Полученные результаты говорят о том, что подвыборки до введения закона Додда-Франка (2005-2009 годы включительно) и после введения данного закона (2011-2015 годы включительно) значимо различаются (p-value = 0,002 для after_10, средние значения различаются - после 2010 года в среднем недооценка стала выше на 3%), однако из-за крайне низкого значения R-квадрата нельзя сказать точно, что именно введение закона Додда-Франка объясняет различия между данными подвыборками. Скорее всего, есть и другие не выявленные на данном этапе факторы, которые в совокупности лучше объясняют различия между двумя подвыборками.
Далее на основе данных из Таблицы II я проверил следующие гипотезы:
Гипотеза 2: Нет существенных различий в недооценке стоимости акций при размещении между наиболее большими по объему валового внутреннего продукта штатами США и остальными штатами.
Обоснование: Идея проанализировать влияние географического происхождения эмитента на недооценку стоимости акций при размещении возникла на основе наличия данных о географическом происхождении эмитентов. По данному вопросу удалось найти две относительно похожие научные статьи. В работе О'Брайан и Тан (O'Brien and Tan, 2014) исследуется феномен географической близости андеррайтеров, аудиторов и эмитентов. Показано, что 80% андеррайтеров и аудиторов предпочитают работать с географически близкими к ним эмитентами, а небольшие и малоизвестные эмитенты чаще прибегают к услугам локальных андеррайтеров и аудиторов. В работе Бернса, Уайта и Жанга (Berns, White and Zhang, 2014) приводятся данные о том, что эмитенты, географически расположенные на больших расстояниях от главных финансовых центров, показывают большую недооценку стоимости при размещении по сравнению с более близкими к главным финансовым центрам эмитентами.
В моей работе исследуется вопрос влияния географического положения эмитентов США (их головных офисов) на недооценку стоимости акций при размещении.
Анализ данных по валовому внутреннему продукту (далее - ВВП) штатов США за 2015 год, полученных с портала U.S. Department of Commerce , показывает, что штаты США характеризуются неоднородностью распределения ВВП.
Как мы видим из данных, только 9 штатов из 50 за 2015 год имели объем ВВП больше 500 млрд. долл. США: Калифорния, Техас, Нью-Йорк, Флорида, Иллинойс, Пенсильвания, Огайо, Нью-Джерси и Северная Каролина.
Данные: В моей выборке 144 из 226 компаний происходили из 9 наиболее больших по объему ВВП штатов США.
Переменная: location - дамми-переменная, принимающая значение 1 в случае, если головной офис эмитента находится в одном из 9 штатов с объемом ВВП больше 500 млрд. долл. США (Калифорнии, Техасе, Нью-Йорке, Флориде, Иллинойсе, Пенсильвании, Огайо, Нью-Джерси, Северной Каролине), и значение 0 в случае, если компания происходит из любого другого штата США.
Гипотеза 3: Нет существенных различий в недооценке стоимости акций при размещении между технологическими и остальными компаниями.
Обоснование: В работе Риттера (Ritter, 2000) 141 IPO из 160 рассмотренных им относились к технологическим компаниям. Относительно большой объем работ по IPO посвящен «пузырю доткомов» начала 2000-х годов.
В своей работе я предлагаю разделить компании на технологические и прочие. Под технологическими компаниями в США обычно понимаются компании технологического сектора (индустрии Software & Programming, Internet Content & Services, Semiconductors, Computer Services, Computer Hardware). Я предлагаю включить в список технологических компании, занимающиеся биотехнологиями (индустрия Biotechnology & Drugs), производством электронного оборудования (индустрия Electronic Instruments & Controls), а также аэрокосмические и оборонные компании (индустрия Aerospace & Defense). Обосновываю такое расширение списка такой характеристикой данных компаний как «наукоемкость» (англ. - R&D intensity), то есть объемом расходов компании на НИОКР по отношению к объему продаж. Данные компании характеризуются большим риском, и, гипотетически, их первое публичное размещение должно быть более недооцененным по сравнению с другими компаниями в соответствии с работой Рока (Rock, 1986), который утверждал, что недооценка является платой за более высокий риск. Меньшая прозрачность и соответствующий больший риск создают упомянутую ранее проблему асимметрии информации, из-за которой труднее определить цену выпуска.
Данные: В моей выборке 103 из 225 компаний являются технологическими компаниями и принадлежат к индустриям Software & Programming, Internet Content & Services, Semiconductors, Computer Services, Computer Hardware, Biotechnology & Drugs, Electronic Instruments & Controls, Aerospace & Defense.
Переменная: tech - дамми-переменная, принимающая значение 1 в случае технологических компаний, и значение 0 в остальных случаях.
Гипотеза 4: Нет существенных различий в недооценке стоимости акций при размещении на бирже Nasdaq и на бирже NYSE.
Обоснование: В работе Корвина (Corwin, 2003) описано соревнование бирж Nasdaq и NYSE за эмитента в плане различных условий выпуска ценных бумаг, а также приведено различие в установке цены выпуска андеррайтерами на данных торговых площадках. В частности, дословно цитируя, «андеррайтеры в большей степени предпочитают устанавливать цену выпуска равной цене спроса закрытия (англ. - closing bid quote) и равной цене закрытия последней транзакции (англ. - closing transaction) price на NYSE». Он утверждает, что цена закрытия торгов на NYSE более информативна, поскольку торговля осуществляется в конкретном месте, в едином центре, в то время как на Nasdaq торговля распределена между множеством маркетмейкеров, и цена закрытия представляет собой цену последней сделки одного маркетмейкера и, соответственно, не отражает информацию со стороны остальных маркетмейкеров. Также автор приводит статистику: на NYSE торгуются более крупные компании, их количество суммарно меньше, чем число компаний, торгующихся на Nasdaq. Кроме того, на NYSE больше объем торгов и меньше волатильность, чем на Nasdaq. В свете вышеперечисленного, я полагаю, что логично было бы проверить, различается ли существенно недооценка стоимости акций при размещении на данных торговых площадках или нет.
Данные: В моей выборке 93 из 226 компаний стали публичными на NYSE, остальные - на Nasdaq.
Переменная: exchange - дамми-переменная, принимающая значение 1 в случае размещения на бирже NYSE, и значение 0 в случае размещения на Nasdaq. Из выборки при первичной обработке данных были исключены все эмитенты, выпускавшиеся вне данных площадок.
Гипотеза 5: Существует отрицательная взаимосвязь между возрастом компании и недооценкой.
Обоснование: Как и в случае технологических компаний, более «молодые» компании характеризуются меньшей продолжительностью финансовой истории и большим риском. Логично предположить, что из-за меньшей прозрачности и, соответственно, большей асимметрии информации недооценка стоимости акций при размещении у более «молодых» компаний больше, чем у компаний с длительной операционной историей. Более того, в работе Корвина (Corwin, 2003) недооценка положительно взаимосвязана с уровнем неопределенности о стоимости компании - гораздо точнее можно определить стоимость компании с большим массивом данных о ней за большой промежуток времени, нежели о «новичке» на рынке.
Данные: Возраст компании рассчитывался как число дней между датой IPO и датой основания компании. Дата IPO каждой компании была получена с портала IPO Monitor. В качестве года основания компании брался год из базы данных Founding dates for 10,319 IPOs from 1975-2015 (updated March 2016) с сайта Джея Риттера (Jay R.Ritter). В данной базе, однако, отсутствуют конкретные дни и месяцы основания компаний-эмитентов. Ручной поиск дат основания компаний также выявил отсутствие конкретного дня и месяца основания по большинству компаний выборки. Было принято решение использовать в качестве даты основания каждой компании середину приведенного в базе Риттера года основания компании. Итоговая дата основания каждой компании выборки выглядит так: 15 июня N года.
Переменная: age - число дней между датой IPO и датой основания компании.
Гипотеза 6: Существует отрицательная взаимосвязь между недооценкой стоимости акций при размещении и продолжительностью времени от установки «ценового коридора» (подачи документов в SEC) до IPO.
Обоснование: Тауфил (Taufil, 2007) исследовал 546 IPO на бирже Куала-Лумпура с 1990 по 2002 годы и обнаружил, что продолжительность времени от установки «ценового коридора» до листинга находится в отрицательной зависимости с недооценкой стоимости акций при размещении. Это довольно странный результат в контексте прошлых исследований, которые утверждают, что, например, механизм фиксированной цены, по которому цена устанавливается заранее, дает большую недооценку по сравнению с другими механизмами. У данного автора результат обратный: чем больше времени прошло от установки «ценового коридора» до листинга, тем меньше недооценка.
Данные: Дата установки «ценового коридора» (англ. - filing price) и дата IPO были получена с портала IPO Monitor.
Переменная: lduration - логарифмированное число дней между датой IPO и датой установки «ценового коридора».
Гипотеза 7: Значения индекса открытия S& P500 в день IPO положительно коррелируют со значениями недооценки.
Обоснование: Высокие значения индекса S&P 500 свидетельствуют о периодах «горячего рынка», в которые недооценка стоимости акций, согласно Риттеру (Ritter, 1984), выше, чем в периоды «холодного рынка».
Данные: Значение цены открытия индекса S&P 500 на день IPO по каждой компании было получено с портала Yahoo Finance.
Переменная: spopen.
Гипотеза 8: Существует положительная взаимосвязь между недооценкой стоимости акций при размещении и изменением индекса S&P 500 в первый день торгов.
Обоснование: Написано множество работ, посвященных анализу корреляции между индексом S&P 500 и ценами акций. Поскольку недооценка стоимости акций при размещении измеряется как разница между ценой закрытия первого дня торгов и ценой предложения по отношению к цене предложения, то имеет смысл проверить, есть ли корреляция между недооценкой стоимости и изменением индекса S&P 500 в первый день торгов.
Гипотеза 9: Недооценка и уровень удержания находятся в обратной зависимости.
Обоснование: Опираясь на исследование Леланда и Пайла (Leland and Pyle's, 1977), можно сказать, что чем больше акций остается у первоначальных собственниках «на руках», тем больше уверенность у инвесторов относительно того, что собственники и далее будут управлять компанией, тем меньше выражена агентская проблема, меньше неопределенность, меньше риск, меньше «премия за риск» в виде недооценки.
Данные: Уровень удержания компании считался как отношение числа акций на балансе компании (столбец в Таблице II SHARES OFFERED) ко всем акциям компании (столбец в Таблице II Total Shares).
Переменная: retsharesratio - уровень удержания компании (в долях единицы).
Гипотеза 10: Расходы компании на проведение IPO находятся в обратной зависимости с недооценкой.
Обоснование: Чем больше компания тратит на комиссионные всем посредникам, тем меньше у нее желания недооценивать свои акции.
Данные: Данные по расходам компаний на IPO были найдены на сайте биржи Nasdaq. Сначала я искал тикеры компаний, а потом смотрел данные об их IPO и там находил данные по расходам на IPO.
Переменная: ltotalexpenses - логарифмированные по натуральному основанию расходы компаний на проведение IPO.
Гипотеза 11: Недооценка стоимости акций находится в прямой зависимости от ширины «ценового коридора» (отношения максимальной цены в проспекте эмиссии перед IPO к минимальной цене в проспекте эмиссии), однако эта связь незначима.
Обоснование: Существование «ценового коридора» большей ширины позволяет андеррайтеру и эмитенту во время «роуд шоу» собрать менее точные данные о том, какую именно цену готовы заплатить инвесторы за предстоящий выпуск.
Данные: Данные по Filing price взяты с сайта IPO Monitor.
Переменная: fprange
Гипотеза 12: Недооценка находится в прямой зависимости от объема привлеченных средств.
Обоснование: Закон спроса. Чем ниже цена, тем больше спрос. Однако, тут может быть разная эластичность поэтому гипотеза нуждается в простой проверке, существует ли такое явление, или нет.
Данные: Данные по объему привлеченных средств получены с сайта IPOScoop.com
Переменная: lamount - логарифмированный объем привлеченных средств.
Гипотеза 13: Недооценка находится в обратной зависимости с репутацией андеррайтера.
Обоснование: Работа Лога (Logue, 1973). Чем выше репутация андеррайтера, тем более тщательно он проводит все процедуры, тем меньше неопределенности и риска для инвесторов, тем меньше они требуют «премию за риск».
Данные: Данные по тому, какие именно андеррайтеры проводили IPO компании, я нашел на сайте Nasdaq.com. Далее я собрал полный перечень всех андеррайтеров всех компаний (лист Рейтинг_Андеррайтеров в Таблице II), нашел число сделок каждого андеррайтера за период 2005-2015 гг. на сайте IPO Monitor, средний объем привлеченных средств за сделку. Далее нашел средние значения по обоим показателям для всех андеррайтеров, посчитал отношения числа сделок и среднего объема привлеченных средств за сделку к средним значениям по всей совокупности андеррайтеров. Для каждого андеррайтера взял среднее по сумме этих двух долей единицы, распределил эти значения в порядке возрастания, отсортировал по перцентилям и присвоил рейтинги каждому андеррайтеру от 1 до 10. Расчеты приведены на листе Рейтинг_Андеррайтеров в Таблице II.
Переменная: Переменные ibmaxrating (максимальный рейтинг андеррайтера из синдиката андеррайтеров) и ibaveragerating (средний рейтинг по нескольким андеррайтерам синдиката). Обе переменные проверялись в модели, одна была убрана из-за наибольшей незначимости.
Гипотеза 14: Недооценка отрицательно связана с числом андеррайтеров в синдикате.
Обоснование: Работа Саху и Раджиб (Sahoo and Rajib, 2010). Престижные ведущие андеррайтеры прибегают к услугам большего числа сторонних андеррайтеров, чем «бутики».
Данные: Размер синдиката = Андеррайтер 1 + Андеррайтер 2 + Андеррайтер N и т.д.
Переменная: syndsize
Гипотеза 15: Недооценка отрицательно связана с престижем аудитора.