Влияние корпоративного налогообложения на уровень финансового левериджа компаний в странах БРИК (Бразилия, Россия, Индия, Китай)
Структура капитала и корпоративное налогообложение. Влияние корпоративного налога на выбор структуры капитала. Максимизация рыночной стоимости компании. Анализ влияния корпоративного налога на финансовый рычаг компании в зависимости от уровня риска.
| Рубрика | Международные отношения и мировая экономика |
| Вид | дипломная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 30.08.2016 |
| Размер файла | 1,8 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Индекс экономической свободы имеет положительную связь, прежде всего, со степенью экономической успешности, которая выражается величиной ВВП на душу населения по паритету покупательной способности (De Haan, Lundstrцm, Sturm, 2006; Gwartney, Lawson, Hall et al., 2011).
В рамках модели эндогенного роста налоговое бремя оказывает неоднозначное влияние на развитие экономики (Barro, 1990). Прежде всего, налоговые выплаты снижают отдачу на капитал, что приводит к замедлению долгосрочных темпов роста. Другая сторона налогового бремени заключается в том, что налоговые сборы в дальнейшем трансформируются в государственные расходы, которые ведут к экономическому росту. Перед государством стоит вопрос о нахождении оптимального уровня налогообложения, при котором бюджетный расходы будут иметь положить экстернальный эффект.
Глобализация финансовых рынков для развивающихся стран, по мнению МВФ, в 90-ые годы являлась благоприятным процессом по ряду причин:
- Появление возможности привлечения капитала из развитых стран приводит к увеличению объемов финансирования различных проектов и, как следствие, ускоряет экономический рост;
- Наличие доступа к внешним рынкам заемного финансирования позволяет компенсировать негативный эффект от различных шоков и снижает волатильность потребления;
- Появление дополнительных источников финансирования деятельности компании способствует развитию финансовых рынков внутри страны.
Противоположные мнению МВФ результаты получили (Broner, Ventura, 2010), чей эмпирический анализ показал, что либерализация снижает устойчивость финансовых рынков и увеличивает подверженность внешним шокам.
Степень либерализации общества и экономика влияет и на структуру капитала компании. Снижение данного индекса ведет к увеличению рисков потенциальных инвесторов, а для компаний, осуществляющих свою деятельность на территории данной страны, становится затруднительнее привлекать долговое финансирование.
Ситуация с данным явлением в странах БРИК представлена в следующей таблице.
Таблица 8. Индекс экономической свободы в странах БРИК 2006 и 2015 гг.
|
Бразилия |
Россия |
Индия |
Китай |
||
|
2006 |
60.9 |
52.4 |
52.2 |
53.6 |
|
|
2015 |
65.61 |
52.09 |
54.57 |
52.74 |
Индекс восприятия коррупции. Вопрос борьбы с коррупцией, как с пагубным явлением, в странах БРИК ставится достаточно остро, так как влияние затрагивает значительную часть сфер жизни (в особенности экономическую составляющую).
При расчете данного индекса составители основываются на независимых опросах, в которых принимают международные финансовые и правозащитные эксперты. Несмотря на существенную долю субъективности в оценке, данный показатель является одним из общепризнанных на сегодняшний день. Составлением данного рейтинга занимается неправительственная международная организация Transparency International. Шкала оценивания варьируется от 0 (максимальный уровень коррупции) до 100 (отсутствие коррупции). Ситуация с коррупцией в странах БРИК представлена в следующей таблице.
Таблица 9. Индекс восприятия коррупции в странах БРИК 2006 и 2015 гг.
|
Бразилия |
Россия |
Индия |
Китай |
||
|
2006 |
33 |
25 |
33 |
33 |
|
|
2015 |
38 |
29 |
38 |
37 |
Дескриптивная статистика общей выборки данных по БРИК представлена ниже.
Таблица 10. Дескриптивная статистика данных. Выборка БРИК.
|
Variable |
Obs |
Mean |
Std. Dev. |
Min |
Max |
|
|
lev |
8880 |
0.27262 |
0.187664 |
0 |
5.795678 |
|
|
etr |
8880 |
25.42476 |
34.28341 |
0 |
1544.5 |
|
|
size |
8880 |
5.694336 |
1.925789 |
-5.809143 |
12.92132 |
|
|
tan |
8880 |
0.40469 |
0.251137 |
0 |
0.987775 |
|
|
prof |
8880 |
0.311114 |
17.23015 |
-3.36364 |
1623.333 |
|
|
dta |
8880 |
0.021847 |
0.146192 |
0 |
1 |
|
|
etrxtan |
8880 |
9.808707 |
15.26711 |
0 |
987.693 |
|
|
gdp |
8880 |
8.137691 |
3.00973 |
-7.2 |
14.2 |
|
|
ef |
8880 |
53.34327 |
1.621189 |
49.8 |
60.9 |
|
|
cpi |
8880 |
35.46836 |
2.967541 |
21 |
43 |
Значение финансового рычага варьируется от 0 до 5.79 со средним значением равным 0.27. Из выборки исключались компании, имеющие два и более года с нулевым значением рычага (аналогичная методология применялась и к остальным переменным).
Средние значения эффективной ставки налога по странам представлены на диаграмме ниже.
Рисунок 1. Средние значения эффективной ставки налога по странам БРИК.
Наибольшее значение зафиксировано в Индии, а наименьшее в Китае.
Глава 3. Эмпирическое исследование влияния корпоративного налогообложения на уровень финансового рычага
3.1 Диагностика и решение эконометрических проблем модели
Исследование будет проводиться на основе регрессионного анализа панельных данных, включающих в себя три измерения: пространство, место и время. Данный метод имеет ряд преимуществ Ратникова, Т.А. (2006). Введение в эконометрический анализ панельных данных// Экономический журнал ВШЭ №2, стр. 267 - 315:
- Большое количество наблюдений, увеличивающее количество степеней свободы и снижающее зависимость между объясняющими переменными, следовательно, и стандартные ошибки оценок;
- Предотвращает возможность появления смещения агрегированности, которое неизбежно возникает при других типах данных (временные ряды, перекрестные данные);
- Наличие возможности анализа изменения характеристик во времени;
- Устранение проблемы неправильной спецификации, которые могут возникнуть в результате включения существенных переменных;
Перед проведением регрессионного анализа необходимо убедиться в том, что коэффициенты перед переменными являются эффективными и состоятельными.
Мультиколлинеарность - это наличие линейной зависимости между объясняющими переменными регрессионной модели. В зависимости от степени коллинеарности данных данная проблема может приводить к неопределенности значений параметров (полная коллинеарность) и к неустойчивости их оценок (частичная коллинеарность).
Произведем проверку. Для этого нужно получить значения VIF (индекс вздутия дисперсии) В основную часть работы вынесены детальные результаты для общей выборки стран БРИК. Детальные результаты по странам представлены в Приложении..
Таблица 11. Индекс вздутия дисперсии. БРИК
Отсутствие VIF>10 говорит об отсутствии сильной мультиколлинеарности. Однако данный показатель является высоким (но далеко не критичным) у объясняемой переменной и перекрестной переменной , которая включает в себя первую переменную.
В качестве еще одного теста построим корреляционную матрицу, которая идейно повторяет результаты расчета VIF:
Таблица 12. Корреляционная матрица. БРИК
На основании данных корреляционной матрицы можно сделать вывод о высокой корреляции (больше 0.5 по модулю). Объясняющую переменную необходимо исключить из дальнейшей выборки для улучшения качества модели.
Гетероскедастичность - это явление, характеризующееся неоднородностью наблюдений, выражающихся в непостоянной дисперсии случайной ошибки регрессионной модели. Последствием присутствия гетероскедастичности является неэффективность оценок.
До выбора спецификации регрессионной модели проверка может осуществляться на базовой спецификации (сквозная регрессия) по средcтвам теста Бройша-Пагана/Кука-Вайсберга (Breusch, Pagan, 1979). Данный тест показал наличие гетероскедастичности в остатках регресии (p-value>0.000). Однако статистический пакет STATA, с использованием инструментов которого осуществляется анализ данных, позволяет избежать данной проблемы по средствам поправок Уайта через команду robust.
Автокорреляция - статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса - со сдвигом по времени.
Тест Вулдриджа показал наличие автокорреляции первого порядка. В дальнейшей интерпретации результатов будут использованы робастные оценки.
3.2 Выбор спецификации модели
Для дальнейшего анализа необходимо выбрать тип модели, которая наилучшим образом позволит проанализировать существующую выборку данных. В рамках данного исследования рассматриваются три типа спецификации модели:
- Сквозная регрессия (pooled). Недостаток данной спецификации заключается в том, что она не учитывает индивидуальные различия, проявляющиеся для разных компаний;
- Модель со случайными эффектами (random effects). В рамках данной спецификации индивидуальные эффекты учитываются в случайном остатке;
- Модель с детерминированными эффектами (fixed effects). Индивидуальные различия компаний учитываются в самом уравнении модели в виде разных значений констант для различных компаний.
Сперва была построена сквозная (pooled) регрессия для стран БРИК Детальные результаты всех регрессий представлены в Приложении.
Незначимой получилась переменная размера компании (size) и прибыльности (profitability) с p-value 0.3 и 0.17, соответственно. Остальные переменные оказались значимыми на 1%-ом уровне.
Затем была построена модель со случайными эффектами (RE).
где , влияние пропущенных или ненаблюдаемых переменных, характеризующих индивидуальные особенности исследуемых компаний (выраженных, к примеру, в различиях внутренней политики компании относительно определения способа финансирования деятельности компании), в данной спецификации различия носят случайный характер (в среднем нивелируются) и их теоретические дисперсии предполагаются одинаковыми для всех объектов выборки.
Незначимой получилась дамми-переменная (dta) с p-value = 0.55 и темп роста ВВП (GDP) с p-value = 0.89. Остальные переменные оказались значимыми на 5%-ом уровне.
Показатель rho, равный 51,2%, показывает, что данная доля вариации данных описывается индивидуальными эффектами. Данный факт является доказательством в пользу использования спецификации, учитывающей индивидуальные различия компаний (RE/FE).
В завершении сравнения спецификаций была проанализирована модель с детерминированными эффектами (FE).
Модель также как и предыдущая учитывает индивидуальные эффекты, за тем лишь исключением, что они учитываются непосредственно в самом уравнении.
Незначимой получилась переменная прибыльности (profitability) с p-value = 0.22, а дамми-переменная (dta) оказалась значимой на 5%-ом уровне с p-value = 0.041. Остальные переменные оказались значимыми на 1%-ом уровне. 67,4% вариации данных описывается индивидуальные эффектами, что является высоким показателем.
Проведем сравнение коэффициента перед объясняемой переменной
капитал корпоративный налогообложение рыночный
Таблица 13. Значение коэффициента переде переменной etr в pooled, RE, FE регрессиях. БРИК.
|
Pooled |
RE |
FE |
||
|
etr |
.00296*** |
.00149*** |
.00124*** |
*** - значимость на 1%-ом уровне
Для определения спецификации модели, наилучшим образом описывающей данные, применим три теста (для парного сравнения всех трех вариантов):
- Тест Вальда. Тест применяемые для сравнения pooled и FE регрессий. Проверяется гипотеза о равенстве нулю индивидуальных различий;
- Тест Бройш-Пагана. Тест применяется для сравнения pooled и RE регрессий. Проверяется гипотеза о наличии случайного индивидуального эффекта.
- Тест Хаусмана. Тест применяется для сравнения RE и FE регрессий. Проверяется гипотеза о корреляции случайных остатков и переменными данной модели.
3.3 Результаты эмпирического исследования
По результатам данных тестов наилучшей спецификацией модели стала модель с детерминированными эффектами (FE).
Итоговая спецификация модели с робастными оценками имеет незначимыми следующие переменные:
- Размер компании (size) с p-value = 0.098,
- Дамми-переменная (dta) с p-value = 0.059.
- Прибыльность (profitability) с p-value=0.123
Остальные переменные оказались значимыми на 1%-ом уровне.
Аналогичные процедуры были проделаны для каждой страны в отдельности. Отличительной общей чертой стала одинаковая спецификация модели - модель с детерминированными эффектами, что говорит о значительном влиянии индивидуальных эффектов, характерных для конкретной фирмы, на принятие решение о структуре капитала.
Коэффициенты перед объясняемой переменной () и контрольными переменными, а также уровень значимости представлены в следующей таблице.
Таблица 14. Значение коэффициентов перед переменными в выбранных моделях. Сравнение в рамках БРИК.
|
Бразилия |
Россия |
Индия (robust) |
Китай (robust) |
БРИК (robust) |
||
|
etr |
.0038*** (.000376) |
.00804*** (.00078) |
.00158*** (.0004899) |
.001009*** (.0003277) |
.00125*** (.000309) |
|
|
size |
.0186* (.00988) |
.0191 (.0143) |
.0511*** (.00884) |
.0224 (.02419) |
.0158* (.00952) |
|
|
prof |
-.183*** (.0567) |
.0492 (.0417) |
.000135*** (.000051) |
-.1928 (.1478) |
-.0000858 (.0000556) |
|
|
etrxtan |
-.00533*** (.000504) |
-.0181*** (.00129) |
-.00579*** (.00119) |
-.0023** (.001009) |
-.0031*** (.00106) |
|
|
dta |
.0307*** (.0114) |
.017 (.0194) |
-.043*** (.0125) |
-.0288 (.0227) |
-.0222* (.0117) |
|
|
gdp |
-.000289 (.00123) |
.00103 (.00106) |
.00017 (.000553) |
.01318*** (.00465) |
.00375*** (.000892) |
|
|
ef |
.0045* (.0026) |
.00572 (.00777) |
-.0186*** (.00354) |
.0192*** (.00404) |
.00623*** (.00177) |
|
|
cpi |
-.000242 (.00152) |
.00337 (.00234) |
-.00176** (.00087) |
.00475*** (.0011) |
-.00318*** (.000708) |
|
|
_cons |
.102 (.174) |
-.0649 (.438) |
1.16*** (.164) |
-1.208*** (.444) |
-.069 (.0927) |
* - значимость на 10%-ом уровне;
** - значимость на 5%-ом уровне;
*** - значимость на 1%-ом уровне.
Данная таблица служит подтверждением первой гипотезы:
Корпоративный налог является одним из детерминантов выбора структуры капитала компаниями.
Существует положительная взаимосвязь между повышением корпоративного налога и финансовым рычагом компаний.
Эффективная ставка налога является значимой переменной при определении способа финансирования деятельности компании в странах БРИК. Влияние носит положительный характер во всех рассматриваемых подвыборках. И наибольшее значение коэффициента зафиксировано в России, что говорит о более серьезном влиянии изменения эффективной ставки налога на финансовый рычаг компании. Высокий уровень установился также в Бразилии. Индия и Китай имеют значения на порядок ниже и разница между двумя странами в данном показателе статистически незначима.
В дополнение, был проведен анализ, выявляющий отличия регрессионных параметров, относящихся к разным годам (были введены дамми-переменные для каждого года). Новые переменные оказались значимы и имеющими отрицательный знак с тенденцией к снижению значения коэффициента. Это говорит о том, что после мирового экономического кризиса ежегодно средний и крупный бизнес старается вести менее рискованную политику относительно структуры капитала, снижая долю заемного финансирования.
Для тестирования гипотез общая выборка была разделена на две части (size high/size low и risk high/risk low) по медианным значениям показателя риска и размера компании, составившие 114.9 и 5.79 соответственно.
3.4 Анализ влияния корпоративного налога на финансовый рычаг компании в зависимости от размера компании
Результаты регрессионного анализа представлены в следующей таблице.
Таблица 15. Результаты регрессионного анализа по признаку size. БРИК.
|
Size high (robust) |
Size low (robust) |
||
|
etr |
.00359*** (.000265) |
.0031*** (.00091) |
|
|
size |
.000681 (.00191) |
-.00958*** (.00358) |
|
|
prof |
-.0635** (.032) |
-.000208*** (.0000267) |
|
|
etrxtan |
-.01197*** (.000738) |
-.00647*** (.00177) |
|
|
dta |
.0623*** (.0163) |
.00634 (.0203) |
|
|
gdp |
-.0124*** (.000818) |
-.00439*** (.00138) |
|
|
ef |
.0242*** (.00163) |
.0191*** (.00237) |
|
|
cpi |
-.009398*** (.000787) |
-.0113*** (.00111) |
|
|
_cons |
-.5578*** (.09399) |
-.295** (.129) |
В скобках указаны робастные оценки стандартных отклонений.
* - значимость на 10%-ом уровне;
** - значимость на 5%-ом уровне;
*** - значимость на 1%-ом уровне.
Как видно из Таблицы 15, переменная эффективной ставки налога в обеих подвыборках является значимой на 1%-ом уровне. При этом значение коэффициента в подвыборке из компаний больше размера больше по сравнению с другой подвыборкой. Полученные данные подтверждают результаты предыдущих исследований (Dwenger, Steiner, 2008). В литературе было выявлено, что крупные фирмы характеризуются большей чувствительностью финансового рычага к корпоративному налогу. Компании большего размера располагают большим запасом основного капитала, который может использоваться в качестве закладной при взятии кредита. Поэтому крупные компании испытывают меньше финансовых ограничений в плане привлечения заемного финансирования и их издержки по долгу традиционно ниже, чем у маленьких компаний. Следовательно, крупные компании обладают большим преимуществом от использования налогового щита.
3.5 Анализ влияния корпоративного налога на финансовый рычаг компании в зависимости от уровня риска компании
Методология анализа на данном этапе схожа с исследованием по признаку размера компании. Результаты регрессионного анализа представлены в следующей таблице.
Таблица 16. Результаты регрессионного анализа по признаку size. БРИК.
|
Risk high (robust) |
Risk low (robust) |
||
|
etr |
.00364*** (.00044) |
.0029*** (.00065) |
|
|
size |
-.00112 (.00378) |
-.00292 (.00272) |
|
|
prof |
-.01005*** (.0033) |
-.000158*** (.000014) |
|
|
etrxtan |
-.0073*** (.00146) |
-.00885*** (.00221) |
|
|
dta |
.0563*** (.0156) |
-.0461** (.0213) |
|
|
gdp |
-.0114*** (.000825) |
-.00612*** (.00114) |
|
|
ef |
.0247*** (.00171) |
.0188*** (.00217) |
|
|
cpi |
-.00986*** (.000898) |
-.00856*** (.00103) |
|
|
_cons |
-.611*** (.107) |
-.3456** (.134) |
В скобках указаны робастные оценки стандартных отклонений.
* - значимость на 10%-ом уровне;
** - значимость на 5%-ом уровне;
*** - значимость на 1%-ом уровне.
Как видно из Таблицы 16, переменная эффективной ставки налога в обеих подвыборках является значимой на 1%-ом уровне. При этом значение коэффициента в подвыборке из компаний с большим риском больше по сравнению с другой подвыборкой.
Полученные данные не согласуются с результатами других авторов (Graham, 2000), утверждавших, что компании, оперирующие в отраслях с более высоким уровнем риска, имеют тенденцию к более осторожному способу использования заемных средств. Этот факт можно объяснить тем, что компании, оперирующие в условиях высокого риска, могут испытывать сильный недостаток собственных средств ввиду возникновения неблагоприятной экономической конъюнктуры. Это побуждает их все чаще прибегать к привлечению заемных средств для финансирования проектов и других нужд.
Заключение
В рамках данного исследования был проведен анализ влияния эффективной ставки налогообложения на уровень финансового рычага компаний в различных интерпретациях (межстрановой анализ, в зависимости от уровня риска и размера компании).
В первой главе, посвященной обзору теоретической и эмпирической литературы, было отражено существование большого количества проблем с качественной и количественной оценкой рассматриваемого показателя. При помощи систематизации многочисленных работ удалось учесть ошибки и проблемы эконометрического анализа прошлых исследований и создать модель для представителей стран развивающихся рынков капитала на примере стран БРИК.
Эмпирический анализ позволил получить следующие выводы:
- Влияние эффективной ставки налога на структуру капитала является значимым и носит положительную корреляционную зависимость;
- Индивидуальные характеристики компаний оказывают значимое влияние на принятие решений о структуре капитала;
- Компании, осуществляющие свою деятельность на территории России и Бразилии, характеризуются большей чувствительностью финансового рычага к корпоративному налогу в сравнении с Индией и Китаем;
- Крупные компании отличаются большей чувствительностью финансового рычага к корпоративному налогу относительно компаний меньшего размера;
- Чувствительность финансового рычага к корпоративному налогу увеличивается с ростом риска компаний.
Получение значимости эффективной ставки налога с положительным знаком является достаточно предсказуемым результатом. Удалось сравнить данное влияние в рамках БРИК, что прежде не делалось в исследованиях по данной теме.
Разделение на подвыборки по признаку размера компаний позволило получить результаты, согласующиеся с данными развитых рынков капитала. В частности, влияние корпоративного налога на финансовый рычаг у крупных компаний оказалось сильнее в сравнении другой подвыборкой. Это объясняется наличием больших преимуществ от использования налогового щита у компаний большего размера. Данные компании располагают большим объемом запасов основного капитала, который может выступать в форме закладной при взятии кредита. Это приводит к снятию ряда кредитных ограничений.
Разделение на подвыборки по признаку риска привело к результатам, несогласующимся с выводами, полученными в исследованиях на развитых рынках капитала. В частности, компании, оперирующие в отраслях с более высоким риском, не имеют тенденцию к более осторожному способу использования заемных средств. Данный факт вызван наличием недостатка собственных средств в условиях неблагоприятной экономической ситуации, который вынуждает чаще использовать источники заемного финансирования в своей деятельности.
Перспективами для дальнейших исследований по данной теме является характерная для всех работ методика совершенствования данных из выборки. Это приведет, прежде всего, к более точным выводам. Также в дальнейшем анализе можно оценить эластичность влияния изменений ставки налога на финансовый рычаг для получения практико-ориентированных числовых результатов.
Немаловажным является решение глобальных проблем экономического роста. В частности, если фирмы привлекают большую часть средств за счет собственного капитала и долгосрочных займов, то они с большей вероятностью смогут финансировать больше долгосрочных инвестиционных проектов, которые, в свою очередь, способствуют долгосрочному экономическому росту. Корпоративный налог, как значимый фактор в вопросах определения структуры капитала, является неотъемлемым объектом изучения для продвижения в данном вопросе.
Список литературы
1. Ратникова, Т.А. (2006). Введение в эконометрический анализ панельных данных// Экономический журнал ВШЭ №2, стр. 267 - 315
2. Auerbach, A.J., 2002. Taxation and corporate financial policy. In: Auerbach A.J., Feldstein M. (Eds.), Handbook of Public Economics, Volume 3, Chapter 19, North-Holland: Amsterdam, 1251-1292.
3. Booth, L, Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A. & Maksimovic, V. (2001). Capital structures in developing countries, the Journal of Finance 56, 87-130.
4. Breusch, T. S., and A. R. Pagan. 1979. A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation. Econometrica 47: 1287-1294.
5. Broner F., Ventura J., Rethinking the Effects of Financial Liberalization. NBER Working Paper No. 16640, 2010.
6. Buijink, W., Janssen, B., Schols Y., 2002. Evidence of the effect of domicile on corporate average effective tax rates in the European Union. Journal of International Accounting, Auditing & Taxation 11: 115-130
7. Callihan, D., 1994. Corporate effective tax rates: a synthesis of the literature. Journal of Accounting Literature 13: 1-43.
8. Desai, Mihir A., C. Fritz Foley and James R. Hines (2004): A multinational perspective on capital structure choice and internal capital markets, Journal of Finance 59, 2451-2487.
9. DeAngelo, H. and R.W. Masulis (1980), Optimal capital structure under corporate and personal taxation, Journal of Financial Economics 8, 3-29.
10. De Jong, A., K. Rezaul, and T. N. Thuy (2008), “Capital structure around the world: The roles of firm- and country-specific determinants”, Journal of Banking & Finance, Vol. 32, pp. 1954- 1969.
11. De Haan J., Lundstrцm S., Sturm J. Market-oriented institutions and policies and economic growth: A critical survey. Journal of Economic Surveys, 20(2), 2006
12. Dwenger, Nadja and Viktor Steiner (2008): Effective profit taxation and the elasticity of the corporate income tax base. Evidence from German corporate tax return data, DIW Discussion Paper 829.
13. Fan, J. P. H., S. Titman, and R. Wessels (2012), “An International Comparison of Capital Structure and Debt Maturity Choices”, Journal of Financial and Quantitative Analysis, Vol. 47, pp. 2356
14. Fama, Eugene F. and French, Kenneth R., Taxes, Financing Decisions, and Firm Value (May 1997). Center for Research in Security Prices (CRSP) Working Paper No.
15. Feld, Lars P. & Heckemeyer, Jost H. & Overesch, Michael, 2013. "Capital structure choice and company taxation: A meta-study," Journal of Banking & Finance, Elsevier, vol. 37(8), pages 2850-2866.
16. Gordon, R. and Y. Lee (2001), Do taxes affect corporate debt policy? Evidence from U.S. corporate tax return data, Journal of Public Economics 82, 195-224.
17. Gordon, R.H, Mackie-Mason, J., 1990. Effects of the Tax Reform Act of 1986 on corporate financial policy and organizational form. In: Slemrod J. (Ed.), Do taxes matter? The impact of the Tax Reform Act of 1986, MIT Press: Cambridge (MA), 91-131.
18. Graham, John R. (1996): Debt and the Marginal Tax Rate. Journal of Financial Economics 41, 41-73.
19. Graham, John R. (1999): Do Personal Taxes Affect Corporate Financing Decisions?. Journal of Public Economics 73, 147-185.
20. Graham, John R. (2003): Taxes and corporate finance: a review, Review of Financial Studies 16, 1075-1129
21. Gwartney J., Lawson R., Hall J. et al., Economic Freedom of the World, Fraser Institute, 2011.
22. Hackbarth, D., 2008. Managerial traits and capital structure decisions. Journal of Financial and Quantitative Analysis 43 (4), 843-882.
23. Kesner-Skreb, M., Plese, I., Mikiж, M., 2003. State aid to enterprises in Croatia in 2001. Institute of Public Finance, Occasional Paper No.18.
24. Klapper, L. and Tzioumis, K. (2008), Taxation and capital structure: evidence from a transition economy, The Hellenic Observatory, London.
25. Longstaff, F. A. and Strebulaev, I. A. (2014). Corporate taxes and capital structure: A long-term historical perspective. Cambridge, Mass.
26. MacKie-Mason, Jeffrey K. (1990): Do taxes affect corporate financing decisions?. Journal of Finance 45, 1471-1493.
27. Modigliani, F., and M. Miller (1958), ”The Cost of Capital, Corporation Finance and the Theory of Investment”, American Economic Review, Vol. 48, pp. 261-297.
28. Modigliani, Franco and Merton H. Miller, 1963, Corporate income taxes and the cost of capital: A correction (in Communications), American Economic Review 53, 433-443.
29. Myers, Stewart C. (1984): The Capital Structure Puzzle. Journal of Finance 15, 81-102.
30. Omer, T., Molloy, K., Ziebart, D., 1991. Using financial statement information in the measurement of effective corporate tax rates. Journal of the American Taxation Association 13: 57-72.
31. Overesch, Michael and Voeller, Dennis, The Impact of Personal and Corporate Taxation on Capital Structure Choices (2008). ZEW - Centre for European Economic Research Discussion Paper No. 08-020.
32. Rajan, Raghuram G. and Luigi Zingales (1995): What do we know about capital structure choice? Some evidence from international data. Journal of Finance 50, 1421-1460.
33. Ross, Stephen A., (1977), The Determination of Financial Structure: The Incentive-Signalling Approach, Bell Journal of Economics, 8, issue 1, p. 23-40.
34. Shackelford, D.A., Shevlin, T., 2001. Empirical tax research in accounting. Journal of Accounting and Economics 31: 321-387.
35. Shevlin, T., 1999. A critique of Plesko's “An evaluation of alternative measures of corporate tax rates.” University of Washington Working paper.
Приложение 1
Регрессионный анализ. БРИК.
Pooled регрессия. БРИК.
RE регрессия. БРИК.
FE регрессия. Тест Вальда. Выбор между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектом (Pooled vs FE). БРИК.
Тест Бройш-Пагана. Выбор между сквозной регрессией и моделью со случайным эффектом (Pooled vs RE). БРИК.
Тест Хаусмана. Выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами (RE vs FE). БРИК.
Тест Вулдриджа. Выявление автокорреляция первого порядка. БРИК.
Выбранная модель: FE регрессия (robust). БРИК
FE регрессия (robust) с дамми-переменными на период. БРИК
Приложение 2
Результаты регрессионного анализа. Бразилия.
Коллеряционная матрица. Бразилия.
VIF (без tangability). Бразилия.
Тест Бройша-Пагана/Кука-Вайсберга. Бразилия.
Pooled регрессия. Бразилия.
RE регрессия. Бразилия.
Выбранная модель: FE регрессия. Тест Вальда. Выбор между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектом (Pooled vs FE). Бразилия.
Тест Бройш-Пагана. Выбор между сквозной регрессией и моделью со случайным эффектом (Pooled vs RE). Бразилия.
Тест Хаусмана. Выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами (RE vs FE). Бразилия.
Приложение 3
Результаты регрессионного анализа. Россия.
Коллеряционная матрица. Россия.
VIF (без tangibility). Россия.
Тест Бройша-Пагана/Кука-Вайсберга. Россия.
Pooled регрессия. Россия.
RE регрессия. Россия.
Выбранная модель: FE регрессия. Тест Вальда. Выбор между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектом (Pooled vs FE). Россия.
Тест Бройш-Пагана. Выбор между сквозной регрессией и моделью со случайным эффектом (Pooled vs RE). Россия.
Тест Хаусмана. Выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами (RE vs FE). Россия.
Приложение 4
Результаты регрессионного анализа. Индия.
Коллеряционная матрица. Индия.
VIF. Индия.
Тест Бройша-Пагана/Кука-Вайсберга. Индия.
Pooled регрессия. Индия.
RE регрессия. Индия.
FE регрессия. Тест Вальда. Выбор между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектом (Pooled vs FE). Индия.
Тест Бройш-Пагана. Выбор между сквозной регрессией и моделью со случайным эффектом (Pooled vs RE). Индия.
Тест Хаусмана. Выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами (RE vs FE). Индия.
Выбранная модель: FE регрессия (robust). Индия.
Приложение 5
Результаты регрессионного анализа. Китай.
Коллеряционная матрица. Китай.
VIF. Китай.
Тест Бройша-Пагана/Кука-Вайсберга. Китай.
Pooled регрессия. Китай.
RE регрессия. Китай.
FE регрессия. Тест Вальда. Выбор между сквозной регрессией и моделью с детерминированными эффектом (Pooled vs FE). Китай.
Тест Бройш-Пагана. Выбор между сквозной регрессией и моделью со случайным эффектом (Pooled vs RE). Китай.
Тест Хаусмана. Выбор между моделями со случайными и фиксированными эффектами (RE vs FE). Китай.
Тест Вулдриджа. Выявление автокорреляция первого порядка. Китай.
Выбранная модель: FE регрессия (robust). Китай.
Приложение 6
Регрессионный анализ компаний в зависимости от их размера. БРИК.
Сквозная регрессия (robust). Компании у которых size выше медианного значения.
Сквозная регрессия (robust). Компании у которых size ниже медианного значения.
Приложение 7
Регрессионный анализ компаний в зависимости от степени риска. БРИК.
Сквозная регрессия (robust). Компании у которых risk выше медианного значения.
Сквозная регрессия (robust). Компании у которых risk ниже медианного значения.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Бразилия, Россия, Индия и Китай (БРИК) – четыре развивающиеся страны, которые стремительно становятся экономическими гигантами мира. Результаты и перспективы дальнейшего развития стран БРИК. Положительные и отрицательные стороны деятельности БРИК.
курсовая работа [51,2 K], добавлен 28.09.2010Всемирный экономический форум (ВЭФ) в Давосе как крупнейшая международная неправительственная организация. Ежегодный отчет ВЭФ о конкурентоспособности стран. Сравнение профилей конкурентоспособности стран БРИК. Индексы глобальной конкурентоспособности.
практическая работа [2,7 M], добавлен 20.06.2013Влияние налогов на результат работы компании. Нормативно-правовое регулирование влияния налогообложения на финансовый результат предприятия. Анализ действующего порядка налогообложения внешнеэкономической деятельности (ВЭД). Характеристика участников ВЭД.
курсовая работа [563,5 K], добавлен 31.05.2016Суть та критерії корпоративного управління, особливості механізму та аналіз організаційних моделей транснаціональних корпорацій. Розробка та оцінка заходів покращення структури управління компанії. Перспективи розвитку корпоративного управління.
дипломная работа [792,4 K], добавлен 21.07.2010БРИКС - группа из пяти быстроразвивающихся стран (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южно-Африканская Республика). Основные цели группы, анализ ее проблем. Китай как приоритетная площадка для ведения многостороннего диалога. Сотрудничество России и Китая.
презентация [1,3 M], добавлен 22.04.2015Проблема побудови ефективної системи корпоративного управління на вітчизняних підприємствах. Аналіз структури ради директорів в державних компаніях зарубіжних країн. Дослідження ролі головного державного регулятора в сфері корпоративного управління.
статья [423,2 K], добавлен 07.02.2018Особенности фискальной сферы в большинстве высокоразвитых стран ЕС, установление высокого уровня уплаты налогов. Анализ уровня налогообложения, дефицита бюджета, доли расходов государства в ВВП в странах ЕС. Реформирование налога с доходов физических лиц.
контрольная работа [862,5 K], добавлен 31.03.2013Международная миграция капитала - движение капитала между странами, включающее экспорт, импорт и функционирование за рубежом, его формы. Текущее состояние экономики Китая, политика реформ и открытости; влияние ММК на обеспечение эффективности инвестиций.
доклад [16,9 K], добавлен 12.01.2012Перспективы изменения корпоративного и смежного законодательства о слияниях и поглощениях, классификация их основных типов. Анализ специфики поглощений в Российской Федерации. Краткие сведения о компании "Энте" и проведение операции "Чистые руки".
курсовая работа [183,6 K], добавлен 16.01.2012Финансово-промышленная группа как одна из форм многонациональных компаний. Виды финансово-промышленных групп в России, США, Японии, Германии и Южной Корее. Механизм корпоративного управления, формы привлечения капитала, тип интеграции предприятий.
курсовая работа [2,3 M], добавлен 27.01.2010Появление центрального депозитария и формирование корпоративного сектора в Республике Корея. Усиление роли крупных корейских корпораций внутри страны. Задействование государством становлению конкурентоспособного частного бизнеса. Модернизация экономики.
презентация [611,0 K], добавлен 01.10.2015Цели организации БРИКС - группы из пяти быстроразвивающихся стран (Бразилия, Россия, Индия, Китай, Южно-Африканская Республика). Глобальный рейтинг, саммиты. ВВП на душу населения в странах организации. Прогноз о выходе на первые места в мире к 2050 г.
презентация [157,0 K], добавлен 24.03.2013Мировая экономическая интеграция. Страны БРИКС (Бразилия, Россия, Индия, Китай и Африка). Мировая финансовая система и реформа финансовых институтов. Стабильность и перераспределение квот. Фискальные новации. Взаимодействие с МВФ и Всемирным банком.
реферат [87,9 K], добавлен 26.01.2017Причины возникновения мирового финансового кризиса. Виды кризисов, их историческая последовательность. Влияние мирового финансового кризиса на денежно-кредитную политику и банковскую систему России. Направления бюджетной политики в период кризиса.
курсовая работа [4,1 M], добавлен 20.04.2015Причины, формы и последствия вывоза капитала. Особенности вывоза капитала в мире. Тенденции и масштабы вывоза капитала из России. Борьба с бегством капитала. Методы воздействия на вывоз капитала из России. Характеристика мероприятий по пресечению.
курсовая работа [83,4 K], добавлен 29.06.2012Экономическое содержание миграции капитала: этапы и формы развития. Факторы развития международной миграции капитала. Причины международной миграции капитала. Влияние внешней миграции капитала на эффективность осуществления воспроизводственного процесса.
курсовая работа [436,7 K], добавлен 06.12.2010История создания компании British Petroleum (BP). Ключевая статистика работы. Структура и стратегия компании. Корпоративное управление. Всемирно известные бренды фирмы. Региональные интересы компании. Производственно-сбытовая география деятельности BP.
курсовая работа [223,8 K], добавлен 06.04.2008Аспекты международной миграции капитала, международные капиталовложения и их характеристика, инвестиционный климат и факторы, его определяющие. Государственное регулирование миграции капитала, анализ зарубежного опыта привлечения иностранного капитала.
курсовая работа [107,7 K], добавлен 10.10.2010Изучение сущности и форм движения международного капитала - перемещения и функционирования капитала за рубежом, прежде всего с целью его самовозрастания. Влияние экономического кризиса на экономику РФ. Перспективы развития инвестиционного климата в РФ.
курсовая работа [48,2 K], добавлен 19.08.2010Понятие международного движения капитала. Причины, цели и формы вывоза капитала, современные тенденции его миграции. Особенности, тенденции, причины и масштабы "утечки капитала" из России. Последствия "утечки капитала" и мероприятия по его сохранению.
курсовая работа [231,4 K], добавлен 30.04.2014
