Описание переменных и предварительный анализ данных - Факторы, влияющие на структуру прибыли

Зависимые переменные

Для анализа отклонения структуры капитала от оптимального уровня компаний России в качестве зависимой переменной использовались такие показатели структуры капитала, как: абсолютное отклонение текущей доли заемного капитала от оптимального уровня (delta_fin_lev_abs), разность между текущей и оптимальной долями заемного капитала (delta_fin_lev), бинарная переменная - знак отклонения (delta_plus_sign). Оптимальное соотношение собственного и заемного капитала представлено среднеотраслевыми значениями, так как это является распространенной практикой в экономических исследованиях (Loof, 2004; Лопатников, 2014; Marsh, 1982). Различные зависимые переменные позволят построить 3 регрессионные модели, что приведет к устойчивым и надежным результатам, а также объяснить отклонение текущей структуры капитала от оптимума с разных сторон: направление отклонения, его изменение и относительную величину. Показатели в работе берутся балансовыми, так как менеджмент компании ориентируется именно на балансовые величины при принятии решения о форме финансирования. (Toy et al., 1974)

Зависимые переменные описаны в таблице (таблица 1), формулы расчета зависимых переменных указаны в приложении (приложение 1).

Таблица 1. Описание зависимых переменных

Название переменной

Обозначение в модели

Методика расчета

Разность между текущей и оптимальной долями заемного капитала

Delta_fin_lev

Текущая доля заемных средств в структуре капитала минус среднеотраслевая доля заемных средств в структуре капитала

Абсолютное отклонение текущей доли заемного капитала от оптимального уровня

Delta_fin_lev_abs

Знак отклонения

Delta_plus_sign
    1 - если отклонение доли заемных средств от среднеотраслевого показателя > 0 0 - если отклонение доли заемных средств от среднеотраслевого показателя < 0

В соответствии с данными описательной статистики зависимых переменных, можно сделать вывод, что в целом в период с 2005 по 2013 год доля заемных средств российских компаний выборки была ниже оптимальной. То есть, в среднем компании России используют недостаточный объем потенциально более дешевого (чем собственный капитал) заемного капитала. Кроме того, в кризисный и докризисный период абсолютное отклонение структуры капитала от оптимального уровня было больше, чем в посткризисный период. Также меньшая волатильность наблюдается у показателя абсолютного отклонения доли заемных средств от отраслевого уровня.

Независимые переменные

Независимые переменные в модели выбраны на основе эмпирических работ, посвященных отклонению структуры капитала иностранных компаний, и работ по оптимальной структуре капитала российских компаний. Обзор таких исследований представлен в предыдущих частях данной работы. Набор независимых переменных и способ их расчета представлен в таблице (таблица 2).

Таблица 2. Описание независимых переменных

Название переменной

Обозначение в модели

Методика расчета

Экономия на налоге на прибыль недолгового происхождения

NDTS

Расходы на амортизацию / Совокупные активы

Экономия на налоге на прибыль за счет выплаты процентов по заемному капиталу

Tax

Величина выплаченного налога на прибыль / прибыль

До выплаты налогов

Материальность активов

Tang

Внеоборотные активы / совокупные активы

Прибыльность

Prof

Прибыль до выплаты процентов и налогов / совокупные активы

Размер капитала

Lnsales

Натуральный

Логарифм продаж компании

Динамика роста

Growth

Капиталовложения / Совокупные активы

Соотношение рыночной к балансовой стоимости капитала

MTBV

Рыночная стоимость капитала / балансовая стоимость капитала

Контрольные переменные, характеризующие отрасль

Ind1, ind2, ind3, ind4, ind5, ind6

Дамми-переменая, отражающая одну из отраслей:

    1 - Строительство и недвижимость; 2 - Производство; 3 - Энергия и полезные ископаемые; 4 - Услуги; 5 - Торговля; 6 - Финансовая деятельность;

Присутствие государства

Government

Доля государственных собственников в компании

Описательные статистики независимых переменных представлены в приложении (приложение 3). В среднем за рассматриваемый период доля государственного участия в российских компаниях выборки выросла с 3 % до 9 %. Показатель потенциала роста компаний выборки снизился почти в 2 раза в период кризиса: от 7 % в 2007 до 3-4 % в 2008-2009 гг. Устойчивый рост показателя размера компании отражает то, что компании России из выборки ежегодно становятся крупнее. Прибыльность российских компаний выборки снизилась во время финансового кризиса и к 2013 году так и не достигла докризисных значений. Наибольшая волатильность наблюдается у показателей размера компании и соотношения рыночной к балансовой стоимости.

Предварительный анализ данных включает в себя тестирование данных на нормальность распределения при помощи аналитического и графического методов. Значения коэффициентов асимметрии и куртозиса для трех зависимых переменных близки к 0 и 3 соответственно, что отражает распределение близкое к нормальному. Из независимых переменных лишь у переменных "размер компании" и "материальность активов" распределение близко к нормальному. По прочим переменным наблюдается отклонение от нормального распределения. Это также подтверждается графиками Quantile-Quantile и гистограммами нормального распределения.

Гомогенность выборки является важным условием для точного расчета. В соответствии с расчетами в таблице 3 все переменные являются гетерогенными:

Таблица 3. Тест на гомогенность

Variable

Government

Growth

Lnsales

Mtbv

Ndts

SD/mean*100 %

322 %>33 %

164 %>33 %

35 %>33 %

106 %>33 %

69 %>33 %

Variable

Prof

Tang

Tax

SD/mean*100 %

112 %>33 %

48 %>33 %

213 %>33 %

Согласно рассчитанным коэффициентам выборка является неоднородной. Вследствие этого в модели может наблюдаться гетероскедастичность. Оценки могут оказаться неэффективными, условие BLUE (Best linear unbiased estimators) не будет выполняться. Чтобы избежать этого, будет введена поправка White.

До расчета коэффициентов регрессии был проведен корреляционный анализ (приложение 6) путем построения корреляционной матрицы (методом Ordinary и методом Spearman (для дамми-переменных)). После расчета коэффициентов корреляции необходимо проверить их на значимость, используя статистику p-value. В соответствии с полученными данными, значимыми на 10 % уровне значимости являются 38 коэффициентов корреляции. Между многими переменными наблюдается линейная слабая и умеренная отрицательная и положительная взаимосвязь. В модели нет угрозы мультиколлинеарности.

Похожие статьи




Описание переменных и предварительный анализ данных - Факторы, влияющие на структуру прибыли

Предыдущая | Следующая