4. Praktiskt metod
4.4 Metod för att undersöka företags kapitalallokering
För att återkoppla till det vi anser vara bristfälligt i Cohen et al. (2019) och Blundell-Wignall & Roulet (2013) kommer vi att visualisera hur företag har förändrat deras allokering mellan nettoutdelningar till aktieägare, investeringar och nettobetalningar till banker och kreditinstitut sedan finanskrisen 2007–2009. För att undersöka detta kommer vi att använda cash conservation equation beskriven av Penman (2013, s. 238).
Ekvationen beskriver hur ett företag allokerar sitt operativa kassaflöde mellan investeringar, nettoutdelningar till aktieägare och nettobetalningar till banker och kreditinstitut. Denna identitet går att beskriva enligt följande:
𝐶 − 𝐼 = 𝑑 + 𝐹
C-I är ekvivalent med fritt kassaflöde där C utgör kassaflödet från den operativa verksamheten och I utgör investeringar. I det högra ledet utgör d nettoutdelningar till aktieägare och F nettobetalningar till banker och kreditinstitut. För att visualisera hur förhållandena har förändrats sedan finanskrisen och starten av den okonventionella penningpolitiken har vi skrivit om formeln till följande:
1 = 𝐼 𝐶+𝑑
𝐶+𝐹 𝐶
Operativt kassaflöde, C, är fritt kassaflöde plus investeringar. Nettoutdelningar till aktieägare, d, är utdelningar plus återköp av aktier minus nyemissioner. Nettobetalningar till banker och kreditinstitut, F, är betald ränta och amortering minus nytagna lån.
Vi kommer att beräkna det operativa kassaflödet C, som fritt kassaflöde plus investeringar med data från US-DS Market Index. För att beräkna nettoutdelningen till aktieägare har vi beräknat återköp av aktier plus utdelningar minus nyemissioner där data har blivit tilldelad från Yardeni (2020). Eftersom datan gällande nettoutdelningen förefaller på S&P 500 har vi beräknat fraktionen av S&P 500 Index och sedan multiplicerat den med US-DS Market Index för att få ett uppskattat värde på hur stor nettoutdelningen är på den amerikanska marknaden bland börsnoterade företag. Vi har sedan beräknat F som en fraktion av de övriga tre eftersom Penman (2013, s. 238) menar att identiteten alltid stämmer. Resultatet av ekvation två kommer att visualiseras och den syftar till att visa hur företag har förändrat deras allokering av kapital sedan finanskrisen 2007–2009 på den amerikanska aktiemarknaden vilket svarar på en del i studiens syfte.
4.5 Regressionsanalys
Regressionsanalys är en statistisk metod som försöker förklara förändringar i en variabel utifrån olika andra variabler. De som forskar inom ekonomi använder ofta regressionsanalys för att estimera i vilken utsträckning en teori stämmer (Studenmund, 2014, s. 5). Någon med god kunskap inom ett visst område kan prediktera vilken riktning något påverkas av en mängd variabler, men för att kvantifiera den behövs en mängd data.
Regressionsanalys är den mest använda metoden som används för att analysera data för att estimera ett eventuellt samband (Studenmund, 2014, s. 5). Eftersom den här studiens huvudsyfte är att undersöka i vilken utsträckning nettoutdelningar till aktieägare påverkats av FEDs okonventionella penningpolitik anser vi att regressionsanalys är bäst lämpad. Studier som Blundell-Wignall & Roulet (2013), Cohen et al. (2019) och övriga presenterade i litteraturgenomgången vilka lagt grund för den här studien har samtliga undersökt samband med hjälp av multipel linjär regression vilket naturligt leder den här studien till samma val av metod.
4.6 Regressionsmodellen
Majoriteten av de studier vi har använt ordinary least squares regression (OLS) för att genomföra deras forskning. Metoden är en väl använd metod och är den mest anspråkslösa av alla ekonometriska tekniker för att estimera samband (Studenmund, 2014, s. 38).
Vi kommer att genomföra en regressionsmodell för att besvara huvudsyftet uppsatsen som ämnar undersöka i vilken utsträckning FEDs okonventionella penningpolitik påverkat företags val att dela ut pengar till aktieägare. För att vår regressionsmodell ska vara tillförlitligt är det viktigt att vi har en god grund att stå på. Vi anser att de tidigare studier vi läst har gett oss en god teoretisk utgångspunkt där vi kan motivera valet av variabler på ett tillförlitligt sätt. Den här delen kommer att beskriva valet av regressionsmodell, de variabler vi använt och vilka samband vi förväntar oss finna.
4.6.1 Beroende variabel och regressionsmodell
1. Nettoutdelningar till aktieägare i förhållande till operativt kassaflöde
Vi har valt att använda den här variabeln till skillnad från Blundell-Wignall & Roulet (2013) som använder utdelningar plus aktieåterköp i förhållande till omsättning och Cohen et al. (2019) som använder direktavkastning plus återköp av aktier i förhållande till aktiepris (på engelska shareholder yield). Detta eftersom variabeln är en del av identiteten som beskriver hur företag har förändrat deras allokering av operativt kassaflöde presenterat i cash conservation equation ovan. Regressionsmodellen kommer att se ut enligt följande:
𝑛𝑒𝑡𝑡𝑜𝑢𝑡𝑑_𝑐𝑡= 𝛽0 + 𝛽1𝐹𝐸𝐷𝑡−1+ 𝛽2(𝐾𝑜𝑠𝑡𝐸𝐾𝑡−1− 𝐵𝑎𝑎𝑡 −1) + 𝐵3𝑛𝑒𝑡𝑡𝑜𝑙å𝑛𝑡−1+ 𝜀𝑖 Märk väl att nettoutdelningen i förhållande till operativt kassaflöde svarar på laggade värden av de oberoende variablerna. Detta eftersom det är osannolikt att återköp och utdelningar sker samtidigt som de oberoende variablerna förändras. Vi har valt att lagga våra värden för ett kvartal dels för att vi har ett relativt litet urval och större laggade värden skulle således minska antalet frihetsgrader samt storleken på urvalet. Detta är även vad Cohen et al. (2019) och Blundell-Wignall & Roulet (2013) gjort vilket gör att vi känner oss relativt trygga med valet.
4.6.2 Oberoende variabler
1. Finansiella tillgångar hållna av FED (FED)
Finansiella tillgångar hållna av FED är en förklarande variabel som visar hur mycket tillgångar FED har på sin balansräkning. Cohen et al. (2019) använder samma variabel fast för ECB och den speglar hur FEDs balansräkning förändrats till följd av kvantitativa lättnader. Variabeln är det som i vår modell är det mest betydande måttet på den okonventionella penningpolitiken. Cohen et al. (2019) visade ett positivt samband mellan den okonventionella penningpolitiken och aktieåterköp och utdelningar och vi förväntar oss att kunna finna liknande resultat. Det skulle svara på den här studiens huvudsyfte vilket är i vilken utsträckning FEDs okonventionella penningpolitik påverkat aktieåterköp och utdelningar på den amerikanska aktiemarknaden.
De kausala effekterna av okonventionell penningpolitik är utmanande att undersöka och att finna de rätta variablerna är svårt. Detta eftersom FED annonserar deras tro på hur den framtida penningpolitiken kommer att se ut innan de faktiskt genomför köpen. Finansiella marknader är framåtblickande och kan således redan ha reagerat på vad FED meddelar att de kommer att göra innan det genomförs. Detta kan betyda att räntor och övriga
makroekonomiska förändringar redan skett när FEDs balansräkning stärks genom kvantitativa lättnader. Det är något vi är väl medvetna om, men i brist på övriga variabler och eftersom Cohen et al. (2019) använder samma variabel fast i Europa anser vi att FEDs balansräkning som mått på okonventionell penningpolitik förklarar det vi ämnar undersöka.
2. Kostnad för det egna kapitalet relativt Baa-obligationsräntan (KostEK-Baa) Blundell-Wignall & Roulet (2013) argumenterar för att kostnaden för det egna kapitalet spelar en avgörande roll kring huruvida företag väljer mellan investeringar och utdelningar till aktieägare. De menar att en hög kostnad för det egna kapitalet ger företagen lägre incitament att investera genom internt genererade vinster som finansiering. Genom att se eget kapital som en skuld till aktieägarna kommer en hög kostnad för skulden innebära att företag snarare vänder sig till lånefinansiering givet att lånekostnaden är lägre. Om differensen mellan kostnad för det egna kapitalet och kostnaden för lån är stor kan ett företag låna billigt för att dela ut pengar och göra återköp av aktier och på så vis möta avkastningskravet från investerare utan att göra det genom avkastande investeringar. Kom ihåg att investeringar innebär en risk för företagen att inte avkasta pengar. Har företag möjlighet att låna till låg ränta och investera balanserad vinst till riskfri avkastning kan de möta avkastningskravet från aktieägare genom belåning. En större spread mellan variablerna kan alltså ge företagen större incitament att köpa tillbaka aktier och göra utdelningar. Om företag också förväntar sig att FED kommer att stimulera för att räntor ska vara fortsatt låga kan det också leda till ökad moral hazard hos företag som inte behöver bära lika stor risk för lånen. Vi förväntar oss att en struktur med en stor skillnad mellan kostnad för eget kapital och låg lånekostnad kommer att visa ett positivt samband med nettoutdelning till aktieägare i förhållande till operativt kassaflöde. Vi har valt att använda räntan på en Baa-obligation istället för AAA som Blundell-Wignall &
Roulet (2013) använder. Detta eftersom Krishnamurthy & Vissing-Jorgensen (2010, s.
13) hävdar att det är räntan på Baa-obligationen som påverkats till följd av den okonventionella penningpolitiken.
3. Nettobelåning (nettolån)
Variabeln visar flödet till och från kreditgivare för företagen. Om nettolånen ökar innebär det att företagen har ökat sin belåning. Det här är en av de variabler som driver F i cash conservation equation. Denna variabel kommer att kunna testa och se om företagen har tagit ökade lån för att direkt finansiera återköp och utdelning till aktieägarna. Vi förväntar oss att det är ett positivt samband mellan nettolånen och nettoutdelning till aktieägare.
Om variabeln är signifikant positiv kommer det att stödja det som Todorov (2020) visar, att en del av lånen som företagen tagit till följd av den okonventionella penningpolitiken gått till aktieägare.
Blundell-Wignall & Roulet (2013) använder vinst i förhållande till aktiepris (earnings yield) i deras modell men vi har valt att utesluta den på grund av att den påminner väldigt mycket om cost of equity. Detta eftersom förväntad vinsttillväxt ingår i beräkningen av kostnaden för det egna kapitalet. När den förväntade vinsttillväxten är likvärdig med den faktiska vinsten (earnings yield) innebär det att det kan förekomma risk för multikolinjäritet. Vi valde att istället inkludera nettolån ovan eftersom Todorov (2020) funnit ett samband med belåning och utdelning.
Regressionen är besläktad med det vi grafiskt kommer att visa med hjälp av cash conservation equation. Regressionen svarar således på hur företag valt att förändra deras val av nettoutdelning i förhållande till deras operativa kassaflöde. För att den här modellen ska kunna besvara vår tidigare hypotes presenterad i teoretiska referensramen kommer vi att göra antagandet att om nettoutdelningen i förhållande till det operativa kassaflödet har ökat så har nettoutdelningen ökat. Detta eftersom en tidigare presentation av den ökade nettoutdelningen återfinns i Figur 1.
4.6.3 Statistisk hypotes
För att vi ska kunna svara på den teoretiska hypotesen om att det föreligger ett positivt samband mellan nettoutdelningen bland amerikanska börsnoterade företag och FEDs okonventionella penningpolitik kommer följande statistiska hypotes att testas:
H0: Nettoutdelningen i förhållande till operativt kassaflöde har inget positivt samband med FEDs balansräkning, ceteris paribus
Ha: Nettoutdelningen i förhållande till operativt kassaflöde har ett positivt samband med FEDs balansräkning, ceteris paribus
Studenmund (2014, s. 128) belyser hur viktigt det är att hypotesen formas före testet genomförs för att inte rättfärdiga resultaten genom att forma hypoteser utifrån resultaten.
Märk väl att hypotesen är utformad på ett ensidigt vis. Detta eftersom vi efter tidigare forskning fått en bild av hur den okonventionella penningpolitiken påverkat räntor och belåning. Vi vet också att nettoutdelningen har ökat vilket visualiseras i Figur 1. Vi anser att vi därmed har grund att utforma en ensidig hypotes där vi tror att FEDs penningpolitik har påverkat företags val att i större utsträckning dela ut pengar till ägare genom återköp och utdelning. När en hypotes är utformad är det viktigt att välja en beslutsregel för när det är acceptabelt att förkasta nollhypotesen. Vi kommer att tillämpa en signifikansnivå på 5 procent eftersom Studenmund (2014, s. 139) rekommenderar novisa forskare att tillämpa en signifikansnivå på 5 procent som standard.
4.6.4 Beräkning av kostnaden för det egna kapitalet
För att beräkna kostnaden för det egna kapitalet har vi valt att använda oss av CAPM. Det är en väl använd modell bland akademiker och är relativt enkel att använda. Intuitionen är lätt att följa, investerare kräver en högre avkastning för att gå ut på aktiemarknaden snarare än att äga riskfria statsobligationer (Brealey et al., 2017, s. 199). Skillnaden mellan avkastningen på marknaden och en riskfri statsobligation är vad som kallas riskpremie. För att räkna ut kostnaden för kapitalet behövs den riskfria räntan, beta och förväntad avkastning. Modellen ser ut enligt följande:
𝑟𝐸 = 𝑟𝑓+ 𝛽(𝑟𝑚− 𝑟𝑓)
𝑟𝑒 = 𝑘𝑜𝑠𝑡𝑛𝑎𝑑𝑒𝑛 𝑓ö𝑟 det 𝑒𝑔𝑛𝑎 𝑘𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙𝑒𝑡 𝑟𝑓 = 𝑟𝑖𝑠𝑘𝑓𝑟𝑖𝑎 𝑟ä𝑛𝑡𝑎𝑛
𝑟𝑚 = 𝑓ö𝑟𝑣ä𝑛𝑡𝑎𝑑 𝑎𝑣𝑘𝑎𝑠𝑡𝑛𝑖𝑛𝑔 𝛽 = 𝑏𝑒𝑡𝑎
Eftersom vi jobbar med tidsseriedata för US-DS Market Index och inte paneldata för olika företag och branscher kommer vi att använda ett betavärde på 1 vilket är marknadens genomsnittliga beta. Som riskfri ränta använder den 10-åriga statsobligationsräntan i USA. Eftersom vi inte haft tillgång till förväntad avkastning på US-DS Market Index har vi använt data från Yardeni för S&P 500 och sedan räknat ut den, vilket vi antar är representativ för den amerikanska marknaden och således även US-DS Market Index.
Den är beräknad som förväntad vinsttillväxt i förhållande till aktiepris plus direktavkastning. Vi erhöll endast veckovis data på förväntad vinsttillväxt vilket gjorde att vi gick in i Excel och räknade ut medelvärdet för varje kvartal. Vi räknade sedan ut direktavkastningen med hjälp av utdelningar dividerat med marknadsindexet för S&P 500. Efter det så summerade vi de två och fick således ut förväntad avkastning. Efter att ha skrivit om modellen utifrån de variabler vi har så såg den ut enligt följande:
𝑟𝑒 = 𝑟𝑚
Kostnaden för det egna kapitalet är således direktavkastning plus den förväntade vinsttillväxten i förhållande till aktiepris, dvs, den totala förväntade avkastningen vilket är ekvivalent med riskpremien plus 10-åriga statsobligationsräntan. Det är precis på det här sättet Blundell-Wignall & Roulet (2013, s. 9) har räknat ut kostnaden för det egna kapitalet vilket gör att vi känner oss trygga med uträkningen.