Размещено на http://www.allbest.ru

[Введите текст]

Оглавление

Введение

Глава 1. Оценка моделей ценообразования активов с точки зрения применимости на развивающихся рынках

1.1 Основные модели ценообразования активов

1.2 Обзор исследований оценки отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала и учет его влияния на затраты на собственный капитал

Глава 2. Описание методологии исследования влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал на развивающихся рынках

2.1 Методология определения фактора отношенческого капитала

2.2 Построение модели для эмпирического анализа зависимости между затратами на собственный капитал и фактором отношенческого капитала

2.3 Описание выборки исследования

Глава 3. Эмпирический анализ влияния фактора отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала на затраты на собственный капитал на развивающихся рынках

3.1 Результаты портфельного анализа

3.2 Результаты регрессионного анализа

Заключение

Список использованной литературы



Введение

Изучение моделей оценки затрат на собственный капитал и влияние интеллектуального капитала на деятельность компании является одними из самых актуальных направлений исследования современных корпоративных финансов. С одной стороны, ставка требуемой доходности на собственный капитал является важным параметром компании как в случае ее оценки затрат по привлечению капитала, так и при оценке акций компании со стороны инвестора. Учитывая процессы глобализации, открытие новых развивающихся рынков, диверсификацию деятельности компании в современных рыночных условиях, наличие у нее специфических ресурсов, генерирующих денежные потоки, инвесторы должны не просто учитывать риски, свойственные компании, но и иметь универсальный инструментарий для учета данных рисков в ставке требуемой доходности. На протяжении долгого времени теория корпоративных финансов при оценке затрат на собственный капитал исходила из модели, предложенной Шарпом (Sharpe,1964) и Литнером (Litner, 1965), согласно которой требуемая доходность определялась рыночной премией за риск. Со временем, в эмпирических исследованиях начали обозначаться дополнительные факторы, влияющие на затраты на собственный капитал. В 1992 г. в теории корпоративных финансов появилась трехфакторная модель Фамы и Френча (Fama, French, 1992), объяснившая формирование затрат на собственный капитал рыночной премией и факторами, характерными для самой компании - размером и отношением балансовой стоимости собственного капитала к рыночной стоимости. ценообразование актив отношенческий капитал

С другой стороны, все более возрастающее внимание в теории корпоративных финансов уделяется интеллектуальному капиталу компании, как ресурсу, обеспечивающему рост стоимости компании и эффективность ее деятельности. Особое внимание данной теме уделяется Ивашковской (Ивашковская, 2013), Байбуриной (Байбурина, 2007). Вопрос, связанный с ценностью интеллектуального капитала при оценке компании инвестором в целях вложения капитала, является особенно актуальным. В период высокой конкуренции между компаниями, рыночных рисков развивающихся стран наличие интеллектуального капитала у компании может способствовать компенсации части выше обозначенных рисков и сделать компанию более привлекательной в глазах инвестора. Будучи компонентом интеллектуального капитала компании отношенческий капитал, выраженный в том числе в рейтинге компании, стоимости ее бренда, отношениях с потребителями и заказчиками, выгодных контрактах, может способствовать сохранению конкурентного преимущества и являться фактором роста компании в период экономической стабильности. С другой стороны, если в основе отношенческого капитала лежит не эффективность деятельности компании и лучшее качество предоставляемых услуг, а возможность использования «административного ресурса» благодаря, например, приближенности менеджмента компании к действующей власти, то в период политических и экономических потрясений, свойственных развивающимся рынкам, отношенческий капитал может стать фактором риска для инвестора ввиду потенциального лишения компанией данного ресурса из-за меняющихся условий и правил ведения бизнеса.

Несмотря на то, что исследования влияния отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала на затраты на собственный капитал проводятся на компаниях развитых рынков, их результаты не дают однозначных выводов относительно связи между доходностями компаниями и уровнем отношенческого капитала. Отсутствие консенсуса в получаемых результатах по развитым рынкам делает анализ компаний развивающихся рынков еще более затруднительным. Ввиду того, что исследования влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал, в основном, проводятся на данных развитых рынков в силу отсутствия аналогичных прокси-показателей отношенческого капитала на развивающихся рынках, вопрос о существовании наилучшего метода оценки как отношенческого капитала, так и затрат на капитал, а также наличии зависимости между данными показателями остается открытым.

Целью данной работы является выявление влияния фактора отношенческого капитала на затраты на собственный капитал на развивающихся рынках.

В соответствии с целью работы ставятся следующие задачи:

1. Провести анализ основных моделей ценообразования активов и условий их применимости на развивающихся рынках

2. Провести обзор эмпирических исследований по анализу влияния отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала на затраты на собственный капитал

3. Разработать методологию оценки фактора отношенческого капитала компаний, действующих в странах БРИКС

4. Разработать методологию исследования влияния фактора отношенческого капитала на затраты на собственный капитал

5. Составить выборку компаний стран БРИКС для оценки влияния фактора отношенческого капитала на затраты на собственный капитал

6. Провести эмпирическое тестирование влияния фактора отношенческого капитала на затраты на собственный капитал в странах БРИКС.

Объектом исследования являются компании развивающихся стран-членов БРИКС - Бразилии, России, Индии, Китая и Южной Африки. Предметом наблюдения выступает степень влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал компаний развивающихся рынков.

Что касается новизны исследования, то, с одной стороны, предлагается не использованный ранее в теории корпоративных финансов метод определения отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала. С другой стороны, к модели оценки затрат на собственный капитал добавляется дополнительный параметр, отражающий премию за отношенческий капитал компании. Учитывая, что исследования влияния отношенческого капитала проводятся на развитых рынках, то данное исследование сосредоточено на компаниях развивающихся рынков, что становится еще более актуальным в период диверсификации портфеля инвесторов.

Практическая применимость данной работы заключается, во-первых, в том, что в случае ее успешности она может стать универсальным инструментом для инвестора, оценивающего требуемую доходность при вложении капитала в компании развивающихся рынков с учетом понимания внутренних ресурсов компании и свойственным им рискам. С другой стороны, понимание отношенчекого капитала как компонента интеллектуального капитала и его способности влиять на определяемый инвестором риск позволило бы менеджменту компаний более эффективно проводить политику по управлению ресурсами компаниями.

В первой главе рассматриваются основные теории ценообразования активов и их применимость на развивающихся рынках. Описываются условия их применимости на развивающихся рынках, приводятся результаты их эмпирического тестирования на развивающихся рынках, а также отдельно рассматриваются результаты анализа влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал. Вторая глава посвящена описанию методологии исследования. Разрабатывается методология оценки фактора отношенческого капитала и определения его влияния на затраты на собственный капитал. Также приводится описание выборки. В третьей главе тестируются гипотезы, приводятся результаты регрессионного и портфельного анализа, а также дается интерпретация результатов эмпирического исследования. В заключении предлагаются пути расширения анализа с включением дополнительных факторов.



Глава 1. Оценка моделей ценообразования активов с точки зрения применимости на развивающихся рынках

Данная глава посвящена обзору моделей по оценке затрат на собственный капитал, условиям их применимости на неразвитых рынках, а также исследованиям влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал. В первом параграфе приводится обзор моделей ценообразования активов, а также недавние эмпирические исследования моделей ценообразования. Второй параграф посвящен обзору недавних эмпирических исследований, в которых тестируется зависимость между затратами на собственный капитал и отношенческим капиталом как компонентом интеллектуального капитала.

1.1 Основные модели ценообразования активов

Несмотря на многообразие моделей ценообразования активов, условно их можно поделить на два типа - те, в основе которых лежит модель CAPM, и те, которые основываются на других предпосылках, отличных от модели CAPM.

Модель CAPM Шарпа (Sharpe, 1964) и Литнера (Lintner, 1965) явилась первым инструментом для оценки затрат на собственный капитал, указавшая на зависимость между доходностью компании и доходностью рыночного индекса.

Для того чтобы модель CAPM была применимой, необходимо выполнение следующих условий, согласно Сабалу (Sabal, 2004):

· Максимизирующие ожидаемую полезность инвесторы являются рискофобами

· На рынке есть безрисковая ставка

· На рынке есть рыночный портфель

· Не существует транзакционных издержек

· Не существует асимметрии информации

· Распределение доходностей активов является нормальным

При анализе развивающихся рынков возникает вопрос о применимости модели CAPM ввиду невыполнения нескольких ее предпосылок:

1. Согласно Харви (Harvey, 1995), распределение доходностей на развивающихся рынках не носит нормальный характер.

2. Согласно Молодовой и Пирогову (Молодова, Пирогов, 2011), история фондового рынка развивающихся стран является короткой и поэтому выбросы в наблюдениях, а также высокая дисперсия может дать смещенную оценку премии за риск.

3. Высокая концентрация нескольких крупных компаний на развивающихся рынках в страновом рыночном индексе приводит к тому, что доходность компании оценивается не по отношению ко всему рынку, а нескольким компаниям.

Модель CAPM неоднократно тестировалась на развивающихся рынках. Объясняющая сила модели, как правило, оказывается невысокой. Так, например, Сегал и Балакришнан (Sehgal S., Balakrishnan, 2013) на примере компаний, действующих в Индии с 1996 г. по 2010 г., проводили тестирование модели CAPM отдельно по каждому портфелю, сформированному на пересечении размера компании и показателя B/M. Авторы пришли к выводу, что данная модель не объясняет формирование затрат на собственный капитал для некоторых портфелей. О невысокой объясняющей силе данной модели также свидетельствует исследование Кима с соавторами (Kim et al., 2012) на примере компаний Южной Кореи в период 1990-2009 гг.

Существование ограничений при применении модели CAPM на практике обусловило появление модификаций данной модели, в основе которых лежит степень развитости локального рынка и уровень его интеграции с глобальным рынком.

О'Брайн, Штульц и др. (O'Brien, Stulz et al., 1999) предложили использовать для оценки затрат на собственный капитал глобальную модель, где в качестве рыночного индекса используется рыночная доходность и безрисковая ставка глобального рынка. Чтобы модель была применима, необходима интеграция рынков и их эффективность, должны отсутствовать барьеры для денежных потоков, транзакционные издержки и законодательные ограничения, что не всегда выполнимо на развивающихся рынках капитала. Поэтому объясняющая способность модели для компаний развивающихся рынков невысокая. Данный вывод подтверждается, например, Хакимом с соавторами (Hakim et al., 2015). Их исследование проводилось на выборке нефинансовых компаний трех стран - Китая, Индии и Южной с 2004 г. по 2013 г. В качестве глобального индекса авторы использовали индекс MSCI World Index. Объясняющая сила модели оказалась низкой - для Китая от 5% до 12%, Индии и Южной Африки - 16-48%.

Альтернативой глобальной модели при невысокой интеграции рынков может стать локальная CAPM, где в качестве рыночного индекса используется доходность локального индекса, а безрисковой ставки - ставка локального рынка (или безрисковая ставка на глобальном рынке, скорректированная на страновую премию). Ненадежность государственных облигаций в качестве безрискового инструмента на развивающихся рынках, а также сложность адекватного расчета бета в виду короткой истории торгов затрудняет использование модели на неразвитых рынках. Тем не менее объясняющая сила модели в формировании затрат на собственный капитал ввиду использования локальных показателей должна оказаться более высокой, чем в случае с глобальной CAPM. Данный вывод подтверждается Хакимом с соавторами (Hakim et al., 2015). Авторами было обнаружено, что объясняющая сила модели на развивающихся рынках варьируется для каждой страны - для Китая от 55% до 85%, Индии - 40-86%, Южной Африки - 16-75%, что значительно превышает объясняющую силу глобальной CAPM по той же самой выборке компаний.

При анализе остальных случаев, согласно Перейро (Pereiro, 2001), предпочтительно использовать гибридную CAPM и модель Годфри-Эспинозы (Godfrey, Espinosa, 1996). Гибридная модель включает коэффициент детерминации регрессии волатильности локального рынка и изменения странового риска, а также корректирует коэффициент бета, отражающего чувствительность локального рыночного индекса к глобальному. В виду того, что не всегда наблюдается устойчивая связь в бета компаний развивающихся рынков с компаниями-аналогами глобального рынка, использование модели на неразвитых рынках ограничено.

Модель Годфри-Эспинозы позволяет учесть риски развивающихся рынков - политического и валютного характера путем корректировки коэффициента бета на волатильность доходности локального рынка по отношению к волатильности доходности глобального. При использовании данной модели возникает риск того, что оценка затрат на собственный капитал является неотделимой для каждой конкретной компании от всего рынка в целом. С другой стороны, выше обозначенные риски для развивающихся рынков являются важным параметром для инвесторов, диверсифицирующих свой портфель. Поэтому данная модель скорее может являться общим ориентиром для инвестора, рассматривающего не конкретную компанию, а возможность инвестирования средств в тот или иной рынок. О значимости учета политического риска инвестором при оценке затрат на капитал свидетельствует исследование Бекаерта с соавторами (Bekaert et al., 2015) на копаниях 20 развивающихся рынков в период 1994-2009 гг.

Ввиду невыполнимости предпосылок CAPM на практике особенно для развивающихся рынков, были созданы иные модели для оценки затрат на капитал, не основанные на CAPM. Например, модель DCAPM Эстрады (Estrada, 2000), которая учитывает реакцию инвесторов только при отрицательной динамике доходностей. Преимущество модели состоит в том, что она учитывает не нормальное распределение, свойственное развивающимся рынкам. Кроме того, она учитывает поведенческий аспект инвесторов, более значительно реагирующих на падение акций, недели на положительные скачки в их цене. Преимущество данной модели по отношению к CAPM на развивающихся рынках подтверждается, например, Тахиром с соавторами (Tahir et al., 2013) на компаниях, ведущих свою деятельность в Пакистане в период 2000-2010 гг.

В модели Эрба-Харви-Висканта (Erb, Harvey, Viskanta, 1995) предлагается учитывать кредитный рейтинг страны. Недостатком модели является то, что оценка затрат на капитал не производится отдельно по компании, а скорее дает показатель, характерный для всей страны в целом. Помимо этого, рейтинг страны, задающийся числовым параметром, субъективен. Однако учет данного риска на развивающихся рынках позволяет инвестору более полно учесть риск инвестирования в конкретную страну. Тот факт, что инвесторы действительно ориентируются на кредитный рейтинг страны, доказывается в исследовании Альмахумода (Almahmoud, 2014) на рынке Саудовской Аравии с 2005 г. по 2012 г.

Наконец, стоит сказать о модели арбитражного ценообразования, где несколько факторов определяют доходность компании, согласно Россу (Ross, 1976). Главным вопросом в этой модели остается включение «правильных» факторов, которые не будут связаны между собой. Данное заключение подтверждают Геамбасу с соавторами (Geambasu et al., 2014) на примере румынских компаний, действовавших в период 2002-2010 гг. В модель был включен ряд макроэкономических факторов. Сравнивая результаты тестирования модели с предыдущими исследованиями релевантных факторов, влияющих на затраты на собственный капитал, авторы приходят к выводу о существовании специфических для Румынии факторов, определяющих доходность компании.

Фама и Френч (Fama, French, 1992), предложившие трехфакторную модель с использованием премии за размер и за показатель роста, ввели новый метод оценки. Модель Фамы и Френча неоднократно была протестирована на данных как развивающихся рынков, так и развитых. На сегодняшний день данная модель среди прочих моделей ценообразования обладает наибольшей объясняющей силой в различиях затрат на собственный капитал компаний.

Существование премии за размер на развивающихся рынках подтверждается рядом исследований. Так, например, Хиллиард и Жанг (Hilliard, Zhang, 2015) на примере китайских компаний в период 1999-2012 гг. При этом они обнаружили, что в период политики кредитных ограничений эффект премии за размер более значителен. Такой же вывод относительно премии на китайском рынке был получен Ченом с соавторами (Chen et al., 2015). На примере компаний, действующих на территории Западной Африки, Ачемпонг c соавторами (Acheampong et al., 2014) также обнаружили положительную зависимость между размером компаний и их доходностями.

Что касается существования премии за показатель B/M на развивающихся рынках, то не все исследования развивающихся рынков ее подтверждают. Так, например, Хиллиард и Жанг (Hilliard, Zhang, 2015) в период 1999-2012 гг. отрицают существование премии на рынке Китая. К незначимости премии за показатель роста компании приходят и Чен с соавторами (Chen et al., 2015), анализируя китайские компании в период 1997-2013 гг.

Помимо размера компании и показателя B/M в современных исследованиях включается ряд других факторов, которые оказывают значимое влияние на доходности компаний. Например, Хаким с соавторами (Hakim et al., 2015) на примере нефинансовых компаний трех стран - Китая, Индии и Южной Африки отдельно тестирует трехфакторную модель Фамы и Френча, а также данную модель с включением доходности глобального рынка. В первом случае авторы приходят к выводу, что модель имеет большую объясняющую силу, чем CAPM для портфелей, составленных из компаний мелкой и средней капитализации. Во втором случае значимость глобального индекса зависит от рассматриваемой страны. Так, в случае Китая он незначим. Для Индии и Южной Африки его значимость зависит от рассматриваемого портфеля. Таким образом, авторы делают вывод, что локальный рыночный индекс Китая способен учитывать риски, присущие глобальному рынку. Данный вывод подтверждается и Дашом и Махакудом (Dash S. R., Mahakud, 2015) на примере компаний, действующих в Индии в период 1995-2012 гг., которые включают в анализ показатель ликвидности компании. К такому же выводу приходят Касики с соавторами (Cakici et al., 2015), которые включают в модель анализа затрат на собственный капитал китайских компаний дополнительные факторы - отношение величины денежного потока к рыночной капитализации и отношение прибыли к капитализации.

Возникающая сложность при включении в модель других переменных состоит в определении данных факторов, которые улучшают качество модели не ввиду большего количества объясняемых переменных, а ввиду их значимого влияния. Может оказаться, что включение в модель новых переменных не улучшает объясняющую силу по сравнению с трехфактроной моделью. Данный вывод подтверждаются Воксхауслом и Лобе (Walkshдusl C., Lobe, 2014), которые помимо факторов за размер и показатель B/M включают показатель изменения инвестиций по отношению к активам и отношение прибыли к активам. Исследование проводится на компаниях ряда развивающихся рынков. Период наблюдения покрывает промежуток с 1982 г. по 2009 г. Авторы приходят к выводу о незначимости доходности в объяснении затрат на собственный капитал. Премия за показатель изменения инвестиций по отношению к активам оказывается близка к нулю.

Таким образом, анализ эмпирических исследований свидетельствует о том, что предпочтительным способом оценки затрат на собственный капитал остается модель Фамы и Френча, поскольку среди прочих моделей ценообразования обладает наибольшей объясняющей силой.



1.2 Обзор исследований оценки отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала и учет его влияния на затраты на собственный капитал

Учитывая существование различных классификаций интеллектуального капитала, в данной работе принято разделение интеллектуального капитала на три компонента, согласно классификации Эдвинсона и Малона (Edvinsson, Malone, 1997): человеческий, структурный и отношенческий капитал. Человеческий капитал компании определяется такими характеристиками сотрудников компании, как, например, профессиональные способности, навыки, знания. В структурном капитале компании можно выделить несколько подгрупп: организационный капитал (например, корпоративная культура), процессный капитал (например, технические процедуры выполнения задач, программное обеспечение) и инновационный капитал (базы данных, патенты). Отношенческий капитал определяется субъективными показателями. С одной стороны, отношенческий капитал может рассматриваться как отношения с внешней средой компании - с фирмами, потребителями, исследовательскими центрами, как например, рассматривают его Рос (Roos, 1997) и Леврик (Lervik, 2006). С другой стороны, в качестве отношенческого капитала могут выступать отношения агентов внешнего мира с компанией, которые находят свое выражение в репутации компании, ее имидже, а также бренде (Vasileiadou et al.,2011).

В таблице ниже (Таблица №1) приводится наиболее полный список прокси-показателей каждого обозначенного выше компонента интеллектуального капитала, по данным Ли и Пайка (Li, Pike, 2008).

В данной таблице приводится список прокси-показателей компонентов интеллектуального капитала - человеческого, структурного и отношенческого.



Таблица №1 Структура интеллектуального капитала

Человеческий	Структурный	Отношенческий
Число сотрудников	Интеллектуальная собственность	Число клиентов
Возраст сотрудников	Философия управления	Отношения с клиентами
Культурное многообразие	Корпоративная структура	Привлечение клиентов
Равенство	Организационная структура	Лояльность покупателей
Образование	Организационная гибкость	Отношения с заказчиками
Навыки	НИОКР	Выгодные контракты
Проф. качества	Инновации	Присутствие на рынке
Профессиональные знания	Технологии	Рыночное лидерство
Ответственность	Обслуживание клиентов	Каналы дистрибуции
Мотивация	Наукоемкая инфраструктура	Маркетинг
Продуктивность	Контроль качества	Репутация
Проф. подготовка	Сертификация	Награды
Квалификация	Технический потенциал	Бренд
Командная работа		Связи с общественностью
Мобильность		Деловые контакты и связи
Вовлеченность в коллектив		Связь с научными центрами

Большинство исследований факторов, влияющих на затраты на собственный капитал, сконцентрировано вокруг финансовых показателей компании таких, как финансовый рычаг, рентабельность, инвестиции. Однако включение данных факторов в модель позволяет объяснить только часть различий в затратах на капитал компаний. Одними из первых, кто предположил о влиянии нефинансовых, или «нематериальных» показателей на затраты на капитал были Блум с соавторами (Blume et al., 1998) и Пинчес и Минго (Pinches,Mingo, 1973). Недавние эмпирические исследования факторов, влияющих на затраты на собственный капитал, свидетельствует о значительной роли отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала в определении затрат на капитал (Srinivasan, Hanssens, 2008).

Ввиду сложности количественного определения отношенческого капитала большое количество исследований сосредоточено на изучении влияния факта раскрытия информации в отношении интеллектуального капитала на затраты на собственный капитал. Так, например, на основе компаний, действующих в Великобритании в период 2004-2005 гг., Мангена с соавторами обнаружили (Mangena et al., 2016) отрицательную зависимость между затратами на собственный капитал и раскрытием информации о наличии в компании интеллектуального капитала. В качестве компонент отношенческого капитала авторы использовали информацию о наличии в финансовой отчетности упоминаний факторов, представленных выше в Таблице №1.1. Данный вывод объясняется снижением риска в восприятии инвесторов и транзакционных издержек ввиду меньшей информационной асимметрии.

С другой стороны, Боужельбен и Аффис (Boujelbene, Affes, 2013) на основе отчетности за 2009 г. самых крупных по капитализации компаний, действующих во Франции, обнаружили, что раскрытие информации об отношенческом капитале не влияет на затраты на собственный капитал данных компаний. При этом раскрытие информации в отношении человеческого и структурного капитала снижает риск данных компаний в глазах инвестора, что приводит к уменьшению затрат на капитал.

Еще одним фактором отношенческого капитала, оказывающим влияние на затраты на капитал, выступает факт формирования партнерства компании. Так, например, Баклин и Сенгапта (Bucklin, Sengupta, 1993) приходят к выводу, что союзы компаний помогают получить доступ к новым технологическим продуктам без необходимости нести собственные риски развития продукта в компании. Ровли с соавторами (Rowley et al., 2000) указывают, что стратегический союз - это желание компании получить доступ к внешним ресурсам и разделить риски с другими компаниями. О том, что стратегические партнерства помогают уменьшить риски, пишут и Риндфлеш и Мурман (Rindfleisch, Moorman, 2003).

Несмотря на общепризнанное понимание союза как механизма уменьшения рисков, не все эмпирические исследования подтверждают это практическими исследованиями. Так, например, в более ранних исследованиях, например, Дэса с соавторами (Das et al., 1998), было обнаружено, что стратегические союзы компаний, напротив, увеличивают риск компании в глазах инвестора.

Что касается недавних исследований, то Томас и Своминетен (Thomaz, Swaminathan, 2015) обнаружили, что информация о заключении нового маркетингового альянса (совместная организация маркетинга и передача опыта в данной сфере) между компаниями ведет к снижению риска компании в глазах инвестора. Связано это с тем, что благодаря союзу компания получает доступ к рынкам, расширяет сферу своего присутствия и делает бренд компании более узнаваемым в глазах потребителя, что в свою очередь приводит к более стабильным денежным потокам и снижению риска компании в результате диверсификации. Однако при заключении нового маркетингового союза с уже существующим профессиональным партнером, при росте количества партнеров риск компании имеет тенденцию к увеличению. Связано это с тем, что такая взаимозависимость партнеров может привести к борьбе за сферу влияния каждой компании, потребителей, а также к ужесточению конкуренции между брендами данных компаний. Результаты данного исследования действительны для американских компаний, заключивших маркетинговые союзы в период 1988-2008 гг.

При анализе отношенческого капитала при его количественном определении в качестве прокси-переменных используется несколько факторов, а именно: бренд компании, ее репутация, удовлетворенность потребителей качеством продукции компании, а также расходы на рекламу. Если информация по последнему фактору доступна в финансовой отчетности компаний, то для первых трех показателей исследования базируются на готовых данных специализированных агентств, предоставляющих рейтинг компаний по различным показателям: Interbrand и EquiTrend® для оценки бренда, рейтинг Fortune для определения репутации компании, ASCI (American customer satisfaction index) для оценки удовлетворенности потребителей качеством продукции компаний. В силу отсутствия аналогичных рейтингов по развивающимся рынкам подобного рода исследования проводятся, как правило, на основе данных по американскому рынку.

Барадвай (Bharadwaj et al., 2011) при анализе американских компаний в период 2000-2005 гг. обнаружил, что неожиданное изменение бренда компании, данные по которому предоставлялись EquiTrend®, имеет положительную зависимость с систематическим риском компании и, как следствие, у компаний чей бренд был изменен, затраты на собственный капитал были выше.

В своем исследовании Джохансон (Johansson et al., 2012) проанализировал затраты на собственный капитал наиболее узнаваемых американских компаний в период падения фондового рынка осенью 2008 г. Период наблюдения составил 5 месяцев - с сентября по декабрь 2008 г. Наиболее узнаваемые компании были выбраны на основе данных Interbrand. Вопреки ожиданиям, автор пришел к выводу, что систематический риск наиболее узнаваемых компаний не был ниже рынка и, как следствие, цена акций данных компаний упала в этот период также сильно, как и цена акции других компаний.

Мэтью с соавторами (Matthew et al., 2014) на основе американских компаний в период 2000-2006 гг. исследовал влияние бренда, в качестве которого были использован индекс EquiTrend®, на затраты на собственный капитал. Методология исследования была основана на трехфакторной модели Фамы и Френча. Для построения модели шкала для индекса бренда была основана на показателе «Престиж» компании (от 0-неприемлем до 10-выдающийся) и «Осведомленность» потребителей продукцией компании (от 0-не знаком с названием бренда до 5-совершенно осведомлен). Обнаруженная авторами отрицательная зависимость оказалась значимой.

С другой стороны, часть исследований демонстрирует отсутствие значимого влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал. Фехле с соавторами (Fehle, 2008) в целях изучения влияния бренда на затраты на собственный капитал использовал портфели Фамы и Френча с добавлением к трехфакторной модели премии за индекс бренда компании. Исследование проводилось на данных по американским компаниям в период 1994-2006 гг. В качестве индекса бренда авторами были использованы данные Interbrand. Сравнение компаний, имеющих индекс бренда Interbrand, с рынком в целом продемонстрировал, что затраты на капитал у брендированных компаний ниже. Однако введение дополнительного фактора индекса к остальным факторам (размер, B/M) не привело к существенному улучшению базовой модели и не выявило существование значимой зависимости.

Хим и Фишер (Himme, Fischer, 2014) на основе американских компаний в период 2000-2006 гг. не обнаружили значимое влияние бренда на затраты на собственный капитал. В качестве количественной характеристики бренда была использована оценка Interbrand. Авторами был использован регрессионный анализ, где в качестве зависимой переменной выступала бета компании, а в числе независимых переменных был использован бренд компании.

В качестве другого фактора, влияющего на затраты на собственный капитал, авторы исследовали индекс потребительской удовлетворенности на основе индекса ASCI для компаний американского рынка. Так, Суливан (O'Sullivan, 2009), анализируя влияние индекса компании на затраты на собственный капитал в период 1997-2006 гг., пришел к выводу о существовании отрицательной зависимости. Анализ был проведен на основе портфелей Фамы и Френча, сформированных отдельно как для компаний, имеющих индекс потребительской удовлетворенности, так и рынка в целом. Тот же результат был получен Химом и Фишером (Himme, Fischer, 2014) на основе американских компаний в период 2000-2006 гг. В качестве метода исследования авторы проанализировали влияние данного индекса на бету компаний.

Лу с соавторами (Luo et al., 2010) на основе американских компаний в период 1995-2006 гг. пришли к выводу, что положительное изменение данного индекса способствует улучшению рекомендаций со стороны финансовых аналитиков о покупке акций данной компании. Более того, улучшение индекса приводит к меньшему разбросу мнений аналитиков относительно рекомендаций о покупке/продажи акций. Данные эффекты особенно ярко проявляются при высокой рыночной конкуренции и финансовой неопределенности на рынке. В свою очередь рекомендации аналитиков частично способствуют изменению затрат на собственный капитал компаний. Таким образом, данные рекомендации являются своего рода механизмом, через который индекс потребительской удовлетворенности оказывает влияние на затраты на собственный капитал.

Влияние репутации компании на затраты на собственный капитал было проанализировано Химом и Фишером (Himme, Fischer, 2014) на основе американских компаний в период 2000-2006 гг. В качестве прокси-переменной репутации авторы использовали рейтинг компаний, ежегодно публикуемый в отчете Fortune. Авторам не удалось обнаружить значимое влияние репутации на затраты на собственный капитал.

Ванг и Беренс (Wang, Berens, 2015) исследовали влияние репутации американских компаний как среди финансовых институтов-акционеров, так и среди потребителей. Для определения репутации среди финансовых организаций авторы использовали рейтинг Fortune, для определения второго вида репутации были использованы данные индекса Reputation Institute, ежегодно проводящего онлайн-опросы среди потребителей. Период исследования составил 5 лет - с 2005 г. по 2009 г. Авторы пришли к выводу, что репутация компании является важным показателем, на который ориентируются инвесторы.

Наконец, влияние расходов на рекламу, выступающих в качестве прокси отношенческого капитала, было проанализировано в работе Алистера с соавторами (McAlister et al., 2007). На основе регрессионного анализа, где было исследовано влияние расходов на рекламу американских компаний в период 1979-2001 гг. на бету компаний, авторы пришли к выводу о том, что у компаний с высокими расходами на рекламу бета ниже. Таким образом, была получена отрицательная зависимость между расходами на рекламу и затратами на собственный капитал.

Бело с соавторами (Belo et al., 2014) на основе анализа американских компаний в период 1975-2010 гг. пришли к выводу, что компании с высокой долей расходов на рекламу являются более продуктивными и, как следствие, имеют меньшую степень риска.

Таким образом, большинство исследований американского рынка свидетельствует о существование премии за отношенческий капитал компании: компании, имеющие высокий уровень отношенческого капитала, обладают меньшими затратами на собственный капитал.

Вышеприведенный обзор исследований, посвященных оценке затрат на собственный капитал свидетельствует о возрастающем количестве работ, эмпирически доказывающих существование разнообразия факторов, оказывающих влияние на затраты на собственный капитал компаний. Среди таких факторов - отношенческий капитал как компонент интеллектуального капитала компании. Исследования влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал проводятся, как правило, на компаниях американского рынка. С одной стороны, приведенные выше исследования свидетельствуют об отсутствии консенсуса относительно влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал. С другой стороны, отсутствие подобного рода исследований на развивающихся рынках обусловлено ограниченностью прокси-показателей отношенческого капитала, среди которых - национальный рейтинг компаний, стоимость бренда компании, ее репутация. Таким образом, исследование компаний развивающихся рынков остается открытым вопросом.

На основе приведенного анализа моделей ценообразования активов и влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал формулируются гипотезы исследования, которые будут подвергнуты тестированию в 3 главе.

Гипотеза 1. Доходность компаний с высоким уровнем отношенческого капитала отличается от доходности компаний с низким уровнем отношенческого капитала.

Гипотеза 2. Отношенческий капитал является значимым фактором в модели ценообразования активов и влияет на затраты на собственный капитал.

Гипотеза 3. Существует премия, связанная с фактором отношенческого капитала в модели ценообразования активов.



Глава 2. Описание методологии исследования влияния отношенческого капитала на затраты на собственный капитал на развивающихся рынках

Вторая глава посвящена описанию моделирования фактора отношенческого капитала, методологии исследования и выборки исследования. В первом параграфе приводится методология количественного определения прокси-показателя отношенческого капитала как компонента интеллектуального капитала. Во втором параграфе приводится описание методологии исследования влияния фактора отношенческого капитала на затраты на собственный капитал. Третий параграф посвящен описанию выборки исследования.

2.1 Методология определения фактора отношенческого капитала

Ввиду существования компонентов интеллектуального капитала количественный анализ интеллектуального капитала в современных исследованиях основывается на прокси-показателях человеческого, структурного и отношенческого капиталов. Основным количественным прокси-показателем человеческого капитала в современных эмпирических исследованиях являются расходы на заработную плату. В условии отсутствия рыночных цен на человеческий капитал инвесторы ориентируются на финансовую отчетность компании в части расходов на заработную плату (Wyatt, Frick, 2010). Анализ финансовой отчетности предоставляет информацию инвесторам относительно расходов на заработную плату, воспринимаемых с точки зрения платы за возможность привлечения талантливых сотрудников (Martin, Moldoveanu, 2003). Чем выше расходы на заработную плату, тем более ценных сотрудников компания сможет привлечь в компанию и увеличить свой человеческий капитал (Dorsey, 2003). Кроме того, Лажили и Зегал (Lajili, Zeghal, 2006) показывают, что расходы на заработную плату являются не только хорошим прокси показателем человеческого капитала (Sydler et al., 2013), но непосредственным образом влияют на показатели деятельности компании.

Кроме расходов на оплату труда используются и другие показатели. Например, Байбурина и Головко (Байбурина и Головко, 2008) используют количество сотрудников, корпоративные расходы на проведение тренингов персонала, стоимость активов компании в расчете на одного сотрудника в качестве прокси-показателя человеческого капитала.

В качестве количественного прокси показателя структурного капитала исследователи используют расходы на научно-исследовательские работы. Данные расходы с точки зрения инвестора рассматриваются в качестве фактора, повышающего стоимость компании (Chan et al., 1992). К такому же выводу пришли Бандейра и Афондо (Bandeira, Afondo, 2010) и Кумбс и Бьерли (Coombs, Bierly, 2006). Способность расходов на НИОКР повышать стоимость компании объясняется в исследованиях Холла и Ориани (Hall, Oriani, 2006) и Вуата (Wyatt, 2008) основной целью данных расходов - создание технологических активов. Более того, было обнаружено, что расходы на НИОКР оказывают влияние также на затраты на капитал, согласно Леву и Соугианису (Lev, Sougiannis, 1996). Исследования, таким образом, показывают, что на рынке данные расходы воспринимаются как инвестиции в нематериальные активы и служат адекватным прокси структурного капитала (Sydler et al., 2013).

Количественное определение отношенческого капитала среди прочих компонентов интеллектуального капитала является самой непростой задачей. Если при определении человеческого и структурного капитала в современных исследованиях существует некий консенсус в выборе релевантных показателей (человеческий капитал - расходы на заработную плату, структурный капитал - расходы на НИОКР), то универсальное количественное определение отношенческого капитала на развивающихся рынках на сегодняшний день отсутствует.

Необходимо отметить, что во многих исследованиях в качестве прокси отношенческого капитала используются расходы на рекламу и маркетинг. Подразумевается, что они положительно влияют на стоимость бренда компании, который в свою очередь и является частью отношенческого капитала компании. Однако часто расходы на рекламу и маркетинг оказываются вовсе не связанными со стоимостью бренда компании и не всегда приводят к заметному улучшению позиции компании на рынке. С другой стороны, существует ряд компаний с высокой стоимостью бренда, маркетинговая политика которых тем не менее исторически не опиралась на значительные затраты на рекламу и маркетинг (например, компания Rolls-Royce).

Отсутствие национальных рейтингов компаний развивающихся рынков (таких как, например, Fortune, Interbrand и EquiTrend®, ASCI для американских компаний), используемых в большей части современных исследований в качестве прокси отношенческого капитала, ограничивает список количественных прокси-показателей, пригодных для целей данной работы.

Учитывая вышесказанное, в данной работе была предпринята попытка моделирования отношенческого капитала, в основу которой были положены исследования Пулича (Pulic, 2000) и Ивашковской и Байбуриной (Байбурина, Ивашковская, 2007). Авторы исследовали интеллектуальный капитал с точки зрения эффективного использования компанией собственных ресурсов - материальных активов и интеллектуального капитала. Предполагается, что в основе определения интеллектуального капитала лежит его способность создавать добавленную стоимость компании (Value added), концепции и влиянию на ожидания инвесторов которой особое внимание уделяется в исследованиях Ивашковской (Ивашковская, 2013).

В работе Ивашковской и Байбуриной (Байбурина, Ивашковская, 2007) проводится эмпирическое исследование способности интеллектуального капитала создавать добавленную стоимость на примере российских компаний. Еще одним исследованием интеллектуального капитала со схожей методологией явилась работа Байбуриной (Байбурина, 2008), посвященная анализу развивающихся рынков, где автором был использован показатель интеллектуальной добавленной стоимости, определяемой на основе разницы между рыночной капитализацией компанией и балансовым значением собственного капитала. Наконец, Ильин (Ilyin, 2012) тестируют концепцию добавленной стоимости Пулича (Pulic, 2000) для определения влияния интеллектуального капитала на показатели деятельности компании на примере компаний развивающихся рынков.

Что касается компонент интеллектуального капитала, то если Пулич (Pulic, 2000) рассматривал человеческий капитал и структурный капитал, то Ивашковская и Байбурина (Байбурина, Ивашковская, 2007) уделяли также внимание отношенческому капиталу как важному компоненту интеллектуального капитала.

В основе моделирования фактора отношенческого капитала в данной работе лежит предпосылка вышеназванных авторов о необходимости рассмотрения интеллектуального капитала с точки зрения его способности создавать добавленную стоимость компании. Поэтому предполагается, что добавленная стоимость компании определяется собственными ресурсами компании. В качестве интеллектуального капитала рассматривается не только человеческий и структурный капитал, но и отношенческий капитал.

Таким образом, процедура моделирования прокси отношенческого капитала включает следующие шаги:

Во-первых, рассчитывается показатель добавленной стоимости (Value added) как разница между выручкой компании, себестоимостью реализованной продукции и расходами на амортизацию по формуле 1:

(1),

где - выручка компании,

- себестоимость реализованной продукции,

- амортизация.

Во-вторых, рассчитываются годовые изменения добавленной стоимости и ресурсов компании - инвестированного капитала, расходов на заработную плату и расходов на НИОКР.

В-третьих, исследуется влияние годового прироста инвестированного капитала, расходов на оплату труда на одного сотрудника и расходов на НИОКР на годовой прирост добавленной стоимости в соответствии с формулой 2:

(2),

где - годовой прирост добавленной стоимости (Value added),

- годовой прирост инвестированного капитала (Capital Employed),

- годовой прирост расходов на зарплату одного сотрудника (Human Capital),

- годовой прирост расходов на НИОКР (Structural Capital).

В связи с небольшой историей развивающихся рынков существуют пропуски в данных по рассматриваемым компаниям стран БРИКС. Поэтому анализ влияния факторов выполняется для каждой компании на данных по девяти годам, что является минимальным необходимым количеством с учетом трех независимых переменных. Для каждой компании в каждом году определяется доля дисперсии добавленной стоимости, которая объясняется инвестированным капиталом, расходами на оплату труда на одного сотрудника и расходами на НИОКР. Несмотря на небольшое количество наблюдений данная оценка объясненной доли добавленной стоимости, тем не менее, способна показать, насколько сильно изменение независимых переменных объясняет изменение добавленной стоимости. Поэтому для описанного ниже определения прокси-показателя отношенческого капитала может быть использовано значение данного показателя.

Высокая доля объясненной дисперсии свидетельствует о том, что изменение добавленной стоимости было обусловлено изменением трех факторов - инвестированного капитала, расходов на зарплату на одного сотрудника и расходов на НИОКР. Напротив, низкая доля объясненной дисперсии свидетельствует о существовании других ресурсов, влияющих на добавленную стоимость. Предполагается, что таким фактором является третий компонент интеллектуального капитала, а именно отношенческий капитал.

Таким образом, в случае низкой доли объясненной дисперсии компания обладает высоким уровнем отношенческого капитала. Если же доля объясненной дисперсии оказывается высокой, то уровень отношенческого капитала в компании низкий и на эффективность деятельности компании оказывают влияние ее материальные активы, человеческий и структурный капитал. Прокси-показателем отношенческого капитала, таким образом, выступает показатель « добавленной стоимости»: чем ниже доля объясненной дисперсии, тем выше уровень фактора отношенческого капитала и больше значение данного показателя.

2.2 Построение модели для эмпирического анализа зависимости между затратами на собственный капитал и фактором отношенческого капитала

Зависимость затрат на собственный капитал от отношенческого капитала анализируется на основе трехфакторной модели Фамы и Френча (Fama, French, 1993) и метода Фамы-Макбета (Fama, Mac-Beth, 1973).

Объясняющие переменные определяются следующим образом. В июне каждого года происходит сортировка компаний по размеру (size), рассчитываемому как произведение количества акций на цену одной акции. Выбор июня для расчета капитализации компании определяется тем, что инвесторы получают доступ к опубликованной финансовой отчетности компаний с окончанием фискального года, приходящегося на декабрь, не ранее весны. Таким образом, на момент определения рыночной капитализации компании реакция инвестора на опубликованную финансовую отчетность уже учтена в цене акции.

При сортировке компаний в июне каждого года показатель B/M определяется балансовым значением собственного капитала на конец предыдущего года и рыночной капитализацией компании на июнь данного года. Показатель отношенческого капитала 1- определяется на основе регрессионного анализа по балансовым данным на конец предыдущего года.

Учитывая большую по сравнению с компаниями развитых рынков амплитуду изменения размера компании развивающегося рынка и отношения балансовой стоимости к рыночной, необходимо вместо среднего (менее показательного) значения при делении компаний на группы использовать медианное значение. Если размер компании превышает медианное значение, сформированное из компаний всей выборки, то компания относится к группе «Big» (B), в противном случае - «Small» (S).

Компании делятся на 3 группы в зависимости от показателя роста (book-to-market equity, или B/M) - те, которые попадают в верхние 40%, относятся к «Value» (V), в нижние 35% - «Growth» (G), остальные - «Neutral» (N).

Сортировка компаний также происходит по показателю « добавленной стоимости», выступающего в качестве прокси отношенческого капитала, методология расчета которого подробно описана в предыдущем параграфе. Если показатель компании превышает медианное значение показателей по всей выборке компаний, то компания относится к группе - «High» (H), в противном случае - «Low» (L).

На пересечении 2 групп по размеру, 3 групп по росту и 2 групп по фактору отношенческого капитала формируется 12 портфелей, в один из которых попадает каждая компания - «BVH», «BVL», «BNH», «BNL», «BGH», «BGL», «SVH», «SVL», «SNH», «SNL», «SGH», «SGL».

В данной таблице приводится информация об обозначении портфелей, составленных из компаний разных по размеру, показателю B/M и уровню отношенческого капитала.

Таблица №2 Краткое обозначение портфеля и расшифровка

Обозначение	Расшифровка
BVH	Big Value High
BVL	Big Value Low
BNH	Big Neutral High
BNL	Big Neutral Low
BGH	Big Growth High
BGL	Big Growth Low
SVH	Small Value High
SVL	Small Value Low
SNH	Small Neutral High
SNL	Small Neutral Low
SGH	Small Growth High
SGL	Small Growth Low

Формирование портфелей происходит в конце июня каждого года. Для всех компаний, попадающих в один и тот же портфель, используются их недельные доходности, рассчитываемые с июля года t до июня года t+1. Учитывая высокую неоднородность компаний относительно размера, рассчитывается средняя взвешенная по рыночной капитализации доходность компаний для каждой недели, попавших в один и тот же портфель. Для всех 12 портфелей выполняется данный расчет.

Далее рассчитывается премия за риск, связанный с размером компании - фактор «SMB» (Small minus Big), как разница между средневзвешенной на рыночную капитализацию недельной доходностью шести малых по размеру портфелей («SVH», «SVL», «SNH», «SNL», «SGH», «SGL») и средневзвешенной на рыночную капитализацию недельной доходностью шести крупных по размеру портфелей («BVH», «BVL», «BNH», «BNL», «BGH», «BGL»).

...