Дивидендная политика международных корпораций в странах БРИКС: факторы формирования
Рузинский В.С.1, Курникова М.В.1
1 Самарский государственный экономический университет
Скачать PDF | Загрузок: 2
Статья в журнале
Экономические отношения (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 14, Номер 3 (Июль-сентябрь 2024)
Цитировать:
Рузинский В.С., Курникова М.В. Дивидендная политика международных корпораций в странах БРИКС: факторы формирования // Экономические отношения. – 2024. – Том 14. – № 3. – С. 603-618. – doi: 10.18334/eo.14.3.121271.
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=72031811
Аннотация:
Настоящая статья посвящена исследованию политики дивидендных выплат транснациональных корпораций (ТНК) с фокусом на анализе феномена сглаживания дивидендов, выявленного посредством использования обобщенного метода моментов (ОММ) на основе данных выборки, сформированной странами БРИКС. Для достижения поставленной цели в статье формулируются и проверяются гипотезы о наличии дивидендного сглаживания в дивидендных стратегиях ТНК стран БРИКС, различий в подстройке дивидендов при изменении прибыли и влиянии страновой принадлежности на формирование дивидендных стратегий ТНК. Научная новизна исследования связана с углублением представлений о феномене дивидендного сглаживания, верификацией различий в скорости подстройки дивидендов при росте и снижении чистой прибыли, а также причинно-следственных связях между страной базирования ТНК и их стратегиями формирования дивидендных выплат. Исследование позволило выявить значимые различия в формировании стратегии дивидендных выплат в России и остальных странах БРИКС: российский менеджмент более склонен к сглаживанию дивидендных выплат, что может быть косвенным индикатором более развитого финансового рынка. Результаты исследования адресуются ученым, осуществляющим научное обоснование и детерминацию внутренних социально-экономических и социокультурных факторов страны, обеспечивающих различия в скорости подстройки дивидендов в политике ТНК в контексте межстранового анализа.
Ключевые слова: слова: БРИКС, транснациональная корпорация (ТНК), политика дивидендных выплат, сглаживание дивидендов, обобщенный метод моментов (ОММ)
JEL-классификация: F02, F59, G35
Введение
Транснациональные корпорации (ТНК) играют ключевую роль в современной экономике, являясь двигателем мирового экономического развития через свои глобальные инвестиции, технологические инновации и создание рабочих мест. Их международное присутствие способствует распределению производства и обмену технологиями, способствуя росту экономической интеграции между странами. Одновременно с этим, деятельность ТНК диктуется необходимостью адаптации к различным экономическим и политическим условиям разных стран, что делает их фундаментальными участниками глобальной экономической системы.
Дивидендные стратегии компаний формируются под воздействием разнообразных факторов, включая их финансовое состояние и стратегические цели [1], ожидания акционеров [2], отраслевую принадлежность и конкурентное окружение [3], макроэкономическую обстановку, включая страну базирования компании [4]. Эти влияния создают сложную динамику, в результате которой компании принимают решения о выплатах дивидендов, стремясь найти баланс между удовлетворением интересов инвесторов и обеспечением финансовой устойчивости и роста бизнеса.
Важным аспектом дивидендной политики ТНК является сглаживание дивидендов (dividend smoothing), позволяющее найти баланс между удовлетворением интересов инвесторов и обеспечением финансовой устойчивости и роста бизнеса путем установления стабильных уровней дивидендов даже в условиях колебания прибыли.
Фундаментальная статья Дж. Линтнера "Распределение доходов корпораций между дивидендами, нераспределенной прибылью и налогами" [5] является отправной точкой формирования теории сглаживания дивидендов, которая оказала значительное влияние на дивидендные политики компаний и понимание поведения на рынке ценных бумаг, и методологии эконометрического анализа и прогноза поведения компаний в отношении объявления и изменения дивидендов на основе их финансовых показателей. С 1956 года указанная модель стала базовой для большей части исследований, посвященных дивидендной политике [6, 7]. Предложенная Дж. Линтнером методология находит применение и в других исследованиях при анализе дивидендной политики компаний в конкретных странах, причем наибольший интерес у исследователей вызывают быстрорастущие экономики Азии [8], Африки [9,10].
В настоящей статье полигоном исследования дивидендных стратегий ТНК стали страны группы БРИКС по состоянию на 1 января 2024 г., что обусловлено значительным вкладом данных стран в мировую экономику, их быстрым экономическим ростом и важностью как целевых рынков для крупных международных компаний.
Кроме того, включение именно БРИКС в контур анализа обусловлено географическим положением стран: они достаточно удалены друг от друга, что создает почву для потенциальных различий – так социокультурные различия регионов (мест изначального формирования ТНК) могут сформировать различные предпочтения в политике дивидендных выплат.
Основная цель данной статьи заключается в исследовании влияния различных факторов, таких как сглаживание дивидендов, скорость подстройки и страна базирования ТНК, на принятие управленческих решений по формированию дивидендной политики в компаниях ТНК в странах БРИКС.
Гипотезы исследования
Основываясь на методологии Линтнера и динамике развития научных знаний о феномене сглаживания дивидендных выплат, приведенных во вводной части настоящей работы, любой исследователь неизменно приходит к выводу о необходимости формулировки базовой гипотезы: на первом шаге необходимо выявить наличие дивидендного сглаживания на определенной в рамках работы выборке. Таким образом, первая гипотеза должна быть сформулирована следующим образом:
Гипотеза 1: Сглаживание дивидендов является значимым факторов в рамках принятия управленческих решений в отношении стратегии формирования дивидендной политики руководством ТНК в странах БРИКС.
Как уже было сказано ранее, подтверждение первой гипотезы на определенной выборке позволяет осуществить дальнейшие шаги в направлении исследования особенностей дивидендной политики ТНК в странах БРИКС. Ряд исследований, посвященных главным образом, влиянию дивидендной политики на котировальную стоимость акций компаний, утверждают, что капитализация компаний в большей степени подвержена спаду в моменты снижения дивидендов (в случае, если фактические дивиденды оказываются ниже, чем сложившиеся рыночные ожидания), в сравнении с потенциальным ростом в случае роста уровня дивидендов. Данное наблюдение приводит нас к следующей гипотезе:
Гипотеза 2: Скорость подстройки дивидендов в периоды роста выплат значимо отличается от скорости подстройки дивидендов в момент их снижения.
Поскольку данная работа покрывает выборку ТНК стран БРИКС, состав которых с 2024 года вырос вдвое, в рамках настоящего исследования необходимо провести межстрановой анализ дивидендной политики на предмет наличия значимых различий в принимаемых решениях. Таким образом, третья гипотеза, анализируемая в рамках данного исследования, может быть сформулирована следующим образом:
Гипотеза 3: Страна базирования ТНК является важным фактором влияния на решение о выплатах дивидендов, принимаемое в этой стране.
Материал и методы исследования
Спецификация модели
Гипотеза 1. Тестирование первой гипотезы не предполагает наличия комплексной модели – данный шаг необходим для проверки наличия фактора дивидендного сглаживания, который, в свою очередь, позволяет продолжить и углубить исследования на данной выборке.
В рамках первой модели зависимая переменная определяется как разность величин дивидендных выплат в периоде расчета и в предшествующем периоде, нормированные на количество акций: (dividend per share). С точки зрения теории корпоративных финансов данную разность можно переписать в следующем виде:
где
– дивиденд в расчете на одну акцию компании i в периоде t;
– целевой уровень дивидендов.
В данной формуле параметр выступает в качестве целевого уровня дивидендов на акцию, т.е. величины, определяемой двумя другими параметрами: величиной прибыли на акцию компании в заданном периоде и целевым уровнем выплат данной компании . В рамках настоящего исследования указанный целевой уровень выплат дивидендов для компании i определялся как медианное значение уровней выплат ( ) за рассматриваемый период.
Для анализа формулы, приведенной выше (1), в рамках регрессионного анализа ее следует переписать в виде, соответствующем эконометрической логике:
В рамках указанной выше модели (2) оценка коэффициента является оценкой скорости подстройки дивидендов к целевому уровню (SOA – speed of adjustment), определенной на рассматриваемой выборке. Значимость указанного коэффициента в рамках тестирования модели (2) будет указывать на то, что менеджмент ТНК в странах БРИКС осуществляет политику дивидендных выплат с учетом фактора дивидендного сглаживания, что, в свою очередь, будет означать подтверждение первой гипотезы.
Гипотеза 2. Для тестирования второй гипотезы потребуется модификация модели, используемой на первом шаге (2). Данная модификация будет заключаться во вводе дамми-переменной ( , которая принимает значение 1, в случае если дивиденды компании i в периоде t корректируются в сторону снижения, и 0, если дивиденды корректируются в сторону увеличения:
Таким образом, модель примет вид:
Фактически тестирование второй гипотезы настоящего исследования будет заключаться в определении значимости параметра . В случае, если полученный результат регрессионного анализа будет говорить о значимости данного параметра, то с учетом характеристик дамми-переменной (3) скорость приспособления дивидендов (SOA) будет принимать следующие значения:
Стоит отметить, что данный расчет может быть осуществлен отдельно для каждой страны в выборке, что, в свою очередь, позволит рассмотреть различия в значениях скорости подстройки дивидендов для стран БРИКС. Необходимо также отметить, что данное упражнение может являться индикатором различий в скорости приспособления дивидендов для разных стран, однако данное свидетельство носит лишь косвенный характер и не тестируется на предмет значимости.
Гипотеза 3. Тестирование третьей гипотезы в рамках настоящей работы будет осуществляться посредством модификации модели Линтнера (1) путем введения категориальной переменной , являющейся индикатором страны базирования ТНК. С учетом модификации будет сформирована новая регрессия (6):
В рамках тестирования третьей гипотезы необходимо посредством регрессионного анализа верифицировать коэффициент .
Необходимо подчеркнуть, что регрессионный анализ в настоящей работе базируется на методологии Ареллано-Бонда [11]. Поскольку в базовой регрессии (2) в качестве зависимой переменной ( выступают дивиденды на акцию периода t, а объясняющей переменной ( ) –дивиденды на акцию предшествующего периода t-1, случайная ошибка имеет существенную корреляцию с объясняющей переменной. В результате, стандартный регрессионный анализ (модели fixed-effect, random-effect и between estimator) становится некорректным, ввиду несостоятельности оценок параметров.
Для решения данной проблемы в рамках настоящей работы использовался обобщенный метод моментов (ОММ), представленный в статье Ареллано-Бонда, как наиболее широко применимый инструмент в работах, содержащих регрессионный анализ панельных данных с лаговыми переменными.
Стоит также отметить наиболее существенное ограничение для данной модели, возникающее в момент тестирования третьей гипотезы: использование метода Ареллано-Бонда при выбранной спецификации модели не позволяет применение категориальной переменной (идентификатора страны) в регрессионной модели.
Однако, как уже было проиллюстрировано в рамках модели для тестирования второй гипотезы, ОММ не ограничивает добавление индикативных (дамми) переменных. Индикативные переменные , введенные в рамках анализа позволяют осуществлять только «попарное» сравнение результатов, т.е. базовый результат регрессии (где в качестве базы выбрана страна с порядковым номером 1) будет говорить о значимости различий в дивидендной политике страны 1 с дивидендными политиками стран с порядковыми номерами от 2 до N, при этом результаты данной первой регрессии не позволят сделать выводов о различиях в дивидендных политиках ТНК стран от 2 до N, т.е. для корректной «попарной» идентификации различий необходимо будет провести N регрессий, где в качестве «точки отсчета» (базовой страны) будет выступать каждая страна БРИКС, вошедшая в выборку.
Выборка
В рамках настоящей работы выборка формируется транснациональными корпорациями стран БРИКС (с учетом расширения состава БРИКС на 1 января 2024 года). Период анализа – 2014-2023 гг.
При формировании итоговой выборки ТНК использовались следующие критерии:
· положительная величина прибыли по итогам календарного года на протяжении всего рассматриваемого периода;
· регулярные выплаты дивидендов (без пропусков) в течение анализируемого периода;
· выручка и основные средства в данных отчетности ТНК, сформированной в последний год анализа (2023 г.), должны превышать 1 млрд долл.; валюта баланса – 10 млрд долл., что вызвано обусловленностью скорости подстройки дивидендов масштабом фирм [12, 13];
В таблице 1 представлена описательная статистика, раскрывающую количество ТНК в разрезе их стран базирования.
Таблица 1. Описательная статистика выборки
Table 1. Descriptive sample statistics
Страна
|
Количество
наблюдений
|
Количество
ТНК
|
Бразилия
|
270
|
30
|
Китай
|
4419
|
491
|
Египет
|
18
|
2
|
Индия
|
2439
|
271
|
Россия
|
153
|
17
|
Саудовская
Аравия
|
108
|
12
|
ЮАР
|
162
|
18
|
ОАЭ
|
90
|
10
|
Итого
|
7 659
|
851
|
Отметим, что в состав выборки не вошли ТНК из Эфиопии и Ирана в силу того, что ни одна компания из этих стран не удовлетворила всем критериям, приведенным выше.
Источником исходных данных выступила информация ИА Bloomberg.
Результаты и их обсуждение
Гипотеза 1. Метод Ареллано-Бонда дает оценку коэффициента , модуль которого является эквивалентом скорости подстройки дивидендов (SOA). В таблице 2 ниже приведены результаты регрессионного анализа по всей совокупной выборке.
Таблица 2. Результаты анализа модели Линтнера (2) по совокупной выборке
Table 2. Analysis of the Lintner model (2) for the total sample
Переменная
|
Коэффициент
|
L_DPS
|
-0,91***
|
EPS
|
0,04***
|
p-values: *** p<0,01, ** p<0,05,
* p<0,1
| |
Тест
|
p-values
|
Тест Саргана
|
0,50
|
Тест Ареллано-Бонда
|
0,13
|
0,26
|
По представленным данным видно, что сглаживание дивидендов является распространенным явлением среди ТНК, которые были созданы в странах БРИКС, скорость подстройки составила 0,91. Также отметим, что коэффициенты регрессии значимы на 1% уровне значимости, при этом их знаки (минус перед лаговой переменной DPS и плюс перед EPS) соответствуют экономической логике. Таким образом, можно утверждать, что первая гипотеза получила подтверждение.
Поскольку сформированная выборка позволяет также провести межстрановой анализ, в рамках настоящей работы также будут приведены результаты регрессионного анализа модели (2), проведенные по каждой стране в выборке. Результаты представлены в таблице ниже.
Таблица 3. Результаты анализа модели Линтнера (2) в разрезе стран
Table 3. Analysis of the Lintner model (2) by the BRICS countries
Переменная
|
Коэффициент
| |||||||
Страна
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
L_DPS
|
-1,10***
|
-0,73***
|
н/д
|
-0,73***
|
-0,30***
|
-0,40***
|
-0,82***
|
-0,80***
|
EPS
|
0,26***
|
0,27***
|
н/д
|
0,03***
|
0,08***
|
0,37***
|
0,38***
|
0,20***
|
p-values:
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.
| ||||||||
Тест
|
p-values
| |||||||
Тест Саргана
|
0,99
|
0,00
|
н/д
|
0,37
|
1,00
|
1,00
|
1,00
|
1,00
|
Тест Ареллано-Бонда
|
0,16
|
0,02
|
н/д
|
0,13
|
0,12
|
0,15
|
0,04
|
0,07
|
0,56
|
0,50
|
н/д
|
0,31
|
0,99
|
0,05
|
0,93
|
0,32
|
Источник: составлено авторами
Результаты регрессионного анализа в разрезе стран БРИКС показывают достаточно существенный разброс значений скорости приспособления дивидендов: от 0,30 в России до 1,10 в Бразилии. Однако, стоит отметить, что данные результаты не позволяют говорить о значимых различиях в принципах формирования дивидендных политик, поскольку, во-первых, данный тест не позволяет оценить значимость данных различий, во-вторых, валидационные тесты Саргана и Аррелоно-Бонда в ряде регрессий не удовлетворяют требованиям.
Гипотеза 2. Для анализа второй гипотезы была проанализирована регрессионная модель 4. Результаты данного анализа представлены в таблице 4 ниже.
Таблица 4. Результаты анализа модели (4) по совокупной выборке
Table 4. Results of model analysis (4) for the total sample
Переменная
|
Коэффициент
|
L_DPS
|
-0,90***
|
EPS
|
0,04***
|
D* L_DPS
|
-0,81***
|
p-values:
*** p<0,01, ** p<0,05, * p<0,1.
| |
Тест
|
p-values
|
Тест Саргана
|
0,06
|
Тест Ареллано-Бонда
|
0,13
|
0,26
|
Как видно из таблицы 4 выше, коэффициент перед дамми-переменной принадлежит области отрицательных значений и значим на 1%-м уровне значимости, что, в свою очередь, говорит о подтверждении второй гипотезы.
Кроме того, необходимо интерпретировать полученные выводы. Результаты анализа показали, что при повышении прибыли менеджмент ТНК стран БРИКС увеличивает уровень дивидендов не в той же пропорции, а с поправочным коэффициентом 0,9, т.е. рост дивидендов в процентном соотношении оказывается ниже, чем рост прибыли. При снижении прибыли наблюдается иная зависимость: дивиденды снижаются в большей пропорции (с поправочным коэффициентом 1,71) в сравнении со снижающейся прибылью.
Данные выводы могут быть интерпретированы следующим образом:
· Поправочный коэффициент при росте прибыли ниже 1 обусловлен неуверенностью менеджмента ТНК в возможности поддержания прибыли на новом уровне;
· Поправочный коэффициент при снижении прибыли выше 1 может быть обусловлен предпочтениями менеджмента ТНК в разовом шоковом изменении дивидендов в сравнении с потенциальным длительным ниспадающим трендом;
Стоит отметить, что верификация причин данной динамики может стать направлением для будущих исследований.
В рамках регрессионного анализа второй гипотезы также следует проиллюстрировать показатели скорости приспособления дивидендов в разрезе анализируемых стран, в таблице 5 ниже приведены результаты оценки регрессий по каждой стране выборки.
Таблица 5. Результаты анализа модели (4) в разрезе стран
Table 5. Results of model analysis (4) by the BRICS countries
Переменная
|
Коэффициент
| |||||||
Страна
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
L_DPS
|
-0,94***
|
-0,69***
|
н/д
|
-0,69***
|
-0,47***
|
-0,76***
|
-0,61***
|
-0,59***
|
EPS
|
0,19***
|
0,25***
|
0,42
|
0,02***
|
-
|
0,32***
|
0,32***
|
0,12***
|
D*
L_DPS
|
-0,27***
|
-0,05***
|
-2,52*
|
-5,78***
|
-
|
-0,33***
|
-1,72***
|
-0,04***
|
p-values: *** p<0,01, ** p<0,05,
* p<0,1.
| ||||||||
Тест
|
p-values
| |||||||
Тест
Саргана
|
0,99
|
0,01
|
н/д
|
0,00
|
н/д
|
1,00
|
1,00
|
1,00
|
Тест
Ареллано-Бонда
|
0,13
|
0,02
|
н/д
|
0,12
|
н/д
|
0,16
|
0,04
|
0,19
|
0,94
|
0,46
|
н/д
|
0,33
|
н/д
|
0,35
|
0,37
|
0,15
|
Как видно из данных, представленных в таблице 5, результаты, полученные при анализе регрессионной модели (4) в разрезе стран, не противоречат результатам, полученным при анализе совокупной выборки. Кроме того, аналогично результатам приведенным в таблице 5, наблюдается широкий разброс значений скорости приспособления по странам, а также к знаку изменения дивидендов, что служит индикатором различий в дивидендной политике ТНК с различными странами базирования.
Гипотеза 3. Тестирование третьей гипотезы по своей сути не слишком существенно отличается от тестирования второй гипотезы – как уже было подчеркнуто ранее метод Ареллано-Бонда не позволяет вводить в анализ категориальные переменные, таким образом, идентификаторы стран по своей сути являются набором дамми-переменных. Результаты регрессий в разрезе стран (как упоминалось ранее, в условиях текущей спецификации мы вынуждены осуществлять «попарное» сравнение) представлены в таблице ниже.
Таблица 6. Результаты анализа модели (6) в разрезе стран
Table 6. Results of model analysis (6) by the BRICS countries
Переменная
|
Коэффициент
| |||||||
Страна
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
L_DPS
|
-0,06***
| |||||||
EPS
|
0,02***
| |||||||
Бразилия
(1)
|
-
|
0,03
|
-0,19
|
-1,08
|
-8,78***
|
-0,06
|
-0,46
|
-0,05
|
Китай
(2)
|
-0,03
|
-
|
-0,22
|
-1,12***
|
-8,81***
|
-0,09
|
-0,49
|
0,01
|
Египет
(3)
|
0,19
|
0,22
|
-
|
-0,89
|
-8,59***
|
0,12
|
-0,27
|
0,24
|
Индия
(4)
|
1,08
|
1,12***
|
0,89
|
-
|
-7,70***
|
1,02
|
0,62
|
1,12
|
Россия
(5)
|
8,78***
|
8,81***
|
8,59***
|
7,70***
|
-
|
8,72***
|
8,32***
|
8,82***
|
Саудовская
Аравия (6)
|
0,06
|
0,09
|
-0,12
|
-1,02
|
-8,72***
|
-
|
-0,40
|
0,11
|
ЮАР
(7)
|
0,46
|
0,49
|
0,27
|
-0,62
|
-8,32***
|
0,40
|
-
|
0,50
|
ОАЭ
(8)
|
0,05
|
-0,01
|
-0,24
|
-1,12
|
-8,82***
|
-0,11
|
-0,50
|
-
|
p-values: *** p<0,01, ** p<0,05,
* p<0,1.
|
Представленные данные свидетельствуют о том, что между ТНК из различных стран существуют значимые отличия в политике дивидендных выплат. Интересно отметить, что наибольшие отличия присутствуют в дивидендной политике ТНК, базирующихся в России: согласно результатам регрессионного анализа, их дивидендная политика в существенной мере отличается от дивидендной политики всех прочих стран в выборке. Также были выявлены значимые различия в дивидендной политике ТНК из Китая и Индии. Таким образом, можно говорить о подтверждении третьей гипотезы.
К сожалению, спецификация модели не позволяет интерпретировать полученные значения коэффициентов. Единственный «количественный» вывод, который позволяют сделать результаты, иллюстрирует то, что скорость приспособления дивидендных выплат в России существенно ниже (а следовательно, больше эффект дивидендного сглаживания) в сравнении с остальной выборкой, что может быть косвенным свидетельством более развитого финансового рынка (компании из стран с развитой экономикой характеризуются большим эффектом дивидендного сглаживания [13]).
Валидность
В рамках анализа результатов был проведен тест Рамсея, который показал отсутствие ошибок функциональной формы модели. Стоит также отметить, что сформированная выборка была строго сбалансированной, что также обеспечивает успешное прохождение теста на отсутствие пропущенных переменных.
Ввиду того, что обобщенный метод моментов являлся базой для анализа регрессионных моделей, в рамках расчетов были приведены необходимые для данного типа моделей тесты Саргана (тест на сверхидентификацию) и Ареллано-Бонда (тест на автокорреляцию). Результаты валидирующих тестов проиллюстрированы в таблицах 2–6 с результатами оценки регрессий.
Заключение
Ключевым исследовательским вопросом настоящей работы было выявление факторов, формирующих дивидендную политику транснациональных корпораций. Помимо тривиальных факторов, таких как размер денежного потока на собственный капитал, который по сути своей является условной величиной ограничения дивидендов в указанный период, а также выбранной менеджментом комбинации дивидендных выплат и выкупа акций (который также является формой выплат в пользу акционеров), был проведен детальный анализ такого фактора как дивидендное сглаживание.
Дивидендное сглаживание формирует размер дивидендов в периоды изменения величины чистой прибыли, предполагая, что при изменении данного финансового показателя (EPS в рамках настоящей работы) не произойдет пропорционального изменения дивидендных выплат (DPS). При этом будет наблюдаться сонаправленное движение величины дивидендных платежей в сторону изменений чистой прибыли. Таким образом, при перманентном изменении чистой прибыли приспособление дивидендных выплат превращается в динамический процесс, сонаправленный изменению прибыли.
В рамках настоящей работы были проанализированы показатели 851 ТНК из 8 стран, входящих в БРИКС с 1 января 2024 года. Совокупное количество наблюдений составило более 7,5 тыс. точек анализа, при этом итоговая расчетная выборка была строго сбалансирована и на каждую ТНК приходилось по 9 наблюдений.
Полученные результаты показывают, что сглаживание дивидендов свойственно ТНК во всех странах БРИКС. Анализ совокупной выборки показывает, что средняя скорость корректировки близка к 90%. Также было обнаружено, что существует значительная разница в скорости адаптации между ТНК из разных стран.
Кроме того, в рамках настоящего исследования анализируется разница между скоростью адаптации к более низкому и более высокому уровню дивидендов. Наши результаты показывают, что скорость корректировки в случае снижения дивидендов значительно выше. Результаты показывают, что в случае сокращения дивидендов горизонт планирования ТНК уменьшается, и компания быстро корректирует уровни дивидендов.
Будущие исследования в данной области могут быть посвящены детерминации факторов, обеспечивающих различия в скорости подстройки дивидендов в контексте межстранового анализа. Кроме того, данное перспективное направление будущих исследований позволит существенно расширить выборку, а значит и предиктивные качества модели.
Источники:
2. Ружанская Л., Лукьянов С. Особенности дивидендной политики российских компаний и интересы инвесторов // Вопросы экономики. – 2010. – № 3. – c. 132-146. – doi: 10.32609/0042-8736-2010-3-132-146.
3. Федорова Е.А., Лукасевич И.Я. Теории дивидендной политики и их развитие на примере российского рынка // Финансы и кредит. – 2014. – № 19. – c. 2-8.
4. Рузинский В.С., Курникова М.В. Факторы формирования дивидендной политики ТНК в странах БРИКС // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2022. – № 12. – c. 43-53. – doi: 10.46554/1993-0453-2022-12-218-43-53.
5. Lintner J. // The American Economic Review. – 1956. – № 2. – p. 97-113. – url: http://www.jstor.org/stable/1910664.
6. Skinner D.J. The evolving relation between earnings, dividends, and stock repurchases // Journal of Financial Economics. – 2008. – № 3. – p. 582-609. – doi: 10.1016/j.jfineco.2007.05.003.
7. Jeong J. Determinants of dividend smoothing in emerging market: The case of Korea // Emerging Markets Review. – 2013. – № 17. – p. 76-88. – doi: 10.1016/j.ememar.2013.08.007.
8. Nowak S. et al. What do we know about dividend smoothing in this millennium? Evidence from Asian markets // Emerging Markets Finance and Trade. – 2021. – № 13. – p. 3677-3706. – doi: 10.1080/1540496X.2019.1711367.
9. Sibanda M. Do firms smooth their dividends over time? Evidence from the Johannesburg Stock Exchange // Journal of Economics. – 2014. – № 3. – doi: 10.1080/09765239.2014.11885009.
10. Al-Yahyaee K.H., Pham T.M., Walter T.S. Dividend smoothing when firms distribute most of their earnings as dividends // Applied Financial Economics. – 2011. – № 16. – p. 1175-1183. – doi: 10.1080/09603107.2011.566177.
11. Arellano M., Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations // The review of economic studies. – 1991. – № 2. – p. 277-297. – doi: 10.2307/2297968.
12. Larkin Y., Leary M. T., Michaely R. Do investors value dividend-smoothing stocks differently? // Management Science. – 2017. – № 12. – p. 4114-4136. – doi: 10.1287/mnsc.2016.2551.
13. Javakhadze D., Ferris S. P., Sen N. An international analysis of dividend smoothing // Journal of Corporate Finance. – 2014. – № 29. – p. 200-220. – doi: 10.1016/j.jcorpfin.2014.09.007.
Страница обновлена: 08.10.2024 в 15:41:54