Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА VS ФИНАНСОВЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-76-82

Полный текст:

Аннотация

Рассматривается влияние основных факторов на финансовую политику российских компаний. Автор исследует процесс перераспределения собственного капитала в условиях финансовых ограничений. Модели, рассматриваемые в работе, тестируются в целях выбора наиболее адекватной с точки зрения прогнозирования. Для каждой из моделей оцениваются три вида регрессий: сквозная регрессия, регрессия со случайным эффектом и регрессия с фиксированным эффектом. Задачей представленной работы является проникновение в суть финансовой политики российских компаний: происходит ли выплата дивидендов акционерам в процессе перераспределения собственного капитала или полученные доходы направляются на развитие компании (реинвестирование). Новизна представленной работы состоит в рассмотрении перераспределения собственного капитала как механизма, с помощью которого российские компании направляют доход от собственного капитала на выкуп акций и аккумулирование прибыли для последующего реинвестирования. Перераспределение собственного капитала дает возможность резервировать компании определенный уровень долга для дальнейшего использования в качестве источника финансирования. Кроме того, рассматривается влияние иных источников финансирования в условиях финансовых ограничений. Российские компании решают проблему неблагоприятного отбора (выбор наиболее дешевого источника финансирования – прибыли). Автор отмечает, что низкая информационная асимметрия позволяет компаниям выбирать более дешевый источник финансирования. Механизм перераспределения собственного капитала дает возможность компаниям регулировать свой долговой уровень, активно корректируя структуры капитала.

Для цитирования:


Луценко С.И. ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА VS ФИНАНСОВЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2014;(3):76-82. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-76-82

For citation:


Lutsenko S.I. EQUITY RECYCLING VS FINANCIAL CONSTRAINTS. Strategic decisions and risk management. 2014;(3):76-82. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-76-82

Введение

Большая часть современных исследований в области структуры капитала компании основа­на на фундаментальной работе Миллера и Мо­дильяни [Modigliani F., Miller M., 1958, p. 264]. Авторы выделяют компромиссную модель: ком­пании стремятся установить целевой уровень финансового левереджа с целью сбалансировать различные затраты (например, затраты, связан­ные с финансовой неустойчивостью компании, с агентскими конфликтами между менеджментом компании и собственниками), с одной стороны, и преимущества (например, налоговые выгоды, снижение агентских затрат, связанных с мони­торингом со стороны акционеров за действиями руководства компании) - с другой.

Майерс и Мейлаф [Myers S., Majluf N., 1984, p. 209] рассматривают иерархическую теорию, в ко­торой компании следуют некоему иерархическо­му поведению при выборе источника финансиро­вания своей хозяйственной деятельности, чтобы снизить затраты, связанные с неблагоприятным отбором (издержки при выборе того или иного источника финансирования).

На сегодняшний день ни компромиссная тео­рия, ни иерархическая теория (как самостоятель­ная) не преуспели в объяснении гетерогенности структуры капитала, уровня финансового леве­реджа или решений в отношении выпуска цен­ных бумаг Грэхем и Лири [Graham J., Leary M., 2010, p. 4] к недостаткам традиционных теорий относят неправильность оценки (выбора) зави­симых и объясняющих переменных. Исследова­тели в области структуры капитала заключают, что типы активов и асимметричная информация являются факторами, влияющими друг на друга. Компании, обладающие преимущественно мате­риальными (осязаемыми) активами, предпочи­тают более высокий уровень финансового леве­реджа [Myers S., 1977, p. 171]. Другими словами, низкая информационная асимметрия предостав­ляет возможность найти более дешевый источник финансирования. Кредитор обладает большей информацией о зданиях, сооружениях, оборудо­вании, и данные объекты обладают более низким риском, нежели нематериальные активы (объекты интеллектуальной собственности). Следователь­но, кредитор предпочтет предоставить финанси­рование под активы с более низким уровнем ри­ска [Harris M., Raviv A., 1991, p. 308].

Как замечает правоприменитель, ценность права управления компанией напрямую зависит от ее имущественного положения [Постановле­ние Тринадцатого..., 2012]. Активы компании влияют на условия и результаты бизнеса компа­нии в дальнейшем, а значит, и на благосостояние акционеров. Благодаря активам компании прини­маются управленческие решения, направленные, прежде всего, на получение выгод от его исполь­зования в интересах акционеров [Постановление Президиума, 2011].

В данной статье рассматривается механизм перераспределения собственного капитала в ус­ловиях финансовых ограничений. При его из­учении Фарре-Менс и Лунквист [Farre-Mensa J., Ljungqvist A., 2013, p. 2] акцентировали внимание на выплате доходов от дополнительной эмиссии собственного капитала (имеется в виду эмисси­онный доход). Компании, осуществляющие зна­чительные выплаты собственникам за счет эмис­сионного дохода, вряд ли являются финансово ограниченными.

Необходимо пояснить позицию Фарре-Мен- са и Лунквиста применительно к российским реалиям. Доход, полученный от эмиссии акций, является инвестиционным ресурсом компании. В соответствии с действующим Положением по ведению бухгалтерского учета и бухгалтер­ской отчетности в Российской Федерации [Приказ Минфина, 1998] эмиссионный доход может быть получен, если стоимость размещения акций выше их номинальной стоимости при проведении до­полнительной эмиссии акций. Эмиссионный до­ход учитывается на счете «Добавочный капитал». В действующем законодательстве нет запрета на распределение собственниками добавочного капитала между собой, поэтому у акционеров есть такая возможность.

Несмотря на то что главной целью эмиссии собственного капитала является привлечение до­полнительных денежных средств в целях улучше­ния финансовой ситуации, в российской практике допускаются случаи, когда решение о дополни­тельной эмиссии акций принимается не в целях действительного привлечения денежных средств для увеличения капитала компании, поводом может стать получение одним из акционеров или их группой необоснованного корпоративного контроля над компанией в ущерб интересам дру­гих собственников. Группа акционеров (или ма­жоритарный собственник) стремится сохранить свое влияние на компанию (корпоративный кон­троль) путем создания препятствий для получе­ния дополнительных инвестиций от других лиц. К таким помехам относится увеличение разме­ра уставного капитала, то есть действия данной группы акционеров направлены во вред фирме, которая стремится развиваться и привлекать инве­стиции [Постановление Семнадцатого..., 2013].

В данной работе рассматривается перерас­пределения собственного капитала как механизм, с помощью которого российские компании на­правляют доход от него на развитие компании (реинвестирование). Кроме того, необходимо объяснить, как в условиях финансовых ограни­чений данный механизм позволяет компании пас­сивно накапливать прибыль с целью сократить финансовый левередж [8, стр. 52]. За счет пере­распределения собственного капитала компания может поддерживать долг на некотором уровне для дальнейшего использования в качестве ис­точника финансирования (о проблеме долгового консерватизма см.: [Minton B., Wruck K., 2001]). Наряду с данным механизмом необходимо рас­смотреть влияние иных источников финансирова­ния в условиях финансовых ограничений. Следу­ет пояснить, что перераспределение собственного капитала не обязательно сопряжено с влиянием финансовых ограничений, поскольку российские компании стремятся активно регулировать свою структуру капитала.

Методология исследования и описание выборки

В представленной работе рассматриваются две спецификации (модели) и особенности их вы­бора. Первая спецификация является общей, в ней зависимой переменной является финансо­вый левередж, а объясняющими переменными являются прибыльность, осязаемость активов, ве­личина компании и показатель инвестиционных возможностей. Данная модель была заимствова­на у Франка и Гойала [Frank M., Goyal V, 2008, 2007]. Вторая спецификация позволяет оценить механизм перераспределения собственного капи­тала в условиях финансовых ограничений.

Для рассмотрения влияния объясняющих (не­зависимых) переменных на финансовую полити­ку и процесса перераспределения собственного капитала на финансовые ограничения быши ото­браны 25 публичных российских компаний из 10 отраслей (подотраслей) экономики. Это сельское хозяйство (производство, переработка и реализа­ция сельскохозяйственной продукции), нефтега­зовый комплекс (нефтяная и газовая промышлен­ность), пищевая промышленность (производство солода и пива), черная и цветная металлургия, машиностроение (производство частей и принад­лежностей автомобилей и двигателей), электро­энергетика, строительство (производство обще­строительных работ), торговля (оптовая торговля металлами и металлическими рудами), транспорт (транспортирование по трубам, морской транс­порт), телекоммуникации (электросвязь). Нали­чие наблюдения - с 2009 по 2012 год. Выборка осуществлялась среди крупных компаний с сум­марным объемом доходов более 1 млрд руб. и ак­тивами более 100 млн руб. [Приказ ФНС, 2007], что соответствует принципам международных стандартов финансовой отчетности. Акции ком­паний котируются на бирже, а значит, они могут свободно выбирать источники финансирования. Информация о компаниях была получена из годовых (финансовых) отчетов, отчетов эмитентов, а также данных на их собственных
сайтах. Эконометрические расчеты производились с помощью статистического пакета Stata.

 

Таблица 1

Зависимые переменные моделей

Зависимая переменная

Описание зависимой переменной и алгоритм расчета

Финансовый левередж, который определяется как отношение общей задолженности D к общей величине активов компании A

KZ_Index

Индекс Каплана - Зингалеса основан на оценочных показателях, которые влияют на финансовое положение компании, определяется:

KZ_Index =-1,002*CashFlow+0,283*MTB+3,139*Debet-39,368*Dividends-1,315*Cash, где CashFlow - отношение денежных средств от операционной деятельности к общей величине активов; MTB - отношение рыночной капитализации к стоимости собствен­ного капитала по балансовой оценке; Debet - отношение общей задолженности к общей величине активов компании; Dividends - отношение дивидендных выплат к общей величине активов; Cash - отношение денежных средств по бухгалтерскому балансу к общей величине активов. Более высокое значение показателя предполагает, что компа­ния является финансово ограниченной. Финансовые ограничения возникают вследствие фрикций в отношении предложения капитала - асимметрия в отношении достоверности информации между инвесторами и компанией. Менеджмент компании обладает большей информацией, нежели инвестор [Tirole J., 2006, p. 26]. Другими словами, затраты от при­влечения долгового капитала или эмиссии собственного капитала могут существенно отличаться от альтернативных издержек внутреннего финансирования.

 

Таблица 2

Описательная статистика показателей структуры капитала и финансовых ограничений

Характеристики выборки

Показатель структуры капитала

 

KZ Index

Средняя

0,503

1,766

Стандартное отклонение

0,183

6,104

Значение:

 

 

минимальное

0,204

-13,810

максимальное

1,000

53,830

Описание переменных

Отбор независимых пере­менных для оценки их влияния на финансовые решения (модель 1). В литературе по структуре ка­питала рассматривается много факторов, которые могут влиять на финансовые решения компании, например уровень дивидендных вы­плат, ожидаемая инфляция, расходы компании на исследования и разра­ботки, дифференциация по величи­не доли (акций) владения в компа­нии (мажоритарный собственник) и т. п. Франк и Гойал [Frank M., Goyal V, 2007, p. 3] показали, что существенны прибыльность, ося­заемость, величина компании и инвестиционные возможности (отношение рыночной капитализа­ции к балансовой стоимости собственного капи­тала компании). В дальнейшем при тестировании модели данный аспект будет подтвержден.

Отбор независимых переменных для оцен­ки перераспределения собственного капитала в условиях финансовых ограничений. В ка­честве ориентира взята модель [Farre-Mensa J., Ljungqvist A., 2013], но сделан акцент на том, что при получении дохода от дополнительной эмиссии российская компания ставит своей целью выкупить собственный капитал и аккумули­ровать прибыль для последующего реинвестиро­вания, а не выплачивать дивиденды.

При оценке двух моделей в качестве зависи­мых переменных были взяты финансовый леве­редж и индекс Каплана - Зингалеса - показатель, который характеризует финансо­вое положение компании (данный показатель является самым попу­лярным и достаточно легко рас­считывается по доступным бухгал­терским источникам информации).

Описание зависимых переменных представлено в табл. 1. Статисти­ческий анализ по выбранным зави­симым переменным представлен в табл. 2. Для средней российской публичной компании показатель финансовых ограничений состав­ляет 1,766, показатель финансово­го левереджа - 0,503 (колебания от 0,204 до 0,100). Другими сло­вами, такая компания использует собственный и заемный капитал практически в равных пропорциях.

Показатель финансовых ограниче­ний ближе к значению 2 и вполне разумен (нижняя граница показа­теля).

Описание независимых пере­менных представлено в табл. 3.

Они позволяют менеджменту рос­сийских компаний делать разум­ный выбор с учетом стоимости ис­точников финансирования.

Оценка и анализ моделей

Модель влияния факторов на структуру капи­тала (уровень финансового левереджа) выглядит:

где i,t - период времени t для компании i; а0 - свободный член регрессионного уравнения; а1, а2, а3, а4 - коэффициенты регрессионного урав­нения соответствующих переменных, ε - ошибка регрессионного уравнения.

При анализе панельных данных для каждой модели оцениваются три вида регрессий: сквоз­ная (Pooled), регрессия со случайным эффектом (RE) и регрессия с фиксированным эффектом (FE). Когда выполняли сравнение с моделью с фиксированными эффектами, для тестирования модели на основе сквозной регрессии использо­вали тест Вальда. Если такую модель сравнивали с моделью со случайными эффектами, применяли тест Бройша - Пагана. Наконец, для тестирова­ния модели со случайными эффектами при срав­нении с моделью с фиксированными эффектами использовался тест Хаусмана. Тестирование про­водилось для выбора наиболее адекватной модели, соответствующей представленным данным. Его результаты представлены в табл. 4 и 5.

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при оценке влияния факторов на фи­нансовую политику российских компаний наи­более адекватна модель со случайными эффек­тами (индивидуальные эффекты публичных российских компаний не связаны с выбранными независимыми переменными). Показатели при­быльности и осязаемости активов имеют 5%-ный уровень значимости.

 

Таблица 3

Факторы (независимые переменные) моделей

Независимая переменная

Описание и алгоритм расчета

ROA

Рентабельность (прибыльность) активов, %, определяется как отношение прибы­ли после налогообложения к общей величине активов. Данный показатель определяет корпоративную финансовую политику (накопление прибыли для последующего вы­купа собственного капитала). Кроме того, прибыльность влияет на финансовый ле­вередж посредством увеличения собственного капитала. Данный показатель является лагированным. Лаг составляет один год

Осязаемость активов (коэффициент) определяется как отношение основных средств к общей величине активов компании, используется для оценки имущественно­го обеспечения компании при заимствованиях на долговых рынках. Показатель свя-зан с информационной асимметрией, то есть позволяет оценивать стоимость привлечен­ного капитала. Он также является лагированным. Лаг составляет один год

Ln(Assets)

Натуральный логарифм общей величины активов компании является индикатором финансового ограничения компании, а также связан с неблагоприятным отбором (вы­бор источников финансирования с точки зрения их стоимости). Показатель является лагированным. Лаг составляет один год

MTB

Показатель, характеризующий инвестиционные возможности компании, рассчи­тывается как отношение рыночной капитализации к стоимости собственного капитала по балансовой оценке с учетом лага. Лаг составляет один год.

Equity_Iss

Изменение собственного капитала определяется как отношение значения соб­ственного капитала минус значение нераспределенной прибыли (если нераспреде­ленная прибыль имеет отрицательное значение, тогда его принимают равным нулю) к общей величине активов компании. Расчет данного показателя см.: [Farre-Mensa J., Ljungqvist A., 2013]. Показатель является очень важным, поскольку отвечает за про­цесс перераспределения собственного капитала (использование доходов от дополни­тельной эмиссии акций или накопленной прибыли для последующего их выкупа). Кро­ме того, он позволяет понять логику принятия финансовых решений компании, в том числе в ситуации финансовых ограничений, при выборе источников финансирования

Sources_F

Прочие источники финансирования. Данный показатель рассчитывается как от­ношение изменения задолженности компании плюс величина прибыли после налого­обложения плюс амортизация к общей величине активов компании

 

Таблица 4

Модель, рассматривающая влияние факторов на структуру капитала

Независимая переменная

Модель

Сквозная модель

Регрессия с фиксиро­ванным эффектом

Регрессия со слу­чайным эффектом

Коэффи­циент

Станд. ошибка

Коэффи­циент

Станд. ошибка

Коэффи­циент

Станд. ошибка

ROA

- 0,007 ( - 4,09) *

0,007

-0,005 ( - 2,66)

0,002

t> СО4 О О

я. ^

0,002

- 0,394 ( - 4,38)

0,09

-0,372 ( - 2,79)

0,133

-0,388 ( - 3,74)

0,104

Ln(Assets)

- 0,022 ( - 2,27)

0,01

-0,0001 ( - 0,01)

0,013

-0,013 (- 1,16)

0,001

MTB

0,001

(1,85)

0,008

0,001

(1,80)

0,001

0,001

(1,92)

0,007

Константа

1,032

(8,11)

0,127

0,739

(4,10)

0,180

0,917

(6,33)

0,145

Количество наблюдений

84

84

84

-

Коэффици­ент детерми­нации (R2)

48,56

20,49

-

F-статистика

18,64

4,45

-

Статистика Вальда (Wald chi2)

44,10

-

* В круглых скобках представлена t (z)-статистика

 

Таблица 5

Выбор спецификации модели на предмет адекватности прогнозирования

Показатель

Тест Вальда

Тест Бройша — Пагана

Тест Хаусмана

Статистика p-value

2,85 (0,005)

8,07 (0,002)

2,35 (0,6716)

Заключение

Регрессия с фиксирован­ным эффектом предпо­чтительнее сквозной регрессии

Регрессия со слу­чайным эффектом предпочтительнее сквозной регрессии

Регрессия со слу­чайным эффектом предпочтительнее регрессии с фикси­рованным эффектом

Отрицательная связь между прибыльно­стью и финансовым левереджем говорит о том, что российские компании пассивно накапливают прибыль для последующего выкупа собственного капитала или долга, регулируя целевой уровень задолженности. Данная позиция соответствует логике работ [Kayhan A., Titman S., 2007, p. 14; Strebulaev I., 2007, p. 1771]. В свою очередь, от­рицательная связь между осязаемостью активов и финансовой политикой компании характеризу­ется наличием низкой информационной асимме­трии в отношении имущества компании, которая позволяет последней решать проблему неблаго­приятного отбора - выбора наиболее дешевого источника финансирования [Harris M., Raviv A., 1991, p. 308]. В нашем случае в таком качестве выступает прибыль. Скорее всего, российские компании будут следовать иерархической теории: в первую очередь выберут прибыль, потом перей­дут к долговому финансированию и завершат процесс эмиссии акций.

Некоторые авторы рассматривают ситуацию между осязаемостью активов и финансовым ле­вереджем по-другому и используют гипотезу о том, что имущественное обеспечение поддер­живает долг (служит залогом), а значит, связано с увеличением финансового левереджа [Frank M., Goyal V, 2008; 2007, p. 14]. Мы не можем согла­ситься с данной гипотезой, поскольку в россий­ских реалиях менеджмент компании иногда наме­ренно увеличивает активы (например, выпускает векселя) и не заинтересован в создании ликвид­ного имущества [Постановление ФАС, 2012]. В результате складывается ситуация информа­ционной асимметрии (необъективная оценка имущественного обеспечения, которое является неликвидным) при обращении к заимствованиям.

Рассмотрение модели, оценивающей про­цесс перераспределения собственного капитала в условиях финансовых ограничений, требует упоминания о позиции правоприменителя. Ак­ционерные общества нацелены на объединение капиталов. Предполагается, что все акционеры должны действовать слаженно, соблюдая пра­вила корпоративной этики, доверяя друг другу, в интересах стабильной работы предприятия, способного конкурировать с иными участниками гражданского оборота. Недопустима ситуация, когда возникают внутрикорпоративные конфлик­ты из-за того, что одни акционеры необоснованно получают определенный приоритет: мажоритар­ный собственник, злоупотребляя правами, счита­ет, что выплата дивидендов является нецелесоо­бразной. Компания должна реинвестировать свои доходы. При этом он препятствует выплате диви­дендов по акциям, стремясь тем самым сохранить за собой корпоративный контроль над компанией [Постановление Пятнадцатого..., 2013].

Модель оценки перераспределения собствен­ного капитала в условиях финансовых ограниче­ний выглядит:

Как и в случае с моделью, рассматривающей влияние факторов на структуру капитала, для мо­дели оценки перераспределения собственного ка­питала (анализ панельных данных) оцениваются три вида регрессий. Модель тестируется для выбора наиболее адекватной регрессии. Результаты оценки представлены в табл. 6 и 7.

 

Таблица 6

Модель, рассматривающая процесс перераспределения собственного капитала в условиях финансо­вых ограничений

Независимая переменная

Модель

Сквозная модель

Регрессия с фиксирован­ным эффектом

Регрессия со случайным эффектом

Коэффициент

Станд. ошибка

Коэффициент

Станд. ошибка

Коэффициент

Станд. ошибка

Equity_Issuance

- 6,358 ( - 2,02) *

3,154

-9,028 ( - 2,10)

4,29

-6,358 ( - 2,02)

3,154

Sources_Funds

- 34,469 ( - 3,90)

8,839

-35,148 ( - 2,31)

15,205

-34,469 ( - 3,90)

8,839

Ln(Assets)

- 0,203 ( - 0,49)

0,413

-0,136 ( - 0,21)

0,636

-0,203 ( - 0,49)

0,413

Константа

9,845 (1,84)

5,363

9,58 (1,15)

8,364

9,845 (1,84)

5,363

Количество наблюдений

84

84

84

-

Коэффициент детерминации (R2), %

16,67

8,93

-

F-статистика

5,33

2,29

-

Статистика Вальда (Wald chi2)

16,00

-

* В круглых скобках представлена t (z)-статистика.

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что при оценке процесса перераспреде­ления собственного капитала в условиях финан­совых ограничений наиболее адекватна модель со сквозной регрессией (основная гипотеза). По­казатели изменения собственного капитала и прочие источники финан­сирования имеют 5%-ный уровень значимости.

Отрицательная связь между из­менением собственного капитала (процесс перераспределения капи­тала) и показателем финансовых ограничений говорит о том, что пу­бличные российские компании предпочитают не выплачивать ди­виденды из доходов, генерируемых собственным капиталом (в том чис­ле за счет дополнительной эмиссии акций - эмиссионного дохода), а на­капливать прибыль (инвестировать в компанию) и выкупать собствен­ный капитал.

 

Таблица 7

Выбор спецификации модели на предмет адекватно­сти прогнозирования

Показатель

Тест Вальда

Тест Бройша — Пагана

Тест Хаусмана

Стати­стики р-value

0,7 (0,725)

0,00 (1,000)

1,05 (0,7903)

Заклю­чение

Сквозная ре­грессия пред­почтительнее регрессии с фикси­рованным эффектом

Сквозная регрессия предпо­чтительнее регрессии со слу­чайным эффектом

Регрессия со случайным эффектом предпо­чтительнее регрессии с фикси­рованным эффектом

Данная позиция противоречит позиции Фарре-Менсы и Лунквиста [Farre-Mensa J., Ljungqvist A., 2013, p. 24], которые идентифицируют положительную связь между дан­ными показателями и заключают, что увеличивающиеся доходы ком­паний от дополнительной эмиссии собственного капитала связаны с существенным увеличением выплат (в частности, в виде диви­дендов). Другими словами, реализуя процесс перераспределения собственного капитала, ком­пания предполагает, что у нее нет финансовых ограничений. Они также делают оговорку, что от­сутствие перераспределения собственного капи­тала является необходимым, но недостаточным условием для финансовых ограничений.

Мы согласны с позицией Франка и Гойала [Frank M., Goyal V., 2011, p. 13], которые отме­чают, что компании накапливают прибыль, в том числе за счет эмиссионного дохода, с целью вы­купить собственный капитал в дальнейшем. О том же свидетельствует отрицательная связь между показателем «прочие источники финанси­рования» и показателем «финансовые ограниче­ния». Российские компании финансируют свою деятельность путем обращения к внутренним источникам, например прибыли (источнику но­мер один для капитальных расходов). Представ­ленная логика соответствует позиции Чена и Жао [Chen L., Zhao X., 2004, p. 11].

Кроме того, российские компании разреша­ют проблему неблагоприятного отбора (выбор наиболее дешевого источника финансирования - прибыли). Процесс перераспределения собствен­ного капитала позволяет создавать резерв долга для дальнейшего его использования в качестве источника финансирования.

Заключение

Российские публич­ные компании использу­ют процесс перераспре­деления собственного капитала для последую­щей капитализации ком­пании (реинвестиция доходов от собственно­го капитала). Перерас­пределение собственно­го капитала в условиях финансовых ограниче­ний позволяет аккуму­лировать прибыль, ре­гулируя в последующем свой целевой уровень задолженности, проводя превентивные меры в отношении ситуации финансовой неустойчи­вости.

Наличие низкой информационной асимме­трии в отношении имущественного обеспечения дает возможность решать проблему выбора источников финансирования (неблагоприятный отбор), в чем проявляется следование иерархи­ческой теории оптимального финансирования. Наконец, приоритетом финансовой политики российских компаний является не выплата дохо­дов акционерам, а накопление резерва для после­дующего выкупа акций. Тем самым российские компании стремятся аккумулировать (накапли­вать) прибыль для последующей корректировки своей структуры капитала.

Об авторе

С. И. Луценко
Контрольное управление президента Российской Федерации
Россия

Ведущий эксперт.

Область научных интересов: корпоративное управление, финансирование компаний.



Список литературы

1. Луценко С. Природа влияния собственного капитала на финансовую политику российских компаний // Финансовый менеджмент. 2013. № 3. С. 40–53.

2. Постановление Президиума Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации от 4. 02.11.2010 № 8366 / 10 // Вестник ВАС РФ. 2011. № 2.

3. Постановление Тринадцатого арбитражного апелляционного суда от 25.06.2012 по делу № А56–60825 / 2009 // КонсультантПлюс. URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=RAPS013;n=99502.

4. Постановление Пятнадцатого арбитражного апелляционного суда от 29.07.2013 № 15АП-9813 / 2013 по делу № А53–3054 / 2013 // КонсультантПлюс. URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=RAPS015;n=56501;dst=0;ts=FD55AF653EF091452C8ABB0CA8C0EA0E;rnd=0.33999235881492496.

5. Постановление Семнадцатого арбитражного апелляционного суда от 17.10.2013 № 17АП-11496 / 2013-ГК по делу № А60–14461 / 2013 // КонсультантПлюс. URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=RAPS017;n=97953;dst=0;ts=FFC980417CB8910D13FB9AC633B9E540;rnd=0.296097360085696.

6. Постановление ФАС Северо-Западного округа от 17.10.2012 по делу № А56–60825 / 2009 // КонсультантПлюс. URL: http://base.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc;base=ASZ;n=138717.5.

7. Приказ ФНС России от 16.05.2007 № ММ-3–06 / 308@ (в редакции от 27.06.2012 № ММВ-7–2 / 428@) // Экономика и жизнь. 2007. № 23.

8. Приказ Минфина РФ от 29.07.1998 № 34н (ред. от 24.12.2010) // Бюллетень нормативных актов федеральных органов исполни-тельной власти. 1998. № 23.

9. Chen L., Zhao X. Profitability, Mean Reversion of Leverage Ratios, and Capital Structure Choic-es // Working Paper Michigan State University and Kent State University. 2004. P. 1–42.

10. Farre-Mensa J., Ljungqvist A. Do Measures of Financial Constraints Measure Financial Con-straints? // Working Paper Harvard Business School and Stern School of Business New York Uni-versity and NBER. 2013. P. 1–30.

11. Frank M., Goyal V. Trade-off and pecking order theories of capital structure // Handbook of Corporate Finance: Empirical Corporate Finance. New York: Elsevier Science / North-Holland. 2008. Vol. 2. P. 135–197.

12. Frank M., Goyal V. Capital structure decisions: Which factors are reliably important? // Working Paper University of Minnesota and Hong Kong University of Science and Technology. 2007. P. 1–59.

13. Frank M., Goyal V. The Profits-Leverage Puzzle Revisited // Working Paper University of Min-nesota and HKUST. 2011. P. 1–42.

14. Graham J., Leary M. A Review of Empirical Capital Structure Research and Directions for the Future // Working Paper Duke Universiry and Washington University. 2010. P. 1–59.

15. Harris M., Raviv A. The theory of capital structure // Journal of Finance. 1991. N 44. P. 297–355.

16. Kayhan A., Titman S. Firms’ histories and their capital structures // Journal of Financial Eco-nomics. 2007. N 83. P. 1–32.

17. Minton B., Wruck K. Financial conservatism: Evidence on capital structure from low leverage firms // Working Paper University of Ohio. 2001. P. 1–42.

18. Modigliani F., Miller M. The cost of capital, corporation finance and the theory of investment // American Economic Review. 1958. N 48. P. 261–297.

19. Myers S. Determinants of corporate borrowing // Journal of Financial Economics. 1977. N 5. P. 147–175.

20. Myers S., Majluf N. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have // Journal of Financial Economics. 1984. N 13. P. 187–221.

21. Strebulaev I. Do tests of capital structure mean what they say? // Journal of Finance. 2007. N 62. P. 1747–1787.

22. Tirole J. The Theory of Corporate Finance. Princeton: Princeton University Press, 2006. 644 p.


Для цитирования:


Луценко С.И. ПЕРЕРАСПРЕДЕЛЕНИЕ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА VS ФИНАНСОВЫЕ ОГРАНИЧЕНИЯ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2014;(3):76-82. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-76-82

For citation:


Lutsenko S.I. EQUITY RECYCLING VS FINANCIAL CONSTRAINTS. Strategic decisions and risk management. 2014;(3):76-82. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2014-3-76-82

Просмотров: 433


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)