Оценка риска делистинга компаний после IPO

На протяжении всей истории существования финансовых рынков, множество инвесторов стали свидетелями как стремительного роста, так и краха самых разных компаний. Среди них были как ключевые для экономики корпорации, так и амбициозные и быстрорастущие стартапы. Значительное влияние на инвесторов, а также на финансовые рынки в целом, оказывают публичные компании, вложения в которые дают возможность приумножить капитал, с условием, что инвестор принимает на себя определенные риски. Из числа участников финансовых рынков, наибольший интерес представляют компании, которым только предстоит стать публичными – провести IPO (Initial Public Offering). Это связано с тем, что именно они позволяют инвесторам в кратчайшие сроки получить максимальную доходность. Несмотря на привлекательность IPO, возможность заработать на них сильно варьируется. Некоторые компании, несмотря на потенциал, заявленный их представителями, а также заверенный аналитиками, андеррайтерами и аудиторами, сталкиваются со значительной потерей рыночной стоимости после размещения на бирже, в следствии чего может быть проведен делистинг (изъятие акций компании из обращения на бирже). Наиболее часто делистинг происходит по причине поглощения потерявшей в цене компании конкурентом, или банкротства. Таким образом, инвестор, заинтересованный в покупке акций компании, выходящей на IPO, сталкивается с риском потери значительной части вложений, если рынок не оценит компанию в той же степени, что и инсайдеры, организовавшие IPO.

Большой интерес с точки зрения исследования жизненного цикла IPO представляет американская биржа NASDAQ, на которой размещают акции стремительно растущие технологические компании. Анализируя данные о доходностях компаний, впервые разместивших акции на NASDAQ в 2018 году, можно выявить некоторые закономерности доходностей в различные временные периоды после публичного размещения. Для наглядности были построены четыре коробчатые диаграммы с доходностями по 137 компаниям за 4 периода (рис. 1.).

Риc. 1. Динамика доходностей IPO на различных горизонтах

Исследуя диаграммы, можно заметить, что медианное значение доходностей по всем четырем периодам близко к нулю, а межквартильные расстояния, представляющее 50% наблюдений, по мере увеличения временного интервала, расширяются в сторону отрицательных значений. Также, по графику можно определить, что с течением времени, распределение становиться более равномерным, с примерно равным количеством компаний в пределах 25-й и 75-й процентили. Важным результатом, полученным посредством проведенного анализа, стало понимание, что c увеличением периода владения долей в новой компании, повышается вероятность получить отрицательную доходность.

В связи с тенденцией ухудшения доходностей в длинном периоде, для инвесторов важно понимать, какие компании имеют наибольшие шансы на успех, а какие подвержены риску снижения рыночной стоимости и, в последствии, делистингу. Данная необходимость обуславливает актуальность проведения исследований рискованности инвестирования в IPO компаний.

Исследователи, осознавая важность оценки IPO и прогнозирования поведения котировок в различные инвестиционные горизонты, сформировали два основных периода исследования – краткосрочный и долгосрочный. Оба временных интервала скрывают в себе так называемые аномалии рынка IPO. Риттер, являющийся основоположником исследований в сфере оценки

IPO, определяет три главные аномалии: краткосрочную недооценку акций, рынок «горячих» эмитентов и долгосрочную неэффективность компаний [1]. Риттер, проведя исследование IPO в 38 странах, нашел доказательства недооценки путем анализа аномальных доходностей в первый день после размещения [2]. Интересные выводы были получены Лингквистом, который обнаружил, что в период доткомов в США, IPO, в среднем, были недооценены более чем на 50%, в то время как долгосрочный средний показатель недооценки IPO в США составляет около 10-20% [3]. В целом, исследователи данного явления сходятся в том, что информационная асимметрия между инсайдерами и аутсайдерами в значительной степени определяет недооценку акций компании. Битти и Риттер, исследуя влияние информационной асимметрии на ценообразование при IPO, усовершенствовав теорию информационной асимметрии Рока, представили в своем исследовании предположение о том, что уровень недооценки связан с неопределенностью, предшествующей IPO [4; 5]. В связи с этим, предполагая, что участники рынка рациональны, инвесторы с ограниченной информацией должны требовать компенсацию за информационную неэффективность рынка. Поэтому, для привлечения неинформированных инвесторов к участию в IPO и требуется занижение цен первичного предложения.

Еще одной аномалией в ценообразовании IPO является феномен рынка «горяче- го» рынка. Как показывает Риттер, недооценка на рынке IPO циклична, в связи с чем регулярно возникают периоды высокой начальной доходности и растущего объема. В одном из первых исследований, проведенных Ибботсоном и Яффе с целью выявления «горячих» периодов рынка, было определено, что такой период наступает, когда среднемесячная доходность IPO в первый день размещения выше своего медианного значения [6].

Долгосрочную неэффективность IPO можно отследить, проводя сравнительный анализ доходностей вложений в IPO с вложениями в компании-аналоги, уже торгующимися длительное время на фондовом рынке. Если IPO в первые дни приносит сверхрыночную доходность, а на инвестиционном горизонте в несколько лет показывает менее привлекательную доходность в сравнении с другими публичными компаниями, говориться о её долгосрочной неэффективности.

Эмпирический анализ инвестиционный привлекательности IPO многими исследователями рассматривается в контексте их «выживаемости», то есть оценки риска делистинга. При проведении анализа, позволяющего принять во внимание множество специфических факторов размещения, исследователями преимущественно используется полу-параметрическая модель выживания, также называемая регрессионной моделью пропорциональных рисков Кокса. Она применяется в целях изучения влияния различных факторов на срок, в течение которого компания будет оставаться публичной и не столкнется с процедурой делистинга. Соответственно, чем меньше риск наступления делистинга, тем выше «выживаемость» компании.

На основе ранее рассмотренных в статье аномалий, оценивающих эффективность IPO, в модель задаются зависимая и независимые переменные. Зависимой переменной для целей данного исследования выбрано время с момента выхода компании на IPO до момента делистинга, либо до момента окончания исследования. В целях данного исследования рассматриваются компании, вышедшие на IPO на бирже NASDAQ в течение периода с

01.01.2009 по 30.06.2014. Датой окончания исследования является 30.06.2020. Независимые переменные выбраны на основе эмпирических исследований, проведенных на различных мировых биржах.

Переменная «недооценка» (UP) была рассчитана как разница между первичной доходностью IPO (разница цены предложения акций и ценой открытия первого дня) и рыночной доходностью за тот же период (разница между значением индекса NASDAQ Composite в день IPO и его значением за день до IPO). Сегал и Сигх, исследуя недооценку IPO такой же методикой на бирже Мумбаи, пришли к выводу о значимом негативном влиянии недооценки [7]. Однако, Кули, Лер и Сурет, проводя аналогичное исследование, выявили значимое положительное влияние недооценки акций на вероятность “выживания” компаний [8]. В связи с неоднозначными результатами, формулируются следующие гипотезы:

Н₀₁ : недооценка (OV) не оказывает влияния на “выживаемость” компании

: недооценка оказывает существенное влияние на “выживаемость”, «+/-»

Еще одной характеристикой IPO, как показывает Лейте, может является переоценка акций (OV), связанная с повышенным спросом на эмиссию в день выхода компании на биржу [9]. Так, исследуя выживаемость IPO на бирже Йоханнесбурга, Нене и Смит установили, что компании с признаками переоценки имеют большую вероятность «выжить» в сравнении с не переоценёнными аналогами [10]. Таким образом, формулируются следующие гипотезы:

: Переоценка не оказывает влияния на “выживаемость” компании

: Переоценка оказывает существенное влияние на “выживаемость”; «+»

Остальные контрольные переменные были выбраны на основе проведенных исследований по оценке рисков IPO. Значимыми переменными, как показывают исследования Раджу и Прабудесай, Ян и Шо, оказывающими положительное влияние, часто являются возраст (A) (дата IPO за минусом даты инкорпорирования) компа- нии, репутация андеррайтера (UP) (по количеству проведенных IPO), наличие компании из «Большой четверки» в качестве аудитора (B4), длительность локап-периода (LP) [11; 12]. С другой стороны, отрицательное влияние на выживаемость часто обуславливается периодом высокой рыночной активности при выходе на IPO (HM) (месячный объем IPO выше среднегодового), а также может быть связано с отраслью, в которой компания ведет биз- нес (I) [13; 14]. В случае с NASDAQ, большое количество компаний за рассматриваемый период принадлежит к отрасли биотехнологий, что определяет контрольную переменную для целей данного исследования. Таким образом, на основе проведенных ранее исследований, можно сформулировать гипотезы, а также ожидания относительно знаков коэффициентов, влияющих на риск делистинга (табл. 1).

Таблица 1. Прочие описательные переменные в модели

Переменная

Н0з

н%

^

Hl.

Но.

Hi.

н07

Hl

нОй

Hl

A

`/+

*/+

UR

`/+

*/+

B4

`/+

*/+

LP

`/+

*/+

HM

`/+

*/-

I

`/+

*/-

*-статистически значимое влияние на зависимую переменную; `- отсутствие влияния на зависимую переменную; /+(-)-ожидаемый знак коэффициента переменной

В выборку попали 328 компаний, данные по которым были выгружены из баз данных Thompson Reuters Eikon и Datastream. По независимым переменным были рассчитаны описательные статистики (табл. 2). Отметим, что некоторые компании применяют как значительные локап-периоды в 540 дней, так и не используют локап вовсе. Большая часть компаний придерживается более умеренных значений, что в среднем характеризует локап-период примерно в 167 дней. Также, воз- раст компаний значительно разнится, но стоит отметить, что преобладающее число компаний к моменту IPO достигают возраста около 10 лет. Сверхрыночная доходность в первый день после IPO в среднем равна 17%, что является привлекательным показателем. Вдобавок, имеется небольшая асимметрия в положительную сторону, подчеркивая, что в выборке превалируют компании, имеющие недооценку в день начала торгов.

Таблица 2. Описательные статистики

	N	Минимум	Максимум	Среднее	СКО	Асимметрия	Эксцесс
LP	328	-	540,00	166,94	60,87	0,35	12,63
UP	328	-0,72	0,96	0,17	0,32	1,03	1,43
I	328	-	1,00	0,33	0,47	0,73	-1,48
UR	328	-	1,00	0,64	0,48	-0,59	-1,67
B4	328	-	1,00	0,67	0,47	-0,74	-1,45
A	328	0,06	67,87	9,76	12,66	3,19	11,12
HM	328	-	1,00	0,63	0,48	-0,52	-1,74
OV	328	-	1,00	0,28	0,45	0,97	-1,08

Далее, данные были протестированы на наличие мультиколлинеарности путем построения корреляционной матрицы и расчета фактора инфляции дисперсии (VIF). Согласно результатам, приведенным в таблице 3, значительных корреляций между независимыми переменными нет, а зна- чение VIF менее 10 по каждой переменной, что свидетельствует об отсутствии риска возникновения мультиколлинеарности факторов и, как следствие искажения последующих результатов анализа выживаемости.

Таблица 3. Тестирование мультиколлинеарности

LP		UP	A	HM	OV	I	UR	B4	VIF
LP	100,00%								1,149
UP	7,99%	100,00%							1,374
A	-11,57%	-4,24%	100,00%						1,036
HM	7,00%	0,15%	1,81%	100,00%					1,009
OV	4,81%	-50,45%	-4,87%	2,62%	100,00%				1,401
I	6,71%	7,87%	0,91%	-2,01%	-6,65%	100,00%			1,030
UR	-18,93%	0,33%	14,41%	0,98%	-14,86%	-12,36%	100,00%		1,105
B4	26,14%	7,15%	0,04%	5,21%	-6,73%	4,47%	4,75%	100,00%	1,093

Подведя итог описательной статистики, следующим шагом был проведен анализ выживаемости посредством регрессии Кокса. По его результатам были определены статистические значимости по переменным, оказывающим влияние на риск делистинга, а также наличие положительного или отрицательного влияния на «выживаемость». В таблице 4, на основании рассчитанного значения Хи-квадрат и доверительного интервала, был определен уровень значимости модели p<0,01. Анализ переменных показал, что три являются статистически значимыми: локап-период, переоценка и недооценка при значимости 1%, 5% и 10% соответственно. Полученные результаты позволят принять отклонить гипотезы Hq , Hq , Hq . Также, знак коэффициента локап-периода и недооценки соответствует ожиданиям, однако, влияние переоценки противоречит ожиданиям и является отрицательным. Наиболее важным коэффициентом в целях оценки риска делистинга компаний после IPO является коэффициент риска (ExpB). Экономический смысл полученных значений ко- эффициента разнится, в зависимости от того, какая переменная анализируется, количественная или качественная. В первом случае, если значение коэффициента больше или меньше 1, то оно интерпретируется как увеличение или уменьшение риска делистинга в любой момент времени рассматриваемого периода. Таким образом, при увеличении локап-периода на 1 день, риск, связанный с делистингом уменьшается на 0,5%. Также, результаты показывают, что данный риск уменьшается с увеличением недооценки примерно на тот же процент, что и при увеличении дней локапа.

Во втором случае, при оценке дихотомической переменной, оценивается относительная величина риска делистинга по компаниям в зависимости от их характеристик. Такой характеристикой является переоценка (OV). Регрессия показывает, что при существовании переоценки, риск делистинга по таким компаниями на 96.2% выше, чем по компаниям, без признаков переоценки акций.

Таблица 4. Результаты регрессии

Универсальные критерии коэффициентов модели
Изменение от предыдущего шага (относительно нулевой гипотезы).
Хи-квадрат		ст.св.			Значимость
19,146		7			0,008*
Переменные в уравнении
	B	Ст. ош.	Вальд	ст.св.	Значимость	Exp (B)
LP	-0,005	0,002	7,613	1	0,006	0,995*
UP	-0,006	0,004	2,766	1	0,096	0,994***
A	-0,011	0,008	2,083	1	0,149	0,989
OV	0,674	0,267	6,356	1	0,012	1,962**
UR	0,219	0,220	0,987	1	0,321	1,244
I	0,281	0,233	1,454	1	0,228	1,324
B4	-0,314	0,235	1,786	1	0,181	0,730
Отметки звездочками *, **, *** указывают на значимость при 1%, 5%, 10% соответственно.

Цель данного исследования заключалась в построении модели оценки риска делистинга компаний, вышедших на IPO за исследуемый период времени. Результаты показали, что для выбранных компаний существует три статистически значимых переменных, влияющих на риск делистинга. Локап-период и недооценка положительно сказываются на вероятности компании продержаться на рынке длительный период, а переоценка, наоборот, оказывает сильное негативное воздействие и является важным риск-фактором в прогнозировании вероятности делистинга. Данные результаты являются вкладом в существующие исследования оценки IPO, а также могут быть полезны при принятии решений о рискованности инвестиционных стратегий, включающих в портфели ценных бумаг вновь размещающиеся на рынке компании.