Анализ модели Брат-Крама-Нельсона

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 9Следующая ⇒

Теперь будет изучена связь между доходами, их факторами и будущими денежными потоками. Ключ к пониманию этого отношения является то, что Формула 5 также может быть использована, чтобы выразить ожидаемый денежный поток следующего периода в терминах факторов текущих доходов.

В частности, используя Формулу 5 для получения выражения для и , будет получено, что ожидания денежного потока следующего периода будут отличаться от денежного потока текущего периода. Это происходит по причине того, что фирмы получают сумму от изменения дебиторской задолженности, выплачивают сумму из-за изменения кредиторской задолженности, и платит сумму, связанную с изменением ожидаемых закупок в следующем периоде. Таким образом, не независимый источник прогноза :

Формула 9

Вторая строка Формулы 9 следует из первой, так как закупки равны стоимости проданных товаров плюс изменение. Так же стоит отметить, что ожидаемая стоимость товаров, проданных в период t+1, , равна ., Из Формулы 2 и Формулы 4 следует, что шок продаж , влияет на изменение дебиторской задолженности в текущем периоде и ожидаемое изменение запасов в следующем периоде. Таким образом, ожидаемое изменение запасов может быть выражено в изменении дебиторской задолженности текущего периода. Это необходимо для того, чтобы сформулировать Формулe 9 в факторах текущих доходов.

Выражая через и перегруппируя члены, мы получаем выражение ожидаемого денежного потока следующего периода в правилах текущего дохода:

Формула 10

Таким образом, при данных предпосылках модели, ожидаемый денежный поток может быть выражен как функция либо от

o текущего совокупного дохода дохода и двух лагов совокупных доходов, как в Формуле 8, или

o текущий доход, разъединенный на денежный поток и факторы начислений, как в Формуле 10.

Другими словами, модель показывает, что Формула 8 и Формула 10 имеют равную пригодность для построения прогнозов.

В Формуле 10, первая часть множителя , то есть 1, отражает ожидаемые сборы следующего периода от изменения дебиторской задолженности текущего периода. Вторая часть множителя, то есть , отражает ожидаемую плату следующего периода из-за ожидаемого изменения запасов, так как ожидаемое изменение запасов следующего периода, как и изменение дебиторской задолженности, зависит от шока продаж текущего периода. Множитель при отражает выплату, отложенную до следующего периода, при шоке продаж текущего периода. Множитель при отражает ожидаемое изменение денежных запасов следующего периода, связанное с текущим изменением кредиторской задолженности. Формула 10 показывает, что начисления отражают информацию об ожидаемых будущих денежных потоках, связанных с ожидаемой закупочной деятельностью руководства в следующем периоде, а также с со сборами и платежами, которые в свою очередь основаны на трансакциями текущего периода, то есть на получениях дебиторской задолженности и на выплатах кредиторской задолженности. Таким образом, для начислений возможность прогнозирования будущих денежных потоков не ограничивается отложенными денежными притоками и оттоками от прошлых трансакций[19].

Теперь можно сделать некоторые ожидаемые выводы из модели. Во-первых, Формула 8 показывает, что текущие совокупные доходы и два лага совокупных доходов являются значимыми для прогноза денежного потока следующего периода. Формула 8 включает в себя три переменных доходов, потому что предполагается, целевая политика запасов будет двухпериодной. Тем не менее, политика инвестиций в активы и связанная с ней политика денежных выплат, скорее всего, будет различаться по краткосрочным активам, таким как запасы и долгосрочные активы, таких как недвижимость и оборудование. Если политика долгосрочная, то Формула 8 будет включать в себя дополнительные лаги доходов. Так как фирмы инвестируют в долгосрочные активы, количество лагов для доходов больше, чем два, причем они значимы[20].

Во-вторых, Формула 10 дает возможность предположить, что текущие доходы, разделенные на денежный поток и основные факторы начислений, дадут прогнозы будущих денежных потоков такого же качества, как и текущие совокупные доходы и два лага совокупных доходов. Этот вывод идет от различных весов денежного потока и факторов начислений при прогнозе. Хотя весы зависят от величин параметров модели, весы будут равны по абсолютной величине, только если бы не было кредиторской задолженности, то есть β =0, и либо не было запасов, то есть , или не было бы отложенной корректировки запасов, то есть . Это означает, что компоненты начислений улучшают прогноза от денежного потока денежный поток следующего периода.

В-третьих, Формула 10 позволяет понять знак весов для каждого фактора доходов. В частности, можно понять, что весы для и положительны и весы для являются отрицательными. Знак весов для зависит от величин параметров модели β, , и π в Формуле 10. Таким образом, рассчитываются оценки этих параметров для отдельных мир, как для DKW, а затем рассчитывается выражение в Формуле 10, чтобы узнать знак весов для . Так как нетабличная статистика показывает, что выражение положительно для всех примеров фирм с данными, достаточными для его расчета, можно прогнозировать, что весы для является положительным.

Хотя возможно прогнозировать знак весов на факторы доходов, их величины не будут оценены, потому что модель основана на нескольких упрощающих предположениях, хотя она отражает суть начислений, Например, модель предполагает, что есть только три текущих начисления с относительно простыми процессами временных рядов. Кроме того, модель не включает в себя долгосрочные начисления, хотя эмпирические тесты включают их в себя, так как они являются компонентами доходов для примеров фирм. При рассмотрении ожиданий для знаков весов для долгосрочных накоплений, в частности износа и амортизации, отметим, что модель ориентирована на прогнозировании будущих операционных денежных потоков, которые не включают расходы, связанные с долгосрочными инвестициями. Такие инвестиции могут включать в себя покупку недвижимости и оборудования или нематериальных активов. Предположительно, фирма делает такие инвестиции, потому что они будут в течение нескольких будущих периодов создавать большие денежные потоки, чем могли бы быть получены из ранее существующей базы активов фирмы. Амортизация основных средств и нематериальных активов должны соответствовать расходам на инвестиции для получения прибыли. Если равенство достигнуто, и инвестиции дают положительную доходность, то приток денежных средств, связанный с инвестициями будет превышать амортизацию в каждом периоде, даже если ставка доходности ниже, чем стоимость капитала фирмы. Таким образом, будущие операционные денежные потоки положительно связаны с амортизацией, и можно сделать вывод, что весы для амортизации являются положительными.

Эмпирические тесты

Для начала следует вывести эконометрическую модель. Авторы статьи описывают следующую модель, после набора тестов. Первый набор тестов относится к построению прогнозов от текущих и прошлых совокупных доходов для будущих денежных потоков, и основан на следующем уравнении

Формула 11

Где i и t обозначают фирму и год, и k изменяется от 0 до 6. На основе Формулы 8, ожидается, что , и значительно отличаются от 0. Оценивается Формула 11, используя шесть лагов , и ожидается, что хотя бы некоторые значительно отличаются от 0 для k> 2.

Формула 12

Где DEPR обозначает затраты на износ, AMORT – амортизацию, и OTHER обозначает совокупность начислений, то есть .

Шесть лагов доходов используются, так как это приедет к тому же самому числу объясняющих переменных в Формуле 11, как в Формуле 12 для факторов начислений, показывая, что любая разница в качестве прогноза не происходит только из числа объясняющих переменных.

Прогнозируется, что Формула 12 дает то же качество прогноза, как и Формула 11, оцененное с использованием текущий и два лага . Также, коэффициенты факторов начислений в Формуле 12 отличаются друг от друга и от денежного потока. То есть, факторы начислений добавляют в денежный поток в прогнозировании будущих денежных потоков. Более того, , , , и положительны, а является отрицательным. Оценка отсутствует.

Сравнение прогнозов через Формулу 11 и Формулу 12 основано на Z-статистике Вуонга. Сравнение прогнозов, связанных с различиями коэффициентов в Формуле 12, основано на F-тестах равенства коэффициентов. Результаты, связанные с другими тестами ограничений коэффициентов дает дополнительные сведения о прогностической способности факторов доходов и облегчает сравнения прогнозных способностей денежного потока и совокупных доходов, как и в ранних исследованиях. В частности, ограничение коэффициентов денежного потока и компонентов начислений на равенство со знаками, соответствующими , эквивалентно включению только совокупных доходов в Формуле 12. Ограничение коэффициентов при факторах начисления на равенство 0 эквивалентно включению только денежные потоки в Формуле 12. Точно так же, ограничение коэффициентов при денежном потоке на равенство 0 эквивалентно включению только факторов начисления в Формуле 12.

Данные для анализа были получены из ежегодных промышленных и научно-исследовательских файлов Compustat 1997 года. Выборка охватывает 1987-1996 года, так как тестирование требует по крайней мере один год будущих денежных потоков. является доходом без учета экстренных трат и прекращенной деятельности, и является чистым денежным потоком от операционной деятельности, с поправкой на начислений от чрезвычайных статьей и от прекращенной деятельности. Факторы начисления взяты из отчета о движении денежных средств или рассчитываются на основе данных бухгалтерского баланса. После все переменные сокращены на среднюю величину общих активов.

Теперь опишем результаты тестирования в случае использования только доходов для прогнозирования будущих денежных потоков. Во-первых, текущие доходы значимы для прогноза денежного потока будущего года , объясняя 15% ее вариации. Во-вторых, результаты также показывают, что дополнительные лаги дохода являются существенными в прогнозировании денежного потока следующего периода. В соответствии с моделью и Формулой 8, видно, что текущие доходы и два лаги доходов значимы в уравнении прогнозирования, объясняя 17 процентов вариации в денежном потоке следующего периода. Более того, все шесть лагов доходов являются существенными в прогнозировании денежного потока следующего периода. монотонно увеличивается с 0, 15 в случае спецификации только с текущими доходами до 0, 19 в случае спецификации с текущими доходами и шестью лагами доходов. Нетабличные статистические данные свидетельствуют о том, что коэффициенты при значительно отличаются друг от друга в каждой спецификации. Таким образом, эти результаты показывают, что совокупные текущие доходы не являются независимым средством прогноза будущих денежных потоков, что предполагает возможность использования начислений в прогнозировании будущих денежных потоков.

Рассматривая теперь и начисления, получаем, что шесть факторов начислений являются значимыми для прогнозирования денежного потока следующего периода. Коэффициенты при и значимы, что не соответствует утверждениям, что износ и амортизация не подходят для прогноза будущих денежных потоков. Сравнивая для текущих доходов и двух лагов и разделенные текущие доходы, получается, что второй случай дает лучшие прогнозы. Далее с помощью проверки уравнений тестами видно, что разделенные текущие доходы дают лучший прогноз, чем совокупные доходы с семью лагами. Также, после тестов на ограничение коэффициентов можно сделать вывод, что все коэффициенты при факторах начислений значительно отличаются от нуля, а спецификация без ограничений лучше, чем спецификация только с денежным потоком. Разделенные доходы дают лучший прогноз, чем совокупные доходы. уравнения только с денежным потоком выше, чем для уравнения только с доходами. Кроме того, уравнение только с факторами начислений дает худший прогноз.

Было оценена Формула 12, используя сокращенные переменные, и включая фиксированные эффекты фирм и периодов. Оценка этого уравнения показывает, что наши выводы не связаны с усреднением на среднюю величину общих активов. Единственная разница состоит в том, что для этого случая уравнение только с факторами начислений дает лучший прогноз, чем уравнение только с денежными потоками или только с доходами.

Далее следует исследовать спецификацию с разделенными доходами. Будет проверено, связано ли более высокое для спецификации с разделенными доходами с разделенным денежным потоком и совокупными начислениями или с разделением основных факторов начислений:

Формула 13

Где совокупные начисления при

Анализ показывает, что для всех спецификаций, коэффициенты при значительно положительные и текущие совокупные начисления значительно улучшают прогноз денежного потока следующего периода. Для спецификаций, включающие прогнозные переменные для более чем двух лет, лагированные не значимы для прогноза денежного потока. монотонно возрастает с 0, 27 до 0, 35 от добавления дополнительных лагов денежного потока и совокупных накоплений.

Сравнивая прогнозы с несколькими лагами и и со спецификаций без ограничений, видно, что текущий денежный поток и факторы начислений дают значительно лучший прогноз чем четыре лага и . Тем не менее, при включении больше лагированных переменных разница между спецификациями снижается, что подтверждают и нетабличные тесты. Также, улучшение прогнозов от разделенных текущих доходов по отношению к нескольким лагам совокупных доходов происходит от разбивки денежного потока и совокупных накоплений, а также от разбивки компонент начислений.

Следует отметить отдельные элементы анализа. Модель DWK показывает, что прогноз будущего денежного потока от доходов зависит от операционного цикла денежных средств . Как видно из первой строки Формулы 6, разница между и зависит от начислений, как отражено в при . В дальнейшем было выявлено, что разделенные начисления являются устойчивыми к управлению . Также показано, что операционный цикл денежный средств мало коррелирует с сектором фирмы. Однако при рассмотрении уравнений, отдельных для каждого сектора, все коэффициенты значимы, и рассмотрение по индустриям возможно. Следует также выделить показатели для нашего сектора, то есть промышленное производство товаров длительного пользования, то есть для разных спецификаций модели (анализ проводился по 3 057 компаниям США):

Общая модель	и
0, 26	0, 20	0, 11	0, 18	0, 01

Таблица 1. Сравнение спецификаций модели для промышленного сектора

Как видно из Таблицы 1, а также проведения тестов на сравнение спецификаций, общая модель дает наилучшие прогнозы.

Сама модель выглядит следующим образом:

Операционный цикл денежных средств для промышленности в среднем равен 0, 30 (медиана = 0, 28) при стандартном отклонении 0, 13.

Была также простроена модель прогноза на несколько лет вперед. Можно сделать вывод, что до четырех лет модель дает надежные показатели, однако для более долгого срока модель прогноз не является значимым. Также подтверждены выводы о том, что денежный поток и факторы начислений имеют первостепенное значение в построении прогноза.

Была создана также альтернативная модель, включающая в себя дополнительные зависимые переменные, а именно рыночную стоимость капитала, разделенную на среднюю величину общих активов; ежегодную доходность; дисконтированный денежный поток, разделенный на среднюю величину общих активов. Модель была значима, однако для первой спецификации значительно выше.

Выводы модели.

Полученная спецификация дает надежные результаты, однако однозначно заявить о превосходстве этой модели над теми, которые включат в себя только денежные потоки и доходы, нельзя.

В итоге, модель показывает, что прогностическая способность накоплений для будущих операционных денежных потоков происходит от ожидаемых будущих инвестиций руководства в операционные активы, в дополнение к отложенным денежным поступлениям или платежам, связанными с прошлыми операциями. Каждое основное начисление отражает различную информацию о будущих денежных потоках, что отражается в весах прогноза. И наоборот, совокупные доходы неявно дает одинаковый вес каждому фактору доходов, скрывая информацию, относящуюся к прогнозированию будущих денежных потоков. Основным выводом модели является то, что ожидаемый будущий денежный поток может быть выражен как функция от нескольких лагов совокупных доходов или от денежных потоков и основных факторов начислений текущих доходов.

В соответствии с предположениями, видно, что доходы, разделенные в денежный поток и шесть основных факторов начислений (изменения в дебиторской задолженности, изменения запасов, изменение кредиторской задолженности, амортизации, и других начислений) значительно повышает прогностическую способность доходов. Связь каждого фактора начислений с будущими денежными потоками является значимой и с прогнозируемым знаком, показывая, что факторы начислений важны для прогнозирования будущих денежных потоков кроме текущего денежного потока. Долгосрочные начисления, в частности, амортизация внеоборотных материальных и нематериальных активов, важны для прогноза будущих денежных потоков. Также прогноз от разделенных текущих доходов лучше модели с текущими доходами и до шести лагов совокупных доходов, а также и от текущих доходов и до четырех лагов доходов, разделенных на денежный поток и совокупные начисления. Разделенный денежный поток на совокупные накопления значительно увеличивает прогностическую способность относительно совокупных доходов, но разделение начислений на ее основные компоненты дополнительно увеличивает качество прогнозов. Эти выводы являются устойчивыми к прогнозированию денежных потоков на несколько лет вперед, к изменению цен акций, доходности или дисконтированных денежных потоков в качестве замены будущих денежных потоков. Эти исследования также являются устойчивыми к управлению операционным денежным циклом и сектору деятельности фирмы.

В дальнейшем рекомендуется расширить модель, включив больше долгосрочных показателей, точно оценив вес каждого фактора, а также связь между показателями.

⇐ Предыдущая 1 234 5 6 7 8 9 Следующая ⇒