Асимметричность подверженности валютному риску на развивающихся рынках капитала. Дранев Ю. Я., Бабушкин М. С.
Скачать 429.28 Kb.
|
Детерминанты подверженности валютному риску.В качестве детерминант подверженности валютному риску в литературе рассматриваются не только фундаментальные показатели компаний, но и макроэкономические факторы. Одним из первых Jorion (1990) предположил зависимость коэффициента подверженности от доли иностранной выручки в общей выручки компании. С тех пор было проведено большое количество исследований на данную тему. Bodnar, Gentry (1993), Muller, Verschoor (2006), Hsin, Shiah-Hou, Chang, (2007), такие как Horst, Gösta (2007) исследовали различные детерминанты подверженности валютным рискам: доля экспортной выручки, доля долга в иностранной валюте, прокси для размера компании, балансовая стоимость, отраслевую принадлежность, норму дивидендных выплат, коэффициент ликвидности, рыночная стоимость компании, расходы на исследования и разработки, рентабельность, использование деривативов и даже наличие привилегированных акций или конвертируемых облигаций. Помимо специфических для компании факторов Hsin, Shiah-Hou, Chang, (2007), Horst, Gösta (2007) рассматривали макропеременные, такие как доли экспорта и импорта, уровень процентных ставок и другие. В большинстве исследований наиболее значимыми предсказуемо показали себя такие факторы как доля экспортной выручки, доля валютного долга и отраслевая принадлежность. Для иллюстрации причин данного влияния вернемся к примеру российских металлургических компаний. Как уже упоминалось в докризисный период (до 2006 года) эти компании страдали от снижения курса доллара, так как большая доля их выручки была экспортной, а затраты были номинированы в рублях. В результате ряд металлургических компаний начали реализовывать стратегию, защищавшую от укрепления национальной валюты. Активно привлекалось дешевое в то время финансирование на внешних рынках, часто по плавающим ставкам. Одновременно с этим, компании хеджировались от снижения курса доллара на финансовых рынках. В 2008 году с развитием финансового кризиса экспортные продажи начали резко падать, обслуживание долгов в иностранной валюте расти с ростом процентных ставок и фактическим закрытием для них внешних рынков, а по финансовым деривативам начали образовываться значительные убытки, связанные с резким ростом курса доллара. Акции российских металлургических компании упали сильнее других и если бы не помощь государства многие из них могли обанкротиться. Помимо традиционных для таких исследований показателей доли экспортной выручки, доли долга в иностранной валюте и отраслевой принадлежности в модель детерминант подверженности валютным рискам был включен коэффициент быстрой ликвидности (см. He, Ng (1998)). Действительно большие остатки на валютных счетах компании могут существенно сказаться как на чистой прибыли, так и на капитализации. Примером, среди российских компаний может служить ОАО «Сургутнефтегаз», на счетах которого скопилось около 20 млрд. долл. в валюте. Переоценка этих валютных активов может сказываться на рублевой капитализации компании. Размер компании предположительно также играет существенную роль (см. например, Muller, Verschoor (2006)). У небольших компаний со значительными долгами в иностранной валюте процентные платежи могут быть выше и им сложнее рефинансировать свою задолженность в локальной валюте, так как премии за риск по кредитам для них существенно больше. Поэтому, небольшие компании, подверженные валютным рискам, предположительно должны быть более чувствительны к колебаниям валюты, чем большие компании. Так как разница между результатами тестов не сильно зависела от частоты наблюдений, то для анализа были взяты коэффициенты асимметричной подверженности  и  из модели (3), для тех компаний стран БРИК и за те годовые периоды, где эти коэффициенты оказались значимы на недельных данных, а объясняющая сила модели высока (т.е. влияние курса не только значимое, но и сильное). Получилась матрица коэффициентов подверженности по компаниям для каждого года. В модели решено было отразить отраслевую принадлежность только для ресурсодобывающих и финансовых компаний. Остальные отрасли оказались мало представлены в выборке по российскому рынку и отдельно не выделялись. Вышеупомянутые российские металлургические компании в большинстве были отнесены к ресурсодобывающим, так как на начало 2013 года почти все обладали добывающими активами. Мы предположили, что влияние факторов на подверженность валютному риску независимы не только для различных компаний, но и для отдельной компании независимы в разные периоды времени. Исключение составляют только постоянные во времени факторы отраслевой принадлежности, которые и аккумулируют все фиксированные эффекты. Таким образом, была построена следующая модель с фиксированными эффектами:   , где (4) – значимые бета-коэффициенты или , полученные регрессией (3) для i-ой компании за годовой период  ; – коэффициенты чувствительности к детерминантам подверженности;  – доля выручки в иностранной валюте в общей выручке i-ой компании за прошлый год (период  ); – доля долга в иностранной валюте в общих активах i-ой компании за прошлый год (период ); – коэффициент быстрой ликвидности i-ой компании за прошлый год (период ); – фиктивная переменная, принимающая значение 1,если компания относится к ресурсодобывающей отрасли, и 0 в противном случае; – фиктивная переменная, принимающая значение 1, если компания является финансовой организацией, и 0 в противном случае;LSalesi,T-1 – натуральный логарифм выручки i-ой компании, как прокси размера компании за прошлый год (период ).Асимметричность может возникать не только в связи с различными знаками влияния колебаний валют. Сами коэффициенты подверженности валютным рискам могут быть положительными или отрицательными. При этом детерминанты у положительной и отрицательной подверженности могут быть разные. Например, доля иностранного долга может больше влиять на отрицательную подверженность и меньше влиять на положительную. Доля экспортной выручки наоборот больше может влиять на положительную подверженность. Для анализа таких явлений было решено использовать положительные и отрицательные коэффициенты подверженности валютным рискам, полученным при тестировании модели (2). Иными словами коэффициенты подверженности  компаний за каждый год из модели (2) разбиты на две составляющие  и  . Таким образом, получаются еще две модели для положительных и отрицательных коэффициентов подверженности с фиксированными эффектами:  (5)  (6)Модели (4), (5) и (6) позволяют учесть различные виды асимметрии, возникающей при изучении подверженности валютным рискам. Причем ранее авторы не пытались исследовать различное влияние факторов на положительную и отрицательную подверженность валютным рискам. Для тестирования моделей (4), (5) и (6) были использованы панельные данные, сформированные по описанной выше выборке компаний стран БРИК за последние десять лет. Коэффициенты подверженности были получены в результате регрессий (2) и (3), как это было описано выше. В качестве объясняющих переменных (детерминант подверженности) брались годовые значения показателей для каждой компании, за исключением отраслевой принадлежности, которая предполагалась постоянной во времени. Значения детерминантов подверженности по выборке из российских компаний несколько выделялись по сравнению с компаниями других стран. Средняя доля выручки в иностранной валюте компаний России составляет 33,4%, Китая – 30,6%, Индии 21,8%, Бразилии – 11,3%. Высокая доля экспортной выручки компаний в России связана, в первую очередь с высокой долей добывающих компаний в выборке и спецификой их деятельности. При этом в России наблюдается и наибольшая доля долга, номинированного в иностранной валюте. Значения показателей доли долга и экспортной выручки согласуются с результатами тестирования моделей (2) и (3), которые показывают наибольшую подверженность валютным рискам именно у российских компаний. В Таблице 4 приведены полученные при тестировании модели (4) оценки влияния различных факторов на значимые коэффициенты подверженности повышению и снижению валютного курса доллара и евро, полученные согласно асимметричной модели (3). Таблица 4. Результаты тестирования модели (4) для разных бета.
*, **, *** - значимость на 10%, 5% и 1%-ном уровне соответственно Полученные результаты были проанализированы для каждой из четырех рассмотренных стран в отдельности. Бразилия Согласно Таблице 4 модель подверженности снижению и повышению курса доллара для компаний Бразилии объясняет около 35% дисперсии зависимой переменной. Статистически значимыми детерминантами подверженности оказались: доля выручки экспортной выручки; доля долга, номинированного в иностранной валюте в общих активах компании, а также отрасль, к которой принадлежит компания. При этом влияние долей иностранного долга и выручки значимо на 5% уровне, а его направление согласуется с результатами многих академических работ. Подверженность изменению курса доллара находится в прямой зависимости от доли иностранной выручки и в обратной – от доли иностранного долга. Интересно, что при повышении курса доллара влияние (по модулю) доли экспортной выручки больше, чем при снижении доллара. Таким образом, повышение доли экспортной выручки на 10% при росте курса доллара на 10% увеличивает капитализацию на 0.87% за год. Тогда как аналогичное увеличение доли экспортной выручки и при снижении курса приводят к снижению капитализации всего на 0.28% за год. Наблюдается асимметричная реакция инвесторов в бразильские экспортно-ориентированные компании в зависимости от движения курса. В частности это может объясняться тем, что с точки зрения инвесторов в бразильские акции, чем больше доля экспорта у компании, тем лучше ее эффективность (доходность) и меньше риски ее снижения: акции меньше падают и больше растут при колебаниях валюты. Подтверждается гипотеза о значимости отраслевой специфики бразильских компаний. В частности, компании ресурсодобывающих отраслей имеют более низкий коэффициент подверженности изменению курса доллара. Также подтверждается на 10% уровне гипотеза о различии подверженности финансовых и нефинансовых компаний. Модель (4) объясняет 18%-21% дисперсии подверженности компаний Бразилии изменению курса евро. Статистически значимыми детерминантами подверженности оказались те же переменные доля экспортной выручки; доля долга, номинированного в иностранной валюте в общих активах компании и ресурсодобывающая отраслевая принадлежность. Коэффициент быстрой ликвидности и размер также оказались значимы на 10% уровне, однако их влияние мало. В отличие от ситуации с долларом влияние доли экспортной выручки и иностранного долга почти симметрично при повышении и снижении курса евровалюты. Россия Для российских компаний также оказались важны рассматриваемые детерминанты подверженности. Так коэффициент детерминации модели (4) составил около 35% как для подверженности колебаниям евровалюты, так и колебаниям доллара. Статистически значимыми факторами оказались почти все рассматриваемые факторы. Для подверженности долларовым рискам российских компаний значимым на уровне 5% оказался даже коэффициент быстрой ликвидности. В отличие от бразильских компаний, российские - не демонстрируют асимметричного влияния факторов. Коэффициенты при факторах примерно равны по модулю. Асимметрия подверженности российских компаний не связана с долей экспорта или иностранного долга. Возможно, асимметрия вообще не значительна. Этот факт можно объяснить зависимостью от цен на нефть, которые коррелируют с курсом доллара к рублю, не сильно воздействуют на внутренние для компании факторы (если отдельно выделить нефтедобывающую отрасль ситуация могла поменяться), а их влияние на доходность симметрично. Индия Дисперсии подверженности изменению курса доллара индийских компаний объясняются моделью (4) только на 22%-23%, что ниже, чем у Бразилии и России. Статистически значимыми на уровне 5% являются: доля выручки в иностранной валюте, доля долга, номинированного в иностранной валюте и размер компании. Значимость и знаки коэффициентов при экспортной выручке и иностранном долге, в целом аналогичны, полученным по Бразилии и России. Однако по сравнению с Россией и, особенно, с Бразилией асимметричность влияния доли экспортной выручки проявляется по-другому. В Индии положительное влияние доли экспортной выручки (в случае роста курса доллара) меньше, чем негативное в случае снижения курса доллара. Таким образом, инвесторы в индийские акции предполагают, что у компаний ориентированных на экспорт риски снижения котировок выше. Статистически значимым на уровне 5% является коэффициент при прокси размера индийских компаний. В среднем, крупные компании более подвержены валютному риску, что согласуется с выводами исследователей (He & Ng, 1998; Muller & Verschoor, 2006; Jorge & Augusto, 2011). Модель подверженности изменению курса евро индийских компаний объясняет всего 14%-15% дисперсии зависимой переменной, что характеризует модель, как недостаточно качественную. Тем не менее, на уровне 5% значимой является прокси размера компании, что подтверждает вывод, полученный при оценке влияния курса доллара. Китай Модель (4) работает на данных по китайским компаниям даже лучше, чем по индийским (R2=26%) несмотря на ограниченные колебания китайской валюты. Статистически значимыми на уровне 5% как для подверженности в обеих валютах являются: доля выручки в иностранной валюте в общей выручке и размер компании. Иностранный долг не проявил себя как значимый детерминант валютного риска для китайских компаний в отличие от остальных, так как объемы внешних заимствований китайскими компаниями существенно меньше – всего около 10%. Асимметрия подверженности валютным рискам для китайских компаний в первую очередь связана с экспортной выручкой и напоминает ситуацию с бразильскими компаниями. Суммируя, отмечаем, что доля экспортной выручки оказалась значимым детерминантом подверженности валютным рискам для компаний всех стран БРИК. Причем ее влияние асимметрично для всех стран, кроме России. Доля долга в иностранной валюте невелика и незначима только для китайских компаний. Размер компании является значимым детерминантом в Индии и Китае. Для подтверждения гипотезы о различном влиянии факторов на бета-коэффициенты положительной или отрицательной подверженности, полученные по модели (1), были протестированы модели (5) и (6). Полученные значимые в обеих моделях коэффициенты  были протестированы на равенство с помощью теста Чоу. Гипотеза о равенстве коэффициентов была отвергнута во всех случаях. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Похожие:
 | Темы вступительных рефератов Особенности финансирования инвестиционных проектов на развивающихся рынках капитала |  | Проблемы задолженности развивающихся стран Особенно ужасает всё нарастающее отставание развивающихся стран от индустриальных стран. Большую роль в этом отставании играет увеличивающаяся... |
| Рабочая программа по дисциплине В. В. Организация деятельности центрального банка Организация деятельности центрального банка” имеет целью формирование у студентов твердых теоретических знаний и практических навыков... | | Актуальные проблемы формирования структуры капитала коммерческих... Структура этого капитала. Описаны и проанализированы два подхода к оптимизации структуры капитала. Автором предложена политика управления... |
| Задачи долгосрочного планирования. Понятие стоимости капитала Дисконтирование потоков денежных средств при оценке издержек привлечения капитала. Модель Гордона | | Проблемы формирования информационного капитала личности: от школы... Аннотация. В статье рассмотрены проблемы формирования информационного капитала личности государственного служащего. Определены три... |
| Тематика курсовых работ по дисциплине «Банковские операции» Формирование собственного капитала коммерческого банка. Понятие достаточности собственного капитала | | Доклад по мерам развития конкуренции на рынках нефтепродуктов Монополизированная... Развитие конкуренции на рынках нефтепродуктов может быть обеспечено за счет увеличения объема нефтепродуктов, реализуемых на открытых... |
| Исследование влияния интеллектуального капитала на результаты деятельности... Теоретические аспекты концепции интеллектуального капитала | | Зависимость от суверенного правительства подвергает белорусские банки повышенному риску |
| Программа дисциплины «Инновации на финансовых рынках» Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080300. 68 «Финансы... | | Комплекс финансовых решений корпорации: решения об источниках и способах... Принцип дублирующего портфеля как основа анализа корпорации на совершенном рынке капитала |
| Программа по дисциплине «аудит активов, обязательств и капитала» «Аудит активов, обязательств и капитала» составлена в соответствии с требованиями Федерального государственного образовательного... | | Оценка интеллектуального капитала с использованием коэффициента тобина Аннотация: в статье рассматривается такое понятие как коэффициент Тобина и как он может быть полезен для оценки интеллектуального... |
| Урока: Дидактические Урок-исследование «Бабушкин пряник – светлая радость детства!» по рассказу В. П. Астафьева «Конь с розовой гривой», проведенный 22... | | Программа дисциплины «Инновации на финансовых рынках» для направления... Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления 080300. 68 Финансы... |
