Выпускная квалификационная работа на тему: Детерминанты дивидендного сглаживания: сравнение американских и российских компаний (стр. 5 )

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

На основе приведенных регрессий можно сделать вывод о том, что модель Линтнера не применима к российскому рынку. Во-первых, при построении первой модели было выявлено, что значение прибыли на акцию не значимо, то есть выплаты на акцию зависят только от уровня дивидендов предыдущего периода. Тогда как теория Линтнера предполагает сглаживание дивидендов относительно дивидендов прошлого периода, основываясь на изменениях в прибыли компании. Для российских компаний данный показатель является значимым только в модели (2) , где прибыль текущего года имеет положительное влияние на дивиденды, однако прибыль предыдущего года отрицательно влияет на уровень выплат в следующем. Данный факт может объясняться тем, что некоторые российские компании при увеличении прибыли (в момент времени t-1), увеличивают и дивиденды ( в момент времени t-1), однако они не в состоянии поддержать уровень дивидендов прошлого года(в момент времени t) и следовательно, если прибыль в текущем периоде(t) не выросла, российские компании снижают дивиденды. Что также подтверждает отсутствие сглаживания выплат дивидендов у российских компаний. Кроме того, показатель для дивидендов на акцию прошлых лет оказался больше единицы, что подтверждает предыдущие выводы, так как модель частичного приспособления предполагает, что дивиденды не приспособляются к целевому уровню в течении одного года, а сглаживаются в течении времени. Поэтому модель (6), которая оценивает коэффициент сглаживания как (-α1) для российских компаний абсолютно незначима. Модель (3) и (4) была удалена из анализа по обеим выборкам, потому что F-test отклонил гипотезу отличных от нуля коэффициентов.

При включении фиктивных переменных на кризисные годы результаты оказались незначимыми, что говорит об отсутствии статистически значимого влияния кризиса на компании, которые выплачивают дивиденды каждый период. Однако стоит отметить, что при построении данных регрессий, фирмы, которые пропускали дивиденды, не были включены в выборку, тогда как именно в кризисные годы можно наблюдать наибольшее количество приостановок выплат дивидендов.

Далее перейдем к рассмотрению применимости модели Линтнера к американским компаниям в период с 2002 по 2014 год. Для американских компаний также были протестированы модели Арелано-Бонда и модели с фиксированным эффектом. Различные тесты на соответствие переменных и регрессий предпосылкам линейных моделей были проведены также и для американских компаний и были представлены выше. Стоит отметить, что выборки и по российским и по американским компаниям подвержены гетероскедастичности и автокорреляции, поэтому будут использоваться устойчивые стандартные отклонения с поправкой на кластер. (clustered robust standard errors). Также как и для российского рынка, фиктивные переменные на кризисные годы оказались незначимыми. Это можно объяснить тем, что даже, несмотря на кризис в экономике компании не хотят снижать уровень выплат дивидендов, так как это подаст сигнал рынку о проблемах в компании.

Ниже представлены результаты по американским компаниям:

	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)
VARIABLES	DPS	DPS	DPS	∆DPS	DPS	∆DPS
EPS	0.0519***	0.0398***	0.0878***			0.0519***
	(0.00833)	(0.0131)	(0.0122)			(0.00833)
DPS-1	0.709***				0.685***	-0.291***
	(0.0726)				(0.0846)	(0.0726)
EPS-1		0.102***			0.0711***
		(0.0225)			(0.0197)
∆EPS				-0.0157
				(0.0155)
Constant	0.175***	0.537***	0.639***	0.0781***	0.160***	0.175***
	(0.0434)	(0.0445)	(0.0362)	(0.00604)	(0.0341)	(0.0434)
Observations	2,922	2,999	3,212	2,922	2,922	2,922
Number of id	265	265	265	265	265	265

Стоит отметить, что регрессии по американским компаниям строились на основе суммирования годовых показателей, однако в отличие от компаний России практически все американские компании платят квартальные дивиденды. В регрессии по годовым переменных все коэффиценты оказались значимыми. Значения указывают на скорость приспособления дивидендов к прибыли равную 30%, что находит свое подтверждение и в результатах других исследований (Chemmanur 2010). Таким образом, модель Линтнера находит свое подтверждение на американском рынке в период с 2002 по 2014 год, что соответствует выводам сделанным в работе Brav, Michaely (2003), где на основе опроса менеджеров из американских компаний было подтверждено, что компании придерживаются политики сглаживания дивидендов и снижают их уровень только в вынужденных случаях.

Таким образом, сформулированные гипотезы находят свое отражение только в результатах по американским компаниям, где действительна была найдена зависимость дивидендов от прибыли и показателя выплат прошлого года, то есть модель Линтнера применима к американскому рынку и скорость конвергенции равная 30% указывает на достаточно сильную политику сглаживания выплат дивидендов. Тогда как для российского рынка выдвинутая гипотеза не подтвердилась. Результаты говорят о неприменимости модели Линтнера на российских компаниях, так как прибыль компании оказалась незначимой при определении уровня дивидендов. К похожим результатам пришли и Пирогов, Волкова(2008) где показатели прибыли для компаний в России оказались незначимыми, а коэффициент дивиденда прошлого года равнялся 0,9. Следовательно, основываясь на существующих работах и данном исследовании можно прийти к выводу, что все-таки модель Линтнера оказалась неприменимой к российскому рынку.

Логит модель

Для анализа логит модели, выборки были разделены на два события: увеличение дивидендов, где значение 1 принимается в случае роста дивидендов на 10% и более, и 0 в остальных случаях. Во второй выборке значение 1 соответствовало падению дивидендов более чем на 10% и 0 в случае повышения или стабильного уровня дивиденда. Интересно заметить, что значимость результатов по этим выборкам для некоторых переменных отличается, что говорит о том, что менеджмент при принятии решении о сокращении или повышении дивидендов компании основывается на разных показателях, например один и тот же показатель может оказаться значимым при принятии решении о снижении дивидендов, однако быть не значимым при принятии решения об их увеличении. При построении регрессий следует учитывать мультиколлинераность между регрессорами, например ROE и ROA, логирфм активов и логирфм капитализации, такие переменные не должны анализироваться вместе, так как это приведет к смещенным оценкам. При анализе регрессии модель с фиксированным эффектом была отвергнута, потому что данная модель для логита не может избавиться от гетероскедастичности при помощи устойчивых стандартных ошибок (robust standard errors). В то время как тест на гетероскедастичность hetprob показал значения вероятностей равные Prob > chi2 = 0,0393 для Америки и Prob > chi2 = 0,0052 для России, что отвергает нулевую гипотезу о гомоскедастичности. Следовательно, логичнее использовать модель со случайным эффектом, так как есть возможность использовать опцию vce robust для модели логита со случайным эффектом. На основе информационного критерия Акаике (AIC) было выявлено, что ROA лучше описывает модели по американским компаниям, в то время как ROE более применима к российским. Также проведя анализ регрессий и сравнив показатели, выбор был сделан в пользу переменных Lncap, LD_CE вместо lnTa, LD_E.

Ниже представлены данные по американским и российским компаниям, анализирующие повышение дивидендов:

Российские компании

	(1)	(3)	(5)	(7)
VARIABLES	Rise	Rise	Rise	Rise
lnСap	0.0891	0.0646	0.0212	0.0178
	(0.0667)	(0.0680)	(0.0591)	(0.0559)
PE	-0.00147		-0.00741	-0.00747
	(0.00486)		(0.00512)	(0.00521)
ROE	0.0251***	0.0200**	0.0317***	0.0315***
	(0.00902)	(0.00930)	(0.00868)	(0.00868)
LD_E	-0.00474
	(0.00346)
LD_CE		-0.00532	-0.00418	-0.00379
		(0.00357)	(0.00306)	(0.00294)
MVBV		0.118
		(0.0706)
lagDY			-0.175***	-0.176***
			(0.0538)	(0.0528)
RE_TA				0.00161
				(0.00833)
Constant	-0.933	-0.866	0.253	0.211
	(0.602)	(0.584)	(0.599)	(0.714)
Observations	260	262	260	260
Number of id	37	37	37	37

Американские компании