Результаты тестирования модели принятия решения о выкупе акций - Анализ влияния мотивов выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций компаниями на развивающихся рынках капитала

Для того чтобы определить, чем руководствуются компании при принятии положительного решения о выкупе акций, по методологии, предложенной в работе [Jiang et al., 2013] была построена бинарная модель, где зависимая переменная DRP принимает значение 1 при осуществлении выкупа акций и 0 - в ином случае. Для получения достоверных результатов выборка была сбалансирована, в нее были добавлены сопоставимые компании, которые не объявляли о выкупе акций в рассматриваемых странах за исследуемый период: к каждой компании подбиралась сопоставимая компания из той же отрасли, и в выборку добавлялись финансовые показатели компаний за тот год, который рассматривался как год до объявления для компаний, которые проводили выкуп.

Описательные статистики

Поскольку объясняемая переменная представлена дамми, то для анализа репрезентативности данных рассмотрим структурную составляющую выборки по критерию проведения выкупов акций компанией. Описательные статистики объясняемой переменной представлены в таблице ниже.

Таблица 16 - Объясняемая переменная

Зависимая переменная DRP

Количество наблюдений

Доля наблюдений в общем количестве

Накопленная доля

0

369

46,18%

46,18%

1

430

53,82%

100%

Итого

799

100%

Общее количество компаний в выборке составляет 799, при этом 369 из них не осуществляли выкуп собственных акций, а 430 провели выкуп акций. В процентном соотношении количество компаний, выкупавших собственные акции, составило 53,8%.

Также был проведен анализ объясняющих переменных. Таблица с описательными статистиками представлена ниже.

Таблица 17 - Анализ переменных регрессии

Количество наблюдений

Среднее значение

Стандартная ошибка

Минимальное значение

Максимальное значение

Зависимая переменная DRP

799

0,538

0 ,499

0

1

590

21,125

0,479

0,179

66,480

753

0,090

0,116

0

0,982

790

0,032

0,189

-0,667

0,952

799

0,324

0,353

0

3,177

790

7,305

2,444

1,694

13,221

790

0,078

0,085

-0,367

0,517

Результаты тестирования

С помощью логистической регрессии можно предсказать вероятность того, что компания совершит выкуп собственных акций на основе значений ряда характеристик - регрессоров.

Сначала была построена логистическая регрессия, результаты оценивания которой представлены в таблице ниже.

Таблица 18 - Результаты построения логистической регрессии

Зависимая переменная DRP

Коэффициент

Стандартная ошибка

Z-статистика

P>|z|

Значимость

Нижняя граница

Верхняя граница

-0,007

0,005

-1,23

0,220

-0,018

0,004

2,523

0,934

2,70

0,007

0,691

4,353

0,165

0,272

0,61

0,543

-0,368

0,698

-0,065

0,089

-0,73

0,464

-0,241

0,109

0,367

0,045

8,11

0,000

0,277

0,453

1,623

1,020

1,59

0,112

-0,377

3,624

Константа

-2,451

0,320

-7,66

0,000

-3,077

-1,824

Анализ результатов позволяет судить о том, что в модели только 2 независимые переменные являются значимы, причем значимы на 1%-ом уровне значимости: переменная "отношение денежных средств к общим активам", измеряющая наличие избыточного капитала как мотив выкупа, и переменная логарифма общих активов, измеряющая размер компании. Константа также оказалась значима. Судить о качестве регрессии в данном случае представляется невозможным, так как приведенные статистики (Pseudo R2) не дают достоверного результата.

Для анализа качества регрессии можно использовать классификационные статистики, представленные в виде таблицы ниже.

Таблица 19 - Анализ качества логит-модели

Общая доля правильно предсказанных значений составляет 66,01%, при этом доля правильно классифицированных наблюдений, где зависимая переменная принимает значение 1 (sensitivity), достаточно высока и составляет 69,73%, а доля правильно классифицированных наблюдений, где зависимая переменная принимает значение 0 (specificity), составляет 61,94%. В целом, можно говорить о хорошем качестве построенной модели.

Также для анализа качества модели можно использовать информационные критерии. Результаты тестирования качества модели представлены на рисунке ниже.

Таблица 20 - Анализ качества логит-модели

В таблице выше представлено несколько различных псевдо R-squared, однако наиболее часто используемым является скорректированный коэффициент McFadden's R-squared: он равен 9,3%, что для экономических данных является приемлемым и даже хорошим результатом.

Расчет предельных эффектов

Также был рассчитан предельный эффект для "среднего" представителя выборки, то есть все параметры модели принимают среднее значение. Результаты представлены в таблице ниже.

Таблица 21 - Предельные эффекты в "средней" точке

По данным результатам можно судить о том, что компания со средними значениями параметров с вероятностью 52,69% совершит выкуп акций (предельный эффект является значимым на 1%-ом уровне значимости).

Далее была проверена гипотеза о наличии положительной зависимости между вероятностью совершения компанией выкупа собственных акций и единственной значимым мотивом выкупа - наличие избыточных денежных средств размером компании: чем больше прокси-переменная, тем выше вероятность выкупа акций. Для этого были использованы средние величины показателей выборки, кроме отношения денежных средств к общим активам, которое изменялось с минимального значения (0) до максимального (0,982). Результаты анализа представлены в таблице ниже.

Таблица 22 - Предельный эффект при изменении отношения денежных средств к общим активам

Как видно по таблице, с ростом отношения денежных средств к общим активам вероятность совершить выкуп растет: при увеличении показателя от 0 до 0,982 вероятность проведения выкупа выросла с 49,05% до 90,83%. При этом, предельный эффект является значимым на 1%-ом уровне значимости.

Также был рассчитан предельный эффект для значимой контрольной переменной - размера компании, рассчитанного через логарифм общих активов. Для этого были использованы средние величины показателей выборки, кроме размера компании (логарифма общих активов), который изменялся с минимального значения (1,694) до максимального (13,221). Результаты анализа представлены в таблице ниже.

Таблица 23 - Предельный эффект при изменении размера компании (логарифм общих активов)

Как видно по таблице, с ростом размера компании вероятность совершить выкуп растет: при увеличении логарифма общих активов от 1,694 до 13,221 вероятность проведения выкупа выросла с 2,88% до 75,13%. При этом, предельный эффект является значимым на 1%-ом и 5%-ом уровне значимости.

Также модель была протестирована на нормальность остатков, мультиколлинеарность и гетероскедастичность. Каких-либо отклонений не было выявлено. Результаты данных тестов представлены в Приложении В (Рисунок В.1, Таблицы В.1 и В.2).

Таким образом, 2 гипотезы, затрагивающие мотивы выкупа акций, определяющие решения компаний о проведении выкупа собственных акций, были отвергнуты: гипотеза № 2.1 о мотиве недооценке акций и гипотеза № 2.2 о мотиве изменения структуры капитала.

Однако гипотеза № 2.3 не отвергается, так как оказалась значима на 1%-ом уровне значимости: чем больше у компании свободных денежных средств, тем больше вероятность проведения выкупа. Также оказалась значима на 1%-ом уровне значимости контрольная переменная - размер компании (логарифм общих активов): чем больше размер компании, тем больше вероятность проведения выкупа.

Таким образом, не подтвердились все мотивы, кроме мотива наличия избыточного капитала, который оказывает положительное влияния на принятие компаниями решения о выкупе акций на развивающихся рынках капитала.

Мотив недооценки акций не подтвердился на данных БРИКС в отличие от результатов на данных США: возможно, это связано с тем, что компании убеждены, что развивающиеся рынки менее прозрачны и выкуп акций не будет эффективным инструментом, позволяющим скорректировать цену акций.

Также не подтвердился мотив корректировки структуры капитала при принятии компаниями решения о выкупе акций: возможно, это связано с тем, что в развивающихся странах по сравнению с США более жесткое ограничение по размеру выкупаемых акций, которое не позволит достаточно сильно изменить структуру капитала при инициировании выкупа, поэтому это не является достаточно сильным мотивом.

Похожие статьи




Результаты тестирования модели принятия решения о выкупе акций - Анализ влияния мотивов выкупа акций на реакцию рынка на объявление о выкупе акций компаниями на развивающихся рынках капитала

Предыдущая | Следующая