mean dependent var	0.076053
Adjusted R-squared	0.674072	S.D. dependent var	0.134502
S.E. of regression	0.135445	Akaike info criterion	-1.044029
Sum squared resid	0.898926	Schwarz criterion	-0.790860
Log likelihood	36.23281	Hannan-Quinn criter.	-0.945876
F-statistic	0.872796	Durbin-Watson stat	1.842513
Prob(F-statistic)	0.000684

Далее проведем тест Чоу для первой регрессии.

Таблица 14

Результаты теста Чоу для первой регрессии

sort(zzz)

Chow Breakpoint Test: 50
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Varying regressors: All equation variables
Equation Sample: 1 56
F-statistic	0.391507		Prob. F(7,42)
Log likelihood ratio	3.539797		Prob. Chi-Square(7)
Wald Statistic	2.740552		Prob. Chi-Square(7)	0.9021

Результаты теста Чоу для первой регрессии с зависимой переменной UN свидетельствуют о том, что нельзя отклонить нулевую гипотезу. Уровни значимости Probability F, Probability Chi-Square получились больше критического значения, равного 0,05. Значит, модель характеризуется наличием структурной стабильности, и разбиение модели на две самостоятельных модели не улучшит результат исследования. Можно проводить анализ факторов по результатам регрессии совокупной выборки с зависимой переменной UN. Полученные в результате исследования показатели будут актуальны для российских банков и позволят сделать справедливые выводы о возможностях повышения эффективности банковских IPO.