Факторы, влияющие на структуру капитала компаний в российском строительном секторе

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Оглавление

Введение

1. Обзор существующих теорий структуры капитала

2. Эмпирические исследования структуры капитала российских и зарубежных компаний

3. Постановка исследовательской проблемы

4. Методология

4.1 Обоснование гипотез влияния детерминант на леверидж фирмы

4.2 Описание сбора данных по российским строительным предприятиям

4.3 Спецификация полученной модели

5. Описание результатов

5.1 Описательные статистики

5.2 Регрессионный анализ с помощью моделей с фиксированными эффектами

5.3 Анализ цензурированных регрессий с помощью Тобит-моделей

Заключение

Список использованной литературы

Приложение 1

Приложение 2

Приложение 3

Приложение 4

Приложение 5



Введение

На сегодняшний день существует большое количество работ о структуре капитала. Чаще всего она отражает отношение долга к собственному капиталу компании и является важным стратегическим параметром деятельности фирмы. При малой доле заемных средств в капитале может случиться недофинансирование потенциально более дешевыми источниками. Здесь возникают слишком высокие требования к доходности будущих инвестиций. В противном случае, когда у компании слишком много долгов, появляются завышенные требования к доходности капитала из-за вероятности неплатежа, увеличиваются риски инвестора (Ивашковская и Куприянов, 2005).Для поиска лучшего соотношения заемных и собственных средств фирмы, необходимо установить факторы формирования левериджа предприятия, чтобы через них можно было влиять на управление структурой капитала и эффективность деятельности фирмы. Таким образом, становится очевидной актуальность исследования детерминант структуры капитала для динамичного развития компании.

Эффективное строительство в пределах ограниченного бюджета и своевременное введение в эксплуатацию объектов недвижимости основывается на правильном финансировании строительства, грамотном выборе источников ресурсов и их соотношении (Шевченко, 2014). В долгосрочных перспективах развития мирового рынка строительных услуг, можно сделать вывод, что глобальный демографический рост, нерешенность жилищной проблемы во многих странах, необходимость строительства новых и реконструкции действующих промышленных предприятий, объектов социального назначения дают основания предположить, что в ближайшие 10-15 лет спрос на продукцию капитального строительства на мировом рынке будет расширяться (Бегадзе, 2014). Однако при изучении отечественной литературы обнаруживается дефицит статей, посвященных изучению структуры капитала в строительной отрасли. По этой причине целесообразно проводить исследование в этой области. 

Анализ актуальной литературы помог выявить, что размер фирмы оказывался значимым в большом числе работ. В зарубежных исследованиях распространен анализ отдельных групп предприятий в зависимости от размера: только малых компаний, или наоборот, только крупных корпораций. Было решено применить эту идею в данной работе. Структура капитала в индивидуальном порядке будет анализироваться в малых, средних и крупных предприятиях. В силу специфики проводимого исследования, можно будет ответить на вопрос, одинаково ли формируется структура капитала в компаниях разного размера? Какие факторы в каждом случае оказываются значимыми?

Целью выпускной квалификационной работы является определение и анализ факторов, влияющих на структуру капитала компаний в российском строительном секторе.

Для достижения поставленной цели были составлены следующие задачи:

Исследовать изученность темы структуры капитала на зарубежном и российском рынках;

Определить набор независимых переменных, потенциально влияющих на леверидж российских строительных фирм;

Сформулировать гипотезы относительно каждого фактора;

Построить эконометрическую модель;

Составить базу данных российских строительных компаний с помощью системы СПАРК;

Обосновать методы для проведения исследования;

Протестировать выдвинутые гипотезы и ответить на вопрос, одинаково ли формируется структура капитала в фирмах разного размера;

Дать результатам экономическую интерпретацию;

Сделать выводы.

1. Обзор существующих теорий структуры капитала

Модели для обоснования выбора структуры капитала можно условно разделить на две группы. Статические модели основываются на поиске оптимальной структуры капитала и следования ей: традиционный подход, модель Модильяни и Миллера и компромиссная модель. Динамические модели допускают отклонение от целевой структуры капитала в определенный момент времени: сигнальные модели Росса, Майерса-Майлуфа, Уэлша. (Теплова, 2000).

В начале 20 века западные ученые начинают исследовать вопросы финансирования компаний и оптимизации структуры капитала. Формируется концепция стоимости и структуры капитала, которая находит отражение в работе Джона Уильямса «Теория инвестиционной стоимости» в 1938 году. Данная теория дает действительную оценку акциям и облигациям. Она базируется на правиле: для определения стоимости ценной бумаги нужно оценить денежный поток, который она смогла бы принести в течение своего жизненного цикла и дисконтировать полученный результат к текущей стоимости.

Следующим шагом развития в этой области стали более подробные исследования структуры капитала компании. Первая работа, полностью посвященная теме структуры капитала - теория на базе традиционного подхода Д. Дюрана (1952 год). Автор принимает предпосылки, что существует оптимальная структура капитала, при которой его стоимость минимальна, а рыночная стоимость компании максимизируется. При этом стоимость капитала фирмы напрямую зависит от его структуры. В данном случае использование заемных средств считается более выгодным и дешевым способом, по сравнению с использованием собственных. Таким образом, использование долга оказывается правильным решением в попытках оптимизировать структуру капитала, что противоречит основам учета финансовых рисков в стоимости компании: с увеличением доли заемного капитала растут шансы банкротства компании (Астраханцева и Капустин, 2013).

Традиционный подход содержит меньше аргументов, по сравнению с теорией Модильяни и Миллера, вышедшей в 1958 году. Работа об «иррелевантности структуры капитала», в которой они приходят к выводу, что стоимость любой компании определяется лишь ее будущими доходами, независимо от структуры капитала (Modigliani and Miller, 1958). Изначально предполагаются жесткие заданные условия: идеальные рынки капитала, отсутствие налогообложения, одинаковые условия и доступ к информации для всех участников рынка, ожидания инвесторов однородны, вся прибыль выплачивается в виде процентов и дивидендов. Авторы доказывают независимость стоимости фирмы от структуры капитала. Они принимают следующее условие: если компании выгоднее занимать, чем жить на собственные средства, то владельцы акций должны продать часть компании и приобрести на эти средства акции другой организации, не использующей привлечение долгового финансирования. Однако данная теория корректна только при наличии определенных предпосылок. По этой причине в 1963 году появляется новая работа Модильяни и Миллера с новыми предпосылками, в которых стало необходимо учитывать налоги на корпорации, следовательно, цена акций фирмы стала связана с использованием компанией заемного финансирования: чем больше доля заемного капитала, тем выше цена акций фирмы. В этом случае максимальная цена достигается при 100% долге. Данная идея подверглась критике. После Модильяни и Миллера было написано много работ со смягчением изначальных предпосылок.

Вскоре была разработана компромиссная теория, описанная в трудах Brennanand Schwartz(1978) и других исследователей, которая кроме налогов принимала во внимание издержки финансовых затруднений и банкротства. При использовании различных форм заемного финансирования увеличиваются риски невыплаты по долговым обязательствам и последующегоразорения фирмы. В состав издержек банкротства входят прямые и косвенные. К первой категории относятся снижение ликвидационной стоимости активов в результате тяжб между кредиторами организации, судебные издержки, оплата услуг адвоката и так далее. Косвенными издержками считаются потери от неэффективных финансовых решений, смены поведения кредиторов и так далее. Таким образом, главная идея теории сводится к тому, что оптимальная структура капитала достигается при нахождении компромисса между экономией на налогах с помощью привлечения долга и ростом возможных расходов из-за финансовых трудностей в результате привлечения этого долга. Тем не менее, компромиссная теория не определяет лучшее сочетание источников финансирования, а предлагает рекомендации к формированию оптимальной структуры капитала, которые не всегда находят практическое применение (Астраханцева и Капустин, 2013). Теория компромисса предлагает практическим путем находить баланс между стоимостью налоговой защиты и издержками ухудшения финансового положения фирмы. Менеджеры должны сами искать оптимальное сочетание финансирования путем маневренности, что в российских условиях неразвитости рынков занимает большой промежуток времени и может сильно повлиять на правильность принимаемого решения (Никитин, 2012).

Следующая, одна из самых значимых теорий структуры капитала, это иерархическая (теория последовательности действий). По мнению Myersand Majluf (1984), компании, при прочих равных условиях, предпочитают финансирование из нераспределенной прибыли другим источникам финансирования. Суть теории состоит в том, что информация о реальной стоимости компаний, выгодных проектах, доступная только менеджерам, может влиять на решения по структуре капитала. Организации необходимо всегда держать некоторый резервный запас для того, чтобы в случае перспективных проектов воспользоваться своими инвестиционными возможностями. Долг компании в этом случае не должен превышать 50% имеющихся средств: с определенного момента агентские затраты могут превысить налоговые преимущества заемного финансирования.

Таким образом, отсутствие чрезмерного внешнего долга позволяет руководству компании не полностью раскрывать информацию относительно эффективности работы, скрывая некоторые важные моменты. В результате менеджеры не хотят продавать недооцененные акции, а внешние инвесторы, понимая, что знают об истинной цене меньше, осторожно воспринимают готовность менеджеров продавать и требуют снижения цены. В этом случае не всегда возможно достижение справедливой цены и возникает ситуация упущения инвестиционных возможностей (Русанова, 2011). В то же время, существует положительное мнение по поводу применимости данной теории в российских условиях в статье Никитина (2012). Теория иерархии позволяет менеджерам выбирать наиболее дешевые источники финансирования с минимальными рисками для российских экономических условий. Для отечественных менеджеров данное поведение является наиболее распространенным.

Кроме теории иерархий существуют сигнальные модели структуры капитала, также основывающиеся на предпосылке неполноты информации. Например, в модели Росса 1977 г.предполагается зависимость восприятия риска инвесторами от финансовых решений менеджера. Он считает, что вторые могут подавать ложные сигналы и скрывать действительный объем заимствования, если это будет способствовать росту котировок их акций и облигаций на фондовых биржах. Однако биржи требуют высокой точности и достоверности бухгалтерских отчетов фирм, котирующих ценные бумаги на фондовых площадках. По этой причине предположение Росса представляется необоснованным. (Лисица, 2007).

Рок считает, что инвесторы, не информированные об инвестиционных проектах компании, не должны участвовать в будущих финансовых результатах. Но даже в случае полной осведомленности инвесторов о текущем положении фирмы, сложно заранее узнать результат инвестиционного проекта: реальность часто отклоняется от прогнозов (Лисица, 2007).

Уэлш предлагает нестандартный подход к решению проблемы асимметрии информации: перспективным компаниям следует выпускать недооцененные (ниже номинала) акции, чего не смогут повторить неперспективные конкуренты. Однако в этом случае биржевой фондовый рынок сам увеличит стоимость акций до соответствующего уровня у первых компаний, и вторые смогут вывести свои акции на биржу по соответственной цене (Лисица, 2007). Также, если допустить ситуацию Уэлша в реальности, возникает вопрос: обязательно ли у «плохих» компаний возникнет мотив снижать стоимость своих акций? Они могут оставить цены на прежнем уровне, несмотря на поведение перспективных фирм, что может привести инвесторов в еще большее заблуждение.

Миллер и Рок говорят о склонности маржинальных инвесторов к драматизации информации. При выкупе акций и выплате дивидендов компании показывают свои возможности и высокие результаты развития, следовательно, рыночные субъекты повысят оценку стоимости таких акций. С другой стороны, эмиссия ценных бумаг может говорить о нехватке капитала фирмы, что приведет к снижению их оценки (Лисица, 2007).

Безусловно, в каждой из теорий есть свои преимущества, недостатки и противоречия. Однако не существует универсальной идеи, которая бы объясняла все процессы структуры капитала, определяла оптимальный баланс между собственными и заемными средствами и подходила для всех. (Myers, 2001).Из каждой теории необходимо выбирать предпосылки, применимые к отдельной фирме, стране, определенному исследованию.



2. Эмпирические исследования структуры капитала российских и зарубежных компаний

В настоящее время существует множество как зарубежных, так и отечественных работ, посвященных проблеме выбора структуры капитала компании, а также выявлению определяющих ее факторов. Все проведенные исследования, несомненно, имеют свою специфику. Ввиду того, что за рубежом обозначенная проблематика рассматривается уже достаточно давно, статьи иностранных авторов аккумулируют гораздо более значимый эмпирический материал, по сравнению с работами российских авторов, а также дают представление об основополагающих теориях структуры капитала и их предпосылках. Вместе с тем, отечественные статьи помогают получить представление о том, что уже исследовано и какие результаты получены в ходе наблюдений российских компаний.

Если в первых исследованиях о структуре капитала только начинали формироваться теории, зарождались и тестировались предпосылки, то в современных работах эти теории активно применяются, находятся и обсуждаются их противоречия, часто встречаются новые нестандартные и оригинальные исследовательские вопросы.

Было отмечено большое число работ, привязанных к оценке оптимальной структуры капитала. Наиболее актуальные вопросы для данного исследования поднимались в статьях, делающих акцент на формировании структуры капитала в условиях развивающегося рынка капитала, в частности, на российском рынке.

Герасимова (2012) в своей статье представляет обзор эмпирических работ по теме структуры капитала компаний на развивающихся рынках. Были систематизированы специфические черты функционирования экономики в данных странах: ограниченный доступ к рынкам капитала, высокий уровень асимметрии информации, агентских издержек и коррупции, экономическая нестабильность, высокая концентрация собственности и слабая система корпоративного управления. В связи со сложностью поиска корректных рыночных данных, часто используются бухгалтерские показатели левериджа вместо рыночных. Исследования структуры капитала развивающихся стран проводятся, в основном, с помощью регрессионного анализа, потому что метод анкетирования усложняется нежеланием компаний раскрывать информацию.

Следующая работа из журнала, актуальная своей тематикой для данного исследования - статья Анюхиной и др.(2008). Цель работы состояла в применении современных подходов теории корпоративных финансов для оценки оптимальной структуры капитала российской химической компании ОАО «Уралкалий», после чего было необходимо сравнить ее с оптимальной структурой капитала немецкого конкурента, корпорацией Kali&Salz AG. Используя современные модели, авторы обнаружили, что ОАО «Уралкалий» имеет близкую к оптимальной структуру капитала. Максимум стоимости компании достигается при отношении совокупных обязательств к активам в интервале от 30 до 40%, а зарубежного конкурента - от 20 до 30%. Таким образом, выявляется межстрановое различие развитых и развивающихся стран в требуемой доходности по собственному капиталу. Однако, как признают сами авторы, данный вывод также необходимо проверить с помощью регрессионного анализа (причина различия может состоять в межфирменных особенностях).

В статье Белозерова и Кокаревой (2014) важными факторами, определяющими целевой уровень капитала на развивающихся рынках оказываются рентабельность компаний, размер фирмы (отрицательное влияние), возможности роста, доля материальных активов и волатильность активов компании.

В работе Шариковой (2013) при анализе оптимальной структуры капитала российских организаций было выявлено, что ряд отраслей, в частности, строительная, имеет высокие значения вероятности банкротства. Таким образом, необходимо будет учесть риски при составлении регрессионной модели в настоящем исследовании.

Среди работ зарубежных авторов Boothetal. (2001) проводят обширное исследование по теме структуры капитала в развивающихся странах. Выборка охватывает фирмы из 10 развивающихся государств. Было обнаружено, что решения по структуре капитала в них определяются тем же самым набором детерминант, что и в развитых. Однако влияние некоторых факторов (в том числе знаки перед объясняющими переменными) может различаться из-за особенностей стран. Данные выводы согласуются с результатами отечественных работ.

В большинстве исследований (как зарубежных, так и отечественных) набор независимых переменных включает стандартные детерминанты: выручка, рентабельность продаж, структура активов, размер компании, налоговый щит, риск, среднегодовой рост активов, доля материальных (нематериальных) активов. В то же время, в современных работах большее внимание уделяется качественным показателям. Например, Кузьмичева и Горелов (2013)пытаются доказать целесообразность расширения перечня факторов, определяющих структуру капитала, предполагая, что решения экономических агентов могут зависеть от переживаемых эмоций, жизненного опыта и личных качеств характера. Таким образом, менеджеры предпочитают внутренние источники финансирования, а собственники агрессивно наращивают долги. В качестве зависимой переменной стандартно выступает леверидж компании, а в набор независимых добавляется детерминанта самоуверенности и оптимизма, принимающая значение единицы, если руководитель компании i в определенный момент времени является основателем или держателем большой доли акции, нуля - в противном случае. Тестируется гипотеза о том, что «самоуверенные» компании чаще прибегают к заемному финансированию. В результате она не отклоняется, и оптимизм собственников компании способствует приращению ее долговой нагрузки. Борисова и Щукина (2013) уделяют внимание финансовому менталитету собственников и менеджеров компании, а также отношениям кредиторов и инвесторов.

В зарубежных работах есть яркие примеры исследования качественных характеристик компаний, которые могут оказывать влияние на структуру капитала. Например, Кузьмичева и Горелов (2013) опирались на идеи Malmendierand Tate (2003), которые говорили об излишней самонадеянности генеральных директоров компаний, принимающих неверные решения, снижающие стоимость фирмы. Seoand Amit (2011) находят противоречия в теориях структуры капитала, которые мотивируют искать новые причины объяснения финансовых решений фирм. Относительно недавно психологические и поведенческие характеристики начали рассматривать как один из важных факторов, влияющих на уровень долга компании. В своей работе они пытаются выяснить, существует ли модель поведения самонадеянного менеджера в принятии финансовых решений на примере ресторанного и гостиничного бизнеса в Соединенных Штатах.

Относительно настоящей работы, было решено отказаться от добавления качественных переменных из-за сложности поиска данных: нет четкого определения оценки таких показателей как оптимизм менеджеров компании, самоуверенность собственников акций и так далее. Даже с помощью проксипоказателей данные по таким факторам сложно поддаются количественному измерению. Кроме этого, при использовании в аналогичных исследованиях метода анкетирования, не все фирмы откликаются на запрос данных и могут обеспечивать честную реальную оценку экономической ситуации в компании. По этой причине выборка сильно сокращается, а результаты становятся нерепрезентативными.

Среди русскоязычных работ очень близка по тематике, методу и области исследования статья Анкудинова и Лебедева (2012).Авторы анализируют детерминанты ведущих компаний Приволжского федерального округа, тестируют современные теории формирования структуры капитала. В актуальности отмечается, что особенности принятия решений по структуре источников финансирования компании относятся к одной из наиболее актуальных проблем современной теории финансов. Как показывает анализ литературы (главным образом, зарубежной), общепринятые теории не всегда могут качественно описать сложные экономические отношения в области структуры капитала. Эмпирические исследования также не позволяют прийти к однозначным выводам. Тем более интересным и продуктивным с точки зрения практического применения полученных результатов представляется изучение факторов формирования структуры капитала предприятий в условиях формирующихся финансовых рынков на основе данных отечественных компаний. В результатах статьи отмечается, что основная детерминанта - это прибыльность компаний (согласуется с теорией иерархического финансирования). Обнаруживается прямая зависимость между среднегодовым ростом активов и левериджем. Волатильность выручки, доля нематериальных активов, размер компании оказывают неоднозначное влияние на структуру капитала. Влияние последнего фактора наиболее принципиально, потому что в настоящем исследовании планируется разбиение организаций на три группы в зависимости от размера, чтобы выяснить, какие переменные для компаний какого размера являются значимыми.

В обосновании исследования на территории Приволжского федерального отмечается, что это развитый в промышленном отношении регион Российской Федерации, однако результаты вследствие такой выборки могут оказаться нерепрезентативными относительно страны в целом, и неприменимы в изучении формирующихся финансовых рынков.

При анализе зарубежных источников можно обнаружить большое число работ, близких по тематике с данным исследованием. Bharidand Lucey (2010) в своей статье анализируют детерминанты структуры капитала 299 ирландских малых и средних фирм. Проверяются предпосылки, сформулированные в теории иерархий и теории агентских издержек. В ходе работы выдвигаются гипотезы, что возраст компании, размер, структура активов и предоставление имущественного залога оказывают влияние на решения по структуре капитала. В результатах подчеркивается необходимость увеличения использования собственных акций и предоставления имущественного залога. Работа Chenand Strange (2005) имеет похожий формат: проводится анализ детерминант структуры капитала 972 компаний с фондовых бирж Шанхая и Шэньчженя в Китае в 2003 году. Используются различные теории в попытках предсказать и объяснить значение и знак каждой переменной, определенной в трудах Rajan and Zingales (1995) и Booth et al. (2001). В качестве нового фактора, способного влиять на структуру капитала, выступает корпоративная структура фирмы. Palacin-Sanchez etal. (2013) также анализируют структуру капитала малых и средних предприятий. Характерная особенность статьи - исследование организаций проводится в разных регионах в рамках одной страны, Испании. Такой формат планируется применить и в данной работе.

Изначально в зарубежных источниках существовала тенденция в финансах исследовать большие предприятия и корпорации. Например, Boothetal. (2001) в своей работе включает в выборку только самые крупные компании с разных континентов в период с 1980 по 1990 годы. Wald (1999) исследует факторы, влияющие на структуру капитала компании в Германии, Японии, Англии, Франции, также рассматривая лишь большие холдинги.

В более современных иностранных работах, наоборот, внимание уделяется малым и средним фирмам (по причине высокого развития малого бизнеса за рубежом). Palacin-Sanchez etal. (2013)проводят исследование, различается ли структура капитала (в том числе ее детерминанты: размер, структура активов, прибыль, темпы роста и возраст) малых и средних компании в разных регионах в пределах одной страны, Испании. В результате они обнаружили, что существуют значительные региональные различия в структуре капитала.

Исходя из полученных выводов, результаты исследования российского рынка могут оказаться нерепрезентативными для регионов с похожими экономическими характеристиками. Предприятия одной и той же отрасли в странах со схожим типом экономики будут иметь принципиальные отличия, нельзя делать для них общие выводы и рекомендации. Однако существует еще один компромиссный взгляд на влияние особенностей страны и фирмы на выбор структуры капитала в статье Jensen and Uhl (2008): и индивидуальность фирмы, и специфика страны в равной степени определяют размер долга. Стоит заметить, что снова изучается средний и малый бизнес.

Таким образом, размер предприятия имеет значение при исследовании структуры капитала. Было решено провести разбиение фирм на три группы: малые, средние и крупные. Далее планируется проверить значимость одного и того же набора переменных для компаний разных размеров, что позволит выявить значимые детерминанты структуры капитала для каждой категории.

В большинстве существующих работ (как зарубежных, так и отечественных) детерминанта размера изначально включается в набор независимых переменных. Как она влияет на леверидж? Ответ на вопрос становится принципиальным перед проведением исследования.

Например, Psilakiand Daskalakis (2015) подтверждают гипотезу, что размер фирмы положительно коррелирует с уровнем долга. В то же время Rajanand Zingales (1995) отмечали, что эффект размера неоднозначен, сложно предугадать предпочтения внешних инвесторов относительно масштаба компании, вполне может возникнуть обратная ситуация, когда размер фирмы имеет обратную связь с уровнем долга.

Подводя итог анализа литературы, необходимо отметить обилие работ на тематику структуры капитала на основе данных зарубежных компании. В то же время, существует недостаточная изученность структуры капитала в российской строительной отрасли: совсем немного эмпирических работ посвящено строительным компаниям, несмотря на востребованность этого бизнеса в стране. Шевченко (2013) в общем виде описывает детерминанты структуры капитала строительных организаций, аргументирует потенциальное включение той или иной переменной в уравнение множественной линейной регрессии. В работе выявляются индивидуальные особенности формирования структуры капитала в строительной отрасли: например, «тяжелая» структура активов подрядных компаний, большие возможности привлечения заемного финансирования.

При изучении российской строительной отрасли могут возникнуть сложности из-за недостаточного развития мелкого и среднего бизнеса в стране и непубличность данных по этим организациям.



3. Постановка исследовательской проблемы

Цель данного исследования - анализ факторов, влияющих на структуру капитала в строительном секторе на примере российских компаний.

Изучение детерминант структуры капитала активно проводится на зарубежном и отечественном рынках. Рассматриваются разные отрасли, наборы независимых переменных, тестируются различные гипотезы. Несомненно, исследования в этой области имеют схожие черты, так как в их основе лежат одни базовые теории и опыт уже существующих работ. Стандартный алгоритм проведения подобных исследований состоит в определении независимых переменных для составления регрессионного уравнения и проверки значимости выбранных факторов на уровень левериджа компании с помощью различных моделей и методов. При изучении обзора существующей литературы, можно обнаружить, что влияние некоторых детерминантов учитывается почти во всех статьях: например, возраст компании, рентабельность и темпы роста активов, волатильность отдельных показателей. Одной из таких повторяющихся переменных является размер компании. Данный факт было решено использовать в достижении поставленной цели.

Если размер организации имеет значение в принятии финансовых решений фирмы, можно допустить, что одни и те же факторы в одной отрасли могут принципиально по-разному влиять на структуру долга компаний в фирмах разного размера. Таким образом, исследовательский вопрос будет заключаться в выяснении, влияет ли размер российской строительной компании на формирование структуры ее капитала? Каково влияние остальных факторов?

Чтобы ответить на поставленный вопрос, необходимо разделить компании на три группы в зависимости от размера (малые, средние и крупные) и проверить значимость выбранных показателей в каждой из них.

Основная гипотеза работы заключается в предположении, что в разных группах фирм один и тот же набор детерминант оказывает разное воздействие на уровень долга.(H1)

Serrasqueiro etal. (2011) выдвигают похожее предположение, что решения по структуре капитала малых и средних организаций сферы обслуживания (гостиницы, рестораны) отличаются от решений фирм другого типа. Они также делят компании на группы в зависимости от размера и создают дополнительные выборки со строительными и промышленными фирмами, тестируя в каждой из них влияние одного набора независимых переменных. В результате первоначальная гипотеза не отклоняется: решения по структуре капитала малых и средних организаций сферы обслуживания принимаются, в большей степени, согласно предпосылкам теории иерархий и далеки от теории компромисса, по сравнению с другими типами фирм. В статье используется модель панельных данных с фиксированными эффектами, и реализуется метод наименьших квадратов. Он является самым распространенным методом оценки параметров регрессии, часто встречается в аналогичных работах.

Перед составлением регрессионного уравнения необходимо решить, какие независимые переменные будут включены в выборку. Frank and Goyal (2009) проверили значимость 36 факторов структуры капитала на данных крупнейших публичных компаний с 1950 по 2003 годы. Самыми важными из них оказались: средний показатель долга компании по отрасли, структура активов, доля материальных активов, прибыль, логарифм активов и ожидаемый уровень инфляции. Однако нужно принимать во внимание ограничения исследования такого масштаба: влияние той или иной переменной может определяться выбранной отраслью, характеристиками фирмы, территориальными особенностями страны. Такие индивидуальные особенности автор опускает в своей работе.

Чтобы набор факторов был объективным, необходимо проанализировать статьи про крупный, малый и средний бизнес по отдельности: какие детерминанты тестируются в этих случаях? BhairdandLucey (2010) выявляют, что возраст, размер, доля нематериальных активов, структура собственности и предоставление залога являются важными составляющими структуры капитала для малых и средних ирландских компаний. Разумеется, если предприятия уже рассортированы по размеру, переменная «размер фирмы» исключается из регрессионного уравнения. Также среди перечисленных выше факторов могут возникнуть ограничения в поиске данных по предоставлению залога той или иной компанией. Sanchez etal. (2012) при исследовании малых и средних фирм в Испании использовали факторы, оказывавшие сильное влияние на структуру долга малых и средних фирм в других теоретических и эмпирических работах: возраст фирмы, ее размер, структура активов, рентабельность, возможности роста компании. Было решено включить их в уравнение регрессии данного исследования.

Boothetal. (2001) анализировали крупные компании и использовали следующий набор независимых переменных: налоги, материальные активы, бизнес-риски, размер фирмы, рентабельность активов, отношение рыночной стоимости акции к ее балансовой стоимости. Здесь следует отметить актуальность учета бизнес-рисков: Шарикова (2013) обнаружила, что значения вероятности банкротства высоки для строительной отрасли, следовательно, эта особенность может сказаться на формировании структуры капитала строительных предприятий. Данный показатель также будет включен в регрессионное уравнение.

Нельзя оставить без внимания статью Шевченко (2014), где был описан стандартный набор детерминант на основе принципов структуры финансирования строительных предприятий: рентабельность, риски, размер компании, темпы роста, налоги и структура активов. Работа носит теоретический характер, но все факторы встречаются в проанализированных ранее статьях, что еще раз подтверждает релевантность включения их в регрессию.

Еще один показатель, играющий роль в принятии фирмой финансовых решений - это коэффициент текущей ликвидности. Он показывает, достаточно ли у предприятия средств, которые могут быть использованы для погашения краткосрочных обязательств в течение определенного периода. (Низамова, 2012). Логично предположить, что финансовые возможности фирмы расплатиться по уже существующим долгам могут влиять на ее желание и готовность совершать новые заимствования. Этот фактор оказывается значимым в статье Осколковой (2013). Исследование в работе проводится с помощью метода анкетирования, который реже встречается в аналогичных работах, и в то же время может помочь обнаружить влияние неучтенных факторов.

На следующем этапе были выбраны переменные, наиболее часто используемые в проанализированных выше работах. Особое внимание обращалось на факторы, тестируемые в исследованиях структуры финансирования строительных предприятий. В результате был сформирован набор независимых регрессоров для эконометрической модели данной работы. В него вошли такие показатели как возраст компании, темпы роста активов и их рентабельность, доля нематериальных активов, волатильность операционной прибыли и коэффициент текущей ликвидности.



4. Методология

4.1 Обоснование гипотез влияния детерминант на леверидж фирмы

В силу того, что необходимо рассмотреть влияние одного набора переменных в компаниях разного размера, для удобства было решено сформулировать общие гипотезы для всех фирм. В зависимости оттого, будут они одинаково для всех приниматься/отклоняться или в каждом случае будут подтверждаться лишь определенные предположения, можно будет ответить на исследовательский вопрос.

При анализе существующих работ обнаруживаются не только различные наборы переменных, но и противоречащие друг другу гипотезы относительно их влияния на долговую нагрузку фирмы. Это может происходить по разным причинам. Некоторые ученые, придерживаясь одной теории, выдвигают согласно ее предпосылкам все предположения в своих моделях. Кроме этого, статьи, отобранные автором как наиболее релевантные для работы, специфика отрасли, страна проведения исследования могут влиять на формирование гипотез и полученные результаты.

Необходимо проанализировать выводы работ, наиболее близких к данному исследованию, учесть особенности строительной отрасли и составить гипотезы. Для удобства основная информация по статьям была интегрирована в сводную таблицу.

Авторы	Название	Факторы	Влияние на уровень левериджа
А.Б. Анкудинов, О.В. Лебедев	Эмпирическое исследование факторов структуры капитала: анализ компаний Приволжского федерального округа	1. Рентабельность 2. Коэффициент вариации выручки 3. Среднегодовой рост активов 4. Доля нематериальных активов 5. Размер компании	1. - 2. не значим 3. + 4. не значим 5. не значим
Е.Е. Кузьмичева, С.А. Горелов	Исследование состава и оценка факторов, формирующих структуру капитала компании	1. Оптимизм и самоуверенность 2. Рост компании 3. Уровень материальных активов 4. Рентабельность 5. Размер 6. Отраслевой медианный уровень долговой нагрузки 7. Отношение компании к риску	1. + 2. - 3. - 4. - 5. - 6. + 7. не значим
Murray Z. Frank and Vidhan K. Goyal	Capital structure decisions: which Factors are reliably important?	1. Median industry leverage 2. Market-to-book assets ratio 3. Tangibility 4. Profits 5. Log of assets 6. Expected inflation	1. + 2. - 3. + 4. - 5. + 6. +
Maria Psillaki and Nikolaos Daskalakis	Are the Determinants of Capital Structure Country or Firm Specific?	1. Размер 2. Структура активов 3. Рентабельность 4. Риски 5. Рост	Независимо от страны: 1. + 2. - 3. - 4. - 5. Не значим
Maria Jose Palacin Sanchez, Luis M. Ramirez-Herrera and Filippo di Pietro	Capital structure of SMEs in Spanish regions	1. Размер 2. Структура активов 3. Рентабельность 4. Рост 5. Возраст	1. Не значимили слабая связь 2. + (для всех регионов) 3. - (длявсехрегионов) 4. + (для всех регионов) 5. - (для всех регионов)
Laurence Booth, Varouj Aivazian, Asli Demirgug-Kunt and Vojislav Maksimovic	Capital structures in developing countries	1. Налоги 2. Материальные активы 3. Риски 4. Размер 5. Рентабельность Авторы доказали, что структура капитала в развивающихся странах зависит от техже факторов, что и в развитых	В большинстве стран: 1. - 2. + 3. - 4. + 5. -
Jian Chen and Roger Strange	The determinants of capital structure: evidence from Chinese listed companies	1. Рентабельность 2. Размер 3. Риск 4. Возраст 5. Налоги	1. - 2. + 3. + 4. + 5. Не значим

Первый рассматриваемый показатель - возраст фирмы. Автор считает более обоснованным предположение теории иерархии, что, чем больше возраст фирмы, тем больше у нее возможностей использовать собственные ресурсы, и она реже нуждается во внешнем финансировании. Молодые компании будут брать долг, чтобы увеличить объем средств, накопленный в начальный период существования. Эту идею поддерживают в своей работе Sanchez etal. (2013).

: Возраст компании имеет обратную связь с ее левериджем

Следующий фактор - рост компании. В теории иерархии принято считать, что организации с большими возможностями роста нуждаются в повышенном инвестировании. Sanchez etal. (2013) также установили положительное влияние роста фирмы на леверидж.

: С ростом компании уровень ее долговой нагрузки увеличивается

Часто в свои исследования авторы включают фактор материальных активов, но в современной экономике увеличивается роль нематериальных активов. Они не имеют физического выражения, но играют большую роль в деятельности предприятия. К ним можно отнести: интеллектуальную собственность, регулируемую патентными и авторскими правами, отложенные затраты, деловую репутацию предприятия, товарные знаки и знаки обслуживания и иные объекты В 1991 году RajanandZingales выявили сильную зависимость между нематериальными активами и долговой нагрузкой компаний: чем их стоимость выше, тем больше доверия со стороны финансовых структур к заемщику. При исследовании российских компаний, Анкудинов и Лебедев (2012) выявили незначимость нематериальных активов в исследовании левериджа. Ограничением исследования в данном пункте будет то, что не всегда фирмы могут отразить количество своих нематериальных активов в своих отчетностях. Кроме того, на данный момент, число нематериальных активов трудно поддается измерению в количественном или денежном выражении.

: Чем выше уровень нематериальных активов компании, тем больше доля ее заемных средств

Рентабельность - важный фактор при финансировании строительных компаний: он позволяет привлекать ресурсы с заемных рынков капитала и в то же время использовать внутренние источники для развития деятельности. Рентабельные фирмы, у которых есть определенная величина прибыли, прежде всего, предпочтут использовать ее, чем внешние источники как кредит. Действительно, в большинстве эмпирических исследований, представленных в сводной таблице, подтверждается обратная зависимость между рентабельностью предприятия и левериджем.

: С ростом рентабельности предприятия, его уровень левериджа снижается

С одной стороны, если у компании недостаточно средств, чтобы погасить свои краткосрочные обязательства, вряд ли она будет задумываться о новых заимствованиях. Но этот случай больше описывает ситуацию банкротства фирмы. С другой стороны, наоборот, при снижении платежеспособности компании, она ищет новые источники существования и наращивает долговую нагрузку. Следовательно, с увеличением коэффициента текущей ликвидности размер ее долговой нагрузки будет снижаться.

: Коэффициент текущей ликвидности отрицательно влияет на уровень левериджа

Необходимо учесть в исследовании бизнес-риски компании. Финансовым показателем, который выражает меру риска использования финансового инструмента, является волатильность. С увеличением данного показателя риски компании возрастают, следовательно, сокращаются возможности использования заемного финансирования. Более того, отрицательная корреляция рисков и структуры долга была установлена в работах Psillaki and Daskalakis (2008), Boothetal. (2001), ChenandStrange (2005).

: Волатильность операционной прибыли отрицательно коррелирует с левериджем

4.2 Описание сбора данных по российским строительным предприятиям

Следующий этап работы - это сбор данных для проведения регрессионного анализа. Выборка в исследовании состоит из российских строительных компаний, данные по которым содержатся в базе СПАРК (база данных по юридическим лицам и частным предпринимателям Российской Федерации).

Первый шаг - настройка фильтров поиска необходимых данных. Интересующий сектор исследования - «Строительство зданий и сооружений». Из него исключаются такие подразделы как «Монтаж инженерного оборудования», «Строительство мостов и железных дорог», «Аренда строительных машин» и прочие группы. В результате остается актуальный раздел «Производство общестроительных работ по возведению зданий». Он включает в себя практически весь процесс постройки зданий и конструкций. Если происходит заказ производства общестроительных работ, то в него также могут быть включены транспортные, монтажные и погрузочные работы.

Такие показатели как темпы роста активов, их рентабельность, леверидж компании можно найти в балансовых отчетностях компаний. В то же время, там не всегда могут содержаться данных о количестве нематериальных активов, коэффициенте текущей ликвидности. По этой причине, в фильтрах накладывается условие на обязательное наличие в отчетах компаний информации об этих показателях. Поиск данных по ним осуществляется с 2010 года, чтобы автоматически исключить из выборки фирмы, начавшие свою деятельность позднее этого срока.

После выгрузки полученного отчета в программу Excel, из выборки исключаются фирмы, имеющие сильные выбросы значений по левериджу, так как их наличие может сильно исказить результаты эконометрического исследования.

Таким образом, в финальную выборку вошли 755 компаний за 2010-2014 гг. Список предприятий вынесен в Приложение 1. Из них 656 фирм малого размера, 57 - среднего и 42 - крупного. Размер компании автоматически определялся базой СПАРК. Организации, по которым отсутствовали значения по этому показателю, размер определялся по численности работников. По Закону «О государственной поддержке малого предпринимательства в Российской Федерации» от 14 июня 1995 г. к малым компаниям в строительстве и промышленности относят те предприятия, где средняя численность работников не превышает 100 человек. Размеры средних фирм находятся в интервале от 100 до 300 человек. Крупными предприятиями считаются те, где средняя численность работников свыше 300 человек. Для удобства анализа данных фактор размера было решено учитывать с помощью дамми-переменной: компаниям малого размера присваивалось значение 1; средним фирмам - 2; крупным - 3. Далее в пакете STATA для совершения описательных статистик и построения регрессии в рамках предприятий одного размера будет использоваться команда [ifусловие].

Данные по зависимой переменной левериджа рассчитывались с помощью компьютерной программы excel: сумма долгосрочных и краткосрочных обязательств делилась на валюту баланса компании за анализируемый год. После удаления выбросов значения по переменной находятся в промежутке от 0 до 1,998.

Возраст фирмы находился через натуральный логарифм числа лет с момента регистрации компании. Логарифмирование проводилось с целью минимизировать влияние данных, сильно отстающих от среднего значения, чтобы избежать искажения уравнения регрессии.

Возможности роста компании были рассчитаны по формуле годового темпа прироста активов, скорректированных на темпы инфляции. Базовым годом считался 2010. Данные об индексах потребительских цен на товары и услуги по Российской Федерации за 2010-2014 гг. были найдены на сайте Росстат, Федеральной службы государственной статистики.

Фактор нематериальных активов вычислялся через отношение суммы нематериальных активов фирмы к валюте баланса за анализируемый год.

Показатель рентабельности фирмы был автоматически посчитан и представлен в отчетах СПАРК. Там он находился через отношение операционной прибыли к общей выручке компании.

Данные по коэффициенту текущей ликвидности также были взяты из отчетов СПАРК.

Последний фактор, влияние которого учитывалось в статье - это волатильность операционной прибыли. Он рассчитывался через отношение стандартного отклонения операционной прибыли за последние четыре года к валюте баланса фирмы за анализируемый год. Данный показатель также корректировался на темпы инфляции, начиная с 2011 года.

4.3 Спецификация полученной модели

Таким образом, итоговое уравнение регрессии имеет следующий вид:



Где i обозначает номер фирмы: от 1 до 656 для малых фирм; от 657 до 713 - для средних; от 714 до 755 - для крупных а t указывает на год с 2010 по 2014;

-возраст фирмы;

- возможности роста;

- нематериальные активы;

- рентабельность компании;

- коэффициент текущей ликвидности;

- волатильность операционной прибыли.

В работе применяется анализ панельных данных в течение 5 лет. Панельные данные обеспечивают более точные оценки, по сравнению с кросс-секционными и широко используются в исследованиях структуры капитала. Модели в этом случае будут реже страдать от мультиколлинеарности между объясняющими переменными, тем самым обеспечивая более надежные оценки. Во-вторых, панельные данные лучше обнаруживают и измеряют влияние факторов, которое, порой, невозможно определить с помощью кросс-секционных данных или временных рядов. Наконец, модели с панельными данными способны регулировать присутствие индивидуальных особенностей компаний в регрессионном анализе.

Следующим шагом должен стать выбор модели для проведения исследования. С теоретической точки зрения, в выборку были включены фирмы конкретной строительной отрасли из числа всех российских компаний. Кроме того, результаты исследования будут опираться на особенности поведения только рассматриваемых компаний, что указывает на выбор модели с детерминированными эффектами. В аналогичном исследовании Serrasqueiroetal. (2011) также была использована модель панельных данных с фиксированными эффектами. Чтобы выбрать между сквозной регрессией и моделями со случайными и фиксированными эффектами, в эмпирической части будут проведены сравнительные тесты на лучшее качество модели. Но в то же время, необходимо помнить, что леверидж в данном исследовании ограничен «снизу» нулевым значением, что свидетельствует о цензурированной зависимой переменной. Для описания ее зависимости от влияющих факторов обычно используется Тобит-модель. Результаты данной работы будут сопоставляться с результатами, полученными через применение Тобит-модели.



5. Описание результатов

5.1 Описательные статистики

Сначала необходимо провести описательные статистики полученных выборок. Первым шагом общие данные по компаниям всех размеров за период с 2010 по 2014 гг. были загружены в пакет Stata:

Таблица 1 - Общие описательные статистики

Переменная	Число наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Номер фирмы	3775	378	217.978	1	755
Год	3775	2012	1.414	2010	2014
Размер фирмы	3775	1.187	0.513	1	3
Леверидж	3117	0.738	0.373	0	1.998
Возраст	3766	2.371	0.545	0	3.219
Рост активов	3353	0.859	27.307	-1	1507.212
Рентабельность операционной прибыли	2805	26.760	736.64	-16600	20025
НМА	3224	0.014	0.081	0	1
КТЛ	3020	626.5	13593.33	-337.83	721038.5
Волатильность операционной прибыли	3077	0.777	13.343	0	432.225

Как видно из таблицы, по всем компаниям программа распознала данные верно: итого рассматривается 755 компаний за период с 2010 по 2014 гг. В общей сложности 3775 наблюдений. Размер компании варьируется от 1 до 3 в зависимости оттого, с какими фирмами необходимо будет работать: малыми, средними или крупными. Леверидж принимает значения от 0 до 1,99786. Присутствие чисел, превышающих значение единицы по данной переменной, свидетельствует о том, что собственный капитал некоторых компаний принимает отрицательное значение. Это говорит о плохом финансовом состоянии фирмы. Например, у компании существуют непокрытые убытки или издержки с прошлых периодов, которые не могут быть компенсированы за счет средств фондов и нераспределенной прибыли.

Показатель возраста фирмы находится в интервале от 0 до 3,21888, так как ранее значения по этой переменной были прологарифмированы. Темпы прироста активов некоторых компаний также принимают отрицательные значения, что говорит о снижении их вырученных средств за определенный период. Доля нематериальных активов находится в промежутке от 0 до 1. Большая амплитуда между минимальным и максимальным значением таких показателей как рентабельность, коэффициент текущей ликвидности и волатильность операционной прибыли свидетельствует о том, что данные неоднородны: экономическое состояние микропредприятий может значительно отличаться от крупных корпораций. Это еще раз подтверждает адекватность идеи проведения регрессионного анализа в этих группах по отдельности.

Также стоит отметить высокое значение среднего показателя коэффициента текущей ликвидности. Нормальной считается величина коэффициента ликвидности в диапазоне от полутора до двух с половиной единиц. Однако, для промышленных предприятий с большим по длительности производственным циклом, нормальным будет считаться значение показателя на уровне 3 и выше, так как у таких компаний большой объем запасов и незавершенного производства. К данной категории относится и строительная отрасль.

По сниженному числу наблюдений видно, что есть пропущенные данные по следующим показателям: леверидж, возраст фирмы, возможности роста, рентабельность, нематериальные активы, коэффициент текущей ликвидности, волатильность операционной прибыли.