Материал: Влияние налогообложения на капитал организации

Источник: расчеты автора

Таблица 6. Результаты тестирования выборок на определение типа модели. Корпоративная ставка процента. Общая выборка

Источник: расчеты автора

Таблица 7. Результаты тестирования выборок на определение типа модели. Индекс Миллера. Общая выборка

Источник: расчеты автора

Проведенные тесты на совокупных выборках и выборках, разделенных по признаку принадлежности к моделям учета и типу стран, показывают, что в дальнейшем анализе необходимо использовать модель с фиксированными эффектами. Отметим, что все нулевые гипотезы в тестах Бройша-Пагана, Вальда и Хаусмана опровергаются в пользу модели FE. В некоторых случаях, например, в Таблице 6 и Таблице 7, тест Хаусмана показывает отрицательную статистику хи-квадрат. В этом случае строится регрессия Мундлака. Данная регрессия строится по средним значениям переменных, которые затем тестируются на значимость. Если гипотеза о незначимости отвергается, то модель FE предпочитается RE.

Таким образом, модель с фиксированными эффектами выглядит следующим образом:

Модель с фиксированными эффектами обладает преимуществом, заключающемся в том, что она устраняет из модели ненаблюдаемые индивидуальные эффекты. Данная спецификация указывает на то, что в оцениваемой модели индивидуальные различия выражены сильнее, чем динамические.

После определения типа модели, необходимо проанализировать и выбрать наиболее эффективную модель с точки зрения выбора зависимой переменной. Получившиеся коэффициенты моделей в зависимости от зависимой переменной и их значимость представлены ниже, в Таблице 8-10.

Таблица 8. Значение коэффициентов перед переменными. Эффективная ставка процента. Общая выборка

Источник: расчеты автора

Таблица 9. Значение коэффициентов перед переменными. Корпоративная ставка процента. Общая выборка

Источник: расчеты автора

Таблица 10. Значение коэффициентов перед переменными. Индекс Миллера. Общая выборка

Источник: расчеты автора

Из результатов тестирования моделей, по количеству значимых переменных, а также получившейся связи между переменными и финансовым рычагом, наиболее эффективной моделью по всем выборкам является модель с фиксированными эффектами построенной с использованием зависимой переменной Blev. Данный финансовый рычаг является балансовым и показывает совместное влияние краткосрочного и долгосрочного долга. Стоит отметить, что во всех моделях коэффициент показал значимость регрессий в целом. Незначимыми переменными получились такие показатели, как коэффициент выплат возможностей роста. Данные переменные скорее всего являются незначимыми, так как большее влияние оказывают не на корпоративное налогообложение, а на персональное.

Далее, был проведено тестирование на выявление проблем мультиколлинеарности, гетероскедастичности, автокореляци и эндогенности, которые влияют на состоятельность и эффективность оценок.

Проверка на наличие мультиколлинеарности была проведена при помощи матриц корреляции Пирсона и индексов вздутия дисперсии (VIF). На основании результатов, представленных в матрицах Пирсона, можно сделать вывод не об отсутствии, но об очень низком уровне мультиколлинеарности. Наиболее высокий уровень коррелированности переменных наблюдается между макропоказателями, точнее, между уровнем инфляции и уровнем ВВП на душу населения; а также между показателями, отражающими прибыльность компании и возможности роста. Результаты VIF также отражают низкий уровень мультиколлинеарности: значения медианного показателя по переменным не превышает значение 3. Однако, если смотреть индексы вздутия дисперсии по переменным, можно отметить высокие значения у показателей ВВП на душу населения и государственной ставки процента, что сигнализирует о наличии возможной частичной мультиколлинеарности.

Затем была проведена проверка на наличие неоднородности наблюдений - гетероскедастичности, при помощи модифицированного теста Вальда. В качестве нулевой гипотезы рассматривается наличие гомоскедастичности. Данная проблема поддается корректировке при помощи поправок Уайта (команда robust) и других инструментов.

Далее было проведено тестирование на выявление проблемы автокорреляции при помощи теста Вулдриджа. Нулевая гипотеза во многих моделях была отклонена, исходя из результатов теста, что говорит о наличии проблемы серийной автокорреляции в моделях.

На следующем этапе, модели, в которых наблюдалось наличие автокорреляции и гетероскедастичности, были скорректированы при помощи нескольких инструментов. Модели, в которых наблюдалась проблема гетероскедастичности, были скорректированы с использованием поправок Уайта; модели, в которых одновременно присутствует проблема гетероскедастичности и автокорреляции, были улучшены при помощи инструментов, которые одновременно учитывают автокорреляцию и гетероскедастичность - были построены регрессии Ньюи Веста и Дрисколла - Крэя. Регрессия Ньюи Веста учитывает автокорреляцию любого порядка, временную структуру и гетероскедастичность. Регрессия Дрисколла-Крэя непараметрически оценивает ковариационную матрицу и также учитывает и гетероскедастичность, и автокорреляцию. Результаты применения корректировок, и сравнительная характеристика моделей представлены в Приложении 18. Наиболее эффективной корректировкой оказалась регрессия Ньюи Веста, которая показала уменьшенные стандартные ошибки и хорошую значимость. Корректировка моделей с наличием только гетероскедастичности при помощи поправок Уайта также оказалась эффективной, показав более значимые оценки и более низкие стандартные ошибки. Итак, итоговой спецификации является модель с фиксированными эффектами, скорректированная с учетом проблем, то есть модели с применением поправок Уайта, со стандартными ошибками Ньюи Веста и Дрисколла-Крэя.

Таким образом, выше были проведены результаты проведенных тестов на выбор типа модели, на наличие проблем состоятельности и эффективности оценок и модели. Также, все модели, имеющие проблемы, были скорректированы с их учетом и улучшены. Далее приводятся непосредственные результаты исследования, подтверждающие или опровергающие поставленные гипотезы.

.3 Результаты исследования

В данном разделе приводятся результаты исследования в подтверждение или опровержение сформулированных гипотез.

Интерпретацию результатов начнем с первой гипотезы. Результаты, подтверждающие ее приведены в Таблице 11.

Таблица 11. Значение коэффициентов перед переменными в модели со спецификацией с зависимой переменной Blev

Источник: расчеты автора

Как видно из Таблицы 11, подтверждается гипотеза 1 о наличии положительной значимой связи между корпоративной ставкой налога и финансовым рычагом. Связь между корпоративной ставкой налога и рычагом имеет положительный знак и значимость на 5%-ом уровне. Это означает, что при увеличении ставки значение финансового рычага также увеличивается. Данный результат согласуется с теоритическими предпосылками о том, что компании ориентируются на налоговую политику и существующее налогообложение, когда принимают решение о типе финансирования. При этом, компании увеличивают уровень заемного финансирования при увеличении корпоративной ставки налога на доход. Это значит, что компании охотно используют выгоды от использования налогового щита при увеличении ставок, увеличивая тем самым стоимость компании.

Далее, в Таблице 12, представлены результаты, подтверждающие Гипотезу 2.

Таблица 12. Значение коэффициентов перед переменными в модели со спецификацией с зависимой переменной Blev