2014. т. 18. №3

Цель данной работы – сравнение подходов к моделированию критического финансового положения средних и малых российских непубличных компаний разных отраслей с помощью финансовых и нефинансовых показателей в 2011–2012 гг.

Нами использованы методы прогнозирования: логит- и пробит-модели, линейный дискриминантный анализ, квадратичный дискриминантный ана­лиз, дискриминантный анализ смеси распределений, классификационное де­рево и алгоритм случайного леса.

В исходной выборке содержится около миллиона наблюдений из базы данных «Руслана», которые относятся к периоду 2011–2012 гг.

Вместо понятия банкротства мы используем понятие критического финансового положения, которое вынуждает компанию либо закрыться добровольно, либо быть ликвидированной по процедуре легального банкротства.

Исследуемые компании относятся к четырем отраслям: обрабатывающим производствам, операциям с недвижимостью, оптовой и розничной торговле и строительству. Сравнивая отрасли, мы приходим к нескольким важным выводам. С одной стороны, нужно строить отдельные модели для разных отраслей, поскольку разница между отраслями не может быть описана с помощью одного-двух дополнительных регрессоров в виде дамми-пере­менных.

С другой стороны, между отраслями много общего. Во-первых, сильно похожим между отраслями выходит ранжирование переменных по важности. Это, в частности, приводит к тому, что для всех четырех отраслей в качестве оптимального мы выбираем один и тот же набор регрессоров из рассматриваемых нами шести альтернатив. Вне зависимости от отрасли включение нефинансовых показателей улучшает прогнозную силу модели. Важными нефинансовыми переменными являются возраст компании и фе­деральный округ. Размер компании оказывает меньшее влияние, а организационная форма является самым слабым предиктором. Во-вторых, наилучшим алгоритмом стабильно оказывается случайный лес. Для всех отраслей у случайного леса показатель качества прогнозов (площадь под ROC-кривой) достигает примерно 3/4.

Задача прогнозирования дефолта предприятия на следующий год интересна как банкам и другим кредиторам предприятий, так и государственным контролирующим органам.

Все большее внимание в теоретических исследованиях начинают привлекать нефинансовые аспекты функционирования предприятий, оказывающие влияние на принятие управленческих решений. Одной из наиболее распространенных концепций в данном направлении является интегрированная теория финансовой архитектуры. Наибольший исследовательский интерес среди обширного набора характеристик финансовой архитектуры вызывают структура собственности и состав совета директоров. Обнаружено, что диверсификация состава директоров, в том числе гендерная, обеспечивает многосторонний взгляд руководства на развитие компании, улучшает ее репутацию и увеличивает интерес инвесторов к ней.

Основная цель данного исследования заключается в том, чтобы проанализировать нефинансовые аспекты экономической эффективности предприятий, принимая во внимание не только временные и индивидуальные эффекты фирм, но и учитывая ненаблюдаемые отраслевые и географические характеристики. Выборка представляет собой панель западноевропейских компаний, собранную за период с 2007 по 2012 годы на основании баз данных Bloomberg и Amadeus. Многоуровневая структура моделей позволяет очистить оценки эффектов тестируемых показателей (доли и числа женщин в составе совета директоров, а также доли акций у крупнейшего акционера и суммарной доли акций у трех крупнейших акционеров) от влияния ненаблюдаемых переменных, обуславливающих неоднородность компаний, стран, секторов экономики и временных периодов. Сочетание в оцениваемых моделях квадратичной спецификации показателей гендерной диверсификации совета директоров и их произведений на характеристики компаний с учетом неоднородности коэффициентов при этих показателях позволяет разрешить возникшее противоречие между содержанием теоретических гипотез исследования и результатами предварительного анализа данных. Выяснено, что увеличение числа женщин (доли женщин) в составе директоров способствует обеспечению эффективности функционирования компаний только до некоторого предела, после которого эффективность падает. Этот эффект обнаружен в большинстве оцененных модификациях модели и проконтролирован на возможную эндогенность использованием вместо текущих значений тестируемых показателей их лагов. При анализе динамики предельного эффекта числа женщин в совете директоров на эффективность компаний в зависимости от внутрифирменных показателей в рамках ряда моделей выявлена убывающая отдача для объема активов и финансового рычага и возрастающая отдача для расходов на исследования и инновации. Противоречивые результаты обнаружены для размера компаний: оценки, полученные с помощью МНК, показывают постоянную отдачу, оценки иерархических моделей с учетом страновой неоднородности демонстрируют возрастающую отдачу, а оценки моделей с учетом отраслевой неоднородности свидетельствуют об убывающей отдаче от числа женщин в составе совета директоров на стратегическую эффективность компаний.

Влияния концентрации собственности на стратегическую эффективность компаний в подавляющем большинстве оцененных моделей обнаружить не удается. Единственным исключением служат модификации моделей, в которых коэффициент при концентрации собственности зависит от числа женщин в совете директоров. Обнаружено, что по мере увеличения числа женщин-директоров негативный эффект концентрации собственности на экономическую эффективность компаний усугубляется.

В работе анализируются различия между фирмами с централизованной и децентрализованной системой управления и исследуются факторы, влияющие на выбор руководством фирмы модели управления. Эмпирический анализ работы основан на данных опроса «Европейские фирмы в глобальной экономике», проведенного в 2010 г. в семи странах Европы: Германии, Англии, Франции, Австрии, Испании, Италии, Венгрии.

В работе показано, что фирмы с децентрализованной системой управления демонстрируют лучшие результаты деятельности по целому спектру направлений: больше вовлечены в международную торговлю (в том числе в более сложные формы международной торговли), инновационную деятельность, исследования и разработки, обучение сотрудников. Показано также, что на вероятность централизации управления фирмой значительное влияние оказывают факторы, связанные с распределением собственности, а также индивидуальные характеристики генерального директора фирмы. В частности, концентрация собственности в руках частных лиц или семей, принадлежность генерального директора фирмы к семье, контролирующей фирму, приводят к существенному увеличению вероятности централизации управления фирмой. Полученные результаты могут отражать влияние на выбор модели управления фирмой личных (поведенческих) мотивов собственников или руководителей фирмы.

Описанные закономерности верны как на выборке опроса в целом, так и для каждой из стран, вошедших в выборку. Влияние формата собственности и индивидуальных характеристик генерального директора на вероятность централизации управления фирмой велико. К примеру, в соответствии с результатами предложенной в работе простой регрессионной модели, для фирм, на которых генеральный директор контролирует фирму или является членом семьи, контролирующей фирму, вероятность централизации управления, в среднем по выборке, выше на 15 процентных пунктов; в Австрии, где описанный эффект достигает наибольшего масштаба, – на 38 процентных пунктов.

Работа посвящена анализу процесса формирования импортных таможенных пошлин при присоединении России к ВТО. Авторы исследуют, какие факторы являлись главными детерминантами межотраслевых различий тарифных ставок, установленных в результате присоединения России к ВТО. В частности, проверяется, являлись ли величина отраслевого выпуска, объем импорта и величина эластичности спроса на импорт по цене определяющими факторами величин импортных таможенных пошлин для отраслевых товаров, которые будут установлены после окончания переходного периода присоединения России к ВТО. Также авторы на российских отраслевых данных анализируют изменение чувствительности импортных таможенных пошлин к рассматриваемым детерминантам при наличии возможности отраслевого лоббирования. Для выполнения данных целей проводится обшир­ный обзор теоретических экономических моделей, в которых рассматривается процесс принятия решения о величине тарифа в отдельной отрасли, для эмпирической проверки гипотез используются различные эконометрические методы, в том числе метод наименьших квадратов и метод инструментальных переменных. Эмпирическое исследование с использованием модели Гроссмана – Хелмпана позволяет заключить, что межотраслевые различия в тарифах не могут быть объяснены лоббистской силой отраслей, выпуском отрасли, импортом отрасли и эластичностью спроса на импорт по цене. Гипо­тезы модели Гроссмана – Хелпмана выполняются лишь для некоторых отраслей, и только при достаточно специфических предположениях о возможности отраслей лоббировать свои интересы – для всей рассматриваемой выборки. Основным результатом работы является вывод о том, что в среднем для отраслей с наибольшей переговорной силой (при прочих равных условиях) согласованная величина импортного тарифа после завершения присоединения к ВТО будет выше.

В рамках современной системы международного климатического регулирования страны несут ответственность за выбросы парниковых газов, осуществляемые в результате хозяйственной деятельности на их территории, даже в том случае, если эмиссия происходит при производстве продукции, направляемой на экспорт. Напротив, импорт углеродоемкой продукции международными соглашениями никак не ограничивается.

В данной работе на основе анализа межстрановых таблиц «затраты – выпуск», представленных в базе данных WIOD, осуществлена оценка объема выбросов углекислого газа, осуществляемых при производстве продукции, экспортируемой Россией за рубеж («экспорта выбросов») и импортируемых в Россию из других стран («импорта выбросов»). Выявлено, что Россия является вторым в мире нетто-экспортером выбросов углекислого газа, причем подавляющее большинство выбросов направляется в форме экспортируемой продукции в развитые страны. Причинами высокой углеродоемкости российской экспортной продукции являются как технологическая отсталость от развитых стран, так и особенности товарной структуры внешней торговли России: ее экспорт состоит преимущественно из углеводородного сырья и энергоемких товаров, а импорт – из продукции с относительно невысокой энергоемкостью.

Значительные объемы нетто-экспорта выбросов делают Россию страной, интересам которой текущая схема учета выбросов отвечает в наименьшей степени. С одной стороны, Россия, как и другие крупные страны-нетто-экспортеры выбросов, заинтересована в пересмотре принципов распределения ответственности между производителями и потребителями углеродоемкой продукции. С другой стороны, существующая технологическая отсталость делает ее уязвимой перед лицом политики «углеродного протекционизма», которая может начать применяться в других государствах.

Регрессионный анализ широко применяется в научных разработках, и нечеткая линейная регрессия является активно развивающейся областью исследований. Это связано с тем, что во многих реальных задачах зависимые или независимые переменные не представляют собой действительные числа. Регрессионные модели с нечеткими данными рассматриваются при различных типах зависимых и независимых переменных.

В настоящей работе изучается модель регрессии y_i = A + bx_i + ε_i, i = 1,…,n, где A, x₁,…,x_n – нечеткие числа; b – действительное число; ε₁,…,ε_n, y₁,…,y_n – нечетко-случайные величины.

В предыдущей работе авторов [Вельдяксов, Шведов, 2014] с использованием метода наименьших квадратов построены оценки для коэффициентов A,b. При построении этих оценок используются методы вариационного исчисления. Указанные оценки являются развитием ранее известных оценок, относящихся к случаю, когда A – действительное число.

Основной акцент в работе [Вельдяксов, Шведов, 2014] делается на построении оценки для коэффициента A. Однако получена и некоторая оценка для коэффициента b. В первой части настоящей работы доказывается, что оценка для коэффициента b, полученная в статье [Вельдяксов, Шведов, 2014], обладает свойством несмещенности. При доказательстве существенную роль играет новое определение нечетко-случайных величин из работы [Шведов, 2013].

Во второй части настоящей работы на ряде расчетов проводится сравнение доверительных интервалов для коэффициента b и бутстреп процентных интервалов для этого коэффициента. Установлено, что совпадение длин этих интервалов улучшается при увеличении размера выборки n.

Данный вывод, а также несмещенность оценки для коэффициента b позволяют предложить процедуру проверки гипотезы о конкретном значении для коэффициента b в приведенной регрессионной модели.