1.2.1. Обзор эмпирических исследований - LMS
реклама
Правительство Российской Федерации Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Национальный Исследовательский Университет «Высшая школа экономики» Факультет экономики Магистерская программа «Финансы» Специализация «Финансовый менеджмент» Магистерская диссертация на тему: «Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний деревообрабатывающей отрасли» Выполнила: Никонова Ольга Игоревна студентка 1321 группы Научный руководитель Доцент, Назарова Варвара Вадимовна Санкт-Петербург, 2015 г. Оглавление Введение……………………………...………………………………….………..3 Глава 1. Выявление факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний…………………………..………………………...…..…8 1.1. Понятие и сущность инвестиционной активности………….……………..8 1.2. Анализ исследований посвященных инвестиционной активности компании……………………………………..……………..…..…….………….18 1.2.1. Обзор эмпирических исследований……………………………………...18 1.2.2. Анализ аналитических работ, посвященных особенностям деревообрабатывающей отрасли………………………………………………..23 1.3. Факторы, влияющие на инвестиционную активность компании…………………………………………………………………….…...25 1.3.1. Внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании…………………………………………………………………………25 1.3.2. Внешние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании и анализ рынка деревообрабатывающей отрасли…………………28 Глава 2. Построение эмпирической модели и анализ деревообрабатывающей отрасли…………………….………………………31 2.1. Построение регрессионной модели….…………………………………….31 2.1.1. Описание зависимой переменной………………………………………..32 2.1.2. Эмпирическая модель…………………………………………………….35 2.2. Анализ российского рынка производства…………………………………35 2.2.1. Выявление особенностей российского рынка производства и деревообрабатывающей отрасли в частности…….…………….………….…..35 2.2.2. Корректировка вида модели за счет выявленных особенностей………42 2.2.3. Гипотезы……...……..……………………………………………………..43 2.2.4. Алгоритм моделирования………………………………………………...44 Глава 3. Эмпирическое исследование……………………………………….48 3.1. Статистический и описательный анализ первой выборки……………….48 3.2. Статистический и описательный анализ второй выборки……………….54 2 3.3. Эмпирическое моделирование……………………………………………..55 3.4. Анализ результатов эмпирического исследования……………………….61 3.5. Выводы………………………………………………………………………62 Заключение……………………………………………………………………...68 Библиографический список….…………………………………..……….…..71 Приложение 1…………………………………………………………………...74 Приложение 2…………………………………………………………………...75 Приложение 3…………………………………………………………………...82 3 Введение Актуальность исследования. Производственный сектор всегда занимал центральное место в российской экономике, а, начиная с 2004 года, после резкого положительного скачка в лесопереработке и лесопроизводстве, деревообрабатывающая отрасль стала играть существенную роль в производственном секторе экономики. Однако, при наличии огромной сырьевой базы, деревообрабатывающая промышленность в настоящее время развивается скачкообразно. Аналитики этой области на протяжении последнего десятилетия исследуют причины данного явления и не могут прийти к единому мнению. Так как для эффективного и плавного развития отрасли и компании в частности необходимо развитие всех трех основных видов деятельности: финансовой, инвестиционной и операционной; а, значит, на скачкообразное развитие деревообрабатывающей отрасли может повлиять некорректное управление одной из них. В этой работе будет рассмотрена данная проблема со стороны инвестиционной деятельности компаний, потому что именно данная деятельность позволяет компаниям вовремя обновлять и улучшать свои основные средства, что для предприятий исследуемой отрасли является первостепенной необходимостью. Несмотря на крайнюю важность управления инвестиционной активностью компаний данного сектора, статистика говорит о скудном вовлечении предприятий в «инвестиционные сделки». Ведущие аналитики деревообрабатывающей отрасли и топ-менеджеры таких компаний выделяют несколько наиболее важных проблем, мешающих при грамотном управлении инвестиционной активностью. Во-первых, проблема недостаточности источников финансирования для обновления внеоборотных активов компании, плавно перетекающая в дополнительную проблему - нахождения необходимых денежных средств путем использования заемного капитала или привлечения собственного капитала. 4 Во-вторых, компании не мотивированы во вложения в интеллектуальный капитал, так как российские предприятия не привыкли к высоким затратам на разработки и исследования в текущем периоде и возможность получения высокой отдачи в будущем или потери вложенных инвестиций. В-третьих, российскому фондовому рынку присуща низкая ликвидность и многие компании опасаются играть на фондовом рынке, а также вкладываться в другие компании, в особенности компании деревообрабатывающего сектора российской экономики. Следовательно, опираясь на вышеизложенную информацию, данная работа будет посвящена анализу инвестиционной активности компаний деревообрабатывающей отрасли и выявлению причин и факторов, играющих центральные роли в управлении данной деятельностью. Кроме этого, существующая информация и данные о поведении компаний при управлении инвестиционной активностью с корректировкой на деревообрабатывающую сферу являются недостаточными и большинство уже проведенных исследований по данной тематике, не учитывают особенностей исследуемой отрасли российского рынка. Таким образом, актуальность темы магистерской диссертации становится очевидной, а также актуальность работы связана с увеличением общего интереса к инвестиционной активности. Данное исследование посвящено необходимости разработки усовершенствованной модели оценки влияния факторов на инвестиционную активность компании, учитывающей особенности и специфику деревообрабатывающего рынка страны. Целью работы является разработка модели оценки влияния внешних и внутренних факторов на инвестиционную активность компании деревообрабатывающей отрасли. Для достижения поставленной цели были выявлены следующие задачи: 1. Изучить и систематизировать как российскую, так и зарубежную литературу, соответствующую тематике данной работы. 5 2. Выявить внешние и внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании на основе предыдущих эмпирических исследований. 3. Выявить особенности отечественного рынка деревообрабатывающей отрасли, способные повлиять на инвестиционную активность компаний на основе аналитических работах в данном секторе. 4. Обоснованно выбрать зависимую переменную и выборку компаний для построения регрессии, собрать данные для эмпирического анализа. 5. Разработать модель влияния факторов на инвестиционную активность компании. 6. Дать рекомендации по управлению инвестиционной деятельностью компаниям, основываясь на полученных результатах. Объект исследования – инвестиционная активность компании деревообрабатывающей отрасли. Предмет исследования – факторы, влияющие на инвестиционную деятельность компании. Теоретическая и методологическая база исследования. Для проведения данной работы будут использованы работы российских и зарубежных исследователей, исследовавших проблему управления инвестиционной деятельности компании. Для анализа и обобщения итоговой методологии исследования будут использованы методы системного анализа и синтеза. Для выполнения эмпирической части работы будут использованы эконометрические методы и методы финансового анализа. Данные для работы будут взяты из отчетности компании, а также из публикуемых отчетах о финансовом состоянии рынка и страны в целом, а также из других публичных отчетов и исследований. Для проведения настоящего исследования был выдвинут следующий ряд гипотез: 6 Гипотеза 1. Существует возможность построения модели влияния фактор на инвестиционную активность компании. Гипотеза 2. Существует возможность адаптации модели к предприятиям деревообрабатывающей отрасли Гипотеза 3. Применение рекомендаций, предложенных исходя из разработанной модели оценки влияния внешних и внутренних факторов на инвестиционную активность компании, позволит повысить эффективность управления инвестиционной деятельностью компании. Научная новизна и практическая значимость. В данной работе будет разработана модель, учитывающая особенности деревообрабатывающей отрасли, а также модель, результаты которой можно применить к развивающейся предприятиям, экономикой. представленным Данная научная на рынке новизна страны позволит с топ менеджерам компании использовать проведенное исследование в своей деятельности, что обеспечит их компаниям эффективные инвестиционные вложения. Исходя из вышесказанного, практическая значимость данного исследования становится очевидной. Ведь, исходя из увеличения интереса компаний к инвестиционной деятельности, появляется необходимость в исследованиях на данную тематику, а проведенная работа позволит компаниям в деревообрабатывающей отрасли более грамотно распределять денежные потоки, направленные на инвестиционную активность предприятия. Краткий обзор диссертации. Во введении раскрывается актуальность, цели и задачи, гипотезы и методология исследования. Основная структура данной работы состоит из трех глав. В первой главе будет раскрыто понятие инвестиционная активность компании, ее сущность и признаки, а также будут проанализированы предыдущие исследования по теме влияния факторов на инвестиционную активность компаний. Но основной акцент в главе будет уделен анализу 7 внутренних и внешних факторов, которые смогут повлиять на инвестиционную активность компании. Данные о внутренних факторах могут быть взять из двух публикуемых отчетов предприятия – отчет о прибылях и убытках и баланса компании. В исследовании будут использоваться ряд факторов, таких как величина внеоборотных активов, изменение за период величины внеоборотных активов, финансовые вложения, изменение нематериальных активов, степень износа материальных внеоборотных активов и другие. А также выявляются внешние факторы, такие как показатель инвестиционного климата, который строится как совокупность экономических, политических, социальных и законодательных факторов, присущих рынку так и ряд других показателей, выражающих факторы неопределенности, а именно инфляция, налоги, волатильности акций, ценовые шоки, и так далее. Также в первой главе выявляются особенности деревообрабатывающей отрасли, проанализирован отечественный рынок и выявлены специфические характеристики рынка, способные повлиять на инвестиционную активность компании. Вторая глава посвящена проведению эмпирического исследования, анализу собранной выборки компаний, построению модели, созданию корректирующего коэффициента или поправки модели, необходимой для применения полученной модели к предприятиям деревообрабатывающей отрасли, а также обоснование выбора зависимой переменной. Третья глава состоит из двух частей. В первой части проводится эмпирическое исследование, проверка модели, ее улучшение, вводятся корректировки и поправки. Вторая часть посвящена анализу результатов построенной модели, а также выводам по работе. 8 Глава 1. Выявление факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний 1.1. Понятие и сущность инвестиционной активности Инвестиционная реализации активность инвестиций разновидностей это прежде предприятия дискуссионный в объект целом всего интенсивность или исследования отдельных в ее современной экономической науке. Перед началом проведения исследования, необходимо разобраться в следующих понятиях «активность», «инвестиционная деятельность», «инвестиционная активность», так как данные понятия являются ключевыми в данной работе. По мнению исследователя Салимова Л.Н. 1 исследование инвестиционной активности предприятия целесообразно осуществлять по следующему принципу: 1. Раскрыть содержание понятия «активность» 2. Выявить принципиальные отличия понятия «активность» и смежных понятий, характеризующих общественную деятельность, в том числе инвестиционную 3. Определить сущность и содержание инвестиционной активности в контексте управления экономикой компании в современных условиях. В таблице 1 представлен взгляд Салимова Л.Н. на сущность активности и деятельности субъекта как таковой и социальной, а также экономической инвестиционной в частности.2 Таблица 1. 1 Салимов Л.Н. Вестник Челябинского государственного университета. 2009. №9 (147).Экономика. Вып. 20. с.83. Там же. Салимов Л.Н. Вестник Челябинского государственного университета. с. 85 2 9 Соотношение понятий «активность вообще», «инвестиционная деятельность» и «инвестиционная активность» Таблица 1. Соотношение понятий в теории инвестиций Понятие Содержание понятия Активность вообще Форма движения материи Экономическая Вид социальной деятельности, ориентированный на деятельность удовлетворение материальных потребностей Инвестиционная Вид экономической деятельности по финансово- деятельность кредитному обеспечению воспроизводства основного капитала Инвестиционная Поведение субъектов инвестиционной деятельности активность На настоящий момент понятие «инвестиционная активность» не имеет единой трактовки, а также до сих пор не установлено ее точное расположение в структуре понятий инвестиционной сферы и ее взаимодействие с другими схожими понятиями, такими как: инвестиционная привлекательность, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск, инвестиционный механизм и т.д. Поэтому для более наглядной характеристики этого понятия приведена таблица 2 с определениями различных авторов и исследователей. Таблица 2. Анализ понятия «инвестиционная активность» Понятие Автор Инвестиционная активность есть Е.А.Казакевич совокупность финансовых возможностей собственных Формирование возможностей и климата (Казакевич, Е.А. инвестиционного в урбанизированном привлечения промышленном комплексе: 10 внешних финансовых ресурсов методический аспект: автореф. … канд. экон. Наук. Новосибирск, 2002. 23 с.) Инвестиционная активность есть И.И.Ройзмана, развитие и А.Г.Шахназарова интенсивность И.В.Гришина инвестиционной (Гришина и И.В. деятельности, Комплексная оценка инвестиционной характеризующиеся объемом и привлекательности и инвестиционной темпами привлечения инвестиций активности в основной капитал методика российских определения регионов: и анализ взаимосвязей / И.В. Гришина, А.Г. Шахназаров, И.И. Ройзман // Инвестиции в России. 2001. №4 с. 5-16) Инвестиционная активность как Н.И.Климова (Дерябина, «степень интенсивности процессов Сравнительный интенсивности процессов оценке анализ Я. подходов к инвестиционной инвестирования, учитывающую привлекательности и инвестиционной ресурсные реализованные активности и инвестиционные российских регионов // возможности Инвестиции в России. 2003. №8. С.9-19 региональной экономической системы» Инвестиционная объем, активность как Д.В. темпы роста эффективность Соколов (Соколов Д.В. и Активизация инвестиционной использования деятельности инструментами инвестиционных ресурсов региональной экономической политики: дис. … канд.экон.наук. М.:РГБ, 2003.223 с.) Инвестиционная динамика, инвестиций активность как Л.Г. размер и Паштова структура Формирование (Паштова Л.Г. многоуровневой инвестиционной политики как фактор обеспечения экономической 11 безопасности : дис. … д-ра экон.наук. М.:РГБ, 2001. 351 с.) Инвестиционная некотором роде реализация потенциала активность в Л.Н. Салимов (Салимов Л.Н. Сущность фактическая инвестиционной активности и ее имеющегося значение в управлении региональной с учетом уровня экономикой // Вестник Челябинского инвестиционных рисков. государственного университета. 2009. №9 (147). Экономика. Вып. 20 с. 83-88 В результате проведенного анализа по собранной литературе нами было предложено собственное определение понятия инвестиционной активности предприятия как фактический темп и размер реализации инвестиционных потоков за счет собственных финансовых возможностей и возможностей привлечения внешних финансовых ресурсов. Состояние инвестиционной активности на современном этапе развития экономики в целом влияет на состояние инвестиционной активности любого предприятия находящегося в этой экономике, следовательно, необходимо проанализировать современные тенденции развития инвестиционной активности. Инвестиции играют важнейшую роль в поддержании и наращивании экономического потенциала страны в целом, что благоприятно сказывается на деятельности компаний и приводит к росту валового национального продукта, повышает активность сраны на внешнем рынке. В таблице 3 приведена статистика величины и темпы инвестиций Российской Федерации. Таблица 3. Темпы роста некоторых важнейших макроэкономических показателей экономики России в 2010–2013 гг., % Показатель 2010 2011 2012 2013 Среднегодово й темп роста Разность среднегодовы х темпов роста 12 ВВП 104, 5 в 106, 3 104, 3 110, 8 103, 4 106, 6 101, 5 105, 8 2010– 2012 104 1999– 2008 106,6 в 2013 г. по сравнению 2010– 1999– 2012 2008 –2,5 –5,1 Инвестиции 107,8 111,9 –1,2 –2,3 основной капитал Валовой выпуск 108, 104, 102, 100, 105,1 106,1 –5,0 –6,0 промышленност 2 7 6 1 и Инвестиции 2010 2011 2012 2013 2014 в основной капитал в 11035652.0 12586090.4 13450238.2 13527683.7 Российской 9152096.0 Федерации Источник: Федеральная служба государственной статистики. – режим доступа: http://www.gks.ru Если обратится к структуре инвестиций по источникам финансирования в таблице 4, то их приток происходит по большей части за счет заемных источников финансирования. Таблица 4. Структура инвестиций в основной капитал в РФ по источникам финансирования, % 2010 Инвестиции в основной капитал- 100 всего в том числе по источникам финансирования: собственные средства 41.0 привлеченные средства 59.0 из них: кредиты банков 9.0 бюджетные средства 19.5 средства внебюджетных фондов 0.3 средства организаций и 2.2 населения на долевое строительство прочие 21.9 2011 100 2012 100 2013 100 2014 100.0 41.9 58.1 44.5 55.5 45.2 54.8 48.1 51.9 8.6 19.2 0.2 2.0 8.4 17.9 0.4 2.7 10.0 19.0 0.3 2.9 9.3 16.2 0.2 3.3 22.3 20.0 15.6 15.6 13 средства от выпуска 0.01 0.00 0.04 0.02 0.1 корпоративных облигаций 1.1 1.0 1.0 1.0 0.9 средства от эмиссии акций Источник: Федеральная служба государственной статистики. – режим доступа: http://www.gks.ru Что касается деревообрабатывающей отрасли, и доли инвестиционных отчислений в общем объеме российской экономики, то статистика представлена в таблице 5. Таблица 5. Структура инвестиций в основной капитал в РФ по видам экономической деятельности, млрд., % 2010 Всего, в млрд. 9152.1 Лесное хозяйство, лесозаготовки и 11.2 предоставление услуг в этих областях Обработка древесины и производство 27.7 изделий из дерева 2011 2012 2013 2014 11035.7 12586.1 13450.2 13527.7 30.3 30.4 19.6 15.1 51.9 56.4 53.8 49.9 100 100 0.1 0.1 0.4 0.4 Всего, в % 100 100 100 Лесное хозяйство, лесозаготовки и 0.1 0.3 0.3 предоставление услуг в этих областях Обработка древесины и производство изделий 0.3 0.5 0.4 из дерева Источник: Федеральная служба государственной статистики. – режим доступа: http://www.gks.ru Исходя из пессимистический представленной вывод: деревообрабатывающей объем отрасли в информации, можно инвестиционной общем объеме сделать активности инвестиционной активности российской экономики совершенно незначителен, а также этот 14 уровень падает последние два года по отношению к предыдущим годам. Возможно, на данный вывод повлияла общая финансовая ситуация страны, так как общий объем инвестиционных отчислений остался на том же уровне, что и в прошлых годах, а следовательно, темп роста снизился. В любом случае необходимо рассмотреть это явление с нескольких сторон, а для этого целесообразно проанализировать понятие инвестиционной деятельности и ее сущности. На настоящий момент существует несколько видов инвестиционной деятельности. В литературе принято разделять инвестиционную деятельность на прямую, ссудную и портфельную. Прямая инвестиционная деятельность представляет собой вложения денежных ресурсов в материальные и реальные инвестиционные проекты, такие как строительство или реконструкция объектов и основных средств, оплата работ и услуг или иные проекты, предполагающие возможность получения прибыли в будущем. Ссудная инвестиционная деятельность заключается в выдаче кредитов, ссуд или иных займов, вклад средств на депозитные счета с целью получения процентов от вложения инвестиционных потоков И наконец, портфельная инвестиционная деятельность подразумевает вложение свободных ресурсов в покупку пакета ценных бумаг, акций, облигаций, опционов и так далее. Как правило, крупным предприятиям присущи все три вида инвестиционной деятельности. Так как им равнозначно необходимо обновлять основные средства, вкладывать в новые инвестиционные идеи; и, так же поддерживать инвестиционные портфель ценных бумаг для увеличения власти на рынке. Средние и более мелкие компании в основном отдают предпочтение прямой инвестиционной деятельности, что позволяет им развиваться стабильно и постепенно. Данное исследование сфокусировано на деревообрабатывающей отрасли, а так как предприятия данной сферы в основном занимаются прямой 15 инвестиционной деятельностью, за счет специфики производства, то работа сконцентрирована на рассмотрении именно данного типа инвестиционных вложений. У любой компании и предприятия есть свои собственные мотивы и стимулы, побуждающие их вкладывать свободные ресурсы в инвестиционную деятельность. Однако, как правило, выделяют 2 основные группы мотивов, присущих любому предприятию или компании, а именно экономические и внеэкономические стимулы. В основном экономические стимулы проявляются у компаний из-за экономической ситуации на рынке и являются схожими для компаний с одинаковой сферой деятельности или структурой собственности. Под экономическими мотивами могут подразумеваться изменение инфляционной ставки, падение национальной валюты, изменение предпочтений потребителей или иные стимулы. С другой стороны внеэкономические стимулы возникают из-за индивидуальных характеристик предприятия, или из-за специфических целей компаний, например, особой стратегии фирмы, составом рабочих, окружающей средой и т.д. Помимо этого во внеэкономические стимулы включает социальные факторы, например развитие коллектива, агентские конфликты и так далее, а также экологические, инновационные, этические и политические факторы. Иными словами, круг внеэкономических стимулов очень обширный и включает все сферы жизни-деятельности предприятия. В совокупности инвестиционной экономические деятельности и формируют внеэкономические модель стимулы инвестиционного поведения предприятия. 16 1.2. Анализ исследований посвященных инвестиционной активности компании 1.2.1. Обзор эмпирических исследований В зарубежных и отечественных исследованиях представлена исследуемая проблема. Многие исследователи посвящают свои работы эмпирическому исследованию факторов, влияющих на инвестиционную активность. Однако взгляды ученых на влияние разных факторов на объем инвестиционных отчислений расходятся, поэтому данная проблема остается актуальной. Все работы в общем можно разделить на 2 большие группы: исследования, посвященные влиянию экзогенных факторов на инвестиционную активность, и работы, направленные на анализ эндогенных факторов на объем инвестиционной деятельности. В первой группе, одними из основных трудов по анализу влияния внешних, экзогенных факторов на инвестиционную активность являются следующие работы: 1. В исследовании Тепловой Т.В. и Крыловой М.С. «Эмпирическое исследование факторов, определяющих инвестиционную активность российских компаний» анализируется рыночная неопределенность, а именно влияние инфляции, рыночного и специфического рисков и неразвитости фондового и финансового рынков на относительный объем инвестиционных отчислений. В их работе было выявлено, что рыночный риск оказывает наибольшее влияние на решение по инвестиционным проектам, однако остальные детерминанты также имеют место быть. Основные внутренние факторы, такие как выручка, прибыль, рентабельность также оказывают сильное влияние на инвестиционные отчисления, однако они в работе используется скорее как контрольные, нежели как изучаемые. 2. Выручка компании, прибыль, ее рентабельность, а также размер финансового рычага как факторы анализируются в работе Черкасова В.А. и Тепловой О.Ю. «Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний». В данной статье описываются результаты 17 эмпирического анализа для 34 компаний, выявляющие очевидное влияние этих факторов на объем инвестиционной деятельности. Э. Пеннингс, в своем исследовании «Налоги и стимулы 3. инвестирования в условиях неопределенности» рассматривает влияние налоговой политики на инвестиционную активность и приходит к выводу о влиянии данного регрессора на объем инвестиционной деятельности в компании. Еще одна известная работа Л. Когана «Цены на активы и 4. реальные инвестиции» посвящена влиянию шоков спроса на продукцию на инвестиционную активность предприятия. Однако, данные регрессоры не стали новостью для игроков на рынке, так как в любом случае они учитывали их в определении рисков у проектов, как руководители компаний, так и инвесторы и кредиторы. Несмотря на это, все участники понимают, что не могут оказать влияния на эти факторы. До ХХ века исследователи придерживались неоклассической теории, которая говорила о влиянии лишь внешних, фундаментальных и институциональных факторов на инвестиционную активность компании. Но в конце этого века появилась альтернативная теория, которая говорила о наличии внутренних, эндогенных факторов при выборе инвестиционных проектов. Поэтому следующие исследования относятся ко второй группе трудов по анализу инвестиционной деятельности. 1. компаний» Например, в работе «Корпоративное управление крупных М. Кальцки говориться о так называемом «принципе возрастающего рынка», который предполагает возрастание риска при увеличении отношения объема инвестиционных отчислений к рыночной стоимости собственного капитала, что соответственно принесет возрастание затрат на приобретение заемного капитала. 2. Другие исследователи А. Берли и Г. Минза в работе «Современная корпорация и частная собственность» описывают наличие агентских конфликтов в компании и их влияние на инвестиционные ресурсы. 18 3. Этой же проблемой занимались и другие ученые, такие как М. Дженсен и У. Меклинг. В работе «Теория фирмы: поведение менеджеров, агентские издержки и структура собственности» они вывели типологию разнообразия агентских конфликтов, и позднее уже один М. Дженсен в исследовании «Личный интерес, альтруизм, стимулы, и теория агентских конфликтов» доказал влияние агентских конфликтов на появление пирамидных холдингов в корпорациях. 4. Более подробно последствиями появления агентских конфликтов занимались Р. Морк, А. Шлейфер и Р. Вишни в работе «Управление формой собственности и рыночная оценка: эмпирический анализ» они описывали появление таких эффектов в компании, как «сближение интересов» и «окапывание», при наличии проблемы агентских конфликтов и попыток их решения. 5. Еще одна интересная работа «Женщины в среднем более рискованны?» исследователей Яннакоплоса и Бернаска была посвящена влиянию пола и возраста руководителя компании на принятие решений об инвестиционной деятельности. Они пришли к выводу, что женщины менее склоны к риску, поэтому объем инвестиционных отчислений в компаниях, под руководством женщин значительно меньше, чем при таких же условиях но под руководством мужчин. Несмотря на все вышесказанное, не всегда исследователи приходили к схожим выводам по результатам своих трудов. Как и в каждом актуальном вопросе, и в этом присутствуют работы с прямо противоположными результатами, например: 1.1 Радыгин и Энтова в исследовании «Институциональные проблемы развития корпоративного сектора: собственность, контроль, рынок ценных бумаг» пришли к выводу по результатам своего исследования, что высокая концентрация собственного капитала приводит к более эффективной работе предприятия или компании. 19 1.2 Однако, в работах П. Кузнецова, А. Муравьева «Структура акционерного капитала и результаты деятельности фирм в России: Анализ «голубых фишек» фондового рынка», Филатова «Приватизация и корпоративное управление в странах с переходной экономикой», и Р. Капелюшникова Н. Демина «Влияние характеристик собственности на результаты экономической деятельности российских промышленных предприятий» описываются прямо противоположные выводы, а именно они описывают негативное влияние высокой концентрации собственного капитала на эффективное развитие корпорации, а следственно и на инвестиционную активность. Также в их работах было доказано, что данное влияние нелинейно. 2.1 П. Старюк в своей работе «Влияние корпоративного управления на стоимость российских компаний (эмпирический анализ)» исследовал влияние внутренних факторов на инвестиционную активность компании, так он доказал положительное влияние корпоративного управления на рыночную стоимость компании. 2.2 С другой стороны О. Лазарева, А. Рагичинский и С. Степанов в исследовании «Инвестиционные риски на российском фондовом рынке: Уроки первого десятилетия» говорят об отсутствии какой-либо зависимости между корпоративным управлением и рыночной стоимостью компании. Стоит выделить еще несколько работ И. Розинского «Механизмы получения доходов и корпоративное управление в российской экономике», Р. Дзарасова «Характерные черты современного российского капитализма» и Тепловой «Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий», которые исследовали взаимодействия между акционерами компаний. Они пришли к выводу, что зачастую доминирующие акционеры играют в свою пользу, нанося вред не только миноритарным акционерам, но и стоимости компании, а также ее конкурентоспособности и качеству инвестиционной деятельности. Исследователи доказали, что доминирующие собственники акций компаний 20 используют недивидендные способы получения дохода такие, как получение контроля над финансовыми ресурсами компании и использование их в своих целях. В целом, на настоящий момент существует достаточное количество работ, описывающих влияние как экзогенных, так и эндогенных факторов на инвестиционную активность компании, однако, несмотря на это, мало исследований, описывающих ситуацию на рынке применимую к определенной отраслевой сфере. Ведь для каждой отрасли характерны определенные черты, которые несомненно влияют на объем инвестиционных отчислений компаний, присутствующих на этом рынке. Кроме этого, еще меньше работ посвященных деревообрабатывающей сфере деятельности. Поэтому следующий раздел посвящен анализу исследований инвестиционной активности деревообрабатывающих компаний. 1.2.2. Анализ аналитических работ, посвященных особенностям деревообрабатывающей отрасли. В каждом исследовании, посвящённом деревообрабатывающей области, упоминается такая важная особенность данной отрасли, как сезонность. Сезонность также влияет и на объем инвестиционной активности компаний. К этому выводы пришли авторы следующих работ: «Оценка финансового состояния предприятий лесного комплекса» Ю.Н. Ростовской, О.В. Велиевой, Ю.А. Капустиной. Поэтому, итоговая эмпирическая модель при разработке обязательно будет скорректирована на сезонность. В исследовании «Развитие инвестиционной деятельности предприятий лесопромышленного комплекса» Коростин С.А. делает акцент на проблеме нехватки денежных активов для ведения прямой инвестиционной деятельности даже для обновления основных средств у большинства компаний деревообрабатывающей эффективности инвестиционной отрасли, активности предлагая путем улучшение использования лизинговых услуг. Иными словами, решающим фактором, определяющим 21 объем инвестиционных отчислений, Коростин С.А. считает такие финансовые показатели, как чистая прибыль и выручка компании. В работе Sardar S.F. «Инвестиционные возможности для деревообрабатывающих компаний» автор также уделят большое внимание отсутствию свободных денежных средств для инвестиционной деятельности, делая акцент на высоких сырьевых издержках. И, в качестве фактора, влияющего на объем инвестиционной активности, выбирает тепм роста цен на сырье. К сожалению, выпущенной литературы, посвященной инвестиционной активности деревообрабатывающих компаний недостаточно для комплексного анализа особенностей деревообрабатывающих компаний, поэтому были проанализированы также интервью, очерки, записки и выступления экономистов, занимающихся данной отраслью, а также ведущих экспертов, на практике сталкивающихся с деятельностью организаций этой сферы. Эксперты организации Woodex, главного портала для деревообрабатывающих компаний утверждают, что наиболее значимыми факторами, влияющими на инвестиционную активность организаций деревообрабатывающей отрасли, будут скорее финансовые показатели компании, нежели неэкономические факторы, такие как структура корпоративного управления или стадия жизненного цикла компании. Также на XV Петербургском Международном Лесопромышленном Форуме генеральный директор LespromNetwork А.А.Богатырев выступил с докладом "Состояние ЛПК России" и генеральный директор ФГУП "Государственный научный центр лесопромышленного комплекса" ГНЦ ЛПК В.А. Кондратюк с докладом "Состояние и перспективы инновационного развития лесного комплекса". поддержания стабильной Оба эксперта говорили о необходимости инвестиционной деятельности деревообрабатывающих компаний выделяя в качестве толчковых факторов сокращение отношения себестоимости продукции к общим затратам 22 предприятия а также влияния рентабельности инвестиционных отчислений прошлого периода. В данной диссертационной работе будут совмещены подходы как российских, так и зарубежных исследователей к изучению вопроса влияния различных факторов на инвестиционную активность компании, однако особое внимание будет сконцентрировано на деревообрабатывающих компаниях. Поэтому, на мой взгляд, данная работа будет актуальна в первую очередь для компаний лесообрабатывающей сферы, однако позволит и предприятиям из других сфер посмотреть на проблему инвестиционной активности с другой стороны, так как в этом исследовании описано влияние в совокупности как внутренних, так и внешних факторов. 23 1.3. Факторы, влияющие на инвестиционную активность компании Компании, работающие на производственной сфере, отдают свое предпочтение реальным вложениям, как форме инвестирования, например, капитальным вложениям, покупки объектов, обновлении основных средств компании. Рассмотренное инвестиционное поведение позволяет большим производствам развиваться наиболее эффективно и высокими темпами, создавать новые виды продукции и занимать дополнительные доли рынка. По сроку инвестиционных проектов компании производственного сектора выбирают краткосрочные или среднесрочные проекты, так как вложения в длительные проекты могут принести крупные издержки, такие, как например, потеря конкурентоспособности вследствие нехватки денежных ресурсов для закупки инновационных деталей и механизмов, разработанных другими компаниями аналогичной производственной сферы деятельности, во время осуществления долгосрочного инвестиционного инвестиционную деятельность проекта по строительству объекта. Однако на осуществляющих производственную деятельность, будут предприятий, влиять как внешние, так и внутренние факторы. В данной части работы рассмотрены возможные внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность предприятий. 1.3.1. Внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании Внутренние факторы – факторы, которые находятся в области влияния менеджмента и собственников и характеризуют механизмы владения и управления компанией. Их воздействие на инвестиционную деятельность в результате оказывает влияние на стоимость компании, систему вознаграждения менеджмента и совета директоров. К внутренним факторам, влияющим на инвестиционную активность на микроуровне, относят следующие показатели: 24 Размеры предприятия; Финансовое состояние компании; Стадия жизненного цикла предприятия; Используемый способ амортизационных отчислений на предприятии; Корпоративная структура управления Рентабельность прошлых инвестиционных вложений; Рыночная цена акций; Далее, будет рассмотрен каждый пункт отдельно, выбраны наиболее значимые регрессоры, проанализирована взаимосвязь регрессоров с предприятиями, осуществляющими производственную деятельность, и выбраны наиболее важные факторы, влияющие на инвестиционную деятельность предприятия. 1. Размеры предприятия. Очевидно, что размеры предприятия сильно влияют на соотношение форм реального и финансового инвестирования. У небольших и средних предприятий, свободный доступ которых к заемным финансовым ресурсам ограничен, имеются определенные сложности в формировании «критической массы инвестиций», обеспечивающей рентабельное развитие операционной деятельности. В связи с этим, инвестиционная деятельность небольших и средних производственных предприятий сконцентрирована преимущественно на реальном инвестировании, т.к. для осуществления финансовых инвестиций у них отсутствуют соответствующие ресурсы. В то же время у крупных предприятий уровень финансовой гибкости (доступ к внешним источникам финансирования) более высокий, что дает им возможность осуществлять финансовое инвестирование в более широких масштабах. В качестве регрессора, отвечающего за размер фирмы, будет выбран показатель объема внеоборотных активов у предприятия. 2. Финансовое состояние. Финансовое состояние компании влияет не на соотношение форм реального и финансового инвестирования, а на объем 25 инвестиционных ресурсов в целом. У компаний со стабильным и успешным финансовым состоянием более высокий и прогнозируемый уровень объема инвестиционных ресурсов, чем у предприятий с нестабильными чистыми денежными потоками и отсутствующими ресурсами направленными на инвестиционную деятельность. В качестве показателя, отвечающего за финансовое состояние предприятия выбрано значение чистой прибыли компании или темпа прироста чистой прибыли. 3. Стадия жизненного цикла компании. Стадия жизненного цикла предприятия определяет потребности и возможности осуществления различных форм инвестирования. Так, на стадиях «детства» и «юности» подавляющая доля осуществляемых предприятием инвестиций носит реальную форму; на стадии «ранней зрелости» эта форма инвестиций также преобладает; лишь на стадии «окончательной зрелости» предприятия могут позволить себе существенное расширение удельного веса финансовых инвестиций. В качестве регрессора, отвечающего за жизненный цикл компании, будет создана фиктивная переменная, принимающая значения «1» если компания находиться на стадии «детства», «юности», «ранней зрелости» и значение «0», если компания перешла на стадию «окончательной зрелости». 4. Применяемые способы исчисления амортизационных отчислений. Так как объем начисления амортизационных выплат напрямую влияет на инвестиционную активность предприятия, а выбор амортизационной политики позволяет скорректировать объем инвестиционных ресурсов предприятия на определенный момент времени, то, на мой взгляд, необходимо ввести еще один регрессор в модель, а именно переменную принимающую значение от 1 до 4, в соответствии с 4мя возможными способами амортизационных отчислений: метод равномерного начислении, метод уменьшающегося остатка, метод списания стоимости по сумме числа лет, ускоренная амортизация. 26 5. Рентабельность активов. Каждое предприятие стремится увеличить рентабельность активов предприятия, так как этот показатель определяет эффективность осуществляемой деятельности компании. Менеджеры компании, принимая решение о вложении инвестиционных ресурсов в проект, или об отказе в этом вложении ориентируется на такой важнейший показатель финансового состояния компании, как рентабельность активов, поэтому в качестве еще одного регрессора в работе будет использована рентабельность активов. 6. Система корпоративного управления всегда играла ключевую роль при управлении предприятием и принятием любых решений. В зависимости от выбранной структуры управления решения могут быть приниматься мгновенно, если управляющий или во главе предприятия затрачивать находится определенный единственный период времени для согласования со всеми членами совета, при, например, двухуровневой системы управления. Также инвестиционные решения могут иметь как консервативный характер, так и агрессивный в зависимости как от выбранной манеры развития компании, так и от личностных характеристик и особенностей управляющего совета или единственного собственника. Поэтому структура управления предприятием напрямую влияет на инвестиционную активность и необходима для учета. В качестве регрессора был выбран показатель, принимающий значения от 1 до 5, в зависимости от пакета акций, принадлежащего собственнику. При увеличении процента акций в пакете значение показателя растет, то есть при владении 100% пакетом акций данный регрессор принимает значение равное 5. 7. Также, важнейшим показателем является рентабельность уже осуществленных инвестиционных проектов, так как руководители компании обращают внимание на доходность от уже вложенных инвестиционных ресурсов. Соответственно, чем выше доходность от прошлых инвестиционных проектов, тем больший объем свободных денежных ресурсов будет направлен на инвестиционную деятельность. 27 8. Рыночная цена акций. Данный показатель может косвенно отразиться на объемах инвестиционных ресурсов, так как падение рыночной стоимости акций компании может негативно отразится на мнении инвесторов о деятельности компании, что приведет к оттоку инвестиций в эту компанию и приведет к ухудшению инвестиционной активности. Все перечисленные регрессоры теоретически могут привести к изменению инвестиционной активности, поэтому в настоящем исследовании будет проведен эконометрический анализ каждого этого показателя и выявлены какие из них оказывают влияние на практике. 1.3.2. Внешние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании и анализ рынка деревообрабатывающей отрасли Наряду с выбранными внутренними факторами, на инвестиционную деятельность также влияют и внешние факторы. Внешние факторы – это факторы, которые не находятся в области влияния менеджмента особенности и собственников национальной экономики компании и и рынка, характеризуют в частности производственного, однако оказывают влияние на деятельность предприятия и стоимость компании в целом. В качестве обобщенного внешнего фактора, как правило, принимают инвестиционный климат страны, который отражает как ситуацию на рынке рассматриваемой страны, ее инвестиционную привлекательность, изменение инфляционной ставки, волатильности на рынках и т.д. Также необходимо помнить, что компания или предприятие не в силах повлиять на изменение этого показателя в одиночку. Однако, в современной литературе, нет определенной общей методики расчета данного показателя, поэтому определить влияние этого регрессора можно воспользовавшись определенными косвенными характеристиками, представленными ниже: 1. Страновой риск, рейтинг государства и т.д. Данные рейтинги можно найти на официальных сайтах крупных рейтинговых агентств. Они 28 характеризуют экономический климат страны, возможность ее эффективного развития, также в рейтинговой оценке учитывается возможность дефолта страны, возникновение экономического кризиса и т.д. Страновой риск может повлиять на инвестиционную активность предприятия скорее косвенно, нежели на прямую. Однако, в любом случае предполагается, что руководители компании более склоны к инвестиционной деятельности, если рейтинг экономического положения страны стабильный или имеет положительный тренд. 2. Отраслевой риск. Данный риск, тоже может повлиять на инвестиционную деятельность предприятия, причем как в одну, так и в другую сторону. Первая точка зрения говорит, что высокий отраслевой риск может испугать топ менеджеров компании вкладывать свободные ресурсы в инвестиционные проекты, когда риск дефолта отрасли высок, заставляя руководителей придерживать свободные денежные средства до лучших времен. Вторая часть исследователей предполагает, что высокий риск требует от топ менеджеров создания новых инновационных продуктов, приносящие инвестиционные издержки с одной стороны и позволяющие увеличить спрос на продукцию данной сферы производства и тем самым развивать рынок этого товара и сокращать отраслевой риск с другой стороны. 3. Индикатор Q Тобина. Этот показатель характеризует инвестиционную привлекательность компании, что косвенно может оказать влияние на инвестиционную активность этой компании. Существует несколько способов расчета данного показателя. Наиболее корректным является расчет значения индикатора как отношения капитализации компании к ее балансовой стоимости активов, так как это отношение наиболее логично и позволяет учитывать так называемый гудвилл компании, а также специфические факторы, например, будущее изменение конъектуры, законодательства и т.д. В проводимом исследовании предполагается, что чем больше значение индикатора, тем инвестиционная активность будет более обширной. 29 4. Инфляционная ставка. Инфляция также может оказывать косвенное влияние на инвестиционную активность предприятия. Например, высокий темп роста инфляционной ставки может повлиять на увеличение ожидаемой инвестиционной доходности от проектов, что приведет к сокращению инвестиционной активности в целом. Приведенные показатели должны косвенно и напрямую влиять на инвестиционную активность компании, однако насколько сильно это влияния можно будет ответить только после проведения эконометрического анализа. Также существуют факторы неопределенности, которые косвенно влияют на инвестиционную активность, такие как ценовые шоки, шоки спроса, налоги, волатильности доходности акций от ожидаемых, не объясняемые очевидными причинами и т.д. Однако, как правило, данное влияние не столь резкое по сравнению с другими, рассматриваемыми факторами, поэтому их в данном исследовании мы рассматривать не будем. Таким образом, в первой главе были выявлены как внешние, так и внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании. Дальнейшая работа строиться на анализе деревообрабатывающей сферы, выявлению специфических характеристик рассматриваемой отрасли, а также на создании эмпирической модели влияния факторов на инвестиционную активность компании. 30 Глава 2. Построение эмпирической модели и анализ деревообрабатывающей отрасли 2.1. Построение регрессионной модели При проведении любого анализа, в том числе и эмпирического для аналитика необходимо правильно выбрать зависимую переменную, то есть тот показатель, которой наиболее полностью отразит поставленную цель и ответит на искомые вопросы. За редким исключением, данный выбор не всегда прост и логичен на первый взгляд и, зачастую, не отражает все грани рассматриваемого вопроса. Что касается эмпирического анализа, то перед аналитиком стоит неотъемлемый вопрос в выборе корректных регрессоров, а также правильной спецификации модели, так как не учет каких-либо параметров может серьезно повлиять на результат моделирования и исказит результаты, что может повлиять на некорректные выводы в работе. Поэтому данная глава посвящена ответу на эти вопросы и поиску наиболее оптимальной эмпирической модели. 2.1.1. Описание зависимой переменной Важнейшим решением в эмпирическом моделировании, как уже было отмечено ранее, является выбор искомого параметра, отражающего цель самого исследования. Так как данное исследование строиться на анализе именно деревообрабатывающей отрасли, сферы, которая занимается в основном прямой инвестиционной деятельностью, а также учитывая, что центровой вопрос данной работы заключается в установлении причин и факторов объема инвестиционной активности, то в качестве зависимой переменной можно выбрать как объем инвестиционных отчислений, так и отношение денежных ресурсов, направленных на инвестиционную деятельность к общему объему свободных денежных средств. Кроме этого необходимо выбрать, как будет рассчитан объем инвестиционных отчислений. С одной стороны данную сумму можно получить из официальных документов компании об инвестиционной деятельности, с другой стороны как изменение внеоборотных активов за 31 периоды. Так как деревообрабатывающая отрасль имеет характерную особенность, заключающуюся в достаточно скрытой информационной асимметрии, то получение информации об объеме инвестиционных отчислений из официальных документов компании является достаточно непростой задачей, поэтому расчет объема инвестиционных отчислений будет строиться как разность между внеоборотными активами компании за периоды по следующей формуле: 𝐼𝑛𝑣1 = 𝐹𝐴1 − 𝐹𝐴0 , где: FA1 – внеоборотные активы компании рассматриваемого года FA0 – внеоборотные активы компании предыдущего периода Кроме этого деревообрабатывающая отрасль за счет небольшого количества предприятий, представленных в данной сфере ставит перед аналитиком вопрос о сравнении показателей данного параметра между собой, иными словами могут возникнуть резкие скачки от слишком высокого значения данного показателя для крупных компаний до крайне малого значения для небольших и маленьких предприятий. Для корректного учета данного факта, необходимо выбрать в качестве зависимой переменной отношение инвестиционных отчислений к чистой прибыли компании. Это позволит вне зависимости от размера сравнивать компании между собой и получить результаты моделирования читабельными для получения выводов по анализу. Таким образом, зависимая переменная будет принимать вид: 𝐼𝑛𝑣1 = 𝐹𝐴1 − 𝐹𝐴0 , 𝑁𝑃1 где: FA1 – FA0 – разница внеоборотных активов компании за периоды NP1 – чистая прибыль компании за рассматриваемый период 2.1.2. Эмпирическая модель 32 После выбора зависимой переменной в эмпирическом анализе необходимо обратиться к спецификации модели и выбору регрессоров. Исходя из анализа возможных факторов, как внешних, так и внутренних, проанализированных в первой главе, можно привести предположительную регрессионную модель. 𝑰𝒏𝒗𝒕 = 𝛂 + 𝛃 ∗ 𝑭𝑨𝒕 + 𝛄 ∗ 𝑵𝑷𝒕 + 𝛅 ∗ 𝑺𝒕 + 𝛆 ∗ 𝑨𝒕 + 𝛉 ∗ 𝑹𝑶𝑬𝒕 + 𝛝 ∗ 𝐑𝐎𝐈𝐭−𝟏 + 𝛗 ∗ 𝑷𝒓𝒕 + 𝛍 ∗ 𝐂 + 𝛑 ∗ 𝐌 + 𝛒 ∗ 𝐈𝐧𝐟 + 𝛔 ∗ 𝐐𝐓𝐨𝐛 + 𝐟 ∗ 𝐂𝐆 + 𝛜, где: Invt - зависимая переменная FAt – объем внеоборотных активов NPt – чистая прибыль St – переменная, отвечающая за стадию жизненного цикла Аt – фиктивная переменная, отвечающая за способ амортизации ROEt – рентабельность активов ROIt−1 - рентабельность инвестиционных отчислений прошлого периода Prt– рыночная цена акций С – страновой риск М – отраслевой риск Inf – инфляционная ставка Q-Tob – коэффициент Q-Тобина CG – корпоративная модель управления Как видно из предположительной модели, ее спецификация линейная, что на первых этап моделирования является оптимальным решением, позволяющим сразу определить направление анализа и выделить регрессоры, наиболее заметно влияющие на зависимую переменную. Однако, не исключена возможность о смене спецификации, на логарифмическую, экспоненциальную или любую другую, так как в ходе моделирования возможно определение не прямого влияние какого-либо параметра на зависимую переменную. Для построения данного исследования были собраны данные финансовых показателей для 63 компаний за период в 4 года с 2011 по 2014 33 включительно. Таким образом, в моделировании будут использоваться панельные данные, состоящие из 252 наблюдений. Для работы отобраны как крупные компании, которые информационно прозрачны для акционеров и инвесторов, так и небольшие предприятия, предоставившие финансовую информацию о своей деятельности в срок. Вся необходимая информация взята из предоставляемых документов баланса и отчета о прибылях и убытках на официальных сайтах компаний, а также благодаря использованию информационной базы Спарк. Для эконометрических расчетов будут использованы статистические пакеты Ewies, Gretl и Stata. Однако, так как данное исследование строиться на деревообрабатывающей отрасли, то представленная модель не позволяет учесть особенности рассматриваемой сферы, так как в ней не представлены регрессоры, отвечающие за специфику сферы. Поэтому дальнейшая часть работы строиться на анализе деревообрабатывающей сферы параметров, являются которые и и выявлении выявлению особенностей регрессоров, наиважнейшими при а также определении инвестиционной активности именно лесоперерабатывающих компаний. Алгоритм моделирования и эмпирического исследования будет описан в работе после получения эмпирической модели, учитывающей особенности деревообрабатывающей отрасли. 34 2.2. Анализ российского рынка производства и деревообрабатывающей отрасли в частности 2.2.1. Выявление особенностей российского рынка производства и деревообрабатывающей отрасли в частности Деревообрабатывающее производство – это производства, занимающиеся процессом обработки древесины, а также производством изделий из дерева, столярных изделий и крупногабаритных проектов, таких как строительство загородных домов. Но, на самом деле, в настоящее время, такие предприятия находятся совсем не на пике развития и эффективности. Основные средства, а именно станки, машины и другая техника, необходимая для производства изделий устарела, в инвестиционных вложений в обновление активов почти не делается. И только в последние несколько лет топ менеджеры задумываются о срочной необходимости пополнения инвестиционных ресурсов. 35 Рисунок 1. Статистика обрабатывающей и деревообрабатывающей промышленности за 2014 год по отношению к 2013 году. Источник доступа: http://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=1258 Исходя из рис.1. следует что поток инвестиционной деятельности за 2014 год увеличился по сравнению с 2013, а также общий финансовый результат предприятий данной сферы имеет положительную динамику к прошлому году, однако индекс производства сократился за тот же период, что должно быть связано с общим спадом в экономике. Несмотря на некоторую положительную динамику, общая картина данной отрасли не столь оптимистична и для более детального анализа необходимо обратится к последним статистическим данным этой сферы более детально. За последние 10 лет с 2004 по 2014 года темп роста спроса на деревянные загородные дома постоянно увеличивался, несмотря на то, что объем доходов от лесообрабатывающей отрасли в общем объеме ВВП составляет от 9% до 12% за эти года. Однако, для анализа развития отрасли и ее перспектив стоит обратить внимание на последние 5 лет, а именно 2010 – 2014. Например, объемы производства лесоматериалов в 2013 году составил 21,7 млн м3, что составляет 102,36% от объемов в 2012 году, объемы производства дверных блоков в 2013 году составляет 15,5 млн м2, на 13,97% больше, чем в 2012 году. Ниже, в таблице приведены показатели объемов деревообрабатывающей продукции по отдельным сферам с 2010 по 2014 год, а также процентное соотношение показателей объемом к предыдущему году соответственно. Также, если обратиться к показателям 2014 года, то можно обратить внимание, что объемы производства деревообрабатывающей продукции также растут. За 2014 год деревообрабатывающая отрасль улучшила показатели производства практически по всем видам продукции, например увеличился объем производства фанеры на 6,34% по сравнению с 2013 36 годом. А также объем производства плит из древесины вырос на 1,17% в 2014 году по сравнению с 2013. Но так как в основе данной работы лежит предприятие, основным видом деятельности которого является производство деревянных домов, то стоит обратить внимание на значение показателей производства садовых домиков и построек, а именно за 2013 год рост произошел скачкообразно на 169,12%, а также в 2014 году показатели также выросли, хоть и незначительно, лишь на 3,28%. Таблица .6 Классифицированные объемы деревообрабатывающей отрасли. Лесоматериалы, продольно распиленные или расколотые, разделенные на слои или лущеные, толщиной более 6 мм; шпалы железнодорожные или трамвайные деревянные, непропитанные, млн. м3 В процентном выражении к предыдущему году Фанера клееная, состоящая только из листов древесины, тыс. м3 В процентном выражении к предыдущему году Плиты древесностружечные и аналогичные плиты из древесины и других одревесневших материалов, тыс. условных м3 В процентном выражении к предыдущему году Плиты древесноволокнистые из древесины или других одревесневших материалов, млн. условных м2 2010 2011 2012 2013 2014 21.9 21.6 21.2 21.7 21.5 98.63% 98.15% 102.36% 99.08% 3201 3329 2697 3063 3540 113.57% 104.51% 104.00% 106.34% 5467 6531 404 6778 6638 6814 119.46% 103.78% 97.93% 102.65% 464 432 469 427 37 В процентном выражении к предыдущему году Оконные блоки, млн. м2 1.2 В процентном выражении к предыдущему году Дверные блоки, млн. м2 10.8 В процентном выражении к предыдущему году Домики садовые и постройки хозяйственные приусадебные 3.5 и детали и изделия деревянные для них, тыс. шт. В процентном выражении к предыдущему году 114.85% 101.08% 91.04% 101.17% 1.1 1 1 0.8 91.67% 90.91% 100.00% 80.00% 10.4 13.6 15.5 96.30% 130.77% 113.97% 80.65% 2.4 6.8 68.57% 283.33% 269.12% 103.28% 18.3 Целлюлоза древесная и целлюлоза из прочих 7510 7661 7658 волокнистых материалов, тыс. т В процентном выражении к предыдущему 102.01% 99.96% году Бумага, тыс. т 4688 4784 4782 В процентном выражении к предыдущему 102.05% 99.96% году Картон, тыс. т 2971 2847 3032 В процентном выражении к предыдущему году 95.83% 106.50% Таким образом, можно сказать, что 12.5 18.9 7211 7503 94.16% 104.05% 4765 4943 99.64% 103.74% 3022 3069 99.67% 101.56% рассматриваемая сфера деятельности растет и развивается с каждым годом и даже кварталом, увеличивая свои объемы производства, если обратиться к ценовым индексам по данной сфере деятельности, что за последние 5 года цены на продукцию выросли, однако не больше, чем на 7%. А единственная позиция, цены по которой увеличились чуть больше, а именно на 7,6% это дома деревянные 38 заводского изготовления (дома стандартные), что является продукцией рассматриваемой компании, поэтому это еще один положительный момент в современных тенденциях. Таблица 7 Индекс цен на деревообрабатывающую продукцию. Бревна хвойных пород Лесоматериалы круглые хвойных пород для распиловки Лесоматериалы круглые хвойных пород для производства шпона и фанеры Бревна хвойных пород прочие Бревна лиственных пород Пиломатериалы необрезные Плиты древесно-волокнистые из древесины или других одревесневших материалов Шпон лущеный Блоки дверные в сборе (комплектно) Конструкции деревянные строительные и изделия столярные, не включенные в другие группировки Дома деревянные заводского изготовления (дома стандартные) Комплекты деталей ящиков деревянных Бумага и картон гофрированные, в рулонах или листах Бумага в пачках Блоки стеновые крупные (включая блоки стен подвалов) из бетона Конструкции строительные сборные из стали 2010 105.5 2011 106.7 2012 100.9 2013 104.0 2014 106.8 106.1 107.0 101.9 104.5 107.1 89.6 107.0 117.1 105.1 99.4 113.3 104.2 109.3 117.4 95.3 98.6 102.9 97.1 114.7 115.7 101.5 81.9 99.8 101.8 99.9 112.8 … 104.2 102.4 96.3 100.0 115.4 105.7 95.6 100.2 104.6 119.1 108.0 99.1 106.3 100.0 98.5 101.3 106.3 100.5 86.0 108.9 95.4 112.3 107.6 99.0 102.3 100.2 105.8 101.7 127.8 105.3 124.7 106.8 105.3 106.5 103.0 98.7 101.6 98.8 101.4 118.8 105.0 101.0 100.1 116.1 98.0 106.8 99.7 103.5 39 Конструкции строительные сборные из алюминия и его сплавов 119.4 114.0 106.4 112.5 103.3 Лесоматериалы круглые хвойных пород для производства шпона и фанеры Бревна хвойных пород прочие Пиломатериалы необрезные Плиты древесно-волокнистые из древесины или других одревесневших материалов 120 110 100 90 80 2010 2011 2012 2013 2014 Рисунок 2. Индекс цен на основные виды деревообрабатывающей промышленности. Соответственно, исходя из приведенных данных, рассматриваемая отрасль развивается, наращивая свое производство, а также рост цен на продукцию обеспечивает увеличение прибыли для деревообрабатывающих предприятий. Данное исследование остается актуальным, так как на данном рынке в 2012 году работали порядка 110 малых предприятий, и уже к 2013 году их стало порядка 120 и к 2014 году их количество превзошло планку в 125. Далее будут рассмотрены характерные черты для деревообрабатывающих производств, специализирующихся на производстве загородных деревянных домов из клееного бруса. Производство клееного бруса характеризуется наличием высоких сырьевых издержек, эта одна из немногих сфер деятельности, которая напрямую зависит от стоимости сырья. А в связи с постоянно растущим 40 темпом роста цен на сырье, издержки на сырье занимают все большую часть в общих издержках компании, сокращая ее прибыль и как следствие объем инвестиционных ресурсов. Так как достаточно сложно выделить чистый объем затрат в каждой компании на сырье, то необходимо ввести в модель косвенный регрессор, отражающий рост цен на сырье, например, долю себестоимости продукции в общих издержках компании. Также одной из основных особенностей деревообрабатывающего производства является сезонность. Производственный процесс на предприятии неравномерен, так как спрос на данную продукцию резко возрастает в марте-апреле и падает сентябре-октябре. Для равномерной и эффективной работы производственного цикла предприятию необходимы большие инвестиционные вложения в создание складов и резервов. Поэтому, на мой взгляд, для создания качественной модели, описывающей реальную ситуацию на рынке деревообрабатывающего производства необходимо скорректировать полученную модель эмпирического исследования на коэффициент сезонности. Кроме всего выше перечисленного на спрос загородных домов влияет средняя заработанная плата населения. Так как с одной стороны покупку загородного дома можно причислить к товарам класса люкс, то при увеличении средней заработанной платы населения должен увеличиваться спрос на загородные деревянные дома, что в свою очередь увеличит доходы лесопроизводственных заводов и объемы инвестиционных отчислений у этих компаний. Поэтому в рассматриваемую эконометрическую модель стоит включить регрессор, отвечающий за доходы населения, а именно среднюю ставку заработанной платы населения за рассматриваемый период. Для деревообрабатывающей отрасли наиболее характерной особенностью является качество инвестиционных вложений. Иными словами характер направления денежных потоков. Для деятельности таких предприятий присущи высокие вложения в основные средства, а именно станки, машины, детали и оборудование. В основном компании используют 41 оборудование иностранного производства для обеспечения качества своей продукции, а, значит, для покупки данных станков и деталей для них топменеджерам или собственникам необходимо учитывать валютный риск. Пожалуй, именно валютный риск должен играть центральную роль для принятия решения об инвестиционных отчислениях. В качестве регрессора, отвечающего за учет валютного риска, в предполагаемую модель стоит включить такой показатель, как отношение курсов валют евро к национальной валюте и доллара к национальной валюте. Еще одной интересной особенностью в деревообрабатывающем производстве является плавно растущий спрос на загородные дома во время наступления кризиса. Данная характерная черта объясняется человеческой особенностью жить ожиданиями. Поэтому ожидая ухудшения в экономике, индивидуумы предпочитают сберегать денежные ресурсы или вкладывать их в низко- или без- рисковые проекты, которые высоковероятно смогут принести доход. Во многих странах, в том числе и в России такими проектами является недвижимость, поэтому в период кризиса увеличивается спрос на загородную недвижимость. Как и для любого предприятия, увеличивающийся спрос на его продукцию позволяет повысить доходы и расширить объем денежных ресурсов, направляемых на инвестиционную деятельность. Поэтому, на мой взгляд, в построенную эконометрическую модель стоит включить регрессор, отвечающий за наличие кризиса в стране. Данный регрессор позволит сделать модель более корректной и объясняющей реальность на рынке лесопроизводства точнее. 2.2.2. Корректировка вида модели за счет выявленных особенностей Исходя из предыдущего пункта, необходимо внести изменения в предполагаемую эмпирическую модель, включив в нее поправки: 𝐒𝑰𝒏𝒗𝒕 = 𝛂 + 𝛃 ∗ 𝑭𝑨𝒕 + 𝛄 ∗ 𝑵𝑷𝒕 + 𝛅 ∗ 𝑺𝒕 + 𝛆 ∗ 𝑨𝒕 + 𝛉 ∗ 𝑹𝑶𝑬𝒕 + 𝛝 ∗ 𝐑𝐎𝐈𝐭−𝟏 + 𝛗 ∗ 𝑷𝒓𝒕 + 𝛍 ∗ 𝐂 + 𝛑 ∗ 𝐌 + 𝛒 ∗ 𝐈𝐧𝐟 + 𝛔 ∗ 𝐐𝐓𝐨𝐛 + 𝛕 ∗ 𝑾𝒕 + 𝐟 ∗ 𝐂𝐆 + 𝛗 ∗ 𝑪𝒆𝒃 𝐓𝐂 𝐄 + 𝛚 ∗ 𝐂𝐫𝐢 + 𝐱 ∗ 𝐑 + 𝐃 𝐪 ∗ 𝐑 + 𝛜, 42 где новыми регрессорами являются: Wt – средняя ставка заработанной платы населения Ceb TC – отношение себестоимости продукции к общим затратам предприятия Cri – регрессор, отвечающий за наличие кризиса в стране. E/R D/R – регрессоры, отвечающие за валютный риск S – корректировка на сезонность Таким образом, данная предположительная эмпирическая модель включает в себя корректировку на рассматриваемую область как со стороны внешних, так и внутренних регрессоров. Как уже упоминалось ранее при выполнении эмпирического анализа, возможно, потребуется изменить спецификацию предполагаемой модели, исключить или добавить регрессоры. Более подробно данное уточнение будет описано в третьей главе этого исследования при описании эмпирической части работы. 2.2.3. Гипотезы исследования После изучения теоретической базы и обзора эмпирических исследований, а также анализа аналитических исследований, акцентированных на деревообрабатывающую область можно выдвинуть несколько гипотез: Таблица 9 Гипотезы эмпирического исследования и обозначения регрессоров Переменная Инвестиционная активность Обозначение Invt Гипотеза Зависимая переменная Рентабельность При инвестиционных инвестиционной отчислений ROIt−1 прошлого периода Отношение себестоимости продукции к общим росте рентабельности деятельности в прошлом объем инвестиционных отчислений растет. Ceb TC При увеличении цен на сырье, или сокращения отношения себестоимости продукции к общим 43 затратам затратам предприятия предприятия инвестиционной объем активности уменьшается. Средняя При ставка заработанной платы W населения Коэффициент Q- Инфляционная ставка Объем внеоборотных Рентабельность активов средней заработанной ставки увеличивается инвестиционная активность компаний. Тобина активов увеличении При увеличении коэффициента QQ-Tob Тобина объем инвестиционных отчислений увеличивается При Inf увеличении ставки объем инфляционной инвестиционной деятельности сокращается При FAt увеличении активов внеоборотных инвестиционная активность увеличивается. При росте рентабельности активов ROEt объем инвестиционных отчислений растет. При увеличении чистой прибыли Чистая прибыль NPt инвестиционная активность увеличивается. Структура корпоративного При увеличении объема акций у CG. управления собственников увеличивается объем инвестиционный активности 2.2.4. Алгоритм моделирования. Для проведения любого моделирования необходимо выбрать и прописать его методологию. Поэтому данный параграф посвящён именно этому вопросу. 44 Перед построением модели необходимо собрать данные, состоящие из финансовых показателей компаний по отобранным параметрам, указанным ранее, и из значений показателей внешних факторов, взятых из официальных статистических данных национальной системы. Одним из требований к полученной выборке стала ее репрезентативность, так как выборка должна качественно и количественно представлять генеральную совокупность, основные типы предприятий и компаний, существующие на рынке деревообрабатывающей отрасли. После получения и сбора данных для эмпирического анализа, выборку необходимо проверить, чтобы данные соответствовали определенным параметрам, позволяющим провести эмпирический анализ над выборкой. Для этого необходимо произвести ряд тестов, включающих в себя тест на нормальность, выбросы регрессоров, распределение частот, а также построить коробчатые диаграммы регрессоров. Каждый из этих тестов позволит скорректировать выборку за счет исключения некоторых наблюдений, резко выделяющихся из ряда, что приведет к более качественным результатам. Также возможно изменение структуры данных, за счет эмпирических методов, как логарифмирование регрессора, экспонирование его или взятие квадратичных отклонений. После проведения статистического, описательного и эмпирического анализа над данными необходимо провести корреляционный анализ, построив корреляционную матрицу, являющуюся ключевой для начала проведения моделирования. Суть данной операции заключается в выявлении связей между выборками. Обычно связь между выборками носит не функциональный, а вероятностный (или стохастический) характер. В этом случае нет строгой, однозначной зависимости между величинами. Корреляционная матрица в данном случае покажет степень связи между всеми рассматриваемыми выборками, благодаря так называемому корреляционному коэффициенту. Чем ближе данный коэффициент к 1, чем сильнее связь между двумя выборками. Данная операция, позволит выделить наиболее значимые регрессоры для построения модели, и скорректируют 45 предполагаемую модель, путем исключения некоторых регрессоров из рассмотрения. Далее, будет произведено эмпирическое моделирование в программном пакете Gretl, по итогам которого будут сделаны первые выводы о значимости регрессоров в целом. Также в этой части, необходимо провести эмпирические тесты на построенную модель, путем того же программного пакета, для получения выводов о правильной спецификации модели, и ее корректных результатов. Основные тесты для этого этапа это тест на гетероскедостичность, мулитиколлинеарность, избыточность/недостаточность регрессоров, тест тест Чоу, Рамсея тест и на тест на нормальность остатков. Суть каждого из этих тестов описана в таблице 14 в третьей главе. Также в данной части эмпирического исследования будут построены несколько моделей с разной спецификацией, и построена таблица их сравнения по наиболее важным параметрам, а также выбрана модель, наиболее корректно как с эмпирической, так и реалистической точки зрения описывающая ситуацию инвестиционной активности на деревообрабатывающем рынке. После удовлетворения требованиям, предъявленным к правильности построения эмпирической модели, и выбора рабочей модели, будут сделаны выводы по эмпирической части исследования, а также даны рекомендации топ-менеджерам для улучшения и оптимизации инвестиционных решений. Таким образом, во второй главе была оценена деревообрабатывающая отрасль в целом, даны ее характеристики, а именно выделены высокие сырьевые издержки, сезонность и валютный риск, а также выделены направления развития в будущем. Или, как уже было указано ранее, доказано, что отрасль развивается, наращивая свое производство, а также рост цен на продукцию деревообрабатывающих обеспечивает предприятий. увеличение Кроме этого прибыли была для приведена 46 предварительная эмпирическая модель, учитывающая не только внутренние и внешние факторы в совокупности, но и акцентированная на деревообрабатывающую отрасль. 47 Глава 3. Эмпирическое исследование. В данной главе будет произведено непосредственно эмпирическое исследование влияния факторов на инвестиционную активность компаний деревообрабатывающей отрасли, а также будут сделаны выводы по главе и по работе в целом. Ключевым элементом данной части являются рекомендации для руководителей и топ-менеджеров компании при оптимизации инвестиционной активности предприятий. 3.1. Статистический и описательный анализ первой выборки. В исследовании было решено использовать именно панельные данные благодаря положительным свойствам, присущим именно такой структуре данных. Во-первых, большое количество наблюдений, полученных в результате рассмотрения именно интервала времени, позволяют сократить коллинеарность между регрессорами, что в свою очередь позволит увеличить эффективность модели. Во-вторых, анализ именно панельных данных позволяет сделать более корректные выводы за счет анализа экономической ситуации не только в разрезе, но и в длительном интервале. И, наконец, из-за дефицита данных для деревообрабатывающей сферы, использование панельных данных является единственной возможностью провести эмпирическое исследование, так как позволяет в разы увеличить количество наблюдений. Для проведения исследования была собрана довольно обширная выборка, состоящая из финансовых показателей 63 компаний деревообрабатывающей отрасли Российской Федерации за 2011-2014 год. Данные были взяты из базы данных Спарк. Как уже упоминалось выше, для анализа рассматриваемой отрасли существует дефицит информационных данных, связанный в первую очередь с небольшим количеством деревообрабатывающих компаний в целом по стране и во вторую очередь с несвоевременной публикацией финансовой отчетности данных компаний. Поэтому собранную выборку пришлось разбить на две группы. В первую группу вошли 63 компании за временной 48 период до 2013года. Во вторую выборку вошли только 10 наиболее крупных компаний деревообрабатывающей отрасли, предоставивших финансовые показатели до 2014 года. Список используемых компаний в работе представлен в приложении. Для репрезентативности выборки, выбранным компаниям для анализа должны быть характерны следующие свойства: - компания должна быть открытой и присутствовать на рынке больше 5ти лет; - компания должна опубликовывать прозрачную отчетность в срок; - компания должна быть одной из ведущих компаний в своей сфере деятельности. Так как задачей исследования было не только проанализировать внутренние факторы компаний, влияющих на решение топ-менеджеров и собственников компании об инвестиционных отчислениях, но также рассмотреть возможные внешние факторы. То для анализа были собраны данные о средней заработанной плате населения за рассматриваемый период для каждого региона, представленного в выборке. Иными словами панельные данные собраны так, что каждой компании из выборки соответствует средняя заработанная плата населения региона, в котором компания представлена. Также была учтена инфляционная ставка в эмпирической модели. Данные о внешних факторах были взяты с сайта Росстат. Кроме этого, как уже говорилось ранее, модель будет скорректирована на сезонность с помощью программы, позволяющей анализировать и систематизировать панельные данные Gretl. Во всех рассмотренных эконометрических исследованиях в первой главе построенные модели включали либо только внешние, либо внутренние факторы, и нет ни одного исследования, скорректированного на определенную отрасль, что позволяет считать данное исследование уникальным. 49 Перед построением модели, необходимо эконометрически проанализировать регрессоры, их структуру и корреляционную зависимость между всеми переменными. Для начала были проанализораваны несколько регрессоров, а именно внеоборотные активы, рентабельность активов, отношение себестоимости к общим затратам, средняя ставка заработанной платы, чистая прибыль и инвестиционная активность. Для построения любой регрессионной зависимости, вне зависимости от типа данных и их структуры необходимо, чтобы данные соответствовали определенным параметрам, для этого необходимо произвести ряд тестов над выборкой, включающие в себя тест на нормальность, выбросы, распределение частот, построить коробчатые диаграммы. Данные операции над регрессорами позволят скорректировать выборку для более эффективного анализа. Ниже представлены описательные статистики данных и их свойства и характеристики. 50 Рис.3 Тесты на нормальность распределения регрессоров для выборки за период 2011-2013 года. Тест на нормальность распределения показал, что часть переменных распределены нормально, так как p>0,5, однако часть регрессоров, таких как рентабельность активов, общие затраты не попадают, под данное определение. Для включения данных регрессоров в модель есть смысл прологарифмировать данные, и анализировать результаты модели для таких переменных как эластичность. Так же ниже представлены графики выбросов для регрессоров, путем данного анализа можно выделить часть компаний с резко отличающимися показателями по разным финансовым данным. В таких случаях стоит просто убрать эти компании из выборки для получения более корректных результатов анализа. 51 Рис.4. Графики разброса регрессоров, позволившие сократить выборку. Путем, анализа этих и других регрессоров, не представленных на графиках в работе, было отобрано 4 компании, с резко отличающимися показателями, что может быть вызвано какими-либо внешними факторами или аномальными ситуациями. В дальнейшем исследовании было принято решение сократить выборку до 59 компаний. Это позволит значительно улучшить результаты исследования за счет отсутствия влияния аномальных значений и при этом сокращение выборки на 12 наблюдений почти не отразиться на качестве анализа. 52 Как уже упоминалось ранее, в исследовании рассмотрен такой параметр как структура корпоративного управления. Данное решение было принято за счет анализа результатов предыдущих исследований на схожие тематики. Кроме этого, несомненно, на решение о принятии инвестиционной политики сильно влияет корпоративная структура управления компанией. После проведения эмпирического анализа выборки, необходимо обратиться к корреляционной матрице исследуемых регрессоров для определения смысловой значимости включения регрессоров в модель. Ниже представлена матрица с основными регрессорами модели. Таблица 10. Корреляционная матрица, наблюдения 1:1 - 58:4 5% критические значения (двухсторонние) = 0,1288 для n = 188 Asets ROA NP Ceb_TC CG Inv 1,0000 0,0056 1,0000 0,8935 0,2172 1,0000 -0,2002 0,0271 -0,1908 1,0000 0,3457 0,2981 0,1897 0,4576 1,0000 0,8288 0,9749 0,7298 0,8692 0,7896 1,0000 Asets ROA NP Ceb_TC CG. Inv Wages 0,0350 -0,1973 -0,0091 0,1041 0,12903 0,8154 1,0000 Asets ROA NP Ceb_TC CG Inv Wages В ходе анализа корреляционной матрицы переменных было выявлено влияние рассматриваемых переменных на зависимую переменную, потому что корреляционные коэффициенты по модулю больше 0,7. Данный вывод является одним из ключевых, позволяющий начать эмпирическое исследование влияния факторов на инвестиционную активность. 53 3.2. Статистический и описательный анализ второй выборки. Как уже отмечалось ранее, компании деревообрабатывающей отрасли не славятся предоставлением финансовой отчетности в срок, и на настоящий момент существует только 10 крупных компаний данной отрасли, которые предоставили финансовую отчетность за 2014 год. Для настоящего и эффективного анализа данного количества наблюдений несомненно недостаточно, но чтобы подтвердить или подкорректировать выводы, которые будут получены в ходе эмпирического анализа первой выборки из 59 компаний вполне достаточно. Как и в пункте 3.1 в данном исследовании будут использоваться внешние факторы, за период с 2011 по 2014, взятые из отчетности РосСтата. После проведения статистического анализа, тестов на нормальность, построения графиков разброса и нахождения выбросов, было принято решение об использовании выборки в целом. 54 Рис.5. Описательные статистики для регрессоров в схемах и диаграммах. Однако, становиться очевидным, что для эмпирического анализа столь малого количества наблюдений, а именно 40, такое большое количество регрессоров просто не позволит провести корректную оценку, поэтому было принято решение об использовании лишь тех регрессоров, которые окажутся значимыми при построении эмпирической модели первой выборки компаний. 3.3. Эмпирическое моделирование Как уже отмечалось ранее в качестве зависимой переменной было выбрано количество инвестиционных отчислений, скорректированных на чистую прибыль компании, что позволит сравнивать организации между собой вне зависимости от их размера и объема операционной деятельности. За счет формулы расчета данного параметра: 𝑌1 = 𝐹𝐴1 − 𝐹𝐴0 , 𝑁𝑃1 явно, что для получения данного показателя пришлось сократить рассматриваемый период выборки на один год. Для проведения эконометрического анализа был использован метод наименьших квадратов, который позволяет найти наилучшие и эффективные 55 оценки параметров в модели. Ниже представлена первоначальная эконометрическая модель построенная с помощью статистического пакета gretl: Таблица 11 Модель 2: ВМНК, использовано наблюдений – 188 Включено 59 пространственных объектов Зависимая переменная: Y Weights based on per-unit error variances Коэффициен Ст. t- т ошибка статистика const ROA NetProfit Ceb_TC Cash -0,291556 0,492016 2,14648e-013 0,19284 6,80502e-06 -3,4576 6,0199 2,8656 3,8163 2,2097 0,00065 <0,00001 0,00455 0,00017 0,02812 *** *** *** *** ** Wages 0,47975 0,0843225 0,0817311 0 0,05053 3,07955e06 0,023457 3,5347 0,06789 * P-значение Статистика, полученная по взвешенным данным: Сумма кв. остатков 150,5455 Ст. ошибка модели 0,814369 R-квадрат 0,182506 Испр. R-квадрат 0,168101 Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. ХеннанаКуинна Статистика, полученная по исходным данным: F(4, 227) Лог. правдоподобие Крит. Шварца 12,66950 -279,0270 585,2877 Среднее зав. -0,010097 перемен Сумма кв. 273,3921 остатков Если обратить внимание на Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели 2,53e-09 568,0540 575,0042 1,097982 1,097438 информационные критерии, а также значение R2, характеризующего степень объяснения модели реальной картины, то можно предположить, что влияние объясняющих регрессоров на зависимую может быть не линейным, поэтому с помощью эконометрического пакета была построена новая модель, где в качестве регрессоров взяты их логарифмы. 56 Результаты этой модели представлены ниже: Таблица 12. 8:ВМНК, использовано наблюдений – 188 Включено 59 пространственных объектов. Зависимая переменная: Inv Weights based on per-unit error variances Коэффицие Ст. ошибка tнт статистика const -0,155101 0,0569047 -2,7256 ROA_1 0,0185597 0,00165913 11,1864 NP 0,0134245 0,00209857 6,3970 l_Ceb_TC -0,0452778 0,00591577 7,6537 Cash 9,38797e-07 1,04562e-06 0,8978 Статистика, полученная по взвешенным данным: Сумма кв. остатков P-значение 0,00730 <0,00001 <0,00001 <0,00001 0,37093 Ст. ошибка модели R-квадрат 0,658981 Испр. R-квадрат F(4, 130) 62,80256 Р-значение (F) Лог. Правдоподобие -186,5173 Крит. Акаике Крит. Шварца 397,5610 Крит. ХеннанаКуинна Статистика, полученная по исходным данным: 125,2882 *** *** *** *** 0,981711 0,648488 1,87e-29 383,0346 388,9377 Среднее зав. 0,098293 Ст. откл. Зав. 0,276850 Перемен Перемен Сумма кв. остатков 9,649947 Ст. ошибка модели 0,272452 В ходе построения второй модели, было выявлено, что регрессор объем внеоборотных активов оказался совершенно незначимым. Это может объясняться сильной корреляционной зависимостью между регрессорами объем ВА и объем чистой прибыли, так как корреляционная матрица показала положительное влияние ВА на инвестиционную активность. Однако, из-за сильной зависимости между этими переменными необходимо экспертной оценкой определить регрессор, оказывающий наибольшее влияние на инвестиционную активность. Таким регрессором стал объем чистой прибыли компании. Далее в ходе исследования, было решено совместить наиболее значимые внутренние факторы, включая регрессор, отвечающий за 57 корпоративную структуру управления, а также внешние факторы. Результаты построенной модели представлены ниже: Таблица 13. Модель 9: МНК, использованы наблюдения 1:1-53:3 (T = 115) Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 44. Зависимая переменная: Y Коэффицие нт Ст. ошибка const l_AssetsCurrentass ets l_Ceb Wages NP −30,41 0,127605 16,4967 0,664583 −2,85921 0,85042 −5,613e-08 E/R ROA CG Inf -0,825864 −0,126587 0,247302 0,723433 2,73225 2,94166 4,54782e08 0,3984722 0,0493811 0,194386 0,915052 Среднее зав. перемен Сумма кв. остатков R-квадрат F(6, 108) Лог. правдоподобие Крит. Шварца tстатистик а −1,8434 0,1920 Pзначение −1,0465 1,3089 −1,2342 0,2977 0,1033 0,2198 -1,8934 −1,5635 1,47852 0,7906 0,1058 0,0117 0,0324 0,3709 0,0680 0,1481 0,189652 Ст. откл. зав. перемен 15628,84 Ст. ошибка модели * * * ** ** 12,18450 12,02961 0,761565 Испр. R-квадрат 1,492435 Р-значение (F) −445,6146 Крит. Акаике 0,625263 0,187533 905,2291 924,4436 Крит. ХеннанаКуинна 913,0282 После построения рабочей модели, необходимо убедиться, что данная эмпирическая модель удовлетворяет основным условиям, позволяющим сделать корректные выводы по ней. В таблице ниже представлены проведенные тесты над моделью и их результаты. Таблица 14. Сводная таблица тестов для проверки корректности модели Название теста Пояснение смысловой значимости Результаты 58 Гетероскедости Наличие гетероскедостичности говорит о Тест Уайта, чность неоднородности наблюдений и может отсутствует привести к неэффективности оценок Мультиколлин Наличие мультиколлинеарности говорит Расчет еарность о линейной зависимости регрессорами, регрессоры иными влияют между показателя словами VIF, отсутвует не только на зависимую переменную, но и друг на друга, что приводит к некорректным выводам Тест Чоу Данный тест проверяет параметров стабильность отсутствует регрессионной наличие структурных модели сдвигов рассматриваемой и в выборке. Отрицательный результат может говорить о неточных выводах Нормальность Нормальное распределение остатков Распределени остатков позволяет получить надёжные оценки е нормальное для ошибок коэффициентов и интервалы для коэффициентов. Тест Рамсея Тест Рамсея проверяет правильность Спецификаци выбранной спецификации модели. я подобрана наиболее близкой Избыточные/пр Данный тест необходим для общего Тест не опущенные смыслового понимания включения показал переменные регрессоров в показывает необходимост наличие лишних модель, регрессоров нехватку дополнительных или и в новых регрессорах 59 Как уже упоминалось выше, дальнейшее эмпирическое исследование будет проводиться на второй выборке, за период 2011-2014 года, позволив возможно скорректировать результаты модели. Таблица 15 Модель 7: МНК, использованы наблюдения 1:1-10:4 (T = 42) Исключено пропущенных или неполных наблюдений: 1. Зависимая переменная: Y Коэффициент Ст. ошибка const l_AssetsCurre ntassets l_Ceb l_TC NetProfit −30,41 0,127605 16,4967 0,664583 −2,85921 -3,85042 5,613e-08 ROA СG Wages 0,126587 0,234567 0,723433 2,73225 2,94166 4,54782e08 0,0493811 0,127525 0,915052 Среднее зав. перемен 0,189652 Сумма кв. остатков R-квадрат F(6, 108) Лог. правдоподобие Крит. Шварца 15628,84 0, 36565 1,492435 −45,6146 94,4436 tстатисти ка −1,8434 0,1920 Pзначен ие 0,0680 0,8481 −1,0465 1,3089 −1,2342 0,2977 0,1933 0,2198 2,5635 1,4326 0,7906 0,0117 0,0456 0,0309 Ст. откл. зав. перемен Ст. ошибка модели Испр. R-квадрат Р-значение (F) Крит. Акаике Крит. ХеннанаКуинна * ** ** ** 12,18450 12,02961 0,35263 0,187533 90,2291 93,0282 Далее необходимо произвести сравнение построенных моделей для дачи более объективных выводов по эмпирической части. Таблица 16 Наименование Первая выборка Вторая выборка R-квадрат 0,761565 0, 36565 l_AssetsCurrentassets – – l_Ceb – – 60 l_TC – – NPt – – ROAt + + СG + + Wages + + E/R + – Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод, что обе построенные модели имеют схожие результаты, одинаковые регрессоры имеют влияние на зависимую переменную. Так как изначально было указано, что модель, построенная из второй выборки, не позволяет дать репрезентативные результаты как индивидуальная модель, то все дальнейшие выводы будут сделаны исходя из результатов первой модели. Вторая модель является лишь дополнительным подтверждением правильных выводов по первой модели. 3.4. Анализ результатов эмпирического исследования Важно отметить, что в исследовании доказано нелинейное влияние регрессоров на зависимую переменную. Данный вывод является уникальным в рассматриваемом вопросе, так как кроме работ Филатова «Приватизация и корпоративное управление в странах с переходной экономикой», и Р. Капелюшникова, Н. Демина «Влияние характеристик собственности на результаты экономической деятельности российских промышленных предприятий» не было доказано нелинейного влияния. А так как эти исследователи анализировали влияние только внутренних факторов, то доказанное нелинейное влияние совокупности внутренних и внешних факторов является важным выводом в работе. При увеличении отношения себестоимости продукции к общим затратам на 1% объем инвестиционной деятельности сокращается на 2,86%. 61 При увеличении средней ставки заработанной платы на 1%, инвестиционная активность увеличивается, но на очень маленькую величину. Также из модели следует, что данный регрессор значим на 5% уровне значимости, так как значения Prob ϵ(0.01,0.05). При увеличении рентабельности активов прошлого периода на 1%, объем инвестиционных отчислений увеличивается на 0,12 единиц. При увеличении чистой прибыли на 1%, инвестиционная активность возрастает, что вполне ожидаемо, на очень маленькую величину. 3.5. Выводы Исходя из результатов эмпирического исследования, а также анализа отрасли можно сделать несколько важных выводов. Во-первых, на инвестиционную активность компаний всегда влияют определенные факторы, не всегда очевидные при первом рассмотрении. Как уже отмечалось ранее, переменная, отвечающая за инвестиционную активность, скорректирована на чистую прибыль компании, что позволяет сравнивать компании между собой, вне зависимости от их размеров. Поэтому выводы исследования более корректны с данным условием. По итогам работы, был сделан вывод о влиянии корпоративной структуры на инвестиционную активность компаний. Иными словами анализ взаимосвязи инвестиционной активности и доли акций, принадлежащей членам совета директоров, выявил экспоненциальную возрастающую зависимость. Данный результат говорит об усилении конвергенции интересов членов совета директоров, при увеличении их участия в капитале, с целями других собственников компании. Из чего следует увеличение инвестиционной активности как в качественном, так и в количественном выражении. Кроме этого, выявлена убывающая зависимость между объемом инвестиционной активности и увеличением отношения себестоимости к 62 общим затратам компании. Данный факт еще раз косвенно подтверждает предположение о том, что растущая стоимость сырья для производства продукции на деревообрабатывающих компаниях отрицательно влияет на объем инвестиционных отчислений. Несомненно это связано с преобладанием сырьевых затрат в общем объеме затрат компании. Однако подтверждение данного факта может помочь топ-менеджерам компании правильно скорректировать свое решение об объем инвестиционных отчислений. Также в работе было доказано влияние объема внеоборотных активов в компании и объема чистой прибыли на инвестиционную активность компаний, что вполне очевидных факт, так как это прямые внутренние факторы компании, на которые топ-менеджеры обращают внимание в первую очередь при решении о вложении денежных единиц в инвестиционную деятельность. Рентабельность активов компании имеют возрастающую зависимость с инвестиционной активностью. Однако, в проведенном исследовании было доказано незначительное влияние, что возможно объяснить как не первостепенным фактором, на который обращают внимание при становлении инвестиционной активности, так как рентабельность активов отвечает скорее за операционную деятельность предприятия, нежели за инвестиционную. Также, стоит отметить странную характеристику деревообрабатывающей отрасли, о которой уже упоминалось ранее: при увеличении средней заработанной платы населения, увеличивается спрос на продукцию данной отрасли. В проведенном исследовании была доказана возрастающая зависимость между средней заработанной платой региона, в котором располагается организация и увеличением инвестиционной активности. Это можно объяснить с экономической точки зрения, как при увеличении спроса на продукцию компании, организации стремиться развиваться во всех сферах, в том числе и в инвестиционной деятельности. 63 Такие регрессоры, как инфляционная ставка и отраслевой риск, не оказались значимыми в построенной регрессии, что возможно связано не столько с действительно отсутствующей взаимосвязи, как скорее с недостаточностью наблюдений, не позволяющей выявить эту взаимосвязь на столь небольшой выборке. Как уже было отмечено ранее, характер инвестиционной активности деревообрабатывающих предприятий узконаправлен и основная доля инвестиционных отчислений лесопереробатывающих компаний направлена на восстановление и обновление основных средств, а именно оборудования, поэтому валютный риск должен сильно влиять на инвестиционную активность предприятий. В исследовании была доказана прямая отрицательная зависимость курса евро к рублю и объемом инвестиционных отчислений. Данный вывод позволяет говорить о большом влиянии политической и экономической ситуации в стране на деятельность деревообрабатывающей отрасли. Анализ рассматриваемой отрасли выявил потенциал для развития предприятий данной сферы. Рост инвестиций в лесоперерабатывающие компании стабильный, составляющий от двух до пяти процентов ежегодно. Однако, несмотря на все вышесказанное, деревообрабатывающая отрасль не развивается на одинаковом уровне с другими отраслями Российской экономики. И как следствие, не позволяет данной отрасли занять центральные позиции в Российской экономике. Исходя из работы, можно предложить следующие рекомендации для оптимизации инвестиционной активности компаний и улучшения финансового положения отрасли в целом: 1. Так как было доказано, что стоимость сырья для производства продукции деревообрабатывающих компаний высока, и является основной статьей расходов компаний этой сферы, то для сокращения себестоимости продукции, и как результат увеличение объема свободного денежного потока для инвестиционных 64 отчислений, необходимо оптимизировать затраты на сырье. То есть, управляющему компанией необходимо в первую очередь сконцентрировать свое внимание на данной статье расходов. 2. Также было доказано высокое влияние валютного риска на инвестиционную активность компаний, поэтому для учета данного фактора, менеджерам необходимо уделить свое внимание анализу экономической и политической ситуации в стране. И в зависимости от ситуации использовать финансовые инструменты для оптимизации инвестиционной деятельности, такие как фьючерсы, опционы, денежные обязательства и так далее. Данное решение позволит приобрести или сделать определенное инвестиционное вложение в нужное время, что увеличит эффективность инвестиционной активности компании в целом. 3. Кроме этого, инвестиционная деятельность деревообрабатывающей отрасли напрямую зависит от финансового состояния компании, следовательно, сконцентрировать менеджерам свое высшего внимание звена также необходимо на достижение оптимального уровня выручки и прибыли компании путем применения знаний о рыночных отношениях на практике. 4. Влияние структуры корпоративного управления на инвестиционную активность компаний позволяет предложить рекомендацию по отношению к системе управления. А именно для развития компаний деревообрабатывающей отрасли, наиболее оптимальным является вариант при владении собственником максимальным количеством акций. Также, стоит отметить, что данная рекомендация позволит сократить временные затраты на принятие решения по инвестиционной деятельности предприятия, что в некоторых случаях компании, существенно например, улучшит за счет инвестиционную получения и активность принятия инвестиционного предложения быстрее своих конкурентов, что при 65 правильных инвестиционных вложениях принесет увеличение спроса на их продукцию со стороны потребителей. При выполнении всех предложенных рекомендаций, компания сможет значительно улучшить и оптимизировать свою инвестиционную активность, что как следствие положительно скажется на росте стоимости компании и благосостоянии собственников и акционеров. По итогам проведенного исследования можно предложить определенный алгоритм оценки инвестиционной активности компании, заключаемый в следующих пунктах: 1.Первым шагом, при оценке инвестиционной активности компании, становиться анализ количества и качества инвестиционной деятельности предприятия. Как уже было отмечено ранее, характер инвестиционных потоков направлен на прямую инвестиционную деятельность для обновления или увеличения основных средств компании. Так как любое производство в деревообрабатывающей сфере строиться на основе качественного оборудования, являющегося для данной отрасли дорогостоящим, то инвестиционная деятельность компании должна быть стабильной, а также занимать постоянный процент к операционной деятельности компании. Иными словами при увеличении операционной деятельности предприятия, его инвестиционная деятельность также должна расти. Поэтому первый шаг посвящен проверке данного факта, и при его соблюдении, можно переходить к следующему этапу. 2.Так как было в работе было доказано, что наибольшее влияние на инвестиционную деятельность деревообрабатывающих компаний оказывает стоимость сырья для производства продукции, то вторым шагом является оптимизация сырьевых затрат, путем анализа поставщиков и цен на рынке сбыта сырья. При достижении оптимума на данном этапе, можно обращаться к следующему пункту. 3.Третьим шагом является страхование от валютного риска компании. Как было доказано при моделировании, валютный риск напрямую влияет на 66 объем инвестиционных отчислений, за счет того, что предприятия инвестируют в основном в иностранное оборудование благодаря его качеству. Поэтому на данном этапе стоит уделить свое внимание страхованию от данного риска, путем использования финансовых инструментов, таких как фьючерсы, опционы, ценные бумаги и денежные обязательства, позволяя сократить данный риск. 4.Следующий этап при оценке инвестиционной активности компании заключается в оптимизации прибыли и выручки компании. А также в стабилизации наличия свободных денежных ресурсов для ведения инвестиционной деятельности. 5.Таким образом, при выполнении всех предыдущих шагов алгоритма, можно перейти к заключительному этапу, а именно к анализу инвестиционной деятельности компании в длительном периоде, а также сравнению финансового состояния и ключевых параметров финансового благосостояния предприятия с состоянием до применения данного алгоритма. При недостаточных различиях, необходимо еще раз повторить алгоритм, начиная с первого шага. Однако, несмотря, на все предложенные рекомендации и полученные выводы, остаются не раскрытые вопросы в данной теме. Поэтому данное исследование может быть улучшено за счет более тщательного анализа деревообрабатывающей отрасли и выявлению каких-либо дополнительных параметров, способных повлиять на уровень инвестиционной активности в компании. А также, возможно улучшение данного исследования за счет дополнительных сведений о деятельности компаний этой сферы, полученных из неофициальных источников, а напрямую от руководителей предприятий. 67 Заключение В данной работе разработана модель, учитывающая особенности деревообрабатывающей отрасли, а также модель, результаты которой можно применить к развивающейся предприятиям, экономикой. представленным Данная научная на рынке новизна страны позволит с топ менеджерам компании использовать проведенное исследование в своей деятельности, что обеспечит их компаниям эффективные инвестиционные вложения. По итогам проделанной работы и проведенного исследования была достигнута цель работы, которая заключалась в разработки модели оценки влияния внешних и внутренних факторов на инвестиционную активность компании для деревообрабатывающей отрасли. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи: 1. Изучены и систематизированы как российская, так и зарубежная литература, соответствующая тематике данной работы. 2. Выявлены внешние и внутренние факторы, влияющие на инвестиционную активность компании на основе предыдущих эмпирических исследований. 3. Выявлены особенности отечественного рынка деревообрабатывающей отрасли, способные повлиять на инвестиционную активность компаний на основе аналитических работах в данном секторе. 4. Обоснованно выбрана зависимая переменная и выборка компаний для построения регрессии, собраны данные для эмпирического анализа. 5. Разработана модель влияния факторов на инвестиционную активность компании. Для проведения данной работы были использованы работы российских и зарубежных исследователей, исследовавших проблему управления инвестиционной деятельности компании. Для анализа и обобщения итоговой методологии исследования были использованы методы системного анализа и 68 синтеза. Для выполнения эмпирической части работы были использованы эконометрические методы и методы финансового анализа. Данные для работы были взяты из отчетности компании, а также из публикуемых отчетах о финансовом состоянии рынка и страны в целом, а также из других источников, таких как Спарк. Как уже отмечалось ранее для проведения настоящего исследования был выдвинут следующий ряд гипотез: Гипотеза 1. Существует возможность построения модели влияния фактор на инвестиционную активность компании. Гипотеза 2. Существует возможность адаптации модели к предприятиям деревообрабатывающей отрасли Гипотеза 3. Применение рекомендаций, предложенных исходя из разработанной модели оценки влияния внешних и внутренних факторов на инвестиционную активность компании, позволит повысить эффективность управления инвестиционной деятельностью компании. В первой главе было раскрыто понятие инвестиционная активность компании, ее сущность и признаки, а также были проанализированы предыдущие исследования по теме влияния факторов на инвестиционную активность компаний. Но основной акцент в главе был уделен анализу внутренних и внешних факторов, которые повлияли на инвестиционную активность компании. Также в первой главе выявляются особенности деревообрабатывающей отрасли, проанализирован отечественный рынок и выявлены специфические характеристики рынка, способные повлиять на инвестиционную активность компании. По итогам первой главы также будет создан. Вторая глава посвящена проведению эмпирического исследования, анализу собранной выборки компаний, построению модели, созданию корректирующего коэффициента или поправки модели, необходимой для применения полученной модели к предприятиям деревообрабатывающей отрасли, а также обоснование выбора зависимой переменной. 69 В третьей главе было проведено непосредственно эмпирическое моделирование и эконометрический анализ выборки. Было доказано наибольшее влияние на инвестиционную активность компаний таких параметров как структура корпоративного управления, изменение стоимости сырья для производства продукции, изменение курса иностранной валюты по отношению к национальной. Были даны рекомендации для топ-менеджеров и управляющих деревообрабатывающих предприятий, а также выявлены направления для продолжения исследования данного вопроса. Исходя из работы, можно сказать, что поставленные гипотезы оправдались, так в исследовании была разработана модель влияния факторов на инвестиционную активность компании, учитывающая особенности деревообрабатывающей отрасли, а также предложенные рекомендации и алгоритм оценки инвестиционной активности компании увеличивают эффективность управления инвестиционной деятельностью компании. Результаты данной работы могут быть использованы как менеджерами высшего звена компаний деревообрабатывающей сферы для оптимизации инвестиционной деятельности, так и руководителями компаний других сфер деятельности в качестве ориентиров для улучшения инвестиционной активности. По итогам работы, можно сделать вывод, что проведенное исследование является необходимым, своевременными и актуальным для всех игроков на рынке деревообрабатывающей отрасли. 70 Библиографический список. 1.Долгопятова Т.Г. Эмпирический анализ организации корпоративного контроля в российских компаниях/ Т.Г. Долгопятова, О.М. Уварова // Препринт WP1/2007/03, Серия WP1 «Институциональные проблемы российской экономики». М.: ГУ-ВШЭ, 2007. 2.Дробышевский С., Радыгин А., Горшунов И., Изряднова О., Ильин А., Мальгинов Г., Турунцева М., Цухло С., Шкребела И.. Инвестиционное поведение российских предприятий. М.: 2003 г. 3.Иванова М. Ю. 1996. Понятие инвестиционного климата и его влияние на эффективность инвестиционного воздействия партнеров. М.: Российская академия государственной службы при Президенте РФ. 4.Ратникова Т.А. Анализ панельных данных в пакете «Stata» / Т.А. Ратникова. — Методические указания к компьютерному практикуму по курсу «Эконометрический анализ панельных данных». 2004. С. 40. 5.Розинский И.А. Механизмы получения доходов и корпоративное управление в российской экономике / И.Н. Розинский // Предприятия России: корпоративное управление и рыночные сделки. М.: ГУ ВШЭ. 2002. 6.Теплова Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями / Т.В. Теплова. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2000. 7.Теплова Т.В. Григорьева Т.И. Ситуационный финансовый анализ / Т.В. Теплова, Т.И. Григорьева. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2006. 8.Теплова Т. Инвестиционные рычаги максимизации стоимости компании. Практика российских предприятий. М.: Вершина, 2007г. 9.Теплова Т.В.3, Крылова М.С.4. Эмпирическое исследование факторов, определяющих инвестиционную активность российских компаний – электронный журнал Корпоративные Финансы, выпуск №1, 2007 г. 10.Т.С. Колмыкова. Инвестиционный анализ / учебное пособие. М.: ИД ГУ-ВШЭ, 2009 г. 11.Эксперт. 2008. Рейтинг инвестиционной привлекательности российских регионов: 2007–2008 годы. URL: raexpert.ru/ratings/regions/2008/. 71 12. Черкасова В.А. и Тепловой О.Ю. «Исследование факторов, влияющих на инвестиционную активность компаний» - электронный журнал корпоративные финансы, 2011 г. 13.Blasi J. Corporate Ownership and Corporate Governance in the Russian Federation / J. Blasi. -Moscow: The Federal Commission for the Securities Market, 1996. 14.Bohren O. Corporate Governance and Real Investment Decisions / O. Bohren, I. Cooper, R. Priestley. Working paper, BI Norwegian School of Management. 2006. 15.Cleary Sean. The relationship between firm investment and financial status //The Journal of Finance, Vol. 54, № 2 , Apr., 1999. 16. Demetriades P., James G. A., Lee K. 2008.The End of Financial Repression? A Cross-Country Analysis of Investment. Working Paper 08/7. 175.Earle J. Post-Privatization Ownership Structure and Productivity in Russian Industrial Enterprises / J. Earle. Paper presented at the ACES-ASS A meeting, Chicago, 1998. 18. Graves S. Institutional ownership and corporate R&D in the Computer Industry. The Academy of Management Journal, 31(2) (1988), pp. 417—428. 19.Kochhar R., Parthiban D. Institutional Investors and Firm Innovation: A Test of Competing Hypotheses. Strategic Management Journal 17 (1996), pp. 73— 84. 20.Sardar Shahid Farid. Investment opportunity profile for wooden furniture manufacturing in NWFP. September, 2007 21.Stein J. Agency, Information and Corporate Investment / J. Stein. Электрон, данные. -Working paper 3116. - NBER, 2001. - Режим доступа: www.nber.org/papers/w8342.pdf, свободный. 22.Sudipta B. Corporate governance, top executive compensation and firm performance in Japan / B. Sudipta, L. Hwang, T. Mitsudome, J. Weintrop // Pacific-Basin Finance Journal. 2007. № 15 P. 56-79. 72 23.Tevlin S. CEO Incentive Contracts, Monitoring Costs, and Corporate Performance / S. Tevlin // New England Economic Review. 1996. - 0(0). - P. 3950. 24.Wilier, D. Corporate Governance and Shareholder Rights in Russia/ D. Wilier. Электрон, данные. - CEPR Discussion Paper No 343, 1997. - Режим доступа: http://cep.lse.ac.uk/pubs/download/dp0343.pdf. свободный. 25.Сайт Федеральной службы государственной статистики www.gks.ru 26.Сайт www.damodaran.ru213. 27.Сайт РТС www.rts.ru 28.Сайт http://finance.yahoo.com 29.Сайты компаний, вошедших в выборку 30. Сайт http://polpred.com 31. Сайт hhtp://woodstat.com 32. Cайт http://www.lesprom.com/ru/ 33. Сайт http://greenpressa.ru 34. http://spiff.ru/ - официальный сайт Петербургского Международного Лесопромышленного Форума 35.http://www.wood.ru–официальный сайт первого лесопромышленного портала 73 Приложение 1 Описательная статистика, использованы наблюдения 1:1 - 53:3 (отсутствующие данные были проигнорированы) Переменная N Year InvestAmmount Inv FA NP Ceb TC ROA Wages CG. l_FA l_NP l_Ceb l_TC l_ROA Переменная N Year InvestAmmount Inv FA NP Ceb TC ROA Wages CG l_FA l_NP l_Ceb l_TC l_ROA Среднее 28,9245 2012,00 5,52176e+006 0,663963 1,08897e+008 3,34301e+006 2,96754e+008 3,26380e+008 0,953354 15,1921 3 16,8821 14,8304 18,3612 18,5251 2,10652 Ст. откл. 17,1485 0,819076 3,56790e+007 11,7741 1,99943e+008 4,73289e+007 4,51264e+008 4,70912e+008 46,1031 2,03878 1,99730 2,28289 2,07683 1,70661 1,64947 1,15885 Медиана 28,0000 2012,00 -9000,00 0,0947844 3,27580e+007 764000, 8,81380e+007 1,01261e+008 3,75000 15,4131 3 17,3047 15,0071 18,2944 18,4332 2,11626 Вариация 0,592870 0,000407096 6,46152 17,7330 1,83608 14,1575 1,52067 1,44283 48,3588 0,134200 2,3445 0,135226 0,140039 0,0929469 0,0890394 0,550126 Минимум 1,00000 2011,00 -6,01040e+007 -47,7692 2000,00 -2,32841e+008 511000, 1,18100e+006 -485,060 10,9682 1 7,60090 9,47270 13,1441 13,9819 -0,994252 Асимметрия 0,119676 0,000000 5,57546 1,77144 2,70436 -0,995071 2,48340 2,23334 -7,62072 -0,196851 -1 -0,932418 -0,111132 -0,284952 -0,252380 -0,241586 Максимум 60,0000 2013,00 3,32515e+008 63,8632 9,88804e+008 1,77629e+008 2,50123e+009 2,50123e+009 77,9100 19,6222 5 20,7120 18,9952 21,6400 21,6400 4,35555 Эксцесс -1,13165 -1,50000 44,8531 12,5439 7,19074 11,1731 7,17680 5,55810 76,9503 -0,625090 1 1,52979 -0,417629 -0,227183 -0,430894 -0,389253 74 Приложение 2. Полное наименование Закрытое акционерное общество "АВИСМА - лес" Закрытое акционерное общество "Архангельский фанерный завод" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "БАВАРСКИЙ ДОМ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "БАЛЕЗИНСКИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ" Открытое акционерное общество "Бельский деревообрабатывающий комбинат" Открытое акционерное общество "Березка" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "БИРПАРК" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ВЕХИ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ВЕШКИ" Общество с ограниченной ответственностью "Воскресенский завод ЖБКиИ" Общество с ограниченной ответственностью "ВСМПОЛЕСТА" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ВЫШНЕВОЛОЦКИЙ ОРДЕНА "ЗНАК ПОЧЕТА"МЕБЕЛЬНО- Краткое наименование Руководитель ЗАО "АВИСМА-лес" Дронь Борис Петрович Бурчаловски й Павел Клавдиевич ЗАО "Архангельский фанерный завод" ЗАО "БАВАРСКИЙ ДОМ" Орлов Алексей Яковлевич Размер компании Малое предприятие Крупное предприятие Среднее предприятие ООО "БАЛЕЗИНСКИЙ ДОК" Баязов Владимир Константинови ч ОАО "Бельский деревообрабатывающий комбинат" Гареев Фаиль Фазылянович Малое предприятие Груздева Елена Алибековна Мартынов Алексей Михайлович Микропредпр иятие ООО "ВЕХИ" Блохин Андрей Алексеевич Микропредпр иятие ОАО "ВЕШКИ" Степанов Олег Владимирович Коршунов Николай Григорьевич Малое предприятие Лисицын Игорь Николаевич Филатов Сергей Геннадьевич Малое предприятие ОАО "Березка" ООО "БИРПАРК" ООО "ВЗ ЖБКиИ" ООО "ВСМПО-ЛЕСТА" ОАО "ВЫШНЕВОЛОЦКИЙ МДОК" Малое предприятие Микропредпр иятие Крупное предприятие 75 ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ГРАНД" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "Д.КРАФТ" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ДЕРЕВЯННАЯ АРХИТЕКТУРА" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ АЯ КОМПАНИЯ "МЕКРАН" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ ЗАВОД № 2" Открытое акционерное общество "Деревообрабатывающий завод-2 и К" Открытое акционерное общество "Деревообработчик" ООО "ГРАНД" Гатауллин Венер Забирович Малое предприятие ООО "Д.КРАФТ" Арзуманян Арзум Ашотович Малое предприятие ЗАО "ДЕРА" Вечканов Виталий Михайлович Микропредпр иятие ООО "ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮ ЩАЯ КОМПАНИЯ "МЕКРАН" Балакчина Елена Сергеевна Малое предприятие ОАО "ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮ ЩИЙ ЗАВОД № 2" Панибратюк Эдуард Иванович Малое предприятие ОАО "Деревообрабатывающий завод-2 и К" Левковский Владимир Петрович Микропредпр иятие ОАО "Деревообработчик" Абашева Оксана Георгиевна Микропредпр иятие ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ ЗАВОД" Открытое акционерное общество"Деревообрабатываю щий завод" ЗАО "ДОЗ" Мухаметгал иев Мансур Вильсурович Микропредпр иятие ОАО "ДОЗ" Бондарев Микропредпр Евгений иятие Александрович ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ДОК-3" ОАО "ДОК-3" Будаев Петр Нацагдоржеви ч Среднее предприятие 76 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ДОЦ" Открытое акционерное общество "ДРЕВО" ООО "ДОЦ" Зинаков Михаил Михайлович Микропредпр иятие ОАО "ДРЕВО" Микропредпр иятие Общество с ограниченной ответственностью "Завод Лесфорт" ООО "Завод Лесфорт" Семенова Наталия Викторовна Христюк Владимир Петрович Открытое акционерное общество "Заурал-Лес" ОАО "ЗАУРАЛ-ЛЕС" Микропредпр иятие ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЗАВОД ДЕРЕВОИЗДЕЛИЙ" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ИЗОПЛИТ" Закрытое акционерное общество СП " Карэт " ООО "ЗДИ" Харлов Максим Михайлович Черкасов Юрий Михайлович Кудинов Евгений Дмитриевич Баранов Александр Борисович Мигушкин Александр Алексеевич Малое предприятие ЗАО "ИЗОПЛИТ" ЗАО СП " Карэт " Микропредпр иятие Среднее предприятие Микропредпр иятие МУНИЦИПАЛЬНОЕ УНИТАРНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ "КИРСКИЙ ЛЕСОКОМБИНАТ" МУП "КИРСКИЙ ЛЕСОКОМБИНАТ" Микропредпр иятие ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО ''КОВРОВСКИЙ ЛЕСОКОМБИНАТ'' ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "КОМПАНИЯ "РАДА" ОАО ``КОВРОВСКИЙ ЛЕСОКОМБИНАТ`` Назаров Юрий Степанович Малое предприятие ООО "КОМПАНИЯ "РАДА" Андреев Андрей Олегович Малое предприятие 77 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "КОТЛАССКИЙ ЛЕСОПИЛЬНОДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ" ООО "КОТЛАССКИЙ ЛДК" Низов Павел Иванович Микропредпр иятие Закрытое акционерное общество Фабрика специальных столярных изделий "Краснодеревщик" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "КЫНОВСКОЙ ЛЕСПРОМХОЗ" Закрытое Акционерное Общество "Ларичихинский ЛПХ" ЗАО ФССИ "КРАСНОДЕРЕВЩИК" Платонов Вадим Борисович Крупное предприятие ОАО "КЫНОВСКОЙ ЛПХ" Сотников Владимир Ильбрусович Малое предприятие ЗАО "Ларичихинский ЛПХ" Сафронов Сергей Владимирович Микропредпр иятие ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЛЕСОПИЛЬНОДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ "СЕГЕЖСКИЙ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС" Открытое акционерное общество "ЛИНЕА ЛЕНЬО" ООО "ЛДК "СЕГЕЖСКИЙ" Управляюща Среднее я компания ЛП предприятие МЕНЕДЖМЕ НТ, ООО ООО "ЛЕСОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС" Новиков Сергей Николаевич Среднее предприятие ОАО "ЛИНЕА ЛЕНЬО" Сальваторе Аниелло Микропредпр иятие ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЛУЗА" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "МЕБЕЛЬ-МАССИВ" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "МЕГАВЭЙ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "НЕЛИДОВСКИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ" ООО "ЛУЗА" Бабкин Николай Васильевич Микропредпр иятие Репин Игорь Владимирович Малое предприятие Котова Ольга Валентиновна Лебедев Руслан Львович Микропредпр иятие ООО "МЕБЕЛЬМАССИВ" ЗАО "МЕГАВЭЙ" ОАО "НЕЛИДОВСКИЙ ДОК" Среднее предприятие 78 Открытое акционерное общество "Нововятский лыжный комбинат" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ПЕРИ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ПРОИЗВОДСТВЕННАЯ КОМПАНИЯ" Общество с ограниченной ответственностью "ПЛИТПРОМ" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ПРОИЗВОДСТВЕННОЕ ОБЪЕДИНЕНИЕ "ОДИНЦОВО" Общество с ограниченной ответственностью "Промакфес" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ПСКОВСКАЯ ДВЕРНАЯ ФАБРИКА" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "РЯЗАНСКИЙ ЛЕСПРОМХОЗ" АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СОКОЛЬСКИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮЩ ИЙ КОМБИНАТ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "САМАРАСТРОЙДЕТАЛЬ" Закрытое акционерное общество "Свобода" ОАО "НОВОВЯТСКИЙ ЛЫЖНЫЙ КОМБИНАТ" ("НЛК") Цуканов Руслан Алексеевич Среднее предприятие ООО "ПЕРИ" Школьник Иосиф Яковлевич Микропредпр иятие ООО "ПК" Немчак Лев Вячеславович Среднее предприятие ООО "Плитпром" Ефремов Андрей Алексеевич Закарян Ваагн Григорьевич Малое предприятие Васильев Дмитрий Борисович Футерман Ирина Анатольевна Малое предприятие Щепелев Руслан Владимирович Микропредпр иятие ЗАО "ПО "ОДИНЦОВО" ООО "Промакфес" ООО "ПСКОВСКАЯ ДВЕРНАЯ ФАБРИКА" ОАО "РЯЗАНСКИЙ ЛЕСПРОМХОЗ" АО "С-ДОК" ОАО "САМАРАСТРОЙДЕТАЛЬ" ЗАО "Свобода" Крупное предприятие Малое предприятие Управляюща Крупное я компания ЛП предприятие МЕНЕДЖМЕ НТ, ООО Кукушкин Малое Иван предприятие Александрович Петров Александр Викторович Малое предприятие 79 ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СЕЛЕЦКИЙ ДОК" ОАО "СЕЛЕЦКИЙ ДОК 2" Бостан Дмитрий Николаевич Малое предприятие ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СИБЖИЛСТРОЙ" ОАО "СИБЖИЛСТРОЙ" Жданов Виталий Юрьевич Микропредпр иятие ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СИБЛЮКС" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СТРОЙКОМПЛЕКТСЕРВИС " Открытое акционерное общество "Смоленский ДОК" ООО "СИБЛЮКС" Кавун Николай Кириллович ООО "СКС" Футорянов Виктор Васильевич ОАО "Смоленский ДОК" Открытое акционерное общество "Советский мебельнодеревообрабатывающий комбинат" Общество с ограниченной ответственностью "СолдатоАлександровское" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СОЛДЕК" ОАО "Советский МДК" Иванов Малое Игорь предприятие Анатольевич Зыков Микропредпр Леонид иятие Александрович Общество с ограниченной ответственностью "Софья" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "СТОЛЯРНАЯ МАСТЕРСКАЯ" Общество с ограниченной ответственностью "Строитель" ООО "СолдатоАлександровское" ОАО "СОЛДЕК" ООО "Софья" ООО "СТОЛЯРНАЯ МАСТЕРСКАЯ" ООО "Строитель" Микропредпр иятие Королев Геннадий Васильевич Дубикова Татьяна Николаевна Микропредпр иятие Прохоров Сергей Алексеевич Михайлова Марианна Викторовна Крупное предприятие Кидяев Виктор Викторович Малое предприятие Малое предприятие Микропредпр иятие 80 Общество с ограниченной ответственностью "Сургутмебель" ЗАКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ТАМАК" Общество с ограниченной ответственностью "ТИТУЛ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ХАРОВСКЛЕСПРОМ" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ НАЦИОНАЛЬНАЯ ОБЩИНА "ЧУИН" Закрытое акционерное общество "Экурус" ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЭРА" ООО "Сургутмебель" ЗАО "ТАМАК" ООО "ТИТУЛ" ООО "ХАРОВСКЛЕСПРОМ" ООО НО "ЧУИН" ЗАО "Экурус" ООО "ЭРА" Иванов Николай Иванович Ольховский Анатолий Михайлович Селиверстов Михаил Иванович Управляюща я компания ГРУППА КОМПАНИЙ ВЛП, ЗАО Цой Василий Михайлович Крупное предприятие Алтан Али Алп Давиденко Сергей Владимирович Микропредпр иятие Микропредпр иятие Крупное предприятие Малое предприятие Среднее предприятие Малое предприятие 81 Приложение 3 Выборка 2. Наименование Полное наименование Бельский деревообрабатыв ающий комбинат, ОАО Открытое акционерное общество "Бельский деревообрабатывающий комбинат" Березка, ОАО ВЕШКИ, ОАО ВЫШНЕВОЛ ОЦКИЙ МДОК, ОАО ЗАУРАЛЛЕС, ОАО КЫНОВСКО Й ЛПХ, ОАО НЕЛИДОВСК ИЙ ДОК, ОАО С-ДОК, АО САМАРАСТР ОЙДЕТАЛЬ, ОАО Смоленский ДОК, ОАО Открытое акционерное общество "Березка" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ВЕШКИ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "ВЫШНЕВОЛОЦКИЙ ОРДЕНА "ЗНАК ПОЧЕТА"МЕБЕЛЬНОДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮ ЩИЙ КОМБИНАТ" Открытое акционерное общество "Заурал-Лес" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "КЫНОВСКОЙ ЛЕСПРОМХОЗ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "НЕЛИДОВСКИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮ ЩИЙ КОМБИНАТ" АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СОКОЛЬСКИЙ ДЕРЕВООБРАБАТЫВАЮ ЩИЙ КОМБИНАТ" ОТКРЫТОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "САМАРАСТРОЙДЕТАЛЬ " Открытое акционерное общество "Смоленский ДОК" Краткое наименование ОАО "Бельский деревообрабат ывающий комбинат" ОАО "Березка" Руководитель Размер компании Гареев Фаиль Фазылянович Малое предприятие Груздева Елена Алибековна Микропред приятие ОАО "ВЕШКИ" Степанов Олег Владимирович Малое предприятие ОАО "ВЫШНЕВОЛ ОЦКИЙ МДОК" Филатов Сергей Геннадьевич Крупное предприятие ОАО "ЗАУРАЛЛЕС" Харлов Максим Михайлович Микропред приятие ОАО "КЫНОВСКО Й ЛПХ" Сотников Владимир Ильбрусович Малое предприятие ОАО "НЕЛИДОВСК ИЙ ДОК" Лебедев Руслан Львович Среднее предприятие АО "С-ДОК" Управляющая компания ЛП МЕНЕДЖМЕНТ, ООО Крупное предприятие ОАО "САМАРАСТР ОЙДЕТАЛЬ" Кукушкин Иван Александрович Малое предприятие ОАО "Смоленский ДОК" Иванов Игорь Анатольевич Малое предприятие 82 83
