Влияние агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компаний с развивающихся рынков капитала

Далее предлагается рассмотреть агрегированные показатели влияния детерминант, включенных в выбранную спецификацию модели, для различных интервалов исследования и стран БРИКС. В Таблице Таблица 15 представлена совокупная информация по проведенному эмпирическому анализу и подтверждению или опровержению выдвинутых гипотез. В данной таблице «+» означает подтверждение гипотезы, «-» -- опровержение гипотезы, «отсутствие данных» -- незначимый коэффициент в модели. Как можно заметить полное подтверждение гипотезы на всех выборках наблюдается у отрицательного влияния коэффициента волатильности доходов до выпуска нового долга. Также частое подтверждение показала гипотеза о положительном влиянии на проблему передачи риска возможностей роста компании и отрицательном влиянии ставки налога на прибыль. Более того, хотелось бы отметить разницу в значимости показателях относительно рассматриваемого временного промежутка. Так для периода в 2 года подтвердилась гипотеза о положительном влиянии финансового рычага компании, а для 4-х годичного периода о положительном влиянии размера нового долга компании. Относительно гипотез об отрицательном влиянии размера компании и положительном влиянии соотношения рыночной и балансовой отсутствуют однозначные результаты в рамках проведенного исследования, следовательно, нет оснований для того, чтобы подтвердить данные гипотезы.



Таблица 15 -- Агрегированные данные о подтверждении гипотез по странам

Совокупная выборка

Бразилия

Китая

Индия

Россия

ЮАР

+/- 2 года

+/- 4 года

+/- 2 года

+/- 4 года

+/- 2 года

+/- 4 года

+/- 2 года

+/- 4 года

+/- 2 года

+/- 4 года

+/- 2 года

+/- 4 года

Положительное влияние D/E

+

+

-

Отрицательное влияние CV

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

+

Положительное влияние роста

+

+

+

-

+

+

Отрицательное влияние размера

+

Положительное влияние M/B Value

-

+

Отрицательное влияние ставки налога на прибыль

+

-

+

-

+

+

+

Положительное влияние размера нового долга

+

+

Также предлагается рассмотреть совокупные результаты по различным вариациям моделей в зависимости от характеристик нового долга. Таблица с агрегированными результатами на различных интервалах представлена ниже (Таблица 16).

Следующим шагом в исследовании является определение зависимости стоимости компании от вероятности передачи риска кредиторам. В этих целях для анализа использовалось два ключевых показателя оценки стоимости компании: логарифм рыночной капитализации компании и справедливая стоимость компании, оцененная с помощью прогнозирования денежных потоков или сравнительного подхода.

Таблица 16 -- Агрегированные данные о подтверждении гипотез в зависимости от характеристик нового долга

	Совокупная выборка	С крупной суммой долга	2 последующих года без выпуска долга
	+/- 2 года	+/- 4 года	+/- 2 года	+/- 4 года	+/- 2 года	+/- 4 года
debtequity	+		+
cv	+	+	+	+	+	+
growth	+	+				-
size
mb			+			-
taxrate	+	-	+	+
debtissuesize				+

Исследование зависимостей было проведено с помощью графического анализа. Как можно заметить на Рисунке Рисунок 5 рыночная капитализация компании отрицательно зависит от появления проблемы передачи риска за различные периоды исследования 4 и 2 года соответственно.

Рисунок 5 -- Зависимость рыночной стоимости компании от показателя передачи риска



В первом секторе находятся компании, с отрицательной EBITDА, то есть в тяжелом финансовом положении, на грани банкротства, следовательно, их низкая стоимость ожидаема. Во втором секторе представлены компании, не совершающие передачу риска кредиторам в рискованных проектах или совершающие ее в незначительном размере, несмотря на существование низких стоимостей компаний, фирмы с наиболее высокой стоимостью находятся только в этом секторе, то есть придерживаются консервативной политики. Компании в третьем секторе находятся в стабильном финансовом положении, но с высокой вероятностью передачи риска акционерам. Как можно заметить рыночная стоимость таких компаний находится на уровне с компаниями на грани банкротства.

Для проверки полученных результатов был проведен графический анализ зависимости справедливой стоимости компании от проблемы передачи риска кредиторам. Полученный результат по двум выборкам (4 и 2 года) представлен на Рисунке Рисунок 6

Рисунок 6 -- Зависимость справедливой стоимости компании от показателя передачи риска

Можно заметить аналогичную логику с тремя секторами, изложенную ранее, что подтверждает выдвинутую гипотезу. Высокий разброс результатов по сравнению с рыночной стоимостью может быть объяснен большим количеством факторов и подходов, которые могут варьироваться при расчете справедливой стоимости компании.



Заключение

Одними из ключевых показателей деятельности компании, влияющих на ее стоимость, являются структура капитала и политика инвестирования. Возникающий в этом случае агентский конфликт заключается в том, что акционеры пытаются получить выгоду за счет кредиторов. Такая политика не является оптимальной и требует изучения причин и вероятности ее возникновения. Основная цель данной работы заключается в исследовании характеристик компании и долговых обязательств, влияющих на политику инвестирования, которая в свою очередь непосредственно влияет на стоимость компании.

В рамках настоящего исследования были выполнены поставленные задачи. Сделан обзор результатов теоретических и эмпирических работ по данной тематике. На основании полученного анализа выбрана конкретная модель для исследования, включая характеристики компаний и долга, влияющие на политику инвестирования. Более того, были рассмотрены различные оценки коэффициента вариации операционного риска компании и предложена методология исследования, которая позволяет непосредственно связать агентский конфликт кредиторов и собственников со стоимостью компании в целом. Были определены детерминанты, которые являются значимыми в формировании стоимости компании через политику переинвестирования для компаний Бразилии, Китая, Индии, России и ЮАР.

В результате исследования были получены следующие ключевые выводы. Во-первых, было выявлено, что политика передачи риска кредиторам в высоко рискованных проектах отрицательно влияет на стоимость компании на всех рассматриваемых периодах.

Во-вторых, были определены ключевые показатели, которые оказывают влияние на коэффициент, отражающий вероятность появления проблемы передачи риска. Были подтверждены гипотезы о влиянии текущей волатильности доходов до выпуска долга, эффективной ставки налога на прибыль компании и возможности роста фирмы.

В-третьих, было определено, что в зависимости от страновой принадлежности факторы, влияющие на коэффициент передачи риска, могут различаться, а также может отличаться направление их влияния.

В-четвертых, были рассмотрены детерминанты, влияющие на процесс передачи риска в условиях особенностей выпуска нового долга, а именно крупного размера долга и единичного взятия долга в течение как минимум 3-х лет. В данных спецификациях моделей было выявлено различие между вышеуказанными спецификациями моделей, однако для каждой спецификации различия между значимостью детерминант на различных периодах исследования оказались незначительны.

Полученные результаты могут быть применены ТОП-менеджерами компании для увеличения стоимости компании с помощью создания эффективной управленческой стратегии как конкурентного преимущества через политику инвестирования. Более того, полученные детерминанты в определении проблемы агентского конфликта между кредиторами и акционерами могут помочь кредиторам обнаружить цели взятия долга для формирования наиболее оптимальной политики распределения своих активов. Данное знание также поможет акционерам контролировать действия менеджеров в выстраивании инвестиционной политики и политики финансирования для увеличения стоимости компании.

Таким образом, цель данного исследования по определению влияния агентского конфликта кредиторов и акционеров на стоимость компании на развивающихся рынках капитала выполнена.



Список литературы

1. Aivazian, V.A., Y. Ge, and J. Qiu, 2005. Debt maturity structure and firm investment, Financial Management 34, 107-119.

2. Andrade, G. and S.N. Kaplan, 1998. How costly is financial (not economic) distress? Evidence from highly leveraged transactions that became distressed, Journal of Finance 53, 1443-1493.

3. Basak, S., A. Pavlova, and A. Shapiro, 2007. Optimal asset allocation and risk shifting in money management, Review of Financial Studies 20, 1583-1621.

4. Bhanot, K. and A. Mello, 2006. Should corporate debt include a rating trigger? Journal of Financial Economics 79, 69-98.

5. Danielova, Anna N., Sudipto Sarkar, and Gwangheon Hong, 2013, Empirical Evidence on Corporate Risk-Shifting, forthcoming The Financial Review.

6. Douglas, A.V.S., 2009. Interactions between corporate agency conflicts, The Financial Review 44, 151- 178.

7. Eisdorfer, A., 2008. Empirical evidence of risk shifting in financially distressed firms, Journal of Finance 63, 609-637.

8. Esty, B.C., 1997a. Organizational form and risk taking in the savings and loan industry, Journal of Financial Economics 44, 25-55.

9. Esty, B.C., 1997b. A case study of organizational form and risk taking in the savings and loan industry, Journal of Financial Economics 44, 57-76.

10. Fang, M. and R. Zhong, 2004. Default risk, firm's characteristics, and risk shifting. Working paper, Yale University

11. Galai, D. and R.W. Masulis, 1976. The option pricing model and the risk factor of stock, Journal of Financial Economics 3, 53-81.

12. Goldstein, R., N. Ju, and H. Leland, 2001. An EBIT-based model of dynamic capital structure, Journal of Business 74, 483-512.

13. Hennessy, C.A., 2004. Tobin's Q, debt overhang, and investment. Journal of Finance 59, 1717-1742

14. Jensen, M.C. and W. Meckling, 1976. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure, Journal of Financial Economics 3, 305-360.

15. La Rocca M., La Rocca T., Gerace D., 2009. A survey of the relation between capital structure and corporate strategy // Australasian accounting business and finance journal. Vol. 2. p. 1-18.

16. Larsen, P.T., 2006. Default risk, debt maturity and levered equity's risk shifting incentives. Working paper, University of Aarhus.

17. Leland, H.E., 1998. Agency costs, risk management, and capital structure, Journal of Finance 53, 1213- 1244.

18. Mauer, D.C., Ott, S.H., 2000. Agency costs, underinvestment, and optimal capital structure: the effect of growth options to expand. In: Brennan, M.J., Trigeorgis, L. (Eds.), Project Flexibility Agency and Competition. Oxford University Press, New York, pp. 151-179.

19. Mayer, C., 1986. Corporation tax, finance and the cost of capital. Review of Economic Studies 53, 93-112.

20. Mello, A.S., Parsons, J.E., 1992. Measuring the agency cost of debt. Journal of Finance 47, 1887-1904.

21. Modigliani, F., Miller, M.H., 1958. The cost of capital, corporation finance and the theory of investment. American Economic Review 48, 261-297.

22. Moyen N., 2007. How Big is the Debt Overhang Problem? Journal of Economic Dynamics and Control 31, 433-472.

23. Parrino, R., Poteshman, A.M., Weisbach, M.S., 2005. Measuring investment distortions when risk-averse managers decide whether to undertake risky projects. Financial Management 34, 21-60.

24. Parrino, R., Weisbach, M.S., 1999. Measuring investment distortions arising from stockholder-bondholder conflicts. Journal of Financial Economics 53, 3-42.

25. Titman S., Tsyplakov S., 2007. A dynamic model of optimal capital structure // Review of finance, European finance association. Vol. 11. Pp. 401-451.

26. Whited, Toni M., 1992, Debt, liquidity constraints, and corporate investment: Evidence from panel data, Journal of Finance 47, 1425-1460.

27. Кокорева М.С., 2012. Формирование структуры капитала компаниями на развивающихся финансовых рынках.



Приложение 1. Регрессионный анализ выборки с периодом 2 года

Рисунок 7 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года

Рисунок 8 -- Проверка регрессии на мультиколлинеарность

Рисунок 9 -- Проверка модели на гетероскедастичность



Рисунок 10 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний Бразилии

Рисунок 11--Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний Китая



Рисунок 12 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний Индии

Рисунок 13--Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний России



Рисунок 14 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний ЮАР

Рисунок 15 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для крупного нового долга



Рисунок 16--Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 2 года для компаний, не впускающих новый долг в последующие 2 года после исследуемой инициации



Приложение 2. Регрессионный анализ выборки с периодом 4 года

Рисунок 17 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года

Рисунок 18 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний Бразилии



Рисунок 19 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний Китая

Рисунок 20--Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний Индии



Рисунок 21 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний России

Рисунок 22 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний ЮАР



Рисунок 23--Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для крупного нового долга

Рисунок 24 --Регрессионная модель зависимости коэффициента передачи риска с периодом 4 года для компаний, не впускающих новый долг в последующие 2 года после исследуемой инициации

Размещено на Allbest.ru