Описание выборки и переменных - Влияние персонального налогообложения на выбор структуры капитала на примере фирм Китая

Для тестирования выдвинутых гипотез была сформирована выборка, состоящая из 792 китайских компаний, имеющих листинг на Шанхайской или Шэньчжэньской фондовой бирже, при этом в выборке присутствовали фирмы, представляющие все сектора, кроме финансового сектора и сектора коммунальных услуг (utilities).

Необходимые данные были получены из базы данных Thomson Reuters. Из первоначальной выборки, в которую входило около 2 500 компаний, были исключены фирмы, по которым отсутствовала информация о доле акций в руках различных категорий инвесторов на 2005 год, а также информация о котировках акций, необходимая для подсчета накопленной аномальной доходности. В исследовании анализируется временной период с 2001 по 2007 год. Невозможность включения более поздних периодов обусловлена тем, что в 2008 года в Китае была введена новая система корпоративного налогообложения (Li and Huang, 2008). Это событие могло оказать сильное влияние на финансовый рычаг компаний, что привело бы к некорректным результатам оценивания нашей модели.

Ниже приведены описания используемых в исследовании переменных, а также указана методика их расчета.

Зависимая переменная:

- - уровень рычага I-той фирмы в году T, определяемый как соотношение балансовой стоимости общего долга к балансовой стоимости всех активов, выражен в процентах.

Объясняющие переменные:

    - - доля акций I-той фирмы, находящихся в руках индивидуальных инвесторов и инвестиционных фондов, на 1 июня 2005 года (информация по этой переменной в базе данных Thomson Reuters представлена в виде помесячных данных). - - накопленная аномальная доходность акций I-той фирмы в течение трех событийных окон.

Для подсчета накопленной аномальной доходности был применен событийный анализ. Рассматривалось три события: 17 июня 2004 года - день, когда в прессе появился слух о возможной реформе; 30 мая 2005 года - день, когда информация подтвердилась, и 13 июня 2005 года - день подписания циркуляра о снижении дивидендного налога (эти сведения были получены путем анализа новостной ленты Factiva). При выборе длительности событийных окон, мы последовали мнению исследователей, анализировавших влияние реформы дивидендного налогообложения 2003 года в США, что достаточно использовать пятидневные событийные окна (то есть два дня до, два дня после события, а также сам день события), чтобы зафиксировать реакцию цен акций на объявление о реформе (Auerbach and Hasset, 2005). В качестве прогнозного периода рассматривалось два отрезка времени в 90 дней до первого и второго события.

Сначала на прогнозном периоде была оценена простая рыночная модель для каждой фирмы:

(13)

Где - доходность акций фирмы в день T, - доходность рыночного индекса в день T. Для китайских фирм рассматривалась доходность индекса Шанхай Композит или Шэньчжень Композит - в зависимости от того, на какой фондовой бирже компания имеет листинг.

После этого, рассчитывалась накопленная аномальная доходность акций компании в течение каждого событийного окна по следующей формуле:

Где и - оценки коэффициентов из уравнения (13), затем для каждой фирмы подсчитывалась суммарная доходность в течение трех событийных окон.

    - - эффективная ставка корпоративного налога I-той фирмы в 2004 году (т. е. до реформы). Мы предполагаем, что эффективная налоговая ставка является прокси-переменной для предельной налоговой ставки. - - средняя доля дивидендных выплат в чистой прибыли I-той фирмы за четыре года, предшествующие году реформы (т. е. 2001-2004 гг.).

В качестве Контрольных переменных рассматривались традиционные для исследований структуры капитала переменные (напр., (Rajan and Zingales, 1995)):

    - - размер I-той фирмы в году T, выраженный как логарифм ее продаж (в тысячах долларов). - - доля материальных активов I-той фирмы в году T, представляет собой соотношение стоимости основных средств (property, plant and equipment) к стоимости всех активов компании. - - доходность совокупного капитала i-той фирмы в году T, выраженная как соотношение прибыли до выплаты процентов и налогов (EBIT) к стоимости всех активов компании.

Кроме того, в качестве контрольных были добавлены следующие переменные:

    - - доля акций I-той фирмы, находящихся в руках индивидуальных инвесторов и инвестиционных фондов на конец года T. - - эффективная ставка корпоративного налога I-той фирмы в году T. - - доля дивидендных выплат в чистой прибыли I-той фирмы в году T.

В ходе обработки данных были исключены аномальные значения переменных. Описательная статистика всех переменных представлена в Таблице 2.

Таблица 2. Описательная статистика переменных

Переменная

Количество наблюдений

Среднее значение

Стандартное отклонение

Мин. значение

Макс. значение

5 544

31,93

21,96

0

100

5 544

0,137

0,189

0

0,867

5 544

-0,014

0,069

-0,619

0,923

4 991

0,221

0,157

0

0,884

5 369

0,245

0,231

0

1

5 513

11,61

1,44

2,55

18,92

5 518

0,362

0,188

0

0,971

5 515

0,045

0,102

-1,756

0,435

4 763

0,141

0,192

0

0,875

4 854

0,216

0,150

0

0,974

5 399

0,251

0,291

0

1

Долговая нагрузка фирм в течение периода с 2001 по 2007 год характеризуется средним показателем финансового рычага в 31,9%. В среднем всего около 14% акций китайских компаний принадлежит индивидуальным инвесторам и инвестиционным фондам, а максимальное значение в нашей выборке составляет почти 87%. Средняя накопленная аномальная доходность акций фирм меньше нуля (0,014), хотя есть фирмы, которые продемонстрировали довольно высокую доходность - более 0,9. Дивидендные выплаты фирм в среднем по выборке составляют около 25% от чистой прибыли, эффективная ставка налога на прибыль равна 22%, доходность активов положительна (4,5%), а материальные активы составляют долю в 36% от всех активов.

Так как в тестируемых моделях (11) и (12) присутствуют перекрестные члены (произведения переменных), может возникнуть проблема мультиколлинеарности вследствие наличия высокой степени корреляции между факторами модели. Мультиколлинеарность может привести к вздутию дисперсии коэффициентов, и, как следствие - к их незначимости. Поэтому была произведена процедура центрирования некоторых переменных: в частности, переменные, , и были выражены в отклонениях от собственных средних значений, что позволило снизить парную корреляцию между объясняющими факторами модели. В итоговой выборке сильная парная корреляция между какими бы то ни было факторами модели не наблюдается (корреляционную матрицу всех переменных см. в Приложении 1). Кроме того, центрирование делает интерпретацию результатов в дальнейшем более содержательной.

Похожие статьи




Описание выборки и переменных - Влияние персонального налогообложения на выбор структуры капитала на примере фирм Китая

Предыдущая | Следующая