Детерминанты экономической прибыли крупных российских компаний

Детерминанты экономической прибыли крупных российских

компаний

Ивашковская И.В.3, Кукина Е. Б.4

Экономическая прибыль входит в систему новых показателей оценки деятельности компании в соответствии с критерием создаваемой в ней стоимости и используется для анализа стратегической эффективности на годовой основе. В статье на выборке 26 крупных российских компаний, имеющих отчетность по МСФО за период с 2002-го по 2007 г., показаны ключевые факторы, влияющие на создание экономической прибыли. Выявлено, что в числе детерминант экономической прибыли рассмотренной выборки компаний — капитальные вложения, темп роста доходов компании, операционная рентабельность, выплаченные дивиденды. Показано, что применительно к данной выборке к числу детерминант нельзя отнести структуру капитала, структуру источников заемного финансирования, наличие государственной собственности в капитале и вознаграждение высшего управленческого персонала.

JEL: G30

Ключевые слова: экономическая прибыль, стратегическая эффективность компании, драйверы стоимости компании, стоимость компании

Современный финансовый анализ компании основан на принципе экономической прибыли, поскольку результаты ее деятельности в рыночной среде не могут быть корректно оценены без анализа альтернативных издержек — упущенной выгоды. Показатель экономической прибыли на практике используется для измерения изменений в фундаментальной стоимости компании. В то же время он служит критерием оценки эффективности принятия управленческих решений на всех уровнях ответственности, поскольку реализация того или иного решения находит отражение в виде изменения экономической прибыли и ее драйверов. Это изменение, в свою очередь, влияет на будущие стратегические и оперативные решения. Реализация системы ответных реакций, таким образом, приводит к управлению стоимостью компании. Какие факторы влияют на формирование экономической прибыли в крупных российских компаниях? Какие из них следует отнести к ключевым?

Экономическая прибыль как мера стратегической эффективности компании

Корректная модель финансового анализа бизнеса учитывает альтернативные, неявные издержки, незаметные в действующей в современном мире системе бухгалтерского учета и требующие анализа дополнительных данных, выходящих далеко за пределы отчетности компании. Тем самым создается совершенно другая концептуальная основа оценки результатов деятельности: не на базе традиционной бухгалтерской прибыли, а на основе экономической прибыли. Экономическую прибыль определяют как разность фактической выручки от реализации и суммы фактических (явных) и альтернативных (неявных) издержек. Существует система показателей экономической прибыли, различающихся подходами к определению отдельных компонентов, но базовый показатель для расчетов

3 Профессор, заведующая кафедрой экономики и финансов фирмы, заведующая научно-учебной лабораторией корпоративных финансов Государственного университета — Высшей школы экономики.

4 Стажер-исследователь научно-учебной лаборатории корпоративных финансов факультета экономики Государственного университета — Высшей школы экономики.

определяют, как показано в формуле 1:

ф RI = (ROCE - WACC) х CE

где

RI (residual income) - экономическая прибыль;

ROCE (return on capital employed) - доходность инвестированного капитала;

WACC — средневзвешенная ставка затрат на совокупный капитал;

CE Capital employed) - инвестированный капитал.

Использование принципа экономической прибыли - это признак правильно выбранной аналитической модели, которая нужна для оценки корпоративной стратегии на этапе разработки ее концепции и на этапе ее исполнения. На основе экономической прибыли формируется новая ветвь анализа - финансовые измерения корпоративных стратегий [Ивашковская, 2007]. Существует прямая связь между критерием экономической прибыли в проведении анализа эффективности компании и итоговым показателем цели корпоративных стратегий - наращения ее стоимости. Необходимость создания положительной экономической прибыли в качестве годового результата означает, что в перспективе компании нужно стремиться создавать потоки положительных экономических прибылей в долгосрочном периоде. Экономическая прибыль, как критерий, количественно оценивает, достаточны ли создаваемые потоки свободных денежных средств для генерирования доходности (ROCE), которая выше или сравнима с барьерной ставкой доходности капитала, вложенного в компанию (WACC). Используя критерий экономической прибыли, можно выразить стоимость компании через потоки выгод, измеренных в форме годовых экономических прибылей, как показано в формуле 2:

1 1 RIe

V = CE0 +Y RIt X-- +

ter min al

^0 1 Z—í t

(2) t=1 WACC) (¿"Г WACC) WACCter min al g ter min al

(1 + WACC)t (1 + WACC)" WACCtermin- gb

±x±t — годовая экономическая прибыль в периоде на горизонте прогнозирования; RI

ter min al — годовая экономическая прибыль в остаточном периоде;

gter min al — темп роста в остаточном периоде;

WACC — средневзвешенная ставка на совокупный капитал на горизонте прогнозирования; WACC

terminal — средневзвешенная ставка затрат на совокупный капитал для остаточного периода;

CE0 -

0 инвестированный капитал на момент оценки.

Стоимость компании в таком выражении представлена двумя ключевыми слагаемыми: стоимостью имеющихся активов и чистой приведенной стоимостью результатов деятельности от имеющихся и будущих инвестиций в материальные и нематериальные активы. Потоки экономической прибыли увеличивают стоимость компании, если они преимущественно положительны в течение периода горизонта прогнозирования. Приведенная выше формула основана на допущении возможности получения положительных экономических прибылей и в остаточном периоде (terminal period). Однако данное допущение нереалистично, если исходить из конкурентной, а не монопольной структуры отраслей, в которых компания ведет бизнес. В условиях конкуренции положительные экономические прибыли, то есть прибыли сверх требуемой за инвестиционный риск величины, невозможны в остаточном периоде, когда деятельность компании и ее инвестиции стабилизируются.

В исследованиях экономической прибыли сформировалось несколько направлений. Во-первых, изучается способность экономической прибыли объяснять изменения рыночной стоимости компании. В работах этого типа делаются противоположные выводы: о низкой

объясняющей способности по сравнению с традиционными показателями бухгалтерского учета [Biddle et al., 1997; Fernandez, 2002; Kramer, Peters, 2001; Maditinos et al., 2005] и, напротив, о более высокой объясняющей способности [O'Byrne, 1996; Kramer, Pushner,1997; Feltham et al., 2004].

Такие же разноречивые выводы получены и на данных развивающихся рынков капитала: более высокая объясняющая способность [de Medeiros, 2001; Souza, Jancso, 2003; Ивашковская, Слободина, 2009] и низкая объясняющая способность [Ramana, 2004; Кукина, Романов, 2008]. Подробный анализ эмпирических моделей и результатов, полученных на данных развитых и развивающихся рынков капитала, проведен И.В. Ивашковской [Ивашковская, 2009]. Второе направление исследований связано с возможностями использования экономической прибыли в стратегической аналитике. В работах Гранта и Эйбета [Grant, Abate, 2001; Grant, 2003] на выборке крупных компаний всего мира показана роль экономической прибыли в анализе роста компаний. Изучаются факторы, ведущие к снижению спреда доходности на инвестированный капитал (ROCE-WACC) и влияющие на продолжительность периода угасания способности компании создавать положительный спред (fade period) [Madden, 2000]. На основе экономической прибыли на данных российских компаний построен индекс устойчивости роста [Ивашковская, Животова, 2009] и показан его высокий потенциал в анализе стратегий роста.

Таким образом, учитывая особую роль экономической прибыли для анализа эффективности исполнения корпоративных стратегий, важно определить факторы, которые, с одной стороны, являются результатом принятия управленческих решений, с другой -определяют величину экономической прибыли. Задача данной работы - выявить такие ключевые факторы на примере крупных российских компаний.

Тестируемые гипотезы и модель исследования

Для выявления ключевых факторов экономической прибыли мы рассматриваем несколько гипотез.

Один из основных источников положительной экономической прибыли - инвестиции, сделанные в компании, в проекты, удовлетворяющие критериям доходности собственников капитала. Поскольку обычно компании делают подобные вложения с расчетом, что инвестированные средства принесут отдачу за период длиннее года и будут участвовать в создании будущей стоимости, предполагается положительная взаимосвязь инвестиций предыдущего периода (LCapex) и экономической прибыли. Поэтому гипотеза 1 заключается в следующем: капитальные вложения (Capex) оказывают положительное влияние на создание экономической прибыли.

Доходы являются первым источником создания новых ресурсов для дальнейшего развития компании. Одновременно данный параметр влияет на возможности фирмы создавать стоимость для своих инвесторов выше ожидаемой. Об этом же говорят и эмпирические исследования, которые показывают, что он является одним из ключевых факторов увеличения благосостояния стейкхолдеров [Stelter, Xhoneux, 2002; Olsen, Plashke, Stelter, 2006]. Таким образом, отсутствие роста доходов, или роста выручки от реализации продукции будет свидетельствовать о том, что компания, скорее всего, уже не имеет дальнейшего потенциала к росту. На основе этого гипотеза 2 формулируется следующим образом: рост доходов компании положительно влияет на ее экономическую прибыль, как меру ее стратегической эффективности.

Использование более дешевых заемных источников финансирования может вести к снижению затрат на капитал и, таким образом, способствовать росту стратегической эффективности компании. Такое заключение верно для определенного вида структуры капитала: в частности, для структуры, характерной для российских компаний, когда в ней преобладают собственные средства (см. табл. 1, 2). Проблема влияния структуры капитала на создаваемую стоимость компании также связана с теорией агентских издержек. Согласно

некоторым исследованиям [Grossman, Hart, 1982], высокий уровень долга должен оказывать дисциплинирующее действие на менеджеров, что будет вести, таким образом, к более эффективному принятию решений, которые будут удовлетворять собственников и давать положительную экономическую прибыль. В работе Маргаритиса и Псиллаки [Margaritis, Psillaki, 2009] на выборке французских компаний такая значимая прямая зависимость подтверждена. Таким образом, мы предполагаем, что соотношение заемного и собственного капитала (D/E) имеет прямую связь с экономической прибылью.

Отношение краткосрочного заемного капитала к долгосрочному (D_STD/LTD) негативно влияет на создание экономической прибыли. Если компания преимущественно пользуется краткосрочными заемными средствами, то это вынуждает ее использовать часть потока свободных денежных средств на регулярное погашение такого долга, что, в свою очередь, будет негативно влиять на возможности создания экономической прибыли и вести к повышению ее финансового риска. Таким образом, политика финансирования, как фактор, влияющий на экономическую прибыль, должна определяться и в разрезе соотношения заемных средств с собственными (с положительным влиянием на экономическую прибыль переменной D/E), и в разрезе внутреннего состава заемного капитала - соотношения краткосрочных источников и долгосрочных (с отрицательным влиянием переменной D_STD/LTD на экономическую прибыль). В результате гипотеза 3 формально определяется следующим образом: структура используемых источников финансирования является значимым детерминантом стратегической эффективности компаний.

Четвертая гипотеза связана с собственностью государства в капитале крупных компаний, возможностью большего доверия кредиторов к таким компаниям, например, потому, что интересы, связанные с их деятельностью, лоббируются на государственном уровне. В то же время эти функции становятся особенно значимыми на развивающихся рынках капитала, когда права акционеров оказываются менее защищенными внешними регуляторами (законодательством, внутренними документами компании, регулирующими вопросы учета интересов различных групп собственников и контроля деятельности менеджеров). Следует также отметить предполагаемую значимость переменной собственности государства и за счет того, что, в отличие от развитого рынка капитала, доля собственности государства на развивающихся рынках, как и в России, существенна в капитале компании. Для развивающихся рынков проведено значительно меньше исследований влияния собственности государства на стоимость, чем для развитых, однако полученные для них эмпирические результаты подтверждают возможную взимосвязь (например, для Сингапура [Ang, Ding, 2005], Малайзии [Ahmad et al., 2008]). Гипотеза 4 состоит в том, что присутствие государства в качестве акционера положительно влияет на экономическую прибыль, как меру стратегической эффективности компании.

Исходная выборка охватывает различные отрасли, в том числе и по капиталоемкости бизнеса, поэтому отраслевой фактор может оказывать влияние на создание экономической прибыли и фундаментальной стоимости. Такие отраслевые различия можно проследить, например, в ежегодных исследованиях, посвященных анализу создания стоимости, проводимых на глобальном рынке всемирно известной консалтинговой компанией The Boston Consulting Group (BCG) (Olsen, Plaschke, Stelter, 2006]. Гипотеза 5 формулируется следующим образом: отраслевая принадлежность имеет значимое влияние на возможности создания экономической прибыли.

Система вознаграждения менеджмента крупных компаний должна быть нацелена на будущий рост стратегической эффективности. На практике, например, это реализуется в виде построения системы вознаграждения в зависимости от результата. В случае использования принципов управления на основе стоимости устанавливается зависимость величины вознаграждения от абсолютного значения экономической прибыли и от ее роста (изменения), когда последнему присваивается более высокий вес [Grant, 2003]. Поэтому в гипотезе 6 предполагается, что вознаграждение ключевого руководства оказывает положительное влияние на величину экономической прибыли следующего периода.

Как и рост доходов компании, рентабельность напрямую связана с формированием так называемых ключевых компетенций (core competences), которые позволяют ей зарабатывать большую доходность на вложенный капитал по сравнению с требуемой, формируемой на основе рыночных альтернатив, т.е. увеличивать стратегическую эффективность бизнеса [Olsen, Stelter, Xhoneux, 2004; Olsen, Plaschke, Stelter, 2006]. Гипотеза 7 предполагает наличие следующего соотношения: операционная рентабельность положительно влияет на экономическую прибыль.

Восьмая гипотеза касается влияния политики дивидендных выплат инвесторам на создание экономической прибыли. На основе сигнальной теории в корпоративных финансах объясняется разнонаправленное влияние дивидендов. Положительное влияние состоит в том, что крупные компании, чтобы показать свои возможности роста, в качестве сигнала устанавливают высокие дивидендные выплаты. Менее успешные компании не могут создавать подобного сигнала из-за недостаточности потоков денежных средств. С другой стороны, выплата дивидендов означает использование собственниками денежного потока компании, который в этой части не может быть применен в новых инвестиционных проектах. В этом случае их рассматривают как сигнал об отсутствии возможностей роста компании и ее неспособности найти такие проекты, которые бы удовлетворяли инвесторов по уровню доходности на вложенный капитал [Ferdinand, 1999]. Гипотеза 8 определяется следующим образом: выплачиваемые дивиденды отрицательно влияют на экономическую прибыль компании.

Для проверки указанных гипотез рассматриваются три спецификации модели. Необходимость нескольких спецификаций обусловлена, главным образом, характером исходных данных и необходимостью исключения их взаимного влияния. Первая спецификация модели исследования (уравнение 3) построена с целью выявления ключевых факторов, влияющих на абсолютную величину зависимой переменной — экономической прибыли.

Модель №1 имеет вид:

(3) RIit = а + ßi Capexit + ß2D_STD/LTDit + ß3D_telecomit + ß4Ü_projectit+

+ ß5Lremun_mlti+ ße(D/E)lt+ß7D_govl+slt,

где

Capexit - капитальные вложения i-компании за год t;

D_STD/LTDit - качественная переменная, равная 1, если доля финансирования деятельности i-компании за год t за счет краткосрочного долга больше, чем долгосрочного, и 0 - если иначе;

D_telecomit - качественная переменная, равная 1, если i-компании за год t принадлежит отрасли телекоммуникаций; 0 - иначе.

D_projectit - качественная переменная, равная 1, если i-компании за год t принадлежит добывающей отрасли (нефти и газа), и 0 - если иначе.

Lremun_mit-l - уровень вознаграждения ключевого руководства i-компании в предыдущем периоде t - i;

D_govit - качественная переменная, равная 1, если i-компании за год t имеет в структуре капитала государственную собственность, и 0 - если иначе.

Экономическая прибыль RI t компании за год t рассчитывается на инвестированный капитал начала отчетного года, как показано в формулах 4 и 5:

(4) RIt = NOPATt - WACC х CEt.L

(5) NOPATt = NIt +(i-Tax) х Intexp,

где

NIt - чистая прибыль;

Int _expt - расходы на выплату процентов;

WACC - средневзвешенная ставка затрат на капитал компании на начало отчетного периода;

Средневзвешенная ставка затрат на капитал рассчитывается с использованием нижеследующих методов определения требуемой доходности по заемному и собственному капиталу по формуле 6:

(6) WACC = Rdx (1-Tax) x D/(D+E) +Ke x E/(D+E), где

Rd - требуемая доходность на заемный капитал до выплаты налога на прибыль; эта ставка рассчитывается методом кредитного рейтинга либо в случае отсутствия данного рейтинга у компании - методом синтетического кредитного рейтинга с учетом спреда доходности по формуле 7:

(7) Rd = rfus+CRPrus+Default spread, где

rfus - безрисковая ставка, в качестве которой берется годовая доходность по 30-летним американским государственным облигациям (Treasury Bonds);

CRPrus - страновая премия за риск инвестирования, выражается спредом дефолта для России. Последний определяется по среднегодовому индексу EMBI+Russia (Emerging Markets Bond Index, Russia), который рассчитывается банком JP Morgan как средневзвешенное значение спреда суверенных еврооблигаций РФ с соответствующими выпусками US Treasuries;

Default spread - спред дефолта для компании; представляет собой дополнительный риск вложений в нее и определяется на основе кредитного рейтинга, который присваивается рейтинговыми агентствами для компаний либо на основе синтетического кредитного рейтинга - каждому рейтингу соответствует определенный спред дефолта и соответствующая премия за риск [Дамодаран, 2005]; D - балансовая стоимость долгосрочного долга; Е - балансовая стоимость акционерного капитала;

Требуемая доходность по собственному капиталу (re) определяется с помощью гибридной модели ценообразования на долгосрочные активы компании (САРМ), как показано в формуле 8:

(8) re = rfus +CRPrus + ßun(1+(1-Tax)D/E)x(rm-rf)us, где

ßun - средняя мера систематического риска вложений в отрасли, к которой относится компания, без учета финансового рычага; представляет собой меру отклонения доходности по акциям компаний отрасли по отношению к доходности всего рынка ;

(rm-rf)us - премия за риск инвестирования на рынке акций - рассчитана как среднеарифметическое значение за 30 лет;

СЕ - Capital Employed - размер инвестированного капитала, включающего акционерный и заемный:

(9) CE = LTD+STD+E, где

LTD - долгосрочный долг;

STD - краткосрочный процентный долг.

Чтобы параметры были соразмерны, рассматривается вторая спецификация — модель №2, когда зависимая переменная определяется в форме темпов роста экономической прибыли. Данная модель показана в уравнении 10:

(10) RI_g,t = а + ß]TR_git + ß2A (EBITDAtt/TRIt)+ ßsDjelecomtt + + ß4Ü_projecttt+ ßsLlnremun_mtt-i + +ß(A(D/E)tt + ß7D_govtt +stt,

где

RI_gtt - темп роста экономической прибыли i-компании за год t; TR_gtt - темп роста выручки i-компании за год t;

5 Источник данных значений коэффициента - сайт http://pages. stern. nyu. edu/~adamodar. Автор рассчитывает коэффициенты на основе регрессионного анализа.

Выпуск #4(12), 2009 © Электронный журнал Корпоративные Финансы, 2009

A(EBITDAit/TRi1) - изменение операционной рентабельности i-компании за год t;

AD/Eit - изменение структуры капитала i-компании за год t;

Llnremun_mit-i - натуральный логарифм вознаграждения ключевого руководства i-компании в прошлом периоде.

Модель №3 включает в том числе переменные, которые действуют на продолжительном отрезке времени путем введения лаговых переменных:

(1) RIit =а + Pi Capexit + LCapexit-i + P3D_telecomit + p4D_projectit+

+ p5LDVD_paidlt-i+ Pe(D/E)it + frDgov« +eIt

где

LCapexit-1 - инвестиции предыдущего периода;

LDVD_paidit-i - выплаченные дивиденды в предыдущем периоде t - 1.

Характеристика выборки и переменных модели

В рассматриваемую выборку вошли 26 публичных российских компаний, имеющих консолидированную финансовую отчетность по международным стандартам. Источники данных - информационная база Bloomberg, финансовые отчеты компаний, данные о котировках фондовой биржи РТС. Наблюдения охватывают временной период с 2002-го по 2007 г.

На первоначальном этапе исследования были проанализированные описательные статистики исходных данных. Поскольку более 40% всех наблюдений относится к одной отрасли - телекоммуникационной, то все данные были поделены на две группы: компании, относящиеся к данной отрасли, и не входящие в нее. В таблицах 1 и 2 представлены полученные статистические показатели по всему рассматриваемому периоду.

Таблица 1.

Описательная статистика исходных данных для компаний, входящих в отрасль __телекоммуникаций___

Параметр Среднее Медиана Стандартное отклонение Сумма Наблюдений

RIit 2,270 -14,737 165,284 149,789 66

RIit/Assetsit-1 -0,015 -0,023 0,082 -0,957 66

TRit/Assetsit-1 1,189 0,994 0,954 78,463 66

EBITDAit/AssetSit-i 0,377 0,302 0,306 24,878 66

EBITDAit/TRit 0,327 0,321 0,088 21,578 66

NIit/TRit 0,088 0,079 0,073 5,777 66

Capexit/Assets it 0,161 0,140 0,078 10,644 66

Dit-i/Eit-i 0,482 0,318 0,598 31,790 66

A(Dit-i/Eit-i) 0,028 -0,003 0,562 1,541 55

ST Debtit/LT Debtit 1,115 0,715 1,373 70,234 63

Divit 24,510 6,457 81,713 1617,646 66

Lremuni t-1 2,859 1,486 5,705 188,674 66

Waccit-1 0,136 0,125 0,032 9,007 66

RI git -1,121 0,263 11,701 -61,639 55

TR git 0,284 0,241 0,184 15,635 55

EBITDA git 0,291 0,239 0,275 16,012 55

NI git 0,631 0,412 1,957 34,710 55

A(TRit/Assetsit-i) -0,262 0,050 0,973 -14,417 55

A(EBITDAit/Assetsit-i) -0,084 0,008 0,313 -4,621 55

A(EBITDAit/TRit) -0,003 0,003 0,061 -0,147 55

A(NIit/TRit) 0,010 -0,001 0,064 0,529 55

Assets it_i 1 114 926 1 050 73 541 66

Assets g it-1 0,572 0,236 1,061 31,436 55

Capex git 0,321 0,235 0,494 17,648 55

Awaccit.1 -0,014 -0,012 0,026 -0,780 55

Таблица 2.

Описательная статистика исходных данных для компаний, не входящих в отрасль __телекоммуникаций___

Параметр Среднее Медиана Стандартное отклонение Сумма Наблюдений

RIit 639,414 24,602 2679,644 57547,273 90

RIit/Assetsit-1 0,052 0,029 0,148 4,703 90

TRit/Assetsit-1 1,311 1,225 0,737 118,015 90

EBITDAit/Assetsit-1 0,281 0,250 0,190 25,307 90

EBITDAit/TRit 0,230 0,223 0,127 20,705 90

NIit/TRit 0,115 0,095 0,099 10,390 90

Capexit/Assets it 0,110 0,076 0,120 9,867 90

Dit-1/Eit-1 0,362 0,207 0,406 32,583 90

A(Dit-1/Eit-1) -0,048 -0,020 0,273 -3,622 75

ST Debtit/LT Debtit 3,490 0,985 14,663 300,139 86

Divit 295,328 46,472 505,710 26579,542 90

Lremuni t-1 15,101 1,868 42,092 1359,128 90

Waccit-1 0,113 0,103 0,030 10,199 90

RI git 0,861 0,345 2,834 64,552 75

TR git 0,289 0,255 0,233 21,640 75

EBITDA git 0,389 0,275 0,540 29,189 75

NI git 23,930 0,281 150,500 1794,729 75

A(TRit/Assetsit-1) 0,066 0,074 0,466 4,942 75

A(EBITDAit/Assetsit-1) 0,009 0,020 0,169 0,671 75

A(EBITDAit/TRit) 0,001 0,006 0,076 0,040 75

A(NIit/TRit) 0,002 0,000 0,069 0,124 75

Assets it-1 13 972 3 253 28 047 1 257 498 90

Assets g it-1 0,218 0,150 0,356 16,341 75

Capex git 0,984 0,162 3,297 73,769 75

Awaccit-1 -0,011 -0,005 0,017 -0,816 75

Несмотря на достаточную вариацию данных, анализ показателей, описывающих деятельность компаний, позволяет сделать следующие наблюдения.

В большинстве случаев компании телекоммуникационной отрасли имеют отрицательные экономические прибыли, что свидетельствует о разрушении стоимости в рассматриваемом году. Остальные компании выборки имеют положительную экономическую прибыль. В то же время обе группы имеют положительную динамику данного показателя, что свидетельствует, скорее всего, о том, что менеджеры все больше принимают эффективных решений, которые ведут к удовлетворению интересов инвесторов компании.

Переменная, напрямую влияющая на возможности создания экономической прибыли и относящаяся к стратегическому видению и ожиданиям инвесторов, - это затраты на капитал. В таблице 3 представлена динамика затрат на капитал в годовом разрезе для каждой компании выборки.

Таблица 3.

Динамика средневзвешенных затрат на капитал

№ п/п Краткое наименование 2002 2003 2004 2005 2006 2007

компании

1 Аэрофлот 14,30 13,52 10,65 10,18 9,94 8,50

2 АвтоВАЗ 15,16 12,69 12,22 6,45 9,71 9,67

3 Северсталь 21,45 16,27 14,69 10,36 10,02 9,12

4 РАО ЕЭС России 13,00 8,01 7,63 7,71 7,89 7,47

5 Сибирьтелеком 19,38 13,48 14,02 11,48 9,96 9,97

6 ЦентрТелеком 18,47 13,34 17,99 18,33 11,98 10,51

7 Дальсвязь 22,80 16,56 18,59 15,93 10,69 11,66

8 Газпром 9,87 9,07 8,76 8,02 8,09 7,61

9 Голден Телеком 17,62 16,45 13,73 12,69 12,05 10,92

10 Норильский Никель 14,45 9,38 9,07 9,25 9,17 9,42

11 Иркутскэнерго 15,52 12,83 11,98 9,65 9,42 9,28

12 КамАЗ 16,64 15,24 12,14 9,04 10,43 10,62

13 ЮТК 17,77 14,25 20,69 20,24 10,72 10,79

14 Лукойл 11,21 10,34 9,94 8,94 9,10 9,49

15 МГТС 16,23 12,18 13,88 12,54 10,88 11,49

16 Мосэнерго 17,59 13,35 10,78 9,04 8,92 9,20

17 ВолгаТелеком 18,52 14,79 12,95 11,65 11,18 11,07

18 ОМЗ 16,11 14,44 15,11 14,64 14,30 13,88

19 Балтика 13,79 10,60 10,40 8,60 8,87 10,00

20 РБК Информ. системы 21,83 16,08 15,42 13,05 12,61 11,87

21 Ростелеком 17,52 13,08 12,17 12,46 11,20 11,00

22 Газпром Нефть 11,87 9,72 8,83 8,99 9,13 9,42

23 Северо-Западный Телеком 17,37 15,22 14,83 12,51 11,15 11,42

24 Татнефть 14,93 12,86 12,11 10,21 10,20 10,59

25 ВымпелКом 14,28 12,38 11,30 11,09 10,34 9,49

26 Уралсвязьинформ 16,46 12,38 11,04 11,35 10,13 10,11

^ЛСС)

Представленные данные позволяют сделать вывод об устойчивом снижении данного показателя для каждой компании (исключение составляет 2007 г., когда они возросли у 7 фирм). Последнее может свидетельствовать о снижении риска вложений в них.

В то же время в обеих подвыборках виден рост размеров инвестированного капитала, который в большинстве случаев составляет от 15 до 20% (для 2-й и 1-й группы соответственно). Абсолютный размер используемого капитала оказывается выше у группы компаний, не относящихся к телекоммуникационным.

Политика финансирования деятельности каждой компании характеризуется тем, что уровень заемных средств у отрасли телекоммуникаций выше: отношение заемных средств к собственным в большинстве случаев составляет около 30%, для остальных фирм выборки -20%. Эти значения структуры капитала говорят о том, что российские компании используют преимущественно более дорогие источники финансирования, и, таким образом, в этом смысле дополнительное привлечение заемных средств несет в себе потенциал увеличения стоимости компании. Динамика Ой/Ец в то же время показывает, что в большинстве своем в структуре капитала происходит наращивание собственных средств: у первой группы снижение значений переменной составляет 0,3%, у второй - 2%. Однако, несмотря на то что компании отрасли телекоммуникаций пользуются заемными средствами в большей мере, чем другие, затраты на капитал у них выше.

Структура соотношения долгосрочных и краткосрочных средств заемного финансирования характеризуется активным использованием последних: переменная В_8ТВ/ЬТО принимает значение 1 в 40 и 48% случаев для первой и второй подвыборок соответственно (в отдельные периоды ряд компаний пользовался исключительно краткосрочными средствами). Две выделенные группы компаний по этому параметру имеют значительные отличия: если в среднем у первой превышение краткосрочных заемных средств над долгосрочными составляет 11,5%, то для второй - более чем в 3,5 раза. Такое соотношение может говорить об ограничениях возможности роста бизнеса, поскольку постоянно требуется освобождение средств, чтобы вернуть их кредиторам, вместо альтернативной возможности использования внутри фирмы, например, в качестве новых инвестиционных вложений. Одновременно это может в какой-то степени объяснить и наблюдаемые различия по двум подвыборкам в структуре всего инвестированного капитала (в виде параметра Ой/Ей): если компании пользуются краткосрочными заемными средствами, то для своего развития они скорее будут предпочитать потреблять собственные источники. При этом как доходность активов (ЕЫТВАй/Аввйв^), так и операционная рентабельность (ЕВИТБАй/ТЯй) у первой группы выше. Однако если смотреть эти показатели в динамике, то видно, что в среднем у компаний, не входящих в телекоммуникационную отрасль, они несколько выше, хотя изменения составляют не больше 1% в год.

Компании телекоммуникационного сектора отличаются более высокими как абсолютными значениями инвестиционных вложений, так и темпами их роста (в большинстве случаев) и удельным весом в используемом капитале (Сарех^/Авв^Бй). Все это свидетельствует о более интенсивной реализации этими компаниями стратегий органического роста, направленных на повышение эффективности. Одновременно это говорит о наличии у данного сектора и проектов, удовлетворяющих требованиям инвесторов в терминах приносимой доходности. Потенциал создания стоимости за счет инвестиций также подтверждает и уровень выплаты дивидендов - как альтернативного способа использования свободных денежных средств: у первой группы величина показателя дивидендов оказывается ниже.

Следует также заметить, что в обеих группах наблюдается доминирующее присутствие государства в качестве акционера: 63 и 66% от общего количества наблюдений соответственно для 1-й и 2-й групп.

Размер выплаченного вознаграждения ключевому руководству для типичной компании из каждой группы отличается незначительно. Исключение составляют компании нефтегазового сектора, у которых наблюдается значительное превышение значений показателя над средним.

Анализ результатов

Результаты регрессионного анализа в целом подтверждают устойчивость во времени характера рассматриваемой взаимосвязи. Исключением является переменная капиталовложений.

Выбор конкретной спецификации модели на рассматриваемой панели данных -сквозной, с фиксированным или случайным эффектом - обусловлен результатами тестов. В моделях № 1 и № 3 тесты Хаусмана показывают, что спецификация модели с постоянным во времени индивидуальным эффектом (ЕЕ) отвергается в пользу модели со случайным эффектом (ЯЕ)6; об этом же свидетельствует и подтверждение гипотезы, что индивидуальный член ошибки в регрессии незначим. Сквозная регрессия, как частный случай модели ЯЕ, также отвергается в пользу последней (согласно тесту Бреуша — Пагана). В модели № 2 индивидуальный эффект не возникает из-за самого вида

6 FE - Fixed Effect; RE - Random Effect.

Выпуск #4(12), 2009 © Электронный журнал Корпоративные Финансы, 2009

зависимости, которая рассматривает изменения во времени, в результате чего индивидуальный эффект пропадает; данный вывод подтверждается и статистическими тестами. В то же время тест Бреуша — Пагана говорит в пользу выбора сквозной модели перед КБ-спецификацией.

Однако следует отметить, что отличия (в зависимости от спецификации модели) в получаемых оценках коэффициентов при переменных и их стандартных ошибках незначительны.

Ниже представлены результаты регрессионного анализа.

Таблица 4.

Модель № 1: отраслевые особенности ^_

Модель Сквозная Модель с э( фиксированным >фектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффицие нт Стандарт. ошибка Pvalue Коэффицие нт Стандарт. ошибка Pvalue Коэффицие нт Стандарт. ошибка Pvalue

Capex 0,629 0,079 0,000 0,621 0,128 0,000 0,630 0,086 0

Capexl -2,111 0,294 0,000 -2,193 0,324 0,000 -2,129 0,290 0

Capex2 -0,816 0,235 0,001 -0,851 0,250 0,001 -0,821 0,229 0

D telecom 102,165 243,252 0,675 - - - 111,392 292,075 0,703

D_project 1528,99 395,735 0,000 - - - 1545,75 465,922 0,001

D_gov -197,433 240,654 0,413 - - - -207,283 288,237 0,472

D STD/L TD -297,376 230,026 0,198 9,814 275,069 0,972 -214,715 236,940 0,365

a 44,576 269,070 0,869 75,905 214,452 0,724 9,458 313,318 0,976

R2 0,577 R2 (within) 0,499 Wald х2(7) 184,19

Pvalue 0,000

Наблюдений 156 Наблюдений 156 Наблюдений 156

Характер взаимосвязи экономической прибыли и капитальных вложений в рассматриваемой выборке, оказывается, не является постоянным во времени. Для того чтобы учесть эти различия, в регрессионную модель вводятся дополнительные дамми-переменные:

СарвХу = СарвХу х В_уваг]-,

где

П_уваг), - фиктивная переменная, относящаяся к году наблюдений: ] = 1, 2,...6 соответственно для 2002, 2003. 2007 гг.

Таким образом, регрессионная модель содержит те значения Сареху, которые являются статистически значимыми и которые говорят о том, что в соответствующий год влияние капитальных расходов на стратегическую эффективность компаний отличалось от всего периода наблюдений.

Таблица 5.

Модель № 1: общий вид_

Модель Сквозная Модель с фиксированным эффектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

Capex 0,624 0,079 0,000 0,621 0,129 0,000 0,625 0,086 0,000

Capexl -2,116 0,295 0,000 -2,193 0,327 0,000 -2,136 0,291 0,000

Capex2 -0,819 0,235 0,001 -0,852 0,252 0,001 -0,825 0,230 0,000

D_project 1492,651 388,994 0,000 - - - 1504,220 461,601 0,001

D_gov -200,402 249,670 0,423 - - - -209,445 301,038 0,487

D STD/LTD -311,446 230,547 0,179 10,552 277,586 0,970 -219,514 237,552 0,355

D/E 5,346 235,158 0,982 15,612 310,876 0,960 -1,286 248,445 0,996

Lremun m -0,003 0,035 0,932 -0,003 0,036 0,924 -0,002 0,034 0,943

a 105,273 235,024 0,655 69,795 255,378 0,785 72,747 275,932 0,792

R2 0,577 R2 (within) 0,4988 Wald х2 (8) 181,55

Pvalue 0,000

Наблюдений 156 Наблюдений 156 Наблюден ий 156

Таблица 6.

Модель № 1: итоговый вид_

Модель Сквозная Модель с фиксированным эффектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

Capex 0,624 0,078 0,000 0,621 0,127 0,000 0,63 0,084 0,000

Capex1 -2,116 0,293 0,000 -2,193 0,324 0,000 -2,13 0,289 0,000

Capex2 -0,819 0,234 0,001 -0,851 0,250 0,001 -0,82 0,229 0,000

D_project 1493,266 385,415 0,000 - - - 1503,16 443,482 0,001

D_gov -200,397 239,885 0,405 - - - -209,13 281,200 0,457

D STD/LTD -309,456 227,589 0,176 9,814 275,069 0,972 -233,45 234,146 0,319

a 105,900 225,383 0,639 75,905 214,452 0,724 77,42 258,001 0,764

R2 0,577 R2 (within) 0,4988 Wald х2 (6) 186,86

Pvalue 0,000

Наблюдени й 156 Наблюдени й 156 Наблюде ний 156

Таблица 7.

Модель № 2: отраслевые особенности _

Модель Сквозная Модель с э( фиксированным фектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

TR g 2,741 0,726 0,000 2,325 0,816 0,005 2,741 0,726 0,000

A(EBITDA/TR) 9,025 2,038 0,000 9,897 2,177 0,000 9,025 2,038 0,000

D telecom -0,219 0,312 0,484 - - - -0,219 0,312 0,483

D_project 0,612 0,434 0,161 - - - 0,612 0,434 0,158

D_gov -0,219 0,324 0,500 - - - -0,219 0,324 0,499

a -0,314 0,396 0,430 -0,339 0,273 0,218 -0,314 0,396 0,429

R2 0,2525 R2 (within) 0,2189 Wald х2 (5) 40,19

Pvalue 0,000

Наблюдений 125 Наблюдений 125 Наблюден ий 125

Таблица 8.

Модель № 2: общий вид_

Модель Сквозная Модель с Э( фиксированным >фектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

TR g 2,807 0,699 0,000 2,328 0,813 0,005 2,807 0,699 0,000

A(EBITDA/TR) 8,424 1,990 0,000 9,465 2,124 0,000 8,424 1,990 0,000

D_project 0,489 0,413 0,239 - - - 0,489 0,413 0,237

Llnremun m 0,084 0,096 0,382 0,031 0,156 0,841 0,084 0,096 0,381

D STD/LTD 0,068 0,299 0,820 0,317 0,373 0,397 0,068 0,299 0,819

A(D/E) -1,005 0,333 0,003 -0,931 0,345 0,008 - 1,005 0,333 0,003

a -0,687 0,310 0,029 -0,524 0,392 0,185 - 0,687 0,310 0,027

R2 0,3058 R2 (within) 0,2864 Wald х2 (6) 51,99

Pvalue 0,000

Наблюдений 125 Наблюдений 125 Наблюден ий 125

Таблица 9.

Модель № 2: итоговый вид_

Модель Сквозная Модель с эф фиксированным фектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

TR g 2,802 0,660 0,000 2,188 0,789 0,007 2,802 0,660 0,000

A(EBITDA/TR) 8,632 1,966 0,000 9,492 2,105 0,000 8,632 1,966 0,000

D_project 0,602 0,387 0,122 - - - 0,602 0,387 0,120

A(D/E) -1,004 0,328 0,003 -0,973 0,338 0,005 -1,004 0,328 0,002

a -0,587 0,236 0,014 -0,321 0,263 0,226 -0,587 0,236 0,013

R2 0,301 R2 (within) 0,2809 Wald chi2(4) 51,68

Pvalue 0,000

Наблюдений 125 Наблюдений 125 Наблюден ий 125

Таблица 10.

Модель № 3: отраслевые особенности _

Модель Сквозная Модель с фиксированным эффектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффици ент Стандарт. ошибка Pvalue Коэффиц иент Стандарт. ошибка Pvalue

Capex 0,629 0,129 0,000 0,474 0,138 0,001 0,578 0,122 0,000

Capex1 -0,945 0,243 0,000 -1,053 0,286 0,000 -0,950 0,230 0,000

Capex2 -0,660 0,218 0,003 -0,743 0,240 0,003 -0,666 0,205 0,001

LCapex 0,070 0,162 0,667 0,112 0,201 0,580 0,117 0,156 0,456

D telecom 149,853 272,111 0,583 - - - 143,827 335,072 0,668

D_project 1876,466 458,568 0,000 - - - 1920,244 555,876 0,001

D_gov -174,839 273,248 0,523 - - - -191,339 335,252 0,568

a -168,952 282,830 0,551 212,150 264,010 0,424 -147,998 345,290 0,668

R2 0,589 R2 (within) 0,4234 Wald х2 (7) 145,04

Pvalue 0,000

Наблюдений 130 Наблюдений 130 Наблюден ий 130

Таблица 11.

Модель № 3: Общий вид_

Модель Сквозная Модель с фиксированным эффектом Модель со случайным эффектом

Регрессор Коэффици ент Стандарт. ошибка Руа1ие Коэффици ент Стандарт. ошибка Руа1ие Коэффиц иент Стандарт. ошибка Руа1ие

Сарех 0,274 0,128 0,035 0,132 0,138 0,339 0,228 0,119 0,056

Сарех1 -0,655 0,218 0,003 -0,758 0,260 0,004 -0,649 0,205 0,002

Сарех2 -0,447 0,195 0,024 -0,547 0,216 0,013 -0,454 0,180 0,012

ЬСарех -0,006 0,143 0,967 -0,118 0,184 0,522 -0,009 0,138 0,945

Б_рго]ей 525,768 435,760 0,230 - - - 527,126 554,929 0,342

ЬБУБ_ра1а 4,232 0,709 0,000 4,890 0,904 0,000 4,484 0,750 0,000

Б/Б 128,503 220,483 0,561 63,149 312,585 0,840 104,195 243,070 0,668

а -309,413 165,674 0,064 -37,104 274,111 0,893 -285,998 207,233 0,168

Я2 0,6801 Я2 ^Ши) 0,556 Wa1d х2 (7) 208,48

Руа1ие 0,000

Наблюдений 130 Наблюдений 130 Наблюден ий 130

Результаты, полученные на основе проведения анализа детерминант экономической прибыли, позволяют подтвердить гипотезы 1, 2, 5, 7 и сделать следующие основные выводы.

Капитальные вложения компаний оказывают положительное влияние на создание экономической прибыли. Переменная Сарех в моделях 1-3 является статистически значимой на 1%-ном уровне. Однако это влияние не имеет эффекта на более продолжительном, чем один год, отрезке времени. Такое заключение делается на основе модели № 3: показатель экономической прибыли статистически не зависит от инвестиций предыдущего года (см. табл. 10, 11).

Темп роста доходов компании положительно влияет на темп роста экономической прибыли (см. табл. 7-9). Наблюдается положительное влияние на темпы роста экономической прибыли со стороны операционной рентабельности (ее изменений) (см. табл. 7-9).

Результаты рассмотренных регрессий показывают, что у компаний, относящихся к добывающим отраслям, значение экономической прибыли оказывается выше. Тот же вывод относится и к темпам роста экономической прибыли для этих компаний. Это заключение позволяет сделать выявленная значимость переменной Б_рго]еС; с положительным коэффициентом в соответствующих моделях. Такой результат, однако, может быть связан с ограниченным периодом анализа и с тем, что в таких компаниях вложенные средства являются источником создания прибыли на долгосрочном горизонте. Следует заметить, что в модели № 3 роль этой независимой переменной несколько снижается (уровень, на котором она не значима, увеличивается до 30%). Последняя особенность может быть вызвана корреляцией с переменной выплаты дивидендов (у таких компаний уровень выплачиваемых дивидендов оказывался значительно выше, чем у остальных из исходной выборки). Между тем принадлежность к телекоммуникационной отрасли не влияет на возможности создания экономической прибыли, что определяется незначимостью дамми-переменной, обозначающей принадлежность к этой отрасли - Б_1е1есош (см. табл. 4, 7, 10).

Однако однозначных положительных выводов по другим гипотезам сделать нельзя.

Результаты регрессионного анализа не позволяют подтвердить гипотезу 3 и определить значимость роли структуры источников заемного финансирования как детерминанты стратегической эффективности компании. Переменная изменения структуры капитала А(Б/Б) имеет обратную связь с темпами роста экономической прибыли (см. табл. 8, 9), а абсолютное ее значение (В/Б) статистически не значимо (см. табл. 5, 11). То же касается и политики выбора между краткосрочными и долгосрочными заемными средствами: соответствующая переменная статистически не значима в построенных регрессиях (см. табл.

4-6, 8).

Гипотеза 8 об обратной связи выплаченных в прошлом дивидендов и экономической прибыли отвергается. Характер взаимосвязи, напротив, прямой, и данная переменная значима на 1%-ном уровне. Однако такой результат может быть связан с тем, что в компаниях отсутствует достаточный набор эффективных проектов. Менеджеры не осуществляют инвестиции в те, что не удовлетворяют требованиям инвесторов, и эффективнее оказывается выплатить свободные средства в виде дивидендов (см. табл. 11).

Не было выявлено статистически значимого влияния вознаграждения ключевого руководства компании на экономическую прибыль ни для абсолютной величины показателя RI, ни для темпа его роста RI_g (см. табл. 5, 8). Гипотеза 4 о том, что наличие государства как акционера в компаниях является положительным фактором, влияющим на их стратегическую эффективность, не подтверждается. Качественная переменная, описывающая участие государства в капитале компании, оказывается незначимой в построенных регрессиях (см. табл. 4-7, 10).

Заключение

Проведенный анализ показал, что перечень детерминант, определяющих экономическую прибыль как меру стратегической эффективности рассмотренной выборки крупных российских компаний, ограничен, главным образом, факторами их операционной политики. В рамках данной выборки компаний не удалось выявить значимого влияния других характеристик реализации стратегических решений. Представляется, что развитие исследований экономической прибыли как крупных, так и средних компаний целесообразно в ракурсе интегрированного подхода. Это предполагает анализ финансовой архитектуры компании как системы ее структурных характеристик [Ивашковская, Степанова, 2009] и оценку стратегической роли советов директоров.

Список литературы

1. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов. - М.: Альпина Бизнес Букс. - 2005. - 1341 с.

2. Ивашковская И.В. Моделирование стоимости компании. Стратегическая ответственность совета директоров. - М.: ИНФРА-М. - 2009.

3. Ивашковская И.В.Финансовые измерения корпоративных стратегий // Аудит и финансовый анализ. - 2007. - № 5. - С.150-163.

4. Ивашковская И.В., Слободина М.В. Эмпирический анализ экономической прибыли телекоммуникационных компаний в странах с развивающимися рынками капитала // Корпоративные финансы. Электронный журнал. - 2009. - № 6 (10).

5. Ивашковская И.В., Животова Е.Л. Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия «Менеджмент». - 2009. - № 4.

6. Ивашковская И.В., Степанова А.Н. Структура собственности как элемент корпоративной финансовой архитектуры: влияние на стратегическую эффективность компаний // Финансы и бизнес. - 2009. - № 3.

7. Романов В. С., Кукина Е.Б., Исследование взаимосвязи показателя EVA и стоимости компании на российском рынке капитала // Корпоративные финансы. Электронный журнал. - 2008. - № 4 (8). - С. 38-57.

8. Grossman, S.J., Hart, O. (1982), Corporate Financial Structure and Managerial Incentives. -Chicago: University of Chicago Press.

9. Madden, B.J. (2000), CFROI™Valuation. A Total System Approach to Valuing the Firm. -Woburn, MA: Butterworth-Heinemann.

10. Grant, J.I., Abate, J.A. (2001), Focus on Value. A Corporate and Investor Guide to Wealth

Creation. - Wiley: The Frank Fabozzi Series. Finance.

11. Grant, J. I. (2003), Foundations of Economic Value Added. 2nd ed. - Willey: The Frank Fabozzi Series. Finance.

12. Ahmad, R. Aliahmed, H. J., Ab Razak, N. H. (2008), Government Ownership and Performance: An Analysis of Listed Companies in Malaysia, Working Paper, 2008.

13. Ang, J.S., and Ding, D.K. (2005), Government Ownership and the Performance of Government Linked Companies: The Case of Singapore, Journal of Multiple Financial Management, 16 (2005) 1-25.

14. Biddle. G.C. et al. (1997), Does EVATM Beat Earnings? Evidence on Associations With Stock Returns And Firm Values, Journal of Accounting and Economics, 24 (1997) 301306.

15. De Medeiros, O.R. (2005), Empirical Evidence on the Relationship Between EVA and Stock Returns in Brazilian Firms, Working Paper, University of Brasilia, 2005, SSRN-id701421.

16. Feltham, G., Grant, J., Mbagwu, C., Vaidyanathan, G. (2004), Perhaps EVA Does Beat Earning-Revisiting Previous Evidence, Journal of Applied Corporate Finance, 16 (2004) 83-88.

17. Ferdinand, A.G. (1999), Growth opportunities, capital structure and dividend policies in Japan, Journal of Corporate Finance. 5 (1999) 141-168.

18. Fernandez, P. (2002), EVA, Economic Profit, Cash Value Added do NOT Measure Shareholder Value Creation ,Working Paper. IESE Business School, 2002.

19. Kramer, J.K., Peters, J.R. (2001), An interindustry analysis of economic value added as a proxy for market value added, Journal of Applied Finance, 1 (11) (2001) 41-49.

20. Kramer, J.K., Pushner, G. (1997), An Empirical Analysis of Economic Value Added as a Proxy for Market Value Added, Financial Practice and Education, spring/summer (1997).

21. Maditinos, D., Sevic, Z., Theriou, N., Dimitriadis, E. (2007), The Use Of Traditional And Modern Value-Based Performance Measures To Evaluate Companies' Implemented and Future Strategies In The Greek Capital Market: The Case of EPS and EVA, Journal of International Research Publications, 2 (2007) 35-50.

22. Margaritis, D., Psillaki, M. (2009), Capital structure, equity ownership and firm performance, Journal of Banking & Finance, xxx (2009) xxx-xxx, ARTICLE IN PRESS.

23. Olsen, E., Plaschke, F., Stelter, D. (2006), Spotlight on Growth: The Role of Growth in Achieving Superior Value Creation, Value Creators Report, The Boston Consulting Group (2006).

24. Olsen. E., Stelter, D., Xhoneux, P. (2004), The Next Frontier. Building an Integrated Strategy for Value Creation, The 2004 Value Creators Report of BCG (2004).

25. Ramana, D.V. (2004), Market Value Added and Economic Value Added: Some Empirical Evidences, Working Paper, Xavier Institute of Management (2004), SSRN: id-871404.

26. Souza, J. G. C., Jancso, P. (2003), Does It Pay to Implement a Full-Scale EVA Management System? Evidence from Brazilian Companies, Working Paper (2003), http://ssrn.com/abstract=381541 or DOI: 10.2139/ssrn.381541.

27. Stelter, D., Xhoneux, P. (2002), Succeed In Uncertain Time, The 2002 Value Creators Report of BCG, 2002.

28. Stephen, F. O'Byrne (1996), EVA and Market Value, Journal of Applied Corporate Finance, 1 (9) (1996).