Диссертация (1138437), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

Мультипликатор стоимости бизнеса по выручке,выражающий долгосрочные ожидания инвесторов относительноперспектив роста компании, для международных компаний будетвыше, чем для сопоставимых локальных компаний.Гипотеза 4. Зависимость показателя Q Тобина от степени МДявляется нелинейной — положительной при низких и высокихстепенях МД, отрицательной при средней степени МД.743.1.4 Гипотезы относительно влияния дополнительных факторовна зависимость эффективности компаний от степени МДЭффект степени продуктовой диверсификации[Hitt et al., 1997] показали, что зависимость эффективности отинтернационализации существенно зависит от уровня продуктовойдиверсификации бизнеса.

Как правило, при более высоком уровнепродуктовой диверсификации идентифицируется более высокийуровень эффективности бизнеса, ассоциированный с международнойдиверсификацией [Chang, Wang, 2007]. Данная закономерностьобусловлена изначально большей адаптацией организационногодизайна бизнеса, имеющего высокую продуктовую диверсификацию,к организационным требованиям, предъявляемым международнойдиверсификацией.Компаниисхорошейпродуктовойдиверсификацией как правило имеют опыт управления сложнымимногокомпонентными структурам, что является критичным факторомуспеха международной диверсификации бизнеса.Эффект объёма нематериальных активов[Lu and Beamish, 2004] идентифицировали положительноевлияниеинвестицийвнематериальныеактивы(могутбытьаппроксимированы объёмом расходов на НИОКР и рекламу) наэффективность международной диверсификации.

Авторы объясняютданный результат двумя факторами:1)нематериальные активы не амортизируются более интенсивнопри их использовании на различных географических рынках посравнению со случаем их использования только на локальномрынке, таким образом, позволяя МНК получать более высокуюотдачу от нематериальных активов;752)МНК имеют возможность минимизировать национальные риски,связанные с правами на интеллектуальную собственность.Гипотеза 5.

Влияние МД на операционную эффективность вкраткосрочном периоде и на потенциал создания стоимости вдолгосрочном периоде положительно зависит от уровня продуктовойдиверсификации бизнеса и объёма нематериальных активов.3.2 Характеристики исследуемой выборкиПри построении выборки применялись следующие критерииотбора компаний: компанииявляютсякрупнымипубличнымикомпаниями,состоящими в списке 200 российских компаний с наиболеевысоким уровнем капитализации, компания не является финансовым институтом, база данных Bloomberg содержит по компаниям данные,необходимые для построения моделей как минимум за 2 из 6тианализируемых периодов: с 2005г. по 2010г.В результате применения данных критериев была составлена выборкаиз 50 крупных российских компаний (перечень компаний приведён вПриложении), имеющих следующую структуру СМД: 35 компаний хотя бы в одном из анализируемых периодовимели международно-диверсифицированный бизнес.

Большаячасть из них за период 2000-2010гг. закрыли как минимум однусделку по покупке зарубежных активов (проверено по базеданныхBloomberg).Основныминаправлениямисделокявлялись Евросоюз и СНГ (см. Рис. 9); 15 локальных компаний с нулевым уровнем международнойдиверсификации как рынков сбыта, так и активов.76Источником данных по всем переменным являлась база данныхBloomberg.

Собранные данные составили несбалансированную панельза период с 2005г. по 2010г. с общим количеством наблюдений,равным 183. Для небольшой части наблюдений отсутствуют значенийпо отдельным переменным (при использовании в уравнении такихпеременных, наблюдение исключалось из выборки). Таблица 6содержит дескриптивные статистики по исследуемой выборке.Перечень компаний приведён в Приложении. В силу того, что врассматриваемом периоде 2005-2010гг.

экономика характеризоваласьвысокой волатильностью (интенсивный рост до 2008г., кризис 20082009с последующимоперационнойвосстановлением в 2010г.), показателирентабельности,доходностиинвестированногокапитала и темпы роста выручки характеризуются высоким разбросомзначений.Среднее значение показателя СМД, измеренного как долявыручки от зарубежных продаж (FSTS) составляет 32%, долязарубежных активов (FATA) – 10%.Необходимо обратить внимание на показатели затрат на капитал,а также мультипликаторы стоимости. Источником данных по этимпоказателямтакжеявляетсяBloomberg,дополнительныхпреобразований данных не проводилось. Затраты на собственныйкапитал (CoCE) рассчитываются Bloomberg по локальной моделиCAPM без дополнительных корректировок, что обуславливаетналичие крайне низких и высоких значений по отдельным компаниямв отдельные годы (от 0,5% до 24,5%).

Затраты на заёмный капиталоцениваются в соответствие с кредитным рейтингом компании пометодологии Bloomberg и учитывает временную структуру долга(затратыоцениваютсяпо-компонентнодлякраткосрочногоидолгосрочного долга). Ставка средневзвешенных затрат на капитал77(WACC) оценивается на базе затрат на собственный и заёмныйкапитал (CoCE и CoD соответственно) и структуры капитала.Коэффициент Q-Тобина оценивается Bloomberg как отношениерыночной стоимости компании к балансовой стоимости активов итоже характеризуется высоким разбросом значений.Отраслевая структура выборки состоит из 6ти отраслей:добывающаястроительствопромышленность(2%),(16%обрабатывающаякомпанийввыборке),промышленность(54%),транспорт и коммунальные услуги (8%), розничная торговля (9%) иуслуги (10%).

Классификация отраслей соответствует стандартам SIC.ДобывающаяпромышленностьОтраслевая структура(cогласно SIC)16%2%ОбрабатывающаяпромышленностьТранспорт,энергетика, ЖКХСферауслуг54%8%10%Строительство9%Розничнаяторговля100%Рис. 8. Отраслевая структура выборки: более половины выборкисоставляют предприятия обрабатывающей промышленностиПрочие13%48% ЕвросоюзСНГ39%Рис. 9. Направления инвестиций российских компаний (по данным опокупках активов за рубежом по средством сделок M&A)78Таблица 6.

Описание используемых переменных и дескриптивные статистикиПеременнаяОписаниеПоказатели эффективностиROCEДоходность инвестированного капитала (%)WACCСредневзвешенные затраты на капитал (%)Требуемая норма доходности на обыкновенныеCoСEакции (%)Требуемая норма доходности на заёмныйCoDкапитал (%)Q-TobinПоказатель Q-ТобинаМультипликатора стоимости компании поEV/ВыручкавыручкеEbit_marginОперационная прибыль (маржа по EBIT)Меры степени международной диверсификации (СМД)Доля зарубежных продаж в общем объёмеfstsпродажДоля зарубежных активов в общем объёмеfataактивовБазовые детерминанты эффективностиln_salesРазмер бизнеса (log выручки)asset_turnoverОборачиваемость активовКол-вонабл.Сред.знач.Ст.откл.Мин.

Макс.17818324,169,3218,53 -19,58 108,443,191,33 20,1118311,553,470,5424,681833,671,760,648,341491,901,520,4010,181483,508,280,2185,1718520,2521,86-42,970,611830,320,320,000,981030,100,190,001,001831807,640,922,020,612,19 11,520,01 5,0379ROCE-specific determinantsПродуктовая диверсификация (индексprod_divn_hhiХерфиндаля-Хиршмана)intang_to_tot_assets Нематериальные активы / АктивыdiverseFSTS / prod_divn_hhiintasssales_to_fstsFSTS * intang_asset_to_salesДетерминанты, специфичные для WACCapplied_beta_for_eq Коэф.

бета (%)Средняя рентабельность собственного капиталаROE3за 3 года (%)Growth3Среднегодовой темп роста за 3 года (%)debt_to_assetsДолг / Активыlt_tot_debtДолгосрочные обязательства / Долгlt_debt_to_assetsДолгосрочные обязательства / Активыsr_debt_to_assetsКраткосрочные обязательства / АктивыОтраслевые фиктивные переменные (SIC)SIC2Добывающая промышленностьSIC3СтроительствоSIC4Обрабатывающая промышленностьSIC5Транспорт и коммунальные услугиSIC7Розничная торговляSIC9Сектор услуг1810,720,260,261,001711811720,170,560,130,190,670,250,000,000,002,553,681,451810,910,380,142,9312319,914,58-24,4 66,8012518317318018027,7526,750,6017,549,4417.4218,700,2714,299,65-10,20,0000,000,0072,9875,23158,8247,661831831831831831830,160,020,540,080,090,100,370,150,500,280,280,310,000,000,000,000,000,001,001,001,001,001,001,00803.3 Методология и модель исследованияВ качестве начального этапа анализа проведено сравнениесредних значений основных переменных анализа для подвыбороклокальных и международных компаний.

На дальнейшем этапепроводится оценка уравнений для ROCE и WACC, а такжекоэффициента Q-Тобина и мультипликатора EV/Sales. Аналитическимобразом производится оценка значений экономической прибыли.Уравнения оценены с помощью обобщённого метода наименьшихквадратов (generalized least squares, GLS) в предположении о наличиив уравнениях случайных эффектов. Проведён тест Хаусмана напредмет идентификации наличия проблемы эндогенности. Такжепроведено тестирование гипотезы о нелинейности исследуемыхзависимостей.В качестве показателя уровня международной диверсификациикомпаний используется показатель доли выручки от продаж зарубежом (fsts).

Характеристики

Список файлов диссертации