Более того, в некоторых компаниях не раскрывалась информация о количестве работников компании, составе директоров и показателей, необходимых для расчета делового риска. Поэтому при проведении эмпирического анализа выборка может несколько сократиться.

Тем не менее, данные ограничения приводят к более сбалансированной выборке, которая, в конечном счете, позволит нам получить наиболее репрезентативные результаты.

Итак, прежде чем перейти непосредственно к проведению эмпирического анализа взаимозависимости различных показателей с инвестиционными решениями компании, рассмотрим распределение исследуемых переменных и их описательные статистики.

Первым делом стоит очистить нашу выборку от возможных выбросов для того, чтобы сделать ее более однородной. В приложении 2 можно увидеть график box-plot всех предположительно включамых в исследование переменных. После удаления явных аутлайеров, наша выборка сократилась до 1310 наблюдений. В таблице 1 представлено описание всех рассматриваемых переменных.

Таблица 1

Описание переменных

Название переменной	Обозначение в модели	Источник и способ расчета
Вложения в основной капитал за прошлый период, в млн. дол.	Capex (t-1)	Лаговая переменная зависимой переменной. Данные для расчета были взяты из баланса.
Предпринимательский риск	busrisk	Business risk = standard deviation (Revenuet - Revenuet-1) / mean (Revenue). Данные для расчета данного показателя были взяты из баланса
Денежный поток, в млн. дол.	cfo	Данный показатель был взят из баланса, в котором он обозначается как net cash flow from operating activities
Дивиденды, в млн. дол.	dividends	Данный показатель был взят из баланса, в котором он обозначается как dividends paid
Дивиденды (бинарная переменная)	d1	Показатель, характеризующий факт выплаты дивидендов компанией: 1-платит дивиденды, 0-не платит
Доля государства во владении акциями, в процентах	govshare	Данный показатель был взят из годовой отчетности компании
Финансовый рычаг	leverage	Financial leverage=total debt/equity
Чистая прибыль для акционеров, в млн. дол.	profit	Данный показатель был взят из баланса, в котором он обозначается как net profit to shareholders.
Возраст компании (бинарная переменная)	d2	Период действия компании: 50-100лет - 1, нет - 0
Возраст компании (бинарная переменная)	d3	Период действия компании: >100 лет - 1, нет - 0
Совет директоров	board	Состав совета директоров был найден в годовых отчетах предприятий
Независимые директора	independent	Количество независимых директоров в составе совета директоров. Данная информация представлена в годовых отчетах

В приложении 3 можно найти распределение всех анализируемых показателей. Как мы можем увидеть, ни одна переменная не имеет нормальное распределение. Однако показатели количества директоров в совете директоров и количества независимых директоров имеют распределение близкое к нормальному. Такое распределение переменных можно объяснить небольшим размером выборки. Более того, ни один показатель не характеризуется однородностью исходя из коэффициентов вариации, представленных в таблице 2.

Поскольку в настоящей работе будут анализироваться различные финансовые показатели и показатели корпоративного управления в качестве детерминантов инвестиционных решений фирмы, стоит уделить большее внимание их описательным статистикам, которые представлены в таблице 2.

Таблица 2

Описательные статистики переменных

Переменная	Среднее	Медиана	Максимум	Минимум	Jarque-Bera	Коэффициент вариации, %
Capex	5132,691	185,780	311744,000	0,000	315983,800	531,148
CFO	4826,313	131,643	348534,000	-51592,500	323993,900	595,703
Busrisk	0,205	0,115	4,243	0,000	118288,300	167,018
Directors	7,978	8,000	23,000	2,000	909,421	40,589
Govshare	0,033	0,000	0,993	0,000	28332,880	464,935
Independent	3,633	3,000	12,000	0,000	138,309	54,119
Dividends	1186,298	20,212	100481,300	0,000	541941,400	546,102
Leverage	149,352	38,333	47893,760	-4041,864	23916009,000	1074,871
Profit	3590,645	129,600	197240,000	-23585,000	180289,800	491,974
Div	0,656	-	-	-	-	-
Age2	0,223	-	-	-	-	-
Age3	0,053	-	-	-	-	-
Ind2	0,181	-	-	-	-	-
Ind3	0,072	-	-	-	-	-
Ind4	0,172	-	-	-	-	-

Так, коэффициент капитальных затрат CAPEX, характеризующий инвестиционные решения компании, варьируется от 0 до 311744 а его среднее равно 5132,7. Показатель денежных потоков CFO имеет более широкую область распределения: от -51592,5 до 348534. Среднее значение данного коэффициента достигает значения 4826,3.

Показатели, связанные с корпоративным управлением, в свою очередь, имеют распределения, близкие к нормальному. Это можно объяснить тем фактом, что их среднее значение близко к медиане. Так, среднее и медиана показателя предпринимательского риска равны 0,205 и 0,115 соответственно, количества директоров в составе совета директоров - 7,9 и 8, доли государства во владении акциями компании - 0,033 и 0, а количества независимых директоров - 3,6 и 3.

Показатель суммы выплаченных дивидендов принимает значения от 0 до 100481,3, а его среднее значение составляет 1187. Финансовые показатели, характеризующие финансовый рычаг и прибыль фирмы, принимают как отрицательные, так и положительные значения. Данные коэффициенты варьируются от -4041,8 до 47893,7 и от -23585 до 197240 соответственно. Их средние значения равны 149,4 и 3590,6 соответственно.

Поскольку показатель, характеризующий факт выплаты дивидендов, а также переменные возраста компании и отрасли ее деятельности являются бинарными переменными, единственной характеристикой, которая имеет экономический смысл, является среднее значение. Так, основываясь на средних значениях данных переменных, примерно 65% анализируемых компаний выплачивали дивиденды в течение рассматриваемого периода. 22% компаний действовали в течение 50-100 лет, а около5% компании - возрастом более 100 лет. Что касается отраслевого фактора, то в анализируемой выборке около 18% компаний занимаются в нефтегазовой отрасли, 17% - добычей полезных ископаемых и лишь 7% - сельским хозяйством.

Стоит отметить, что контрольные переменные, характеризующие возраст, а также отраслевую принадлежность компании, включены в исследование с целью сокращения ошибки регрессионного анализа, что приведет к более достоверным результатам.



4. Описание результатов

Прежде чем перейти непосредственно к эмпирическому анализу с помощью построения регрессий необходимо построить корреляционную матрицу. Данная техника позволит нам исключить переменные, тесно взаимодействующие с другими показателями. Более того, коэффициенты корреляции примерно покажут характер взаимосвязей рассматриваемых факторов.

Корреляционная матрица (Таблица3) показала, что существует достаточно сильная корреляция между такими показателями, как cfo и dividends, cfo и profit,dividends и profit. Поскольку показатель денежных потоков играет значительную роль в формировании инвестиционной политики компании, было решено удалить два других показателя, а именно dividends и profit с целью устранения проблемы мультиколлинеарности и получения более состоятельных оценок.

Таблица 3

Корреляционная матрица

	Capex	Busrisk	CFO	Dividends	Govshare	Independent	Leverage	Profit	Directors
Capex	1,000
Busrisk	-0,043	1,000
CFO	0,846***	-0,038	1,000
Dividens	0,781***	-0,046	0,856***	1,000
Govshare	0,260***	-0,053*	0,248***	0,403***	1,000
Independent	0,181***	-0,118***	0,152***	0,200***	0,206***	1,000
Leverage	-0,007	0,006	-0,016	-0,012	-0,009	-0,052*	1,000
Profit	0,784***	-0,049*	0,891***	0,871***	0,403***	0,222***	-0,021	1,000
Directors	0,176***	-0,159***	0,197***	0,218***	0,243***	0,394***	-0,030	0,235***	1,000

*** -значимость на 1% уровне;

** -значимость на 5% уровне;

* -значимость на 10% уровне

Согласно результатам корреляционной матрицы, все рассматриваемые показатели кроме делового риска и финансового рычага положительно связаны (на 1% уровне) с показателем капитальных затрат. Результаты корреляционной матрицы противоречат некоторым поставленным гипотезам. Так, например, согласно коэффициенту корреляции, показатель предпринимательского риска не оказывает значимого влияния на инвестиционные решения компании. Тот же самый вывод можно сделать относительно взаимосвязи между показателями финансового рычага и капитальных затрат. Данный результат кажется не совсем логичным, поскольку соотношение заемных и собственных средств в некоторой степени влияют на возможности компании использовать свободные денежные средства в целях инвестирования. Тем не менее, невозможно делать окончательные выводы, основываясь лишь на коэффициентах корреляции. Именно поэтому стоит перейти непосредственно к построению регрессионных моделей.

В первую очередь, стоит обратить внимание на проблему эндогенности. Данная проблема существует в каждом исследовании, и мы не можем полностью ее преодолеть, поскольку невозможно принять во внимание всевозможные факторы, способные оказать влияние на инвестиции организации. Более того, существуют некоторые факторы, которые специфичны для конкретной компании или для конкретного периода, однако они очень значимы при формировании инвестиционной политики компании. Таким образом, достаточно сложно проконтролировать данные детерминанты, однако их упущение может привести к проблеме эндогенности и смещению оценок.

Для борьбы с рассматриваемой проблемой можно воспользоваться фиксированным эффектом. Забегая вперед, стоит отметить, что тест Хаусмана на выбор наиболее лучшего способа оценивания исследуемой регрессии показал, что фиксированные эффекты являются предпочтительными. Более того, с логической точки зрения, использование фиксированного эффекта для периодов позволит нам учесть индивидуальные факторы каждого рассматриваемого года. Так, например, основываясь на показателях ВВП, в 2010 году экономика стран БРИКС начала восстанавливаться после глобального экономического кризиса 2008 года. ВВП данных стран начал расти, однако в 2012 года данный показатель вновь снизился в данных странах и данная тенденция наблюдается до сих пор в большинстве исследуемых стран. Именно поэтому кризисные явления, политические события и конфликты могли сказаться на экономической ситуации стран БРИКС. Все эти факторы могут быть учтены с помощью фиксированного эффекта, что позволит нам получить более состоятельные оценки.

Как было сказано выше, так как в настоящем исследовании рассматриваются абсолютно разные по размеру компании, будет не совсем корректно оценивать абсолютные показатели данных компаний. Именно поэтому было решено пронормировать финансовые показатели предприятий на фактор, характеризующий количество сотрудников в фирме. Данная техника позволила автору корректно оценить взаимосвязь финансовых и других показателей компаний с уровнем капитальных вложений.

Необходимо отметить, что перед построением итоговой регрессионной модели, включающей все контрольные переменные, были рассмотрены другие спецификации модели. Изначально в модель были включены лишь основные показатели и модель была оценена без фиксированных эффектов. Однако, как было сказано ранее, мы не можем полностью полагаться на такую модель. Кроме того, добавление в модель контрольных переменных позволило нам сократить проблему эндогенности, поскольку в регрессии было учтено большее количество факторов, которые могут оказать влияние на инвестиции любой компании.

Итак, в результате изучения различных модификаций модели, была построена регрессионная модель фиксированными эффектами по периоду. Проблема гетероскедастичности была устранена с помощью использования поправок white. Кроме того, удаление переменных, сильно коррелирующих с другими независимыми переменными, позволило нам избавиться от проблемы мультиколлинеарности.

В результате были получены результаты, представленные в таблице 4.

Таблица 4

Результаты регрессионной модели

Dependent variable: capex/employee	Coefficient
Age2	-0,459**
Age3	-0,703***
Busrisk	-0,130
CFO/employee	0,360***
Directors	0,001
Div	0,501*
Govshare	2,097**
Independent	0,046
Leverage	0,000
Ind2	2,251***
Ind3	0,741
Ind4	0,294
(CFO/Employee)*Div	-0,303**
R2adj.	0,136
F-stat.	10,672***
No. obs (unbalanced)	982

*** -значимость на 1% уровне;

** -значимость на 5% уровне;

* -значимость на 10% уровне

Полученные в данной модели результаты подтвердили частично две поставленные гипотезы. В первую очередь, была выявлена значимая (на уровне 5%) положительная связь доли государства во владении акциями компании с капитальными вложениями предприятия. Если государство является обладателем акций компании, это может в некоторой степени свидетельствовать о доверии государства к данной компании. Данный факт может привлечь новых инвесторов к компании или, по крайней мере, увеличить доверие банков (или других источников финансирования) к ней, что, несомненно, приведет к улучшению деятельности предприятия и увеличению инвестиций. Оценка данного коэффициента лишь подтвердила результаты предыдущего исследования Foster MC Gregor. В своей работе авторы также пришли к выводу, что компания, находящаяся под контролем или владением государства, склонна инвестировать большее количество денежных средств.

Более того, факт выплаты дивидендов, согласно полученным результатам, также играет положительную роль в формировании инвестиционной активности компании. С 10% уровнем значимости можно утверждать, что капитальные затраты организаций, выплачивающих дивиденды, выше, чем у компаний, не выплачивающих дивиденды. Это можно объяснить тем фактом, что наличие дивидендной политики свидетельствует о более развитой и эффективной деятельности предприятия. Тем не менее, предположение о том, что количество человек в совете директоров отрицательно сказывается на инвестиционных решениях компании, не нашло своего подтверждения.

Что касается финансовых показателей, то, как и предполагалось ранее, операционные денежные потоки напрямую связаны с инвестиционными решениями компании. Данный факт подтверждается тем, что увеличение притока денежных средств позволит компании использовать часть денег в инвестиционных целях. Тем не менее, результаты модели не показали значимую взаимосвязь между показателем финансового рычага и капитальными вложениями.

Более того, гипотеза относительно значительного влияния делового риска на зависимую переменную также не подтвердилась.

Мультипликативный эффект показателя денежных потоков и факта выплаты дивидендов, в свою очередь, показал обратную взаимосвязь с капитальными затратами компании. Это означает, что воздействие операционных денежных потоков компании, выплачивающей дивиденды акционерам, ниже, чем компании, не занимающейся дивидендными выплатами. Данный результат также можно объяснить с точки зрения здравого смысла. Выплата дивидендов приведет к сокращению доходов компании и, соответственно, возможность направить часть денежных средств на инвестирование капитала сократится. Таким образом, поставленная гипотеза о прямом воздействии совместного эффекта операционных денежных потоков и выплаты дивидендов на инвестиционные решения компании была опровергнута.

Кроме того, построенная регрессия выявила, что компании, возраст которых находится в пределах 50-100 лет, склонны вкладывать меньшее количество денежных средств в основные средства по сравнению с более молодыми компаниями. Foster McGregor, в свою очередь, получили результат отрицательной зависимости вероятности инвестирования от возраста компании, однако положительную зависимость количества инвестиций от возраста фирмы.

Также, рассматривая отраслевой фактор, было обнаружено, что компании, работающие в нефтегазовой отрасли, склонны к большему инвестированию в основной капитал, чем компании, занимающиеся машиностроением.



Заключение

Анализ ключевых детерминантов инвестиционных решений компаний позволил нам получить важные экономические результаты. Несмотря на то, что не все гипотезы были подтверждены, полученные результаты имеют достаточно большое значение. Прежде всего, база данных, используемая для анализа, была уникальной и актуальной, так как она включала данные до 2014 года. Более того, в работе рассматривались как финансовые, так и нефинансовые показатели, что позволило автору проанализировать абсолютно разные факторы и их воздействие на инвестиции компаний.

Итак, первая гипотеза о взаимосвязи финансовых показателей с капиталовложениями фирмы был подтверждена лишь относительно некоторых переменных. Так, построенная регрессия доказала наличие положительного влияния величины операционных денежных потоков на инвестиционные решения компании. Тем не менее, предположение об обратной зависимости инвестиций фирмы от значения ее финансового рычага не нашло своего подтверждения, что отличается от результатов предыдущих исследований. Однако отсутствие зависимости инвестиций компании от ее финансового рычага было также получено в работе Омета и др (Omet et all., 2015).

Следующая гипотеза относительно показателей корпоративного управления фирмы также была частично подтверждена. Доля акций компании во владении государства и количество независимых директоров в составе совета директоров играют положительную роль в формировании инвестиционной активности фирмы. В то же самое время, как было выявлено в ходе эмпирического анализа, размер совета директоров сам по себе не оказывает значимого влияния на инвестиционные решения фирмы. На самом деле, данный результат можно объяснить с точки зрения здравого смысла. Структура управления в каждой компании индивидуальна. Вполне возможно, что один директор управляет деятельностью предприятия намного эффективнее, чем несколько директоров. Именно поэтому, в связи с различными индивидуальными факторами компании, является достаточно трудным оценить влияние именно количества директоров на инвестиционную активность, и деятельность фирмы в целом. Гораздо важнее рассмотреть другие показатели, относящиеся к совету директоров, например, количество женщин.

Кроме того, наряду с двумя базовыми гипотезами, автором были поставлены еще две гипотезы относительно отдельных детерминантов инвестиционных решений фирм. Так, гипотеза относительно того, что деловой риск оказывает значимое воздействие на инвестиционные расходы фирмы также не нашла своего подтверждения. Вероятно, рассматриваемые компании не склонны сильно менять свою политику в условиях неопределенности на рыночной ситуации, что привело к полученному результату.

Гипотеза относительно мультипликативного эффекта показателя денежного потока и факта выплаты дивидендов, в свою очередь, полностью опроверглась. Была выявлена обратная взаимосвязь между совместным эффектом данных переменных и уровнем инвестиций в основной капитал. Данный результат означает, что факт выплаты дивидендов приводит к обратной взаимосвязи операционных денежных потоков и инвестиций фирмы. Это можно объяснить тем, что дивидендные выплаты сокращают свободные денежные потоки и, соответственно, сумма денежных средств, которая могла бы быть направлены на инвестиционные цели, также может сократиться.

Кроме того, полученная модель позволила нам получить несколько весомых результатов, подтверждающих/опровергающих выводы предыдущих исследований. Так, например, было выявлено, что взрослые компании, ведущие свою деятельность более 50 лет, вкладывают меньшее количество денежных средств в основной капитал, чем более молодые компании. Данный факт можно объяснить с той точки зрения, что зрелые компании уже, как правило, заняли свою ношу на рынке и их мотивация развиваться ниже, чем у молодых компаний, основной целью которых является заняться место на рынке и стать более конкурентоспособными.

Рассмотрев отраслевой аспект, было выявлено, что предприятия, действующие в нефтегазовой отрасли, склонны инвестировать большее количество денежных средств в капитал, нежели компании из отрасли машиностроения. Данный результат также вполне логичен, поскольку нефтегазовая отрасль требует постоянных вложений денежных средств на поиски новых месторождений, покупку буровых установок и т.д. в то время, как в машиностроении техника, как правило, одна и та же и покупается она на более длительный срок.

Таким образом, несмотря на то, что не все гипотезы полностью подтвердились, результаты можно было объяснить с экономической точки зрения. Более того, полученные результаты оказались статистически значимы и имеют экономическую важность.

Тем не менее, настоящее исследование, как и любое другое, столкнулось с рядом ограничений. В первую очередь, финансовые результаты и показатели корпоративного управления компании представлены не во всех годовых отчетах, что незначительно сократило выборку. Помимо данного ограничения, существует еще ряд ограничений, не позволяющих нам получить другие результаты на данном этапе исследования. Так, например, в данной работе рассматривается лишь один из методов оценки инвестиционных решений. При построении регрессионных моделей, в которых зависимыми переменными являются различные показатели инвестиций компании, мы могли бы сравнить результаты и получить наиболее полную картину о детерминантах инвестиционной активности предприятий.

Еще одним ограничением настоящего исследования можно рассматривать тот факт, что в выборку были включены лишь несколько показателей, потенциально воздействующих на инвестиционные решения компании. Однако в реальной жизни существует гораздо больше факторов, способных повлиять на инвестиционную активность организации. Изучение существенных детерминантов инвестиционной политики компании в комплексе позволит нам получить результаты, наиболее приближенные к реальности.

Более того, логично предположить, что финансовые показатели деятельности компании зависят от значений этих показателей в предыдущем периоде. Таким образом, для расширения и более подробного анализа данного исследования, имеет смысл рассмотреть динамическую модель, в которой одной из независимых переменных будет лаговая переменная капитальных расходов.

Тем не менее, все вышеперечисленные ограничения, являются лишь основой для расширения и углубления настоящего исследования. Доработка базы данных, которая заключается в сборе дополнительных переменных, использование других спецификаций модели и других методов ее оценки позволят дополнить имеющиеся на данный момент результаты и сделать их более прикладными для дальнейших исследований.

Однако, несмотря на то, что данная работа имеет ограничения и различные способы ее улучшения, результаты, полученные на данном этапе, уже имеют некоторую ценность. Выводы по настоящему исследованию могут быть использованы экономистами в дальнейших работах, анализирующих инвестиционные решения компаний.

Также стоит отметить, что результаты настоящей работы могут быть крайне актуальными работникам компаний. Собственники организации могут обозначить для себя показатели, которые стоит улучшить для того, чтобы повысить эффективность деятельности предприятия. Инвесторы, в свою очередь, будут знать, на какие факторы, определяющие инвестиционную активность предприятия, нужно обращать внимание при выборе объекта инвестирования.

Наконец, стоит еще раз отметить, что данная работа исследовала компании, действующие в странах БРИКС. На текущий момент существует не так много работ, посвященных именно этой группе стран. Безусловно, экономика этих быстроразвивающихся стран отличается от экономической ситуации других стран и поэтому инвестиционная политика компаний, действующих в странах БРИКС, как и ее детерминанты, также может быть другой. Таким образом, получив определенные результаты относительно основных факторов, влияющих на инвестиции компаний в рассматриваемой группе стран, мы модем сказать, что данная работа, в любом случае, внесла некоторый вклад в копилку эмпирических исследований в области корпоративных финансов.



Список использованной литературы

1. А.А. Аюшиев. Финансы предприятий: Учеб. пособие / Под ред. А.А. Аюшиева. Иркутск: Изд-во БГУЭП,2004. -- 342 с.

2. Удальцов В.Е. Влияние нефундаментальных факторов создания стоимости на инвестиционное поведение компаний российского рынка / В.Е. Удальцов // Аудит и Финансовый Анализ. -2008. -№2. -С.315.

3. Удальцов В.Е. Влияние структуры собственности на инвестиционную активность российских компаний / В.Е. Удальцов // Аудит и Финансовый Анализ. -2008. -№5. -С.301.

4. Черкасова В.А., Теплова О.Ю. Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний / В.А. Черкасова, О.Ю. Теплова // Журнал «Корпоративные финансы». - 2011. - №3. - С.5.

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

6. Bar-Gill, O. and L. Bebchuk. (2003), «Misreporting corporate performance», Working paper, Harvard University.

7. Baysinger, B.D., Kosnik, R.D. and Turk T.A. (1991), «Effects of Board and Ownership Structure on Corporate R&D Strategy», The Academy of Management Journal, Vol. 34, pp. 205-214

8. Biddle, G. and G. Hilary. (2006), «Accounting quality and firm-level capital investment», The Accounting Review, Vol. 81, pp. 963-982.

9. Chirinko, R. and Kalckreuth, U. (2002), « Further Evidence On the Relationship Between Firm Investment and Financial Status», Discussion paper, Economic Research Centre of the Deutsche Bundesbank.

10. Fazzari, S.M., Hubbard, R.G. and Petersen, B.C. (1988), «Financing Constraints and Corporate Investment», Brookings Papers on Economic Activity, Vol. 2387, pp.41-206.

11. Feng-Jyh, L., Yi-Hsin, L. and Yung-Lung, L. (2015), «Factors affecting firm's R&D investment decisions», Journal of Business Research, Vol. 56, pp. 839-844.

12. Foster?McGregor, N. (2013), «On the Determinants of Investment in Sub?Saharan African Manufacturing Firms», African Development Review, Vol 25, pp. 573-586.

13. Hobdari, B., Jones, D. and Mygind N. (2009), «Capital Investment and Determinants of Financial Constraints in Estonia».

14. Hovakimian, G. and Titman,S. (2003), «Corporate investment with financial constraints:sensitivity of investment to funds from voluntary assets sales», Working Paper 9432.

15. Kam Yoke, T. and Ng Huey, C. (2014), «Investment - cash flow sensitivity and factors affecting firm's investment decisions», International Review of Business Research Papers, Vol. 10, No. 2, pp. 103-114.

16. Lamont, O. (2015), «Cash Flow and Investment: Evidence from Internal Capital Markets», The Journal of Finance, Vol. 52 No. 1, pp. 83-109.

17. Liu, J. and Dong P. (2009), «Financial Factors and Company Investment Decisions in Transitional China», Managerial and Decision Economics, Vol. 30, pp. 91-108.

18. Lu, J. and Wang, W. (2014), «Board independence and corporate investments», Review of Financial Economics, No. 24, pp. 52-64.

19. Maureen, E. and Stephen, R. (2008), «Does earnings management affect firms' investment decisions?», The Accounting Review, Vol. 83, pp. 1571-1603.

20. Mickiewicz, K.. and Varblane, T. (2016), «Financial constraints in investment. Panel data results from Estonia, 1995-1999», Acta Oeconomica, Vol. 54, pp. 425-449.

21. Modigliani, F. and Miller, M. (2007), «The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment», The American Economic Review, Vol. 48 No.3, pp.261-297.

22. Nguyen, P. and Dong P. (2013), «Determinants of Corporate Investment Decisions: The Case of Vietnam», Journal of Economics and Development, Vol. 15, pp. 32 - 48.

23. Pindyck, S. (1986), «Capital Risk and Models of Investment Behavior», Sloan School of Management.

24. Omet, G., Yaseen, H. and Abukhadijeh, T. (2015), «The Determinants of Firm Investment:The Case of Listed Jordanian Industrial Companies», International Journal of Business and Management, Vol. 10 No. 9,pp. 53-59.

25. Vogt, S. (2016), «Cash Flow and Capital Spending: Evidence from Capital Expenditure Announcements», Financial Management, Vol. 26, pp. 44-57.



Приложение 1

Список рассматриваемых компаний

20 Microns Limited (20micron)
52 Weeks Entertainment Limited (531925)
8k Miles Software Services Limited (8kmiles)
Aban Offshore Limited (Aban)
Abc Bearings Limited (505665)
Acrow India Limited (513149)
Ador Fontech Limited (530431)
Ador Welding Limited (Adorweld)
Advanta Limited (Advanta)
African Rainbow Minerals Limited (Ari)
Agregat Open Joint-Stock Company (Agrt)
Aia Engineering Limited (Aiaeng)
Alphageo (India) Limited (Alphageo)
Amforge Industries Limited (513117)
Andrew Yule & Co Ltd (526173)
Anhui Tianda Oil Pipe Company Limited (839)
Anton Oilfield Services Group (3337)
Artson Engineering Limited (522134)
Asian Citrus Holdings Limited (Achl)
Asian Oilfield Services Limited (530355)
Assore Limited (Asr)
Astral Foods Limited (Arl)
Austin Engineering Company Limited (522005)
Aveng Limited (Aeg)
Baoye Group Company Limited (2355)
Basil Read Holdings Limited (Bsr)
Batliboi Limited (Batliboi)
Beeyu Overseas Ltd. (532645)
Bgr Energy Systems Limited (Bgrenerg)
Bharat Bijlee Limited (Bbl)
Bharat Heavy Electricals Limited (Bhel)
Bharat Petroleum Corporation Limited (Bpcl)
Bil Energy Systems Limited (Bilenerg)
Birla Precision Technologies Limited (522105)
Blackgold International Holdings Limited (Bgg)
Bothra Metals And Alloys Limited (535279)
Buildmax Limited (Bdm)
Cairn India Limited (Cairn)
Calgro M3 Holdings Limited (Cgr)
Cals Refineries Limited (526652)
Canny Elevator Co., Ltd (002367)
Carborundum Universal Limited (513375)
Ceg (Cegr3)
Central Rand Gold Limited (Crnd)
Chennai Petroleum Corporation Limited (Chennpet)
China Coal Energy Company Limited (601898)
China Communications Construction Company Limited (601800)
China Fishery Group Limited (B0z)
China High Precision Automation Group Limited (591)
China Hongqiao Group Limited (1378)
China Kingstone Mining Holdings Limited (1380)
China Lesso Group Holdings Limited (2128)
China Machinery Engineering Corporation (1829)
China National Materials Company Limited (1893)
China Oilfield Services Limited (601808)
China Petroleum & Chemical Corporation (600028)
China Railway Construction Corporation Limited (601186)
China Tian Lun Gas Holdings Limited (1600)
Chongqing Machinery & Electric Co., Ltd. (2722)
Chrometco Limited (Cmo)
Citic Dameng Holdings Limited (1091)
Cmi Fpe Limited (500147)
Coal India Limited (Coalindi)
Combine Will International Holdings Limited (N0z)
Consolidated Construction Consortium Limited (Cccl)
Control Print Limited (522295)
Crookes Brothers Limited (Cks)
Dalian Zhiyun Automation Co., Ltd. (300097)
Deep Industries Limited (Deepind)
Dhampure Speciality Sugars Limited (531923)
Djsc "Spetsgazavtotrans" Jsc "Gazprom" (Sgat)
Dolphin Offshore Enterprises (India) Limited (Dolphino)
Dongfang Electric Corporation Limited (600875)
Easun Reyrolle Limited (Easunrey)
Elecon Engineering Company Limited (Elecon)
Electrotherm (India) Limited (Electher)
Elgi Equipments Limited (Elgiequi)
Emmsons International Limited (532038)
Empire Industries Limited (509525)
Esab India Limited (Esabindi)
Esor Limited (Esr)
Exxaro Resources Limited (Exx)
Forbes & Company Limited (502865)
Gail (India) Limited (Gail)
Gazprom Tula (Tuog)
Gee Limited (504028)
Genera Agri Corp Limited (590133)
Gol Offshore Limited (Gtoffsho)
Gold Fields Limited (Gfi)
Good Friend International Holdings Inc. (2398)
Green Dragon Gas Ltd. (Gdg)
Greenearth Resources And Projects Limited (Austral)
Greka Drilling Limited (Gdl)
Grindwell Norton Limited (Grindwel)
Group Five Limited (Grf)
Gujarat Metallic Coal & Coke Limited (531881)
Gujarat Mineral Development Corporation Limited (Gmdcltd)
Gujarat Natural Resources Limited (513536)
Gujarat Nre Coke Ltd (Gujnreco)
Haike Chemical Group Ltd (Haik)
Haitian International Holdings Limited (1882)
Harmony Gold Mining Company Limited (Har)
Harrisons Malayalam Ltd (Harrmala)
Hilong Holding Limited (1623)
Hinduja Foundries Limited (Hindujaf)
Hindustan Dorr Oliver Limited (Hinddorr)
Hindustan Oil Exploration Company Limited (Hindoile)
Hindustan Petroleum Corporation Limited (Hindpetr)
Honghua Group Limited (196)
Howden Africa Holdings Limited (Hwn)
Hpc Biosciences Limited (535217)
Huayu Expressway Group Limited (1823)
Hudaco Industries Limited (Hdc)
Hulamin Limited (Hlm)
Ifgl Refractories Limited (Ifglrefr)
Ikwezi Mining Limited (Ikw)
Indian Oil Corpn. Limited (Ioc)
International Combustion (India) Ltd (505737)
International Conveyors Ltd. (509709)
Investment & Precision Castings Limited (504786)
Invicta Holdings Limited (Ivt)
Izhstal Oao (Igst)
Joint Stock Company "Gazprom Gazoraspredelenie Syktyvkar" (Kgaz)
Joint Stock Company "Lengazspetsstroy" (Legs)
Joint Stock Company "Sayanogorsk Aluminium Smelter" (Oksa)
Joint Stock Company "Tyazhmash" (Tmas)
Jutal Offshore Oil Services Limited (3303)
Jyoti Limited (504076)
K S B Pumps Limited (Ksbpumps)
Kalyani Forge Limited (Kalyanif)
Kaveri Seed Company Ltd. (Kscl)
Keaton Energy Holdings Limited (Keh)
Kilburn Engineering Ltd (522101)
Kirloskar Brothers Limited (Kirlosbr)
Kirloskar Pneumatic Company Limited (505283)
L.K. Technology Holdings Limited (558)
Lena Gold-Mining Joint Stock Company "Lenzoloto" (Lnzl)
Lentelefonstroy Joint Stock Company (Ltst)
Lgb Forge Limited (Lgbforge)
Mahalaxmi Rubtech Ltd (514450)
Man Industries (India) Limited (Maninds)
Mangalore Refinery And Petrochemicals Limited (Mrpl)
Manugraph India Limited (Manugrap)
Master Drilling Group Limited (Mdi)
Mazda Limited (523792)
Mcnally Bharat Engg Co Ltd (Mbecl)
Menon Pistons Limited (531727)
Merafe Resources Limited (Mrf)
Mine Restoration Investments Limited (Mri)
Miranda Mineral Holdings Limited (Mmh)
Mm Forgings Limited (Mmfl)
Mmtc Limited (Mmtc)
Mukat Pipes Limited (523832)
Murray & Roberts Holdings Limited (Mur)
National Aluminium Co Ltd (National)
Nelcast Limited (Nelcast)
Nitin Fire Protection Industries Limited (Nitinfir)
Nmdc Limited (Nmdc)
Oceana Group Limited (Oce)
Offshore Oil Engineering Co., Ltd. (600583)
Oil And Natural Gas Corporation Limited (Ongc)
Oil Country Tubular Limited (Oilcount)
Open Joint Stock Company "Buryatzoloto" (Brzl)
Open Joint Stock Company "Centrodorstroy" (Cdst)
Open Joint Stock Company "Gazprom Gazoraspredelenie Bryansk" (Brog)
Open Joint Stock Company "Gazprom Gazoraspredelenie Krasnodar" (Kgas)
Open Joint Stock Company "Gazprom Gazoraspredelenie Smolensk" (Smog)
Open Joint Stock Company "Krasnokamsk Metal Mesh Works" (Kzms)
Open Joint Stock Company "Raspadskaya" (Rasp)
Open Joint Stock Company "Ural Asbestos Mining And Ore Dressing Complex" (Urag)
Ouhua Energy Holdings Limited (Aj2)
Pan Asia Environmental Protection Group Limited (556)
Pan Electronics (India) Limited (Paei.Bo)
Petmin Limited (Pet)
Petrochina Company Limited (601857)
Petron Engineering Construction Limited (Petronen)
Petronet Lng Limited (Petronet)
Pjsc "Kuzbasskaya Toplivnaya Company" (Kbtk)
Pjsc "Vnipigazdobycha" (Vnip)
Praj Industries Limited (Prajind)
Psv Holdings Limited (Psv)
Public Joint Stock Company "Bamstroymechanizatsia" (Bmsm)
Public Joint Stock Company "Kopeisk Machine-Building Plant" (Comz)
Public Joint Stock Company "Nakhodka Active Marine Fishery Base" (Nbam)
Public Joint Stock Company "The Taganrog Boiler-Making Works "Krasny Kotelshchik" (Krko)
Public Joint Stock Company "Trest "Sevenergostroy" (Tses)
Public Joint Stock Company "Volgomost" (Vgmt)
Public Joint Stock Company Belon (Blng)
Public Joint Stock Company Lsr Group (Lsrg)
Public Joint Stock Company Polyus Gold (Plzl)
Public Joint-Stock Company "Gaz-Service" (Gazs)
Public Joint-Stock Company "Machine-Building Plant "Zio-Podolsk" (Ziopi)
Public Joint-Stock Company "Mostotrest" (Mstt)
Public Joint-Stock Company "Seligdar" (Selg)
Qgep Part (Qgep3)
Raj Oil Mills Limited (Rajoil)
Rajoo Engineers Limited (522257)
Ramkrishna Forgings Ltd (Rkforge)
Randgold & Exploration Company Ltd (Rng)
Raunaq Epc International Limited (537840)
Rcl Foods Limited (Rcl)
Reliance Industrial Infrastructure Limited (Riil)
Reliance Industries Limited (Reliance)
Rts Power Corporation Ltd (531215)
Sable Mining Africa Ltd (Sblm)
Samkrg Pistons And Rings Limited (520075)
Sanghvi Forging And Engineering Limited (Sanghvif)
Seamec Limited (Seameclt)
Sentula Mining Limited (Snu)
Shang Gong Group Co., Ltd (900924)
Shanghai Highly (Group) Co., Ltd. (900910)
Shanghai Prime Machinery Co., Ltd. (2345)
Shengli Oil & Gas Pipe Holdings Limited (1080)
Shenzhen Chiwan Petroleum Supply Base Co., Ltd. (200053)
Shilp Gravures Limited (513709)
Shirpur Gold Refinery Limited (512289)
Shriram Epc Limited (Shrirame)
Simplex Infrastructures Limited (Simplexi)
Simplex Projects Ltd (Simplex)
Sinoref Holdings Limited (1020)
Sinostar Pec Holdings Limited (C9q)
Skf India Limited (Skfindia)
South African Coal Mining Holdings Limited (Sah)
Spml Infra Limited (Spmlinfr)
Srs Real Infrastructure Limited (533305)
Star Delta Transformers Limited (590129)
Stefanutti Stocks Holdings Limited (Ssk)
Sterling Tools Limited (Stertool)
Sundiro Holding Co., Ltd. (000571)
Sunil Hitech Engineers Limited (Sunilhit)
Supreme Infrastructure India Limited (Supremei)
Susumanzoloto (Sysy)
Swiss Glascoat Equipments Limited (522215)
Tantia Constructions Ltd (Tantiaco)
Td Power Systems Limited (Tdpowers)
Technocraft Industries (India) Limited (Tiil)
Technofab Engineering Limited (Technofa)
Texmaco Infrastructure & Holdings Limited (Texinfra)
Texmo Pipes And Products Limited (Texmopip)
Thejo Engineering Limited (Thejo)
Thermax Limited. (Thermax)
Tiangong International Company Limited (826)
Tide Water Oil Co India Ltd (Tidewate)
Timken India Limited (Timken)
Triveni Turbine Limited (Triturbi)
Tube Investments Of India Limited (Tubeinve)
Tyumen Akk Zavod (Tuaz)
Ujaas Energy Limited (Ujaas)
Ultrapar Holdings Inc. (Ugpa3)
Unity Infraprojects Limited (Unity)
Va Tech Wabag Limited (Wabag)
Valecha Engineering Limited (Valechae)
Vascon Engineers Limited (Vasconeq)
Veljan Denison Limited (505232)
Vesuvius India Ltd (Vesuvius)
Vkj Infradevelopers Limited (536128)
Vks Projects Limited (Vkspl)
Voltas Limited (Voltas)
Walchandnagar Industries Limited (Walchann)
Wanguo International Mining Group Limited (3939)
Weichai Power Co., Ltd. (000338)
Wendt India Limited (Wendt)
Wescoal Holdings Limited (Wsl)
Williamson Magor & Co.Ltd. (Willamag)
Wilson Bayly Holmes-Ovcon Limited (Wbo)
Wison Engineering Services Co., Ltd. (2236)
World Precision Machinery Limited (B49)
Wpil Limited (505872)
Xingfa Aluminium Holdings Limited (98)



Приложение 2

Очищенная выборка после удаления выбросов



Приложение 3

Графики распределения переменных

Размещено на Allbest.ru