Формирование эффективной политики заимствования металлургических компаний (1142795), страница 22

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

Текст из файла (страница 22)

Поэтому крайне важным является определениеоптимальной структуры капитала, что позволит повысить значения показателейэффективности, которые выступают в качестве зависимых переменных,следовательно,увеличитьрыночнуюдопустимый уровень риска банкротства.стоимостькомпании,обеспечить129Отрицательный знак влияния средней процентной ставки заемногокапитала объясняется наличием данного показателя в расчете показателяэффекта финансового рычага, однако данный фактор был включен в списокнезависимых переменных в связи с наличием налогового корректора в расчетезависимойпеременной.Предположенияобожидаемомзнакебылиподтверждены.Ключевая ставка имеет отрицательный знак влияния, что подтверждаетвыдвинутую ранее гипотезу. Однако данный результат противоположенрезультату, полученному при оценке первой модели (рентабельность заемногокапитала), хотя показатели, используемые в качестве зависимых переменных,напрямую отражают результативность проводимой компанией политикизаимствования.

В связи с этим предлагается в дальнейшем не учитыватьданный фактор при совершенствовании механизма заемного финансирования,дополнительноучитывая,чтофактическиключеваяставкаявляетсямакроэкономическим показателем и отражает лишь характер влияниясостояния экономики страны на индикаторы результативности в компании.Тест Хаусмана подтвердил, что более приемлемо использовать модель сфиксированными индивидуальными эффектами.Четвертыминдикаторомэффективностиполитикизаимствованияявляется средневзвешенная стоимость капитала. Рассмотрим результатыоценки регрессионной модели, где зависимой переменной выступает данныйпоказатель.Коэффициент детерминации (R2), который отражает качество подгонкирегрессионной модели к наблюдаемым значениям, то есть показывает, какаядоля изменений зависимой переменной учтена в эконометрической модели иобъяснена влиянием факторов, находится на низком уровне у полученноймодели для показателя средневзвешенной стоимости капитала.

Значениепоказателя 0,19.Низкое значение коэффициента детерминации может быть связано с тем,чторасчетстоимостисобственногокапиталабылдостаточно130приблизительным,поэтомуможетсодержатьнекоторыепогрешности.Дополнительной причиной может являться экспертный метод оценки уровняриска рынка акций. Данный показатель участвует в расчете стоимостисобственного капитала классическим подходом путем применения моделимодель оценки (ценообразования) финансовых активов (CAPM – capital assetpricing model).Неудовлетворительные значения результатов оценки регрессионноймодели средневзвешенной стоимости капитала свидетельствуют об отсутствиивозможностиустановитьхарактервлиянияфакторовназависимуюпеременную, то есть рассматриваемые факторы не объясняют измененийиндикатора.ИсходяизрезультатовоценкирегрессионноймоделиWACC,фактического отсутствия влияния включенных факторов в металлургическихкомпаниях России на рассматриваемый критерий эффективности политикизаимствования,политикиприформированиизаимствованиядолговогоменеджментупортфеля,корпорацииввыстраиваниипервуюочередьнеобходимо учитывать рычаги, участвующие в расчете показателя: стоимостьзаемного капитала, стоимость собственного капитала.

Грамотное управлениеданнымимеханизмамипредположительнопозволяетобратноснизитьхарактеризующегозначенияиндикатора,эффективностьполитикизаимствования компании.При рассмотрении факторов, влияющих на рентабельность заемногокапитала,указывалось,чтодляпубличныхкомпанийнеобходимовэконометрическую модель включать следующие показатели в качественезависимых переменных: доля кредитов в общей сумме кредитов и займов; доля валютных кредитов и займов в общей сумме кредитов и займов; использованиезаемныхисточников,отличныхоблигационных и кредитных инструментов.оттрадиционных131Для изучения влияния данных факторов была произведена кластеризацияданных, в ходе которой был выделен кластер крупных публичных компаний. Вданную выборку входят 11 крупнейших публичных металлургическихкомпаний России, оборот каждой корпорации составил в 2014 г. более 100млрд. руб., общая генерируемая выручка рассматриваемой выборки составляет75% от объема отгруженных товаров, выполненных работ и услуг по видуэкономической деятельности металлургическое производство и производствоготовых металлических изделий в 2014 г.

в России. Рассматриваемый период2009-2014 гг., что связано с недоступностью и отсутствием информации дляболее раннего периода.Результаты оценки регрессионной модели рентабельности заемногокапитала для кластера публичных компаний с дополнительно включеннымитремя факторами свидетельствуют о невысокой значимости доли кредитов вобщей сумме кредитов и займов, а также использования заемных источников,отличных от стандартных кредитных и облигационных инструментов.Из полученных результатов следует, что при выборе источниковфинансирования менеджменту компании необходимо ориентироваться настандартные критерии: стоимость привлечения, срок привлечения, условияобслуживания. Верным будет подробно изучать каждый конкретный источник,не отдавая предпочтение изначально определенным инструментам.Независимая переменная, представленная долей валютных кредитов изаймов в общей сумме кредитов и займов, является значимым фактором на 2%уровне значимости, знак коэффициента в модели отрицательный, что неподтверждает выдвинутую гипотезу о наличии положительной связи.

То естьпри меньшей доле валютных займов обеспечивается большая рентабельностьзаемного капитала, следовательно, эффективность политики заимствования.Полученныйзнакколебаниямивданного2014г.,факторавсвязичастичносчемобусловленабсолютноевалютнымибольшинствометаллургических холдингов имело отрицательный финансовый результат,причиной чего стали существенные курсовые разницы.132Выше были рассмотрены результаты оценки регрессионных моделей длячетырех критериев, отражающих эффективность политики заимствования вметаллургических компаниях.Далее оценим степень значимости каждого критерия с точки зрениявлияния их на рыночную стоимость компании. Целесообразность определенияданной связи объяснялась при изучении сущности критериев эффективностиполитики заимствования.Построим и оценим регрессионную модель, где в качестве прокси длярыночной стоимости компании, то есть зависимой переменной, выступаеткоэффициент Тобина (Q Tobin).

Независимыми переменными, то естьоцениваемыми факторами, являются критерии эффективности политикизаимствования.РезультатыоценкирегрессионноймоделиQTobinпредставлены в таблице 15.Таблица 15 – Результаты оценки регрессионной модели Q TobinНезависимыепеременныеROBCКоэффициентp-уровень значимости t- Ожидаемыйкритериязнак0,022+0,5108WACC-2,86290,078-Cons0,79890,004-R20,5380--0--Prob.Источник: рассчитано автором в программном комплексе STATA [168].Тест Хаусмана показал, что для данной модели лучшим является вид сфиксированными эффектами (FE).Полученные результаты свидетельствуют о том, что влияние нарыночную стоимость компании с точки зрения управления заемным капиталомоказываютдвапоказателя–рентабельностьзаемногокапиталаисредневзвешенная стоимость капитала.Знак влияния рентабельности заемного капитала подтверждает ранеевыдвинутую гипотезу о прямой связи с рыночной стоимостью компании.

Тоесть улучшая значение показателя ROBC, менеджмент компании увеличивает133рыночную цену акции компании на фондовых биржах. Следовательно, вкачестве критерия, отражающего эффективность политики заимствования, впервую очередь необходимо рассматривать рентабельность заемного капитала.Другим значимым фактором является средневзвешенная стоимостькапитала, которая отрицательно влияет на рыночную стоимость, что такжеподтверждает выдвинутые ранее предположения о характере влияния WACC.Полученный результат соответствует идее, заложенной в модель оценкистоимости компании по денежному потоку, а соответственно подтверждаеткорректность задачи, стоящей перед менеджментом компании – минимизациясредневзвешенной стоимости капитала.Отсутствие влияния рентабельности инвестированного капитала иэффекта финансового рычага отражает их меньшую значимость в сравнении свышерассмотренными критериями.

Поэтому при формировании менеджментомметаллургической компании политики заимствования в первую очередьнеобходимоориентироватьсянарентабельностьзаемногокапиталаисредневзвешенную стоимость капитала, следовательно, большее вниманиеуделять факторам, исходя из их влияния на данные критерии, характеркоторого был определен ранее в моделях для каждой зависимой переменной.Также воздействие на показатели эффективности политики заимствованиявозможно с помощью грамотного управления рычагами, которые участвуют врасчете данных показателей.РезультатыоценкирегрессионноймоделикоэффициентаТобинапозволяют грамотно расставить приоритеты и ориентиры при осуществленииполитики управления заемным капиталом в компании.Ранеестоимостиотмечалось,капиталаследовательно,чтоимеетотсутствуетрегрессионнаянизкиймоделькоэффициентвозможностьсредневзвешеннойдетерминацииустановитьхарактер(0,19),влиянияфакторов на данный критерий, то есть рассматриваемые факторы не объясняютизменений индикатора.

Поэтому при выстраивании политики заимствованияменеджменту корпорации в первую очередь необходимо учитывать рычаги,134участвующие в расчете показателя: стоимость заемного капитала, стоимостьсобственного капитала.В связи с тем, что влияние на рыночную стоимость компании оказываютдва рассматриваемых показателя, однако отсутствует удовлетворительнаямодель средневзвешенной стоимости капитала, предлагается в качествеалгоритма решения модели оптимизации долгового портфеля использоватьусредненную модель рентабельности заемного капитала, которая представленав формуле (15): = 0,12 ∗ − 0,57 ∗ − 0,0006 ∗ + 1,01 ∗ + 6,15(15)∗ − 0,034 ∗ + 0,20 ∗ − 0,01 ∗ 2 − 0,50гдеROBC – рентабельность заемного капитала;TAT – оборачиваемость совокупного капитала;DR – коэффициент финансовой зависимости;FC – длительность финансового цикла;APL – доля кредиторской задолженности в общем объеме обязательствкомпании;KR – средневзвешенное значение ключевой ставки ЦБ РФ;UR – волатильность рубля к долларуCR – коэффициент общей ликвидности.Протестируемметаллургическихпредложеннуюкомпаний.Примодельнапримереоценкеэффективностиоднойизполитикизаимствования в металлургических компаниях детально рассматривалосьнесколько компаний, в том числе ОАО «НЛМК», выбор которой объяснялсярезким изменением коэффициента Тобина.

Характеристики

Список файлов диссертации