Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ

ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет экономических наук

Образовательная программа «Стратегическое управление финансами фирмы»

МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ

Влияние человеческого капитала, как компонента интеллектуального капитала, на затраты

на собственный капитал

Выполнил студент группы МСФ141

Козлова Александра Борисовна

Научный руководитель доцент,

Дранев Юрий Яковлевич

Рецензент доцент, к.э.н.

Быкова Анна Андреевна

Москва 2016



Оглавление

• Введение
• Глава 1. Обзор исследований о ценообразований активов
• 1.1 Обзор существующих моделей ценообразования активов
• 1.2 Анализ многофакторной модели ценообразования активов Фамы и Френча
• 1.3 Анализ влияния фактора человеческого капитала на затраты на собственный капитал
• Глава 2. Методология эмпирического исследования
• 2.1 Методологические подходы к моделированию фактора человеческого капитала
• 2.2 Обзор трехфакторной модели Фамы и Френча и ее адаптация для исследования
• 2.3 Описание выборки исследования
• Глава 3. Описание результатов исследования
• 3.1 Результаты портфельного анализа
• 3.2 Результаты регрессионного анализа
• 3.3 Обобщение и интерпретация полученных результатов
• Заключение
• Список использованной литературы
• Приложение 1. Описательные статистики доходностей портфелей
• Приложение 2. Динамика доходностей портфелей
• Приложение 3. Динамика факторов, демонстрирующий премию за размер, рост и человеческий капитал
• Приложение 4. Корреляционный анализ факторов, демонстрирующий премию за размер, рост и человеческий капитал
• Приложение 5. Средние коэффициенты регрессии, полученные при проведении первого шага процедуры Fama, MacBeth
• Приложение 6. Обобщение результатов проведенного портфельного и регрессионного анализа по выявлению влияния фактора размера и роста
• Приложение 7. Используемый код для проведения регрессионного анализа (для программы R-studio)


Введение

человеческий капитал портфельный регрессионный

Изучение драйверов влияющих на динамику экономики, компаний и поведение инвесторов важно не только с точки зрения фондового рынка, но и со стороны реального сектора экономики. Опыт прошедших кризисов показал, что обвал на фондовом рынке приводит к падению реального производства, росту безработицы и росту недоверия инвесторов к рынку, что усиливает кризис еще сильнее. Таким образом, чем больше субъекты экономических отношений будут знать об фундаментальных драйверах рынка, тем меньше отклонений от рационального поведения будет присутствовать на рынке, не допуская тем самым беспричинный спад или усиление уже существующего кризиса.

Затраты на собственный капитал отражают требуемую доходность определенного актива для инвестора, учитывая риск присущий данному активу. Данный показатель отражает как рыночный риск, так и риск специфический для выбранной компании. Расчет требуемой доходности активов занимает центральное место в корпоративных финансах и является одной из самых спорных тем в данной области. Кроме того, неугасающий интерес к данной теме со стороны ученых, в том числе и Нобелевских лауреатов, демонстрирует актуальность изучения затрат на собственный капитал.

На сегодняшний день самой распространенной моделью ценообразования активов является the Capital Asset Pricing Model (далее CAPM), связывающая систематический риск актива, выраженный в бета-коэффициенте, с ожидаемой доходностью этого актива. Данная модель считается классической моделью и включена во все учебники о корпоративных финансах и оценке стоимости компании, а также является самой распространенной на практике.

С практической точки зрения, наибольшие трудности вызывает оценка стоимости собственного капитала неторгуемых компаний, которые, как правило, оцениваются с помощью DCF модели. В результате отсутствия торгов акциями компании, требуемая доходность рассчитывается исходя из показателей компаний - аналогов, которые, как правило, гораздо больше и находятся на другой стадии жизненного цикла по сравнению с оцениваемой компанией. Кроме того, для случая развивающихся стран зачастую невозможно подобрать аналог из страны со схожем уровнем развития. В рамках практической деятельности профессиональные оценщики стали добавлять премию за размер к классической модели. Очевидно, что премия за размер не единственный ценообразующий фактор. Ученые помимо премии за размер, изучают влияние множества других ценообразующих факторов, однако на практике другие факторы используются редко ввиду противоречивости проведенных эмпирических исследований. Следовательно, проблема исследование других ценообразующих факторов является актуальной с практической точки зрения.

Для учета специфических рисков, присущих определенному активу, имеет смысл исследовать влияние фундаментальных характеристик компании - реальных показателей, которые могут характеризовать её финансовое положение и перспективы развития. В данной работе будет исследована премия за размер, рост, а также премия за человеческий капитал, характеризующая как доходности компаний различается в зависимости от уровня человеческого капитала.

Цель данной работы: выявить влияние человеческого капитала на затраты на собственный капитал на развивающихся рынках Индии, Южной Африки и России.

В связи с поставленной целью можно выделить несколько задач:

- Изучить теоретические модели ценообразования активов

- Проанализировать эмпирические результаты исследований, учитывающие влияние человеческого капитала, на развитых и развивающихся рынках

- Разработать модель для анализа влияния человеческого капитал на затраты на собственный капитал на базе модели Фамы и Френча

- Сформировать выборку по компаниям нефинансового сектора в Индии, ЮАР и России

- Исследовать влияние эффекта размера, роста и человеческого капитала на доходность акций с помощью портфельного подхода

- Провести эмпирическое тестирование для выявления премии за размер, рост и человеческий капитал

Объект исследования - индийские, южноафриканские и российские компании. Предмет исследования - фундаментальные характеристики компаний и требуемая доходность по активам.

Цели и задачи работы определили ее структуру:

1. Введение обосновывает актуальность темы, обозначает цели и задачи исследования, представляет практическую ценность проделанной работы, а также описывает структуру работы.

2. Первая глава посвящена теоретическому аспекту ценообразования активов. Рассматриваются существующие модели ценообразования, анализируются их преимущества и недостатки. Описываются основные результаты, полученные предыдущими исследователями. На основе анализа имеющийся литературы по влиянию человеческого капитала выдвигаются гипотезы.

3. Во второй главе описывается методология предстоящего исследования. Рассматриваются два подхода к моделированию фактора человеческого капитала, приводится обзор трехфакторной модели Фамы и Френча, а также адаптация методологии для данного исследования. В последней части данной главы описывается выборка.

4. Третья глава представляет собой практическую часть работы. Она содержит подробный анализ результатов портфельного и регрессионного анализа, их обобщение и интерпретацию.

5. В заключении приведены основные результаты, а также перспективы дальнейшего исследования.



Глава 1. Обзор исследований о ценообразований активов

В данной главе будет проанализирована существующая литература по ценообразованию активов. В первой части кратко описаны основные модели расчета затрат на капитал. Во второй части приведены эмпирические результаты исследований многофакторных моделей ценообразования активов. В третьей части рассмотрен человеческий капитал, как компонент интеллектуального капитала, а также подробно проанализирована взаимосвязь человеческого капитала и затрат на собственный капитал. В последней части представлены гипотезы текущего исследования, выдвинутые на основании проанализированной литературы.

1.1 Обзор существующих моделей ценообразования активов

Классическая модель ценообразования активов (Sharpe, 1964; Lintner, 1965; Black, 1972) соотносит ожидаемую требуемую доходность акций с доходностью рыночного портфеля, делая поправку на риск, с которым связаны вложения в ценные бумаги компании. Эта модель получила название Capital Asset Pricing Model или сокращенно - CAPM. Поскольку в рамках данного метода доходность акций компании нужно соотносить с рыночной доходностью, которая в реальной жизни не наблюдаема, в качестве рыночного портфеля используют ценовой, взвешенный по рыночной капитализации композитный фондовый индекс, включающий определенное количество акций компаний (к примеру, для основного индекса США - 500, а для основного индекса России - 50). Данная модель весьма удобна с теоретической точки зрения, поскольку утверждает, что единственно значимым ценообразующим фактором является доходность рыночного индекса, предполагая, что значимость других ценообразующих факторов на рынке не так существенна. Кроме того, эффективность рынков является базовой предпосылкой CAPM, которая не выполняется на развивающихся рынках капитала. Указанные предпосылки не реалистичны с точки зрения современной экономики и поведения инвесторов и ожидаемо, что при тестировании классической модели на развитых и развивающихся рынках, она получила слабое эмпирическое подтверждение. К примеру Cochrane (1996) утверждает, что классические модели для некоторых рынков могут вполне успешно описывать изменения ожидаемых доходностей, однако не могут объяснить данные изменения. Бухвалов, Окулов (2006) исследовав классическую модель ценообразования активов на российском рынке заключили, что модель не может надежно объяснить изменения в доходностях акций российских компаний.

Это не значит, что мы не должны исследовать доходность рыночного портфеля, несомненно, изменения доходностей акций взаимосвязаны с изменениями доходности рыночного индекса. Важно понимать, что данная взаимосвязь не совершенна и надо исследовать другие модели и ценообразующие факторы, которые отражают индивидуальные характеристики компании и рынка, в которой она оперирует.

Реакцией на слабую эмпирическую поддержку классической модели стало появление множества альтернативных моделей, которые условно можно разделить на 2 группы: основанные на CAPM и иные.

Среди моделей основанных на CAPM как правило выделяют следующие:

1. Глобальная CAPM. Применима компаний с для развитых рынков и высоким уровнем интеграции с глобальным рынком. В качестве рыночного индекса используется глобальный индекс (как правило, индекс фондового рынка США), а в качестве безрисковой ставки - глобальная безрисковая ставка.

2. Локальная CAPM. Применима для компаний с рынков слабо интегрированных в глобальный. В качестве рыночного индекса используется локальный индекс, в качестве безрисковой ставки - локальная безрисковая ставка или глобальная безрисковая ставка плюс премия за страновой риск. На практике авторы считают, что данная модель имеет несколько существенных недостатков:

- данная модель ведет к двойному учету риска страны (Godfrey S., Espinosa, R., 1996);

- компонент макроэкономического риска есть в рыночном индексе (Erb., 1995);

- вследствие низкой надежности государственных долговых бумаг, на развитых рынках не всегда существует безрисковая ставка (Дранев и др., 2012);

- показатель странового риска является грубой аппроксимации или может полностью ввели в заблуждение (Sabal, 2004);

- кроме того, поиск подходящих компаний - аналогов, низкая ликвидность и короткая история торгов приводит к трудностям при расчете беты (Von Jenner, 2008).

Данная модель получила наиболее широкую поддержку на практике при оценке затрат на собственный капитал, ввиду достаточной простоты применения и минимизации количества спорных предпосылок.

3. Скорректированная локальная CAPM. Для преодоления проблем локальной модели Пирейро (Pereiro, 2001) предложил модель, которая исключает двойной учет риска путем домножения бета-коэффициента на единицу минус коэффициент детерминации регрессионного уравнения между страновым риском и доходностью локального рыночного индекса.

4. Гибридная CAPM. Была разработана Пирейро (Pereiro, 2001) для решения проблемы расчета долгосрочных рыночных премий. Модель включает в себя коэффициент детерминации регрессионного уравнения между страновым риском и доходностью локального рыночного индекса и модифицирует глобальную премию в локальную при помощи бета коэффициента, отражающего чувствительность доходности акций на локальном рынке к доходностям на глобальном. Одной из модификаций является модель Годфри-Эспинозы (Godfrey S., Espinosa, R., 1996), в которой коэффициент детерминации равен 0,6. Модель предполагает устойчивость связи между глобальным и локальным рынком, что не всегда выполняется для отдельных рынков.

Разработанные модели решают только часть проблем локальной CAPM и по прежнему, не могут точно отразить требуемую доходность на развивающихся рынках. Кроме того беты коэффициенты на развивающихся рынков неустойчивы во времени (Harvey, 1995; Estrada, 2000), что подтолкнуло исследователей разрабатывать иные модели. Среди моделей не основанных на CAPM выделяют:

1. Односторонняя CAPM. Модель учитывающая реакцию инвесторов только при отрицательной доходности активов. По мнению автора (Estrada, 2007) данная модель более точно отражает восприятие риска инвесторами.

2. Модель Erb- Harvey-Viskanta (1995). Модель учитывающая кредитный рейтинг страны вместо рыночного индекса в классической CAPM.

3. Многофакторная модель. Модель, в которой доходность акций компании линейно связана с набором некоторых факторов (Ross, 1976). Наиболее популярной модификацией этой модели стала трехфакторная модель Фамы и Френча (Fama, French, 1992), в которой исследуется факторы рынка, размера и роста. Данная модель получила широкую популярность ввиду достаточно высокого процента вариации доходностей, которые она способна объяснить.

В соответствии с целью данной работы далее будет подробно рассмотрена трехфакторная модель Фамы и Френча и результаты ее эмпирического тестирования.

1.2 Анализ многофакторной модели ценообразования активов Фамы и Френча

Наравне с классической моделью активному эмпирическому исследованию подверглась трехфакторная модель Фамы и Френча (Fama, French, 1992). Авторы исследовали ценообразование активов в четырех регионах: Северная Америка, Европа, Япония и Азиатско-Тихоокеанский регион. Авторы выявили, что компании малой рыночной капитализации, рассчитанной как произведение цены акции на количество акций в обращении, имеют более высокие средние доходности по сравнению с компаниями большей рыночной капитализации. Растущие компаний, у которых более низкое отношение балансовой стоимости капитала к рыночной, имеют более низкие средние доходности относительно зрелых компаний, имеющих более высокое отношение балансовой стоимости капитала к рыночной. Указанные выводы согласуются с отношением риск-доходность. Более высокие риски вложений в ценные бумаги должны сопровождаться более высокой доходностью данных ценных бумаг. Как правило, маленькие компании воспринимаются инвесторами, как более рискованные, следовательно, их доходность должна быть выше. Zhang (2005), опираясь на гипотезу рациональных ожиданий и конкурентном равновесии, приходит в выводу о том, что имеющие высокий показатель отношения балансовой стоимости к рыночной, несут в себе дополнительные риски для инвесторов, особенно в период экономических спадов. В связи с этим у такого рода компаний затраты на собственный капитал выше.

Множество авторов подтвердили результаты полученные Фамой и Френчем. К примеру, Гомес, Коган и Чжан (Gomes, Kogan, Zhang, 2003), включив в свой анализ характеристики общего равновесия, получили аналогичные результаты. Однако, модель по прежнему не могла полностью объяснить динамику ожидаемых доходностей на рынках. Некоторые авторы (Kim, Burnie, 2002) исследовали влияние факторов размера и роста на компании в зависимости от бизнес цикла. В результате анализа, авторы выявили, что в период экономического подъема маленькие компании имеют более высокую доходность, то есть присутствует эффект размера описанный ранее Фамой и Френчем и другими авторами. Однако, во время спада деловой активности взаимосвязь между затратами на собственный капитал и фактором размера отсутствует.

Исследование трехфакторной модели на российском рынке проводилось ранее Пироговым и Молодовой (Пирогов, Молодова, 2011) на выборке из 67 компаний за период с января 2005 года по сентябрь 2009 г. По результатам анализа получены неоднородные результаты. Предсказательная сила модели для отдельных компаний варьируется и объясняет от 7% до 82% доходности, в то время как чувствительность к премиям зависти от размера и коэффициента B/М. Тестирование модели показало ее адекватность, что свидетельствует о возможности ее применения на российском рынке. Однако, исследуемые премии оказались незначимы в ходе эмпирического исследования ввиду большой вариации данных и короткого периода исследования.

Среди новейших исследований выявляющих премии за рост и размер на развитых и развивающихся рынках, можно выделить работу Lobe, Walkshдusl (2014). В своей работе авторы изучают классической трехфакторной модели Фамы и Френча за пределами рынка США. В выборку исследования включены 25 развитых и 15 развивающихся стран, среди которых Индия, Россия и Южная Африка.

Полученные в ходе исследования, средние месячные премии за рыночный фактор и факторы размера и роста на развитых и развивающихся странах представлены в таблице ниже.

Таблица 1. Месячные рыночные премии и премии размер и рост на развитых и развивающихся рынках, в процентах

	Рыночная премия	Премия за размер	Премия за рост
Развитые страны	0,63	0,03	0,56
Развивающиеся страны	0,41	0,05	1,10

Как видно из таблицы, знак премий одинаков для развитых и развивающихся рынков. Однако, премия за размер и рост больше в развивающихся странах, а рыночная премия меньше. Неоднородность результатов по странам, а также сравнительно маленький премии за размер по сравнению с остальными премиями подтверждают актуальность исследования премии за размер и рост на развивающихся рынках.

Поскольку предложенная модель не может полностью объяснить динамику ожидаемых доходностей, авторы продолжают исследования ценообразования активов на развитых и развивающихся рынках, включая разные ценнобразующие факторы в дополнение к премии за размер и за рост:

- инвестиции

- прибыльность

- финансовый рычаг

- предыдущая доходность

- ликвидность

- моментум

- интеллектуальный капитал

- макроэкономические факторы

- корпоративное управление

- прочие.

Добавление ценообразующих факторов приближает модель к реальности, однако усиливается риск роста корреляции между факторами. Кроме того, создатели трехфакторной модели утверждают, что четыре переменные это максимальное количество факторов, которые можно контролировать. При добавлении уже пятого фактора, возникает высокая корреляция между переменными в результате слабой диверсификации некоторых портфелей, используемых для конструирования факторов.

При исследовании ценообразования активов в рамках многофакторных моделей авторы используют схожие методы эмпирического анализа. Одним из методов анализа является анализ средних величин, который заключается в формировании портфелей на основании распределения компаний по исследуемым переменным после чего сравниваются характеристики построенных портфелей. Такой подход позволяет выявить наличие и значимость определенного ценообразуещего фактора и его связь другими факторами. Часть эмпирических исследований строится только на портфельном анализе, в остальных случаях авторы используют построенные портфели для дальнейшего регрессионного анализа. Наиболее часто регрессионное исследование проводится на базе процедуры Fama-MacBeth (Fama, MacBeth, 1973), которая помогает выявить характер влияния факторов на затраты на собственный капитал и оценить размер премий за ценообразующий фактор. Проведение процедуры Fama-MacBeth подразумевает наличие предшествующего портфельного анализа, поскольку интерпретировать экономическую значимость факторов только по средним наклонам регрессии зачастую проблематично (Fama, French, 2006). Методология портфельного и регрессионного анализа более подробно описаны во второй главе данной работы.

1.3 Анализ влияния фактора человеческого капитала на затраты на собственный капитал

Человеческий капитал, как компонента интеллектуального капитала

В эпоху новой экономики, когда информация, знания и инновации оказывают все большее влияние на доходность бизнеса, стало ясно, что материальные активы уступают на задний план, а конкурентные преимущества создают неосязаемые активы или так называемый интеллектуальный капитал (ИК). Считается, что интеллектуальный капитал является значимым с точки зрения создания конкурентного преимущества (Bayburina, Golovko, 2009). В определении некоторых авторов интеллектуальный капитал приводится как драйвер стоимости компании.

ИК включает ценные для компании активы, такие как знания работников, внедренные информационные технологии, приверженность бренду покупателей, налаженные связи с поставщиками и т.д. Традиционно выделяется три основных компонента ИК: человеческий, клиентский и структурный капитал (Brennan, Connell, 2000; Petty, Cauganesan, 2005).

Рисунок 1. Компоненты интеллектуального капитала

Многие авторы подтверждают влияние ИК на создание стоимости компании, однако отмечают проблемы с количественной оценкой вклада ИК в стоимость компании и методологические проблемы оценки ИК (Ивашковская, 2007). На значимость влияния интеллектуального капитала компании также указывают исследования, касающиеся раскрытия информации об ИК в отчетности компаний. Среди основных мотивов раскрытия выделяют сокращение асимметрии информации между менеджерами и стейкхолдерами и подача сигнала о преимуществах компании перед конкурентами.

Стоит отметить, что влияние ИК на стоимость компании и, соответственно, ее доходность может отказаться различным в зависимости от экономической конъектуры исследуемых стран. На примере анализа европейских компаний в 2008-2009 годы, авторы (Shakina, Barajas, 2015) выявили, что консервативная стратегия в отношении интеллектуальных ресурсов привела к меньшему падению в период турбулентности, что авторы связывают с возрастающей степенью неприятия риска инвесторами, поскольку они находятся в состоянии сильных финансовых ограничений. При этом, ранее ученые выявляли, что использование уникальных активов, таких как интеллектуальный капитал, увеличивает вероятность компании превзойти контурентов в сложной экономической ситуации. Таким образом, наличие большого количества крисизов за исследуемый период может оказать влияние на степень и направление зависимости влияния интеллектуального капитала на доходность акций.

В текущей структуре интеллектуального капитала наибольшее внимание уделяют человеческому капиталу. Человеческий капитал в определенном смысле воспринимается как талант работника (Cater, 2009). Этот капитал не может стать собственностью компании. Компания теряет человеческий капитал, когда работник уходит из фирмы. Человеческий капитал состоит из знаний, опыта, компетенций, навыков, креативности, лидерских качеств, лояльности, способности работать в команде и других ценностных характеристик работников.

Человеческий капитал не наблюдаем, однако, условно он может быть отражен в заработной плате работникам. Чем более высоко-квалифицированный персонал компания привлекает, тем более высокую заработную плату она выплачивает. Следуя аналогичной логике, тем роста трудового дохода в подобных компаниях будет выше, поскольку компании нужно удерживать и привлекать образованный персонал, так как он является ключевым драйвером создания стоимости компании.

Влияние человеческого капитала на затраты на собственный капитал

Впервые в литературе исследовал влияние человеческого капитала на затраты на собственный капитал Дэвид Майерс в 1972 и 1973 годах (Mayers, 1972, 1973). Автор расширил классическую модель Шарпа, Литнера и Блека (Sharpe, 1964; Lintner, 1965; Black, 1972), включив туда человеческий капитал как нерыночный актив. Согласно его модели, ожидаемая доходность человеческого капитала линейно и положительно связана с доходностью рыночного актива и доходностью человеческого капитала.

Фама и Шверт (Fama, Schwert, 1976) протестировали предложенную модель на акциях рынка США на периоде 1953-1972 гг. Авторы тестировали модель на месячных данных, как было предложно Майерсом, и на годовых данных, поскольку по мнению авторов, использование сглаженных на сезонность месячных доходов может привести к сглаживанию эффекта роста дохода. Кроме того, использование годовых данных позволило авторам расширить период исследования с 1929 года. Однако, как на месячных данных, так и на годовых, авторы выявили незначимость разницы между более сложной моделью с человеческим капиталом и более простой классической моделью.

С другой стороны, Шиллер (Shiller, 1995) и Кэмпбел (Сampbell, 1996) выявили взаимосвязь между человеческим капиталом и затратами на собственный капитал. Шиллер (Shiller, 1995) в своей работе указал на то, что в стабильные времена, когда экономические условия изменяются несущественно, изменения цены акций могут быть связаны только со спекулятивными тенденциями. С другой стороны, когда новая информация о трудовом доходе может оказать существенное влияние на долгосрочное развитие компании и экономики, человеческий капитал окажет влияние на рынок. Кэмпбел (Сampbell, 1996) на основании анализа акций компаний США после войны заключил, что главным фактором, который определяет ожидаемую доходность акций компаний, является рыночный фактор. Однако только рыночный фактор переоценивает риск рынка и, соответственно, недооценивает коэффициент неприятия риска. При добавлении фактора человеческого капитала, коэффициент неприятия риска существенно увеличивается. Таким образом, автор заключает, что темп роста трудового дохода является ценообразующим фактором.

В своей работе Jagannathan (Jagannathan, Wang, 1996) обращают внимание на ключевую предпосылку классической CAPM, которая предполагает, что беты остаются постоянными на всем временном периоде. По мнению многих авторов, помимо игнорирования многих ценообразующих факторов, эта предпосылка также ограничивает применимость классической модели. В своем исследовании авторы построили модель, позволяющую бете и премии за рыночный риск изменяться во времени, а также включающую человеческий капитал. Изучаемая модель называется «conditional CAPM» и по мнению авторов, больше похожа на мультифакторную модель Росса (Ross,1976), чем на классическую CAPM.

В качестве прокси человеческого капитала, авторы используют темп роста агрегированного трудового дохода без лага. Указанный подход не является общепринятым, поскольку авторы обычно используют лаг в один месяц в связи с задержкой публикации данных. По мнению Heaton и Lucas (Heaton, Lucas 2000) использование лага не совсем корректно, поскольку инвесторы наблюдают свой трудовой доход в том же периоде, оказывая незамедлительное влияние на рынок. Кроме того, использование агрегированного трудового дохода игнорирует гетероскедастичность среди индустрий и компаний. На примере рынка США в 1962-1990 годах авторы показали, что разработанная модель объясняет значительную часть вариации доходностей и существенно превосходит по объясняющей силе классическую CAPM. Авторы выявили положительную взаимосвязь между доходностью собственного капитала и доходностью человеческого капитала.

Jagannathan, продолжив свое исследование на рынке Японии (Jagannathan, Kubota, 1998), изучал вопрос премии за человеческий капитал с точки зрения трехфакторной модели Фамы и Френча. Эмпирическое подтверждение эффекта размера и роста вызвало вопрос в литературе - Какой риск остается неучтенным в факторе рыночной доходности, но покрывается факторами размера и коэффициента B/M? Авторы утверждают, что кандидатом для этого является риск, связанный с трудовым доходом, являющимся прокси для человеческого капитала. Ранее в литературе авторами (Carhart, 1995) выдвигалась гипотеза о том, что фактор размера может являться прокси риска трудового дохода, в то время как фактор роста может быть прокси для другого риска.

Традиционно считается, что безработица и цены акций связаны отрицательно, подразумевая, что рост безработицы связан со спадом деловой активности и, соответственно, с падением фондового рынка. В тоже время корреляция зарплат и безработицы также отрицательна. Из этого следует, что рост заработной платы и цены акций коррелированы положительно. Эта логика применима, как для агрегированного фондового рынка, так и для отдельной компании, так как в обоих случаях рост трудового дохода дает положительный сигнал рынку. В ходе портфельного анализа авторы выявили, что большая часть бета-коэффициентов при темпе роста трудового дохода отрицательны для больших компаний, в то время как маленькие фирмы имеют положительные бета-коэффициенты. По предположению авторов, объяснение данного феномена связано с максимальной производительностью в компании. Когда предприятие работает на максимальной мощности, рост спроса может вызвать рост количества часов переработки квалифицированного персонала, что приведет к росту зарплаты работника. В таких условиях, рост зарплаты работника из-за роста сверхурочного времени сигнализирует о непредвиденном ограничении мощности предприятия. Данное обстоятельство является плохой новостью для большинства фирм, поскольку могут потребоваться дополнительные инвестиции в мощности для поддержания стабильного роста. С другой стороны, это хорошие новости для компаний, у которых наблюдается неполная загрузка мощностей. Такие компании имеют возможность в сравнительно короткие сроки оптимизировать процесс работы или привлечь дополнительные ресурсы, что позволит достичь ускорения роста таких компаний.

Тестируя человеческий капитал в рамках регрессионного анализа, авторы получили следующие результаты:

- объясняющая сила модели выросла с 2% для классической CAPM до 75% для модели с человеческим капиталом

- коэффициент при факторе человеческого капитала положительный, как ожидалось в теории

- при добавлении человеческого капитала в модель с факторами рыночной доходности, размера и человеческого капитала фактор размера становится незначимым, означая, что темп роста трудового дохода и эффект размера могут быль прокси для одинакового эффекта

- при добавлении человеческого капитала в модель с факторами рыночной доходности, роста и человеческого капитала значимость фактор роста снижается, однако он остается значимым на 5% уровне, означая, что фактор роста может быть прокси для части эффекта человеческого капитала, а также для некоторого другого эффекта.

Другие исследователи (Polk, 1999; Santos, Veronesi, 2000; Hansson, 2004) связывают эффект человеческого капитала только с эффектом роста. Полк (Polk, 1999) в своей работе заметил, что акции зрелых компаний на рынке США коррелируют положительно с изменениями трудового дохода. По мнению автора премия за рост тесно связана с человеческим капиталом. Santos, Veronesi (Santos, Veronesi, 2000), исследуя акции компании рынка США на протяжении 53 лет, выявили, что трудовой доход объясняет большую часть премии за размер на американском рынке.

Хансен (Hansson, 2004) в своей работе подробно проанализировал как человеческий капитал связан с премией за рост. Автор исходил из общепринятых допущениях о том, что низкий коэффициент В/М это сигнал «хороших времен» в компании, а высокий коэффициент В/М - «плохих» и что трудовые доходы влияют на затраты на капитал. Автор объясняет связь премии за рост и человеческий капитал тем, что требования к заработной плате у работников растут по мере роста рыночной стоимости компании. Фирмы переживающие «хорошие времена» (растущие акции с низким коэффициентом В/М) вынуждены делиться большей долей доходов со своими работниками, в то время как низкие требования к зарплате у работников фирм переживающих «плохие времена» (зрелые акции с высоким коэффициентом В/М) приводят к более высоким чем ожидалось прибылям таких компаний. Соответственно, даже если растущие фирмы демонстрируют более высокие доходы, они падают ниже рыночных ожиданий вследствие более высоких расходов на человеческий капитал. В тоже время, сравнительно низкие расходы на труд в зрелых фирмах приводят к доходам, которые превосходят ожидания рынка, поскольку в зрелых фирмах работники имеют гораздо более слабую переговорную силу о заработной плате по сравнению с растущими фирмами. В частности, безработица относится к разнице в доходностях растущих и зрелых компаниях, так как увеличение риска роста уровня безработицы дисциплинирует темп роста зарплаты в фирмах с низким коэффициентом В/М.

В ходе эмпирического исследования рынка Швеции в 1970-1997 годах автор подтвердил, что растущие фирмы в среднем имеют существенно более высокий темп роста заработной платы по сравнению с зрелыми фирмами, что непосредственно означает использование более квалифицированной рабочей силы растущими компаниями. Кроме этого Хансен (Hansson, 2004) подчеркнул, что темп роста трудового дохода важный фактор в определении доходности акций. Автор заключил, что изменения в оплате труда оказывает негативное влияние на доходность акций компаний наиболее подверженных росту заработной платы (растущие акции), в то время как компании не испытывающие подобного роста заработной платы (зрелые акции) положительно реагируют на подобное изменение.

Следует обратить внимание на то, что автор исследует не агрегированный человеческий капитал, а присущий определенной компании. С этим фактором автор связывает результаты работы, полученной в работе Jagannathan (Jagannathan, Kubota, 1998). В условиях, когда не учитывается дисперсия в росте заработной платы среди компаний, эффект человеческого капитала не вытесняет фактор, связанный с коэффициентом В/М. Данное наблюдение соответствует результатам Rosett (Rosett, 2001) о том, что ожидаемая заработная плата в компании отражает информацию как о рыночном риске, так и о специфичном риске компании в дополнение к стандартным мерам риска таким как финансовый и операционный рычаги.

В исследовании, проведенном Pantzalis (Pantzalis, Park, 2009) на американском рынке за период с 1978 года по 2002 год, авторы использовали альтернативный показатель для измерения влияния человеческого капитала - отношение рыночной капитализации к количеству работников компании. Авторы утверждают, что данный показатель схож с другими ценовыми показателями: price-to-earnings, price-to-sales, price-to-book, с помощью которых выявляется эффект роста. Таким образом, анализируемые показатель покрывает эффект, выявляемой в классической трехфакторной модели с помощью коэффициента B/M. В исследовании компании разделяются по портфели в зависимости от того выше ли они медианного значения по индустрии или ниже, с учетом предположения о том, что компании в одной индустрии используют одинаковые технологии. Авторы выявили, что доходности компаний с низким значением рыночной капитализации к количеству работников систематически превосходят доходности компаний с высоким исследуемым показателям в среднем на 1,34% в месяц. Дополнительные тесты позволяют двумя альтернативными способами интерпретировать показатель рыночной капитализации к количеству работников как меру оценки инвесторами нематериальных активов связанных с человеческим капиталом:

- Показатель рыночной капитализации к количеству работников - мера риска, отражающая сильную зависимость доходности акций от человеческого капитала

- Показатель рыночной капитализации к количеству работников - мера ошибочной оценки активов, отражающая неспособность рынка корректно оценивать реальную стоимость человеческого капитала.

Кроме того, существует теория, что анализ человеческого капитала в зависимости от индустрии может повысить объясняющую силу модели с человеческим капиталом. Исследования, посвященные экономике труда, показывают, что индустрия оказывает существенное влияние на человеческий капитал (Krueger, Summers, 1988, Katz, Summers, 1989, Neal, 1995, Parent, 2000, Weinberg, 2001). Основными факторами этого влияния являются возможность перемещения работников из одной индустрии в другую, риск выведения человеческого труда из производственной цепочки (технологический прогресс), сила профсоюзов в индустрии и другие. Проблему профсоюзов отмечал в своей работе Хансен (Hansson, 2004). Сила профсоюзов, как правило, различается в зависимости от индустрии и оказывает влияние на процесс установки заработной платы. Ввиду того, что количество данных по заработной плате и количеству работников ограничено, провести анализ влияния индустрии не на рынке США становится трудновыполнимой задачей, которая может не принести своих результатов ввиду малого количества наблюдений. Как отмечает Хансен, наличие профсоюзов, а также строгое трудовое законодательство может привести к неточной оценке человеческого капитала, и как следствие, неточной оценке его влияние на ценообразование активов.

Для американского рынка влияние человеческого капитала на затраты на собственный капитал выявил Esther Eiling (Eiling, 2013) на периоде с 1959 г. по 2009 г. Автор исходил из модели всеобщего равновесия, где часть богатства домохозяйств связана с активами, которые не могут быть куплены или проданы (далее - «неторгуемые активы»). Для всех инвесторов человеческий капитал является неторгуемым активом, который составляет существенную часть богатства. Автор разработал модель, в которой влияние человеческого капитала учитывается отдельно для пяти индустрий: производство товаров, промышленность, торговля и дистрибуция, услуги и государственный сектор. В ходе исследования автор выявил следующее:

- При оценке месячных доходностей 25 портфелей отсортированных на основании размера и коэффициента B/M, доходность человеческого капитала оказалась значима для трех из пяти индустрии.

- Разработанная модель имеет коэффициент детерминации - 61%, в то время как в модели с агрегированным человеческим капиталом, доходность его была незначима, а коэффициент детерминации составил 9%.

- При сравнении с альтернативными моделями (классической CAPM и conditional CAPM - Jagannathan, Wang, 1996) разработанная модель имела более высокие коэффициенты детерминации.

- Однако трехфакторная модель Фамы и Френча с дополнительными факторами моментум (Carhart, 1997) и ликвидности (Pґastor and Stambaugh, 2003) превзошли разработанную модель.

Резюмируя вышесказанное, влияние человеческого капитала на затраты на собственный капитал слабо изучено в литературе. Некоторые авторы полностью отрицают значимость влияния человеческого капитала, другие утверждают, что включение человеческого капитала может существенно повысить объясняющую силу модели. Авторы, выявившие значимость человеческого капитала на затраты на собственный капитал, получили разные знаки этого влияния. Кроме того, различаются мнения о том, какой риск несет в себе фактор человеческого капитала. Некоторые авторы считают, что влияние человеческого капитала замещает эффект размера, а другие считают, что эффект роста. Стоит отдельно отметить, что все эмпирические исследования, посвященные человеческому капиталу, проведены на развитых рынках, а на развивающихся подобных исследований нет. Неоднозначность результатов, полученных в исследованиях на развитых рынках, а также отсутствие литературы по теме на развивающихся рынках, подтверждает актуальность и новизну данного исследования.

При исследовании затрат на собственный капитал на развивающихся рынках, стоит иметь в виду несколько особенностей, которые потенциально могут привести к сложноинтерпритируемым результатам.

Доходности на развивающихся рынках имеют отличное от нормального распределение, часто скошенное вправо (Fama, French, 1998; Damodaran, 2008). Кроме того, существует высокая автокорреляция доходностей из-за «медленного учета информации в ценах и непериодичности торгов» (Пирогов, Молодова, 2011). Также на развивающихся рынках не всегда есть безрисковая ставка вследствие низкой надежности государственных облигаций (Дранев и др., 2012). На развивающихся рынках существует проблема доминирования малого числа компании-гигантов, что приводит к смещению оценок при расчете премии за рыночный риск. Использование рыночного индекса в качестве прокси рыночного фактора в таких странах приводит к измерению волатильности акций компании по отношению к ограниченному числу крупных компаний. К примеру, в работе Lobe, Walkshдusl (2014) количество российских компаний в выборке составило 74 при доле в суммарной рыночной капитализации 4,7%. В то же время в выборке находилось 185 компаний ЮАР, чей вес в суммарной рыночной капитализации составил 1,5%. Также авторы отмечают (Nwosu, Orji, Anagwu, 2013), что неразвитость институциональной инфраструктуры развивающихся рынков является причиной информационной асимметрии являющейся нарушением основной предпосылки эффективного рынка. Barry (2002) и Hart (2003) утверждают, что российские компании являются наиболее неоднородными по размеру и коэффициенту В/М.

Специфика развивающихся рынков может вызвать сомнения об адекватности использования линейной модели и, следовательно, адекватности полученных результатов.

Гипотезы исследования

На основании проанализированной литературы по ценообразованию активов и влиянию человеческого капитала были выдвинуты следующие гипотезы, относящихся к результатам данного исследования. Ввиду отсутствия исследований на развивающихся на рынках, все гипотезы основаны на результатах эмпирических исследований на развитых рынках.

Гипотеза 1. Человеческий капитал влияет на затраты на собственный капитал.

Результаты большинства исследований, посвященных изучению человеческого капитала, указывают на то, что человеческий капитал является ценообразующим фактором.

Гипотеза 2. Доходности портфелей с высоким человеческим капиталом превышает доходности портфелей с низким человеческим капиталом.

Инвестируя в человеческий капитал, компания повышает свои текущие и будущие обязательства. Повышение обязательств, связанных с человеческим капиталом существенно повышает риски компании, поскольку компания не может в короткие сроки оптимизировать свои обязательства, так как работники, как правило, защищены трудовым законодательством. Более высокие риски вложений в ценные бумаги должны сопровождаться более высокой доходностью данных ценных бумаг

Гипотеза 3. Факторы, построенные как разница в доходностях компаний с разным размером, коэффициентом ВМ и чувствительностью к человеческому капиталу влияют на затраты на собственный капитал.

В эмпирических исследованиях, посвященных ценообразования активов, было выявлено, что индивидуальные характеристики компаний, такие как размер, рост и человеческий капитал, оказывают влияние на требуемую доходность компании. Построенные факторы фактически иллюстрирую премии за эти характеристики.

Гипотеза 4. Для компаний с низким коэффициентом ВМ рост доходности человеческого капитала оказывает меньшее влияние на изменение требуемой доходности по сравнению с растущими компаниями.

Растущие компании вынуждены делиться большей долей доходов с работникам по сравнению со зрелыми компаниями. При росте доходов растущие компании падают ниже рыночных ожиданий вследствие более высоких расходов на человеческий капитал. Сравнительно низкие расходы на труд в зрелых фирмах приводят к превосходящим ожидания рынка доходам, что приводит к положительной реакции инвесторов.



Глава 2. Методология эмпирического исследования

В данной главе будет представлена методология, используемая в данном исследовании. В первой части описаны два различных подхода к моделированию фактора человеческого капитала в рамках анализа ценообразования активов. Во второй части кратко описана методология, используемая Фамой и Френчем в своих работах, а также ее адаптация для текущего исследования. В третьей части описана выборка.

2.1 Методологические подходы к моделированию фактора человеческого капитала

Для встраивания фактора человеческого капитала в многофакторную модель, предложенную Фамой и Френчем (Fama, French, 1992), необходимо определить сколько каждая компания инвестирует в человеческий капитал. То есть, определить доходность человеческого капитала работников в определенной компании, а затем связать доходность человеческого капитала компании с доходностью ее собственного капитала.

Доходность человеческого капитала сложно определить, ввиду того, что компонент денежного потока наблюдаем (то есть заработная плата сотрудников), однако, ставка дисконтирования не наблюдаема, которая нужна для расчета стоимости всех дисконтированных будущих доходов, что и является стоимостью человеческого капитала. Для расчета доходности человеческого капитала был использован подход, часто применяющийся в литературе (Shiller, 1995; Jagannathan, Wang, 1996; Eiling,2013).

Предположим, что ожидаемая доходность человеческого капитала r это константа и доход на одного работника L_t изменяется в соответствии с процессом авторегрессии первого порядка:



Lt = (1 + g)L_t?1 + е_t,

где, g - это ожидаемый темп роста трудового дохода и е_t имеет среднюю равную нулю и независимо распределена во времени.

Тогда, стоимость человеческого капитала можно записать как:

Исходя из данных допущений, доходность человеческого капитала равна темпу роста трудового дохода. Если человеческий капитал имеет одинаковую ставку дисконтирования и темп роста для всех работников в одной компании, то доходность человеческого капитала в компании может быть посчитана как темп роста трудового дохода в данной компании. Для учета разницы в размерах компании, а, соответственно, и в разнице затрат на оплату труда, следует рассчитывать темп роста трудового дохода в расчете на одного человека.

Таким образом доходность человеческого капитала компании определялась на основании следующей формулы:

где, L_t - это средняя годовая заработная плата компании в расчете на одного работника в периоде t.

Так как большинство фирм публикует данный о количестве работников на конец года, а затраты на персонал это накопленный показатель в течение года, то изменения в количестве работников в течение года потенциально может оказать влияние на расчет средней заработной платы одного сотрудника в компании. Неспособность проследить изменения количества работников в течение года может привести к отрицательной доходности человеческого капитала, то есть снижению расчетной средней заработной платы, что крайне редко происходит в реальности.

Использование показателя прироста средней заработной платы на одного сотрудника имеет существенный недостаток из-за доступности данных по размеру расходов на оплату труда. В рамках исследования влияния человеческого капитала на доходность акций на рынке США Pantzalis и Park (2009) в качестве меры человеческого капитала авторы ввели показатель рыночной капитализации на одного работника к медианной отраслевой рыночной капитализации на одного работника (другими словами - избыточная стоимость человеческого капитала, excess value of human capital - EVHC). Авторы упомянули, что они хотели бы использовать темп роста заработной платы в качестве прокси человеческого капитала, однако даже по рынку США в базе данных COMPUSTAT, только около 10% фирм имеют данные по фонду оплаты труда. Кроме того, не до конца понятно корректно ли отражает заработная плата оценку инвесторами влияния нематериального актива на финансовое состояние фирмы и ее перспективы.

Авторы предлагают рассчитывать избыточную стоимость человеческого капитала следующим образом:

где, - рыночная капитализация компании i разделить на количество работников компании i в момент времени t. - медианное значение рыночной капитализации компаний разделить на количество работников, принадлежащих одной отрасли.

Таким образом, компании имеющие показатель EVHC ниже нуля считаются компаниями с низким уровнем избыточной стоимости человеческого капитала, а компании имеющие показатель EVHC выше нуля считаются компаниями с высоким уровнем избыточной стоимости человеческого капитала.

В рамках данного метода предполагается, что уровень технологий, производительности труда и так далее должен быть примерно одинаков для компаний из одной индустрии. Таким образом, только различия в человеческом капитале может дать эффект на будущее ценообразование активов. Авторы утверждают, что эффективный рынок должен корректно усваивать всю информацию о стоимость нематериальных активов компании и не должно быть систематической связи между показателем EVHC и доходностью актива. Однако, если базирование на нематериальном активе в виде человеческого капитала содержит риск, не отраженный в классических моделях ценообразования, то показатель EVHC будет связан с доходностью акций.

В целом, показатель избыточной стоимости человеческого капитала может быть интерпретирован тремя способами:

1. EVHC как мера эффективности. Предположим, что рынок эффективен, то есть стоимость акции фирмы содержит в себе всю доступную информацию на рынке. Тогда, компании с низким показателем EVHC являются компаниями с низкой доходностью, приходящейся на человеческий капитал. Другими словами, фирма, которая использует большее количество сотрудников, чем аналогичные фирмы в своей отрасли. Это может свидетельствовать о том, что фирма работает менее эффективно, чем средняя фирма в отрасли. В то время, как компания с высоким показателем EVHC может рассматриваться как эффективная компания.

...