Дипломная работа: Факторы инвестиционной активности компаний

Результаты оценки инвестиционной активности российских предприятий для трех моделей представлены таблице 5.

Таблица 5 Результаты оценки трех спецификаций модели

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

Результаты из таблицы 5 свидетельствуют о том, что значимыми коэффициентами в базовой спецификации (модели сквозной регрессии) модели являются показатели чистой прибыли предыдущего периода (на уровне 1%), капиталоемкости (на уровне 1%), окупаемость инвестиций прошлого периода (на уровне 1%), дамми-переменные для 2014 и 2015. Коэффициент детерминации составляет 40,7%, что не является показателем высокого качества модели.

Для модели панельных данных с фиксированными эффектами значимыми получились оценки коэффициентов при переменных капиталоемкости, чистой прибыли прошлого периода и дамии на 2014 и 2015 2016 год. Результаты оценки модели со случайными эффектами не отличаются от модели сквозной регрессии, что может возникнуть из-за контроля временного периода через дамми в модели сквозной регрессии.

Проведем тесты Вальда, Бреуша-Пагана и Хаусмана для определения нужной спецификации.

Первый тест Вальда сравнивает модели с фиксированными эффектами и сквозную регрессию. Тест проверяет на равенство нулю индивидуальных эффектов, то есть гипотезы теста формулируются как (Ратникова, 2006):

H0: ui = 0

H1: ui ? 0

Следующий тест Бройша-Пагана сравнивает модель сквозной регрессии и модель со случайными эффектами. Для этого теста гипотезы формулируются как (Ратникова, 2006):

Н0: Var(u) = 0

H1: Var(u) ? 0

Последний спецификационный тест - тест Хаусмана, который сравнивает модели с фиксированными и случайными эффектами. Для данного теста гипотезы выглядят как (Ратникова, 2006):

H0: индивидуальные эффекты могут быть случайными

H1: индивидуальные эффекты могут быть не случайными

Результаты тестов описанных выше представлены в таблице 6.

Таблица 6 Результаты тестов на выбор спецификации модели

По результатам теста в таблице 6, результаты неоднозначные. Тесты Вальда и Бройша-Пагана говорят о том, что лучшей спецификацией является сквозная регрессия, которую мы не можем использовать, поскольку в рамках исследования необходимо учесть панельную структуру данных. Результаты теста Хаусмана говорят о том, что необходимо выбрать модель со случайными эффектами. Так как на основании теории и описательных статистик также было определено, что необходимой моделью для оценки факторов инвестиционной активности компании является модель панельных данных со случайными эффектами.

4.2 Результаты оценки модели со случайными эффектами

В качестве подходящей модели для оценки факторов инвестиционной активности российских предприятий была выбрана модель панельных данных со случайными эффектами. Проинтерпретируем полученные результаты оценки, а также проведем оценку на подвыборках компаний по отраслям.

Для получения более точных оценок и избежания их смещения воспользуемся при оценке поправкой Ньюи-Веста. Поскольку мы рассматриваем модель панельных данных, можно исключить дамми на год, это будет излишним. Результаты оцененной модели представлены в таблице 7.

Таблица 7 Результаты оценки модели инвестиционной активности

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

По результатам оценки, представленной в таблице 7, была верифицирована гипотеза:

Н1: Рост чистой прибыли в предыдущем периоде оказывает положительное влияние на инвестиционную активность компании.

Остальные гипотезы не были подтверждены.

Следующим этапом эмпирического исследования показателей инвестиционной активности компаний будет построение регрессионных моделей по отраслям. Отрасль и род деятельности компании, может существенно влиять на инвестиционное поведение. Отрасли имеют свои специфические риски и тенденции, поэтому факторы инвестиционной активности для разных отраслей могут меняться.

Первоначальная выборка была разделена на восемь новых в соответствии с отраслями производства. Однако модели будут построены только для четырех отраслей, в связи с крайне небольшим количеством наблюдений.

Рассмотрим каждую из анализируемых отраслей более подробно.

Первой проанализируем отрасль "Обрабатывающая промышленность". Эта отрасль содержит наибольшее количество наблюдений (около половины всей выборки). Полученные результаты оценки представлены в таблице 8.

Таблица 8 Результаты оценки модели инвестиционной активности для отрасли "Обрабатывающая промышленность"

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

По результатам оценки модели из таблицы 8 можно сделать вывод о том, что значимыми являются оценки коэффициенты при показателях финансового рычага прошлого периода и выручки. На основе этих результатов мы можем верифицировать гипотезу:

Н3: Финансовый рычаг предыдущего периода оказывает отрицательное влияние на инвестиционную активность компании.

Отрицательного влияния финансового рычага компании на инвестиционную активность объясняется тем, что при увеличении долговой нагрузки предприятие становится менее финансово устойчивым и не может позволить себе дополнительные затраты, например, в виде инвестиций в основной капитал (Черкасова, Теплова, 2011).

Далее рассмотрим отрасль «Добывающей промышленности», которая составляет 10% выборки. Ниже в таблице 9 представлены результаты оценки модели.

Таблица 9 Результаты оценки модели инвестиционной активности для отрасли "Добывающая промышленность"

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

Результаты оценки модели показывают, что значимыми оценками коэффициентов при переменных являются капиталоемкость и чистая прибыль предыдущего периода. Таким образом, можно подтвердить гипотезу о наличии положительного влияния чистой прибыли предыдущего периода и инвестиционной активности компании.

Следующей рассмотрим отрасль "Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха". Результаты оценки модели для этой подвыборки представлены в таблице 10.

Таблица 10 Результаты оценки модели инвестиционной активности для отрасли "Обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха"

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

Полученные результаты показывают, что значимыми переменными являются возраст фирмы (положительное влияние на уровне значимости 10%), финансовый рычаг прошлого периода (положительное влияние на уровне значимости 10%), величина выручки (положительное влияние на уровне значимости 10%) и чистая прибыль прошлого периода (положительное влияние на 1% уровне). Подтвердилась гипотеза о положительном влиянии величины чистой прибыли на инвестиционную активность компании, также частично подтвердилась гипотеза о влиянии финансового рычага, само влияние подтвердилось, однако знак оказался положительным. Также можно отметить положительное влияние возраста фирмы на инвестиционную активность.

Последняя рассматриваемая отрасль -"Пищевая промышленность". Данная отрасль также содержит в себе около 10% российских компаний из выборки. Результаты оценки модели представлены в таблице 11.

Таблица 11 Результаты оценки модели инвестиционной активности для отрасли "Пищевой промышленности "

*** - уровень значимости 1%

** - уровень значимости 5%

* - уровень значимости 10%

Регрессионный анализ моделей показал наличие значимых на уровне 10% и 1% коэффициентов при рентабельности инвестиций и чистой прибыли предыдущего периода соответственно. Такие результаты не позволяют подтвердить гипотезы о положительном влиянии данных переменных на инвестиционную активность.

Оценка инвестиционной активности по отраслям деятельности компаний не показала весомых результатов. Для большинства рассмотренных отраслей подтвердилась гипотеза о положительном влиянии чистой прибыли прошлого периода на инвестиционную активность. Гипотеза о положительном влиянии коэффициента рентабельности не подтвердилась ни для одной отрасли. Величина финансового рычага была значимой и отрицательной только для компаний обрабатывающей промышленности, что позволяет подтвердить соответствующую гипотеза. Последняя гипотеза о влиянии типа собственности компании не подтвердилась ни для одной отрасли.