Факторы, влияющие на структуру капитала компаний в российском строительном секторе

Затем операция проведения описательных статистик была повторена отдельно для каждой группы рассматриваемых компаний (далее выборки малых, средних и крупных организаций будут именоваться первой, второй и третьей группой соответственно).

Описательные статистики для первой группы компаний:

Таблица 2 - Описательные статистики малых компаний

Переменная	Число наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Номер фирмы	3280	380.671	218.874	1	755
Год	3280	2012	1.414	2010	2014
Леверидж	2633	0.73	0.388	0	1.998
Возраст фирмы	3271	2.348	0.556	0	3.219
Рост активов	2868	0.961	29.523	-1	1507.212
Рентабельность операционной прибыли	2328	29.718	808.481	-16600	20025
НМА	2740	0.016	0.087	0	1
КТЛ	2541	712.57	14818.01	-337.83	721038.5
Волатильность операционной прибыли	2595	0.912	14.526	0	432.225

Итого данные по 656 малым предприятиям составляют в общей сложности 3280 наблюдений за 2010-2014 гг. Описательные статистики по остальным показателям схожи с общими описательными статистиками. Это произошло в силу того, что к этой группе относится самое большое число организаций: от микропредприятий до фирм малого размера.

Описательные статистики для второй группы компаний представлены в Таблице 3.

К средним предприятиям относятся 57 компаний, которые, в общей сложности, составляют 285 наблюдений за период с 2010 по 2014 гг. Из таблицы видно, что к данной категории принадлежат предприятия с возрастом от 1,9 года. Максимальное значение доли совокупных обязательств в общих активах сократилось до 1,39. Амплитуда от минимального к максимальному значению таких показателей как рост активов, рентабельность фирмы, коэффициент текущей ликвидности и волатильность операционной прибыли резко уменьшилась по сравнению с малыми фирмами. Данные более однородны.

Таблица 3 - Описательные статистики средних компаний

Переменная	Число наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Номер фирмы	285	349.263	221.062	17	740
Год	285	2012	1.417	2010	2014
Леверидж	275	0.766	0.266	0	1.393
Возраст фирмы	285	2.501	0.444	0.693	3.135
Рост активов	278	0.19	0.621	-1	3.802
Рентабельность операционной прибыли	269	10.777	26.103	-48.62	213
НМА	275	0.003	0.046	0	0.767
КТЛ	271	163.704	131.021	12.64	1138.62
Волатильность операционной прибыли	275	0.052	0.0727	0	0.759

Описательные статистики для третьей группы фирм:

Таблица 4 - Описательные статистики крупных компаний

Переменная	Число наблюдений	Среднее значение	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Номер фирмы	210	375.2857	196.8422	14	713
Год	210	2012	1.417593	2010	2014
Леверидж	209	0.8017739	0.2298818	0	1.53655
Возраст	210	2.54814	0.4260388	0.69315	3.17805
Рост активов	207	0.3507156	1.068731	-1	11.6228
Рентабельность операционной прибыли	208	14.3362	33.61158	-46.76	403.98
НМА	209	0.0013681	0.0118811	0	0.14394
КТЛ	208	178.005	186.1243	21.32	1235.95
Волатильность операционной прибыли	207	0.0477247	0.1030235	0.00015	1.36977



В общей сложности, данные по 42 крупным фирмам составляют 210 наблюдений. Максимальная доля размера долга меньше, чем в малых компаниях, но больше, чем в средних. Минимальный возраст фирмы, также, как и в средних предприятиях, составляет 1,9 года. Амплитуда диапазона переменных по росту активов, рентабельности фирмы, коэффициенту текущей ликвидности и волатильности операционной прибыли значительно уже, чем в малых компаниях.

Следующим шагом необходимо проверить имеющиеся данные на нормальность распределения и наличие выбросов. Данная процедура будет совершена для каждой переменной во всех группах фирм по отдельности. Полученные иллюстрации ящичковых диаграмм, построенные в пакете Stata, вынесены в Приложение 2.

Как видно из графиков, в малых фирмах меньше всего выбросов присутствует в наблюдениях по зависимой переменной левериджа и переменной возраста фирмы. Данный факт обосновывается тем, что фирмы с резко отличающимися значениями левериджа по отрасли были исключены из выборки, а переменная возраста компании была прологарифмирована. По остальным показателям представлено много выбросов, но данные по ним было решено не модифицировать, чтобы максимально приблизить результаты регрессии к действительности: результаты могут оказаться особенно чувствительными к выбросам, и, исключив их, можно пропустить некоторые тенденции. Необходимо также помнить, что при избавлении от выбросов, в выборке могут появляться новые значения, сильно отличающиеся от средних, из-за чего результаты могут оказаться нерепрезентативными из-за малого числа наблюдений.

В отличие от первой группы, в средних предприятиях значительно в меньшей степени выбросов присутствует в данных о темпах прироста активов предприятия, о рентабельности активов, о коэффициенте текущей ликвидности и волатильности операционной прибыли. В данных о доле нематериальных активов по-прежнему много значений, отличающихся от остальных в своей группе. По показателю левериджа всего одно значение выходит за рамки «ящичковой диаграммы», но данные по этой фирме не будут исключены из выборки, чтобы избежать возникновения новых выбросов. В данных по возрасту фирмы, также, как и в группе малых предприятий, всего два значения, сильно отличающиеся от средних.

В крупных предприятиях меньше выбросов по данным левериджа, чем в малых, но больше, чем в крупных. По показателю возраста компании появляется уже три значения, отличающиеся от средних в группе. По остальным переменным ситуация складывается аналогично средним фирмам: больше всего выбросов по данным нематериальных активов, значительно меньше отличающихся значений по темпам роста активов, рентабельности, коэффициенту текущей ликвидности и операционной прибыли.

Далее необходимо построить гистограммы распределений имеющихся данных, чтобы проверить их на нормальность. Анализ будет проведен также по группам.

Иллюстрации полученных гистограмм для малых, средних и крупных предприятий вынесены в Приложение 3.

Как видно из графиков, ни одно распределение не является нормальным.

Следующим шагом описательных статистик станет проверка имеющихся данных на наличие связи независимых переменных между собой. Данное явление называется мультиколлинеарностью. В пакете Stata были построены корреляционные матрицы.

Для малых компаний таблица имеет следующий вид:

Таблица 5 - Взаимосвязь факторов в малых фирмах

	Леверидж	Возраст фирмы	Рост активов	Рентабельность операционной прибыли	НМА	КТЛ	Волатильность операционной прибыли
Леверидж	1
Возраст фирмы	-0.141***	1
Рост активов	-	-0.044**	1
Рентабельность операционной прибыли	-	-	-	1
НМА	-0.05***	-	-	-	1
КТЛ	-0.063***	-	-	-	0.142***	1
Волатильность операционной прибыли	-0.057***	-	-	-0.047**	-	-	1

Среди коэффициентов отсутствуют значения, превышающие значение 0.7, что свидетельствует об отсутствии связи между независимыми переменными. В то же время есть много незначимых коэффициентов, из-за чего нельзя заключить о полном отсутствии мультиколлинеарности в группе.

Для средних фирм:

Таблица 6 - Взаимосвязь факторов в средних фирмах

	Леверидж	Возраст фирмы	Рост активов	Рентабельность операционной прибыли	НМА	КТЛ	Волатильность операционной прибыли
Леверидж	1
Возраст фирмы	-	1
Рост активов	0.191**	-0.178***	1
Рентабельность операционной прибыли	-0.363***	-	-	1
НМА	-	-	-	-	1
КТЛ	-0.281***	-	-	-	-	1
Волатильность операционной прибыли	-0.349***	-0.194***	-0.16***	0.392***	-	0.217***	1

В данном случае также отсутствуют значения, превышающие допустимую норму, но много незначимых коэффициентов.

Корреляционная матрица для крупных компаний:

Таблица 7 - Взаимосвязь факторов в крупных фирмах

	Леверидж	Возраст фирмы	Рост активов	Рентабельность операционной прибыли	НМА	КТЛ	Волатильность операционной прибыли
Леверидж	1
Возраст фирмы	-	1
Рост активов	-	-0.333***	1
Рентабельность операционной прибыли	-0.24***	-	-	1
НМА	-0.146**	-0.119*	-	-	1
КТЛ	-0.512***	-	-	-	-	1
Волатильность операционной прибыли	-	-	-	0.21***	-	-	1

В крупных компаниях аналогично нет критических значений, но из-за незначимости некоторых коэффициентов, доверять результатам таблицы нельзя.

Еще один способ, который поможет удостовериться в наличии/отсутствии связи между объясняющими переменными - это расчет показателя VIF (фактор инфляции вариации).

Таблица 8 - Фактор инфляции вариации в малых фирмах

Переменная	VIF
Рентабельность операционной прибыли	1.2
Волатильность операционной прибыли	1.2
Возраст фирмы	1.02
Рост активов	1.02
Нематериальные активы	1
Коэффициент текущей ликвидности	1



Для малых компаний значения VIF не превышают 10, что свидетельствует об отсутствии корреляции между независимыми переменными.

Для средних предприятий:

Таблица 9 - Фактор инфляции вариации в средних фирмах

Переменная	VIF
Рентабельность операционной прибыли	1.25
Волатильность операционной прибыли	1.4
Возраст фирмы	1.11
Рост активов	1.13
Нематериальные активы	1.02
Коэффициент текущей ликвидности	1.07

Во второй группе компаний проблема мультиколлинеарности отсутствует.

Таблица 10 - Фактор инфляции вариации в крупных фирмах

Переменная	VIF
Рентабельность операционной прибыли	1.06
Волатильность операционной прибыли	1.06
Возраст фирмы	1.2
Рост активов	1.16
Нематериальные активы	1.04
Коэффициент текущей ликвидности	1.03

В третьей группе фирм также нет значений, превышающих критическое значение 10.

Таким образом, ни в одной из выборок не было выявлено проблемы мультиколлинеарности, анализ данных может быть продолжен.



5.2 Регрессионный анализ с помощью модели с фиксированными эффектами

Следующий этап работы - выбор модели для построения регрессии. В аналогичном исследовании Serrasqueiro etal.(2011)использовали модель с фиксированными эффектами. Согласно выводам раздела методологии, эта модель больше подходит для анализа имеющихся данных, чем модель со случайными эффектами, однако, необходимо проверить это эмпирическим путем.

а) Сначала будет проведен тест Вальда, чтобы сравнить качество обычной сквозной регрессии и модели с фиксированными эффектами. Данный тест проверяет гипотезу о равенстве нулю всех индивидуальных эффектов.

В случае анализа компаний малого размера:

F test that all u_i=0: F(615, 1485) = 8.93 Prob > F = 0.0000

Поскольку p-уровень<0,01, основная гипотеза о равенстве нулю всех индивидуальных эффектовне принимается. Следовательно, модель с фиксированными эффектами лучше подходит для описания данных, чем сквозная регрессия.

В компаниях среднего размера:

F test that all u_i=0: F(56, 202) = 16.96 Prob > F = 0.0000

Аналогично данную выборку лучше описывает модель с фиксированными эффектами.

В крупных фирмах:



F test that all u_i=0: F(41, 157) = 10.59 Prob > F = 0.0000

Согласно нулевому значению p-уровня, в данной группе модель с фиксированными эффектами является более адекватной для анализа данных, чем сквозная регрессия.

б) Далее будет проведен тест Бройш-Пагана, чтобы сравнить сквозную регрессию с моделью со случайными эффектами. Данный тест обнаруживает наличие/отсутствие случайного индивидуального эффекта.

Результаты тестов для всех групп фирм вынесены в Приложение 4.

Поскольку во всех трех случаях p-уровень<0,01, основная гипотеза не принимается. Модель со случайными эффектами лучше описывает модель, чем сквозная регрессия.

в) В первых двух пунктах наиболее адекватными оказались модели с фиксированными и случайными эффектами. Чтобы сравнить их друг с другом, необходимо провести тест Хаусмана. Основная гипотеза выглядит следующим образом:

H0: corr(ui, xit)=0, где ui - случайные эффекты;

альтернативная гипотеза:

H1: corr(ui, xit)?0, где ui - детерминированные эффекты.

Итак, результаты теста Хаусмана для малых, средних и крупных фирм вынесены в Приложение 5. Во всех трех группах p-уровень<0,01, следовательно, основная гипотеза не принимается. Модель с фиксированными индивидуальными эффектами будет описывать данные лучше, чем модель со случайными эффектами.

Финальный этап - построение регрессии. Для всех трех групп компаний будет использована модель с фиксированными эффектами. Предварительно будут введены фиктивные переменные учета временных эффектов. Они будут иметь обозначения d10, d11, d12, d13, d14 согласно последним цифрам 2010, 2011, 2012, 2013 и 2014 года соответственно.

Необходимо дать интерпретацию результатам полученных моделей.

Для малых предприятий результаты представлены в Таблице 11.

Первый вывод, который можно сделать: модель значима на 1%-ном уровне (Prob=0). Ее объясняющая сила: R-squared=0,0366, то есть независимые детерминанты могут объяснить 3,66% дисперсии левериджа.

Значимые объясняющие переменные: нематериальные активы (на 1%-ном уровне), коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне) и коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне).

Таблица 11 - Влияние факторов на леверидж в малых фирмах

R2 within	0.037
R2 between	0.02
R2 overall	0.045
Prob>F	0.000
Возраст фирмы	-
Рост активов	-
Рентабельность операционной прибыли	-
Нематериальные активы	-0.348***
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***
Волатильность операционной прибыли	-
2011	-
2012	-
2013	-
2014	0.038*
Постоянная	0.85***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

R2 within показывает способность модели объяснять изменения уровня долга во времени (для модели с фикс. эффектами - это основной показатель), R2 between показывает величину объяснённой дисперсии между разными фирмами, R2 overall - совокупная величина объяснённой вариации модели. P>F - вероятность принятия гипотезы о незначимости модели на основе F статистики. Rho - величина дисперсии зависимой переменной, объяснённая индивидуальными ненаблюдаемыми чертами рассматриваемых фирм.

Таким образом, с увеличением доли нематериальных активов, уровень левериджа малых строительных компаний снижается. Влияние нематериальных активов в этом случае оказывается самым значительным среди остальных факторов, что согласуется с результатами работы RajanandZingales (1995), которые выявили сильную взаимосвязь этого показателя с долговой нагрузкой фирмы. Однако корреляция в их исследовании оказалась положительной: чем больше стоимость нематериальных активов, тем выше доверие финансовых структур к заемщику. Далее следовал вывод, что финансирование новаций за счет займов усиливает предпринимательство. По какой причине корреляция в настоящем исследований между этими факторами оказывается отрицательной? В описанном исследовании авторы рассматривали увеличение инвестиций как способ развития бизнеса. В то же время, существует предельный уровень долговой нагрузки, который увеличивает риски непогашения займов и кредитов, ухудшение финансового состояния фирмы. С этой точки зрения вполне логично, что с увеличением деловой репутации, статуса и известности компании, доля ее заимствований будет сокращаться. Далее она может успешно осуществлять деятельность за счет собственных средств. Данный подход дает обоснование отрицательной корреляции нематериальных активов и левериджа российских строительных компаний.

С ростом коэффициента текущей ликвидности, доля долга малой фирмы сокращается. Чувствительность левериджа к данному показателю оказывается предельно низкой, но требует интерпретации в силу значимости коэффициента. Коэффициент платежеспособности также был отмечен в статье Осколковой и Лучкиной (2013) среди факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на структуру капитала российских компаний нефинансового сектора. Строительные фирмы принадлежат к этой группе, что еще раз подтверждает результаты работы.

Кроме этого, коэффициент при дамми-переменной 2014 года оказывается значимым на 10%-ном уровне. Это говорит о том, что в 2014 году, по сравнению с 2010, уровень долговой нагрузки, в среднем по малым компаниям, увеличивается. С чем связан данный факт? В 2008 году в России случился финансово-экономический кризис, от которого, в первую очередь, пострадал малый бизнес. В посткризисный период после 2010 года финансово-экономическое состояние страны постепенно приходит в норму, соответственно, состояние малого бизнеса налаживается, финансирование выходит на новый уровень.

Модель с фиксированными эффектами для компаний среднего размера представлена в Таблице 12.

Итак, полученная модель значима на 1%-ном уровне и способна объяснить 16,86% дисперсии объема долга в сумме общих активов фирмы.

Значимые объясняющие переменные: возможности роста (на 1%-ном уровне), рентабельность активов (на 5%-ном уровне) и коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне).

Таблица 12 - Влияние факторов на леверидж в средних фирмах

R2 within	0.169
R2 between	0.355
R2 overall	0.268
Prob>F	0.000
Возраст фирмы	-
Рост активов	0.035***
Рентабельность операционной прибыли	-0.001*
Нематериальные активы	-
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***
Волатильность операционной прибыли	-
2011	-
2012	-
2013	-
2014	-
Постоянная	0.916***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

R2 within показывает способность модели объяснять изменения уровня долга во времени (для модели с фикс. эффектами - это основной показатель), R2 between показывает величину объяснённой дисперсии между разными фирмами, R2 overall - совокупная величина объяснённой вариации модели. P>F - вероятность принятия гипотезы о незначимости модели на основе F статистики. Rho - величина дисперсии зависимой переменной, объяснённая индивидуальными ненаблюдаемыми чертами рассматриваемых фирм.

С увеличением темпов прироста активов, уровень левериджа средних строительных компаний увеличивается. Данные выводы согласуются с результатами исследований Анкудинова и Лебедева (2012), Palacin-Sanchezetal. (2012).Работы Titman and Wessels (1988) и Chen andStrange (2005)также обнаруживают прямую корреляцию между темпами роста фирмы и ее левериджем. Согласно иерархической теории, быстрорастущие компании в первую очередь прибегают к заемному финансированию. Строительные фирмы в данном исследовании не оказались исключением. Более того, FrankandGoyal (2009)отмечали, что строительные компании с увеличением темпов роста нуждаются в привлечении внешнего финансирования в большей степени из-за растущих инвестиционных потребностей.

При увеличении рентабельности активов, размер долга компании среднего размера сократится. Коэффициент слишком мал для общих выводов по показателю. Однако существуют эмпирические подтверждения данного влияния и на развитых (Cornellietal. (1996)), и на развивающихся рынках (RajanandZingales (1995)). Это может говорить о том, что более прибыльные строительные фирмы среднего размера реже используют заемное финансирование.

Коэффициент текущей ликвидности, как и в случае с малыми фирмами, отрицательно влияет на размер долга.

Коэффициенты при дамми-переменных оказываются незначимыми. Это означает, что изменения уровня долга с 2011 по 2014 годы относительно 2010 года в этом случае не имеют значения.

Таблица 13 - Влияние факторов на леверидж в крупных фирмах

R2 within	0.1631
R2 between	0.001
R2 overall	0.011
Prob>F	0.002
Возраст фирмы	-
Рост активов	-
Рентабельность операционной прибыли	-
Нематериальные активы	-2.102**
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***
Волатильность операционной прибыли	-
2011	-
2012	-
2013	-
2014	-
Постоянная	-

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

R2 within показывает способность модели объяснять изменения уровня долга во времени (для модели с фикс. эффектами - это основной показатель), R2 between показывает величину объяснённой дисперсии между разными фирмами, R2 overall - совокупная величина объяснённой вариации модели. P>F - вероятность принятия гипотезы о незначимости модели на основе F статистики. Rho - величина дисперсии зависимой переменной, объяснённая индивидуальными ненаблюдаемыми чертами рассматриваемых фирм.

Полученная модель значима на 1%-ном уровне. Она может объяснить 16,31% дисперсии левериджа. Значимые регрессоры: нематериальные активы (на 5%-ном уровне), и коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне).

С увеличением доли нематериальных активов крупного российского строительного предприятия, доля его долговой нагрузки сокращается.

С ростом коэффициента текущей ликвидности, уровень долга компании также снижается.

Результаты, полученные в данной группе компаний, совпадают с результатами малых фирм (одни и те же факторы воздействуют на уровень долга, разной оказывается лишь степень их влияния). Главное отличие состоит в том, что экономическое состояние страны с 2010 по 2014 гг. не повлияло на инвестирование крупного бизнеса: коэффициенты при дамми-переменных в третьей группе оказываются незначимыми. Таким образом, можно сделать вывод, что средние и крупные компании строительного сектора более подготовлены к финансовым трудностям и могут переживать кризисное время без существенных потерь, в отличие от малого бизнеса.

5.3 Анализ цензурированных регрессий с помощью Тобит-моделей

Необходимо помнить, что в выборке отсутствуют предприятия с отрицательным значением левериджа, то есть каждая исследуемая фирма, так или иначе, использует возможности заемного финансирования. В западных странах главным источником финансирования строительства выступают собственные средства строительных компаний. В России высокая стоимость возводимых объектов не позволяет предприятиям выживать только за счет собственного капитала, формирующегося, в основном, из получаемой чистой прибыли. Использование устаревших строительных технологий, потребительский спрос на качественные постройки, значительный рост цен на строительные материалы приводят к превышению стоимости возводимых объектов над объемом собственных средств, которых у российских строителей хватает лишь на возведение фундамента. Таким образом, все более актуальным становится поиск альтернативных источников финансирования. Сложившуюся ситуацию в стране подтверждают данные исследования: зависимая переменная оказалась ограниченной «снизу» нулевым значением. На следующем этапе было решено оценить цензурированную регрессию с помощью Тобит-моделей, и сравнить полученные результаты с выводами анализа через модели с фиксированными эффектами.

Тобит-модель для малых компаний имеет следующий вид:

Таблица 14 - Оценка цензурированной регрессии в малых фирмах

Pseudo R2	0.118
Prob>chi2	0.000
Возраст фирмы	-0.097***
Рост активов	-
Рентабельность операционной прибыли	-
Нематериальные активы	-0.412***
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***
Волатильность операционной прибыли	-
Постоянная	1.024***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

Из полученной таблицы видно, что значимыми объясняющими переменными оказались возраст компании (на 1%-ном уровне), доля нематериальных активов (на 1%-ном уровне) и коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне).

С увеличением возраста фирмы, уровень левериджа малых строительных компаний снижается. Изменение получается не очень большим, но если анализировать факт корреляции с прогнозом, например, на 5 лет вперед, колебания левериджа в денежном выражении могут быть достаточно значительными. Вторая выдвинутая гипотеза подтверждается.

С ростом доли нематериальных активов, доля долга малой фирмы снижается. Таким образом, четвертая гипотеза не принимается.

Коэффициент текущей ликвидности также отрицательно влияет на леверидж. Шестая гипотеза принимается.

Сравнивая результаты регрессионного анализа с помощью тобит-модели и модели с фиксированными эффектами, можно заметить, что во втором случае к ряду факторов, влияющих на структуру капитала малых компаний, добавляется возраст фирмы. В научных статьях существуют аргументы и в пользу положительной связи между левериджем и возрастом компании, и в пользу отрицательной связи. Факт того, что в российских строительных фирмах устанавливается отрицательная корреляция между этими показателями, подтверждает теорию иерархий: по мере взросления организации увеличивается объем ее накопленной нераспределенной прибыли, вследствие чего фирма реже нуждается в использовании внешних ресурсов для осуществления своей деятельности. Аргументы, встречаемые в статьях в пользу отрицательной зависимости между левериджем и возрастом фирмы: по мере своего старения компании медленнее внедряют инновации, снижается эффективность корпоративного управления, изнашиваются активы, снижается стоимость фирмы, соответственно, становится сложнее налаживать связи с кредиторами, предлагающими более выгодные условия сотрудничества (Дороган, 2013).

Таблица 15 - Оценка цензурированной регрессии в средних фирмах

Pseudo R2	3.995
Prob>chi2	0.000
Возраст фирмы	-0.067**
Рост активов	0.062***
Рентабельностьоперационной прибыли	-0.002***
Нематериальные активы	-
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***
Волатильность операционной прибыли	-0.896***
Постоянная	1.061***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

Если сопоставлять результаты модели с анализом модели с фиксированными эффектами, из таблицы видно, что, помимо роста активов, рентабельности фирмы и коэффициента текущей ликвидности, значимыми оказываются возраст фирмы и волатильность операционной прибыли. Знаки коэффициентов при значимых переменных в обеих моделях оказываются одинаковыми во всех трех случаях.

С увеличением возраста фирмы, уровень левериджа сокращается. Влияние данного фактора в средних компаниях оказывается более значительным, чем в случае с малыми фирмами. В данной группе также принимается вторая гипотеза.

Чем выше волатильность операционной прибыли, тем ниже уровень долга в общих активах фирмы. Подтверждается седьмая гипотеза. Действительно, фирмы, функционирующие на рынках с высокой волатильностью финансовых показателей, находятся в повышенной зоне риска из-за невозможности прогнозирования экономической ситуации. В таком случае они будут пытаться снизить риски, в том числе за счет уменьшения размера внешнего долга, чтобы не возникло ситуации неплатежа и банкротства предприятия. Выявленная отрицательная корреляция данных показателей подчиняется предпосылкам компромиссной теории.

Таблица 16 - Оценка цензурированной регрессии в малых фирмах

Pseudo R2	-2.5452
Prob>chi2	0.000
Возраст фирмы	-0.066*
Рост активов	-
Рентабельность активов	-0.001***
Нематериальные активы	-2.209**
Коэффициент текущей ликвидности	-0.001***
Волатильность операционной прибыли	-
Постоянная	1.097***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

Значимые переменные: возраст компании (на 10%-ном уровне), рентабельность активов (на 1%-ном уровне), нематериальные активы (на 5%-ном уровне) и коэффициент текущей ликвидности (на 1%-ном уровне).

С увеличением возраста крупных фирм, их леверидж уменьшается. Данный вывод вновь согласуется со второй гипотезой.

Изменение рентабельности активов такжесокращает размер долга. Этот факт подтверждает пятую гипотезу исследования. Стоит обратить внимание на то, что влияние данного фактор, также как и возраста фирмы, было упущено в оценке данных с помощью модели с фиксированными эффектами.

При повышении доли нематериальных активов, леверидж падает. Четвертая гипотеза не принимается.

С увеличением коэффициента текущей ликвидности уровень долга снижается. Шестая гипотеза справедлива для крупных предприятий.

Таблица 17 - Общие результаты оценок регрессий

	Модель с фиксированными эффектами	Тобит-модель
Размер фирмы	Малые	Средние	Крупные	Малые	Средние	Крупные
Число наблюдений	3280	285	210	3280	285	210
R2 within/Pseudo R2	0.037	0.169	0.163	0.118	3.995	-2.545
Возраст фирмы	-	-	-	-0.097***	-0.067**	-0.066*
Рост активов	-	0.035***	-	-	0.062***	-
Рентабельностьоперационной прибыли	-	-0.001*	-	-	-0.002***	-0.001***
Нематериальные активы	-0.348***	-	-2.102**	-0.412***	-	-2.209**
Коэффициент текущей ликвидности	-0.000***	-0.000***	-0.000***	-0.000***	-0.000***	-0.001***
Волатильность операционной прибыли	-	-	-	-	-0.896***	-
Постоянная	0.85***	0.916***	-	1.024***	1.061***	1.097***

*Уровень значимости - 10 %, **Уровень значимости - 5 %, ***Уровень значимости - 1 %

Сравнивая результаты моделей с фиксированными эффектами и выводами, полученными с помощью Тобит-моделей, можно заметить, что они очень схожи. Во втором случае в ряд значимых переменных, независимо от размера фирмы, добавляется фактор возраста предприятия. Также в группе компаний среднего размера на леверидж влияет волатильность операционной прибыли, а в третьей группе оказывается значимой рентабельность активов фирмы.



Заключение

Таким образом, в данной работе происходит анализ ключевых факторов структуры капитала российских строительных компаний. В выборку вошли 656 малых, 57 средних и 42 крупных предприятия. Необходимо ответить на вопрос, действительно ли одни и те же детерминанты оказывают разное влияние на структуру долга в фирмах разного размера, и почему.

Эмпирическое исследование позволяет сделать вывод о том, что факторы, влияющие на решения по структуре капитала, оказывают различное влияние в разных размерных группах строительных компаний. Базовая гипотеза исследования подтверждается.

В каждой группе предприятий были проанализированы результаты моделей с фиксированными эффектами и тобит-моделей. В обоих случаях они оказываются схожими. Поскольку зависимая переменная в исследовании ограничена снизу нулевым значением, логичнее доверять выводам тобит-моделей.

В малых компаниях отрицательно коррелируют с левериджем: возраст фирмы, нематериальные активы и коэффициент текущей ликвидности. При этом наибольшее влияние на размер долга оказывает второй показатель. Разумно полагать, что с введением в жизнь запатентованных изобретений, наращиванием деловой репутации, у малых фирм появляется конкурентное преимущество, они могут успешно развивать свою деятельность. С укреплением фирмы на рынке, она все меньше нуждается во внешнем долге и может постепенно переходить на самофинансирование. По этой причине, значимость нематериальных активов вполне обоснована.

В фирмах среднего размера положительно влияют на размер долга компании только возможности ее роста. Отрицательно - возраст фирмы, рентабельность активов, коэффициент текущей ликвидности и волатильность операционной прибыли. Причем последний фактор оказывает наибольшее влияние на структуру капитала. Другими словами, с увеличением бизнес-рисков компании, сокращаются ее возможности использования заемного финансирования. Вероятно, это происходит по причине того, что фирмы, функционирующие на рынках с высокой волатильностью финансовых показателей, находятся в повышенной зоне риска из-за невозможности прогнозирования экономической ситуации. В таком случае они будут пытаться перестраховаться, в том числе за счет уменьшения размера внешнего долга, чтобы не возникло ситуации неплатежа и банкротства предприятия.

В крупных фирмах леверидж зависит от возраста фирмы, рентабельности активов, объема нематериальных активов и коэффициента текущей ликвидности. Все перечисленные показатели оказывают отрицательное воздействие на уровень долга. Наиболее значимым, как и в малых фирмах, оказывается фактор нематериальных активов. Это можно объяснить аналогичными причинами: с разработкой новых технологий, поддержанием репутации, компания все меньше нуждается в заемном финансировании.

Одной из особенностей полученных результатов является отрицательная корреляция левериджа с возрастом в компаниях всех размеров. Таким образом, можно предположить, что, чем старше фирма, тем крепче ее финансовые позиции, что ведет к увеличению возможностей выживания за счет собственных средств. По мере взросления организации, увеличивается объем ее нераспределенной прибыли, вследствие чего фирма реже нуждается в использовании внешних ресурсов для осуществления своей деятельности.

Далее, стоит обратить внимание на то, что переменные, оказавшиеся значимыми во всех трех группах, одинаково положительно/отрицательно влияют на леверидж: знаки при коэффициентах не отличаются в зависимости от размера фирмы. Цель работы состояла в определении степени этого влияния, а также отбора значимых показателей в каждой размерной группе. Действительно, нематериальные активы, наиболее сильно влияющие на структуру капитала в малых и средних фирмах, оказываются незначимыми в компаниях среднего размера. В то же время, возможности роста компании и волатильность операционной прибыли участвуют в формировании строительных фирм только среднего размера. Рентабельность активов играет роль в использовании заемного финансирования средних и крупных предприятий, но не влияет на леверидж малых фирм. Почему так происходит? Ответ на данный вопрос можно подкрепить разными аргументами.

Во-первых, у малых, средних и крупных строительных компаний существует разная степень нужды в заемном финансировании. Как утверждается в работе Шевченко (2014), крупные строительные организации более склонны к финансированию за счет долга, так как обладают лучшей репутацией и демонстрируют большую транспарентность. По этой причине, размер долга фирм разного размера может обуславливаться разными факторами.

Во-вторых, это доступ к внешнему долгу. Как правило, в российских условиях, возможности кредитования малого и среднего бизнеса не всегда отвечают пожеланиям предпринимателей. Из-за чего так происходит? Необходима оценка бухгалтерской отчетности, которая зачастую не отражает реальное финансовое положение компании малого бизнеса, отсутствие качественного залога и высокие риски кредитования ведут к недофинансированию малого бизнеса. В силу различных возможностей кредитования фирм разного размера, факторы, влияющие на их структуру капитала, также могут отличаться.

Таким образом, практически все гипотезы, выдвинутые относительно влияния значимых переменных на леверидж, подтверждаются. Базовая гипотеза также не отклоняется, так как в фирмах разного размера одни и те же факторы оказывают разное влияние на структуру долга: некоторые переменные, значимые в одной группе компаний, не коррелируют с левериджем в другой группе. Факторы, оказывающие воздействие на структуру капитала во всех фирмах, могут иметь различные степени значимости и силу влияния на размер долга.

Ограничением данного исследования будет то, что применимость полученных результатов распространяется только на российские строительные фирмы: территориальный и отраслевой признаки могут сильно модифицировать результаты. Кроме этого, не были учтены качественные характеристики (например, самоуверенность и оптимизм менеджеров компании) в силу сложности поиска данных и недостаточной обоснованности прокси-показателя, выражающего человеческий фактор в этом случае. Также, несмотря на большое внимание к нематериальным активам на сегодняшний день, очень сложно измерить их количественно и выразить в отчетах той или иной компании. Тем не менее, представляется, что полученные результаты могут стать вкладом в эмпирические исследования по проблеме формирования структуры капитала в российских компаниях. Работа может быть на практике полезной менеджерам строительных фирм, желающим повысить эффективность компании за счет оптимизации финансирования и соотношения заемных и собственных средств: выводы исследования указывают на факторы, которые могут оказаться рычагами управления структурой капитала в малых, средних и крупных фирмах.



Список использованной литературы

1. Анкудинов, А.Б., Лебедев, О.В. (2012), “Эмпирическое исследование факторов структуры капитала: анализ компаний приволжского федерального округа», Финансы и кредит, №11(491), с.24-29.

2. Анюхина, И. М., Иванинский, И. О., Катаева, Е. В., Озорнина, О. В., Серебрянский, Д. В., Шмидт-Рост, М. (2008), «Оценка оптимальной структуры капитала компаний ОАО «Уралкалий» и Kali&Salz AG», Корпоративные финансы, №. 4 (8), с. 88-105.

3. Астраханцева, И.А. и Капустин, А.В. (2013), «Анализ основных теорий структуры и оптимизации капитала компании», Известия ВУЗов, №. 4(18), с. 39-44.

4. Бегадзе, Г.Ш. (2014), «Основополагающие тенденции и перспективы развития мирового и российского рынков строительных услуг», Приоритетные научные направления: от теории к практике, №. 14, с. 171-182.

5. Белозеров, И. А., Кокорева, М. С. (2014), «Моделирование оптимального диапазона структуры капитала фирмы на развивающихся финансовых рынках», Корпоративные финансы, №. 2 (30), с. 20-33.

6. Борисова, О., Щукина, Т. (2013), «Теоретические аспекты формирования и управления структурой капитала предприятия, РИСК: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция, с. 220-224.

7. Герасимова, С. М. (2012), «Эмпирические исследования структуры капитала компаний на развивающихся рынках: специфика и методология», Корпоративные финансы, № 1 (21), с. 97-109.

8. Дороган, Н.Д. (2013), «Структура капитала и возраст компаний», Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, № 4 (82), с. 119-122.

9. Ивашковская, И. и Куприянов, А. (2006), «Структура капитала: резервы создания стоимости для собственников компании, Управление компанией, №. 2.

10. Кузьмичева, Е.Е., Горелов, С.А. (2013), «Исследование состава и оценка факторов, формирующих структуру капитала компаний», Экономика предприятия, №. 47(185), с.44-53.

11. Лисица, М.И. (2007), «Обзор моделей теории структуры капитала и анализ их состоятельности», Управление капиталом, №. 9(249).

12. Низамова, А. И. (2012), «Анализ платежеспособности организации», Молодой ученый, №6, с. 198-200.

13. Никитин, Д. Л. (2012), «Анализ теорий рационализации структуры капитала и их применимость в российских условиях», Известия Калининградского государственного технического университета, №. 26, с. 244-249.

14. Осколкова, М.А., Лучкина, А.В. (2013), «Детерминанты формирования структуры капитала российскими компаниями», Вопросы экономики, №40 (568), с. 76-84.

15. Русанова, Е.Г. (2011), «Развитие теории структуры капитала после Модильяни и Миллера», Вопросы экономики, №. 9 (441), с. 60-67.

16. Теплова, Т.В. (2000), “Финансовый менеджмент: Управление капиталом и инвестициями», ГУ ВШЭ, Москва.

17. Шарикова, О. В. (2013), «Определение оптимальной структуры капитала российских организаций», Корпоративные финансы, №. 1 (25), с. 34-46.

18. Шевченко, А.А. (2014), «Детерминанты структуры капитала строительных компаний», Инженерный вестник Дона, №. 3 (26)

19. Bhaird, C. and Lucey, B.M. (2008), “Determinants of Capital Structure in Irish SMEs”, Small business economics, Vol. 35 No. 3, pp. 357-375.

20. Booth, L., Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A. and Maksimovic, V. (2001), “Capital Structures in Developing Countries”, The Journal of finance, No. 1.

21. Brennan, M.J., Schwartz, E.S.(1978) “Corporate Income Taxes, Valuation, and the Problem of Optimal Capital Structure”, The Journal of Business, Vol. 51, No.1, pp. 103-114.

22. Chen, J. and Strange, R. (2005), “The Determinants of Capital Structure: Evidence from Chinese Listed Companies”, Economic Change and Restructuring, Vol. 38 No.1, pp. 11-35.

23. Cornelli, F., Portes, R., Schaffer, M. E. (1996), “The Capital Structure of Firms in Central and Eastern Europe”, CEPR Discussion PaperNo. 1392.

24. Frank, M. Z. and Goyal, V. K. (2009), “Capital Structure Decisions”, Financial Management, Vol. 1 No. 38.

25. Jensen, N.S. and Uhl,, F.T .(2008), “Capital Structure in European SMEs”, MSc. Finance & International Business.

26. Malmendier, U. and Tate, A.G. (2003), “Who makes acquisitions? CEO overconfidence and the market's reaction”, Working paper

27. Modigliani, F. and Miller, M. (1958) “The cost of capital, corporation finance and the theory of investment”, The American Economic Review, No. 3.

28. Myers, S.C., Majluf, N.S. (1984), “Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have”, Journal of Financial Economics, Vol. 13 No. 2, pp. 187-221.

29. Myers, S. (2001), “Capital Structure” Journal of Economic Perspectives, Vol. 15 No. 2, pp. 81 - 102.

30. Palacin-Sanchez, M.J., Ramirez-Herrera, L.M. and Pietro, F. (2012), “Capital structure of SMEs in Spanish regions” Small Business Economics, Vol. 41 No. 2, pp. 503-519.

31. Psillaki, M. and Daskalakis, N. (2008), “Are the Determinants of Capital Structure Country or Firm Specific? Evidence from SMEs”, ResearchGate.

32. Rajan, R. and Zingales, L. (1995), “What do we know about capital structure choice? Some evidence from international data”, Journal of Finance, Vol. 50, pp. 1421-1460.

33. Seo, K. and Amit, S. (2011), “Overconfident managers and capital structure in the hospitality firms”, The Journal of finance

34. Serrasqueiro, Z.S., Armada, M.R. and Nunes, P.M. (2011), “Pecking Order Theory versus Trade-Off Theory: are service SMEs' capital structure decisions different?”, Service Business, Vol. 5 No. 4, pp. 381-409.

35. Titman, S. and Wessels, R. (1988), “The Determinants of Capital Structure Choice”, The Journal of Finance, Vol. 43 No. 1, pp. 1-19.



Приложение 1

Список компаний

ООО "1641"

ООО "А И Н"

ООО "АВЕ"

ООО "АВИС"

ООО "АВТОБАН-МОСТ"

ООО "АГРО-СЕРВИС"

ЗАО "АГРОМОНТАЖ 93"

ОАО "АГРОПРОМСТРОЙ"

ОАО "АГРОСТРОЙ"

ООО "АГРОСТРОЙМОНТАЖ-2"

ОАО ФИРМА "АДЫГПРОМСТРОЙ"

ЗАО "АИР"

ООО "Аирт"

ОАО "АК ВНЗМ"

ООО "АКАДЕМРЕСУРС"

ООО"АКВА-ЭКО"

ООО "АКВАТЕРН"

ООО "АКВИЛОН"

ООО "АКРОПОЛЬ"

ООО "АЛДИ"

ООО "АЛЕКССТРОЙ"

ООО "АЛК++КОМПАНИ"

ЗАО "АЛКОН-ТРЕЙД-СИСТЕМ"

ООО "АЛЬТЕК КОМПАНИ"

ООО "АЛЬФА"

ООО "АЛЬФА-СОЮЗ"

ООО "АЛЬЯНС С"

ООО "АМЕТИСТ ПЛЮС"

ООО "АМПИР - 2"

ООО "АНАСТАСИЯ-РОСТОВ"

ООО "АНЖЕЛИКА"

ООО "АНТИКОР НАХОДКА"

ООО "АРБАТ"

ООО ФИРМА "АРГО"

ООО "АРГУС"

ООО "АРДЕН"

ООО "АРИАДНА"

ООО "АРИЛ"

ООО "АРК-СЕРВИС""

ООО "АРКАДА"

ООО "АРКАДА-СЕРВИС"

ООО "АРКАДИЙ И К"

ООО "АРНИ"

ООО "АРС"

ООО "АРТ-СИТИ"

ООО "АРТ-Строй"

ООО "АРТ-СТРОЙ"

ООО "АРХСТРОЙ-КОМПЛЕКС"

ООО "АСП"

ООО АСПМК-3

ЗАО "АСТ"

ООО "АСТРА"

ООО "Б.С.Б. ВЕНТ"

ЗАО "БАЛТИЙСКАЯ КЛИМАТИЧЕСКАЯ КОМПАНИЯ"

ООО "БАЛТПРОДКОМ"

ООО "БАЛТСТРОЙ"

ООО "БАРС"

ЗАО "БАШИНВЕСТДОМ"

ООО "БЕЛСТРОЙИНВЕСТ"

ООО " БЕРЕЗКА-2000 "

ООО "БЕРЕЗОВСКСТРОЙИНВЕСТ"

ЗАО "БЕССЕРСТРОЙ"

ООО "БЕТИЗ"

ООО ПСП "Бетон"

ООО "БИЗНЕС-КОНТРАКТ"

ООО "БИЗНЕС-НЕВА"

ООО "БИЗНЕССТРОЙ"

ОАО "БИРОБИДЖАНСТРОЙ"

ЗАО "БЛОК ПЛЮС"

ООО "БРАТСТВО"

ООО "БРИГАДА"

ООО КРФ "БРИГАНТИНА"

ЗАО "БСК"

ООО"БСС"

ЗАО БСТ

ООО "БСФК"

ООО "БУГРЫ"

ЗАО "ВАЛЕНТА"

ООО "ВАЛЕНТИН"

ООО "ВЕКТОР-7"

ООО "Веритас"

ООО "ВЕРСАЛЬ"

ООО "ВЕРСО-МОНОЛИТ"

ЗАО СК "ВЕРТИКАЛЬ"

ООО "ВЕРТИКАЛЬ-АЛЬФА"

ООО "ВЕССТРОЙПРОЕКТ"

ООО "ВЕСТНИК"

ООО "ВЕТЕРАН"

ООО "ВЕТЛАН-СТРОЙ"

ООО "ВИГО"

ООО "ВИКОН"

ООО "ВИСЛА"

ООО "ВИТЯЗЬ"

ООО "ВЛА-ДИ"

ЗАО "ВЛАДИНВЕСТ"

АО "ВНЕШЛЕНСТРОЙСЕРВИС"

ООО "ВОДНЫЙ МИР"

ООО СК "ВОЕНСПЕЦСТРОЙ-ПРОЕКТ"

ООО"ВОЗДУШНЫЕ ВОРОТА СЕВЕРНОЙ СТОЛИЦЫ"

ООО "ВОЗРОЖДЕНИЕ"

ООО СКФ "ВОЗРОЖДЕНИЕ"

ООО "ВОЛГА - 1"

ООО "ВОЛГОРЕЧЕНСКМОНТАЖСЕРВИС"

ЗАО "ВОСТОК"

АО "ВОСТОКСИБЭЛЕКТРОСЕТЬСТРОЙ" ПО СТРОИТЕЛЬСТВУ И МОНТАЖУ ВЫСОКОВОЛЬТНЫХ ЛИНИЙ

ООО "ВПК-СТРОЙ"

ООО "ВПС"

ПАО "ВПС"

ЗАО "ВЭКОС"

ОАО ФСК "ГАЗ ХИМСТРОЙ ИНВЕСТ"

ООО "ГАЗПРОМСИБИРЬ"

ООО "ГАЛЕОН"

ООО СК "ГАЛИКОН"

ООО "ГАРАНТ"

ООО "ГЕАНД"

ООО СК "ГЕЛИОС"

ЗАО "ГЕОСТАР ИНЖИНИРИНГ"

ООО "ГЖС"

ООО "ГИДРОМОНТАЖСЕРВИС"

ЗАО "ГК"ДРУЖБА"

ООО "ГЛАБЕК"

ООО "ГЛОБУС ТУР-СТРОЙ"

ООО "ГЛОРИЯ"

ООО "ГОЛОВНОЙ РЕМОНТНО-ВОССТАНОВИТЕЛЬНЫЙ ПОЕЗД-НН"

ООО "ГОРИЗОНТ"

ООО "ГОРОДСТРОЙ"

ООО "ГОРСТРОЙСОЦИУМ"

ЗАО "ГП "СМТ №19"

ООО "ГРААЛЬ"

ООО "ГРАНД"

ООО "ГРАНД"

ООО "ГРАНДА"

ООО "ГРАНИТ"

ООО "ГРАНТ"

ООО "ГРАНЬ"

ООО "ГРУППА КОМПАНИЙ "КОНТИ"

ООО "ГСИ-АНК"

ООО "ГУД ВУД"

ФГУП "ГУСС "ДАЛЬСПЕЦСТРОЙ" ПРИ СПЕЦСТРОЕ РОССИИ"

ФГУП "ГУССТ № 9 ПРИ СПЕЦСТРОЕ РОССИИ"

ООО СК "ГЭС"

ООО "ГЮМРИ"

ООО "ДИ-МАКС 58"

ООО СК "ДИАГНОСТИКА"

ООО "ДИЗАЙНПРОЕКТ"

ООО "ДИЛЯРА-СТРОЙ"

ООО "ДИФФЕРЕНЦИАЛ"

ООО СМУ "ДОМ"

ОАО ИСК "ДОМОСТРОИТЕЛЬ"

ОАО "ДОМОСТРОИТЕЛЬНЫЙ КОМБИНАТ"

АО "ДОМСТРОЙ"

ООО "ДОНАТОМСТРОЙ"

ООО "ДОНЕВРОСТРОЙ"

ООО "ДОНКАВСТРОЙ"

ООО "ДОНСТРОЙПОДРЯД"

ЗАО "ДОНЮГСТРОЙ"

" ДСК - 2 " ОАО

ООО "ДСМУ-ГАЗСТРОЙ"

ООО "ЖЕЛЕЗОБЕТОН"

ООО "ЖИЛСТРОЙ"

ООО "ЗАБСТРОЙ"

ООО "ЗАВОДСКИЕ ПЛАСТИКОВЫЕ ОКНА"

ООО "ЗОДЧИЙ"

ЗАО "ЗСЭС"

ООО "ИБК"

ООО "ИВМУ "МОНТАЖЛЕГМАШ"

ООО "ИВЦЕНТРСНАБ - К"

ООО "ИДУСТРИ - СЕРВИС"

ООО "Ижевская строительная компания" (ООО "ИжСК") (открыто конкурсное производство)

ЗАО СТРОЙТРЕСТ № 35 "ИЖОРСТРОЙ"

ООО "ИЗУР"

ООО "ИМИ"

ЗАО "ИНВЕСТОР"

ООО "ИНЕССА"

ООО "ИНЖ-КОМ М"

АО "ИНЖЕНЕР"

ООО "ИНЖЕНЕРНЫЙ ЦЕНТР"КРЕДО"

ООО "ИНЖСТРОЙ"

ООО СП "ИНИЦИАТИВА" ОАО "КПД"

ОАО "ИНКОСТ"

ЗАО "ИННОВАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ СТРОИТЕЛЬСТВОМ"

ООО "ИНО-ТЕЛ"

ООО "ИНСАР-СЕРВИС"

ООО "ИНТАРСИЯ"

ООО "ИНТЕЛТЕХСТРОЙ"

ООО "ИНТЕРДОРСТРОЙ"

ООО "ИНТЕРСТРОЙ-2"

ООО "ИНТЕРТЕХКОМ"

ООО "ИНФОРМИНГ"

ООО "ИПК "ЖИЛСТРОЙ"

ЗАО "ИПК "ОПТИМУМ"

АО СК "ИПС"

ООО "ИРИ-ГРУПП"

ЗАО "ИРТЫШ"

ООО "ИСК "СТРОЙТЕХСЕРВИС"

ООО "ИСК"

ООО "ИЦ АС ТЕПЛОСТРОЙ"

ЗАО "КАВКАЗЭЛЕКТРОНСТРОЙ"

ООО "КАМСТРОЙКЛЮЧ"

ООО "КАПИТАЛСТРОЙ"

ООО "КАПИТАЛСТРОЙСЕРВИС"

ООО "КАПСТРОЙ-2003"

ООО "КАРХАРАДОН"

ЗАО "КАРЬЕРОУПРАВЛЕНИЕ"

ООО "КВАНТА"

ООО "КВАРСИС-СТРОИТЕЛЬ"

ООО "КВИН-СТРОЙ"

ООО "КВИНТЕТ"

ООО "КЕДР"

ОАО "КИРОВСКИЙ ДСК"

ОАО "КЛИНЦОВСКОЕ СМУ"

ООО "КОЛЛЕКТИВ"

ЗАО "КОЛОР УОРЛД"

ООО "КОМИСТРОЙМАТЕРИАЛЫ"

МУП ЖКХ "КОММУНСЕРВИС"

АО "КОМПАКТ"

ООО " КОМПАНИЯ "ФАСТ ДЕВЕЛОПМЕНТ"

ООО "КОМПАНИЯ ЭКОТЕХНИКА"

ООО "КОМПАНЬОН"

ООО "КОМПЛЕКТ-СТРОЙ"

ООО "КОМСТРОЙ ИНВЕСТ"

ООО СКФ "КОМФОРТ"

ООО С.К. "КОНСОЛЬ"

ООО "КОНТРАСТ ПЛЮС"

ЗАО "КОНТУР-СТРОЙ-ТРЕСТ"

ООО "КОНЦЕПЦИЯ СПК"

АО "КОНЦЕРН ТИТАН-2"

ООО "КОРВЕТ"

ООО "КОРОНА"

ООО "КОРУС СТРОЙ"

ООО "КОТТЕДЖСТРОЙ"

ОАО "КРАСНОГОРСКАЯ МПМК"

ОАО "КРАСНОДАРЭЛЕВАТОРСПЕЦСТРОЙ"

ООО "КРАССПЕЦМОНТАЖ"

ООО "КРАССТРОЙ-ЦЕНТР"

ООО "КРОВТЕХ-СОЧИ"

ООО "КРУГ"

ООО "КСМ"-14

ООО "КУБ"

ООО "КУДРОВО-ГРАД"

ЗАО "КУЕДИНСКАЯ ПМК № 4"

ОАО "КУРОРТСТРОЙ"

ООО "Курсктехнострой"

ООО "КУЮРГАЗИНСКОЕ РСУ"

ООО "ЛАБИНСКАГРОПРОМСТРОЙ"

ООО "ЛАДА"

ООО "ЛВЛ-СТРОЙПРОЕКТ"

ОАО СМПМК "ЛЕВОКУМСКАЯ"

ООО "ЛЕГЕНДА"

ЗАО "ЛЕММИНКЯЙНЕН РУС"

ООО "ЛЕММИНКЯЙНЕН СТРОЙ"

ООО РСУ ЛЕНИНСКОГО РАЙОНА

ООО "ЛЕНМОНТАЖ"

ЗАО ССМО "ЛЕНСПЕЦСМУ"

ООО "ЛЕСКОВ"

ООО "ЛИГАР"

ООО "ЛИМАН-СТРОЙИНВЕСТ"

ООО "ЛИСТ"

ЗАО "ЛОСК"

ООО "ЛСР. НЕДВИЖИМОСТЬ-СЗ"

ООО "ЛЮДМИЛА"

ООО "М-СТРОЙ"

ООО "М-ТРЕЙД"

ООО "М.Т. "ВПИК"

ООО "МАГНЕР"

ЗАО "МАКРОС"

ООО "МАКС-СТРОЙ"

ООО "МАСТЕРСВЕТ"

ОАО "МГС"

ОАО "МДСК"

ООО "МЕГА - СОДРУЖЕСТВО"

ООО"МЕГАМАГ"

ООО "МЕГАПОЛИС"

ООО "МЕДИА-СЕРВИС"

ЗАО "МЕТРО-АТМА"

ООО "МЕХИС-ЦЕНТР"

ООО СФ "МЕЧТА"

ЗАО "МЖК"

ОАО "МЖС"

ЗАО "МИР"

ОАО "МИТОС СТРОЙ"

ООО "МОДУЛЬ-2"

ООО ПКФ "МОЙ ДОМ"

ЗАО "МОЛНИЯ-М"

ЗАО "МОНОЛИТСТРОЙ"

ОАО ГПМК "МОНОЛИТСТРОЙ"

ООО "МОНОЛИТСТРОЙ"

АО "МОСДАЧТРЕСТ"

ЗАО "МОСОБЛСТРОЙ"-3

ООО "МОССТРОЙТРАНСГАЗ"

ЗАО "МОСТ-РЕСТ"

ЗАО "МОСТИНЖСТРОЙ"

АО "МПО ИНШААТ"

ООО "МСО"

ЗАО МСРСП

ООО "МУЛЬТИСИСТЕМА"

ООО ФИРМА "МЭТР"

ООО СМП "НАРОДНЫЙ ВОДОПРОВОД"

ООО "НАСТ"

ООО "НИВА"

ООО "НИКОЛЬСКИЕ ВОРОТА - 2000"

ООО "НОВОСТРОЙ-ДВ"

ООО "НОВЫЕ ОКНА - АТТИК"

ООО "НОВЫЙ ВЕК"

ООО "НОВЫЙ ГОРОД"

ООО "НПК "УРАЛТЕРМОКОМПЛЕКС"

ООО "НПО СТРОЙ"

ЗАО "НПП "ИСТА-СИСТЕМС"

АО "НПП "ОМЭНЕРГОПРОМ"

ООО "НПП "ПРОГРЕСС-1"

ООО "НПП СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"

ООО "НППФ "СТРОЙ - РЕСТАВРАЦИЯ"

ООО СМУ "НПС"

АО "ОБНОВЛЕНИЕ-ТРЕЙД"

ООО "ОКА-ЛЕС"

ЗАО "ОМЕГА"

ООО ИСК "ОМЕГА"

ООО "ОН И К"

ООО "ОПТИМСТРОЙ"

ООО "ОПЭК"

ООО "Орбита плюс"

ООО "ОРГАНИЗАЦИЯ РЕМОНТОВ И СТРОИТЕЛЬСТВА"

ОАО "ОРЕЛСТРОЙ"

ООО "ОРЛОВСКОЕ РСП №1"

ЗАО "ОСМУ -2"

ООО "ОФЫК"

ООО СФ "ОХАНСКАЯ"

ООО "ПАЗ СТРОЙСЕРВИС"

ООО ТД "ПАЛИТРА"

ООО "ПАЛЛАДА"

ООО "ПАНЕЛЬГАРД"

ООО "ПАРИТЕТ ПЛЮС"

ООО "ПАРИТЕТ"

ООО "ПАРТНЁР-АВТО"

ООО ПКФ "ПАРТНЕР-ЭКСПРЕСС"

ООО "ПАТО"

ООО "ПЕГАС"

ООО "ПЕРЕСВЕТ-РЕГИОН-ВОЛГОГРАД"

ООО "ПЕРМСТРОЙМЕТ+"

ОАО "ПЕРМЭНЕРГОСПЕЦРЕМОНТ"

ООО "ПЕРСПЕКТИВА-ЭНСК"

ООО "ПКФ "АЛТАКИР"

ЗАО "ПЛЕЯДА"

ООО "ПМК-160 СМТ-122"

ООО "ПО"ДИНАС"

ООО "ПОДРЯД"

ООО " ПОИСК"

ООО "ПОИСК-М"

ООО "ПОЛЕСЬЕ"

ООО "ПОЛИОС"

ООО "ПОЛИТЕКС"

ООО "ПОСТУЛАТ"

ЗАО "ППСО" АО "АВИАКОР"

ООО "ПРЕСТИЖСТРОЙ"

ООО "ПРЕСТИЖСТРОЙ"

ОАО "ПРИМОРТРАНССТРОЙ"

ООО "ПРИПЯТЬ"

ООО "ПРИТОК"

ООО "ПРОБА"

ООО "ПРОГРЕСС СПБ"

ООО НПФ "ПРОГРЕСС-ТЕХНОЛОГИЯ"

ЗАО "ПРОЕКТСТРОЙ"

ЗАО "ПРОЛЕТАРСКИЙ РСТ"

ООО " ПРОМГАЗСТРОЙ "

ООО "ПРОМЖЕЛДОРПУТЬ"

ООО "ПРОМЖИЛСТРОЙ"

ООО "ПРОМСТРОЙКОМПЛЕКТ"

ООО "ПРОМСТРОЙМОНТАЖ"

ООО "ПРОТЭК"

ООО "ПРП "НОВГОРОДЭЛЕКТРОСЕТЬРЕМОНТ", ООО "ПРП "НЭСР"

ООО "ПСК ЗС"

ООО "ПСК "ПУЛКОВО"

ЗАО "ПСК "СОДРУЖЕСТВО"

ООО "ПСК "СТРОИТЕЛЬ"

ЗАО "ПСК"

ООО "ПСКОВСКАЯ РЕСТАВРАЦИОННАЯ МАСТЕРСКАЯ №1"

ООО "ПСС ТРИАДАСТРОЙ"

ООО "ПСФ "КРОСТ"

ООО "ПТИЧ"

ООО "ПТК"

ООО "ПФ "ВИС"

ООО "РАНИК"

ООО "РАССТРОЙ"

ООО "РБССКАЛС"

ООО "РВТ ТРИ"

ООО СФ " РЕГИОН-СТРОЙ "

ООО "РЕГИОНМОНТАЖ"

ООО "РЕГИОНСТРОЙ"

ООО "РЕМПРОЕКТСТРОЙ"

ООО СТК "РЕМСЕРВИС"

ООО "РЕМСТРОЙ 2000"

ООО "РЕМСТРОЙ ПЛЮС"

ООО "РЕМСТРОЙ"

ОАО "РЕМСТРОЙ-1"

ООО "РЕМСТРОЙ-УНИВЕРСАЛ"

ООО "РЕМСТРОЙКОМПЛЕКС"

ООО "РЕМСТРОЙПРОЕКТ"

АО "РЕНЕЙССАНС КОНСТРАКШН"

ООО "РЕСПЕКТ"

ЗАО "РЕСТАВРАЦИОННАЯ МАСТЕРСКАЯ"

ЗАО "РЕФТЭЛЕКТРОМОНТАЖ"

ООО "РИАЛ"

ООО "РИО ПЛЮС"

ООО "РИТМ"

ООО "РИФ"

ОАО "РМПМК-4"

ООО "РОГР-2"

ООО БОСФ "РОДАР"

ООО "РОЖДЕСТВЕНО"

ЗАО "РОМКО"

ЗАО КП "РОСВОДОКАНАЛ"

АО "РОСЕВРОДЕВЕЛОПМЕНТ-КРАСНОЯРСК"

ООО "РОСМОНТАЖ"

ООО "РОСРЕМСТРОЙ"

ООО "РОССЫ"

ООО ФИРМА "РОСТ"

ООО "РОСТ-СЕРВИС"

ООО "РОСТ-СТРОЙ"

ООО "РОСТЕХСТРОЙ"

ООО "РОСТРЕМСТРОЙ"

ООО "РП-СК"

ООО "РСГ"

ООО "РСПО"

ЗАО"РСС"

ЗАО ТМПСО "РУЗСКИЙ ДОМ"

ООО "РУСКИЙ ДОМ"

ООО ФИРМА "РУСЛАН"

ООО СК "РУСЬ"

ООО "РЭМ"

ОАО "С-ЗМУ ГИДРОМОНТАЖ"

ООО "С.К.Ф."

ООО "САММИТ"

ООО "САНТЕХ СТРОЙ"

ЗАО "САНТЕХЭЛЕКТРОМОНТАЖ"

ОАО "САТУРН"

ООО "СВ"

ООО "СВ-СТРОЙ"

ООО УК "СВА"

ООО "СВЕТОЧ"

ООО "СВОЙ ДОМ"

ООО "СГ-АПЛ"

ЗАО "СГР"

ЗАО "СЕВЕРНЫЙ ГОРОД"

ООО РСУ "СЕВЕРНЫЙ СТАН"

ООО "СЕВЕРСТРОЙ"

ООО "СЕВЕРСТРОЙ"

ООО "СЕВЕРТРАНСАВТОМАТИКА"

ЗАО "СЕВЕРТРАНССТРОЙ"

ООО "СЕВКАВПРОМЖИЛСТРОЙ"

ЗАО " Седо "

ООО"СЕЛТИС-СТРОЙИНВЕСТ"

ООО " СЕРВИС-СТРОЙ"

ООО "СЕСТРА РИВЕР ДЕВЕЛОПМЕНТС"

ЗАО "СЕТЬСТРОЙ"

ООО "СИБИРЬСТРОЙИНВЕСТ"

ООО "СИБПРОМСТРОЙ-ЮГОРИЯ"

ООО "СИБСТРОЙ"

ООО "СИГМА"

ООО "СИГМА-СТРОЙСЕРВИС"

ЗАО "СИГНАЛ-СБ"

ООО "СИМБИРСК-СПЕЦАВТОМАТИКА+"

ООО "СИНТЭС - XXI"

ООО "СК АПОГЕЙ"

ООО "СК "АСТРОН"

ООО "СК АХТУБА"

ООО "СК "КЕДР"

ООО "СК "КОНТИНЕНТ"

ООО "СК "МСД"

ООО "СК "ОБЛСТРОЙ"

ООО "СК "ОМСК-ТРЭЙС"

ООО "СК "ПРЕЗЕНТ"

ООО "СК ПРОГРЕСС"

ЗАО "СК "СОЮЗ"

ООО "СК СТРАТЕГИЯ"

ФГУП "СК СУ" ФСБ РОССИИ

ООО "СК"

ООО "СКИД"

ООО "СКМС"

ООО "СКС"

ООО " СЛАВА "

ООО "СЛАВЯНСКТРАНССТРОЙ"

АО "СМК "ЧЕРМЕТЭКОЛОГИЯ"

ООО "СМКР"

ООО "СМП БОГУЧАНГЭССТРОЙ"

ООО "СМРУ-3"

ООО "СМС"

ОАО "СМТ № 14", ОАО "ТРЕСТ № 14"

ООО "СМУ №5"

ЗАО " СМУ СТАЛЬКОНСТРУКЦИЯ"

ООО "СМУ-1 БЕЛГОРОДСТРОЙ"

ООО "СМУ-2"

ЗАО "СОЙЕР И КО"

ООО "СОКОЛ-С"

ЗАО "Соликамский строительный трест" (ЗАО "Соликамскстрой")

ООО "Союз"

ООО "СОЮЗ"

ООО ПКФ "СОЮЗ"

ООО "СОЮЗ-СТАРТ"

ЗАО СК "СОЮЗСТРОЙ"

ЗАО "СПАКО СТРОЙ-ГАРАНТ"

ООО "СПБ ПРОДЖЕКТ"

ООО НПП "СПЕЦГИДРОИЗОЛЯЦИЯ "МОНОЛИТ"

ООО "СПЕЦЖИЛСТРОЙ"

ЗАО "СПЕЦКОМПЛЕКТ"

АО "СПЕЦМОНТАЖСТРОЙ-5"

ООО "СПЕЦСТРОЙ"

ООО "СПЕЦСТРОЙАВТОМАТИКА"

ООО "СПЕЦСТРОЙНАЛАДКА"

ООО "СПЕЦСТРОЙСЕРВИС"

ООО "СПЕЦФУНДАМЕНТТЯЖСТРОЙ-I"

ООО "СПК "РЕАЛСТРОЙ"

ООО "СПК ТЕХНОЛОГИИ"

ООО "СПП ВИЗИТ"

ЗАО "СРЕДУРАЛТЕПЛОИЗОЛЯЦИЯ"

ООО "СРС"

ООО "ССК"

ООО "ССК"

ООО "ССМР"

ООО "ССТ"

ООО "ССТР"

ЗАО "СТАВРОПОЛЬ-С"

ООО ПСФ "СТАЛЬКОН"

ЗАО "СТАЛЬМОНТАЖ"

ООО "СТАЛЬМОНТАЖ"

ООО "СТАЛЬМОНТАЖ-БСК"

ООО "СТАРТ"

ООО "СТАРТЕКС"

ООО "СТГ-ВОСТОК"

ООО "СТИМУЛ "

ООО "СТИН ВЕСТ"

ООО "СТИНГ"

ООО "СТК-С"

ООО ПКФ "СТОР"

АО "СТРОД-СЕРВИС"

ООО "СТРОИНТЭКС"

ООО "СТРОИТЕЛЬ ПЛЮС"

ООО "СТРОИТЕЛЬ РЖД"

ОАО "СТРОИТЕЛЬ"

ЗАО "СТРОИТЕЛЬ-88"

ООО "СТРОИТЕЛЬНАЯ КОМПАНИЯ "РАМАДА"

ООО "СТРОИТЕЛЬНАЯ КОМПАНИЯ "СОДРУЖЕСТВО"

ЗАО "СТРОИТЕЛЬНАЯ КОМПАНИЯ "ХХI ВЕК"

ООО "Строительно-Монтажное Управление - ЖБК-1"

ООО "СТРОИТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ"

ООО "СТРОЙ АЛЬЯНС"

ООО ПКФ "СТРОЙ АРТЕЛЬ"

ООО "СТРОЙ КОМПЛЕКС"

ООО "СТРОЙ МИК"

ООО "СТРОЙ ПРОФИТ"

ООО "СТРОЙ-ГРУПП"

ООО "СТРОЙ-ИНДУСТРИЯ"

ООО "СТРОЙ-ЛИДЕР"

ООО "СТРОЙ-ПЛАСТ-ЛЮКС"

ООО "СТРОЙ-РЕСУРС"

ООО "СТРОЙ-СЕВЕР"

ООО "СТРОЙ-СЕРВИС"

ООО "СТРОЙБАТ"

ООО "СТРОЙБИЗНЕСКОМПАНИ"

ООО "СТРОЙБЫТ"

ООО "СТРОЙВЕНТМОНТАЖ"

ООО "СТРОЙГРАД"

ООО "СТРОЙГРАНД"

ООО "СТРОЙГРУПП"

ЗАО "СТРОЙДЕТАЛЬ"

ООО "СТРОЙДИЗАЙНПРОЕКТ"

ООО "СТРОЙДОМ ПЛЮС"

ООО "СТРОЙДОМ"

ООО "СТРОЙДОМ"

ЗАО "СТРОЙИНВЕСТ"

ООО "СТРОЙИНВЕСТ"

ЗАО "СТРОЙИНТЕРЬЕР"

ООО "СТРОЙКА"

ООО "СТРОЙКАПИТАЛ"

ООО "СТРОЙКЕРАМИКА"

ООО "СТРОЙКОМПЛЕКС"

ООО "СТРОЙКОМПЛЕКС"

ООО "СТРОЙКОМПЛЕКС"

ЗАО "СТРОЙМЕТ"

ЗАО "СТРОЙМЕХАНИЗАЦИЯ - АВ"