Для получения одного из основных расчетных показателей - уровня текущих начислений использовалась следующая формула:

Current Accruals = Д(Accounts Receivables + Inventory + Other Current Assets) - Д(Accounts Payable + Tax Payable + Other Current Liabilities) (2)

Далее, для компании, вышедшей на IPO в 2005м году, выбирались компании, вышедшие на IPO в 2002м (за 3 года до анализируемой даты) и рассчитывались отношения уровня текущих начислений 2005 года к активам, отношения изменения выручки к активам для построения регрессии согласно модели 12.

(12),

Далее полученные коэффициенты по формуле 13 использовались для вычисления уровня недискреционных (нормальных) начислений для компаний, выходивших на IPO в 2005ом году.

(13)

Таким образом, уровень дискреционных начислений рассчитывается как разница между общим уровнем текущих начислений и уровнем нормальных начислений (14):

(14),

Для 11 лет и 6 отраслей было построено 66 регрессий для получения прокси-манипулирования компаний развивающихся рынков, выходивших на IPO в течение 2001-2011 (Приложение 1). Нормальности и отсутствия мультиколлинеарности от этих данных не требуется, так как я решаю задачу усреднения, возможная гетероскедастичность устранена на шаге деления на .

Знаки полученных коэффициентов регрессий показывают вклад разницы в объяснение недискреционного (нормального) уровня начислений.

Для всей выборки из 1377 компаний был вычислен уровень дискреционных начислений, на основании которого (масштабированного на значение Total Assets t-1) компании были разделены на 4 квартиля, состоящие из 344-345 компаний: Q1-консервативно манипулирующие, Q4 - агрессивно манипулирующие и Q2, Q3 - 2 средних квартиля. Суммарные статистики по данным компаниям можно увидеть на Таблице 8. Для консервативного квартиля характерен низкий уровень дискреционных начислений (<-6,17%), для агрессивного - высокий уровень (>8,41%).

Таблица 8. Суммарные статистики характеристики компаний в год выхода на IPO по уровню дискреционных начислений

Из Таблицы 8 можно увидеть, что стандартные отклонения консервативного и агрессивного квартиля существенно выше, чем для средних квартилей.

Основная цель исследования - оценка влияния управляемого уровня начислений на долгосрочную доходность компаний, выходящих на IPO. Для этого необходимо качественно измерить ожидаемую долгосрочную доходность акций компаний. Для данной работы были выбраны 2 основных способа измерения, наиболее популярные в литературе, - CAR и BHAR (cumulative and buy and hold abnormal returns).

Распределение доходностей по квартилям

Таблица 9. Долгосрочная 3х летняя средняя доходность компаний (CAR, BHAR) развивающихся рынков, вышедших на IPO в период с 2001-2011 года.

Бенчмарки для Market-adj значений CAR, BHAR - доходности рынков, на которых торгуется соответствующая компания приведены на Таблице 10.

Таблица 10. Индексы стран, использованные для расчета CAR, BHAR

Расчет t-статистик для CAR доходностей был произведен по следующим формулам:

(15)

(16) , где =36 (Рисунок 2)

Расчет t-статистик для BHAR доходностей¹⁰ по формулам:

(18)

² (19)

Результаты приведены на Таблице 9.

Рисунок 2. Обозначения периодов event-study для расчета доходностей

Таким образом, для всех 4х квартилей были получены CAR доходности без корректировок, CAR и BHAR с учетом доходностей рынка за соответствующий период (для каждого IPO выгружались помесячные доходности рынка за 3 года).

Рисунок 3. Динамика BHAR доходностей компаний-IPO развивающегося рынка

Рассчитанные t-статистики позволяют оценить статистическую значимость отличий между квартилями. Так, для raw CAR-returns отличия между Q1, Q2, Q3 не являются статистически значимыми, однако отличия любого из этих квартилей и Q4 значимы. Отсюда следует, что агрессивно манипулирующие компании развивающихся рынков, вышедшие на IPO, получают меньшую долгосрочную доходность, чем консервативные компании и отличие в их доходностях значимо. На Рисунке 3 можно увидеть динамику BHAR-доходностей по всем 4м квартилям, включая среднее по всем компаниям за 3 года. Исходя из данного рисунка видно, что развивающийся рынок с опозданием распознает агрессивно манипулирующие компании. Для сравнения, в работе Teoh et al. 1998, доходности компаний агрессивного квартиля (US-выборка) для всех точек во времени ниже доходностей компаний Q1-Q3. Значит, можно предположить, что рынок корректирует доходности агрессивных компаний примерно с 24-36 месяц, то есть на третий год работы компании. Объяснением отличия US и развивающихся стран может быть меньшая развитость рынка и меньший опыт инвесторов.

Cross-sectional регрессия дискреционных начислений

Для того чтобы выявить влияние прокси манипулирования на долгосрочную доходность акций компаний, строится следующая регрессия:

(21)

Напомню, что значение DCA уже нормировано по уровню . Таким образом, значения доходностей компаний за 36 месяцев регрессируются на показатели дискреционных начислений (прокси-манипулирования), недискреционных начислений (нормальный уровень начислений, рассчитанный исходя из того, какой уровень начислений имели компании того же года той же индустрии). В качестве контрольных переменных используются дамми года, натуральный логарифм отношения рыночной капитализации компании года выхода на IPO к показателю , дамми стран и дамми отраслей. Итоговое число наблюдений, после исключения всех выбросов - 1197.

Таблица 11. Описательные статистики переменных регрессии, кроме дамми

На основании анализа средних значений можно сказать, что уровень недискреционных (нормальных) начислений в среднем по выборке в 2 раза выше, чем уровень начислений, подвергаемых манипулированию. Максимальное значение недискреционных начислений также существенно выше, чем дискреционных, что соответствует логике исследования - недискреционные начисления стандартный процесс для компании, менеджеры искажают уровень начислений за счет учета дискреционных начислений.

Распределение зависимой переменной BHAR близко к нормальному, анализ регрессии на мультиколлинеарность показал, что зависимости между переменными, которые не являются дамми нет и нет необходимости в корректировке регрессии. Анализ данных на гетероскедастичность при помощи тестов White, BPG показали, что данные гомоскедастичны. Анализ регрессоров на мультиколлинеарность показывает наличие мультиколлинеарности между дамми, что противоречит их смыслу в регрессии, мультиколлинеарность между не-дамми переменными нет, что можно установить по значению VIF<3.

Полученные коэффициенты регрессии ((22), показывают, что прокси-манипулирования (дискреционные начисления) оказывают значимое отрицательное влияние на значения долгосрочных доходностей компаний, выходящих на IPO, что подтверждает вторую гипотезу (на 5%-ом уровне значимости). Коэффициент перед нормальным (недискреционным) уровнем начислений незначим, что говорит о том, что стандартный уровень начислений в целом статистически не влияет на долгосрочную доходность акций компании. Коэффициент перед контрольной переменной значим на 1%-ом уровне значимости, что говорит о существенном положительном вкладе размера компании в доходности акций.

Значимость коэффициентов перед дамми и их значения дают нам информацию о дополнительном вкладе в значения долгосрочной доходности, связанном с принадлежностью к определенному году, индустрии или стране. Так, ни одна страна, к которой принадлежит компания, не привносит дополнительный значимый вклад в показатели доходности. 2001ый год IPO или сектора basic materials вносят значимый положительный на 5%ом уровне вклад в объяснение значения долгосрочной доходности. 2002ой, 2006ой, 2009 года IPO вносят значимый отрицательный вклад в показатель долгосрочной доходности компаний.

F-статистика показывает значимость регрессии в целом на 1%ом уровне значимости, R² 14% в целом одного порядка с другими схожими эмпирическими исследованиями (Teoh et al. 1998). При оценивании программой STATA были исключены переменные дамми-2003, дамми-communications, дамми - Philippines из-за подозрений на мультиколлинеарность, которой в данном случае у дамми быть не может.

Оцененная регрессия имеет следующий вид:

(22)

Выводы

Конечной целью данной работы является установление зависимости между долгосрочной доходностью акций компаний и манипулированием отчетностью в год выхода компании на IPO на выборке компаний развивающихся стран, проводивших первичный выпуск акций в период 2003-2011. Для этого был проведен анализ исследований, который есть по данной тематике, в ходе него установлено, что результаты работ противоречивые. Есть большое количество работ, подтверждающих отрицательную взаимосвязь между уровнем манипулирования и последующей доходностью акций (Teoh et al. 1998 (a), Roosenboom et al. 2003, Pastor-Llorca et al. 2006, Ahmad-Zaluki et al. 2011, Chiraz et al. 2013, Li et al. 2005). Вместе с тем, есть ряд работ, которые опровергают гипотезу предыдущих авторов о том, что менеджеры нацелены на краткосрочное увеличение прибыли с целью повышения цены акции (Ball et al. 2008, Fan 2007, Armstrong 2015). Данный ряд работ предполагает, что все корректировки потоков, которые могут трактоваться как манипулирования на самом деле просто связаны с особенностями экономической деятельности компаний, выходящих на IPO. Кроме того, обзор литературы выявил маленькое число исследований, раскрывающих данную тему на развивающихся рынках. По итогам анализа выдвигается 2 основные гипотезы - о наличии манипулирования отчетностью и о влиянии манипулирования на долгосрочную доходность.

В рамках методологии вычисления прокси манипулирования (текущих дискреционных начислений): был выбран способ modified Jones model (1995) как наиболее экономичный и подходящий для ограниченных данных по IPO развивающихся стран. Для расчета долгосрочной доходности акций в качестве основных методов использованы buy-and-hold abnormal return (BHAR) и cumulative abnormal return (CAR). В качестве бенчмарков для вычисления BHAR „y CAR были выгружены рыночные индексы бирж, на которых размещены компании.

В ходе эмпирического исследования были построены 66 вспомогательных регрессий по компаниям, не выходившим на IPO за последние 3 года для получения стандартного уровня начислений компаний с IPO. Далее для всей выборки из 1377 компаний был вычислен уровень дискреционных начислений, компании были разделены на 4 квартиля. Для консервативного квартиля характерен низкий уровень дискреционных начислений (<-6,17%), для агрессивного - высокий уровень (>8,41%). Отличия агрессивно манипулирующего квартиля от остальных статистически значимо. Согласно полученным результатам агрессивно манипулирующие компании получают долгосрочную доходность значительно ниже, чем консервативные. Этот результат устойчив к различным способам вычисления доходностей. Из результатов также можно предположить, что рынок корректирует доходности агрессивных компаний примерно с 24-36 месяц, то есть на третий год работы компании. В целом полученным результаты на данном этапе подтверждают поставленные гипотезы. В отличие от работ на развитых рынках, процент накопленной доходности акций за 3 года выше, что объясняется более высокими темпами роста рынков и большим риском, за что инвесторы награждаются большей доходностью.

Итоговая модель представляет собой МНК-регрессию, в которой в качестве объясняемой переменной выступает долгосрочная доходность акций (BHAR), а в качестве объясняющих переменных - уровень текущих дискреционных начислений, уровень текущих недискреционных начислений, уровень оценки компании рынком по отношению к фундаментальным показателям размер компании (ln(MarketCap/TA_t-1), контрольные переменные - отраслевые, страновые и годовые дамми. Согласно полученным результатам, переменная дискреционных начислений оказывает значимое отрицательное влияние на доходность акций. Из дамми значимый положительный вклад вносят 2001ый год IPO и сектор basic materials, значимый отрицательный 2002ой, 2006ой, 2009 года IPO, что может быть объяснено кризисными периодами для развивающихся рынков.

Развитие данного исследования я вижу в исследовании альтернативных способов манипулирования - методами real transactions, cosmetic earnings management, expectations management. Последние работы, которые изучают манипулирование отчетностью касаются в основном этих способов, однако их трудно тестировать на развивающихся рынках ввиду меньшей доступности данных и как правило эти методы рассматриваются вне IPO. Real transactions подразумевает структурирование реальных операций бизнеса, организацию их во времени для достижения желаемого финансового результата. Expectations management предполагает снижение ожидания аналитиков для достижения поставленных ими прогнозов. Сosmetic earnings management это округление финансовых результатов в большую сторону в отчетности. В связи с принятием Sarbanes-Oxley Act в 2002 году, качество контроля на развитых рынках, в особенности US усилилось и у менеджеров появилась необходимость в смещении фокуса с метода начислений к альтернативным методам манипулирования, а у исследователей появились дополнительные темы для изучения и эмпирического анализа.

Список литературы

1) Бланк И.А. Управление прибылью / И. А. Бланк. - 2-е изд., расш. и доп. - Киев: Ника-Центр, Эльга, 2002. - 752 с.

2) Волков, Д.Л. Управление прибылью в деятельности компании: теоретические подходы и эмпирические исследования / Д. Л. Волков, Е. Д. Никулин // Вестник Санкт-Петербургского университета. Сер. 8, Менеджмент. - 2013. - № 3. - С. 3-22

3) Aharony J, Wang J, Yuan H. (2010). Tunneling as an incentive for earnings management during the IPO process in China // Journal of Accounting and Public Policy, vol.29, no.1, pp1-26. http://dx.doi.org/10.1016/j.jaccpubpol.2009.10.003

4) Ahmad-Zaluki NA, Campbell K, Goodacre A (2011). Earnings management in Malaysian IPOs: The East Asian crisis, ownership control, and post-IPO performance // Int. J. Account. 46:111-137.

5) Armstrong CF, Daniel J (2015) Abnormal Accruals in Newly Public Companies: Opportunistic Misreporting or Economic Activity? (February 4, 2015). // Management Science, Forthcoming. Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1147328 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1147328

6) Ball R, Shivakumar L (2008). Earnings quality at initial public offerings. // J. Account. Econ. 45:324-349.

7) Brau JC, Johnson PM (2009). Earnings management in IPOs: Post-engagement third-party mitigation or issuer signaling? // Advances in Accounting, 25, 125-135.

8) Chiraz D, Anis J (2013). Earnings management and performance of French IPO companies. // Journal of Accounting and Taxation. 5 (1), pp. 1-14

9) Cormier D, Martinez I (2006). The Association Between Management Earnings Forecasts, Earnings Management, and Stock Market Valuation: Evidence from French IPOs. // International Journal of Accounting. 41(3): 209-236.

10) DeAngelo, Linda E (1986). Accounting Numbers as Market Valuation Substitutes: A Study of Management Buyouts of Public Stockholders. // The Accounting Review, July, pp.400-420.

11) Dechow P, Sloan R, Sweeney A (1995). Detecting earnings management. // The Accounting Review, 70: 193-225.

12) DuCharme LL, Malatesta PH, Sefcik SE (2001). Earnings management: IPO valuation and subsequent performance. // J. Account. Audit. Financ. 16:369-396.

13) DuCharme LL, Malatesta PH, Sefcik SE (2004). Earnings management, stock issues, and shareholder lawsuits. // J. Financ. Econ. 71:27-49.

14) Fan Q (2007). Earnings management and ownership retention for initial public offering firms: theory and evidence. // The Accounting Review 82(1): 27-64.

15) Fields TD, Lys TZ, Vincent L (2001). Empirical Research on Accounting Choice. // Journal of Accounting and Economics 31: 255-307.

16) Healy PM, Wahlen JM (1999). A review of the earnings management literature and its implications for standard setting // Accounting Horizons, vol. 13, no. 4, 1999, pp. 365?383.

Размещено на Allbest.ru