Финансы как структурный элемент экономики

В качестве меры идентификации статистических выбросов модели используется соотношение E/P, если коэффициент превышает 1, то компания исключается из выборки. Авторы выделяют помимо главной регрессии 4 альтернативных версий, заменив чистую прибыль показателями EBITDA, OCF, NCF и дивидендов. Метод наименьших квадратов выявляет значимость влияния балансовой стоимости на цену акций, при этом величина принимает неудовлетворительные значения от 1.6 % до 4.3 %. Анализ панельных данных демонстрирует одновременную статистическую значимость балансовой стоимости и чистой прибыли, возрос до 23.3 % соответственно, а статистика Дарбина-Уотсона подтверждает отсутствие автокорреляции. Кроме того, протестирована альтернативная модель с включением третьим регрессором показателя операционного денежного потока в расчете на акцию, раскрывающего, по мнению авторов, дополнительную информацию, которая не отражена в чистой прибыли. Альтернатива обладает более качественными статистическими результатами ( модели 0.67 против ранее полученного значения 0.23). Важными выводами работы является невозможность замены показателя чистой прибыли с помощью EBITDA, OCF, NCF и дивидендами, а также утверждение об увеличении статистической значимости модели Ольсона при вводе дополнительных параметров.

В публикации Agostino etc (2008) во главу угла поставлено сравнение уровня покрытия бухгалтерской информацией движения рыночных котировок в банковском секторе ряда европейских стран (221 банк) за временной интервал с 2000 по 2006 год в связи с введением с января 2005 года требования компаниям о соответствии Международным Стандартам Финансовой Отчётности.

Методология статьи опирается на анализ панельных данных. В спецификации 2005 и 2006 годы рассматриваются в качестве дамми-переменных. Авторы приходят к заключению, что с 2005 года наблюдается увеличение влияния финансовых показателей на котировки компаний. Регрессоры положительны и статистически значимы. При классификации компаний по уровню капитализации и наличию рейтинга кредитных агентств выявлено, что более корректные результаты получены в отношении компаний с высокой капитализацией и имеющих более высокий рейтинг кредитоспособности.

В статье Kusakci (2009) анализируется модель Ольсона на основе финансовой информации ведущих компаний Австрии, временной отрезок составляет период с 2000 по 2007 годы, при этом апробация проводится на данных 2008 года. Изначально взято 20 «голубых фишек» из различных секторов экономики, затем исключены банковские и страховые компании и те, по которым не хватало данных, что в итоге составляет выборку в 12 компаний. В качестве ставки дисконтирования принимается стоимость собственного капитала, равная 11.21 %, а параметр =1. Параметр «другой информации» игнорируется.

В рамках использования перекрёстной выборки при помощи метода наименьших квадратов найдены значения и , далее оценены параметры и . В работе предпринята попытка определения стоимости рассматриваемых компаний. При сравнении с фактической стоимостью 2008 года отклонения составляют в среднем превышение в 2-3 раза. Авторы связывают неудачу с влиянием мирового кризиса и приходят к выводу о запаздывающем эффекте кризиса на финансовую отчетность. Другие объяснения включают отрицательную анормальную прибыль некоторых компаний в определенные отрезки и малую выборку исследования.

Исследование Coelho (2011) посвящено изучению влияния отраслевой структуры и рыночной доли компании на величину устойчивости ожидаемой анормальной прибыли на базе рынка Бразилии с 1996 по 2005 годы.

Методология работы основана на анализе панельных данных в эконометрическом пакете Stata. Величина выручки служит показателем для расчета доли компании на рынке, а размер совокупных активов - для приведения к единому масштабу. Влияние отраслевой структуры отражено введением дамми-переменных для 17 отраслей экономики. В спецификации модели участвуют контрольные переменные: индекс Хиршмана-Херфиндаля, прирост ВВП и размер компании через объём продаж. В результате анализа параметр устойчивости анормальной прибыли статистически значим во всех моделях. Доля рынка и совокупный эффект влияния отраслевой структуры и доли рынка признаны неэффективными в вопросе определения устойчивости ожидаемой анормальной прибыли. При этом специфика отдельной отрасли содержит «другую информацию», которая может оказывать влияние на величину анормальной прибыли в оригинальной модели Ольсона.

В статье Jing etc (2011) представлен анализ последствий введения Международных Стандартов Финансовой Отчетности на фондовом рынке Китая на релевантность бухгалтерской информации на оценку стоимости компаний с 2002 по 2008 годы. Выборка состоит из 3910 компаний, за исключением финансового сектора, и разделена на 2 части по признаку торгуемости акций компании на бирже через величину, вычисляемую как отношение торгуемых акций к общему числу акций в списке. Авторами разработаны 2 спецификации модели Ольсона с дамми-переменными введения МСФО (1 для 2006-2008 и 0 для 2002-2005) и торгуемости акций (1 для высокой, 0 для низкой). Параметр «другой информации» выпадает из рассмотрения.

Методология исследования включает перекрестную выборку для оригинальной модели Ольсона и анализ панельных данных авторских спецификаций. В первом случае коэффициенты при регрессорах положительны и статистически значимы, скорректированный возрастает с каждым годом с 0.27 до 0.51 соответственно. Во втором случае подтверждается гипотеза о том, что ведение бухгалтерской отчетности по МСФО увеличивает релевантность данной информации для оценки стоимости компаний. Объясняющая способность балансовой стоимости больше для компаний с низкой торгуемостью, а чистой прибыли - с высокой.

Исследование Martinez etc (2012) направлено на то, чтобы узнать, возможно ли применение модели Ольсона во всех странах Латинской Америки, несмотря на имеющиеся различия национальных финансовых систем, экономико-социального и политического режимов. Объектом выступает финансовая отчетность из базы данных Осирис для 1112 компаний с 2002 по 2009 годы, всего 8896 наблюдений. В спецификации модели параметр, отражающий влияние «другой информации», не рассматривается, а анормальная прибыль аппроксимирована через показатель чистой прибыли.

Первоначально применялся метод наименьших квадратов, согласно которому коэффициенты регрессии положительны и статистически значимы, равен 0.69. Метод анализа панельных данных демонстрирует схожую объясняющую способность. По результатам тестирования, модель Ольсона полностью применима в Чили, Мексике, Бермудских и Каймановых островах, с некоторыми ограничениями - в Бразилии, Перу и Панаме, оказалась неприменимой в Аргентине, Венесуэле и Колумбии. К полученным результатам статьи можно отнестись с долей скепсиса хотя бы в силу того, что прокси анормальной прибыли взята чистая прибыль, а «другая информация» игнорируется.

Исследование Spilioti (2012), главным образом, направлено на сравнение практической значимости модели Ольсона и модели Фелтхэма-Ольсона на британском рынке телекоммуникаций с 2000 по 2005 годы. Методология основана на анализе панельных данных, а ставкой дисконтирования принята ставка 3-месячных казначейских векселей США. Результаты входят в противоречие с теорией: если балансовая стоимость значима и положительно влияет на динамику акций, то величина анормальной прибыли оказалась статистически незначимой. Причиной подобного, по мнению авторов, является чрезмерный уровень конкуренции на рынке телекоммуникаций Великобритании, что нивелирует возможности для получения анормальной прибыли и, соответственно, влияние на движение котировок.

Авторы статьи Arouri etc (2012) позиционируют работу как ответ на введение обязательного требования французским компаниям перейти на международные стандарты финансовой отчетности (в частности, принципы IFRS 39 и IAS 7). Оригинальная модель Ольсона расширена добавлением волатильности чистой прибыли (net) и совокупной прибыли (comprehensive) через характеристики стандартного отклонения. Методология включает использование панельных данных 25 французских компаний с 2005 по 2007 годы, так как с 2005 года внедрены стандарты представления информации по международному стандарту финансовой отчетности. Согласно результатам регрессионного анализа, большинство коэффициентов статистически незначимые, что может быть объяснено игнорированием параметра «другой информации», малым размером выборки, коротким временным промежутком и влиянием финансового кризиса.

Статья Silvestri (2012) является одной из первых научных работ, посвященных эмпирическому тестированию модели Ольсона на итальянском рынке. Объектом исследования намеренно выступает компании финансового сектора (изначально 53, в последней версии 30), так как авторы предполагают, что особенно важным показателем валидности оригинальной модели является применимость в данном контексте. В качестве параметра «другой информации» рассматриваются аналитические консенсус-прогнозы прибыли будущего периода. Тестируемые гипотезы: существует положительная связь между балансовой стоимостью и рыночной стоимостью, между величиной прибыли и рыночной стоимостью, между прогнозами аналитиков и рыночной стоимостью.

Методология включает в себя перекрестную выборку, множественный регрессионный анализ с процедурой метода наименьших квадратов. В спецификацию модели также включен рыночный риск как контрольная переменная. Аппроксимирующие значения риска взяты из трехфакторной модели Fama, French (1993): коэффициент бета, размер компании (балансовая стоимость/рыночная стоимость) и уровень рычага (долг/активы):

где - балансовая стоимость на акцию

EPS - чистая прибыль на акцию

- анормальная прибыль на акцию

- коэффициент бета компании

- размер компании

- уровень долговой нагрузки

Периодом является 2009 финансовый год (30 точек наблюдения), так как латентной целью было изучение влияния мирового финансового кризиса на устойчивость модели. В результате протестированная модель ( = 96 %) подтвердила все гипотезы, однако ряд сделанных допущений вызывает разумные критические замечания касательно выбора объекта исследования и количества точек наблюдения.

Со ссылкой на работу Coelho (2011) в статье Dahmash (2013) исследуется вопрос об устойчивости анормальной прибыли на рынке Иордании с 2007 по 2011 годы на основе финансовой информации компаний (840 точек наблюдения) различных секторов экономики (промышленный, финансовый, сфера услуг). В отличие от оригинальной модели Ольсона балансовая стоимость в регрессии игнорируется, при этом предполагается, что различие в отраслевых структурах определяет различие параметров устойчивости. В качестве ставки дисконтирования взята средневзвешенная ставка для всех типов банковских депозитов в Иордании.

Методика исследования основана на анализе панельных данных. Коэффициент устойчивости анормальной прибыли в результате тестирования статистически значим и колеблется в пределах от 0 до 1. Для проверки робастности модели была введена контрольная переменная - логарифм активов компании, что незначительно влияет на результаты. Выводом исследования является подтверждение устойчивости анормальной прибыли на рынке Иордании и применимость модели Ольсона на практике.

2.3 Альтернативные способы тестирования модели Ольсона

В статье Lorenzo-Valdйs (2010) исследуется вопрос коинтеграционной зависимости регрессоров в модели Ольсона в долгосрочном периоде на рынке мексиканских компаний с 1997 по 2008 годы (45 кварталов) с секторальной разбивкой на пищевую, коммерческую и строительную отрасли. Методология опирается на анализ панельных данных. Если коинтеграция между регрессантом и регрессорами существует, то это значит, что элементы бухгалтерской отчетности могут считаться релевантными в вопросе ценообразования акций.

Авторы статьи применяют подход Maddala, Wu (1999) с использованием критерия Фишера. Из-за влияния инфляции и для избавления от гетероскедастичности объясняющие переменные взяты в пересчете к единой базе с использованием Mexican General Price Index. Для выявления коинтеграции использован тест Йоханссена для отдельных фирм (лишь 33 % удовлетворяют критериям) и комбинированный подход для панельных данных.

Авторы приходят к заключению о релевантности модели Ольсона в долгосрочном периоде за исключением строительного сектора, возможная причина чего заключается в длине жизненного цикла компаний и несоответствия цен и бухгалтерской информации в краткосрочном периоде, что и определяет невозможность достижения равновесия в движении в долгосрочном периоде. С ростом соответствия хозяйственных операций, отражаемых в отчетности, бизнес-циклу компании увеличивается объясняющая способность модели Ольсона.

Эконометрическое исследование Duran-Vazquez etc (2011) направлено на изучение применимости модели Ольсона на развивающихся рынках капитала и посвящено рассмотрению факторов акционерной стоимости 23 компаний на 6 рынках Латинской Америки: Аргентина, Бразилия, Перу, Чили, Колумбия и Мексика. Использование поквартальных данных с января 2000 года по март 2010 года позволяет увеличить число точек наблюдения.

Сравнивается традиционный подход Ольсона и международная версия с включением дополнительным регрессором индекса Dow Jones, в силу того, что латиноамериканские рынки находятся в сильной зависимости от ситуации на рынке США. В качестве методологии применяется анализ временных рядов и метод панельной коинтеграции данных. Вопросы, рассматриваемые в работе - применима ли модель Ольсона на развивающихся рынках, устойчивы ли предсказания модели в долгосрочной перспективе и какие преимущества имеет международная версия модели.

В спецификациях модели регрессантом выступает цена акции компаний, поэтому балансовая стоимость и чистая прибыль (прокси анормальной прибыли) взяты в расчете на 1 акцию. Стоит отметить, что показатель регрессионной зависимости «другая информация» не рассматривается в статье.

Для анализа коинтеграции применяется тест Йоханссена (после ADF и VAR) для временных рядов и Фишера-Йоханссена для панельных данных соответственно. В последнем случае для выявления единичного корня используются методики, описанные в работах Pesaran, Shin (IPS), Maddala, Wu (Fischer-ADF) и Levin, Lin, Chu (LLC). В результате анализа временных рядов исследователями обнаружена слабая применимость модели Ольсона, так как только 8 из 23 компаний удовлетворяют критериям коинтеграции.

При изучении панельных данных выявлена благоприятная возможность для коинтеграционных техник в силу взгляда на компании как на единое целое и их группировки по секторам. В подавляющем большинстве регрессий коэффициенты отличны от нуля и статистически значимы (индекс Dow Jones, в частности). Ценность статьи в том, что последовательное применение техники панельной коинтеграции позволяет сделать предварительное заключение о релевантности оценки стоимости акционерного капитала с помощью модели Ольсона.

Авторы статьи Lee etc (2014) применяют коинтеграционный подход к изучению вопроса влияния данных финансовой отчетности на цену акции 380 компаний рынка США с 1986 по 2004 годы и сравнению модели DDM и модели Ольсона. Коинтеграция определена авторами как долгосрочная равновесная взаимозависимость нестационарных переменных и регрессанта (значимы коэффициенты Пирсона и Спирмана). Анализ панельных данных принят в качестве основного и обладающего отмеченными ранее достоинствами. Спецификация модели представлена в сокращенной версии без учета «другой информации».

Применение теста LSDV и методики, представленной в работе Mark, Sul (2001), позволяет заключить, что нулевая гипотеза об отсутствии коинтеграции как в модели DDM, так и в модели Ольсона отвергается на 5 %-ном уровне значимости. Это говорит о существовании равновесия в долгосрочном периоде между рыночной ценой и фундаментальной стоимостью компании и подчеркивает важность балансовой стоимости и анормальной прибыли для понимания движения цен акции в долгосрочной перспективе.

Вторая часть статьи посвящена прогнозированию цены акции с помощью рассматриваемых моделей на 1-4 года соответственно. Для сравнения точности прогнозов модели Ольсона и модели DDM используется U-тест Тейла. Гипотеза о том, что модель Ольсона обладает большей прогнозирующей способностью, не была отвергнута на 5 %-ном уровне значимости. В заключение авторы подчеркивают состоятельность модели Ольсона в вопросе оценки стоимости компаний.

В статье Lee etc (2011) рассматривается механизм корпоративного управления на рынке Тайваня и его включение в спецификацию модели Ольсона в виде параметра «другой информации». Период исследования охватывает 33 квартала с июля 1998 по декабрь 2006 года для 219 тайваньских компаний за исключением банковского и страхового секторов. В качестве ставки дисконтирования принята величина, полученная из модели CAPM. Корпоративное управление первоначально имело 29 прокси-переменных, разделенных на 4 категории. При этом важным условием является нестационарность временных рядов, исходя из данного критерия, только 11 из 29 прокси удовлетворяли ему. Спецификация тестируемой модели приобретает следующий вид:

где - балансовая стоимость компании

- анормальная прибыль

- корпоративное управление

Корреляционный анализ подтверждает слабую связь между 11 индикаторами корпоративного управления и значениями балансовой стоимости, и анормальной прибылью, что дает основание убедиться в корректности выбора факторов «другой информации» как не отраженных в финансовой отчетности. Для дальнейшего анализа применяется коинтеграционный подход, описанный Engle, Granger (1987). Без учета влияния корпоративного управления рыночная стоимость коинтегрирована с балансовой стоимостью и анормальной прибылью лишь на 48 %. При учете данного параметра происходит увеличение до 99 % соответственно. Регрессионный анализ демонстрирует статистическую значимость и положительность всех объясняющих переменных, величина колеблется от 0.29 до 0.33 соответственно. Научная новизна данной работы состоит в том, что авторы включают влияние показателей корпоративного управления в модель Ольсона, при этом ее объясняющая способность в прогнозировании котировок увеличивается.

Эмпирическое тестирование влияния корпоративного управления на рынке Бразилии отражено в работе Brugni (2012). Период наблюдений охватывает момент с 2004 по 2010 годы для 90 компаний. Корпоративное управление служит инструментом разрешения агентских конфликтов, повышает транспарентность информации. Основная тестируемая гипотеза исследования: релевантность бухгалтерской информации по модели Ольсона увеличивается с ростом качества корпоративного управления.

Методология рассматривает анализ панельных данных для 630 точек наблюдения. Спецификация модели аналогична с приведенной в Lee etc (2011). На Бразильской фондовой бирже существует градация компаний по 3 сегментам в зависимости от уровня корпоративного управления через определённые аппроксимирующие показатели. Учёт факторов корпоративного управления в модели Ольсона увеличивает объясняющую способность модели ( = 0.49). Семейная и государственная структуры собственности признаны наиболее приемлемыми с точки зрения оценивания стоимости, поскольку в подобных компаниях высока степень контролируемости информации.

Исследование Iсiguez-Sбnchez (2012) направлено преимущественно на сравнение существующих методов оценки справедливой стоимости компаний: свободного денежного потока (FCF), дисконтированных дивидендов (DDM), анормальной прибыли (AEM) и модели Ольсона. Объектами выступают финансовые показатели 148 компаний Испании за временной промежуток, охватывающий 2000-2008 годы.

Каждая модель протестирована с учетом специфических ограничений, что в итоге привело к рассмотрению 2 спецификаций DDM, 4 AEM, 6 моделей Ольсона и модели FCF. Параметр «другой информации» рассчитывается как разность между консенсус-прогнозами аналитиков и основанной на исторических трендах анормальной прибылью. Методология работы комбинирует набор способов тестирования каждой спецификации. Наименьшая абсолютная величина отклонения фактической стоимости от справедливой стоимости зафиксирована в модели Ольсона.

Кроме того, методом наименьших квадратов протестированы регрессии фактической и смоделированной цены акций с учетом информационного критерия Акайке и теста Вальда. Коэффициент регрессии для AEM составляет ниже 0.7, что показывает отсутствие значимого фактора. В случае DDM и модели Ольсона коэффициент приблизительно равен 1, при этом наибольшая величина скорректированного и минимальное значение AIC у модели Ольсона. Метод FCF демонстрирует худшую прогнозирующую способность в контексте исследования. Авторы статьи заключают, что наиболее оптимальным способом оценки справедливой стоимости является модель Ольсона с учетом параметра «другой информации».

Объектами исследования Ota (2000) выступают котировавшиеся в 1998 году на фондовых площадках Токио и Осаки 674 компании, по которым имеются релевантные данные за 27 лет. Основной период 1993-1998 годы, а предыдущие 20 лет необходимы для выявления исторических трендов, то есть величины основного периода были получены путем последовательного расчета на базе исторических данных. Автор отходит от традиционного подхода аппроксимации параметра «другой информации» таким образом, что рассматривает процесс корреляции ошибок. Используется анализ панельных данных. Выделяется 7 спецификаций: 4 по модели Ольсона и модели Фелтхэма-Ольсона с присвоением «другой информации» значения либо 0, либо константы, 2 спецификации при предположении о том, что анормальная прибыль следует процессам AR(2) и AR(3). Кроме того, еще одна модификация тестирует гипотезу об отсутствии корреляции ошибок наблюдений при исключении «другой информации» с помощью тестов Дарбина-Уотсона и Дарбина.

В общем смысле, оригинальная модель Ольсона превосходит попытки автора изменять входные параметры, лишь спецификация с выявленной корреляцией ошибок имеет большее значение и статистики Дарбина-Уотсона. В поиске модели, наиболее корректно отражающей поведение котировок, автор предлагает 7 спецификаций, различие между которыми заключается в параметре «другой информации», равной 0, константе или включенному в ошибки, следующие процессу AR(1). Выявлено, что балансовая стоимость влияет в большей мере, чем динамика прибыли. Основное внимание исследователя направлено на изучение временного процесса движения анормальной прибыли и включение корреляции ошибок в модель Ольсона, что позволяет получить свидетельства в пользу адекватности предложенной модели.

Итальянские исследователи Leccadito A. (2014) совершают серьёзный прорыв в эмпирическом тестировании модели Ольсона. Авторы предлагают усовершенствованный вариант модели Ольсона с включением марковских переключений. Предполагается, что анормальная прибыль и «другая информация» следуют динамике переключения режимов. Модель с марковскими переключениями была предложена в работе Hamilton (1989) и отличается тем, что механизм переключения контролируется ненаблюдаемой переменной, следующей марковскому процессу первого порядка. Марковское свойство, в частности, означает, что текущее значение переменной состояния зависит только от предыдущего ее значения. Другими словами, определённая структура может превалировать на протяжении определённого периода времени, после чего сменится другой структурой при переключении режима.

Временной горизонт исследования охватывает период с 1980 по 2010 годы для 335 компаний США, при этом 2011 год служит для проверки оригинальной модели Ольсона и предложенной модификации. Спецификация построенной модели не учитывает параметра «другой информации». Проанализировав полученные результаты, авторы подтверждают свою гипотезу, что внедрение переключения режимов более эффективно по сравнению с обычной авторегрессионной зависимостью. При этом, в обоих случаях имеет место недооценка акций, что указывает на важность корректного включения в модель «другой информации». Можно отметить, что предположения, сделанные в данной статье, выводят исследования на новый качественный уровень и задают вектор для будущих эконометрических попыток тестирования.

Глава 3. Применение модели Ольсона для оценки стоимости компаний на фондовом рынке России

3.1 Данные и методология эмпирического тестирования модели Ольсона

Исторически сложилось, что эконометрические исследования, в основе которых лежат данные российского фондового рынка, сталкиваются на первоначальном этапе с проблемами неполноты и затруднительного сбора ввиду несовершенства системы статистического учета информации. Другой немаловажный аспект - возможность доступа к более коротким временным рядам финансовой информации в сравнении с развитыми рынками США и Европы и развивающимися странами Латинской Америки.

С учетом вышеизложенных замечаний, автором использована информация из профессиональной базы данных FIRA PRO и открытых ресурсов за период с 2006 года по 2015 год включительно. Исходный массив состоит из годовых показателей чистых активов, чистой прибыли для 26 российских компаний, которые отвечают требованию полноты раскрытия финансовой отчетности. Следуя оригинальной работе Ольсона, из рассмотрения исключены финансовые институты (банки и страховые компании), в силу ведения и представления финансовой отчетности по особым образцам.

Таблица 1 - Чистые активы компаний по МСФО (2005-2009), млн. руб.

В таблицах 1 и 2 отражены данные чистых активов из аудированной отчетности за соответствующий финансовый год.

Таблица 2 - Чистые активы компаний по МСФО (2010-2014), млн. руб.

Далее необходимо показать чистую прибыль в разрезе указанных ранее компаний.

Таблица 3 - Чистая прибыль компаний по МСФО (2005-2009), млн. руб.

В таблицах 3 и 4 содержится информация о величине чистой прибыли компаний за исследуемый период времени.

Используя формулу из оригинальной статьи Ольсона, рассчитана величина анормальной прибыли и анормального убытка компаний.

Таблица 4 - Чистая прибыль компаний по МСФО (2010-2013), млн. руб.

Таблица 5 - Анормальная прибыль компаний по МСФО (2006-2009), млн руб

В таблицах 5 и 6 иллюстрируется величина анормальной прибыли компаний за исследуемый временной интервал.

Таблица 6 - Анормальная прибыль компаний по МСФО (2010-2014), млн руб

Методология проверки валидности модели Ольсона для оценки компаний, попавших в окончательную выборку (21 компания), опирается на эмпирические исследования, описанные в предыдущей главе, и содержит как перекрестную выборку в качестве первоначального способа, так и анализ панельных данных. Ранее было показано, что временные ряды подвержены проблемам автокорреляции и мультколлинеарности, в то время как перекрестной выборке присущи гетероскедастичность и не улавливание динамических эффектов. В качестве альтернативы используется панельный метод анализа, который обладает большей агрегированностью, эффективностью, количеством степеней свободы, меньшей коллинеарностью показателей в сравнении с перекрестной выборкой и временными рядами.

При перекрестной выборке число наблюдений эквивалентно числу компаний, попавших в окончательную выборку. При анализе панельных данных число наблюдений составляет произведение совокупности тестируемых компаний на длину временного ряда в зависимости от спецификации модели.

В работе взяты 2 основные спецификации модели Ольсона: без учета параметра «другой информации» и с введением данного показателя.

При этом важно отметить выделение внутри каждой спецификации разницу в исходной финансовой информации. Разница заключается в способе представления финансовой отчетности компаниями: по Российским Стандартам Бухгалтерского Учета (РСБУ) и стандартам, отличным от РСБУ (IFRS или US GAAP). В первом случае источником служит профессиональная база данных FIRA PRO, во втором - электронный ресурс (www.rustocks.com) и официальные сайты компаний в отдельных случаях.

В целях сравнительного анализа и полноты исследования регрессант модели (котировки акций) взят на 2 календарные даты: начало апреля и начало июля. Время публикации финансовой отчетности за предшествующий финансовый год представлено в таблице 7.

Таблица 7 - Котировки акций компаний на апрель (2007-2015), руб./ед.

Подобные документы

• Влияние изменения цены сырой нефти марки Brent на рыночные котировки нефтяных компаний России

  Построение эмпирической модели, оценивающей связи между акциями, ценой сырой нефти, курсом рубля к доллару и фондовыми индексами США и РФ. Исследование временных рядов на наличие коинтеграции. Анализ взаимного влияния котировок акций нефтяных компаний.
  
  дипломная работа [11,1 M], добавлен 26.10.2016
  

• Моделирование ROA российских фармацевтических компаний

  Анализ рентабельности активов как отношения чистой прибыли к среднему значению совокупных активов. Вертикальный анализ актива бухгалтерского баланса ПАО "ВЕРОФАРМ". Тестирование существующих моделей ROA на выборке российских фармацевтических компаний.
  
  дипломная работа [728,1 K], добавлен 09.09.2016
  

• Экономические модели зависимости величины активов, подверженных кредитному риску, от пассивов, прибыли (убытков), ВВП

  Статистический и корреляционный анализ активов, пассивов, прибыли, ВВП. Выбор формы моделей, отражающих зависимости между показателями. Построение и анализ регрессионной модели на основании реальных статистических данных, построение уравнения регрессии.
  
  курсовая работа [494,7 K], добавлен 20.11.2013
  

• Отраслевые факторы структуры капитала российских компаний

  Выбор детерминант структуры капитала компаний, функционирующих на российском рынке. Сбор статистических данных по российским компаниям в разрезе отраслей российской экономики, построение и тестирование регрессионных моделей с учетом фактора отрасли.
  
  дипломная работа [898,9 K], добавлен 31.10.2016
  

• Статистический анализ рисковых активов. Нелинейные модели

  Условно–гауссовские модели финансовых индексов. Эволюция стоимости рискового актива. Модели GARCH, EGARCH, TGARCH, HARCH. Оценка стохастической волатильности. Условно-устойчивые и безгранично делимые распределения. Нелинейное хаотическое поведение цен.
  
  контрольная работа [517,9 K], добавлен 24.08.2015
  

• Анализ и прогнозирование динамики курса акций компании "ГАЗПРОМ НЕФТЬ"

  История компании "Газпром нефть". Анализ стоимости акций компании "Газпром нефть", приведен график стоимости анализируемых акций. Определение участков интенсивного роста, а также их пределов. Построение диаграмм в полярных координатах по итогам анализа.
  
  курсовая работа [1,6 M], добавлен 13.10.2017
  

• Поведение двух конкурентов на рынке. Динамика несвязанных секторов экономики

  Исследование модели поведения на рынке двух конкурирующих фирм, выпускающих аналогичный пользующийся неограниченным спросом товар, с точки зрения теории игр. Определение прибыли игроков. Динамика изменения капитала во времени по секторам экономики.
  
  контрольная работа [139,0 K], добавлен 20.01.2016
  

• Анализ состояния финансовых рынков на основе методов нелинейной динамики

  Подходы к оценке стоимости финансовых активов в рамках линейной и нелинейной парадигмы. Анализ фрактальных свойств американского фондового рынка. Разработка методики расчета параметров модели Веге-Изинга, построенной на основе гипотезы когерентных рынков.
  
  дипломная работа [2,3 M], добавлен 13.12.2010
  

• АРТ-моделирование на фондовом рынке

  Основы финансового анализа рынка ценных бумаг. Основы модели АРТ. Методологические подходы к анализу фондового рынка. Теоретические и практические аспекты АРТ-моделирования: воплощение теоретических посылок в модель. АРТ-моделирование в практика.
  
  курсовая работа [2,9 M], добавлен 27.03.2008
  

• Применение индикаторов технического анализа и эконометрических моделей для построения краткосрочных прогнозов значения индекса РТС

  Особенности торговли на фондовом рынке. Крупнейшие эмитенты российского рынка акций. Влияние мирового финансового кризиса 2008-2009 гг. на его деятельность. Особенности применения индикаторов технического анализа и эконометрического прогнозирования.
  
  дипломная работа [758,3 K], добавлен 27.09.2012
  

• Прогнозирование волатильности доходности акций ОАО "Лукойл" с использованием модели ARCH

  Характеристики и свойства условно-гауссовской модели ARCH для прогнозирования волатильности стоимости ценных бумаг. Акции предприятия на рынке ЦБ. Оценка параметров модели ARCH для прогнозирования их доходности методом максимального правдоподобия.
  
  курсовая работа [161,5 K], добавлен 19.07.2014
  

• Двухкритериальные модели управления портфельными инвестициями с учетом риска

  Систематизация существующих методов и моделей управления портфельными инвестициями. Ограничения их использования в условиях экономики России на фондовом рынке. Рыночные риски при инвестировании оборотного капитала в закупку материальных ресурсов.
  
  автореферат [75,3 K], добавлен 24.12.2009
  

• Построение регрессионной модели экономической деятельности компаний нефтегазовой отрасли

  Выбор факторных признаков для построения регрессионной модели неоднородных экономических процессов. Построение диаграммы рассеяния. Анализ матрицы коэффициентов парной корреляции. Определение коэффициентов детерминации и средних ошибок аппроксимации.
  
  контрольная работа [547,6 K], добавлен 21.03.2015
  

• Парная регрессия

  Определение наличия тенденции по заданным значениям прибыли фирмы. Построение графика линейной парной регрессии, нанесение полученных результатов на диаграмму рассеяния. Прогнозирование величины прибыли с помощью построенной регрессионной модели.
  
  контрольная работа [284,0 K], добавлен 27.10.2010
  

• Модели современной экономической динамики России и ее регионов

  Характеристика российской модели переходной экономики. Математические модели социально-экономических процессов, факторы и риски экономической динамики, посткризисные тренды. Роль Краснодарского края в экономике РФ, стратегия его экономического развития.
  
  дипломная работа [385,0 K], добавлен 21.01.2016
  

• Анализ и прогнозирование динамики курса акций компании "Apple"

  Исследование акций компании "Apple" в торговых днях. Ознакомление с особенностями построения анаморфозы для логистического распределения. Рассмотрение уравнения модели Гомперца. Характеристика условий получения сдвиговой функции от данных без тренда.
  
  курсовая работа [856,8 K], добавлен 13.10.2017
  

• Оценка стоимости компании методом дисконтированного денежного потока

  Классификация подходов к оценке стоимости компании. Метод стоимости чистых активов. Метод дисконтированного денежного потока коммерческого предприятия. Определение ставки дисконтирования. Прогнозирование денежного потока. Расчет стоимости компании.
  
  дипломная работа [178,0 K], добавлен 26.12.2011
  

• Анализ финансовой устойчивости компаний нефтегазового сектора

  Финансовая устойчивость предприятий нефтегазового сектора Российской Федерации, в том числе в кризисные периоды. Зависимость размера долга от макро- и микро- экономических показателей. Регрессия для нефтегазовых компаний РФ с государственным участием.
  
  дипломная работа [619,5 K], добавлен 20.10.2016
  

• Оценка конкурентоспособности и рыночной стоимости радиомодема МЕТА

  Расчет рыночной стоимости и оценка конкурентоспособности радиомодема МЕТА: выбор коэффициентов; определение величины затрат. Сравнение радиомодемов МЕТА, Риф Файндер-801, ГАММА методом построения и анализа иерархии. Расчет матриц сравнения и приоритетов.
  
  курсовая работа [245,3 K], добавлен 30.06.2012
  

• Сценарный подход в оценке акций

  Разработка экономико-математической модели для анализа целесообразности применения оценщиком сценарного подхода в оценке акций нефтегазовой компании "Х". Составление сценарного прогноза оценки ценных бумаг указанной компании при заданных условиях.
  
  контрольная работа [47,4 K], добавлен 28.11.2012
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам