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
-
Так как вследствие реформы 2005 года в Китае произошло снижение ставки налога на дивидендный доход только для двух типов инвесторов, не все фирмы...
-
Сразу стоит сказать, что эмпирических исследований на тему влияния персонального налогообложения на структуру капитала сравнительно немного. И хотя во...
-
Как уже было сказано выше, в сфере изучения влияния персональных налогов на структуру капитала компаний, некоторыми авторами рассматривались конкретные...
-
Итак, цель данного исследования - выявить эффект изменения дивидендного налогообложения 2005 года на целевую структуру капитала компаний Китая. За основу...
-
Введение - Влияние персонального налогообложения на выбор структуры капитала на примере фирм Китая
Одним из классических вопросов теории корпоративных финансов является вопрос о влиянии налогообложения на структуру капитала компаний. Большинство работ,...
-
Миллер предположил, что, наряду с корпоративным, персональное налогообложение также играет роль при выборе фирмами структуры капитала, так как, если бы...
-
Проблема выбора структуры капитала всегда была одной из ключевых в теории корпоративных финансов. Основополагающей работой в этой области можно назвать...
-
В этой главе было представлено описание теоретической концепции влияния персонального налогообложения на структуру капитала компаний, а также...
-
Отбор и классификация объясняющих переменных Для всесторонней оценки строительной компании в ходе анализа будут использоваться финансовые,...
-
В Приложении 3 представлены основные переменные модели и их источники. Зависимая переменная - количество (доля, взвешенное количество) медалей,...
-
В связи с тем, что значение интеллектуального капитала растет, расширение масштабов его использования стали причинами выделения в корпоративном...
-
Основные подходы к определению интеллектуального капитала В современном обществе интеллектуальный капитал стал основой богатства. Так как именно...
-
В ходе данного исследования был проведен регрессионный анализ M&;A-сделок в фармацевтической отрасли. Целью анализа является выявление факторов, влияющих...
-
Описание выборки Объектом эмпирического исследования выступали сделки M&;A, имевшие место между компаниями фармацевтической отрасли. Исходная информация...
-
Одной из задач была оценка влияния интеллектуального капитала на показатели результатов деятельности транспортных и экспедиционных компаний. Данная...
-
Существует целый ряд классификаций моделей используемых для прогнозирования финансовой несостоятельности заемщиков. В своей работе Григорьева Т. И....
-
Выбор переменных для построения моделей В качестве источника данных был использован терминал Bloomberg. Для каждой из стран BRICS в меню страны был...
-
Реализация VECM - Влияние макроэкономических факторов
Естественное требование к первичным временным рядам, используемым в модели коррекции ошибок - интегрируемость первого порядка I (1). Это свойство почти...
-
Кей-анализ по оценке изменения стоимости Thermo Fisher Scientific Incorporation в результате поглощения Dionex Corporation Для того чтобы оценить...
-
Цена на нефть - Влияние макроэкономических факторов
Нефть играет важнейшую роль в экономическом росте страны. Тем не менее, не все страны имеют достаточный запас нефти, что вызывает необходимость данных...
-
Для анализа был выбран временной диапазон с 2004 года по 2014 год. В целях построения прогнозной модели собранные годовые данные были разделены на две...
-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ - Оценка интеллектуального капитала в компаниях транспортной отрасли
Интеллектуальный капитал является важнейшим капиталом на любом предприятии. Поэтому изучаемая тема является весьма актуальной. Теоретической базой данной...
-
Обменный курс - Влияние макроэкономических факторов
В последнее время многие экономисты посвящают свои работы исследованию связи между валютным курсом и доходностью акций, так как оба показателя играют...
-
В 30-х гг. Пол Суизи разработал модель, демонстрирующую весьма необычный вид кривой спроса фирмы, работающей на рынке олигополии. Так ее воспринимает...
-
Итак, модели, которые будут дальше анализироваться, и получены с помощью первого метода - проведения теста для выделения наиболее дескриптивных...
-
Предмет оценки Оценка бизнеса является функцией (деятельностью), которую в разных ситуациях часто приходится осуществлять в рыночной экономике. Ею...
-
Для полного понимания сути интеллектуального капитала необходимо рассмотреть его структуру. Так как отсутствует единая структура и единое определение...
-
Эмпирическое исследование интеллектуального капитала компании В последнее время при принятии важных стратегических решений, используется подход, который...
-
Анализ структуры экономики КНР В КНР в период после 1978 г. и по настоящее время ("годы реформ и открытости") в КНР был взят курс на ускоренное...
-
Выделение основных особенностей исследуемого рынка, механизмов его деятельности, а также анализ ключевых показателей наряду с описанием выбранных нами...
-
Влияние конкуренции на деятельность фирм - Конкуренция. Структура рынка
Вызовом для отечественной автомобилестроительной промышленности является вступление России в ВТО, по условиям которого Россия должна снизить пошлины на...
-
Анализ потребительских прогнозов инфляции - Предсказуемость процентных ставок и инфляции
Исходя из того, что данные потребительских прогнозов являются агрегированными, для оценки предсказуемости оценим следующую модель. Уровень инфляции в...
-
Анализ результатов моделирования в-конвергенции Во второй главе были описаны результаты построения моделей в-конвергенции для 76 регионов России. Анализ...
-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ - Анализ и прогнозирование уровня конкурентоспособности компаний строительного комплекса
В ходе проведенного исследования была построена logit-модель вероятности дефолта для непубличных компаний строительного комплекса. Данная модель поможет...
-
Перейдем к интерпретации построенной модели для непубличных строительных компаний, так как она представляет не меньший интерес, чем прогнозное качество...
-
Анализ статических моделей панельных данных имеет ряд недостатков. Во-первых, при условии корреляции между лагом зависимой эндогенной зависимой...
-
Обзор существующей научной литературы, посвященной способам оценки активов, представленных на рынке искусства, позволит нам глубже понять предмет нашего...
-
Говоря о рынке вооружений, необходимо осветить вопрос, касающийся ключевых фирм-поставщиков. Естественно, отталкиваясь от того, что у США и РФ самая...
-
Для выявления воздействия, которое сделки M&;A оказывают на операционную эффективность фармацевтических компаний, были построены OLS регрессии, где в...
-
В настоящее время существует множество готовых решений в области автоматизации учета и хранения документов, документооборота коммерческих и...
Описание выборки и переменных - Влияние персонального налогообложения на выбор структуры капитала на примере фирм Китая