Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Экономисты в основном фокусируются на моделях, в которых агенты рациональны и имеют однородные ожидания. Однако результаты значительного количества исследований в экспериментальной психологии доказывают, что люди часто отклоняются от этой традиционной теории: люди склонны к самоуверенности и чрезмерному оптимизму. Иными словами, они переоценивают вероятность благоприятных событий и верят, что обладают более точной информацией о предстоящих событиях, чем это есть на самом деле. В связи с этим исследователи в области экономической науки решили отказаться от рациональности и перейти к человеку иррациональному. Так, они предположили, что топ-менеджер или управляющий компанией не является абсолютно рациональным человеком, а так же как и любой другой человек, подвержен влиянию чрезмерной самоуверенности и оптимизма, что, вне сомнений, влияет на корпоративное принятие решений и финансовые результаты, такие, как более высокий уровень финансового рычага или снижение стоимости компании после поглощения и др.

Так Малмендир и Тэйт (Malmendier and Tate, 2005) показали, что самоуверенные руководители переоценивают доходность своих инвестиционных проектов и рассматривают внешнее финансирование, как чрезмерно дорогостоящее, используя несколько мер самоуверенности. Также они показали, что для независимых от собственного капитала фирм самоуверенные руководители имеют большую вероятность провести поглощение более низкого качества (снижая стоимость фирмы в 65% случаев), нежели их несамоуверенные коллеги (Malmendier and Tate, 2008). Кроме того, Хиршлейфер и др. (Hirshleifer et al., 2012) выявили, что самоуверенные руководители принимают рисковые проекты, делают большие инвестиции в инновации.

Неудивительно, что чрезмерная самоуверенность влияет не только на финансовые показатели фирм, но и на решение о старте нового бизнеса. Как показали Келлингер и др. (Koellinger et al., 2007) в странах, где бизнесмены самоувереннее, принимается больше решений о старте нового бизнеса, и соответственно шансы на выживание зарождающегося предпринимателя в таких странах ниже. Более того, Кассар (Cassar, 2010) доказал, что начинающие предприниматели чрезмерно оптимистичны относительно успеха их начинаний и шансов бизнеса на выживание.

Обобщая все вышесказанное, можно сделать вывод, что самоуверенность, несомненно, играет важную роль в принятии корпоративных решений.

В представленной работе будет подробно рассмотрена взаимосвязь структуры капитала фирмы и чрезмерной самоуверенности. Развивая теории влияния чрезмерного оптимизма на принятие финансовых решений менеджерами, Хэкбарт (Hackbarth, 2004) на основе простой модели фирмы показал, что самоуверенные менеджеры будут выбирать более высокие уровни долговой нагрузки, эмитировать новые долговые обязательства чаще и т.п. А Баррос и Силвейра (Barros and Silveira, 2007) в своем исследовании эмпирически протестировали модель, сформулированную в исследовании Хэкбарта и ряде других, о том, что фирмы, управляемые самоуверенными менеджерами, обладают при прочих равных более левереджированной структурой капитала. Высокая статистическая значимость говорит о том, что самоуверенность является важным фактором структуры капитала.

Однако для российских компаний тема остается актуальной, так как еще не проводилось направленных эмпирических исследований по влиянию самоуверенности на структуру капитала фирм. Поэтому важно рассмотреть, как самоуверенность руководителей фирм влияет на структуру капитала именно российских компаний. Более того, необходимо принять во внимание недавние события в экономике, а именно последний финансовый кризис 2008-09 годов, влияние которого не обошло стороной и российские компании. Кризис мог в значительной степени повлиять на поведение самоуверенных менеджеров и, соответственно, на финансовое состояние фирм.

Для исследования данной темы необходимо:

- Рассмотреть традиционные и поведенческие теории, объясняющие структуру капитала компаний, а также определить, подходы измерения структуры капитала и чрезмерной самоуверенности менеджеров;

- Определить особенности российских компаний, которые способны повлиять на структуру капитала, а также обосновать взаимосвязь самоуверенности и кризиса;

- Собрать базу данных для эмпирической проверки теоретических предположений влияния чрезмерной самоуверенности на структуру капитала компаний;

- Провести регрессионный анализ взаимосвязи самоуверенности руководителя и структуры капитала фирмы;

- Проинтерпретировать полученные результаты, описать ограничения и сделать выводы.

Работа делится следующим образом: в разделе 2 кратко рассматриваются традиционные и поведенческие теории структуры капитала фирмы, описываются методы измерения структуры капитала фирмы и самоуверенности руководителей, а также рассматриваются особенности российских компаний и особенности влияния финансового кризиса на них. Раздел 3 посвящен обоснованию гипотез, переменных и методов проведения исследования. Раздел 4 посвящен анализу данных и построению модели влияния самоуверенности руководителей российских компаний (а также других показателей) на структуру капитала фирмы в терминах последнего финансового кризиса. В разделе 5 приводятся основные результаты полученной модели. В разделе 6 даются заключительные выводы по проделанной работе и предлагаются направления для дальнейших исследований. 

1. Теоретическое обоснование

1.1 Теории структуры капитала фирмы

руководитель самоуверенность капитал финансовый

Для начала следует сказать, что под структурой капитала фирмы чаще всего подразумевается финансовый рычаг (плечо финансового рычага, кредитный рычаг, кредитное плечо) -- это отношение заемного капитала к собственным средствам (иначе говоря, соотношение между заемным и собственным капиталом). Также финансовым рычагом или эффектом финансового рычага называют эффект от использования заемных средств с целью увеличить размер операций и прибыль, не имея достаточного для этого капитала.

Академическую литературу по теории структуры капитала можно поделить на два основных направления: классические теории и поведенческие теории. В рамках классических подходов принято выделять теорию компромисса (Trade-off Theory) и теорию иерархии (Pecking Order Theory).

Компромиссная модель утверждает, что фирма, которая максимизирует свою стоимость, будет выбирать оптимальную структуру капитала путем взвешивания издержек и выгод от дополнительной единицы финансирования и в итоге выберет ту долю заемного капитала, при которой предельные издержки равны предельным выгодам. Таким образом, увеличение цены на акции компании (которое соответственно приводит к уменьшению финансового рычага) должно инициировать выпуск долга со стороны компании так, чтобы сохранилось прежнее значение «долг/капитал». Согласно теории иерархии, не существует какого-либо определенного оптимального соотношения долгового и акционерного капитала. У фирм существует иерархия предпочтений по отношению к источникам финансирования: в первую очередь фирмы используют собственные ресурсы (нераспределенную прибыль), затем безрисковый долг, затем рисковый долг, и только в самых крайних случаях (например, в случае финансовых проблем) фирмы пойдут на выпуск акций.

Тем не менее, классические теории показали свою неэффективность на практике. Существует целый ряд работ, которые доказали, что, в большинстве случаев, менеджеры компаний не следуют ни одной из выше перечисленных теорий, а более того, зачастую, ведут себя совершенно противоположно им (Mikkelson and Partch, 1986; Baker and Wurgler, 2002; Graham and Harvey, 2001). Таким образом, на смену классическим теориям пришли альтернативные поведенческие. Среди них можно выделить 3 основных: теория отслеживания рынка (Market Timing Theory), теория информационных каскадов (Informational Cascades Theory) и влияние личных качеств менеджера на структуру капитала компании (Influence of personal managers' qualities). Бэйкер и Варглер (2002), основоположники теории отслеживания рынка, исследовали зависимость структуры капитала компаний от их прошлой рыночной оценки. В итоге они пришли к выводу, что менеджеры выпускают акции, если считают, что компания переоценена, а долг - если недооценена. Подтверждением данной теории может служить наблюдение Грэхэма и Харви (2001), которые с помощью опроса выявили, что 2/3 (из 392 опрошенных) финансовых директоров согласны со следующим утверждением: при выпуске акций «величина переоценки или недооценки является важным или очень важным фактором». Такие выводы противоречат теории компромисса и иерархии. В основе теории информационных каскадов, предложенной Бикчандани и др. (Bikhchandani et al, 1992), лежит стадное поведение (herding) экономических агентов. В ней утверждается, что менеджерам может быть выгодно не заниматься оценкой преимуществ и недостатков того или иного решения о финансировании, а скопировать действия менеджеров других компаний. Это связано с трудностью выбора оптимальной структуры капитала, требующего от менеджера серьезных усилий и высокой компетенции. И, наконец, ключевая теория для данного исследования - это влияние личных качеств менеджера на структуру капитала компаний.

Влияние личных качеств менеджеров на структуру капитала

Еще несколько десятков лет назад Канеман и Тверски (Kahneman and Tversky, 1979) и другие исследователи в области психологии показали, что людям свойственны такие особенности или отклонения, как чрезмерная самоуверенность и оптимизм (overconfidence and optimism), неприятие потерь (loss aversion), контекстное мышление (framing), прогнозирование с нарушением правила Байеса (non-Bayesian forecasting) и многие другие. В данном исследовании будет подробно рассмотрена именно чрезмерная самоуверенность менеджеров.

Так, например, Грэхэм и Харви (2001) подтвердили в своей работе наличие оптимизма у менеджеров, выявив, что большинство из них считают недооцененными акции своих компаний. В настоящее время существует большое количество исследований, изучающих влияние самоуверенности менеджеров на принимаемые ими финансовые решения.

Малмендир и Тэйт (2005) определяли самонадеянность как слишком сильную подверженность генерального директора несистематическому риску компании: исполнение опциона позже оптимальной даты, увеличение доли акций на руках. Авторы, объясняя зависимость вложений в инвестиционные проекты от достаточности собственных средств, предположили, что самонадеянные менеджеры переоценивают отдачу от инвестиционных проектов. Также авторы отметили, что такие менеджеры считают акции своей компании недооцененными рынком, поэтому они стараются не прибегать к выпуску акций для финансирования проектов. Малмендир и Тэйт (2005) на той же выборке показали, что самонадеянные менеджеры для покрытия финансового дефицита используют больший объем долга по сравнению с другими менеджерами.

Иной измеритель самонадеянности менеджеров, предложенный в работе Бена-Дэвида и др. (Ben-David et al, 2007), соответствовал узости индивидуального распределения вероятности рыночной доходности. Следует отметить, что авторы определяли самонадеянность как слишком узкие доверительные интервалы при предсказании разных событий. Авторы исследовали взаимосвязь между мерой самонадеянности и политикой компании, включая объем капиталовложений, решения о слияниях и поглощениях, решения о финансировании и политику выплат. Было выявлено, что фирмы с самонадеянными CEO (Chief Executive Officer - высшее должностное лицо компании, руководитель, генеральный директор и т.п.) отличаются более высокой долей долга.

Баррос и Силвейра (2007) протестировали влияние оптимизма и излишней самонадеянности менеджеров на выборке из 153 нефинансовых бразильских компаний, акции которых торговались на фондовой бирже Сан-Паулу с 1998 по 2003 год. Для проверки гипотез авторы воспользовались динамической моделью структуры капитала. Переменная, отвечающая за личные качества менеджера, оказалась значимой, что не позволило отвергнуть гипотезу о положительном влиянии самонадеянности менеджера на уровень долга.

Касательно российской академической литературы, теория влияния личных качеств менеджера на структуру капитала российских компаний не получила большого распространения до сих пор. Эволюция поведенческих финансов и актуальность темы представлена в работе Ващенко и Лисицыной (Ващенко и Лисицына, 2006). Библиография наиболее значимых публикаций по теме поведенческих финансов представлена в работе Солодухиной и Репина (Солодухина и Репин, 2008). Работая в этом же направлении, Федотова и др. (Федотова и др., 2009) описали концепцию поведенческих финансов и ее взаимосвязь с оценкой бизнеса. Что касается эмпирических исследований по теории структуры капитала, можно выделить несколько исследований. Например, Иванов (Ivanov, 2010) попытался оценить структуру капитала российских компаний, используя комплексный набор факторов, походящих под все теории структуры капитала. В результате были получены некоторые эмпирические доказательства в поддержку теории иерархии, теории компромисса, теории отслеживания рынка, а также самоуверенности менеджеров. Другая работа по данной теме была написана Гайфутдиновой и Кокаревой (Гайфутдинова и Кокорева, 2011), где они тестировали поведенческие теории на выборке из 50 крупных публичных компаний России. В отличие от предыдущей работы, они отвергли теорию отслеживания рынка и приняли теорию информационных каскадов. В любом случае, оба исследования получили некоторые доказательства в пользу гипотезы о самоуверенности менеджеров. Однако, этой теории не было уделено должного внимания, так как эти исследования были направлены в первую очередь на совокупное доказательство теорий структуры капитала. Так же в этих работах не было уделено внимания кризисным годам, так в работе Гайфутдиновой и Кокоревой (2011), было показано, что кризисные годы не имели сильного влияния на финансовый рычаг на прямую, однако не учитывалось, что кризис может повлиять не напрямую, а через поведение директоров компаний. Кроме того, во всех работах исследовалось влияние самоуверенности исполнительных директоров компаний, однако следует предположить, что решения о структуре финансирования принимает финансовый директор компании. Такие неосвещенные вопросы, в свою очередь, стимулируют дальнейшие изучение теории влияния личных качеств менеджера.

Далее будут рассмотрены основные факторы, влияющие на структуру капитала компаний.

1.2 Основные факторы, влияющие на финансовый рычаг компании

В эмпирической литературе принято выделять четыре основополагающих фактора, которые оказывают основное воздействие на структуру капитала компании: возможности роста, размер, рентабельность и материальность активов.

Переменные для факторов и работы, в которых они использовались, представлены в таблице 1.

Таблица 1. Описание факторов структуры капитала и работ, в которых они использовались

Фактор	Краткое описание	Работы
Характеристика размера фирмы:
ln (Sales)	Натуральный логарифм выручки от продаж	Titman and Wessels, 1988; Baker and Wurgler, 2002; Bevan and Danbolt, 2002; Hovakimian, 2006; Lemmon, Roberts and Zender, 2008; Frank and Goyal, 2009.
Характеристика возможности роста компании:
market-to-book ratio	Отношение рыночной капитализации с долгом компании к ее собственному капиталу с долгом	Rajan and Zingales, 1995; Ozkan, 2001; Baker and Wurgler, 2002; Oliver, 2005; Roberts and Sufi, 2007; Lemmon, Roberts and Zender, 2008; Frank and Goyal, 2009.
capital expenditures to total asset	Отношение капитальных затрат (затрат на материальные активы) к общим активам	Titman and Wessels, 1988; Balakrishnan and Fox, 1993; Lang, Ofek and Stulz, 1996; Harvey, Lins and Roper, 2004; Jiraporn and Liu, 2008; Frank and Goyal, 2009.
Характеристика прибыльности компании:
ROA (Return on Assets)	Рентабельность активов - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общим активам	Titman and Wessels, 1988; Rajan and Zingales, 1995; Berger, Ofek and Yermack, 1997; Roberts and Sufi, 2007; Lemmon, Roberts and Zender, 2008; Frank and Goyal, 2009.
Характеристика материальности активов:
share of fixed assets in total	Отношение основных средств к общим активам	Rajan, Zingales, 1995; Berger, Ofek and Yermack, 1997; Bevan and Danbolt, 2002; Heyman, Deloof and Ooghe, 2003; Chen, 2004; Roberts and Sufi, 2007; Jiraporn and Liu, 2008; Frank and Goyal, 2009.

Финансовая теория утверждает, что возможности роста компании являются важным фактором структуры капитала. В соответствии с теорией компромисса фирмы с обильными возможностями роста должны иметь более низкий финансовый рычаг, потому что они понесут большие потери от финансовых затруднений. В то же время, теория иерархии предполагает, что компании роста используют больше долга, так как они нуждаются в большем инвестированном капитале, который стимулирует внешнее финансирование, а также потому что возможности роста обладают высокой информационной асимметрией.

Материальность активов также является важным фактором структуры капитала. В теории компромисса материальные активы фирмы могут выступают в качестве залога или дополнительного обеспечения долга. Следовательно, дополнительное обеспечение может привести к увеличенному финансовому рычагу (Harris and Raviv, 1990). С точки зрения теории иерархии, фирмы с большим количеством материальных активов менее подвержены информационной асимметрии, чем фирмы с меньшим количеством материальных активов, что делает выпуск акций для таких фирм менее затратным (Harris and Raviv, 1991), соответственно, снижая отношение долга к собственному капиталу.

Фирмы с высокой прибыльностью должны иметь больший финансовый рычаг согласно статистической теории компромисса, так как налоговые выгоды более ценны, а расходы из-за финансовых трудностей менее вероятны. Тем не менее, в последних работах с использованием динамической теории компромисса, показано, как различные противоречия могут объяснить отрицательную взаимосвязь между рычагом и прибыльностью, выявленную в эмпирических исследованиях (Strebulaev, 2007). В рамках классической теории иерархии более прибыльные компании имеют большие объемы нераспределенной прибыли и поэтому меньше нуждаются во внешнем финансировании, что подразумевает низкие финансовые рычаги (Myers and Majluf, 1984; Myers, 1984).

Теоретический эффект размера фирмы на выбор структуры капитала, также неоднозначен. В классическом подходе теории компромисса размер фирмы положительно взаимосвязан с долгом, потому что более крупные фирмы, как правило, более диверсифицированы и имеют меньший риск банкротства. Однако, согласно теории иерархии, большие фирмы имеют меньшую информационную асимметрию и поэтому имеют более благоприятные условия для выпуска акций, чем малые фирмы.

Определившись с классическими факторами, влияющими на структуру капитала стоит рассмотреть факторы, связанные с объектом и предметом данного исследования.

1.3 Измерение самоуверенности руководителя компании

Предметом данного исследования является самоуверенность, однако это отклонение (bias) является латентной величиной, поэтому необходима альтернативная наблюдаемая переменная. Например, Малмендир и Тэйт (2008) предложили меру, состоящую из общего числа заметок в прессе об интересующем руководителе. Если число заметок, указывающих на самоуверенность руководителя превышает число указывающих на неуверенность, то руководитель признается самоуверенным, и наоборот - соответственно. Однако эта мера является не достаточно точной для данного исследования, как указали сами авторы эта переменная подвержена проблеме эндогенности, так как на суждения в прессе может влиять множество ненаблюдаемых факторов, таких как отношение редакции к определенному руководителю или др. Более того, в российской прессе можно найти упоминания не о всех исполнительных директорах компаний или, тем более, о финансовых менеджерах. Наиболее адекватной на сегодняшний день мерой является мера, предложенная Барросом и Силвейрой (2007), которая представляет собой бинарную переменную, и показывает, является ли руководитель компании одновременно собственником или унаследовавшим компанию (владелец) - (1), либо является всего лишь наемным работником на управляющую должность (менеджер) - (0). Предложенная мера появилась в результате множественных доказательств в эмпирической психологии, что предприниматели (или индивиды, желающие стать предпринимателями) более оптимистичны и самоуверенны, нежели обычные менеджеры.

1.4 Особенности российских компаний и влияние на них кризиса

Далее будут рассмотрены некоторые основные особенности российских компаний, которые могут повлиять на структуру капитала. По утверждению Яковлева и др. (Yakovlev et al., 2010) одной из главных особенностей российских компаний является сильная дифференциация по размерам. Основываясь на этой статье, крупными следует считать компании с ежегодной выручкой в 1 млрд. долл. США для газовой и нефтяной промышленности и более чем 500 млн. долл. США для других отраслей. Средние фирмы определяются по выручке, варьирующейся от 50 до 500 млн. долл. США. Здесь же следует упомянуть, что большинство публичных компаний с котировками акций на российской бирже представляют собой крупные организации. Также ни для кого не секрет, что в России большинство крупных компаний функционируют в отраслях ресурсной экономики из-за обширных природных ресурсов страны. Это особое преимущество позволяет компаниям открывать филиалы за границей, что в свою очередь позволяет им занимать больше (Kuznetsov, 2011) и быть готовыми к последствиям финансового кризиса (Gonchar, 2013). Более того, как было отмечено Яковлевым и др. (2010), размер фирмы определяет ее стратегию: крупные фирмы предпочитают неформальные отношения с государством и своими инвесторами, в то время как средние фирмы предпочитают концентрированное владение, ограниченное присутствие на рынках ценных бумаг и поддержание дистанции от государства. Именно поэтому основную публичную информацию можно без проблем найти только для крупных корпораций. Подконтрольность государству - это другой важный фактор в формировании структуры капитала российскими компаниями, потому что, по утверждению Яковлева и др. (2010), тесное сотрудничество с государством позволяет компаниям использовать особые преимущества с целью выпуска большего долга. Эти преимущества состоят в основном в том, что пользуясь поддержкой государства рейтинг платежеспособности этих компаний растет, что вызывает большее доверие к ним, и, соответственно, позволяет им занимать больше.

Некоторые исследователи утверждают, что контроль «олигархов» над компаниями типичен для России (Guriev and Rachinsky, 2005; Ivanov, 2010). Так или иначе, Яковлев (Yakovlev, 2006) доказал, что «владение олигархами» было типично для России в 1998-99-х годах, в то время как после 2003-04-х годов Россия совершила быстрый переход к преобладанию государства над большим бизнесом. Отсюда следует, что так как компании в исследовании взяты после 2006 года, то можно принимать во внимание только государственный контроль над компаниями.

Также необходимо рассмотреть влияние финансового кризиса на российские компании, так как выборка компаний будет захватывать период финансового кризиса 2008-09-х годов. Сильная экономическая рецессия наблюдалась в России в конце 2008 и начале 2009 годов, когда рост ВВП стал отрицательным. По утверждению Гончар (2013), все производственные российские компании были подвержены влиянию кризиса. В частности, Ивасаки (Iwasaki, 2013) подтвердил, что совет директоров компаний сыграл жизненно важную роль в способности выжить российских фирм. В этой связи, можно предположить, что самоуверенность менеджеров могла сыграть значительную роль в формировании структуры капитала фирм в период кризиса, что предполагает некоторые изменения в стратегии формирования структуры капитала самоуверенным менеджером. Другими словами, предполагается, что самоуверенный финансовый руководитель будет вынужден выбирать меньший финансовый рычаг во время кризиса, если компания не была достаточно успешной до кризиса.

В следующем разделе будут описаны гипотезы и методы проведения исследования.

2. Постановка исследовательской проблемы

2.1 Обоснование гипотез

Основной проблемой данного исследования является проблема, как может самоуверенность руководителя повлиять на структуру капитала компании, и как может кризис повлиять на окончательное решение руководителя о структуре капитала.

В описанных ранее эмпирических исследованиях находились подтверждения тому, что самоуверенные руководители склонны выбирать больший долг для компании (Barros and Silveira, 2007; Гайфутдинова и Кокорева, 2011). Однако эти гипотезы были рассчитаны именно на руководителей компаний, то есть на генеральных директоров, в данном же исследовании будут рассматриваться личные характеристики финансовых директоров компаний. Мера, предложенная Барросом и Сильвейрой (2007), будет использована относительно финансовых руководителей (CFO - Chief Financial Officer), так как именно они являются ответственными лицами за финансовое состояние компании и принимают решения о структуре капитала. Отсюда следует первая гипотеза:

Н1: Финансовые директора российских компаний выбирают, при прочих равных, большее количество долга в структуре капитала компании.

Другим важным вопросом исследования является вопрос, как поведение финансового директора может измениться во время кризиса и соответственно изменить его финансовые решения. Как известно финансовый кризис - это резкое снижение номинальной стоимости некоторых финансовых активов. По мнению поведенческих финансов, кризис зачастую связан с поведением инвесторов и подвержен так называемому «эффекту толпы» (herd behavior), когда некоторые инвесторы слишком переоценивают стоимость определенных финансовых активов (зачастую от незнания технологии), за ними следуют другие инвесторы, не желая упускать прибыль и так по спирали, то в какой-то момент обрушение становится неизбежным. И тогда может образоваться обратная спираль, когда цена начинает резко падать, и инвесторы начинают продавать активы, тем самым еще быстрее и сильнее снижая цену. Финансовый кризис может напрямую повлиять на финансовый рычаг компании. Заимствование денег для компании несет определенные выгоды, связанные в первую очередь с налоговым щитом. Однако он же создает риск банкротства, поэтому вопрос об оптимальной структуре капитала остро стоит перед финансовыми менеджерами компаний и широко распространен в академической литературе. Однако реакция компаний на кризис может быть не однозначной, логично предположить, что во время мирового финансового кризиса компании могут столкнуться с некоторыми трудностями получения заемных средств. В то же время компании могут нуждаться в дополнительных средствах, в особенности можно предположить, что компании, связанные с государством, имеют больше шансов получить эти заемные средства. Поэтому ситуация с финансовым рычагом во время кризиса может быть достаточно неоднозначной. Здесь следует учесть также влияние финансового руководителя компании, так как уже предполагалось и доказывалось на примерах иностранных компаний, что самоуверенные руководители выбирают больший финансовый рычаг, то можно предположить, что в ситуации кризиса самоуверенный финансовый директор продолжит выбирать больший финансовый рычаг в сравнении со своими более рациональными коллегами. С другой стороны, большее количество долга ведет к большим рискам компании, таким образом можно предположить, что в большей степени решение финансового директора о структуре капитала может зависеть от эффективности работы компании в предкризисный период. Отсюда следует, что при эффективной деятельности компании в предкризисный период самоуверенный руководитель и во время кризиса продолжит выбирать больший финансовый рычаг, а в случае менее эффективной деятельности компании до кризиса станет выбирать меньший финансовый рычаг, либо покинет свою должность (будет уволен или уйдет сам, или любым другим способом). Таким образом возникают еще две гипотезы:

Н2: Если компания успешно функционировала до кризиса, то самоуверенный финансовый руководитель продолжит выбирать большее количество долга в структуре капитала компании во время кризиса;

Н3: Если компания функционировала менее успешно до кризиса, то самоуверенный руководитель станет выбирать меньшее количество долга в структуре капитала компании, либо покинет свою должность.

2.2 Описание переменных

Ключевой переменной для данного исследования является переменная самоуверенности финансового руководителя компании, которая может иметь значительное влияние на структуру капитала российских компаний.

В таблице 2 представлены переменные, которые будут использованы в данном исследовании, а ниже описание к ним:

Таблица 2. Описание переменных

Переменная	Описание
Зависимые переменные:
BL (Book leverage)	Балансовый рычаг компании, измеряется как сумма всех обязательств компании деленная на все балансовые активы.
ML (Market leverage)	Рыночный рычаг компании, измеряется как отношение всех обязательств ко всем активам плюс рыночной капитализации за вычетом балансового собственного капитала.
Ключевая переменная:
Over (Overconfidence)	Самоуверенность финансового руководителя, бинарная переменная (0 - самоуверен, 1 - наоборот).
Контрольные переменные:
lnS (ln Sales)	Логарифм продаж
MTB (market-to-book)	Коэффициент, показывающий отношение рыночной капитализации плюс обязательств компании к собственному капиталу плюс обязательства компании.
CapA (capital expenditures to total assets)	Коэффициент, показывающий отношение капитальных затрат к общим активам.
ROA (return on assets)	Рентабельность активов - отношение прибыли до уплаты процентов и налогов к общим активам.
FixA (share of fixed assets in total)	Коэффициент, показывающий отношение основных средств к общим активам.
Gov (Government control)	Контроль государства, представлен в виде доли владения государством акциями компании.
BR (Abroad)	Присутствие компании за границей, бинарная переменная (1 -присутствует, 0 - нет).
Com (Company)	Подконтрольность другой компании, бинарная переменная (1- подконтрольна, 0 - нет)
IND (Industry)	Принадлежность к отрасли компании (от с/х (1), горнодобывающей (2) и обрабатывающей (3) промышленности до сферы торговли (7) и научной деятельности (13).
Дополнительные переменные:
Size	Отвечает за размер компании, является альтернативной переменной lnS, бинарная переменная (1 - крупная компания, 0 - все остальные компании).
Crisis	Отвечает за период кризиса, бинарная переменная (1 - кризисные годы 2008-09, 0 - все остальные годы).
Eff (Efficiency)	Эффективность работы компании до кризиса, бинарная переменная (1 - компания работала эффективно до кризиса, 0 - менее эффективно).
lev_min	Стал ли финансовый рычаг меньше во время кризиса в сравнении с периодом до кризиса, бинарная переменная (1 - стал, 0 - нет).
fired_man	Сменился ли финансовый директор во время кризиса, бинарная переменная (1 - сменился, 0 - нет).
fired_over	Сменился ли самоуверенный менеджер во время кризиса, бинарная переменная (1 - сменился самоуверенный, 0 - сменился не самоуверенный).

Касательно зависимой переменной, рычага компании, то в данном исследовании будет использовано обе меры, как балансовый, так и рыночный рычаг компании, так как нет точного определения в каком случае использовать лучше рыночный рычаг, а в каком балансовый. Кроме того, так как все компании рассматриваются в рамках одной страны, то, следовательно, не должно быть различий в бухгалтерских стандартах, что также позволяет принимать во внимание балансовый рычаг компании. Так или иначе, как показали недавние исследования обе переменные показывают схожие результаты (Frank and Goyal, 2009; De Jong et al., 2008). В качестве структуры капитала компании был взят не сам финансовый рычаг компании, то есть отношение долга к собственному капиталу, а его видоизмененная форма, а именно отношение долга к активам компании. Это было сделано для того, чтобы данная переменная находилась в пределах от 0 до 1 и не имела сильных выбросов, как это могло бы быть с отношением долга к собственному капиталу.

О самоуверенности руководителя было подробно описано в параграфе 2.3. Она представляет собой бинарную переменную, где 1 - CFO самоуверен (то есть владеет долей в уставном капитале компании), 0 - CFO не самоуверен (то есть просто наемный менеджер).

О контрольных переменных было также описано в параграфах 2.2 и 2.4. Выручка от продаж компании характеризует ее размер, а натуральный логарифм взят для того, чтобы снова избежать сильных выбросов в данных. Переменные MTB и CapA связаны с возможностями роста компании, ROA - с прибыльностью, FixA - с материальностью активов. Контроль государства относится к особенностям российских компаний и предположительно может положительно влиять на структуру капитала компании. Он представлен как доля государственного владения (в том числе и через государственные организации) акциями компании. Чем выше доля владения, тем, предположительно, больше компания использует заемных средств. Также на рычаг компании может влиять присутствие компании заграницей, где для нее открыты новые рынки капитала для займов. Присутствие компании за границей определяется как бинарная переменная, где 1 - компания присутствует в любом виде на иностранных фондовых биржах, 0 - нет. Однако эта переменная может коррелировать с размером компании, так как, зачастую, только у развитых крупных холдингов есть возможность присутствовать за границей. Еще один фактор, который может иметь влияние на рычаг компании - это подконтрольность другой организации. Для учета этого фактора также создана бинарная переменная, где 1 - на компанию имеет какое-либо влияние другая частная организация, 0 - нет. Эта переменная может коррелировать с государственным влиянием, так как если компания не находится под влиянием частной организации, то может находится под влиянием государства. Другим важным фактором является отраслевая принадлежность компании. Этот показатель измерен согласно Международной стандартной отраслевой классификации (Standard Industrial Classification - SIC), в которой принцип очередности идет от промышленных отраслей к сфере социальных услуг, таким образом данную переменную можно использовать как целочисленные значения по возрастанию от 1 до 21:

1) Сельское хозяйство, лесоводство и рыболовство;

2) Горнодобывающая промышленность и разработка карьеров;

3) Обрабатывающая промышленность;

4) Снабжение электроэнергией, газом, паром и кондиционированным воздухом;

5) Водоснабжение; системы канализации, удаление отходов и меры по восстановлению окружающей среды;

6) Строительство;

7) Оптовая и розничная торговля; ремонт автомобилей и мотоциклов;

8) Транспорт и складское хозяйство;

9) Размещение и общественное питание;

10) Информация и связь;

11) Финансовая деятельность и страхование;

12) Операции с недвижимым имуществом;

13) Профессиональная, научная и техническая деятельность;

14) Деятельность в сфере административных и вспомогательных услуг;

15) Государственное управление и оборона; обязательное социальное страхование;

16) Образование;

17) Деятельность в сфере здравоохранения и социальных услуг;

18) Искусство, сфера развлечений и отдыха;

19) Прочие виды деятельности в сфере услуг;

20) Деятельность домашних хозяйств в качестве работодателей; недифференцированная деятельность домашних хозяйств по производству товаров и услуг для собственного использования;

21) Деятельность экстерриториальных организаций и органов,

Ввиду ресурсной направленности экономики России, можно предположить, что большинство компаний будут находится ближе к пунктам 1-4. Данная переменная, тем не менее, позволит учесть влияние отрасли на рычаг компании. Однако следует предположить возможность корреляции между отраслью компании и государственным влиянием, так как большинство ресурсных добывающих и обрабатывающих предприятий так или иначе подконтрольны государству.

Дополнительные переменные необходимы для доказательства гипотез Н2 и Н3. Переменная Size потребуется далее для регрессионного анализа в качестве контрольной переменной, заменяя lnS. Она представлена как бинарная переменная, где 1 - крупная компании, 0 - средняя или малая компания. Переменная Crisis также потребуется для последующего регрессионного анализа в качестве одной из контрольных переменных. Она представляет собой бинарную переменную, где 1 - годы финансового кризиса 2008-09, 0 - все остальные годы. Переменная Eff отвечает за эффективность работы компании до кризиса 2008-09 гг. Для ее определения были взяты три наиболее распространенных показателя эффективности работы компании: рентабельность активов, оборачиваемость активов и текущая ликвидность. Рентабельность и оборачиваемость активов сравнивалась со среднеотраслевой, и если эти показатели были выше среднеотраслевых показателей, то компании присваивалось по 1. Текущая ликвидность сравнивалась с оптимальным показателем равным 2, в случае, если ликвидность компании попадала в промежуток от 1 до 3, то компании присваивалась 1, в противном случае 0. И наконец, если у компании хотя бы по двум из трех показателей была 1, то она признавалась эффективной (1), в противном случае менее эффективной (0). Переменная lev_min отвечает за снижение финансового рычага во время кризиса в сравнении с докризисным периодом, то есть 1 - если финансовый рычаг стал меньше во время кризиса, 0 - в противном случае. Переменная fired_man показывает произошла ли смена финансового директора в период с 2007 по 2010 годы, где 1 - сменился, 0 - нет. Переменная fired_over показывает сменился ли самоуверенный менеджер в рамках переменной fired_man, где 1 - сменился самоуверенный, 0 - сменился не самоуверенный финансовый директор.

2.3 Обоснование методов проведения исследования

Для того, чтобы доказать первую гипотезу необходимо построить регрессионную модель зависимости финансового рычага компании от самоуверенности финансовых директоров, учитывая все контрольные переменные и особенности российских компаний. Лучше всего для этого подойдут панельные данные, так как они позволяют получить более точные оценки параметров. Следует также сказать, что зависимая переменная в этой регрессии будет ограничена сверху и снизу (от 0 до 1), поэтому следует применять цензурированную регрессию (tobit-регрессию). Для такой регрессии фактически будет справедлива обычная регрессионная модель, имеющая в данном случае вид:

,

где Leverage_it - это либо балансовый, либо рыночный рычаг i-компании в t-период. Over_it - это мера самоуверенности CFO; CV_it - набор контрольных переменных, перечисленных в таблице 2; в - это искомый параметр, а г - это вектор показывающий эффекты контрольных переменных; е_it - это случайные компоненты. Однако фактически наблюдается другая переменная, которая определяется в общем случае следующим образом:

,

где y^* соответственно зависимая переменная, для которой справедливо обычное уравнение регрессии (Leverage); y_min равен 0; y_max равен 1. Таким образом tobit-регрессия позволяет в качестве зависимой переменной использовать ограниченную по значениям переменную, такую как рычаг компании.

Для обоснования гипотез Н2 и Н3 необходимо будет поделить выборку на предкризисный и кризисный периоды. Затем необходимо разделить компании, которые функционировали успешно и менее успешно до кризиса. Затем в рамках успешных компаний проследить, что в посткризисный период самоуверенные руководители продолжали выбирать более заемную структуру капитала, чем их более рациональные коллеги, путем такого же уравнения tobit-регрессии, что было описано выше. Для менее успешных компаний необходимо проследить процент сокращенных самоуверенных менеджеров и процент снизивших финансовый рычаг компании. После исключения сокращенных CFO посмотреть, стали ли самоуверенные руководители выбирать меньший финансовый рычаг.

Стандартная практика для подобных регрессий анализировать только знак при ключевой переменной, так как численная оценка параметра может быть смещена из-за ограниченности переменной только 0-ем и 1-цей.



3. Методология исследования

3.1 Описание выборки

Выборка состоит из публичных компаний, торгующихся на бирже ММВБ (Московская Биржа, доступ: http://rts.micex.ru). Компании взяты только нефинансовые, так как у финансовых организаций отличное формирование структуры капитала. Из списков эмитентов ММВБ было выделено 140 открытых акционерных обществ (ОАО) вне финансовой сферы. Годы были взяты 2006-12 для того, чтобы учесть финансовый кризис 2008-09-х годов, компании также должны были функционировать в течение всего этого периода. После исключения компаний с сомнительными или отсутствующими данными, а также являющихся дочерними предприятиями других ОАО в перечне ММВБ, выборка сократилась до 94-х компаний. Таким образом выборка состоит из 94-х компаний за семь лет, всего 658 наблюдений. Компаний не очень много, однако за счет использования панельных данных количество наблюдений стало более 650, что является средней выборкой и позволяет провести эффективную оценку параметров регрессии.

Отчетность компаний, структура руководства и прочая информация была взята из базы данных СПАРК (Система профессионального анализа рынка и компаний «СПАРК», доступ: http://www.spark-interfax.ru) и Фира (Информационно-аналитическая систем Fira Pro., доступ: http://www.fira.ru). Информация по котировкам акций также с сайта ММВБ.

3.2 Предварительный анализ данных

В таблице 3 представлены основные описательные статистики для переменных.



Таблица 3. Описательные статистики для переменных

Переменная	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум	Количество наблюдений
BL (Book leverage)	0,506	0,243	0	0,999	657
ML (Market leverage)	0,540	0,330	0	0,999	657
Over (Overconfidence)	0,506	0,500	0	1	634
lnS (ln Sales)	15,683	2,633	2,079	22,020	652
MTB (market-to-book)	1,645	2,387	0,028	26,909	657
CapA (capital expenditures to total assets)	0,002	0,011	0	0,182	657
ROA (return on assets)	0,104	0,106	-0,106	0,702	656
FixA (share of fixed assets in total)	0,228	0,191	0	0,791	657
Gov (Government control)	0,182	0,299	0	1	657
BR (Abroad)	0,362	0,481	0	1	657
Com (Company)	0,362	0,481	0	1	657
IND (Industry)	4,311	2,794	1	13	657
Size	0,447	0,498	0	1	657

Балансовый и рыночный рычаги ограничены 0-ем и 1-цей, и следует отметить, что для обоих рычагов распределение получилось примерно равномерным от 0 до 1. Также необходимо сказать, что для многих компаний отсутствовали данные по котировкам акций, поэтому были взяты балансовые показатели (для переменных ML и MTB). Количество наблюдений по самоуверенным и рациональным руководителям поделилось примерно поровну. Разброс данных для переменных lnS, MTB, CapA, ROA, FixA получился довольно большой, что в первую очередь связано с тем, что компании функционируют в различных нефинансовых отраслях, поэтому для некоторых компаний, например, достаточно небольшого количества основных средств или капитальных вложений, в то время как для других их нужно много. Также в выборку были включены компании всех размеров для того, чтобы не терять в количестве наблюдений. Как показала переменна Gov на большинство компаний в выборке государство не имеет влияния (на 85,1% компаний государство не оказывает существенного влияния), и большое количество наблюдений для данной переменной находится в нуле (примерно 53%). Компании, находящиеся под влиянием других частных компаний, составили примерно 36,2% от всех организаций. Переменная BR показала, что только 36,2% компаний в выборке присутствуют на иностранных рынках капитала.

Отдельно следует сказать про отрасли. Из рисунка 1 видно, что большинство компаний (46%) функционируют в обрабатывающей промышленности, 14% в области обеспечения электроэнергией, 12% в добывающей отрасли, оставшиеся 28% функционируют в других отраслях, начиная с сельского хозяйства и заканчивая научно-технической деятельностью. Как и предполагалось ранее, большинство компаний в выборке относятся к ресурсной экономике.

Рис. 1. Распределение отраслей компаний в выборке



3.3 Корреляционный анализ

В таблице 4 представлена матрица корреляций между переменными со значимостью:

Таблица 4. Матрица корреляций между переменными

Корреляция
Значимость		BL	ML		Over	lnS	MTB	ROA	FixA	CapA	Gov	Com	BR	IND
BL	1,000
	-----
ML	0,678	1,000
	0,000	-----
Over	0,232	0,225		1,000
	0,000	0,000		-----
lnS	-0,117	-0,017		0,007	1,000
	0,009	0,709		0,875	-----
MTB	0,068	-0,596		-0,123	-0,114	1,000
	0,130	0,000		0,006	0,012	-----
ROA	-0,056	-0,147		-0,019	0,359	0,129	1,000
	0,218	0,001		0,681	0,000	0,004	-----
FixA	-0,188	0,068		0,059	0,260	-0,292	0,284	1,000
	0,000	0,132		0,191	0,000	0,000	0,000	-----
CapA	-0,068	-0,032		-0,030	0,337	-0,008	0,068	0,095	1,000
	0,132	0,479		0,510	0,000	0,852	0,132	0,036	-----
Gov	0,027	0,080		0,160	0,360	-0,102	0,092	0,174	0,043	1,000
	0,557	0,078		0,000	0,000	0,024	0,041	0,000	0,337	-----
Com	0,241	0,129		0,194	-0,144	0,082	0,051	-0,062	-0,174	-0,086	1,000
	0,000	0,004		0,000	0,001	0,069	0,262	0,173	0,000	0,057	-----
BR	-0,265	-0,288		-0,114	0,360	0,097	-0,086	-0,206	0,127	0,013	-0,224	1,000
	0,000	0,000		0,012	0,000	0,032	0,058	0,000	0,005	0,772	0,000	-----
IND	0,119	0,070		0,321	-0,226	0,011	-0,263	-0,160	-0,181	0,277	0,200	-0,236	1,000
	0,008	0,120		0,000	0,000	0,814	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	0,000	-----

Как видно из таблицы 4, наблюдается небольшая положительная значимая взаимосвязь между ключевой переменной Over и обоими рычагами BL и ML. Также из матрицы корреляций видно, что логарифм продаж значимо взаимосвязан почти со всеми переменными в модели. Это не удивительно, ведь много показателей может зависеть от размера компании. Следует отметить также, что связь между влиянием государства и влиянием компании мала и не значима. Нужно отметить значимые взаимосвязи между переменными BR и FixA, Com, IND, а также между IND и ROA, Gov, Com, BR.

Дальнейшая проверка на мультиколлинеарность (через фактор инфляции вариации (VIF)) показала, что показатель lnS очень сильно взаимосвязан со всеми остальными переменными, следовательно, его нельзя включать в модель в таком виде, также значительную взаимосвязь показал показатель, отвечающий за отрасль (IND). Отрасль в России сильно взаимосвязана с государственным влиянием, как оговаривалось ранее, а также с некоторыми другими показателями, которые уже учтены в модели, поэтому переменную IND было решено исключить. Однако, переменную, отвечающую за размер компании нельзя так просто исключить, так как она относится к классическим переменным, влияющим на структуру капитала компании. Тогда было решено преобразовать переменную в бинарную, отвечающую за размер компании (Size), то есть 1-крупная компания, 0-все остальные. Таким образом в выборке получилось 44,75% крупных компаний. Дальнейшая проверка на мультиколлинеарность показала, что данная переменная не имеет сильной взаимосвязи со всеми остальными переменными.



3.4 Регрессионный анализ

В качестве зависимых переменных были использованы рыночный (ML) и балансовый (BL) рычаг компании. Изначально в регрессионную модель были включены независимые факторы, описанные в таблице 2, то есть Over, lnS, MTB, CapA, ROA, FixA, Gov, BR, Com, IND. Однако, как было описано выше, в связи с мультиколлинеарностью была исключена переменная IND и заменена переменная lnS на Size, кроме тогда в регрессию была добавлена переменная, отвечающая за годы кризиса (Crisis). Далее были построены две модели для ML и BL с помощью tobit-регрессии. После чего были проанализированы коэффициенты и их значимость, в итоге вышло, что для разных рычагов получились немного разные модели, представленные ниже:

Таблица 5. Tobit-регрессии для балансового и рыночного рычага

BL (балансовый рычаг)	ML (рыночный рычаг)
Переменная:	Коэффициент:	Переменная:	Коэффициент:
...

Подобные документы

• Факторы, влияющие на структуру капитала компаний в российском строительном секторе

  Эмпирические исследования структуры капитала российских, зарубежных компаний. Обоснование гипотез влияния детерминант на леверидж фирмы. Регрессионный анализ с помощью моделей с фиксированными эффектами. Распределения переменных в фирмах среднего размера.
  
  дипломная работа [690,2 K], добавлен 09.09.2016
  

• Структура капитала компании

  Эмпирический анализ формирования структуры капитала на выборке современных российских компаний. Описание регрессионной модели. Метод волатильности операционной прибыли и максимизации рентабельности собственного капитала. Оценка эффекта финансового рычага.
  
  курсовая работа [183,6 K], добавлен 29.06.2016
  

• Влияние интересов ключевых нефинансовых стейкхолдеров на выбор структуры капитала компании

  Обоснование выбора структуры капитала компании. Значимость нефинансовых стейкхолдеров в корпоративных финансах. Каким образом интересы нефинансовых стейкхолдеров влияют на структуру капитала. Влияние поведенческих факторов на финансовые решения фирмы.
  
  курсовая работа [84,0 K], добавлен 10.09.2016
  

• Структура капитала компаний

  Традиционные, поведенческие, альтернативные модели структуры капитала. Модели ассиметричной информации, агентских издержек и корпоративного контроля. Исследование теорий и детерминант структуры капитала. Финансовые решения современных российских компаний.
  
  дипломная работа [390,6 K], добавлен 23.07.2016
  

• Детерминанты структуры капитала компаний на развивающихся рынках капитала

  Теории, предписывающие поведение факторов, определяющих структуру капитала. Исследование детерминант структуры капитала российских компаний на разных стадиях жизненного цикла. Выбор спецификации модели, описывающей влияние факторов на структуру капитала.
  
  дипломная работа [1,2 M], добавлен 19.09.2016
  

• Исследования, посвященные анализу персонального налогообложения

  Теоретические аспекты и экономическое обоснование влияния персонального налогообложения на выбор структуры капитала. Разработка и апробация методологии анализа влияния реформы на финансовый рычаг китайских компаний. Эффект реформы на реальных данных.
  
  курсовая работа [338,7 K], добавлен 11.02.2017
  

• Финансовые активы как объект инвестирования финансового менеджера

  Виды финансовых активов: их характеристика. Соотношение риска и доходности финансовых активов. Модели оценки акций и облигаций. Стоимость капитала компании. Реструктуризация как инструмент управления ростом компании. Управление структурой капитала.
  
  курсовая работа [186,4 K], добавлен 24.11.2013
  

• Политика предприятия в области привлечения заемного капитала

  Источники заемного капитала. Этапы формирования политики привлечения заемных средств и её оптимизация. Финансовый рычаг и финансовая устойчивость фирмы. Анализ структуры и динамики, цены источников заемного капитала. Оценка эффекта финансового рычага.
  
  курсовая работа [111,0 K], добавлен 17.04.2014
  

• Оценка стоимости капитала компании ОАО "КамАЗ"

  Факторы, влияющие на стоимость капитала. Методы оценки стоимости капитала компании. Краткая финансово-экономическая характеристика компании ОАО "КамАЗ". Расчет рыночной стоимости собственного капитала корпорации. Кардинальная технологическая модернизация.
  
  курсовая работа [238,8 K], добавлен 11.03.2015
  

• Исследование структуры капитала

  Структура капитала, как один из показателей, характеризующих деятельность компании. Корреляционный и регрессионный анализы. Метод моделирования линейными структурными уравнениями. Результаты эконометрического анализа, финансовые детерминанты капитала.
  
  курсовая работа [53,7 K], добавлен 12.06.2016
  

• Анализ финансовой деятельности ООО "Снежный барс"

  Понятие финансовой устойчивости предприятия и факторы, влияющие на нее. Анализ организационной структуры и финансового состояния компании. Внутренние и внешние факторы, влияющие на финансовую устойчивость. Информационная база финансового анализа.
  
  курсовая работа [64,8 K], добавлен 01.05.2015
  

• Дивидендная политика российских корпораций

  Разработка дивидендной политики российских компаний нефтяного сектора, установление необходимой пропорциональности между текущим потреблением прибыли собственниками и будущим ее ростом. Анализ финансового положения компании на рынке товаров и услуг.
  
  курсовая работа [50,0 K], добавлен 27.03.2015
  

• Анализ компании "Ростелеком" на основе данных Bloomberg

  Анализ объема выручки. Корпоративная отчетность и финансовая информация в компании ПАО "Ростелеком". Анализ структуры капитала организации. Финансовый риск-менеджмент. Управление затратами и финансовыми результатами корпорации. Чистая прибыль компании.
  
  презентация [3,5 M], добавлен 21.03.2016
  

• Выбор источников финансирования деятельности компании

  Описание внутренних и внешних источников финансирования компании, особенности государственного финансирования. Анализ структуры капитала фирмы для выбора источника финансирования. Финансовые потоки и оптимизация структуры капитала ЗАО "ТД Си Эль Парфюм".
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 26.06.2014
  

• Влияние публикации финансовой отчетности на динамику цен акций российских нефтегазовых компаний в зависимости от характера новости

  Виды информации о компании, специфика ее влияния на цены акций компании. Установление связи между отчетным событием и ценой акции предприятия. Влияние публикации финансовой отчетности на цены акций компаний нефтегазовой отрасли: выборка, модель.
  
  дипломная работа [1,3 M], добавлен 28.09.2017
  

• Анализ деятельности Группы ВТБ

  Основные показатели Группы ВТБ - российской финансовой группы, включающей более 20 кредитных и финансовых компаний, работающих во всех основных сегментах финансового рынка. Основные финансовые показатели Сбербанка. SWOT-анализ компании, матрица Ансоффа.
  
  практическая работа [1,4 M], добавлен 12.05.2019
  

• Инвестиционная деятельность как способ увеличения стоимости компании

  Максимизация стоимости компании: внутренние и внешние рычаги влияния. Стоимостной анализ и управление стоимостью в российских компаниях. Максимизация стоимости компании на примере компании "Газпром". Инвестиционные рычаги создания стоимости компании.
  
  дипломная работа [1,6 M], добавлен 02.11.2011
  

• Финансовый рычаг как инструмент управления стоимостью и структурой капитала предприятия

  Понятие эффекта финансового рычага (левериджа), налогового корректора и дифференциала. Выражение чистой прибыли через операционную. Оптимальная структура капитала. Эффект налогового щита. Риск банкротства предприятия при повышении доли заемного капитала.
  
  курсовая работа [67,9 K], добавлен 06.06.2011
  

• Финансовый менеджмент

  Финансовый анализ на предприятии. Пути максимизации прибыли на предприятиях Республики Беларусь. Финансовые результаты от внереализационных операций. Основные факторы, влияющие на прибыль от реализации. Методы оценки финансовой деятельности предприятия.
  
  контрольная работа [15,9 K], добавлен 21.03.2009
  

• Совокупный капитал предприятия

  Анализ структуры совокупного капитала компании и основные факторы, влияющие на нее. Рассмотрение трех направлений оценки авансированного и инвестированного капитала. Вычисление показателей использования основного, оборотного и текущего капитала.
  
  курсовая работа [276,3 K], добавлен 17.11.2014
  

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