Инвестиционные решения публичных российских компаний

Таблица 4

Динамика индекса роста производства по отраслям [33]

Отрасль	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014
Нефть и газ	100,1	98,9	103,6	101,2	100,7	100,9	101,4
Угольная промышленность	101,1	83,9	104,9	106,6	103,4	102,3	101,6
Торговые сети и пищевая промышленность	101,9	100,3	103,2	103,9	104,1	100,6	102,5
Химическая и нефтехимическая промышленность	95,4	94,6	110,6	109,5	104,1	105,4	100,1
Металлургия	97,8	83,6	112,4	107,0	104,8	100,0	100,6
Машиностроение, Автомобильная промышленность	99,5	66,8	115,2	111,1	102,7	96,6	92,2
Транспорт	100,4	68,5	127,2	117,2	110,3	102,2	108,5

Стоит заметить, что для получения состоятельных и эффективных оценок, в модели должна отсутствовать мультиколлинеарность, а именно объясняющие переменные должны быть линейно не зависимы друг от друга. Основываясь на экономической теории, мы понимаем, что включим в модель чистую прибыль и выручку от продаж, получим мультиколлинеарность в построенной модели, потому что показатель чистой прибыли рассчитывается на основе показателя выручки. Таким образом, нам необходимо исключить один из этих факторов из нашей модели. Построив корреляционную матрицу, мы видим, что коэффициент корреляции между данными факторами равен(-0.21), что говорит нам о довольно слабой взаимосвязи. Но, так как экономически будет не верно, оставлять оба фактора в модели, один из них мы уберем. Кроме того, коэффициент корреляции между другими показателями, например показателем капитальных вложений, и выручкой имеет значение (-0,97), следовательно, между этими показателями наблюдается очень сильная взаимосвязь (приложение 1, таблица 7). Таким образом, переменная выручки будет исключена из модели во избежание мультиколлинеарности.

В результате, мы построим следующую модель:



4. Описание результатов исследования

Как было сказано ранее, во избежание возможной корреляции между зависимой и объясняющей переменными капитальных вложений, мы оценили модель с помощью обобщенного метода моментов. Среди показателя отрасли, контрольной переменной была выбрана первая - транспортная отрасль. В итоге были получены следующие показатели:

Таблица 5

Результаты оценивания панельной модели уровня капитальных вложений в российских компаниях обобщенным методом моментов

Зависимая переменная:
Кросс-секция: 90	Число периодов: 6 (2008-2013)
Общее число наблюдений: 403
Инструменты:Investment_total_as, Undprofit_total_as
фактор	коэффициент	значимость
	6.475	0.5849
Net_profit_total_as	22.498	0.0000
CF_total_as	7.73E-05	0.9663
lnROI	-0.049	0.2657
Capital_int	-0.002	0.2926
Size	-1.106	0.4905
Export	0.474	0.3428
Sector2	0.336	0.2506
Sector3	-0.445	0.4045
Sector4	0.206	0.7710
Sector5	-1.950	0.0825
Sector6	0.029	0.9726
Sector7	-0.383	0.6998
Gov_support	-0.221	0.6573
R-squared	0.908123	J-статистика (Саргана)	74.31303
Инструментальный ранг	16	ч2	5,99

Все оценки в таблице скорректированы на гетероскедастичность по Вайту.

Прежде всего, необходимо проверить адекватность построенной модели. Осуществим проверку с помощью теста Саргана (J-статистика), согласно которому мы проверяем гипотезу гипотезу о выполнении избыточных предположений в модели. Для построенной спецификации табличное значение ч2 на 95-% уровне значимости равно 5,99 (таблица 5). Так как степень свободы, согласно которой берется соответствующее значение в таблице, определяется как разность между инструментальным рангом и количеством объясняющих переменных.В результате, мы видим, что в данной спецификации значение J-статистики во много раз превышает установленное критическое значение (таблица 5). Таким образом, гипотеза о выполнении избыточных предположений подтверждается, следовательно, мы можем доверять полученным коэффициентам и их значимости(Юсупова, Лакман, 2009).

Но, мы построим еще одну спецификацию, в которой вместо переменной sector1 исключим переменную sector3, которая обозначает нефтяную и газовую отрасль. Переменная sector1 представляет собой транспортную отрасль, и согласно динамике индекса роста производства (таблица 4), данный сектор является одним из нескольких, в которых за последние года наблюдался рост. Поэтому, было бы интересно проверить влияние именно этой отрасли на уровень капитальных вложений.

Можно сказать, что данная модель тоже является адекватной. Это обусловлено тем, что значение J-статистики больше установленного критического значения (таблица 6). Как следствие, согласно тесту Саргана, мы можем принять гипотезу о выполнении всех избыточных условий для построенной нами модели. В результате, мы можем доверять полученной спецификации (Юсупова, Лакман, 2009). Стоит заметить, что данная модель лучше первоначальной, так как у нас увеличилось количество значимых факторов.

Кроме того, для получения состоятельных и эффективных оценок, необходимо выполнение нескольких условий. Во-первых, в модели должна отсутствовать мультиколлинеарность, как было сказано ранее, мы исключили из уравнения переменную выручки, так как с экономической точки зрения, она коррелировала с переменной чистой прибыли. Согласно корреляционной матрице сильной взаимосвязи между остальными факторами не было выявлено (приложение 1, таблица 7).Следовательно, мы можем сказать, что в модели отсутствует мультиколлинеарность.

Таблица 6

Результаты оценивания панельной модели уровня капитальных вложений в российских компаниях обобщенным методом моментов

Зависимая переменная:
Кросс-секция: 90	Число периодов: 6 (2008-2013)
Общее число наблюдений: 403
Инструменты:Undprofit_total_as, Investment_total_as
фактор	коэффициент	значимость
	-5.431	0.7331
Net_profit_total_as	22.794	0.0000
CF_total_as	0.001	0.4487
lnROI	-0.005	0.9275
Capital_intensity	-0.003	0.2083
Size	-0.173	0.2922
Export	0.257	0.6220
Sector1	1.197	0.0697
Sector2	1.006	0.0268
Sector4	0.940	0.2255
Sector5	-2.126	0.0564
Sector6	1.217	0.3744
Sector7	-0.696	0.4891
Gov_support	0.125	0.8271
R-squared	0.913942	J-статистика (Саргана)	75.97111
Инструментальный ранг	16	ч2	5,99

Все оценки в таблице скорректированы на гетероскедастичность по Вайту.

Во-вторых, наша модель должна быть гомоскедастична, то есть дисперсия случайных ошибок должна быть постоянной. Для достижения этого, мы сразу строили модель, уже очищенную от гетероскедастичности. Кроме того, все временные ряды были проверены на стационарность путем построения графиков и коррелограмм. Так как тренды и сезонности отсутствовали, мы можем сделать вывод, что все показатели - стационарны. И наконец, необходимо было проверить наши данные на наличие автокорреляции, так как во время работы с временными рядами довольно часто можно столкнуться с такой проблемой. Нами была выдвинута нулевая гипотеза об отсутствии автокорреляции в модели. Согласно статистике Дарбина-Уотсона, нулевая гипотеза может быть принята при условии, что К вычисленное попадет в интервал от 1,9 до 2,1 в нашем случае. Таккак показатель Дарбина-Уотсона равен 0,869, мы не принимаем нашу нулевую гипотезу об отсутствии автокорреляции в модели.Но так как мы верим в правильность нашей спецификации, мы доверяем полученным коэффициентам и их значимости.

В результате построения модели мы можем заключить, что на уровень капитальных вложений в российских компаниях оказывает влияние два фактора (таблица 6).Прежде всего, показатель чистой прибыли является значимым при определении оптимального размера капитальных вложений. Стоит заметить, что чистая прибыль оказывает положительное влияние на капитальные затраты. Этот результат вполне ожидаем, потому что при росте чистой прибыли увеличиваются и инвестиционные возможности компании.Что касается остальных финансовых показателей, таких как капиталоемкость, рентабельность инвестиций, выручка, денежный поток и капиталовложения предыдущего периода, то они никак не влияют при принятии решения об уровне капитальных вложений в публичных акционерных обществах России.

Кроме того, среди четырех рассмотренных нами нефинансовых факторов только один имеет влияние на уровень капитальных вложений - отрасль. Так среди всех рассмотренных отраслей только три оказались значимы.

Как было сказано ранее, контрольной переменной является нефтяная и газоваяотрасль, потому что она существенно отличается от остальных. Таким образом, транспортные фирмы имеют больше капитальных затрат, чем нефтяные и газовые компании. Кроме того, если компания относится к энергетической отрасли, это также увеличивает ее капитальные вложения по сравнению с контрольной переменной. А компании, принадлежащие к металлургической отрасли, вкладывают в основной капитал меньше, чем нефтяные и газовые компании.Но стоит заметить, что металлургическая и транспортная отрасли важны только на 10%-ом уровне значимости, а энергетические компании - на 5%-ом.

Что касается размера фирмы, ориентированность на экспорт и наличия государственной поддержки после мирового кризиса 2008 года, то данные факторы не оказывают никакого влияния при определении оптимального уровня капитальных вложений в российских компаниях.

Таким образом, на основании построенной модели была частично подтвержденатолько одна выдвинутая гипотеза. В результате эмпирического анализа была подтверждена третья гипотеза.Проанализировав динамику индекса роста производства в течение семи лет, мы увидели, что переменный рост наблюдался в транспортной отрасли, а так же в химической и нефтехимической промышленности. Кроме того, в энергетической отрасли также был отмечен заметный рост. В процессе исследования мы пришли к выводу, что в двух отраслях, транспортной и энергетической, капитальные вложения имеют большую значимость. Но, что касается химической и нефтехимической отрасли, то мы ничего не можем сказать по поводу взаимосвязи уровня капиталовложений и динамики данной отрасли, так как полученный коэффициент оказался не значим. Кроме того, в металлургической отрасли был замечен спад производства, который был подтвержден эмпирически, а именно снижением капитальных вложений в компаниях данного сектора. В результате, мы можем заключить, что гипотеза частично подтверждена. Чаще всего, больше инвестируют в основной капитал те компании, спрос на продукцию которых увеличивается, и как следствие наблюдается рост отрасли.

Что касается первой гипотезы, то она не подтвердилась. Финансовая поддержка государства после мирового кризиса 2008 года никак не влияет на уровень капитальных вложений в публичных акционерных обществах России. Возможно, это связано с тем, что практически все полученные дотации уходят на оплату издержек, возникших в результате кризиса, а не на инвестиционную деятельность.

В то же время тестирование второй гипотезы привело также к ее опровержению: рост денежного потока в компании не увеличивает ее уровень капитальных вложений. Вероятнее это происходит из-за того, что большую часть денежных потоков рассматриваемых фирм составляет операционная и финансовая деятельность. Таким образом, на инвестиционную деятельность денег не остается.Таким образом, принятие решений об инвестировании чаще всего связано не с величиной денежных средств в компании, а с ее инвестиционной политикой. Например, при увеличении денежного потока в текущем периоде капитальные вложения могут остаться на прежнем уровне, так как принятая ранее инвестиционная политика не предполагает их увеличение в настоящий момент.

Кроме того, в процессе анализа четвертая гипотеза также была не подтверждена, компании, экспортирующие свою продукцию за рубеж, не вкладывают больше в основные средства, чем фирмы, которые поставляют товар только в России. В результате, можно сказать, что это может быть связано с тем, что капитальные вложения в большей степени связаны с профессиональной деятельностью компании,нежели с ее рынком сбыта: внутренним или внешним.



Заключение

Инвестирование является важнейшим компонентом в деятельности любой динамично развивающейся компании. Для управления финансовыми результатами, например, прибылью, вырабатывается инвестиционная политика. Кроме того она оказывает непосредственное влияние на развитие фирмы.

Проведя анализ существующей научной литературы по теме инвестиционной активности компаний, мы ответили на ранее сформулированный исследовательский вопрос: «Какие факторы влияют на инвестиционную деятельность в российских компаниях?».

В процессе исследования данного вопроса нам удалось провести критический обзор имеющейся литературы по теме инвестиционной активности фирмы, собрать необходимые финансовые и нефинансовые показатели для расчета выделенных в процессе исследования факторов, построить эмпирическую модель с помощью обобщенного метода моментов и описать полученный результат.

В итоге мы можем заключить, что выполнили поставленную цель, а именно проанализировали инвестиционные решения в публичных акционерных обществах России и выявилифакторы, влияющие на уровень капитальных вложений.

Выдвинутые гипотезы мы проверили с помощью регрессионного анализа панельных данных, а именно обобщенного метода моментов. Таким образом, по окончанию исследования была подтвержденаодна гипотеза. На уровень капитальных вложений в публичных акционерных обществах России имеет влияние отрасль, к которой относится компания. Подобным обзором, можно сказать, чтофирмы инвестируют больше в основные средства, если увеличивается спрос на их продукцию и как следствие, наблюдается рост отрасли, в которой она работает. Так как в результате увеличения спроса денежных средств в компании становится больше, таким образом, они могут больше вложить в модернизацию основных средств. Но, стоит отметить, что данное утверждение работает не во всех отраслях. Вероятно, стоит учесть дополнительные факторы, влияющие на капитальные вложения, чтобы изучитьданную взаимосвязь во всех отраслях более точно.

Кроме того, стоит заметить, что полученные в процессе исследования результаты частично схожи с результатами уже существующих работ зарубежных и российских авторов. Мы пришли к выводу, что при определении оптимального уровня капитальных вложений имеет значение чистая прибыль, которая представляет собой один из основополагающих факторов для капитальных вложений компании. Эйснер также в своей работе утверждает, что инвестиционные расходы компании зависят от прогнозируемой прибыли(Eisner, 1967).

Как в нашем исследовании, так и в труде Тепловой О.Ю. и Черкасовой В.А. не подтвердился тот факт, что при определении уровня капитальных вложений значимым фактором является денежный поток фирмы. Возможно, это произошло из-за того, что показатель денежного потока и показатель чистой прибыли частично связанымежду собой.И как следствие, мы видимвлияние на капиталовложения только одного из них(Черкасова, Теплова, 2011).

Кроме того, мы получили неожиданные результаты, так как мы предполагали, получить немного другую картину. Мы предполагали, что на уровень капитальных вложений в российских компаниях будут оказывать положительное влияние несколько факторов, таких как денежный поток, капиталовложения в предыдущий момент и наличие государственной поддержки в посткризисный период. Но, мы не выявили этих взаимосвязей. Вероятно, это можно обосновать не большой выборкой.

Стоит заметить, что при проведении данного исследования присутствовал ряд ограничений. Прежде всего, мы рассматривали только один тип российских компаний, а именно публичные акционерные общества. Таким образом, полученные результаты имеют очень обобщённый характер, так как мы проецируем их на все компании России. Кроме того, российская экономика имеет свои специфики, например ориентирование на экспорт продукции, произведенной сырьедобывающим сектором, как следствие, полученные выводы могут быть применены только к российским компаниям.

Во-вторых, наши расчеты основаны на информации, полученной из баз данных «Руслана» и «Спарк», в которых фирмы отражают показатели финансовой отчетности. Но, не стоит забывать, что мы не видим реальную картину того, что с происходит с денежными средствами в рассматриваемых организациях. Таким образом, показатели в финансовых отчетностях компаний могут быть изменены. В итоге, результаты исследования могут дать не точное представление о факторах, которые оказывают влияние на капитальные вложения в российских компаниях.

А также стоит отметить, что не стоит полностью полагаться на факторы, которые были изучены нами в качестве объяснения оптимального уровня капитальных вложений компании. Поскольку существует множество внешних факторов, не зависящих от менеджмента компании, учесть которые в нашем исследовании мы не имеем возможности. Так как часть из них является ненаблюдаемой, например изменение денежно-кредитной политики, ставки процента, расстановки политических сил, взаимоотношений между странами или потребительского спроса.

Следовательно, данное исследование в дальнейшем может быть улучшено несколькими способами. Во-первых, можно увеличить выборку. Таким образом, полученные результаты будут более точны и состоятельны, а значение случайной ошибки будет снижено. Кроме того, по возможности могут быть включены еще какие-либо факторы, которые позволят выявить новые взаимосвязи, а также повлиять на полученные ранее результаты, тем самым став основой для новых гипотез.

А также, можно провести подобное исследование на компаниях другой формы собственности или других стран. Из-за различных специфических качеств каждой страны можно включать те или иные факторы для построения более точной модели. Это связано с тем, что каждая страна обладает собственной спецификой ведения бизнеса, а значит и факторы, являющиеся незначимыми для одной страны, в другой могут иметь большее влияние.



Список литературы

Нормативные правовые акты

Гражданский кодекс Российской Федерации (Часть первая) от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. 31.01.2016)

Специальная литература

Магнус, Я.Р., Катышев, П.К., Пересецкий, А.А. (2004),Эконометрика. Начальный курс. -М: Издательство «Дело», 354-398.

Ратникова,Т.А. (2006), Введение в эконометрический анализ панельных данных, Экономический журнал ВШЭ, №2 (2006), 267-316.

Теплова, Т.В., (2014)Корпоративные финансы: монография/ Т. В. Теплова. -- М. : Издательство Юрайт, 413-415 .

Теплова Т.В., Крылова М.С. (2007), Эмпирическое исследование факторов, определяющих инвестиционную активность российских компаний, Корпоративные финансы, №1 , 22-48.

Слуцкин, Л.Н. (2007), Обобщенный метод моментов, Прикладная эконометрика, №3(7), 119-136

Юсупова, Н. И., Лакман, И.А., (2009), Прогнозирование расходов на содержание объектов социальной инфраструктуры промышленных предприятий, Вестник Угату, №2 (35), 106.

Хелферт, Э. (2003), Техника финансового анализа. 10-е изд./ Э. Хелферт. - СПб: Петер. - 640 с.: ил. - (Серия «Академия финансов»)

Черкасова, В.А., Теплова, О.Ю. (2011), Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний, Корпоративные финансы, №3 (19), 5-18.

Barro Robert J., (1990), The Stock Market and Investment //Review of Financial Studies, 3, 115-131.

Bohren Oyvind, Ilan Cooper and Richard Priestley, (2006), Corporate Governance and Real Investment Decisions // Working paper, BI Norwegian School of Management, March 1.

Bond Stephen,Michael Devereux, Fabio Schiantarelli, Richard Blundell, (1992), Investment and Tobin's Q: Evidence from company panel data //Journal of Econometrics, № 51.

Bulan Laarni T., (2005), Real options, irreversible investment and firm uncertainty: New evidence from U.S. firms//Review of Financial Economics, № 14.

Chan Louis K.C., Josef Lakonishok and Theodore Sougianni, (2001), The stock market valuation of Research and Development Expenditures//The Journal of Finance, ,Vol. LVI, № 6. Dec.

Dearden, J. (May/June 1969). The case against ROI control. Harvard Business Review 47(3), 124-135.

Eisner, R. (1967), A permanent income theory of investment: some empirical explorations. The American Economic Review, 57(3) (1967), 363-390.

Fazzari S., Hubbard G., Petersen B., (1996), Financing constaints and corporate investment: response to Kaplan and Zingales // Working paper.

Gilchrist Simon, Charles P. Himmelberg, Gur Huberman, (2005), Do stock price bubbles influence corporate investment? // Journal of Monetary Economics 52

Gordon, L.A., Iyengar, R.J (1996), Return on Investment and Corporate Capital Expenditure: Empirical Evidence, Journal of Accounting and Public Policy, 15 (1996), 305-325.

Griner,E.P., Gordon,L.A., (1995). Internal Cach Flow, Insider Ownership and Capital Expenditures: a test of the Pecking Order and Managerial Hypotheses, Journal of Business Finance & Accounting, 22(2), (March 1995), 179-199.

Heaton J.B., (2002),Managerial optimism and corporate financе // Financial Management, Vol. 31.

Hobdari, B. Jones, D.C. and Magind, N., (2009), Capital investment and determinants of financial constraints in Estonia, Economic System, 33 (2009), 344-359.

JeonYongil, Taekwon Kim, Stephen M. Miller, (2004), The Value of Waiting: Foreign Direct Investment with Uncertainty and Imperfect Local Knowledge // Review of Financial Economics, № 10, July, 1-33.

Jorgenson, D.W., Siebert, C.D. (1968), Optimal Capital Accumulation and Corporate Investment Behavior, The Journal of Political Economy, Vol. 76, No. 6 (Nov. - Dec., 1968), pp. 1123-1151

Kaplan, R. S. (1984), The evolution of management accounting. The Accounting Review, 59(3) 390-41 8.

Klammer, T., Wilner, N., Smolarski, J. (2011), A Comparative Survey Of Capital Investment Decision Practices In The United States And The United Kingdom,International Business & Economics Research Journal, Vol. 1

Li, J., Min, K. J., Otake, T., Voorhis,T., (2008), Inventory and investment in setup and quality operations under Return on Investment maximization, Europian Journal of Operational Research, 185 (2008), 593-605.

Lang L.H.P., Stulz R.M., Walkling R.A. (1991), A test of the free cash flow hypothesis, Journal of Financial Economics, 29(1991), 315-335.

Lang L.H.P., Stulz R.M., Walkling R.A. (1989), Managerial Performance, Tobin's Q, and the Gains from Successful Tender Offers, Journal of Financial Economics, 24(1989), 137-154.

Malmendier Ulrike, Geoffrey Tate, (2005), Does Overconfidence Affect Corporate Investment? CEO Overconfidence Measures Revisited //European Financial Management, Vol. 11, № 5, 649-659.

Moyen N.,(2004), Investment-cash flow sensitivities: constrained versusunconstrained firms, The journal of finance, V59, 1-48.

Приложение 1

Таблица 7

Корреляционная матрица

	Capex_ total_as	Capital_ int	CF_ total _as	Export	Gov_ support	lnROI	Net_profit_ total_as	Sales_ total_as	Sector1	Sector2	Sector3	Sector4	Sector5	Sector6	Sector7	Size
Capex_ total_as	1.00
Capital_ int	-0.043702	1.00
CF_ total _as	-0.012135	0.007121	1.00
Export	0.034632	0.119447	-0.072856	1.00
Gov_ support	0.028501	-0.069741	0.042871	0.180115	1.00
lnROI	-0.037244	-0.029503	0.013042	-0.064419	-0.023649	1.00
Net_profit_ total_as	0.218019	-0.010075	-0.000648	-0.024261	-0.022932	-0.023649	1.00
Sales_ total_as	-0.979572	0.046765	0.13615	-0.051660	-0.050942	0.070946	-0.211478	1.00
Sector1	0.018836	-0.043210	0.026603	-0.168131	-0.097219	-0.140775	-0.019884	-0.031005	1.00
Sector2	-0.060052	-0.073094	0.046021	-0.491218	0.153197	0.349883	0.035461	0.093882	-0.276044	1.00
Sector3	0.014886	0.305375	0.021766	0.223926	0.176793	-0.179728	-0.005926	-0.026437	-0.138012	-0.243608	1.00
Sector4	0.009297	-0.020440	0.013079	0.220308	-0.013628	0.243987	-0.008167	-0.023769	-0.076631	-0.135263	-0.067626	1.00
Sector5	0.011003	-0.035758	0.020844	0.198763	-0.025064	-0.182982	0.005607	-0.010196	-0.128304	-0.226472	-0.113228	-0.062869	1.00
Sector6	0.006806	-0.016314	-0.423028	0.173884	-0.098991	-0.48474	-0.009225	-0.011708	-0.060483	-0.106760	-0.053376	-0.029637	-0.049622	1.00
Sector7	0.017043	-0.049094	0.030089	0.274889	-0.049536	-0.100397	-0.010542	-0.020079	-0.175032	-0.308954	-0.154465	-0.085767	-.143600	-0.067694	1.00
Size	-0.034302	-0.157096	0.100207	0.105975	0.172272	0.104353	-0.068848	0.064011	-0.101630	0.138546	0.084202	-0.010757	0.010106	-0.053882	-0.051453	1.00

Приложение 2

Таблица 8

Расчет финансовых показателей

Показатель	Формула
Капитальные вложения
Выручка от продаж
Чистая прибыль
Рентабельность инвестиций
Капиталоемкость
Денежный поток

Размещено на Allbest.ru