Гипотеза перетекания. Различная отраслевая реакция на инфляцию
Значимым фактором, приводящим к отраслевым различиям, является инфляция. Гипотеза перетекания (flow-through constant) – одна из известных гипотез, показывающая специфику отраслевых реакций на ожидаемую и неожиданную инфляцию. Гипотеза перетекания предложена в середине 1980-х гг. Т. Эстепом и Н. Хансоном[1] и в дальнейшем эмпирически тестировалась на разных рынках.
С увеличением инфляции в общем случае инвесторы требуют бо́льшую номинальную доходность, которая может быть обеспечена ростом цен на рассматриваемые активы. Если компания способна переводить всю инфляционную прибыль в будущий рост, то коэффициент перетекания будет равен единице и цена акции не будет зависеть от инфляции. В основном отрицательное влияние высокой инфляции на цены акций будет пропорционально устойчивому уровню перетекания, цены акций положительно связаны с коэффициентом перетекания (f). Модель перетекания выведена для традиционной модели дивидендных выгод Гордона.
Модель постоянного роста дивиденда на акцию
где div0 – дивиденд на акцию отчетного года; g – постоянный годовой темп роста дивиденда.
Для инфляционных ожиданий формула может быть переписана следующим образом:
где R – реальная ставка доходности, определяемая спросом и предложением денег на рынке; i – ожидаемый темн инфляции; G – реальная ставка роста прибыли; f – коэффициент перетекания,
Эта формула строится на представлении номинальной требуемой доходности через реальный темп роста и инфляционные ожидания (формула Фишера):
и на представлении роста прибыли как произведения реального роста прибыли и темпа инфляции:
"Постоянный поток" гипотезы перетекания представляет собой долю роста инфляции, которая перетекает в рост выручки и прибыли и затем в пропорциональный рост дивидендов. Отрицательный эффект от увеличения инфляции на цену акции фирмы будет обратно пропорционален способности "к перетеканию". Я. Асикоглу и Л. Джонсон[2] оценили коэффициенты перетекания для компаний разных отраслей американского и канадского рынков.
В ряде работ, проведенных на американском фондовом рынке, показано, что коэффициенты перетекания значимо различаются по отраслям. Отрасли с высокими коэффициентами перетекания демонстрируют более высокий рост цен акций в периоды инфляции (например, исследование Я. Асикоглу и М. Эркана[3] на временно́м промежутке высокой инфляции в США 1976–1982 гг. по 55 отраслям). В эмпирических исследованиях для расчета коэффициента перетекания используется следующая формула:
где g – ожидаемый отраслевой темп роста (в исследованиях часто фигурирует темп прошлого (отчетного) периода времени); G – реальная ставка доходности в отрасли (часто фигурирует индекс промышленного производства по отрасли). Индекс промышленного производства по отрасли отражает отраслевой рост выпуска и может выступать приближением для реальной доходности в отрасли; i – индексы цен предприятий-производителей.
Максимальные коэффициенты перетекания в исследовании 1992 г. Асикоглу и Эркана получены для металлургии (2,64), минимальные – в угольной отрасли (0,19). На уровне единицы коэффициент перетекания находится в легкой промышленности (0,96) и у компаний коммунального хозяйства (0,74).
Отрасль классифицируется как направление деятельности с высоким "эффектом перетекания", если коэффициент больше единицы. Отрасли с высоким коэффициентом перетекания испытывают меньшее влияние инфляции на денежные потоки и выгоды инвесторов. Авторами выделены следующие характеристики отраслей и компаний, которые демонстрируют высокий коэффициент перетекания: высокий финансовый рычаг, быстрая оборачиваемость активов, высокая рентабельность продаж, высокая ликвидность акций, определяемая низкой котировкой.
Для российского рынка на отрезке с начала 2006 г. по конец 2009 г. в квартальном разрезе получены следующие коэффициенты перетекания по отраслям (табл. 9.3)[4].
Таблица 9.3
Коэффициенты перетекания для компаний различных отраслей российского рынка
Сектор экономики |
Коэффициент перетекания |
Степень влияния |
Количествово компаний в выборке |
Энергетика |
0,85 |
Низкая |
34 |
Сырье |
0,625 |
Низкая |
43 |
Товары и услуги |
0,39 |
Низкая |
17 |
Финансы |
1,46 |
Высокая |
10 |
Здравоохранение |
2,63 |
Высокая |
4 |
Промышленность |
0,38 |
Низкая |
72 |
Потребительские товары длительного пользования |
0,34 |
Низкая |
32 |
Технологии |
0,37 |
Низкая |
6 |
Телекоммуникации |
1,4 |
Высокая |
13 |
Электроэнергетика |
0,55 |
Низкая |
17 |
- [1] Estep Т. Security Analysis and Stock Selection: Turning Financial Information into Return Forecasts // Financial Analysts Journal. 1987. Vol. 43. № 4 (Jule-Aug.). P. 34–43; Este T., Hanson N.,Johnson C. Sources of Value and Risk in Common Stocks//Journal of Portfolio Management. 1983. Vol. 7. P. 5–13.
- [2] Asikoglu Y., Johnson L. D. Inflation and Stock Prices: Empirical Estimation of Flow through Constants. Queen's University, Working Paper. 1986. P. 86–120.
- [3] Asikoglu Y., Ercan M. R. Inflation flow-through and Stock Prices // Journal of Portfolio Management. 1992. Spring. P. 63–68.
- [4] Источник данных по приросту прибыли по отрасли, индексу промышленного производства и инфляции – Информационный терминал Reuters Knowledge, расчеты проведены студентом ГУ – ВШЭ Д. Жадан иод руководством Т. В. Тепловой.