Дипломная работа: Анализ взаимосвязи между дивидендной политикой компании и показателями корпоративного управления

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Прежде всего, необходимо проанализировать результаты по переменным корпоративного управления. Доля институциональных инвесторов статистически значимо выше у компаний с высокими коэффициентами выплат при низком и высоком уровне риска, однако разница средних значений больше при высоком уровне риска, чем при низком. Это свидетельствует о том, что при высоком уровне риска компании с высокими дивидендами являются более привлекательными для институциональных инвесторов, чем при низком уровне риска. Что касается доли независимых директоров в совете директоров, то и при низком и высоком уровне риска компании с высокими коэффициентами выплат характеризуются чуть более низкой долей независимых директоров. По агрегированному индексу ISS_CGQ мы не обнаружили статистически значимой разницы в значениях при разных уровнях дивидендных выплат и разном уровне риска.

Стоит также коротко обозначить наиболее важные результаты по контрольным переменным. Прежде всего, можно отметить статистически значимые различия в темпе роста активов компании. Независимо от уровня риска компании плательщики более высокого уровня дивидендов характеризуются значимо более низкими темпами роста активов, и соответственно более низкими инвестиционными возможностями. Также независимо от уровня риска плательщики высоких дивидендов характеризуются статистически значимо более низким отношением нераспределенной прибыли к совокупному капиталу (RE/TE) и статистически значимо более высокой долей государства в акционерном капитале.

Наконец мы также разделили всю выборку на 4 части исходя из медианных значений уровня риска и доли независимых директоров в совете директоров и посмотрели на изменения коэффициента выплат дивидендов (таблица 9).

Таблица 9

Анализ различий в коэффициенте выплат дивидендов при разном уровне риска и доли независимых директоров

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Напомним, что на основании результатов таблицы 5-8 мы выявили отрицательную связь доли независимых директоров в совете директоров с коэффициентом дивидендных выплат и положительную с уровнем риска. Проанализировав таблицу 9, мы можем сделать более детальные выводы касательно взаимосвязи этих трех показателей. Для компаний с низким уровнем риска переход от низкой доли независимых директоров к высокой характеризуется статистически значимым снижением коэффициента выплат. Однако для компаний с высоким уровнем риска данное изменение доли независимых директоров уже не приводит к статистически значимому снижению коэффициента дивидендных выплат. Пока что мы не можем с большой уверенностью утверждать, что данные различия связаны именно с изменением уровня риска. В дальнейшем это предположение необходимо протестировать при помощи регрессионного анализа.

Таким образом, по результатам статистического анализа мы можем сделать комментарии касательно выдвинутых ранее гипотез. Из трех выдвинутых нами гипотез мы можем предварительно с определенной уверенностью подтвердить лишь гипотезу №3, поскольку статистический анализ выявил рост коэффициента выплат при росте доли институциональных инвесторов в капитале компании. Что касается остальных двух гипотез, то результаты статистического анализа не позволяют их подтвердить. Тем не менее мы обнаружили определенное влияние уровня риска компании на коэффициент дивидендных выплат, а также на долю независимых директоров в совете директоров. Однако данные эффекты были обнаружены при анализе изменений всего двух или трех показателей. По этой причине в следующем параграфе мы используем регрессионные модели для анализа одновременного влияния большего количества переменных на дивидендную политику компании.

3.3 Проверка гипотез исследования при помощи регрессионного анализа

Прежде чем непосредственно перейти к построению регрессионных моделей, необходимо провести корреляционный анализ переменных. В таблице 10 представлены коэффициенты парной корреляции между зависимой и независимыми переменными, а в приложении 5 представлена матрица парных корреляций только между независимыми переменными.

Таблица 10

Коэффициенты корреляции между зависимой и независимыми переменными

По таблице 10 мы можем видеть, что среди переменных корпоративного управления наибольшая связь наблюдается между коэффициентом выплат и долей институциональных инвесторов в акционерном капитале (0,1805). Коэффициенты по остальным переменным корпоративного управления близки к нулю. Что касается остальных контрольных переменных, то наибольшая связь наблюдается с логарифмом активов компании (0,1245) и темпом роста активов (-0,1077). Коэффициент корреляции между независимыми переменными не превышает 0,7, что позволяет включать все переменные в регрессионные модели.

В данном исследовании регрессионный анализ будет проведен при помощи построения панельных Тобит моделей со случайными эффектами. Панельная структура модели связана с особенностями выборки. Наша база данных состоит из наблюдений по большому числу компаний за несколько лет, что обуславливает необходимость использования панельных моделей. Что касается самого типа модели, ты мы предпочли использовать Тобит модель, чем обычную панельную регрессию. Поскольку зависимая переменная (коэффициент выплат дивидендов) принимает значение ноль в случае, если компания не выплачивает дивиденды, и не может быть ниже нуля, то данная переменная является цензурированной (то есть ограниченной значением 0). По этой причине Тобит регрессия является единственно верной моделью описания подобного типа данных. Также было бы некорректно использовать панельные бинарные модели, поскольку из 5007 наблюдений по коэффициенту выплат лишь 521 равнялось нулю, что могло бы привести к смещенным результатам. Однако стоит отметить, что по переменной Institut и Ownership данные имеются только за 2016 год, в связи с чем для этих переменных будут построены обычные Tobit модели. Для построения регрессионных моделей мы воспользовались программным пакетом Stata.

В таблице 11 представлены результаты тестирования трех моделей. В модель 1 мы включили только контрольные переменные для выявления их влияния на коэффициент выплат. В модель 2 мы добавили первую переменную качества корпоративного управления, а именно индекс ISS_CGQ. Модель 3 построена на данных модели 2, но без включения переменной ISS_CGQ.

Таблица 11

Результаты регрессионного анализа моделей 1-3

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

Для начала проанализируем модель №1. Из всех переменных лишь рентабельность активов является не значимой. Что касается остальных переменных, то знаки их коэффициентов соответствуют нашим предположением. Размер компании положительно влияет на коэффициент выплат. Темп роста активов, коэффициент RE/TE, а также уровень долга оказывают отрицательное влияние на выплаты дивидендов. Также стоит отметить статистически значимое и отрицательное влияние риска коэффициент выплат, о чем свидетельствовали статистические результаты в предыдущем параграфе. Модель 1 включает в себя максимальное число наблюдений из выборки. Данная модель является статистически значимой, качество модели характеризует высокое значение статистики Вальда.

Перейдем к модели 2. В нее мы добавили индекс ISS_CGQ. Из используемых переменных корпоративного управления по данному показателю данные было доступно всего 681 наблюдение, что значительно ниже количества наблюдений в предыдущей модели и по другим переменным корпоративного управления. Данная модель характеризуется гораздо меньшей значимостью, значимыми являются лишь две переменные - размер компании и темп роста активов. Индекс ISS_CGQ является незначимым. Для того, чтобы выяснить причину такого низкого качества мы также построили модель 3 по тем же наблюдениям, что и модель 2, но только с контрольными наблюдениями. В результате мы получили также модель с низкой значимостью. Как и в предыдущей модели значим только размер компании и темп роста активов. Поскольку мы получили хорошие результаты в модели 1, можно сделать вывод о том, что низкое качество модели 2 связано исключительно с данными и, возможно, с небольшим числом наблюдений. Что касается незначимого эффекта переменной ISS_CGQ, то мы можем лишь предполагать, не значима ли переменная сама по себе, или же это негативные последствия данной выборки наблюдений. Мы рассмотрели различные спецификации данной модели при различных уровнях риска и значениях показателя ISS_CGQ, но не получили каких-либо статистически значимых результатов.

Теперь необходимо проанализировать влияние остальных переменных качества корпоративного управления на коэффициент дивидендных выплат. Сначала рассмотрим переменную, характеризующую долю институциональных инвесторов в акционерном капитале компании. В таблице 12 представлены результаты обычной Тобит модели наблюдений за 2016 год.

Таблица 12

Результаты регрессионного анализа модели 4

***, **, * характеризуют статистическую значимость на 1%, 5% и 10% уровне соответственно

В данную модель кроме контрольных переменных из предыдущих моделей мы также добавили долю государства в акционерном капитале. Что касается модели в целом, то она является статистически значимой. В данной модели уровень риска компании является незначимым, как и доля государства в акционерном капитале компании. Остальные контрольные переменные являются статистически значимыми, знаки при коэффициентах соответствуют экономической теории. Что касается доли институциональных инвесторов в капитале компании, то данная переменная является статистически значимой и оказывает положительное влияние на коэффициент дивидендных выплат.

Мы протестировали влияние доли институциональных инвесторов на коэффициент выплат на выборке только компаний-плательщиков дивидендов. Результаты по данной переменной остались статистически значимыми. Таким образом, мы можем подтвердить гипотезу №3 данного исследования.

Также было протестировано влияние доли институциональных инвесторов на коэффициент выплаты дивидендов при разном уровне риска. Результаты представлены в таблице 13. Независимо от уровня риска влияние институциональных инвесторов на коэффициент выплат остается положительным и статистически значимым. Кроме того, в данных моделях сама переменная уровня риска является статистически незначимой. Таким образом, данные результаты свидетельствуют о подтверждении outcome model взаимосвязи между дивидендной политикой и механизмами корпоративного управления компании.