Везде
Рациональность поведения менеджмента публичных российских компаний в управлении денежными потоками
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
Рациональность поведения менеджмента публичных российских компаний в управлении денежными потоками
Аннотация
Код статьи
S020736760008039-1-1
DOI
10.31857/S020736760008039-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Луценко Сергей Иванович 
Должность: аналитик
Аффилиация: Институт экономических стратегий Отделения общественных наук Российской академии наук
Адрес: Российская Федерация
Выпуск
Выпуск 1
Страницы
59-65
Аннотация

Автор рассматривает влияние менеджмента публичных российских компаний на денеж-ные потоки. Особая роль отводится финансовым ограничениям, которые позволяют ком-пании перераспределять собственный капитал (через дивидендные выплаты). Финансо-вые ограничения предоставляют возможность оценить уровень прозрачности бизнеса. Низкое значение информационной асимметрии позволяет российским публичным ком-паниям следовать иерархической теории финансирования, выбирая источник финансиро-вания с учетом его стоимости.

Ключевые слова
управление денежными потоками, корпоративная прозрачность, финансовые ограничения, менеджмент, собственный капитал, иерархическая теория финансирования, информационная асимметрия
Классификатор
Получено
18.11.2019
Дата публикации
31.01.2020
Всего подписок
43
Всего просмотров
1561
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf Скачать JATS
1 Руководствуясь Письмом Банка России от 10.04.2014 № 06-52/2463 публичные российские компании получили базовые ориентиры по внедрению передовых техник и технологий корпоративного управления, в том числе, посредством взаимоотношений между менеджментом и акционерами.
2 Необходимо отметить, что каждое управленческое решение должно приниматься, прежде всего, с позиции максимизации акционерной стоимости, поэтому такие показатели, как рентабельность активов, осязаемость активов (информационная асимметрия), инвестиционный потенциал, финансовые риски влияют именно на максимизацию стоимости бизнеса и могут рассматриваться как автономные цели развития и устойчивости компании.
3 Финансовое положение компании является тем объективным и ключевым фактором, который определяет ее стоимость (а также корпоративную прозрачность). Чем больше в структуре баланса (исходя из его рыночных показателей) разница между активами и обязательствами перед третьими лицами, тем выше стоимость бизнеса.
4 Как отмечают В. Гермалин и М. Вайсбах [12], корпоративная прозрачность лучше всего оценивается в контексте качества отчетности (прозрачности ключевых показателей: управление денежными потоками) при представлении заинтересованным лицам (акционерам, инвесторам). Другие авторы отмечают, что корпоративная прозрачность предопределяется величиной компании. Чем крупнее организация, тем более прозрачной является ее отчетность [3; 4]. Высокие возможности роста увеличивают потребности в финансировании и поэтому стимулируют прозрачность финансовой отчетности, чтобы максимизировать доступ к капиталу. Компании со слабым корпоративным управлением связаны с более низким уровнем прозрачности финансовой отчетности [2].
5 На самом деле, прозрачность бизнеса, отраженная через консолидированную отчетность, в соответствии с правилами МСФО является одним из ключевых факторов для заключения инвестиционных соглашений как с российскими, так и с иностранными партнерами (Постановление ФАС Северо-Кавказского округа от 23.04.2010 по делу № А53-3903/2009). Более того, улучшение качества финансовой информации не только способствует повышению прозрачности и достоверности российских компаний перед иностранными акционерами, но и позволяет управленческому звену организаций получить полное представление об условиях финансовой и хозяйственной деятельности компании (эффективное управление денежными потоками), в том числе в целях принятия управленческих решений.
6 В отличие от предыдущих исследований, автор рассматривает влияние финансовых ограничений на управление со стороны менеджмента денежными потоками. В качестве прокси-переменной финансовых ограничений представлен уровень дивидендных выплат. Необходимо отметить, что инвесторы интерпретируют изменение дивидендных выплат в связи с пересмотром своей политики менеджмента в отношении перспектив прибыльности компании [13]. Другие авторы заключают, что дивиденды являются сигналом для инвесторов [5]. Увеличение дивидендных выплат является надежным информационным сигналом в отношении перспектив будущей прибыли. Дивиденды тесно связаны с уровнем прибыли в будущем [10].
7 Автор расширяет фокус исследования факторов, влияющих на эффективное управление денежными потоками, путем включения не только стандартных характеристик компании, но и дивидендных выплат (прокси-переменную финансовых ограничений). Благодаря прокси-переменной финансовых ограничений можно проанализировать механизм перераспределения собственного капитала через дивидендные выплаты, а также его влияние на политику управления денежными потоками. Другими словами, мы можем охарактеризовать особенности управленческих решений (рациональность или иррациональность менеджмента) в области управления денежными потоками.
8 Методология исследования и описание выборки. Для оценки влияния объясняющих переменных на структуру капитала были выбраны 24 публичные российские компании из 10 отраслей экономики: сельское хозяйство (производство, переработка и реализация сельскохозяйственной продукции), нефтегазовый комплекс (нефтяная и газовая промышленность), пищевая промышленность (производство и переработка мяса птицы, свинины и комбикормов), черная и цветная металлургия, машиностроение (производство частей и принадлежностей автомобилей и двигателей), электроэнергетика, строительство (производство общестроительных работ), торговля (розничная торговля продовольственными и непродовольственными товарами), транспорт (транспортирование по трубам, морской транспорт), телекоммуникации (услуги связи). Выборку составили публичные российские компании с суммарным доходом более 10 млрд руб. (Приказ ФНС России от 16.05.2007 № ММ-3-06/308@). При отборе обязательным условием являлось наличие отчетности по международным стандартам финансовой отчетности. Акции компании должны котироваться на фондовом рынке. Информация о публичных организациях получена из годовых финансовых отчетов, отчетов эмитентов, привлечены данные на корпоративных сайтах. Выбран период 2015-2018 годов. Количество наблюдений для каждой компании варьируется (для одних компаний − 2016−2018 годы, для других − 2015–2018 годы), поэтому данные являются несбалансированными. Эконометрические расчеты производились с помощью статистического пакета Stata.
9 Описание переменных. При оценке регрессионной модели использован ключевой зависимый показатель – управление денежными потоками от операционной деятельности (показатель заимствован из работы Дичоу и Дичева [6]) – рассматривается в качестве индикатора управления менеджментом денежными потоками, а также является сигналом для инвесторов в отношении прозрачности бизнеса – корпоративной отчетности.
10 В качестве независимых (объясняющих) переменных были отобраны: рентабельность активов, Q Тобина, осязаемость активов, финансовый леверидж. Данные независимые переменные были заимствованы у Асвани и др. [2], Франка и Гойала [8].
11 Кроме того, мы включаем в регрессионную модель важную независимую переменную – уровень дивидендных выплат (прокси-переменная финансовых ограничений) для того, чтобы оценить механизм перераспределения собственного капитала через дивидендные выплаты, а также влияние данного показателя на рациональность поведения менеджмента в управлении денежными потоками.
12 Управление денежными потоками от операционной деятельности () определяется как изменение величины денежного потока от операционной деятельности к совокупной величине активов на начало периода.
13 Рентабельность (прибыльность) активов (), % определяется как отношение прибыли после налогообложения (чистой прибыли) к совокупной величине активов. По своей экономической природе чистая прибыль и нераспределенная прибыль тождественны.
14 Q Тобина – показатель, который оценивает инвестиционные возможности (потенциал) компании и рассчитывается как отношение рыночной капитализации к стоимости собственного капитала по балансовой оценке.
15 Осязаемость активов () рассчитывается как отношение основных средств к совокупной величине активов. Данный показатель позволяет оценить уровень имущественного обеспечения компании, когда она прибегает к финансированию посредством долга. Кроме того, он связан с информационной асимметрией и позволяет идентифицировать цену капитала.
16 Финансовый леверидж () рассчитывается, как отношение общей задолженности к совокупной величине активов. Он определяет политику в области структуры капитала (долговую стратегию финансирования).
17 Уровень дивидендных выплат () определяется как отношение величины выплаченных дивидендов к совокупной величине активов. Этот показатель влияет на поведение инвесторов, а также является индикатором прозрачности корпоративной отчетности. Все независимые переменные являются лагированными. Лаг составляет один год.
18 Описательная статистика представлена в табл. 1. В среднем денежные потоки от операционной деятельности составляют 22 коп. на каждый рубль активов, прибыль составляет 3,1 процентных пункта от на каждый рубль активов, дивидендные выплаты – 3 коп. на рубль совокупных активов. Среднее значение показателя Q Тобина превышает 1, тем самым, можно говорить о благоприятных для публичных российских компаний инвестиционных возможностей. В среднем, структура капитала российской публичной компании состоит на 54 % за счет долгового капитала и на 46 % за счет собственного капитала.
19 Таблица 1
20 Описательная статистика
21
Переменная Средняя Стандартное отклонение Минимальное значение Максимальное значение
Управление денежными потоками от операционной деятельности 0,217 0,173 -0,51 0,54
Рентабельность (прибыльность) активов 3,070 12,066 -58 28
Q Тобина 1,588 1,617 0,11 6,7
Осязаемость активов 0,485 0,229 0,02 0,8
Финансовый леверидж 0,542 0,214 0,02 1
Общий уровень дивидендных выплат 0,029 0,045 0 0,25
22 Оценка и анализ модели. Регрессионная модель, рассматривающая влияние финансовых ограничений на управление денежными потоками:
23

24

где t  − период времени для компании;

а0 − свободный член регрессионного уравнения;

а1, а2, а3, а3, а4, а5  − регрессионные коэффициенты;

ε − ошибка регрессионного уравнения.
25 В целях улучшения точности, регрессионная модель была протестирована на предмет проверки гипотезы о незначимости регрессии в целом, автокорреляцию остатков, а также на наличие мультиколлинеарности (робастность модели).
26

Для проверки гипотезы о незначимости регрессии в целом (то есть, гипотезы о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных: ROA, Q_Тобинаб PPE |A, Lev, Devident мы использовали критерий Вальда, основанный на статистике Wald=qF, где F – обычная F-статистика для проверки гипотезы, а q – количество линейных ограничений на параметры модели (q=5). Статистика критерия Вальда имеет асимптотическое распределение хи-квадрат с q степенями свободы. На основе асимптотического распределения наблюдаемый уровень значимости соответствует наблюдаемому значению 22,63, равен Prob>chi2=0,000. Гипотеза о нулевых значениях коэффициентов при объясняющих переменных отвергается. Полученные результаты характеризуют высокую статистическую значимость оценок коэффициентов.
27

Тест на автокорреляцию остатков проводился с использованием критерия Дики-Фуллера с константой и трендом и, с учетом перехода к первым разностям. Диагностика указывает на стационарность временных рядов (уровень значимости (MacKinnon approximate p-value for z(t)) для независимых переменных меньше 5% уровня значимости). Критические оценки и тестовая статистика отклоняют нулевую гипотезу (тестовая статистика превышает критическое значение на 5% уровне значимости). Следует принять гипотезу о правильности спецификации. С очень высокой вероятностью существует долгосрочная связь между финансовыми ограничениями, характеристиками компании и денежными потоками.
28 Кроме того, проведен тест наличие связи между независимыми переменными (мультиколлинеарность – показатель VIF).
29 В модели присутствует мультиколлинеарность, если для одной из независимых переменных значение коэффициента VIF > 10. В нашем случае, наибольшее значение значительно ниже 10 (VIF = 2,06), в среднем значение VIF по всем параметрам составляет 1,55. Мультиколлинеарность в модели отсутствует (отклоняется гипотеза о мультиколлинеарности).
30 По представленной регрессионной модели можно сделать адекватный прогноз.
31 Результаты тестирования регрессионной модели представлены в табл. 2.
32 Таблица 2
33 Модель, рассматривающая влияние финансовых ограничений на управление денежными потоками*
34
Независимые переменные Коэффициент t-статистика Уровень значимости t-статистики
0,003 3,16 0,002
0,035 3,16 0,002
0,374 5,98 0,000
-0,014 -0,18 0,854
0,872 2,43 0,017
Константа -0,049 -0,84 0,403
35

*Количество наблюдений: 86; R2= 58,58%; F-статистика = 22,63 [0,000].
36 Все независимые переменные, за исключением финансового левериджа, являются значимыми на 5%-м уровне значимости.
37 Положительная связь между уровнем дивидендных выплат (прокси-переменной финансовых ограничений) и денежными потоками предсказывает, что более прибыльные публичные российские компании будут производить больше выплат своим акционерам. Более того, эти компании будут больше инвестировать.
38 Автор не согласен с позицией Фарре-Менса и др. [7], которые заключают, что более прибыльные компании будут меньше инвестировать в проекты.
39 Российские публичные компании могут перераспределять собственный капитал (через дивидендные выплаты), направляя его на реинвестирование активов (накапливая денежные средства, чтобы создать определенный финансовый резерв, для дальнейшего инвестирования в проекты с высокой чистой приведенной стоимостью − NPV). Другими словами, доходы, полученные в виде дивидендов, могут служить для компании инвестиционным ресурсом.
40 Оценивая роль менеджмента в управлении денежными потоками можно отметить, что уровень финансовых ограничений связан с потребностью во внешнем финансировании.
41 Поэтому, увеличение уровня корпоративной прозрачности является доступом к финансированию [2].
42 В нашем случае, положительная связь между уровнем дивидендных выплат и денежными потоками предсказывает повышение качества финансовой отчетности − прозрачности бизнеса, а также рациональность поведения менеджмента.
43 Залоговое обеспечение является гарантией для кредиторов при финансировании и служит ключевой составляющей при обращении к финансированию.
44 Компании, в структуре которых преимущественно материальные активы, могут использовать свое имущество в качестве залогового обеспечения, то есть получить более легкий доступ к долговому капиталу, предоставляя полную информацию о своих материальных активах потенциальному инвестору [11], тем самым снижая риски, связанные с привлечением финансирования.
45 Публичные российские организации будут действовать в логике иерархической теории финансирования, обращаясь к более дешевому источнику финансированию (прибыль, дивиденды, которые являются инвестиционным ресурсом). Данное предположение характеризуется положительной связью между осязаемостью активов, прибыльностью активов и денежными потоками.
46 Наконец, российские компании могут накапливать долг с последующим его погашением, используя его в качестве инвестиционной составляющей (положительная связь между Q Тобина и денежными потоками). Кроме того, высокорастущие компании будут поддерживать высокий уровень корпоративной прозрачности.

Библиография

1. Adams E., Matheson J. A statutory model for corporate constituency concerns // Emory Law Journal. 2000. Vol. 49. Pp. 1085-1136.

2. Aswani J., Bilokha A., Cheng M., Cole B. Corporate Transparency and Stakeholder Orientation: Evidence from a Natural Experiment // Working paper. Gabelli School of Business Fordham University. 2019. Pp. 1-33.

3. Berger A., Udell G. Relationship lending and lines of credit in small firm finance // Journal of Business. 1995. Pp. 351-381.

4. Brav O. Access to capital, capital structure, and the funding of the firm // The Journal of Finance. 2009. Vol. 64. Pp. 263-308.

5. Brav A., Graham J., Harvey C. et al. Payout Policy in the 21st Century // Journal of Financial Economics. 2005. Vol. 77. Pp. 483–527.

6. Dechow P., Dichev I. The quality of accruals and earnings: The role of accrual estimation errors // The Accounting Review. Vol. 77. Supplement: Quality of Earnings Conference (2002). Pp. 35-59.

7. Farre-Mensa J., Michaely R., Schmalz M. Financing Payouts // Working paper. Harvard Business School. 2015. Рp. 1–56.

8. Frank M., Goyal V. Testing the Pecking Order Theory of Capital Structure // Journal of Financial Economics. 2003. Vol. 67. Pp. 217–248.

9. Friedman M. The Social Responsibility of Business Is to Increase Its Profits // New York Times Magazine. 1970. Pp. 122-126.

10. Ham C., Kaplan Z., Leary T. Do Dividends Convey Information About Future Earnings? // Working paper Washington University. 2017. Pp. 1–59.

11. Harris M., Raviv A. The theory of capital structure // Journal of Finance. 1991. Vol. 44. Pp. 297-355.

12. Hermalin B., Weisbach M. Information disclosure and corporate governance // The Journal of Finance. 2012. Vol. 67. Рp. 195-233.

13. Miller M., Modigliani F. Dividend policy, growth, and the valuation of shares // The Journal of Business. 1961. Vol. 34. Pр. 411-433.

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

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести