Автореферат (1137865), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Схема анализа и оценки влиянияраскрытия информации представлена в модели на рисунке 1.Выявлено, что факторами, определяющими выбор СРИ, являются:организационно-правовая форма (публичность компании), размер компании истадия жизненного цикла, наличие дочерних компаний, выбор корпоративнойстратегии(например,дляфармацевтическихкомпанийвыбормеждуоригинальными препаратами или стратегией производства дженериков),структураакционерногокапитала,страновыеинституциональныехарактеристики защиты прав (на интеллектуальную собственность, позицииминоритарных акционеров).Втораягруппапроблемсвязанасобоснованиемметодикиколичественной оценки краткосрочного и долгосрочного эффектов раскрытияинформации о НИОКР.
Задачами являются выбор индикаторов для измеренияуровняраскрытияинформацииоНИОКР,обоснованиеконтрольныхпеременных на основе выявленных факторов и обоснование методов оценкидолгосрочного и краткосрочного (моментного) эффектов (Рисунок 1).Вкачествеметодаанализакраткосрочногоэффектаобоснованквазиэкспериментальный метод анализа событий (event study), которыйбазируется на определении «аномальной» доходности – отклонения доходности14акций от ожидаемого или «нормального» уровня доходности, определяемого наоснове оценки модели [MacKinlay, 1997; Binder, 1998; Campbell et al., 2010].Поскольку в рамках данной работы краткосрочный эффект, выраженныйаномальной доходностью акций, зависит от значительного количествафакторов, действие которых может быть разнонаправленным, далее аномальнаядоходность регрессируется на показатели раскрытия информации о НИОКР идругие факторы, которые могут оказать значимое влияние (Рисунок 1).Выявлено, что большинство работ в области долгосрочного эффектараскрытия информации фокусируются на влиянии уровня раскрытия настоимость использования собственного капитала [Berger et al., 2012; Botosanand Plumlee, 2002; Diamond and Verrecchia, 1991; Healy and Palepu, 2001;Lambert et al., 2007] или снижении уровня асимметрии информации,отражаемого показателем бид-аск спреда [Schrand and Verrecchia, 2005; Bischofand Daske, 2013; Christensen et al., 2016].
В работе обоснована возможностьоценки долгосрочного эффекта через рыночный мультипликатор соотношениярыночной и балансовой стоимостей собственного капитала (market-to-bookvalue of equity). Данный показатель широко используется исследователями вобласти корпоративных финансов как индикатор эффективности деятельностикомпании [Penman, 1996; Hertzel and Li, 2010; Lev and Sougiannis, 1999], так ифинансовыми аналитиками [Damodaran, 2012; Koller et al., 2015].
На данных по43фармацевтическимкомпаниямЕвропы,быливыделенычетыререализованные СРИ о НИОКР на основе уровня интенсивности раскрытияинформации в рамках каждого из выделенных каналов (Рисунок 2).На основе предыдущих работ были определены специфические факторы,потенциально связанные с раскрытием информации о НИОКР, которые могутоказать влияние на величину краткосрочного и долгосрочного эффектов(динамику цен акций). Эти факторы объединяют такие характеристикикомпаний как инновационность и прозрачность.
Не учет этих факторов можетисказить оценку влияния раскрытия информации о НИОКР (предлагаемых в15работе индикаторов, Таблица 1) на цену акций. В регрессионных моделях этифакторы используются как контрольные переменные.РаскрытиекапитализированныхНИОКР10,8Раскрытие в рамкахпатентовРаскрытие расходов наНИОКР0,60,410,22034Интенсивностьраскрытия НИОКР вновостной лентеРаскрытие в текущемпортфеле разработокРаскрытие в портфелеразработокРисунок 2. Кластеры компаний по раскрытию информации о НИОКРВ работе предложены следующие факторы: инновационная активность(прокси-показатель – объем вложений в НИОКР относительно выручки [Levand Sougiannis, 1999; Bosworth and Rogers, 2001; Chan et al., 2001]; стоимостьнематериальных активов (прокси – доля нематериальных активов в общейстоимости активов) [Shakina and Molodchik, 2014], прозрачность (рейтингитранспарентности Transparency International), защита прав на интеллектуальнуюсобственность (индекс защиты прав на интеллектуальную собственностьInstitute for Liberty and Democracy), характеристики инвесторов (концентрациясобственников и доля членов совета директоров, владеющих акциями) икомпании (размер, доля долговой нагрузки).Также для решения второй группы проблем обоснованы индикаторы дляизмеренияуровняраскрытияинформации(Таблица1).Обзорранеепроведенных эмпирических работ показал, что существуют три основныхподхода к измерению уровня раскрытия: бинарные показатели, количественныепоказатели и индексы раскрытия информации.
Анализ достоинств инедостатков каждого из подходов выявил, что в целях анализа оценки влияния16раскрытияинформациинаиболеегибкимподходом,нетребующимдополнительных предпосылок, является измерение с помощью наборабинарных переменных. Первая группа индикаторов фиксируется в годовомразрезе, а вторая группа фиксируется по содержанию отдельной новости вновостной ленте компании.Таблица 1. Измерение уровня раскрытия информации о НИОКРПоказательИзмерениеУровень раскрытия информации о НИОКР в рамках отдельного информационного сигналаСтадии НИОКРНабор бинарных показателей: Ранние стадии, Поздние стадии,Одобрение регулятором, Запуск продукта, Маркетинг,Конференция или публикацияФинансирование НИОКРНабор бинарных показателей: Финансирование другойорганизацией, Выполнение вне фирмы за ее счет (аутсорсинг),Совместное финансирование с другой организациейОбъем вложений в проект Объем вложений / Выручка компанииНИОКРУровень раскрытия информации о НИОКР компанииРаскрытие информации о Количество новостей, связанных с НИОКР, за годНИОКР в новостной лентеНИОКР в отчетностиНабор бинарных показателей: Раскрытие расходов на НИОКР,Раскрытие капитализированных НИОКРПатентыКоличество патентов/АктивыПортфель разработокНабор бинарных показателей:Публикация текущего портфеляРегулярнаяпубликация;Третья группа проблем посвящена выявлению значимости индикаторовуровня раскрытия информации о НИОКР и определению набора сигналоввыигрышных СРИ, обеспечивающих моментную положительную реакцию ценакций и положительную динамику соотношения рыночной и балансовойстоимости собственного капитала (MB).
Авторская методика апробирована наданных фармацевтических компаний стран Евросоюза.Сначаларассмотренкраткосрочныйэффект.Длякаждогоинформационного сигнала новостной ленты рассматриваемых компанийоценивается модель нормальной доходности. В качестве модели нормальнойдоходности мы используем рыночную модель с двумя факторами: = 0 + 1 + 2 + ,( ) = 0, ( ) = 2 ,17где Rit – фактическая дневная доходность акций; Rmt – дневная доходностьиндекса MSCI World; Rst – дневная доходность отраслевого индекса MSCIEUROPE/PHARMA & BIOTECH.
Комбинация индексов была выбрана,поскольку фондовый индекс MSCI World, который отражает ситуацию намировом фондовом рынке, позволяет проконтролировать влияние глобальныхизменений, а включение отраслевого индекса – учесть изменение факторов,специфичных для высоко инновационной фармацевтической отрасли. Крометого, для нивелирования влияния изменений обменных курсов, все доходностидолжны быть рассчитаны на основе данных в одной валюте, евро.Аномальная доходность (ARit) в день выхода информационного сигнала,связанного с НИОКР, определяется как разница между фактическойдоходностью и ее оцененным значением по модели нормальной доходности:ARit = Rit - E(Rit|Rmt, Rst)Аномальная доходность отражает краткосрочный эффект раскрытияинформации о НИОКР.
Для определения факторов, обуславливающихвеличину эффекта, оценена следующая модель: = 0 + 1 + 2 ℎ. &. + 3 + ,где content – отражает уровень раскрытия информации, содержащейся вновости j компании i; other.R&D.disclosure – включает показатели раскрытияинформации через другие каналы; control – набор контрольных переменных,включающих выше перечисленные факторы. Для минимизации эндогенности вмодели, финансовые показатели включены с лагом в один год.В таблице 2 представлены результаты тестирования двух моделей:основной и вспомогательной для проверки устойчивости результата.
Вмодели 1 вводится контроль на индивидуальную гетерогенность компаний(кросс-секционные фиксированные эффекты). Дополнительно протестированаменеежесткаямодель 2,предполагающаяотсутствиеиндивидуальныхособенностей компаний в пределах одной страны. Также в обе моделивключены годовые эффекты (как дамми переменные на год), контролирующиеизменениемакроэкономическихфакторов.18Необходимостьвключенияпеременных обоснована теоретически, поэтому статистически незначимыепеременные не исключены из модели.Таблица 2. Результаты оценки краткосрочного эффекта стратегиираскрытия информации о НИОКРПеременныеМодель 1Модель 2ИндивидуальныеИндивидуальныеэффекты компанийэффекты страныРаскрытие информации в отдельной информационном сигналеПоздние стадии0.0112**(0.0054)0.0099**(0.0047)Одобрение регулятором0.0133*(0.0092)0.0157**(0.0069)Маркетинг0.1092**(0.0479)0.1043**(0.0497)Сумма НИОКР-0.0006(0.0004)-0.0009**(0.0004)Совместное финансирование0.0116**(0.0045)-0.0018(0.0088)Негативная новость-0.0157**(0.0062)-0.0140**(0.0055)Раскрытие информации компанииРасходы на НИОКР-0.0052(0.0073)0.0154*(0.0080)Капитализированные НИОКР-0.0013(0.0086)0.0133*(0.0080)Контрольные переменныевключенывключеныИндивидуальные эффекты компанийвключеныГодовые эффектывключенывключеныИндивидуальные эффекты странывключеныКонстанта-0.1916(0.1787)-0.2179(0.2274)Количество наблюдений13391339К-т детерминации0.22410.1395Примечание: Робастные стандартные ошибки приведены в скобках.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
