Рыночная реакция на объявление о сплите

Размещено на http://www.allbest.ru/

[Введите текст]

Содержание

Введение

Глава 1. Обзор существующей научной литературы

Выводы к первой главе

Глава 2. Методология событийного анализа

Выводы ко второй главе

Глава 3. Данные для оценки значимости корпоративных событий

Глава 4. Результаты применения метода событийного анализа

Выводы к четвертой главе

Заключение

Список используемой литературы и источников

Приложение



Введение

Менеджеры прибегают к различным способам привлечения новых инвесторов. Одним из таких способов сделать ценные бумаги более привлекательными является дробление акций или по-другому сплит. Под данным финансовым термином подразумевается увеличение общего количества акций, находящихся в обращении, с помощью дробления ценных бумаг пропорционально по отношению к каждой первой акции. Данный процесс не подразумевает привлечение дополнительных денежных средств, так как операция производится с уже существующими ценными бумагами. Существует обратное понятие к сплиту - это консолидация. Обратный сплит означает снижение количества обращающихся на рынке акций путем их объединения. В результате данного процесса ни уставной фонд, ни совокупная стоимость всех акций не меняются. Происходит лишь увеличение стоимости ценных бумаг за счет уменьшения их количества. Данная работа посвящена анализу дробления акций, поскольку консолидация на практике применяется довольно не часто. Причина такой непопулярности кроется в том, что обратный сплит воспринимается инвесторами как сигнал о финансовых проблемах организации, отчего цена акций может упасть еще сильнее. Консолидация проводится по разным причинам, одной из которых может являться структурирование компании, и поэтому будет сложно проследить реакцию рынка на такое событие, а именно эта реакция и является главным объектом наблюдения в данной работе. Кроме того, существует большой пласт научной литературы, в которой исследователи уже пытались оценить влияния обратного дробления на рынок. Именно поэтому для дальнейшего исследования был выбран сплит.

Целью данной работы является анализ рыночной реакции на такие корпоративные события как объявление о сплите и сплит. На основании поведения кумулятивной доходности будут сделаны выводы о положительной или отрицательной реакции рынка.

Чтобы достигнуть поставленной цели, необходимо выполнить ряд задач: корпоративный ценный бумага акция

· сформировать выборку компаний, по которой будет произведен анализ реакции рынка;

· определить интервал времени, в течение которого будет отслеживаться рыночная реакция на выбранные корпоративные события;

· провести анализ на основе выбранной методологии;

· выбрать наиболее подходящую интерпретацию полученных результатов.

Объектом исследования выступает реакция рынка, а предметом являются корпоративные события, которые и будут толкать цены вверх или вниз.

Исследование носит прикладной характер. Менеджеры компаний из разных отраслей смогут обратиться к результатам исследования, чтобы понять, смогут ли они добиться желаемого результата после проведения дробления акций. В то же время инвесторам также будет интересна данная информация для оптимизации своих инвестиционных стратегий после выхода новости о сплите.

Данная работа имеет ряд отличительных черт от уже существующих исследований. Во - первых, период времени, в течение которого компании проводили сплит, еще никогда ранее не рассматривался. Большинство написанной научной литературы исследовали дробление акций до 2000-х годов, данная же работа рассматривает сплит с начала 21 века и по 2015 год. Во - вторых, одной из целей данного исследования является сравнение рыночной реакции на выбранные корпоративные события между отраслями, чего раньше никто не пытался сделать. В - третьих, сравнение полученных результатов для разных моделей оценки нормальной доходности также выступает в качестве уникальной особенности данной работы.

В настоящее время инвесторы и аналитики обращают внимание на все события и процессы, которые имеют место на финансовом и фондовом рынках. Именно поэтому можно найти большое количество научных статей, рассматривающих особенности рыночной реакции на сплит и объявление о сплите. Далее на примере нескольких научных статей будет представлены основные направления исследований по данной проблеме.

Исследование имеет следующую структуру: в первой главе представлен подробный обзор существующей литературы по выбранной тематике, во второй главе разобрана методология исследования, в третьей главе представлено подробное описание выборки, а в четвертой проинтерпретированы полученные результаты и сделаны основные выводы.



Глава 1. Обзор существующей научной литературы

Сплит является достаточно распространённым явлением в современном мире. С тех пор как дробление акций становилось все более популярным на зарубежном рынке, ученые начали исследовать рыночную реакцию на данное событие и искать причины такой популярности. Развитие аналитического инструментария способствовало увеличению числа работ, посвященных анализу реакции рынка на объявление о сплите и сам сплит. Как следствие, одним из самых распространенных подходов анализа стало использование метода событийного анализа для определения рыночной реакции на то или иное событие. Основной целью данной части является формирование представления о том, на каком этапе находится разработка данной проблемы в научной литературе, что поможет провести сравнение результатов данной работы с результатами других исследований.

Прежде всего, важно понять не только последствия такого события как дробление акций, но и основания, по которым компании прибегают к сплиту. Разобраться в причинах поможет статья H. Kent Baker и Patricia L. Gallagher “Management's view of stock splits”, написанная в 1980 году. Для получения информации о том, почему было принято решение провести сплит, авторы использовали опрос, который прошли 100 компаний, производившие сплит в течение 1978 года (все акции торговались на Нью-Йоркской фондовой бирже). Результаты исследования показали, что среди главных мотивов, которые имеют место при принятии решения о дроблении, можно выделить в первую очередь тот, согласно которому сплит позволяет привлечь новых более мелких инвесторов, предлагая им большее количество акций за меньшую цену. Кроме того, менеджеры прибегают к дроблению потому, что более низкая цена вследствие сплита увеличивает число акционеров компании. Этот результат плавно вытекает из предыдущего. Не удивительно, что многие согласились и с тем, что сплит позволяет вернуть цены в оптимальный торговый диапазон. Итак, дробление представляет собой средство снижения цены акций, делая их более привлекательными для мелких (не институциональных) инвесторов. Это также связано с верой в то, что дорогие акции не столь популярны среди индивидуальных инвесторов. Снижая цену сплитом, менеджеры склонны думать, что акции фирмы будут обладать большей товарностью и компания сможет расширить базу собственников. Уменьшая цену акций, менеджеры надеются, что большее количество акций будет куплено индивидуальными инвесторами, тем самым уменьшая процент акций, которые находятся на руках у институциональных инвесторов. Аналогичные результаты были получены Baker в работе «Stock splits in a bull market», написанной почти за 20 лет до данного исследования. Поводя итоги, можно сказать, что самой важной причиной, по которой компании проводят сплит это, конечно же, снижение цен (65% опрошенных выделили эту причину как самую главную). Благодаря сниженным ценам можно достичь некоторых целей, таких как приведение котировок в наиболее оптимальный торговый диапазон и привлечение инвесторов. Также некоторые участвующие в опросе менеджеры отмечали, что увеличение количества акций в обращении увеличивает ликвидность. Большинство опрошенных финансовых директоров считают сплит наиболее простым и полезным инструментом для приведения цены акций в оптимальный торговый диапазон.

Помимо знания о том, что побуждает менеджеров проводить дробление акций, необходимо выяснить, как рынок реагирует на дробление. Для многих исследователей сплит кажется чисто искусственным событием, которое не имеет под собой никаких фундаментальных основ. Однако на практике оно действительно оказывает влияние на рынок. Так, например, один из самых известных инвесторов Уоррен Баффетт, крайне негативно относившийся к сплиту, в 2010 году раздробил акции компании Berkshire Hathaway, заявив, что это поможет существенно увеличить ликвидность акций и сделает их более доступными для мелких инвесторов. Посредством такого действия как дробление акций менеджеры сообщают благоприятную внутреннюю информацию о текущей стоимости компании. К такому выводу пришли исследователи David L. Ikenberry, Graeme Rankine и Earl K. Stice в статье “What do stock splits really signal?”, написанной в 1996 году. Менеджеры получают необходимую информацию, связанную с будущей стоимостью компании посредством сплита, благодаря их опыту в принятии операционных и инвестиционных решений. Эмпирические свидетельства того, что сплит ведет к повышению ликвидности и годности для продажи являются неубедительными. В данном исследовании авторами было проанализировано 1275 сплита в соотношении 2:1 в период 1975-1990. Менеджеры задумываются о сплите, когда цены сильно вырастают в недавнем прошлом, или когда цены уже давно находятся на высоком уровне (что согласуется с исследованием H. Kent Baker and Patricia L. Gallagher). Менее 3% фирм, которые проводили сплит, имели цены до этого события ниже средних цен, наблюдаемых у компаний аналогичного размера. Результаты, полученные авторами, свидетельствуют о том, что рынок иногда недооценивает корпоративные события (среднее превышение доходности после сплита = 7.93% в первый год и 12.15% в первые 3 года). Сплит, проводившийся фирмой с низкой ценой акций или с отрицательной досплитовой доходностью, воспринимается инвесторами как позитивная новость. Реакция рынка на сплит анализировалась посредством расчёта доходности в течение 5 дней (-2,+2) . Было выяснено, что помимо того, что цены возвращаются в желаемый торговый диапазон, спит также является позитивным сигналом для рынка (средняя доходность в период объявления составляет 3.38%). Кроме того, цена после дробления обычно ниже, чем средняя цена у других фирм (не проводивших сплит) в той же отрасли с аналогичным размером. Пятидневная доходность в 3.38% подтверждает, что сплит несет положительную информацию. Рыночная реакция сильнее для компаний меньшего размера и для тех фирм, которые сплитовали акции, торговавшиеся по низкой цене. Также было выявлено, что инвесторы недооценивают объявление о сплите.

Стоит обратить внимание на работу под названием “How is the market reaction to stock split”, написанной Juan C. Reboredo в 2003 году. В данном исследовании анализируется рыночная реакция на сплит, а именно реакция рыночной цены, доходности, волатильности и торгового объема на примере испанской биржи в период 1998-1999. Ни для кого не является секретом, что рыночная стоимость капитала компании зависит от количества обращающихся акций на рынке. Следовательно, проведение сплита должно подразумевать под собой только изменение количество акций в обращении и уровня цен, но не изменение распределения, поскольку денежный поток остается неизменным. Предыдущие исследования показывают, что попытки менеджеров снизить цены в желаемый диапазон может сигнализировать информацию о текущей стоимости компании и имеет реальное влияние на цену, распределение доходности и на ликвидность акций. Результаты, полученные автором статьи, демонстрируют, что после проведения сплита наблюдается существенное снижение стоимости акций компании. Данный результат свидетельствует о том, что сплит негативно воздействует на цену. Результаты, к которым пришел автор, согласуются с тем, что сплит производится тогда, когда компания хочет избежать риска переоценивания своего капитала. Кроме того, это демонстрирует противоречие с тем утверждением, что сплит содержит позитивную информацию для рынка. С другой стороны волатильность доходности и объем торгов существенно увеличились. Это подтверждает гипотезу о том, что сплит - это источник большей ликвидности. Желание менеджеров привести цены в другой диапазон заставляет остальных изменить свое позитивное оценивание капитала компании и изменить мнение о ее будущем. Как следствие, благосостояние акционеров падает. Также, влияние сплита на волатильность и объем зависит от размера сплита. Магнитуда изменения волатильности снижается со снижением размера сплита. Наконец, снижение цены зависит и от размера сплита. Цена падает при меньшем сплите и увеличивается при сплите большего размера. Нашлось подтверждение и тому, что влияние сплита на цену зависит от значения цены, которая была до дробления.

Необходимо упомянуть работу Garcia de Andoain и Frank W. “The impact of stock split announcements on stock price: a test of market efficiency” 2009 года. Целью исследования было тестирование того, могут ли инвесторы получить сверхнормальную доходность, полагаясь на публичную информацию, полученную из объявления о сплите. Авторами был использован событийный анализ. Исследователи пытались выяснить, когда публичное объявление оказывает влияние на цену акций. Было рассмотрено 38 дроблений в соотношении 2:1 и 39 в соотношении 3:2 сплит. Авторы пытаются ответить на следующие вопросы: 1) как быстро рыночные цены акций реагируют на объявление о сплите, и 2) можно ли, полагаясь на публичную информацию, получить необычную доходность и обыграть рынок. Полученные результаты говорят о том, что в день объявления сплит не оказывает совершенно никакого влияния. На рынке наблюдается значимая положительная реакция за 27 дней до объявления, и такой результат встречается чаще для дробления в соотношении 2:1, чем для соотношения сплита 3:2. Таким образом, авторы приходят к выводу, согласно которому цена настолько быстро подстраивается под новые условия, что ни один инвестор не может получить сверхнормальную доходность, торгуя в день объявления.

Очевидно, что одно и то же событие в разных секторах будет оказывать разное влияние на котировки акций, поскольку каждая отрасль специфична. Кроме того, произошедшее событие в одной компании может оказать влияние на другую фирму из этой же отрасли. В работе “Intra-industry reactions to stock split announcements” (1999 год) авторы Oranee Tawatnuntachai и Ranjan D'Mello пытаются выяснить, содержится ли в объявление о сплите благоприятная информация для компаний из той же отрасли, которые не проводили дробление своих акций. Сплит, по мнению авторов, является чисто искусственным событием без прямого эффекта на будущие денежные потоки. В данном исследовании тестировалось, имеет ли объявление о сплите негативное влияние на другие фирмы из той же отрасли. Было рассмотрено 327 примеров сплита в период с 1986 по 1995. Событийное окно состояло из 5 дней (два дня до события, событие и два дня после). Для компании, проводившей сплит, авторы обнаружили значительную среднюю кумулятивную сверхдоходность в 3.82%. Это говорит о том, что рынок рассматривает объявление о сплите как позитивную новость. Для несплитуемой группы этот показатель равен 0.34% и является значимым на 10% уровне. Далее анализировалось влияние объявления о сплите в период, равный месяцу до и после объявления. Для сплитуемой компании наблюдается значительное увеличение цен акций в период до объявления. Для несплитуемой компании увеличение котировок также имеет место. Эти результаты свидетельствуют о том, что инвесторы пересматривают свои ожидания о стоимости как тех компаний, которые использовали дробление акций, так и компаний без дробленых акций, в одном направлении. В период после объявления сплитуемая компания продолжает показывать значимое увеличение в ценах. А вот несплитуемая уже не демонстрирует прежнего существенного увеличения доходности. Акционеры несплитуемой компании наблюдают маленькое, но значимое увеличение в стоимости капитала в течение объявления о сплите своим конкурентом в той же отрасли. Этот результат подтверждает, что объявление о сплите содержат благоприятную информацию для несплитуемой компании в той же отрасли. Также авторы обнаружили, что несплитуемая фирма в индустрии с низким уровнем конкуренции выигрывает больше от объявления о сплите, чем несплитуемая компания в индустрии с высоким уровнем конкуренции. Кроме того, несплитуемые компании, которые похожи на сплитуемые компании, получают значительно большую сверхдоходность, чем фирмы, которые не похожи на сплитуемую компанию. И, наконец, фирмы с высокой асимметрией информации также получают больше, нежели те, у кого низкая асимметрия информации.

Как уже отмечалось выше, в данной работе при анализе влияния сплита на котировки акций будет использован метод событийного анализа. Данный вид анализа рассматривает поведение акций компании после того, как произошло то или иное корпоративное событие. Среди самых главных целей можно выделить тестирование влияния события на стоимость компании и выявление факторов, которые бы объяснили изменение стоимости фирмы на момент события. Событийный анализ имеет длинную историю. Самым удивительным является то, что event study был впервые опубликован James Dolley (1933) при анализе сплита. Он исследовал влияние дробления на котировки акций, изучая номинальные изменения цен на момент сплита. Было рассмотрено 95 примеров дробления акций в период 1921-1931. Автор получил результаты, согласно которым в 57 случаях цена акций поднималась, и только в 26 она имела тенденцию к снижению. Кроме того, в 12 рассмотренных примерах дробление акций не оказало никакого влияния на котировки. После данного исследования событийный анализ стал обширно применяться другими исследователями, и уровень сложности этого анализа повышался. John H.Myers и Archie Bakay (1948), C.Austin Barker (1957, 1958), and John Ashley (1962) следующие за James Dolley использовали данный вид анализа. С 1970 года event study стал модифицироваться, чтобы сделать статистические результаты пригодными для будущих прогнозов.

В работе A. Craig Mackinlay “Event studies in economics and finance” (1997 год) раскрывается вся процедура событийного анализа. В первую очередь необходимо определить само событие, которое будет в дальнейшем исследоваться, и определить событийное окно - это период, в течение которого котировки акций могли реагировать на произошедшее событие. Принято анализировать период вокруг произошедшего события, то есть рассматривать такой промежуток времени, когда в него входят как минимум день объявления события и день после. Это поможет захватить эффект от объявления на цены, который появляется после закрытия торгов. Далее нужно выбрать критерии, по которым будут отбираться компании. Для примера, к такому критерию можно отнести ограничение, введенное на доступность данных как, например, листинг на Нью-Йоркской фондовой бирже или же принадлежность к определенной отрасли. На данном этапе следует выделить важные общие характеристики фирмы (капитализация, индустриальная принадлежность, распределение событий во времени) и обратить внимание на некоторые потенциальные смещения, которые могут быть связаны с критериями отбора. Оценка влияние события требует расчёта сверхнормальной доходности, которая представляет собой доходность ценной бумаги в течение окна событий за вычетом нормальной доходности в этот же период. Автор также подчеркивает, что если рассматриваются дневные данные, то для определения нормальной доходности необходимо рассмотреть значение цен за 120 дней до события. Как правило, период событий сам по себе не включает оценочный период. Когда параметры для расчета нормальной доходности будут оценены, можно рассчитать и сверхнормальную доходность. Далее необходимо проинтерпретировать полученные результаты с точки зрения влияния события на котировки акций.



Выводы к первой главе

Прежде чем перейти к собственному исследованию реакции рынка на такие корпоративные события как сплит и объявление о сплите, необходимо было в первую очередь ознакомиться с существующей научной литературой по данной тематике. Начать стоило с выяснения причин, по которым менеджеры производят дробление. Согласно зарубежным исследованиям, сплит используется для того, чтобы сделать дорогостоящие акции более привлекательными для мелких инвесторов посредством снижения цены в иной торговый диапазон. Кроме того, дробление помогает компании расширить базу собственников, увеличивая долю индивидуальных инвесторов и снижая процент акций, находящийся у институциональных инвесторов.

Пытаясь ответить на вопрос, какова реакция на сплит и его объявление не удалось найти однозначного ответа. Некоторые исследователи пришли к выводу, согласно которому данное корпоративное событие оказывает негативное влияние на рынок, то есть цены снижаются. Другие наоборот обнаружили положительную рыночную реакцию на сплит. Таким образом, нельзя однозначно сказать, как сплит и объявление влияют на рынок. Это является основанием, чтобы провести собственное исследование для выяснения того, какие результаты могут быть получены.

Для исследования влияния объявления о сплите и самого сплита на рынок многими используется метод событийного анализа. Данная методология широко распространена при анализе влияния корпоративных событий на рынок. Представленное исследование также будет проводиться на основе данного метода.



Глава 2. Методология событийного анализа

Одним из самых популярных, но не единственных методов анализа влияния корпоративных событий на котировки акций является событийный анализ. Данный метод позволяется оценить дополнительную доходность, которая возникает на фондовом рынке в связи с объявлением о сплите или самим слитом. Методология событийного анализа в наибольшей степени подходит для того, чтобы определить значимость информации о предстоящем дроблении. Данный метод помогает рассчитать сверхнормальную доходность и определить статистическую значимость результатов. Суть метода состоит в том, чтобы отслеживать рыночную реакцию на то или иное событие, которое возникает в результате деятельности участников рынка. Основными характеристиками реакции инвесторов являются сверхнормальная и кумулятивная доходности, которые возникают до и после самого события. В данной работе объявление о сплите и сплит были выбраны в качестве событий. Кроме того, стоит упомянуть и о таком важном факторе, как период времени, в течение которого будет производиться наблюдение за котировками. Данный промежуток времени называется событийным окном. Принято считать, что более длительные периоды времени следует использовать только в том случае, если анализируется редкое событие для компании, поскольку эффект от такого события может наблюдаться в течение продолжительного времени. Исследователи таких событий рассматривают событийное окно продолжительностью до нескольких лет. Примером могут служить сделки слияния и поглощения. Однако в данном исследовании будет рассмотрено более узкое окно событий, поскольку реакцию рынка на объявление о сплите и сам спит можно считать краткосрочной и эффект от них длится не больше нескольких дней. Кроме того, узкое окно событий позволяет снизить влияние иных событий, таким образом сократить информационные «шумы», которые не относятся к выбранным событиям. В данном исследовании будет использовано окно событий продолжительностью 15 дней. Данный период включает дату самого события, а также 7 дней до и после него.

Основной принцип методологии событийного анализа заключается в том, что доходность акций равна нормальной доходности данной ценной бумаги плюс аномальная доходность. Средняя нормальная доходность рассчитывается в течение периода, который предшествует окну событий и называется прогнозным периодом. Чтобы определить доходность ценной бумаги будет использована следующая формула:

(1)

где - это доходность ценной бумаги в момент времени , - это нормальная доходность ценной бумаги в момент времени и - это аномальная доходность.

Фактическая доходность рассчитывается как соотношение цены закрытия текущего дня к цене закрытия предыдущего дня минус 1. Стоит отметить, что в расчет берутся не календарные, а торговые дни. Для нахождения общей доходности будет использована следующая формула:

(2)

где обозначает цену закрытия по ценной бумаге в момент времени , а - цену закрытия в предыдущий день.

Таким образом, аномальная доходность рассчитывается как разница между фактической и нормальной доходностями:

(3)



Для того чтобы рассчитать нормальную доходность существует несколько моделей, которые отличаются точностью результатов: модель со средним, рыночная модель и CAPM.

Первая модель называется моделью со средним и считается самой простой из существующих. Однако, несмотря на свою простоту, она является наиболее распространенной при оценивании нормальной доходности. Предполагается, что средняя нормальная доходность рассчитывается в течение прогнозного периода и остается постоянной в течение событийного окна. Как правило, прогнозный период состоит из 120 дней. Таким образом, нормальная доходность определяется по формуле:

(4)

Существует также рыночная модель, которая отличается от модели со средним тем, что нормальная доходность не остается постоянной на протяжении всего окна событий. Данная модель имеет явное преимущество перед моделью со средним, поскольку исключает доходность, которая относится к рынку, и уменьшает дисперсию сверхнормальной доходности, что увеличивает вероятность правильной оценки эффекта произошедших событий. Уравнение для рыночной модели может быть записано следующим образом:

(5)

где в качестве нормальной доходности выступает доходность рыночного портфеля , которая считается по формуле:

(6)

где и равны значениям рыночного индекса в текущий и предыдущий дни соответственно. Так как в данной работе рассматриваются иностранные ценные бумаги, то в качестве индекса будет использован индекс S&P 500.

И, наконец, модель CAPM, которая предполагает постоянную линейную зависимость между рыночной доходностью и доходностью конкретной ценной бумаги. Данная модель представляет собой однофакторную модель, которая описывает поведение доходности отдельной акции и является частным случаем многофакторных моделей. Уравнение выглядит следующим образом:

(7)

где нормальная доходность рассчитывается как

(8)

В представленном выше уравнении выступает в качестве константы, а является коэффициентом, который рассчитывается в течение прогнозного периода (120 дней). Данные параметры модели оцениваются с помощью МНК.

Поскольку аномальная доходность это величина, которая остается сверх нормальной доходности, то в методологии событийного анализа предполагается, что как раз она и отражает влияние выбранного события на рынок. Как уже было сказано выше сверхнормальная доходность рассчитывается как разница между фактической и нормальной доходностями.

Средняя аномальная доходность () представляет особый интерес в методологии событийного анализа. можно найти из следующей формулы:

(9)

где . В том случае, если объявление о сплите или сплит влияют на рынок, то значение средней сверхдоходности будет положительным, если события благотворно влияют на рынок (цена увеличивается), или отрицательно (если цена снижается). В данной работе тестируется нулевая гипотеза о том, что средняя аномальная доходность равна нулю, то есть что выбранные события не оказывают никакого влияния на рынок. Стоит также отметить, что интересно было бы ответить на вопрос, является ли AR отличной от нуля в периоды до и после событий. Нулевая гипотеза будет отвергаться, если критическое значение статистики превышает 10% уровень значимости.

Чтобы определить накопленный эффект от события во время окна события используется кумулятивная аномальная доходность (), которая рассчитывается по следующей формуле:

(10)

где = -7, а = +7. Положительное значение кумулятивной доходности будет свидетельствовать о создании стоимости в результате произошедшего события, а отрицательное значение - об уменьшении.

Произвести проверку корректности использования метода событийного анализа можно при помощи тестовой статистики, рассчитываемой по формуле:

(11)

Однако в подобном виде анализа может возникнуть проблема под названием проблема кластеризации. Окна событий у компаний не должны пересекаться друг с другом. Это важно, поскольку в противном случае аномальные доходности, которые мы получаем в процессе расчетов, не будут независимыми и значимость события будет завышена. Но в данной работе проблема кластеризации отсутствует, так как рассматриваемые окна событий у одной компании не пересекаются.

Чтобы использовать описанные выше модели, стоит также поговорить и о предпосылках, необходимых для правильной интерпретации полученных результатов. Во-первых, исследование основано на предположении о том, что рынок является эффективным. Это означает, что цены отражают всю имеющуюся на рынке информацию. Если бы цены отражали всю поступающую на рынок информацию не сразу, то мы бы не смогли проследить реакцию рынка на это событие, поскольку было бы очень сложно оценить тот период, в который происходило бы влияние события на цену. Во-вторых, кроме объявления о сплите и сплита никаких других объявлений на рынок не поступает. Это важно, поскольку, чтобы верно оценить влияние именно данного события на цены, необходимо очистить анализируемую информацию от всякой иной информации.



Выводы ко второй главе

В данной главе была подробно рассмотрена стандартная методология событийного анализа, которая будет использована в представленном исследовании. Рассмотренный метод позволит оценить аномальную доходность, которая может возникнуть на рынке в связи с объявлением о сплите или самим сплитом.

Аномальная доходность рассчитывается как разница между фактической и нормальной доходностью. Последнюю можно найти разными способами: с помощью модели со средним, рыночной модели или CAPM.

Оценить рыночную реакцию на события можно при помощи таких показателей, как средняя аномальная доходность () или кумулятивная доходность (), положительное или отрицательное значение которых свидетельствует о создании или уменьшении стоимости компании.



Глава 3. Данные для оценки значимости корпоративных событий

Для анализа информационной значимости выбранных событий, важное значение имеют выбранные данные. В качестве источника была выбрана открытая база данные по истории сплита на сайте stocksplithistory.com. Для того чтобы узнать дату объявления о предстоящем дроблении были рассмотрены новости на сайтах самих компаний.

По итогам сведения данных была произведена дополнительная проверка на предмет наличия иных корпоративных событий, которые могли бы повлиять на результаты исследования.

Несмотря на то, что на российском рынке также можно найти примеры дробления акций (но подобных примеров настолько мало, что из них нельзя сформировать репрезентативную выборку), данное корпоративное событие наиболее популярно на зарубежном рынке. Именно поэтому в выборку попали только иностранные компании. Если быть более точным, то рассматривались эмитенты, основная часть бизнеса которых находится в Соединенных Штатах Америки. Таким образом, в зону рассмотрения попали только те компании, которые торгуются на американских фондовых площадках (NYSE и NASDAQ). Европейские эмитенты не попали в выборку по причине того, что в задачи данного исследования не входит сравнение реакции рынка на сплит компаний разных стран.

В качестве котировок была использована цена закрытия по ценным бумагам компаний на каждый конкретный день в торговой сессии.

В выборку попали компании, производившие дробление в период с 2000 года по 2015 год. Специфика выбранного интервала времени объясняется следующим:

1) анализ временных рядов за длинный промежуток времени позволит четко определить реакцию фондового рынка на корпоративные события;

2) дробление до 2000 года не рассматриваются, поскольку большинство научных статей посвящено анализу дроблений производившихся именно в этот период (до 21 века).

Компании, попавшие в рассмотрение, функционируют в различных отраслях, общее количество которых равно 8. Полный перечень отраслей и компаний представлен в Приложение в таблице №17.

Как уже упоминалось ранее, данное исследование будет произведено с помощью методологии событийного анализа. Рассматриваются 2 события - сплит и объявление о сплите. Событийное окно состоит из 15 дней - 7 дней до события, само событие и 7 дней после. Из итоговой базы данных были исключены компании, у которых наблюдалось пересечение окон событий. Итоговая выборка состоит из 322 компаний.

В данной главе хотелось бы также осветить основные вопросы исследования, на которые будет дан ответ в разделе «Результаты применения метода событийного анализа»:

Н1: реакция рынка на объявление о сплите и сплит будет различаться между отраслями из-за отраслевой специфики;

Н2: результаты, полученные разными моделями, будут примерно одинаковые;

Н3: рынок будет по-разному реагировать на объявление о сплите и на сам сплит.



Глава 4. Результаты применения метода событийного анализа

Поскольку в данной работе проводился анализ восьми отраслей, было бы намного удобнее описывать каждую из них отдельно.

Сфера услуг (Services)

Применение методологии событийного анализа позволило получить следующие результаты:

· В день объявления о сплите кумулятивная аномальная доходность получилась статистически незначимой во всех трех применяемых моделях. Данная доходность оказалась равной 0.64 (t-статистика = 1.46), 1.17 (t-статистика = 1.65) и 0.61 (t-статистика = 1.42) в модели со средним, рыночной модели и CAPM соответственно. Однако если посмотреть на то, какова же значимость результатов на следующий день после объявления, то получим, что кумулятивная аномальная доходность, равная 1.1 (t-статистика = 2.52), 1.7 (t-статистика = 2.39) и 1.04 (t-статистика = 2.45), оказалась значимой на 10% уровне значимости. До объявления о сплите ни одного значимого результата не было получено, что может свидетельствовать о том, что информационной утечки не было. В таблицах ниже бирюзовым цветом выделены результаты, получившиеся значимыми на 10% уровне. Поскольку значение кумулятивной доходности положительные, то можно сделать вывод о том, что рынок воспринимает данную информацию позитивно, и цены растут.



Таблица 1. Событийное окно для объявления о сплите в сфере услуг

· В день самого сплита кумулятивная аномальная доходность для трех моделей равна -1.47 (t-статистика = -2.79), -0.53 (t-статистика = -2.84) и -1.23 (t-статистика = -2.87). Результаты оказались значимыми на 5% уровне значимости. Поскольку значение кумулятивной доходности отрицательно, то можно сделать вывод о том, что сплит негативно воспринимается рынком, как следствие наблюдается снижение цен. Такого результата следовало ожидать, поскольку сплит и предполагает намеренное относительное снижение цен. Как и в предыдущем случае, в таблице цветом выделены статистически значимые результаты. Кумулятивная доходность практически в каждый день событийного окна во всех моделях оказалась отрицательной, то есть цены стали снижаться еще до дробления.



Таблица 2. Событийное окно для сплита в сфере услуг

Отрасль информационных технологий (Technology & Communication)

Теперь рассмотрим результаты, которые удалось получить для информационно-технологической отрасли.

· Как и в предыдущем случае, день объявления о сплите оказался совершенно незначимым. А если рассматривать следующие дни после объявления, то во всех трех моделях статистически значимой кумулятивная доходность оказалась лишь на второй день после новости. А следующий день значим на 10% уровне только в модели со средним (CAR = 1.88, t-статистика = 2.53). Поскольку все значения кумулятивной доходности в моделях получились положительными, то рынок позитивно воспринимает информацию о предстоящем дроблении.



Таблица 3. Событийное окно для объявления о сплите в отрасли информационных технологий

· Рассматривая рыночную реакцию на сплит в отрасли информационных технологий, были получены результаты, представленные в таблице ниже. Практически ни в один день (за редким исключением) кумулятивная доходность не оказалась значимой. Отсюда можно сделать вывод, что такое корпоративное событие как сплит в данной отрасли не оказывает значимого воздействия на рынок. Однако хотелось бы отметить, что в отличие от предыдущей отрасли, CAR стал отрицательным только в после проведения сплита.

Таблица 4. Событийное окно для сплита в отрасли информационных технологий

Финансовая отрасль (Financials)

Теперь обратимся к финансовой отрасли, в которой представлено самое большое количество компаний (60 шт.).

· В день выхода новости о предстоящем событии кумулятивная доходность является статистически незначимой и равна 1.3 (t-статистика = 1.81), 1.75 (t-статистика = 1.9) и 1.47 (t-статистика = 1.9) для модели со средним, рыночной модели и CAPM соответственно. Однако следующие дни в событийном окне на 10% уровне являются значимыми, что говорит о том, что для рынка данная новость действительно оказалась важной в финансовой отрасли и цены начали значимо меняться. Поскольку CAR положителен, то можно сделать вывод о том, что объявление воспринимается положительно, и цены растут.

Таблица 5. Событийное окно для объявления о сплите в финансовой отрасли

· В день проведения сплита кумулятивная доходность для трех моделей равна 0.78 (t-статистика = 3.17), 1.3 (t-статистика = 3.23) и 0.8 (t-статистика = 3.61). Данные результаты оказались значимыми на 5% уровне. Но что самое интересно так это то, что кумулятивная доходность не стала отрицательной после проведения сплита, что говорит о том, что после сплита цены повели себя в строго противоположном от ожидаемого направлении (начали расти). В следующие дни после сплита результаты также оказались статистически значимыми (на 5%).

Таблица 6. Событийное окно для сплита в финансовой отрасли

Отрасль здравоохранения (Healthcare)

Результаты, полученные при оценивании значимости выбранных корпоративных событий, будут отличаться от результатов во всех других отраслях. Ниже даны пояснения уникальности результатов.

· Если обратиться к таблице с результатами, то можно заметить, что ни в день объявления о предстоящем сплите, ни в какой день после объявления не наблюдается статистически значимых результатов. Кроме того, в день выхода новости модель и со средним и CAPM демонстрируют отрицательное значение кумулятивной доходности, а рыночная модель - положительное значение. В следующие дни также наблюдается неоднозначная ситуация. Таким образом, нельзя сделать какого-то однозначного вывода по поводу поведения цен после объявления о сплите.



Таблица 7. Событийное окно для объявления о сплите в отрасли здравоохранения

· После проведения сплита кумулятивная доходность опять получилась равной одновременно и положительному, и отрицательному значению в разных моделях. Статистической значимости результатов не наблюдается.

Таблица 8. Событийное окно сплита в отрасли здравоохранения



Промышленность (Industrials)

Кумулятивная доходность в промышленной отрасли ведет себя так же, как и во многих уже рассмотренных выше отраслях.

· Сам день объявления о предстоящем сплите не является статистически значимым, чего нельзя сказать о следующих днях. На 10% уровне кумулятивная доходность, равная 1.81 (t-статистика = 2.43), 2.7 (t-статистика = 2.24) и 2 (t-статистика = 2.25), значима на следующий день после выхода новости. Кроме того, все остальные дни с +1 также значимы.

Таблица 9. Событийное окно для объявления о сплите в промышленности

· После проведения сплита в промышленной отрасли цена значимо снижается не в день сплита, а на следующие дни. В сам день сплита значимым (на 10%) получилось значение кумулятивной доходности только в рыночной модели (CAR=-0.98, t-статистика = -2.58).



Таблица 10. Событийное окно для сплита в промышленности

Отрасль потребительских товаров (Consumer products)

Потребительский сектор демонстрирует следующие результаты:

· День объявления о сплите, как и во многих отраслях, оказывается незначимым, а вот следующий день демонстрирует значимое увеличение кумулятивной доходности, а как следствие увеличение цены. Рынок положительно воспринимает новость о будущем дроблении акций компаний данной отрасли. CAR для дня следующего за днем объявления равна 0.65 (t-статистика = 2.38), 1.29 (t-статистика = 2.14) и 0.76 (t-статистика = 2.28) для модели со средним, рыночной модели и CAPM соответственно.

Таблица 11. Событийное окно для объявления о сплите в отрасли потребительских товаров



· Теперь рассмотрим, каковы получились результаты при проведении сплита. Сам день дробления воспринимается рынком негативно (как и следовало ожидать), то есть цены значимо снижаются. Кумулятивная доходность в этот день равна -2.35 (t-статистика = -2.63), -1.79 (t-статистика = -2.64) и -2.24 (t-статистика = -2.52) для трех рассматриваемых моделей. После сплита кумулятивная доходность продолжает оставаться меньше нуля, что говорит о снижении котировок.

Таблица 12. Событийное окно для сплита в отрасли потребительских товаров

Энергетическая отрасль (Energy)

Энергетическая отрасль также как и отрасль здравоохранения выбивается из общей тенденции.

· Значение кумулятивной доходности в день объявления оказалось значимым на 5% только в модели со средним и CAPM. Однако стоит отметить, что в день выхода новости цены акций упали. Кроме того, даже до выхода самой новости значение кумулятивной доходности меньше нуля, то есть цены начали падать до сплита.



Таблица 13. Событийное окно для объявления о сплите в энергетической отрасли

· Значение кумулятивной доходности отрицательно в день проведения сплита в модели со средним и в CAPM, однако является статистически незначимо. Никаких однозначных выводов нельзя сделать.

Таблица 14. Событийное окно для сплита в энергетической отрасли

Сырьевая отрасль (Materials)

Результаты, которые были получены в сырьевой отрасли, оказались очень интересными.

· Рассматривая событийное окно вокруг объявления о дроблении, можно сказать, что после выхода новости рынок положительно отреагировал, так как цены росли (хотя и не так сильно, чтобы стать статистически значимым ростом). Больше никаких точных выводов нельзя сделать из полученных результатов.

Таблица 15. Событийное окно для объявления о сплите в сырьевой отрасли

· Ситуация становится интересней, если рассматривать событийное окно вокруг сплита. В день самого дробления все модели показали статистически значимую кумулятивную доходность. CAR для трех моделей в день события равна -0.82 (t-статистика = -5.17), -0.42 (t-статистика = -3.71) и -0.69 (t-статистика = -5.06). Кроме того, в модели со средним и в CAPM почти все дни (как до, так и после сплита) оказались статистически значимыми на 10% (какие-то дни значимы и на 5% уровне). В рыночной модели также большинство дней из событийного окна оказались значимыми. Кумулятивная доходность меньше нуля, что говорит о том, что рынок отрицательно реагирует на произошедшее событие, то есть котировки акций падают.



Таблица 16. Событийное окно для сплита в сырьевой отрасли

Ниже вся описанная информация представлена в графическом виде для лучшего восприятия. На первых трех графиках изображено поведение кумулятивной доходности при объявлении о сплите. Можно заметить ряд особенностей:

· Во-первых, все три модели (модель со средним, рыночная модель и CAPM) демонстрируют практически одинаковые результаты.

· Во-вторых, в большинстве отраслей (в 6 из 8) значение кумулятивной доходности остается положительным на протяжении всего окна событий, что говорит о том, что информация воспринимается рынком положительно.

· Две отрасли, а именно здравоохранение и энергетическая отрасль, демонстрируют снижение кумулятивной доходности к концу событийного окна. При этом при использовании модели со средним и CAPM кумулятивная доходность после объявления о предстоящем дроблении становится отрицательной, то есть цены падают. А в рыночной модели CAR не уходит в отрицательный диапазон, однако, кумулятивная доходность после объявления начинает снижаться.



Рис.1. Кумулятивная доходность, рассчитанная моделью со средним, для объявления о сплите

Рис.2. Кумулятивная доходность, рассчитанная рыночной моделью, для объявления о сплите

Рис.3. Кумулятивная доходность, рассчитанная CAPM, для объявления о сплите

Теперь обратимся к тому, какова же рыночная реакция на сам сплит.

· Сравнивая представленные ниже графики с теми, которые уже описаны ранее, можно заметить следующую отличительную черту - рынок отрицательно реагирует на сплит (цены, а как следствие и кумулятивная доходность снизились).

· Однако не во всех отраслях значение кумулятивной доходности ушло в отрицательный диапазон. Исключением является финансовая отрасль, в которой наоборот наблюдалось положительное значение CAR. За день до сплита на графиках видно, как кумулятивная доходность резко увеличилась.

Рис.4. Кумулятивная доходность, рассчитанная моделью со средним, для сплита

Рис.5. Кумулятивная доходность, рассчитанная рыночной моделью, для сплита

Рис.6. Кумулятивная доходность, рассчитанная CAPM, для сплита



Выводы к четвертой главе

В данной части работы представлены результаты исследования для каждой отдельной отрасли и для всех отраслей вместе.

Были получены следующие выводы:

1) Разные модели для оценки нормальной доходности демонстрируют примерно одинаковые результаты. Под одинаковыми результатами понимается тот факт, что кумулятивная доходность ведет себя очень схожим образом во всех рассмотренных моделях.

2) Рыночная реакция на объявление о предстоящем сплите воспринимается рынком как положительная новость в большем количестве отраслей (в 6 из 8). Исключение составляют отрасль здравоохранения и энергетическая отрасль, которые демонстрируют снижение кумулятивной доходности, а в некоторых случаях даже отрицательное ее значение. Такие результаты могли быть получены из-за отраслевой специфики. Кроме того, можно предположить, что рассматриваемые корпоративные события не столь популярны в данных отраслях, что и сказывается на такой отличительной рыночной реакции.

3) Дробление воспринимается рынков отрицательно в 7 случаях из 8. Такой результат вполне ожидаем, поскольку сплит как раз и предполагает снижение цены, именно для этого его и проводят компании. Однако финансовая отрасль выделяется из остальных, в ней наоборот кумулятивная доходность оказывается положительной. Возможно, в данной отрасли сплит действительно очень ожидаемое событие среди инвесторов, которые ждут снижение цены для приобретения акций. Таких инвесторов настолько много, что их высокий спрос толкает цену обратно вверх.



Заключение

В данной работе была проанализирована рыночная реакция на объявление о сплите и сплит. На основе более ранних научных исследований не было найдено однозначного ответа на вопрос, положительна или отрицательная реакция рынка на события. Результаты данного исследования показали, что рынок положительно реагирует на объявление о сплите, что отражается в росте кумулятивной доходности и котировок, в то время как дробление воспринимается отрицательно, то есть цены падают. Однако стоит сказать, что есть некоторые исключения из общей тенденции:

· цены акций энергетической отрасли и отрасли здравоохранения отрицательно отреагировали на объявление о сплите. Возможно, это можно объяснить спецификой данных секторов экономики и тем, что данное корпоративное событие не пользуется особой популярностью среди компаний данных отраслей;

· при анализе рыночной реакции на сплит было выявлено, что акции компаний финансовой отрасли положительно реагирует на сплит, то есть цены увеличиваются. Этот результат можно объяснить тем, что в данной отрасли сплит является ожидаемым событием среди инвесторов, и таких инвесторов настолько много, что их высокий спрос толкает цену обратно вверх.

Отвечая на поставленные гипотезы можно сказать следующее:

· Первая гипотеза отвергается. Был сделан такой вывод, поскольку, несмотря на некоторые исключения, в большинстве случаев реакция рынка в разных отраслях получилась одинаковой. В шести отраслях из восьми рынок положительно отреагировал на объявление о сплите, и в семи секторах из восьми - отрицательно на сплит.

· Вторая гипотеза не отвергается, поскольку все три модели оценивания нормальной доходности дают приблизительно схожие результаты.

· Третья гипотеза, в которой говорилось о том, что рынок будет по-разному реагировать на два корпоративных событий, не отвергается. Объявление о предстоящем дроблении воспринимается как положительная новость, увеличивая цены акций. А сплит представляет собой отрицательную новость, то есть цены падают. Хотя как было показано выше, существует и некоторые исключения

На следующей ступени исследования необходимо расширить выборку, чтобы получить более точные результаты и суметь распространить выводы на компании из разных стран. Кроме того, следует рассмотреть и такое корпоративное событие, как консолидации, чтобы сравнить рыночную реакцию на сплит и обратное дробление. Поскольку данная работа посвящена анализу американских компаний, в следующем исследовании было бы целесообразно рассмотреть реакцию рынка на корпоративные события в развивающихся странах.



Список используемой литературы и источников

1. Andoain, G. The impact of stock split announcements on stock price//Proceedings of ASBBS. - 2009. - №1. - P. 36 - 46.

2. Andoain, G. and Frank, W. The impact of stock split announcements on stock price: a test of market efficiency// Proceedings of ASBBS. - 2009. - №1.

3. Arbel, A. and Swanson, G. The role of information in stock split announcement effects//Quarterly journal of business and economics. - 1993. - №2. - P. 14 - 25.

4. Asquith, P., Healey, P. and Palepu, K. Earnings and stock splits//The Accounting Review. - 1989. - №3. - P. 387 - 403.

...