В своем научном труде A. Campbell приводит данные о постоянном приросте среднего показателя идиосинкразической волатильности в последние десятки лет. В ответ Josй-Miguel Gaspar and Massimo Massa [12] в своей работе приводят предположение о том, что данная динамика может быть связана с повышением конкуренции отраслей, которое происходит вследствие глобализации и научно-технического прогресса. В своем исследовании авторы выдвигают предположения о двух способах воздействия конкуренции на волатильность:

1) В конкурентных отраслях выше уровень несистематической волатильности. Рыночная власть компании (market power) сглаживает колебания денежных потоков, вызванных несистемными шоками, то есть работает как естественная страховка. Цитата: “This hypothesis results from the standard view of volatility as a function of shocks to the economy's discount factor and to the company's underlying cash flows (LeRoy and Porter, 1981; Campbell and Shiller, 1988; Vuolteenaho, 2002) [12].” Что означает - волатильность есть функция влияния шоков на систему и денежный поток компании этой системы. Помимо систематического эффекта от шока, каждой компании присущ и индивидуальный эффект (влияние возникшего шока на компанию), который фирма-монополист переживет легче, чем фирма, оперирующая в конкурентной среде. Для обоснования выдвинутой гипотезы можно привести пример о возникновении шока в затратах (cost shock). В данном случае монополист может переложить большую часть шока на потребителя, ввиду того, что она обладает большой гибкостью в части установления цен. В свою очередь фирма, действующая в условиях жесткой конкуренции, вынуждена принимать шок на себя и таким образом может быть вытеснена с рынка.

2) Отрицательная взаимосвязь между возможностью компании использовать “market power” и несистематической волатильностью. Рыночная власть компании и монополизированность отрасли снижают неопределенность в отношении будущей деятельности фирмы, а следовательно, и ее будущих доходов. Т.е. для инвесторов должно быть относительно легче спрогнозировать рентабельности компаний, занимающих доминирующее положение на рынке. И наоборот, для компаний, работающих в конкурентных, быстро меняющихся отраслях. прогнозировать будущие денежные потоки и рентабельности труднее.

Если конкуренция повышает неопределенность относительно средней прибыльности, следовательно, она будет увеличивать несистематический риск. Этот канал влияния отличается от канала " естественного хеджа" тем, что, что в данном случае конкуренция влияет на волатильность цены акции напрямую, а не через волатильность прибыли.

Для моделирования авторы в качестве зависимой переменной приводят логарифм от несистематической волатильности (ввиду наблюдения асимметрии в данных). Расчет несистематической волатильности производился следующим образом: для каждой акции в каждый месяц была построена модель временного ряда, отражающая влияние ежемесячных доходностей (в течение 36 месяцев) на дополнительную доходность рынка. Сумма квадратов остатков полученных моделей и выражает несистематический риск.

В качестве объясняющих переменных в модель вошли: размер компании, объемы торгов, волатильность прибыли, возраст компании доходность активов, платежеспособность и т.д. Однако наиболее интересным объясняющим индикатором является относительная сила компании - market power - excess price-cost margin (EPCM).

Относительная сила компании рассчитывается как разность между profit margin (PCM) фирмы и средней PCM по отрасли, где PCM= operating profit/ revenue.

Рассмотрим результаты модели (рис. 1)

Рисунок 1. Результаты регрессии

Отрицательный знак при объясняющей переменной ECPM, говорит о том, что чем выше рыночная власть компании, тем ниже волатильность, что не отвергает первую гипотезу авторов. Отрицательный знак при индексе Херфиндаля-Хиршмана, говорит о том, что чем более конкурентна отрасль компании, тем больше несистематическая волатильность в отрасли.

Таким образом, в рамках своего исследования авторы доказали, что выдвинутые гипотезы относительно влияния уровня монополизации отрасли на несистематический риск не отвергаются, т.е. в конкурентных отраслях выше уровень несистематической волатильности.

Стоит отметить, что существует мнение, согласно которому, менеджмент компании монополиста стремится избежать резких перепадов курсов акций, т.к. в случае резкого роста курса акций неизбежно последует падение или корректировка и эффект от такого падения на компанию будет менее желанен, чем стремительный рост цены акции. After all, “the best of all monopoly profits is a quiet life” (Hicks, 1935) [12]. Выводы данной статьи не противоречат вышеизложенному мнению.

1.2 Исследование взаимосвязи концентрации отрасли и доходности акций

Исследование K.Hou и D.Robinson[13] также посвящено вопросу изучения специфики влияния структуры рынка на доходность акций компании. Авторы предполагают наличие двух каналов, через которые отраслевая концентрация потенциально может повлиять на доходность акций:

Инновационное разрушение (creative destruction) в соответствии с концепцией Шумпетера [13]. Суть идеи инновационного разрушения заключается в том, что инновация происходит в небольших фирмах на периферии устоявшихся отраслей, и что эти небольшие фирмы в конечном счете, могут опрокинуть существующий статус-кво и запустить процесс новой технологической парадигмы. Такая точка зрения получила поддержку в работе Knott and Posen [13], которая говорит о том, что степень инновации возрастает с увеличением степени конкуренции в отрасли.

Если теория инновационного разрушения может объяснить связь между структурой рынка и степенью инновационности деятельности, то это может говорить о том, что более в концентрированных отраслях будут более низкие средние доходности, при прочих равных условиях, так как фирмы в более концентрированных отраслях предпринимают меньше инновационной деятельности.

Барьеры для входа на рынок. Существует ряд отраслей, в которых естественные барьеры в виде высоких капитальных затрат ограничивают конкурентную структуру. Поскольку вход в такие отрасли ограничен, количество возможных действующих фирм будет относительно невелико, что увеличивает стабильность каждой отдельно взятой фирмы. В результате, фирмы в подобных отраслях будут получать экономическую выгоду выше нормы и иметь более низкий риск дефолта, что в свою очередь говорит об отсутствии дополнительной платы за риск. Следовательно, доходность акций компаний в конкурентных отраслях должна быть выше, так как включает описанный выше риск.

В рамках данного исследования авторы рассматривают порядка 600 отраслей на временном интервале с 1963 по 2001 год. Все фирмы и отрасли в зависимости от показателя Херфиндаля-Хиршмана распределяются на 5 квантилей: первый квантиль соответствует фирмам и отраслям с минимальными показателями концентрации HHI, пятый квантиль - с максимальными показателями концентрации. Для каждого квантиля посчитана средняя курсовая доходность акции (рис. 2).

Рисунок 2

Первая строка в левой панели представляет собой среднюю месячную доходность в пределах каждого квантиля. Соответственно, в первом квантиле в среднем за месяц курсовая доходность акций фирм составила 1,52%. Этот показатель снижается до 1,26% в месяц для фирм, которые находятся в наиболее концентрированном квантиле. Спрэд между квантилем 1 и квантилем 5 составляет 0.26% и статистически значим (t-статистика = 2.14), что говорит о том что фирмы, оперирующие в концентрированных отраслях, имеют меньшую среднюю курсовую доходность

Строка Adjusted returns добавлена для того, чтобы учесть, что доходность внутри отрасли может быть обусловлена спецификой самой отрасли, а, следовательно, сравнение разных отраслей может быть не корректным. По этой причине произведен расчет скорректированной доходности, которая представляет собой среднюю ежемесячную доходность за вычетом доходности индекса отрасли, таким образом формирует избыточную доходность каждого квантиля. Разность между первым и пятым квантилем отрицательна, что не противоречит предположению о том, что в конкурентных отраслях средняя доходность акции выше. Взаимосвязь между концентрацией отрасли и средней доходности акции, которую демонстрирует описательная статистика, была проверена с помощью регрессионной модели:

Avg monthly stock returns = H(Sales) + ln(Size) + ln(B/M) + Momentum + Beta + Leverage

где: H(Sales) - индекс Херфиндаля-Хиршмана;

Ln(size) - натуральный логарифм от совокупных активов;

Ln(B/M) - натуральный логарифм отношения балансовой стоимости компании к ее рыночной стоимости;

Momentum - индикатор, рассчитываемый как разность между текущей ценой и ценой в момент времени t-n;

Beta - мера рыночного риска, выражающая волатильность доходности ценной бумаги по отношению к доходности среднерыночного портфеля;

Leverage - финансовый рычаг, отношение совокупного долга к совокупным активам.

В период с 1963 по 2001 год за каждый месяц была построена кросс-секционная модель (приведена выше), после чего коэффициенты были усреднены, результаты приведены на рис. 3:

Рисунок 3

Из результатов регрессии видно, что коэффициент при показателе H(sales) отрицательный, что говорит об отрицательной взаимосвязи концентрации и доходности.

Результаты на уровне фирм приведены на рис. 4.

Рисунок 4

Результаты на уровне фирм также не противоречат гипотезе и подтверждают ранее выявленную отрицательную взаимосвязь между доходностью и концентрацией в отрасли.

Коэффициенты при остальных переменных показывают положительную взаимосвязь между средней доходностью и показателем скорости изменения (Momentum). Взаимосвязь с финансовым рычагом, рыночным риском (beta) и размером фирмы отрицательна.

Кроме того, в приведенной статье проверяется гипотеза о том, что фирма-монополист менее подвержена шокам, чем фирма в конкурентной отрасли. Для этого была построена модель Fama and French (2000) видоизмененная - как в работе Vuolteenaho (2002) вида:

где: E/A - Earnings /total assets, отношение выручки к совокупным активам;

V/A - market value / book value, отношение рыночной стоимости компании к балансовой стоимости компании;

DD - дамми-переменная, принимающая значение 1 для компаний, не выплачивающих дивиденды;

D/B - отношение суммы к дивидендов к балансовой стоимости капитала.

В своей работе авторы высказывают предположение, что ошибками этой модели является необъясненный доход, то есть доход, связанный с шоками. Таким образом, переменная UP_t - необъясненный доход в период t, UP_t-1 - необъясненный доход, полученный путем прогноза в период t-1 на период t. Модель построена на годовых данных в период с 1963 года по 2001.

Результаты модели приведены на рис.5

Рисунок 5

Наиболее интересными являются результаты, полученные на уровне компаний (Firm-level). Можно отметить, что величина необъясненного дохода у пятого квантиля выше чем у первого квантиля. Данный факт говорит о том, что фирмы в пятом квантиле переживают внешние шоки лучше, чем фирмы первого квантиля. Аналогичная взаимосвязь прослеживается и на уровне отраслей, что позволяет сказать, что фирмы в концентрированных отраслях могут эффективнее воспользоваться шоками, чем компании из конкурентных отраслей.

Таким образом, авторы показывают, что фирмы в конкурентных отраслях демонстрируют более высокий средний курсовой доход своих акций, при этом они больше подвержены шокам.

1.3 Исследование взаимосвязи структуры отрасли и инновационной деятельности

Шумпетер [13] определил инновацию как критическую характеристику экономических изменений. Он утверждал, что экономические изменения вызваны инновационной деятельностью, предпринимательской деятельностью и рыночной властью (market power). Он утверждает, что технологические инновации часто создают временные монополии, позволяя компаниям получать сверхприбыли до тех пор, пока они не будут сведены на нет возникшей конкуренцией, привлеченной высокой рентабельностью. Тем не менее утверждается, что серьезные инновации способны осуществлять только по-настоящему крупные компании - монополисты.

В рамках тезисов, высказанных Шумпетером, предлагается рассмотреть работу [14]. Данная работа изучает взаимосвязь между структурой рынка и интенсивностью научно-исследовательской деятельности. Научно-исследовательская деятельность компаний является еще одной мерой риска, наряду с барьерами для входа, несистематической волатильностью, барьерами для входа в отрасль и другими характеристиками, представленными ранее. Наличие подобной взаимосвязи упомянуто и в ранее приведенных статьях, однако в этой работе дается наиболее полное методологическое обоснование.

Теоретическая база работы основана на предположении, что инвестиции и исследования являются одним из наиболее важных направлений деятельности компании в достижении долгосрочных целей. Значительная часть фирм, торгующихся на американском фондовом рынке, агрессивно инвестирует в R&D, фирмы по сути выступают в гонке за инновации. Специфика такова, что когда одна фирма успешно завершает R&D проект, то другие фирмы часто вынуждены остановить проект. Остановка проекта означает отказ от его дивидендов, что уменьшает стоимость фирмы. Замечена взаимосвязь между интенсивностью R&D и конкурентной средой фирмы, иными словами чем больше соперничество на рынке, тем больше его участники инвестируют в R&D, вынужденные бороться за первенство. Гипотезы, которые проверяет автор в своей работе:

1) Положительная взаимосвязь между R&D и доходностью сильнее выражена в конкурентной среде;

2) Положительная взаимосвязь между структурой рынка и доходностью сильнее выражена у фирм с более высокими R&D.

Таким образом, по результатам работы выявлено, что сочетание высоких затрат на R&D и конкурентной среды имеет наибольшее влияние на доходность акций.

1.4 Специфика российских монополий

Стоит отметить, что российские монополисты имеют свою специфику. Первое отличие состоит в том, что капитале многих крупнейших монополистов в России есть существенное государственное участие. Эффект такого участия заключается в том, что на такую компанию перестают влиять законы рынка. Ввиду большой социальной нагрузки, существенного государственного участия, влияния на экономику страны, монополист в полной мере осознает свою неприкосновенность и предельно низкую вероятность дефолта, ввиду возможных катастрофических последствий на экономику страны в случае его наступления. В таком случае компания в меньшей степени беспокоится об устойчивости и ликвидности и меньше подвержена влиянию рынка.

Таким образом, в данной главе были рассмотрены основные подходы к исследованию и объяснению взаимосвязи между степенью концентрации отраслей и доходностями акций компаний, оперирующими в них. Полученные результаты подтверждают, что с уменьшением степени концентрации отрасли увеличивается несистематический риск, а, следовательно, ожидаемая доходность акций. Кроме того, в проведенных научных исследованиях с использованием регрессионного анализа выявлены отрицательные взаимосвязи между индексом концентрации отрасли Херфиндаля-Хиршмана и курсовыми доходностями акций. Эти взаимосвязи могут быть объянены несколькими предположениями:

· Компании-монополисты обладают большой рыночной властью и в меньшей степени подвергнуты рыночным шокам;

· Инвесторы больше уверены в стабильности компаний-монополистов, в связи с этим премия за риск значительно ниже, чем в случае конкуренции в отрасли;

· Инновационное развитие конкурентов с целью борьбы за рынок приводит к возрастанию риска, а, следовательно, к повышению волатильности и к ожидаемому повышению курсовой доходности.

· Высокие барьеры для входа в монополизированную отрасль защищают ее участников от воздействия рынка, а следовательно повышают стабильность и снижают курсовую доходность акций компании.

рыночный доходность акция монополия

2. Моделирование зависимости курсовой доходности акций от степени концентрации отрасли