Диссертация (1138603), страница 12
Текст из файла (страница 12)
Что касаетсяфеномена долгового навеса, то в докризисный период его влияниеоказывается мало и незначимо, в то время как после кризиса мы наблюдаемсущественный рост этого эффекта и его статистическую значимость. В 20152016 гг. ситуация уже отлична и от того, что было в 2009-2014 гг.:наблюдается резкий рост эффекта ограничений ликвидности, однако влиянияиндикатора долговой нагрузки оказалось на этот раз незачимо.
Ниже мыбудем уточнять спецификацию модели и исследовать, что стоит за этимиизменениями.Один нюанс, который мы хотели бы учесть – это спецификаэнергетической отрасли. Большую роль в функционировании этой отраслииграют так называемые договора на поставку мощности (ДПМ) – механизм,регулирующий инвестиционную деятельность. Договор заключается междукомпанией и государством: компания берет на себя обязательства построительству и вводу новых генерирующих мощностей, а государствообеспечивает частичный возврат инвестиций (через повышенную стоимостьпродаваемых энергоресурсов).
Это означает, что в отрасли инвестиции могутопределяться другими факторами, нежели те, которые берем в расчет мы. Воизбежание возможных смещений, связанных с этим, мы также оценим нашумодель регрессии, исключив компании энергетической отрасли из выборки.Результаты оценивания представлены в таб. 2.2б. Как мы видим, ониоказались достаточно похожими для всех трех периодов: сокращениевлияния инвестиционных возможностей, прокси-переменной для которыхявляется Q-Тобина, и усиление финансовых ограничений (с изменением ролидоговой нагрузки в 2015-2016 гг).
Таким образом, будем рассматриватьоценки и на основе полной, и на основе усеченной выборок, но вторые всё жекак более приоритетные.71Таблица 2.2а. Результаты оценивания модели (2.3)2000-2007 гг. 2009-2014 гг. 2015-2016 гг.,−10.189***0.183***-0.056,−10.123***0.018***-0.004,−1-0.0370.046**0.162***,−10.0380.243***0.003Число наблюдений102596155Probability(J-statistic)0.6350.1540.022*** коэффициент значим на уровне значимости 1%, ** – 5%, * – 10%.Таблица 2.2б.
Результаты оценивания модели (2.3) без компаний энергетическойотрасли2000-2007 гг. 2009-2014 гг. 2015-2016 гг.,−10.164**0.212***-0.309,−10.105***0.014***-0.001,−1-0.0020.083***0.177***,−10.0510.251***0.017Число наблюдений90468122Probability(J-statistic)0.4590.3690.015*** коэффициент значим на уровне значимости 1%, ** – 5%, * – 10%.Теперь посмотрим, что изменится, если принять во вниманиенеоднородность компаний с точки зрения участия в их капитале государства.Сначала проанализируем описательные статистики, представленные в таб.2.3. Можно увидеть, что поведение компаний оказалось сильно различным(см.
рис. 2.9, где особенно это заметно). В то время как инвестиции длягоскомпаний снизились не очень существенно, с 12,4% до 10,1% поотношениюкактивам,инвестициичастныхкомпанийзначительнопострадали – почти двукратное снижение, с 16,2% до 8,8%. В 2015-2016 гг.инвестиции двух групп практически выравнялись (8,0% и 7,4%). Q-Тобинадля частных компаний на протяжении всего рассматриваемого периода былвыше, чем для государственных, но это различие может отчасти объяснятьсяотраслевой спецификой.
Что касается прибыли компаний, то госкомпании72были более прибыльными до 2009 г., и менее – после, причем в обоихслучаях различия существенные.Таблица 2.3. Описательные статистики переменных: различия до и после кризисадля компаний с участием государства и безприставка _s выделяет госкомпании, _ns – частные компанииinv_sinv_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-160.124 0.101 0.080 0.162 0.088 0.074среднее0.088 0.093 0.077 0.121 0.067 0.059медиана0.670 0.676 0.169 0.842 0.521 0.269максимум0.001 0.000 0.015 0.000 0.000 0.001минимум0.118 0.076 0.038 0.147 0.084 0.057станд. откл.число наблюд.13925864246493103qtobin_sqtobin_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-161.189 0.791 0.669 1.541 1.143 1.165среднее0.915 0.668 0.555 1.276 0.877 1.017медиана6.062 3.825 2.720 7.646 7.133 3.649максимум0.159 0.180 0.104 0.048 0.039 0.185минимум1.005 0.508 0.486 1.108 0.889 0.674станд.
откл.число наблюд.14124361201459100cf_scf_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-160.177 0.104 0.059 0.144 0.119 0.089среднее0.124 0.111 0.063 0.139 0.119 0.084медиана0.894 0.452 0.304 0.709 0.566 0.654максимум-0.816-0.592 -0.494 -0.991 -0.824 -0.633минимум0.161 0.110 0.112 0.188 0.121 0.137станд. откл.число наблюд.17025664297496103debto_sdebto_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-160.009 0.021 -0.004 0.028 0.019 -0.003среднее0.002 0.005 0.000 0.006 0.002 0.000медиана0.179 0.636 0.077 0.550 1.622 0.274максимум-0.115 -0.113 -0.271 -0.213 -0.270 -0.337минимум0.037 0.080 0.051 0.074 0.095 0.077станд.
откл.число наблюд.15025664255497103dch_sdch_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-160.040 0.070 -0.002 0.120 0.055 0.006среднее0.021 0.027 0.000 0.046 0.013 0.000медиана0.841 1.748 0.162 2.483 1.352 0.491максимум73-0.411 -0.202 -0.405 -0.546 -0.488 -0.575минимум0.150 0.214 0.093 0.267 0.171 0.148станд. откл.число наблюд.15925664261498103lev_slev_ns00-07 09-14 15-16 00-07 09-14 15-160.196 0.322 0.312 0.231 0.299 0.373среднее0.148 0.285 0.265 0.202 0.274 0.338медиана0.905 1.203 0.950 0.783 2.226 1.483максимум0.000 0.000 0.023 0.000 0.000 0.000минимум0.179 0.218 0.209 0.167 0.265 0.281станд. откл.число наблюд.19026164336504103Наиболееинтересенанализразличийвотношениидолговыхпеременных.
Для частных компаний показатель среднего изменения долга(dch) резко сократился после кризиса 2008-2009 гг. (с 12,0% до 5,5% отвеличины активов), а вот для государственных, напротив, вырос (с 4,0% до7,0%).Такаяситуациядостаточноаномальнасучетомтого,чтосвершившееся ужесточение денежно-кредитных условий должно былоповлечь за собой снижение привлечения новых займов повсеместно. Этотфакт мы рассматриваем как дополнительный сигнал в пользу существованиямягких бюджетных ограничений: госкомпании способны наращивать долги вусловиях, когда для прочих кредитный рынок сужается.Однако в 2015-2016 гг.
ситуация стала иной: госкомпании в отношениивозможностей привлечения долга пострадали не меньше частных, и дляобеих групп среднее изменение стало близко к нулю, причем длягосударственных даже отрицательным. Наша гипотеза состоит в том, что этоявляется следствием ввода санкций, из-за которых сильно закредитованныена внешнем рынке госкомпании могли заместить внешний долг внутреннимлишь частично.7440%35%30%25%20%15%10%5%0%-5%Средние инвестиции поотношению к активамСредний долг по отношению Среднее годовое изменениек активам (финансовыйдолга по отношению крычаг)активамгоскомпании до 2009 г.госкомпании в 2009-2014 гг.госкомпании в 2015-2016 гг.частные компании до 2009 г.частные компании в 2009-2014 гг. частные компании в 2015-2016 гг.Рисунок 2.9. Инвестиции и задолженность компанийс государственным участием и без – до и после кризисаИсточник: расчеты авторов.Из-за роста вновь привлекаемого долга для госкомпаний увеличился ииндикатор debto, что должно означать в среднем уменьшение долговогонавеса для госкомпаний после кризиса.
Проверим эту гипотезу, а такжедругие гипотезы о детерминантах инвестиций для компаний с разнойструктурой собственности, оценив спецификацию (2.4). Результаты оценкипредставлены в таблицах 2.4а и 2.4б, где первая представляет результаты повсей доступной выборке, а вторая – с исключением компаний энергетическойотрасли. Статистически значимые «надбавки» для коэффициентов группыгоскомпаний (γj , j=2, 3, 4) для наглядности выделены жирным шрифтом.По результатам оценки мы получили, что до кризиса 2008 г. различий вповедении частных фирм и госкомпаний почти не было: капитальные75вложения определялись в основном инвестиционными возможностями,выраженными в показателе Q-Тобина, значимого влияния финансовыхограниченийвформезависимостиотприбылиненаблюдалось,коэффициенты при индикаторе долгового навеса так же оказалисьстатистически неразличимы.
То, что показатель Q-Тобина оказывалсущественное воздействие на инвестиции, можно продемонстрировать путемследующих расчетов. В 2000-2007 гг. одно стандартное отклонениеинвестиций частных компаний (зависимой переменной) составляло 0.147, аодно стандартное отклонение Q-Тобина 1.108 (см.
табл. 2.3). Еслииспользовать в качестве приоритетных результаты табл. 2.4б (коэффициентпри Q-Тобина, равный 0.084), то мы получаем, что приращение величины QТобина для частных компаний на одно стандартное отклонение вызываетрост величины инвестиций на 63% от их стандартного отклонения(1.108×0.084:0.047=0.633). Аналогичный расчет для показателя долговогонавеса дает очень слабый эффект: лишь к росту величиной 5% отстандартного отклонения инвестиций приводил рост индикатора долговогонавеса на одно его стандартное отклонение.Таблица 2.4а. Результаты оценивания модели (2.4)2000-2007 гг.2009-2014 гг.,−1,−10.0820.087***2015-2016 гг.0.159***0.009***0.0010.036***,−1 × ,-0.0830.103***,−1-0.014-0.182***,−1 × ,0.145***0.307***,−10.040-0.143***,−1 × ,Число наблюдений102596Probability(J-statistic)0.4320.238*** коэффициент значим на уровне значимости 1%, ** – 5%, * – 10%.76-0.139-0.0050.051***0.102**0.047-0.0320.075*1550.118Таблица 2.4б.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
