Worthington, A. and West, T. “Australian Evidence Concerning the Information

Content of Economic Value-Added” (2004)

Цель работы – выяснить, обладает ли экономическая добавленная стоимость (EVA^®) лучшей объясняющей способностью доходности акций по сравнению с бухгалтерскими показателями.

Выборка

Для этого авторы анализируют данные по 110 крупнейшим нефинансовым австралийским компаниям за 1992-1998 гг.

Модель

В статье используются две основные регрессионные модели, чтобы:

· рассчитать относительное и дополнительное информационное содержание различных показателей деятельности компании;

· рассчитать относительное и дополнительное информационное содержание компонентов показателя EVA.

Первое уравнение, «модель оценки», выглядит следующим образом:

STK_it = b₀ + b₁ NCF_it + b₂ERN_it + b₃RI_it + b₄EVA_it + e_it,

где STK – годовая доходность акций компании i в периоде t,

NCF – чистый операционный денежный поток,

ERN – прибыль до учета чрезвычайных событий,

RI – остаточный доход.

Предполагаются положительные коэффициенты перед независимыми переменными, а относительная информационная составляющая данных показателей тем выше, чем лучше они объясняют доходность акций.

Второе уравнение, «модель компонентов»:

EVA_it = b₀ + b₁NCF_it + b₂ACC_it + b₃ATI_it + b₄CC_it + b₅ ADJ_it + e_it,

где АСС – амортизация, обесценение, изменения оборотного капитала и изменения долгосрочной части отложенных налогов, также определяется как разность прибыли и чистого операционного денежного потока (ERN - NCF),

ATI – процентные расходы за вычетом налогов, рассчитывается как произведение (1 - t) и процентных расходов, ставка налога t = 36%,

CC – произведение средневзвешенных затрат на капитал компании и капитала на начало года (WACC × CAP),

ADJ – разность корректировок прибыли и капитала, или (EVA - RI).

В обоих уравнениях переменные нормализованы по количеству акций. Модели оцениваются с помощью МНК для панельных данных с коррекцией гетероскедастичности и автокорреляции.

Первая проверяемая гипотеза – одинаковое относительное информационное содержание переменных NCF, ERN, EVA и RI. Для проверки данной гипотезы каждая переменная используется в качестве независимой в парной регрессии с доходностью акций, а затем проводится сравнение коэффициента детерминации в полученных регрессиях.

Далее проводятся тесты наличия в показателях информации о стоимости компании, которая не отражается в других показателях. Для этого строятся регрессионные зависимости доходности акций от всех объясняющих переменных, сгруппированных по две.

Подобные тесты наличия относительного или дополнительного информационного содержания проводятся и в «модели компонентов». В качестве модели оценки панельных данных выбрана модель с фиксированными эффектами.

Выводы

EVA лучше объясняет изменения доходности акций, чем традиционные бухгалтерские показатели, что говорит о потенциальной применимости EVA для внутренней и внешней оценки деятельности компании.

Информационное содержание EVA составляет порядка 25-38% в зависимости от спецификации, тогда как для остаточного дохода оно 18-23%, для прибыли 14-17% и 13-14% - для чистого операционного денежного потока.

Компонентом EVA, лучше всего объясняющим изменения доходности акций, являются корректировки прибыли и капитала (ADJ), предложенные Stern Stewart & Co.

Необходимы и EVA, и традиционные бухгалтерские показатели

Ahmad Ismail “Is economic value added more associated with stock return than accounting earnings? The UK evidence” (2006)

Целью работы является проверка утверждения о превосходстве показателя EVA над другими показателями деятельности компании.

Выборка

Для построения моделей автор использует панельные данные, 2252 наблюдений по компаниям Великобритании, для тестирования относительного информационного содержания EVA и бухгалтерских показателей, а также дополнительного информационного содержания компонентов EVA в объяснении доходности акций. В исследовании использованы данные за период с 1990 по 1997 год.

Модель

В статье проводится анализ данных на двух уровнях – тестирование относительного и дополнительного информационного содержания.

Тест относительного информационного содержания EVA и других переменных основан на изучении объясняющей силы всех показателей и определении показателя с наиболее высоким информационным содержанием.

Тест дополнительного информационного содержания компонентов EVA проверяет, несет ли компонент информацию свыше той, которая получена от оставшихся компонентов.

Уравнение регрессии:

,

где R_it – годовая доходность, получаемая акционерами от прироста капитала и дивидендов в периоде t,

X_it – какой-либо показатель деятельности компании в периоде t, нормализованный с помощью рыночной стоимости собственного капитала компании в начале периода, MV_it-1.

Независимые переменные:

EVA – экономическая добавленная стоимость по данным Stern Stewart UK Performance 500,

NI – чистый доход, доступный акционерам,

NOPAT – чистая операционная посленалоговая прибыль,

OCF – операционный денежный поток, рассчитанный как сумма NOPAT, обесценения и амортизации, а также изменений в оборотном капитале,

RI – остаточный доход, рассчитанный по формуле NOPAT – затраты на капитал капитал.

После декомпозиции EVA, получаем:

На основе данной формулы оценивается дополнительное информационное содержание по стандартной методологии. Для этого изучается статистическая значимость коэффициентов в регрессии:

Выводы

В первой регрессии коэффициенты при всех четырех переменных статистически отличны от нуля. Однако авторы получили, что NOPAT и NI обладают более высокой объясняющей способностью, чем EVA и RI.

Обесценение и амортизация, а также изменения в оборотном капитале (accruals, OCF) обладают существенным дополнительным информационным содержанием, тогда как корректировки, предложенные авторами EVA (AccAdj), вносят гораздо меньший вклад в объяснение доходности акций. Кроме того, операционный денежный поток, обесценение и амортизация, а также изменения в оборотном капитале входят и в NOPAT, а значит, специфические компоненты EVA, хотя и вносят дополнительную информацию, не делают EVA лучшим показателем для объяснения доходности акций компании.

В заключении авторы отмечают, что компаниям не следует полагаться на единственный финансовый драйвер доходности акций, так как существуют другие факторы, которые могут рассматриваться коллективно в качестве показателей деятельности компании и создания стоимости.

"The Economic Value Added (EVA): An Analysis of Market Reaction" Bartolomé Deyá Tortella, Sandro Brusco, 2003

Авторы статьи исследовали эффект, который оказывает введение показателя EVA на деятельность компании. Оценивались показатели рентабельности, инвестиций и денежные средства.

Гипотезы

В научных статьях предыдущих авторов было найдено, что показатель EVA улучшает операционную прибыль, стоимость капитала и инвестиционную активность. Для проверки этой гипотезы авторы оценивали не только ситуацию после принятия показателя, но и предысторию компании. Оценивались показатели, отражающие операционную деятельность компании: рентабельность активов, ежегодная среднемесячная доходность. Показатели, характеризующие инвестиционную активность: q-Тобина, соотношение рыночной и балансовой стоимости фирмы, уровень долга в активах, отношение расходов на научные разработки к выручке, общие активы.

Выборка

Были выбраны 65 компаний, ведущих свою деятельность в Испании. Наиболее часто встречались компании производственного сектора. Для метода event study был выбран период в 300 дней. Было исследовано минимально 200 доходностей за исследуемый период. Информация была взяла из Compustat Database. Исключив из выборки компании с малым количеством данных, выборка сократилась до 61 компании.

Модель

Оцениваемый период приходится на дни (-330, -30), где 0 – день принятия показателя EVA. Основной фокус делался на показатель в окне (-15,+30). В данном диапазоне считались доходности по формулам:

Аномальная доходность может быть получена по формуле:

Таким образом, показатель CAAR доходности рассчитывался как:

Далее на выбранном временном горизонте авторы исследовали ухудшения или улучшения в деятельности компаний с помощью классического t-теста.

Выводы

Авторы пришли к выводу, что введение показателя EVA не приводит к изменению доходности – ни положительному, ни отрицательному. Обычно, данный показатель вводился компаниями после длительного периода спада, и лишь на длинном временном горизонте наблюдались некоторые улучшения после его введения. Было выявлено, что введение EVA увеличивает стимулы менеджеров увеличивать инвестиционную активность, что соответствует большим значениям долга.

 

EVA – хуже