Необходимым элементом в каждом такого рода исследовании является наиболее точное определение даты события. К примеру, в исследовании Dodd (1980) производился анализ сделок слияния и поглощения, информации о которых проявляется задолго до их наступления. В результате исследования автором было выявлено, что оптимальным событийным днем выступает первая официальная новость о намеченном событии. Кроме того, такой же вывод свойственен и другим значимым для компании объявлениям.

Тем самым, в данном исследовании под датой события понимается официально опубликованная новость о принятии решения Советом директоров. В частности, в случае облигационных эмиссий информация бралась из документа о решении о выпуске облигаций, в то время как в случае банковского кредитования в качестве информационной базы выступали новости о решении с указанием сведений о кредитной линии: объемы займа, дата открытия и сроки погашения.

В дополнение, необходимо отметить, что при рассмотрении облигационных эмиссий принимались во внимание все статусы размещения - в обращении, погашена, планируется, аннулирована. Это связано с тем, что является важным учесть именно момент объявления и в дальнейшем выявить реакцию цен акций на такого рода финансовое решение компании.

Стоит отметит, что крупные российские банки обладают достаточным опытом в проведении эмиссий относительно инструментов публичного долга (например еврооблигации, облигации, LPN, CLN). Такой капитал формируется с целью обеспечения денежными средствами российские компании. А что касается рассмотрения рынка кредитования, то такой вид внешнего финансирования как синдицированные кредиты в России не получили должного развития, например, в сравнении с Европейскими странами и США, где синдицирование характеризуется внушительной историей развития и достигло того, что выступает в качестве основного источника привлечения заемного капитала из внешних ресурсов.

Таким образом, в выборку не были включены события по привлечению средств засчет выпуска еврооблигаций и синдицированных кредитов, ввиду их незначительной доли на фоне традиционных облигационных эмиссий и банковских кредитов, которые в большинстве случаев выражены в рублях. Однако можно отметить, что рассмотрение их в дальнейших исследованиях может оказаться весьма актуальным, ввиду идущего малыми темпами развития рынка.

Таким образом, исходные данные представляют собой ряды, состоящие из наблюдений с января 2000 по март 2016 гг., то есть за временной промежуток немногим превышающий 16 лет. В качестве информационного источника о такого рода финансовых решениях компаний выступает: раздел поиска облигаций на сайте cbonds.ru и сайт Центра раскрытия корпоративной информации e-disclosure.ru. Для получения значений котировок акций выбранных компаний и индекса ММВБ используются данные сайта российского инвестиционного холдинга finam.ru.

В данной работе при формировании анализируемых временных рядов были соблюдены некоторые основные критерии:

1. Включенные в выборку компании соответствуют ранговому методу event study, поскольку учитываются при расчете одного из значимых показателей фондового рынка - индекса ММВБ, который включает в себя 50 наиболее ликвидных акций. Однако в данном исследовании в выборку были включены только обыкновенные акции, число которых, в конечном счете, сократилось до 35 акций различных эмитентов. В частности, информация по данным компаниям о привлечении финансирования имелась на вышеуказанных сайтах.

Анализируемые компании: «Газпром», «Лукойл», «Сбербанк России», «Магнит», «ГМК «Норильский никель», «НОВАТЭК», «Банк ВТБ», «НК «Роснефть», «МТС», «Татнефть им. В.Д.Шашина», «Уралкалий», «Северсталь», «АК «Алроса», «Мегафон», «Русгидро», «Ростелеком», «НЛМК», «АФК «Система», «АНК «Башнефть», «ФосАгро», «Группа Компаний ПИК», «ММК», «ФСК ЕЭС», «Группа ЛСР», «Дикси Групп», «Группа Черкизово», «Интер РАО», «Фармстандарт», «Акрон», «Россети», «Аэрофлот», «ТМК», «Мечел», «Мостотрест», «Соллерс».

Стоит отметить, ввиду высокой ликвидности, такая причина внешнего привлечения заемного капитала, как недостаточная ликвидность в значительной степени минимизирована.

2. Котировки по включенным в выборку компаниям должны быть полными в течение всего выбранного оценочного периода в 90 торговых дней, и, соответственно, в течение событийного окна в 21 торговый день.

3. В решении Совета директоров должны содержаться сведения о займе в наиболее полной форме. Для кредитов - это даты открытия и погашения ссуды, а также объем займа. В то же время для облигационных выпусков - это номинальная стоимость и объем эмиссии.

4. В течение всего событийного окна за деятельностью компании не должно наблюдаться совершение других значимо влияющих событий. К прочим сделкам можно отнести следующие:

Ш Сделки слияния и поглощения;

Ш Решение о приобретении доли в уставном капитале иной компании, превышающей 5% уровень;

Ш Решение о приобретении доли обыкновенных акций иной компании, превышающей 5% уровень;

Ш Решение о дополнительной эмиссии акций;

Ш Решение относительно осуществления дивидендной политики;

Ш Объявление о ликвидации дочернего предприятия;

Ш Объявление о финансовых результатах.

Отметим, что список сделок, в значительной степени влияющих на цену акций компании был взят из новостных объявлений на сайтах данных компаний.

Таким образом, в данной главе было получено множество полезных результатов и выводов, основа которых необходима для проведения данного исследования. Во-первых, было осуществлено подробное рассмотрение проведения метода событийного анализа, всех необходимых тестов и предпосылок. Во-вторых, были сформулированы четыре гипотезы, одна из которых является ключевой в данной работе, поскольку включает в себя новизну всего исследования. В завершение, в данной главе было выполнена характеристика используемой выборки, а также установлены параметры, которые необходимы для получения результатов, адекватных действительности.

Глава 3. Эмпирические результаты оценки реакции цен акций на объявление о привлечении заемного капитала

Выполнение предпосылки метода event study - нормальности распределения. Как говорилось ранее, в выборку, целью составления которой является выявление реакции цен акций на заданные финансовые решения, были включены 35 компаний, чьи обыкновенные акции учитываются при расчете основного показателя российского фондового рынка - индекса ММВБ. Следует напомнить, что метод событийного анализа был построен на основе рыночной модели, в которую был включен индекс ММВБ.

Был рассмотрен временной интервал длиною более 16 лет. Стоит отметить, что в дальнейшем в данной работе под финансовым решением будет пониматься совокупное влияние решения об облигационном выпуске и банковском кредитовании. Анализируемая выборка состоит из 88 событий о принятии решения Советом директоров компании о привлечении средств засчет облигационной эмиссии, 109 событий - засчет банковских кредитов. В то же время совокупное количество событий, то есть финансовых решений, за рассматриваемый период составляет значение в 197 решений.

Для того чтобы наиболее ясно осознать ситуацию, когда компании прибегают к кредитам, а когда к облигационному займу, следует привести по годовую динамику коэффициента долговой нагрузки компаний с указанием типа внешнего источника финансирования (Приложение 1). Главным образом, столь тщательное рассмотрение решений может оказаться полезным для интерпретации полученных результатов проведенного исследования. Поскольку в данной работе до сих пор остается открытым вопрос: почему рынок предположительно положительно оценит вид займа - банковское кредитование. В то время, как в случае анализа литературных публикаций как российских, так и зарубежных авторов, было выявлено, следующее:

1) привлечение заемного капитала - «плохая» новость, поскольку в большинстве случаев приводит к увеличению коэффициента долговой нагрузки.

2) крупным компаниям выгоднее привлекать денежные средства путем облигационного выпуска.

Стоит отметить, что данные о величине коэффициента долговой нагрузки были выкачаны с базы Thompson Reuters.

Согласно приложению 1 можно увидеть тенденцию при первых объявлениях о привлечении заемного капитала, где большую часть составляли облигационные эмиссии (25 компаний из 35). Предпочтение к облигациям сохранялось до окончания кризисного периода 2008 - 2009 гг. Однако уже в период посткризисного восстановления увеличилось число компаний, которые в качестве источника внешнего финансирования используют банковские кредиты. Весьма объективно можно объяснить такое предпочтение к облигациям, в частности в кризис. Тем самым, в кризисный период компаниям было выгодно привлекать средства за счет облигаций потому, что:

1) облигации характеризуются меньшими процентами по выплатам, в том числе поскольку ситуация рассматривается для крупных компаний, у которых меньше вероятность возникновения асимметрии информации. Что связано со значительным числом аналитиков облигационного размещения.

2) период 2008 и 2009 гг - период мирового финансового кризиса, когда банки вели осторожную политику и не всегда могли предоставить большую сумму на длительный срок.

Тем не менее, не смотря на трудную экономическую ситуацию, компании стремились к банковским кредитам. Объяснение состоит в том, что при банковском кредите компании в большинстве случаев заключают с банком сделку не по единому взятию суммы, а имеют возможность открыть кредитную линию, которая позволяет обладать не столь завышенным уровнем долговой нагрузки и контролировать его достижение допустимых значений.

Уже при последнем своем решении о привлечении заемного капитала компания предпочитает, в большей степени, банковское кредитование (20 компаний из 35). Таким образом, со временем для компаний рассматриваемого списка стало выгоднее пользоваться возможность открытия кредитных линий. Однако стоит заметить, что те компании, которые предпочитали привлекаться средства только засчет облигационного выпуска стараются придерживаться данного предпочтения, что, вероятно, связано с нежеланием параллельного нахождения на двух рынках: фондовом и банковском.

Прежде чем осуществить проведение метода событийного анализа, необходимо выполнение некоторых ранее оговоренных предпосылок. Тем самым, необходимо привести первоначальный анализ выборки на нормальность распределения. Наиболее простым способом, но не всегда однозначным является построение гистограммы, где демонстрируется частота распределения абнормальной доходности всех решений Совета директоров об облигационной эмиссии в центре событийного окна, то есть в день самого события. Ниже приведено графическое представление распределения избыточной доходности акций компаний, принявших решение об облигационном выпуске (рис.3). Проанализировав данный рисунок, можно сделать предположение о нормальности распределения анормальной доходности.



Рис. 3. Гистограмма распределения AR (облигационные эмиссии)

Поскольку вышеприведенная гистограмма не дает однозначного ответа о нормальности распределения, то перейдем к выполнению широко распространенного и наиболее достоверного теста Харке-Бера. Результаты данного теста говорят о том, что значения абнормальной доходности распределены либо нормально, либо по распределению Стьюдента. Тест Харке-Бера проведен в эконометрическом пакете STATA, а результаты приведены в таблице 1.

Таблица 1. Результаты проведения теста Jarque-Bera для выборки из компаний, Совет директоров которых принял решение о выпуске облигаций



Результаты теста позволяют утверждать, что данные распределены нормально и возможно дальнейшее выполнение исследования методом событийного анализа для первого рассматриваемого вида финансового решения - выпуска облигаций.

Теперь необходимо провести соответствующие тесты для события - принятия решения Советом директоров о привлечении заемных средств засчет банковского кредитования. Гистограмма функции распределения избыточной доходности приведена ниже (рис.4), результаты которой также позволяют сделать предположение о нормальности распределения.

Рис. 4. Гистограмма распределения AR (банковские кредиты)

Однако для наибольшей уверенности в достоверности получаемых результатов, необходимо также провести тест Харке-Бера, как наиболее распространенного и эффективного.

Полученные результаты теста (таблица 2), позволяют судить о выполнении предпосылки, что выборка соответствует либо нормальному распределению, либо распределению Стьюдента.

Данный вывод позволяет нам осуществлять дальнейшее исследование методом событийного анализа.

Таблица 2. Результаты проведения теста Jarque-Bera для выборки из компаний, Совет директоров которых принял решение о банковском кредитовании

Расчет кумулятивной средней избыточной доходности для событий о финансовых решениях: Поскольку полностью выполняется предпосылка о нормальности распределения двух видов исследуемых событий, можно сделать вывод о том, что такое событие, как финансовое решение компании, то есть совокупное влияние решений о банковском кредите и облигационном займе, также распределено нормально, либо соответствует распределению Стьюдента. Таким образом, необходимо перейти к дальнейшему анализу выбранных показателей путем применения метода событийного анализа, так как выполнение предпосылки позволяет описывать результаты о реакции цен акций на финансовые решения компании.

В таблице 3 приведены рассчитанные значения кумулятивной избыточной доходности, средней избыточной доходности, а также кумулятивной средней избыточной доходности в течение анализируемого событийного окна в 21 день, где центр - наступление события (то есть решения Совета директоров) о финансовом решении компании.



Таблица 3

Показатели CAR, AAR и CAAR для анализируемых компаний относительно событий по привлечению средств засчет облигационных эмиссий и банковских кредитов

На таблице выше приведены рассчитанные значения показателей событийного анализа в анализируемом окне событий. Следующим этапом необходимо определить, на какой день информация поступает на рынок и полученные результаты становятся статистически значимыми.

В Таблице 4 представлены результаты расчета статистической значимости в событийном окне (-10;+10).

Не трудно заметить, что результаты становятся значимыми за два дня до наступления предполагаемого события - решения Советом директоров о привлечении заемного капитала, в частности банковского кредита, либо облигационного займа.

Средняя избыточная доходность за день до события значима на уровне 10%, в момент наступления события - значима на 5% уровне, на первый день - значима на 5% уровне, на второй день - на 10% уровне. Стоит отметить, что значимость до наступления события объясняется проникновением инсайдерской информации на рынок.

Таблица 4

Результаты статистической значимости средней анормальной доходности для финансовых решений (облигации и кредиты) в событийном окне (-10;+10)

На рисунке 5 продемонстрирован график накопленной анормальной средней доходности для полной выборки наблюдений. Из графика видно, что максимальное падение наблюдается на второй день после наступления события.

Таким образом, сформулированная ранее гипотеза 1 о том, что принятое финансовое решение компании о привлечении заемного капитала оказывает положительное влияние на цены акций - подтверждается. Действительно, в рассматриваемый значимый период событийного окна событие приобретает отрицательные значения.

Вероятно, данный результат связан с тем, что не стоит рассматривать совместное влияние. Так и было упомянуто некоторыми зарубежными авторами в своих научных публикациях. Однако некоторые авторы все-таки так делали и было необходимо проверить данное предположение о реакции цен акций.

Теперь следующим этапом необходимо продолжить ответ на поставленный исследовательский вопрос.

Рис. 5. Реакция на решение о привлечении средств засчет облигационных займов и банковских кредитов

Теперь перейдем к рассмотрению такого вида финансового решения, как привлечение заемного капитала засчет выпуска облигаций. В таблице 5 приведены рассчитанные значения кумулятивной избыточной доходности, средней избыточной доходности, а также кумулятивной средней избыточной доходности в течение анализируемого событийного окна в 21 день, где центр - наступление события (то есть решения Совета директоров) об облигационной эмиссии.

Таблица 5

Показатели CAR, AAR и CAAR для анализируемых компаний относительно событий по привлечению средств засчет облигационных эмиссий

На вышеприведенной таблице приведены посчитанные значения показателей событийного анализа в анализируемом окне событий (-10;+10). Тогда следующим этапом необходимо определить, на какой день информация поступает на рынок и полученные результаты становятся статистически значимыми.

В Таблице 6 продемонстрированы результаты расчета статистической значимости показателя средней избыточной доходности в событийном окне (-10;+10). Не трудно заметить, что результаты становятся значимыми за два дня до наступления предполагаемого события - решения Советом директоров о привлечении заемного капитала путем облигационного займа. Средняя избыточная доходность за день до события значима на уровне 5%, в момент наступления события - значима на 5% уровне.

Таблица 6

Результаты статистической значимости средней анормальной доходности для облигационного займа в событийном окне (-10;+10)

На рисунке 6 продемонстрирован график накопленной анормальной средней доходности для полной выборки наблюдений. Из графика 6 видно, что максимальное падение наблюдается за два дня до наступления события.



Рис. 6. Реакция на решение о привлечении средств засчет облигационных займов

Таким образом, сформулированная ранее гипотеза 2 о том, что принятое финансовое решение компании об облигационном займе оказывает отрицательное влияние на цены акций, подтвердилась. Это связано с тем, что в рассматриваемый значимый период событийного окна событие приобретает отрицательные значения, то есть присутствует отрицательная накопленная средняя анормальная доходность. Как и предполагалось, наблюдается отрицательная реакция.

Действительно, привлечение заемного капитала путем облигационного займа, не смотря на более низкую стоимость (по сравнению с банковским кредитом) показывает отрицательную реакцию. Как и предполагалось после проведения литературного обзора, объявление о решении выпустить облигации характеризуется как «плохая» новость.

Теперь перейдем к рассмотрению последнего вида внешнего источника финансирования - банковские кредиты. В таблице 7 приводятся рассчитанные значения кумулятивной избыточной доходности, средней избыточной доходности и кумулятивной средней избыточной доходности в течение анализируемого событийного окна в 21 день, где центр - наступление события (то есть решения Совета директоров) о банковском кредитовании.

Таблица 7

Показатели CAR, AAR и CAAR для анализируемых компаний относительно событий по привлечению средств засчет банковского кредитования

На вышеприведенной таблице приведены посчитанные значения показателей событийного анализа в анализируемом окне событий (-10;+10). Тогда следующим этапом необходимо определить, на какой день информация поступает на рынок и полученные результаты становятся статистически значимыми.

В Таблице 8 продемонстрированы результаты расчета статистической значимости показателя средней избыточной доходности в событийном окне (-10;+10). Не трудно заметить, что результаты становятся значимыми за два дня до наступления предполагаемого события - решения Советом директоров о привлечении заемного капитала путем облигационного займа. Средняя избыточная доходность за два дня до события значима на уровне 10%, за день - на уровне 5%, в момент наступления события - значима на 5% уровне.

Таблица 8

Результаты статистической значимости средней анормальной доходности для банковского кредитования в событийном окне (-10;+10)

На рисунке 7 продемонстрирован график накопленной анормальной средней доходности для полной выборки наблюдений по анализируемым компаниям. Из графика видно, что максимальный рост наблюдается за день до наступления события.

Таким образом, сформулированная ранее гипотеза 3 о том, что принятое финансовое решение компании о банковском кредитовании оказывает положительное влияние на цены акций, подтвердилась. В рассматриваемый значимый период событийного окна событие приобретает положительные значения, то есть присутствует положительная накопленная средняя анормальная доходность. Иначе говоря, как и предполагалось ранее, наблюдается положительная реакция цен акций на решение о привлечении такого вида заемного капитала, как банковские кредиты.

Рис. 7. Реакция цен акций на решение о привлечении средств засчет банковского кредитования

Действительно, реакция цен акций, как и предполагалось, оказалась положительной. В ходе литературного обзора было сказано, что банковские кредиты характеризуются как «плохая» новость. Однако в данном случае был рассмотрен совсем иной случай - отличающийся от тех, что рассматривали в других литературных источниках.

В ходе исследования оказалось, что банковские кредиты для компаний, учитывающихся при расчете индекса ММБВ, являются кредитными линиями, что позволяет, несмотря на более высокий процент по займам, варьировать уровнем долговой нагрузки.

Перейдем к проверке последней гипотезы 4, которая осуществляет сравнение реакции цен акций на привлечение заемного капитала путем облигационной эмиссии и банковского кредитования. Предполагалось, что при облигациях реакция цен выше, чем при банковских кредитах.

В результате проверки гипотезы 4 было выявлено ее подтверждение. Реакция цен акций на привлечение средств путем облигационных займов оказалась выше, чем при банковском кредитовании.

\Ранее было упомянуто, что принятие решения Советом директоров об облигационной эмиссии воспринимается как «плохая» новость, в то время как решение о кредитовании воспринимается в качестве «хорошей» новости. Путем исследования различных литературных источников было получено, что ввиду присутствия асимметрии информации на рынке, реакция от плохих новостей проявляется сильнее, нежели от наступления хороших.

Таким образом, в результате данного исследования удалось осуществить достижение поставленной цели, которая заключается в выявлении и оценке различий реакции цен акций на объявления о привлечении заемного капитала, в частности в случае применения банковского кредитования и облигационного займа.

Результаты начинали проявляться за несколько дней до объявления Советом директоров. Это вероятно, связано с появлением каких-либо инсайдерских новостей о предстоящем решении Совета директоров о привлечении заемного капитала, где, например, на повестку дня будет поставлен вопрос о привлечении заемного капитала в виде облигационных эмиссий или банковских кредитах.

Было получено подтверждение всех выдвинутых гипотез. Результаты получились следующими:

Ш Принятое финансовое решение компании об облигационном займе оказывает отрицательное влияние на цены акций, то есть присутствует отрицательная накопленная средняя анормальная доходность в момент события.

Ш Принятое финансовое решение компании об облигационном займе оказывает отрицательное влияние на цены акций, то есть присутствует отрицательная накопленная средняя анормальная доходность в момент события.

Ш Реакция цен акций выше при принятии решения об облигационном займе, чем при банковском кредитовании.

Ш Следует проинтерпретировать еще один результат, предположения о котором были весьма не однозначны при формулировке и объяснении гипотезы.

Ш Принятое финансовое решение компании о привлечении заемного капитала оказывает отрицательное влияние на цены акций

Результаты изучения реакции цен на принятие решения о привлечении средств за счет банковских кредитов охарактеризовывается рынком как положительный сигнал, в то время как облигационный займ оценивается в рыночных условиях как негативное событие.

Различие ценовой реакции объясняется тем, что в случае кредитов в большинстве случаев осуществляется открытие кредитной линии, то есть величина долговой нагрузки может в значительной степени колебаться, в том числе в случае улучшения финансовых условий компания может не прибегать к заемному капиталу.

А в случае облигационной эмиссии сопутствует сочетание трудоемкости подготовки проспекта эмиссии и высокого уровня транзакционных издержек, что и отражается в рыночных условиях как негативное событие.

Рост кумулятивной анормальной доходности до даты рассматриваемого события можно оценивать как отражение воздействия инсайдерской информации.

Иными словами, цены акций характеризуются различным поведением на анонс о предстоящей сделке и непосредственно на факт сделки. Во многих случаях вся полнота реакции проявляется в ответ на анонс события, в то время как сам факт наступления события оказывает достаточно незначительное влияние на рынок.

Тем самым, можно сделать предположение о том, что российский рынок не является в значительной степени информационно-эффективным, поскольку наблюдается положительная избыточная анормальная доходность до момента наступления события в пределах событийного окна, что говорит о получении прибыли посредством инсайда.

По результатам проведенного исследования можно сделать вывод, что реакция цен акций на такие финансовые решения компании, как облигационная эмиссия и банковские кредиты, находят отражение в рыночных условиях даже до момента принятия решения Советом директоров о привлечении заемного капитала, дата которого рассматривается в качестве события в данной работе.

Таким образом, можно сделать предположение, что на рынке проявляется влияние еще в случае анонса, что на повестке дня следующего собрание будет рассмотрено соответствующее финансовое решение. В целом, рынок положительно реагирует на решение о банковском кредитовании и отрицательно - на облигационные эмиссии, что объясняется имеющейся возможностью открытия кредитной линии, то есть увеличением долговой нагрузки в регулируемых рамках.

Итоги исследования подтвердили в полной мере новизну проводимого исследования. Новизна, как было приведено еще во Введении работы, заключается в совместном изучении следующих нижеприведенных пунктов поставленных в данном исследовании:

Ш Во-первых, новизна заключается в рассмотрении реакции не стоимости компании, а цен акций

Ш Во-вторых рассматриваются условия действующие на российском фондовом рынке.

Ш В-третьих, проводится сравнительный анализ кредитов и облигационных выпусков, где под кредитами понимаются кредитные линии, что не было выявлено в других публикациях.

Ш В четвертых, выдвигается предположение, что реакция цен акций на привлечение заемного капитала путем облигационных займов, как «плохих» новостей, является более значительной, нежели использование банковских кредитов, характеризующихся в качестве «хороших» новостей.



Заключение

В настоящее время деятельность любой компании связана с принятием финансовых решений, которые подразделяются на частные и публичные. Было решено осуществить сравнение финансовых решение на основе выборка по одному виду займа из каждой категории. Тем самым, в качестве частного привлечения заемных средств рассматриваются банковские кредиты, которые, в конечном счете, представляют собой возможность пользования кредитной линии. В то же время под публичными заемными средствами понимаются облигации, которые выражены в рублевом эквиваленте.

В ходе работы были выдвинуты предположения о том, что облигационный заем, ввиду не возможности варьирования величиной коэффициента долговой нагрузки, характеризуется в качестве «плохой» новости, в то время как банковские кредиты, а то есть кредитные линии, в качестве «хорошей» новости. Кроме того было отмечено, что в анализируемой выборке с 2000 года наблюдалось предпочтение облигационных займов. Что, вероятно, было связано с нежеланием получения высоких процентных ставок и избеганием функционирования на двух рынках одновременно: как на банковском, так и на фондовом. Некоторые компании до сих пор предпочитают существование только на рынке облигаций.

Впоследствии было отмечено, что склонность к облигациям сменилась в посткризисный период в сторону предпочтений банковского кредитования, в частности открытия кредитных линий. Вероятно, что в настоящее время многим компаниям весьма выгодно не обременять себя постоянными выплатами, а варьировать не только выплачиваемые проценты, но и уровень долговой нагрузки, что в особенности необходимо на момент выхода отчетности компании.

В результате исследования были найдены ответы на такие вопросы, как:

1) Почему привлечение внешнего источника финансирования такого, как облигационный займ, выступает в качестве «плохой» новости и, тем самым, выражается в качестве отрицательной реакции цен акции анализируемых компаний?

2) Почему привлечение денежных средств путем банковского кредитования является «хорошей» новостью и выражается в качестве положительной реакции цен акций?

3) Верно ли, что реакция на финансовое решение компании (привлечение банковских кредитов и облигационных займов) сказываются отрицательно на ценах акций?

4) Является ли реакция цен акций на привлечение заемного капитала посредством облигационного выпуска больше, чем путем банковского кредитования?

В дальнейшем было бы весьма интересным и актуальным продолжить данное исследование путем расширения выборки относительно финансовых решений компаний, влияющих на цену акций. Как было выявлено в литературном обзоре, асимметрия информации создает неопределенность в реакции инвесторов на происходящие новости. Тем самым, состояние рынка можно отранжировать, например, от 1 до 5, где 1 - это плохое состояние, 5 - хорошее состояние. Такое условное разделение рыночных условий приведено в работе Conrad et al. (2002). Также стоит не забывать про отраслевые риски компаний.

Таким образом, в результате проведенного исследования было получено подтверждение всех выдвинутых гипотез. А также обоснована их значимость в работе путем проанализированных литературных источников не только зарубежных, но и российских авторов.



Список использованной литературы

1) Погожева А. А. (2013). Использование событийного анализа для оценки информационной значимости рекомендаций аналитиков по российским эмитентам // Корпоративные финансы, № 2, стр. 26.

2) Солодухина А. В., Репин Д. В. (2009). Влияние корпоративных новостей на рыночную стоимость компаний //Корпоративные финансы, №. 1 (9), стр. 41-69.

3) Теплова Т. В. (2008). Влияние дивидендных выплат на рыночную оценку российских компаний: эмпирическое исследование методом событийного анализа на российских и зарубежных торговых площадках // Аудит и финансовый анализ, Т. 2, стр. 1-15.

4) Теплова Т.В., Веретенник Е.В. (2013). Эффективный финансовый директор // Учебно-практическое пособие /ТВ Теплова.

5) Aivazian V. A., Booth L., Cleary S. (2006). Dividend smoothing and debt ratings // Journal of Financial and Quantitative Analysis, Т. 41, №. 02, pp. 439-453.

6) Aivazian V., Booth L., Cleary S. (2002). Why some firms smooth their dividends and why others don't // University of Toronto Working Paper.

7) Allen L., Gottesman A., Saunders A., & Tang Y. (2012). The role of banks in dividend policy // Financial Management, Т. 41, №. 3, pp. 591-613.

8) Arena M. P. (2011). The corporate choice between public debt, bank loans, traditional private debt placements, and 144A debt issues // Review of Quantitative Finance and Accounting, Т. 36, №. 3, pp. 391-416.

9) Blume M. E. (1971). On the assessment of risk //The Journal of Finance, Т. 26, №. 1, pp. 1-10.

10) Brealey R., Leland H. E., Pyle D. H. (1977). Informational asymmetries, financial structure, and financial intermediation // The Journal of Finance, Т. 32, №. 2, pp. 371-387.

11) Brealey R., Leland H. E., Pyle D. H. (1977). Informational asymmetries, financial structure, and financial intermediation // The Journal of Finance, 1977, Т. 32, №. 2, pp. 371-387.

12) Brown S. J., Warner J. B. (1985). Using daily stock returns: The case of event studies //Journal of financial economics, Т. 14, №. 1, pp. 3-31.

13) Chan, S., Kensinger, J., Keown, A., Marin, J. (1997). Do strategic alliances create value? // Journal of Financial Econometrics, T.46, №.2, pp.199-221.

14) Chan, W. (2003), Stock price reaction to news and no-news: drift and reversal after headlines // Journal of Financial Economics, 70, pp. 223-260.

15) Cohen, R., Gompers, P., and Vuolteenaho, T. (2002). Who underreacts to cash-flow news? Evidence from trading between individuals and institutions // Journal of Financial Economics, Vol. 66, Iss. 2, 3, p. 409.

16) Conrad J., Cornell B., Landsman W. R. (2002). When is bad news really bad news? // The Journal of Finance, Т. 57, №. 6, pp. 2507-2532.

17) Conrad, J., Cornell, B., and Landsman, W. (2002). When is bad news really bad news? // The Journal of Finance, Vol. LVII, №.6, pp. 2507--2532.

18) Diamond D. W. (1984). Financial intermediation and delegated monitoring // The Review of Economic Studies, Т. 51, №. 3, pp. 393-414.

19) Dodd P. (1980). Merger proposals, management discretion and stockholder wealth //Journal of Financial Economics, Т. 8, №. 2, pp. 105-137.

20) Fama E. F., French K. R. (1993). Common risk factors in the returns on stocks and bonds //Journal of financial economics, Т. 33, №. 1, pp. 3-56.

21) Fernholz T. (2013). Why is Apple borrowing money to pay investors when it has more cash than ever? // Quartz, Atlantic Media Company (http://qz.com/77639/why-is-apple-borrowing-money-to-payinvestors-when-it-has-more-cash-than-ever)

22) Greene W. H. (2003). Econometric analysis // Pearson Education India.

23) Holler J. (2014). Event Study-Methodik und statistische Signifikanz // OWIR, Oldenburg.

24) Jiang W., Zeng Y. (2014). State ownership, bank loans, and corporate investment // International Review of Economics & Finance, Т. 32, pp. 92-116.

25) Konchitchki Y., O'Leary D. E. (2011). Event study methodologies in information systems research // International Journal of Accounting Information Systems, Т. 12, №. 2, pp. 99-115.

26) Lakonishok, J., Shleifer, A., and Vishny, R. (1994), Contrarian investment, extrapolation, and risk, Journal of Finance, 49, pp.1541-1578.

27) Michaely, R., Thaler, R., and Womack, K. (1995), Price reactions to dividend initiations and omissions: overreaction or drift? // Journal of Finance, 50, pp. 573-608.

28) Miller M. H., Modigliani F. (1961). Dividend policy, growth, and the valuation of shares // The Journal of Business, Т. 34, №. 4, pp. 411-433.

29) Modigliani F., Miller M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory of investment // The American economic review, Т. 48, №. 3, pp. 261-297.

30) Oler D., Harrison J. S., Allen M. R. (2007). Over-interpretation of short-window event study findings in management research: an empirical illustration // Available at SSRN 665742.

31) Park N. K. (2004). A guide to using event study methods in multi-country settings // Strategic Management Journal, Т. 25, №. 7, pp. 655.

32) Pessarossi P., Weill L. (2013). Choice of corporate debt in China: The role of state ownership // China Economic Review, Т. 26, pp. 1-16.

33) Pritamani, M., and Singal, V. (2001). Return predictability following large price changes and information releases // Journal of Banking and Finance, 25, pp. 631-656.

34) Rappaport L. (2009). Borrowing for dividends raises worries // Wall Street Journal (October 5): CI.

35) Roll, R. (1988). R2 // Journal of Finance, 43, pp. 541-566.

36) Salman A., Munir N. (2012). Choice between debt and equity and its impact on business performance // International Journal of Organizational Innovation (Online), Т. 5, №. 1, pp. 284.

37) Schwert, G. (1981). The adjustment of stock prices to information about inflation // Journal of Finance, 36, pp. 15-29.



Приложение

Показатели коэффициента долговой нагрузки по рассматриваемой выборке

Name	Date	Debt/EBITDA	Bond	Credit
Банк ВТБ	28.12.2012	14.57	Облигации	-
Банк ВТБ	30.12.2013	11.11	Облигации	-
Уралкалий	30.12.2010	0.68	Облигации	-
Уралкалий	28.12.2012	1.34	-	Кредиты
Уралкалий	30.12.2013	2.21	-	Кредиты
Уралкалий	30.12.2015	3.13	-	Кредиты
ТМК	31.12.2009	3.20	Облигации	-
ТМК	30.12.2011	3.66	-	Кредиты
ТМК	28.12.2012	3.56	-	Кредиты
ТМК	30.12.2013	3.61	Облигации	Кредиты
ТМК	30.12.2014	3.23	-	Кредиты
Татнефть	31.12.2003	2.21	Облигации	-
Татнефть	30.12.2010	1.66	Облигации	-
Соллерс	29.12.2007	1.39	Облигации	-
Соллерс	31.12.2008	1.44	Облигации	-
Соллерс	30.12.2013	1.67	-	Кредиты
Сбербанк	28.12.2012	2.35	Облигации	-
Сбербанк	30.12.2015	4.85	Облигации	-
Ростелеком	30.12.2010	0.15	Облигации	Кредиты
Ростелеком	28.12.2012	1.61	Облигации	Кредиты
Ростелеком	30.12.2013	1.96	-	Кредиты
Ростелеком	30.12.2014	1.82	-	Кредиты
Ростелеком	30.12.2015	1.99	-	Кредиты
Роснефть	28.12.2012	1.41	Облигации	Кредиты
Роснефть	30.12.2013	2.91	Облигации	Кредиты
Роснефть	30.12.2014	2.21	Облигации	-
Группа компаний ПИК	28.12.2012	7.77	-	Кредиты
Группа компаний ПИК	30.12.2014	1.82	Облигации	Кредиты
Фармстандарт	30.12.2015	0.24	-	Кредиты
ФосАгро	28.12.2012	1.37	-	Кредиты
ФосАгро	30.12.2013	1.69	-	Кредиты
ФосАгро	30.12.2015	1.64	-	Кредиты
Новатэк	31.12.2009	1.07	Облигации	Кредиты
Новатэк	30.12.2010	0.65	-	Кредиты
Новатэк	28.12.2012	0.87	Облигации	-
НЛМК	31.12.2009	1.78	Облигации	-
НЛМК	30.12.2011	1.60	Облигации	-
НЛМК	28.12.2012	2.82	Облигации	-
НЛМК	30.12.2013	2.79	Облигации	-
МТС	29.12.2007	0.73	Облигации	-
МТС	31.12.2008	0.66	Облигации	-
МТС	30.12.2010	1.34	Облигации	-
МТС	30.12.2011	1.45	Облигации	Кредиты
МТС	30.12.2013	1.46	Облигации	Кредиты
МТС	30.12.2014	1.31	Облигации	Кредиты
МТС	30.12.2015	1.86	Облигации	-
Мечел	31.12.2009	19.45	Облигации	-
Мечел	30.12.2010	4.56	Облигации	-
Мечел	28.12.2012	5.83	Облигации	Кредиты
Мечел	30.12.2013	12.35	-	Кредиты
Мостотрест	30.12.2011	0.51	-	Кредиты
Мостотрест	30.12.2015	2.74	Облигации	-
Магнит	31.12.2009	1.18	Облигации	Кредиты
Магнит	30.12.2010	0.55	-	Кредиты
Магнит	30.12.2011	2.74	Облигации	-
Магнит	28.12.2012	1.23	Облигации	Кредиты
Магнит	30.12.2013	1.09	-	Кредиты
Магнит	30.12.2014	0.92	-	Кредиты
Магнит	30.12.2015	0.83	Облигации	Кредиты
Магнит	31.12.2008	0.42	-	Кредиты
Магнит	31.12.2009	11.29	Облигации	Кредиты
Магнит	30.12.2011	3.12	Облигации	Кредиты
Магнит	28.12.2012	3.30	Облигации	-
Мегафон	30.12.2013	1.28	Облигации	-
Группа ЛСР	31.12.2008	3.04	Облигации	Кредиты
Группа ЛСР	31.12.2009	2.64	Облигации	Кредиты
Группа ЛСР	30.12.2011	3.92	Облигации	Кредиты
Группа ЛСР	30.12.2013	3.70	-	Кредиты
Лукойл	31.12.2004	0.59	Облигации	-
Лукойл	29.12.2006	0.44	Облигации	-
Лукойл	31.12.2008	0.42	Облигации	-
Лукойл	30.12.2015	1.20	-	Кредиты
Интер РАО	30.12.2011	1.19	Облигации	Кредиты
Русгидро	30.12.2010	0.41	Облигации	Кредиты
Русгидро	30.12.2011	0.74	-	Кредиты
Русгидро	28.12.2012	2.70	Облигации	-
Русгидро	30.12.2013	2.39	-	Кредиты
Русгидро	30.12.2014	2.30	-	Кредиты
Русгидро	30.12.2015	3.10	-	Кредиты
ГМК Норникель	29.12.2007	0.68	-	Кредиты
ГМК Норникель	30.12.2011	0.28	-	Кредиты
ГМК Норникель	30.12.2013	1.52	Облигации	-
ГМК Норникель	30.12.2014	1.37	-	Кредиты
ГМК Норникель	30.12.2015	1.25	-	Кредиты
Группа Черкизово	31.12.2009	3.05	Облигации	-
Группа Черкизово	30.12.2010	0.29	Облигации	-
Группа Черкизово	28.12.2012	2.88	Облигации	-
Группа Черкизово	30.12.2013	5.10	-	Кредиты
Группа Черкизово	30.12.2014	1.63	-	Кредиты
Группа Черкизово	30.12.2015	2.09	-	Кредиты
Газпром	29.12.2006	1.21	Облигации	-
Газпром	31.12.2008	0.89	Облигации	-
Газпром	31.12.2009	1.44	-	Кредиты
Газпром	30.12.2010	1.05	-	Кредиты
Газпром	30.12.2011	0.75	-	Кредиты
Газпром	30.12.2013	0.83	-	Кредиты
Газпром	30.12.2014	1.02	-	Кредиты
Газпром	30.12.2015	1.56	-	Кредиты
ФСК ЕЭС	31.12.2009	1.30	Облигации	-
ФСК ЕЭС	30.12.2011	0.77	Облигации	-
ФСК ЕЭС	28.12.2012	1.66	Облигации	-
ФСК ЕЭС	30.12.2013	2.72	Облигации	-
Дикси Групп	30.12.2010	2.76	Облигации	-
Дикси Групп	30.12.2011	4.51	-	Кредиты
Северсталь	31.12.2009	29.62	Облигации	-
Северсталь	28.12.2012	2.33	Облигации	-
Северсталь	30.12.2013	2.20	-	Кредиты
АНК Башнефть	28.12.2012	1.21	Облигации	-
АНК Башнефть	30.12.2013	0.83	Облигации	-
Алроса	28.12.2012	2.39	Облигации	-
Акрон	31.12.2008	1.32	-	Кредиты
Акрон	31.12.2009	5.38	Облигации	-
Акрон	30.12.2011	2.30	Облигации	-
Акрон	28.12.2012	3.30	Облигации	-
Аэрофлот	30.12.2010	3.42	Облигации	-
Аэрофлот	30.12.2013	2.42	Облигации	-
Аэрофлот	30.12.2014	6.48	-	Кредиты
Аэрофлот	30.12.2015	4.03	-	Кредиты
АФК Система	31.12.2009	4.06	Облигации	-
АФК Система	30.12.2015	3.47	Облигации	-

Размещено на Allbest.ru

...