Международный Институт Экономики и Финансов
реклама
Международный Институт Экономики и Финансов ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА на тему: Политика выплат инвесторам в российских компаниях: эмпирический анализ. Студент 4 курса, 2 группы Коробкин Алексей Михайлович Научный руководитель ст. преподаватель, Пирогов Никита Константинович МОСКВА, 2015 год Оглавление Введение ....................................................................................................................................3 Глава 1. Обзор существующих исследований политики выплат инвесторам.. ..................5 1.1. Теоретические факторы, определяющие политику выплат инвесторам. .................5 1.2. Влияние кризиса на дивидендную политику ............................................................10 1.3. Особенности выплат инвесторам в России. ..............................................................11 Глава 2. Данные и методология исследования ....................................................................13 2.1. Описание выборки и макроэкономические особенности исследуемого периода .13 2.2. Гипотезы и контрольные переменные. ......................................................................16 2.3. Зависимая переменная .................................................................................................22 2.4. Эконометрические инструменты, используемые в исследовании ..........................24 Глава 3. Эмпирический анализ данных ................................................................................28 Заключение ..............................................................................................................................39 Список использованной литературы ....................................................................................41 Приложение .............................................................................................................................44 2 Введение Политика выплат инвесторам определяет, насколько динамика роста компании отражается на изменении благосостояния собственников. Основным инструментом выплат владельцам капитала, в частности в России, являются дивиденды. К дивидендной политике можно отнести количественные показатели, а также сроки и порядок выплаты. Существует большое количество исследований относительно дивидендных выплат. Так, Lintner (1956) на основе эмпирических наблюдений американского рынка разработал модель, в которой двумя факторами, определяющими величину выплат дивидендов, являются целевой коэффициент выплаты дивидендов и скорость их установки на целевом уровне. Данная модель впоследствии тестировалась в работах многих исследователей, например, Fama и Babiak (1968), Wolmarans (2003). Aharony и Swary (1980), Michaely, Thaler и Womack (1995) исследовали изменения цен акций компаний в случае увеличения дивидендов. Easterbrook (1984), DeAngelo, DeAngelo и Stultz (2006) анализировали выплату дивидендов как средство уменьшения агентской проблемы. В России количество компаний, выплачивающих дивиденды, невелико по сравнению с такими развитыми экономиками, как, например, США. Тем не менее, число таких компаний постепенно растет, а дивидендная политика развивается и претерпевает изменения. В частности, размер совокупных дивидендов российских компаний за 2004 год составлял порядка 6,8 млрд долларов, а за 2012 год – порядка 27,4 млрд долларов. Число компаний, выплачивающих дивиденды, также выросло. За 2004 год 50 российских компаний выплатили дивиденды, а за 2012 год– 107. В отличии от развитых экономик количество научных исследований выплат инвесторам в России достаточно мало. Работ, подробно анализирующих изменения в дивидендной политике российских компаний в последние годы, в том числе вызванных наступлением и последствиями глобального финансово-экономического кризиса, практически нет вообще. Цель работы - определение изменений в наборе и влиянии факторов, от которых зависит количественная составляющая дивидендной политики российских компаний в последние годы. 3 Задачи работы: 1) определение набора факторов, потенциально оказывающих влияние на дивидендные выплаты; 2) формулирование гипотез; 3) определение методов практического исследования; 4) оценка зависимости дивидендных выплат от потенциальных факторов в разные периоды и определение изменений, произошедших за весь исследуемый период. Под разными периодами подразумевается три временных отрезка: 2004-2007 гг. (докризисный), 2008-2009 гг. (кризисный) и 2010-2013 гг. (посткризисный). Объект исследования – количественные показатели дивидендной политики. Предмет исследования – зависимость количественных показателей дивидендных выплат от различных факторов. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. В первой главе проводится обзор теоретических и эмпирических исследований дивидендной политики, во второй описываются используемые в работе данные и методология исследования, в третьей проводится эмпирический анализ данных методом эконометрических оценок. 4 Глава 1. Обзор существующих исследований политики выплат инвесторам. Целью данной работы является нахождение набора определяющих дивидендную политику факторов, по которым имеются данные или которые могут быть рассчитаны с помощью имеющихся данных. Для определения потенциальных факторов необходимо, прежде всего, обратиться к теориям, объясняющим дивидендную политику. Так как исследуемый нами временной отрезок включает период кризиса, будут также упомянуты некоторые исследования дивидендной политики в условиях кризиса. Наконец, будут приведены результаты различных работ, связанных с дивидендной политикой в странах с развивающейся экономикой и в России в частности. 1.1. Теоретические факторы, определяющие политику выплат инвесторам. Политика выплат инвесторам основывается на двух инструментах: дивидендах и обратном выкупе акций. Дивиденды и доход от прироста капитала в случае обратного выкупа акций могут облагаться разными ставками налогов. Это обстоятельство могло бы делать менее налогооблагаемый способ выплат инвесторам предпочтительным. Однако существует множество подтверждений, что дивиденды являются предпочтительными как основной способ выплат инвесторам. Например, Brav и др. (2005) опрашивали менеджеров компаний и показали, что налоги не являются первостепенным фактором в определении оптимальной политики выплат инвесторам. Так, 70% опрошенных менеджеров заявили, что падение налогов на дивиденды не приведет к увеличению выплачиваемых дивидендов. Также было установлено, что выплаты дивидендов имеют определенные цели, в то время как обратный выкуп акций конкретных целей не преследует. По этой причине в данной работе будут рассматриваться только дивиденды, обратный выкуп акций учитываться не будет. Данное ограничение вызвано еще и тем, что в настоящее время в России дивиденды выплачиваются намного чаще, чем осуществляется обратный выкуп акций. Более того, данных относительно обратного выкупа акций в общем доступе имеется мало, что снизило бы качество регрессионного анализа, увеличив вероятность статистических ошибок. Одной из ранних теорий дивидендных выплат является теория клиентуры. Часть клиентов компании, выплачивающей инвесторам, может облагаться более высокой ставкой налога на доход в качестве дивидендов, чем на доход от прироста 5 капитала (например, индивидуальные инвесторы). Другие клиенты могут, напротив, облагаться существенно более низкой ставкой налога на доход от дивидендов, чем на доход от прироста капитала (например, корпоративные клиенты). Также имеются институциональные агенты, которые могут не облагаться налогами. Из-за налоговой асимметрии уровень выплачиваемых дивидендов, теоретически, зависит от клиентуры компании. Высокие дивиденды в случае вышеуказанных примеров ориентированы на корпоративных и институциональных клиентов, низкие – на индивидуальных. Данная теория подтверждается в работе Elton и Gruber (1970). Эмпирические исследования Pettit (1977) и Lewellen, Stanley, Lease, Schlarbaum (1978) подтверждают тот факт, что агенты, облагаемые более высокими налогами на доход от дивидендов, предпочитают портфели с меньшей дивидендной доходностью. Агенты, облагаемые низкой или нулевой ставкой налога на дивидендный доход, держат портфели с большей дивидендной доходностью. Однако компании, выплачивающие инвесторам, в основном, не варьируют размер дивидендов в зависимости от клиентуры. Схожие компании придерживаются схожих политик выплат инвесторам. Данное обстоятельство ведет к тому, что инвесторам оказывается сложно одновременно инвестировать в компании с подходящей политикой выплат (исходя из их налогового бремени) и диверсифицировать портфель ценных бумаг. В данной работе теория клиентуры тестировать не будет, так как подробных общедоступных данных по акционерам российских компаний очень мало. Другим объяснением дивидендной политики является теория агентских конфликтов (агентская теория). Она основана на возникновении агентской проблемы, подразумевающей действия менеджмента в собственных интересах. В теоретической работе Easterbrook (1984) показано, что компания может выплачивать дивиденды, чтобы ограничить доступный менеджерам денежный поток. Одной из разновидностей агентской теории является теория жизненного цикла (life-cycle theory), предложенная в работе DeAngelo, DeAngelo и Stultz (2006). Согласно данной теории, размер выплачиваемых дивидендов зависит от соотношения выгоды от контроля менеджмента и издержек от выплаты дивидендов. Для маленьких быстрорастущих (молодых) компаний агентская проблема является несущественной, так как они имеют множество инвестиционных проектов, мало свободных денежных средств, большие издержки привлечения внешнего капитала. Для крупных (зрелых) компаний агентская проблема стоит намного острее, так как они имеют много свободных денежных средств, меньше инвестиционных проектов, а доступ к внешнему капиталу сопровождается намного 6 меньшими издержками. Таким образом, зрелые компании выплачивают большие дивиденды, чтобы оставалось меньше свободных средств, которые могут быть использованы менеджерами в собственных интересах. Теория жизненного цикла будет также тестироваться и в данном исследовании. Теория зрелости компании (maturity theory), предложенная в работе Grullon, Michaely и Swaminathan (2002), которая подтверждается эмпирическим исследованием, во многом похожа на теорию жизненного цикла. В данной работе было установлено, что увеличение дивидендов является знаком достижения зрелости, что связано с уменьшением риска компании, замедлением роста и со снижением рентабельности. Особенностью данной теории является анализ зависимости дивидендной политики от риска компании. В данном исследовании теория зрелости также будет тестироваться. Еще одним объяснением дивидендной политики является сигнальная теория. В реальном мире имеет место асимметрия информации. Касается она, прежде всего, инвестиционных затрат и операционных денежных потоков. Отсюда и возникает сигнализирующая роль выплат инвесторам. Для более простого понимания предположим, что операционные денежные потоки равны инвестиционным затратам вместе с дивидендами за вычетом уменьшения капитала (уменьшение капитала – это обратный выкуп акций). Увеличение дивидендов или обратный выкуп акций свидетельствуют либо об увеличении операционных денежных потоков (положительный сигнал) либо об уменьшении инвестиционных затрат (отрицательный сигнал, так как подразумевает меньший рост компании в будущем). Внешним инвесторам сложно определить истинную причину повышения дивидендов. Поэтому сигнализирование, проводимое выплатой инвесторам, в теории не является инструментом, полностью решающим вышеупомянутую проблему асимметрии информации. Однако в работе Bhattacharya (1979) было установлено, что менеджерам выгодно подать сигнал при помощи повышения дивидендов только в случае, если они ожидают повышения прибыли. Значит, восприятие со стороны акционеров повышения выплат инвесторам как положительного сигнала является рациональным. Эмпирические исследования устанавливают, что, как правило, выплата инвесторам воспринимается как положительный сигнал. Так, Aharony и Swary (1980) установили, что цены акций растут на 2% в результате объявления увеличения дивидендов. Michaely, Thaler и Womack (1995) установили, что объявление выплаты ежеквартальных дивидендов компаниями, ранее не выплачивавшими дивиденды, приводит к еще большему увеличению стоимости акций. Отметим, что выплата 7 дивидендов и обратный выкуп акций являются приблизительно одинаковыми сигналами. Vermaelen (1981) установил существенное увеличение цены акций в случае обратного выкупа акций по тендерному предложению (с премиумом относительно рыночный цены). Данное повышение цены даже превышает увеличение цены в случае объявления роста дивидендов. В случае тендерного предложения больший рост цены акций вызван большим количеством обратно выкупаемых акций (порядка 15% находящихся в обращении акций), а также высокой ценой, по которой они выкупаются. Обратный выкуп акций на открытом рынке и в меньших количествах (3-7% акций в обращении) ведет приблизительно к такому же увеличению цены акций, как при росте дивидендов. Значит, ограничение относительно анализа только дивидендных выплат вряд ли станет причиной ошибочных заключений относительно работы сигнальной теории в России, которая также будет протестирована в данном исследовании. Grinblatt, Masulis и Titman (1984) исследовали другое проявление сигнальной теории. Они установили, что увеличение выплат инвесторам может восприниматься как положительный сигнал из-за того, что данное действие со стороны менеджеров приводит к привлечению внимания к компании. Большее внимание подразумевает более тщательную оценку компании внешними аналитиками и инвесторами. Таким образом, компания, которая привлекает внимание подобным образом, скорее всего, является недооцененной. Значит, при более тщательной оценке ее акции подорожают. Поэтому увеличение выплат инвесторам воспринимается как положительный сигнал. Удорожание акций вследствие роста выплат инвесторам является также эмпирическим подтверждением теории предпочтительности дивидендов, сторонником которой выступает в своей работе Gordon (1963). Выплачиваемые дивиденды, несомненно, сокращают средства, доступные для реинвестирования. Реинвестирование же может привести к росту компании (и удорожанию акций) в будущем. Однако инвесторы предпочитают получать текущий доход в виде дивидендов, чем получать доход в будущем, что связано с большой степенью неопределенности. Сигнальная теория рассматривает такие аспекты дивидендной политики как зависимость прибыли компании или стоимости акции от объявления конкретной дивидендной политики. В данной работе дивидендная политика будет исследована с другой стороны – зависимость величины дивидендов от различных факторов. Все же частично сигнальная теория может быть протестирована и в данном исследовании. 8 В работе Lintner (1956) формулируется модель зависимости дивиденда на акцию в текущем периоде от чистой прибыли на акцию в текущем периоде и от дивиденда на акцию в предыдущем периоде. Было установлено, что двумя факторами, определяющими выплату дивидендов в данной модели, являются целевой коэффициент выплаты дивидендов и скорость, с которой дивиденды устанавливаются на целевом уровне (коэффициент сглаживания). В модели Линтнера есть отсылка к сигнальной теории, так как выплаты дивидендов меняются при изменении прибыли компаний, что является сигналом инвесторам. Зависимость дивидендов на акцию в текущем периоде от дивидендов на акцию в предыдущем периоде (в случае коэффициента сглаживания не равного единице) позволяет сглаживать сигнальные шоки, чтобы избежать чрезмерной волатильности дивидендов и ориентироваться на долгосрочную прибыль. В исследовании Fama и Babiak (1968) данная модель подтверждается. Существенным ограничением модели Линтнера является тот факт, что она была выведена на основании эмпирических наблюдений американского рынка. Wolmarans (2003) исследует, насколько хорошо эта модель работает в современной Южной Африке. Эмпирические результаты говорят о том, что модель Линтнера плохо описывает реальную ситуацию в Южной Африке. Wolmarans считает, что одной из причин получившегося результата может быть маленькая выборка из-за недостатка имеющихся наблюдений. Однако вполне возможно, что модель Линтнера не применима для многих развивающихся рынков. Например, в работе Пирогова и Волковой (2009) было установлено, что из трех проанализированных развивающихся стран (Россия, Индия и Китай) модель Линтнера работает только в Китае. В нашей работе будет установлено, осталась ли модель неприменимой для России в кризисный и посткризисный периоды (2008-2009 гг. и 2010-2013 гг.). Отметим, что во многих современных эмпирических исследованиях, проверяющих различные теории, тестируются зависимость выплат дивидендов от различных финансовых показателей, таких как: темпы роста компании, размер компании, долговая нагрузка, рентабельность, инвестиционные возможности, доля основных средств в активах (Пирогов и Волкова (2009), DeAngelo, DeAngelo и Stultz (2006), Fama и French (2001), Denis и Osobov (2008)). Также в работе Пирогова и Волковой (2009) устанавливается зависимость дивидендной политики от макроэкономических факторов. Часть этих показателей будет протестирована и в данной работе. 9 1.2. Влияние кризиса на дивидендную политику Кризисная обстановка, теоретически, должна сказываться на дивидендной политике компаний. Снижение выплат дивидендов может случиться в результате различных факторов. Во-первых, во время финансово-экономического кризиса прибыли компаний снижаются. Уменьшение объема свободных средств ведет к снижению дивидендов при условии, что компании стараются поддерживать инвестиционные затраты на докризисном уровне. Во-вторых, кризис сильно сказывается на финансовом секторе, что ухудшает доступность долгового капитала. Компании вынуждены финансировать большую часть инвестиционных проектов из собственных средств, что снижает их готовность выплачивать дивиденды. Наконец, в условиях кризиса компаниям необходимо сохранять определенную финансовую «подушку», так как спрогнозировать время окончания кризиса и его последствия очень сложно. Подобные резервные средства еще больше подрывают возможности компаний выплачивать дивиденды. Эмпирические исследования подтверждают влияние кризисов на выплату дивидендов. Так, в работе Пирогова и Волковой (2009) было установлено, что в 1998 году во время кризиса компании в трех развивающихся странах (Индии, Китае и России) выплатили меньше дивидендов. Данный кризис также привел к изменению дивидендной политики (изменился набор переменных, определяющих выплату дивидендов). Жукова (2009) тоже утверждает, что в период кризиса 2008-09 годов компании были склонны сокращать дивиденды. С другой стороны, во время кризисов некоторые компании могут не снижать выплаты дивидендов. Так как эмпирические исследования сигнальной теории устанавливают, что между размером дивидендов и стоимостью акций существует положительная зависимость (рост дивидендов ведет к увеличению цены акций, а снижение выплат – к падению цены), продолжение выплат дивидендов во время кризиса на высоком уровне может восприниматься как положительный сигнал. Левковская (2010) устанавливает, что во время кризиса выплата стабильных дивидендов может защитить стоимость компании от дальнейшего падения. Стабильные и регулярные дивиденды повышают имидж компании в условиях финансового кризиса, уменьшая неопределенность инвесторов. Особенности дивидендной политики в России во время кризиса также будут протестированы в данном исследовании. 10 1.3. Особенности выплат инвесторам в России. Россия является довольно молодой страной в контексте целенаправленной выплаты инвесторам. Практика таких выплат насчитывает не более 20 лет. Дивидендные политики компаний пока еще только формируются. Данные факты соответствуют положению дел на развивающемся рынке. Aivazian и др. (2003) сравнили дивидендные политики США и развивающихся рынков (Иордания, Пакистан, Зимбабве, Индия, Корея, Малайзия, Таиланд и Турция). Было установлено, что выплаты дивидендов зависят от одинаковых переменных: рентабельность, долг, отношение рыночной стоимости к балансовой. Однако степени влияния этих переменных в случае США отличались от соответствующих величин в случае развивающихся рынков. Также в этом исследовании было установлено, что в развивающихся странах уровень выплачиваемых дивидендов выше, чем в США. Фиктивные (дамми) переменные для каждой из стран с развивающимся рынком оказались значимыми, что говорит о различии дивидендных политик в этих странах. Пирогов и Волкова (2009) исследовали дивидендную политику компаний развивающихся стран (Россия, Индия, Китай) в до- и посткризисные периоды (19951998 гг. и 1999-2008 гг.) и подтвердили, что внутри развивающихся стран различия существуют. В то же время для всех исследуемых стран было установлено, что дивидендная политика определяется разными факторами в докризисные (рентабельность) и посткризисные периоды (более комплексный характер дивидендной политики). Антонян и Беломытцева (2014) подробно исследовали особенности дивидендной политики российских компаний. Прежде всего, они установили, что в России принята практика низких дивидендных выплат. На выплату дивидендов компании направляют 10-20% чистой прибыли, в то время как в мире, в среднем, выделяется порядка 40% на дивиденды. Российские компании не только выплачивают меньше дивидендов, чем компании на других развивающихся рынках, но и меньше чем компании на развитых рынках, таких как США. Данный факт противоречит одному из выводов Aivazian и др. (2003) относительно превосходства уровня выплачиваемых дивидендов в развивающихся странах. Более того, почти половина российских открытых акционерных обществ вообще не выплачивают дивиденды. Большая часть дивидендов выплачивается нефтегазовыми и металлургическими компаниями, в то 11 время как в США – телекоммуникационными и коммунальными компаниями. Также было установлено, что дивидендная доходность в случае привилегированных акций выше соответствующей доходности в случае обыкновенных акций. Теоретическое соотношение риска и доходности в данном случае нарушается, что может быть объяснено обязательством компаний фиксировать уровень дивидендов для привилегированных акций и склонностью к минимальным выплатам дивидендов в случае обыкновенных акций. Исследователи также установили, что многие компании не указывают размер дивидендов в своих положениях о дивидендной политике, что может быть связанно с неопределенностью относительно будущих денежных потоков из-за особенностей экономической и геополитической обстановки. Антонян и Беломытцева установили слабую активность и защиту собственных интересов со стороны миноритарных акционеров по сравнению с западными коллегами. Поэтому, например, изменения в Федеральный закон «Об акционерных обществах», значительно укрепляющие позиции миноритарных акционеров, были приняты лишь недавно (1 января 2014 г.). Наконец, было установлено, что акции приобретаются, в первую очередь, с расчетом на рост курсовой стоимости, а не на дивидендную доходность. В целом, исследователи заключили, что дивидендная культура на российском рынке пока только развивается, но внимание компаний, инвесторов и законодателей к дивидендной политике существенно выросло в последние годы. В данной работе будет проанализировано, меняется ли дивидендная политика в России в последние годы. Воробьев (2006) выработал расчетно-аналитическим методом оптимальную дивидендную политику для различных российских промышленных отраслей. В частности, автор данной работы указал для каждой из 8 промышленных отраслей оптимальный тип дивидендной политики, оптимальную методику дивидендной политики, оптимальную величину коэффициента отношения дивидендных выплат к чистой прибыли и оптимальную форму дивидендных выплат. Конкретные предложенные дивидендные политики разных отраслей можно найти в приложении. Итак, дивидендные политики российских компаний, в целом, относятся к политикам выплат инвесторам на развивающихся рынках. Одной из ярких особенностей выплат инвесторам в России является низкий (особенно по сравнению с другими развивающимися рынками) уровень дивидендов. В последнее время дивидендной политике уделяется все больше внимания. 12 Глава 2. Данные и методология исследования 2.1. Описание выборки и макроэкономические особенности исследуемого периода Данное исследование основывается на данных российских компаний, выплачивавших дивиденды в период с 2004 по 2013 год. Данный временной отрезок соответствует докризисному, кризисному и посткризисному периодам в российской экономике. Активная фаза кризиса приходится на 2008-09 года. Финансовоэкономический кризис, начавшийся в 2008 году, был достаточно глубоким и носил глобальный характер. Лишь к началу 2010 года большая часть социальноэкономических показателей в России отчасти восстановилась, во многом благодаря частичному восстановлению цен на нефть после стремительного их падения во второй половине 2008 года (по данным интернет-ресурса финансовой информации Investing.com нефть марки брент упала почти со 140 долларов за баррель до чуть более 45 долларов за баррель). Отметим, что со второй половины 2014 года в России наблюдается стагфляция, сопровождающаяся ослаблением рубля, падением цен на нефть, а также различными санкциями, вызванными геополитическими конфликтами, в первую очередь, с западными государствами. В данном исследовании будут, помимо прочего, проанализированы последствия кризиса, начавшегося в 2008 году, в контексте факторов, определяющих дивидендную политику. Выборка ограничивается 2013 годом, чтобы структурные изменения, вызванные текущей рецессией, не стали причиной ошибок в посткризисной модели. Начало исследуемого периода было выбрано из соображений аналогичности временных отрезков до и после кризиса (4 года). Итак, исследуемый период – 2004-2013 года. Как уже было указано в предыдущей главе, многие российские компании не выплачивают дивиденды (количество компаний, выплачивающих дивиденды, тем не менее, постепенно увеличивается). Выборка включает 53 компании нефинансового сектора, которые выплачивали дивиденды хотя бы в один из следующих периодов: докризисный (2004-2007 года), кризисный (2008-2009 года), посткризисный (20102013). Таким образом, данные являются несбалансированными. Отметим, что количество компаний, выплачивавших дивиденды на протяжении всего исследуемого периода, составляет всего 14, что является довольно маленькой выборкой. Компании финансового сектора были исключены из выборки, так как бизнес финансового сектора организован иначе. В частности, финансовые компании, как правило, имеют большой финансовый рычаг, что является для них нормой. У нефинансовых компаний большой финансовый рычаг является индикатором определенных проблем. 13 Экономическая ситуация в стране, предположительно, может оказывать влияние на дивидендную политику компаний. Поэтому в первую очередь рассмотрим основные макроэкономические показатели во время исследуемого периода. Темпы роста ВВП на душу населения в докризисный период находились на уровне не ниже 6.9%. В период кризиса они существенно снизились в 2008 году, а по итогам 2009 года стали отрицательными (на уровне -7.8%). В посткризисный период темпы роста вновь стали положительными, начав на уровне 4.2% в 2010 году (рисунок 1). Темпы роста ВВП отчасти отражают текущую фазу экономического цикла. Предположительно, дивидендная политика зависит от фазы экономического цикла, а значит, и от темпов роста ВВП. Отметим, что данный показатель устойчиво снижался в посткризисный период, что является одним из сигналов приближающейся рецессии и одним из последствий кризиса 2008-2009 годов. Падение темпов роста ВВП на душу населения началось задолго до событий 2014 года, когда началось падение цен на нефть и начали вступать в силу зарубежных санкции из-за геополитических конфликтов. Значит, данные события лишь усиливают экономический спад, но не являются первопричиной. Рост ВВП на душу населения (% за период) 10 8 6 4 2 0 -2 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 -4 -6 -8 -10 Рисунок 1. Рост ВВП на душу населения в 2004-2013 годах Источник: база данных Всемирного банка Реальные процентные ставки в России в исследуемый период, в основном, находились на отрицательном уровне (рисунок 2), что, теоретически, делает банковское кредитование привлекательным источником финансирования. Данное обстоятельство также должно стимулировать выплаты дивидендов даже в условиях низкой прибыли. Отметим, что в 2009 году реальная процентная ставка составила 13.1%, что, скорее всего, могло существенно снизить выплаты инвесторам из-за отсутствия дешевых 14 кредитных средств. С 2012 года наблюдается тренд к повышению реальной ставки, которая вышла в 2012 на положительный уровень (после восстановления отрицательного значения в 2010 году) и продолжила рост. Реальная процентная ставка (%) 15 10 5 0 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 -5 -10 Рисунок 2. Реальная процентная ставка в 2004-2013 годах Источник: база данных Всемирного банка Низкие процентные ставки могут стимулировать выплату дивидендов, так как различные необходимые для роста компании инвестиционные затраты могут быть профинансированы с помощью более доступного банковского кредитования, а значит компания может направлять большую часть нераспределенной прибыли на выплату дивидендов. В исследуемый период наблюдается стабильный рост банковского кредитования от 24.3% в 2004 году до 52.5% в 2013 году (рисунок 3). Отметим, что превышение размера банковского кредитования в процентах от ВВП в 2009 году над соответствующим показателем в 2010 году необходимо соотнести с падением ВВП в 2009 году. Абсолютная величина внутренних кредитов от банковского сектора находится приблизительно на одном уровне в 2008 и 2009 годах. Итак, кризис 20082009 годов не оказал негативного влияния на объемы банковского кредитования, несмотря на существенный рост реальной процентной ставки в 2009 году. Значит, реальная процентная ставка не оказывала существенного влияния на объемы кредитования и, следовательно, на выплату дивидендов. 15 Внутренние кредиты, предоставленные банковским сектором (% от ВВП) 60 50 40 30 20 10 0 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 Рисунок 3. Объем кредитования в 2004-2013 годах Источник: база данных Всемирного банка 2.2. Гипотезы и контрольные переменные. Все потенциальные факторы, оказывающие влияние на выплату дивидендов можно разделить на два типа: внешние и внутренние. Под внешними подразумевается ситуация в стране в различных сферах (преимущественно экономической и юридической). К ним можно отнести реальную процентную ставку, темп роста ВВП (влияние данных переменных было отчасти затронуто в предыдущем разделе), а также уровень развития корпоративного управления, уровень коррупции, правовой режим, доступность кредита и развитие финансового сектора, ставки корпоративного и индивидуального налогов. К сожалению, для российских компаний отследить зависимость дивидендных выплат от большей части вышеуказанных факторов статистическими методами не представляется возможным из-за отсутствия данных о России. Отметим, что для многих других стран различные показатели, связанные, например, с уровнем коррупции, с развитием финансового сектора, с правовыми особенностями, способствующими развитию бизнеса, имеются в публичном доступе (например, в базе данных Всемирного Банка). Однако для России подобные данные отсутствуют. К внутренним факторам можно отнести различные финансовые показатели компаний, количество акционеров, а также долю государства в акционерном капитале. 16 Прежде, чем переходить к построению различных моделей, необходимо сформулировать гипотезы, которые будут тестироваться. Гипотеза 1: во время кризиса компании выплачивают меньше дивидендов. Финансово-экономический кризис ведет к снижению прибылей компании (а значит, и свободных средств, доступных для выплаты инвесторам), к падению доступности заемного капитала, а также к необходимости сохранять финансовую «подушку» из-за неопределенности относительно окончания и последствий кризиса. Протестировать данную гипотезу можно, в том числе, оценивая влияние темпов роста ВВП на выплаты инвесторам, так как данный показатель является своего рода прокси-переменной для фазы экономического цикла. В качестве контрольных макроэкономических переменных будут использоваться реальная процентная ставка и ставки налога на дивиденды и корпоративного налога. Отметим, что на основании рисунков 2 и 3 можно предположить, что реальная процентная ставка не оказывает влияния на выплату дивидендов. Ставки налогов, в свою очередь, сокращают чистую прибыль фирм и доход собственников в случае дивидендных выплат, что может отрицательно повлиять на величину дивидендов. Следующие гипотезы относятся к влиянию внутренних факторов на выплату дивидендов. Гипотеза 2: модель Линтнера не работает в России. Модель Линтнера (Lintner (1956)) предполагает, что дивиденды в текущем периоде зависят от дивидендов в предыдущем периоде и от текущей прибыли. Данная модель была основана на эмпирических наблюдениях американского рынка. Эмпирические исследования российского рынка (например, Пирогов и Волкова (2009)) утверждают, что хотя бы одна из объясняющих переменных незначима. В частности, в работе Пирогова и Волковой (2009) текущая прибыль оказалась незначима, то есть, текущие дивиденды зависят только от предыдущих дивидендов. Данное обстоятельство может быть подтверждением попыток компаний положительно сигнализировать рынку, следуя намеченному тренду, несмотря на колебания текущей прибыли. Одной из целей нашего исследования является выяснение, осталась ли модель Линтнера неприменимой для российского рынка в кризисный и посткризисный периоды. 17 Гипотеза 3: растущие быстрыми темпами компании выплачивают меньше дивидендов. Быстрорастущие компании направляют большую часть прибыли на финансирование различных проектов, обеспечивающих их рост. Таким образом, на выплату дивидендов остается лишь небольшая часть прибыли. Рост компании отражается в таком показателе как темп роста активов, который будет использоваться в качестве прокси-переменной. Отметим, что теория порядка финансирования (pecking order theory), предложенная Myers и Majluf (1984), предполагается актуальной для России. В целом, данная теория имеет множество эмпирических подтверждений, например, Baskin (1989). Теория порядка финансирования утверждает, что наибольшую выгоду компания получает, если финансирует проекты с помощью нераспределенной прибыли, выгода сокращается при использовании долгового финансирования, а минимальную выгоду компания получает при финансировании с помощью дополнительной эмиссии акций. Гипотеза 4: крупные компании выплачивают больше дивидендов. Крупные компании, предположительно, уже прошли вышеупомянутый этап быстрого роста. У таких компаний, вероятно, нет такого большого количества потенциальных проектов, направленных на их рост, или же прибыли данных компаний существенно больше, что подразумевает наличие большей доли средств, остающихся после инвестирования для выплаты дивидендов. По аналогии с используемым показателем, описанным в контексте гипотезы 3, в качестве прокси для размера компании будут использоваться активы. Гипотеза 5: коэффициент отношения заработанного капитала к привлеченному положительно протестировать связан с выплатой актуальность дивидендов. разновидности Данная агентской гипотеза теории, позволяет предложенной DeAngelo, DeAngelo и Stultz (2006) (теория жизненного цикла). В качестве проксипеременных могут использоваться коэффициенты отношения нераспределенной прибыли к активам (Retained Earnings/Total Assets) и к собственному капиталу (Retained Earnings/Total Equity). Гипотеза 6: доля основных средств в активах отрицательно связана с выплатой дивидендов. Данная гипотеза также позволяет протестировать применимость агентской теории. Доля основных средств в активах является одной из мер ликвидности активов компании (большая доля основных средств – меньшая ликвидность). Чем более ликвидны активы, тем острее встает агентская проблема, так как менеджеры имеют 18 больше быстро доступных средств для использования их в собственных интересах. Таким образом, при большей ликвидности (меньшей доли основных средств) собственники предпочитают большие выплаты дивидендов, чтобы уменьшить агентскую проблему. Гипотеза 7: долговая нагрузка отрицательно связана с выплатой дивидендов. Больший размер долга подразумевает большие процентные выплаты по нему и большие расходы на его погашение, что уменьшает размер нераспределенной прибыли, из которой выплачиваются дивиденды. В качестве прокси для долговой нагрузки можно использовать коэффициент отношения долга к собственному капиталу компании или к рыночной стоимости компании. К сожалению, данные по рыночной стоимости российских компаний в таких базах данных как Compustat и Bloomberg представлены в малых количествах (преимущественно по последним годам), поэтому в данной работе будет использоваться коэффициент отношения долга к собственному капиталу. Гипотеза 8: рентабельность компании положительно связана с выплатой дивидендов. Данная гипотеза основывается на эмпирическом подтверждении теории зрелости компании (maturity theory), которая трактует увеличение дивидендов как знак достижения компанией зрелости. Количество инвестиционных проектов у зрелой компании снижается, и рентабельность также должна снизиться. Таким образом, согласно данной теории рентабельность и выплаты дивидендов должны быть связаны отрицательно. В качестве прокси для рентабельности компании можно использовать рентабельность активов (ROA) а также рентабельность собственного капитала (ROE). Гипотеза 9: бета компании отрицательно связана с выплатой дивидендов. Эмпирическое исследование, подтверждающее применимость теории зрелости компании, выявило данную отрицательную зависимость. Увеличение выплаты дивидендов является знаком достижение зрелости компании, что подразумевает снижение не только рентабельности из-за сокращения инвестиций в проекты, обеспечивающие рост, но и риска компании. Бета компании является прокси для уровня риска компании. Гипотеза 10: инвестиционные возможности компании отрицательно связаны с выплатой дивидендов. Большие инвестиционные возможности подразумевают наличие большого количества проектов, потенциально приводящих к росту компании. Таким образом, наличие больших инвестиционных возможностей, вероятно, делает компанию 19 быстрорастущей (гипотеза 3 относится непосредственно к темпам роста компании). Отрицательная зависимость между инвестиционными возможностями и выплатой дивидендов основывается так же, как и в случае гипотезы 3, на предположении, что теория порядка финансирования актуальна для России. В качестве прокси для инвестиционных возможностей будет использоваться коэффициент Тобина (q), показывающий отношение рыночной стоимости компании к восстановительной стоимости ее активов. Adam и Goyal (1999) установили, что наиболее информативной прокси-переменной при оценке инвестиционных возможностей компании является отношение рыночной стоимости активов к их балансовой стоимости (market-to-book asset ratio, MBA), однако данные по этой переменной отсутствуют в базах данных Compustat и Bloomberg. Коэффициент Тобина и MBA являются сильно скоррелированными переменными, что позволяет использовать коэффициент Тобина без существенных потерь информативности. Протестировать влияние таких внутренних факторов как количество акционеров компании и доля государства в капитале компании с применением панельных данных не представляется возможным. Данные по величине этих показателей в России в базах данных Bloomberg и Compustat отсутствуют, а в базе данных Руслана от агентства Bureau van Dijk имеются только за последний исследуемый период (2013 год). Влияние этих переменных на выплату дивидендов будет протестировано при оценке модели по перекрестным данным, в которой прочие вышеуказанные внутренние факторы будут использоваться в качестве контрольных переменных. Предполагается, что зависимость выплаты дивидендов от количества акционеров положительная. Малое количество акционеров, скорее всего, является знаком концентрации собственности. Если собственники представляют собой лишь ограниченный круг лиц, которые при этом могут также выполнять функции менеджмента компании, они могут искать другие пути изъятия прибыли из компании помимо выплаты дивидендов, которые облагаются налогом. В случае большого числа собственников выплаты дивидендов зависят от влияния миноритарных акционеров, которое, в свою очередь, определяется уровнем корпоративного управления в компании. Предположительно, в России миноритарные акционеры имеют хотя бы небольшое влияние на дивидендную политику. 20 Между долей государства и выплатой дивидендов может существовать как отрицательная, так и положительная связь. С одной стороны, дивиденды служат источником дохода для государственного бюджета, а значит, государство заинтересовано в выплате высоких дивидендов. С другой стороны, компании могут стремиться выплачивать дивиденды с целью создания репутации для более легкого получения долга. Компании с большой долей государства в капитале автоматически более кредитоспособны, а значит, могут выплачивать более низкие дивиденды. Более того, в случае, если государство предпочитает иметь большую долю в компаниях с большими инвестиционными возможностями, подобные компании будут склонны выплачивать меньше дивидендов, что следует из теории порядка финансирования (как в гипотезах 3 и 10). Итак, в данной работе будут использованы объясняющие переменные, указанные в таблице 1. Таблица 1. Объясняющие переменные Реальная процентная ставка Ставка корпоративного налога Ставка индивидуального налога, которым облагаются доходы от t_div дивидендов GDP_gr Темп роста ВВП Assets_gr Темп роста активов Assets Размер активов RE/TА Коэффициент отношения нераспределенной прибыли к активам Коэффициент отношения нераспределенной прибыли к RE/TE собственному капиталу FA/TA Доля основных средств в активах D/E Коэффициент отношения долга к собственному капиталу ROA Рентабельность активов ROE Рентабельность собственного капитала B Бета Коэффициент Тобина (отношение стоимости компании к Q восстановительной стоимости ее активов) #_shareholders Количество акционеров State_share Доля государства в капитале Фиктивная переменная, принимающая значение 1 в 20XX году и D_20XX значение 0 в любом другом году EPS Чистая прибыль на акцию DPS(-1) Дивиденд на акцию в предыдущем периоде r t_corp 21 2.3. Зависимая переменная В качестве зависимой переменной (размер дивидендных выплат) могут быть использованы разные прокси-переменные. В многочисленных эмпирических исследованиях дивидендной политики наиболее часто используемой переменной является коэффициент выплаты дивидендов (dividend payout ratio), который рассчитывается как отношение дивидендов к чистой прибыли компании. Основным недостатком данной переменной являются отрицательные значения коэффициента в случае отрицательной чистой прибыли. Наблюдения с отрицательной чистой прибылью должны быть исключены из выборки, чтобы избежать статистических ошибок при определении детерминант дивидендной политики. Одним из анализируемых временных промежутков в данном исследовании является кризис 2008-09 годов, характеризующийся наибольшей долей наблюдений с отрицательной прибылью, что может сделать коэффициент выплаты дивидендов не самой подходящей проксипеременной для исследуемого периода. В качестве прокси для дивидендных выплат также можно использовать дивидендную доходность (dividend yield), которая является отношением дивиденда на акцию к стоимости акции. Основная проблема данной переменной заключается в том, что в случае годовых данных для стоимости акции можно брать среднее значение между самой высокой и самой низкой ценой года или цену закрытия. Существенные колебания на фондовых рынках, усиливающиеся в случае включения кризиса в исследуемый период, делают подобные оценки стоимости акции не особо подходящими для годового временного промежутка. Дивидендная доходность также негативно оценивается в качестве прокси для выплат дивидендов в работе Aivazian и др. (2003), в которой утверждается, что данная переменная включает ценовые эффекты, неконтролируемые менеджментом компании. По вышеописанным причинам дивидендная доходность не будет использоваться в данном исследовании как зависимая переменная. Еще одной переменной, которую можно использовать как прокси для размера дивидендных выплат, является коэффициент отношения дивидендов к активам компании. По сравнению с коэффициентом дивидендных выплат, у данной переменной нет проблем с отрицательными наблюдениями (размер активов всегда положительный). В случае оценки моделей с коэффициентом отношения дивидендов к активам результаты могут существенно отличаться от полученных в случае оценки моделей с коэффициентом выплаты дивидендов, так как прибыль компании (данный показатель 22 используется при расчете коэффициента выплаты дивидендов) может быть недостаточно сильно скоррелирована с активами компании. Данная прокси-переменная была использована в работе Пирогова и Волковой (2009). Для тестирования гипотезы относительно работы модели Линтнера в России (гипотеза 2) в качестве зависимой переменной будет использован дивиденд на акцию, так как модель подразумевает зависимость дивиденда на акцию от прибыли на акцию в текущем периоде и от дивиденда на акцию в предыдущем периоде. Итак, зависимые переменные, которые будут использованы в данном исследовании, указаны в таблице 2. Таблица 2. Зависимые переменные PR Div/A DPS Коэффициент выплаты дивидендов Коэффициент отношения дивидендов к активам Дивиденд на акцию При сборе данных для расчетов зависимых переменных были взяты данные по дивидендам, относящихся к году, за который составляется отчетность, однако выплаченных лишь в следующем году. Например, если дивиденд был выплачен в 2013 году, он относится к 2012 году и, значит, должен быть соотнесен с различными показателями 2012 года. Прежде чем переходить к анализу влияния объясняющих переменных на зависимые, рассмотрим средние значения коэффициента выплаты дивидендов и коэффициента отношения дивидендов к активам в предкризисный, кризисный и посткризисный периоды. Коэффициент выплаты дивидендов 40% Коэффициент отношения дивидендов к активам 5.00% 4.00% 30% 3.00% 20% 2.00% 10% 1.00% 0.00% 0% 2004-2007 гг. 2008-2009 гг. 2010-2013 гг. 2004-2007 2008-2009 2010-2013 гг. гг. гг. 23 Рисунок 4. Коэффициент выплаты дивидендов и коэффициент отношения дивидендов к активам в России в 2004-2007 гг., 2008-2009 гг. и 2010-2013 гг. Источник: база данных Compustat, расчеты автора. В кризисный период выплаты дивидендов сократились как относительно чистой прибыли, так и относительно активов. Это обстоятельство подтверждает гипотезу 1 (падение выплаты дивидендов во время кризиса). 2.4. Эконометрические инструменты, используемые в исследовании Большая часть гипотез будет тестироваться при помощи моделей на основе несбалансированных панельных данных. По сравнению с оцениванием перекрестных и временных данных работа с панельными данными имеет следующие преимущества: существенно большее количество степеней свободы и возможность отследить наличие индивидуальных эффектов компаний при формировании дивидендной политики. Исходная общая модель может быть представлена следующим образом: k s j 1 p 1 Yit 0 j X jit p Z pi it (1) Где Yit - зависимая переменная, 0 - константа, X jit - одна из объясняющих s переменных (наблюдаемая), p 1 p Z pi i - ненаблюдаемые гетерогенные эффекты (в данном случае, индивидуальные эффекты компаний), it - случайная ошибка модели. Индексы i, t отвечают за компанию и временной период (год). Существует несколько методов оценки данной модели: регрессия по объединенным данным, различные модели с фиксированными эффектами, модель со случайными эффектами. Чтобы выбрать между моделью с фиксированными эффектами и моделью со случайными эффектами, необходимо провести тест Дарбина-ВуХаусмана (также называемый тестом Хаусмана). Нулевая гипотеза данного теста предполагает, что i (ненаблюдаемые гетерогенные эффекты) распределены независимо от всех X jit (объясняющие переменные). Тестовая статистика имеет 2 распределение с количеством степеней свободы равным количеству нефиксированных во времени объясняющих переменных в сравниваемых моделях (количество степеней свободы может быть и меньше, точное необходимое количество может определить программа Stata, в которой будут построены все модели). В случае отвержения нулевой 24 гипотезы должна быть выбрана модель с фиксированными эффектами. Если нулевая гипотеза не была отвергнута в пользу альтернативной, модель со случайными эффектами является более предпочтительной. Тест Бройша-Пагана позволяет в данном случае выбрать между моделью со случайными эффектами и регрессией по объединенным данным. Нулевой гипотезой является отсутствие случайных эффектов. Тестовая статистика имеет 2 распределение с одной степенью свободы. В случае отвержения нулевой гипотезы должна быть выбрана модель со случайными эффектами. Если нулевая гипотеза не была отвергнута, регрессия по объединенным данным должна быть принята. Влияние количества акционеров и доли государства могут быть протестированы лишь с помощью моделей на основе перекрестных данных, так как данные по необходимым объясняющим переменным имеются только за 2013 год. Исходная общая модель для перекрестных данных выглядит следующим образом: k Yi 0 j X ji i (2) j 1 Где Yi - зависимая переменная, 0 - константа, X ji - одна из объясняющих переменных, i - случайная ошибка модели. Индекс i отвечает за компанию. И в моделях на основе панельных данных, и в моделях на основе перекрестных данных зачастую присутствует проблема гетероскедастичности, из-за которой выводы о статистической значимости переменных могут быть неадекватными. В случае перекрестных данных наличие гетероскедастичности будет тестироваться с помощью теста Бройша-Пагана. Нулевой гипотезой является отсутствие гетероскедастичности (гомоскедастичность). Тестовая статистика имеет 2 распределение с 1 степенью свободы. Отвержение нулевой гипотезы свидетельствует о наличии гетероскедастичности. В случае панельных данных наличие гетероскедастичности будет тестироваться с помощью модифицированного теста Вальда. Нулевой гипотезой является отсутствие гетероскедастичности. Тестовая статистика имеет 2 распределение с количеством степеней свободы равным количеству групп переменных наблюдений (в данном случае компаний). Отвержение нулевой гипотезы свидетельствует о наличии гетероскедастичности. При наличии гетероскедастичности будут использованы состоятельные при гетероскедастичности (робастные) стандартные ошибки. 25 В моделях на основе панельных данных также может присутствовать проблема автокорреляции, которая может стать причиной неадекватных выводов о статистической значимости переменных из-за ошибок в оценке стандартных ошибок. Наличие автокорреляции будет тестироваться с помощью теста Вулдриджа. Нулевой гипотезой является отсутствие автокорреляции первого порядка. Тестовая статистика имеет F распределение со степенями свободы (1, количество групп наблюдений). Отвержение нулевой гипотезы свидетельствует о наличии автокорреляции. Проблемы в случае наличия автокорреляции могут быть исправлены при помощи робастных стандартных ошибок. Гипотеза 2 будет тестироваться с помощью оценки следующей модели на основе панельных данных: DPSit 0 1EPSit 2 DPSit 1 it (3) Применимость модели Линтнера можно проверить, оценивая вышеописанную модель, так как эти две модели идентичны, что можно продемонстрировать следующими преобразованиями. Исходная модель Линтнера: DPSit 0 ( EPSit DPSit 1 ) it , где коэффициент сглаживания (скорость, с которой дивиденды выставляются на целевом уровне), - целевой коэффициент выплаты дивидендов. Раскрывая скобки и подставляя изменение дивидендов на акцию, получаем следующее выражение: DPSit DPSit 1 0 EPSit DPSit 1 it . Оставляя только дивиденд на акцию в текущем периоде в левой части уравнения, получаем DPSit 0 EPSit (1 ) DPSit 1 it . Таким образом, если при оценке модели (3) коэффициенты при обеих объясняющих переменных (дивиденд на акцию в предыдущем периоде и прибыль на акцию в текущем периоде) оказываются значимыми можно определить каковы значения коэффициента сглаживания и целевого коэффициента выплаты дивидендов: ^ ^ ^ ^ 1 2 , 1 1 ^ , где 1 , 2 - оценки коэффициентов модели (3). Заметим, что 1 2 ^ при оценке модели (3) наблюдения с отрицательной чистой прибылью должны быть исключены из выборки, так как дивиденды не могут принимать отрицательные 26 значения, а EPSit является целевым размером дивиденда на акцию. Константа является, по сути, фактором, отражающим общий тренд дивидендной политики. Из-за наличия лаггированной зависимой переменной в качестве объясняемой экзогенность модели нарушается. Оценка обычной модели (например, методом наименьших квадратов фиктивных переменных) приведет к возникновению ошибок. В работе Arellano и Bond (1991) был предложен обобщенный метод моментов для оценки динамических моделей на основе панельных данных. Для тестирования гипотезы 2 модель будет оценена именно этим методом. 27 Глава 3. Эмпирический анализ данных В первую очередь была протестирована гипотеза 1 по всему пулу наблюдений. Значимые объясняющие переменные в случае коэффициента выплаты дивидендов в качестве зависимой переменной отсутствуют. В промежуточных моделях ставки налогов были статистических сильно незначимы, что может оценок из-за минимальной быть результатом вариативности неточности соответствующих переменных. Во время исследуемого периода ставки налогов изменялись лишь один раз (корпоративный налог – в 2009 году, налог на дивиденды – в 2005 году). В итоговой модели, результаты которой приведены в таблице 3, данные переменные опущены. Таблица 3. Модель с фиксированными эффектами Модель 1 (402 наблюдения) Div/A Коэффициент Робастная стандартная ошибка 0.0005 0.0021 0.023 (0.0007) (0.0012)* (0.0039)**** r GDP_gr Константа * Коэффициент значим на 10% уровне. **** Коэффициент значим на 0.1% уровне. Для модели 1 c неробастной стандартной ошибкой статистика Хаусмана принимает значение 8.83 с остаточной вероятностью P>X2 =0.0121. Нулевая гипотеза отвергается даже на 5% уровне значимости, что позволяет принять модель с фиксированными эффектами. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности. Отметим, что темпы роста ВВП и реальная процентная ставка в рамках исследуемого периода имеют высокую корреляцию, что может быть причиной мультиколлинеарности, а значит, заниженной значимости коэффициентов. Сильная незначимость реальной процентной ставки позволяет предположить, что даже в случае меньшей корреляции данная переменная осталась бы незначимой. Отсутствие влияния реальной процентной ставки может говорить о том, что нераспределенная прибыль и кредитные средства в рамках финансирования инвестиционных проектов являются в России плохими субститутами. С другой стороны, судя по данным о величине внутренних кредитов, предоставленных банковским сектором (рисунок 3), реальная ставка процента слабо влияет на уровень 28 кредитования, что подтверждает отсутствие связи между реальной ставкой процента и выплатой дивидендов (даже в случае, если нераспределенная прибыль и кредитные средства являются субститутами). Возможно, роль реальной процентной ставки мала из-за того, что зачастую данный показатель принимает отрицательные значения. Так как темпы роста ВВП отчасти отражают стадию экономического цикла, положительная зависимость дивидендных выплат от темпов роста ВВП говорит о процикличности дивидендной политики, а значит, гипотеза 1, скорее всего, не отвергается. Далее гипотеза 1 была протестирована несколько другим способом. Вместе с ней гипотезы 3-10 (влияние различных внутренних факторов на выплату дивидендов) были протестированы по всему пулу наблюдений. Однако основной целью на данном этапе являлось тестирование влияние кризиса на выплату дивидендов. Гипотеза об отрицательной зависимости дивидендных выплат от кризисной обстановки может быть протестирована с помощью определения значимости фиктивных переменных D_2008 и D_2009. Зависимой переменной был принят коэффициент отношения дивидендов к активам, так как существенную часть наблюдений по кризисному периоду необходимо исключать в случае коэффициента выплаты дивидендов как зависимой переменной. Часть переменных оказались незначимы, результаты итоговой модели приведены в таблице 4. Таблица 4. Модель со случайными эффектами Div/A Assets Assets_gr Q B RE/TA FA/TA D_2008 D_2009 Константа Модель 2 (228 наблюдений) Робастная стандартная Коэффициент ошибка -8 -3.71*10 (2.15*10-8)* 0.000033 (0.000028) 0.019 (0.0069)*** -0.000063 (0.000032)** 0.0445 (0.0133)**** -0.0438 (0.0212)** 0.0006 (0.0050) -0.007 (0.0041)* 0.0248197 (0.0187) * Коэффициент значим на 10% уровне. ** Коэффициент значим на 5% уровне. *** Коэффициент значим на 1% уровне. **** Коэффициент значим на 0.1% уровне. 29 Для модели 2 c неробастной стандартной ошибкой статистика Хаусмана принимает значение 4.95 с остаточной вероятностью P>X2 = 0.6667. Нулевая гипотеза не отвергается, что позволяет принять модель со случайными эффектами. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности и автокорреляции (на 10% уровне значимости). В данной модели наиболее незначимые переменные (рентабельность и долговая нагрузка) были опущены, значимость других переменных при этом существенно не изменилась. Также незначимы оказались темпы роста компании. Данное обстоятельство может быть результатом того, что детерминанты дивидендной политики существенно различаются в докризисный, кризисный и посткризисный периоды или значимы лишь во время небольшого временного промежутка. Знак влияния инвестиционных возможностей (коэффициента Тобина) не соответствует предположению, выдвинутому в гипотезе 10. Коэффициент Тобина использует рыночную стоимость компании, которая может сильно колебаться в течение года (особенно в случае наступления кризиса), из-за чего данная проксипеременная по итогам целого года может не совсем точно описывать инвестиционные возможности компании. Также положительная зависимость коэффициента Тобина и выплат дивидендов может быть подтверждением сигнальной теории: выплаты дивидендов воспринимаются как положительный сигнал, что ведет к увеличению стоимости компании. Другие факторы (размер, систематический риск компании, отношение заработанного капитала к привлеченному, доля основных средств в активах) оказывают влияние на выплаты дивидендов, знаки соответствуют предположенным в гипотезах. Из двух фиктивных переменных значимой оказалась только D_2009, что говорит о сокращении дивидендных выплат в 2009 году. Активная фаза кризиса началась в России ближе ко второй половине 2008 года, из-за чего компании могли стараться поначалу поддерживать выплату дивидендов на докризисном уровне, чтобы сохранить репутацию компании и не допустить резкого падения ее стоимости. В 2009 году, очевидно, финансовые показатели существенно ухудшились, что не могло не повлиять на выплату дивидендов. Чтобы протестировать гипотезу 1 независимо от конкретных прокси-переменных, была оценена зависимость дивидендных выплат только от фиктивных переменных всех лет (опуская 2005 год в качестве базовой фиктивной переменной). Так как задачей на данном этапе являлось выявление снижения дивидендных выплат во время кризиса, вызванное влиянием любых факторов, все объясняющие переменные были опущены из модели, кроме фиктивных. 30 Ошибка опущенной переменной в данной ситуации не является угрозой неверных статистических выводов. Часть переменных оказались незначимы, результаты модели приведены в таблице 5. Таблица 5. Модель со случайными эффектами Модель 3 (402 наблюдения) Div/A D_2004 D_2006 D_2007 D_2008 D_2009 D_2010 D_2011 D_2012 D_2013 Константа Коэффициент Робастная стандартная ошибка -0.009 -0.016 0.002 -0.029 -0.025 -0.014 -0.018 -0.018 -0.022 0.046 (0.0109) (0.0108) (0.0132) (0.0131)** (0.0124)** (0.0107) (0.0110)* (0.0122) (0.0121)* (0.0115)**** * Коэффициент значим на 10% уровне. ** Коэффициент значим на 5% уровне. **** Коэффициент значим на 0.1% уровне. Для модели 3 c неробастной стандартной ошибкой статистика Хаусмана принимает значение 0.88 с остаточной вероятностью P>X2 = 0.9997. Нулевая гипотеза не отвергается, что позволяет принять модель со случайными эффектами. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности. Фиктивные переменные для кризисного периода оказались значимыми. Немного менее значимы оказались фиктивные переменные для 2011 и 2013 годов. Тем не менее, сокращение выплат дивидендов в кризисное время по сравнению с 2005 годом наибольшее, что говорит о негативном влиянии кризиса. В связи с этим далее были оценены модели по каждому временному периоду (докризисному, кризисному и посткризисному). С использованием отдельных моделей для каждого периода в первую очередь была протестирована гипотеза 2 (применимость модели Линтнера в России). Результаты приведены в таблице 6. 31 Таблица 6. Модель, оцененная обобщенным методом моментов Модель 4 2004-2007 гг. (67 наблюдений) Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка -0.0007 (0.0017) -0.18 (0.0178)**** 1.816 (1.3442) DPS EPS DPS(-1) Константа Модель 5 2008-2009 гг. (20 наблюдений) Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка 0.035 (0.0014)**** -0.127 (0.0377)**** -2.183 (2.3505) Модель 6 2010-2013 гг. (124 наблюдения) Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка 0.027 (0.0004)**** 0.989 (0.0092)**** -1.588 (1.6311) **** Коэффициент значим на 0.1% уровне. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности. В модели 4 гипотеза 2 не отвергается. Как и в работе Пирогова и Волковой (2009) прибыль на акцию не оказывает влияния на выплату дивидендов, что, возможно, говорит о заинтересованности компаний проводить максимально сглаженную дивидендную политику. В период экономического подъема это позволяет сберегать большую часть нераспределенной прибыли, в то время как во время экономического спада, наоборот, подвергает большим тратам. В моделях 5 и 6 гипотеза 2 строго отвергается, так как обе переменные значимы на любом уровне значимости. Коэффициенты сглаживания равны 1.127 и 0.011 соответственно, а целевые коэффициенты выплаты дивидендов – 0.031 и 2.45. В кризисный период компании очень сильно реагируют на отклонения от целевого уровня выплат дивидендов, который сам по себе является очень низким из-за большого уровня неопределенности во время кризиса. В посткризисный период компании, наоборот, очень слабо реагируют на отклонения от высокого целевого коэффициента выплаты инвесторам, который, скорее всего, вызван ожиданиями будущего экономического спада, а значит, максимальной выгодой дивидендов по сравнению с различными инвестиционными затратами. Незначимые константы говорят об отсутствии какого-либо общего тренда в дивидендной политике (снижения или повышения дивидендных выплат). В целом, модель Линтнера оказывается применимой в России уже с момента финансово-экономического кризиса в России, что может говорить о повышении уровня предсказуемости дивидендной политики компаний. Можно предположить, что уровень корпоративного управления повышается, а одним из «толчков» стал именно кризис 32 2008-2009 годов, во время которого компании столкнулись с существенными трудностями. По аналогии с оригинальной работой Lintner (1956) и с исследованием Fama и Babiak (1968) можно оценивать модель Линтнера для каждой компании отдельно, а затем усреднять результаты, однако временные ряды для каждого из анализируемых периодов слишком малы для оценок индивидуальных моделей. Модель Линтнера свидетельствует о различной дивидендной политике компаний в разные временные периоды, что подтверждает необходимость дальнейших оценок моделей по каждому периоду отдельно. Далее были протестированы гипотезы 3-10 для каждого исследуемого периода. В докризисный период большинство переменных в промежуточных моделях оказались незначимыми, в том числе коэффициент Тобина и бета. Данных по этим двум переменным в докризисный период существенно меньше, чем по остальным, что сокращает выборку при включении этих переменных более чем в 4 раза, поэтому они были исключены в докризисных моделях. Результаты итоговых моделей приведены в таблице 7. Таблица 7. Модели с фиксированными и случайными эффектами PR Q B Assets Assets_gr D/E RE/TE FA/TA ROE ROA Константа Модель 7 (c фиксированными эффектами) 2004-2007 гг. 126 наблюдений Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка -7 9.30*10 (9.07*10-7) 6.28*10-7 (5.28*10-7) 0.165 (0.2187) 0.226 (0.2175) -1.114 (0.7122) -3.148 (1.2746)** 1.428 (0.6243)** Модель 8 Модель 9 (со случайными (c фиксированными эффектами) эффектами) 2008-2009 гг. 2010-2013 гг. 42 наблюдения 139 наблюдений Робастная Робастная Коэффиц Коэффиц стандартная стандартная иент иент ошибка ошибка 0.069 (0.0337)** 0.194 (0.1120)* -0.023 (0.0737) 0.002 (0.0033) -6 -7 -7 -1.10*10 (3.86*10 )*** -8.13*10 (6.91*10-7) -0.003 (0.0018) 0.0002 (0.0006) 0.070 (0.2566) 0.175 (0.2228) 0.290 (0.1479)** -0.0996 (0.6439) -0.122 (0.4773) 0.876 (1.2952) -1.914 (0.7771)** -1.714 (0.6147)*** 0.379 (0.4490) -0.267 (0.7906) 33 Div/A Q B Assets Assets_gr D/E RE/TE RE/TA FA/TA ROE Константа Модель 10 (со случайными эффектами) 2004-2007 гг. 129 наблюдений Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка -8 -6.22*10 (4.83*10-8) 8.80*10-8 (6.72*10-8) 0.0003 (0.0087) 0.016 (0.0262) -0.187 (0.1056)* 0.058 (0.0635) 0.172 (0.0930)* Модель 11 (c фиксированными эффектами) 2008-2009 гг. 42 наблюдения Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка 0.002 (0.0034) -0.002 (0.0061) -8 -8.50*10 (1.07*10-7) -1.61*10-8 (4.96*10-5) -0.043 (0.0205)** 0.194 (0.1018)* 0.182 (0.0672)** -0.020 (0.0141) -0.208 (0.0780)** Модель 12 (c фиксированными эффектами) 2010-2013 гг. 140 наблюдений Робастная Коэффиц стандартная иент ошибка 0.035 (0.011)*** -5 -3.46*10 (2.73*10-4) -3.81*10-8 (5.87*10-8) 0.000054 (0.000026)** 0.004 (0.0926) 0.093 (0.0388)** -0.03 (0.0749) -0.061 (0.0419) -0.034 (0.0444) * Коэффициент значим на 10% уровне. ** Коэффициент значим на 5% уровне. *** Коэффициент значим на 1% уровне. Для моделей 7, 9, 11, 12 c неробастными стандартными ошибками статистики Хаусмана принимают высокие значения с остаточной вероятностью P>X2 не более 0.05. Нулевая гипотеза отвергается на 5% уровне значимости, что позволяет принять модели с фиксированными эффектами. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности во всех моделях и автокорреляции в некоторых из них. Для моделей 8, 10 c неробастными стандартными ошибками статистики Хаусмана принимают низкие значения с остаточной вероятностью P>X2 не менее 0.1. Нулевая гипотеза не отвергается на 10% уровне значимости, что позволяет принять модели с фиксированными эффектами. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности. Отметим, что наличие автокорреляции нельзя протестировать в кризисный период из-за слишком короткого временного отрезка. В докризисный период (модели 7,10) большинство гипотез отвергается. В случае коэффициента выплаты дивидендов (PR) как зависимой переменной, значимой оказывается только рентабельность компании, знак соответствует предположенному в гипотезе. Отрицательная зависимость рентабельности и дивидендных выплат говорит о частичной актуальности теории зрелости. Сказать точно, работает ли теория зрелости полностью сложно, так как переменная бета была опущена из-за малого количества данных, а данная теория предполагает зависимость дивидендных выплат и от рискованности компании. 34 В случае коэффициента отношения дивидендов к активам (Div/A) единственной значимой переменной является доля основных средств в активах, знак соответствует предположенному в гипотезе. В целом, дивидендная политика была весьма непредсказуемой в докризисный период. Во время кризиса (модели 8, 11) больше переменных оказываются значимы. В случае PR как зависимой переменной коэффициент Тобина, активы, рентабельность и коэффициент отношения заработанного капитала к привлеченному значимы. Знаки коэффициентов первых двух переменных не соответствуют предположенным в гипотезах. Положительная зависимости дивидендных выплат от коэффициента Тобина может быть косвенным проявлением актуальности сигнальной теории (дивиденды положительно скоррелированы с рыночной стоимостью компании, которую включает коэффициент Тобина). Отрицательная зависимость выплат дивидендов от размера компании, возможно, является следствием того, что более маленькие компании во время кризиса имели меньше свободных средств (меньшую финансовую «подушку») и пытались положительно сигнализировать рынку, чтобы поддерживать репутацию для сохранения возможности внешних заимствований. Стоит отметить, что коэффициент влияния размера компании близок к нулю. По аналогии с докризисным периодом отрицательное влияние рентабельности на дивидендные выплаты может быть объяснено частичной применимостью теории зрелости, однако незначимость беты компании ставит под вопрос актуальность этой теории. Значимость RE/TE говорит об актуальности теории жизненного цикла. В случае Div/A как зависимой переменной, по сравнению с докризисным периодом помимо доли основных средств в активах, долговая нагрузка и коэффициент отношения заработанных средств к привлеченным становятся значимыми. Однако знак коэффициента влияния доли основных средств меняется по сравнению с докризисным и, в отличии от двух других значимых переменных, не соответствует предложенному в гипотезе. Данное обстоятельство, предположительно, также можно объяснить попыткой компаний с низким уровнем ликвидности (значит, с небольшой финансовой «подушкой») положительно сигнализировать рынку. Значимость долговой нагрузки говорит о том, что в условиях кризиса структура капитала начала оказывать влияние на дивидендную политику. Вероятно, во время кризиса причиной значимости данной переменной являются проблемы финансового сектора. Значимость коэффициента отношения заработанного капитала к привлеченному подтверждает применимость теории жизненного цикла. 35 В целом, в условиях кризиса становится актуальна теория жизненного цикла (значимость RE/TE), и сигнальная теория. Особенностью кризисной дивидендной политики являются попытки положительного сигнализирования рынку из-за необходимости обеспечения финансовой «подушки» и серьезных проблем с доступностью внешних заимствований. Отметим, что подобные кризисные проблемы, вероятно, объясняют, почему коэффициент отношения заработанного капитала к привлеченному стал значим в кризисный период. В посткризисный период (модели 9, 12) эконометрические оценки имеют следующие результаты. В случае PR как зависимой переменной значимыми остаются только коэффициент Тобина и рентабельность. Знаки – такие же, как и в кризисный период. Положительное влияние коэффициента Тобина на дивидендные выплаты, скорее всего, говорит об актуальности сигнальной теории: инвесторы воспринимают увеличение дивидендов как положительный сигнал. Отрицательная зависимость выплат дивидендов и рентабельности, как и прежде, позволяет предположить частичную актуальность теории зрелости, о которой, тем не менее нельзя сказать точно из-за незначимости беты. В случае Div/A как зависимой переменной количество значимых переменных не изменяется по сравнению с кризисным периодом. Однако доля основных средств в активах и долговая нагрузка становятся незначимыми, а темп роста активов и коэффициент Тобина – значимыми. По окончании кризиса, вероятно, компании меньше нуждались в финансовой «подушке», а также финансовый сектор начал восстанавливаться, что сделало показатель ликвидности и структуру капитала не столь важными в определении дивидендной политики. Знак влияния темпов роста активов не соответствует предположенному в гипотезе. Быстрорастущие компании склонны выплачивать больше дивидендов. Предположительно, данная особенность может быть объяснена попыткой привлечения внимания: если компания растет быстрыми темпами, то вполне возможно, что она недооценена, а большие выплаты привлекают внимание инвесторов и ведут к более справедливой оценке компании. Положительная зависимость выплаты дивидендов от коэффициента Тобина, как и в случае моделей 8, 9, говорит об актуальности сигнальной теории. Применимость теории жизненного цикла сохраняется, так как переменная RE/TE остается значимой. В целом, в посткризисный период остается актуальной сигнальная теория. Теории зрелости и жизненного цикла актуальны в зависимости от конкретной зависимой переменной. В случаях обеих зависимых переменных выбор был сделан в пользу моделей с фиксированным эффектами. Данное обстоятельство говорит о том, 36 что большая часть отклонений от средней тенденции в дивидендной политике объясняется индивидуальными характеристика компаний. Доля дисперсии в моделях 9 и 12, приходящаяся на эти индивидуальные характеристики составляет 52% и 66% процентов соответственно. За весь исследуемый период дивидендная политика заметно изменилась. В докризисный период она зависела от одного фактора. В зависимости от проксипеременной для дивидендных выплат этим фактором являлась либо рентабельность, либо доля основных средств в активах. Во время кризиса она объяснялась преимущественно факторами, отражающими расположенность компании к негативным эффектам кризиса. К таким показателям относится ликвидность, долговая нагрузка, размер компании, отношение заработанных средств к привлеченным. В посткризисный период влияние некоторых «кризисных» факторов прекратилось или уменьшилось. Политика дивидендных выплат позволила говорить об однозначной актуальности сигнальной теории, а о применимости теории жизненного цикла или частичной актуальности теории зрелости – в зависимости от выбора прокси-переменной для дивидендных выплат. В целом, дивидендная политика стала более предсказуемой во время и после кризиса, что может означать повышение уровня корпоративного управления. В последнюю очередь была оценена модель по перекрестным данным, чтобы оценить влияние количества акционеров и доли государства в капитале. Подобная модель не позволяет оценить индивидуальные эффекты компаний и изменения значимости тестируемых переменных в разные временные промежутки и оперирует с существенно меньшим количеством наблюдений. Модель по перекрестным данным была оценена только из-за отсутствия общедоступных данных по количеству акционеров и доли государства в разные годы. В качестве контрольных переменных использовались переменные из моделей 7-12. В случае PR как зависимой переменной ни одна из переменных не оказалась значима, поэтому в таблице 8 приведены только результаты оценки итоговой модели с зависимой переменной Div/A. 37 Таблица 8. Модель по перекрестным данным Модель 13 (45 наблюдений) Div/A ROE FA/TA Q B Assets_gr D/E Assets RE/TA State_share #_shareholders _cons Коэффициент Робастная стандартная ошибка 0.020 -0.026 0.018 0.0003 -0.0003 0.001 -2.13*10-8 0.011 0.00002 0.00013 0.013 (0.0211) (0.0221) (0.0103)* (0.0002) (0.0002) (0.0048) (3.80*10-8) (0.0157) (0.0001) (0.00004)*** (0.0195) * Коэффициент значим на 10% уровне. *** Коэффициент значим на 1% уровне. Робастные стандартные ошибки используются из-за наличия гетероскедастичности. Только количество акционеров оказалось значимым. Знак соответствует предположенному. Так как модель 13 построена по данным за 2013 год, можно сказать, что положительная зависимость выплат дивидендов от количества акционеров является еще одним аргументом в пользу повышения уровня корпоративного управления в последнее время. Из контрольных переменных коэффициент Тобина оказался значимым, что подтверждает актуальность сигнальной теории в посткризисный период. Отдельно стоит отметить, что все оцененные модели отвергают гипотезы 3 и 10. Если темпы роста активов и коэффициент Тобина оказывались значимыми, их знаки оказывались противоположными предположенным в гипотезах. Данные гипотезы связаны с темпами роста компании и ее инвестиционными возможностями, а основываются они на предположении, что теория порядка финансирования работает в России. Следовательно, данная теория, скорее всего, не применима к российским компаниям в настоящее время. Отличные от предположенных в гипотезах знаки свидетельствуют о косвенном проявлении актуальности сигнальной теории. 38 Заключение После проведения анализа различных теоретических исследований дивидендной фундаментальных политики (финансовые был показатели) сформирован и и эмпирических определенный нефундаментальных набор (структура собственности) показателей компании, а также макроэкономических показателей, которые потенциально могут оказывать влияние на величину дивидендных выплат. На основе теорий, а также некоторых эмпирических исследований были сформулированы различные гипотезы. В качестве методов практического исследования были выбраны следующие: анализ панельных данных; анализ перекрестных данных в случае отсутствия панельных данных в общем доступе. Эмпирические оценки влияния различных факторов на количественные показатели выплат дивидендов в разные периоды позволили установить следующее. Дивидендная политика в России до кризиса 2008-2009 годов была слабо предсказуемой. Теории, объясняющие дивидендные выплаты, сложно применить к российским реалиям докризисного периода. Выплаты инвесторам, скорее всего, определялись случайными факторами, а также собственными интересами менеджмента и собственников. В кризисный период набор факторов, определяющих дивидендную политику стал более комплексным. Увеличение предсказуемости дивидендных выплат, вероятно, является следствием финансовых трудностей, которые компании испытывали в условиях кризиса. Факторы, определяющие величину дивидендных выплат, в основном, говорят о попытках компаний положительно сигнализировать рынку во время кризиса, чтобы избежать еще больших финансовых трудностей. Начиная с кризисного периода, модель Линтнера (Lintner (1956)) стала применимой в России. Из развивающихся экономик данная модель работает далеко не везде. Например, в работе Wolmarans (2003) было установлено, что она не актуальна для Южной Африки. Вероятно, данное обстоятельство говорит о повышении уровня корпоративного управления в России. Помимо набора факторов, определяющих дивидендную политику, характерной для кризиса является меньшая величина выплат дивидендов, 39 чем во время других периодов. Подобная особенность кризисного периода была установлена и в работе Жуковой (2009). В посткризисный период набор факторов, влияющих на выплаты дивидендов, изменился. Тем не менее, он свидетельствует об увеличении предсказуемости дивидендной политики по сравнению с докризисной ситуацией. Данные изменения могли произойти, в том числе, и из-за трудностей, с которыми компании столкнулись во время кризиса и которые привели к повышению уровня корпоративного управления. Значимые факторы, влияющие на дивидендную политику в посткризисный период, говорят, в первую очередь, о косвенном проявлении сигнальной теории. Отметим, что результаты работы во многом противоречат исследованию дивидендной политики на развивающихся рынках Aivazian и др. (2003), в котором было установлено, что размер выплат дивидендов определяется рентабельностью, долгом и отношением рыночной стоимости к балансовой. Рентабельность в моделях с коэффициентом выплаты дивидендов как зависимой переменной в каждый период была значимой, но имела противоположный знак. Коэффициент Тобина (аналог отношения рыночной стоимости к балансовой) в этих моделях значим в кризисный и посткризисный периоды, но знак также отличается. Долговая нагрузка в моделях с данной зависимой переменной не значима ни в один из исследуемых периодов. В дальнейшем можно с целью более точного определения актуальности сигнальной теории провести исследование методом изучения событий. Также можно методом анализа панельных данных изучить влияние концентрации собственников и доли государства, что не было сделано в данной работе из-за недостатка данных в общем доступе. Выявить определенное влияние данных факторов методом перекрестных данных существенно сложнее из-за меньшего количества наблюдений и невозможности отследить индивидуальные эффекты компаний. Также целесообразно проанализировать изменения в политике обратного выкупа акций как еще одного способа выплаты инвесторам. Произошедшие изменения позволят получить более полное представление об уровне корпоративного управления. 40 Список использованной литературы 1. Антонян, Д.Г., Беломытцева, О.С. Особенности дивидендной политики российских акционерных обществ, Вестник Томского государственного университета. Экономика, № 3(27) (2014), 79-88. 2. Воробьев, А.Г. Особенности дивидендной политики российских акционерных обществ, Российский экономический Интернет-журнал (2006). 3. Жукова, Т.В. Дивидендная политика в современном акционерном обществе. Теория и практика российских компаний, Акционерное общество: вопросы корпоративного управления, № 7 (2009). 4. Левковская, О.В. Разработка дивидендной политики организации, Международной заочная научно-практической конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодые ученые о современном финансовом рынке РФ» (2010). 5. Пирогов Н.К., Волкова Н.Н. Дивидендная политика компаний на развивающихся рынках, Корпоративные финансы: электронный журнал №4 (2009), 57-77. 6. Adam, T., Goyal, V. The investment opportunity set and its proxy variables, Working Paper, Hong Kong University of Science and Technology (1999). 7. Aharony, J., Swary I., Quarterly dividend and earnings announcements and stockholders' returns: an empirical analysis, The Journal of Finance, vol. 35, issue 1 (1980), 1–12. 8. Aivazian, V., Booth, L., Cleary, S. Do emerging market firms follow different dividend policies from U.S. firms?, Journal of Financial Research, vol. 26, issue 3 (2003), 371–87. 9. Arellano, M., Bond, S. Some tests of specification for panel data: monte carlo evidence and an application to employment equations, The Review of Economic Studies, vol. 58 issue 2 (1991), 277-297. 10. Baskin, J. An Empirical investigation of the pecking order hypothesis, Financial Management, Vol. 18, issue 1 (1989), 26-35. 11. Bhattachrya, S. Imperfect information, dividend policy, and "The bird in the hand" fallacy, The Bell Journal of Economics, vol. 10, issue. 1 (1979), 259-270. 12. Brav, A., Graham, J., Harvey, C., and Michaely, R. Payout policy in the 21st century, Journal of Financial Economics, vol.77, issue 3 (2005), 483–527. 41 13. DeAngelo, H., DeAngelo, L., Stultz, R Dividend policy and the earned/contributed capital mix: a test of the life-cycle theory, Journal of financial economics, vol. 81, issue 2 (2006), 227-254. 14. Denis, D., Osobov, D. Why do firms pay dividends? International evidence on the determinants of dividend policy, Journal of financial economics, vol. 89, issue 1 (2008), 62-82. 15. Easterbrook, F. Two agency cost explanations of dividends, American Economic Review, vol. 74, issue 4 (1984), 650–659. 16. Elton, E., Gruber, M. Marginal stockholder tax rates and the clientele effect, The Review of Economics and Statistics, vol. 52,issue 1 (1970), 68-74. 17. Fama, E., Babiak, H. Dividend policy: an empirical analysis, Journal of the American Statistical Association, vol. 63, № 324 (1968), 1132-1161. 18. Fama, E., French, K. Disappearing dividends: changing firm characteristics or lower propensity to pay?, Journal of Financial Economics, vol. 60, issue 1 (2001), 3—43. 19. Gordon M. Optimal investment and financing policy, The Journal of Finance, vol. 18, issue 2 (1963), 264–272. 20. Grinblatt, M., Masulis, R., Titman, S. The valuation effects of stock splits and stock dividends, Journal of Financial Economics, vol. 13, issue 4 (1984), 461-490. 21. Grullon, G., Michaely R., Swaminathan, B. Are dividend changes a sign of firm maturity?, The Journal of Business, vol. 75,issue 3 (2002), 387-424. 22. Lewellen, W., Stanley, K., Lease, R. Schlarbaum, G. Some direct evidence on the dividend clientele phenomenon, The Journal of Finance, vol. 33, issue 5 (1978), 13851399. 23. Lintner J. Distribution of income of corporations, American Economic Review, vol. 46, issue 2 (1956), 97–113. 24. Michaely, R., Thaler, R., Womack, K. Price reactions to dividend initiations and omissions: overreaction or drift?, vol. 50, issue 2 (1995), 573–608. 25. Myers, S., Majluf, N. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have, Journal of Financial Economics, vol. 13, issue 2 (1984), 187-221. 26. Pettit, R. Taxes, transactions costs and the clientele effect of dividends, Journal of Financial Economics, vol. 5, issue 3 (1977), 419-436. 27. Vermaelen, T. Common stock repurchases and market signalling: an empirical study, Journal of financial economics, vol. 9, issue 2 (1981), 139-183. 42 28. Wolmarans, Does Lintner’s dividend model explain South African dividend payments?, Meditari Accountancy Research, vol. 11 issue 1 (2003), 243 – 254. 29. Интернет-ресурс финансовой информации Investing.com, http://ru.investing.com/commodities/brent-oil. 43 Приложение Оптимальная дивидендная политика для различных российских промышленных отраслей (Воробьев (2006)) Отрасль Оптимальный тип дивидендной политики Оптимальный подтип дивидендной политики Выплата Газовая Консервативная фиксированных дивидендов Выплата Легкая фиксированных Умеренная промышленность дивидендов и экстра дивидендов Выплата Машиностроение дивидендов по и Консервативная остаточному металлообработка принципу Выплата дивидендов по Нефтедобывающая Консервативная остаточному принципу Выплата постоянных Угольная Агрессивная дивидендов по отношению к прибыли Выплата Цветная дивидендов по Консервативная металлургия остаточному принципу Выплата Черная дивидендов по Консервативная металлургия остаточному принципу Выплата фиксированных Электроэнергетика Умеренная дивидендов и экстра дивидендов Оптимальная величина Оптимальная дивидендных форма выплат к дивидендных чистой выплат прибыли 10-20% Денежные выплаты 20-50% Денежные выплаты / выплаты акциями 0-10% Денежные выплаты 0-10% Денежные выплаты 50-100% Денежные выплаты / выплаты акциями 0-10% Денежные выплаты 0-10% Денежные выплаты 20-50% Денежные выплаты / выплаты акциями 44