Влияние финансовой гибкости компании на решения, связанные со структурой капитала



Опубликовано в журнале "Финансовый менеджмент" №6 год - 2013


Луценко С.И.,
Консультант Контрольного управления Президента
Российской Федерации


Аннотация
Представленная статья рассматривает финансовую политику российских компаний (решения в отношении структуры капитала) с точки зрения влияния финансовой гибкости – способности компании изменять объем и структуру финансирования. Разумная финансовая политика помогает оптимизировать структуру капитала, избегая нецелесообразной излишней эмиссии долгового капитала. Кроме того, учитывая влияние такого фактора, как уровень шока, российские компании могут использовать управленческий опцион (право на эмиссию) с целью получения дополнительных, более дешевых источников финансирования. Исследования в данной работе проводятся с помощью метода наименьших квадратов и тобитмодели. Основной целью работы является определение (идентификация) влияния финансовой гибкости компании на решения, связанные со структурой капитала.


Целью представленной работы является исследование влияния финансовой гибкости на решения компании в отношении структуры капитала.


Дело в том, что ряд последних работ ориентировали на то, что основополагающие теории оптимального финансирования (в частности, компромиссная и иерархическая) не могут объяснить решений в отношении структуры капитала в реальности. В частности, ряд авторов находят причину в том, что данные теории не учитывают показатель финансовой гибкости [2; 3; 4].


Под финансовой гибкостью понимается способность компании изменять объем и структуру финансирования и направления приложения финансовых ресурсов с учетом изменившихся внешних и внутренних обстоятельств.


Конечной целью компании является капитализация ее стоимости во времени.


Или, как выразился в своем постановлении Конституционный Суд Российской Федерации от 18 июля 2003 г. № 14-П, финансовое состояние компании является нормальным, когда чистые активы компании с течением времени растут по сравнению с первоначально вложенными в уставный капитал.


Поэтому, следуя логике ученых Б. Кларка [2], Х. ДеАнджело и Л. ДеАнджело [3], Х. ДеАнджело и Т. Уайтед [3; 4], необходимо идентифицировать влияние финансовой гибкости на политику в области структуры капитала. Более того, для верификации данной проблемы дополнительно я использую показатель уровня шока (для оценки компаниями прошлого опыта эмиссионной деятельности и использования его как индикатора к использованию финансирования за счет долгового капитала в будущем). Представленные результаты показали, что компании склонны сохранять долговую способность в текущем периоде, но в последующем могут прибегнуть к эмиссии долга (положительная связь между финансовой гибкостью компании и уровнем финансового левереджа).


Начиная с теории иррелевантности [10], появились несколько конкурирующих теорий оптимального финансирования. В частности, компромиссная и иерархическая теории. В традиционной компромиссной модели компании стоят перед выбором между налоговыми льготами (выгодами) и финансовой неустойчивостью, связанными с долговым финансированием для достижения целевой структуры капитала. У С. Майерса и Н. Мейлафа [11] иерархическая теория, проблемы неблагоприятного отбора вынуждают компании следовать за иерархической политикой финансирования, где они финансируют свою деятельность сначала за счет внутренних источников, продолжая долговым финансированием и заканчивая финансированием за счет эмиссии собственного капитала. Были представлены и другие исследования, такие как теория выбора времени (отслеживания рынка) [1], теория инерции [12], которые также попытались объяснить решения в отношении структуры капитала.


Однако эти модели не достигли искомого результата. Например, исследования в отношении компромиссной теории находят обратную зависимость между прибыльностью и финансовым левереджем, тем самым контрастируя с предсказаниями самой компромиссной теории. Аналогично исследователи Лири и Робертс [9], Фланнери и Ранган [6] показали, что выбор времени (отслеживание рынка) или одна только инерция не могут объяснить решения в отношении структуры капитала.


В [4] показано, что преходящий (transitory) долг может полностью объяснить долгосрочные направления финансового левереджа. Гамба и Трейнтис [8] показали, что значение финансовой гибкости зависит от стоимости внешнего финансирования, стоимости денежных средств, потенциала возможностей роста.


В представленной работе необходимо показать, что значение финансовой гибкости является очень важным показателем относительно финансовых решений российских компаний. Влияние шока на финансовую политику ориентирует компании на возможную эмиссию долгового капитала в будущем. Кроме того, наличие запасов денежных средств в текущем периоде может позволить компаниям сохранить свою финансовую устойчивость. Кроме того, для поддержки теории влияния финансовой гибкости помимо показателя маржинального значения денежных средств рассмотрен показатель, связанный с принятием финансовых решений (финансовый левередж). Оба этих показателя являются ключевыми при идентификации их влияния на решения в отношении структуры капитала.


Показатель финансовой гибкости определен как маржинальное значение денежных средств, как было представлено в работе М. Фолкендера и Р. Вонга [5]. Маржинальное значение денежных средств является функцией тех же самых факторов, которые были представлены А. Гамбой и А. Трейнтисом при определении значения финансовой гибкости. Итак, маржинальное значение денежных средств – увеличение функции ожидаемых возможностей роста, а стоимость внешнего финансирования является функцией сокращения стоимости денежных средств.


В целом представленные результаты поддерживают гипотезу компромиссной теории, в которой потребность поддержать финансовую гибкость играет важную роль в решениях в отношении структуры капитала компаний. Компания имеет своего рода опцион (право), для того чтобы выпустить долг в будущем с целью увеличения финансирования.


После описания поставленных задач необходимо перейти к моделям (регрессионным уравнениям), которые помогут описать влияние финансовой гибкости на решения в отношении структуры капитала (финансовой политики).


ОЦЕНКА МОДЕЛЕЙ
Для получения свидетельства влияния финансовой гибкости в отношении принятия финансовых решений были отобраны 12 публичных российских компаний из 10 отраслей (подотраслей) экономики: сельское хозяйство (производство, переработка и реализация сельскохозяйственной продукции), нефтегазовый комплекс (нефтяная и газовая промышленность), пищевая промышленность (производство солода и пива), металлургия (черная и цветная металлургия), машиностроение (производство частей и принадлежностей автомобилей и двигателей), электроэнергетика, строительство (производство общестроительных работ), торговля (оптовая торговля металлами и металлическими рудами), транспорт (транспортирование по трубам, деятельность морского транспорта), телекоммуникации (деятельность в области электросвязи). Период выборки составляет 7 лет (2006–2012). Выборка осуществлялась среди крупных компаний с суммарным объемом полученных доходов более 1 млрд руб. и величиной активов более 100 млн руб. (приказ ФНС России от 16.05.2007 № ММ-3-06/308@ (в ред. от 27.06.2012 № ММВ-7-2/428@)), которые перешли на МСФО. Были исключены компании с отрицательными и нулевыми активами по бухгалтерскому балансу. Кроме того, были исключены компании, у которых ежегодное приращение активов и суммарного объема полученных доходов составляет более чем 100%. Информация о компаниях была получена из годовых (финансовых) отчетов, отчетов эмитентов, а также данных, полученных на сайтах компаний. Был проведен анализ выборки на наличие выбросов (резко выделяющихся наблюдений), в результате которого были удалены четыре наблюдения. В результате были улучшены характеристики регрессионных уравнений.


Эконометрические расчеты производились с помощью статистического пакета Matrixer, разработанного на экономическом факультете Новосибирского государственного университета (НГУ) А.А. Цыплаковым. В данной работе проверка моделей проводилась с помощью инструментов регрессий «линейная регрессия» и «регрессия с ограниченной зависимой переменной» (цензурированная регрессия – «тобит») эконометрической программы Matrixer. Необходимо пояснить, что тобит-модель (цензурированная регрессия) оценивает влияние независимых факторов (прокси-переменных) на структуру капитала компании (уровень финансового левереджа). В данной модели зависимая переменная – уровень финансового левереджа является цензурированной и имеет ограничение между 0 и 100.


Для идентификации влияния финансовой гибкости на финансовую политику компании в качестве зависимых переменных были взяты маржинальное значение денежных средств  и показатель, связанный с принятием финансовых решений  Причем расчет показателя маржинального значения денежных средств рассчитывается по методологии, предложенной Фолкендером и Вонгом [5]. Показатель  был взят для подтверждения влияния финансовой гибкости на политику компании в области структуры капитала.


Зависимые переменные были заимствованы у Кларка [2] с целью идентификации влияния финансовой гибкости на решения компании в области структуры капитала. Дополнительно для усиления значимости показателя финансовой гибкости в качестве независимой переменной необходимо представить показатель уровня шока (расчет произведен на основании методологии, предложенной Лири и Робертсом [9]). Показатель уровня шока позволит российским компаниям оценить влияние на эмиссионную деятельность, для того чтобы прибегнуть в будущем к долговому финансированию (с точки зрения издержек по эмиссии и оптимизированию структуры капитала).


Модели, которые исследуют влияние показателя финансовой гибкости на структуру капитала компании, выглядят следующим образом:



 изменение переменной во времени от t – 2 до t для компании i;

 – показатель финансовой гибкости – маржинальное значение денежных средств по бухгалтерскому балансу, который рассчитывается как отношение изменения денежных средств по бухгалтерскому балансу к величине собственного капитала на начало периода;
C – величина денежных средств по бухгалтерскому балансу;

M – величина собственного капитала по бухгалтерскому балансу;

 – уровень финансового левереджа, который определяется как отношение общей задолженности к общей величине активов компании;

– отношение изменения чистых активов (общая величина активов минус денежные средства) к величине собственного капитала на начало периода;

 – отношение изменения чистого финансирования к величине собственного капитала на начало периода. Чистое финансирование рассчитывается как сумма значений чистого долга (общая задолженность минус денежные средства) и эмиссии собственного капитала (изменение значения собственного капитала минус изменение значения нераспределенной прибыли по бухгалтерскому балансу);


EquityShock – значение шока, которое определяется как стандартное (среднеквадратическое) отклонение (далее – СКО) в отношении доходности собственного капитала. Доходность собственного капитала рассчитывается как отношение чистой прибыли к величине собственного капитала по рыночной оценке (рыночной капитализации). Расчет доходности собственного капитала необходимо произвести за предыдущие четыре года, а затем определить стандартное отклонение. Данная методика была предложена М. Лири и М. Робертсом [9]. В данном случае я учитываю большой шок в отношении влияния на собственный капитал, который согласно Лири и Робертсу определяется как величина, имеющая значение не менее 2 СКО в отношении доходности собственного капитала;

 – отношение денежных средств от операционной деятельности к общей величине активов компании;

 – отношение рыночной стоимости компании к балансовой стоимости ее собственного капитала;

Size – величина компании, которая определяется как натуральный логарифм общей величины активов компании;

 – осязаемость активов, которая определяется как отношение основных средств к общей величине активов компании;

 – коэффициенты регрессионного уравнения;

 – ошибка регрессионного уравнения.


После оценки моделей необходимо перейти к рассмотрению взаимосвязи (влияния) показателя финансовой гибкости на решения компании в отношении структуры капитала.


ОБСУЖДЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ
Теперь необходимо перейти к рассмотрению и обсуждению влияния финансовой гибкости на финансовые решения российских компаний.


Результаты исследований представлены в табл. 1 и 2.




 

Результаты, представленные в табл. 1 и 2, можно проанализировать следующим образом.


Коэффициент детерминации уравнения в табл. 1 является весьма высоким что говорит о регрессионном уравнении в целом как об адекватном. Для повышения точности прогноза данная регрессионная модель была протестирована на предмет эффективности коэффициентов регрессии – гомоскедастичность, т. е. независимость остатков от номера (момента) наблюдения.


Случай, когда данное условие не выполняется, называется гетероскедастичностью. В ходе тестирования выяснилось, что значимость F-статистики превышает 5%-й уровень. Другими словами, принимается гипотеза об отсутствии гетероскедастичности (гипотеза о наличии автокорреляции остатков, которая ведет к снижению точности прогноза, может быть отвергнута). Остатки регрессии являются похожими на «белый шум» (значения в различные моменты времени являются независимыми и одинаково распределены). Тем самым по данной модели можно сделать вполне адекватный прогноз.


Положительная связь между показателем финансового левереджа и маржинальным значением денежных средств (1,929) говорит о том, что российские компании с целью избегания влияния риска (шока) в отношении собственного капитала, скорее всего, в будущем прибегнут к эмиссии долга. Российские компании будут стремиться к долговому финансированию с целью оптимизирования своей структуры капитала и корректировки показателя финансовой гибкости, и они в дальнейшем будут регулировать свою финансовую политику посредством наращивания денежных средств и направления их на выкуп долга (-0,206). Кроме того, показатели финансового левереджа и финансовой гибкости являются статистически значимыми (уровень значимости t-статистики для показателей


 составляет 0,000 и 0,027 соответственно.


Уровень значимости не превышает 0,05, или 5%).


Остальные показатели не являются надежными, ввиду того что их уровень значимости t-статистики превышает 5%.


Коэффициент детерминации уравнения в табл. 2 является также весьма высоким  что говорит о регрессионном уравнении в целом также как об адекватном.


Для проверки гипотезы о незначимости регрессии в целом (гипотезы о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных    здесь используется критерий Вальда, основанный на статистике Wald = qF, где F – статистика для проверки этой гипотезы, а q – количество линейных ограничений на параметры в модели (в данном случае q = 7). Статистика критерия Вальда имеет асимптотическое распределение хи-квадрат с q степенями свободы. Вычисленный на основе этого асимптотического распределения наблюдаемый уровень значимости, соответствующий наблюдаемому значению 465,824 (с уровнем значимости 0,000) так, что гипотеза о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных    отвергается. То есть по данной модели можно сделать вполне адекватный анализ.


Положительная связь между текущим и лагированным показателем финансовой гибкости  и финансовыми решениями (0,529 и 0,131 соответственно) говорит о том, что российские компании, имея высокий уровень финансирования (прежде всего за счет пассивного накопления прибыли за предыдущие и текущий периоды), прибегнут к долговому финансированию в будущем. Более того, данное предположение соответствует предсказаниям ДеАнджело, ДеАнджело и Уайтеда [4], которые утверждают, что компании сохраняют долговую способность с целью сохранения опциона (права) для последующего долгового финансирования.


Показатели текущего и лагированного маржинального значения денежных средств являются статистически значимыми (уровень значимости t-статистики, для данных показателей не превышает 0,05, или 5%). Кроме того, в пользу долгового финансирования в будущем и отказа от эмиссии собственного капитала говорит большой отрицательный шок на фондовом рынке (-6,296031E-04). Данный показатель в предсказании является также надежным, как и лагированный показатель финансовой гибкости (уровень значимости t-статистики для показателя составляет 0,019).


Другими словами, российские компании с целью недопущения ситуации финансовой неустойчивости накапливают прибыль для последующего выкупа долга, корректируя тем самым свою финансовую политику.


В заключение хотелось бы отметить, что показатель финансовой гибкости (маржинальное значение денежных средств), равно как уровень шока, является отправным в отношении предсказания и выбора структуры капитала крупными российскими компаниями с точки зрения учета таких факторов, как налогообложение и финансовая неустойчивость. Российские компании корректируют финансовую гибкость и сохраняют опцион на последующий выкуп долга. Вместе с тем они готовы иногда прибегнуть к выкупу долга с целью смягчения проблемы финансовой неустойчивости (долгового нависания).


Литература
1. Baker M., Wurgler J. 2002. Market timing and capital structure. Journal of Finance 57, 1–30.
2. Clark B. 2010. The Impact of Financial Flexibility on Capital Structure Decisions: Some Empirical Evidence. Working paper. Rensselaer Polytechnic Institute.
3. DeAngelo H., DeAngelo L. 2007. Capital structure, payout policy, and financial flexibility. Working paper. University of Southern California.
4. DeAngelo H., DeAngelo L., Whited T. 2010. Capital structure dynamics and transitory debt. Forthcoming. Journal of Financial Economics.
5. Faulkender M., Wang R. 2006. Corporate financial policy and the value of cash. Journal of Finance 61, 1957–1990.
6. Flannery M., Rangan K. 2006. Partial adjustment towards target capital structures. Journal of Financial Economics 79, 469–506.
7. Frank M., Goyal V. 2008. Trade-off and Pecking Order Theories of Debt, in B. Espen Eckbo (ed.) Handbook of Corporate Finance, Volume 2 (Handbooks in Finance Series, Elsevier/North-Holland), Ch. 12.
8. Gamba A., Triantis A. 2008. The value of financial flexibility. Journal of Finance 63, 2263–2296.
9. Leary M., Roberts M. 2005. Do firms rebalance their capital structures? Journal of Finance 60, 2575–2619.
10. Modigliani F., Miller M. 1958. The cost of capital, corporate finance and the theory of investment. American Economic Review 48, 261–297.
11. Myers S., Majluf N. 1984. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have. Journal of Financial Economics 13, 187–221.
12. Welch I. 2004. Capital structure and stock returns. Journal of Political Economy 112, 106–131.
13. [Электронный ресурс]. URL: ar.raexpert.ru
14. [Электронный ресурс]. URL: matrixer.narod.ru/

 


21.01.2020

Также по этой теме:


Список просмотренных товаров пуст
Список сравниваемых товаров пуст
Список избранного пуст
Ваша корзина пуста