Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
Факультет экономики
Кафедра экономики и финансов фирмы

Домашнее задание по курсу «Корпоративные финансы – 2»

На тему:
«Детерминанты и мотивы выбора структуры капитала компаний на развивающихся рынках»

Выполнили студенты 1 группы: Абдухамидов Антон Исайчев Дмитрий Жегусов Владимир Данилова Екатерина Козловская Анна Гусамов Степан

Москва 2011
Цель работы: выявить основные детерминанты и мотивы выбора структуры капитала на развивающихся рынках

Задачи: • Поиск литературы с эмпирическим анализом структуры капитала компаний на развивающихся рынках. • Анализ полученных в статьях результатов. • Формулирование выводов относительно влияния предлагаемых в статьях факторов и мотивов выбора на структуру капитала компании на развивающихся рынках

Не все зависимости относительно структуры капитала, которые проявляются в развитых рынках капитала, также применимы и к развивающимся рынкам. Ни trade-off theory, ни pecking order theory не могут полностью объяснить поведение фирм на развивающихся рынках капитала. В проанализированной ниже литературе проводились исследования структуры капитала по разным странам в зависимости от различных факторов. Практически во всех статьях в качестве основных объясняющих факторов были выбраны показатели прибыльности, темп роста выручки, размера компании, доли материальных активов. Однако на выборках из разных стран в разные периоды времени получаемые результаты порой противоречат друг другу.

Первой будет рассмотрена статья 1999 года, самая ранняя из использованных в работе статей. Первое из рассмотренных нами исследований посвящено исследованию структуры капитала по 10 развивающимся странам: Индия, Пакистан, Таиланд, Малайзия, Турция, Зимбабве, Мексика, Бразилия, Иордания и Корея за период 1980-1990, предоставленные Международной Финансовой Корпорацией (IFC). На решения о выборе структуры капитала влияют те же переменные, что и в развитых странах. Однако, существуют постоянные различия между странами, которые обосновывают существование специальных страновых факторов (Booth, Aivazian, 1999)
Авторы статьи отвечают на 3 вопроса:
- различаются ли значительно долговые решения между развитыми и развивающимися странами,
- являются ли факторы, применимые в индивидуальных страновых структурах капитала, схожими между развитыми и развивающимися странами?
- можно ли улучшить прогнозы традиционных моделей структуры за счет знания национальности компании?

Уровень долга рассчитывается несколькими вариантами: • коэффициент долговой нагрузки балансовый= обязательства/(обязательства+чистая стоимость) • коэффициент длительной долговой нагрузки= долгосрочные обязательства/(долгосрочные обязательства+чистая стоимость) • коэффициент долговой нагрузки рыночный=обязательства/(обязательства+средняя рыночная стоимость капитала)

Чтобы выбрать переменные, объясняющие различия в структуре капитала, авторы рассмотрят три теории выбора структуры капитала: компромиссная теория, теория порядка финансирования, агентская теория. В компромиссной теории уровень долга стремится к целевому, что может зависеть от ставки налога, типа активов, делового риска, прибыльности и возможности банкротства. В агентской модели оптимальную структуру капитала определяет соотношение агентских издержек и других финансовых издержек. Особенно важны для агентских издержек природа активов компании и возможности роста. В теории иерархии основное внимание уделяется несовершенству финансового рынка – транзакционным издержкам и информационной асимметрии.
Влияние налогов:
В качестве налога была посчитанная средняя ставка налога (зная доходы до и после). Преимущество средней ставки в том, что она включает в себя перенос налогового убытка на будущие периоды. Средняя ставка налога коррелированна с государственно установленной ставкой.
Агентские издержки и финансовая неустойчивость
Высокая доля материальных активов увеличивает возможности долговой нагрузки, т.к. снижаются возможности финансовой неустойчивости, а также снижаются возможности роста и, как следствия, агентские издержки от действий менеджеров. Возможности финансовой неустойчивости считаются как изменчивость рентабельности активов. Волатильность рентабельности активов порождает деловой риск.
Доля материальных активов и отношение рыночной стоимости капитала к балансовой взяты как прокси для агентских издержек и издержек финансовой неустойчивости. Высокое отношение рыночной стоимости к балансовой может говорить о высоких возможностях роста, что говорит о затрудненных возможностях брать в долг.
Права кредиторов оказываются достаточно сильными в Индии, Малайзии, Пакистане, Таиланде и Зимбабве, и слабыми в Бразилии, Иордании, Мексике и Турции. Финансовая иерархия и теория порядка финансирования Структура капитала фирмы зависит от инвестиционных возможностей и прибыльности. Компания может финансировать инвестиции за счет собственной прибыли, что говорит об отрицательной зависимости между прибылью и долгом. В качестве прибыльности берется рентабельность активов. Эмпирическая модель
В качестве базовой эмпирической модели берется:
[pic]

Где Di/Vi – это коэффициент долговой нагрузки для I компании, X1i – это ставка налога, X2i – это стандартное отклонение ROA, X3i – это доля материальных средств, X4i – натуральный логарифм по выручке, X5i – рентабельность активов, X6i – отношение рыночной стоимости к балансовой. В модель был введен важный показатель - размер компании, который был взят как логарифм по выручке, так как абсолютные показатели стоимости невозможно сравнивать из-за разных валют.
Модель может быть также представлена следующим образом:
[pic]
Где (αi+αj) представляют регрессионный intercept, который может варьироваться для каждой компании на разные промежутки времени. Дело в том, что в этой модели могут быть не учтены некоторые важные параметры, например, эффекты отрасли и т.д. В intercept как раз и отразится влияние этих параметров. Результаты оцененных по странам регрессий показали, что скорректированный R^2 различается значительно по странам, но в основном достигает высоких значений. Во-вторых, скорректированный R^2 значительно больше для моделей с постоянными эффектами, чем simple pooling model, что говорит о наличии опущенных переменных. По многим странам, t-статистики значительные, что говорит о высокой объясняемой силе моделей. Влияние независимых переменных различается по странам. Зависимость долга от ставки налога в основном отрицательна, но есть страны с положительной зависимостью. Коэффициент доли материальных средств зависит от способа оценивания: отмечается высокая корреляция при постоянных эффектах, только для некоторых стран (Бразилия. Индия, Пакистан) – зависимость отрицательная. Коэффициент делового риска отрицателен для 6 стран и положителен для 4. Переменная размера демонстрирует положительную зависимость и значимость для многих стран. Зависимость от отношения рыночной стоимости к балансовой также положительная (кроме Южной Кореи и Пакистана). Коэффициент прибыли отрицателен и значим (исключение – Зимбабве).
Таким образом, значимость и знаки коэффициентов размера, доли материальных средств, прибыльности схожи с полученными результатами по развитым странам Rajan и Zingales (1995). Однако, здесь зависимость между долговой нагрузкой и прибыльностью еще более сильная. В целом, результаты по коэффициенту длительной долговой нагрузки схожи с результатами по общему коэффициенту долговой нагрузки – только слабее. При рассмотрении рыночного коэффициента долговой нагрузки значительные различия были найдены лишь во влиянии отношения рыночной стоимости к балансовой, коэффициенты которого изменяются от высоки положительных до отрицательных и значимых. В итоге, можно заключить, что независимые переменные значимы и имеют предсказательную силу. В развитых и развивающихся странах переменные, которые влияют на структуру капитала, являются схожими. Однако, поведение некоторых коэффициентов может отличаться от ситуации на развитых рынках. Анализируя индивидуальные страновые регрессии, следует сказать, что коэффициенты параметров различаются по знаку и величине между странами. Это происходит по разным причинам. Во-первых, число наблюдений по станам различается, кое-где данные не надежны и некоторые переменные отсутствуют. Во-вторых, институциональные факторы в разных странах разные. При вводе дамми переменных, представляющих принадлежность компании к определенной стране, было получено, что эта переменная объясняет 43.3% общего коэффициента долговой нагрузки, а для длительного и рыночного коэффициента долговой нагрузки – 12%. При добавлении в модель общего коэффициента долговой нагрузки страновой дамми переменной R^2 возрастает с 36% до 55%. Деловой риск и отношение рыночной к балансовой стоимости оказываются незначимыми при добавлении страновой переменной. Схожие результаты по странам получены в отношении того, что коэффициент долговой нагрузки снижается по размеру, прибыльности, степени материальности активов и налоговой ставке.

Выводы:
Авторы выяснили, что переменные, объясняющие структуру капитала в развитых странах, также являются значимыми в развивающихся странах. В общих и страновых регрессиях были получены отрицательные зависимости между прибыльностью и долговой нагрузкой. Это соответствует принципам теории иерархии. Зависимость между средней налоговой ставкой и долговой нагрузкой также отрицательна, т.к. налоговая ставка – прокси не налогового щита, а скорее прокси прибыльности. Также было найдено, что чем выше доля материальных активов, тем выше коэффициент длительной долговой нагрузки, но ниже общий коэффициент долговой нагрузки.
В целом, переменные в развивающихся странах влияют на коэффициенты долговой нагрузки таким же образом, что и в развитых странах. Однако, наблюдается значительные различия во влиянии страновых факторов (рост ВВП, инфляция, развитость финансовых рынков) на эти коэффициенты.
Знание происхождения компании оказывается более важным, чем независимые переменные, при рассмотрении балансовых коэффициентов долговой нагрузки. Но это не выполняется для рыночного коэффициента. Теперь рассмотрим статьи посвященные странам в отдельности. Следующее исследование посвящено Китаю. Цель работы Chen (2004) – определить основные детерминанты структуры капитала у китайских компаний, зарегистрированных на бирже.
В настоящий момент государство в Китае владеет большинством акций во многих компаниях (через прямое владение или через другие институты). Основными негосударственными инвесторами являются частные инвесторы, в то время как доля институциональных инвесторов крайне мала. В данном исследовании используется выборка из 77 публичных компаний за период с 1995 по 2000 гг. Отношение общего долга к общим активам и отношение общего долгосрочного долга к общим активам являются зависимыми переменными. В качестве независимых переменных используются: прибыльность (EBITDA/общие активы), размер компании (log(общие активы)), перспективы роста (темп роста продаж/темп роста общих активов), структура активов (материальные активы/общие активы), издержки финансовой неустойчивости (отклонение операционной прибыль), налоговый щит (амортизация/общие активы). Эмпирическое исследование подтвердило, что коэффициенты прибыльности и возможностей роста значимы для регрессий общего долга, в то время как для регрессии долгосрочного долга значимы коэффициенты прибыльности, возможностей роста, структуры активов и размера. Все три используемых модели (fixed effects, random effects, pooled OLS) имеют похожие результаты, но несколько различные уровни значимости для переменных.
Прибыльность.
Отрицательная взаимосвязь между прибыльностью и долгом в китайских компаниях с одной стороны подтверждает теорию порядка финансирования. С другой стороны, могут быть другие причины данной зависимости. Долговой рынок в Китае слабо развит. Более того, инвесторы имеют слабую защиту в связи с законодательством, поэтому затраты на собственный капитал близки к нулю. Предсказанные компромиссной теорией налоговые льготы от долга имеют ограниченный размер в Китае. Поэтому, фирмы используют финансирование через собственный капитал по максимуму. Однако, несмотря на это, нераспределенная прибыль остается самым быстрым и простым способом финансирования.
Возможности роста.
Найдена положительная взаимосвязь между возможностями роста и долгом, что подтверждается похожей зависимостью в развитых странах. Однако, согласно компромиссной теории, фирмы, имеющие большие возможности роста, занимают меньше. Причина может заключаться в том, что большинство компаний в выборке принадлежат к тяжелой промышленности, поэтому имеют больше материальных активов (соответственно, меньше перспектив роста).
Структура активов.
Большинство проведенных исследований доказывают, что существует прямая положительная зависимость между долей материальных активов и долгом (т.к. материальные активы являются хорошим обеспечением). Результат эмпирического исследования согласуется как с компромиссной теорией, так и с теорией порядка финансирования.
Размер компании.
Связь между размером компании и уровнем долга неоднозначна. Согласно компромиссной теории большие фирмы могут больше занимать, так как они более диверсифицированы, и, соответственно, имеют меньший риск банкротства. Однако, информационные асимметрии между инсайдерами фирмы и рынками капитала должны быть ниже для больших фирм, поэтому выгодней использовать собственный капитал для финансирования. Размер фирмы для китайской выборки отрицательно связан с долгосрочным долгом, что подтверждается высоким уровнем значимости. Данный факт может быть объяснен тем, что риски банкротства для Китая в среднем низки в связи с большим участием государства в структуре собственности.
|Результаты исследования(Pooled OLS) |
| |Prof |Size |GrowOp |AssetsStruct |CoFD |Tseffects |R^2 |
|Overall leverage|0.9768* * * |0.0489* * * |0.0551* * |0.0006 |0.0011 |0.4276* * * |0.53 |
|Long-term |0.0878 * |0.0059 |0.0019 |0.0755* * * |0.0002 |0.0601 |0.06 |
|leverage | | | | | | | |
|* Significantat 10% level. |* * Significantat 5% level. | |
| | |* * * Significantat 1% level. |

Выводы: Основное различие в структуре капитала китайских компаний и компаний с развитого рынка заключается в том, что китайские фирмы предпочитают использование краткосрочного долга и имеют существенно более низкие объемы долгосрочного долга.
Результаты эмпирического исследования подтверждают, что некоторые выводы относительно политики финансирования компаний с развитого рынка все же применимы для Китая, несмотря на институциональные различия. Выбор структуры капитала на китайском рынке подчиняется «новой теории порядка финансирования»: нераспределенная прибыль, собственный капитал, долг.
Компромиссная теория обладает ограниченной предсказательной силой (например, издержки финансовой неустойчивости в исследовании оказались незначимыми). Это связано с тем, что китайская экономика до сих пор имеет черты плановой экономики, государство владеет многими компаниями и банками. С другой стороны, факторы, которые оказывают влияние на финансовый рычаг на развитых рынках капитала, также оказывают влияние и на китайском рынке.

Далее рассмотрим детерминанты структуры капитала на развивающихся рынках Европы. В исследовании (Novorozhkin, 2002) были выбраны 25 нефинансовых организаций Венгрии, котирующихся на фондовой бирже Бухареста. Данные взяты из Financial Times Extel Database (1996), период исследования 1992-1995. В выборке есть компании с долгосрочным и краткосрочным уровнем долга, причем компании, не использующие долгосрочный долг, составляют 40% всей выборки. Компании с долгосрочным долгом имеют более высокую долю основных средств в общей величине активов.

Эконометрическая модель: [pic]Jit =Xitβ+α+εit,

Где i – количество фирм (от 1 до 25), t – количество лет (от 1до 4).
В качестве объясняющей переменной использовалась доля долга к общей величине активов.
В качестве объясняющих переменных были выбраны:
TANG: доля основных средств в общей сумме активов
PROF: отношение EBITDA к общей сумме активов
SIZE: логарифм выручки
GROW: market to book ratio (балансовая стоимость активов - балансовая стоимость собственного капитала + рыночная стоимость собственного капитала) / балансовая стоимость активов.
STATE: фиктивная переменная, равная 1, если основным акционером является на государственное агентство недвижимости
MAN: фиктивная переменная, равная 1, если фирма принадлежит к промышленной отрасли.

Результаты исследования: В результате исследования было выявлено, что уровень финансового рычага очень низкий для Венгерских фирм. Согласно балансовым данным, фирмы практически не используют долгосрочное заемное финансирование (Novorozhkin, 2002). Коэффициент при доле материальных активов является положительным в регрессии с использованием долгосрочных обязательств. А в регрессии с краткосрочными обязательствами этот коэффициент отрицательный. Но если в качестве переменной использовать общий долг, то знак коэффициента отрицательный. Таким образом, наблюдается отрицательная взаимосвязь между финансовым рычагом и долей материальных активов. Это согласуется с предположением, что материальные активы могут быть использованы в качестве обеспечения для стран с переходной экономикой. В регрессии с использованием краткосрочного долга влияние формы собственности на финансовый рычаг является положительным, а с долгосрочным долгом – отрицательный. Таким образом, нельзя сделать однозначный вывод о влиянии формы собственности на финансовый рычаг. Производственные компании имеют более высокий уровень долга, о чем свидетельствует положительный знак коэффициента. Во всех регрессиях коэффициенты при логарифме выручки не значимы, кроме одной, где использовались краткосрочные обязательства. Поэтому нельзя говорить о существовании значимой зависимости между размером и финансовым рычагом.Компании с наибольшим уровнем прибыли в выборке имеют меньший уровень долга. Производственные фирмы имеют более высокий уровень долга. Это связано с тем, что фирмы Венгрии часто использовали товарные кредиты в качестве замены долгового финансирования. А форма собственности не оказывает влияние на структуру капитала фирм.

Модель для выбора структуры капитала с большим числом переменных и протестированную на фирмах Словении предлагает Crnigoj Mramor (2009). Факторы, влияющие на структуру капитала, предложенные теория компромисса и и иерархий, могут объяснить некоторые различия в структуре капитала на развитых рынках. Но на развивающихся рынках эти теории могут объяснить лишь крайне малое различие в структуре капитала фирм. Ведь на этих рынках наблюдается другие экономические условия и конъюнктура. Итак, в 1980-х в Словении началась трансформация экономики в рыночную. Массовая приватизация закончилась в 1999 году, поэтому рассматривать детерминанты структуры капитала следует только в последующий период. Для исследования был выбран период с 1999 по 2006 год. Если в управлении фирмой преимущественно принимают участие наемные работники, то фирма меньше инвестирует в долгосрочные активы, берет на себя меньше рисков, имеет более низкий темп роста, демонстрирует более низкую производительность труда и капитала. Целью фирмы в этом случае является максимизация заработной платы работников, а не стоимости фирмы. Исходя из этой теории, у фирм будет более низкий уровень долга, ведь в противном случае повышаются риски банкротства.

Эконометрическая модель:
LEVit = β0 + β1 TANGit + β2 SDROAit + β3 LogSit + β4 ROAit + β5 gSit + β6 DIFFit + β7 Eit/Lit + εit

LEV: доля обязательств в сумме активов
TANG: доля материальных активов в общей сумме активов
SDROA стандартное отклонение ROA
LogS: логарифм продаж
ROA: отношение EBIT к величине активов gS: кумулятивный рост продаж в прошлые два года
DIFF: разница между темпом роста заработной платы и стоимости фирмы
E/L: величина собственного капитала на одного наемного работника
Исследование сконцентрировано в основном на малых предприятиях, которые составляют более 75% выборки.

Результаты исследования: Была выявлена положительная зависимость между финансовым рычагом и логарифмом выручки, причем влияние этого фактора на финансовый рычаг усиливается с течением времени. Наблюдается отрицательная зависимость между прибыльностью и финансовым рычагом. Как отмечает автор, у фирм Словении очень низкая эффективная налоговая ставка, поэтому налоговый щит не влияет на структуру капитала. Наблюдается положительная зависимость между gS (кумулятивным ростом продаж) и финансовым рычагом. В связи с этим фирмы с более высоким темпом роста чаще прибегают к заемному финансированию. Была выявлена положительная зависимость между логарифмом выручки (переменной отвечающей за размер фирмы) и финансовым рычагом. Это связано с тем, что кредиторы предпочитают давать взаймы крупным фирмам. Наблюдается отрицательная зависимость между рентабельностью и финансовым рычагом, которая связана с тем, что фирмы в Словении прибегают к внешним источникам финансирования только в тех случаях, когда другие источники уже использованы. Была выявлена отрицательная зависимость между переменной, отвечающей за поведение фирм, ориентированное на работников (employee-governed behavior) и финансовым рычагом. Более того, этот эффект усилился к концу исследуемого периода. Это свидетельствует о том, что фирмы преследуют иные цели (например, максимизация заработной платы), а не максимизация стоимости фирмы.

Выводы: Таким образом, у фирм в развивающихся странах Европы основными детерминантами капитала являются прибыльность, размер. Но помимо факторов, описанных в теориях компромисса и иерархий, существуют мотивы, изложенные в теории об employee-governed firm, в соответствие с которой выбор структуры капитала не основывается на максимизации стоимости фирмы.

Большинство проведенных исследований базировались на панельных данных и использовали либо static trade-off model, либо dynamic model. Модели оценивались одним из следующих способов: fixed effects, pooled effects, pooled OLS, and generalized methods of moments. У описанных методов есть один недостаток: из-за используемых методик невозможно сказать оценивают ли они долгосрочные равновесные отношения leverage и его детерминантов или какую-нибудь ложную зависимость, которая приводит к неверным результатам. Используемая автором (Chakraborty, 2010) методология позволяет устранить эту проблему. С 1991 года в Индии было проведено ряд реформ как на биржах (упростили листинг и создали электронные платформы), так и в банках (фирмам легче стало привлекать долги). Из-за проведенных реформ структура капитала индийских фирм претерпела значительные изменения. Это дало возможность изучить изменения в финансовых решениях. В качестве данных для эмпирической части были взяты годовые данные по нефинансовым фирмам за период с 1995 по 2008, которые котировались на национальной бирже или бирже Бомбея. В итоге получили 16,366 наблюдений. Финансовые компании были исключены из выборки ввиду существенных различий в структуре по сравнению с нефинансовыми компаниями.
В качестве меры leverage использованы 2 коэффициента: 1. Total borrowings /Assets

2. Total L/(Total L+Total E)
Determinants of capital structure
Прибыльность PROFT1= EBITDA/TA PROFT2= CF/TA
Tangibility TANGY= Fixed A/TA
Размер Size= natural logarithm of sales
Возможности роста GRTH1= % change in TA GRTH2= % change in sales
Non-debt tax-shields NDTS= D&A/TA
Уникальность UNIQUE= R&D/Sales (Чем уникальнее продукт, тем выше издержки ликвидации, а, следовательно, выше издержки банкротства) Эмпирический анализ Свой эмпирический анализ автор начинает с проверки стационарности данных. Проводя unit root test, используют очень много статистик, по которым получаются самые разные результаты. Однако останавливаются на результатах 2 тестов, так как именно они являются наиболее мощными. Это Im, Pesaran, and Shin (IPS) и the Fischer type test. Согласно их результатам, в первом тесте подтвердилось существование единичного корня в LEV1,TANGYи SIZE, во 2-м(Fischer- ADF[pic]) не подтвердилось наличие единичного корня только в переменной UNIQUE. После этого авторы взяли первые разности у всех переменных и вновь провели тесты на наличие единичного корня. Полученные результаты свидетельствуют об отвержении основной гипотезы (существование единичного корня).
Поскольку ряды не являются стационарными для заключения выводов о долгосрочной зависимости между анализируемыми переменными необходимо провести panel cointegration tests. Такого рода тестов существует много, но в статье использованы тесты Kao и Pedroni. Так как у нас 2 альтернативные меры левериджа и по 2 меры прибыльности и роста, то в итоге анализировали 8 моделей.
[pic]
Результаты Као cointegration test свидетельствуют о том, что Но (отсутствие коинтеграции) отвергается для всех моделей кроме (1) и (3).Результаты 2 теста отвергают эту же основную гипотезу для всех моделей. Из полученных результатов автор делает выводы о том, что все модели коинтегрированы. На следующем этапе авторы пытаются определить сами зависимости при помощи моделей fully modified OLSи generalized methods of moments.

Результаты fully modified OLS Коэффициенты перед показателями прибыльности являются отрицательными, в то время как сами показатели прибыльности являются значимыми на 1%-м уровне значимости во всех 8 моделях. Это подтверждает pecking order theory, согласно которой фирмы предпочитают внутренние источники финансирования внешним, когда прибыль велика. С другой стороны, фирмы с маленьким размером прибыли используют больше долга, поскольку их внутренние источники малы. Переменная TANGY имеет положительное влияние на леверидж моделях (1)-(4). Этот результат поддерживает trade-off theory, согласно которой существует положительная зависимость между долгосрочными заимствованиями и размером реальных активов (могут выступать в качестве залога). Однако в моделях (5) и (6), коэффициент перед переменной TANGY отрицательный, что делает выводы о влиянии размера реальных активов на объем заимствований двусмысленными. Показатель размера компании значим на 1%-м уровне значимости и имеет негативное влияние на леверидж. Этот результат подтверждает pecking order theory of capital structure, согласно которой информационная асимметрия между инсайдерами внутри фирмы и рынком капиталов является меньше для крупных фирм, следовательно, крупные фирмы должны иметь большую долю собственного капитала в активах, чем маленькие компании. Результаты по переменным growth opportunities являются двусмысленными. Имею ввиду, что для некоторых моделей влияние положительное, в то время как в остальных- отрицательное. Переменная NDTS (non-debt tax shields) имеет положительное влияние на леверидж и значимо на 1%-м уровне значимости. Результаты свидетельствуют о том, что переменная UNIQUE имеет негативное влияние на леверидж. Кажется, что predictions of the trade-off theory применимы для индийских фирм: фирмы, которые много инвестируют в R&D, скорее всего, имеют низкие уровни долга. Результаты generalized methods of moments
[pic]
[pic] is the unobserved firm-specific effects, [pic] Is the time-specific effects (эффекты макроэкономических факторов, таких как инфляция, ставки процента,…,которые изменяются каждый год, но остаются для всех фирм одинаковым и внутри одного года).
Автор утверждает, что при существовании firm-specific effects оценки являются смещенными, если ковариация между детерминантами левериджа и[pic]ненулевая. В этой ситуации наиболее подходящим способом оценки является generalized methods of moments. Однако оценки данным методом являются эффективными в том случае, если нет автокорреляции, и модель с лаговыми детерминантами правильно специфицирована (Sargan test of over-identifying restrictions). Sargan test показывает, что нулевая гипотеза отвергается на 1%-м уровне значимости, что говорит о том, что можно рассматривать firm-specific characteristics как экзогенные. Для моделей (1)-(4) все правильно специфицировано, в то время как для моделей (5)-(8) first order serial correlation is significant at 1%, что можно рассматривать как доказательство неверной спецификации. Ввиду этого обстоятельства авторы сужают свой анализ только до первых 4 моделей.
Лаговая переменная левериджа варьируется от 0,009 до 0,02 и значимо при 1%-м уровне значимости во всех 4 моделях. Из статьи Ozkan (2001) известно, что (1- [pic]) говорит о скорости подстройки к оптимальному, по мнению руководителей компании, уровню левериджа. Получается, что подстройка у индийских компаний очень быстрая, что говорит о быстром изменении дивидендной политики для достижения целевого уровня левериджа.
Показатели прибыльности значимы во всех моделях и имеют негативное влияние на леверидж. Коэффициент при Tangibility положителен и значим. Результаты анализа свидетельствуют о том, что размер фирмы отрицательно влияет на леверидж. С перспективами роста непонятно:в одних моделях влияние положительное, в других- отрицательное. Non-debt tax shield значимо во всех моделях и положительно влияет на леверидж. Показатель при Unique также значим при 1%-м уровне значимости и отрицателен. Ниже представлена таблица сравнения результатов по двум моделям.
| |Profitability |Tangibility |Size |Growth opportunities |NDTS |UNIQUE |
|OLS |0 |0 |
|Доля материальных активов|+ |+ |- |- |+ |
|Прибыльность |- |- |- |- |- |
|Размер |+ | | |+ |- |
|Волатильность прибыли |-, для шести стран | | |- | |
| |+, для четырех стран | | | | |
|Рост выручки | |+ | |+ | |
|Возможности роста | |+ | | |Не влияет |
|Налоговый щит | | | |Не влияет |+ |
|Ставка налога |- | | | | |

Список литературы
Booth, L., Aivazian, V. (1999). Capital structure of developing countries. Eighth draft October
Chakraborty, I. (2010) Capital structure in an emerging stock market: The case of India. Research in International Business and Finance, 24, 295–314
Chen, J. (2004). Determinants of capital structure of Chinese-listed companies. Journal of Business Research, 57, 1341– 1351
Crnigoj, M., Mramor, D. (2009). Determinants of capital structure in emerging economies: evidence from Slovenian firms. Emerging markets finance & trade, Vol. 45, No. 1, 72-89
Novorozhkin, E. (2002). Capital structures in emerging stock markets: the case of Hungary. The Developing Economies, XL-2, 166–87