Влияние обратных выкупов акций на российский фондовый рынок

Таблица 2 - Сравнение CAR, BHAR, CTARs

Критерий сравнения	CAR	BHAR	CTARs
Короткие событийные окна	да	да	нет
Длинные событийные окна	нет	да	да
Можно использовать, если в окне событий пропущены данные	да	да	нет
Допустимы различные модели расчета ожидаемой доходности	да	нет	нет
Требует проверки на нормальность распределения	да	да	да
Устойчивость к ошибкам в исходных данных	да	нет	да
Есть вероятность опровержения верной гипотезы	нет	да	нет
Есть вероятность принять ложную гипотезу	нет	нет	да

Таким образом, для исследования влияния анонсов о выкупах в краткосрочном периоде наиболее подходящим инструментом является CAR, поскольку допускает использование любых моделей расчета ожидаемой доходности и устойчив к ошибкам в данных. При выборе длинного окна событий предпочтение в работе отдается BHAR, так как этот инструмент можно использовать, если в окне событий пропущены данные.

Методология CAR

Аномальная доходность (AR)рассчитывается как разница между фактической доходностью акции за один торговый день и ожидаемой доходностью за день (1):

- аномальная доходность акцииi в период t; - фактическая доходность; - ожидаемая доходность.

На основании исследований, рассмотренных в предыдущих разделах, можно выделить три основных метода расчета ожидаемой доходности, необходимой для расчета AR. В большинстве исследований значение рыночного индекса на соответствующую дату используется в качестве индикатора ожидаемой доходности. Альтернативный подход - рыночный метод. Наконец, третий подход - использование модели CAPM. В настоящем исследовании будет использоваться метод оценки ожидаемой доходности CAPM (2). Выбор в пользу данной модели обосновывается достижением сопоставимости результатов работы с результатами, полученными в предыдущих исследованиях влияния обратных выкупов российских компаний, которые применяли данный метод для расчета ожидаемой доходности (Задорожная А. Н., 2019; Григорьянц А. С., 2016; Тюркина А. А., 2016).

- безрисковая ставка; - рыночная доходность; -бета i-ой акции.

В качестве безрисковой ставки используется средневзвешенная процентная ставка по вкладам физических лиц сроком до 1 года в рублях. Выбор в пользу данного показателя был сделан ввиду того, что он охватывает весь промежуток времени, анализируемый в данной работе (с 2006 по 2019 год). В качестве индикатора рынка был использован Индекс МосБиржи. Однако стоит упомянуть о недостатке использования индекса, который заключается в том, что некоторые компании в выборке имеют значительный вес в Индексе Мосбиржи. Расчетное окно, необходимое для оценки параметров рыночной модели, не пересекалось с окном событий и было принято в размере 100 дней (BhattacharjeeN., DeA. A, 2019;Yamaguchi S., 2019; ТюркинаА. А., 2016; OtchereI., RossM., 2002).Из расчетного окна были удалены дни, в которые наблюдались дивидендные гэпы, а также значимые события компании, влияющие на цены акций.

Средняя аномальная доходность (3) используется для анализа данных об обратных выкупах, а кумулятивная аномальная доходность (4) необходима для определения реакции цен на новое событие на рынке. Средняя кумулятивная аномальная доходность (5) представляет собой среднюю кумулятивную аномальную доходность для каждого объявления и показывает, приводят ли объявления о выкупе по всей выборке к появлению избыточной доходности.

- средняя аномальная доходность за период t по всей выборке, N - число наблюдений.

- кумулятивная аномальная доходность акции i в событийном окне T1 -T2.

- средняя кумулятивная аномальная доходность для событийного окна по всей выборке.

Для проверки статистической значимости полученных результатов была использована t-статистика Стьюдента (Таблица 3). Проверяется основная гипотеза, согласно которой средняя аномальная доходность и средняя аномальная кумулятивная доходность равны нулю. Если реакция рынка положительная и статистически значимая, можно сделать вывод о том, что обратный выкуп приводит к повышению стоимости компании.

Таблица 3 - Проверка на статистическую значимость

Методология BHAR

При исследовании влияния обратных выкупов в долгосрочной перспективе используется методология событийного анализа и инструмента для расчета ожидаемой доходности BHAR (6) [“buy-and-hold” abnormalreturn].

- доходность бенчмарка (отраслевой индекс, рассчитанный МосБиржей), t - начало событийного окна, T - последний день событийного окна (6 месяцев после события).

Далее была рассчитана средняя избыточная доходность при стратегии «купи-и-держи» (7)[ABHAR] по всем объявлениям, которая позволяет оценить аномальную доходность по всей выборке в течение полугода после анонса.

- число наблюдений в выборке, - аномальная доходность i-ого объявления о выкупе.

Статистическая значимость проверялась следующим образом:

Преимущество при использовании BHAR заключается в том, что данный показатель доходности наилучшим образом отражает доходность фактического инвестирования. Однако проблема метода остается в том, что любой вывод на основании BHAR зависит от обоснованности предположения о том, что компании-источники событий отличаются от фирм-аналогов только тем, что на них влияет событие (Kothari S. P., Warner J. B., 2007). Данное допущение является довольно сильным.

Стоит отметить ограничения данного исследования. В связи с тем, что фирмы-аналоги зачастую сложно найти на российском рынке, так как публичных российских компаний в целом не много, это приводит к тому, что выборка исследования становится нерепрезентативной. По указанной причине в качестве бенчмарка выбраны отраслевые индексы. Однако данный выбор ведет к ряду проблем: в некоторых случаях значительную долю индекса составляют компании, проводящие обратный выкуп, например, ЛУКОЙЛ в индексе Нефти и газа; а также отраслевая классификация, использованная МосБиржей для расчета отраслевого индекса, достаточно неоднозначна, в частности, компании «Яндекс» и «Магнит» отнесены к категории «Потребительский сектор». Другим ограничением для выборки является то, что отраслевые индексы рассчитываются с 2007 - 2009 гг., поэтому в выборку для исследования долгосрочного влияния обратных выкупов вошли 42 компании из 63, указанных в предыдущем разделе.

Регрессионный анализ

Предыдущие методы исследования необходимы для проверки гипотезы о появлении аномальной доходности после анонсов выкупов российских компаний. Регрессионный анализ применяется в исследовании для тестирования прочих гипотез, указанных в исследовании. Тестируемая модель исследования имеет следующий вид:

где - положительная статистически значимая кумулятивная аномальная доходность i-ой акции в окне 5 дней; - заявленный объем выпуска, выраженный в рублях и деленный на рыночную капитализацию; - дамми-переменная, равная 1 при тендерном предложении и 0 при выкупе на открытом рынке; - фиктивная переменная, равная 1 при неблагоприятной ситуации для экономики страны; - фиктивная переменная, равная 1, если акций компании на момент анонса учитывалась в Индексе голубых фишек.

Под неблагоприятной ситуацией в экономике страны при использовании переменной понимаются финансово-экономический кризис 2008 - 2010 гг., валютный кризис 2014 - 2015 гг., а также сильное падение цен на нефть и пандемия в 2020 году. Переменная необходима для тестирования гипотезы о зависимости избыточной доходности от размера компании. Использование ранжирования компаний на основании принадлежности акций к «голубым фишкам» более релевантно, нежели напрямую размер компании, поскольку учитывает не только, капитализацию организации, но и стабильность деятельности компании, волатильность и ликвидность инструмента. При тестировании указанной модели показатель объема выпуска оказался незначимым, однако определенная линейная зависимость при анализе наблюдалась. Было замечено, что данная зависимость наблюдается только среди «голубых фишек». Поэтому итоговая модель выглядит следующим образом:



Релевантность включения в модель дамми-переменных была проверена с помощью теста Чоу. Тест Рамсея показал, что модель специфицирована верно. Мультиколлинеарность отсутствует, так как все значения VIF не больше 6. Процедуры тестирования Уайта и Бройша-Пагана показали, что гипотеза о гомоскедастичности не отвергается. Проверка на нормальность распределения остатков дала положительные результаты. Диаграмма стьюдентизированных остатков показа на наличие выбросов, в связи с чем была проведена оценка трех регрессий: регрессия с выбросами, регрессии без выбросов, регрессия Хуберта. Все тесты проведены с использованием программы Stata, расчеты приведены в Приложении 5.



3. Результаты исследования

При анализе краткосрочного влияния обратных выкупов на динамику акций было выявлено, что в день объявления о выкупе средняя аномальная доходность по выборке является наибольшей и достигает значения 2.7% (Таблица 4).

Таблица 4 - Расчет и проверка на значимость гипотезы о том, что AARи CAARне равны нулю, в окне 21 день

День	AAR	s.e.	t-stat	H0_AAR	CAAR	s.e._CAAR	t-stat_CAAR	H0_CAAR
-10	-0.1%	0.020	-0.296	не отвергается	-0.1%	0.020	-0.296	не отвергается
-9	-0.2%	0.018	-0.738	не отвергается	-0.2%	0.028	-0.699	не отвергается
-8	-0.3%	0.018	-1.133	не отвергается	-0.5%	0.037	-1.070	не отвергается
-7	-0.1%	0.018	-0.531	не отвергается	-0.6%	0.044	-1.128	не отвергается
-6	-0.4%	0.022	-1.342	не отвергается	-1.0%	0.045	-1.738	отвергается*
-5	0.1%	0.030	0.301	не отвергается	-0.9%	0.055	-1.282	не отвергается
-4	-0.2%	0.023	-0.846	не отвергается	-1.1%	0.060	-1.496	не отвергается
-3	-0.1%	0.020	-0.576	не отвергается	-1.3%	0.062	-1.622	не отвергается
-2	-0.1%	0.038	-0.230	не отвергается	-1.4%	0.067	-1.639	не отвергается
-1	0.5%	0.024	1.755	отвергается*	-0.8%	0.064	-1.060	не отвергается
0	2.7%	0.035	6.141	отвергается***	1.9%	0.071	2.119	отвергается***
1	-0.3%	0.028	-0.924	не отвергается	1.6%	0.080	1.546	не отвергается
2	-0.5%	0.030	-1.355	не отвергается	1.0%	0.074	1.120	не отвергается
3	-0.7%	0.021	-2.788	отвергается***	0.3%	0.075	0.340	не отвергается
4	-0.6%	0.023	-2.027	отвергается**	-0.3%	0.080	-0.269	не отвергается
5	-0.2%	0.017	-1.148	не отвергается	-0.5%	0.083	-0.490	не отвергается
6	-0.4%	0.014	-2.120	отвергается**	-0.9%	0.084	-0.839	не отвергается
7	-0.3%	0.015	-1.713	отвергается*	-1.2%	0.082	-1.173	не отвергается
8	0.0%	0.022	-0.074	не отвергается	-1.2%	0.083	-1.183	не отвергается
9	-0.5%	0.017	-2.269	отвергается**	-1.7%	0.087	-1.561	не отвергается
10	-0.3%	0.016	-1.353	не отвергается	-2.0%	0.087	-1.811	отвергается*

p-value 0.01***, p-value 0.05**, p-value 0.1*

Однако в окне 21 день (-10 дней до выкупа и +10 дней относительно анонса выкупа) средняя кумулятивная доходность отрицательная и равна -2%, что может быть связано с тем, что инвесторы воспринимают объявление о выкупе как возможность извлечения краткосрочной выгоды, продавая через несколько дней акции, тем самым, отрицательно влияя на дальнейшую стоимость.

При анализе избыточной доходности в окне 11 дней (+5 и -5 дней относительно анонса выкупа)были получены следующие результаты (Таблица 5). Кумулятивная доходность в окне 11 днейтакже незначима, однако положительна и статистически значима на уровне значимости 0.1 в окне 9 дней (на третий день после анонса), и равна 1.3%.

Таблица 5 - Расчет и проверка на значимость гипотезы о том, что AAR и CAAR не равны нулю, в окне 11 дней

День	AAR	s.e.	t-stat	H0_AAR	CAAR	s.e.2	t-stat2	H0_CAAR
-5	0.1%	0.030	0.301	не отвергается	0.1%	0.030	0.301	не отвергается
-4	-0.2%	0.023	-0.846	не отвергается	-0.1%	0.041	-0.266	не отвергается
-3	-0.1%	0.020	-0.576	не отвергается	-0.3%	0.044	-0.505	не отвергается
-2	-0.1%	0.038	-0.230	не отвергается	-0.4%	0.050	-0.625	не отвергается
-1	0.5%	0.024	1.755	отвергается*	0.1%	0.046	0.251	не отвергается
0	2.7%	0.035	6.141	отвергается***	2.9%	0.058	3.960	отвергается***
1	-0.3%	0.028	-0.924	не отвергается	2.6%	0.068	2.987	отвергается***
2	-0.5%	0.030	-1.355	не отвергается	2.0%	0.059	2.722	отвергается***
3	-0.7%	0.021	-2.788	отвергается***	1.3%	0.061	1.723	отвергается*
4	-0.6%	0.023	-2.027	отвергается**	0.7%	0.063	0.905	не отвергается
5	-0.2%	0.017	-1.148	не отвергается	0.5%	0.066	0.578	не отвергается

p-value 0.01***, p-value 0.05**, p-value 0.1*

Средняя аномальная доходность достигает своего пика в день анонса, а на следующий день становится отрицательной, и средняя кумулятивная аномальная доходность постепенно снижается после объявления о байбэке (Рисунок 6). Также необходимо заметить, что статистически значимая избыточная доходность появляется за день до объявления о выкупе и равна 0.5%, что вероятно связано с инсайдерской информацией на российском фондовом рынке.

Рисунок 6 - AAR иCAAR в окне 11 дней по всей выборке, 63 анонса выкупа

При отраслевом анализе обнаруживается аналогичная динамика для AAR и CAAR: своего пика AAR достигает в день анонса, а затем резко снижается вместе с кумулятивной доходностью (Приложение 3). Исключением является только отрасль «Финансы», аномальная доходность которой достигает максимальных значений за день до объявления, однако данный результат оказался статистически незначим. Более подробные расчеты, проведенные для отдельных отраслей на основании выборки из 63 компаний, представлены в Приложении 4. Стоит отметить, что статистически значимая аномальная доходность была характерна только для пяти из десяти отраслей, как отрасль химии и нефтехимии, металлов и добычи, нефти и газа, телекоммуникаций, электроэнергетики и потребительский сектор. Значение средней аномальной доходности в день анонса также отличалось. Наибольшим оно было для отраслей химии и нефтехимии (5.5%), металлов и добычи (5.2%), а наименьшим - для потребительского сектора (1.5%) и отрасли нефти и газа (1.7%).

Наибольшая и статистически значимая на уровне значимости 0.01 средняя кумулятивная доходность после анонсов 63 компаний наблюдалась в окне 5 дней (2 дня до и после объявления) и была равна 2.3% (Таблица 6). Таким образом, можно сделать вывод о том, что при уменьшении событийного окна, увеличивается средняя кумулятивная избыточная доходность, что вероятно связано с краткосрочным эффектом обратных выкупов на российском рынке. Так, средняя аномальная доходность значима и положительно за день до наступления события и достигает своего максимального значения в день анонса, а затем становится отрицательной. Можно предположить, что это связано с тем, что инвесторы извлекают краткосрочную выгоду при выкупе, а затем начинают закрывать свои позиции, что отрицательно сказывается на динамике стоимости акций. Краткосрочный характер положительного влияния байбэка подтвердилось в дальнейшем при применении событийного анализа с использованием BHAR.

Таблица 6 - Расчет средней аномальной доходности в окне 5 дней

День	Число наблюдений	AAR	H0_AAR	CAAR	H0_CAAR
-2	63	-0.1%	не отвергается	-0.1%	не отвергается
-1	63	0.5%	отвергается*	0.4%	не отвергается
0	63	2.7%	отвергается***	3.2%	отвергается***
1	63	-0.3%	не отвергается	2.8%	отвергается***
2	63	-0.5%	не отвергается	2.3%	отвергается***

p-value 0.01***, p-value 0.05**, p-value 0.1*

При исследовании эффекта обратных выкупов российских компаний на длительном промежутке времени (шесть месяцев с даты публикации анонса) были получены следующие результаты (Таблица 7). Средняя избыточная доходность в течение полугода была отрицательной, -8.26%. Результат был статистически значимым на любом адекватном уровне доверия. Наименьшее значение BHAR -35.2% продемонстрировала Группа «Черкизово», а максимальная избыточная доходность, равная 16.1%, была отмечена у компании «Норникель». Медиана выборки равна -5%. Стоит отметить, что только 10 компаний из 42 продемонстрировали положительные результаты.

Таблица 7 - Расчет BHARдля 42 российских компаний с 2008 по 2019 год по прошествии полугода после анонса обратного выкупа

Тикер	Дата	BHAR	Тикер	Дата	BHAR
AKRN	18.05.2010	-7.5%	NVTK	27.05.2014	7.0%
AQUA	11.12.2019	-21.4%	NVTK	07.06.2012	-4.0%
BSPB	02.08.2018	-0.8%	NVTK	11.02.2008	0.3%
BSPB	31.07.2019	-2.3%	PHST	09.06.2012	-3.7%
CHMF	29.02.2012	8.6%	PHST	15.02.2013	-23.3%
CHMF	16.09.2008	-32.0%	PHST	18.01.2011	-10.5%
DGBZ	14.10.2014	-18.2%	PKBA	27.04.2011	10.2%
GAZP	29.01.2014	-6.9%	RASP	16.11.2011	0.9%
GAZP	04.02.2008	-14.6%	ROSN	01.05.2018	3.8%
GCHE	28.09.2011	-35.2%	ROSN	19.04.2011	-5.2%
GMKN	22.08.2008	-15.5%	RTKM	31.10.2011	-14.9%
GMKN	29.12.2010	16.1%	SFIN	20.11.2018	-16.2%
GMKN	13.09.2011	-4.7%	TGKN	22.04.2008	-15.0%
LKOH	01.10.2019	1.3%	TRMK	11.09.2018	-32.5%
LKOH	27.06.2012	-0.8%	TRNFP	22.10.2018	-4.3%
LNTA	29.10.2018	-15.0%	URKA	13.11.2012	-1.0%
MGNT	21.08.2018	-4.9%	URKA	28.09.2015	-27.8%
MGNT	01.04.2019	-7.6%	URKA	18.05.2016	-4.9%
MTSS	11.04.2016	4.5%	URKA	07.10.2011	-24.6%
MTSS	28.06.2018	-5.1%	VRAO	08.10.2015	-19.2%
MTSS	06.09.2017	3.8%	YNDX	11.06.2018	-3.9%
ABHAR	-8.26%(результат значим на любом адекватном уровне значимости)
t-stat	-4.667

Для большей наглядности данные были представлены на графике (Рисунок 7). Диапазон значений варьируется в промежутке между -40% и 20%, то есть вероятные потери от анонса выкупа больше в долгосрочной перспективе болше, чем возможная выгода. Отрицательный эффект в долгосрочной перспективе может быть связан с тем, что инвесторы не воспринимают как положительный сигнал на продолжительном промежутке времени, извлекая только краткосрочную выгоду после анонса. Также отрицательный результат может быт связан с ограничениями применения расчета BHAR с использованием значений отраслевых индексов.

Рисунок 7 - BHAR 42 российских компаний, анонсировавших обратный выкуп в 2008 - 2019 гг.

Для оценки регрессии были использованы переменные с непрерывными значениями: кумулятивная доходность в окне 5 дней, объем выпуска к капитализации (Таблица 8) и фиктивные переменные: кризис, принадлежность к «голубым фишкам», тип выкупа (Таблица 9).В среднем объем выкупа был равен 6.11%, средняя кумулятивная доходность равна 2.65%. С 2006 по 2020 год доля объявлений о выкупах на открытом рынке составила примерно 73%, а доля тендерных предложений - около 27%. Приблизительно 42% анонсов выкупов «голубых фишек» и 58% - акций 2-ого и 3-го эшелонов. Около 18% выкупов было анонсировано при нестабильной экономической ситуации в стране.

Таблица 8 - Дискриптивные статистики

Переменная	Наблюдений	Среднее	Стандартное отклонение	Минимум	Максимум
Volume	61	0.0611	0.0564	0.0012	0.3346
CAR	62	0.0265	0.0447	-0.0731	0.1236



Таблица 9 - Дискриптивные статистики дамми-переменных

Crisis	Частота	Доля	Listing	Частота	Доля	Type	Частота	Доля
0	51	82.26	0	36	58.06	0	45	72.58
1	11	17.74	1	26	41.94	1	17	27.42
Всего	62	100	Всего	62	100	Всего	62	100

Статистическая значимость всех переменных на уровне доверия 90% была обнаружена только при оценке регрессии без, так называемых, «badleveragepoints», отдаленных сильно волатильных наблюдений, которые не соответствуют структуре большей части данных (Rousseeuw P. J., Van Zomeren B. C.; 1990). При оценке остальных регрессий лип обратного не имел значимого влияния на избыточную доходность. Однако знаки при переменных не меняются в зависимости от регрессии.

Таблица 10 - Оценка регрессий reg1 (с выбросами), reg2 (без вертикальных выбросов), reg3 (без «bad leverage points»), регрессия Хуберта

Переменная	reg1	reg2	reg3	reg4
Listing*Volume	0.282**	0.318***	0.246**	0.289**
Type	-0.014	-0.015	-0.023*	-0.016
Crisis	0.035**	0.035**	0.047***	0.037**
Константа	0.017**	0.016**	0.018**	0.016**

*p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

Интерпретируя коэффициентов модели без «bad leverage points», можно сделать следующие выводы. В период кризиса при прочих равных условиях аномальная доходность больше на 4.7%, чем в иное время. Это может быть связано с тем, что обратный выкуп в краткосрочной перспективе действительно эффективно позволяет компаниям поддерживать котировки акций и повышать их стоимость. Для внешних инвесторов при нестабильной ситуации в стране выкуп может стать одним из способов защиты портфелей, а для внутренних акционеров - это возможность продать убыточный актив. Значение коэффициента при переменной Type говорит о том, что кумулятивная аномальная доходность меньше на 2.3% при тендерных предложениях, чем при выкупах на открытом рынке, что противоречит результатам работ других исследований. Однако уровень доверия данного результата только 90%, при оценке остальных регрессий коэффициент бы незначим, поэтому вероятно, что способ реализации выкупа не влияет на аномальную доходность в краткосрочном периоде. Коэффициент при переменной, характеризующей объем выкупа «голубых фишек», говорит о том, что при увеличении заявленного отношения заявленного объема выкупа к капитализации на 1% пятидневная кумулятивная избыточная доходность повысится 24.6% при неизменных иных условиях.



Заключение

Таким образом, в данной работе изучено влияние обратного выкупа на стоимость акций 62 российских компаний, проводивших байбэки в 2006 - 2019 гг. Исследований по российскому рынку на обозначенную тему в открытых источниках мало. Более того, на сегодняшний день не было исследований влияния выкупов российских компаний, которые произошли позднее 2016 года, в то время как за последние два года частота проведения обратных выкупов увеличилась в несколько раз по сравнению с предыдущими периодами. Более того, в работе выдвигаются гипотезы, которые на российском рынке ранее не были протестированы.

В ходе работы подтвердилась сигнальная гипотеза, согласно которой инвесторы воспринимают выкуп как положительный сигнал. Основными мотивами российских компаний при проведении выкупа являются повышение капитализации, недооценка акций и проведение опционных программ поощрения менеджмента. Также при осуществлении выкупа причины могут быть специфичными, например, могут иметь политический мотив или осуществляться в интересах акционеров.

При проведении эмпирического исследования методом событий было обнаружено, что кумулятивная аномальная доходность положительна, статистически значима и равна 2.3%, что говорит о том, что обратный выкуп на российском рынке в краткосрочной перспективе положительно сказывается на стоимости акций. Однако в окне в окне 9 дней кумулятивная аномальная доходность положительна, но статистически незначима, а в окне 21 день она отрицательная. Отсюда можно сделать вывод о том, что выкуп российских компаний не имеет долгосрочного эффекта, о чем также свидетельствует проведенный событийный анализ с использованием BHAR, показавший негативное влияние обратных выкупов в долгосрочной перспективе. Но нужно учитывать, что применение в данной работе BHAR имеет ряд ограничений, указанных в предыдущих разделах. Так, первая гипотеза о том, что обратный выкуп акций российских компаний приводит к появлению избыточной доходности, подтвердилась в краткосрочном периоде (5 дней) и была отвержена на более длительном горизонте исследования.

Вторая гипотеза о том, что заявленный объем выкупа при анонсировании события положительно влияет на рост стоимости акций после объявления, подтвердилась только относительно «голубых фишек». Избыточная доходность не зависит от целевого объема выкупа акций 2-ого и 3-го эшелонов. Таким образом, была опровергнута и следующая гипотеза, согласно которой размер компании влияет на результаты выкупа, так как данная зависимость не наблюдалась для всех категорий акций, а подтвердилась только для наиболее крупных и ликвидных компаний со стабильными показателями доходности.

Также не была однозначно подтверждена гипотеза о том, что аномальная доходность после объявления о тендерных выкупах выше, чем после объявлений о выкупах на открытом рынке. Скорее, данный эффект либо отрицательный, либо вовсе отсутствует в краткосрочном периоде.

В заключение стоит отметить, что избыточная доходность после анонса значимо больше в период кризиса, чем в стабильное для экономики страны время. Регрессионный анализ показал, что во время кризиса пятидневная кумулятивная избыточная доходность больше на 4.7%, что согласуется с результатами исследования, проведенного в 2016 году (Тюркина А. А., 2016)



Список литературы

1. Григорьянц А.С. Влияние обратного выкупа на стоимость акций //Новая наука: Современное состояние и пути развития. - 2016. - №. 12-1. - С. 114-120.

2. Железнова И. В. Динамическая модель цены на акцию при проведении обратного выкупа акций //Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. - 2017. - №. 3.

3. Железнова И.В. Мотивы обратного выкупа акций российскими компаниями //Экономика и управление: проблемы, решения. - 2016. - Т. 1. - №. 4. - С. 195-204.

4. Задорожная А.Н. Практика обратного выкупа акций российскими компаниями //Дайджест-финансы. - 2019. - Т. 24. - №. 3 (251).

5. Кинякин А. Buy-back российских компаний: причины и следствия// Рынок ценных бумаг. - 2012. - № 4. - С. 71-74.

6. Кузьмичев К. Е. Исследование обратного выкупа акций российскими компаниями //Вопросы новой экономики. - 2012. - №. 4. - С. 20-24.

7. Панюшкин В. Что такое -- кризис? //The New Times. - № 40. -06.10.2008.

8. Пономарева С. В., Железнова И. В. Особенности проведения обратного выкупа акций компаниями в России //Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. - 2017. - №. 2.

9. Сибова Н. М. Практика обратного выкупа акций //Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2013. - №. 4 (52).

10. Студников С. Метод событийного анализа в исследованиях доходности корпоративных финансов //Вестник Института экономики РАН. - 2012. - №.3.

11. Студников С. Эмпирические и теоретические аспекты учета событийного риска при оценке стоимости компании// SSRN 2273172. - 2013.

12. Терентьева А.Н., Петлевой В.К. БКС: Российские компании пренебрегают обратными выкупами // Ведомости. - 2017.

13. Тюркина А. А. Влияние объявлений об обратном выкупе акций на стоимость компаний на российском рынке //Вестник РЭУ имени Г. В. Плеханова. Вступление. Путь в науку № 4 (16) 2016 Научный журнал. - 2016. - №. 3. - С. 87.

14. Billett M. T., Xue H. The takeover deterrent effect of open market share repurchases //The Journal of finance. - 2007. - Т. 62. - №. 4. - С. 1827-1850.

15. Bhattacharjee N., De A. A Perspective on Promoter Ownership and Market Reaction to Corporate News: Evidence from India //Iranian Economic Review. - 2019. - Т. 23. - №. 4. - С. 839-859.

16. Chen T. Y., Yu C. H., Kao L. J. Why Share Repurchases are Not a Panacea for Increasing Share Prices //The International Journal of Business and Finance Research. - 2016. - Т. 10. - №. 3. - С. 61-73.

17. Chong C. M., Ab Razak N. H. Effect of Stock Price Information on Timing of Share Repurchases //J. Fin. Bank. Review. - 2019. - Т. 4. - №. 1. - С. 36-46.

18. Comment R., Jarrell G. A. The relative signalling power of Dutch?auction and fixed?price self?tender offers and open?market share repurchases //The Journal of Finance. - 1991. - Т. 46. - №. 4. - С. 1243-1271.

19. Dittmar A. K. Why do firms repurchase stock //The Journal of Business. - 2000. - Т. 73. - №. 3. - С. 331-355.

20. Fama E. F. Market efficiency, long-term returns, and behavioral finance //Journal of financial economics. - 1998. - Т. 49. - №. 3. - С. 283-306.

21. Gupta V. Open Market Repurchases and Signaling Hypothesis //Theoretical Economics Letters. - 2018. - Т. 8. - №. 3. - С. 592-608.

22. Hsu A. C. et al. An Empirical Study of Share Repurchase: Evidence from Taiwan Stock Market //International Journal of Organizational Innovation (Online). - 2019. - Т. 12. - №. 2. - С. 285-298.

23. Huang S., Vermaelen T. Trust, Buybacks and Equity Issues //Available at SSRN 3277418. - 2018.

24. Julio B., Ikenberry D. L. Reappearing Dividends //Journal of applied corporate finance. - 2004. - Т. 16. - №. 4. - С. 89-100.

25. Kothari S. P., Warner J. B. Econometrics of event studies //Handbook of empirical corporate finance. - Elsevier, 2007. - С. 3-36.

26. Kumar R., Kumar P., Firoz M. How Do Indian Stock Market React to Repurchase of Shares Announcement? An Event Study Methodology //Wealth. - 2019. - Т. 8. - №. 1. - С. 20-29.

27. Lakonishok J., Vermaelen T. Anomalous price behavior around repurchase tender offers //The Journal of Finance. - 1990. - Т. 45. - №. 2. - С. 455-477.

28. Micheloud G. A. How do investors respond to share buyback programs? Evidence from Brazil during 2008 crisis: дис. - 2013.

29. Mishra A. An empirical analysis of share buybacks in India //ICFAI Journal of Applied Finance. - 2005. - Т. 11. - №. 5. - С. 5-24.

30. Mukherjee P., Chatterjee C. Does Share Repurchase Announcement Lead to Rise in Share Price? Evidence from India //Global Business Review. - 2019. - Т. 20. - №. 2. - С. 420-433.

31. Otchere I., Ross M. Do share buyback announcements convey firm-specific or industry-wide information: A test of the undervaluation hypothesis //International Review of Financial Analysis. - 2002. - Т. 11. - №. 4. - С. 511-531.

32. Rau P. R., Vermaelen T. Regulation, taxes, and share repurchases in the United Kingdom //The Journal of Business. - 2002. - Т. 75. - №. 2. - С. 245-282.

33. Ritter J. R. The long?run performance of initial public offerings //The journal of finance. - 1991. - Т. 46. - №. 1. - С. 3-27.

34. Rousseeuw P. J., Van Zomeren B. C. Unmasking multivariate outliers and leverage points //Journal of the American Statistical association. - 1990. - Т. 85. - №. 411. - С. 633-639.

35. Stonham P. A game plan for share repurchases //European Management Journal. - 2002. - Т. 20. - №. 1. - С. 37-44.

36. Von Eije H., Megginson W. L. Dividends and Share Repurchases in the European Union //Journal of financial economics. - 2008. - Т. 89. - №. 2. - С. 347-374.

37. Vermaelen T. Common stock repurchases and market signalling: An empirical study //Journal of financial economics. - 1981. - Т. 9. - №. 2. - С. 139-183.

38. Vermaelen T. Repurchase tender offers, signaling, and managerial incentives //Journal of Financial and Quantitative Analysis. - 1984. - Т. 19. - №. 2. - С. 163-181.

39. Yamaguchi S. Inflexibility of Share Repurchases //International Review of Finance. - 2019.



Приложение 1

Причины осуществления обратного выкупа, обозначенные российскими компаниями

...

№	Объявление о выкупе	Тип выкупа	Компания	Мотив
1	07.04.2006	Open Market	Сургутнефтегаз	повышение стоимости, опционная программа поощрения менеджмента
2	17.04.2006	Open Market	Разгуляй	явно не обозначена
3	25.04.2006	Open Market	ЛУКОЙЛ	приобретение новых активов, опционная программа поощрения менеджмента
4	05.09.2006	Open Market	МТС	недооценка акций, повышение стоимости
5	27.09.2006	Open Market	Комстар - Объединенные ТелеСистемы	опционная программа поощрения менеджмента
6	04.10.2006	Tender Offer	Полюс	явно не обозначена
7	06.10.2006	Open Market	Норникель	повышение инвестиционной привлекательности
8	16.10.2006	Open Market	АФК Система	опционная программа поощрения менеджмента, финансирование сделок M&A
9	04.04.2007	Open Market	АвтоВАЗ	реструктуризация акционерного капитала, изменение структуры собственников
10	08.06.2007	Open Market	АФК Система	опционная программа поощрения менеджмента, финансирование сделок M&A
11	06.08.2007	Open Market	КАМАЗ	уменьшение числа миноритариев в целях улучшения дивидендной политики
12	17.10.2007	Open Market	Балтика	уменьшение уставного капитала, улучшение показателей доходности на акцию
13	04.02.2008	Tender Offer	Газпром	опционная программа поощрения менеджмента
14	11.02.2008	Open Market	Новатэк	опционная программа поощрения менеджмента, финансирование проектов
15	22.04.2008	Tender Offer	ТГК-14	оптимизация корпоративной структуры
16	22.08.2008	Tender Offer	Норникель	недооценка акций, повышение стоимости
17	15.09.2008	Open Market	Вимм-Билль-Данн	повышение стоимости
18	16.09.2008	Open Market	Северсталь	недооценка акций, повышение стоимости
19	18.05.2010	Tender Offer	Акрон	оптимизация корпоративной структуры
20	22.11.2010	Open Market	Концерн "Калина"	сокращение общего числа акций, уменьшение уставного капитала; особенность - выкуп по цене ниже рыночной
21	29.12.2010	Tender Offer	Норникель	недооценка акций, повышение стоимости
22	18.01.2011	Tender Offer	Фармстандарт	финансирование сделок M&A, повышение стоимости
23	19.04.2011	Open Market	Роснефть	недооценка акций, повышение стоимости
24	27.04.2011	Tender Offer	Балтика	повышение инвестиционной привлекательности
25	13.09.2011	Tender Offer	Норникель	недооценка акций, повышение стоимости
26	28.09.2011	Open Market	Группа "Черкизово"	недооценка акций, повышение стоимости
27	03.10.2011	Open Market	АФК Система	на корпоративные цели последующая продажа
28	07.10.2011	Open Market	Уралкалий	оптимизация структуры капитала, повышение акционерной стоимости
29	28.10.2011	Open Market	Эталон	способ инвестирования свободного денежного потока, последующая продажа
30	31.10.2011	Open Market	Ростелеком	финансирование сделок M&A, повышение стоимости
31	16.11.2011	Tender Offer	Распадская	недооценка акций, повышение стоимости
32	29.02.2012	Tender Offer	Северсталь	сокращение общего числа акций, уменьшение уставного капитала
33	02.03.2012	Tender Offer	Банк ВТБ	в интересах миноритариев, политический мотив
34	26.05.2012	Open Market	АФК Система	решение об использовании акций на момент анонса не принято
35	07.06.2012	Open Market	Новатэк	недооценка акций, повышение стоимости
36	09.06.2012	Open Market	Фармстандарт	финансирование сделок M&A, повышение стоимости
37	18.06.2012	Open Market	ЕВРАЗ	поддержание котировок
38	20.06.2012	-	Норникель	предложение крупного акционера компании В. Потанина, то есть неофициальный анонс; повышение капитализации
39	27.06.2012	Open Market	Лукойл	повышение стоимости, поддержание котировок, опционная программа поощрения менеджмента, выход на новые торговые площадки (Гонконг)
40	18.07.2012	Open Market	Русагро	недооценка акций, поддержание котировок
41	13.11.2012	Open Market	Уралкалий	продление программы с целью повышения акционерной стоимости
42	15.02.2013	Open Market	Фармстандарт	недооценка акций, повышение стоимости
43	18.06.2013	Open Market	Мечел	недооценка акций, повышение стоимости
44	07.11.2013	Open Market	ЛСР	опционная программа поощрения менеджмента
45	29.01.2014	Open Market	Газпром	недооценка акций, повышение стоимости
46	27.05.2014	Open Market	Новатэк	продление программы; недооценка акций, повышение стоимости
47	14.10.2014	Tender Offer	Дорогобуж	явно не обозначена
48	31.03.2015	Tender Offer	ЕВРАЗ	дивидендная политика
49	03.04.2015	Open Market	Норникель	недооценка акций, повышение стоимости
50	24.04.2015	Tender Offer	Уралкалий	дивидендная политика
51	28.09.2015	Tender Offer	Уралкалий	оптимизация структуры капитала, отсутствие инвестиционных возможностей, повышение стоимости
52	08.10.2015	Tender Offer	РАО Энергетические системы Востока	оптимизация корпоративной структуры
53	11.03.2016	Tender Offer	Полюс	оптимизация структуры капитала
54	11.04.2016	Open Market	МТС	на корпоративные цели последующая продажа
55	18.05.2016	Open Market	Уралкалий	дивидендная политика
56	17.11.2016	Tender Offer	МТС	на корпоративные цели последующая продажа
57	13.03.2017	Tender Offer	ГК "ПИК"	повышение ликвидности, в интересах акционеров
58	14.07.2017	Open Market	Дикси	недооценка акций, повышение стоимости
59	06.09.2017	Open Market	МТС	на корпоративные цели последующая продажа
60	13.09.2017	Tender Offer	Группа "Черкизово"	в интересах акционеров
61	21.12.2017	Open Market	ЛСР	опционная программа поощрения менеджмента
62	01.05.2018	Open Market	Роснефть	уменьшение уставного капитала, улучшение показателей доходности на акцию
63	11.06.2018	Open Market	Яндекс	опционная программа поощрения менеджмента
64	28.06.2018	Open Market	МТС	на корпоративные цели последующая продажа

Подобные документы

• Российский рынок акций: анализ и перспективы развития

  История развития финансового рынка России, сущность и виды акций. Фондовый рынок и крупнейшие эмитенты российского рынка акций, рынок акций "второго эшелона". Влияние мирового финансового кризиса на российский рынок, современное состояние рынка акций.
  
  курсовая работа [350,2 K], добавлен 18.04.2010
  

• 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
  

• Российский рынок акций: современное состояние проблемы и перспективы развития

  Место и роль российского рынка акций в экономических отношения. Оценка динамики объема, состава и структуры фондовой системы. Анализ места рыночной концепции ценных бумаг в системе финансовых механизмов. Исследование капитализации компаний России.
  
  курсовая работа [607,8 K], добавлен 16.09.2017
  

• Оценка рыночной стоимости 100% пакета акций ОАО "Вертикаль"

  Теоретическое изучение основных методов оценки стоимости бизнеса и подходов компаний к оценке стоимости акций. Выявление и анализ особенностей оценки стоимости обыкновенных акций. Проведение оценки рыночной стоимости 100% пакета акций ОАО "Вертикаль".
  
  дипломная работа [322,7 K], добавлен 04.08.2012
  

• Анализ долгосрочной доходности при проведении размещений акций российскими компаниями

  Мотивы и интересы сторон в размещении акций, преимущества и недостатки, процедура проведения. Особенности вторичных размещений акций (SPO). Анализ долгосрочной доходности при проведении размещений акций российскими компаниями, обзор рынка в России.
  
  дипломная работа [2,0 M], добавлен 03.07.2017
  

• Российский рынок акций

  Понятие и свойства, виды цен и классификация, доходность акций; обыкновенные и привилегированные акции. Фундаментальные факторы развития российского рынка акций, крупнейшие эмитенты рынка. Акции "второго эшелона", современный рынок первичного размещения.
  
  курсовая работа [43,9 K], добавлен 09.11.2009
  

• Влияние пиратских игр на доходность акций компании (издателей)

  Определение негативного влияния пиратства, которое подрывает продажи в альтернативных магазинах. Исследование связи пиратства и доходности акций компаний. Ознакомление с количеством релизов официальных и пиратских игр. Анализ рыночной модели CAPM.
  
  дипломная работа [597,4 K], добавлен 23.08.2017
  

• Исследование влияния долгового рынка на конъюнктуру рынка акций

  Юридический и экономический подходы к определению ценной бумаги. Рынок ЦБ как инструмент привлечения денежных средств, его функции, перспективы развития. Факторы, определяющие конъюнктуру российского рынка акций. Размещение долговых активов на РЦБ.
  
  курсовая работа [175,0 K], добавлен 03.05.2016
  

• Развитие российских нефтяных компаний

  Характеристика современного состояния нефтяного сектора экономики РФ. Проблемы и тенденции экономического развития нефтяной отрасли. Факторы, влияющие на стоимость акций компаний различных отраслей. Динамика цен акций российских нефтяных компаний.
  
  дипломная работа [1,0 M], добавлен 23.08.2017
  

• Оценка стоимости акций

  Основные методы оценки стоимости обыкновенных акций: номинальный, рыночный, балансовый, ликвидационный, инвестиционный. Оценка стоимости привилегированных акций, прогнозирование денежных потоков, определение ставки дисконтирования, стоимость облигаций.
  
  реферат [231,4 K], добавлен 03.03.2010
  

• Статистика фондового рынка. Формирование оптимального инвестпортфеля

  Расчет средней доходности, дисперсии и коэффициента вариации акций, ежедневно торгуемых на фондовой бирже. Выбор акций двух эмитентов для формирования инвестиционного портфеля. Исследование взаимосвязи риска и доходности портфеля с помощью модели CAPM.
  
  контрольная работа [3,0 M], добавлен 16.07.2012
  

• Дивидендная политика и регулирование курса акций. (Дробление, консолидация, выкуп акций)

  Дивидендная политика и возможность ее выбора. Регулирование курса акций. Порядок выплаты дивидендов. Анализ дивидендной политики ОАО "Печорская ГРЭС". Эмиссия акций предприятия. Дивидендная политика предприятия. Проблемы дробления и консолидация акций.
  
  курсовая работа [31,3 K], добавлен 30.03.2007
  

• Методы оценки обыкновенных акций

  Сущность и классификация акций, определение номинальной цены обыкновенных акций. Инвестиции в обыкновенные акции, осуществляемые частным инвестором в условиях формирующегося фондового рынка. Сравнение счетов прибылей и убытков, дисконтирование дивиденда.
  
  контрольная работа [1,4 M], добавлен 27.06.2013
  

• Фундаментальный анализ ценных бумаг

  Фундаментальный анализ рынка акций. Инвестиционная привлекательность России. Отраслевой анализ и анализ эмитента, с учетом поступления будущих доходов. Финансовое положение и анализ обыкновенных акций с учетом риска.
  
  контрольная работа [31,9 K], добавлен 02.06.2008
  

• Методы оценки акций

  Вложения в акции коммерческих банков. Основные методы оценки стоимости обыкновенных акций. Базовые модели дисконтирования дивидендов методом для вычисления цены акции или бизнеса. Оценка качества акций, а также их рейтинга на примере ОАО "Альфа-Банк".
  
  контрольная работа [384,2 K], добавлен 05.07.2013
  

• Влияние объявлений о дивидендных выплатах на цены акций российских компаний

  Обоснования направления влияния дивидендных выплат. Политика выплаты российских компаний. Метод event study. Расчет нормальной доходности акции, влияние объявлений о дивидендных выплатах на цены. Усредненная избыточная доходность по типам новостей.
  
  курсовая работа [454,5 K], добавлен 13.10.2016
  

• Финансовый рынок

  Закономерности функционирования и значение фондового рынка в экономике государства. Основные элементы рынка и их взаимосвязь. Состояние и перспективы финансового рынка Приволжского Федерального округа. Определение среднего курса акций в отчетном периоде.
  
  контрольная работа [1,4 M], добавлен 22.09.2009
  

• Анализ динамики величин курсов акций ОАО НК "Лукойл"

  Возможности частного инвестора для вложения капитала и получения прибыли на рынке ценных бумаг. Капитализация и рыночная стоимость предприятия. Анализ динамики акций ОАО "Лукойл", показатели вариации курса акций. Построение интервального прогноза.
  
  курсовая работа [463,6 K], добавлен 18.04.2011
  

• Управление акционерной стоимостью компании на примере НК "Альянс"

  Актуальность мониторинга стоимости акционерного капитала, способы его увеличения. Интегральный алгоритм расчета стоимости акций. Прогнозирование доходов и расходов НК "Альянс". Исследование динамики денежных потоков компании и ее справедливой стоимости.
  
  контрольная работа [413,5 K], добавлен 06.12.2013
  

• Определение рыночной стоимости пакета обыкновенных акций

  Последовательность расчета стоимости пакета акций через стоимость действующего предприятия. Определение восстановительной стоимости объектов недвижимости. Оценка физического износа машин и оборудования. Определение стоимости с позиций доходного подхода.
  
  курсовая работа [47,8 K], добавлен 23.03.2014
  

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