Determinants of capital structure of Russian companies before and after the imposition of sanctions

Abstract

В работе приведены результаты эмпирического исследования взаимосвязи между уровнем долговой нагрузки российских компаний и рядом независимых факторов, включающих как индивидуальные характеристики фирмы, так и макропеременные. К внутренним факторам относятся доля материальных активов, размер компании, прибыльность, ликвидность, перспективы роста, уровень делового риска и т. д. В качестве внешних факторов были использованы темпы экономического роста и инфляции, уровень процентных ставок и введение антироссийских санкций. В выборку вошли 119 компаний, торгующихся на Московской Бирже, временной период — с 2010 по 2019 год. Для проверки исследовательских гипотез были использованы регрессионные модели для панельных данных. В результате исследования было выяснено, что в большинстве случаев для российских компаний выполнялись предположения иерархической, а не компромиссной теории капитала. В моделях, где в качестве зависимых переменных использовались коэффициенты долгосрочного и краткосрочного долга, была выявлена изменяющаяся по направлению связь уровня долговой нагрузки с долей материальных активов, ликвидностью и долговым налоговым щитом. Установили прямую статистически значимую связь уровня долговой нагрузки с перспективами роста, размером компании; обратную статистически значимую связь с прибыльностью и операционным денежным потоком компании. При прочих равных, совокупная долговая нагрузка российских компаний после введения санкций увеличилась. Работа отличается среди схожих по тематике исследованием специфики российских компаний за последнее десятилетие и изучением возможного влияния на уровень долговой нагрузки нефинансовых компаний санкций.

This paper contains the results of an empirical study of the relationship between the capital structure of Russian companies and a number of independent factors, including both internal and external factors. Individual characteristics include assets tangibility, size, profitability, liquidity, growth perspectives, business risk, etc. Interest and inflations rates, economic growth, and the imposition of sanctions dummy variable are used as macro-variables. There 119 companies in the sample, all of them belong to non-financial sectors and are traded on MOEX. The time period is from 2010 to 2019. Therefore, we apply regression models for panel data. We have deducted that a pecking-order theory describes the way Russian companies’ management make decisions concerning capital structure better than a trade-off theory. For the models where the coefficients of long-term and short-term debt were used as dependent variables, we revealed the changing direction of the relationship, it is applicable for assets tangibility, liquidity, and debt tax shield. We have also detected the direct relationship between the level of debt and such variables as growth perspectives, size and business risk, the inverse relation of the level of debt with company’s profitability and operational cash flow. The aggregate debt burden of Russian companies increased ceteris paribus after the imposition of sanctions. The work differs from recent similar studies in that it is focused on the specifics of Russian companies over the past decade and examines the possible impact of the anti-Russian sanctions on the level of debt burden of non-financial companies.