Экономисты Джереми Бертому и Эдвиж Шенель из Университета Вашингтона в Сент-Луисе вместе с Кэри Ху из Гонконгского университета опубликовали в препринте arXiv единую математическую теорию корпоративного раскрытия информации. Авторы объединили две классические экономические концепции и объяснили, почему руководство компаний добровольно делится с инвесторами не только успехами, но и прогнозами серьёзных убытков.
Две теории и парадокс плохих новостей
Более сорока лет экономисты пользовались двумя взаимно исключающими моделями, объясняющими корпоративное молчание. Первая модель предполагала, что публикация любого отчёта несёт фиксированные издержки: оплату независимого аудита, риск утечки производственных секретов к конкурентам или внимание надзорных органов. Вторая модель исходила из того, что инвесторы просто не знают, есть ли у директора точные данные о делах фирмы, поэтому менеджер скрывает неудачи под видом собственной неосведомлённости.
Обе старые концепции предсказывали строгое правило: бизнес никогда не раскрывает результаты хуже определённой границы. Согласно прежней логике, если финансовые новости опускаются ниже некоторого порога, директору выгоднее промолчать, чем тратить деньги на публикацию или признаваться в провале.
В реальной жизни компании регулярно публикуют негативные прогнозы и отчёты о падении прибыли. Наблюдения за рынком показывают, что плохие новости появляются в открытом доступе постоянно. До сих пор исследователи списывали этот разрыв между стройной теорией и поведением менеджеров на случайный шум в данных.
Случайные барьеры вместо жёстких порогов
Авторы новой работы предложили рассматривать издержки раскрытия информации как случайную величину, точный размер которой знает только руководитель компании. Внешний рынок видит финансовое состояние фирмы лишь приблизительно и пытается угадать, во сколько директору обойдётся проверка и обнародование цифр.
Такой подход стирает искусственную границу между полным сокрытием и обязательным раскрытием данных. Если затраты на обнародование зависят от обстоятельств конкретного дня — например, от загрузки юристов, остроты конкуренции за контракт или угрозы судебного иска, — менеджер с неблагоприятным прогнозом всё равно выйдет к инвесторам, если в этот момент публикация обойдётся ему дёшево.
Математический анализ показал ещё одну закономерность: при риске катастрофических потерь компании стремятся раскрыть данные даже при высоких затратах на отчётность. Если инвесторы подозревают худшее, молчание обрушивает стоимость акций сильнее, чем любые прямые расходы на аудит и юристов.
Расчёты на двадцати тысячах финансовых отчётов
Чтобы проверить модель на реальных данных, авторы разработали эконометрический алгоритм на основе пробит-регрессии. Этот статистический метод оценивает вероятность бинарного выбора — например, решения менеджера опубликовать прогноз прибыли на акцию или промолчать. Алгоритм связал решение о публикации с фактической прибылью, которая становилась известна рынку позже.
Экономисты протестировали расчёт на массиве из 19 060 годовых прогнозов прибыли корпоративных менеджеров. Все показатели прибыли авторы привели к стандартным отклонениям — статистической мере того, насколько показатели отдельных компаний отклоняются от среднего уровня по рынку.
Расчёты показали, что инвесторы наказывают бизнес за молчание достаточно сдержанно: отказ от прогноза снижает рыночную оценку компании в среднем на 0,11 стандартного отклонения прибыли. При этом средние скрытые затраты на подготовку и публикацию прогноза составили 1,77 стандартного отклонения, а их разброс среди разных компаний достиг 4,04 единицы. Сильная изменчивость затрат подтвердила, что барьеры для прозрачности сильно различаются от фирмы к фирме.
Границы применимости новой теории
Авторы подчеркнули ограничения предложенного математического аппарата. Выборка из 19 060 наблюдений была заимствована из более ранней работы, и в тексте статьи нет сведений о годах сбора данных, отраслях и географии компаний. В исследовании также нет контрольной группы, поскольку работа опирается на статистическую калибровку связей в данных, а не на контролируемый эксперимент.
Главное упрощение связано с формулами оценки скрытых издержек. Уравнения дают однозначный результат только при допущении, что финансовое благополучие фирмы и её затраты на раскрытие информации никак не связаны между собой. Если же между прибылью и издержками есть зависимость — например, крупные стабильные компании тратят на аудит меньше мелких, — модель даёт несколько разных вариантов решения или вовсе не находит математического ответа.
Кроме того, реальные менеджеры редко выбирают только между точной цифрой и полным молчанием. На практике руководство часто публикует размытые диапазоны или качественные оценки, динамику которых модель пока не описывает.
