3.А.IV. Функциональная модель результатов привлечения капитала
Для того, чтобы определить, каким образом количественные факторы на ставку по кредиту с одновременным влиянием качественных факторов будут использованы эконометрические методы. Будут построены модели зависимости процентной ставки от качественного и количественного показателей. Коэффициенты модели будут оценены методом наименьших квадратов.
Результаты дадут возможность понять, какие инструменты использовать для получения кредита на более выгодных условиях. Анализ будет проводиться по отдельным группам кредитов (в зависимости от целевого назначения), потому что на процентную ставку для каждого из видов кредитов действуют разные факторы.
Для начала выделим два качественных показателя: тип компании и род деятельности (табл. 3). Компании были отнесены до того или иного рода деятельности на основе того, что занимает большую часть в структуре выручки компании за 2010год.
Таблица 3
Тип компании и род деятельности
Компания |
Тип компании |
Род деятельности (преобладающий) |
Астарта |
Вертикально-интегрированная |
Растениеводство |
Кернел Групп |
Диверсифицированная |
Растениеводство |
Милкиленд |
Диверсифицированная |
Животноводство |
Укрпродукт |
Вертикально-интегрированная |
Животноводство |
Мрия |
Вертикально-интегрированная |
Растениеводство |
МХП |
Вертикально-интегрированная |
Животноводство |
Для анализа влияния факторов на ставку по кредитам на финансирование оборотного капитала была построена следующая модель:
де
- процентная ставка по кредиту,
- значение общих активов на гектар, тыс.
долл.,
,
,
- коэффициенты модели,
Коэффициенты модели были оценены методом наименьших квадратов и получили следующие результаты:
.
Таблица 4
Оценка адекватности модели
F |
Значимость F |
5,7957 |
0,0499 |
Для проверки
гипотезы об адекватности модели сравним
практическое значение F-статистики с
теоретическим или сравним значимость
F с 0,05 (табл. 4). Модель является адекватной
(значимость F < 0,05) при уровне надежности
95%. Все коэффициенты – значимыми,
поскольку Р-значение для каждого из них
меньше 0,05 (уровень надежности). Коэффициент
детерминации равен
То есть изменения факторов модели на
84% объясняют изменения ставки процента.
Таблица 5
Оценка значимости коэффициентов
|
Коэффициенты |
t-статистика |
P-Значение |
|
0,0528 |
7,5226 |
0,0007 |
|
-0,0055 |
-2,8415 |
0,0362 |
|
0,0275 |
2,9931 |
0,0303 |
Таким образом, базовая ставка по кредиту составляет 5,28%. Увеличение необоротных активов в расчете на один гектар на тысячу долларов снижает ставку на 0,55%. Размер необоротных активов компании характеризует возможность компании расплатиться со своими долгами. Поэтому чем выше показатель, тем меньше рискует кредитор, соответственно и ставку запрашивает ниже.
Для компаний, основным родом деятельности каких является растениеводство ставка по кредиту выше на 2,75%. Продукция животноводства (в данном случае яичная продукция) характеризуется более коротким производственным циклом. Ресурсы, вложенные в оборотный капитал, скорее обратятся в финансовую форму. Таким образом, для компаний, основной род деятельности каких животноводство одалживают деньги на более короткий срок и под ниже проценты.
Для ставок по кредитам на финансирование основного капитала была использована модель вида:
де
- процентная ставка по кредиту,
- значение общих активов на гектар, тыс.
долл.,
,
,
- коэффициенты модели.
Оценив модель, получили:
.
Таблица 6
Оценка адекватности модели
F |
Значимость F |
235,251 |
0,00423 |
Модель адекватна
при уровне надежности 95%,
так как значимость F меньше чем 0,05 (табл.
6). И коэффициенты значимы при уровне
надежности 95%, поскольку Р-значение для
каждого из них меньше 0,05 (табл. 7).
Коэффициент детерминации составляет
Таблица 7
Оценка значимости коэффициентов
|
Коэффициенты |
t-статистика |
P-Значение |
|
0,13158 |
36,6958 |
0,00074 |
|
-0,0704 |
-21,689 |
0,00212 |
|
0,0139 |
21,3152 |
0,00219 |
То есть зависимость ставки по кредиту имеет вид полиномиальной зависимости. Объем оборотных активов определяет или сможет компания обслуживать свои долги и или она сможет использовать оборотный капитал, который был профинансирован за счет привлеченных ресурсов. Но при этом, если основываться на модели, то при возрастание значения оборотных активов на гектар до определенного объема ставка снижается, а после него – возрастает. Это можно объяснить тем, что при оптимальном соотношении площади подконтрольных земель и объема оборотных активов фирма может эффективно работать. А, если один из показателей отклоняется, то появляется дефицит или избыток другого, что свидетельствует о нерациональном использование ресурсов.
.