Дипломная работа: Совокупная доходность акционеров российский публичных компаний: взаимосвязь с показателями деятельности и выявление ключевых драйверов

3.3 Тестирование гипотез для кумулятивного TSR

В данном разделе главы будет повторена логика анализа взаимосвязи между двумя группами независимых переменных - факторов - и зависимой переменной - только на этот раз показателем кумулятивной (или накопленной) совокупной акционерной доходности.

Необходимо подчеркнуть, что при работе с кумулятивным TSR величина ?ROA была заменена на абсолютный показатель рентабельности активов (roa_nom), так как последний продемонстрировал большую значимость в последующих моделях. Описательная статистика roa_nom представлена в таблице ниже.

Описательная статистика переменной roa_nom

Также все приростные показатели (assets, revenue, ep) в данному разделе отражают процентное изменение соответствующей величины не за один календарный год, а скользящее среднее изменений за n лет, при этом n принимает значения от 1 до 5. То есть, к примеру, если (для 2014-го года) отражает аккумулированный эффект от реинвестирования дивидендов за 2011, 2012 и 2013 года, то и рассчитывается как скользящее среднее значений приростов в 2012, 2013 и 2014 гг. Что касается параметров roa_nom, own_conc и qual_inv, то они также были рассчитаны по методу скользящей средней по описанному принципу с той разницей, что величины являлись не приростными, а номинальными.

Этап 1. Построение базовой регрессионной модели

Как и в моделях одиночного rTSR, для кумулятивного показателя на роль независимых базовых переменных выбраны переменные приростов величины активов и выручки и рентабельности активов - assets, revenue и roa_nom соответственно. Гипотезы о положительной связи между tsrcum и roa_nom, revenue подтвердились, однако переменная assets явилась незначимой (табл. 11).

Регрессионный анализ базовой модели

Примечание: знаками «*», «**», «***» отмечена значимость переменных на уровнях 10%, 5% и 1% соответственно

Этап 2. Выбор наиболее адекватного типа полных моделей регрессии

Как и при исследовании одиночного TSR, для начала необходимо было выбрать наиболее подходящий тип модели в каждой случае (для модели 1 и модели 2): сквозную регрессию, с фиксированными эффектами (FE) или со случайными эффектами (RE).

Модель 1: финансовые и иные внутрифирменные характеристики

В первой модели для tsrcum тестировались гипотезы и . Наиболее адекватным типом модели в данном случае оказалась регрессия RE с уравнением вида:

где ;

Говоря о результатах, подтверждение получили обе гипотезы ( и ). При анализе одиночного rTSR взаимосвязь между и rTSR оказалась незначима; а переменная ep были значима на 1% уровне. В данном же случае можно судить о наличии положительной линейной взаимосвязи между ?EP и TSR и отрицательной - между и TSR.

Регрессионный анализ кумулятивного TSR, модель 1

Примечание: знаками «*», «**», «***» отмечена значимость переменных на уровнях 10%, 5% и 1% соответственно

Если связь кумулятивного TSR с изменением экономической прибыли достаточно однозначна, то с индикатором она могла подразумеваться иной. Возможной интерпретацией полученного отрицательного значения коэффициента перед соотношением выступает специфика российского рынка и практик менеджмента. Как уже было отмечено в главе 2, особенностями являются относительная молодость фондовой биржи РФ, развивающаяся стадия рыночной экономики, что в совокупности делает использование такого инструмента, как финансовый леверидж (тесно связанного с изучаемым показателем ), недостаточно популярным и отнюдь не всегда признанным в качестве эффективного рычага выстраивания структуры финансирования бизнеса. Также исследуемый временной промежуток (2012-2016 гг.) рассматривается, с одной стороны, как посткризисный, принимая во внимание экономический кризис 2008-2009, и как охватывающий другой экономический кризис (с 2014-го года), с другой стороны. В связи с этим при оценке эффективности деятельности компании и её инвестиционной привлекательности, большее значение может придаваться её финансовой устойчивости, что должно демонстрироваться невысоким значением .

Модель 2: характеристики структуры собственности

В модели 2 проверялись гипотезы и . Среди разновидностей моделей на этот раз была выбрана модель регрессии FE с уравнением вида:

где ;

Из таблицы ниже видно, нет оснований для принятия или опровержения гипотез и - соответствующие переменные own_conc и qual_inv оказались незначимы. Следовательно, линейная парная взаимосвязь между уровнем концентрации собственности, долей владения квалифицированных инвесторов и кумулятивным TSR отсутствует. Можно заметить, что последнее было верно и для одиночного rTSR.

Регрессионный анализ кумулятивного TSR, модель 2

Примечание: знаками «*», «**», «***» отмечена значимость переменных на уровнях 10%, 5% и 1% соответственно.

Этап 3. Оценивание полученных регрессионных моделей

Как и при исследовании одиночного TSR, на данном этапе эконометрического анализа была осуществлена проверка на наличие гетероскедастичности в моделях, которой не было обнаружено. Отсюда можно судить, что полученные модели регрессии и в случае с кумулятивным TSR относительно точны.

Обобщая промежуточные выводы на предшествующих этапах моделирования, имеет смысл говорить о высокой схожести результатов тестирования гипотез для двух разновидностей TSR. В обоих случаях была продемонстрирована значимая положительная взаимосвязь между величиной совокупной акционерной доходности и приростом экономической прибыли (?EP), только для кумулятивного TSR была также найдена значимая отрицательная связь между TSR и отношением чистого долга к EBITDA . Переменные же второй группы - структуры собственности - оказались незначимы как в случае с rtsrsingle, так и с tsrcum.

3.4 Учёт в моделях временных эффектов

Дополнительно к проделанному анализу было решено провести эконометрическое исследование на важность роли каждого года временного промежутка 2012-2016 гг., с точки зрения величины TSR, которую демонстрировали компании в этот период. С этой целью к базовым регрессионным моделям одиночного и кумулятивного TSR были поочередно к каждой добавлены независимые фиктивные переменные времени, обозначенные как указано в таблице ниже.

Обозначения независимых временных переменных

Наиболее адекватными типами моделей для анализа временных эффектов были выбраны (после проведения статистических тестов) сквозная регрессия для одиночного rTSR и регрессия с фиксированными эффектами для кумулятивного TSR. На основании полученных результатов (табл. 14), исследуемый период можно разделить на две части: 2012-2013 гг. и 2014-2016 гг., поскольку в обоих случаях - для rtsrsingle и tsrcum - фиктивные переменные одной из групп оказывались значимыми на уровне 1%. Это свидетельствует о том, величина совокупной акционерной доходности российских компаний была в значительной подвержена воздействию некоей совокупности внешних факторов, неодинаковых для двух промежутков - 2012-2013 гг. и 2014-2016 гг.

Регрессионный анализ временных переменных

Примечание: знаками «*», «**», «***» отмечена значимость переменных на уровнях 10%, 5% и 1% соответственно

Изучив динамику величин различных экономических индикаторов в России с 2012-го по 2016 гг., нетрудно выявить достаточно существенные флуктуации на рубеже 2013-2014, как раз тех лет, которые являются граничными в обозначенном выше условном разделении исследуемого периода на два промежутка.

Динамики внешнеторгового оборота и реальных доходов населения РФ Интерактивная витрина [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. - URL: http://cbsd.gks.ru/#

На графиках выше и ниже (рис. 6 и рис. 7 соответственно) представлены изменения во времени внешнеторгового оборота, реальных располагаемых доходов населения страны и курса российского рубля к доллару США. Внешнеторговый оборот измеряется как сумма экспорта и импорта РФ в денежном выражении, а реальный располагаемый доход - это денежный доход населения, скорректированный на индекс потребительских цен и уменьшенный на величину обязательных платежей. Очевидно, что к 2014-му году внешнеторговый оборот и располагаемые доходы претерпели заметное снижение, при этом падение оборота было особенно резким. Говоря о курсе рубля к доллару, национальная валюта России начала ослабевать только в середине 2014-го, однако нельзя исключать, что относительная стабильность курса в начале года была «разрушена» скачком во второй половине настолько, что это могло оказать воздействие на характер поведения величины TSR.

Динамика курса рубля к доллару США ЦБРФ Динамика курса доллара США по ЦБ РФ [Электронный ресурс] // Рамблер. - URL: https://finance.rambler.ru/currencies/dynamics/

Похожие тенденции - явно прослеживаемого роста или падения (в зависимости от характера показателя) на рубеже 2013-2014 - можно наблюдать и в динамике других экономических индикаторов, не приведённых в рамках данной работы. Возможно, именно совокупность произошедших в те годы изменений и явилась причиной полученных результатов регрессионного анализа временных эффектов.

Заключение

Показатель совокупной акционерной доходности TSR - один из индикаторов ценности компании для акционеров. Проведённое исследование было главным образом направлено на изучение взаимосвязи TSR российских публичных компаний с характеристиками деятельности фирм для выделения его драйверов, понимание которых может послужить менеджменту опорой для разработки ключевых показателей эффективности (KPI) работы, а внешним инвесторам - индикаторами привлекательности организации как актива для потенциальных инвестиций.

В ходе работы были проанализированы связи выделенных на более ранних этапах финансовых, иных внутрифирменных и характеристик структуры собственности с двумя разновидностями показателя TSR - одиночным и кумулятивным. Посредством регрессионного анализа была получена оценка значимости каждой независимой переменной, на основе которой тестировалась одна из выдвинутых гипотез: прироста экономической прибыли, отношения чистого долга к EBITDA, уровня концентрация собственности и доли квалифицированных инвесторов в акционерном капитале. В результате из четырёх статистических гипотез одна (Гипотеза 1) была подтверждена и для одиночного, и для кумулятивного TSR, а другая (Гипотеза 2) была принята только для кумулятивного. Так, была идентифицирована значимая положительная взаимосвязь между величиной совокупной акционерной доходности и приростом экономической прибыли (?EP), и значимая отрицательная - между кумулятивным TSR и отношением чистого долга к EBITDA . Ни одна из гипотез (Гипотезы 3 и 4) о взаимосвязи TSR с характеристиками структуры собственности компании не была подтверждена ни для одиночного, ни для кумулятивного TSR.