Исследование влияния факторов отношения к риску и реальных

Исследование влияния факторов отношения к риску и реальных опционов на
корпоративную инвестиционную активность в условиях неопределенности
В силу того, что инвестиционная активность и колебания корпоративных
инвестиций во многом определяют экономическое положение страны, анализ
инвестиционных
решений
является
постоянным
объектом
методологических
и
эмпирических исследований. Частая сменяемость событий и тенденций обуславливает то,
что реализация корпоративной инвестиционной политики происходит
в условиях
неопределенности окружающей среды. В литературе выделяют ряд каналов, через
которые неопределенность влияет на объем инвестиций в реальные активы, при этом
знаки взаимосвязи являются не всегда однозначными. Кроме того, окончательно не ясно,
какой канал является наиболее существенным, поскольку с эмпирической точки
зрения достаточно сложно выделить и изучить каждый фактор отдельно от других.
В работе анализируется совместный эффект двух направлений воздействия
неопределенности на инвестиции: отношение инвесторов к риску и реальные опционы на
отсрочку проектов. Возможность встраивания и использования опционов является одним
из инструментов управленческой гибкости фирмы при подстройке под непрерывно
изменяющиеся условия внешней среды. Вместе с тем, несмотря на теоретическую
привлекательность модели реальных опционов, существует немного эмпирических
исследований данного эффекта, так как есть проблема в конструировании proxyпеременной для опционной составляющей. Что касается фактора отношения к риску, то
автором показано (Аистов А., Кузьмичева Е., 2012), что в условиях неопределенности спроса
на продукт фирмы-рискофилы склонны наращивать инвестиции, тогда как рискофобы
уменьшают уровень инвестиционной активности. Представляет интерес, что произойдет с
объемом инвестиций компаний, когда менеджер-рискофил и менеджер-рискофоб
обладают/ не обладают опционом на отсрочку проекта. Так, в работе получены
эмпирические оценки зависимости корпоративной инвестиционной активности от
фактора отношению к риску и реального опциона на отсрочку проекта в условиях
неопределенности спроса на продукт компаний. Автору работы не встречались примеры
подобных исследований в литературе.
Proxy-переменная для фактора отношения к риску строится на основе
аппроксимации Эрроу-Пратта (Arow-Pratt approximation): риск премия пропорциональна
квадрату риск-фактора. В соответствии с подходом Bo, Sterken (2007)
риск-премия
записывается как разница реализованной прибыли и прибыли, скорректированной на
1
риск (risk-adjusted profit). Далее мы полагаем, что: 1) отношение к риску формируется на
основании информации относительно перфоманса компании и неопределенности
бизнес-среды (флюктуации спроса; колебания котировок акций; цены на топливо,
драгоценные металлы и валюту; политические риски и пр.) за последние 5 лет, то есть
используется скользящий интервал длиной 5 лет для оценки коэффициента; 2) на
отношение инвестора к риску в той или иной мере оказывает влияние история всех
прошедших лет: для расчета коэффициента с каждым годом количество наблюдений
увеличивается на одно.
Мера неопределенности окружающей среды ограничена неопределенностью
спроса на продукт фирмы. Предсказание будущего спроса строится на основании истории
объемов
продаж.
Продажи
компании
описываются
как
тренд-стационарный
автокоррелированный процесс AR(1). В качестве меры неопределенности спроса
выступает стандартное отклонение шоков спроса, оцениваемых как остатки регрессии.
Proxy-переменная, измеряющая опционную составляющую, сконструирована с
использованием подхода Bo et al. (2006), который, в свою очередь, строится на основе
модели инвестиций с учетом реальных опционов Dixit & Pindyck (1994). Так, опционную
компоненту можно расписать через среднее значение и дисперсию прибылей,
генерируемых проектом, и ставку дисконтирования.
Для осуществления анализа использована база данных Thomson.One. В выборку
включены 1346 публичных нефинансовых компаний из 9 секторов (согласно ICB Industry
code), функционирующих в 19 развитых странах за период 1991-2011 гг. В силу
разнородности стран было сформировано 4 блока (целесообразность подтверждена
тестом Чоу): Европа, Америка, Япония, Австралия, для каждого из которых был оценен
эффект реальных опционов и отношения к риску на инвестиции. Кроме того, так как
период наблюдения является довольно продолжительным, проводится анализ на
наличие структурных сдвигов. Так, для каждой подвыборки стран выделено два
подпериода: до 2008 года включительно и после 2008 года. При этом для Японии
выделяется также 1998 год в качестве точки, обуславливающий структурный сдвиг
(протестировано влияние азиатского кризиса). Для проверки гипотезы на существование
структурных сдвигов проведен тест Чоу в разрезе каждой подвыборки стран.
Финальная регрессия тестирует влияние неопределенности спроса на объем
инвестиций компаний-рискофобов и компаний-рискофилов при изменении уровня
реальных опционов на отсрочку проекта. Модель также дополнена фундаментальными
2
объясняющими
переменными:
рентабельность
активов,
коэффициент
текущей
ликвидности. Опционная компонента классифицируется как пороговый, переключающий
режимы параметр, качественно изменяющий функциональную связь неопределенности с
инвестициями, определяемую через канал отношения к риску. Для нахождения
порогового значения наблюдения отсортированы по пороговой переменной, и для
каждого ее значения найдена сумма квадратов остатков. Минимальное значение данной
суммы соответствует пороговому значению параметра (Hansen, 1996; Bo et al., 2006). С
учетом найденного значения оцениваются коэффициенты конечной регрессии с помощью
модели с фиксированными эффектами.
Показано, среди прочего, что:
1) в условиях неопределенности окружающей среды при наличии реальных
опционов на отсрочку проектов (опционная компонента превышает пороговое значение)
или их отсутствии (опционная компонента ниже порогового уровня) компании-рискофилы
склонны инвестировать больше, чем компании рискофобы;
2) встроенные в проект реальные опционы являются источником управленческой
гибкости для компаний, в этой связи обладание опционами (опционная компонента
превышает
пороговое
значение)
обуславливает
рост
инвестиций
в
условиях
неопределенности как для рискофилов, так и для рискофобов.
3)
компании,
показывающие
высокие
значения
рентабельности
активов,
увеличивают инвестиции в капитальные активы;
4) коэффициент текущей
ликвидности
можно расценивать как финансовый
ограничитель отвлечения денежных средств в инвестиционные проекты.
References
Аистов А. В., Кузьмичева Е. Е. (2012). Факторы принятия инвестиционных решений в
условиях неопределенности: пример российских компаний. Финансы и кредит. 18. 25-35.
Bo H., Jacobs J., Sterken E. (2006). A threshold uncertainty investment model for the
Netherlands. Applied Financial Economics, 16, 665–673.
Bo H., Sterken Е. (2007). Attitude towards risk, uncertainty, and fixed investment. The
North American Journal of Economics and Finance, 18(1), 59–75.
Dixit A. and Pindyck R. (1994) Investment under Uncertainty // Princeton University
Press, Princeton, NJ.
Hansen B. E. (1996). Inference when a nuisance parameter in not identified under the
null hypothesis. Econometrica. 64. 413–30.
3