Собственные и заемные средства предприятия

Россия относится к развивающимся странам, однако результаты проведенных исследований по российским компаниям отличаются от результатов, полученных по другим развивающимся странам. Теория компромисса при формировании структуры капитала российских компаний не отвергается, в то время как исследования по развивающимся странам ее опровергают и говорят о "новой теории порядка". Однако, по сравнению с развитыми странами, для России характерна иная зависимость влияющих факторов.

Анализ структуры капитала и определение оптимального соотношения собственных и заемных средств компании являются достаточно актуальными темами исследований, как зарубежных ученых, так и отечественных авторов. Однако большая часть эмпирических исследований посвящена поиску особенностей формирования структуры капитала по странам, и лишь незначительная часть исследований анализирует факторы в рамках одной отрасли, в частности металлургии. Металлургические предприятия достаточно капиталоёмкие, работают на различных рынках и очень подвержены влиянию экономической ситуации в целом, поэтому вопрос о заемном финансировании для них является довольно острым.



Глава 2. Структура капитала предприятий металлургической отрасли

2.1 Анализ металлургической отрасли России

Металлургическая промышленность является ведущей отраслью специализации Росси. По данным на 2011 г. вклад металлургического производства в ВВП РФ составил около 7%, а доля металлургии в экспорте страны - более 11%. Как видно на рисунке 3, металлургическая промышленность занимает второе место после минеральной продукции в структуре российского экспорта. Федеральная служба государственной статистики / Электронный ресурс: http://www.gks.ru/bgd/regl/b13_13/Main.htm

Рис. 3 Структура Российского экспорта в 2011 году

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Металлургическую промышленность обычно разделяют на черную и цветную металлургию. Металлургия является основой для машиностроения, и ее продукция находит применение практически во всех отраслях промышленности, что делает ее базовой отраслью народного хозяйства России.

Особенностями металлургического производства являются высокая энергоемкость (величина потребления электроэнергии и топлива). В таблице 4 представлены данные по расходу условного топлива на производство некоторых видов продукции. Условное топливо - единица учета органического топлива, включающего в себя нефть и ее производные, сланец, газ и торф.

Таблица 4. Удельный расход условного топлива на производство отдельных видов продукции, кг/тонн

	2007	2008	2009	2010	2011
Первичная переработка нефти	65,1	63,3	62,7	61,6	61,3
Мясо и субродукты	40	51,6	49,1	38,6	40,3
Хлеб и хлебобулочные изделия	114	115	105	98	96
Каучуки синтетические	635	651	647	684	646
Сера	78,8	82,2	86,6	85,2	86,1
Цемент	37,5	27,7	21,6	19	18,7
Чугун	560,2	560,7	558,7	554,9	553,4
Электроферросплавы	588,8	513,3	496,5	473,2	408,5
Черные металлы	105,5	93	87,3	87	87,5

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Как видно из таблицы 4 именно при производстве продукции металлургической отрасли расход топлива один из самых высоких.

Федеральная служба государственной статистики при классификации отраслей промышленности относит металлургическое производство к обрабатывающей промышленности. Так доля металлургического производства в общем объеме обрабатывающей промышленности составляет около 20% (в 2006 г. - 22%, в 2011 г. - 18%).

Таблица 5. Число предприятий и организаций металлургической отрасли России

	2009	2010	2011	2012	2013
Число предприятий	38211	38974	40685	42291	44006
Доля предприятий в общей величине предприятий обрабатывающей промышленности	9%	10%	10%	10%	11%

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Число предприятий металлургической промышленности за пять лет увеличилось практически на 6000 и в 2013 г. составило 44006. Доля металлургических предприятий в общем объеме предприятий обрабатывающего производства выросла не значительно. Доля предприятий металлургического производства вдвое меньше доли отгруженных товаров, что является признаком доминирования крупных предприятий в отрасли.

Рис. 4 Объем отгруженных товаров металлургического производства в млн. руб.

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

На рис.4 представлен график объема отгруженных товаров металлургического производства в период 2009-2013 гг. Видно, что на протяжении данного периода объем производства растет, однако наблюдается замедление темпов роста, и в период с 2011 по 2013 гг. объем отгруженных товаров практически неизменен.

Металлургическое производство является достаточно капиталоемким. Так сумма основных фондов предприятий металлургической промышленности составила в 2013 году 2109898 млн. руб., что составляет 21% от всех основных фондов обрабатывающего производства.

Рис. 5 Степень износа основных фондов предприятий металлургической промышленности.

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Степень износа основных фондов предприятий металлургической промышленности в пределах рекомендуемого значения (менее 50%) и в 2013 году составила 44%. Однако на протяжении последних пяти лет степень износа растет, что говорит об устаревании и отсутствии обновления. Также растет удельный вес изношенных основных средств в общем объеме фондов, что можно увидеть в таблице 6.



Таблица 6. Удельный вес изношенных основных средств в общем объеме фондов.

	2009	2010	2011	2012	2013
Обрабатывающая промышленность	12,8	12,8	12,9	13,5	13,3
Металлургическая отрасль	11,9	11,4	11,6	13,6	13,2

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Высокая капиталоемкость производства требует постоянного обновления основных средств для обеспечения регулярной деятельности предприятий и удовлетворения спроса. Объемы инвестиций в основной капитал представлены в таблице 7.

Таблица 7. Объем инвестиций в основной капитал, млн. руб.

	2009	2010	2011	2012	2013
Объем инвестиций в основной капитал обрабатывающего производства	1135,7	1207,6	1384,7	1688,7	1865,2
Темпы роста инвестиций в основной капитал обрабатывающего производства	86%	106%	117%	119%	110%
Объем инвестиций в основной капитал металлургической промышленности	241,8	216,2	229,1	258,6	246,6
Темпы роста инвестиций в основной капитал металлургической промышленности	83%	89%	111%	108%	95%

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

В целом за анализируемый период наблюдается рост инвестиций в основной капитал как предприятий обрабатывающей промышленности в целом, так и предприятий металлургической отрасли отдельно. Однако наблюдается снижение темпов роста с 2011 года.

Распределение долей уставного капитала по акционерам предприятий металлургической отрасли представлено в таблице 8.

Таблица 8. Структура уставного капитала предприятий металлургической отрасли.

	2009	2010	2011	2012	2013
Государство	6,6%	5,5%	3,7%	6,5%	5,1%
Коммерческие организации	86%	85%	87,4%	83,6%	86%
Финансово-кредитные организации	1,8%	1,6%	1,3%	2,3%	1,6%
Некоммерческие организации	0,7%	3%	3,5%	2,1%	2,9%
Физические лица	4,9%	4,9%	4,1%	5,5%	4,4%

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Основными собственниками металлургических предприятий являются коммерческие организации. Их доля в структуре акционерного капитала составляла 86-87% в период 2009-2013 гг. На долю физических лиц проходилось всего около 4%. Также очень низка доля государства в уставном капитале металлургических предприятий. Максимальное ее значение было в 2009 г. и составляло около 7%.

Рис. 6 Суммарная задолженность по обязательствам предприятий металлургической отрасли в млн. руб.

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Рисунок 6 отражает динамику задолженности по обязательствам предприятий металлургической промышленности. За период с 2009 г. по 2013 г. наблюдается устойчивая тенденция к увеличению суммы долга металлургических предприятий. Однако темпы роста задолженности замедляются с 2011 г.

Рис. 7 Выручка и финансовый результат предприятий металлургической промышленности.

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

На рисунке 7 представлены графики динамики выручки и финансового результата (чистой прибыли) предприятий металлургической отрасли. Если выручка имеет тенденцию к росту за анализируемый период, то чистая прибыль практически не измена за анализируемый период, что говорит об увеличении расходов предприятий на производство продукции.

Резкое увеличение выручки наблюдается в период с 2009 по 2011. После 2011 г. выручка практически не меняется. На этом фоне растет число убыточных предприятий и сумма, понесенного ими убытка. На рис. 8 отражена сумма убытка предприятий металлургической промышленности и число убыточных компаний.

Рис. 8 Число убыточных организаций и сумма убытка в млн. руб.

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Так до 2011 г. наблюдается снижение количества убыточных организаций и суммы понесенного ими убытка, однако уже в 2013 г. сумма убытка увеличивается в более чем в 2 раза при увеличении убыточных организаций на 100.

Далее рассмотрим показатели эффективности деятельности предприятий металлургической отрасли.

Таблица 9. Рентабельность активов и рентабельность продаж предприятий металлургической отрасли.

	2009	2010	2011	2012
Рентабельность продаж, %
В среднем по экономике	10,8	10	9,6	8,6
В среднем по обрабатывающему производству	13,4	14,8	13,2	10,7
Металлургическая промышленность	14,8	19,1	14,2	11,3
Рентабельность активов, %
В среднем по экономике	5,5	6,7	6,5	6,1
В среднем по обрабатывающему производству	6,1	8,2	8,4	8,1
Металлургическая промышленность	5,3	8,4	6,2	5,6

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Рентабельность продаж увеличивается в 2010 г., однако она снижается на протяжении следующих двух лет. Рентабельность продаж выше, чем в среднем по обрабатывающей промышленности и экономики в целом.

Рентабельность активов также увеличивается в 2010 г., а далее следует ее снижение. Рентабельность активов металлургических компаний ниже российского уровня и значения по обрабатывающей промышленности.

В таблице 10 представлены показатели текущей ликвидности и обеспеченности собственными оборотными средствами.

Таблица 10. Показатели платежеспособности и финансовой устойчивости предприятий металлургической отрасли.

	2009	2010	2011	2012	2013
Коэффициент текущей ликвидности
Обрабатывающая промышленность	1,38	1,46	1,45	1,42	1,31
Металлургическая промышленность	1,66	1,66	1,51	1,44	1,42
Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами
Обрабатывающая промышленность	-8,2	-8,2	-12,7	-16,2	-35,1
Металлургическая промышленность	-8,3	-6,8	-22,1	-28,7	-36,6

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Коэффициент текущей ликвидности металлургических предприятий соответствует нормативному значению, и он выше среднего значения по обрабатывающей промышленности, что говорит о достаточной платежеспособности предприятий.

Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами в период 2009-2013 гг. был отрицательный, что говорит о недостатки собственных оборотных средств для финансирования текущей деятельности, и ежегодно этот недостаток увеличивается.

Металлургическая промышленность очень зависима от общеэкономических тенденций в стране и в мире. В данный момент экономика находится в стадии рецессии, как и металлургическое производство, что приводит к снижению спроса. Наблюдается замедление темпов роста производства, снижение темпа роста инвестиций, увеличение долга, роста числа убыточных организаций, а также снижение показателей эффективности.

На рынке наблюдается снижение цен на металлургическую продукцию, что видно на рис.9.

Рис. 9 Динамика индекса цен на металлургическую продукцию, %

Источник: Построен автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Повышенная энергоемкость металлургического производства приводит к зависимости от цен на энергоносители, которые постоянно растут. Стоимость энергоресурсов представлена в таблице 11.

Таблица 11. Средние цены приобретения на основные энергоносители, руб.

	2010	2011	2012
Уголь, за тонну	1308	1498	1526
Нефть, за тонну	11045	12417	12797
Газ горючий природный, за тыс. м3	3081	3562	4062
Топливо дизельное, за тонну	24157	30488	34075
Электроэнергия, за тыс. кВт/ч	1539	1914	1933

Источник: Построена автором на основе данных Федеральной службы государственной статистики

Итак, металлургическая отрасль является базой для деятельности других отраслей промышленности, поэтому зависимость ее от процессов, происходящих в целом в экономики очень велика. Сейчас мировая экономика находится в стадии рецессии, что отражается на металлургической промышленности России, которая также в состоянии спада производства. структура капитал заемный металлургический

2.2 Методология модели оптимальной структуры капитала предприятий металлургической отрасли

При формировании структуры капитала предприятия менеджеры стремятся к достижению основной цели - определение объема финансирования, достаточного для реализации стратегии развития предприятия и решения текущих задач производства, при условии минимальной стоимости капитала и максимальной стоимости компании.

Оптимальную структуру капитала можно рассчитать с помощью построения регрессионной модели, характеризующую зависимость структуры капитала от ряда факторов. Такими факторами могут выступить:

· уровень и динамика спроса на продукцию компании;

· рентабельность продаж;

· структура активов;

· ликвидность предприятия;

· уровень операционного рычага;

· рентабельность активов;

· асимметричность информации;

· налоговая политика компании и прочие Пилюгина А.В. Моделирование оптимальной структуры капитала предприятия // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Естественные науки» - 2012. с. 140-154..

Проанализировав исследования структуры капитала зарубежных стран, и, изучив особенности российского рынка металлургической промышленности, автором была предложена эконометрическая модель оптимальной структуры капитала предприятий металлургической отрасли.

В качестве показателя, характеризующего структуру капитала компании, используется финансовый рычаг, который рассчитывается как отношение заемного капитала к собственному.

Далее рассмотрим независимые переменные (факторы), влияющие на формирование структуры капитала:

1. Рентабельность активов;

2. Рентабельность продаж;

3. Доля основных средств в активах;

4. Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности;

5. Коэффициент текущей ликвидности;

6. Эффективная налоговая ставка;

7. Цена на нефть;

Рентабельность предприятия является одним из основных факторов оказывающих влияние на формирование структуры капитала. В теории компромисса более рентабельные компании будут увеличивать заемные средства, используя при этом преимущества налогового щита и снижая налоговые издержки. Однако согласно теории иерархии более рентабельные компании будут стремиться снизить уровень долга, т.к. высокий уровень прибыли позволит финансировать инвестиционные проекты за счет собственных средств, не прибегая к использованию рискованного внешнего финансирования. Березинец И.В., Розмочаев А.В., Волков Д.Л. Финансовые решения российских компаний: результаты эмпирического анализа // Вестник Санкт-Петербургского Университета - 2010. №1. С.3-26.В качестве показателей прибыльности будут рассмотрены рентабельность активов и рентабельность продаж, которые рассчитываются как отношение чистой прибыли к совокупным активам предприятия и выручки соответственно. По мнению автора, показатели рентабельности будут в обратной зависимости от финансового рычага для предприятий металлургической отрасли.

Исследователи структуры капитала, такие как Бут и Чен, считают, что активы могут выступать в качестве залогового обеспечения для банковских кредитов в развивающихся странах и странах с переходной экономикой. Поэтому в качестве независимой переменной рассматривается доля основных средств в активах предприятия, которая предположительно оказывает положительное влияние на уровень долга компании. Хотя российские исследования расходятся по результатам влияния данного фактора.

Следующей независимой переменной выбран коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности. Уменьшение коэффициента отношения дебиторской задолженности к кредиторской, в частности превышение кредиторской задолженности над дебиторской, может говорить о снижении финансовой устойчивости и нехватке средств на обслуживание краткосрочных обязательств, что может потребовать увеличения долгосрочного заемного финансирования для обеспечения текущей деятельности. Таким образом, можно предположить, что этот коэффициент оказывает обратное влияние на финансовый рычаг.

Коэффициент текущей ликвидности рассчитывается как отношение текущих активов к текущим обязательствам и является одним из показателей платежеспособности компании. Он также включен в модель в качестве независимой переменной. Низкий показатель текущей ликвидности говорит о недостатке денежных средств для ведения текущей деятельности, что может привести к увеличению заемных средств для покрытия этого недостатка, поэтому предполагается обратная зависимость между коэффициентом текущей ликвидности и финансовым рычагом.

Еще одним фактором, влияющим на финансовый рычаг, может быть эффективная налоговая ставка. Компания с большей долей заемных средств будет выигрывать за счет большего налогового щита, поэтому предполагается прямая связь между эффективной налоговой ставкой и финансовым рычагом.

Металлургическая отрасль промышленности в высокой степени зависит от экономической ситуации в целом, поэтому целесообразно включить в модель макроэкономический показатель, такой как цена на нефть. Включение в модель цен на энергоресурсы объясняется высокой энергоемкостью металлургического производства. При увеличении цены на нефть увеличатся затраты предприятия, что в свою очередь может потребовать дополнительного заемного финансирования, поэтому связь предполагается прямая.

Все переменные и методика их расчета представлены в таблице 12.

Таблица 12. Переменные эконометрической модели оптимальной структуры капитала.

Название переменной	Обозначение	Методика расчета
Финансовый рычаг	Lev	Заемный капитал/Собственный капитал
Рентабельность активов	ROA	Чистая прибыль/Сумма активов
Рентабельность продаж	ROS	Чистая прибыль/Выручка
Доля основных средств в активах	Fix_asset	Сумма основных средств/Сумма активов
Коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности	Rec_pay	Сумма дебиторской задолженности/Сумма кредиторской задолженности
Коэффициент текущей ликвидности	Curr_rat	Сумма текущих активов/Сумма текущих пассивов
Эффективная налоговая ставка	Tax	(Прибыль до налогообложения - Чистая прибыль)/Прибыль до налогообложения
Цена на нефть	Oil	Среднегодовое значение

Источник: Построена автором.

Таким образом, модель будет представлена в таком виде:

,где - финансовый рычаг, - коэффициент при факторе, - случайная ошибка.

На основе разработанной методологии можно предположить следующие гипотезы:

1. На формирование структуры капитала предприятий металлургической отрасли оказывают влияние следующие внутренние факторы: прибыльность (рентабельность), доля основных средств в активах, коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности, коэффициент текущей ликвидности, эффективная налоговая ставка;

2. Прямая зависимость наблюдается между финансовым рычагом и долей основных средств в активах;

3. Прямая зависимость наблюдается между финансовым рычагом и эффективной налоговой ставкой;

4. На формирование структуры капитала предприятий металлургической отрасли оказывает влияние такой внешний фактор, как цена на нефть.

В исследовании будет использована выборка данных по 51 открытой компании металлургической отрасли России за 2009-2013 гг. с выручкой более 1000 млн. рублей. Компании с годовой выручкой более 1000 млн. рублей принято относить к крупным. В силу особенностей металлургического производства, в отрасли преобладают крупные и крупнейшие компании. Поэтому целесообразно исключить из выборки малый и средний бизнес и строить модель для крупных предприятий.

Данные будут взяты из консолидированной финансовой отчетности, составленной в соответствии с российскими стандартами финансовой отчетности. Источником данных бухгалтерской отчетности послужит база данных СПАРК. Данные, характеризующие макроэкономический показатель, будут получены на сайте Федеральной службы государственной статистики. Эконометрический анализ будет проводиться с помощью программного пакета Gretl. Оценка модели будет производиться с помощью метода наименьших квадратов.

Данная модель позволит оценить влияние внутренних и внешних факторов на формирование структуры капитала предприятий металлургической отрасли, и в дальнейшем послужит основой для определения оптимальной структуры капитала и разработки рекомендаций по достижению этого оптимального соотношения.

2.3 Построение модели оптимальной структуры капитала предприятий металлургической отрасли

Для построения модели была использована выборка по 51 предприятию металлургической отрасли России за 5 лет (2009-2013), т.е. модель включает в себя 255 наблюдений. Панельные данные организованны как объединенные временные ряды с количеством кросс-секционных наблюдений 51 и количеством временных периодов - 5.

Для объяснения факторов влияющих на структуру капитала предприятия в модель включены 7 независимых переменных, представленных в таблице 12. Описательная статистика имеющихся данных представлена в таблице 13.

Таблица 13. Описательная статистика

Переменная	Среднее	Медиана	Минимум	Максимум
Lev	3,11605	1,24000	0,0200000	105,900
ROA	0,0374949	0,0293000	-0,231800	0,880000
ROS	0,0241110	0,0231000	-0,310500	0,607500
Fix_asset	0,353804	0,320000	0,00000	0,790000
Rec_pay	1,96839	1,20000	0,120000	23,2000
Curr_rat	2,80329	1,65000	0,170000	39,9300
Tax	0,228706	0,220000	0,00000	1,00000
l_Oil	9,33652	9,42682	8,91315	9,57596

Источник: Построена с помощью программного пакета Gretl.

Среднее значение левереджа (отношение заемного капитала к собсвтенному) для предприятий металлургической отрасли составляет около 3, что говорит о достаточно высокой доли заемных средств в структуре капитала, и также подтверждает актуальность данного исследования.

Средние значения для рентабельности активов и продаж достаточно низкие, они равны 3,7% и 2,4% соответственно. Минимальное значение рентабельности активов в данной выборке составляет -23%, а максимальное - 88%. Минимальное значение рентабельности продаж равно -31%, максимальное - 61%. Это говорит о том, что выборка включает как прибыльные, так и убыточные предприятия металлургической отрасли.

Для предприятий металлургической отрасли характерна достаточно высокая доля основных средств в структуре активов. Так в данной выборке среднее значение этой величины составляет 0,35, максимальное - 0,79.

Среднее значение коэффициента соотношения составляет 1,9, минимальное - 0,12, максимальное -23,2. В среднем, дебиторская задолженность предприятий металлургической отрасли превышает кредиторскую в два раза.

Среднее значение коэффициента текущей ликвидности 2,8, в то время как нормативным значением является единица. Превышение коэффициента текущей ликвидности говорит о неэффективности использования оборотных активов.

Среднее значение эффективной налоговой ставки составляет около 23%, что примерно соответствует текущему налогу на прибыль.

Переменная Oil (цена на нефть) рассчитана в рублях за тонну, т.е. является абсолютным значением, а т.к. все другие переменные являются коэффициентами, целесообразно использовать вместо нее логарифм цены на нефть. Среднее значение этой переменной является 9,3.

Для построения модели был использован метод МНК для панельных данных. Результаты представлены в таблице 14.



Таблица 14. Модель 1: Объединенный (pooled) МНК,

использовано наблюдений - 255

Включено 51 пространственных объектов

Длина временного ряда = 5

Зависимая переменная: Lev

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
Const	?13,3338	21,4063	?0,6229	0,5339
ROS	?29,6208	7,92153	?3,739	0,0002	***
Fix_asset	?12,4471	3,45276	?3,605	0,0004	***
Rec_pay	?0,378752	0,246104	?1,539	0,1251
Curr_rat	0,172731	0,169024	1,022	0,3078
l_Oil	2,29202	2,28789	1,002	0,3174
ROA	3,29458	6,60468	0,4988	0,6183
Tax	1,33875	2,50064	0,5354	0,5929

Среднее зав. перемен	3,116055		Ст. откл. зав. перемен	8,671491
Сумма кв. остатков	16815,68		Ст. ошибка модели	8,251040
R-квадрат	0,219574		Испр. R-квадрат	0,194622
F(7, 247)	4,792265		Р-значение (F)	0,000045
Лог. правдоподобие	?895,9017		Крит. Акаике	1807,803

Крит. Шварца	1836,134		Крит. Хеннана-Куинна	1819,199
Параметр rho	0,699071		Стат. Дарбина-Вотсона	0,610537

Источник: Построена с помощью программного пакета Gretl.

В данной модели значимыми переменными оказались рентабельность продаж и доля основных средств в структуре активов.

Далее для проверки состоятельности модели был проведен тест Хаусмана:

Тест Хаусмана (Hausman) -

Нулевая гипотеза: ОМНК оценки состоятельны

Асимптотическая тестовая статистика: Хи-квадрат(7) = 2,60504

р-значение = 0,918982

Нулевая гипотеза не отвергается, следовательно, оценки МНК состоятельны.

Далее модель проверена на гетероскедастичность и мультиколлинеарность. Результаты проверки представлены в таблице 15.

Как видно, в модели нет мультиколинеарности, однако присутствует гетероскедастичность, что может привести к неправильной оценке регрессоров.

Таблица 15. Проверка модели на гетероскедастичность и мультиколинеарность.

Гетероскедастичность	Мкльтиколинеарность
Тест Вайта (White) на гетероскедастичность - Нулевая гипотеза: гетероскедастичность отсутствует Тестовая статистика: LM = 129,422 р-значение = P(Хи-квадрат(35) > 129,422) = 9,32853e-013	Метод инфляционных факторов Минимальное возможное значение = 1.0 Значения > 10.0 могут указывать на наличие мультиколлинеарности ROS 2,056 Fix_asset 1,077 Rec_pay 1,752 Curr_rat 1,925 l_Oil 1,019 ROA 1,714 Tax 1,062

Источник: Построена с помощью программного пакета Gretl.

Для устранения гетероскедастичности была построена модель группового взвешенного МНК.

Таблица 16. Модель 2: ВМНК, использовано наблюдений - 255 Включено 51 пространственных объектов Зависимая переменная: Lev Weights based on per-unit error variances

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
Const	?4,42051	3,60577	?1,2260	0,2214
ROS	?8,05378	1,83203	?4,3961	<0,0001	***
Fix_asset	?4,90235	0,671814	?7,2972	<0,0001	***
Rec_pay	?0,116384	0,0582371	?1,9985	0,0468	**
Curr_rat	?0,0759643	0,0384199	?1,9772	0,0491	**
l_Oil	0,925356	0,385626	2,3996	0,0172	**
ROA	0,167806	1,18683	0,1414	0,8877
Tax	0,342753	0,457828	0,7486	0,4548

Статистика, полученная по взвешенным данным:

Сумма кв. остатков	116,9419		Ст. ошибка модели	0,688076
R-квадрат	0,468924		Испр. R-квадрат	0,448718
F(7, 247)	14,20532		Р-значение (F)	1,75e-15
Лог. правдоподобие	?262,4320		Крит. Акаике	540,8640
Крит. Шварца	569,1942		Крит. Хеннана-Куинна	552,2596

Статистика, полученная по исходным данным:

Среднее зав. перемен	3,116055		Ст. откл. зав. перемен	8,671491
Сумма кв. остатков	18141,37		Ст. ошибка модели	8,570113

Источник: Построена с помощью программного пакета Gretl.

Р-значение мало, что говорит о том, что модель состоятельна. Информационные критерии Акаике и Шварца модели ВМНК меньше, чем в модели ОМНК, что характеризует модель ВМНК, как более предпочтительную. Построение модели показало, что значимыми переменными являются рентабельность продаж, доля основных средств в структуре активов, коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности, коэффициент текущей ликвидности и логарифм цены на нефть.

Далее построим модель, включающие только значимые переменные.



Таблица 17. Модель 3: ВМНК, использовано наблюдений - 255 Включено

51 пространственных объектов Зависимая переменная: Lev Weights based on per-unit error variances

	Коэффициент	Ст. ошибка	t-статистика	P-значение
Const	?3,69658	3,62615	?1,0194	0,3090
ROS	?8,25365	1,52749	?5,4034	<0,0001	***
Fix_asset	?5,42497	0,663281	?8,1790	<0,0001	***
Rec_pay	?0,110241	0,0575778	?1,9146	0,0567	*
Curr_rat	?0,0850627	0,0376914	?2,2568	0,0249	**
l_Oil	0,885777	0,387506	2,2858	0,0231	**

Статистика, полученная по взвешенным данным:

Сумма кв. остатков	120,8329		Ст. ошибка модели	0,696615
R-квадрат	0,514384		Испр. R-квадрат	0,500849
F(5, 249)	24,07961		Р-значение (F)	9,54e-20
Лог. правдоподобие	?266,6054		Крит. Акаике	545,2107
Крит. Шварца	566,4583		Крит. Хеннана-Куинна	553,7574

Статистика, полученная по исходным данным:

Среднее зав. перемен	3,116055		Ст. откл. зав. перемен	8,671491
Сумма кв. остатков	18050,53		Ст. ошибка модели	8,514229

Источник: Построена с помощью программного пакета Gretl.

Итак, модель в целом значима: значение р мало. Положительное влияние на левередж предприятий металлургической отрасли оказывает логарифм цены на нефть, а отрицательное влияние - рентабельность продаж, доля основных средств в структуре активов, отношение дебиторской и кредиторской задолженности и коэффициент текущей ликвидности. Таким образом, уравнение модели получается следующего вида:

Автором предполагалось, что рентабельность продаж и финансовый рычаг находятся в обратной зависимости. Это предположение подтвердилось в ходе эконометрического исследования. Более прибыльные компании металлургической отрасли стараются отказываться от рискованного заемного финансирования в пользу внутренних источников.

Так же было предположение о положительной связи между долей основных средств в структуре активов и финансовым рычагом, т.к. основные средства могли бы выступать в качестве залога для кредита, однако для металлургических предприятий это утверждение опровергается. Связь между коэффициентами - обратная. Предприятия с более высокой долей основных средств стремятся снизить долю заемного финансирования.

Предполагалось, что коэффициент отношения дебиторской задолженности к кредиторской оказывает отрицательное влияние на левередж, и это предположение в ходе исследования подтверждается. Металлургические предприятия предпочитают покрывать нехватку средств на обслуживание текущих обязательств за счет использования внешнего долгосрочного финансирования.

При снижении показателя текущей ликвидности предприятия металлургической отрасли увеличивают долю заемного капитала, что подтверждают результаты эмпирического исследования. При нехватке текущих активов для покрытия текущих обязательств предприятия будут прибегать к увеличению заемного финансирования.

Включение в модель макроэкономического показателя, такого как цена на нефть, показало, что структура заемного капитала напрямую зависит от логарифма цены на нефть. Увеличение цены на нефть приводит к увеличению себестоимости продукции металлургических предприятий, что требует дополнительного финансирования за счет внешних заемных источников.

Далее сравним полученные результаты с некоторыми эмпирическими исследованиями, представленными в пункте 1.3.

Согласно исследованию Раджана и Зингалеса, проведенному для развитых стран, доля материальных активов имеет прямую зависимость с финансовым рычагом, прибыльность (рентабельность) обратную, что в некоторой степени отличается от результатов, полученных автором, где доля основных средств имеет отрицательное влияние на рычаг.

Исследования Бута для развивающих стран также подтверждают обратную зависимость между прибыльностью и финансовым рычагом, однако опровергают значимость доли материальных активов. И также Бут получает обратную зависимость эффективной налоговой ставки и финансового рычага, в то время как для предприятий металлургической отрасли эффективная налоговая ставка оказывается незначимой. Исследования Чена для предприятий Китая также показывает незначимость эффективной налоговой ставки.

Исследования для американских компаний Харриса и Равива, Френка и Гояла выявили прямую зависимость между финансовым рычагом и долей материальных активов в структуре активов. Также этот тезис подтверждает исследование Бивена и Данболта для британских компаний.

Исследование Луценко для предприятий России показало аналогичные авторскому исследованию результаты для прибыльности и доли основных средств в структуре активов. Их влияние на финансовый рычаг отрицательное.

Исследование Макеевой для предприятий телекоммуникационной отрасли России определило следующие факторы, оказывающие обратное влияние на финансовый рычаг: рентабельность и эффективная налоговая ставка. Прямая зависимость наблюдается доли основных средств и коэффициента текущей ликвидности. Результаты, полученные в исследовании Макеевой, отличны от результатов модели, построенной для предприятий металлургической отрасли, что говорит о наличии различий в формировании структуры капитала по отраслевому признаку.

В целом зависимость некоторых факторов построенной модели соответствует предыдущим исследованиям, однако есть и различия. Так, прибыльность по всем приведенным исследованиям, в том числе исследованию автора, оказывает отрицательное влияние на финансовый рычаг. Коэффициент текущей ликвидности и доля основных средств в большей части исследований оказывают положительное влияние, в то время как модель автора показывает обратную зависимость, а эффективная налоговая ставка незначима, хотя по зарубежным исследованием выявлено обратное.

Модель разработана для предприятий металлургической отрасли России, для которой вопрос формирование структуры капитала является одним из ключевых, т.к. доля заемного рискованного финансирования достаточна высока. Предприятие может формировать структуру капитала, используя полученное уравнение, на основе анализа внутренних и внешних факторов.



Заключение

Основной целью деятельности компании является максимизация ее стоимости. Для ее достижения необходимо, чтобы предприятие проводило рациональную финансовую политику. Недооценка важности управления структурой капитала и увеличение уровня долга может привести к банкротству предприятия. Поэтому анализ формирования структуры капитала является одной из основных задач финансового менеджмента. И для металлургической промышленности в особенности, т.к. она является одной из основных отраслей специализации России, ее продукция служит основой для деятельности других отраслей, поэтому эффективность деятельности и финансовая устойчивость предприятий этой отрасли очень важны для экономики страны в целом.

В работе рассмотрены основные теории формирования структуры капитала, приведен анализ основных эмпирических исследований по данной тематике, проанализировано состояние металлургической отрасли.

Экономисты расходятся во взглядах о формировании структуры капитала. Ряд теорий предполагают существование оптимальной структуры капитала, поиск которой должен осуществляться на основе анализа внутренних и внешних факторов компании и отрасли. Другие же утверждают, что придерживаться оптимальной структуры не обязательно, а необходимо подстраиваться под изменения рынка. К первому типу теорий относятся традиционный подход, теоремы Модильяни-Миллера и компромиссная модель. Второй подход к анализу структуры капитала представлен сигнальными моделями.

Анализ эмпирических исследований позволил выявить некоторые закономерности влияние факторов в разрезе стран. Для развитых стран наибольшее влияние на структуру капитала оказывают такие факторы, как доля материальных активов, размер компании и прибыльность имеет прямую зависимость с финансовым рычагом, доля материальных активов и размер компании - отрицательную. У развивающихся стран эти факторы зачастую становятся незначимыми.

Обзор теорий капитала и эмпирических исследований позволил автору выявить факторы, которые могу оказывать влияние на формирование структуры капитала и разработать методологию эконометрической модели для подтверждения их значимости, а анализ металлургической отрасли - определить особенности и тенденции данного рынка.

Построение регрессионной модели показало, что на структуру капитала оказывают влияния следующие факторы: рентабельность продаж, доля основных средств в структуре активов, коэффициент соотношения дебиторской и кредиторской задолженности, коэффициент текущей ликвидности, цена на нефть. Таким образом, первая гипотеза, поставленная в исследовании, подтверждена частично, т.к. рентабельность активов и эффективная ставка не влияют на уровень долга компаний металлургической отрасли. Прямую зависимость с финансовым рычагом имеет только показатель цены на нефть, остальные переменные находятся в обратной зависимости. Более прибыльные компании предпочитают снижать уровень рискованного заемного финансирования, используя в приоритете внутренние источники финансирования, однако при недостатке средств на обслуживание текущих обязательств металлургические предприятия прибегнут к долгосрочному заемному финансированию.

Вторая и третья гипотезы опровергаются. Эффективная налоговая ставка оказалась незначима для структуры капитала для металлургических предприятий, а доля основных средств в структуре активов оказывает обратное влияние.

Четвертая гипотеза о влиянии такого внешнего фактора, как цена на нефть, подтверждается. Цена на нефть имеет прямую зависимость с финансовым рычагом. Т.к. металлургическая отрасль достаточно энергоемка, увеличение цены на нефть приводит к росту затрат, которые могут потребовать дополнительного внешнего финансирования.

Итогом работы является построение линейного уравнения зависимости финансового рычага от внутренних и внешних факторов, описанных выше. Данная модель позволит определить оптимальную структуру капитала предприятий металлургической отрасли.

Таким образом, можно сказать, что задачи, поставленные в начале исследования, выполнены: описаны модели анализа структуры капитала; проведен обзор эмпирических исследований структуры капитала; выявлены факторы, влияющие на формирование структуры капитала; разработана модель для определения оптимального соотношения собственных и заемных средств для предприятий металлургической отрасли.



Список литературы

1. А.Н. Асаул, М.П. Войнаренко, Н.А. Пономарева, Р. А. Фалтинский

2. Корпоративные ценные бумаги как инструмент инвестиционной привлекательности компаний /Под ред. д.э.н., профессора А.Н. Асаула. - СПб: АНО "ИПЭВ", 2008. -288с.

3. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Пер. с англ. М., Олимп-Бизнес, 1997. - 1120 с.

4. Бригхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент: полный курс: в 2-х т./ Пер. с англ. под ред. В.В. Ковалева, СПб: Экономическая школа, 2004г.

5. Бригхем Ю., Эрхардт М. Финансовый менеджмент. 10-е изд. / Пер. с англ. Под ред. Е. А. Дорофеева. - СПб.: Питер, 2009. - 960 с.

6. Бланк И.А. Финансовый менеджмент: Учебный курс. - 2-е изд. перераб. и доп. - К.: Эльга, Ника-Центр, 2004. - 656 с.

7. Бут О.А. Сборник методических материалов по теме "Определение оптимальной структуры капитала для инновационных предприятий при бизнес-инкубаторе": Учебное методическое пособие. - Томск: кафедра ТУ, ТУСУР, 2012. - 84 с.

8. Ван Хорн Дж.К. Основы управления финансами: Пер. с англ./ Гл.ред.серии Я.В.Соколов - М.: Финансы и статистика, 2003. - 800 с.

9. Дамодаран, А. Инвестиционная оценка. Инструменты и методы оценки любых активов: учеб. пособие / А. Дамодаран. - М.:Альпина Паблишер, 2011. - 1324 с.

10. Ермасова Н.Б. Финансовый менеджмент: конспект лекций / 2-е издание. М. : Юрайт, 2009. - 168 с.

11. Ковалев В. В. Введение в финансовый менеджмент. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 768 с.

12. Ковалев В. В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. - 2-е изд. перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 512 с.

13. Ковалев В. В. Финансовый анализ: методы и процедуры. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 560 с.

14. Модильяни Ф., Миллер М. Сколько стоит фирма? Теорема ММ / Пер. с англ. - 2-е изд. - М.: Дело, 2001. - 272 с.

15. Рогова Е. М., Ткаченко Е. А. Финансовый менеджмент / 2-е изд., испр. и доп. Учебник для бакалавров. М. : Юрайт, 2012.

16. Росс С., Вестерфилд Р., Джордан Б. Основы корпоративных финансов / Пер. с англ. - М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2000. - 720 с.

17. Ченг Ф. Ли, Джозеф И. Финнерти. Финансы корпораций: теория, методы и практика / Пер. с англ. - М.: ИНФРА-М, 2000 - XVIII, - 686 с.

18. Анисин А.А. Эмпирические исследования выбора структуры капитала // Научный журнал - 2009. №3.

19. Березинец И.В., Розмочаев А.В., Волков Д.Л. Финансовые решения российских компаний: результаты эмпирического анализа // Вестник Санкт-Петербургского Университета - 2010. №1. С.3-26.

20. Борисова О., Щукина Т. Теоретические аспекты формирования и управления структурой капитала предприятия // Финансы, денежное обращение и кредит. 2013. №2. С.220-224.

21. Галин Т.В. Факторы, определяющие оптимальную структуру капитала // Вестник ТГПУ. 2003. №5. С.98-100.

22. Зинкевич Н.В., Олеванова Е.А. Эмпирическое тестирование теорий структуры капитала: модели, направление, результаты // Корпоративные финансы - 2008. №1. С.81-102.

23. Калинский О.И. Управление структурой капитала металлургической компании, нацеленное на рост ее гудкилла// Вестник Ставропольского Государственного университета - 2012. №79(2). С.17-25.

24. Киров А.В. Специфика управления структурой источников финансирования капитала российских предприятий // Вестник Волгоградского университета. 2009. №1. С. 138-142.

25. Киселева В.А., Шикина С.А. Управление структурой активов на основе функциональной модели оптимиза...