Диссертация (1138603), страница 15
Текст из файла (страница 15)
Модель специфицирована следующим образом:INVi ,t 0 1 INVi ,t 1 2 ACQi ,t 3 QTOBIN i ,t 1 4 CFi ,t 1 5 DEBTO i ,t 1 t i i ,tгде INVi ,t, (3.1)– инвестиции в нефинансовые активы компании i в период t,нормированные по отношению к совокупным активам, на начало периода t,It / At 1 ;ACQi ,t – инвестиции в приобретения других компаний компанией i в периодt, нормированные по отношению к совокупным активам, на начало периода t;QTOBINi ,t – Q-Тобина, рассчитанное как отношение рыночной стоимостикомпании (сумма рыночной стоимости акций и долга) по отношению кноминальной стоимости активов компании;CFi ,t – отношение свободных денежных потоков компании (операционнаяприбыль) к активам;DEBTOi ,t– индикатор долгового навеса (построенный в главе 2):произведение соотношения нового долга к активам ( dt / At 1 ) и финансовогорычага ( Dt 1 / At 1 ): (dt / At 1) ( Dt 1 / At 1) ;t – фиксированные эффекты для периодов; i – фиксированные эффекты для каждой фирмы; i,t – ошибка регрессии.Наибольший интерес для нас представляет коэффициент 2 , все другиепеременные играют роль контрольных.
Модель оценена на двух периодах:902004-2008 гг. и 2009-2014 гг. Первый период – предкризисный (в Россиикризис начался осенью 2008 года), второй – посткризисный. Выборканачинается с 2004 г. по двум причинам: во-первых, из-за того, что активностьна рынке M&A была довольно низкой до 2004 года, так что значенияпеременной ACQ для многих компаний были бы близки к нулю иволатильность переменной в целом была бы очень слабой, а во-вторых, из-заналичия отраслевых данных (в связи с переходом от ОКОНХ к ОКВЭД),используемых в модели 3.2 (см. ниже).
Для эконометрической оценки моделимы используем тот же метод, что и в главе 2: обобщенный метод моментовдля динамических панелей, разработанный Ареллано и Бондом [Arellano,Bond, 1991].Вторая модель является моделью для так называемого IRATIO –соотношения инвестиций в основной капитал и суммы инвестиций восновной капитал и инвестиций в приобретения других фирм (Модель 3.2).IRATIO таким образом является просто той долей инвестированных средств,которые направлены на новые капиталовложения. IRATIO анализируется взависимости от шести факторов и их потенциального взаимодействия:IRATIOi 0 1 SIZEi 2 PROD i 3 ROAi 4 LEVi 5 CASH i 6 GRTH k j interactionsi i,(3.2)Выбор каждого фактора основан на гипотезах, выдвинутых в работах,посвященных слияниям и поглощениям.
Здесь мы остановимся на каждой изгипотез, выдвинутых в академической литературе, в контексте используемыхпеременных.SIZE – размер фирмы, определяемый как величина продаж (оборот). Вомногих работах обосновывается гипотеза о том, что покупателямивыступают более крупные фирмы [Warusawithrana, 2007].91PROD – прокси-переменная для производительности (productivity):отношениевеличиныпродажквнеоборотнымактивам,стоимостифизического капитала (fixed asset turnover ratio).
Так как мы не располагаемданными о количестве занятых в компаниях, то не можем построитьтрадиционный показатель производительности и используем проксипеременную, в которой учтен только фактор капитала, без учета труда. Оположительном влиянии производительности на склонность к приобретениюдругих компаний см., напр., [Spearot, 2012].
Вместе с тем, автор этой работына большой выборке североамериканских фирм показывает, что в общемслучае зависимость нелинейная, что является для нас аргументом в пользупопытки включения в регрессию квадратов этой и других переменных.ROA – рентабельность активов (return on assets) выбрана в качествеиндикатора прибыльности: отношение операционной прибыли к активам. Вработе [Warusawithrana, 2007] показано, что как размер фирмы, так и еерентабельность определяют ее выход на рынок активов.LEV – отношение заемных средств к активам.
Влияние финансовогорычага (leverage) покажет нам, для каких целей компании занимаютотносительно больше: для инвестирования в новые проекты или дляприобретения других фирм. В литературе предложена гипотеза о том, чтофирмы с высоким уровнем финансового рычага менее склонны приобретатьдругие и в меньшей степени используют для этого заемные средства (Uysal,2011).CASH – уровень наиболее ликвидных краткосрочных активов (вфинансовой отчетности строчка Денежные средства и их эквиваленты, Cashand its equivalents) по отношению к совокупным активам. Несколько работ,посвященныхпоглощениям,демонстрируют,92чтофирмы,имеющиезначительное количество свободной ликвидности, чаще других выступаютпокупателями [напр., Harford, 1999; Richardson, 2006].GRTH – индикатор отраслевого роста (growth): индекс номинальногороста отрасли, в которойдействует фирма (kявляетсяиндексомсоответствующей отрасли14).
Как показано в работе Максимовича иФиллипса [Maksimovic, Phillips, 2001], наиболее интенсивные покупкипроисходят в тех отраслях, которые испытывают шок спроса. В течениедлительного периода времени (до 2014 г., за исключением относительнокороткого эпизода во время кризиса 2008-2009 гг.) мировые цены наэнергоносители росли или оставались на высоком уровне. Таким образом, втечение нескольких лет вся отрасль сырьевой энергетики, а значиткрупнейшие российские экспортеры, которые присутствуют в нашейвыборке, испытывали положительный шок спроса, что могло стимулироватьих к осуществлению сделок M&A. Мы используем номинальный показатель,так как хотим учесть все источники «расширения» отрасли: и цены (вчастности, в случае экспортных рынков), и реальный рост.Помимо шести описанных факторов в качестве объясняющихвыступают и их переменные взаимодействия, то есть произведениярегрессоров, что необходимо для отображения возможных нелинейностей вмодели.Из-за значительной неравномерности инвестиций15 в поглощения, мырассматриваем не отдельно годовые, а средние за период отношения IRATIOна уровне фирмы: для усреднения нами выбраны периоды 2004-2008 гг.
и2009-2014 гг. Так как мы используем средние значения объясняемойпеременной, то и для всех объясняющих переменных также рассчитываем1415Классификатор ОКВЭД.То, что в англоязычной литературе принято называть lumpiness of investment.93соответствующиесредние.Такоепреобразованиепеременныхтакжепомогает нам решить проблему эндогенности: пятилетняя (2004-2008) ишестилетняя (2009-2014) средние «смешивают» и, таким образом, исключаеткраткосрочные взаимодействия между переменными, оставляя только теотносительно устойчивые и долгосрочные эффекты, в обнаружении которыхмы заинтересованы.
В итоге мы имеем модель с пространственнымиданными набора компаний, для оценивания которых используется методнаименьших квадратов. Модели для 2004-2008 и 2009-2014 гг. оцениваютсяотдельно.И модель 3.1, и модель 3.2 оцениваются не только для различныхпериодов,ноиотдельнодлячастныхкомпанийикомпанийсгосударственным участием, так как мы хотим выяснить, есть ли вы какиелибо заметные различия в их инвестиционном поведении.Задаваясь вопросом о том, репрезентативна ли наша выборка исоответственно полученные результаты, мы полагаем, что ответ положителенв силу того, что постановка задачи о выборе между капиталовложениями иприобретением других фирм вообще характерна скорее для крупныхкорпораций. Что касается репрезентативности с точки зрения отраслевойструктуры, то отрасли экономики сильно различаются по степени того,насколько производство сосредоточено в крупных компаниях, как в случаедобывающей отрасли, или более равномерно распределено среди средних инебольших фирм (как в случае обрабатывающей промышленности илисельского хозяйства).
В результате имея в выборке только крупныекомпании, мы можем утверждать, что такие виды деятельности какдобывающая промышленность, электроэнергетика, транспорт и связьпредставлены хорошо, в то время как, например, строительство представленомалой долей компаний (отношение суммарных инвестиций отрасли по94выборке к соответствующим суммарным инвестициям на уровне экономикив среднем за период равно 8%).
В то же время наша цель не просто повторитьв точности структуру экономики, но охватить те компании, для которыхпоставленный вопрос о выборе между инвестициями действительноактуален, поэтому важно работать именно с достаточно крупнымикомпаниями.3.3. Результаты оценивания163.3.1. Результаты оценки модели 1: взаимодополняемые ивзаимозаменяющие инвестиционные расходыВ таблице 3.1 коротко представлена наша выборка, приведены средниезначения для всех переменных в двух измерениях: период и формасобственности (частная компания или с государственным участием). Вверхней половине таблицы представлены статистики для инвестиций и ихтипов, причем в третьем столбце (ACQ, если ACQ> 0) дано среднее толькодля ненулевых инвестиций в приобретения. Данные о поглощениях содержатмного нулевых значений (так как, во-первых, они осуществляются не вкаждый период, а во-вторых, не всеми компаниями), но для исследования вцелом мы не можем отбросить такие замечания, потому что они такжеотражают выбор фирм.Таблица 3.1.
Средние значения переменных Модели 3.1INVчастныеACQ если ACQ >0ACQ2004-20082009-20142004-20082009-20142004-20082009-20140.1600.0880.0560.0170.0900.044Данная глава написана на основе статьи: Шоломицкая Е. В. Влияние ключевыхмакроэкономических шоков на инвестиции в России // Экономический журнал Высшейшколы экономики. 2017. Т. 21. № 1. С. 89-113.1695компании(285)(493)(276)(480)(171)(189)компании с0.1550.1010.0130.0120.0510.042гос.
участием(148)(258)(148)(252)(37)(72)QTOBINCFDEBTO2004-20082009-20142004-20082009-20142004-20082009-2014частные1.4201.1450.1480.1190.0360.019компании(228)(459)(325)(496)(289)(497)компании с1.2110.7910.1240.1040.0150.021гос. участием(137)(243)(167)(256)(154)(256)Примечание: в скобках дано число наблюдений.Стоит отметить, что до кризиса инвестиции в обa типа активов быливыше для негосударственных компаний, и после кризиса именно они упалисильнее. Напротив, инвестиции госкомпаний в поглощения не пострадали: ихдоля в активах осталась примерно той же, что была.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
